Stas Dmitriyev | Industrial Ai

Казахстан официально объявил HackAlem AI с OpenAI — 2 500 участников и $1,1 млн ресурсов и призов

7 сентября Министерство AI и Astana Hub официально объявили HackAlem AI, который пройдёт 23 сентября в Астане. OpenAI выступает технологическим партнёром. Официальный сайт заявляет 2 500 мест и общий объём призов и технологических ресурсов $1,1 млн; часть ресурсов предоставляется в виде API-доступа OpenAI. Регистрация открыта до 19 сентября.

Важно, что организаторы говорят не только о соревновании: перспективные решения должны получить возможность перейти к последующему пилотированию с партнёрами. То есть конструкция становится ближе к venture/client pipeline:

Казахстан начинает создавать локальное сообщество разработчиков именно вокруг agentic AI, одновременно связывая его с Astana Hub и AI & Digital Bridge.

Самая ценная часть здесь не призовой фонд, а возможность появления большого количества локальных команд, которые научатся строить работающих AI-агентов, а затем смогут переносить эти навыки в промышленность, финансы, государственный сектор и mining.

HackAlem AI⁠

🤖 С сыном в музее Коперника в Варшаве

Матвей управляет роботом-собакой, а я уже мысленно отправляю его на автономный обход промышленного объекта 😄

Хороший музей устроен просто: ребёнок играет, папа видит Industrial AI, и оба незаметно учатся понимать будущее.

Прикольно — не угадать, каким оно будет это будущее, а исследовать его вместе.

В современном мире важно не создать новую реальность, а первым дать ей имя 🙂

Глава NVIDIA Дженсен Хуанг поздравил OpenAI с запуском GPT‑6 Astra и заявил прямо: «AGI уже наступил».

Astra обучали более чем на 100 000 систем NVIDIA Grace Blackwell NVLink72, а следующие 400 000 GPU уже готовятся к работе.

Конечно, единого определения AGI всё ещё нет, и далеко не все эксперты согласны с Хуангом. Но важен сам сигнал: глава NVIDIA увидел в Astra уже не просто улучшенный чат-бот, а систему, способную самостоятельно выполнять сложную профессиональную работу.

Впрочем, для NVDA: чем сильнее Astra, тем больше ей нужно чипов NVIDIA 😄

Business Insider⁠ · OpenAI⁠

✈️AI теперь сам готовит промышленные данные для AI

На предприятии тысячи непонятных тегов из SCADA, PLC и PI System. Чтобы AI мог с ними работать, инженеры вручную связывают каждый сигнал с конкретным оборудованием и процессом.

В HighByte Intelligence Hub 4.5 появился агент, которому можно сказать: «Создай модель насоса и найди все связанные показатели». Он подготовит подключения и структуру данных, а инженер проверит изменения.

✈️По сути, AI начал автоматизировать промышленную «сантехнику данных» — самый трудоёмкий этап перед запуском аналитики, цифровых двойников и Industrial AI.

Источник: HighByte⁠

✈️ Обучение на 3D копии производства

Модель Atlas превращает фотографии и видео, снятые обычным смартфоном, в целостный 3D-мир.

На реальном производстве учить проблематично: опасненько, да и суровых коллег нервировать не хочется. А вот на 3D-модели — другое дело. Можно спокойно отрабатывать операции, аварийные сценарии и маршруты техники.

✈️ Ух, класс! Обязательно полистайте статью: примеры там действительно впечатляют.

World Labs — Atlas⁠

✈️ Самый быстрый единорог Y Combinator вырос на экспертных данных

AfterQuery, по данным Forbes, получила оценку $3,2 млрд — более чем в 10 раз выше, чем пять месяцев назад. От участия в YC до статуса единорога прошло всего около 18 месяцев.

Компания привлекает врачей, юристов, инженеров и финансистов, чтобы обучать ИИ не просто правильным ответам, а профессиональному мышлению: как принимать решения и выполнять работу.

Главный сигнал рынку: модели уже прочитали почти весь интернет. Теперь самое ценное сырьё для ИИ — опыт специалистов, который в интернете не записан.

Кстати, основателям AfterQuery всего 22 и 23 года. Их возраст меньше, чем стаж многих экспертов, чьи знания они превращают в данные 😄

TechCrunch⁠ · Forbes⁠ · AfterQuery⁠

🔍 Автономный самосвал теперь может сам выехать из шахты на поверхность

Epiroc расширила Deep Automation: единая система управляет машиной под землёй и на поверхности, без переключения между разными контурами автоматизации.

Новый 3D LiDAR одновременно отвечает за позиционирование, построение карты и обнаружение препятствий. На демонстрации электрический Minetruck самостоятельно остановился перед объектом на дороге.

