•
Если человек ощущает свое участие в жизни общества, он создает не только материальные ценности для людей - он создает и самого себя. Из работы, в которой ярко выражен дух гражданственности, начинается истинное самовоспитание.
Афоризмы
•
Поистине, подобно солнцу, люблю я жизнь и все глубокие моря. И вот что называю я познанием: чтобы все глубокое поднялось на высоту мою!
Афоризмы
•
- «Оставайтесь голодными. Оставайтесь безрассудными». И я всегда желал себе этого. И теперь, когда вы заканчиваете институт и начинаете заново, я желаю этого вам.
Афоризмы
•
Воспитание личности - это воспитание такого стойкого морального начала, благодаря которому человек сам становится источником благотворного влияния на других, сам воспитывается и в процессе самовоспитания еще более утверждает в себе собственное моральное начало.
Компании NVIDIA, Hewlett Packard Enterprise и Seagate рассказали о платформе Edge RX, которая при помощи искусственного интеллекта быстро обнаруживает неисправности в сходящих с конвейера жёстких дисках. Благодаря новой технологии производитель хочет ускорить выпуск продуктов, повысить их качество и увеличить доход.
Технология Seagate Edge RX была разработана совместно с компаниями NVIDIA и Hewlett Packard Enterprise. Чаще всего при изготовлении жёстких дисков проблемы возникают с магнитными головками, для производства каждой из которых требуется выполнить 1400 шагов. Чтобы быстро выявлять брак, производителю была нужна технология, ежедневно анализирующая 17 миллионов изображений магнитных головок. Такой технологии на рынке не было, поэтому ее пришлось создавать совместными усилиями.
Поскольку неисправностей головок жёстких дисков огромное множество, обычный искусственный интеллект, работающий по строго определённым правилам, использоваться попросту не мог. Производителю требовалась технология глубокого машинного обучения, которая могла бы быстро адаптироваться к совершенно новым дефектам, чтобы вовремя сообщать об их возникновении на изображениях.
Для сбора данных была задействована платформа Edgeline от Hewlett Packard Enterprise, основанная на графических процессорах NVIDIA T4. Для глубокого обучения искусственного интеллекта была выбрана платформа Apollo с графическими процессорами NVIDIA V100 Tensor Core. В конечном итоге, на создание технологии захвата и анализа изображений головок дисков ушёл год.
Представители Seagate считают, что благодаря платформе Edge RX им удастся увеличить скорость производства жёстких дисков на целых 10%. А за счёт повышения качества продукции рентабельность производства может возрасти до трех раз. По словам старшего директора по глобальному маркетингу Seagate Рагхавана Сринивасана (Raghavan Srinivasan), ошибки обходились им слишком дорого. О наличии брака они могли узнать только после завершения производственных процессов.
На данный момент Seagate хочет развернуть технологию на всех своих производственных площадках. Также она хочет выяснить, как Seagate Edge RX отражается на других производственных процессах. Попутно компания поделилась своим опытом с другими производителями, чтобы у них тоже была возможность разработать подобную технологию.
Компании NVIDIA, Hewlett Packard Enterprise и Seagate рассказали о платформе Edge RX, которая при помощи искусственного интеллекта быстро обнаруживает неисправности в сходящих с конвейера жёстких дисках. Благодаря новой технологии производитель хочет ускорить выпуск продуктов, повысить их качество и увеличить доход. Технология Seagate Edge RX была разработана совместно с компаниями NVIDIA и Hewlett Packard Enterprise. Чаще всего при изготовлении жёстких дисков проблемы возникают с магнитными головками, для производства каждой из которых требуется выполнить 1400 шагов. Чтобы быстро выявлять брак, производителю была нужна технология, ежедневно анализирующая 17 миллионов изображений магнитных головок. Такой технологии на рынке не было, поэтому ее пришлось создавать совместными усилиями. Поскольку неисправностей головок жёстких дисков огромное множество, обычный искусственный интеллект, работающий по строго определённым правилам, использоваться попросту не мог. Производителю требовалась технология глубокого машинного обучения, которая могла бы быстро адаптироваться к совершенно новым дефектам, чтобы вовремя сообщать об их возникновении на изображениях. Для сбора данных была задействована платформа Edgeline от Hewlett Packard Enterprise, основанная на графических процессорах NVIDIA T4. Для глубокого обучения искусственного интеллекта была выбрана платформа Apollo с графическими процессорами NVIDIA V100 Tensor Core. В конечном итоге, на создание технологии захвата и анализа изображений головок дисков ушёл год. Представители Seagate считают, что благодаря платформе Edge RX им удастся увеличить скорость производства жёстких дисков на целых 10%. А за счёт повышения качества продукции рентабельность производства может возрасти до трех раз. По словам старшего директора по глобальному маркетингу Seagate Рагхавана Сринивасана (Raghavan Srinivasan), ошибки обходились им слишком дорого. О наличии брака они могли узнать только после завершения производственных процессов. На данный момент Seagate хочет развернуть технологию на всех своих производственных площадках. Также она хочет выяснить, как Seagate Edge RX отражается на других производственных процессах. Попутно компания поделилась своим опытом с другими производителями, чтобы у них тоже была возможность разработать подобную технологию.