сырье Предложенные модели обеспечили масштабируемость и простоту сопровождения Решение отвечает требованиям безопасности, совместимости и встраиваемости в текущую ИТ-среду, сообщили в «Норникеле» Экономический эффект от внедрения системы оценивается в 30-60 млн рублей в год Студент учится на совместной магистерской программе «AI в промышленности» Центрального университета и «Норникеля» Telegram | Дзен | MAX
Студент Центрального университета разработал для «Норникеля» систему на основе ИИ, которая позволяет прогнозировать содержание металлов в сырье
Предложенные модели обеспечили масштабируемость и простоту сопровождения
Решение отвечает требованиям безопасности, совместимости и встраиваемости в текущую ИТ-среду, сообщили в «Норникеле»
Экономический эффект от внедрения системы оценивается в 30-60 млн рублей в год
Студент учится на совместной магистерской программе «AI в промышленности» Центрального университета и «Норникеля»
