Рубрикатор |
Все новости | Новости компаний |
Квантовый симулятор на BullSequana S ускоряет процессы контроля качества на производстве
28 марта 2019 |
На выставке Hannover Messe 19 компания Atos представит технологии глубинного обучения и искусственного интеллекта для повышения эффективности процессов контроля качества.
Одно из крупнейших мероприятий индустрии Hannover Messe 19 будет проходить с 1 по 5 апреля в городе Ганновер (Германия). Atos покажет своё видение полностью интегрированного цифрового производства на базе Интернета вещей (Internet of Things, IoT) и концепции Индустрия 4.0. Презентации компании будут основаны на «цифровом цикле жизни» продукта, который включает в себя 5 этапов: проектирование, производство, техническое обслуживание, контроль качества, а также продажи и услуги.Качество продукта формируется на всех этапах производства. Но контрольный этап имеет ключевое значение. От того, насколько точно и оперативно проходит проверка на соответствие установленным стандартам качества, зависит дальнейший процесс реализации продукта, а также изменения в процессе его изготовления. Это особенно актуально для новых «умных» предприятий с применением новейших технологий, включая Искусственный интеллект (AI), IoT, дополненную реальность, технологии визуализации рабочих процессов и производственных объектов, технологии управления жизненным циклом продукта (Product Life Cycle Management, PLM), 3D-печать, виртуальные макеты («цифровые близнецы » ) и решения для преобразования данных в новые бизнес-возможности. Увеличить скорость работы AI-решений для контроля качества позволяет Atos Quantum Learning Machine на базе серверов BullSequana S.
Решение использует системы распознавания изображений для быстрого и простого обнаружения проблем качества на основе алгоритма обучения. Высокопроизводительные вычислительные системы и квантовый симулятор Atos Quantum Learning Machine на базе серверов BullSequana позволяют дополнительно увеличить скорость работы этого решения.
Симулятор может просчитывать квантовые системы. Физически он не является квантовым компьютером, но воспроизводит его работу и может решить часть задач для данного компьютера или показать, что задача на нём решаема. Его технологическая
платформа модульной конструкции BullSequana S, в свою очередь, имеет возможность масштабирования до 42U/ 32 ЦПУ. Один модуль может содержать дополнительно 2 графических ускорителя с возможностью роста до 32 ускорителей. Таким образом, машинное обучение может использовать эту вычислительную мощность в своей работе.
платформа модульной конструкции BullSequana S, в свою очередь, имеет возможность масштабирования до 42U/ 32 ЦПУ. Один модуль может содержать дополнительно 2 графических ускорителя с возможностью роста до 32 ускорителей. Таким образом, машинное обучение может использовать эту вычислительную мощность в своей работе.
BullSequana S построен по модульной конструкции и имеет возможность масштабирования, начиная от 2U/2 ЦПУ до 42U/ 32 ЦПУ. Один модуль BullSequana S с 2 ЦПУ и 3 ТБ RAM может также содержать 2 графических ускорителя (Nvidia V100/P40/T4), с возможностью роста до 32 ускорителей. Сервер также содержит до 8 дисков (2”5) и имеет возможность горячего подключения/замены модулей ввода/вывода для удобства обслуживания.
«В Atos Quantum Learning Machine используется разработанный компанией язык программирования (aQasm – Atos Quantum Assembly Language), что позволяет разрабатывать программное обеспечение для квантовых компьютеров, - рассказывает Роман Гоц, директор департамента «Большие данные и безопасность» компании Atos в России. - Симулятор актуален не только для научно-исследовательских институтов, но и для компаний, которые занимаются обучением и экспериментами в области квантовых вычислений».
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!
Читайте также:
На производстве авиадвигателей в Рыбинске внедрят искусственный интеллект
Представлена система контроля производства цемента и бетона на основе блокчейна и машинного обучения
Лауреатами международной премии Yandex ML Prize стали 11 человек
Иннодата зарегистрировала в Роспатенте платформу «ML Фаб»
ДОМ.РФ и Yandex Cloud подвели итоги пилота с применением технологий машинного обучения
Оставить свой комментарий:
Комментарии по материалу
Данный материал еще не комментировался.