Аэрофлот ввел в эксплуатацию Электронный портфель пилота

Аэрофлот ввел в эксплуатацию Электронный портфель пилота

Аэрофлот ввел в эксплуатацию Электронный портфель пилота

Аэрофлот начал эксплуатацию полностью импортозамещенного сервиса «Электронный портфель пилота». Он объединяет навигационные карты, руководства по лётной эксплуатации и по производству полётов, перечни оборудования (MEL), сборник действий экипажа в нештатных ситуациях.

Приложение разработано дочерней ИТ-компанией Аэрофлота «АФЛТ-Системс». Также в разработке участвовал российский провайдер аэронавигационных данных СЗ РЦАИ. Работы над его созданием начались в марте 2024 года.

Запуск в промышленную эксплуатацию, как сообщила авиакомпания, запланирован на начало 2025 года. Для работы с сервисом Аэрофлот закупил более 7400 планшетов, сертифицированных для использования на борту самолетов, с российской ОС «Аврора».

В приложении впервые реализована система «все в одном»: электронное полётное задание, схемы, отчёт о выполнении рейса. Приложение полностью соответствует промышленным стандартам. Разработчики также предоставили возможность оперативно вносить доработки и увеличивать функциональность системы.

В перспективе планируется развёртывание сервиса на всю Группу «Аэрофлот». Как заявили в «АФЛТ-Системс», есть запросы на внедрение данного продукта и от других российских авиакомпаний, которые заинтересованы во внедрении отечественного ПО.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru