Skip to content

Как расшифровывается аи 95: Что такое бензин АИ-92, 95, 98, 100

Содержание

Бензин АИ-95 — характеристика, расшифровка, реализация

Бензин АИ-95 относится к классу премиальных высокооктановых марок топлива с улучшенными характеристиками и полным отсутствием свинца в составе. Он используется в новых российских и зарубежных автомобилях с инжекторными двигателями.

Высокооктановый – не значит выше качеством, чем, например, АИ-92. Просто в составе 95-го больше антидетонационных присадок. Октановым числом измеряется устойчивость топлива к детонации, о чем и говорит расшифровка АИ-95 по ОКПД – бензин автомобильный (буква А) с октановым числом 95 (и не выше 98), которое получено исследовательским методом (буква И).

Характеристики

ГОСТ 51107-97 предъявляет следующие требования к АИ-95:

  • Массовая доля свинца – до 0,01 г/дм3
  • Наличие смол – до 5 мг/100 см3
  • Содержание сероводорода – до 0,05% от общей массы
  • Объем бензола – до 5% от общего объема
  • Плотность (или удельный вес) – 725-780 кг/м3 при температуре 15 градусов

Компонентный состав АИ-95 определяется его маркой и зависит от технологических установок на выпускающем его НПЗ.

Температура вспышки в открытом тигле для АИ-95, как и для других бензинов, составляет примерно -40 градусов. Именно при такой минимальной температуре свободные летучие фракции бензина могут вспыхивать при поднесении источника открытого огня. Поэтому бензин относится к высокому классу пожароопасности и должен храниться в специальных условиях.

Температура горения АИ-95 и прочих видов бензина не зависит от октанового числа и определяется средой, в которой он горит. В двигателе бензин сгорает при температуре 900-1100 градусов, на открытом воздухе этот показатель снижается до 800-900 градусов.

Температура кипения бензина отслеживается в нескольких фракциях: начало перегонки, сгорание 10% объема, затем 50% и 90%, и конец кипения.

В начале кипения и до половины объема сгорают легкие (рабочие) фракции, от которых зависят пусковые характеристики и испаряемость топлива. После 50% и в конце кипения в работу вступают тяжелые фракции. Самая низкая оптимальная температура кипения для автомобилей – 180 градусов.

Реализация

В розницу бензин реализуется в литрах (единицах объема), а оптом поставляется в тоннах (единицах массы). В связи с этим закономерен вопрос: сколько литров АИ-95 в тонне?

Если брать среднее значение плотности 95-го равное 750 кг/м3, то в одной тонне получаем 1333,33 литра. Отсюда же можем узнать, сколько весит литр бензина АИ-95. Получится 0,75 кг.

В чем разница между АИ-95 и АИ-92?

Основное отличие этих марок бензина – в склонности к детонации. Тем выше октановое число, тем хуже горит топливо. То есть у 95-го склонность к самовоспламенению ниже.

И этот момент должен быть определяющим при выборе топлива для своего автомобиля. Современные двигатели и, особенно, турбодвигатели имеют очень высокую степень сжатия воздушно-топливной смеси. Поэтому бензин для таких моторов должен быть больше устойчив к детонации, а значит, обладать более высоким октановым числом.

Кроме того, 95-й рассчитан только на инжекторные двигатели, не содержит свинца и имеет ряд полезных для двигателя присадок, в том числе, чистящих.

Срок годности АИ-95 примерно такой же, как и у 92-го, и составляет около 12 месяцев при соблюдении идеальных условий хранения: герметичный непрозрачный сосуд без доступа воздуха и колебаний температуры.

Купить бензин АИ-95 оптом

Что означают буквы АИ в названии бензина? | Об автомобилях | Авто

Сорта бензина маркируются по-разному. Раньше были распространены топлива под названием А-55, А-72, А-76, А-80 и т. д. С начала 90-х годов прошлого века их место заняли другие сорта, обозначающиеся аббревиатурами: АИ-91, АИ-92, АИ-93, АИ-95, АИ-98. И если цифры в этих кодах соответствуют октановому числу топлива, то буквы определяют сорт бензина, его предназначение и тип сертификации.

Бензин для грузовиков

Октановое число характеризует детонационную стойкость бензина, от которой зависит способность топлива сопротивляться детонациям на пиковых нагрузках при работе двигателя. Однако октановое число — это не стандартная величина, а относительная. Она определяется различными методами, в зависимости от которых меняется и само октановое число.

Первый способ принято называть моторным.

Для определения октанового числа в этом случае используется специальные одноцилиндровые лабораторные установки УИТ-65 или УИТ-85 с изменяемой степенью сжатия в камере сгорания.

Мотор раскручивают до 900 оборотов на исследуемом топливе при температуре всасываемой смеси 149 гр. Цельсия и с переменным углом опережения зажигания. Этот характер работы мотора больше похож на специфику эксплуатации грузовых машин. Нагрузка всегда высока, но обороты мотора изменяются несильно. Примерно так же мотор работает, когда машина идет с грузом в гору при частичном дроссельном ускорении. До 80-х годов прошлого века бензины разрабатывались в основном для грузовиков, и октановое число определялось моторным способом. Такие сорта бензина имели в названии литеру А, то есть «автомобильный» (А-72, А-76, А-80).

Бензин для легковых машин

С развитием легкового транспорта понадобились сорта бензина для небольших малолитражных моторов. Работали они с меньшей загрузкой, но в гораздо большем диапазоне оборотов. В СССР был разработан новый стандарт испытаний топлива, имитирующий функционирование мотора при малых нагрузках и при частой смене ступеней коробки передач. То есть имитировались режимы езды на легковом автомобиле.

Этот метод определения октанового числа называют исследовательским. Моторная одноцилиндровая установка с переменной степенью сжатия раскручивает коленчатый вал до 600 об/мин при температуре всасываемого воздуха в 52 гр. Цельсия и угле опережения зажигания 13 гр. Тем самым воспроизводятся малые и средние нагрузки.

В государственном стандарте для сортов топлива, разработанных специально для использования на легковых машинах, к букве «А» (автомобильный) добавилась еще одна литера «И», которая указывает на исследовательский метод определения октанового числа (ОЧ).

Тем самым АИ-92 расшифровывается как автомобильный бензин с ОЧ 92, определенный по исследовательскому методу.

Между тем код АИ далеко не единственный. Существуют и иные маркировки бензина.

Сорта российских авиационных бензинов маркируются по ГОСТ 1012-72 как Б-91/115 и Б-95/130, где Б — бензин, а цифры — это октановые числа при обедненной и обогащенной смесях.

В нефтяной промышленности применяются также технологические бензины БР-1 и БР-2, где БР — это бензин-растворитель.

Как расшифровывается АИ 95?

Цифры в маркировке указывают на октановое число бензина. Например, АИ-95 — топливо для автомобилей (заправить самолет им точно не получится), имеющее октановое число 95, и это проверено исследовательским методом. Октановое число — основной показатель детонационной стойкости бензина.

Что означают буквы АИ на бензине?

АИ — маркировка бензина (автомобильного топлива), октановое число которого определено по исследовательскому методу АИ — агроинженерия АИ — апоптотический индекс

Как расшифровывается АИ?

АИ – аббревиатура, обозначающая вид бензина. Первая буква (А) показывает, что топливо предназначено для заправки автомобильного транспорта. Вторая буква (И) указывает на то, что для определения октанового числа применялся исследовательский метод.

Как расшифровывается АИ 92 бензин?

Бензин АИ92 – самое популярное в России топливо для карбюраторных и инжекторных моторов. … Расшифровка АИ92 означает, что это бензин автомобильный (буква А), октановое число которого (ОЧ 92) было рассчитано исследовательским методом (буква И) в условиях, максимально соответствующих стандартным городским.

Какие существуют виды бензина?

Более современная классификация бензинов насчитывает шесть основных видов этого топлива с различным октановым показателем:

  • Нормаль – АИ-80.
  • Регуляр – АИ-92.
  • Премиум – АИ-95.
  • Супер – АИ-95+.
  • Экстра – АИ-98.
  • ЭКТО – АИ-100.

Как обозначается бензин на заправке?

Запомнить простые правила довольно легко! буква «А» в маркировке АИ обозначает, что продукт автомобильный; буква «И», что октановое число получено исследовательским методом, он определен ГОСТом 8226-82; последующие после «АИ» цифры обозначают октановое число.

Что означают цифры на бензине?

Цифры в маркировке указывают на октановое число бензина. … Чем выше цифра, тем лучше бензин противостоит самопроизвольному воспламенению. Но это вовсе не значит, что АИ-95 качественнее и лучше, чем АИ-92.

Сколько стоит бензин АИ 100?

Цены на бензин и ДТ на АЗС России

Топливо Минимальная цена Средняя цена
АИ-80 32,80 97,10
ДТ-R 33,80 46,14
АИ-95R 33,60 45,51
Pulsar-100 56,70 57,74

Какие марки бензина в России?

В России производятся автомобильные бензины пяти марок (ГОСТ 2084-77): А-72, А-76, АИ-91, АИ-93 и АИ-95. Буква «И» в маркировке указывает на применение исследовательского метода при определении октанового числа, цифры — октановое число.

Какая формула у бензина?

Формула бензина это подтверждает (C3h21O2). Характеристики бензина, относящегося к автомобильному виду, следующие: смесь должна быть однородной; плотность равная 690-750 кг.

Что лучше 92 или 95?

В техническом паспорте производитель сам указывает, каким бензином лучше заправляться – 92 или 95. … Отличие 92 бензина от 95 заключается в том, что топливо, имеющее меньшее октановое число, начнет раньше воспламеняться, чем того требует производитель.

Что значит цифра 95 в бензине?

Цифры в маркировке указывают на октановое число бензина. Например, АИ-95 — топливо для автомобилей (заправить самолет им точно не получится), имеющее октановое число 95, и это проверено исследовательским методом. … Бензин 92-й обеспечивает высокий уровень стойкости к детонации и стабильную работу мотора.

Почему 95 бензин так называется?

Поэтому одна из характеристик любого бензина – это детонационная стойкость, то есть его свойство противостоять самопроизвольному воспламенению. И эта детонационная стойкость зависит от октанового числа бензина, которое указано в его маркировке: например, АИ-95 имеет октановое число 95.

Что означают буквы АИ на бензине?

АИ — маркировка бензина (автомобильного топлива), октановое число которого определено по исследовательскому методу АИ — агроинженерия АИ — апоптотический индекс

Что означает бензин с октановым числом 95?

Октановое число бензина – процентное соотношение изомеров и октана к гептану. С помощью октанового числа можно получить информацию об эксплуатационных характеристиках бензина, запасе хода, стойкости к детонации, мощности и прочее. … Если в образце содержится 5% гептана и 95% изооктана, то топливо маркируются цифрой «95».

В чем разница между 95 АИ 92 бензином?

Отличие 92 бензина от 95 заключается в том, что топливо, имеющее меньшее октановое число, начнет раньше воспламеняться, чем того требует производитель. Впоследствии это приводит к прямому неконтролируемому взрыву, усиливающему нагрузку на цилиндро-поршневую группу.

Какой бензин в Европе соответствует 95?

Бензин АИ-95 — обычно называется словом «супер» (super), это практически по всем странам Европы так. Во всяком случае, автор другого названия для АИ-95 не встречал ни в одной из стран. В общем, «Super» — установившийся и прижившийся в Европе вариант названия для АИ-95.

Что будет если смешать 92 и 95 бензин в баке?

АИ-95 и АИ-92 имеют разное октановое число и разную плотность, следовательно, при смешивании 92 будет на дне бака, а 95 будет над ним. … Дело в том, что чем выше октановое число у топлива, тем ниже его температура горения.

Как расшифровывается АИ 95?

Цифры в маркировке указывают на октановое число бензина. Например, АИ-95 — топливо для автомобилей (заправить самолет им точно не получится), имеющее октановое число 95, и это проверено исследовательским методом. Октановое число — основной показатель детонационной стойкости бензина.

Что значит АИ?

АИ – аббревиатура, обозначающая вид бензина. Первая буква (А) показывает, что топливо предназначено для заправки автомобильного транспорта. Вторая буква (И) указывает на то, что для определения октанового числа применялся исследовательский метод. … Чем выше октановое число, тем качественнее бензин.

Можно ли ездить на 95 вместо 92?

Поэтому заливать в автомобиль рассчитанный на бензин Аи-95 топливо с низким октановым числом (например, Аи-92) нельзя. Это может привести к таким неприятным последствиям: Повышенный износ двигателя. За одну секунду в двигателе происходят десятки циклов воспламенения и сгорания бензина.

Как получают бензин с октановым числом 100?

Условно говоря, мешая 95-й и 100-й в одинаковых пропорциях, получите топливо с октановым числом 97 или около того. 4. Октановое число 100: присадки или технологии? Бензин с нужным октановым числом и необходимыми свойствами чаще всего получают добавлением присадок.

Что будет если в машину заливать 92 бензин вместо 95?

В первую очередь нужно откатить машину в сторону, далее слить бензин с бака через спускное отверстие. После слива залить топлива с необходимым октановым числом и вперед в путь. Кстати, не стоит спешить выливать бензин с низким октановым числом, его можно домешивать в небольших пропорциях до нужного бензина.

Можно ли заливать 95 бензин в ваз 2112?

Марка рекомендуемого бензина: «Премиум-95» или «Премиум Евро-95«. Допускается применение бензина с присадками, которым 95-й и является.

Какой бензин быстрее расходуется 92 или 95?

ДА все просто – чем дольше горит бензин, тем дольше он толкает поршень, вот вам — экономия топлива и увеличение мощности. То есть 92-й прогорает быстрее, толкает поршень меньше. … Ведь октановое число напрямую зависит от добавленного в бензин количества присадок, а вот разница между 92 и 95 всего 3%!

В чем разница между бензинами?

Разница между бензинами определяется их характеристиками. Важнейший показатель топлива – октановое число. … Поэтому разница между 95 и 98 бензином – не в качестве, а в сфере использования. Высокооктановое авиационное топливо является этилированным – содержит тетраэтилсвинец.

Бензин – его производство, маркировка, октановое число

Бензин – сложно вспомнить что-то более привычное для автомобилиста. Ежедневно автомобили сжигают сотни тысяч литров этого топлива, однако мало кто из автовладельцев всерьез задумывался над тем, как его производят, об особенностях состава топлива и других аспектах.

Немного терминологии

Как сообщают справочники, бензином именуется смесь лёгких углеводородов разных типов:

  1. Ароматические;
  2. Олефиновые;
  3. Парафиновые и прочие.

Эти углеводороды обладают горючими свойствами. Температура кипения смеси варьируется от 33 до 250 °С, что зависит от применяемых присадок.

Из чего делают бензин

Схема производства бензина

Горючее выпускается на мощностях нефтеперерабатывающих заводов. Сам производственный процесс очень сложен и делится на несколько циклов.

Сначала сырая нефть поступает на предприятие по трубопроводам, закачивается в огромные резервуары, после чего отстаивается. Далее начинается промывка нефти – в нее добавляется вода, а потом пропускается электрический ток. В итоге соли оседают на дно и стенки резервуаров.

Во время последующей атмосферно-вакуумной перегонки происходит подогрев нефти и ее деление на несколько типов. Осуществляются 2 этапа обработки:

  1. Вакуумная;
  2. Термическая.

По завершении процесса первичной переработки начинается каталитический риформинг, во время которого происходит очередное очищение бензина и извлечение фракций 92-го, 95-го и 98-го бензина.


Фото: aif.ru

Это процесс, который еще называют вторичной переработкой, включает 2 основных этапа:

  1. Крекинг – очистка нефти от примесей серы;
  2. Риформинг – наделение субстанции октановым числом.
Видео: Как делают бензин из нефти. Просто о сложном

По окончании данных этапов проходит контроль качества горючего, который занимает несколько часов.

Примечательно, что отечественные заводы (в большинстве) из 1 тонны нефти получают 240 литров бензина. Остальное приходится на газ, дизтопливо, мазут и авиационное горючее.

Что такое октановое число

Эта фраза известна очень многим, однако далеко не все знают, что именно означает данный термин и почему он так важен.

Октановое число – это способность топлива (в том числе и бензина) противостоять самопроизвольному возгоранию под давлением. Иначе говоря – его детонационная стойкость.

В процессе работы двигателя поршень сжимает топливно-воздушную смесь (такт сжатия). В этот момент, когда готовая смесь находится под давлением, может произойти ее самопроизвольное воспламенение еще до того, как свеча зажигания дала искру. В народе это явления называется одним словом – «детонация». Характерным признаком детонации являются шумы в двигателе – металлический звон.

Следовательно, чем выше октановое число, тем выше способность горючего сопротивляться детонации.

Маркировка бензина

На АЗС можно встретить самые разные наименования, не исключая и наиболее привычные для большинства автомобилистов. Обычно бензин маркируется литерами «А» и «АИ». Их расшифровка:

  1. «А» – это обозначение свидетельствует, что бензин автомобильный;
  2. «АИ» – буква «И» означает метод, которым было определено октановое число.

Существует 2 способа определения октанового числа – исследовательский (АИ) и моторный (АМ).

Исследовательский метод – он определяется путем тестирования топлива на одноцилиндровой силовой установке, при условии переменной степени сжатия, частоте вращения коленвала в 600 об/мин, угле опережения зажигания в 13° и температуре воздуха (всасываемого) в 52 °С. Эти условия аналогичны небольшим и средним нагрузкам.

Моторный метод – его определение осуществляется на аналогичной установке, однако прочие условия другие. Температура воздуха (всасываемого) составляет 149 °С, частота вращения коленвала равна 900 об/мин, а угол опережения зажигания переменный. Такой режим аналогичен высоким нагрузкам – езда в гору, работа мотора под нагрузкой и т. д.

Следовательно, число АМ всегда ниже, нежели АИ, а разница в показаниях свидетельствует о чувствительности горючего к работе силового агрегата в разных режимах. Примечательно, что в некоторых государствах на Западе октановое число определяется как среднее между значениями «АМ» и «АИ». В РФ же обозначается только более высокое значение «АИ», что и можно увидеть на всех АЗС.

Марки бензина

Чаще всего на отечественных заправочных станциях встречаются следующие обозначения:

  • Бензин АИ-98.  Отличается высоким октановым числом. В отличие от АИ-95, который производится в соответствии с ГОСТом, 98-й выпускается согласно ТУ 38.401-58-122-95, а также ТУ 38.401-58-127-95. В производстве этой марки бензина запрещено применение алкилсвинцовых антидетонаторов. Выпуск данного высокооктанового бензина осуществляется с использованием ряда компонентов – толуола, изопентана, изооктана и алкилбензина.
  • Экстра АИ-95 – бензин повышенного качества, что достигается путем применения присадок антидетонационного типа. Производится из дистиллятного сырья, бензина каталитического крекинга, с добавлением изопарафиновых элементов (ароматических) и газового бензина. В составе нет свинца, что обеспечивает высокое качество бензина.
  • АИ-95 – основное отличие от Экстра АИ-95 в концентрации свинца, которая выше на 30%;
  • АИ-93 – делится на 2 категории: этилированный и неэтилированный. Этилированное топливо выпускается на основе бензина каталитического риформинга (мягкий режим) с добавлением в его состав толуола и алкилбензина, а также бутан-бутиленовой фракции. Неэтилированный выпускается из того же бензина каталитического риформинга (жесткий режим), с добавлением бутан-бутиленовой фракции, алкилбензина и изопентана;
  • АИ-92 – наиболее распространенный на рынке бензин среднего качества, с содержанием присадок антидетонационного типа. Максимальная плотность – 0,77г/смА-923. Может быть как этилированным, так и неэтилированным;
  • АИ-91 – отличается содержанием присадок антидетонационного типа. Это неэтилированный бензин с ненормированной плотностью и определенным процентом свинца в составе;
  • А-80 – состав этого бензина аналогичен таковому у АИ-92. Максимальная плотность – 0,755г/смА-803;
  • А-76 – обычно применяется в сельском хозяйстве. Выпускается этилированный и неэтилированный А-76 с ненормируемой плотностью. В его составе содержатся присадки разных типов (антиокислительные и антидетонационные), прямогонный бензин, а также итоговые продукты коксования, пиролиза и крекинга (термического и каталитического).
Видео: Аи-92 или Аи-95? Разгон до 100км и расход топлива на Mazda Demio (Ford Festiva Mini Wagon)

Какой бензин заливать?

