Зияткерлік технологиялар Қазақстандағы түрлі индустриялар үшін ерекше сұранысқа ие - Валерий Зубанов

«Kaspersky» өзінің жаңа әзірлемесін — Kaspersky Neural Networks төтенше жағдайларды талдауға арналған жүйені ұсынады. Шешім табиғи апаттар жағдайында, адамдар көп жиналатын жаппай іс-шараларда, жолдардағы трафик қиын болған кезде мегаполистерде пайдалы болады. Деректерді талдау нейрондық желілерді қолдана отырып, дрон бортынан нақты уақыт режимінде жүзеге асырылады.

Kaspersky Neural Networks жүйесі үш негізгі мәселені шешуге арналған:

- жету қиын аудандарда жоғалған адамдарды, жануарларды және объектілерді іздеу;

- ауадан түсірілген суреттерді пайдалана отырып, төтенше оқиғалар кезіндегі залалды бағалау;

- геодезиялық, картографиялық және кадастрлық қызметті жүргізу, сондай-ақ жол жүрісін ұйымдастыру үшін қажетті деректерді талдау.

Жүйенің бірегейлігі-ол нақты уақыт режимінде ауада орналасқан бірнеше дрондардың бортында деректерді өңдей алады және оларды көптеген операторлар үшін бірыңғай веб-интерфейсте көрсете алады. Бұл оқиғаға әрекет ету жылдамдығын едәуір арттыруға мүмкіндік береді.

Жүйені құрушылардың пікірінше, бұл ең алдымен ІІМ мен ҚР ТЖМ, сондай-ақ іздестіру-құтқару жасақтарының қажеттіліктері үшін өзекті болады. Оқиғаларды талдауға және адамдарды іздеуге бағытталған жүйе ауылшаруашылық кәсіпорындары, құрылыс және өнеркәсіптік компаниялар үшін сенімді көмекші бола алады.

«Компьютерлік көру базасындағы зияткерлік технологиялар Қазақстандағы түрлі индустриялар үшін ерекше сұранысқа ие болуы мүмкін. Мысалы, газ құбырының жағдайын бақылау және нейрондық желіден алынған қауіп туралы сигналдың арқасында оның бұзылуына жедел әрекет ету өзекті нақты сценарий болуы мүмкін. Сонымен қатар, технология Қазақстанның ауыл шаруашылығында пайдалы болады, мысалы, үлкен дала аумақтарын патрульдеу, жануарлардың оларға көшуі және браконьерліктен қорғау үшін», — деп есептейді «Kaspersky»-дің Орталық Азиядағы коммерциялық директоры Валерий Зубанов.

Ресейлік «Альбатрос» ұшқышсыз ұшу аппараттарының өндірушісімен серіктестік аясында Kaspersky Neural Networks шешімі «Альбатрос М5» ұшағына және «Альбатрос Д1» өнеркәсіптік квадрокоптеріне орнатылды.

Жүйені әзірлеу кезінде сарапшылар шектеулі көріну жағдайында шағын нысандарды анықтау технологияларына ерекше назар аударды. Мысалы, табиғи апаттар кезінде көбінесе орнында қалған су шайып кеткен ғимараттарды табу ғана емес, сонымен қатар шаруашылық ғимараттарды тұрғын үйлерден ажырату, сонымен қатар су басу аймағындағы объектілердің шоғырлануын анықтау міндеті туындайды.

Кескіндерді өңдеуге арналған машиналық оқыту технологияларын қолдану объектілерді талдауда жедел әрекет етуді қамтамасыз етеді. Мәселен, Kaspersky Neural Networks сынақтарының бірінде ноутбукта бірнеше минут ішінде қатты рельефте және құрылғының шектеулі есептеу қуатында мыңдаған жоғары ажыратымдылықтағы суреттер өңделді.

«Kaspersky»-дің нейрондық желілері әр уақытта нәтижелерін жетілдіре отырып, толықтай оқи алады. Шешім ондаған мың суреттерде дайындалған және адамдар, үйлер, автомобильдер, жануарлар және басқа заттарды ажырата және топтарға жіктей алады. Бұл ретте деректерді өңдеу ҰҰА бортында да, мысалы, М сериялы «Альбатрос» ұшқышсыз ұшқышында да, ұшулар аяқталғаннан кейін серверде немесе ноутбукте де жүргізілуі мүмкін.

Интерфейстің суреттері мұнда:

https://box.kaspersky.com/d/f84abd51838e4da2899a/

Бағдарлама тұрған ұшақ пен коптердің суреттерін мына жерден табуға болады:

https://www.alb.aero/catalog/bpla-multirotornogo-tipa/albatros-d1/

https://www.alb.aero/catalog/bpla-samoletnogo-tipa/albatros-m5/

Рейтинг	Регион	Аким
219022	Алматинская область
146708	Туркестанская область
108999	Восточно-Казахстанская область

Рейтинг	Регион	Аким
339	Алматинская область
195	Туркестанская область
180	Северо-Казахстанская область

« Июль 2025 »
Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
	1	2	3	4	5	6
7	8	9	10	11	12	13
14	15	16	17	18	19	20
21	22	23	24	25	26	27
28	29	30	31

Мы в соц сетях:

Зияткерлік технологиялар Қазақстандағы түрлі индустриялар үшін ерекше сұранысқа ие - Валерий Зубанов

Поделиться материалом

Другие материалы по теме

По читаемости

По материалам