Отслеживание морского транспорта происходит посредством AIS-трекеров - сервисов, которые предоставляют информацию о местоположении и движении морских судов в режиме реального времени.
— Не малому числу людей ведь было интересно наблюдать за пробкой танкеров с нефтью в персидском заливе, заливе Босфора или узнать, куда уплыла яхта Усманова в рамках расследования 👮♀️ Так вот — подборка из четырёх must have трекеров к вашему вниманию:
1. Marine Traffic — аналог Flightradar24 для судов. В режиме реального времени показывает местоположение яхт, рыболовных траулеров, танкеров, контейнеровозов и так далее. Предоставляет массу справочной информации.(зачастую за точное местоположение просят оформить подписку, но есть компании, которые предоставляют это бесплатно, например: Veson Nautical, необходимо лишь написать на почту press@veson.com) 2. VesselFinder — альтернативный портал для отслеживания маршрутов судов и агрегации данных. Использует большую сеть наземных AIS-приемников и данные спутникового мониторинга. 3. Marine Vessel Traffic — сервис использует карты из предыдущих пунктов этого списка, но дополняет их рядом полезных фильтров и возможностью удобного отслеживания отдельных классов судов. 4. Global Fishing Watch — дашборд для мониторинга человеческой деятельности в мировом океане: коммерческого рыболовства, перевалки грузов, случаев использования принудительного труда в море.
Никакой "квантовый интернет" не даст "невиданный уровень безопасности", ибо не важно как устроена транспортная система сети, львиная доля рисков и опасностей находится на прикладных уровнях. Одна "социальная инженерия" чего стоит - стройные ряды пенсионеров, несущие мошенникам свои деньги не закончатся никогда. Но, могут стать очень продвинутыми технологически. :-)
Перед нами квантовый интернет, обещающий невиданный уровень безопасности, и становится ясно, что его реализация становится все более близкой к реальности. Недавние исследования продвинулись в области поддержания квантовой запутанности, что может привести к появлению первого квантового ретранслятора, ключевого элемента квантовых сетей.
Квантовая запутанность, также известная как квантовое сцепление, является специальным типом связи, позволяющим частицам оставаться взаимосвязанными, так что изменение состояния одной немедленно отражается на другой, независимо от расстояния между ними. Это явление лежит в основе квантового интернета, который сейчас активно исследуется. Одной из важных задач создания такой сети является разработка квантового ретранслятора, который нужен для сохранения целостности передаваемой информации.
В обычных сетях сигналы на большие расстояния нужно усиливать регулярно, чтобы преодолеть потери при передаче. В квантовой сети такой процесс усиления разрушает квантовое состояние частиц. И здесь на помощь приходит квантовый ретранслятор. Но до недавнего времени не удавалось разработать даже теоретическую модель такого устройства. Однако в двух недавних исследованиях, опубликованных в Nature, были предложены реалистичные архитектуры таких устройств.
Квантовые ретрансляторы предполагается использовать как промежуточные устройства между станциями квантовых сетей. Они выполняют ряд функций, начиная с приема квантовых сигналов (обычно фотонов, действующих как квантовые биты), затем временного хранения информации в квантовой памяти, сохраняющей состояние битов во время передачи. Ретранслятор отвечает также за улучшение качества сигнала и обнаружение попыток взлома, после чего передает сигналы на следующую станцию.
Последние достижения значительно улучшили этап хранения квантовой информации. Хотя время хранения все еще короткое, эти успехи являются еще одним шагом к созданию квантовых ретрансляторов.
В одном из недавних исследований, проведенном в Гарварде, была построена экспериментальная квантовая сеть с двумя узлами, соединенными оптическим волокном на расстоянии 35 километров. В каждом узле был установлен алмаз с атомной пустотой для хранения квантовых состояний. В эксперименте один узел генерировал фотоны, которые затем передавались в другой узел, где взаимодействовали с другим алмазом, поддерживая их в состоянии запутанности в течение секунды.
В другом исследовании, проведенном в Университете науки и техники Китая, использовались облака сверхохлажденных атомов рубидия вместо алмазов. Ученые смогли сохранять квантовую запутанность в течение 100 микросекунд, синхронизируя частоты фотонов в центральном узле для оптимизации всей сети.
Только ленивый и глухой не слышал про Web3. Триквел мировой паутины уже потихоньку интегрируется в нашу жизнь, и, можно сказать, что эта эпоха только начинается. Однако есть человек, который стирает в пыль догмы и обличает саму суть зарождающейся Интернет-концепции, и имя ему — Джек Дорси.
Джек является бывшим главой Твиттера и в нем же он выдает порции вполне базированного мнения:
"Вы не владеете Web3. Венчурные инвесторы и их провайдеры ликвидности — настоящие владельцы. Они будут продолжать получать прибыль, и из этого порочного круга нет выхода. Это всецело централизованная организация, которую назвали по-другому. Знайте, во что вас втягивают."
⌚️ Почему Web5? Куда делся Web4?
Web2 + web3 = web5. Большинство мнений склоняются именно к этой формуле, ведь Web5 в теории впитает в себя все положительные аспекты своих предшественников. Web4 — это в принципе другое видение будущего Интернета, а точнее нейронета. Но об этом в следующий раз.
😈 Главный посыл — вернуть пользователю право собственности над своими данными.
Web3 — отличная концепция, которая открывает море возможностей и имеет ряд преимуществ, но проблема децентрализации, по мнению Дорси, в Web3 не решится.
А вот в Web5 не будет участия третьей стороны в жизни системы, а все данные будут храниться на устройстве пользователя, и только юзеры будет решать — обнародовать свои данные или нет.
💪 Как это будет работать?
Все это будет осуществимо благодаря DID — уникальным идентификаторам, которые действуют как удостоверения личности. Эти идентификаторы создаются пользователем и являются уникальными для каждого человека. У меня появляются ассоциации с ДНК.
Вот такая борьба — сначала с диджитал-колоссами по типу Google и Meta, затем с венчурными инвесторами. Как думаете, сможет ли пятое поколение поставить точку в этом вопросе? И бывать ли ему вообще?
Больше интересного и полезного контента о криптовалютах и арбитраже в ТГ канале - КриптоМарс
Кажется, что рекомендательный движок музыкального сервиса - это черный ящик. Берет кучу данных на входе, выплевывает идеальную подборку лично для вас на выходе. В целом это и правда так, но что конкретно делают алгоритмы в недрах музыкальных рекомендаций? Разберем основные подходы и техники, иллюстрируя их конкретными примерами.
Начнем с того, что современные музыкальные сервисы не просто так называются стриминговыми. Одна из их ключевых способностей - это выдавать бесконечный поток (stream) треков. А значит, список рекомендаций должен пополняться новыми композициями и никогда не заканчиваться. Нет, безусловно, собственноручно найти свои любимые песни и слушать их тоже никто не запрещает. Но задача стримингов именно в том, чтобы помочь юзеру не потеряться среди миллионов треков. Ведь прослушать такое количество композиций самостоятельно просто физически нереально!
Так как они это делают?
Если ваши музыкальные алгоритмы не похожи на это, то даже не предлагайте мне скачивать приложение!
Чтобы сделать годную рекомендацию, сервису нужны три сита…
Первое сито - это так называемые рекомендации на основе знаний (knowledge-based). Это значит, что сервис аккумулирует всю доступную информацию об одном пользователе - что он слушает (например, каких артистов или жанр), как часто, что лайкает, что дослушивает, что проматывает дальше и т.д. Учитываются сотни или даже тысячи факторов. Разумеется, собираемые данные анонимны.
После этого сервис делает рекомендацию. Причем она может даваться безотносительно общих предметных знаний сервиса. Например, если мы видим, что Вася добавил в плейлист Metallica “Nothing Else Matters”, то с большой вероятностью ему понравится и “Unforgiven”. Для такого вывода нам не нужна дополнительная информация.