Многие ищут ответ на этот вопрос, чтобы ненароком не навредить двигателю. В данном случае все просто – требования к топливу указаны в инструкции по эксплуатации конкретного автомобиля, а также продублированы на обратной стороне лючка бензобака. Если производитель в качестве рекомендуемого топлива указал АИ-95, то заливать нужно именно его, а заправляться 92-м можно только на свой страх и риск. Однако стоит помнить, что в мануале и на этикетке может быть указано как октановое число, так и марка топлива.

Также в мануале могут быть записаны разные типы бензина. Например:

  1. АИ-92 – допустимый;
  2. АИ-95 – рекомендуемый;
  3. АИ-98 – для улучшения характеристик.

Как видно, заливать в бак необходимо только рекомендуемое производителем авто топливо. Впрочем, использование бензина с более высоким октановым числом никакого вреда двигателю не нанесет. Ведь чем выше октановое число, тем медленнее скорость горения и больше КПД топлива, что благотворно сказывается на отдаче двигателя, экономичности и других моментах. Как правило, прибавка в мощности и экономичности достигает 7%. Кроме того, современные машины комплектуются ЭБУ, которые учитывают качество горючего и его октановое число, корректируя настройки.

Это значит, что в бак современного автомобиля с атмосферным мотором необходимо заливать АИ-95 на качественной АЗС. В крайнем случае, допускается АИ-92. Также можно ориентироваться на степень сжатия – если она ниже 10 ед., можно заливать АИ-92. Если выше – только 95-й.

Что касается турбированных двигателей, то для них рекомендуемое топливо – АИ-98 или Экстра АИ-95, но  не АИ-92.

Можно ли смешивать бензин?

Этим вопросом задаются многие. В целом от смешивания горючего с разным октановым числом ничего катастрофического не произойдет, но только если смешивать рекомендуемый бензин с более высоким (по октановом числу). К примеру, рекомендуемый для машины 92-й смешать с 95-м. Однако понижать не нужно. Также стоит помнить, что плотность у бензина с разным октановым числом различается, так что его смешивания может вообще не произойти – горючее с более высоким октановым числом просто окажется вверху бака, а с низким внизу.

В целом, чтобы сохранить двигатель, рекомендуется не экономить, заправляться только на сертифицированных станциях крупных сетей (не франшиза) и лить в бак бензин с октановым числом, рекомендованным изготовителем (но не ниже).

Что означает марка бензина АИ 92?

Так вот, октановое число — показатель детонационной стойкости бензина (самовозгорания). Например, бензин АИ-92 можно интерпретировать, как бензин предназначенный для заправки авто (а не самолета, к примеру) и его октановое число составляет примерно 92, что было установлено в ходе лабораторных исследований.

Что означают буквы АИ в бензине?

АИ — маркировка бензина (автомобильного топлива), октановое число которого определено по исследовательскому методу АИ — агроинженерия

Что означает буква А в марке бензина А 92?

Первая буква (А) показывает, что топливо предназначено для заправки автомобильного транспорта. Вторая буква (И) указывает на то, что для определения октанового числа применялся исследовательский метод. Всего в группе АИ выделяется четыре марки топлива, различающиеся октановым числом: 80, 92, 95 и 98.

Сколько видов бензина существует?

Более современная классификация бензинов насчитывает шесть основных видов этого топлива с различным октановым показателем: Нормаль – АИ-80. Регуляр – АИ-92. Премиум – АИ-95.

Как расшифровывается АИ 95?

Например, марка бензина будет обозначаться так: АИ-95-К5, где буквы АИ обозначают автомобильный бензин, 95 — цифровое обозначение октанового числа автомобильного бензина, определенного исследовательским методом, а символы К5 обозначают экологический класс топлива.

Чем отличается бензин АИ от А?

Аббревиатура «АИ» расшифровывается следующим образом: буква «А» означает, что топливо предназначено только для автотранспорта буква «И» — это информация о том, что октановое число было проверено в лаборатории исследовательским методом

Что означает марка бензина АИ 80?

Расшифровка маркировки АИ-80 означает, что октановое число 80 было получено исследовательским методом (буква И) и испытания топлива проводились в условиях небольших и средних нагрузок на мотор автомобиля (как при обычной езде по шоссе). Буква А говорит о том, что топливо автомобильное.

Что такое бензин Регуляр?

Бензин «Регуляр» – это сорт похуже, там октановое число от 90 до 94. А в Англии и США можно встретить топливо «Супер», в нем октановое число может достигать цифры 102.

Какой бензин был в ссср?

Поэтому уже в 1960-е годы советским автомобилистам стали доступны такие виды бензина, как А-66, А-72, А-76, Аи-93 и Аи-98. Например, 66-й бензин характерного оранжевого или красного цвета выпускали специально для АЗС Сибири или Крайнего Севера.

Какой бензин продают на заправках?

Какие марки бензина продают на АЗС

  • АИ-80 – он же А-76, Н-80 или бензин Нормаль-80 в тексте ГОСТ Р 51105-97;
  • АИ-92 – в документе указан, как Регуляр-92;
  • АИ-95 – в ГОСТ Р 51866-2002 этот бензин именуется, как Премиум-95, Премиум-Евро-95;
  • АИ-98 – согласно тому же ГОСТ это Супер-98 или Супер-Евро-98.

14.12.2020

Какие виды бензина производятся?

В России производятся автомобильные бензины пяти марок (ГОСТ 2084-77): А-72, А-76, АИ-91, АИ-93 и АИ-95. Буква «И» в маркировке указывает на применение исследовательского метода при определении октанового числа, цифры — октановое число.

Какие показатели оценивают качество бензина?

Согласно им, существуют пять основных критериев качества бензинов:

  • Фракционный состав топлива определенной марки.
  • Стабильность физико-химического состава бензинов.
  • Испаряемость и связанные с ней вязкость и температура замерзания.
  • Детонационная стойкость (октановое число).

Какого цвета должен быть 92 бензин?

бензин АИ-92 — оранжево-красный; бензин АИ-98 — синий; бензин А-66 — зеленый; бензин А-72 — розовый.

Что такое марка бензина?

Всем знакомые индексы А-76, АИ-80, АИ-92, АИ-95 и АИ-98 – это марки бензина. Значение октанового числа (именно его обозначает цифра в индексе) указывает на такое свойство, как стойкость бензина к детонации. Цифра эта относительная. … Могут быть записаны разные типы бензина.

Что значит число на бензине?

Окта́новое число́ — показатель, который характеризует детонационную стойкость топлива, применяемого в двигателях внутреннего сгорания с внешним смесеобразованием (обычно бензина, не используется при характеристике дизельного топлива и авиационного керосина).

Что значит бензин?

Бензи́н — горючая смесь лёгких углеводородов с температурой кипения от +33 до +205 °C (в зависимости от примесей).

Как расшифровывается АИ 92? — Авто-мастерская онлайн

Бензин АИ-92 – самое популярное в России топливо для карбюраторных и инжекторных моторов. Расшифровка АИ-92 означает, что это бензин автомобильный (буква А), октановое число которого (ОЧ 92) было рассчитано исследовательским методом (буква И) в условиях, максимально соответствующих стандартным городским. …

Что означают буквы АИ в бензине?

АИ — маркировка бензина (автомобильного топлива), октановое число которого определено по исследовательскому методу АИ — агроинженерия

Как расшифровывается аббревиатура АИ 95?

Цифры в маркировке указывают на октановое число бензина. Например, АИ-95 — топливо для автомобилей (заправить самолет им точно не получится), имеющее октановое число 95, и это проверено исследовательским методом. Октановое число — основной показатель детонационной стойкости бензина.

Что такое бензин АИ 92?

АИ – аббревиатура, обозначающая вид бензина. Первая буква (А) показывает, что топливо предназначено для заправки автомобильного транспорта. Вторая буква (И) указывает на то, что для определения октанового числа применялся исследовательский метод. … Наиболее распространенным является топливо АИ-92 и АИ-95.

Какие существуют виды бензина?

Более современная классификация бензинов насчитывает шесть основных видов этого топлива с различным октановым показателем:

  • Нормаль – АИ-80.
  • Регуляр – АИ-92.
  • Премиум – АИ-95.
  • Супер – АИ-95+.
  • Экстра – АИ-98.
  • ЭКТО – АИ-100.

Что входит в состав бензина?

В состав бензина входят два элемента – изооктан и гептан. Первый – крайне взрывоопасен, а для второго детонационная способность равна нулю, при определенных условиях конечно. Октановое число как раз и указывает на соотношение гептана и изооктана.

Что означают буквы в марке бензина?

Маркировка бензина

Обычно бензин маркируется литерами «А» и «АИ». Их расшифровка: «А» – это обозначение свидетельствует, что бензин автомобильный; «АИ» – буква «И» означает метод, которым было определено октановое число.

Что такое АИ 80?

Бензин АИ-80 – это неэтилированное автомобильное топливо, которое получают в процессе перегонки нефти. Неэтилированное – значит, там нет опасных присадок из соединений тяжелых металлов (например, тетраэтилсвинца).

Какого цвета должен быть бензин?

Нормальный, естественный цвет бензина – бледно-желтый, и, обязательно, прозрачный.

Сколько стоит бензин АИ 100?

Цены на бензин и ДТ на АЗС России

Топливо Минимальная цена Средняя цена
АИ-80 32,80 97,10
ДТ-R 33,80 46,14
АИ-95R 33,60 45,51
Pulsar-100 56,10 56,89

В каком году появился 98 бензин?

Поэтому уже в 1960-е годы советским автомобилистам стали доступны такие виды бензина, как А-66, А-72, А-76, Аи-93 и Аи-98.

Сколько стоит 1 литр 92 бензина?

Сколько стоит бензин, газ, ДТ. Цены на бензин сегодня.

Вид топлива Цена за литр
Аи-92 от 41.80 до 48.34 все цены
Аи-95 от 45.00 до 53.99 все цены
ДТ от 45.50 до 51.99 все цены
Газ от 27.49 до 29.99 все цены

Что значит бензин 92 95?

Чем выше октановое число, тем большей ценностью обладает автомобильное топливо. Разница этого показателя при сравнении АИ-92 и АИ-95 не превышает 2-3 единиц. Когда октановое число повышается из-за внесения в топливо эфиров, что бывает в большинстве случаев, скорость сгорания повышается. …

Какие виды топлива производятся в России?

В России производятся автомобильные бензины пяти марок (ГОСТ 2084-77): А-72, А-76, АИ-91, АИ-93 и АИ-95. Буква «И» в маркировке указывает на применение исследовательского метода при определении октанового числа, цифры — октановое число.

Какие показатели оценивают качество бензина?

Согласно им, существуют пять основных критериев качества бензинов:

  • Фракционный состав топлива определенной марки.
  • Стабильность физико-химического состава бензинов.
  • Испаряемость и связанные с ней вязкость и температура замерзания.
  • Детонационная стойкость (октановое число).

Что будет если смешать 92 и 95 бензин в баке?

Сегодня применяют более щадящие составы с алкилами, эфирами или спиртами. Именно с их помощью и получается в итоге бензин с привычным нам октановым числом: 92, 95, 98 или даже 100. … Следовательно, ничего критичного, если вы смешаете в баке бензин с разным количеством единиц, не случится.

Нехватка маски

N95 приводит к инновационным решениям.

Может ли маска N95 защитить от коронавируса?

В эти нестабильные времена аптеки, розничные торговцы и больницы изо всех сил стараются не отставать, поскольку растет спрос на аппараты ИВЛ, дезинфицирующие средства для рук, тестовые наборы и маски N95. Более специализированная маска, известная как респиратор N95, считается золотым стандартом защиты от пандемии и более эффективна, чем хирургические маски.

Связано: Вентиляторы — разница между жизнью и смертью при коронавирусе

Тип средств индивидуальной защиты (СИЗ), респиратор N95 толще, чем хирургическая маска, и был разработан для обеспечения очень плотного прилегания к лицу, чтобы обеспечивают эффективную фильтрацию взвешенных в воздухе частиц. При правильной установке респираторы N95 могут фильтровать больше частиц, переносимых по воздуху, чем маски для лица.

Что означает N95 в масках N95?

Фактически, обозначение N95 является классификацией NIOSH (Национальный институт профессиональной безопасности и здоровья), что означает, что маска отфильтровывает не менее 95 процентов очень мелких частиц в воздухе (0.3 микрона), где N означает Неустойчивый к маслу.

Связано: Обновление коронавируса: 10 основных медицинских устройств и расходных материалов для вспышки COVID-19

Маски

N95 регулируются в США Центрами по контролю и профилактике заболеваний (CDC), NIOSH и Управлением по охране труда (OSHA) .

Почему не хватает маски N95?

Нехватка масок наблюдалась во всем мире уже в начале пандемии, в феврале, из-за огромного внутреннего спроса в Китае.ВОЗ также связала глобальную нехватку СИЗ с дезинформацией, паническими покупками и накоплением запасов.

В настоящее время в больницах США заканчиваются маски N95 из-за сбоев в цепочках поставок. Сообщается, что оптовые расходы на маски N95 выросли в пять раз, а расходы на авиаперевозки — в три раза.

Тем временем широкой публике рекомендуется не носить маску N95. Главный хирург США попросил общественность прекратить покупать маски, объяснив это тем, что это ставит под угрозу поставщиков медицинских услуг и сообщества, если они не могут их приобрести.Аналогичным образом в ОАЭ Министерство здравоохранения и профилактики (MoHAP) призвало людей не носить маску N95, если они не являются медицинским работником, лечащим пациентов с коронавирусом.

Нехватка поставок приводит к тому, что медицинские работники повторно используют свои маски N95 из США в Германию и Японию, оставляя их незащищенными и в опасности.

Моя сестра теперь получила указание носить одну и ту же маску N95 в течение восьми недель во время смены медсестры, хотя в ее руководстве сказано «не использовать повторно» и «не хранить».”

— Мод Ньютон (@maudnewton) 19 марта 2020 г.

Просто хочу взглянуть на то, как медицинские работники делают все возможное.

Вот ящик в раздевалке ИЛИ женского врача, где мы храним наши коричневые маски N95 в мешках. Мы используем их снова и снова, пока они не станут непригодными для использования. pic.twitter.com/FfSv9nSKcv

— Доктор Мишель Ау (@AuforGA) 30 марта 2020 г.

На какой срок годна маска N95?

Согласно руководству NIOSH по планированию пандемии, нет способа определить максимально возможное количество безопасных повторных использований респиратора N95 в качестве общего числа, которое будет применяться во всех случаях.CDC также заявляет, что в периоды нехватки следует рассматривать альтернативы N95, включая другие классы FFR, эластомерные полумаски и полнолицевые респираторы с очисткой воздуха, а также респираторы с механической очисткой воздуха (PAPR), где это возможно.

Альтернативным решением остается внедрение технологии очистки и повторного использования масок N95.

Компания Batelle, занимающаяся исследованиями, разработками и управлением лабораториями, получила разрешение FDA на использование в чрезвычайных ситуациях (EUA) на ежедневную очистку до 80 000 респираторных масок на каждую систему с использованием концентрированной перекиси водорода в паровой фазе (VPHP).Маски подвергаются действию подтвержденного уровня концентрации в течение 2,5 часов для обеззараживания биологических загрязнителей, включая коронавирус SARS-CoV-2.

Какие усилия предпринимаются, чтобы получить маски для людей?

Нехватка

N95 привела к тому, что Белый дом заказал 500 миллионов масок после жалоб поставщиков, и корпоративная Америка пытается помочь.

3M удвоила мировое производство до 100 миллионов масок N95 в месяц, Facebook предоставил 720 000 респираторных масок, Apple пожертвовала 10 миллионов масок, а Salesforce поставила 9000 масок.

Основатель китайской Alibaba Джек Ма также пожертвовал два миллиона масок.

Есть ли способ сделать маску N95 своими руками?

Люди по всему миру тем временем производят респираторы в ответ на глобальную нехватку N95, используя 3D-печать и другие методы.

В США, например, твит матери из Вирджинии стал вирусным после того, как ее сын использовал 3D-принтер, чтобы сделать маску для лица своего дяди из группы повышенного риска и других, а 15-летний мальчик шьет самодельные маски для лица для Северной В больницах Кэролайн заканчиваются высококачественные респираторные маски N95.

В Италии Иссинова использовала адаптер для 3D-принтера, чтобы превратить маску для подводного плавания в неинвазивный вентилятор для пациентов с COVID-19. Маска, напечатанная на 3D-принтере, была запатентована, чтобы гарантировать, что она будет бесплатной, а чертежи САПР были загружены для всех для использования.

Однако FDA предупреждает в своем руководстве по 3D-печати медицинских устройств, аксессуаров и компонентов, что, хотя 3D-печатные СИЗ могут обеспечить физический барьер, они вряд ли обеспечат такой же барьер для жидкости и защиту от фильтрации воздуха, как респираторы N95, одобренные FDA. .

Компания

3D Systems, соучредителем которой является изобретатель 3D-печати, также заявляет, что не рекомендует 3D-печать хирургических масок и респираторов, совместимых с N95, без надлежащего тестирования.

Избавьтесь от путаницы ваших пациентов по поводу того, какие маски подходят лучше всего.

Примечание редактора: Поскольку респираторных масок N95 больше нет, CDC обновил руководство о том, кто может их носить. При наличии расходных материалов люди могут в некоторых случаях носить простую одноразовую респираторную маску N95 для личного использования вместо тканевой маски.Но вы должны носить только настоящий респиратор N95, а не подделку. И не кладите этот N95 поверх другой маски или респиратора и не используйте респиратор N95, если у вас есть определенные типы волос на лице. Узнайте больше из CDC о том, когда надевать — и не надевать — респираторные маски N95 .


В апреле первая рекомендация по ношению масок заключалась в защите других — вашей семьи, друзей и пожилых людей или людей с ослабленным иммунитетом в продуктовом магазине. Однако теперь все больше данных свидетельствует о том, что ношение маски для предотвращения распространения SARS-CoV-2 — вируса, вызывающего COVID-19, — также является ключом к защите себя, согласно Центрам по контролю и профилактике заболеваний ( CDC).Поскольку знания о масках и их преимуществах продолжают развиваться, врачи хотят, чтобы пациенты знали, на что обращать внимание при выборе маски.

«Наука действительно ясно говорит о том, что маски — важный способ, с помощью которого мы все можем замедлить и предотвратить распространение COVID-19», — сказал Прити Малани, доктор медицины, главный санитарный врач и профессор медицины в отделе инфекционных заболеваний. в Мичиганском университете. Доктор Малани также является помощником редактора JAMA.

В то время, когда количество случаев увеличивается, важно практиковать физическое дистанцирование и избегать собраний, «но в основном каждый раз, когда вы находитесь рядом с кем-то, кто не из вашего ближайшего домашнего хозяйства или в любом общественном месте, когда вы выходите из дома, мы должны носить маска, — сказал д-р.Малани. «Это должно быть частью нашей униформы, как если бы вы носили обувь».

«Это просто то, к чему люди привыкли. В то же время есть люди, которые не хотят носить маски, и наука не обязательно руководит этим », — сказала она. «Наука ясно говорит о том, что маски — это действительно самое важное, что мы можем сделать прямо сейчас, пока ждем, когда вакцина станет широко доступной».

Поскольку SARS-CoV-2 передается преимущественно через респираторные капли, образующиеся при разговоре, дыхании, чихании или кашле, CDC рекомендует общественное использование масок.Руководствуясь этим новым руководством CDC, доктор Малани дал совет по выбору правильной маски, чтобы остановить распространение COVID-19.

Связанное покрытие
8 вещей, которые врачи и пациенты должны знать о вакцине Pfizer

Маски из многослойной плотной ткани

Маски из многослойной плотной ткани

Использование многослойных тканевых масок может блокировать 50–70% мелких капель и частиц.Они также могут ограничить распространение капель и частиц, которые не улавливаются, отмечает CDC. Фактически, в некоторых исследованиях с помощью тканевых масок было достигнуто до 80% блокировки, что примерно равно хирургическим маскам в качестве барьеров для контроля источников.

Другие материалы, например шелковые маски, могут помочь отталкивать влажные капли. Они также могут уменьшить намокание ткани, что поможет сохранить воздухопроницаемость и комфорт для пользователя.

«В нашем кампусе была ситуация, когда люди задували свечи через маску, которую дали студентам, и говорили:« Ну, посмотри, это плохая маска », — сказал д-р.Малани. Однако «капельки вирусов бывают разные. То, что вы можете продуть маску, не означает, что она бесполезна.

«Но в целом вам нужно что-то достаточно толстое», — добавила она.

Прочтите о шести вещах, которые врачи хотели бы, чтобы пациенты знали о масках.

Одноразовые немедицинские маски

Маски немедицинские одноразовые

Некоторые материалы могут также повысить эффективность фильтрации за счет генерирования «трибоэлектрического заряда», который является формой статического электричества, сообщает CDC.Это увеличивает захват заряженных частиц. Хотя доктор Малани весь день носит хирургическую маску на работе, она подчеркнула необходимость «менять ее каждый день».

Медицинские маски «одноразовые — они не предназначены для использования с течением времени», — сказала она. «Что я сделаю, так это надену старую, а потом выкину ее и надену новую, пока они мне передадут».

Кроме того, «если маска станет грязной или влажной, вам также следует ее сменить», — сказал д-р Малани.

Откройте для себя семь вопросов, которые могут задать пациенты об управлении рисками и ношении масок.

Связанное покрытие
5 способов, которыми врачи могут улучшить коммуникацию с руководством во время кризиса

Маски, подходящие по размеру

Маски, подходящие по размеру

При выборе маски убедитесь, что она правильно сидит. Это означает, что он плотно прилегает к носу и подбородку без больших зазоров по бокам лица.

«Наденьте удобную тканевую маску хорошего качества», — сказал д-р.Малани. «Носите его постоянно и убедитесь, что он полностью закрывает рот и нос».

Однако избегайте плохо сидящих масок, таких как гетры из спандекса.

«Если вы посмотрите футбол в колледже, вы увидите, что около половины лиц тренеров обнажены, потому что эти гетры не остаются на месте у большинства людей», — сказал д-р Малани, добавив, что «гетры не имеют подкладки, что было одна из проблем, связанных с ними ».

«Тканевая маска — это просто хорошая идея, потому что она остается наверху», — сказала она.«Гейтеры — нет. Вы в конечном итоге много с ними возитесь ».

Посмотрите этот выпуск «Новости AMA COVID-19» о том, что врачи хотят, чтобы пациенты знали о ношении масок.

Маски N95 для медицинских работников

Маски N95 для медицинских работников

Важно отметить, что нельзя использовать хирургические маски и маски N95, предназначенные для медицинских работников. Это связано с тем, что хирургические маски и респираторы являются критически важными расходными материалами, которые необходимы врачам и другим медицинским работникам для предотвращения нехватки материалов, сообщает CDC.

Хотя эти маски, кажется, широко доступны в аптеках и в Интернете, они не предназначены для специалистов в области здравоохранения. Специалистам в области здравоохранения необходимо пройти тестирование на размер, чтобы правильно подобрать маску N95 и убедиться, что она функционирует должным образом.

«Могут быть некоторые обстоятельства, при которых кому-то из местных жителей будет полезна маска N95, но, в целом, это те, которые мы также хотели бы сохранить», — сказал д-р Малани. «Даже в больнице мы не используем их для всего. Мы используем их при известных инфекциях, потому что их не хватает.”

CDC предлагает дополнительные рекомендации по поводу ношения маски, чтобы помочь замедлить распространение COVID-19.

Что такое ИИ? Вот все, что вам нужно знать об искусственном интеллекте

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Это зависит от того, кого вы спросите.

Еще в 1950-х годах отцы области, Мински и Маккарти, описывали искусственный интеллект как любую задачу, выполняемую машиной, которая ранее считалась требующей человеческого интеллекта.

Это, очевидно, довольно широкое определение, поэтому иногда можно встретить споры о том, действительно ли что-то является ИИ или нет.

Современные определения того, что значит создавать интеллект, более конкретны. Франсуа Шоле, исследователь искусственного интеллекта в Google и создатель библиотеки программного обеспечения для машинного обучения Keras, сказал, что интеллект связан со способностью системы адаптироваться и импровизировать в новой среде, обобщать свои знания и применять их в незнакомых сценариях.

«Интеллект — это эффективность, с которой вы приобретаете новые навыки в задачах, к которым раньше не готовились», — сказал он.

«Интеллект — это не сам навык; это не то, что вы можете делать; это то, насколько хорошо и насколько эффективно вы можете изучать новое».

Это определение, согласно которому современные системы на базе искусственного интеллекта, такие как виртуальные помощники, будут характеризоваться как демонстрирующие « узкий ИИ », способность обобщать свое обучение при выполнении ограниченного набора задач, таких как распознавание речи или компьютер. зрение.

Как правило, системы искусственного интеллекта демонстрируют по крайней мере некоторые из следующих форм поведения, связанных с человеческим интеллектом: планирование, обучение, рассуждение, решение проблем, представление знаний, восприятие, движение и манипуляции и, в меньшей степени, социальный интеллект и творчество.

Какие бывают типы ИИ?

На очень высоком уровне искусственный интеллект можно разделить на два основных типа:

Узкий ИИ

Узкий ИИ — это то, что мы сегодня видим вокруг себя в компьютерах — интеллектуальные системы, которым научили или научились выполнять определенные задачи, не будучи явно запрограммированными на это.

Этот тип машинного интеллекта проявляется в распознавании речи и языка виртуального помощника Siri на Apple iPhone, в системах распознавания зрения на беспилотных автомобилях или в механизмах рекомендаций, которые предлагают продукты, которые могут вам понравиться, на основе что вы купили в прошлом. В отличие от людей, эти системы можно научить или научить выполнять только определенные задачи, поэтому их называют узким ИИ.

Общий ИИ

Общий ИИ очень отличается и представляет собой тип адаптируемого интеллекта, обнаруживаемый у людей, гибкую форму интеллекта, способную научиться выполнять совершенно разные задачи, от стрижки до создания электронных таблиц или рассуждений о широкий выбор тем, основанный на накопленном опыте.

Это тот тип ИИ, который чаще встречается в фильмах, таких как HAL в 2001 году или Скайнет в Терминаторе, но которого сегодня не существует — и эксперты по ИИ жестко расходятся по поводу того, как скоро он станет реальностью.

На что способен Узкий ИИ?

Существует огромное количество новых приложений для узкого ИИ:

  • Интерпретация видеопотоков с дронов, выполняющих визуальный осмотр инфраструктуры, такой как нефтепроводы.
  • Организация личных и деловых календарей.
  • Отвечая на простые запросы службы поддержки.
  • Координация с другими интеллектуальными системами для выполнения таких задач, как бронирование отеля в подходящее время и в подходящем месте.
  • Помощь радиологам в обнаружении потенциальных опухолей с помощью рентгеновских лучей.
  • Пометка неприемлемого контента в Интернете, определение износа лифтов на основе данных, собранных устройствами IoT.
  • Создание трехмерной модели мира из спутниковых снимков… У этого списка нет конца.

Новые приложения этих обучающих систем появляются постоянно. Разработчик видеокарт Nvidia недавно представила систему Maxine на основе искусственного интеллекта, которая позволяет людям совершать видеозвонки хорошего качества практически независимо от скорости их подключения к Интернету. Система сокращает полосу пропускания, необходимую для таких вызовов, в 10 раз, не передавая полный видеопоток через Интернет и вместо анимации небольшого количества статических изображений вызывающего абонента таким образом, чтобы воспроизводить выражения лиц и движения вызывающих абонентов в в реальном времени и быть неотличимым от видео.

Однако, несмотря на огромный неиспользованный потенциал этих систем, иногда амбиции в отношении технологии превосходят реальность. В качестве примера можно привести беспилотные автомобили, в основе которых лежат системы на базе искусственного интеллекта, такие как компьютерное зрение. Компания по производству электромобилей Tesla немного отстает от первоначального графика генерального директора Илона Маска, когда система автопилота автомобиля будет обновлена ​​до «полного автономного вождения» из более ограниченных возможностей системы помощи при вождении, при этом опция полного самостоятельного вождения только недавно была запущена в избранная группа опытных водителей в рамках программы бета-тестирования.

Что умеет General AI?

Опрос, проведенный среди четырех групп экспертов в 2012-2013 гг. Исследователями искусственного интеллекта Винсентом К. Мюллером и философом Ником Бостромом, показал 50% -ную вероятность того, что искусственный общий интеллект (AGI) будет разработан между 2040 и 2050 годами, а к 2075 году вырастет до 90%. Группа пошла еще дальше, предсказав, что так называемый «суперинтеллект», который Бостром определяет как «любой интеллект, который значительно превосходит когнитивные способности людей практически во всех областях, представляющих интерес», — ожидалось примерно через 30 лет после достижения AGI.

Однако недавние оценки экспертов по ИИ более осторожны. Пионеры в области современных исследований искусственного интеллекта, такие как Джеффри Хинтон, Демис Хассабис и Янн ЛеКун, говорят, что общество еще далеко от разработки AGI. Учитывая скептицизм лидеров в области современного искусственного интеллекта и совершенно иной характер современных узких систем искусственного интеллекта по сравнению с искусственным интеллектом, возможно, нет оснований опасаться, что общий искусственный интеллект в ближайшем будущем разрушит общество.

Тем не менее, некоторые эксперты в области искусственного интеллекта полагают, что такие прогнозы чрезвычайно оптимистичны, учитывая наше ограниченное понимание человеческого мозга, и полагают, что AGI еще далеко.

Каковы последние вехи в развитии ИИ?

IBM

В то время как современный узкий ИИ может быть ограничен выполнением определенных задач в рамках своей специализации, эти системы иногда способны на сверхчеловеческую производительность, а в некоторых случаях даже демонстрируют превосходную креативность — черту, которую часто считают присущей людям.

Было слишком много прорывов, чтобы составить окончательный список, но некоторые основные моменты включают:

  • В 2009 году Google показала, что его беспилотная Toyota Prius может совершить более 10 поездок по 100 миль каждая, поставив общество на путь к беспилотные автомобили.
  • В 2011 году компьютерная система IBM Watson попала в заголовки газет во всем мире, когда она выиграла американскую викторину Jeopardy !, победив двух лучших игроков, когда-либо созданных этим шоу. Чтобы выиграть шоу, Watson использовал обработку естественного языка и аналитику в огромных хранилищах данных, которые обрабатываются для ответа на вопросы, заданные человеком, часто за доли секунды.
  • В 2012 году еще один прорыв возвестил о возможности искусственного интеллекта решать множество новых задач, которые ранее считались слишком сложными для любой машины. В том же году система AlexNet одержала решительную победу в конкурсе ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. Точность AlexNet была такова, что он вдвое сократил количество ошибок по сравнению с конкурирующими системами в конкурсе на распознавание изображений.

Производительность AlexNet продемонстрировала мощь обучающих систем, основанных на нейронных сетях, модели машинного обучения, которая существовала в течение десятилетий, но наконец реализовала свой потенциал благодаря усовершенствованиям в архитектуре и скачкам в мощности параллельной обработки, которые стали возможными благодаря закону Мура.В том году в заголовках газет также попало умение систем машинного обучения в области компьютерного зрения: Google обучил систему распознавать фаворита Интернета: изображения кошек.

Следующей демонстрацией эффективности систем машинного обучения, привлекшей внимание общественности, стала победа в 2016 году ИИ Google DeepMind AlphaGo над человеческим гроссмейстером в древней китайской игре го, сложность которой ставила компьютеры в тупик на протяжении десятилетий. Го имеет около 200 возможных ходов за ход по сравнению с 20 в шахматах.В ходе игры в го существует так много возможных ходов, что предварительный поиск каждого из них для определения наилучшего варианта слишком затратен с вычислительной точки зрения. Вместо этого AlphaGo была обучена игре, взяв ходы, выполненные людьми-экспертами в 30 миллионах игр го, и вводили их в нейронные сети с глубоким обучением.

Обучение этих сетей глубокого обучения может занять очень много времени, требуя приема и повторения огромных объемов данных, поскольку система постепенно уточняет свою модель для достижения наилучшего результата.

Однако совсем недавно Google усовершенствовал процесс обучения с помощью AlphaGo Zero, системы, которая играла против себя в «совершенно случайные» игры, а затем извлекала уроки из нее. Генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис также представил новую версию AlphaGo Zero, которая освоила игры в шахматы и сёги.

И ИИ продолжает стремительно преодолевать новые рубежи: система, обученная OpenAI, победила лучших игроков мира в матчах один на один в многопользовательской онлайн-игре Dota 2.

В том же году OpenAI создал агентов ИИ, которые изобрели свои владеть языком, чтобы сотрудничать и более эффективно достигать своей цели, а затем агенты Facebook обучаются переговорам и лжи.

2020 год был годом, когда система искусственного интеллекта, казалось, получила способность писать и говорить по-человечески практически на любую тему, о которой вы только можете подумать.

Рассматриваемая система, известная как Generative Pre-Training Transformer 3 или сокращенно GPT-3, представляет собой нейронную сеть, обученную на миллиардах англоязычных статей, доступных в открытом Интернете.

Вскоре после того, как некоммерческая организация OpenAI сделала его доступным для тестирования, в Интернете загорелась способность GPT-3 создавать статьи практически по любой теме, которая была передана в него, статьи, которые на первый взгляд часто были трудно отличить от написанных человеком.Точно так же впечатляющие результаты были получены и в других областях, с его способностью убедительно отвечать на вопросы по широкому кругу тем и даже сойти за начинающего кодировщика JavaScript.

Но хотя многие статьи, созданные с помощью GPT-3, выглядели правдоподобно, дальнейшее тестирование показало, что сгенерированные предложения часто не проходят проверку, предлагая на первый взгляд правдоподобные, но запутанные утверждения, а иногда и откровенную чушь.

По-прежнему существует значительный интерес к использованию понимания естественного языка модели в качестве основы для будущих сервисов.Он доступен избранным разработчикам для встраивания в программное обеспечение через бета-API OpenAI. Он также будет включен в будущие сервисы, доступные через облачную платформу Microsoft Azure.

Возможно, самый яркий пример потенциала ИИ появился в конце 2020 года, когда нейронная сеть Google AlphaFold 2 продемонстрировала результат, который некоторые назвали достойным Нобелевской премии по химии.

Способность системы смотреть на строительные блоки белка, известные как аминокислоты, и выводить, что трехмерная структура белка может существенно повлиять на скорость понимания болезней и разработки лекарств.В конкурсе «Критическая оценка предсказания структуры белка» AlphaFold 2 определила трехмерную структуру белка с точностью, сопоставимой с кристаллографией — золотым стандартом для убедительного моделирования белков.

В отличие от кристаллографии, для получения результатов которой требуются месяцы, AlphaFold 2 может моделировать белки за часы. Поскольку трехмерная структура белков играет такую ​​важную роль в биологии человека и болезнях, такое ускорение было объявлено знаменательным прорывом для медицинской науки, не говоря уже о потенциальных приложениях в других областях, где ферменты используются в биотехнологиях.

Что такое машинное обучение?

Практически все упомянутые до сих пор достижения связаны с машинным обучением, подмножеством ИИ, на которое приходится подавляющее большинство достижений в этой области за последние годы. Когда сегодня говорят об искусственном интеллекте, они обычно имеют в виду машинное обучение.

В настоящее время наблюдается возрождение, говоря простыми словами, машинное обучение — это когда компьютерная система учится выполнять задачу, а не программируется, как это делать.Это описание машинного обучения восходит к 1959 году, когда оно было придумано Артуром Сэмюэлем, пионером в этой области, который разработал одну из первых в мире самообучающихся систем, Программу игры Сэмюэля Шашек.

Для обучения этим системам передаются огромные объемы данных, которые они затем используют, чтобы научиться выполнять конкретную задачу, например, понимать речь или подписывать фотографии. Качество и размер этого набора данных важны для построения системы, способной точно выполнять поставленную перед ней задачу.Например, если вы создавали систему машинного обучения для прогнозирования цен на жилье, обучающие данные должны включать не только размер собственности, но и другие важные факторы, такие как количество спален или размер сада.

Что такое нейронные сети?

Ключ к успеху машинного обучения — нейронные сети. Эти математические модели могут настраивать внутренние параметры, чтобы изменять то, что они выводят. Нейронная сеть получает наборы данных, которые учат ее тому, что она должна выдавать при представлении определенных данных во время обучения.Конкретно, в сеть могут подаваться изображения в оттенках серого с числами от нуля до 9, а также строка двоичных цифр — нулей и единиц — которые указывают, какое число отображается на каждом изображении в градациях серого. Затем сеть будет обучена, регулируя свои внутренние параметры, пока она не классифицирует число, показанное на каждом изображении, с высокой степенью точности. Эту обученную нейронную сеть затем можно было бы использовать для классификации других изображений чисел в диапазоне от нуля до 9. Такая сеть была использована в основополагающей статье, показывающей применение нейронных сетей, опубликованной Янном ЛеКуном в 1989 году и использовавшейся Почтовой службой США. распознавать почтовые индексы, написанные от руки.

Структура и функционирование нейронных сетей очень слабо основаны на связях между нейронами в головном мозге. Нейронные сети состоят из взаимосвязанных слоев алгоритмов, которые передают данные друг в друга. Их можно обучить выполнению конкретных задач, изменив важность, приписываемую данным, когда они передаются между этими уровнями. Во время обучения этих нейронных сетей веса, присваиваемые данным по мере их передачи между слоями, будут продолжать изменяться до тех пор, пока выходной сигнал нейронной сети не станет очень близким к желаемому.В этот момент сеть «узнает», как выполнять конкретную задачу. Желаемый результат может быть любым: от правильной маркировки фруктов на изображении до прогнозирования отказа лифта на основе данных его датчика.

Подмножеством машинного обучения является глубокое обучение, при котором нейронные сети расширяются до разветвленных сетей с большим количеством значительных уровней, которые обучаются с использованием огромных объемов данных. Эти глубокие нейронные сети способствовали нынешнему скачку в способности компьютеров выполнять такие задачи, как распознавание речи и компьютерное зрение.

Существуют разные типы нейронных сетей с разными сильными и слабыми сторонами. Рекуррентные нейронные сети (RNN) представляют собой тип нейронной сети, особенно хорошо подходящей для обработки естественного языка (NLP) — понимания значения текста — и распознавания речи, в то время как сверточные нейронные сети имеют свои корни в распознавании изображений и используются в самых разнообразных сферах. как рекомендательные системы, так и НЛП. Дизайн нейронных сетей также развивается, и исследователи совершенствуют более эффективную форму глубокой нейронной сети, называемую долгой краткосрочной памятью или LSTM — тип архитектуры RNN, используемый для таких задач, как NLP и для прогнозирования фондового рынка, что позволяет ей работают достаточно быстро, чтобы их можно было использовать в системах по запросу, таких как Google Translate.

