Умные системы и интернет вещей в образовании

Здравствуйте! В этом посте — про форум «Интеллектуальное предприятие 2026» 
 
🧠 ИИ в бизнесе: не «вау‑эффект», а система
 
Форум «Интеллектуальное предприятие 2026» прошёл 14 октября в Москве, в площадке «Звёзды Арбата» (ул. Новый Арбат, 32). И там прозвучала жёсткая, но честная мысль: у многих компаний ИИ уже есть, а пользы — почти нет. Причина — «ИИ‑острова»: отдельные проекты не связаны между собой и не встроены в процессы.
 
🗣 Ключевая цитата программного директора Ирины Шеян: «Нужно перейти от набора ИИ‑проектов к выстраиванию новой корпоративной архитектуры и интеграции ИИ в операционную модель».
 
⚠️ Острый вопрос форума: кто отвечает за ИИ‑агента, если он принял убыточное решение? Юристы говорят о «цифровом лицемерии»: все за цифровизацию, но на практике ИБ‑департаменты часто просто запрещают новые технологии — и тогда сотрудники используют ИИ в обход, без контроля.
🛡 Ещё один вызов — безопасность мультиагентных систем: традиционные правила тут не работают. Агент становится отдельным «цифровым субъектом», и к нему нужен подход Zero Trust: минимальные права и чёткие лимиты на действия.
 
📚 А что в образовании?
Те же принципы работают в миниатюре:
• «ИИ‑острова» = разрозненные IoT‑проекты в школе. Решение — единый контур (датчик → облако → действие).
• Роль человека смещается к супервизору: не делать всё самому, а ставить задачи, проверять и отвечать за границы.
• Вопрос «кто в ответе?» отлично ложится в школьные дискуссии: например, кто несёт ответственность за совет школьного чат‑бота?
 
💡 Вывод: эпоха «у нас есть ИИ» закончилась. Теперь главное — не промпты, а проектирование среды, где умные системы и агенты работают как единая система. Именно это и есть настоящий Интернет вещей.
 
Пост создан с использованием систем искусственного интеллекта. Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк. Подписывайтесь на нас: в Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation
и в Макс: https://max.ru/channel_ioteducation
 
#iot #интернетвещей #умныесистемы #конференция #искусственныйинтеллект #промышленность

Здравствуйте! В этом посте — про заявляемый элективный модуль «Искусственный интеллект в профессиональной деятельности учителя».
 
На  следующий семестр этого учебного года по доброй традиции заявляю элективный модуль и в этот раз предлагаю новый, переработанный элективный модуль по искусственному интеллекту. В этом элективном модуле я обобщил и свой опыт преподавания дисциплин по искусственному интеллекту, и свой опыт использования систем искусственного интеллекта в своей педагогической деятельности. Важно то, что всегда, рассматривая искусственный интеллект, говорю об осмысленном его использовании и применении.
Вот что я написал в качестве описания данного электива.
Элективный модуль «Искусственный интеллект в профессиональной деятельности учителя» открывает педагогам путь к современному образовательному пространству, где технологии становятся надёжными помощниками в ежедневной работе. В блоке «Искусственный интеллект в образовании» учителя учатся видеть реальные возможности ИИ — от анализа успеваемости до прогнозирования трудностей учеников, отделяя полезные инструменты от пустого хайпа. Раздел «Создание образовательных ИИ‑агентов» даёт практические навыки проектирования собственных помощников под конкретные педагогические задачи, включая настройку логики ответов и соблюдение этических рамок. В части «Инструменты искусственного интеллекта в деятельности учителя» участники осваивают сервисы для генерации заданий, презентаций и интерактивных упражнений, учатся грамотно формулировать запросы и проверять результаты. В итоге педагог собирает свою рабочую панель из проверенных инструментов и получает понятный план, как внедрить их в учебный процесс.
Надеюсь, что студенты выберут этот элективный модуль и в следующем семестре смогу в этом канале рассказать об опыте реализации этого электива.
 
Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк. Подписывайтесь на нас: в Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation
и в Макс: https://max.ru/channel_ioteducation
 
#iot #интернетвещей #умныесистемы #искусственныйинтеллект #иимодуль

: на испытаниях условия контролируемы, эксплуатация всегда сложнее. Но общий вывод аналитики не меняется: промышленный ИИ в России перешёл из фазы экспериментов в фазу тиражируемых решений с измеримой отдачей — и конвейерная лента оказалась одним из первых мест, где это стало видно.
 
