Costruzione Soppalchi in Acciaio Volturino

Assicurati che il Lavoro Duro Venga Riconosciuto con Questi 3 Passaggi

C’è una diffusa convinzione nell’industria tecnologica che se lavori sodo, sei garantito di essere ricompensato. Purtroppo, questo è ben lontano dalla realtà. Durante i miei quattro anni e mezzo in Meta, ho visto molte persone lavorare ore folli che alla fine ricevevano un punteggio di ‘Soddisfa la Maggior Parte delle Aspettative’, mettendoli a rischio di un piano di miglioramento delle prestazioni. Non solo questi ingegneri stavano sacrificando le loro serate e assumendo tonnellate di stress, ma non venivano nemmeno riconosciuti per i loro sforzi.

Sia che tu sia in una startup o in una grande azienda tecnologica, c’è un’infinità di lavoro che potresti assumerti. Indipendentemente da quante weekend dedichi al tuo team, avrai sempre più da fare. Per avere un impatto sostenibilmente alto, devi essere deliberato nella scelta di su cosa lavorare.

Capendo ciò che il tuo team e il tuo manager ritengono importante, puoi garantire ottimi risultati che siano commisurati all’impegno profuso. Molti ingegneri sbagliano su questo punto: si addentrano in un tunnel su un problema interessante anziché pensare alla loro valutazione delle prestazioni e a come verranno giudicati.

Tatticamente, ecco cosa significa per te:

• Costruisci relazioni con colleghi che comprendono il tuo lavoro e possono testimoniare per te in una vasta gamma di settori. Lavorare in isolamento porta spesso a obiettivi e priorità fraintesi, con conseguenti sforzi sprecati. Parlare del tuo lavoro è estremamente utile anche per individuare futuri problemi e opportunità.
• Condividi con tatto il tuo lavoro con i colleghi in modo da ottenere il merito completo. Non si tratta di “rivendicare” il merito, ma di condividere il tuo lavoro per aiutare gli altri. Il risultato di questo è il marketing. Scopri chi potrebbe beneficiare del tuo lavoro e inviagli regolari aggiornamenti sul progetto.
• Stabilisci aspettative chiare con il tuo team e il tuo manager. Il feedback negativo non dovrebbe mai essere una sorpresa. Dovresti ricevere (e cercare) regolarmente feedback prima della tua valutazione ufficiale delle prestazioni. Consiglio di avere un “feedback 1:1” dedicato o un “check-in sulle prestazioni” con il tuo manager per parlare di come stai andando.

I passaggi sopra indicati garantiranno che ogni azione che intraprendi sia carica di valore. Una volta che superi costantemente le aspettative, sarai pronto a assumerti più responsabilità e far crescere la tua carriera.

—Rahul

Da non perdere: I Corsi di Semiconduttori negli Stati Uniti Crescono Durante il Boom dell’Industria

L’industria dei semiconduttori negli Stati Uniti sta crescendo rapidamente, trainata dai rapidi progressi nell’IA, dai finanziamenti federali e dagli investimenti del settore privato. Di conseguenza, i programmi di ingegneria elettrica negli Stati Uniti stanno registrando un aumento delle iscrizioni degli studenti ai corsi sui semiconduttori. Tuttavia, alcuni educatori e reclutatori avvertono che nuove tariffe e proposte restrizioni sull’immigrazione potrebbero complicare le prospettive lavorative degli studenti.

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Da non perdere: Come Evitare Segnali Etici Sospetti nei Tuoi Progetti di IA

Un numero crescente di ingegneri si trova ora a sviluppare soluzioni di IA mentre affrontano complesse considerazioni etiche, afferma Francesca Rossi, leader globale dell’etica dell’IA di IBM. In questo articolo ospite, Rossi fornisce alcuni consigli agli ingegneri basati sulla sua esperienza nello sviluppo dei processi interni di IBM per la distribuzione responsabile dell’IA.