Структура и обучение глубоких нейронных сетей.

Изображение: Nuance

Какие еще типы ИИ?

Еще одна область исследований ИИ — это эволюционных вычислений.

Это заимствует из теории естественного отбора Дарвина. Он видит, что генетические алгоритмы претерпевают случайные мутации и комбинации между поколениями в попытке выработать оптимальное решение данной проблемы.

Этот подход даже использовался для разработки моделей ИИ, эффективно используя ИИ для создания ИИ. Такое использование эволюционных алгоритмов для оптимизации нейронных сетей называется нейроэволюцией. Он может сыграть важную роль в разработке эффективного ИИ, поскольку использование интеллектуальных систем становится все более распространенным, особенно когда спрос на специалистов по обработке данных часто превышает предложение. Этот метод был продемонстрирован лабораторией Uber AI Labs, которая выпустила статьи об использовании генетических алгоритмов для обучения глубоких нейронных сетей для решения задач обучения с подкреплением.

Наконец, существуют экспертные системы , в которых компьютеры запрограммированы с помощью правил, которые позволяют им принимать серию решений на основе большого количества входных данных, позволяя этой машине имитировать поведение человека-эксперта в определенной области. Примером этих систем, основанных на знаниях, может быть, например, система автопилота, управляющая самолетом.

Что способствует возрождению ИИ?

Как указано выше, самые большие достижения в исследованиях искусственного интеллекта за последние годы были сделаны в области машинного обучения, в частности, в области глубокого обучения.

Частично это было вызвано легкостью доступа к данным, но еще больше — резким увеличением мощности параллельных вычислений, в течение которого использование кластеров графических процессоров (ГП) для обучения систем машинного обучения стало более широким. распространены.

Эти кластеры не только предлагают значительно более мощные системы для обучения моделей машинного обучения, но и теперь широко доступны в виде облачных сервисов через Интернет. Со временем крупные технологические компании, такие как Google, Microsoft и Tesla, перешли на использование специализированных чипов, адаптированных как для работающих, а в последнее время и для обучения моделей машинного обучения.

Примером одного из этих пользовательских чипов является Tensor Processing Unit (TPU) Google, последняя версия которого ускоряет скорость, с которой полезные модели машинного обучения, построенные с использованием программной библиотеки Google TensorFlow, могут выводить информацию из данных, а также скорость, с которой они могут быть обучены.

Эти чипы используются для обучения моделей DeepMind и Google Brain, а также моделей, лежащих в основе Google Translate и распознавания изображений в Google Фото и сервисах, которые позволяют общественности создавать модели машинного обучения с помощью Google TensorFlow Research Cloud.Третье поколение этих чипов было представлено на конференции Google I / O в мае 2018 года, и с тех пор они были упакованы в блоки машинного обучения, называемые модулями, которые могут выполнять более ста тысяч триллионов операций с плавающей запятой в секунду (100 петафлопс). Эти текущие обновления TPU позволили Google улучшить свои сервисы, основанные на моделях машинного обучения, например, вдвое сократив время, необходимое для обучения моделей, используемых в Google Translate.

Какие элементы машинного обучения?

Как уже упоминалось, машинное обучение является подмножеством ИИ и обычно делится на две основные категории: обучение с учителем и обучение без учителя.

Обучение с учителем

Распространенным методом обучения систем искусственного интеллекта является их обучение с использованием множества помеченных примеров. В эти системы машинного обучения поступают огромные объемы данных, которые были аннотированы, чтобы выделить интересующие функции. Это могут быть фотографии, помеченные, чтобы указать, содержат ли они собаку, или письменные предложения со сносками, указывающими, относится ли слово «окунь» к музыке или к рыбе. После обучения система может применить эти метки к новым данным, например, к собаке на фотографии, которая только что была загружена.

Этот процесс обучения машины на примере называется обучением с учителем. Маркировка этих примеров обычно осуществляется онлайн-работниками, работающими на таких платформах, как Amazon Mechanical Turk.

Для обучения этих систем обычно требуются огромные объемы данных, при этом некоторым системам необходимо просмотреть миллионы примеров, чтобы научиться эффективно выполнять задачу — хотя это становится все более возможным в эпоху больших данных и повсеместного интеллектуального анализа данных. Наборы обучающих данных огромны и растут в размерах: набор данных Google Open Images содержит около девяти миллионов изображений, а его помеченный видеорепозиторий YouTube-8M ссылается на семь миллионов помеченных видео.ImageNet, одна из первых баз данных такого типа, насчитывает более 14 миллионов изображений, разделенных на категории. Составленный за два года, его составили почти 50 000 человек, большинство из которых были наняты через Amazon Mechanical Turk, которые проверили, отсортировали и пометили почти миллиард фотографий кандидатов.

Доступ к огромным размеченным наборам данных также может оказаться менее важным, чем доступ к большим объемам вычислительной мощности в долгосрочной перспективе.

В последние годы генерирующие состязательные сети (GAN) использовались в системах машинного обучения, которые требуют лишь небольшого количества помеченных данных наряду с большим объемом немаркированных данных, что, как следует из названия, требует меньше ручной работы для подготовки .

Этот подход мог бы позволить более широкое использование полу-контролируемого обучения, когда системы могут научиться выполнять задачи, используя гораздо меньший объем помеченных данных, чем это необходимо для обучающих систем, использующих контролируемое обучение сегодня.

Неконтролируемое обучение

Напротив, неконтролируемое обучение использует другой подход, когда алгоритмы пытаются идентифицировать закономерности в данных, ища сходства, которые можно использовать для категоризации этих данных.

Примером может быть объединение в кластеры фруктов с одинаковым весом или автомобилей с аналогичным объемом двигателя.

Алгоритм не настроен заранее на выбор конкретных типов данных; он просто ищет данные, которые могут сгруппировать его сходства, например, в Новостях Google каждый день группируются вместе статьи по схожим темам.

Обучение с подкреплением

Грубая аналогия обучения с подкреплением — награждение питомца угощением за выполнение трюка. При обучении с подкреплением система пытается максимизировать вознаграждение на основе своих входных данных, в основном проходя процесс проб и ошибок, пока не достигнет наилучшего возможного результата.

Примером обучения с подкреплением является Deep Q-сеть Google DeepMind, которая использовалась для повышения производительности человека в различных классических видеоиграх. Система получает пиксели из каждой игры и определяет различную информацию, например расстояние между объектами на экране.

Также просматривая счет, достигнутый в каждой игре, система строит модель того, какое действие будет максимизировать счет в различных обстоятельствах, например, в случае видеоигры Breakout, где ракетку следует перемещать по порядку. перехватить мяч.

Этот подход также используется в исследованиях робототехники, где обучение с подкреплением может помочь научить автономных роботов оптимальному поведению в реальных условиях.

Многие технологии, связанные с искусственным интеллектом, приближаются или уже достигли «пика завышенных ожиданий» в цикле хайпов Gartner, а вызванный отрицательной реакцией «впадина разочарования» поджидает.

Изображение: Gartner / Аннотации: ZDNet

Какие фирмы являются лидерами в области искусственного интеллекта?

Поскольку ИИ играет все более важную роль в современном программном обеспечении и услугах, каждая крупная технологическая фирма борется за разработку надежной технологии машинного обучения для использования внутри компании и для продажи населению через облачные сервисы.

Каждый из них регулярно попадает в заголовки новостей о новых достижениях в исследованиях ИИ, хотя, вероятно, именно Google с его системами DeepMind AI AlphaFold и AlphaGo, вероятно, оказал наибольшее влияние на осведомленность общественности об ИИ.

Какие сервисы AI доступны?

Все основные облачные платформы — Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud Platform — предоставляют доступ к массивам графических процессоров для обучения и запуска моделей машинного обучения, при этом Google также готовится позволить пользователям использовать свои блоки тензорной обработки — пользовательские чипы, конструкция которых оптимизирована для обучения и запуска моделей машинного обучения.

Вся необходимая сопутствующая инфраструктура и услуги доступны из большой тройки, облачные хранилища данных, способные хранить огромный объем данных, необходимых для обучения моделей машинного обучения, услуги по преобразованию данных для подготовки их к анализу, инструменты визуализации для четкого отображения результатов и программное обеспечение, упрощающее построение моделей.

Эти облачные платформы даже упрощают создание пользовательских моделей машинного обучения, а Google предлагает услугу, которая автоматизирует создание моделей искусственного интеллекта, под названием Cloud AutoML.Эта служба перетаскивания создает настраиваемые модели распознавания изображений и требует от пользователя отсутствия опыта в области машинного обучения.

Облачные сервисы машинного обучения постоянно развиваются. Amazon теперь предлагает множество предложений AWS, предназначенных для оптимизации процесса обучения моделей машинного обучения, и недавно запустил Amazon SageMaker Clarify, инструмент, помогающий организациям искоренить предвзятость и дисбаланс в данных обучения, которые могут привести к искаженным прогнозам обученной модели. .

Для тех фирм, которые не хотят создавать свои собственные модели машинного обучения, но вместо этого хотят использовать услуги по запросу на основе искусственного интеллекта, такие как голос, зрение и распознавание языка, Microsoft Azure выделяется широтой предлагаемые услуги, за которыми следует Google Cloud Platform, а затем AWS. Между тем, IBM, наряду со своими более общими предложениями по запросу, также пытается продавать отраслевые услуги ИИ, нацеленные на все, от здравоохранения до розничной торговли, группируя эти предложения вместе под своим зонтиком IBM Watson и вложив 2 миллиарда долларов в покупку The Weather. Канал, чтобы получить доступ к огромному количеству данных для расширения своих сервисов искусственного интеллекта.

Какая из крупных технологических компаний выигрывает гонку ИИ?

Изображение: Джейсон Чиприани / ZDNet

Внутри компании каждый технический гигант и другие компании, такие как Facebook, используют ИИ для управления множеством общественных услуг: обслуживание результатов поиска, предоставление рекомендаций, распознавание людей и вещей на фотографиях, перевод по запросу, обнаружение спама — список обширен.

Но одним из наиболее заметных проявлений этой войны ИИ стало появление виртуальных помощников, таких как Siri от Apple, Alexa от Amazon, Google Assistant и Microsoft Cortana.

В значительной степени полагаясь на распознавание голоса и обработку естественного языка и нуждаясь в огромном корпусе для ответов на запросы, огромное количество технологий вкладывается в разработку этих помощников.

Но хотя Siri от Apple, возможно, заняла первое место, это Google и Amazon, чьи помощники с тех пор обогнали Apple в области искусственного интеллекта — Google Assistant с его способностью отвечать на широкий спектр запросов и Amazon Alexa с огромным количеством «Навыки», которые сторонние разработчики создали, чтобы расширить его возможности.

Со временем эти помощники приобретают способности, которые делают их более отзывчивыми и способными лучше справляться с вопросами, которые люди задают в обычном разговоре. Например, Google Assistant теперь предлагает функцию под названием «Продолжение разговора», где пользователь может задать дополнительные вопросы к своему первоначальному запросу, такие как «Какая сегодня погода?», А затем «А как насчет завтра?». и система понимает, что последующий вопрос также относится к погоде.

Эти помощники и связанные с ними службы могут также обрабатывать гораздо больше, чем просто речь, с последней инкарнацией Google Lens, способной переводить текст в изображения и позволять вам искать одежду или мебель по фотографиям.

Несмотря на то, что Cortana встроена в Windows 10, последнее время она переживает особенно тяжелые времена: теперь Alexa от Amazon доступна бесплатно на ПК с Windows 10. В то же время Microsoft изменила роль Кортаны в операционной системе, чтобы больше сосредоточиться на задачах производительности, таких как управление расписанием пользователя, а не на более ориентированных на потребителя функциях, которые есть в других помощниках, таких как воспроизведение музыки.

Какие страны лидируют в области ИИ?

Было бы большой ошибкой думать, что технологические гиганты США зашили сферу ИИ.Китайские фирмы Alibaba, Baidu и Lenovo вкладывают значительные средства в ИИ в самых разных областях, от электронной коммерции до автономного вождения. Как страна, Китай реализует трехэтапный план по превращению ИИ в основную отрасль для страны, которая к концу 2020 года будет стоить 150 миллиардов юаней (22 миллиарда долларов), а к 2030 году станет ведущей мировой державой в области ИИ.

Baidu инвестировала в разработку беспилотных автомобилей, основанных на алгоритме глубокого обучения Baidu AutoBrain. После нескольких лет испытаний, когда его беспилотный автомобиль Apollo на тестах проехал более трех миллионов миль, он перевез более 100 000 пассажиров в 27 городов по всему миру.

В этом году Baidu запустила в Пекин флот из 40 роботов-такси Apollo Go. Основатель компании предсказал, что беспилотные автомобили станут обычным явлением в городах Китая в течение пяти лет.

Сочетание слабых законов о конфиденциальности, огромных инвестиций, согласованного сбора данных и анализа больших данных такими крупными фирмами, как Baidu, Alibaba и Tencent, означает, что некоторые аналитики считают, что Китай будет иметь преимущество перед США, когда дело доходит до будущего. Исследование искусственного интеллекта, в ходе которого один аналитик описывает шансы Китая на опережение США как 500: 1 в пользу Китая.

Беспилотный автомобиль Baidu, модифицированный BMW 3 серии.

Изображение: Baidu

Как я могу начать работу с ИИ?

Хотя вы можете купить умеренно мощный графический процессор Nvidia для своего ПК — где-то около Nvidia GeForce RTX 2060 или быстрее — и начать обучение модели машинного обучения, вероятно, самый простой способ экспериментировать с службами, связанными с ИИ, — через облако. .

Все крупные технологические компании предлагают различные услуги ИИ, от инфраструктуры для создания и обучения ваших собственных моделей машинного обучения до веб-сервисов, которые позволяют получить доступ к инструментам на базе ИИ, таким как распознавание речи, языка, видения и настроений. -потребность.

Как ИИ изменит мир?

Роботы и автомобили без водителя

Стремление к тому, чтобы роботы могли действовать автономно, понимать окружающий мир и ориентироваться в нем, означает естественное совпадение робототехники и ИИ.Хотя ИИ — это только одна из технологий, используемых в робототехнике, ИИ помогает роботам переходить в новые области, такие как беспилотные автомобили, роботы-доставщики и помогает роботам осваивать новые навыки. В начале 2020 года General Motors и Honda представили Cruise Origin, автомобиль без водителя с электрическим приводом, а Waymo, группа самоуправляемых автомобилей, входящая в родительский Google Alphabet, недавно открыла для широкой публики свою услугу роботакси в Фениксе, штат Аризона, предлагая услуга, охватывающая территорию в 50 квадратных миль в городе.

Поддельные новости

Мы находимся на пороге создания нейронных сетей, которые могут создавать фотореалистичные изображения или воспроизводить чей-то голос в идеальной манере.Это может привести к серьезным социальным изменениям, таким как невозможность больше доверять видео- или аудиозаписи как подлинной. Также начинают возникать опасения по поводу того, как такие технологии будут использоваться для присвоения чужих изображений, с инструментами, которые уже созданы, чтобы убедительно объединять известные лица в фильмы для взрослых.

Распознавание речи и языка

Системы машинного обучения помогли компьютерам распознавать то, что люди говорят, с точностью почти 95%.Группа Microsoft по искусственному интеллекту и исследованиям также сообщила, что разработала систему, которая расшифровывает разговорный английский так же точно, как и человеческие расшифровщики.

Поскольку исследователи преследуют цель достижения точности 99%, ожидается, что общение с компьютерами станет все более распространенным явлением наряду с более традиционными формами взаимодействия человека с машиной.

Между тем, модель предсказания языка OpenAI GPT-3 недавно вызвала ажиотаж своей способностью создавать статьи, которые могли сойти за написанные человеком.

Распознавание лиц и наблюдение

В последние годы точность систем распознавания лиц резко выросла до такой степени, что китайский технологический гигант Baidu заявляет, что может сопоставить лица с точностью 99%, при условии, что лицо достаточно четкое на снимке. видео. В то время как полиция в западных странах, как правило, опробовала системы распознавания лиц только на крупных мероприятиях, в Китае власти реализуют общенациональную программу по подключению систем видеонаблюдения по всей стране к распознаванию лиц и использованию систем искусственного интеллекта для отслеживания подозреваемых и подозрительного поведения. а также расширила использование полицией очков для распознавания лиц.

Хотя правила конфиденциальности различаются во всем мире, вполне вероятно, что это более навязчивое использование технологии искусственного интеллекта, в том числе искусственного интеллекта, способного распознавать эмоции, постепенно станет более распространенным. Однако растущая негативная реакция и вопросы о справедливости систем распознавания лиц привели к тому, что Amazon, IBM и Microsoft приостановили или прекратили продажу этих систем правоохранительным органам.

Здравоохранение

ИИ может в конечном итоге оказать огромное влияние на здравоохранение, помогая радиологам выявлять опухоли на рентгеновских снимках, помогая исследователям определять генетические последовательности, связанные с заболеваниями, и определять молекулы, которые могут привести к созданию более эффективных лекарств.Ожидается, что недавний прорыв в системе машинного обучения Google AlphaFold 2 сократит время, затрачиваемое на ключевой этап разработки новых лекарств, с месяцев до часов.

Испытания технологий искусственного интеллекта проводились в больницах по всему миру. К ним относятся инструмент IBM Watson для поддержки принятия клинических решений, который онкологи обучают в онкологическом центре Memorial Sloan Kettering, а также использование систем Google DeepMind Национальной службой здравоохранения Великобритании, где он поможет выявлять глазные аномалии и упростить процесс скрининга пациентов на предмет головного и головного мозга. рак шеи.

Усиление дискриминации и предвзятости

Растущее беспокойство вызывает то, каким образом системы машинного обучения могут кодифицировать человеческие предубеждения и социальное неравенство, отраженные в данных их обучения. Эти опасения подтверждаются многочисленными примерами того, как отсутствие разнообразия в данных, используемых для обучения таких систем, имеет негативные последствия в реальном мире.

В 2018 году исследование MIT и Microsoft показало, что системы распознавания лиц, продаваемые крупными технологическими компаниями, страдают от ошибок, которые были значительно выше при идентификации людей с более темной кожей — проблема, связанная с тем, что наборы обучающих данных состоят в основном из белых мужчин.

Другое исследование, проведенное годом позже, показало, что в системе распознавания лиц Amazon Rekognition были проблемы с определением пола людей с более темной кожей — обвинение, которое было оспорено руководителями Amazon, побудило одного из исследователей ответить на вопросы, поднятые в опровержении Amazon.

С момента публикации исследований многие крупные технологические компании, по крайней мере временно, прекратили продажу систем распознавания лиц полицейским управлениям.

Еще один пример недостаточно разнообразных результатов искажения данных обучения попал в заголовки газет в 2018 году, когда Amazon отказалась от инструмента найма на основе машинного обучения, который определял кандидатов-мужчин как предпочтительных.Сегодня продолжаются исследования способов устранения предубеждений в самообучающихся системах.

ИИ и глобальное потепление

По мере роста размеров моделей машинного обучения и наборов данных, используемых для их обучения, растет и углеродный след огромных вычислительных кластеров, которые формируют и запускают эти модели. Воздействие на окружающую среду питания и охлаждения этих вычислительных ферм было предметом доклада Всемирного экономического форума в 2018 году. Согласно одной из оценок 2019 года, мощность, требуемая системам машинного обучения, удваивается каждые 3 раза.4 месяца.

