Digital Rosatom
Digital Rosatom
  • Видео 90
  • Просмотров 26 588
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024
Тема: Турбулентность и моделирование турбулентности
Направление: теплофизика
На лекции вы познакомитесь с понятием турбулентности, узнаете об имеющихся математических моделях турбулентности, их преимуществах и недостатках.
Спикер: Волков Василий Юрьевич, главный эксперт АО «ТВЭЛ»
AtomSkills - отраслевой чемпионат профессионального мастерства Госкорпорации «Росатом», который проводится c 2016 года. Это масштабное отраслевое чемпионатное движение, объединяющее все конкурсы профессионального мастерства, проводимые в атомной отрасли, и их участников - специалистов и ветеранов атомной отрасли рабочих и инженерных профессий,...
Просмотров: 143

Видео

Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024
Просмотров 843 месяца назад
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024 Тема: Применение системного моделирования для проверки АСУТП АЭС Направление: системное моделирование На лекции вы узнаете о способе сокращения сроков введения в эксплуатацию АЭС за счёт системного моделирования для проектирования и тестирования АСУТП АЭС по сравнению с классическим подходом программирования и наладки АСУТП...
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024
Просмотров 953 месяца назад
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024 Тема: Основы вычислительной механики деформируемого твердого тела Направление: механика твердого деформируемого тела На лекции через простые примеры вы узнаете о применении метода конечных элементов для численного решения системы уравнений теории упругости. Спикер: Гаев Александр, начальник отдела прочностных расчетов тепло...
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024
Просмотров 763 месяца назад
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024 Тема: Процессы расчетного обоснования оборудования реакторных установок Направление: теплофизика На лекции вы узнаете об основных этапах разработки эскизного или технического проекта РУ. Узнаете о роли различных CFD методов в обосновании проектов РУ, а также о нагрузках, учитываемых при обосновании прочности. Спикер: Курнос...
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024
Просмотров 713 месяца назад
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024 Тема: Разработка цифрового двойника сложного физического объекта Направление: цифровые двойники Лекция о проверенном на практике подходе разработки цифрового двойника физического объекта, обеспечивающего получение достоверных результатов математического моделирования. Спикер: Гаев Александр, начальник отдела прочностных рас...
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024
Просмотров 1833 месяца назад
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024 Тема: Применение Scikit-learn для аппроксимации моделей REPEAT на языке программирования Python Направление: анализ данных На лекции через простой пример вы узнаете о применении Python библиотеки Scikit-learn для аппроксимации модели REPEAT. Спикер: Макаревич Дмитрий, старший разработчик ООО «ДЖЭТ Лаб» (Росатом) AtomSkills ...
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024
Просмотров 683 месяца назад
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024 Тема: Введение в разработку модулей этапов сценария «Логос Платформа» на языке программирования Python Направление: анализ данных Лекция об основных шагах создания пользовательских блоков для вычислений и обработки данных с применением Python в модуле Логос Платформе. Спикер: Макаревич Дмитрий, старший разработчик ООО «ДЖЭТ...
Подай заявку на премию «ВЫЗОВ»
Просмотров 1606 месяцев назад
Национальная Премия в области будущих технологий «ВЫЗОВ» учреждена в 2023 году по итогам Форума будущих технологий для чествования авторов фундаментальных прорывных идей и изобретений, меняющих ландшафт современной науки и жизнь каждого человека. Учредителем Премии является Фонд развития научно-культурных связей «Вызов» совместно с Газпромбанком при поддержке Правительства Москвы. Госкорпорация...
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на АТОМЭКСПО-2024
Просмотров 1227 месяцев назад
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на АТОМЭКСПО-2024 по теме «Развитие вычислительных технологий и ИИ: настоящее и будущее» в формате лекции-интервью. Модератор-интервьюер: Фомичев Дмитрий, к.т.н., эксперт по математическому моделированию и вычислительным технологиям Госкорпорации «Росатом» (руководитель программ, директор по математическому моделированию), советник министра ц...
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника. Конструирование
Просмотров 577 месяцев назад
