Будущее наступает очень быстро
https://habr.com/ru/post/49122/#comment_12922829
Впечатляет запрос на вес устройства =)
А вот экранчик 5", по нынешним временам, маловат.
https://habr.com/ru/post/49122/#comment_12922829
Впечатляет запрос на вес устройства =)
А вот экранчик 5", по нынешним временам, маловат.
Предыдущие посты
Космическая гидрометеорология - что это?
Космическая гидрометеорология - что видят спутники?
Космическая гидрометеорология - ПО для обработки спутниковых данных
Последний пост видимо оказался слишком узконаправленным, потому что обсуждения никакого не вызвал. Что же, не буду тогда вдаваться в технические сложности, постараюсь писать более понятно.
Итак, прогноз погоды со спутника.
Такой прогноз называется наукастинг, обычно он делается на ближайшие часы (до 2-6 часов вперед).
Обычно, для решения задачи наукастинга берут спутниковые снимки (обычно каналы самого прибора + параметры облачности), добавляют метеорологические радары и данные численного прогноза погоды - и делают прогноз.
Про спутниковые данные уже рассказывал, что же такое метеорологические радары?
Это доплеровские радиолокационные станции, которые позволяют определять координаты выпадения осадков, направления их движения и их тип.
Расположение радаров на территории Росси приведено ниже (взято отсюда)
Как видно, в основном они располагаются в Европейской части России. Все что дальше Урала - естественно, будет работать плохо. Поэтому для этих территорий применяют модели численного прогноза погоды вместо радаров.
Посмотреть данные радаров по осадкам в реальном времени можно на accuweather.com и meteoinfo.ru/radanim
Численная модель прогнозирования погоды — это компьютерная программа, построенная на основе системы уравнений гидромеханики (уравнения Эйлера) и составляющая на основе текущих данных метеорологический прогноз. Эта модель может быть глобальной, покрывающей всю Землю, или локальной, покрывающей отдельный участок планеты.
В основе моделей лежат математические уравнения, описывающие аэро- и термодинамические процессы в атмосфере и связывающие такие параметры как плотность, скорость, давление и температуру. Эти уравнения являются нелинейными и не имеют точного решения, поэтому для их решения используются численные методы. Исходные уравнения дискретизируются во времени и пространстве и превращаются в систему линейных уравнений, связывающую наборы физических параметров в выбранных точках (узлах вычислительной сетки). Чем больше используется точек для расчета, тем выше точность модели, но и тем выше требования к вычислительным мощностям.
Наиболее известные модели на сегодняшний день - GFS, WRF, ICON, ECMWF.
Кстати, удобные сервисы по просмотру параметров моделей - температура на уровнях, скорость ветра, осадки, влажность и т.д., удобно смотреть на сайтах windy.com и ventusky.com.
Как именно делают наукастинг и кто этим занимается?
Русскоязычные материалы нашел от Яндекса на Хабре: Как мы делали краткосрочный прогноз осадков. Лекция в Яндексе и Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды
Вкратце - они использовали для составления прогноза оптический поток и нейронную сеть. Результаты, судя по всему, внедрены в Яндекс.Погоду.
Также они приводят интересный график
Согласно которому точность прогноза уменьшается тем больше, чем больше время самого прогноза. То есть предсказывая погоду на 2 часа вперед точность составляет 35-45%.
Еще нашел материалы конференции, которая проводилась в Институте Космических Исследований РАН за 2019 год. Там тема одного из докладов - Разработка нейросетевого метода прогнозирования эволюции облачных образований и осадков по данным геостационарных спутников
Как я понял, там делают упор как раз только на использование спутников, потому что на Дальнем востоке радаров почти нет. Но к чему это привело и где это используется - непонятно.
Таким образом, со спутников делают прогноз - но на небольшой период времени. До 2 часов максимум. И чем больше время прогноза - тем меньше точность.
Если есть вопросы по этой теме или есть вопросы из других направлений - спрашивайте)
Правительство РФ обсуждает возможность финансового оздоровления «Т-платформ» — разработчика суперкомпьютеров из РФ. Одно из подразделений компании, «Байкал электроникс», разработало процессоры «Байкал-Т1» и компьютеры на основе этих чипов.