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Come i Big Tech nascondono la loro forza lavoro africana esternalizzata

La moderazione dei contenuti, la formazione dei dati sull’IA e altre attività imperativi per il settore tecnologico richiedono molto lavoro. Nuovi dati riportati da Rest of World rivelano che le persone che svolgono questo lavoro sono spesso nascoste. Visualizzati come mappe, i dati mostrano che molti lavoratori africani sono impiegati in modo indiretto da aziende Big Tech in tutto il mondo.

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Dal 9 al 16 settembre 2024, il settore delle costruzioni in Italia ha vissuto un periodo di grande attenzione mediatica, con numerose notizie che mettono in luce sia le opportunità che le sfide del comparto.

La costruzione edilizia sta attraversando una fase complessa, caratterizzata da una forte polarizzazione tra le opere pubbliche, in crescita, e il rallentamento della nuova edilizia abitativa e delle ristrutturazioni, che invece mostrano segni di difficoltà.

Rassegna notizie sulle costruzioni edili

Prospettive del mercato edilizio nel 2024

Secondo l’Osservatorio dell’Ance (Associazione Nazionale Costruttori Edili), il 2024 vedrà una contrazione generale del 7,4% nel settore delle costruzioni, soprattutto a causa della fine degli incentivi fiscali legati alla cessione del credito e allo sconto in fattura per le ristrutturazioni. La riduzione delle manutenzioni straordinarie, che avevano rappresentato il 40% del mercato negli ultimi anni, porta a un ridimensionamento significativo delle attività residenziali.

Dall’altro lato, gli investimenti pubblici continueranno a crescere grazie al PNRR, con un incremento stimato del 20% per le opere infrastrutturali, fondamentali per l’ammodernamento del Paese. Tuttavia, questo sviluppo rischia di essere ostacolato dai ritardi nei tempi di realizzazione e dalle complessità amministrative legate alla gestione dei fondi europei.

Innovazione e digitalizzazione: il ruolo del BIM

Un altro tema di grande rilevanza per il settore edile è l’adozione sempre più diffusa delle tecnologie digitali, in particolare il Building Information Modeling (BIM). Questa metodologia consente una gestione più efficiente dei progetti edilizi, migliorando la qualità e riducendo i tempi di esecuzione. L’integrazione del BIM nelle fasi progettuali e costruttive è vista come una delle soluzioni chiave per affrontare le sfide attuali, come la complessità delle opere pubbliche e la necessità di una maggiore sostenibilità.

L’impatto del PNRR e delle politiche economiche

Gli investimenti del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR) continuano a rappresentare un fattore centrale per la crescita delle opere pubbliche, ma l’attuazione di tali progetti dipenderà dalla capacità di superare gli ostacoli burocratici e di rispettare le scadenze imposte dal piano stesso.

Le nuove infrastrutture finanziate dal PNRR spaziano dalla rete ferroviaria alle opere stradali, passando per l’ammodernamento delle reti idriche e delle strutture scolastiche. Tuttavia, l’aumento dei costi di costruzione, dovuto all’inflazione e all’incremento dei prezzi delle materie prime, potrebbe frenare questa crescita, rendendo meno attraenti alcuni progetti.

Analisi del settore residenziale

In ambito residenziale, la nuova edilizia abitativa è prevista in calo del 4,7% nel 2024, mentre il comparto del non residenziale privato registrerà una leggera flessione dell’1%. La riduzione della domanda è legata in parte alle difficoltà economiche e alla riduzione degli incentivi fiscali, che negli anni passati avevano dato un forte impulso alle ristrutturazioni edilizie. Anche la politica monetaria della Banca Centrale Europea, che potrebbe mantenere alti i tassi di interesse per tutto il 2024, influenzerà negativamente gli investimenti privati.

Tabella delle principali notizie sulle costruzioni edili (9-16 settembre 2024)

In sintesi, il settore delle costruzioni in Italia si trova di fronte a un anno ricco di sfide ma anche di opportunità. La spinta del PNRR e l’adozione di tecnologie innovative come il BIM rappresentano i principali motori di crescita, mentre l’aumento dei costi delle materie prime e le politiche monetarie restrittive costituiscono le principali sfide da affrontare.