✈️ Следующий шаг — полностью автономный цикл: загрузка → подземный маршрут → поверхность → разгрузка.

Это уже не автоматизация отдельного участка, а сквозная логистика рудника.

Источник: Epiroc⁠

🔍OpenAI представила GPT‑6 Astra

Главное изменение: модель стала не просто отвечать, а выполнять сложную работу на компьютере — работать с браузером, документами, таблицами, кодом и корпоративными системами 🤔.

Astra справляется с такими задачами на 47% быстрее GPT‑5.6 Sol, лучше понимает контекст и реже выходит за пределы поручения. В API доступно контекстное окно более 1 млн токенов.

Модель появится у пользователей Plus, Pro, Business и Enterprise, а также в API, Azure и AWS Bedrock.

PS: у меня появилась

Анонс OpenAI⁠ · Документация API⁠

🔍Казахстан: 1 сентября реально стартовал первый государственный пилот AI в сельских школах. В Казахстане начался пилотный проект по внедрению AI в 10 малокомплектных школах Павлодарской и Кызылординской областей. Первый AI-урок открыл министр искусственного интеллекта и цифрового развития Жаслан Мадиев. Проект должен сначала масштабироваться до 500 школ, а к 2029 году — на все 2 600 малокомплектных школ страны.

Одновременно новый учебный год уже меняет базовую программу: в начальной школе «Цифровая грамотность» расширяется до «Цифровой грамотности и искусственного интеллекта», где дети начинают изучать основы AI, медиаграмотности, защиты персональных данных и безопасного поведения в цифровой среде.

Qazmonitor.com

🔍Microsoft превращает Copilot Studio из конструктора чат-ботов в платформу корпоративных AI-агентов

Главное обновление — GitHub Copilot harness стал общедоступен. Это слой между моделью и агентом, который сам определяет:

— какой контекст использовать;
— когда вызвать модель;
— какой skill, workflow или MCP-сервер подключить;
— когда передать задачу специализированному агенту;
— как изменить план, если первоначальный путь не сработал.

✈️ Появились переиспользуемые Agent Skills: один раз описали проверенный способ выполнения задачи — и подключаете его к разным агентам. А через Work IQ агент может получать рабочий контекст из почты, календаря, Teams, файлов и данных о сотрудниках.

Агенты также умеют работать с Word, Excel, PowerPoint и PDF в защищённой среде, управлять Windows 365 Cloud PC и запоминать предпочтения пользователя.

Для контроля каждый новый агент получает собственный Microsoft Entra Agent ID, а его действия можно отслеживать через Application Insights.

Архитектура складывается вполне взрослая:

корпоративный контекст → память → reusable skills → AI-агент → MCP и workflows → реальные действия → контроль и аудит

Официальный анонс Microsoft⁠

🔍На Future of Mining в Тампере компания Sandvik представила Sami — полностью автономный электрический буровой станок без кабины оператора.

Машина сама перемещается по карьеру, бурит, измеряет глубину и отклонение скважин, распознаёт людей и технику. Роботизированный манипулятор меняет коронки и DTH-молотки, а также устанавливает обсадные трубы.

Но самое интересное — не сама буровая, а уровень управления над ней.

Sami синхронизируется с постоянно обновляемым digital twin рудника. AI-агент Sandi распределяет задания и координирует работу с остальным парком, а буровая самостоятельно планирует и выполняет цикл:

Digital Twin → AI Agent → задание → автономная машина → sensing → действие → feedback → обновлённый Digital Twin

Следующий логичный шаг — тот же AI-оркестратор управляет всей производственной цепочкой:

drill → excavator → truck → dozer

Это уже не классическая диспетчеризация отдельных машин, а контур автономного управления производством.

International Mining⁠ · Canadian Mining Journal⁠

🔍 Google представила Agentic Video для Gemini — до 88% меньше токенов и до 66% ниже стоимость анализа видео. Google DeepMind добавила новый режим понимания видео в Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite. Вместо того чтобы последовательно прогонять через модель весь ролик, Gemini теперь сама решает, какие фрагменты видео нужно подробно посмотреть, возвращается к нужным моментам и использует инструменты для дополнительного анализа.

По внутренним тестам Google, такой подход позволяет сократить расход токенов до 88%, стоимость — до 66%, одновременно повысив качество до 7%. Это vendor benchmarks, поэтому цифры стоит воспринимать как результаты самой Google, но направление очень показательное.

✈️ Почему важно для Industrial AI: огромная часть промышленных данных — это не текст, а видео с камер, drones, bodycams, inspection systems и производственных линий. Если агент может вместо постоянного полного анализа видеопотока сам выбирать момент, где «что-то произошло», экономика computer vision резко улучшается.

Для mining это может выглядеть так:

100 камер → AI не анализирует каждый кадр одинаково → обнаруживает аномалию → углубляется в нужный участок → связывает событие с FMS/SCADA → создаёт alert или действие.

Это делает массовый video analytics намного более реалистичным.

Google

✈️ Один промт — целый учебный курс: вышла OpenMAIC 1.0

Задаёте тему или загружаете PDF, презентацию, аудио либо видео — AI-агент составляет программу и собирает полноценный курс. Содержание можно дорабатывать обычными сообщениями в чате.

И это не очередная презентация на 40 слайдов, которую все героически пролистывают:

— AI-преподаватель объясняет материал и рисует на доске;
— виртуальные одноклассники задают вопросы и спорят;
— внутри есть квизы, 3D-симуляции и мини-игры;
— можно создавать практические и проектные задания;
— готовые материалы экспортируются в PPTX и HTML.

OpenMAIC поддерживает разные AI-модели, включая локальные, и может полностью работать на собственной инфраструктуре. Проект бесплатный.

По сути, AI начинает автоматизировать не только создание учебных материалов, но и сам учебный процесс: программа → объяснение → обсуждение → практика → проверка знаний.

Демо в браузере⁠ · OpenMAIC на GitHub⁠

✈️Caterpillar знает, почему AI-пилоты не становятся частью производства

Компания десятилетиями автоматизирует горные работы, а теперь переносит этот опыт на стройплощадки, карьеры и внутренние процессы.

У Caterpillar уже есть серьёзная база:

— 1,6 млн подключённых машин и активов;
— более 16 петабайт структурированных данных;
— AI-помощник для диагностики техники, поиска запчастей и ремонтных инструкций;
— цифровые двойники производственных площадок;
— AI-агенты для модернизации кода и поиска дефектов.

Но главный вывод Caterpillar не про модели и данные. Самая сложная часть — встроить AI в реальные рабочие процессы и научить людей работать вместе с ним.

Опытные операторы передают системе накопленные знания, а сами постепенно переходят от управления одной машиной к контролю нескольких автономных машин из командного центра.

На обучение 118 тысяч сотрудников работе с AI, роботами и автономной техникой Caterpillar направит $100 млн за пять лет.

Хороший урок для Industrial AI: технология — лишь часть проекта. Настоящее внедрение начинается там, где меняются процессы, роли сотрудников и способ принятия решений.

TechCrunch⁠

🔍 Physical AI начинает делиться на американскую и китайскую экосистемы — Китай уже имеет преимущество в масштабе

Свежий анализ TechCrunch показывает важный сдвиг. США в июле–августе усилили ограничения на иностранные advanced robotic systems и ввели новые тарифы на импортируемые drones и компоненты; часть мер начинает действовать уже с сентября. Одновременно Китай резко вырвался вперёд по объёмам производства Physical AI.

По данным Counterpoint, которые приводит TechCrunch, в первом полугодии 2026 года мировые поставки humanoid robots достигли около 22 тыс. единиц, причём подавляющее большинство произведено китайскими компаниями. Пять лидеров — AgiBot, Unitree, Galbot, UBTECH и Leju — все китайские и вместе контролировали примерно 86% поставок. При этом США сохраняют преимущество в frontier AI, software и semiconductors, а Китай — в manufacturing scale, supply chain и стоимости.

✈️ Почему важно для Industrial AI и mining: робототехника может пройти путь telecom и semiconductor и разделиться на региональные технологические стеки.

Для предприятия вопрос станет звучать не просто «какой робот лучше?», а:

hardware → страна происхождения → security → edge chip → world model → cloud/control platform → запасные части → долгосрочный сервис.

techcrunch.com

🔍Хватит читать про ИИ. Лучше поспорьте с ним 20 минут

Выберите мнение, в котором уверены: о работе, бизнесе, образовании или самом ИИ. Объясните свою позицию ChatGPT, Claude или Gemini — и последовательно попросите:

1. «Задавай вопросы, пока не поймёшь, почему я так считаю».
2. «Назови три сильнейших аргумента, почему я могу ошибаться».
3. «Какие мои предположения могут оказаться неверными?»
4. «Какой важный вопрос я ещё не задал?»
5. Ответьте на него самостоятельно и попросите: «Раскритикуй мой ответ».

А затем закройте приложение — без резюме, выводов и поста для LinkedIn.

Смысл упражнения не в том, чтобы ИИ выдал правильный ответ. И даже не обязательно изменить мнение. Главное — заметить слабое место в собственных рассуждениях или сформулировать более точный вопрос.

✈️Мы слишком часто используем ИИ как автомат с ответами: вставил вопрос — получил красивый текст. Гораздо интереснее использовать его не вместо мышления, а как спарринг-партнёра для собственного мозга.

Исходная статья на Medium⁠