Проблема огромного количества энергии, необходимой для обучения мощных моделей машинного обучения, была недавно поставлена ​​в центр внимания после выпуска модели языкового прогнозирования GPT-3, разросшейся нейронной сети с примерно 175 миллиардами параметров.

В то время как ресурсы, необходимые для обучения таких моделей, могут быть огромными и в основном доступны только крупным корпорациям, после обучения энергия, необходимая для запуска этих моделей, значительно меньше. Однако по мере роста спроса на услуги, основанные на этих моделях, потребление энергии и связанное с этим воздействие на окружающую среду снова становятся проблемой.

Один из аргументов заключается в том, что влияние обучения и запуска более крупных моделей на окружающую среду необходимо сопоставлять с потенциальным положительным влиянием машинного обучения, например, более быстрым прогрессом в области здравоохранения, который выглядит вероятным после прорыва, сделанного Google. AlphaFold 2.

от DeepMind

ИИ всех нас убьет?

Опять же, это зависит от того, кого вы спросите. По мере того как системы на базе искусственного интеллекта становятся более функциональными, предупреждения о недостатках становятся все более ужасными.

Генеральный директор Tesla и SpaceX Илон Маск заявил, что ИИ представляет собой «фундаментальную опасность для существования человеческой цивилизации». В рамках своего стремления к усилению нормативного надзора и более ответственных исследований по смягчению недостатков ИИ он основал OpenAI, некоммерческую исследовательскую компанию по искусственному интеллекту, которая стремится продвигать и развивать дружественный ИИ, который принесет пользу обществу в целом. Точно так же уважаемый физик Стивен Хокинг предупредил, что как только будет создан достаточно продвинутый ИИ, он быстро достигнет точки, в которой он значительно превзойдет человеческие возможности.Явление, известное как сингулярность, может представлять угрозу существованию человечества.

Тем не менее, идея о том, что человечество находится на грани взрыва ИИ, который затмит наш интеллект, кажется некоторым исследователям ИИ абсурдной.

Крис Бишоп, директор по исследованиям Microsoft в Кембридже, Англия, подчеркивает, насколько узкий интеллект современного ИИ отличается от общего интеллекта людей, говоря, что когда люди беспокоятся о «Терминаторе, подъеме машин и так далее?» ерунда, да.В лучшем случае до таких дискуссий уйдут десятилетия «.

Сможет ли ИИ украсть вашу работу?

Амазонка

Возможность систем с искусственным интеллектом заменить большую часть современного ручного труда, возможно, является более вероятной возможностью ближайшего будущего.

Хотя ИИ не заменит все рабочие места, можно сказать наверняка, что ИИ изменит характер работы, и единственный вопрос заключается в том, насколько быстро и насколько автоматизация изменит рабочее место.

Едва ли есть область человеческих усилий, на которую ИИ не мог бы повлиять. Как выразился эксперт по искусственному интеллекту Эндрю Нг: «Многие люди выполняют рутинную повторяющуюся работу. К сожалению, технологии особенно хороши для автоматизации рутинной повторяющейся работы», заявив, что он видит «значительный риск технологической безработицы в ближайшие несколько десятилетий».

Свидетельства того, какие рабочие места будут заменены, начинают появляться. Сейчас в США 27 магазинов Amazon Go и супермаркетов без кассиров, где покупатели просто берут товары с полок и уходят.Что это означает для более чем трех миллионов человек в США, которые работают кассирами, еще неизвестно. Amazon снова лидирует в использовании роботов для повышения эффективности на своих складах. Эти роботы несут полки с продуктами сборщикам-людям, которые выбирают предметы для отправки. Amazon имеет более 200 000 ботов в центрах выполнения заказов и планирует добавить еще. Но Amazon также подчеркивает, что по мере роста числа ботов растет и количество людей, работающих на этих складах. Однако Amazon и небольшие робототехнические фирмы работают над автоматизацией оставшейся ручной работы на складе, поэтому не факт, что ручной и роботизированный труд продолжит расти вместе.

Полностью автономные беспилотные транспортные средства еще не реальность, но, по некоторым прогнозам, одна только отрасль беспилотных грузовых автомобилей может занять более 1,7 миллиона рабочих мест в следующем десятилетии, даже без учета воздействия на курьеров и водителей такси. .

Тем не менее, некоторые из самых простых задач для автоматизации даже не требуют робототехники. В настоящее время миллионы людей занимаются администрированием, вводят и копируют данные между системами, отслеживают и записывают встречи для компаний, поскольку программное обеспечение становится лучше в автоматическом обновлении систем и пометке важной информации, поэтому потребность в администраторах отпадет.

Как и при каждом технологическом сдвиге, будут создаваться новые рабочие места, чтобы заменить утраченные. Однако неясно, будут ли эти новые роли созданы достаточно быстро, чтобы предлагать работу перемещенным лицам, и будут ли у недавно безработных необходимые навыки или темперамент, чтобы выполнять эти возникающие роли.

Не все пессимисты. Для некоторых ИИ — это технология, которая скорее увеличит, чем заменит рабочих. Мало того, они утверждают, что будет коммерческий императив не заменять людей сразу, как работник с искусственным интеллектом — представьте человека-консьержа с гарнитурой AR, которая точно сообщает им, чего хочет клиент, прежде чем он попросит об этом — будет более продуктивным или эффективным, чем ИИ, работающий самостоятельно.

Существует широкий спектр мнений о том, как быстро системы с искусственным интеллектом превзойдут человеческие возможности, среди экспертов по ИИ.

Институт будущего человечества Оксфордского университета попросил несколько сотен экспертов по машинному обучению предсказать возможности ИИ на ближайшие десятилетия.

Примечательные даты включают в себя написание эссе ИИ, которое к 2026 году может считаться написанным человеком, водителей грузовиков уволят к 2027 году, ИИ превзойдет человеческие возможности в розничной торговле к 2031 году, написание бестселлера к 2049 году и выполнение работы хирурга. к 2053 г.

По их оценкам, существует относительно высокая вероятность того, что ИИ превзойдет людей во всех задачах в течение 45 лет и автоматизирует все человеческие рабочие места в течение 120 лет.

Подробнее :

IBM добавляет инструменты Watson для понимания прочитанного, извлечения часто задаваемых вопросов .

Связанное покрытие

Как машинное обучение и искусственный интеллект преобразуют бизнес-аналитику и аналитику
Развитие машинного обучения и искусственного интеллекта в пяти областях упростит подготовку, обнаружение, анализ, прогнозирование и принятие решений на основе данных.

Отчет: Искусственный интеллект создает рабочие места, генерируя экономические выгоды
Новое исследование Deloitte показывает, что первые пользователи когнитивных технологий положительно относятся к своей нынешней и будущей роли.

ИИ и рабочие места: где люди лучше алгоритмов, и наоборот
Легко увязнуть в мрачных предсказаниях об искусственном интеллекте, уничтожающем миллионы рабочих мест. Вот проверка на реальность.

Как искусственный интеллект развязывает новый тип киберпреступности (TechRepublic)
Вместо того, чтобы прятаться за маской, чтобы ограбить банк, преступники теперь прячутся за искусственным интеллектом, чтобы совершить свою атаку.Однако финансовые учреждения также могут использовать ИИ для борьбы с этими преступлениями.

Илон Маск: искусственный интеллект может спровоцировать Третью мировую войну (CNET)
Серийный генеральный директор уже участвует в научно-фантастических битвах завтрашнего дня, и его по-прежнему больше беспокоят роботы-убийцы, чем что-либо еще.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект использует компьютеры и машины для имитации способности человеческого разума решать проблемы и принимать решения.

Что такое искусственный интеллект?

Хотя за последние несколько десятилетий появилось несколько определений искусственного интеллекта (ИИ), Джон Маккарти предлагает следующее определение в этой статье 2004 года (PDF, 106 КБ) (ссылка находится за пределами IBM): «Это наука и инженерия. создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.Это связано с аналогичной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но ИИ не должен ограничиваться методами, которые являются биологически наблюдаемыми.«

Однако, за десятилетия до этого определения, рождение разговора об искусственном интеллекте было обозначено основополагающей работой Алана Тьюринга «Вычислительные машины и интеллект» (PDF, 89,8 КБ) (ссылка находится за пределами IBM), которая была опубликована в 1950 году. В этой статье Тьюринг, которого часто называют «отцом информатики», задает следующий вопрос: «Могут ли машины думать?» Оттуда он предлагает тест, известный теперь как «Тест Тьюринга», в котором человек-следователь пытается различить компьютерный и человеческий текстовый ответ.Хотя этот тест подвергся тщательной проверке с момента его публикации, он остается важной частью истории ИИ, а также постоянной концепцией в философии, поскольку он использует идеи, связанные с лингвистикой.

Стюарт Рассел и Питер Норвиг затем приступили к публикации «Искусственный интеллект: современный подход» (ссылка находится за пределами IBM), став одним из ведущих учебников по изучению ИИ. В нем они углубляются в четыре потенциальные цели или определения ИИ, который различает компьютерные системы на основе рациональности и мышления и против.действующий:

Человеческий подход:

  • Системы, мыслящие как люди
  • Системы, действующие как люди

Идеальный подход:

  • Системы, мыслящие рационально
  • Системы, действующие рационально

Определение Алана Тьюринга подпадало бы под категорию «систем, которые действуют как люди».

В своей простейшей форме искусственный интеллект — это область, которая объединяет информатику и надежные наборы данных для решения проблем.Он также включает в себя подобласти машинного обучения и глубокого обучения, которые часто упоминаются в связи с искусственным интеллектом. Эти дисциплины состоят из алгоритмов искусственного интеллекта, которые стремятся создать экспертные системы, которые делают прогнозы или классификации на основе входных данных.

Сегодня все еще много шумихи окружает развитие ИИ, которое ожидается от любой новой появляющейся на рынке технологии. Как отмечалось в цикле ажиотажа Gartner (ссылка находится за пределами IBM), такие инновационные продукты, как беспилотные автомобили и личные помощники, следуют «типичному прогрессу инноваций, от чрезмерного энтузиазма через период разочарования до окончательного понимания актуальности и роли инновации. на рынке или в домене.Как отмечает здесь (01:08:15) Лекс Фридман (ссылка находится за пределами IBM) в своей лекции в Массачусетском технологическом институте в 2019 году, мы находимся на пике завышенных ожиданий, приближаясь к минимуму разочарования.

По мере того, как возникают разговоры об этике ИИ, мы можем начать видеть первые проблески впадины разочарования. Чтобы узнать больше о позиции IBM в обсуждении этики ИИ, читайте здесь.

Типы искусственного интеллекта — слабый ИИ против сильного ИИ

Слабый ИИ, также называемый Узким ИИ или Искусственным Узким Интеллектом (ANI), — это ИИ, обученный и ориентированный на выполнение определенных задач.Слабый ИИ управляет большей частью ИИ, который нас окружает сегодня. «Узкий» может быть более точным описанием этого типа ИИ, поскольку он совсем не слабый; он поддерживает некоторые очень надежные приложения, такие как Apple Siri, Amazon Alexa, IBM Watson и автономные транспортные средства.

Strong AI состоит из общего искусственного интеллекта (AGI) и искусственного суперинтеллекта (ASI). Общий искусственный интеллект (AGI) или общий ИИ — это теоретическая форма ИИ, в которой машина будет иметь интеллект, равный человеческому; у него будет самосознание, способное решать проблемы, учиться и планировать будущее.Искусственный суперинтеллект (ИСИ), также известный как суперинтеллект, превзойдет интеллект и способности человеческого мозга. Хотя сильный ИИ по-прежнему является чисто теоретическим и сегодня не используется практических примеров, это не означает, что исследователи ИИ не изучают возможности его развития. Между тем, лучшие примеры ИСИ могут быть взяты из научной фантастики, например, HAL, сверхчеловеческий, мошеннический компьютерный помощник из « 2001: Космическая одиссея».

Глубокое обучение и машинное обучение

Поскольку глубокое обучение и машинное обучение, как правило, взаимозаменяемы, стоит отметить нюансы между ними.Как упоминалось выше, как глубокое обучение, так и машинное обучение являются подразделами искусственного интеллекта, а глубокое обучение на самом деле является подразделом машинного обучения.

Глубокое обучение на самом деле состоит из нейронных сетей. «Глубокое» в глубоком обучении относится к нейронной сети, состоящей из более чем трех слоев, включая входные и выходные данные, и может считаться алгоритмом глубокого обучения. Обычно это представлено на следующей диаграмме:

Глубокое обучение и машинное обучение отличаются друг от друга тем, как обучается каждый алгоритм.Глубокое обучение автоматизирует большую часть процесса извлечения признаков, устраняя необходимость ручного вмешательства человека и позволяя использовать большие наборы данных. Вы можете думать о глубоком обучении как о «масштабируемом машинном обучении», как отметил Лекс Фридман в той же лекции MIT сверху. Классическое или «неглубокое» машинное обучение больше зависит от вмешательства человека. Специалисты-люди определяют иерархию функций, чтобы понять различия между входными данными, обычно для изучения требуются более структурированные данные.

«Глубокое» машинное обучение может использовать помеченные наборы данных, также известные как контролируемое обучение, для информирования своего алгоритма, но для этого необязательно наличие помеченного набора данных. Он может принимать неструктурированные данные в необработанном виде (например, текст, изображения) и может автоматически определять иерархию функций, которые различают разные категории данных друг от друга. В отличие от машинного обучения, для обработки данных не требуется вмешательства человека, что позволяет нам масштабировать машинное обучение более интересными способами.

Приложения искусственного интеллекта

Сегодня существует множество реальных приложений систем ИИ. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных примеров:

  • Распознавание речи: Оно также известно как автоматическое распознавание речи (ASR), компьютерное распознавание речи или преобразование речи в текст, и это возможность, которая использует обработку естественного языка (NLP) для преобразования человеческой речи в письменный формат. Многие мобильные устройства включают в свои системы распознавание речи для голосового поиска — e.грамм. Siri или сделайте текстовые сообщения более доступными.
  • Служба поддержки клиентов: Виртуальные онлайн-агенты заменяют агентов-людей на пути к клиенту. Они отвечают на часто задаваемые вопросы (FAQ) по таким темам, как доставка, или предоставляют индивидуальные советы, перекрестные продажи продуктов или предлагают размеры для пользователей, изменяя наше представление о взаимодействии с клиентами на веб-сайтах и ​​в социальных сетях. Примеры включают ботов для обмена сообщениями на сайтах электронной коммерции с виртуальными агентами, приложения для обмена сообщениями, такие как Slack и Facebook Messenger, а также задачи, обычно выполняемые виртуальными помощниками и голосовыми помощниками.
  • Компьютерное зрение: Эта технология искусственного интеллекта позволяет компьютерам и системам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных входов, и на основе этих входных данных они могут принимать меры. Эта способность давать рекомендации отличает его от задач распознавания изображений. Компьютерное зрение, основанное на сверточных нейронных сетях, находит применение в создании тегов для фотографий в социальных сетях, рентгенологической визуализации в здравоохранении и самоуправляемых автомобилях в автомобильной промышленности.
  • Механизмы рекомендаций: Используя прошлые данные о поведении потребления, алгоритмы ИИ могут помочь выявить тенденции данных, которые можно использовать для разработки более эффективных стратегий перекрестных продаж. Это используется для предоставления клиентам соответствующих рекомендаций по надстройке в процессе оформления заказа для интернет-магазинов.
  • Автоматизированная торговля акциями: Созданные для оптимизации портфелей акций, высокочастотные торговые платформы на базе искусственного интеллекта совершают тысячи или даже миллионы сделок в день без вмешательства человека.

История искусственного интеллекта: основные даты и названия

Идея «машины, которая думает» восходит к древней Греции. Но с момента появления электронных вычислений (и относительно некоторых тем, обсуждаемых в этой статье) важные события и вехи в развитии искусственного интеллекта включают следующее:

  • 1950: Алан Тьюринг издает Computing Machinery and Intelligence. В своей статье Тьюринг, известный тем, что взломал нацистский код ENIGMA во время Второй мировой войны, предлагает ответить на вопрос «могут ли машины думать?» и вводит тест Тьюринга, чтобы определить, может ли компьютер продемонстрировать тот же интеллект (или результаты того же интеллекта), что и человек.С тех пор ценность теста Тьюринга обсуждается.
  • 1956: Джон Маккарти ввел термин «искусственный интеллект» на первой в истории конференции по искусственному интеллекту в Дартмутском колледже. (Маккарти изобрел язык Лисп.) Позже в том же году Аллен Ньюэлл, Дж.К. Шоу и Герберт Саймон создали Logic Theorist, первую в истории программу для искусственного интеллекта.
  • 1967: Фрэнк Розенблатт создает Mark 1 Perceptron, первый компьютер, основанный на нейронной сети, которая «училась» методом проб и ошибок.Всего через год Марвин Мински и Сеймур Паперт публикуют книгу под названием Perceptrons , которая становится одновременно знаковой работой по нейронным сетям и, по крайней мере, на некоторое время, аргументом против будущих исследовательских проектов нейронных сетей.
  • 1980-е: Нейронные сети, которые используют алгоритм обратного распространения ошибки для обучения, широко используются в приложениях искусственного интеллекта.
  • 1997: IBM Deep Blue побеждает тогдашнего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в шахматном матче (и матче-реванше).
  • 2011: IBM Watson побеждает чемпионов Кена Дженнингса и Брэда Раттера в рейтинге Jeopardy!
  • 2015: Суперкомпьютер Minwa от Baidu использует особый вид глубокой нейронной сети, называемой сверточной нейронной сетью, для идентификации и категоризации изображений с более высокой точностью, чем у обычного человека.
  • 2016: Программа DeepMind AlphaGo, использующая глубокую нейронную сеть, побеждает Ли Содола, чемпиона мира по игре в го, в матче из пяти игр.Победа значительна, учитывая огромное количество возможных ходов по ходу игры (более 14,5 триллионов всего за четыре хода!). Позже Google приобрел DeepMind за 400 миллионов долларов США.

Искусственный интеллект и IBM Cloud

IBM является лидером в продвижении технологий на основе искусственного интеллекта для предприятий и является пионером в области систем машинного обучения будущего для различных отраслей. Основываясь на десятилетиях исследований в области искусственного интеллекта, многолетнем опыте работы с организациями любого размера и извлеченных из более чем 30 000 взаимодействий с IBM Watson, IBM разработала лестницу искусственного интеллекта для успешного развертывания искусственного интеллекта:

  • Собрать: Упрощение сбора данных и доступность.
  • Организовать: Создание основы для бизнес-аналитики.
  • Анализировать: Создание масштабируемых и надежных систем на основе искусственного интеллекта.
  • Infuse: Интеграция и оптимизация систем в рамках всей бизнес-структуры.
  • Модернизация: Перенос приложений и систем искусственного интеллекта в облако.

IBM Watson предоставляет предприятиям инструменты искусственного интеллекта, необходимые для преобразования их бизнес-систем и рабочих процессов, при этом значительно улучшая автоматизацию и эффективность.Для получения дополнительной информации о том, как IBM может помочь вам завершить путешествие по ИИ, изучите портфель управляемых услуг и решений IBM

.

Зарегистрируйтесь в IBMid и создайте свою учетную запись IBM Cloud.

исследователей Массачусетского технологического института разработали многоразовую лицевую маску N95 для медицинских работников

В начале пандемии Covid-19 нехватка респираторных масок N95 создала ужасную ситуацию для медицинских и передовых работников, которые в них больше всего нуждались. У основных рабочих, которые полагались на маски N95, не было другого выбора, кроме как носить одноразовые маски N95 в течение нескольких недель.Некоторые начали дезинфицировать маски для повторного распространения и повторного использования.