Fonti

• Ingenio
• Guidaedilizia
• Biblus
• CONCRETE NEWS
• Idealista

Il caso in questione riguarda la possibilità per le aziende private di costruire e gestire siti privati per lo smaltimento di materiali nucleari. Attualmente, negli Stati Uniti, il combustibile nucleare esausto viene conservato in depositi temporanei presso le centrali nucleari, in attesa di una soluzione permanente per lo smaltimento.

Le aziende private sostengono che la costruzione di siti privati per lo smaltimento dei materiali nucleari sarebbe una soluzione più efficiente e sicura rispetto alla situazione attuale. Tuttavia, vi sono preoccupazioni riguardo alla sicurezza e alla gestione dei rifiuti nucleari da parte di enti privati, che potrebbero non avere gli stessi standard e controlli delle agenzie governative.

La decisione della Corte Suprema su questo caso avrà un impatto significativo sul futuro dell’energia nucleare negli Stati Uniti e sulla gestione dei materiali radioattivi. Si tratta di una questione complessa che coinvolge sia aspetti tecnici che legali, e che richiede un attento esame da parte dei giudici per valutare i diritti delle aziende private e la sicurezza pubblica.

IntroduzioneNegli ultimi anni, il settore della produzione ha assistito a una rapida evoluzione grazie all’implementazione di tecnologie automatizzate avanzate. Tra‌ le innovazioni più significative si trova l’automazione dedicata allo stampaggio ad alta densità,una‍ tecnica fondamentale per la realizzazione di ​componenti metallici complessi e resistenti. Questo articolo si propone‌ di esplorare come le soluzioni automatizzate stiano migliorando l’efficienza,la precisione e la qualità dei processi di stampaggio,offrendo al contempo una maggiore flessibilità‍ nella​ produzione. Analizzeremo inoltre i vantaggi competitivi che queste tecnologie possono‍ apportare alle aziende che operano in un mercato in continua ​evoluzione,evidenziando le sfide e le opportunità legate all’integrazione dell’automazione nei processi produttivi.

Automazione avanzata per la ⁢lavorazione della lamiera ad alta densità

La crescente richiesta di componenti strutturali in lamiera ad alta densità ha spinto le aziende⁢ a investire in sistemi di automazione avanzata ‍per ottimizzare la lavorazione. Queste tecnologie⁣ modernizzate non solo aumentano l’efficienza, ma migliorano anche⁣ la precisione e la qualità dei prodotti finiti. Un’implementazione efficace può⁤ comportare:

• Robotica industriale: utilizzata per carico​ e scarico dei materiali, garantendo un ⁣flusso di⁢ lavoro continuo.
• Software di programmazione avanzato: che consente una⁢ gestione precisa‌ dei parametri di lavorazione e monitoraggio in tempo reale.
• Macchine ‌CNC (Controllo Numerico Computerizzato): per tagli e piegature ad alta precisione, riducendo al minimo ⁤gli ‍errori umani.

I sistemi ​automatizzati offrono anche la possibilità di personalizzare i processi ⁢in base alle specifiche esigenze dei⁤ clienti.Grazie alla raccolta di dati, le ⁢aziende possono⁣ analizzare le prestazioni delle macchine e apportare modifiche tempestive per migliorare ulteriormente i ‌risultati. Le tabelle sottostanti mostrano un confronto tra processi tradizionali‍ e automatizzati nella lavorazione della​ lamiera:

Vantaggi della stampaggio ad alta densità nell’industria moderna

L’implementazione dello stampaggio ad alta densità nell’industria moderna offre numerosi vantaggi che si traducono in efficienza e qualità dei prodotti finiti. Tra i principali benefici possiamo evidenziare:

• Maggiore robustezza: Il processo di stampaggio ad alta densità consente di creare componenti più solidi,⁤ in grado di⁢ resistere a condizioni di stress​ elevate.
• Riduzione​ dei materiali di scarto: Grazie all’ottimizzazione dei processi, è‌ possibile ridurre notevolmente lo ​spreco di materiali, migliorando la sostenibilità ambientale.
• Precisione dimensionale: I prodotti ottenuti hanno tolleranze più strette, garantendo una maggiore compatibilità‌ con altri componenti e sistemi.