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника Тема: «Особенности конструирования БПЛА» Спикер: Ненашев Анатолий (Университет «Сириус») Читай нас в Telegram: t.me/digitalRosatom Подпишись на канал: ruclips.net/channel/UCIhhkJTYW_y3BXtH2NM15sA #ЦифровойРосатом #ДиджиталРосатом #Росатом
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника в медицине
Просмотров 237 месяцев назад
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника Тема: «Робототехника в медицине» Спикер: Синюхин Андрей (Университет «Сириус») Читай нас в Telegram: t.me/digitalRosatom Подпишись на канал: ruclips.net/channel/UCIhhkJTYW_y3BXtH2NM15sA #ЦифровойРосатом #ДиджиталРосатом #Росатом
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника.Математическая робототехника и искусственный интеллект
Просмотров 1127 месяцев назад
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника Тема: «Математическая робототехника и искусственный интеллект: компьютерное зрение для подводных роботов» Спикер: Шипатов Андрей (Университет «Сириус») Читай нас в Telegram: t.me/digitalRosatom Подпишись на канал: ruclips.net/channel/UCIhhkJTYW_y3BXtH2NM15sA #ЦифровойРосатом #ДиджиталРосатом #Росатом
День цифрового Росатома в МИФИ:робототехника.Разработка роботизированных приложений в промышленности
Просмотров 917 месяцев назад
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника Тема: «Задачи разработки роботизированных приложений в промышленности» Спикер: Кульминский Данил (Научный центр информационных технологий ИИ, университет «Сириус») Читай нас в Telegram: t.me/digitalRosatom Подпишись на канал: ruclips.net/channel/UCIhhkJTYW_y3BXtH2NM15sA #ЦифровойРосатом #ДиджиталРосатом #Росатом
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника. Платформа программной роботизации Атом.РИТА
Просмотров 1487 месяцев назад
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника Тема: «Платформа программной роботизации Атом.РИТА» Спикер: Комраков Николай (Гринатом, Росатом) Читай нас в Telegram: t.me/digitalRosatom Подпишись на канал: ruclips.net/channel/UCIhhkJTYW_y3BXtH2NM15sA #ЦифровойРосатом #ДиджиталРосатом #Росатом
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника. Тренды и вызовы отечественной робототехники
Просмотров 1147 месяцев назад
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника Тема: «Тренды и вызовы отечественной робототехники» Спикер: Кайнов Дмитрий (Русатом Сервис, Росатом) Читай нас в Telegram: t.me/digitalRosatom Подпишись на канал: ruclips.net/channel/UCIhhkJTYW_y3BXtH2NM15sA #ЦифровойРосатом #ДиджиталРосатом #Росатом
Национальная премия в области будущих технологий «ВЫЗОВ»
Просмотров 1257 месяцев назад
Национальная премия в области будущих технологий «ВЫЗОВ»
Лекторий Знание «Современные тренды развития вычислительных технологий: знать и применять»
Просмотров 4307 месяцев назад
Лекторий Знание «Современные тренды развития вычислительных технологий: знать и применять»
Основные фокусы и приоритеты Цифрового Видения Росатома-2030
Просмотров 5039 месяцев назад
Основные фокусы и приоритеты Цифрового Видения Росатома-2030
Лекторий Знание «Росатом - территория возможностей»
Просмотров 32410 месяцев назад
Лекторий Знание «Росатом - территория возможностей»
Битва Роботов (полуфинал/финал) - робот Росатома Weber
Просмотров 19110 месяцев назад
Битва Роботов (полуфинал/финал) - робот Росатома Weber
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на Конгрессе молодых ученых-2023
Просмотров 24211 месяцев назад
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на Конгрессе молодых ученых-2023
Отраслевая конференция «Цифровой Росатом»
Просмотров 10811 месяцев назад
Отраслевая конференция «Цифровой Росатом»
Стратегическая конференция по математическому моделированию и инженерному ПО-2022
Просмотров 238Год назад
Стратегическая конференция по математическому моделированию и инженерному ПО-2022
Битва Роботов: Weber (Росатом) VS NeutRhino (НИЯУ МИФИ)
Просмотров 129Год назад
Битва Роботов: Weber (Росатом) VS NeutRhino (НИЯУ МИФИ)
Битва Роботов: Weber (Росатом) VS Хозяина полей (РГАУ-МСХА им. К.А.Тимирязева)
Просмотров 205Год назад
Битва Роботов: Weber (Росатом) VS Хозяина полей (РГАУ-МСХА им. К.А.Тимирязева)
Битва Роботов: Weber (Росатом) VS NeutRhino (НИЯУ МИФИ) slow motion
Просмотров 126Год назад
Битва Роботов: Weber (Росатом) VS NeutRhino (НИЯУ МИФИ) slow motion
Цифровой продукт: Коммутаторы Т-КОМ
Просмотров 116Год назад
Цифровой продукт: Коммутаторы Т-КОМ
Цифровой продукт: АтомМайнд
Просмотров 189Год назад
Цифровой продукт: АтомМайнд
Логос День: вебинар «Применение пакета программ Логос для задач турбомашиностроения»
Просмотров 709Год назад
Логос День: вебинар «Применение пакета программ Логос для задач турбомашиностроения»
Лекция «ИИ в атомной отрасли»
Просмотров 478Год назад
Лекция «ИИ в атомной отрасли»