Помимо прочего, рекомендации на основе знаний помогают решить проблему “холодного старта” (это когда свеженький и тепленький юзер только-только зарегался), предлагая новому пользователю тот контент, который соответствует его требованиям с самого начала использования.
Второе сито - коллаборативная фильтрация. Пожалуй, это самый главный прием и краеугольный камень любого стриминга. Хотя коллаборативная фильтрация и может издалека походить на анализ предпочтений пользователей, на самом деле это совсем другая техника и технология - гораздо более продвинутая и математически точная.
Работает она на следующем допущении:
Пользователи, которые одинаково оценили какие-либо композиции в прошлом, склонны давать похожие оценки другим композициям в будущем.
Давайте разберем на примере, очень упрощенно:
Допустим, у Васи затерты до дыр треки:
Metallica “Nothing Else Matters”
Skrillex “Kyoto”
Scooter “How much is the fish?”
Валерий Леонтьев “Мой дельтаплан”
Какую закономерность можно выявить на основе этого набора? Да никакую. Просто мешанина из разных жанров, артистов и эпох.
Тем не менее, у сервиса также есть пользователь Петя, чей плейлист по удивительному совпадению похож на Васин, а именно:
Metallica “Nothing Else Matters”
Skrillex “Kyoto”
Dua Lipa “Swan Song’’
Валерий Леонтьев “Мой дельтаплан”
Все треки одинаковые, кроме одного. У Васи это Scooter, у Пети - Dua Lipa.
По логике коллаборативной фильтрации, есть вероятность, что если Вася и Петя “обменяются” этими песнями, то обоим понравится. Поэтому такие рекомендации и называются “коллаборативными” - пользователи как бы сотрудничают, обмениваясь предпочтениями друг с другом.
Коллаборативная фильтрация in a nutshell.
Понятное дело, что коллаборативная фильтрация работает не на двух пользователях, и даже не на двух тысячах. А вот на паре миллионов юзеров, у которых удается найти критическую массу одинаковых композиций - уже вполне. Также очевидно, что я привожу примеры карикатурно непохожих песен “из разных миров”. Я это делаю намеренно, чтобы подчеркнуть, что подход помогает делать рекомендации на основе данных, в которых, казалось бы, не за что зацепиться в поисках общего паттерна. Понятное дело, что в реальности между прослушанными и рекомендуемыми треками скорее всего будет больше схожести.
Так почему этот способ дает хороший результат, когда между наборами треков может не быть ничего общего?
Ну смотрите. Музыкальные предпочтения зависят от целого множества факторов - ваш вкус в целом, ваше настроение сегодня, работаете вы или же чиллите, болит ли у вас голова, с какой ноги вы сегодня встали, что конкретно на завтрак ели и многое-многое другое. Запихивать все эти переменные в строгое правило с четкими “если Х, то У” - дело неблагодарное. А вот если ИИ эмпирически прошерстит огромную выборку и найдет в ней похожие участки, то это совсем другое дело.
Здесь примерно та же логика, по которой если нейросетке скормить кучу картинок с котиками, а потом попросить её нарисовать котика, то она скорее всего изобразит туловище, к которому будут приделаны 4 лапы, хвост, шерсть и мордочка с усами и треугольными ушками. То есть нюансы изображения могут различаться, но основные свойства котика (назовем их “котиковость”) будут переданы. А значит, концептуально результат будет верный.
Так же и с рекомендациями в рамках коллаборативной фильтрации. Разве можно рационально объяснить, почему одна группа любителей Slipknot вдруг слушает песни Димы Билана (наверно, чтобы вкус перебить, такой себе имбирь между разными роллами), а другая группа - Леди Гагу? Вряд ли. Однако, если такие два паттерна существуют, то это значит, что слушающим Леди Гагу металлистам можно попробовать включить Билана, а их визави, наоборот, протолкнуть в поток Poker Face или Alejandro. Ведь точный эмпирический анализ большой выборки попадает в яблочко как минимум очень часто.
Наконец, третье сито, которое отлично дополняет первые два. Это рекомендации на основе контента (content-based). Здесь уже анализируется непосредственно сама композиция. Сервис берет песню, разбивает её на куски, отрезки или даже отдельные “квадраты”, после чего анализирует каждый отдельный элемент звука и ищет песни, технически похожие на анализируемую. Есть вероятность, что если Васе нравится песня Х с определенным звучанием и ритмом, то ему понравится и песня Y с похожими музыкальными свойствами.
Здесь есть важный нюанс. Звучание песни анализирует машина по каким-то техническим критериям, которые понятны ей, машине. А вот мы, люди, можем кайфовать от песни иррационально. Например, не только благодаря ритму мелодии, аранжировке или тембру голоса исполнителя, а еще и благодаря вайбу композиции, а то и символическому капиталу вокруг неё (например, если песня культовая или просто трендовая и модная-молодежная).
Поэтому, content-based рекомендации не всегда дают хороший эффект сами по себе, но служат отличным дополнением других способов фильтрации.
Также, такой способ - рабочий вариант для так называемых “холодных треков”. Это композиции, которые только-только выложили на стриминг. Допустим, новая песня известного исполнителя, либо же неизвестный трек совсем нового певца-ноунейма, которому тоже хочется славы. В таком случае плясать от самой композиции - полезное умение. Ведь трека еще нет в плейлистах тысяч и миллионов пользователей, а значит, порекомендовать его с помощью коллаборативной фильтрации или через knowledge-based вряд ли получится.
Резюмирую принципы рекомендательных движков музыкальных стримингов с помощью классического мема.
Итак, мы разобрали три основных техники, с помощью которых стриминги рекомендуют звуковой контент нашим ушкам. Разумеется, современные продвинутые сервисы обычно используют их все (получаются “гибридные рекомендации”), прикручивая к каждому из них свои авторские фишки.
Как конкретно это работает. Разбираю на примере гибридного подхода Яндекс Музыки
Теперь предлагаю показать на практике, как конкретно описанные выше техники работают. Для иллюстрации я буду использовать пример Яндекс Музыки. Потому что сам давно пользуюсь этим сервисом (думаю, уже лет 10), а также по той причине, что недавно у них прошло большое обновление алгоритма, которое внесло важные изменения в механизм рекомендаций. Ну и еще потому что всегда приятнее разбирать глобальные лучшие практики на отечественном сервисе, который в полной мере им соответствует.
Итак:
Базово рекомендательный движок Яндекс Музыки реализован через Мою волну, которая появилась на главной странице сервиса пару-тройку лет назад. По умолчанию этот поток сбалансированный - это значит, что он комбинирует любимые и привычные треки (которые пользователь и так активно слушает) с новыми композициями, причем в комфортной пропорции. По своему опыту скажу, что микс между добавленными и новыми треками по умолчанию примерно 50:50. При этом 30-40% новых я лайкаю, чтобы сохранить к себе. За счет этого алгоритм дообучается и адаптируется.
Однако Мою волну можно дополнительно кастомизировать через настройки. Нажимаем кнопку под плеером и проваливаемся вот в такое меню.
Как видим, параметров кастомизации вроде бы немного, но при этом изменения могут быть весьма существенными. К тому же, из скриншота видно, что настройки потока можно включать и отключать в разных комбинациях. Используя свои знания наивысшей математики, я перемножил 5 (Занятия) на 3 (Характер) на 4 (Настроение) и на 3 (Языки) и получил примерно 180. Ну ладно, пришлось использовать калькулятор, подловили…
Так что, внутри одной Моей волны на самом деле сидят очень много разных Моих волн.
Остановимся детальнее на настройке под названием “Характер”. Можно попросить движок делать больше акцента на моих залайканных треках (“Любимое”), или же наоборот чуть абстрагироваться от знаний о пользователе и поддаться общим трендам (“Популярное”).
Но поскольку статья все же о рекомендательном функционале, то остановимся подробнее на настройке “Незнакомое”. Ведь именно глядя на способность подбирать релевантные треки из всего внешнего многообразия можно оценить движок. Итак, если включить “Незнакомое”, то алгоритм сделает серьезный крен в сторону ранее незнакомых композиций.
Кстати, недавнее обновление касалось именно этой настройки. “Незнакомое” получила новый ранжирующий алгоритм, благодаря чему стала более смело предлагать новые композиции, которые, тем не менее, должны соответствовать музыкальным вкусам пользователя.
С обновленной настройкой юзер получает новый аудиоконтент, при этом не ощущая особенно сильных скачков и перепадов. То есть, даже если алгоритм решит выйти за пределы рекомендационного пузыря, дабы расширить музыкальные горизонты пользователя, то он все равно будет оставаться в рамках его предпочтений и смежных жанров. Проще говоря, несмотря на экспериментирование, подбрасывание неактуальной музыки будет сведено к минимуму.
Уважаемые газеты пишут, что теперь пользователи сервиса добавляют к себе в “Коллекцию” примерно на 20% больше новых треков. Для артистов (в том числе молодых и начинающих) это тоже важный ништяк, поскольку повышается вероятность, что их творчество распространится и взлетит среди новой аудитории.
Так вот, для поиска этих самых новых композиций сервис как раз и применяет гибридный подход, объединяющий коллаборативную фильтрацию, анализ контента и фильтрацию на основе знаний о пользователе. Поговорим о нем детальнее.
Начнем с пользователя
Для начала, машина кушает все “долгосрочные” (очень условно их так назову, дорогие технари, не ругайтесь) данные о пользователе. Какие жанры и исполнителей он указывал как любимых, когда регистрировался? Что у него лежит в плейлисте? Что там лежит давно, а что недавно? Что удалялось? Что из лежащего давно он слушает регулярно или иногда, а что лежит мертвым балластом? И еще 100500 факторов и паттернов.
На эти “долгосрочные” знания о юзере накладываются конкретные действия.
Например, обычно Вася слушает треки в одной последовательности, а вчера решил включить в другой. Алгоритм тоже это примет к сведению. Возможно, учтет сразу, а, может быть, посмотрит на динамику последовательности при парочке ближайших использований (кто ж знает, как эта “черная коробка” решит там у себя внутри).
Не забываем, что алгоритмом все-таки заведует продвинутая ML-моделька, которая любит сама себя дообучать и всячески развивать. Так что, хотя человеки и знают принципы её мироустройства, точно предсказать результаты из “черного ящика” решительно нельзя.
Разумеется, движок учитывает, дослушал ли песню наш лирический герой, смахнул её или вовсе влепил ей лайк.
Далее - анализ контента
Вторая составляющая годной рекомендации - это анализ самой композиции. Для этого сервис преобразует трек в специальный формат - цифровой аудиовектор.
Для этого сервис разворачивает трек во времени и раскладывает его на частотные диапазоны, получая спектрограмму. Она передается специальной аудиомодели с нейросетью-энкодером, которая сворачивает спектрограмму в аудиовектор, или аудиоэмбеддинг (это когда сервис прячет в аудиофайле специальные метки - о песне, исполнителе, жанре и т.д.).
У похожих по звучанию треков такие векторы расположены близко друг к другу в многомерном векторном пространстве. У разных треков, соответственно, наоборот.
За счет таких манипуляций алгоритм может разложить трек буквально на атомы, чтобы потом сравнить каждую “элементарную музыкальную частицу” с аналогичными частицами других композиций.
Алгоритм сервиса преобразует трек в аудиовектор, расщепляя его на мельчайшие музыкальные элементы, чтобы проанализировать каждый из них. Вижу так.
Этот прием дополнительно повышает точность рекомендаций.
Наконец, коллаборативная фильтрация
Залезть в глубинные сущности этой техники конкретного сервиса непросто. Но каждый уважающий себя продвинутый стриминг старается довести эту технологию до высокого уровня.
За основу берется принцип, который я описал в первой части статьи. Но реализуется он, само собой, на предпочтениях миллионов слушателей. Алгоритм анализирует обезличенные данные массы пользователей, после чего прогнозирует музыкальные интересы конкретного человека, добиваясь максимально точных попаданий. В основе всего этого движа лежит матрица взаимодействия, составленная из различных оценок пользователей. Если упрощенно, то это такая табличка (ооочень большая), где отображаются все взаимодействия юзера с сервисом. Потом с матрицей работают алгоритмы машинного обучения - они уже обрабатывают данные и передают их в обобщенную модель, которая и отвечает за рекомендации.
Три типа фильтрации в итоге объединяются в единый machine-learning алгоритм под названием CatBoost, который уже генерирует для каждого юзера персональную последовательность треков с учетом множества вышеописанных факторов.
В итоге в алгоритмическом магическом котле заваривается тот самый вуншпунш, который мы готовы потреблять ушами в течение часов и дней, поддерживая свой энергичный рабочий настрой, умиротворенный расслабленный вайб либо же вызывая внезапный эмоциональный порыв. Подчеркнуть нужное в зависимости от ваших текущих целей, настроения и самочувствия.
Теперь вы знаете чуть больше про рекомендательные системы стриминга, особенно музыкального. Надеюсь, было интересно и полезно. Есть что добавить или с чем поспорить? Пишите в комменты.
Если вам понравилось, то подписывайтесь на мои тг-каналы. На основном канале - Дизрапторе - я простым человечьим языком и с юмором разбираю разные интересные штуки из мира бизнеса, инноваций и технологических новшеств (а еще анонсирую все свои статьи, чтобы вы ничего не пропустили). А на втором канале под названием Фичизм я регулярно пишу про новые фичи и инновационные решения самых крутых компаний и стартапов.
🛰Российские ученые приступили к разработке принципиально нового вида антенн с метаповерхностью. Они станут основой для отечественных систем спутникового интернета.
Хромакей, или "зеленый экран",позволяет создавать сцены, которые были бы невозможны или экономически нецелесообразны для реализации в реальной жизни. Это открывает двери для неограниченных творческих возможностей, включая интеграцию изображений знаменитостей в различные сценарии.
Мадонна демонстрирует экраны хромакей
Интеграция знаменитостей в рекламные кампании
С помощью хромакея бренды могут "пригласить" знаменитостей в свои рекламные ролики, даже если они физически не могут присутствовать на съемках. Это не только снижает затраты на производство, но и позволяет использовать образ известных личностей для усиления доверия и узнаваемости бренда.
Madonna green screen
Виртуальные события и встречи
Хромакей также может быть использован для создания виртуальных событий, где знаменитости могут взаимодействовать с аудиторией в реальном времени. Это создает иллюзию непосредственного общения и может значительно увеличить вовлеченность и интерес к мероприятию.
Will Smith green screen
Обучающий и развлекательный контент
Образовательные платформы и развлекательные каналы могут использовать хромакей МОКАПЫ со знаменитостями для создания уникального и запоминающегося контента. Такие техники могут улучшить обучающий опыт и сделать процесс более интерактивным и привлекательным.
Will Smith со смартфоном хромакей
Персонализация клиентского опыта
Бренды могут использовать хромакей для создания персонализированных рекламных материалов, где клиенты могут "взаимодействовать" со знаменитостями. Это может усилить эмоциональную связь между потребителем и продуктом или услугой.
Will Smiht и хромакей экран
Mona Lisa со смартфоном хромакей
Девушка с хромакей смартфоном
Девушка с хромакей экраном
Девушка демонстрирует экран смартфона хромакей
Green screen Footage
Рука со смартфоном хромакей
Разрешено использовать изображения для своих фото и видео съёмок