Информационно-развлекательный портал

Информационно-развлекательный портал: http://luckyea.ucoz.ru/

Добро пожаловать в мой блог!

Записи со ссылками на посты с лекциями и уроками в этом блоге: http://luckyea77.livejournal.com/714447.html

Бесплатный курс "Программирование на Python от А до Я"

Игра «Маг кода» для изучения Python, JavaScript, анализа данных, машинного обучения и нейронных сетей: https://luckyea77.livejournal.com/5121106.html

Видеоигра "Кто хочет стать миллионером?" на знание перевода иностранных слов с многоязычным словарным тренажером: https://luckyea77.livejournal.com/5137456.html

Программное решение для сдачи и подготовки (в т.ч. игра "Кто хочет стать миллионером?") к экзаменам (электробезопасность, промышленная безопасность, сертификат 1С Профессионал, язык программирования JavaScript, английские, немецкие, французские, испанские, португальские, ни­дер­ландские, итальянские слова и т.п.): https://luckyea77.livejournal.com/3661104.html

Спортивные трансляции в режиме онлайн вы можете увидеть здесь: http://luckyea77.livejournal.com/175626.html
В этой записи много ссылок на сайты, ведущие прямые трансляции по разным видам спорта, а также этот пост содержит более 20ти спортивных каналов.

При написании статей в данном блоге используются только общедоступные открытые источники информации в сети интернет. Источниками информации служат следующие ресурсы: hightech.plus, hightech.fm, tadviser.ru, hi-news.ru, rb.ru, ntinews.ru, forbes.ru, naked-science.ru, nplus1.ru, popmech.ru, wikipedia.org, youtube.com, rambler.ru, yandex.ru, mail.ru, rbk.ru, autostat.ru, riarating.ru, livejournal.com, vestifinance.ru, renen.ru, altenergiya.ru, kot.sh, vedomosti.ru, elektrovesti.net, energosovet.ru, ffin.ru, 2045.ru, alternativenergy.ru, futurenow.ru, knowrealty.ru, aif.ru, secretmag.ru, womanonly.ru, 3dnews.ru, greenevolution.ru, dmrealty.ru, nature-time.ru, dailytechinfo.org, svpressa.ru, pskovstroyka.ru, sport-express.ru, kinopoisk.ru, rg.ru, asi.ru, data-economy.ru, futurerussia.gov.ru, scientificrussia.ru, 1s-up.ru, programmist1s.ru, курсы-по-1с.рф, infostart.ru, osnmedia.ru, helpme1s.ru, chel1c.ru, wiseadvice-it.ru, professia1c.ru, codenotes-1c.blogspot.com, koder.by, koderline.ru, pro1c.ru, codely.ru

Моя точка зрения может не совпадать с авторами видео, изображений, статей, интервью и комментариев к записям. Я не несу ответственности за мнения, высказанные в комментариях читателей.

Некоторые посты содержат видеоролики на иностранном языке, для их перевода на русский можно использовать яндекс-браузер.





Мой френдмарафон: https://luckyea77.livejournal.com/3399966.html

Самые популярные метки моего блога:
Технологии3D-принтерЭлектроэнергия
РоссияМирБокс
РоботМедицинаЗарплата
АвтоБудущееРейтинг
ФутболИскусственный интеллект
ЭкономикаКомпьютерная игра
ИнтернетВиртуальная реальность
МузыкаФильмПрограммирование


Рассказать друзьям или разместить в своём блоге:
promo luckyea77 november 4, 21:52 5
Buy for 10 tokens
В прошлом посте " Эпоха интеллекта" я публиковал эссе генерального директора OpenAI Сэма Альтмана. В нем Альтман пишет, что мы можем представить себе возможности создавать любое программное обеспечение, которое только можно представить, и многое другое. Недавно я с помощью нейросети создал…
Робот

ИИ-лаборатория ускоряет открытия в 10 раз



Ученые из Университета штата Северная Каролина разработали технологию, которая в 10 раз ускоряет работу автономных лабораторий и позволяет проводить эксперименты быстрее, дешевле и экологичнее. Новый метод основан на непрерывном сборе и анализе данных в реальном времени и может радикально изменить подход к исследованиям в химии и материаловедении.

Самоуправляемые лаборатории — это роботизированные системы, которые используют машинное обучение и автоматизацию для проведения химических экспериментов. Такие установки могут самостоятельно анализировать результаты и на их основе планировать следующий шаг, приближаясь к заданной цели без участия человека.

До сих пор подобные лаборатории работали по принципу стационарного потока: реактивы смешивались и проходили по микроканалу, а продукт анализировался только после завершения реакции. Такой подход замедлял процесс, так как каждый эксперимент требовал паузы до окончания химической реакции, что могло занимать до часа.

Новое решение основано на динамическом потоке, при котором смеси изменяются непрерывно и анализируются в режиме реального времени. Это позволяет не просто ускорить процесс, но и получить гораздо больше информации. Например, вместо одной точки данных через 10 секунд реакции система собирает 20 — по одной каждые полсекунды. Ученые фиксируют не отдельные моменты, а полную картину происходящего, словно вместо одного снимка наблюдают за целым фильмом.

Иными словами, вместо того чтобы поочерёдно пропускать отдельные образцы и тестировать каждый после достижения стационарного состояния, исследователи разработали непрерывно работающую установку, которая в реальном времени обрабатывает данные и параллельно обучается на каждом этапе эксперимента.

Увеличение объема данных повышает эффективность алгоритма машинного обучения, стоящего за лабораторией. Благодаря этому система быстрее находит оптимальные материалы и процессы, требует меньше экспериментов и использует меньше реагентов. В результате экономятся ресурсы и сокращается количество отходов.

В испытаниях система не только собрала в 10 раз больше данных за то же время, что и предыдущие методы, но и смогла с первого раза определить лучший материал после обучения.

Робот

ИИ от Google теперь может звонить по телефону за пользователя



Компания Google запустила в США новую функцию — «Ask for Me», позволяющую ИИ от Google звонить в местные заведения, чтобы узнавать цены, наличие услуг и записывать пользователя на приём. Реализованная через GoogleSearch, система базируется на комбинации модели Gemini2.5Pro, технологии Duplex и интерфейсе AI Mode.

Пока функция охватывает ограниченный круг компаний в США — салоны для животных, химчистки и автосервисы, но их список будет быстро расширяться. Пользователям достаточно вбить запрос вроде «pet groomers near me» — и под результатами появляется кнопка «Have AI check pricing». При её нажатии ИИ задаёт уточняющие вопросы (например, породу питомца, желаемую дату записи), затем совершает звонки ближайшим грумерам, представляясь «AI from Google», получает ответ о наличии свободных мест и других деталях сервиса и возвращает информацию через SMS или email. Звонок длится обычно менее двух минут, что заметно снижает нагрузку на бизнес по сравнению со звонком потенциального клиента.

Это эволюция программы Duplex, впервые представленной в 2018 году — тогда ИИ звонил в рестораны, имитируя человека. Теперь AI Google сразу сообщает, что он бот. Владельцы бизнеса могут запретить такие звонки через настройки Google Business Profile, а Google предоставляет лимиты в зависимости от подписки: AI Pro и AI Ultra получают приоритет.

Какая ценность и зачем это нужно

Для пользователей — это избавление от необходимости звонить самим, особенно это важно для молодых людей, многие из которых испытывают дискомфорт при телефонных переговорах. Google переворачивает привычный сценарий — найти услугу, а потом ещё звонить, чтобы уточнить детали — и превращает его в автоматическую цепочку, в конце которой пользователь сразу получает результат.
Collapse )
Робот

Google DeepMind разрабатывает роботов с «внутренним голосом»: это ускорит обучение



Google DeepMind подала патентную заявку на систему, которая наделяет роботов способностью к внутреннему монологу — описанию увиденного на естественном языке. Это позволяет роботам быстрее обучаться новым задачам, наблюдая за действиями людей.

Технология работает так: робот смотрит видео или изображение, где человек выполняет действие (например, поднимает чашку), и «внутренне проговаривает» — «человек поднимает чашку». Это связывает визуальные данные с речевыми описаниями и помогает лучше запоминать и воспроизводить действия — даже с незнакомыми объектами и без предварительного обучения.

Такой внутренний монолог помогает роботам сопоставлять визуальные данные с речевыми описаниями, что значительно улучшает их способность понимать и запоминать правильные действия при столкновении с похожими объектами.

Главное преимущество системы заключается в том, что она поддерживает обучение «с нуля»: роботы могут выполнять задачи с незнакомыми объектами без предварительного обучения.

DeepMind отмечает, что метод снижает требования к объему памяти и вычислительной мощности, необходимой для обучения роботизированных систем. Добавление внутренней речи обеспечивает роботам контекст, позволяя им принимать обоснованные решения и адаптироваться к новым ситуациям.

Проект развивается параллельно с другим направлением DeepMind — автономной моделью Gemini Robotics On-Device, представленной на прошлой недели. Она работает без облака и подходит для задач с минимальными задержками. Эта «стартовая модель» учится по 50–100 демонстрациям и работает даже на устройствах с ограниченной связью.

Робот

Новейшую систему управления роботами силой мысли создали в России



Ученые из Нижнего Новгорода первыми в стране разработали нейроинтерфейс, который позволяет управлять роботами, дронами и протезами с помощью сигналов мозга. Новую систему построили на отечественных мемристорах — энергоэффективных компонентах, способных обрабатывать команды без громоздкой электроники.

Ученые Нижегородского госуниверситета имени Лобачевского представили первую в России систему управления роботами с помощью сигналов мозга, построенную на мемристорах. Она уже работает и может применяться в робототехнике, протезировании и пилотировании беспилотников.

Оператор надевает ЭЭГ-шлем, мысленно представляет движение — и робот выполняет команду. Сигнал поступает по Wi-Fi на плату с чипом, обрабатывается и передается исполнительному механизму. При необходимости направление можно скорректировать в реальном времени.

Вся электроника в устройстве — отечественного производства. Мемристоры в подобной технологии использованы впервые в стране. Это подчеркнул заведующий лабораторией мемристорной наноэлектроники ННГУ Алексей Михайлов.

Мемристоры — это сверхкомпактные электронные компоненты, которые запоминают состояние электрического сигнала. Они работают быстро, не требуют внешнего питания, и позволяют обходиться без крупных вычислительных блоков. По словам старшего научного сотрудника лаборатории Сергея Щаникова, система справляется с анализом сложных нейросигналов на миниатюрных мобильных устройствах и передает команды по беспроводной связи. Это снижает энергопотребление и уменьшает габариты всей системы.

Разработка стала частью научной программы Национального центра физики и математики — по направлению, связанному с ИИ и большими данными. Работа также входит в стратегический проект «Нейроморфные и квантовые технологии искусственного и гибридного интеллекта» в рамках программы «Приоритет-2030».

Робот

Ученые нашли способ восстанавливать органы



Исследователи из Пекина нашли способ вернуть регенерацию наружного уха у мышей, активировав ген, связанный с выработкой ретиноевой кислоты. Открытие дает надежду на развитие методов восстановления повреждённых органов у человека.

Ученые из Национального института биологических наук в Пекине нашли генетический механизм, который включил регенерацию наружного уха у мышей. Впервые за долгое время удалось полностью восстановить повреждённые ткани, включая кожу и хрящ.

Исследование, опубликованное в журнале Science, объясняет, что основная причина отсутствия регенерации у мышей — дефицит ретиноевой кислоты, производного витамина А, важного для развития клеток и восстановления тканей.

Команда активировала «эволюционно отключенный» ген, ответственный за синтез ретиноевой кислоты (ген Aldh1a2). Это запустило процесс регенерации повреждённого уха. Кроме того, ученые смогли добиться эффекта, вводя ретиноевую кислоту извне.

Выбор наружного уха для эксперимента обусловлен его структурной простотой — здесь есть кожа, хрящ, мышцы и жир, но это орган проще внутренних систем, что облегчает изучение процессов заживления.

Исследователи применили новейшие технологии для отслеживания изменений в типах клеток в разные этапы регенерации и выявления ключевых биомолекулярных механизмов.

Сейчас ученые ищут другие гены, которые могут активировать подобные «переключатели» регенерации в разных органах.

Специалисты отмечают, что перенос этой технологии на человека будет сложным из-за различий в размерах и сложности органов. Тем не менее, открытие укрепляет надежду на создание эффективных методов регенеративной медицины.

Робот

Срок службы квантовой батареи увеличили в 1000 раз



Квантовая механика находит себе применение не только в вычислениях и датчиках, но и в технологиях накопления энергии. Правда, концепция квантовой батареи появилась всего лет десять назад и пока еще далека от использования в реальных условиях. Тем не менее, исследователи из Австралии сделали серьезный шаг в этом направлении, разработав новый метод увеличения срока службы квантовых батарей в тысячу раз, по сравнению с предыдущими образцами.

Квантовая батарея отличается от химической тем, что вместо использования потока ионов для зарядки и разрядки она для хранения энергии переводит электроны в более высокие энергетические состояния. Фотоны в этой системе служат носителями заряда и передают свою энергию электронам в процессе зарядки. Для повышения скорости зарядки используются также квантовая запутанность и суперпозиция. Они помогают частицам света синхронизироваться и увеличивают плотность энергии батареи.

Однако все это, в основном, теоретические концепции. Созданные до сих пор квантовые батареи не проработали дольше нескольких наносекунд, пишет IE.

Совместными усилиями команда исследователей из Мельбурнского королевского технологического университета (RMIT) и Государственного объединения научных и прикладных исследований (CSIRO) протестировали новый метод продления срока службы квантовых аккумуляторов. Исследователи изготовили и протестировали пять устройств и обнаружили, что энергия может накапливаться более эффективно при идеальном совмещении двух определенных энергетических уровней.

Самое эффективное из пяти устройств удерживало накопленную энергию в течение микросекунд, что в 1000 раз превышает показатели предыдущих образцов. Для практических применений такие сроки хранения энергии все еще не подходят, достижение ученых, тем не менее, закладывает основу для будущих исследований и дает надежду на совершенствование этой технологии.

«Хотя мы изучили лишь крошечный компонент общей конструкции, наше устройство уже стало гораздо лучше справляться с накоплением энергии, чем его предшественники», — заявил в пресс-релизе Дэниел Тиббен из RMIT.

Современная электроника нуждается как в проводящих, так и в изолирующих материалах, а также в сложных интерфейсах между ними. Открытие специалистов из США позволяет выполнять обе задачи при помощи одного материала, управляемого светом — он может быть идеальным проводником электричества и идеальным изолятором.

Робот

Первый робот для обрезки хлопка работает в 10 раз быстрее человека



Инженеры из Синьцзянского университета создали первого в мире автономного робота для обрезки хлопка — трудоёмкого процесса, который до сих пор выполнялся вручную. Машина сочетает лазер, лидар и искусственный интеллект, что позволяет находить и удалять верхушечные почки без физического контакта с растением. Точность распознавания почек достигает 98,9%, а успешность обрезки — более 82%, даже при ветре и колебании растений. Робот работает в десять раз быстрее человека, круглосуточно и без химикатов. Устройство уже проходит испытания.

Подрезка хлопка — это агротехническая практика, при котором удаляется верхушечная почка растения. Это помогает перенаправить питательные вещества с вертикального роста на развитие боковых ветвей. В результате формируется большее количество плодов и повышается урожайность. Однако процесс требует трудозатрат и высокой точности: рабочие могут пропустить нужные почки или случайно повредить растение. Кроме того, подрезка возможна только днём, при хорошей видимости.