21 декабря на Хабре публиковалась новость о том, что у «Т-платформ» начались крупные проблемы, о которых компания не заявляла официально. Так, стало известно, что перестал работать сайт организации, а 80% персонала уволилось. Проблемы спровоцированы взаимоотношениями с государством: основатель и гендиректор «Т-платформ» Всеволод Опанасенко уже несколько месяцев находится под стражей.
23 декабря на площадке Правительства России прошло совещание руководителей профильных департаментов Правительства, ВЭБ.РФ и Минпромторга, а также представителей «Т-платформы», на котором обсуждались меры финансового оздоровления компании.
Один из вариантов выхода из сложившейся ситуации — изменение акционерного состава с передачей 100% акций компании дочке ВЭБ.РФ — «НМ-тех». Согласно этому сценарию, своей доли в компании лишается основатель. Ему принадлежит 75% в уставном капитале «Т-платформ». Внешэкономбанк является держателем остальных 25%. Вернее, таков был расклад на 30 июня 2017 года. Но как бы там ни было, сейчас у Опанасенко должен быть контрольный пакет акций.
Что касается НМ-тех», то эта организация в виде общества с ограниченной ответственностью была зарегистрирована в Зеленограде 7 мая 2019 г. Интересный момент — ее руководителем и гендиректором является Алексей Соколов, руководивший зеленоградским предприятием «Ангстрем-Т» то момента банкротства организации.
Представители ВЭБ не опровергли возможность реализации описанного выше сценария. В компании заявили, что сейчас обсуждаются разные варианты разрешения ситуации вокруг компании «Т-платформы», но окончательное решение пока не вынесено.
Еще один сценарий — денежное дофинансирование «Т-платформ». Дело в том, что компания из-за ареста ее руководителя не может взять кредит. Сделать это может ВЭБ, как совладелец, но пока что никаких предложений по этому поводу от банка не поступало.
Правительство обратило внимание на судьбу компании, поскольку ее разработки уникальны, часть финансировалось Минпромторгом. Если других вариантов спасти компанию не найдется, то акционеры будут обсуждать возможность передать все свои акции государству.
По словам одного из сотрудников компании, сейчас бизнес «Т-платформ» стал менее прибыльным. А для того, чтобы зарабатывать деньги, нужно быть вендором, интегратором и техподдержкой одновременно. Для спасения компании ее необходимо дотировать и докапитализировать.
Руководителя организации арестовали в марте этого года, обвинив в злоупотреблениях должностными полномочиями с тяжкими последствиями. Такое нарушение наказывается лишением свободы на срок до десяти лет. Арест был связан с контрактом, заключенным 30 ноября 2016 года. Согласно ему «Т-платформы» обязались поставить в МВД РФ компьютеры на отечественных процессорах на сумму в 357,1 млн рублей.
Вычислительные системы не были поставлены в срок, после этого МВД отказалось его принимать в более поздний срок. Правда, чуть позже тендер был возобновлен и выиграли снова «Т-платформы», поставки были выполнены.
Финансовые проблемы компании очень значительные. Так, ее банкротит Федеральная налоговая служба. Изначально она обратилась с иском о признании «Т-платформ» финансово несостоятельной организацией в Московский арбитражный суд. 16 сентября суд принял заявление о признании должника банкротом к производству. Ближайшее заседание по делу намечено на конец января 2020 года.
Источник: https://habr.com/ru/news/t/481976
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.
Несколько дней назад Ватикан рассказал об электронных четках, которые получили название «Click to Pray eRosary». Это высокотехнологичное устройство, которое работает по схожему с фитнес-трекерами принципу. Так, четки отслеживают количество пройденных шагов и общую дистанцию, которую преодолел пользователь. Но оно контролирует еще и отношение верующего к отправлению религиозных обрядов.
Устройство активируется, когда верующий начинает креститься. При этом девайс подключается к приложению с аудиоинструкциями, которые предназначены для молитв, там же есть и фотографии, видео и т.п. Для того, чтобы верующий не запутался, четки отмечают, какая молитва была произнесена и сколько раз. Все бы хорошо, но практически сразу после выхода четки взломал специалист по информационной безопасности, как оказалось, это несложно.
К слову, этот девайс вовсе не бесплатный, Ватикан продает его по $110, после активации устройство подключается к Папской всемирной сети молящихся (Pope's Worldwide Prayer Network).