Теперь, когда количество случаев заражения Covid-19 резко возросло, а такие штаты, как Техас и Флорида, а также больницы и медицинские работники снова стали перегружены количеством пациентов, респираторов N95 по-прежнему не хватает.

Но инженеры и исследователи из Массачусетского технологического института, больницы Бригама и Женской больницы создали новый тип маски для лица, которая может изменить правила игры. В лабораторных условиях прототип работал так же, как респиратор N95, для фильтрации вирусосодержащих частиц.

iMASC — это прозрачная резиновая маска, закрывающая нос и рот, с переносицей и двумя нейлоновыми эластичными ремнями, которые охватывают голову. Подгонка была основана на респираторе 3M 1860, особом стиле маски N95, который обычно используется поставщиками медицинских услуг.

Предоставлено MIT.

Самое большое нововведение? В то время как маски N95 полностью сделаны из специального материала, который отфильтровывает воздушные капли и жидкости, которые могут содержать вирус Covid-19, новая маска MIT сделана из силикона с прорезями всего для двух небольших одноразовых дисков из материала N95 (который служат фильтрами).Это означает, что сами маски можно быстро и легко стерилизовать и использовать повторно, и хотя маленькие фильтры необходимо выбросить, для каждой маски требуется гораздо меньше материала N95.

Названный iMASC, что означает «литьевой автоклавируемый, масштабируемый, конформный», эта конструкция может помочь решить проблемы нехватки.

Увеличить значокСтрелки указывают наружу

Маленькие фильтры N95 можно легко разместить внутри силиконовой маски.

Предоставлено MIT.

Новая система iMASC также может быть стерилизована несколькими способами без ущерба для ее эффективности, написали исследователи в статье, опубликованной в British Medical Journal Open.Например, исследователи смогли использовать паровой стерилизатор для масок, поставить маски в духовку, а также замачивать их как в отбеливателе, так и в медицинском спирте. (Обработка использованных масок N95 дезинфицирующими средствами на основе перекиси водорода для нейтрализации любых вирусов требует специального оборудования и занимает несколько дней. Это также позволяет повторно надевать маски только в течение одного дня, но не более 20 раз.)

Исследователи iMASC «хотели максимально увеличить возможность повторного использования системы», — сказал в пресс-релизе Джованни Траверсо, доцент кафедры машиностроения Массачусетского технологического института и гастроэнтеролог из больницы Бригама и женщин.

Новая маска также может быть более экологически чистой — в ней используется меньше одноразового материала, что дает гораздо меньше отходов, чем выброс целой маски, Адам Вентворт, инженер-исследователь из Бригама и женской больницы и исследовательский филиал в Кохе. Институт, говорится в сообщении для прессы.

Маска N95 обычно изготавливается из полипропилена и полиэстера, фильтрующего частицы, находящиеся в воздухе.

(Фото Норы Там / South China Morning Post через Getty Images)

До сих пор маски доказали свою эффективность и удобство.

Группа из 24 медицинских работников (включая медсестер, врачей и техников) в новых масках прошла тесты, которые включали дыхание, разговор, движения головой и телом и выражение лица. Участники отметили, что маска хорошо сидит и дышит. Что наиболее важно, маска успешно отфильтровала раствор сахара в воздухе, который использовался для имитации аэрозольных капель из дыхательных путей.

Необходимо провести дополнительные тесты, и в настоящее время группа работает над дизайном второй маски.

Команда планирует в конечном итоге получить разрешение на использование резиновой маски Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов и Национальным институтом безопасности и гигиены труда. По сообщению Fast Company, после изготовления маски могут стоить больницам 15 долларов каждая. (Согласно данным, собранным некоммерческим проектом N95, маски N95 могут стоить от 2,80 до 6,95 долларов за штуку.) пока что.

Проверить: Лучшие кредитные карты 202 1 могут принести вам более 1000 долларов за 5 лет

Не пропустите:

Определение потенциальной стоимости ИИ и расширенная аналитика

Искусственный интеллект (AI) выделяется как революционная технология нашего цифрового века, и ее практическое применение во всей экономике быстро растет.В этом брифинге Notes from the frontier: Insights from Сотни вариантов использования (PDF – 446KB) мы сопоставили как традиционную аналитику, так и новые методы «глубокого обучения», а также проблемы, которые они могут решить, с более чем 400 конкретными примерами использования в компании и организации. Опираясь на исследования Глобального института McKinsey и прикладной опыт работы с искусственным интеллектом в McKinsey Analytics, мы оцениваем как практические приложения, так и экономический потенциал передовых методов искусственного интеллекта в различных отраслях и бизнес-функциях.Наши результаты подчеркивают значительный потенциал применения методов глубокого обучения для использования в различных отраслях экономики, но мы также видим некоторые сохраняющиеся ограничения и препятствия, а также будущие возможности по мере развития технологий. В конечном итоге ценность ИИ заключается не в самих моделях, а в способности компаний использовать их.

Важно подчеркнуть, что, даже если мы видим экономический потенциал в использовании методов искусственного интеллекта, использование данных всегда должно учитывать проблемы, включая безопасность данных, конфиденциальность и потенциальные проблемы предвзятости.

  1. Сопоставление методов ИИ с типами проблем
  2. Выводы из примеров использования
  3. Определение потенциального значения AI
  4. Дорога к ударам и ценность
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]

Сопоставление методов ИИ с типами проблем

По мере развития технологий искусственного интеллекта, определение техник составляет ИИ.Для целей этого брифинга мы используем ИИ как сокращение для методов глубокого обучения с использованием искусственных нейронных сетей. Мы также изучили другие методы машинного обучения и традиционные методы аналитики (Приложение 1).

Приложение 1

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: McKinsey_Website_Accessibility @ mckinsey.ком

Нейронные сети — это подмножество методов машинного обучения. По сути, это системы искусственного интеллекта, основанные на моделировании связанных «нейронных единиц», в общих чертах моделирующих способ взаимодействия нейронов в головном мозге. Вычислительные модели, основанные на нейронных связях, изучались с 1940-х годов и вновь стали популярными по мере увеличения вычислительной мощности компьютеров и использования больших наборов обучающих данных для успешного анализа входных данных, таких как изображения, видео и речь. Практики ИИ называют эти методы «глубоким обучением», поскольку нейронные сети имеют много («глубоких») слоев смоделированных взаимосвязанных нейронов.

Мы проанализировали применение и ценность трех методов нейронных сетей:

  • Нейронные сети прямого распространения : простейший тип искусственной нейронной сети. В этой архитектуре информация перемещается только в одном направлении — вперед, от входного слоя через «скрытые» слои к выходному слою. В сети нет петель. Первая однонейронная сеть была предложена еще в 1958 году пионером искусственного интеллекта Фрэнком Розенблаттом. Хотя идея не нова, успехи в вычислительной мощности, алгоритмах обучения и доступных данных привели к более высокому уровню производительности, чем это было возможно ранее.
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN) : Искусственные нейронные сети, соединения между нейронами которых включают петли, хорошо подходящие для обработки последовательностей входных данных. В ноябре 2016 года исследователи Оксфордского университета сообщили, что система, основанная на рекуррентных нейронных сетях (и сверточных нейронных сетях), достигла 95-процентной точности чтения по губам, превзойдя опытных людей, читающих по губам, которые тестировали с точностью 52 процента.
  • Сверточные нейронные сети (CNN) : Искусственные нейронные сети, в которых связи между нейронными слоями основаны на организации зрительной коры головного мозга животных, части мозга, обрабатывающей изображения, хорошо подходящей для задач восприятия.

Для наших сценариев использования мы также рассмотрели два других метода — генеративные состязательные сети (GAN) и обучение с подкреплением — но не включили их в нашу оценку потенциальной ценности ИИ, поскольку они остаются только зарождающимися методами, которые еще не получили широкого распространения.

Генеративные состязательные сети (GAN) используют две нейронные сети, конкурирующие друг с другом в рамках игры с нулевой суммой (таким образом, «состязательные»). Сети GAN могут научиться имитировать различные распределения данных (например, текст, речь и изображения) и поэтому полезны при создании наборов тестовых данных, когда они недоступны.

Обучение с подкреплением — это подраздел машинного обучения, в котором системы обучаются путем получения виртуальных «вознаграждений» или «наказаний», по сути, обучения методом проб и ошибок. Google DeepMind использовал обучение с подкреплением для разработки систем, которые могут играть в игры, в том числе видеоигры и настольные игры, такие как го, лучше, чем чемпионы среди людей.

В условиях бизнеса эти аналитические методы могут применяться для решения реальных проблем.Наиболее распространенными типами проблем являются классификация, непрерывная оценка и кластеризация. Список типов проблем и их определений доступен на боковой панели.

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]

Анализ сценариев использования

Мы сопоставили и проанализировали более 400 сценариев использования в 19 отраслях и девяти бизнес-функциях.Они предоставили представление об областях в определенных секторах, где глубокие нейронные сети потенциально могут создать наибольшую ценность, о постепенном увеличении, которое эти нейронные сети могут генерировать по сравнению с традиционной аналитикой (Иллюстрация 2), и об огромных требованиях к данным — с точки зрения объема, разнообразия. , и скорость — которые должны быть выполнены для реализации этого потенциала. Наша библиотека примеров использования, хотя и обширна, не является исчерпывающей и может преувеличивать или недооценивать потенциал для определенных секторов. Мы продолжим дорабатывать и дополнять его.

Приложение 2

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]

Примеры использования ИИ для повышения производительности существующих вариантов использования:

  • Профилактическое обслуживание: возможности машинного обучения для обнаружения аномалий .Способность глубокого обучения анализировать очень большие объемы многомерных данных может вывести существующие системы профилактического обслуживания на новый уровень. Наслоение дополнительных данных, таких как данные аудио и изображения, от других датчиков, в том числе относительно дешевых, таких как микрофоны и камеры, нейронные сети могут улучшить и, возможно, заменить более традиционные методы. Способность ИИ прогнозировать сбои и разрешать запланированные вмешательства может использоваться для сокращения времени простоя и эксплуатационных расходов при одновременном повышении производительности.Например, ИИ может продлить срок службы грузового самолета сверх того, что возможно при использовании традиционных аналитических методов, объединив данные модели самолета, историю технического обслуживания, данные датчиков IoT, такие как обнаружение аномалий в данных вибрации двигателя, а также изображения и видео состояния двигателя.
  • Оптимизация логистики на основе искусственного интеллекта может снизить затраты за счет прогнозов в реальном времени и поведенческого коучинга . Применение методов искусственного интеллекта, таких как непрерывная оценка, в логистике, может существенно повысить ценность во всех секторах.ИИ может оптимизировать маршрутизацию трафика доставки, тем самым повышая топливную эффективность и сокращая время доставки. Одна европейская автотранспортная компания снизила расходы на топливо на 15 процентов, например, за счет использования датчиков, которые отслеживают как работу транспортного средства, так и поведение водителя; водители получают инструкции в режиме реального времени, в том числе о том, когда следует увеличивать или уменьшать скорость, оптимизируя расход топлива и сокращая расходы на техническое обслуживание.
  • AI может быть ценным инструментом для управления обслуживанием клиентов и задач персонализации .Улучшенное распознавание речи в управлении колл-центром и маршрутизация звонков в результате применения методов искусственного интеллекта обеспечивают более удобную работу для клиентов и более эффективную обработку. Возможности выходят за рамки одних слов. Например, глубокий анализ звука позволяет системам оценивать эмоциональный тон клиента; в случае, если клиент плохо реагирует на систему, вызов может быть автоматически перенаправлен на операторов и менеджеров. В других областях маркетинга и продаж методы искусственного интеллекта также могут иметь значительное влияние.Объединение демографических данных о клиентах и ​​данных о прошлых транзакциях с мониторингом в социальных сетях может помочь в выработке индивидуальных рекомендаций по продуктам. Рекомендации «следующий продукт для покупки», ориентированные на отдельных клиентов — как это успешно делают такие компании, как Amazon и Netflix, — могут привести к двукратному увеличению конверсии продаж.

Две трети возможностей использования ИИ связаны с повышением эффективности существующих сценариев использования аналитики

В 69 процентах изученных нами сценариев использования глубокие нейронные сети могут использоваться для повышения производительности сверх того, что обеспечивается другими аналитическими методами.Случаи, в которых можно использовать только нейронные сети, которые мы здесь называем «с нуля», составили всего 16 процентов от общего числа. Для оставшихся 15% искусственные нейронные сети обеспечивали ограниченную дополнительную производительность по сравнению с другими методами аналитики, среди прочего, из-за ограничений данных, которые сделали эти случаи непригодными для глубокого обучения (Иллюстрация 3).

Приложение 3

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту.Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected] Решения

Greenfield AI широко используются в таких областях бизнеса, как управление обслуживанием клиентов, а также в некоторых отраслях, где данные являются обширными и объемными и иногда учитывают человеческие реакции. Среди отраслей мы обнаружили много новых вариантов использования, в частности, в здравоохранении. Некоторые из этих случаев связаны с диагностикой заболеваний и улучшенным уходом и полагаются на обширные наборы данных, включающие изображения и видео, в том числе с МРТ.

В среднем наши сценарии использования предполагают, что современные методы глубокого обучения ИИ могут обеспечить повышение дополнительной ценности по сравнению с традиционными методами аналитики в диапазоне от 30 до 128 процентов, в зависимости от отрасли.

Визуализация потенциального воздействия ИИ и расширенной аналитики

Наша интерактивная визуализация данных показывает потенциальную ценность, создаваемую искусственным интеллектом и передовыми методами аналитики для 19 отраслей и девяти бизнес-функций.

Однако во многих случаях использования традиционные методы аналитики и машинного обучения продолжают лежать в основе значительной части потенциала создания стоимости в таких отраслях, как страхование, фармацевтика и медицинские товары, а также телекоммуникации, при этом потенциал ИИ ограничен в определенных контекстах. Отчасти это связано с тем, как данные используются в этих отраслях, и с проблемами регулирования.

Требования к данным для глубокого обучения существенно выше, чем для другой аналитики

Для эффективного использования нейронных сетей в большинстве приложений требуются большие помеченные наборы обучающих данных наряду с доступом к достаточной вычислительной инфраструктуре.Кроме того, эти методы глубокого обучения особенно эффективны при извлечении шаблонов из сложных многомерных типов данных, таких как изображения, видео, аудио или речь.

Видео

Как компании, занимающиеся ИИ, думают о стратегии обработки данных и конкуренции

Искусственный интеллект требует больших объемов качественных данных. Соучредитель Coursera Эндрю Нг объясняет, как компании, занимающиеся ИИ, собирают, организуют и используют большие данные для создания ценности.

Для методов глубокого обучения требуются тысячи записей данных, чтобы модели могли относительно хорошо справляться с задачами классификации, а в некоторых случаях — миллионы для их выполнения на уровне человека. По некоторым оценкам, контролируемый алгоритм глубокого обучения обычно достигает приемлемой производительности с примерно 5000 помеченных примеров на категорию и будет соответствовать или превышать производительность человеческого уровня при обучении с набором данных, содержащим не менее 10 миллионов помеченных примеров.В некоторых случаях, когда в настоящее время используется расширенная аналитика, доступно столько данных — миллион или даже миллиарды строк на набор данных, — что использование ИИ является наиболее подходящей техникой. Однако, если пороговое значение объема данных не будет достигнуто, ИИ может не добавить ценности традиционным методам аналитики.

Эти массивные наборы данных могут быть трудными для получения или создания для многих бизнес-сценариев, и маркировка остается проблемой. Большинство современных моделей искусственного интеллекта обучаются посредством «обучения с учителем», при котором люди должны маркировать и классифицировать базовые данные.Однако появляются многообещающие новые методы для преодоления этих узких мест в данных, такие как обучение с подкреплением, генеративные состязательные сети, трансферное обучение и «однократное обучение», которое позволяет обученной модели ИИ узнавать о предмете на основе небольшого количества реальных -мирские демонстрации или примеры, а иногда и всего один.

Организации должны будут принять и реализовать стратегии, которые позволят им собирать и интегрировать данные в большом масштабе. Даже с большими наборами данных им придется принять меры против «переобучения», когда модель слишком точно соответствует «зашумленным» или случайным характеристикам обучающего набора, что приведет к соответствующему отсутствию точности в будущих характеристиках и от «недоподбора». где модель не может охватить все соответствующие функции.Связывание данных по сегментам клиентов и каналам, вместо того, чтобы позволять данным храниться в разрозненных хранилищах, особенно важно для создания ценности.

Заметки о границах искусственного интеллекта: выводы из сотен вариантов использования

Для реализации всего потенциала ИИ требуется широкий диапазон типов данных, включая изображения, видео и аудио

Нейронные методы искусственного интеллекта превосходно подходят для анализа типов данных изображений, видео и аудио из-за их сложной, многомерной природы, известной практикам как «высокая размерность».«Нейронные сети хорошо справляются с высокой размерностью, поскольку несколько уровней в сети могут научиться представлять множество различных функций, присутствующих в данных. Таким образом, для распознавания лиц первый слой в сети может фокусироваться на необработанных пикселях, следующий — на краях и линиях, третий — на общих чертах лица, а последний слой может идентифицировать лицо. В отличие от предыдущих поколений ИИ, которые часто требовали человеческого опыта для «проектирования функций», эти методы нейронных сетей часто могут научиться представлять эти функции в своих смоделированных нейронных сетях в рамках процесса обучения.

Наряду с проблемами, связанными с объемом и разнообразием данных, скорость также является требованием: методы искусственного интеллекта требуют переобучения моделей для соответствия потенциально изменяющимся условиям, поэтому данные обучения необходимо часто обновлять. В одной трети случаев модель необходимо обновлять не реже одного раза в месяц, а почти в каждом четвертом случае требуется ежедневное обновление; это особенно верно в отношении маркетинга и продаж, а также управления цепочками поставок и производства.

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту.Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]

Определение потенциальной ценности AI

По нашим оценкам, методы искусственного интеллекта, которые мы приводим в этом брифинге, потенциально могут принести от 3,5 до 5,8 триллионов долларов в год в девяти бизнес-функциях в 19 отраслях. Это составляет около 40 процентов от общего годового воздействия от 9,5 до 15,4 триллиона долларов, которое потенциально может быть обеспечено всеми аналитическими методами (Иллюстрация 4).

Приложение 4

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]

По нашим оценкам, потенциальная ценность ИИ для каждой отрасли составляет от одного до девяти процентов дохода в 2016 году. Стоимость, измеряемая в процентах от отраслевой выручки, значительно различается в зависимости от отрасли в зависимости от конкретных применимых сценариев использования, наличия обширных и сложных данных, а также от нормативных и других ограничений.

Эти цифры не являются прогнозами на конкретный период, но они указывают на значительный потенциал мировой экономики, который представляет собой передовая аналитика.

Из рассмотренных нами сценариев использования мы пришли к выводу, что наибольшее потенциальное влияние на стоимость от использования ИИ проявляется как в функциях, ориентированных на выручку, таких как маркетинг и продажи, так и в операционных функциях, ориентированных на конечный результат, включая управление цепочкой поставок. и производство.

Потребительские отрасли, такие как розничная торговля и высокие технологии, будут, как правило, видеть больший потенциал в маркетинговых и торговых приложениях ИИ, поскольку частые и цифровые взаимодействия между бизнесом и клиентами генерируют большие наборы данных для использования методов ИИ.В частности, от этого выиграют платформы электронной коммерции. Это связано с легкостью, с которой эти платформы собирают информацию о клиентах, такую ​​как данные о кликах или времени, проведенном на веб-странице, и затем могут настраивать рекламные акции, цены и продукты для каждого клиента динамически и в режиме реального времени.