Комментарии

  • @Woolumiraculous
    @Woolumiraculous 14 дней назад

    Интересный город

  • @Виктор-н7к4в
    @Виктор-н7к4в 2 месяца назад

    не понял, почему раскритикованы ролики

  • @ДенисЮрков-т1б
    @ДенисЮрков-т1б 4 месяца назад

    спасибо за материал)

  • @evgenyognev1569
    @evgenyognev1569 5 месяцев назад

    Где Алтай теперь будет производиться?

  • @sergeyblackoff8695
    @sergeyblackoff8695 7 месяцев назад

    Скорее правильно назвать не импульсная сеть, а конденсаторная. Дендриты, аксон, телодендрии - это локальные переменные конденсаторы (вариконды). Весь нейрон глобально тоже конденсатор (вариконд), но уже побольше. Нейрон ничего не вычисляет. В задачу нейрона входит создание в своей структуре связей (варикондов) своего собственного резонанса к патерну (комбинации) принимаемых (стекаемых) зарядов на входе дендритов. Так как конденсатор при определенной частоте может становиться индуктивностью. Место где конденсатор является минимальной индуктивностью и минимальной емкостью и есть собственная резонансная частота нейрона, так сказать "не рыба не мясо". Для изменения структуры и достижения собственного резонанса всех элементов нейрона служат химические нейромедиаторы - автоподстройка всех узлов (элементов) нейрона. Сама структура, то есть параметры всех элементов у нейрона и есть память. В итоге нейрон становится селективным фильтром к определенной группе сигналов (патернов), обладая при этом небольшим диапазоном пластичности и избирательности, в зависимости от количества и частоты спайков. Ключевое слово здесь собственный резонанс, а не вычисления. То есть минимум затрат энергии ионов и максимум избирательности (результата). Другими словами смотря на изображение или слушая звук мы узнаём комбинацию резонансов данного внешнего явления на своих сенсорах, а не биты. Для этих целей служит неокортекс как база данных различных резонансов. То же самый принцип используется и для выходной информации (моторных нейронов) - короткий код (намерение), разворачивается в большой (например движение руки). Собственно входные и выходные патерны в неокортексе физически находятся рядом. И забыл добавить нейрон имеет не один выход, а дерево емкостно-индуктивных выходов итоговая комбинация которых на синапсах тоже изменчива. Использовать один выход и сигнал проходящий по аксону это уже автоматически ошибка и заблуждение. Вы спросите почему резонанс? Потому что мозг это частный случай нервной системы для адаптации всего организма к среде, то есть по итогу резонанс тела к внешней среде. Своего рода преализация дуализма частица-волна во всех физических проявлениях.

  • @alicemoon9008
    @alicemoon9008 8 месяцев назад

    №1 …..