Inoltre, ‌l’adozione⁤ di tecnologie automatizzate nello stampaggio ad alta densità porta a una⁤ maggiore produttività e a costi ‌di produzione ridotti. attraverso l’automazione, è possibile:

• Incrementare la ​velocità di produzione: Linee ⁤di ​assemblaggio automatizzate consentono⁤ di ottenere una maggiore quantità di prodotti in ‍tempi⁣ ridotti.
• Ottimizzare il monitoraggio‌ della qualità: Sistemi automatizzati possono effettuare controlli in tempo reale, ⁤garantendo che solo‌ i componenti conformi vengano⁢ immessi sul mercato.
• Facilitare la‌ personalizzazione: le tecnologie avanzate consentono produzioni su misura, adattandosi rapidamente alle diverse esigenze del cliente.

Tecnologie chiave per l’automazione nel processo di stampaggio

Nel contesto ⁤del stampaggio ad alta inviluppo,⁣ diverse tecnologie innovative si stanno dimostrando essenziali per ottimizzare i processi e migliorare l’efficienza produttiva. L’uso di‌ sistemi di controllo numerico‌ computerizzato (CNC) consente una precisione senza ⁤precedenti nella‌ lavorazione dei metalli,riducendo al minimo gli errori e garantendo una ripetibilità ottimale. Inoltre, ⁣l’integrazione⁢ di sistemi iot (Internet of Things) permette il monitoraggio ⁤in tempo ⁤reale delle macchine, facilitando la​ gestione proattiva della ‍manutenzione e aumentando la disponibilità ‍degli‍ impianti.

Le linee di assemblaggio automatizzate stanno anche rivoluzionando il settore, con robot collaborativi che lavorano fianco a fianco con gli operatori per migliorare la produttività senza⁣ compromettere la qualità. La stampa 3D emerge come un’alternativa strategica‍ per la produzione di ⁤prototipi e parti personalizzate, riducendo i ⁣tempi di sviluppo e i costi di produzione. L’adozione⁣ di ⁤software avanzati per la simulazione dei processi consente infine di⁢ pre-analizzare ​e ottimizzare i cicli di stampaggio, facilitando decisioni basate su dati concreti.

Raccomandazioni per ​l’implementazione efficace dell’automazione ⁢nel settore

Per ⁤garantire un’implementazione efficace dell’automazione nel settore della stampa ad alta densità, è cruciale seguire alcune linee guida fondamentali. In primo luogo, è necessario effettuare un’analisi dettagliata dei processi esistenti per identificare le aree che possono beneficiare maggiormente dell’automazione. Questo include:

• Valutazione dei flussi di lavoro: Comprendere i passaggi critici e individuare eventuali colli di bottiglia.
• Identificazione delle tecnologie appropriate: Scegliere strumenti e sistemi che si integrino perfettamente con le operazioni esistenti.
• Formazione del personale: Assicurarsi che i dipendenti siano⁤ adeguatamente formati nell’uso delle nuove ‌tecnologie.

In aggiunta, ‍è fondamentale monitorare e analizzare costantemente i risultati ottenuti dall’automazione. Un approccio iterativo può portare ‍a miglioramenti significativi nel tempo. ‍Si consiglia di stabilire ⁤i KPI‌ (Key Performance Indicators) per misurare l’efficacia dell’automazione. Una tabella di ⁢esempio potrebbe ‍includere:

In Conclusione

l’automazione nei⁤ processi di⁢ stampaggio ad alta spessore rappresenta un passo significativo verso l’ottimizzazione ​e l’efficienza nella produzione industriale. L’adozione di sistemi automatizzati non solo migliora la qualità‍ e la precisione ⁢dei prodotti, ma contribuisce anche a ‍ridurre i tempi di lavorazione e i costi operativi. Con‍ l’evoluzione continua della tecnologia, le‌ aziende sono sempre più​ in grado⁢ di implementare soluzioni innovative ‍che⁣ soddisfano le crescenti esigenze del mercato ⁢moderno. È fondamentale, quindi, che gli operatori del settore rimangano aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi, per sfruttare appieno i vantaggi⁤ dell’automazione e migliorare la propria competitività nel panorama industriale.