Приложение 5

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами.Напишите нам по адресу: [email protected]

Вот снимок трех секторов, в которых мы видели влияние ИИ: (Приложение 5)

  • В розничной торговле наиболее важной потенциальной ценностью от ИИ является маркетинг и продажи, и в рамках этой функции ценообразование и продвижение, а также управление обслуживанием клиентов являются основными областями ценности. Наши примеры использования показывают, что использование данных о клиентах для персонализации рекламных акций, например, включая ежедневную адаптацию индивидуальных предложений, может привести к увеличению дополнительных продаж на один-два процента только для обычных розничных продавцов.
  • В сфере потребительских товаров управление цепочкой поставок является ключевой функцией, которая может выиграть от внедрения ИИ. Среди примеров в наших сценариях использования мы видим, как прогнозирование, основанное на основных причинных факторах спроса, а не на предыдущих результатах, может повысить точность прогнозирования на 10-20 процентов, что приводит к потенциальному сокращению затрат на запасы на пять процентов и увеличению доходов в два раза. три процента.
  • В банковском деле, особенно в розничном банкинге, ИИ имеет значительный потенциал в маркетинге и продажах, как и в розничной торговле.Однако из-за важности оценки и управления рисками в банковской сфере, например, для андеррайтинга ссуд и выявления мошенничества, ИИ имеет гораздо больший потенциал для повышения эффективности работы с рисками в банковском секторе, чем во многих других отраслях.
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]

Дорога к удару и ценность

Видео

Минутка с Глобальным институтом McKinsey: что ИИ может и чего не может (пока) делать

В последнее время в области искусственного интеллекта произошло много захватывающих прорывов, но серьезные проблемы остаются.Партнер Майкл Чуи объясняет пять ограничений ИИ, которые необходимо преодолеть.

Искусственный интеллект привлекает растущие объемы корпоративных инвестиций, и по мере развития технологий потенциальная ценность, которая может быть раскрыта, вероятно, будет расти. Однако до сих пор только около 20 процентов компаний, знающих ИИ, в настоящее время используют одну или несколько своих технологий в основном или масштабном бизнес-процессе.

Несмотря на все свои обещания, технологии искусственного интеллекта имеют множество ограничений, которые необходимо преодолеть.Они включают обременительные требования к данным, перечисленные выше, а также пять других ограничений:

  • Во-первых, это проблема маркировки данных обучения, которая часто должна выполняться вручную и необходима для обучения с учителем. Появляются многообещающие новые методы для решения этой проблемы, такие как обучение с подкреплением и контроль в потоке, в которых данные могут быть помечены в ходе естественного использования.
  • Во-вторых, трудность получения наборов данных, которые достаточно велики и всеобъемлющи, чтобы их можно было использовать для обучения; для многих случаев использования в бизнесе создание или получение таких массивных наборов данных может быть затруднительным — например, ограниченные данные клинических испытаний для более точного прогнозирования результатов лечения в сфере здравоохранения.
  • В-третьих, трудность объяснения человеческими терминами результатов больших и сложных моделей: почему было принято определенное решение? Например, сертификация продукции в здравоохранении, автомобилестроении и авиакосмической промышленности может быть препятствием; Помимо прочего, регулирующие органы часто хотят, чтобы правила и критерии выбора были четко объяснимы.
  • В-четвертых, возможность обобщения обучения: модели искусственного интеллекта по-прежнему испытывают трудности с переносом своего опыта из одного набора обстоятельств в другой.Это означает, что компании должны выделять ресурсы на обучение новых моделей даже для сценариев использования, аналогичных предыдущим. Трансферное обучение, при котором модель искусственного интеллекта обучается выполнять определенную задачу, а затем быстро применяет это обучение к аналогичной, но отличной деятельности, является одним из многообещающих ответов на этот вызов.
  • Пятое ограничение касается риска систематической ошибки в данных и алгоритмах. Этот вопрос касается проблем, которые носят более социальный характер и для решения которых могут потребоваться более широкие шаги, такие как понимание того, как процессы, используемые для сбора обучающих данных, могут влиять на поведение моделей, которые они используют для обучения.Например, непреднамеренные смещения могут быть внесены, когда данные обучения не репрезентативны для большей популяции, к которой применяется модель ИИ. Таким образом, модели распознавания лиц, обученные на популяции лиц, соответствующих демографическим характеристикам разработчиков ИИ, могут столкнуться с трудностями при применении к популяциям с более разнообразными характеристиками. В недавнем отчете о злонамеренном использовании ИИ подчеркивается ряд угроз безопасности — от сложной автоматизации взлома до гиперперсонализированных кампаний политической дезинформации.

Организационные проблемы, связанные с технологиями, процессами и людьми, могут замедлить или препятствовать внедрению ИИ

Организации, планирующие значительные усилия по глубокому обучению, должны будут рассмотреть ряд вариантов того, как это сделать. Диапазон вариантов включает создание полного внутреннего потенциала ИИ, передачу этих возможностей на аутсорсинг или использование предложений ИИ как услуги.

На основе сценариев использования, которые они планируют создать, компаниям необходимо будет создать план данных, который дает результаты и прогнозы, которые могут быть введены либо в разработанные интерфейсы для людей, чтобы действовать, либо в системы транзакций.Ключевые задачи инженерии данных включают создание или сбор данных, определение онтологии данных и построение соответствующих «каналов» данных. Учитывая значительные вычислительные требования глубокого обучения, некоторые организации будут поддерживать свои собственные центры обработки данных из-за нормативных требований или соображений безопасности, но капитальные затраты могут быть значительными, особенно при использовании специализированного оборудования. Поставщики облачных услуг предлагают другой вариант.

Процесс также может стать препятствием для успешного внедрения, если организации не достигли цифровой зрелости.С технической стороны организации должны будут разработать надежные процессы обслуживания и управления данными, а также внедрить современные программные дисциплины, такие как Agile и DevOps. Еще более сложной задачей с точки зрения масштаба является преодоление проблемы «последней мили», заключающейся в том, чтобы убедиться, что превосходные идеи, предоставляемые ИИ, воплощаются в поведении людей и процессах предприятия.

Для людей большая часть построения и оптимизации глубоких нейронных сетей остается искусством, требующим настоящих экспертов для повышения производительности ступенчатого изменения.Спрос на эти навыки намного превышает предложение в настоящее время; по некоторым оценкам, менее 10 000 человек обладают навыками, необходимыми для решения серьезных проблем ИИ. и конкуренция за них велика среди технологических гигантов.

AI может показаться неуловимым бизнес-кейсом

Там, где методы и данные ИИ доступны и их ценность явно доказана, организации уже могут воспользоваться этой возможностью. В некоторых областях современные методы могут быть зрелыми, а данные доступны, но стоимость и сложность развертывания ИИ могут просто не оправдать себя, учитывая ценность, которую можно было бы создать.Например, авиакомпания может использовать распознавание лиц и другие технологии биометрического сканирования для упрощения посадки в самолет, но ценность этого может не оправдывать затраты и проблемы, связанные с конфиденциальностью и идентификацией личности.

Точно так же мы можем видеть потенциальные случаи, когда данные и методы развиваются, но ценность еще не ясна. Самый непредсказуемый сценарий — это когда либо данные (как типы, так и объем) или методы просто слишком новы и непроверены, чтобы знать, какую ценность они могут разблокировать.Например, в здравоохранении, если бы искусственный интеллект смог развить сверхчеловеческую точность, которую мы уже начали видеть с помощью рентгеновского анализа, и расширил бы его до более точных диагнозов и даже автоматизированных медицинских процедур, экономическая ценность могла бы быть очень значительной. В то же время сложности и затраты на достижение этой границы также огромны. Среди прочего, это потребует безупречного технического исполнения и решения вопросов страхования от халатности и других юридических проблем.

Общественные заботы и нормы также могут ограничивать использование ИИ.Нормативные ограничения особенно распространены в случаях использования, связанных с информацией, позволяющей установить личность. Это особенно актуально во время растущей общественной дискуссии об использовании и коммерциализации индивидуальных данных на некоторых онлайн-платформах. Использование и хранение личной информации особенно важно в таких секторах, как банковское дело, здравоохранение, фармацевтика и медицинские товары, а также в государственном и социальном секторе. Помимо решения этих проблем, предприятиям и другим пользователям данных для ИИ необходимо будет продолжать развивать бизнес-модели, связанные с использованием данных, чтобы решать проблемы общества.. Кроме того, нормативные требования и ограничения могут отличаться от страны к стране, а также от сектора к сектору.

Последствия для заинтересованных сторон

Как мы видели, ценность компании создается в соответствии с моделями искусственного интеллекта, а не в самих моделях. В этом заключительном разделе мы обрисовываем некоторые общие последствия нашего исследования вариантов использования ИИ для поставщиков ИИ-технологий, разработчиков ИИ-технологий и политиков, которые задают контекст для обоих.

  • Для компаний-поставщиков технологий ИИ: многие компании, которые разрабатывают или предоставляют ИИ другим, имеют значительные преимущества в самой технологии и в специалистах по обработке данных, необходимых для ее работы, но им может не хватать глубокого понимания конечных рынков. Понимание ценностного потенциала ИИ в различных секторах и функциях может помочь сформировать портфели этих компаний, занимающихся технологиями ИИ. При этом им не обязательно отдавать приоритет только областям, имеющим наибольшую потенциальную ценность. Вместо этого они могут комбинировать эти данные с дополнительным анализом конкурентной среды, своих собственных сильных сторон, отраслевыми или функциональными знаниями и отношениями с клиентами, чтобы формировать свои инвестиционные портфели.С технической стороны сопоставление типов проблем и методов с секторами и функциями, имеющими потенциальную ценность, может помочь компании с конкретными областями знаний, на чем следует сосредоточиться.
  • Многие компании, стремящиеся внедрить ИИ в свою деятельность, начали эксперименты с машинным обучением и ИИ в своем бизнесе. Перед запуском новых пилотных проектов или тестовых решений полезно сделать шаг назад и применить целостный подход к проблеме, переходя к созданию приоритетного портфеля инициатив в масштабах всего предприятия, включая ИИ и доступные аналитические и цифровые методы.Для бизнес-лидера, чтобы создать соответствующий портфель, важно выработать понимание того, какие варианты использования и домены могут принести наибольшую пользу компании, а также какие ИИ и другие аналитические методы необходимо будет использовать. зафиксируйте это значение. Этот портфель должен быть информирован не только о том, где может быть зафиксирована теоретическая ценность, но и о том, как методы могут быть развернуты в масштабе всего предприятия. Вопрос о масштабировании аналитических методов определяется не столько самими методами, сколько навыками, возможностями и данными компании.Компаниям необходимо будет подумать об усилиях на «первой миле», то есть о том, как собрать и организовать данные и усилия, а также на «последней миле» или как интегрировать результаты моделей ИИ в рабочие потоки, начиная от клинических от менеджеров по испытаниям и менеджеров по продажам до сотрудников отдела закупок. Предыдущие исследования MGI показывают, что лидеры ИИ вкладывают значительные средства в эти усилия на первой и последней миле.
  • Директивным органам необходимо будет найти баланс между поддержкой развития технологий искусственного интеллекта и управлением любыми рисками, исходящими от злоумышленников.Они заинтересованы в поддержке широкого внедрения, поскольку ИИ может привести к повышению производительности труда, экономическому росту и процветанию общества. Их инструменты включают государственные инвестиции в исследования и разработки, а также поддержку различных программ обучения, которые могут помочь воспитать таланты в области ИИ. Что касается данных, правительства могут стимулировать разработку обучающих данных непосредственно через инициативы по открытым данным. Открытие данных государственного сектора может стимулировать инновации в частном секторе. Также может помочь установление общих стандартов данных.ИИ также ставит перед политиками новые вопросы, для решения которых исторические инструменты и основы могут оказаться недостаточными. Поэтому, вероятно, потребуются некоторые политические инновации, чтобы справиться с этими быстро развивающимися технологиями. Но, учитывая масштаб благотворного воздействия на бизнес, экономику и общество, цель должна заключаться не в ограничении принятия и применения ИИ, а в поощрении его полезного и безопасного использования.
Будьте в курсе ваших любимых тем