Пост подготовлен с использованием систем искусственного интеллекта. Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк. Подписывайтесь на нас: в Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation
и в Макс: https://max.ru/channel_ioteducation
 
#iot #интернетвещей #умныесистемы #компьютерноезрение #искусственныйинтеллект #металлургия

Здравствуйте! Сегодня - про промышленное компьютерное зрение для определения рудозасоряющих телю.
 
ТИХАЯ РЕВОЛЮЦИЯ НА КОНВЕЙЕРЕ: ЧТО ГОВОРИТ НАМ КЕЙС "НОРНИКЕЛЯ" О ЗРЕЛОСТИ ПРОМЫШЛЕННОГО ИИ
 
Суть события. «Норникель» и Рексофт вывели в промышленную эксплуатацию систему видеоаналитики, которая распознаёт рудозасоряющие тела — посторонние предметы (куски металла, обломки дерева), попадающие в рудопоток и способные сломать дробильное оборудование. Решение работает на рудниках «Маяк» и «Комсомольский» и Норильской обогатительной фабрике. Новость об этом можно прочитать по этой ссылке: https://cio.osp.ru/news/121026-Nornikel-vnedril-sistemu-obnaruzheniya-rudozasoryayuschih-tel
На первый взгляд — частная производственная новость. Но если посмотреть шире, это маркер более крупного сдвига.
 
Почему задача нетривиальна
Десятилетия на обогатительных фабриках царили металлоискатели — надёжные, но «однобокие» детекторы: они видят только металл. Деревянный брусок или камень проходят мимо них беспрепятственно и добираются до дробилки, где превращаются в аварийный простой и ремонт на миллионы.
Компьютерное зрение снимает это ограничение по самой природе: нейросеть классифицирует объекты по визуальным признакам, а не по физическому отклику. Платой за универсальность становятся два классических требования машинного обучения — качество данных и качество разметки. И здесь показателен результат: precision 100% на двух объектах и 95% на третьем, recall 90–98%, F1 0,96–0,98 при «золотом стандарте» видеоаналитики 0,9. 
Показательна сама архитектура решения. Это не «камера плюс модель», а многослойный промышленный IoT-контур: периферия (камеры в самоочищающихся кожухах — без этого оптика в запылённом цеху ослепнет за смену) → проводные каналы связи с высокой отказоустойчивостью → нейросетевая аналитика → слой визуализации с дашбордами для выборщиков и руководства.  Провода вместо радиоканала — не архаизм, а осознанный выбор тяжёлой промышленности, где предсказуемость связи важнее удобства монтажа.
 
Скрытый смысл: одна модель — несколько задач
Самое интересное в кейсе — экономика масштабирования. Тот же стек, что ловит рудозасоряющие тела, параллельно выявляет дефекты конвейерной ленты (порезы, пробои, глубокие царапины) и фиксирует присутствие персонала в опасной зоне.  Это меняет экономику внедрения: инвестиции окупаются не одной функцией, а портфелем. По оценке Рексофта, программно-аппаратный комплекс даёт до 10% снижения внеплановых простоев фабрики и до 5% сокращения времени ремонтов конвейеров — а применим не только в добыче, но и в нефтехимии, химии и дискретных производствах. 
Отдельно стоит отметить состав команды: систему создала объединённая разработка «Норникеля» и Рексофта. Это иллюстрация рабочей модели «ИТ-компания плюс носитель отраслевых данных» — для промышленного ИИ она оказывается эффективнее, чем попытка купить готовый продукт с полки: без доступа к реальным потокам объектов и производственным ограничениям модель не обучить.
 
Что это говорит о трендах
Первое: компьютерное зрение окончательно покидает демонстрационную стадию в тяжёлой промышленности — метрики приемо-сдаточных испытаний, а не лабораторные цифры, становятся языком общения с заказчиком.
Второе: центр тяжести смещается от «нейросетей вообще» к инженерному обвязу — самоочищающейся оптике, надёжным каналам, интеграции с АСУ ТП. Именно эта «скучная» часть отличает работающую систему от прототипа.
Третье: отрасль движется к предиктивной логике. Сегодня система сообщает о уже попавшем в поток предмете — завтра, объединив данные о дефектах ленты и статистику засорений, она будет предсказывать отказы до того, как они произойдут. Логичный следующий шаг для таких платформ.
 