Un Indice dei Prezzi Potrebbe Chiarire i Costi Opachi del Noleggio di GPU per l’Intelligenza Artificiale

Chiedi cosa, se c’è qualcosa, sta frenando l’industria dell’IA e la risposta dipende molto da chi stai parlando. Ho chiesto a uno degli ex capi dei dati di Bloomberg, Carmen Li, e la sua risposta è stata “trasparenza dei prezzi”.

Secondo Li, l’incapacità della maggior parte delle piccole aziende di IA di prevedere quanto dovranno spendere per il privilegio di noleggiare del tempo su una GPU per addestrare i loro modelli rende le loro attività imprevedibili e ha reso le aziende di finanziamento dell’IA inutilmente costose. Ha fondato la startup Silicon Data per creare una soluzione: il primo indice dei prezzi di noleggio a livello mondiale per una GPU.

Quell’indice dei prezzi di noleggio, chiamato SDH100RT, è stato lanciato oggi. Ogni giorno, elaborerà 3,5 milioni di punti dati da più di 30 fonti in tutto il mondo per fornire un prezzo medio di noleggio spot per l’utilizzo di una GPU Nvidia H100 per un’ora. (“Prezzo spot” è ciò che una merce da consegnare immediatamente viene venduta in quel momento.)

“Credo davvero che il calcolo sarà la risorsa più grande per l’umanità nei prossimi anni”, dice Li. “Se la mia tesi è corretta, allora sarà necessaria una gestione del rischio più sofisticata.”

Secondo Li, un tale indice porterà a strumenti di intelligenza artificiale più economici e più opportunità per un numero più ampio di attori che vogliono entrare nell’industria dell’IA. Come si passa da un indice a tutto questo? La storia di origine di Silicon Data aiuta a spiegarlo.

US $1.04: Vantaggio di prezzo di noleggio per le GPU Nvidia H100 sulla costa orientale degli Stati Uniti rispetto a quelle sulla costa occidentale.

Fino all’inizio dell’anno scorso, Li era responsabile dell’integrazione globale dei dati presso Bloomberg. In quella posizione ha incontrato diverse piccole aziende che stavano cercando di offrire prodotti dati alimentati dall’IA, e molte di esse stavano lottando con lo stesso problema. Potevano offrire il loro prodotto solo a una tariffa fissa, ma il costo del tempo della GPU di cui avevano bisogno era imprevedibile. Di conseguenza, anche i margini di profitto lo erano.

Con materie prime tipiche come l’energia, le aziende possono pianificare queste oscillazioni conoscendo le tendenze storiche e coprendosi con prodotti finanziari come i contratti futures. Ma questo non esisteva per la principale materia prima dell’IA, il tempo su una GPU. Quindi Li si è impegnata a creare le basi per quei prodotti, e il risultato è l’indice dei prezzi SDH100RT.

Ha scelto di indicizzare la Nvidia H100, perché è la GPU più diffusa ed è utilizzata per addestrare nuovi modelli di IA. Tuttavia, è in fase di sviluppo anche un indice dei prezzi per le Nvidia A100, che affrontano molte attività di inferenza. E ha sviluppato un metodo che determinerà quando ha senso indicizzare i prezzi per altre chip di IA, come quelli di AMD e della serie Blackwell di Nvidia.

Insights e Curiosità dai Dati

Anche se è stato lanciato oggi, Silicon Data ha monitorato i prezzi di noleggio delle GPU per mesi. Come ci si potrebbe aspettare, avere una finestra sul prezzo dell’addestramento dell’IA ha rivelato alcuni interessanti spunti. Quello che segue sono alcune cose che Li ha scoperto. (Ha pubblicato queste analisi regolarmente da settembre scorso.)

