Искусственный интеллект способен не только создавать новое, но спасать от разрушений. Сегодня он предсказывает стихийные бедствия, используя машинное обучение. Ключевая задача геонаук – прогнозировать природные катастрофы, что позволяет спасти тысячи жизней и сократить материальный ущерб. ИИ позволяет предвидеть землетрясения, извержения вулканов, наводнения, цунами, ураганы. Пока предугадывать на 100% природные катастрофы невозможно, но, учитывая скорость обучения нейросетей, можно предположить, что в ближайшем будущем это станет реальностью.
Цунами
Фото: Pixabay
Данные, которые получают обычным способом, приходится анализировать длительное время, и предотвратить катастрофу становится невозможным из-за нехватки времени на спасательные мероприятия.
Датчики давления и сейсмические станции с 1960-х гг. обнаруживают подводные землетрясения, что дает возможность предсказывать наступление цунами. Специальные центры анализируют полученную информацию и оповещают о возможном приближении цунами, удается прогнозировать за несколько часов до появления волн.
Ученые предпочитают ориентироваться не на изменении положения глубоководных буев, а акустические вибрации, которые создаются землетрясением. Оно распространяется быстрее, чем волны цунами, акустические волны фиксируют микрофоны, расположенные под водой, позволяя отслеживать тектоническую активность на месте.
Алгоритмы ИИ позволяют классифицировать тип смещения и магнитуду, а потом рассчитывают параметры – длину, ширину разломной зоны, активность подъема океанического дна, длительность землетрясения – все они определяют мощность и масштабность цунами.
Землетрясения
Сегодня ученым известны методы, с помощью которых можно обнаружить сейсмическую активность и деформации в земной коре, указывающие на большую вероятность появления землетрясения. Однако они не позволяют понять, где будет находиться его эпицентр.
Узнать заранее о приближающейся катастрофе возможно благодаря развитой сети сейсмического мониторинга и алгоритмов анализа полученных данных. Узнать точное время и место землетрясения пока сложно.
Ожидается, что благодаря использованию ИИ уровень достоверности прогнозов повысится, и погрешность не будет выходить на пределы нескольких десятков миль.
Вулканы
Фото: Freepik
Это явление опасно для самолетов, и сегодня данных об их активности недостаточно для планирования полетов. Однако в сравнении с землетрясениями, вулканические извержения можно предугадать более точно. Для этого мониторят газовые выбросы, температуру и активность объектов, фиксируя признаки будущего извержения.
Сегодня для мониторинга вулканической активности используются ИИ-технологии, которые позволяют более точно анализировать данные. Есть система, которая собирает снимки вулканов по всему миру, сделанные спутниками, и анализирует с помощью нейросети. По каждому объекту дается максимально полноценная информация – об объеме выбросов оксида серы, температурных изменениях, изменениях рельефа и пр.
Weathernews активизировала систему определения вулканического пепла с помощью анализа спутниковых изображений. Это позволяет уведомлять об извержении вулканов, движении и скорости пепла. В данной информации особенно заинтересованы авиационные компании Юго-Восточной Азии и Японии, где существует множество активных вулканов.
Ураганы и осадки
Сегодня системы мониторинга не дают достаточной информации о точных контурах осадков, что делает прогнозы недостаточно информативными. Прогнозирование ураганов стало точнее, когда внедрили спутниковые наблюдения и компьютерное моделирование. Теперь метеорологи могут предсказывать появление ураганов задолго до их образования и видеть траекторию их движения.
В 2022 году появились нейросети для прогнозирования предстоящих осадков, что позволило заблаговременно узнавать о возникновении экстремальных погодных явлений за 1-6 часов до их появления.
Будущее за ИИ в борьбе со стихиями
Фото: Pixabay
Развитие искусственного интеллекта и самостоятельного машинного обучения позволяют освоить нейросети разные сферы. ИИ способно проанализировать большой объем данных, выявить сложные закономерности, указывающие на приближение катастроф. Это дает возможность заблаговременно отреагировать на них и принять необходимые меры, чтобы уменьшить риски разрушений и трагических случаев.