  • @КириллЧе-я5ы
    @КириллЧе-я5ы 8 месяцев назад

    Во-первых, не очень понятны проблемы т.н. вами сверточных сетей. Надо ли полагать, что к их классу вы относите и декодеры с сотней млрд весов или это немного не так?.. Во-вторых, не кажется ли вам, что вы просто рассказываете о функциях активации вместо объяснения нюансов архитектуры? Поправьте меня пожста В-третьих, непонятно, какие задачи призваны решать подобные алгоритмы и насколько эффективно по сравнению с другими подходами это удаётся

    • @Mike-rn8bu
      @Mike-rn8bu 8 месяцев назад

      Сверточными сетями я называю, как и принято, широкий класс нейросетевых архитектур, где нейроны с одним же и тем набором весов равномерно покрывают своими рецептивными полями массив выходов нижележащего слоя.

    • @Mike-rn8bu
      @Mike-rn8bu 8 месяцев назад

      Да, пожалуй я действительно уделил архитектурам меньше внимания, чем стоило бы. Если ещё такое выступление запишу, постараюсь там исправиться :)

    • @Mike-rn8bu
      @Mike-rn8bu 8 месяцев назад

      По 3ему... Я вроде немного затронул этот вопрос. Применения потенциально очень широкий. Сравнение - по многим задачам пока не дотягивают до SOTA в терминах точности, зато, например, сильно превосходят обычные сети в терминах энергоэкономичности. Надеюсь, что SNN будут иметь сильное преимущество в широком классе задач RL.

  • @ДенисБогаченко-ю7ф
    @ДенисБогаченко-ю7ф 9 месяцев назад

    позитивная подача! продолжайте, поддержим)

  • @МаксимМакаров-р7ь
    @МаксимМакаров-р7ь 10 месяцев назад

    Спасибо за объяснение темы, очень полезно! Дает вектор изучения и базовое понимание отличия импульсных нейронных сетей от других подходов.

  • @ДмитрийМакаревич-у4ш
    @ДмитрийМакаревич-у4ш 10 месяцев назад

    Отличные, интересные вопросы от учеников!

  • @АлександрВальвачев-я6ъ
    @АлександрВальвачев-я6ъ 10 месяцев назад

    Пардон. но.....

  • @BioShopX
    @BioShopX 10 месяцев назад

    Познавательно

  • @BioShopX
    @BioShopX 10 месяцев назад

    Круто.

  • @Семён-т9с7т
    @Семён-т9с7т 11 месяцев назад

    Ну, хоть зрелищно было

  • @ЮрийКозеренко
    @ЮрийКозеренко Год назад

    Я понял, что это Михаил Киселев.. после этого много шипящих и свистящих звуков. Михаил Киселев, занимайтесь своим делом.

  • @ЮрийКозеренко
    @ЮрийКозеренко Год назад

    Инженер должен уметь формулировать мысль. Иначе невозможно понять и интерпретировать Ваши мысли. Очень невнятно и непонятно на кого нацелено.

    • @Mike-rn8bu
      @Mike-rn8bu 8 месяцев назад

      Спасибо за критику. Был бы еще более благодарен за конструктивную критику. Если Вы укажете на конкретные места, где неясно сформулировано, буду благодарен.

  • @Hypafrag
    @Hypafrag Год назад

    Ойойошеньки, что же творит Голдберг!

  • @Dmitriymaskunov
    @Dmitriymaskunov Год назад

    Работаю ит-инженером в нефтегазовой отрасли. Отличная лекция. Почему у канала так мало подписчиков? Удивительно! Дед строил Белоярскую АЭС. Росатому пламенный привет и всяческих успехов! Молодцы. Сына своего планирую направить учиться на атомщика.

  • @Bumbarrash
    @Bumbarrash Год назад

    А есть у вас нормальные видео с примерами решения задач?

  • @Vladimir-xb6cm
    @Vladimir-xb6cm Год назад

    Сколярное произведение, может это корреляция весов с чем то там?

  • @paralogi
    @paralogi Год назад

    Очень круто. Надеюсь, когда-нибудь дойдет до массового производства нейрочипов.

  • @flamehowk
    @flamehowk Год назад

    15:40 Послушал бы еще, но, простите, не вижу смысла потреблять информацию, устаревшую еще в прошлом веке. Успехов.

