Данные из физического мира

От теплиц до строительных площадок некоторые из самых интересных задач с данными в области физического ИИ проявляются в реальном мире. Вот там данные должны превратиться в решения и действия. Эта встреча собирает вместе Monumental, Source.ag и PyData Amsterdam для вечера образовательных докладов от инженеров, которые работают над этими проблемами каждый день. Каждый доклад длится около 30 минут, с большим количеством времени для вопросов. Расписание Детали Кто должен прийти? Специалисты по данным, software-инженеры, пользователи Python и все, кто интересуется, как данные функционируют в физическом мире. О докладчиках Хосефин Квак Хосефин является опытным инженером по развертыванию робототехники в Monumental, где она всюду экспериментирует с роботами. В результате эти роботы уже построили более 100 домов. Пожалуйста, не оставляйте шоколад поблизости без присмотра. Себастиан Вермеулен Себастиан возглавляет прогнозирование урожая в Source.ag (он имеет опыт в эконометрике/количественных финансах, 4.5 года в этой области). Он объяснит, почему прогнозирование урожая в теплицах является сложной задачей в машинном обучении: разрозненные, беспорядочные данные из реального мира, биология, которую чистое машинное обучение игнорирует, и механистические/гибридные модели машинного обучения, которые использует Source для решения этой проблемы. О хозяевах Monumental строит автономные роботы, которые возводят здания. Мы уже укладываем кирпичи на семейные дома, канальные стены и промышленные здания по всему Нидерландам! Подробнее о Atrium, нашей операционной системе для программно-определяемого строительства Открытые вакансии в Monumental Source.ag создает ИИ для производителей теплиц. Мы превращаем поток данных, поступающих из современных теплиц, в ясные повседневные решения, чтобы производители могли производить больше пищи с меньшими ресурсами. Подробнее о Source.ag