На AnyLogic User Group Session разработчики поделились планами развития продуктов компании AnyLogic, рассказали об использовании машинного обучения, а также ответили на вопросы пользователей.
AnyLogic 8
В своем выступлении менеджер по развитию библиотек AnyLogic Анастасия Жиляева представила последние обновления AnyLogic 8 и поделилась планами по его разработке на 2022 год.
Анастасия рассказала про новые возможности для моделирования складов и передвижения роботов-тележек AGV (транспортеров). В планах команды AnyLogic 8 – реверсивные конвейеры, гравитационные стеллажи, лифты, политики сервисного обслуживания для AGV, кранов, конвейеров и многое другое.
Подробнее – в видео про AnyLogic 8 (на англ.) →
AnyLogic 9
Юлия Тропина, менеджер продукта AnyLogic 9, рассказала, над чем велась работа после проведения AnyLogic Conference в сентябре 2021 года. Она также показала, как строить модели в новой среде имитационного моделирования.
В первой половине 2022 команда AnyLogic 9 будет работать над панелью Проекты и ее взаимодействием с рабочей областью, а также над интеграцией библиотек и другими улучшениями. Презентация закончилась ответами на вопросы пользователей.
Новая версия AnyLogic 9 еще в разработке, но уже доступна бесплатно в тестовом режиме для подписчиков AnyLogic Public Cloud до сентября 2022. Пробуйте и делитесь с нами своими впечатлениями.
Подробнее – в видео про AnyLogic 9 (на англ.) →
AnyLogic Cloud
Менеджер продукта AnyLogic Cloud Григорий Монахов показал, как работают недавние улучшения, например экспорт данных из облачных моделей в файл, которые уже доступны в продукте.
Среди новых возможностей, о которых подробно рассказывает Григорий, – перевод интерфейса на другие языки и новый вид аутентификации для корпоративных клиентов, а также предстоящие исследования и разработка в области хранения данных. В конце презентации – ответы на вопросы пользователей.
Подробнее – в видео про AnyLogic Cloud (на англ.) →
Внедрение алгоритмов машинного обучения в модели AnyLogic
Доктор Араш Махдави, руководитель направления искусственного интеллекта в AnyLogic, рассказал, как внедрять обученные алгоритмы в имитационные модели. Он также объяснил, в каких случаях такая интеграция используется.
Например, имитационные модели можно использовать в качестве тестовой среды для машинного обучения. Так, они помогают выявить системные риски, которые простое тестирование может не учесть.
Доктор Махдави также рассказал про технологии, которые помогают интегрировать обученные алгоритмы в AnyLogic (Microsoft Bonsai, ALPyne, Pypeline), и про возможности платформы для открытого обмена моделями машинного обучения ONNX.
Подробнее – в видео про машинное обучение и AnyLogic (на англ.) →