Сегодня сети мониторинга расширяются, совершенствуются сенсорные технологии, что способствует намного раньше обнаружить опасные природные явления. В России также применяется искусственный интеллект для прогнозирования стихийных бедствий. К примеру, в 2022 году была протестирована система с ИИ, которая могла определить возможные места половодья и пожаров. Ее использовали сотрудники МЧС.
Хотя на 100% точное предсказать многие природные катастрофы пока невозможно, но научно-технический прогресс продолжается и дает надежду получать более точные и заблаговременные данные о предстоящих стихийных бедствиях, чтобы смягчить их последствия.
Creator Project
Наш онлайн-сервис «Креатор Проджект» предлагает множество разработок на основе ИИ. Можно пообщаться из России с ChatGPT 3/4 Turbo, генерировать изображения с DALL-E 3, транскрибировать тексты, воспользоваться инструментом ИИ-кодинга.
В нашем блоге вы найдете массу полезной информации из сферы передовых технологий!
У вас есть старые видео, которые вы хотели бы посмотреть, но качество оставляет желать лучшего? Наверняка, каждый хранит на полках видеокассеты и диски с записями из семейных архивов — от первых шагов детей до свадеб и выпускных вечеров. Но когда мы пытаемся их пересмотреть, сталкиваемся с проблемой: изображение размытое, зернистое, с потерей цвета и деталей.
Компания Adobe придумала, как это исправить. Они разработали VideoGigaGAN — новаторское решение, которое позволяет преобразовать старые видеозаписи в чёткие клипы высокого разрешения. Эта технология основана на использовании генеративно-состязательных сетей (GAN), которые улучшают каждый кадр видео.
Вот как это работает
Улучшается разрешение видео в восемь раз, что делает каждый кадр чётким, с хорошо различимыми деталями, даже на больших экранах.
Технология восстанавливает даже мельчайшие детали, такие как текстура кожи и волосы, придавая видео реалистичность и точность.
Эффективно борется с шумами, муаром и другими искажениями, которые часто встречаются в старых записях.
VideoGigaGAN от Adobe — это правда крутая штука для тех, кто хочет привести в порядок старые видео. С этой технологией видео будут выглядеть так, как будто их сняли на современную камеру. Хотите узнать больше или быть в курсе последних новинок в мире технологий, присоединяйтесь к нашему телеграм-каналу. Там всегда много интересного!
Когда-то давно, в далёком 650 году до нашей эры, вавилоняне смотрели на облака и такие: "Хм, кажется, будет дождь!" — и так началась история прогнозирования погоды. А потом пришёл Аристотель, философ всех времён и народов, и в 340 году до нашей эры написал свой труд "Meteorologica", где попытался объяснить, откуда берутся молнии и почему льёт дождь. Ну, не всё он понял правильно, но зато стал первым официальным метеорологом!
Meteorologica
Возрождение, барометры и термометры
Прыгаем вперёд во времени, и оказываемся в 17 веке, когда учёные начали изобретать крутую аппаратуру.
Барометр: "Здорова, я Эванджелиста Торричелли, и я изобрёл барометр, чтобы измерять атмосферное давление." — сказал Торричелли в 1643 году, и с тех пор метеорологи стали чувствовать давление на себе буквально.
Термометр: В 1714 году Габриэль Фаренгейт решил: "Давайте измерять температуру ртутью," и так появился ртутный термометр. А потом ещё и придумал шкалу Фаренгейта, с которой все до сих пор путаются.
Башня Эйфеля: метеорологический эксперимент
В 1889 году Гюстав Эйфель построил свою знаменитую башню и подумал: "А почему бы не сделать из неё метеостанцию?" Так на высоте 300 метров появились барометры, термометры и анемометры для измерения скорости ветра. Эйфель начал собирать данные и передавать их учёным. "Высоко сижу, далеко гляжу," — мог бы сказать он.