Но, как оказалось, данные молящихся, которые используют электронные четки, могут стать легкой добычей злоумышленников. Проблему с защитой информации пользователей обнаружил французский специалист по информационной безопасности Баптист Роберт (Baptiste Robert). Он взломал четки (странное, конечно, сочетание слов — «взломать четки») из Ватикана всего за 15 минут. Уязвимость дает злоумышленнику контроль над учетной записью владельца устройства.
Для того, чтобы получить доступ к аккаунту, нужно лишь знать электронный адрес пользователя. «Эта уязвимость весьма существенная, поскольку позволяет атакующему получить контроль над аккаунтом и его персональными данными», — заявил Роберт.
Ватикан никаких комментариев относительно этой проблемы в СМИ не давал. Тем не менее, Роберт сумел связаться с представителем Ватикана, после чего уязвимость была исправлена. Как оказалось, суть проблемы была в обработке данных аутентификации пользователя.
Когда пользователь регистрировался в приложении «Click to Pray», указывая свой адрес электронной почты, в аккаунт приходило сообщение с пин-кодом. Пароль задавать не было необходимости. В дальнейшем логиниться нужно было именно таким образом — на почтовый адрес отправлялся пин, используя который пользователь мог начать работу с приложением.
Перед там, как проблема была исправлена, приложение отправляло PIN из четырех символов в незашифрованном виде. Получается, что при анализе сетевого трафика можно было без проблем перехватить пин и залогиниться.
Роберт продемонстрировал уязвимость журналистам Cnet, которые создали аккаунт специально для теста проблемы. Эксперт получал управление над аккаунтом, а его создателей выбрасывало из учетной записи, при этом показывалось сообщение, что ее владелец залогинился с другого устройства. «Взломщик» мог делать с аккаунтом пользователя все, что угодно, уровень доступа ничем не отличался от уровня доступа самого владельца. Так, учетную запись можно было просто удалить.
Теперь этой проблемы нет, поскольку, как и говорилось выше, Ватикан исправил уязвимость. Но есть другая интересная особенность — приложение для Android запрашивает данные геолокации и права совершать звонки.
© Ekaterina_T
На днях крупнейшая сеть супермаркетов США представила то, что она называет «магазином будущего». Работающий в городе Левиттаун (штат Нью-Йорк) большой супермаркет, использующий сразу десятки передовых технологий. В том числе – интерактивные дисплеи и камеры, подключенные к системе искусственного интеллекта. Сотни миллионов долларов – ради того, чтобы покупатели никогда не столкнулись с несвежим продуктом.
Новый тестовый супермаркет компания называет Intelligent Retail Lab (сокращенно – IRL). Здесь очень богатый ассортимент: IRL продает 30 000 товаров. Пространство – тоже довольно большое: 4500 квадратных метров, намного больше, чем средний супермаркет. При этом во всём таком торговом центре работает всего 100 сотрудников (кассиры, охранники и наполнятели полок). В этом одно из главных достоинств IRL: человеческий фактор тут минимальный.
Как и «безкассовый» Amazon Go, магазин усыпан массой камер, вмонтированных в потолок. Но площадь здесь в десять раз больше, и задачи у магазина другие. ИИ в камерах настроен не на определение товаров, которые берут в руки покупатели, а на отслеживание запасов товаров на полках. Магазин видит, что сегодня разлетается как пирожки, и может подать сигнал, чтобы отправить человека заполнять полку. Также искусственный интеллект учитывает срок хранения товаров и запоминает, как долго он видел тот или иной предмет сидящим на полке. Когда срок хранения продукта подходит к концу – опять же, система дает знать сотрудникам. Причем делать это IRL умеет даже для мяса и овощей, срок хранения которых на них не прописан.
В результате даже несколько десятков сотрудников, получая указания от ИИ, могут поддерживать весь огромный супермаркет в идеальном состоянии. Они всегда знают, к какой полке нужно отправляться. Покупатели, по задумке Walmart, оценят то, что продукты здесь всегда свежие, плюс платить людям можно будет существенно меньше. Фирма уверяет, что для её рабочей силы это тоже отличное решение: вместо того, чтобы постоянно быть на ногах, бегая между полок и проверяя, чего не хватает, теперь они заранее будут знать, что им нужно нести.