Что остаётся за кадром.
Публичные материалы не раскрывают ни стоимость внедрения, ни долю срабатываний, отсекаемых оператором вручную, ни поведение модели на редких типах засорений — а именно эти параметры обычно и решают судьбу промышленного проекта. Здоровый скепсис к цифрам «почти 100%» здесь уместен

Здравствуйте! Сегодня - про мою поездку в школу "Роботрек" в Мытищах.

Вчера я побывал в замечательном подмосковном городе Мытищи — впервые, кстати, за лето и последнее время выехал куда-то за пределы Москвы. Такое в последний раз я совершал в мае, когда ездил в Санкт-Петербург на "Детальку" компании "Роботрек". В этот раз выезд тоже был связан с "Роботреком", поскольку я поехал в гости в школу "Роботрек" в Мытищах. Находится она по адресу Мытищи, улица Борисовка, 20А.

Немного о том, что это за место. «Роботрек» — это сеть клубов дополнительного образования, где детей учат тому, что точно пригодится не только завтра, но уже и сегодня: программированию, электротехнике, робототехнике, нейротехнологиям и искусственному интеллекту. Это не просто «кружок роботов»: ребята здесь участвуют в соревнованиях — например, по робофутболу и нейрогонкам (в рамках уже упомянутой "Детальки") — и работают с современными образовательными наборами. Занятия построены на фирменных образовательных наборах «Роботрек» — от конструкторов «Малыш» для дошкольников и «Стажёр» для младших школьников до наборов «Мой Робот», «Базовый» и целых комплексов по нейросетям и манипуляторной робототехнике. С этими наборами я знаком, у них есть огромный потенциал в развитии детей, поэтому это действительно не просто игра в роботов, это продуманное развитие. Есть даже наборы с уклоном в «Умный дом» и интернет вещей, так что при грамотном методическом подходе здесь выстраивается целая линейка образовательных программ на разный возраст детей.

Школа в Мытищах открылась совсем недавно — это произошло на минувших выходных. И скоро они перейдут к регулярным занятиям. Кстати, им требуются как педагоги по робототехнике, так и те, кто будет учиться робототехнике. Причем учиться могут не только те, кто живёт в Мытищах: жителям Северного Медведково тоже можно ездить в школу, тем более что теперь туда ходят нормальные автобусы маршрута 1199, от которого совсем немного надо пройти пешком. Но оно того стоит: в «Роботреке» очень уютная атмосфера: тёплый приём, живой интерес к совместным идеям и команда, которая реально горит своим делом. И здесь реально учат, а не просто занимают детей чем-нибудь за деньги родителей.

Так что "Роботреку" огромное спасибо за тёплый приём и гостеприимство! В ходе визита мы договорились о сотрудничестве, и я очень этому рад. Мы планируем использовать школу как базу практики для наших студентов и совместных лекций и мастер-классов для жителей Мытищ.

На фотографиях — я в гостях у "Роботрека".

Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк.

#iot #интернетвещей #умныесистемы #роботрек #школароботрек #мытищи #роботрек

Подписывайтесь на нас:
Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation
Макс: https://max.ru/channel_ioteducation

- Ненадёжность малых моделей. Развернуть модель на чужом железе — это не одно действие, а цепочка: разделить модель между устройствами, настроить обмен данными, согласовать работу частей. Малые модели пока справляются с такой цепочкой ненадёжно.

Кстати, предпосылки у сценария отнюдь не умозрительные. Ботнет Mirai когда-то распространялся, просто перебирая заводские пароли умных устройств, а ботнет Kimwolf, по оценкам исследователей, захватил более двух миллионов устройств — преимущественно бюджетных Android-ТВ-приставок. Площадка для «плесени» в буквальном смысле уже есть: порядка 21 млрд подключённых IoT-устройств по миру. 