Теория фронтов и численные прогнозы
В начале 20 века норвежский учёный Вильгельм Бьеркнес, глядя на атмосферные фронты, подумал: "Да это же как на войне — холодные и тёплые воздушные массы сражаются!" Так появилась теория фронтов, которая до сих пор помогает прогнозировать погоду.
А в 1922 году Льюис Фрай Ричардсон решил: "А не попробовать ли мне прогнозировать погоду с помощью математических расчётов?" Он взял лист бумаги, карандаш и начал считать. Но оказалось, что прогноз за 6 часов можно сделать за целых 6 недель! Тем не менее, его идея стала основой для будущих компьютерных моделей.
Радары, спутники и суперкомпьютеры
В 1940-х годах радары переключились с самолётов на грозы: "Привет, мы теперь видим дождь!" Это сильно улучшило прогнозирование штормов.
А в 1960 году появился первый метеоспутник TIROS-1. "Улыбнитесь, это космос!" — сказал он, сделав первые снимки облачного покрова Земли.
Вот тогда-то и началась эра суперкомпьютеров и численных моделей прогноза погоды. В 1950 году была реализована первая успешная модель, а сейчас у нас есть целые системы, такие как GFS, ECMWF и UKMO. Они считают прогнозы на несколько дней вперёд, обрабатывая миллионы данных.
Прогнозы в цифровую эпоху
В 1996 году появляется Weather.com, и теперь любой, у кого есть интернет, может узнать прогноз погоды. В 2015 году Яндекс разрабатывает технологию Meteum, которая прогнозирует температуру чуть ли не для каждого дома.
Искусственный интеллект и будущее
"Привет, я Искусственный Интеллект, и я знаю, что завтра пойдёт дождь," — говорят современные системы прогнозирования на основе машинного обучения. Они обрабатывают данные со станций, радаров и спутников, совмещая их с исторической информацией.
Так что от вавилонян до искусственного интеллекта метеорология прошла огромный путь, и теперь мы знаем, что взять с собой зонт, когда идём на работу. Но погода всё ещё любит удивлять, так что держим пальцы скрещёнными и следим за прогнозами!
В современном мире, где каждая секунда на вес золота, точность и скорость поиска информации становятся критически важными. Яндекс представил свою новейшую разработку — Нейро. Эта система поиска значительно отличается от тех, что сейчас есть на рынке.
Что делает Нейро особенным?
Нейро отличается от обычных поисковых систем. Вместо того чтобы просто выдавать список ссылок, он анализирует и собирает данные из множества источников, предоставляя сразу структурированный и полезный ответ.
Главные преимущества
Моментальный доступ: Больше не нужно переходить по нескольким ссылкам, чтобы найти нужную информацию — Нейро сразу выдаст результат, который нужен.
Высокая точность: Исключаются нерелевантные или рекламные ссылки — только проверенная и точная информация.
Удобство и экономия времени пользователей за счет ускоренного поиска ответов на поисковые запросы.
Стоит ли пользоваться?
Если вы маркетолог, эксперт или просто человек, который хочет получать качественную информацию, то без сомнения Нейро стоит использовать, чтобы:
Сэкономить ваше время.
Повысит эффективность работы.
Получить максимально точные данные.
Нейро от Яндекс — это не просто поисковик. Это ваш личный помощник, который поможет найти информацию быстро и эффективно, предоставляя результаты, на которые можно положиться.
Интересный факт
Для написания этой статьи я использовал данные, которые собрал с помощью Нейро.
Хотите стать эффективнее, сохранить время, силы и деньги выполняя свою работу? Переходите в мой телеграм-канал. Там я собираю все важное и полезное о нейросетях, нейроаватарах и нейропомощниках.