  • @flamehowk
    @flamehowk Год назад

    15:06 Нет, Вы - НЕ ЗНАЕТЕ. Внутри нейронов связь осуществляется в ОБОИХ направлениях. Такое ощущение, что Вы строите свои модели, опираясь не на знания, а на слухи 50 летней давности. Ребята, Вы так далеко не продвинетесь.

    • @1Q84-00
      @1Q84-00 Год назад

      Где об этом можно почитать? И вообще о всём том что вы написали здесь в комментариях? Может Ваши статьи где то можно прочесть?

  • @flamehowk
    @flamehowk Год назад

    11:15 Вы явно путаете химическую передачу сигнала и электрическую. Нейроны - не медные провода...

  • @flamehowk
    @flamehowk Год назад

    11:05 Да как же не имеют... импульсы очень сильно различаются, и они имеют И длительность, И частоту, И амплитуду, И даже дискретное кодирование, то есть могут иметь рисунок, очень похожий с битовым преставлением данных.

    • @larionovda
      @larionovda Год назад

      Про частоту речь не шла. В некоторых исключительных случаях импульсы действительно различаются по амплитуде и продолжительности, но это скорее исключение. Поэтому в лекции употреблен оборот "как правило".

  • @flamehowk
    @flamehowk Год назад

    10:24 Ой как Вы ошибаетесь, там есть целый ряд механизмов, позволяющих выполнять локальные и глобальные синхронизации. При чем некоторые из них давно обнаружены, Вы явно не следите за темой. НО, если бы не было синхронизации, то не было бы и мозговых волн. Уже исходя из этого можно было понять, что синхронизации в мозге есть.

    • @larionovda
      @larionovda Год назад

      все верно, поэтому в лекции употребляется понятие "явный механизм синхронизации"

    • @flamehowk
      @flamehowk Год назад

      @@larionovda Ну, с таким подходом остается только пожелать отечественной науке великих свершений в копировании образцов, разработанных на западе.

  • @flamehowk
    @flamehowk Год назад

    9:36 Аналоговость совершенно не обязательна.

    • @larionovda
      @larionovda Год назад

      все так, обратного не утверждалось

  • @flamehowk
    @flamehowk Год назад

    9:05 Вы ошибаетесь, память не размазана по состояниям связей, и более того - у мозга есть отдельное огромное хранилище данных. То, что Вы его не нашли, еще не значит, что его не существует. Другой вопрос, что доступ к этой памяти осуществляется по огромному количеству шин и со значительно превышающей электронные системы скоростью.

    • @larionovda
      @larionovda Год назад

      Виталий, приглашаю продолжить диалог в тг (ссылка на последнем слайде). Некоторые Ваши комментарии весьма провокационны, было бы интересно послушать на кого Вы ссылаетесь.

  • @flamehowk
    @flamehowk Год назад

    4:20 Кэши занимают столько площади только потому, что быстрая статическая память требует намного больше вычислительных элементов и, соответственно, - площади, чем динамическая. Кроме того, чистая динамическая память организовывается в многослойных массивах, в то время как статическая - только в однослойном.

  • @flamehowk
    @flamehowk Год назад

    Начать стоило с разработки теории Нейронных Сетей. А пока ее не существует, невозможно разрабатывать никакие адекватные модели. Без полноценной теории так и придется дальше действовать методом научного тыка...

  • @oilio
    @oilio Год назад

    Это всё про мысли. А как же эмоции, образы ?

    • @Mike-rn8bu
      @Mike-rn8bu 8 месяцев назад

      Ну как, у Вас же в голове спайки... И мысли и эмоции - они спайковые по существу...

  • @НикитаЧернецов-с5й

    Молодцы!) Не Ansys'ом единым жив человек)

  • @ГраффРумянцев
    @ГраффРумянцев Год назад

    Перекрашивают в синий цвет, а уши черные, даже шильдик в админке D-link остался, да и все меню настройки

  • @user-jy5cm9mx7k
    @user-jy5cm9mx7k 2 года назад

    Т-Ком просто переклеивают наклейки D-Link на T-КОМ?