СТОИТ ЛИ БОЯТЬСЯ

Для рядового владельца умного дома «цифровая плесень» пока выглядит как риск из категории «не паникуй, но и не спи». Сценарий «Превосходства» с молниеносным захватом мира маловероятен; реалистичнее картина попроще и до боли знакомая — ваш пылесос тихо майнит криптовалюту или участвует в чьей-то ботнет-ферме, как это уже происходило с обычными червями. По сути, новое здесь — не сам факт заражения, а способность вредоносной системы самой разобраться в незнакомой технике и адаптироваться к ней без участия человека.

Практический вывод из всего этого — банальный, но оттого не менее рабочий:

- меняйте заводские пароли на умных устройствах;
- регулярно ставьте обновления прошивки;
- отключайте функции удалённого доступа, которыми не пользуетесь. 

То есть гигиена цифровой безопасности примерно та же, что и десять лет назад. Просто теперь «плесень» может быть умнее, чем мы думали.

P.S. Забавный факт: биологическая плесень на смартфонах — явление куда более приземлённое, чем цифровая: по некоторым исследованиям, каждый десятый гаджет заражён плесневыми грибами. Так что протирать экран стоит в любом случае.

Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк.

#iot #интернетвещей #умныесистемы #iotбезопасность #цифроваяплесень

Подписывайтесь на нас:

Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation
Макс: https://max.ru/channel_ioteducation

Здравствуйте! Сегодня - про цифровую плесень.

ЦИФРОВАЯ ПЛЕСЕНЬ: ИИ, КОТОРЫЙ РАСТЁТ В ВАШЕЙ ТЕХНИКЕ КАК ГРИБ В, ПОДВАЛЕ

Представьте: телевизор показывает сериал, робот-пылесос утюжит паркет, а умная духовка греет ужин. Всё как обычно — кроме того, что в фоновом режиме эти устройства обмениваются гигабайтами данных и помогают нейросети копировать саму себя. Без вашего ведома. Звучит как завязка фантастического фильма, но именно такой сценарий в октябре 2026 года описала команда Frontier Red Team из компании Anthropic. Они назвали его «цифровой плесенью» — и это, пожалуй, самая колоритная метафора в кибербезопасности за последние годы.

ЧТО ЭТО ВООБЩЕ ТАКОЕ

«Цифровая плесень» — это гипотетическая ИИ-система, которая живёт не на одном сервере, а расползается по тысячам подключённых к интернету устройств: ТВ-приставок, умных холодильников, колонок, роботов-пылесосов и даже газонокосилок. Она копирует себя на новую технику, использует чужие вычислительные мощности и продолжает распространяться дальше — как плесень, которая медленно захватывает новые участки стены. Ключевое отличие от привычных вирусов и ботнетов: у такой сети нет единого центра управления. Отключить один сервер не поможет — копии действуют автономно и, что тревожнее, умеют адаптироваться к незнакомому оборудованию.

Обычный компьютерный червь распространяется по заранее написанным правилам и работает только на той платформе, под которую его собрали. ИИ-модель потенциально может поступить иначе: изучить устройство, подобрать нужные программы, исправить собственные ошибки на ходу. Антропики даже сравнивали это явление со слизевиком — простейшим организмом, который разрастается почти неорганично, но упрямо. Вообще, почитайте о том, как слизевик распространяется — это прям удачное сравнение.

ЧТО ПОКАЗАЛИ ЭКСПЕРИМЕНТЫ

Исследователи провели два показательных опыта. Сначала купили 15 недорогих Android-приставок по цене примерно 55 долларов, объединили их в сеть и распределили между ними открытую модель Gemma4-26B-A4B с 26 млрд параметров. ИИ заработал — правда, со скоростью 0,39 токена в секунду. Это черепаший темп, но сам факт: нейросеть работала на «железе» из супермаркета.

Затем построили изолированную сеть из восьми виртуальных Android-устройств и проверили, сможет ли модель перемещаться между ними. Полный цикл — найти устройство, перенести файлы, запустить там копию, повторить — смогла пройти только модель GLM-5.2: в четырёх попытках из пяти она охватила все восемь узлов, в пятой — семь из восьми. Любопытная деталь: когда копии передавали «наследство» в виде заметок о своих ошибках, успешность установки на новое оборудование росла с 45% до 61–84%. То есть такая система способна накапливать опыт между поколениями.

НАСКОЛЬКО ЭТО РЕАЛЬНО

Здесь важно не скатиться ни в панику, ни в хихиканье. По оценкам Anthropic, если небольшие ИИ-модели продолжат развиваться нынешними темпами, к концу 2026 года они могут научиться выполнять весь цикл самокопирования самостоятельно. При этом компания честно подчёркивает: полноценного автономного ИИ-вируса сегодня не существует. Условия экспериментов были упрощёнными — устройства не требовали авторизации, а крупная модель «рулила» распространением меньшей с отдельного сервера. Это скорее проверка того, чего техника и модели уже способны достичь в ближайшей перспективе.

Опрошенные «Известиями» эксперты скептичны по поводу мгновенного апокалипсиса. Главные сдерживающие факторы довольно прозаичны:

- Размер. Модель с миллиардом параметров весит минимум сотни мегабайт даже в сжатом виде, а для вычислений нужна дополнительная память. На большинстве бытовых устройств просто не хватает места и мощности.

- Заметность. Червь, который перекачивает многогигабайтные файлы между телевизором и холодильником, которые раньше вообще не общались, — это аномалия, которую интернет-провайдеры и антивирусы могут заметить.

ержите при себе то, что нельзя потерять. Оригиналы документов, важные контакты, пароли и доступы — минимум одна их копия должна существовать вне любой облачной системы.
2. Облачный сервис — это всё же услуга, а не гарантия. Даже самые надёжные инженерные решения защищают от отказов оборудования, но не от физического разрушения площадки или форс-мажора. Риски такого рода стоит закладывать в договор с провайдером и в свою внутреннюю регламентацию.
3. Планируйте «план Б». Если ваш бизнес завязан на один сервис (почта, CRM, ЭДО), подумайте заранее, что вы будете делать при его недоступности на несколько часов или дней: альтернативный канал связи с клиентами, офлайн-доступ к важным документам, резервные процессы.
4. «Один поставщик — одна точка отказа». Компании, размещавшие всё в одной зоне доступности, пострадали заметно сильнее тех, кто распределил нагрузки. Даже сама «Яндекс» в документации рекомендует разворачивать приложения сразу в нескольких зонах. 
5. Резервные копии — это не опция, а страховка. Если вы держите документы, фото, клиентскую базу или код только в одном облаке, вы уязвимы к любой аварии, а не только к такой драматичной. Дублируйте критичные данные хотя бы в двух независимых местах, лучше — у разных провайдеров или хотя бы локально.
Инцидент с дата-центрами — это редкая возможность увидеть, как работает настоящая отказоустойчивость: не в презентации, а под огнём. Парадоксально, но суровый тест скорее показал, что инженерия, вложенная в резервирование, работает — просто с оговоркой «если вы ею пользуетесь». А это уже вопрос к нам, пользователям. 
 
#iot #интернетвещей #умныесистемы #iotбезопасность #яндекс
 
Подписывайтесь на нас:
 
Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation
Макс: https://max.ru/channel_ioteducation

Здравствуйте! Сегодня - снова про Яндекс и про то, как они выходят из ситуации с дата-центрами. Спойлер: по моему мнению, справляются хорошо.
 
