Цифровой инжиниринг ВИШ МИФИ

Студенты ВИШ МИФИ, обучающиеся по программе магистратуры «Цифровой инжиниринг», изучают комплекс дисциплин, направленных на цифровизацию этапов жизненного цикла сложных инженерных объектов. Одним из первых этапов является проектирование, а затем сооружение. Атомная станция – очень сложный объект, при сооружении используется не только огромное количество материалов, оборудования и персонала, также сложен IT-ландшафт, сопровождающий процессы строительства. Для того, чтобы впоследствии разрабатывать и внедрять информационные системы, нужно понимать, какие процессы происходят на стройплощадке. В рамках курса «Цифровое проектирование сложных инженерных объектов» есть модули по цифровому инженерно-строительному контролю, направленному на создание единой информационной среды, обеспечивающей высокое качество и надежность возводимых объектов, на повышение уровня безопасности труда и комфорт пользователей построенных объектов. Основные задачи и инструменты цифрового инженерно-строительного контр

История искусственного интеллекта несколько старше, чем можно себе представить. В середине XVII века французский философ и математик Рене Декарт предположил, что животное — некий сложный механизм, тем самым сформулировав механистическую теорию. Первые эксперименты, приведшие к созданию машин, способных выполнять математические вычисления, также относятся к XVII веку. В 1643 году французский математик и механик Блез Паскаль создал свою "Паскалину" (фр. Pascaline) - арифметическую машину, механическое устройство в виде ящичка с многочисленными связанными одна с другой шестерёнками. Складываемые числа вводились в машину при помощи соответствующего поворота наборных колёсиков, на каждое из которых были нанесены деления от 0 до 9. Совершив полный оборот, избыток над цифрой 9 колёсико переносило на соседний разряд, сдвигая соседнее колесо на 1 позицию. Ответ появлялся в верхней части металлического корпуса. Вращение колёс было возможно лишь в одном направлении, исключая возможность непос

Приятно вести диалог с умным собеседником. Особенно на философские темы. Мы спросили ИИ, что он думает о будущем айтишников, учитывая, что сам он развивается достаточно быстро. Диалог с Платоном с ГПТ велся на английском языке, приводим его перевод. # Вопрос: Давай поговорим о следующей проблеме. LLM может помочь программистам разрабатывать фрагменты кода, функции и довольно большие приложения. Сейчас мы даем задание джуниорам (младшим разработчикам), они приносят результат. Мы даем обратную связь, они исправляют код, и так шаг за шагом мы получаем то, что хотим. Сеньоры (старшие разработчики) таким образом экономят время на разработке более или менее очевидных частей и могут заниматься созданием более сложных приложений. В конце концов, не будет необходимости в джуниорах. Проблема: если не будет необходимости в младших разработчиках, где мы потом возьмем старших разработчиков? Пожалуйста, напиши свое мнение и идеи, как решить эту проблему в ближайшие 10-20-30 лет. ## Ответ: /Размыш

В конце года принято подводить итоги. Сегодня мы хотим рассказать о проектах, которые студенты магистратуры Высшей инжиниринговой школы НИЯУ МИФИ выполняют в рамках проектной деятельности, и одиннадцать из них они защитили 18 декабря на большом смотре проектов в Инжиниринговом дивизионе Росатома. Это большие проекты (ну, почти все). Они не ограничиваются одним учебным семестром, они продолжаются, расширяются, тестируются и доводятся до внедрения (в идеале). 1. Автоматизация тестирования кода CI/CD и инфраструктуры Проект направлен на создание средств оценки эффективности тестирования в конвейере CI/CD, позволяющее сравнить эффективность ручного тестирования пайплайнов с автоматизированным. Студенты создают типовой пайплайн в конвейере CI/CD, позволяющий проводить проверку отдельно взятых модулей пайплайнов CI/CD, их автоматизированное тестирование и выдачу результатов эффективности. 2. Расшифровка снимков неразрушающего рентгенографического контроля (РГК) и классификация дефектов с

