На станции работают уже 8 турникетов. Всего их будет 17 — на 2 больше, чем раньше. Увеличение числа турникетов позволяет повысить пропускную способность станции до 40%.
Это особенно актуально для более 7,4 тыс. пассажиров, которые смогут еще быстрее проходить на станцию через западный вестибюль в самые востребованные часы.
Напомним главные преимущества инновационных устройств:
🔹 Компактность. Эргономичный корпус позволяет максимально эффективно использовать пространство вестибюлей и увеличить пропускную способность станций. 🔹 Универсальность. Оборудование поддерживает все действующие способы оплаты, в том числе виртуальную «Тройку», СБП и биометрию. 🔹 Интуитивность. Яркая цветовая подсветка и виброотклик помогают легче понять статус оплаты поездки, в том числе маломобильным пассажирам.
Пока новые турникеты установили на временных понтонах. Это сделали для того, чтобы подготовить место для финального монтажа всей линейки. Параллельно с установкой проводим пусконаладочные работы оборудования.
До конца 2031 года в метро, МЦК и МЦД разместим более 4,5 тыс. турникетов нового поколения, которые будут работать быстрее предыдущих моделей.
CNews, ссылаясь на South China Morning Post, сообщает, что сократили примерно 30% специальностей, чаще всего — искусство, гуманитарные науки, иностранные языки и менеджмент. Одновременно было открыто около 10 200 новых направлений подготовки.
Причина -- рост безработицы среди молодежи (16%), а также давление американских торговых пошлин. Китай прекратил публиковать официальные отчеты о занятости и зарплатах. Нет информации -- нет проблем. Что это так сильно напоминает?.. Да ну нет, фигня какая-то.
Так с безработицей борются в условиях плановой экономики. Государство направляет средства на технологический суверенитет, а выучиться на искусствоведа можно будет за свой счет.
Минусы: сокращение гуманитарных специальностей даст обратный эффект. Все помнят шедевры автоперевода из китайских инструкций? Теперь это может распространиться на китайский язык в целом.
Как это работает: Вместо грубого разрезания ДНК инструмент точечно меняет один генетический символ на другой.
Что нам с того: В теории это путь к исправлению наследственных болезней до рождения. В реальности это сразу вопрос: где лечение, а где сборка «ребёнка по ТЗ»?
Как это работает: ИИ всё лучше помогает писать код, исследовать архитектуры и автоматизировать разработку. В пределе он может начать ускорять собственное развитие.
Что нам с того: Это не «робот восстал», а более скучная и страшная версия: прогресс может стать слишком быстрым для правил, компаний и государств.
4. Квантовый чип Microsoft, созданный с помощью ИИ
Экспериментальный образец портативного аппарата МРТ представили разработчики из Университета ИТМО. Создатели утверждают, что он в пять раз дешевле и проще зарубежных аналогов: для работы достаточно обычной розетки на 220 вольт.
Как объясняют ученые, традиционные аппараты МРТ — это громоздкие и дорогие установки стоимостью более 100 млн рублей, требующие регулярного обслуживания на 10–15 млн рублей в год.
Они настолько сложны, что для них строят отдельные помещения с защитой от помех, а пациентов в тяжелом состоянии к ним сложно доставить без риска для жизни. Из-за этого качественная диагностика заболеваний мозга, например, инсультов или опухолей, сегодня доступна далеко не в каждой больнице.
Портативный аппарат мог бы решить эту проблему: его можно привезти прямо к постели лежачего больного. Чтобы добиться четкой картинки без дорогой «изоляции» помещения, инженеры применили современные алгоритмы: встроенные датчики улавливают шумы в помещения, а нейросеть мгновенно очищает от него изображение пациента.
По расчетам создателей, серийный образец будет стоить около 25 млн рублей, а расходы на его содержание составят около 1–2 млн рублей в год. Это может позволить оснастить томографами небольшие клиники, где раньше такая техника была недоступна.
Подобные технологии в мире пока представлены слабо — по словам разработчиков, на данный момент существует только один американский аналог, одобренный для медицинских целей, однако в России аппаратов такого типа до сих пор не выпускали.
Вместо вступления. Этот пост был полностью сгенерирован ChatGPT и приведен здесь как есть, без правок и корректуры. Если верить опубликованным оценкам и данным OpenAI, на создание одного текстового ответа вроде этого уходит порядка 0,3–0,5 Вт·ч электроэнергии и около 0,3 мл воды на охлаждение дата-центров. Это примерно столько же энергии, сколько светодиодная лампочка мощностью 10 Вт потребляет за 2–3 минуты работы. Так что, читая этот текст и возмущаясь экологическим следом ИИ, вы только что добавили к нему ещё одну маленькую порцию. 🙂
🤖 Искусственный интеллект спасёт человечество. Если, конечно, сначала не выпьет всю воду и не сожрёт всю электроэнергию.
Пока маркетологи рассказывают нам про «зелёные технологии будущего», в ООН решили посчитать реальную цену ИИ. И результаты получились весьма занятными. Согласно свежему докладу UNU-INWEH, уже к 2030 году дата-центры, питающие нейросети, будут потреблять около 945 ТВт·ч электроэнергии в год. Для понимания масштаба: это почти втрое больше совокупного годового потребления Пакистана, Бангладеш и Нигерии вместе взятых — стран с населением более 650 миллионов человек. ([unu.edu][1])
Но самое интересное даже не электричество.