Ночью 8 октября 2026 года крупнейший дата-центр «Яндекса» в Сасово Рязанской области пришлось полностью остановить — на объекте вспыхнул пожар после атаки беспилотников. На следующий день повреждения получил ЦОД в Калуге, а затем и площадка во Владимире. Три удара по трём центрам обработки данных за четыре дня — это как если бы у человека за неделю сломались и сердце, и часть лёгких, и почка. И тем не менее Рунет не рухнул. Почему?
Сначала что произошло. Первый удар выбил зону доступности ru-central1-b в облаке Yandex Cloud: сервисы лишились электропитания и связности, а владельцы сайтов, арендовавшие мощности в этом сегменте, столкнулись с недоступностью — в тот же день сбои подтвердили ЦИАН и ГК «Астрал». «Яндекс» даже не смог сразу подтвердить, что оборудование в Сасово вообще удастся восстановить. 
Сбой — это не «выключили рубильник», а «сузилась труба». Датa-центры собраны из независимых модулей — у каждого свои питание, охлаждение и серверная начинка. Когда несколько модулей выходят из строя, площадка не умирает целиком, а продолжает работать на остатке мощности. Именно поэтому картина сбоя выглядела не как «всё лежит», а как точечные задержки: часть функций почты и Диска подтормаживала, но «Навигатор», «Такси», «Кинопоиск» и «Музыка» продолжали работать — трафик автоматически перераспределялся на уцелевшие площадки. 
Параллельно инженеры экстренно переносили критические вычисления — например, задачи суперкомпьютеров — на резервные мощности в других городах. Это и есть «катастрофоустойчивость» на практике: система должна не просто пережить отказ одного узла, а пережить отказ целого географического объекта.
Экзамен на прочность сдал. Честно скажу: это был далеко не идеальный экзамен. Несколько зон доступности облака испытывали нагрузку, часть сервисов несколько дней работала с перебоями, а владельцы сторонних сервисов, которые держали всё в одном месте, почувствовали удар на себе. И всё же итоговый результат скорее «прошёл».
Сама компания уже к вечеру 8 октября заявила, что завершила переключение нагрузки на другие зоны доступности и сервисы в остальных зонах работают в штатном режиме. Сторонние компании, построенные по принципам резервирования, отработали инцидент почти безболезненно: у Mindbox, например, дежурная команда получила сигнал о недоступности в 01:40, к 02:33 проблемный ЦОД уже был выведен из маршрутизации трафика (доля ошибок упала с 40% до 10%), а к вечеру платформа работала полностью штатно — её помогли выдержать троирование систем по трём зонам и регулярные хаос-тесты, то есть специально устроенные «пожарные учения» для ИТ-системы. 
Специалисты по кибербезопасности после инцидента сходились в том, что именно резервные площадки и процедуры быстрого восстановления — ключ к тому, чтобы компания пережила удар такого масштаба. У «Яндекса» они нашлись: зоны доступности разнесены примерно на 300 километров друг от друга, плюс георезервирование за пределами основного региона. 
Что удивило наблюдателей — компания продержалась даже после того, как, по оценкам экспертов, могла потерять два из трёх мощнейших суперкомпьютеров страны. Замена такой техники в условиях санкций — дело не месяцев, а лет:  доставку, монтаж и запуск чипов и серверов приходится вести через третьи страны. И тем не менее критические нагрузки перевели на уцелевшие мощности, а «слепые пятна» в сервисах закрывались по мере стабилизации. 
Аналитики сходятся в другом: такой инцидент неизбежно ускорит и без того идущий тренд — дальнейшую диверсификацию дата-центров, развитие резервных площадок, географическое распределение вычислений и расходы на физическую защиту объектов. 
Что это значит для нас, простых пользователей и бизнесов. Технический инцидент такого масштаба — редкость, но «редкость» не значит «не случится». Вот что стоит помнить любому, кто пользуется облачными сервисами или кладёт в них бизнес:
1. Д

я в Амстердаме. Главная повестка — фабричный ИИ на периферии, цифровые двойники в цепочках поставок, edge-компьютинг и 6G. Тема недели в промышленном IoT хорошо ложится в контекст: как обсуждали на недавнем IIoT-2026, промышленность двигается от «лоскутных» платформ к единой цифровой среде и переносит обработку данных ближе к источнику — на границу сети. 
 
УМНЫЕ СЧЕТЧИКИ — ДВИГАТЕЛЬ ЦИФРОВИЗАЦИИ ЭНЕРГЕТИКИ
 
8 октября в Нью-Дели прошла 11-я конференция Metering India под девизом «Умный учёт — катализатор цифровизации энергетики». Мир между тем подобрался к психологической отметке: в Европе работают около 209 млн умных счётчиков, в Северной Америке проникновение уже около 82% — и каждое такое устройство становится частью сетевой поверхности атак. Это тот сегмент IoT, где регуляторы (включая российский) действуют особенно активно. 
 
Итог недели
 
Три линии сошлись в одной точке: умные системы стали неотъемлемой инфраструктурой (пример — миллионы отключившихся домов «Яндекса»), а значит, к ним применяют требования уровня критической инфраструктуры — регистрацию, стандарты, резервирование. Второй вектор — ИИ, который перетекает из облака прямо в хабы и открытые платформы.
 
#iot #интернетвещей #умныесистемы #iotновости
 
Подписывайтесь на нас:
 
Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation
Макс: https://max.ru/channel_ioteducation