La costa orientale domina! La costa occidentale sbava: Il prezzo di noleggio H100 è molto stabile negli Stati Uniti, ma c’è un persistente vantaggio sulla costa orientale. A marzo si poteva ottenere un’ora di lavoro da un H100 sulla costa orientale per 5,76 dollari. Ma quella stessa ora ti costerebbe 6,80 dollari sulla costa occidentale.

I chip degli iperscalatori aiutano: L’incursione di Amazon Web Service nella progettazione dei propri chip e server ha abbassato i prezzi per i clienti del gigante del cloud. Secondo Silicon Data, a circa 4,80 dollari l’ora il prezzo medio per unità per GPU per il Trainium2 di AWS è inferiore alla metà del prezzo per l’utilizzo di una Nvidia H100. I chip di prima generazione Inferentia e Trainium si attestano entrambi a meno di 1,50 dollari l’ora, che è inferiore alla metà del prezzo del cavallo di battaglia dell’inferenza di oggi, la Nvidia A100. Tuttavia, si ritiene che gli H100 siano l’unica opzione per l’addestramento di modelli all’avanguardia, quindi le loro prestazioni potrebbero giustificare il costo aggiuntivo.

L’effetto modesto di DeepSeek: Lo shock di Deepseek di gennaio ha fatto poco al prezzo di noleggio spot. Forse ricorderete che le prestazioni e il basso costo di addestramento segnalati degli LLM di DeepSeek di Hangzhou hanno sorpreso molti e hanno mandato in fibrillazione le azioni correlate all’IA. “Quando è uscito DeepSeek, il mercato è impazzito”, dice Li. “Ma il prezzo spot non è cambiato molto.” Al debutto di DeepSeek il prezzo dell’H100 è salito leggermente a 2,50 dollari l’ora, ma era comunque nell’intervallo di 2,40-2,60 dollari l’ora dei mesi precedenti. Poi è sceso a 2,30 dollari l’ora per gran parte di febbraio prima di iniziare a salire di nuovo.

Intel è più esclusivo di AMD: Le GPU sono sempre sotto il controllo delle CPU, di solito in un rapporto 4:1. E il mercato per quel posto CPU è conteso tra Intel e AMD. (Nvidia fa anche la propria CPU, chiamata Grace.) Ma sembra che i clienti siano disposti a pagare un po’ di più per i sistemi alimentati da Intel. Per i sistemi Nvidia A100, quelli con CPU Intel hanno raggiunto circa il 40 percento in più rispetto a quelli con processori AMD. Per l’H100, l’effetto dipendeva dalla tecnologia di interconnessione coinvolta. Se un computer utilizzava SXM o PCIe come collegamenti, Intel otteneva un prezzo più alto. Ma per quelli che utilizzavano lo schema di interconnessione NVLink di Nvidia, AMD otteneva il premio.

La Commodity dell’IA

Si può davvero ridurre il prezzo dell’IA a un singolo numero? Dopotutto, ci sono così tanti fattori coinvolti nelle prestazioni di un computer e nella sua utilità per un cliente specifico. Ad esempio, un cliente potrebbe essere in fase di addestramento con dati che, per motivi legali, non possono attraversare i confini internazionali. Quindi perché dovrebbero preoccuparsi del prezzo in un altro paese? E, come chiunque abbia esaminato i principali risultati di riferimento del machine learning, MLPerf, può vedere, le prestazioni della stessa GPU Nvidia possono variare ampiamente a seconda del sistema in cui si trova e del software in esecuzione.

Secondo Li, la visione della merce può funzionare. L’indice di Silicon Data normalizza tutte queste differenze e attribuisce diversi pesi a cose come quanto un data center partecipa al mercato del noleggio, la sua posizione, le sue fonti di dati e molte altre cose.

La più grande approvazione dell’idea dell’IA come merce arriva dal CEO di Nvidia Jensen Huang. Al grande evento per sviluppatori dell’azienda, GTC, ha spinto a pensare ai data center come “fabbriche di IA” il cui output sarebbe misurato in quanti token, la più piccola unità di informazione che un LLM utilizza, possono produrre al secondo.