Ozon начал тестировать генератор изображений на основе ИИ, который создает фотографии одежды на виртуальной модели для карточек товаров. Продавцам нужно просто загрузить фотографию вещи на нейтральном фоне.
В настоящее время инструмент работает бесплатно в тестовом режиме и доступен только ограниченному числу продавцов в некоторых подкатегориях женской одежды, включая блузы, топы, лонгсливы и водолазки. Как сообщили в компании, это собственная разработка.
В будущем инструмент станет доступен всем продавцам женской одежды в доступных подкатегориях. Функционал ИИ-генератора планируется расширять. Пока не сообщается, станет ли инструмент платным после тестового периода.
Чтобы воспользоваться инструментом, продавцам нужно зайти в генератор в своем личном кабинете, загрузить фотографию одежды на однородном фоне и дождаться результата. После этого изображение с одеждой на модели можно добавить в карточку товара.
Плодовый клоп, сидящий на кусте садовой малины, уверен, что малина существует для того, чтобы он её ел. Мысль о том, что этот куст кто-то посадил для себя, не приходит ему в голову, и глупо укорять клопа за эту ошибку. Хотя соглашаться с тем, что малину выращивают для клопов, ещё глупее.
Однако мы сами отчасти уподобляемся этому неразумному насекомому, когда говорим "цифровизация – это прежде всего удобно". Малина – это прежде всего вкусно, да. Но кому? Клопу? А с какой стати? Кто сказал, что именно клоп главный, а не вот это существо, например?
Или не его дедушка, посадивший малину? Или не тот, кто выпустил постановление, согласно которому дедушка получил право на шесть соток и выращивание малины... Но клопу это абсолютно неинтересно. Клоп считает всё это натягиванием совы на глобус.
Что ж, оставим сову в покое. Поговорим о прогрессе.
Останови́м он или неостановим – вопрос философский, а вот управлять прогрессом можно. Можно, например, притормозить заморозить исследования по искусственным углеводам, заменив их исследованиями в области генной модификации сельскохозяйственных культур. Или вот в 50-60-е годы прошлого века магистральным путём прогресса считалось освоение космоса. Космос тогда рассматривали как возможность экстенсивного развития технологической цивилизации: космос – это ещё больше ресурсов: ещё больше пространства для жизни и производства.
Почему космос был так важен для человечества в первые послевоенные десятилетия? Нет, не потому, что таков был побочный эффект прогресса – развития военных ракетных технологий. Дело было в другом.
Производство не может достичь определённого уровня и остановиться: производство либо расширяется, либо гибнет. Почему? Таковы законы придуманной людьми в XVII–XIX столетиях индустриальной экономики. Допустим вы решили заняться производством сковородок. Для этого нужно закупить сырьё, арендовать оборудование, нанять рабочих...
У вас на всё это денег нет. Они есть у кого-то, кто сам заниматься производством сковородок не хочет – ну вот не хочет и всё! Однако согласен дать денег вам – при условии, что вы долг вернёте, конечно. И вот это вот долг, именуемый кредитом либо инвестицией, будет заставлять вас всё время выпускать и продавать больше продукции, чем необходимо для окупаемости производства. Вы должны не только окупить производство, но и окупить долг. А для этого вам придётся выпустить больше продукции, чем вы планировали. А чтобы выпустить больше продукции, понадобится больше сырья, больше рабочих, больше оборудования и... да что же это такое, опять больше денег! Которых, напомним, у вас нет, но вы можете и их тоже взять у кого-то в долг. А чтобы вернуть и этот долг, вам понадобится в следующем производственном цикле выпустить и продать ещё больше сковородок, а для этого ещё больше закупить... нанять... и занять.
Вот почему производство должно всё время расти.
Но на Земле оно бесконечно расти не может, потому что Земля конечна, и население её, и ресурсы её конечны. Поэтому-то в 50-е годы и существовала большая (и наивная, как мы понимаем теперь) надежда на освоение космоса. Не у простых людей, разумеется. У «планировщиков».
Однако уже к началу семидесятых стало ясно, что ближний космос для колонизации не годится. А о дальнем мечтать пока рано, да и неизвестно, что там. И космический проект пришлось потихоньку сворачивать. Космос больше не надежда человечества, а так, что-то сбоку припёка, на обочине «магистрального пути прогресса». А «магистральный путь» – это «цифровая трансформация», сокращённо – «цифровизация».
Цифровизация чего?
Это очень интересный вопрос, но сперва закончим с прогрессом. Это, как мы предупреждали, вопрос философский, поэтому, если вы не любите философствований, прокрутите текст до следующей картинки.
Три модели
"Прогресс" – это миропредставительная модель. То есть упрощённая схема, и даже не схема, а образ, с помощь которого мы "понимаем", как устроен мир. Но на самом деле не понимаем, а именно представляем – то есть воображаем. И это воображение (фантазия, миф) заменяет нам понимание.
Модели мира бывают двух типов: циклическая (всё движется по кругу, как солнышко по небу) и направленная (всё движется к некоей цели, к некоему результату, как стрела летит в цель). Микс этих двух типов – хитровыгнутая спиралевидная модель: вроде бы и по кругу, но "на каждом витке выше", а значит – всё-таки направлено, всё-таки к цели. Таким образом, "спиралевидная модель развития" тоже направленная.
А теперь интересное: циклическая модель предполагает, что мир вечен. А направленная модель предполагает, что он конечен. Ведь если у процесса есть цель – то есть и конец процесса. (Либо, если цель недостижима, она бессмысленна.)
Вы скажете, дудки: одной цели достигли – ставим перед собой другую, потом ещё другую и ещё другую, и так бесконечно? Но знаете ли, как в философии называется такая модель? "Дурацкая бесконечность".
Ладно, это мы уже вбок от вбока пошли, заканчиваем. Прогресс – модель эсхатологическая. То есть описывающая (невольно) конец мира. Его смерть.
Эта невольная эсхатология постоянно вырывается из подсознания сторонников направленной модели – то в виде концепции "конца истории" японо-американца Фукуямы (над ним у нас принято смеяться), то в виде советской концепции Коммунизма – Светлого будущего, наиболее выдающиймся представителем которой были не Хрущёв, не Суслов и не Маркс-Энгельс-Ленин, а Иван Ефремов, автор "Туманности Андромеды". Ну достигли светлого будущего, а дальше? Ради чего жить и трудиться, за что бороться? (Заметьте: для ответа на этот вопрос – "Что дальше?" – Ефремову тоже понадобился Космос...)
Вот, кстати, три иллюстрации к роману Ефремова. Сюжет один, но обратите внимание на "разночетния". Первая иллюстрация (слева) 1958 года: реалистичная, но слегка обобщённая, с налётом романтичной мечты. Вторая 1962 года: космос стал реалистичнее, добавилось деталей как в материальной среде, так и в характерах персонажей. "Космос реален". Третья – 1999 год, уже нарочитая условность, сказка, миф... (Зато важное значение приобретает бюст героини.) Тоже своего рода "три модели".
Так вот, теперь о цифровизации – цифровизация чего она. Если одним словом – то управления. "Цифровизация процессов управления процессами". (Не смейтесь, это правда так.) И начать это объяснение следует сначала – с кибернетики...
Кибернетика
Вы, конечно, знаете, что каких-нибудь полвека назад именно так называли всё то, что мы сегодня в быту называем "цифровизацией", то есть – "всё связанное с компьютерами".
Автоматический пылесос под названием "Кибернетика" из "Незнайки в Солнечном городе"
Однако само слово "кибернетика" весьма древнее, и история его интересна и примечательна. Ещё в 1834 году физик Ампер в книге «Очерки по философии наук» описал науку под названием «кибернетика». И заимствовал он это слово аж у древнегреческого философа Платона.
По-гречески «кибернетикес» (κυβερνητικης) означает «искусство управления кораблём», но сам Платон использовал это слово в трактате «Республика» как образное описание управления людьми: «Как мудрый кормчий правит в море кораблём, так и мудрый правитель правит своим народом».
То есть кибернетика – это наука об управлении.
В 1948 вышла книга «Кибернетика, или управление и связь в животных и машинах» Норберта Винера – учёного, которого называют основоположником современной кибернетики. Он сделал важное открытие: существуют универсальные законы управления и использования информации, единые как для машин, так и для живых организмов.
Что изучает, чем занимается кибернетика? Её интересуют абсолютно любые системы, в которых присутствует управление. В математической функции значение одной переменной может управлять другой переменной? Да. Значит, кибернетику интересует математика. Кошка бежит туда, куда бежит мышка? То есть можно сказать, что «мышка управляет кошкой»? Обезьяну можно научить дёргать за верёвку, чтобы получить банан? Да. Значит, кибернетику интересует поведение животных.
А поведение человека? Интересует ли оно кибернетику, как вы думаете?
Зачем компьютеры изучают «цифровой след» человека – то есть запоминают, как он ведёт себя в интернете? Какие совершает покупки, какими сервисами пользуется, какими передвигается маршрутами, какую информацию читает, а какую пролистывает, не читая, какие мнения «лайкает», а какие «дизлайкает», а значит, каких придерживается убеждений? Эта информация собирается в огромные базы данных – для чего?
«Очерки по философии наук» Ампера (1843) и «Кибернетика» Винера (1948)
В своей книге «Кибернетика» Норберт Винер писал о том, что законы кибернетики могут применяться для изучения поведения людей, развития общества, взаимодействия социальных групп.
А это значит, что компьютер может не только прогнозировать, как поведёт себя человек, но и программировать его на то или иное поведение. Например – настойчиво предлагать ему определённую информацию, а другую информацию – скрывать. Чтобы одних возможностей лишать, а другие – навязывать.
Для чего это нужно? Для того, чтобы попытаться справиться с индустриально-финансовым кризисом, охватившим планету, – чтобы перейти от "рыночной" системы к "планово-распределительной" – как в СССР, да, но на новом технологическом уровне. От "общества потребления", потребности которого индустриальная цивилизация больше не может обслуживать, – к обществу распределения. К обществу жёсткого экономического и социального регламента.
Вроде бы цель благая, но тут возникает следующая загвоздка...
Один из главных законов науки об управлении – кибернетики называется «закон Винера–Шеннона–Эшби». Он гласит:
«Управляющая система должна иметь бо́льшее разнообразие, чем разнообразие управляемых систем».
В переводе на понятный язык: «Тот, кто управляет, должен знать и уметь больше, чем тот, кем управляют».
А теперь подумаем: что должно произойти, когда средний компьютер будет уметь выполнять разных действий больше, чем средний человек? И когда компьютерная система будет знать о поведении людей больше, чем люди знают о поведении этой системы?
Совершенно верно. Компьютеры начнут управлять людьми.
Конечно, можно сказать, что сегодня и светофоры управляют людьми (кстати, с помощью тех же компьютерных программ), и ничего страшного не происходит – наоборот, от этого только лучше…
Но одно дело, когда светофор командует, как нам ходить по улицам. И совсем другое – если он начнёт командовать, куда нам идти. Как жить. Для чего жить. Чего хотеть, а чего не хотеть… Чувствуете разницу?
Когда люди массово и с охотой отказываются от главных завоеваний эволюции, выделяющих их из животного мира, – от разума и свободы воли, – возникает вопрос: в обмен на что?
На этот вопрос мы предлагаем ответить вам. Как вы думаете?
Взять с собой побольше вкусняшек, запасное колесо и знак аварийной остановки. А что сделать еще — посмотрите в нашем чек-листе. Бонусом — маршруты для отдыха, которые можно проехать даже в плохую погоду.