Машинное зрение в IRL умеет делать всё то же, что и в Amazon Go. Компьютер видит, что за продукт лежит на полке, различает его количество, проверяет скорость, с которой он уходит, делает проекции (хватит ли до конца дня?). Камеры и другие датчики магазина вырабатывают 1,6 ТБ данных в секунду. Чтобы анализировать такой объем информации, в том же помещении расположен дата-центр с 100 серверами. Он защищен стеклом, подсвечивается синим и выставлен на обозрение публики.
Чтобы избежать обвинений в нарушении приватности покупателей, Walmart говорит, всё видео, накопленное камерами, удаляется через неделю, а лиц система вообще не видит (вместо них – размытое пятно).
В магазине также тестируется масса других технологий. Информационные терминалы у полок помогают покупателям узнать о тех продуктах, которые они здесь покупают (где выпущены, что содержат, в каких рецептах используются…). У входа в магазин стоят тумбы, где можно почитать об особенностях IRL и получить ответы на многие распространенные вопросы. Есть интерактивная стена, показывающая вашу «тень», когда вы мимо неё проходите (на самом деле это ИИ, считывающий ваше изображение с камер и предсказывающее, куда вы будете двигаться в следующий момент). А пол в помещении моют специальные роботы-уборщики, тоже при поддержке искусственного интеллекта.
Топ-менеджмент Walmart уже несколько лет пытается во всём превзойти (или хотя бы догнать) Amazon. Ранее они переработали весь свой онлайн-магазин – и теперь в последний год он стал третьим по популярности в Штатах, после Amazon и eBay (и мы тоже видим, что из России через нас на нём стали заказывать намного чаще, он уже в топ-5). В Индии, перебив ставку Amazon, Walmart в прошлом году заплатила за Flipkart $15 млрд. Вместо AWS подписала контракт с Microsoft Azure. А теперь – вот, вместо Amazon Go пытаются внедрить магазины IRL.
От успеха первого тестового образца будет зависеть, станут ли открывать такие же супермаркеты в других городах и штатах. Walmart в первую очередь проверяет готовность покупателей к таким новым технологиям. Если IRL своими экранами, камерами и вездесущим ИИ отпугнет мам и бабушек с тележками, и покажет продажи ниже, чем тот же магазин за полгода до этого, Walmart направит свои усилия и деньги в другое место – благо, идей в её инкубаторе технологий (Store №8) хватает.
Майк Ханрахан, CEO магазинов IRL, в своих ответах журналистам дает скрытные подначки Безосу и его Amazon Go, говоря об их излишней амбициозности:
Не нужно быть чрезмерно влюбленным в идею ИИ. Если технология есть, совсем необязательно, что она годится для вашей ситуации. Есть много нереалистичных проектов, которые не смогут масштабироваться, и, главное, не будут полезными для покупателей.
У нас, может быть, всё более прозаично, но вы сможете быть уверенными, что в магазине всегда будут свежие фрукты и мясо, так что ваше путешествие по магазинам гарантированно будет успешным, а это многого стоит.
Американское рекламное агентство AKQA представило спидгейт (speedgate) — первый вид спорта, правила которого созданы искусственным интеллектом. Алгоритм, написавший правила игры, основан на рекуррентной нейросети, которая обучалась на текстовой информации о 400 уже существующих видах спорта.
Проект был разработан под Неделю дизайна в Портленде, чтобы у креативного народа, собравшегося на выставки и конференции, был повод размять мышцы. Глава проекта Уитни Дженкинс объясняет, что фильмы и музыкальные композиции нейросетями уже создавались. А на идею разработать полностью новый вид спорта их натолкнуло предыдущее сотрудничество AKQA с Nike. «Мы подумали: а что, если бы у нас получилось создать новый баскетбол, новый футбол?»
Команда взяла текстовое описание правил 400 видов спорта. Всего получилось около 7300 строк с отдельными правилами. На основе этих правил рекуррентная нейросеть (алгоритмы RNN и DCGAN) создала свои: получилось около 1000 описаний правил спортивных состязаний. В основном эти описания были короткими и, мягко говоря, «необычными», так что разработчикам приходилось додумывать, можно ли вообще это превратить в спорт.
Например, сначала нейросеть планировала заставить людей играть в «подводный паркур» или «взрывающуюся фрисби». Также среди первых разработанных ею проектов был спорт, в котором игроки передавали бы друг другу мяч, находясь на воздушных шарах и ходя по канату. Дженкинс говорит:
Мы лучше понимали ограничения нашего спорта. Мы знали, что не можем играть в десятках метров над землей, и естественно эти идеи были полным бредом. Но используя AI как часть креативной команды мы сильно расширили наши горизонты. Отталкиваясь от идей AI, можно получить что-то по-настоящему уникальное.
Постепенно идеи системы стали чуть более осмысленными. Например, она выдала такое описание спорта, как «маленький волейбол, борьба на катке». Команда интерпретировала это как игру в волейбол в небольшой комнате, где вы привязаны к полу или можете использовать физическую силу для захвата мяча. Еще одной ранней идеей машины было «два больших участника, седло, спина, самый быстрый наверх». Команда представила себе людей на лошадях, сидящих напротив друг друга на большом бревне, качающемся вверх и вниз.
Творения нейросети прошли много стадий фильтрации:
Большую часть времени мы просто смотрели на огромную таблицу, ворочая мозгами и пытаясь понять, как это может выглядеть в реальной жизни. Это всё далеко не так гламурно, как многие люди наверное представляют сотрудничество с AI. Было очень много итераций, прежде чем на выходе получилось что-то понятное и, главное, интересное.
После обработки более 1000 идей, AKQA нашла описание подходящего спорта: простого, хорошего в качестве тренировки и доступного для многих людей. Дальше нейросеть придумала все его правила, и команде проекта осталось только исключить из него самые глупые. Получился спидгейт.
Правила тут довольно простые (точно проще, чем, например, у квиддича). Две команды по 6 человек. Один мяч, который можно бросать или пинать по полю, передавая своим напарникам. Только когда вы держите мяч, нельзя перемещаться по полю. Что делает игру более стратегической: скорость бега не так важна, как работа в команде и грамотные пасы. Один игрок, будь он хоть Криштиану Роналду, не сможет привести вашу команду к победе. Еще один плюс, говорят в AKQA: это снижает количество травм.
Цель спидгейта – сначала провести мяч через центральные ворота (обозначенные двумя палками). Это дает возможность забить гол. Дальше нужно заставить мяч пересечь вторые ворота, которые находятся на стороне соперника. Это даст два очка. А если один из игроков вашей команды стоит за этими воротами, тут же словит мяч, и пробьет его обратно через эти ворота, дается бонусное очко (это называется «рикошетом»). Тоже вполне логично: если вы смогли забить впятером, пока один из вас бегал за воротами противника, значит, вы молодцы, и у вас есть возможность увеличить разрыв.
Ворота («гейты», откуда и название игры) – без сетки, и забивать «двухочковый» можно в обе стороны, главное чтобы мяч пролетел между столбов. Уитни Дженкинс говорит, что его любимое сгенерированное правило касается объявления голов:
Если команда говорит, что она забила гол, а на самом деле это не так, очки даются противоположной команде. Видимо, наш AI ценит честность.
На создании правил система не остановилась. Ей также «скормили» 10 400 логотипов разных видов спорта и команд, из которых она сгенерировала 6400 вариантов для спидгейта (в итоге выбрали один, с характерным изображением центральных ворот-столбов). Тем же методом создали и слоган, который уже оценили первые игроки и проскандировали первые болельщики. «Стань лицом к мячу, чтобы стать мячом, чтобы быть над мячом».
Промо-видео спидгейта
AKQA сделали поле для нового спорта, в который они теперь играют каждое утро субботы. Полный список правил доступен на сайте. Пока что цель – на Неделе дизайна в Портленде сделать несколько команд от разных креативных агентств и IT-компаний, чтобы устроить небольшую лигу. «Мы играли с атлетами из колледжей, с детьми, с детьми против взрослых», – говорит Дженкинс. – «Это просто и весело, хорошая утренняя тренировка, которая еще и усиливает командный дух. Все обожают спидгейт».
А как бы вы, поиграли бы? Или лучше футбол?
Портал Habrahabr и российское отделение Microsoft проводят совместную акцию, призванную для продвижения браузера Microsoft Edge. Владельцам сайтов и их посетителям предлагается проверить любой ресурс на наличие современных технологии. Сервис выдаст результат с перечислением положительных моментов, но не забудет и про промашки в устройстве сайта. Итоговый результат измеряется в ежах…