ГЛАВНЫЕ НОВОСТИ
Рынок нефтепродуктов: запуск новых фьючерсных контрактов Майские тренды IT-технологии в нефтегазовой промышленности Регистрация правил доступа на торги и новые этапы road show фьючерса на Urals Oil & Gas Journal Russia второй раз подряд признан лучшим брендом среди российских нефтегазовых журналов ИД «Недра» выступил спонсором выставки и конференции Offshore Technology Conference в США Oil & Gas Journal Russia признан «Лучшим брендом 2016 года» среди нефтегазовых изданий России Ачимовские пласты Уренгойского месторождения Иракский блицкриг против курдского референдума Эксперты PwC оценили перспективы мирового рынка малотоннажного производства СПГ Регенерация бурового раствора при бурении скважин с оптимизированной конструкцией Мировое измерение российского нефтесервиса Временные трубопроводы Brent 62,55 -0,9200 (-1,45%) USD 58,8987 +0,1905 (0,32%) Micex Oil & Gas 5287,84 +1,61 (0,03%)

Материалы партнеров

  • image

    Искусственный интеллект на форуме RAIF: AI’M HERE

    23:38 9 Ноябрь 2017 Инфосистемы Джет

    8 ноября 2017 г., Москва. —  7 ноября в Москве прошел первый Российский форум по системам искусственного интеллекта – RAIF (The Russian Artificial Intelligence Forum), организатором которого выступила компания «Инфосистемы Джет». Форум собрал около 500 участников – топ-менеджеров крупных компаний и ИТ-экспертов. Концепция мероприятия «AI’M HERE» была призвана доказать гостям форума: технологии ML/AI не просто доступны для бизнеса, а уже вовсю используются передовыми практиками в ритейле, банках, страховании, медицине, промышленности и других отраслях. В рамках Форума также состоялось награждение победителей онлайн-чемпионата «RAIF-Challenge 2017», проходившего с 20 сентября по 25 октября. Три лучших команды получили денежное вознаграждение в размере 350 тыс. рублей каждая и возможность реализовать пилотные проекты у партнеров Форума.

    Открывая пленарную часть, Майкл Вирт, руководитель по развитию бизнеса IBM в России и СНГ констатировал, что за последние 5 лет направление AI серьезно выросло, и это движение уже не остановить. Спикер подчеркнул, что уже через 10 лет машина сможет принимать решения без человека, а также научится перепрограммировать себя. Для того чтобы это стало возможным, нам нужно сегодня поработать над созданием более мощных устройств обработки данных и процессоров с низким энергопотреблением.

    Владимир Молодых, директор по разработке и внедрению ПО компании «Инфосистемы Джет», привел реальные кейсы, реализованные компанией «Инфосистемы Джет», и призвал гостей к трансформации их бизнеса: «Многие компании не знают, с чего начать движение в сторону AI. Мы в рамках Чемпионата показали, как это сделать. Необходимо выделить бизнес-процесс, по которому есть все данные, и достичь результата по конкретной задаче. Трудно оспорить необходимость внедрения AI в организации, когда, затратив десятки (а не сотни) человекочасов, вы получаете реальную бизнес-выгоду с понятным сроком окупаемости».

    В пленарной секции прозвучало также выступление Заместителя председателя комитета Госдумы по информационной политике, информационным технологиям и связи Александра Ющенко, подчеркнувшего необходимость развития технологий ML/AI – как для бизнеса, так и для государства в целом: «Государство сегодня заинтересовано в развитии ИТ, в поддержке перспективных молодых специалистов, стартапов и, конечно, российских ИТ-компаний и интеграторов. Мы должны сегодня создать все условия, чтобы наши специалисты приносили максимальный результат.  Им в поддержку мы разрабатываем законодательные акты в области новых перспективных технологий. Однако совершенствование данного направления возможно лишь при объединении усилий государства и бизнеса».

    В рамках форума гости могли посетить несколько секции, на каждой из которых были представлены ML-кейсы в различных отраслях от крупнейших российских компаний. Так, директор по продажам Yandex Data Factory Константин Горбач рассказал в своем докладе о возможностях применения машинного обучения в промышленности, а Анна Дубовик из ДИТ Москвы затронула тему распознавания в здравоохранении, поделившись опытом обработки медицинских данных и построения ML-моделей. Рецепт применения технологии в B2B-секторе предложил гостям форума Константин Виноградов, старший инвестиционный аналитик Runa Capital. Также он рассказал об успешных стартапах в сфере искусственного интеллекта и потенциале ML-приложений.