Одобренные респираторы N95 Список поставщиков | NPPTL | НИОШ

А.R. Medicom Inc. (ASIA) Ltd. внешний значок [* E]
800-379-9929
(Доступность для распространения для всех продуктов, перечисленных для внешнего значка A.R. Medicom Inc. (ASIA) Ltd.)
M2321 84A-3323 M2321 значок pdf [PDF — 842 KB] внешний значок
A.R. Medicom Inc., Ltd. внешний значок [* K]
86-21-5777-5401
M2321 84A-4006 M2321 значок pdf [PDF — 70 КБ] внешний значок
А.R. Medicom Inc., Ltd. внешний значок [* K]
86-21-5777-5401
A2320
M2322
84A-4282 A2320 pdf значок [PDF — 89 KB] внешний значок
A.R. Medicom Inc. (ASIA) Ltd. внешний значок [* E]
800-379-9929
M2322 84A-4541 M2322 значок pdf [PDF — 5,6 МБ] внешний значок
A.R. Medicom Inc. (ASIA) Ltd. внешний значок [* E]
800-379-9929
SEKURA-N95V
GMK201614
84A-7643 Есть Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 94 KB] Внешний значок
A&Z Pharmaceutical, Inc.внешний значок
(631) 952-3802
M8004 84A-9307 Значок в формате pdf M8004 [PDF — 99 KB] Внешний значок
AARON Industrial Safety Внешний значок [* A]
800-225-8623
3475 84A-0160 3475 значок pdf [PDF — 124 КБ] внешний значок
Внешний значок корпорации Abatix [* E]
800-379-9929
MAXN95 84A-5411 MAXN95 pdf icon [PDF — 538 KB] внешний значок
ABEL Unlimited, Inc.внешний значок [* AD]
86-512-66100068
1516 84A-6766
Устарело 24.09.2021
Есть Недоступно — продукт устарел с 24.09.2021
Внешний значок ABEL Unlimited, Inc. [* AD]
86-512-66100068
1511 84A-7447
Устарело 10.09.2021
Недоступно — продукт устарел с 10.09.2021
ABEL Unlimited, Inc.внешний значок [* AD]
86-512-66100068
1512 84A-7448
Устарело 24.09.2021
Есть Недоступно — продукт устарел с 24.09.2021
Внешний значок ABEL Unlimited, Inc. [* AD]
86-512-66100068
1515 84A-8474
Устарело 24.09.2021
Недоступно — продукт устарел с 24.09.2021
Служба акустических материалов Внешний значок [* E]
800-379-9929
N95DS 84A-3323 Значок в формате PDF N95DS [PDF — 842 КБ] внешний значок
Advanced Concept Innovations, LLC внешний значок
863.688.1200 доб. 7411
3120 (FDA) 84A-9318 3120 значок pdf [PDF — 1,7 МБ] внешний значок
Advoque внешний значок
408-560-2990
ASG100 84A-9284 Значок pdf ASG100 [PDF — 602 KB] Внешний значок
Внешний значок Aearo Corporation [* A]
800-225-8623
(Доступность распространения для всех продуктов, перечисленных для внешнего значка Aearo Corporation)
2734-AG
2735-AG
2737-AG2734OV / AG
2735OV / AG
2737OV / AG2734OV
2735OV
2737OV
Снято с производства / Снято с производства 353A N95
84A-0160 Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 14 KB] Внешний значок
Внешний значок Aearo Corporation [* A]
800-225-8623
354A N95
Снято с производства / Снято с производства
84A-0161 Есть 354A N95 значок pdf [PDF — 14 КБ] внешний значок
Aegle PPE 1 LLC внешний значок
713-364-2363
C100 84A-9314 C100 pdf icon [PDF — 139 KB] внешний значок
Aegle PPE 1 LLC внешний значок
713-364-2363
F100 84A-9353 F100 значок pdf [PDF — 140 КБ] внешний значок
Aegle PPE 1 LLC внешний значок
713-364-2363
F110 PLUS 84A-9368 Значок в формате PDF F110 PLUS [PDF — 169 KB] Внешний значок
AERO PRO CO., ООО внешний значок
886-4-875-6141
AP0018 N95 (FDA) 84A-4049 AP0018 N95 значок pdf [PDF — 63 КБ] внешний значок
AERO PRO CO., LTD внешний значок
886-4-875-6141
AP0028 (FDA) 84A-4175 AP0028 pdf icon [PDF — 65 KB] внешний значок
AERO PRO CO., LTD внешний значок
886-4-875-6141
AP0018V 84A-4326 Есть AP0018V значок pdf [PDF — 63 КБ] внешний значок
AERO PRO CO., ООО внешний значок
886-4-875-6141
AP0708 84A-4990 AP0708 значок pdf [PDF — 35 КБ] внешний значок
AERO PRO CO., LTD внешний значок
886-4-875-6141
AP0708V 84A-4991 Есть AP0708V значок pdf [PDF — 23 КБ] внешний значок
AERO PRO CO., LTD внешний значок
886-4-875-6141
AP0708B 84A-5495 AP0708B Значок pdf [PDF — 35 KB] Внешний значок
AERO PRO CO., ООО внешний значок
886-4-875-6141
AP0810 84A-5496 AP0810 значок pdf [PDF — 35 КБ] внешний значок
AERO PRO CO., LTD внешний значок
886-4-875-6141
AP0810V 84A-5497 Есть AP0810V значок pdf [PDF — 35 КБ] внешний значок
AERO PRO CO., LTD внешний значок
886-4-875-6141
AP1016 84A-8135 AP1016 значок pdf [PDF — 137 КБ] внешний значок
AERO PRO CO., ООО внешний значок
886-4-875-6141
AP1016V 84A-8136 Есть AP1016V значок pdf [PDF — 138 КБ] внешний значок
Aidway Personal Care Product, Inc., внешний значок
866-624-3929
LUVMED 51-9501 84A-9255 LUVMED 51-9501 значок pdf [PDF — 453 KB] внешний значок
Aidway Personal Care Product, Inc. внешний значок
866-624-3929
LUVMED 51-9502W
LUVMED 51-9502B
LUVMED 51-9502G
84A-9351 Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 79 KB] Внешний значок
AI-Gard Internationale Внешний значок [* E]
800-379-9929
8895 84A-5464 8895 значок pdf [PDF — 615 КБ] внешний значок
Air Filtration Solutions Ltd.внешний значок
0044 (0) 1772 7
F04.1 84A-9267 F04.1 значок pdf [PDF — 175 КБ] внешний значок
AIrGas Inc., Radnore Внешний значок [* B]
603-929-6000
64059510A 84A-6248 64059510A Значок в формате pdf [PDF — 316 КБ] внешний значок
AIrGas Inc., Radnore Внешний значок [* B]
603-929-6000
64059530A 84A-6249 Есть 64059530A Значок в формате pdf [PDF — 320 КБ] внешний значок
AIrGas Inc., Значок Radnore внешний [* B]
603-929-6000
64059520A 84A-6250 Есть 64059520A Значок pdf [PDF — 320 КБ] внешний значок
ALG Heal внешний значок
419-990-6275
PT-N95C-02 84A-9259 PT-N95C-02 значок pdf [PDF — 120 КБ] внешний значок
ALG Heal внешний значок
419-990-6275
PT-N95CV-03 84A-9262 Есть PT-N95CV-03 значок pdf [PDF — 120 КБ] внешний значок
ALG Heal внешний значок
419-990-6275
PT-N95CS-02 84A-9270 PT-N95CS-02 значок pdf [PDF — 120 КБ] внешний значок
ALG Heal внешний значок
419-990-6275
PT-N95C-05 84A-9271 PT-N95C-05 значок pdf [PDF — 120 КБ] внешний значок
ALG Heal внешний значок
419-990-6275
PT-N95CVS-03 84A-9273 Есть PT-N95CVS-03 значок pdf [PDF — 98 КБ] внешний значок
ALG Heal внешний значок
419-990-6275
PT-N95F-04 84A-9274 PT-N95F-04 значок pdf [PDF — 98 КБ] внешний значок
ALG Heal внешний значок
419-990-6275
PT-N95F-01 84A-9275 PT-N95F-01 значок pdf [PDF — 106 КБ] внешний значок
ALG Heal внешний значок
419-990-6275
PT-N95CS-06 84A-9280 PT-N95CS-06 значок pdf [PDF — 98 КБ] внешний значок
ALG Heal внешний значок
419-990-6275
PT-N95C-06 84A-9281 PT-N95C-06 значок pdf [PDF — 98 КБ] внешний значок
ALG Heal внешний значок
419-990-6275
PT-N95F-07 84A-9282 PT-N95F-07 значок pdf [PDF — 95 КБ] внешний значок
ALG Heal внешний значок
419-990-6275
PT-N95F-01S 84A-9288 PT-N95F-01S значок pdf [PDF — 114 КБ] внешний значок
ALG Heal внешний значок
419-990-6275
PT-N95C-02S 84A-9290 PT-N95C-02S значок pdf [PDF — 114 КБ] внешний значок
ALG Heal внешний значок
419-990-6275
PT-N95CS-02S 84A-9292 PT-N95CS-02S значок pdf [PDF — 114 KB] внешний значок
AllergyZone LLC внешний значок [* E]
800-379-9929
AZN95-FM 84A-4541 AZN95-FM значок pdf [PDF — 263 KB] внешний значок
AllergyZone LLC внешний значок [* E]
800-379-9929
AZN95-VFM 84A-4542 Есть AZN95-VFM pdf значок [PDF — 263 KB] внешний значок
Внешний значок Allegiance (American Threshold) [* A]
800-225-8623
79595 84A-0160 79595 значок pdf [PDF — 122 КБ] внешний значок
Allfasteners USA LLC внешний значок [* M]
866-2-2690-2271
13DM10 84A-7719 13DM10 значок pdf [PDF — 51 КБ] внешний значок
Allfasteners USA LLC внешний значок [* M]
866-2-2690-2271
13DM11 84A-7720 Есть 13DM11 значок pdf [PDF — 51 КБ] внешний значок
AllPro Products Corporation внешний значок [* M]
866-2-2690-2271
8610A 84A-3888 8610A Значок pdf [PDF — 134 КБ] внешний значок
AllPro Products Corporation внешний значок [* M]
866-2-2690-2271
8611A 84A-3889 Есть 8611A Значок pdf [PDF — 105 КБ] внешний значок
AL Mazroui Flowtronix, Ltd.внешний значок (AFT) [* I]
886-2-2683-5856
2760 84A-3713 2760 pdf значок [PDF — 214 KB] внешний значок
AlphaProMed, LLC внешний значок [* AD]
86-512-66100068
184047
184047-М
84A-5530 184047 значок pdf [PDF — 257 KB] внешний значок
184047-M значок pdf [PDF — 257 KB] внешний значок
AlphaProMed, LLC внешний значок [* AD]
86-512-66100068
184016 84A-7447 184016 значок pdf [PDF — 260 КБ] внешний значок
Alpha Pro Teche Внешний значок
800-749-1363
MAS 695 (FDA) 84A-0457 MAS 695 значок pdf [PDF — 111 KB] внешний значок
Alpha Solway, Ltd.внешний значок [* I]
886-2-2683-5856
AF-N95 84A-4313 Значок в формате pdf AF-N95 [PDF — 266 КБ] внешний значок
Alpha Solway, Ltd. внешний значок [* I]
886-2-2683-5856
AC-N95 84A-7631 Значок в формате PDF AC-N95 [PDF — 291 КБ] внешний значок
Alpha Solway, Ltd. внешний значок [* N]
886-37-741471
3030CV 84A-8134 Есть 3030CV pdf icon [PDF — 186 KB] внешний значок
Alpha Solway, Ltd.внешний значок [* N]
886-37-741471
С-3В 84A-8423 Есть S-3V pdf icon [PDF — 308 KB] внешний значок
Alpha Solway, Ltd. внешний значок [* N]
886-37-741471
АМФ-3CV 84A-8450 Есть Значок в формате PDF AMF-3CV [PDF — 83 KB] Внешний значок
AMC Ecuador CIA, Ltda Внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
1210 84A-3888 1210 значок pdf [PDF — 101 КБ] внешний значок
AMC Ecuador CIA, Ltda Внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
1511 84A-3889 Есть 1511 значок pdf [PDF — 102 КБ] внешний значок
AMC Ecuador CIA, Ltda Внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
1210B 84A-4009 Есть 1210B значок pdf [PDF — 233 КБ] внешний значок
AMC Ecuador CIA, Ltda Внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
1315 84A-5204 1315 значок pdf [PDF — 137 КБ] внешний значок
AMD-Ritmend, Inc.внешний значок [* K]
86-21-5777-5401
A2320
Неактивно 8/2009
84A-4282 Недоступно — продукт неактивен с 8/2009
American General Tool Groupe Внешний значок [* AD]
86-512-66100068
40351 84A-5530 40351 значок pdf [PDF — 112 КБ] внешний значок
American General Tool Groupe Внешний значок [* AD]
86-512-66100068
40352 84A-6766 Есть 40352 значок pdf [PDF — 112 КБ] внешний значок
AMG Medical, Inc.внешний значок [* I]
886-2-2683-0356
018-232 84A-3718 018-232 значок pdf [PDF — 221 KB] внешний значок
Внешний значок AMG Medical, Inc. [* I]
886-2-2683-0356
018-233 84A-4313 018-233 значок pdf [PDF — 52 КБ] внешний значок
Amoureli Private Limiteвнешний значок [* D]
81-547-45-4125
SANIAID N95 MK95010300
SANIAID N95 MK95110300
84A-3348 Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 182 KB] Внешний значок
Внешний значок Ammex Corporation [* E]
800-379-9929
N95CM
N95CM-X
84A-3323 Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 842 KB] Внешний значок
Внешний значок Ammex Corporation [* K]
86-21-5777-5401
Ammex N95DB 84A-4282 Значок Ammex N95DB в формате pdf [PDF — 71 KB] Внешний значок
Внешний значок Ammex Corporation [* E]
800-379-9929
N95F (FDA) 84A-4541 N95F значок pdf [PDF — 5.6 МБ] внешний значок
Внешний значок Ammex Corporation [* E]
800-379-9929
N95FV 84A-4542 Есть Значок в формате PDF N95FV [PDF — 5,6 МБ] Внешний значок
Внешний значок AmSafe Inc. 506478-1 84A-Ph27 506478-1 значок pdf [PDF — 187 КБ] внешний значок
AMS Medical Internationale Внешний значок [* K]
86-21-5777-5401
ГИКО 1200 Н95 84A-4006 GIKO 1200 N95 pdf icon [PDF — 78 KB] внешний значок
Amston Tool Company, Amstone Внешний значок [* E]
800-379-9929
1806-N95FM 84A-4541 1806-N95FM значок pdf [PDF — 92 КБ] внешний значок
Amston Tool Company, Amstone Внешний значок [* E]
800-379-9929
1801-N95 84A-5411 1801-N95 значок pdf [PDF — 1 МБ] внешний значок
Amston Tool Company, Amstone Внешний значок [* E]
800-379-9929
1803-N95C 84A-5525 Есть 1803-N95C Значок pdf [PDF — 1 МБ] внешний значок
Amston Tool Company, Amstone Внешний значок [* E]
800-379-9929
1805-N95VC 84A-6954 Есть 1805-N95VC значок pdf [PDF — 175 КБ] внешний значок
Amston Tool Company, Amstone Внешний значок [* E]
800-379-9929
1810-WN95VC 84A-6955 Есть 1810-WN95VC значок pdf [PDF — 175 КБ] внешний значок
Amston Tool Company, Amstone Внешний значок [* E]
800-379-9929
1808-N95 84A-7867 1808-N95 значок pdf [PDF — 1.7 МБ] внешний значок
Amston Tool Company, Amstone Внешний значок [* E]
800-379-9929
1809-N95V 84A-7869 Есть 1809-N95V значок pdf [PDF — 175 КБ] внешний значок
Andanda Industry Technology Co., Ltd. внешний значок [* E]
800-379-9929
AIWIN 10091 84A-5411 AIWIN 10091 значок pdf [PDF — 109 КБ] внешний значок
Andanda Industry Technology Co., ООО внешний значок [* E]
800-379-9929
AIWIN 10089 84A-7882 Есть AIWIN 10089 значок pdf [PDF — 109 КБ] внешний значок
Andanda Industry Technology Co., Ltd. внешний значок [* E]
800-379-9929
AIWIN 10090 84A-7883 Есть AIWIN 10090 pdf значок [PDF — 105 KB] внешний значок
Ansell Healthcare Europe N. Внешний значок [* D]
81-547-45-4125
SANDEL FFP2 95004 (MD)
SANDEL FFP2 95004S (SM)
84A-7826 Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 183 KB] Внешний значок
AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
Мягкое уплотнение

84A-6757 Soft Seal

(S) значок pdf [PDF — 520 KB] внешний значок


Soft Seal

(M) значок pdf [PDF — 521 KB] внешний значок

AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
Мягкое уплотнение

84A-7788 Soft Seal

значок pdf [PDF — 481 KB] внешний значок

AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
20170001-XL
20170001-L
20170001-M
20170001-S
84A-8060 Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 563 KB] Внешний значок
AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
20160001V-XL
20160001V-L
20160001V-M
20160001V-S
84A-8075 Есть Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 592 KB] Внешний значок
AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
20170001V-XL
20170001V-L
20170001V-M
20170001V-S
84A-8077 Есть Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 572 KB] Внешний значок
AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
20160001-XL
20160001-L
20160001-M
84A-8091 Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 532 КБ] Внешний значок
AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
20180022V-XL, L, M 84A-8128 Есть Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 558 KB] Внешний значок
AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
20180016V-XL, L, M, S 84A-8130 Есть Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 572 KB] Внешний значок
AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
20180016-XL, L, M, S 84A-8131 Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 713 KB] Внешний значок
AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
Складной L-V 84A-8137 Значок в формате pdf L-V Fold [PDF — 568 KB] Внешний значок
AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
20180021V-L 84A-8141 Есть 20180021V-L pdf значок [PDF — 859 KB] внешний значок
AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
201V-XL
201V-L
201V-M
84A-8148 Есть 201V-XL значок pdf [PDF — 569 КБ] внешний значок
201V-L значок pdf [PDF — 571 КБ] внешний значок
2019000V-M значок pdf [PDF — 572 КБ] внешний значок
AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
20180022-XL
20180022-L
20180022-M
84A-8449 20180022-XL значок pdf [PDF — 534 КБ] внешний значок
20180022-L значок pdf [PDF — 529 КБ] внешний значок
20180022-M значок pdf [PDF — 535 КБ] внешний значок
AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
20180017V-L 84A-8454 Есть 20180017V-L pdf значок [PDF — 518 KB] внешний значок
AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
201

V-S
201

V-M
201

V-L
201

V-XL

84A-9226 Есть Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 569 KB] Внешний значок
AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
V-образный сгиб N95 201

-S
V-образный сгиб N95 201

-M
V-образный сгиб N95 201

-L
V-образный сгиб N95 201

-XL

84A-9232 Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 565 KB] Внешний значок
AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
20180021-L 84A-9236 20180021-L значок pdf [PDF — 1.1 МБ] внешний значок
AOK Tooling Limite внешний значок
86-755-84111912
201

-S
201

-M
84A-9286 201

-S значок pdf [PDF — 2,5 МБ] внешний значок
201

-M значок pdf [PDF — 2,5 МБ] внешний значок
Аптекарский продуктвнешний значок [* E]
800-379-9929
F405-603 84A-3323 F405-603 значок pdf [PDF — 842 KB] внешний значок
Аптекарский продуктвнешний значок [* E]
800-379-9929
F405-604 84A-5411 F405-604 значок pdf [PDF — 587 KB] внешний значок
Арабская компания по производству медицинских изделий (EHAYAH) внешний значок [* I]
886-2-2683-0356
Ш3950 84A-3718 Sh3950 pdf значок [PDF — 58 KB] внешний значок
Арабская компания по производству медицинских изделий (EHAYAH) внешний значок [* I]
886-2-2683-0356
Ш3953 84A-5476 Sh3953 pdf значок [PDF — 79 KB] внешний значок
ARAGOON PTY, Ltd.внешний значок [* E]
800-379-9929
ARAGOON N95 84A-5411 ARAGOON N95 pdf icon [PDF — 7,9 MB] внешний значок
ARAGOON PTY, Ltd. внешний значок [* E]
800-379-9929
9600V
AN95V
84A-7869 Есть Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 251 KB] Внешний значок
ARAGOON PTY, Ltd. внешний значок [* E]
800-379-9929
9600
AN95
84A-7871 Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 61 KB] Внешний значок
Arbill Industries, Inc.внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
A501780 84A-3888 A501780 значок pdf [PDF — 16 КБ] внешний значок
Arbill Industries, Inc. внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
A501760 84A-3889 Есть A501760 значок pdf [PDF — 16 КБ] внешний значок
Arbill Industries, Inc. внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
A501860 84A-7720 Есть A501860 значок pdf [PDF — 105 КБ] внешний значок
ARI Holdings, Corp.внешний значок [* E]
800-379-9929
1669-5227 84A-5408 1669-5227 значок pdf [PDF — 538 КБ] внешний значок
ARI Holdings, Corp. внешний значок [* E]
800-379-9929
1665-5223 84A-5409 Есть 1665-5223 значок pdf [PDF — 538 КБ] внешний значок
Внешний значок Arkon Safety Equipment, Inc. [* A]
888-225-8623
1740
2747
84A-0161 Есть Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 261 KB] Внешний значок
Внешний значок Armateck [* E]
800-379-9929
АРМН95 84A-5411 ARMN95 значок pdf [PDF — 4.5 МБ] внешний значок
Внешний значок Armateck [* E]
800-379-9929
АРМН95В 84A-5460 Есть Значок в формате pdf ARMN95V [PDF — 1,6 МБ] внешний значок
ARMOR S.C. внешний значок [* AE]
+86512 65586078/65586018
FT-N010 / 1010 84A-7701 FT-N010 / 1010 значок pdf [PDF — 135 КБ] внешний значок
ARMOR S.C. внешний значок [* AE]
+86512 65586078/65586018
FT-N040 / 1040 84A-7861 FT-N040 / 1040 значок pdf [PDF — 361 КБ] внешний значок
БРОНЯ S.C. внешний значок [* AE]
+86512 65586078/65586018
FT-N041 / 1041 84A-7862 Есть FT-N041 / 1041 значок pdf [PDF — 371 KB] внешний значок
ARMOR S.C. внешний значок [* AE]
+86512 65586078/65586018
FT-N058 / 1058 84A-7863 FT-N058 / 1058 значок pdf [PDF — 370 KB] внешний значок
ARMOR S.C. внешний значок [* AE]
+86512 65586078/65586018
FT-N059 / 1059 84A-7866 Есть FT-N059 / 1059 значок pdf [PDF — 370 KB] внешний значок
ARSEG S.Внешний значок A.S. [* I]
886-2-2683-0356
2738
1735
84A-3713 Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 214 КБ] Внешний значок
Внешний значок ARSEG S.A.S. [* I]
886-2-2683-0356
1835
1837
84A-4007 Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 264 KB] Внешний значок
Внешний значок ARSEG S.A.S. [* I]
886-2-2683-0356
1836 84A-4008 Есть 1836 pdf значок [PDF — 247 KB] внешний значок
ARSEG S.Внешний значок A.S. [* I]
886-2-2683-0356
1830 84A-4313 1830 значок pdf [PDF — 52 КБ] внешний значок
Внешний значок ARSEG S.A.S. [* I]
886-2-2683-0356
1816 84A-4540 Есть 1816 значок pdf [PDF — 118 КБ] внешний значок
As One Corporation внешний значок [* E]
800-379-9929
AS910-N95FMX 84A-4541 Значок в формате PDF AS910-N95FMX [PDF — 85 КБ] Внешний значок
Aspreseg S.Значок A.S. на внешней стороне [* E]
800-379-9929
ASP 2037 84A-5525 ASP 2037 pdf значок [PDF — 857 KB] внешний значок
Astara Group SAC Внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
3151
GA-3151AP
84A-5205 Есть Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 186 КБ] Внешний значок
Astara Group SAC Внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
3153
GA-3153AP
84A-5206 Есть Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 186 КБ] Внешний значок
Astara Group SAC Внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
44151
GA-44151AP
84A-7720 Есть Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 105 КБ] Внешний значок
Astara Group SAC Внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
44153
GA-44153AP
84A-7721 Есть Значок в формате pdf для всех моделей [PDF — 105 КБ] Внешний значок
Aswan International Corporation внешний значок
886-2-8369-2525
M714 84A-5628 Есть M714 значок pdf [PDF — 320 КБ] внешний значок
Aswan International Corporation внешний значок
886-2-8369-2525
M713 84A-5638 M713 значок pdf [PDF — 320 КБ] внешний значок
Aswan International Corporation внешний значок
886-2-8369-2525
M34R 84A-6248 Значок M34R pdf [PDF — 320 КБ] внешний значок
Aswan International Corporation внешний значок
886-2-8369-2525
M36RV 84A-6249 Есть Значок M36RV pdf [PDF — 320 КБ] внешний значок
Aswan International Corporation внешний значок
886-2-8369-2525
M34RV 84A-6250 Есть Значок M34RV pdf [PDF — 320 КБ] внешний значок
Aswan International Corporation внешний значок
886-2-8369-2525
M23V 84A-6804 Есть Значок M23V pdf [PDF — 320 КБ] внешний значок
Aswan International Corporation внешний значок
886-2-8369-2525
M23 84A-6849 Значок M23 pdf [PDF — 320 КБ] внешний значок
Компания ATEM, Ltd.внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
4011 84A-3888 4011 значок pdf [PDF — 134 КБ] внешний значок
ATEM Company, Ltd. внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
4115 84A-3889 Есть 4115 значок pdf [PDF — 105 КБ] внешний значок
ATEM Company, Ltd. внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
4033 84A-4047 4033 значок pdf [PDF — 62 КБ] внешний значок
Компания ATEM, Ltd.внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
4034 84A-4048 4034 значок pdf [PDF — 56 КБ] внешний значок
ATEM Company, Ltd. внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
4088SM
4088ML
84A-5178 4088 значок pdf [PDF — 88 КБ] внешний значок
ATEM Company, Ltd. внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
3090 84A-5204 3090 pdf значок [PDF — 166 KB] внешний значок
Компания ATEM, Ltd.внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
3080 84A-5205 Есть 3080 pdf значок [PDF — 166 KB] внешний значок
ATEM Company, Ltd. внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
3180 84A-5206 Есть 3180 pdf значок [PDF — 166 KB] внешний значок
ATEM Company, Ltd. внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
4020 84A-7719 4020 значок pdf [PDF — 51 КБ] внешний значок
Компания ATEM, Ltd.внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
4030 84A-7720 Есть 4030 значок pdf [PDF — 51 КБ] внешний значок
ATEM Company, Ltd. внешний значок [* M]
886-2-2690-2271
4140 84A-7721 Есть 4140 значок pdf [PDF — 51 КБ] внешний значок
Austin Pang Gloves & Garments Factory, Ltd. внешний значок [* E]
800-379-9929
88210 84A-3323 88210 значок pdf [PDF — 842 КБ] внешний значок
Austin Pang Gloves & Garments Factory, Ltd.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *