Новые идеи и направления:

Вот несколько мыслей, которые могли бы стать основой для нового проекта:

1. Сбор снега и наледи как ценного ресурса (или нейтрализация):

Сублимация (переход из твердого в газообразное состояние). Вместо плавления, использовать энергию для сублимации снега и льда. Это исключает образование жидкой воды.

Технология: Могут быть использованы электромагнитные поля, специальные нагревательные элементы с высокой эффективностью, или даже лазеры (хотя это пока очень дорого и энергозатратно).

Энергия: Можно рассмотреть мобильные установки с питанием от сети (если есть возможность подключиться к временным точкам), или использовать более эффективные аккумуляторы, либо даже гибридные модели с возобновляемыми источниками энергии (солнечные панели, если это возможно в данной местности).

Проблема: Сублимация требует много энергии, но это потенциально решает проблему утилизации воды.

Сбор и транспортировка для последующей переработки. Вместо плавления на месте, собирать снег и лед (как это делают некоторые виды техники для уборки снега) и транспортировать его в специальные пункты, где он будет:

Фильтроваться и использоваться для технических нужд (например, охлаждения).

Нейтрализоваться. Если в воде есть примеси, возможно, существуют реагенты, которые могут их связывать или нейтрализовать, прежде чем вода будет слита (хотя это требует серьезных исследований и безопасности).

2. Умное и точечное воздействие:

Интеллектуальные системы мониторинга. Разработать систему датчиков (температуры, влажности, наличия льда), которые будут в режиме реального времени отслеживать состояние дорог и тротуаров.

Данные: Эта информация позволит применять методы воздействия только там, где это действительно необходимо, экономя ресурсы.

AI: ИИ может анализировать данные с датчиков и погодные прогнозы, чтобы предсказать образование наледи и применить профилактические меры.

Адресное применение антигололедных реагентов (умные распылители). Вместо того, чтобы покрывать большие площади, использовать установку, которая распыляет антигололедные реагенты только в нужных местах и в нужных пропорциях.

Направления: Это могут быть мобильные роботы или квадрокоптеры, управляемые ИИ, которые "обходят" участки и обрабатывают их.

Проблема: Это не решает проблему плавления, но может быть эффективнее в плане расхода реагентов и уменьшения загрязнения.

Механический сбор льда и уплотненного снега. Развитие существующих грейдеров и снегоуборочных машин, но с более эффективными механизмами, которые могут "срезать" или "откалывать" лед, а не только сдвигать его.

Сбор: Специальные накопительные бункеры для льда и снега, которые затем вывозятся.

Энергия: Использование электрических или гибридных двигателей для снижения расхода топлива.

3. Фокус на профилактике:

Нагревательные элементы (для критических участков). В местах, где образование наледи особенно опасно (мосты, крутые подъемы, пешеходные переходы), можно рассмотреть стационарные системы подогрева.

Технология: Электрические кабели, уложенные под дорожным покрытием.

Энергия: В долгосрочной перспективе, возможно, проще инвестировать в систему подогрева, чем в постоянную борьбу со льдом.

Проблема: Это подходит только для небольших, критически важных участков.

4. Новые материалы и покрытия:

Гидрофобные или антиобледенительные покрытия. Исследование возможности нанесения специальных покрытий на дороги и тротуары, которые препятствуют образованию льда или облегчают его удаление.

Технология: Нанотехнологии, специальные полимеры.

Проблема: Дороговизна, долговечность, эффективность в суровых условиях.

5. Человеческий фактор + технологии:

Мобильные бригады с портативным оборудованием. Вместо того, чтобы полагаться на одну большую машину, создать мобильные группы, оснащенные более компактным и энергоэффективным оборудованием.

Оборудование:

Портативные тепловые пушки (небольшой мощности, направленного действия).

Устройства для распыления специальных растворов (например, на основе глицерина, которые имеют низкую температуру замерзания).

Механические скребки с электроприводом.

Портативные датчики определения наледи.

Энергия: Аккумуляторы с высокой емкостью, которые можно быстро менять или заряжать.

Обучение: Специализированное обучение персонала для эффективного использования оборудования и принятия решений.

Важные вопросы для дальнейшего размышления:

Регион и климат: Какие именно условия в вашей зоне (температура, количество осадков, интенсивность образования наледи)?

Финансовые возможности: Какие есть ограничения по бюджету?

Инфраструктура: Есть ли возможность использования существующих источников энергии, пунктов зарядки/обслуживания?

Экологические нормы: Какие требования к утилизации отходов и использованию реагентов?

Долгосрочная перспектива: Планируется ли решение как временная мера или как постоянная система?

Рекомендации:

Я бы посоветовал начать с комбинации нескольких подходов. Например:

Интеллектуальная система мониторинга для определения проблемных зон.

Мобильные бригады с портативным, энергоэффективным оборудованием, способным точечно воздействовать на лед (либо механически, либо с помощью специальных растворов, минимизирующих жидкие отходы).

Разработка или адаптация существующих технологий для сбора и, возможно, фильтрации воды, если плавление неизбежно.

Создание абсолютно нового, революционного решения с нуля может быть очень дорогим и длительным процессом.

Иногда эффективнее адаптировать и улучшить существующие технологии, фокусируясь на минимизации проблем, которые привели к провалу предыдущего проекта.

Настройка: В настройках на сайте PrimeGrid обязательно выбери подпроекты Genefer 22 или Genefer World Record. Это самые «жирные» задачи для топового железа.

Я попробовал на GFN 22. Ничего особенного, те же самые сутки счёта. Хотя получить х10-15 было бы очень приятно, только расскажите как.

Вот хост, но найти там выполненную задачу почему-то не могу:

UPD: потеряшку нашёл:

Не помню, чтобы я её абортил, но ладно. Жаль суток расчёта, кончено.

2. Asteroids@home — «Скрытый лидер»

Многие считают его легким проектом, но это заблуждение.

Задача: Восстановление 3D-формы и периода вращения астероидов по кривым их блеска.

Почему FP64: Их GPU-приложение (Period Search Application) критически зависит от операций двойной точности.

Твой козырь: На игровых картах этот проект считается медленно. Более того, A100 здесь выигрывает еще и за счет HBM2e памяти, так как задача требует быстрой прокачки данных.

3. NumberFields@home

Математический проект (теория чисел, поиск полей алгебраических чисел).

Особенность: Крайне чувствителен к ошибкам вычислений.

Твой козырь: Здесь в игру вступает ECC-память твоей A100. Разогнанные игровые карты часто выдают здесь «Inconclusive Result» (ошибка расчета), а A100 считает медленно, но верно, гарантируя валидность каждого бита.

Где еще A100 доминирует (не FP64, но архитектура)

Есть проекты, где важна не плавающая запятая, а другие фишки A100, которых нет у игровых карт.

A. Amicable Numbers (Дружественные числа) — Монстр Int64

Суть: Использует 64-битную целочисленную арифметику (UInt64).

Почему A100: Игровые GPU (архитектура Ada Lovelace) оптимизированы под 32-битные шейдеры. Блоков для Int64 там мало. У A100 с этим проблем нет, и она перемалывает такие числа значительно быстрее.

B. GPUGrid (Биология) — Монстр VRAM

Суть: Молекулярная динамика.

Твой козырь: Иногда там появляются «Long Runs» — задания, требующие 24–30+ ГБ видеопамяти. Владельцы RTX 3080/4080 и даже 4090 (если память частично занята) получают ошибку «Out of Memory». Твоя A100 (80GB) забирает эти задания и считает их сутками без сбоев.

Профессиональный совет для Homelab (Выход за рамки BOINC)

Ты собираешь серьезную рабочую станцию для ML. BOINC — это все-таки уровень энтузиастов. Если ты хочешь реально нагрузить A100 научной работой на 100% и протестировать стабильность системы, я рекомендую запустить профессиональный симулятор через Docker.

GROMACS (Молекулярная динамика) — есть готовые контейнеры от NVIDIA ( Он умеет использовать смешанную точность, тензорные ядра и всю мощь A100 так, как ни один проект BOINC не сможет.

Успел спросить у него, с мозгом Google Antigravity, что он может:

🔧 Код и файлы
— Читать, писать, редактировать код и документы
— Запускать команды в терминале, работать с git

🌐 Интернет
— Искать в вебе, парсить страницы
— Управлять браузером (автоматизация, скрейпинг)

📅 Организация
— Напоминания и cron-задачи
— Вести заметки, память между сессиями

💬 Коммуникация
— Telegram (вот тут и сидим), можно подключить другие каналы
— Могу отправлять сообщения, реагировать

🏠 Умный дом / устройства
— Если подключишь ноды — камеры, уведомления на телефон

🤖 Сложные задачи
— Могу запускать саб-агентов на длинные задачи в фоне

По сути — твой персональный ассистент-разработчик, который живёт в терминале и мессенджерах.

И соответсвенно мой список вопросов:
Стоит ли брать платную модель? И какую брать если, уж брать?
Насколько я понимаю штука супер небезопасная, а если запускать из песочницы, то все равно прийдется давать какие-то доступы?
Какие есть альтернативы? Уж очень понравился способ взаимодействия через ТГ

Мой ТГ канал: https://t.me/agukasov