    В секциях «AI в банках», «AI в страховании» и «AI в ритейле» основными темами выступлений стали кейсы работы с данными, в том числе повышение кросс-продаж посредством анализа данных. Много примеров было приведено именно из российской практики. Спикеры также обозначили смену парадигмы работы с данными и переход к новому пониманию профессионализма в ИТ: востребованы не те, кто понимает, как работают технологии, а те, кто понимает, как и какую задачу нужно поставить машине, чтобы получить наилучший результат.

    О нынешних реалиях и будущем AI на российском рынке рассуждали участники дискуссии «Machine Learning: технологический пузырь или насущная необходимость для бизнеса?». Отвечая на этот вопрос, Сергей Сергеев, директор по ИТ «М.Видео», поделился планами крупнейшего ритейлера электроники активно развивать это направление, в первую очередь, в области улучшения клиентского опыта на сайте и управления ассортиментом. Так, еще год назад направление AI в «М.Видео» вел всего один человек, а сегодня это целое подразделение Data Science. При этом компания использует не только внутренние ресурсы, но и привлекает партнеров.

    Компания «Инфосистемы Джет» поделилась опытом реализации ML-проектов в различных отраслях, а также представила собственные ML-системы: JetPluton (система обнаружения сетевых атак нового поколения) и решения  на платформе Jet Galatea – JetDetective (антифрод-система на базе технологий ML/AI) и JetAML (cистема противодействия отмыванию доходов и финансированию терроризма).

    Завершающим аккордом форума стало выступление Вики Ли — известной пианистки, диджея и композитора, лауреата международных конкурсов, а также награждение победителей «RAIF-Challenge 2017»: команды «V-team» с темой работы «Выявление мошеннических действий в страховании», команды «Surf» с темой «Моделирование вероятности покупки в рамках пользовательской сессии» и команды «ЛИАД» (Лаборатории интеллектуального анализа данных компании «Спутник») с темой «Прогнозирование оттока клиентов банка с использованием глубоких нейронных сетей и распределения Вейбулла».

    «По нашей практике, внедрение ML для совершенствования одного показателя в одном бизнес-процессе занимает в среднем 2,5 месяца, – отметил Евгений Колесников, руководитель направления «Большие данные и машинное обучение», «Инфосистемы Джет». – Соответственно на оптимизацию нескольких десятков бизнес-процессов, которые есть в организации, уйдут годы – даже если вести эти проекты параллельно. Компаниям, которые еще не включились в данный процесс, необходимо как можно скорее это сделать – ведь в итоге речь идет о достижении кратного роста прибыли».

    ***

    Партнеры RAIF: Hitachi, IBM, Huawei, «М.Видео», «АльфаСтрахование», Банк УРАЛСИБ.

    Генеральный информационный партнер: ИД «Коммерсантъ».

    Информационные партнеры RAIF: Серебряный дождь, CNews, TAdviser, Аналитический банковский журнал, Ассоциация менеджеров, Банковское обозрение, Бизнес-журнал, БИТ, Деловая Москва, Инвест-Форсайт, Национальный банковский журнал, ПЛАС/Retail&Loyalty, Портал Искусственного интеллекта, РАЭРР, RUБЕЖ, Системный администратор, Стандарт/Comnews, ФРИИ, Computerworld, Connect, 5Future, ICT-Online, Moscow Business School, New Retail, OSP, RoboTrends, Russian Consumer, Sobytiye.ru, Telecom Daily, The Retail Finance.

    RAIF (Российский Форум по Системам Искусственного Интеллекта) — масштабный проект по искусственному интеллекту (AI) и машинному обучению (ML), собирающий на одной площадке представителей крупнейших российских и международных компаний, а также специалистов в области машинного обучения. В рамках RAIF прошел первый онлайн-чемпионат по искусственному интеллекту. На Форуме рассматриваются практические аспекты применения искусственного интеллекта. На реальных кейсах спикеры RAIF демонстрируют возможность извлечь конкурентное преимущество из накопленных у компаний данных.

    Компания «Инфосистемы Джет» — один из крупнейших российских системных интеграторов — образована в 1991 году. Основные направления деятельности компании: бизнес-решения и программные разработки, ИТ- и телекоммуникационная инфраструктура, информационная безопасность, ИТ-аутсорсинг и техническая поддержка, управление комплексными проектами и др. Компания располагает 12 офисами и представительствами на территории РФ и СНГ.

