Seagate начала использовать искусственный интеллект для выявления бракованных жёстких дисков - «Новости сети» » Самоучитель CSS
Меню
Наши новости
Учебник CSS

Невозможно отучить людей изучать самые ненужные предметы.

Введение в CSS
Преимущества стилей
Добавления стилей
Типы носителей
Базовый синтаксис
Значения стилевых свойств
Селекторы тегов
Классы
CSS3

Надо знать обо всем понемножку, но все о немногом.

Идентификаторы
Контекстные селекторы
Соседние селекторы
Дочерние селекторы
Селекторы атрибутов
Универсальный селектор
Псевдоклассы
Псевдоэлементы

Кто умеет, тот делает. Кто не умеет, тот учит. Кто не умеет учить - становится деканом. (Т. Мартин)

Группирование
Наследование
Каскадирование
Валидация
Идентификаторы и классы
Написание эффективного кода

Самоучитель CSS

Вёрстка
Изображения
Текст
Цвет
Линии и рамки
Углы
Списки
Ссылки
Дизайны сайтов
Формы
Таблицы
CSS3
HTML5

Новости

Блог для вебмастеров
Новости мира Интернет
Сайтостроение
Ремонт и советы
Все новости

Справочник CSS

Справочник от А до Я
HTML, CSS, JavaScript

Афоризмы

Афоризмы о учёбе
Статьи об афоризмах
Все Афоризмы

Видео Уроки


Видео уроки
Наш опрос



Наши новости

       
1-05-2020, 16:02
Seagate начала использовать искусственный интеллект для выявления бракованных жёстких дисков - «Новости сети»
Рейтинг:


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.
Seagate начала использовать искусственный интеллект для выявления бракованных жёстких дисков - «Новости сети»


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.

Теги: Новости сети, Seagate была жёстких дисков Edge

Просмотров: 333
Комментариев: 0:   1-05-2020, 16:02
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

 
Еще новости по теме:



Другие новости по теме:
Комментарии для сайта Cackle