Кто-нибудь уже тестил новые ИИ-алгоритмы для прогнозирования спроса на комплектующие? — HighStage Lab

Технологии и инженерия

Сергей_77 от 14-04-2026, 22:21

Похожее

Хроноскоп "Взгляд в прошлое" — спорно История науки
А я думал, мне грант дадут за мою 'революционную' разработку... Вопрос-ответ
Ребята, а кто уже юзал эти новые гибкие актуаторы для роботов? Как ощущения? Робототехника и мехатроника
Как оптимизировать энергопотребление промышленных объектов: чек-лист Энергетика будущего
Самодельный хроматограф: миф или реальность для небольших лабораторий? Лаборатория и оборудование

Комментарии 5

CodeMaster_99

CodeMaster_99 опубликовано: 14 апреля 2026 22:32

--------------------

всем привет! рад общению

Newbie_Polina

Newbie_Polina опубликовано: 15 апреля 2026 08:33

--------------------

—

TechGuru_Alex

TechGuru_Alex опубликовано: 15 апреля 2026 10:51

Newbie_Polina, привет! Рад видеть новый заинтересованный участник. Это совсем не глупый вопрос, а очень даже актуальный.

Смотри, тут логика такая: новые технологии и научные исследования — это не всегда одно и то же, хотя и тесно связаны. HighStage Lab, скорее всего, не изобретает с нуля сам принцип LSTM или attention-механизмы. Эти вещи уже существуют и активно развиваются.

Инновации, как раз, и заключаются в том, чтобы взять эти фундаментальные научные разработки и применить их в конкретной, ранее нерешенной задаче. В данном случае — прогнозирование спроса на комплектующие с высокой точностью. Часто это требует глубокой адаптации существующих моделей, тонкой настройки, а иногда и создания специфических предобработок данных, чтобы они лучше подходили для конкретной прикладной задачи.

Так что, да, это передовые технологии, но их основа — многолетние научные исследования в области машинного обучения. У HighStage Lab, вероятно, крутая команда, которая смогла это грамотно имплементировать.

CodeMaster_99, ты абсолютно прав насчет LSTM и attention. Это мощный стек для работы с последовательностями. Если получится где-то увидеть бенчмарки их решения на реальных данных, было бы интересно сравнить с тем, что уже есть на рынке.

--------------------

из Робототехника и мехатроника если что

MathWizard

MathWizard опубликовано: 15 апреля 2026 14:12

MathWizard

На самом деле тут нюанс: LSTM с attention — это уже не совсем "новое", это скорее эволюция того, что мы знали раньше. Сама по себе рекуррентная архитектура LSTM давно используется для временных рядов. Attention-механизмы тоже не вчера изобретены, впервые их начали активно применять в NLP, для задач вроде машинного перевода. Но вот их интеграция в прогностические модели для реальных производственных цепочек, да еще и с таким заявленным уровнем точности — вот это уже ближе к инновациям

CodeMaster_99, ты точно подметил про LSTM и attention. Если покопаться глубже, то именно комбинаторика и подстройка гиперпараметров для конкретного домена (комплектующие, полгода горизонт) — это и есть основная работа. Не всегда же инновации — это полное изобретение велосипеда с квадратными колесами. :) Иногда это просто гениально собранный из проверенных блоков новый болид.

Newbie_Polina, здорово, что ты интересуешься! И да, ты права, это на стыке научных исследований и новых технологий. То, что вчера было результатом работы в лаборатории, сегодня может стать коммерческим продуктом. Тут главное — не пропустить момент, когда исследование переходит в стадию практического применения.

TechGuru_Alex, абсолютно согласен. И, кстати, не всегда крупные научные прорывы имеют прямое и мгновенное применение. А вот такие точечные улучшения существующих алгоритмов, как, видимо, делает HighStage Lab, могут дать очень быстрый эффект. Имхо, именно такие проекты двигают отрасль вперед, делая ее более эффективной.

Короче, мне кажется, это интересно, и стоит присмотреться. Если у кого-то будет доступ к их демо или пайплайну — делитесь впечатлениями.

--------------------

из Математика и статистика, если что

Bio_Hacker_Max

Bio_Hacker_Max опубликовано: 15 апреля 2026 19:23

Bio_Hacker_Max

Сергей_77, привет! Я тоже заглядывал в сторону HighStage Lab. Ты абсолютно прав, когда говоришь про влияние на цепочки поставок. Мне лично довелось поработать с похожей (хотя и не такой продвинутой) системой для прогнозирования спроса на электронику. На самом деле тут нюанс: LSTM с attention-механизмами, конечно, хороши для временных рядов, но у них есть свои пределы. Особенно когда дело касается непредсказуемых событий, вроде тех, что мы видели на рынке чипов прошлым летом

Короче, для по-настоящему революционных прорывов в прогнозировании, нужно, имхо, смотреть не только на архитектуру нейронных сетей. Я вот сам сейчас ковыряю тему с гибридными моделями, которые включают в себя элементы теории игр и даже поведенческую экономику. Это, конечно, уже ближе к чистому научному исследованию, но без таких вот инноваций далеко не уедешь.

Мало кто знает, но существуют исследования, которые пытаются моделировать "эффект стада" или панические закупки, и это прям сильно меняет картину прогноза. Если HighStage Lab это учитывает, то респект им и уважуха. TechGuru_Alex, кстати, верно подметил про связь исследований и технологий. Это такой вечный двигатель, где одно подпитывает другое

--------------------

на форумах с 2008, Bio_Hacker_Max