Explorez tous les épisodes du podcast Хроники электроники

Поговорили про безопасность, новые фичи, про школу вождения на самокатах и многое другое.

Таймкоды:

00:00 – Любимый джингл

00:53 – Бешеная популярность самокатов в мегаполисах

06:21 – Регионы воспринимают самокат все еще как что-то инопланетное?

07:30 – Масштабирование Whoosh. Какие «болезни» роста пришлось пережить?

08:39 – Про опыт электронщика. Как разрастался вверх и вширь R&D центр?

13:21 – Какая команда обслуживает более 82 тыс устройств?

16:43 – А что будет, если сломается контроллер во время движения на максимальной скорости?

18:58 – Про сервисную поддержку и что делать, если произошло что-то непредвиденное?

22:04 – О новых фичах Whoosh в этом сезоне

23:40 – Увеличение срока жизни самоката

24:53 – Забавные самокатные истории

28:14 – Люси и Дарт

29:44 – Про Computer vision. Какие задачи уже решаются сегодня и что хочется внедрить в будущем?

33:15 – Задумываются ли Whoosh о других средствах микромобильности?

35:18 – Ждать ли нам очередную самокатную техно-революция в России?

Тайм-коды:

01:00 – Что изменилось в стратегии развития компании после событий прошлого года?

03:14 – О команде и релокации.

04:35 – Выручка. Как она изменилась в 2022 году?

06:35 – О производственных мощностях и технологиях.

09:40 – Про гос поддержку.

10:53 – Как организована автоматизация производства?

14:12 – Нужен ли маркетинг сегодня?

16:32 – О конкуренции на рынке и как она будет меняться в 2023 году?

17:30 – Как поддерживают благоприятную атмосферу в коллективе сегодня?

Сегодня мы беседуем с Владимиром Ерониным, директором Центра компетенций по Искусственному интеллекту и анализу данных Crayon Russia. Обсуждаем наши компетенции в искусственном интеллекте, спасет ли он крупный бизнес, и отстаем ли в этом плане от запада или нет.

Тайм-коды:

05:10 Выясняем, как в Crayon построены процессы разработки решений.

7:45 О «зрелости» заказчиков.

10:28 К нашей любимой теме компьютерного зрения: самые частые запросы, которые приходят на разработку.

13:16 Про решения на основе Edge computing.

15:30 Обучение нейросетей: можно ли как-то ускорить этот процесс?

18:28 Рубрика «факапы».

22:01 О самых интересных по отношению сложность/коммерческий выигрыш заказчика проекты.

24:15 С чем компьютерное зрение сегодня еще не способно справиться?

27:37 Взгляд на искусственный интеллект в России и в Европе. Сегодняшнее состояние AI как научной области.

Котики, коровки, спящие поросята и др., ― куда же без смешных и необычных кейсов.

По традиции тайм-коды:

00:00 Наш роскошный джингл.

00:04 Представляем экспертного гостя.

00:50 Разбираемся с базой. Что такое разметка данных и какие основные задачи она решает?

02:10 Что сложнее: сбор или разметка данных?

02:54 Методы и инструменты.

04:16 О сложностях, с которыми приходится сталкиваться в процессе обучения нейронки.

06:30 Затрагиваем щепетильный вопрос. Сколько это стоит?

08:22 Про объем рынка и «золотую лихорадку».

11:19 Про автоматическую разметку данных.

12:18 Кейсы по определению тональности голоса человека.

13:10 О мировых супергигантах по разметке данных.

13:45 О конкуренции в России.

14:27 Самые нелепые и смешные кейсы.

16:04 Дорогие и любимые факапы. Автомат Калашникова, плачущие дети и другие любопытные истории.

18:01 Тренды и прогнозы по развитию отрасли в России.

Две точки зрения. Два пути. Без политических обсуждений. Только о бизнесе и людях.

Сегодня мы вместе с Романом Пахолковым (Promwad) поговорили с Николаем Коняевым - руководителем компании Atlas  из Иннополиса. Ребята занимаются предиктивной диагностикой оборудования на базе машинного обучения. Они из тех, кто остался в России.

Тайм-коды:

00:00 Предисловие: об идее подобных бесед и эпичной встрече Романа и Николая на берегу Волги.

2:40 Назад в февраль 2022. Появились ли тогда идеи о релокации из России?

4:45 Mitsubishi, Siemens, Schneider Electric – как с ними может конкурировать стартап из России?

5:47 Тепловизор – это прошлый век?

6:36 Реальные кейсы предиктивной диагностики.

8:02 Выясняем, правда ли, что 82 % отказов оборудования можно предотвратить с помощью предсказательного метода?

10:35 Выпытываем про выручку, обороты и экономическую выгоду для клиента.

13:42 Для какого оборудования сегодня уже применяют предиктив в России?

14:22 Разбираем на конкретном примере, как происходит диагностики и в какой момент подключается машинное обучение?

15:58 В чем уникальность Атлас?

18:24 О команде.

20:28 Амбициозные задачки ребят из Атласа.

26:03 Про государственную поддержку.

27:46 Роман примеряет «шляпу инвестора».

31:09 О железках.

Беседа-интервью с Антоном Мальцевым (автор telegram канала CVML, Head of ML в Cherry Labs) про набирающую обороты технологию EDGE ML. Как она применяется в бизнесе и как будет развиваться в будущем?

Тайм-коды:

01:43 ML инженер и data scientist: в чем разница?

05:55 Технология EDGE ML: что это и зачем это нужно?

11:42 EDGE ML vs Server. Можно ли отказаться полностью от серверных вычислений в ближайшем будущем?

16:11 EDGE и личные данные. Решит ли EDGE вопросы безопасности личных данных?

21:00 Работа с вендором AI чипов. Какие сложности и "подводные камушки"

28:11 Загадочная аббревиатура Tiny ML: чем отличается от EDGE AI и куда развивается?

38:53 Самые необычные кейсы из жизни EDGE ML-разработчика

Выпуск посвящен значимым событиям из мира зарубежной электроники за прошедшую неделю. Есть ли шанс у Intel приблизиться к таким лидерам контрактного производства, как TSMC или SMIC? Что сейчас происходит с крупнейшим в мире  разработчиком чипсетов для материнских плат VIA Technologies? Об этом и многом другом мы поговорили сегодня с генеральным директором Promwad Романом Пахолковым.

Сегодня в студии приглашенный гость Иван Покровский. Он лучше всех понимает, как устроена госполитика в электронике, как работают рынки компонентов и производства электроники в России и кто реально рулит нашей отраслью.