Чтобы решить эту проблему, ученые из Синьцзянского университета совместно с компанией EAVision Robotic Technologies разработали первого в мире автономного лазерного робота для обрезки хлопка.

Это устройство стало последним недостающим элементом в полной механизации хлопководства — ранее подрезку не удавалось автоматизировать.
Collapse )
Робот

Baidu запускает первый в мире сервис каршеринга робомобилей



Пекинская компания по прокату автомобилей Car и ИТ-гигант Baidu собираются вместе предоставлять услуги каршеринга роботакси. Пользователи приложения CAR Car Rental смогут при бронировании вызвать машину к месту назначения, и беспилотный автомобиль заберет их, а потом так же самостоятельно вернется на парковку, когда поездка окончится.

Принцип работы сервиса примерно такой же, как с живыми водителями: клиент указывает в приложении Car время и место подачи автомобиля, после чего система подбирает ему ближайшее доступное роботакси. Благодаря четвертому уровню автономности роботакси, как сообщает Electrive, способны двигаться самостоятельно и без участия человека.

Во время поездки пользователи смогут гибко менять маршрут и даже делать остановки в разных пунктах назначения. Единственное ограничение заключается в том, что машины не должны покидать пределов разрешенной зоны обслуживания. По окончании срока аренды автомобиль самостоятельно направится в указанную точку.

Что касается моделей, то таксопарк Car пополнят Apollo Go компании Baidu, вмещающее до трех пассажиров. Стоимость поездки будет соответствовать стандартным ценам на краткосрочную аренду автомобилей, с гибким сроком бронирования от четырех часов до семи дней. Также действуют возрастные ограничения: заказать роботакси можно будет только с 18 лет.

Сколько всего роботакси будет в таксопарке, потребуются ли для аренды водительские права и в каких городах будет действовать новое предложение, пока не известно. Стоит отметить, что сейчас Baidu предлагает услугу роботакси Apollo Go в десяти городах Китая, а его крупнейший парк из 600 машин находится в Ухане.

Baidu экспериментирует с беспилотными автомобилями с 2013 года и с тех пор разработала шесть поколений роботакси для собственного пользования и для коллег из автопрома.

Робот

Самообучаемый робот-хирург впервые самостоятельно удалил желчный пузырь



Робот-хирург, созданный учеными из Университета Джонса Хопкинса, впервые самостоятельно провел сложную операцию по удалению желчного пузыря на модели, максимально приближенной к человеку. В отличие от прежних систем, новая разработка под названием SRT-H не только точно воспроизводит действия хирурга, но и адаптируется в реальном времени, реагируя на голосовые команды и нестандартные ситуации — как начинающий врач под руководством наставника.

В 2022 году автономный робот-хирург STAR, также разработанный в Университете Джонса Хопкинса, провел свою первую операцию на живом животном — лапароскопию на свинье. Однако тогда робот нуждался в специально помеченных тканях, строго контролируемой среде и следовал жесткому, заранее заданному плану. Это было похоже на обучение робота вождению по четко размеченному маршруту.

Новая система Surgical Robot Transformer-Hierarchy (SRT-H) адаптируется к анатомическим особенностям во время операции, принимает решения на ходу и самостоятельно корректирует действия, если что-то идет не по плану. Разработчики сравнивают это со способностью уверенно передвигаться по незнакомой местности: SRT-H может «ориентироваться на любой дороге, в любых условиях, реагируя на всё, что встречается на пути».

SRT-H построен на той же архитектуре машинного обучения, что и ChatGPT. Он может реагировать на голосовые команды (например, «захватить головку желчного пузыря») и корректировки («немного сдвинуть левую руку влево»), обучаясь на этой обратной связи. В прошлом году команда обучила этого робота трем базовым хирургическим задачам: манипулированию иглой, поднятию тканей и наложению швов.
Collapse )