Для охлаждения серверов потребуется столько воды, что её хватило бы для удовлетворения базовых бытовых потребностей 1,3 миллиарда жителей Африки к югу от Сахары. А площадь земель, связанных с энергетической инфраструктурой ИИ, превысит 14 500 км² — примерно две московские агломерации или вдвое больше Джакарты. ([unu.edu][1])
Любопытный нюанс: основную нагрузку создаёт уже не обучение моделей, а их повседневное использование. По оценкам авторов, 80–90% энергопотребления ИИ приходится на инференс, то есть на наши бесконечные запросы вроде «нарисуй кота в стиле киберпанк» или «напиши пост для телеграма». ([unu.edu][1])
Одна сгенерированная картинка требует примерно в 1450 раз больше энергии, чем простая операция классификации текста. А короткий AI-видеоролик может потратить энергии столько же, сколько требуется для обработки 200 тысяч спам-писем. ([unu.edu][1])
Самое забавное, что более 90% специализированных мощностей ИИ сосредоточено всего в двух странах — США и Китае. При этом экологические последствия, добыча редкоземельных металлов, электронный мусор и нагрузка на водные ресурсы часто ложатся на совсем другие регионы планеты. ([unu.edu][1])
Получается забавная картина. Нам обещали цифровую магию без заводских труб и дымящихся комбинатов. А в итоге за каждым вежливым ответом чат-бота стоят гигантские дата-центры, электростанции, системы охлаждения, карьеры по добыче минералов и миллионы тонн электронного мусора.
Цифровое будущее оказалось удивительно материальным.
Никуда не спешит. Никого не подрезает. Не сигналит. Не смотрит в телефон на светофоре.
Просто идёт.
А рядом едем мы по ___подставьте свой любимый маршрут, тот самый, где вы стоите каждый раз. 18:00. Сорок минут в никуда.
Сотни муравьёв. Тропы шириной в сантиметр. Движение в обе стороны.
И ведь ни одного затора. Вообще. Никогда.
Инженеры дорог изучают это тридцать лет и до сих пор не могут нормально повторить.
Муравей чувствует плотность потока через феромоны. Стало тесно и он сам замедляется, чуть уходит в сторону. Феромон рассеялся, хоп и поток перестроился.
Система регулирует себя сама. В реальном времени. Без пробок.
Теперь главное.
Математики это скопировали. Называется Ant Colony Optimization (муравьиный алгоритм). Работает так: тысячи виртуальных муравьёв перебирают все возможные комбинации фаз светофора: сколько секунд зелёный, в каком направлении, в какое время. Хорошие комбинации получают условный "феромон" и отбираются дальше. Плохие удаляются. Тысячи итераций за секунды в моделировании.
Результаты в симуляциях на данных реальных городов:
- 47% времени ожидания на перекрёстках. - 57% простоя. - 37% выбросов CO₂.
Исследователи Гарварда, которые это тестировали, сами удивились насколько хорошо сработало.
В логистике алгоритм уже работает вживую: маршруты грузовиков в Швейцарии, курьерские сети в Италии, доставка в Японии.
Что в итоге с нашими с светофорами?
Пока только симуляции.
Нужны датчики на каждом перекрёстке, единая система, управленческая воля и бюджет.
Решение есть. Оно работает уже у других. Цифры реальные.
Муравей весит один миллиграмм. У него нет мозга в привычном смысле. Он не читает Яндекс.Пробки.
Ах, да, это мы все стоим, а наш муравей уже давно прошёл. Ему некогда.
Всем добра!
Источник: Harvard School of Engineering, 2016 — ants go marching on to optimize traffic lights
Напишите в комментариях свой маршрут, который вы бы подставили в пропуск. Тот самый, любимый, где стоите каждый раз без исключений.
Главной компетенцией для успешного трудоустройства в будущем станет умение учиться быстрее, чем меняется профессия. О специалистах, которые будут востребованы на рынке труда, рассказал ректор Московской школы управления «Сколково»Александр Ким в интервью «Ленте.ру» на полях Петербургского международного форума (ПМЭФ).
«Главная компетенция ближайших лет — учиться быстрее, чем меняется профессия. В зоне уязвимости окажутся рутина и профессиональная пассивность. В зоне устойчивости — ответственность, сложный контекст, работа с людьми и способность принимать решения там, где готовых инструкций уже нет», — заявил Ким.
Он отметил, что на рынке будет расти потребность в специалистах по искусственному интеллекту, данным, кибербезопасности, цифровым продуктам, а также автоматизации и инженерии сложных систем. Кроме того, повысится спрос на менеджеров, которые умеют встраивать новые инструменты в работу компании и бизнес-модели.
"В ближайшие пять лет будет расти спрос на людей, которые умеют работать на стыке технологий, управления и человеческого взаимодействия. Чем сложнее становятся технологии, тем важнее специалисты, которые понимают контекст, умеют принимать решения, работать с данными и переводить новые инструменты в практический результат" - Александр Ким ректор Московской школы управления «Сколково»
В апреле стало известно, на какие три направления приходится наибольшая часть вакансий для трудоустройства в России. Так, на рынке труда по этому показателю первое место занял ретейл, а вторую и третью позиции забрали промышленность и строительство.