Наши студенты и выпускники успешны во многих сферах. Выпускница ВИШ МИФИ Екатерина Долина поделилась своей историей с Центром компетенций НИЯУ МИФИ. Она закончила бакалавриат ИНТЭЛ и магистратуру ВИШ, а также стала основательницей сборной университета по чирлидингу. Катя рассказала, какую роль развитие универсальных компетенций сыграло в её карьере. Центр управленческих компетенций НИЯУ МИФИ: Привет! Катя, как насчёт того, чтобы попасть в нашу рубрику «История успеха» и поделиться своей карьерной историей? Екатерина Долина: Звучит круто, с удовольствием 
приму участие! Что нужно делать? Центр управленческих компетенций НИЯУ МИФИ: Расскажи, где ты сейчас работаешь? Екатерина Долина: Я окончила ИНТЭЛ и ВИШ НИЯУ МИФИ в 2024 году. Сейчас я работаю системным аналитиком 
в компании «Мираполис», крупной IT-компании, специализирующейся на решениях для цифровой трансформации и автоматизации процессов управления персоналом. Центр управленческих компетенций НИЯУ МИФИ: Какие результаты в оценке к

Центр обработки данных (дата-центр) — это физическое место, где хранятся компьютеры и соответствующее аппаратное оборудование. Он содержит вычислительную инфраструктуру, необходимую для ИТ-систем – серверы, устройства хранения данных и сетевое оборудование. Это физическая структура, в которой хранятся цифровые данные любой компании. Дата-центры появились еще в начале 1940-х годов, когда управление и обслуживание компьютерного оборудования было сложным. Ранние компьютерные системы требовали большого количества крупных компонентов, которые операторам приходилось соединять множеством кабелей. Эти системы также потребляли большое количество электроэнергии и требовали системы охлаждения для предотвращения перегрева. Для управления этими компьютерами, называемыми мейнфреймами, компании обычно размещали все оборудование в одной комнате, называемой центром обработки данных. Со временем инновации в аппаратных технологиях помогли уменьшить размеры и требования к мощности компьютеров. Однако в т

Если роботы работают вместе с нами, рядом с нами, разве не было бы здорово, если бы они выглядели как мы? Есть что-то глубоко человеческое в желании общаться с себе подобными. Гуманоидный робот определяется как робот, спроектированный так, чтобы напоминать человеческое тело. Это сходство может варьироваться от наличия базовой структуры с головой, туловищем, руками и ногами до более точной имитации человеческих движений и поведения. Необходимы ли нам человекоподобные роботы? Представьте себе карету, запряженную четырьмя четвероногими роботами размером с лошадь (роботизированными лошадьми). Зачем нам такая штука вместо автомобилей? Передвижение на ногах намного хуже, чем передвижение на колесах, а человеческие руки намного хуже, чем длинные и мощные руки промышленных роботов. Промышленные роботы могут поднять больше, чем мы. Когда мы поднимаем тяжелую коробку, мы задействуем все тело. Мы ставим ноги определенным образом; напрягаем руки и кисти так, чтобы поднять и переместить груз. Если

В начале ноября в Нижнем Новгороде проходила отраслевая конференция Росатома - IT CORE. На конференции дивизионы Госкорпорации представляли отечественные IT-решения. Мы поговорили с представителями Топливного дивизиона Росатома (ТВЭЛ) о разработанных ими продуктах на основе искусственного интеллекта. «АтомМайнд» - ​один из четырех цифровых продуктов с использованием ИИ, промышленный интеллект и система предиктивной аналитики. Его основные предназначения – управление качеством продукта, мониторинг и прогнозирование состояния оборудования. Во первых, он в текущем моменте отслеживает состояние оборудования, учитывает информацию, поступающую с датчиков, сравнивает с заложенными данными (критические/некритические параметры), и показывает – «вот здесь какая-то аномалия». Плюс к этому он на основе исторических собранных данных показывает аналитику и по конкретному оборудованию, и по работе всего оборудования в блоке/цехе, дает рекомендации по ремонту, дает предупреждение о возможных ано

Продолжение. Начало здесь. Business Intelligence — это набор методологий, процессов, архитектур и технологий, которые преобразуют необработанные данные в значимую и полезную информацию, используемую для обеспечения более эффективного стратегического, тактического и оперативного анализа и принятия решений. BI состоит из четырех ключевых функций: Когда мы обращаемся к каким-нибудь источникам, мы делаем запрос. У нас есть база, откуда поступают данные какой-то системы, например, CRM-системы, или какого-то внешнего источника. Мы пишем SQL-запрос, в котором сразу можем определить требуемые нам поля, сразу агрегировать, посчитать какие-то суммы, средние значения, вывести в в таблицу в наш отчёт. Это идеальная картина мира. Она работает далеко не всегда, потому что не все компании, которые вводят BI-системы для принятия каких-то решений, готовы к этому шагу. Потому что источники могут быть абсолютно разных форматов, баз данных как таковых может не быть, они могут быть на разных платформах, эт