    Новости компании доступны на facebook, twitter, telegram и на сайте компании www.jet.su

Другие статьи по этой теме
Основные индексы:
Brent 62,55 -0,9200 (-1,45%)
Dow Jones 24 651,74 143,08 (0,58%)
Курсы валют:
USD 58,8987 0,1905 (0,32%)
EUR 69,4298 0,0250 (0,04%)
CNY 89,1324 0,2963 (0,33%)
JPY 52,5248 0,4393 (0,84%)
Акции нефтегазовых компаний:
Micex Oil & Gas 5287,84 1,61 (0,03%)
Rosneft 299,65 -1,0500 (-0,35%)
Lukoil 3420 -33,5000 (-0,97%)
Gazprom 135,5 -0,4100 (-0,30%)
Gazprom Neft 251 -1,0000 (-0,40%)
Surgutneftegaz 28,915 -0,3850 (-1,31%)
Tatneft 487,55 -5,2500 (-1,07%)
Bashneft 2246 -3,0000 (-0,13%)
Источник – Финмаркет
Tools
Длина, расстояние
000,00
Площадь
000,00
Объем
000,00
Вес
000,00
Скорость
000,00
Температура
000,00
Плотность
000,00
Давление
000,00
Сила
000,00
Объемная
скорость
000,00
Объем/Вес нефти
000,00
Плотность нефти
000,00
Объем/вес/энергия
природного газа
000,00
Объемный расход
газа
000,00
Rad
Gra
x!
(
)
С
AC
Inv
sin
ln
7
8
9
/
Pi
cos
log
4
5
6
*
e
tan
sqrt
1
2
3
-
Ans
exp
x^y
0
.
=
+

"Бурение и освоение нефтяных и газовых скважин. Терминологический словарь-справочник", Булатов А.И., Просёлков Ю.М., М.: Недра, 2007

Примеры терминов:

  • Капитальный ремонт скважин

    (general overhaul, workover, capital или major repairs) комплекс работ по восстановлению работоспособности призабойной зоны, промывка её растворителями, растворами ПАВ, укрепление слабосцементированных разрушающихся пород, работы по интенсификации добычи углеводородов путём гидроразрыва...

    (general overhaul, workover, capital или major repairs) комплекс работ по восстановлению работоспособности призабойной зоны, промывка её растворителями, растворами ПАВ, укрепление слабосцементированных разрушающихся пород, работы по интенсификации добычи углеводородов путём гидроразрыва, гидроструйной перфорации и химической обработки, дополнительному вскрытию пласта для приобщения к разработке продуктивных горизонтов, зарезка и бурение второго ствола, ликвидация аварий с подземным оборудованием, установка и извлечение пакеров и др.

  • Элеватор

    (elevator) инструмент, служащий для спуска и подъема бурильных труб из скважины. Бурильная труба устанавливается под муфту и запирается с помощью автоматического затвора.

    (elevator) инструмент, служащий для спуска и подъема бурильных труб из скважины. Бурильная труба устанавливается под муфту и запирается с помощью автоматического затвора.
  • Стабильный конденсат

    (stable condensate) конденсат, получаемый после полной дегазации сырого конденсата и состоящий из пентанов и вышекипящих.

    (stable condensate) конденсат, получаемый после полной дегазации сырого конденсата и состоящий из пентанов и вышекипящих.
  • Штыревое долото

    (carbide type) долото с округлыми вставками из карбида вольфрама.

    (carbide type) долото с округлыми вставками из карбида вольфрама.
  • Подводная устьевая шахта

    (subsea enclosure) элемент морской подводной эксплуатационной системы, в которой одноатмосферные камеры представляют доступ к оборудованию устья скважин и другим эксплуатационным модулям.

    (subsea enclosure) элемент морской подводной эксплуатационной системы, в которой одноатмосферные камеры представляют доступ к оборудованию устья скважин и другим эксплуатационным модулям.
  • Блок приготовления бурового раствора из порошкообразных материалов

     (drilling mud mixing assembly) система подачи глинопорошка и гидравлического смесителя, состоящая из двух бункеров общим объёмом 42 м3.

     (drilling mud mixing assembly) система подачи глинопорошка и гидравлического смесителя, состоящая из двух бункеров общим объёмом 42 м3.
  • Обслуживающее судно

     (service boat) судно, специально предназначенное или приспособленное для обслуживания буровых работ на шельфе: буксирование, закрепление якорей, транспортировка снабжения, перевозка тяжёлого оборудования, укладка трубопроводов, ассистирование при погружении водолазов.

     (service boat) судно, специально предназначенное или приспособленное для обслуживания буровых работ на шельфе: буксирование, закрепление якорей, транспортировка снабжения, перевозка тяжёлого оборудования, укладка трубопроводов, ассистирование при погружении водолазов.

  • Эмульсионный буровой раствор на нефтяной основе

    (emulsion oil-base drilling mud) буровой раствор на нефтяной основе, в котором составной частью дисперсной фазы является вода.

    (emulsion oil-base drilling mud) буровой раствор на нефтяной основе, в котором составной частью дисперсной фазы является вода.
Совместно с "Мультитран"
Яндекс.Метрика