О нейросетях ходит много баек. Мол, они — высший разум со своими мыслями и тягой учиться. Но это не совсем так. В основе нейросетей — гигантские базы данных и формулы-формулы-формулы.
Максимально просто схему работы нейронок можно описать так: данные заходят в дверь 1🚪 👉 проходят через длинный коридор из формул, обрабатываются ими👉 выходят в дверь 2 🚪 с нужным результатом. Сложнее всего подобрать те самые формулы, которые помогут получить на выходе необходимый результат.
Принципы работы нейросети формируются в процессе обучения: нейросеть видит задачу, угадывает решение, а отдельный алгоритм говорит, верно или нет.
Со временем нейросеть начинает «понимать», что же всё-таки от нее требуется. Образуются определенные связи, которые помогают ей «умнеть» и выдавать нужный результат. По какому принципу они устроены чаще всего неизвестно. Именно поэтому нейронка не похожа на обычную программу, у которой есть определенный набор правил — алгоритмов: прибавь, отними, удали и так далее.
Итак, нейронки — это не какой-то там виртуальный разум, способный мыслить самостоятельно, а огромный конвейер по обработке чисел. Нейронки не знают, что смотрят фильм или управляет беспилотником и видит только числа. Но разве машинное обучение становится от этого менее увлекательным? Я вообще считаю, что если разработчик умеет в машинное обучение, он точно заслуживает письмо из Хогвартса. 🦉
Максимально просто схему работы нейронок можно описать так: данные заходят в дверь 1🚪 👉 проходят через длинный коридор из формул, обрабатываются ими👉 выходят в дверь 2 🚪 с нужным результатом. Сложнее всего подобрать те самые формулы, которые помогут получить на выходе необходимый результат.
Принципы работы нейросети формируются в процессе обучения: нейросеть видит задачу, угадывает решение, а отдельный алгоритм говорит, верно или нет.
Со временем нейросеть начинает «понимать», что же всё-таки от нее требуется. Образуются определенные связи, которые помогают ей «умнеть» и выдавать нужный результат. По какому принципу они устроены чаще всего неизвестно. Именно поэтому нейронка не похожа на обычную программу, у которой есть определенный набор правил — алгоритмов: прибавь, отними, удали и так далее.
Итак, нейронки — это не какой-то там виртуальный разум, способный мыслить самостоятельно, а огромный конвейер по обработке чисел. Нейронки не знают, что смотрят фильм или управляет беспилотником и видит только числа. Но разве машинное обучение становится от этого менее увлекательным? Я вообще считаю, что если разработчик умеет в машинное обучение, он точно заслуживает письмо из Хогвартса. 🦉
Алиса, где тут можно бахнуть кофейку
Голосовые помощники воспринимаются уже как что-то обычное. Ну да, есть какая-то там Алиса. Можно попросить ее проложить маршрут до дома или врубить иванушек 📢
На самом деле это невероятно сложный проект. Чтобы научиться распознавать определённую фразу и «понимать» ее смысл, голосовому помощнику требуется изучить тысячи реальных примеров. Ведь мы, кожаные ублюдки, произносим команды разными голосами и в абсолютно разных условиях. Тут сосед сверлить начал, там пес тявкнул. Даже человек распознает не 100%, а 96-98% речи.
Важно, чтобы речь помощника была связной. Мы не всегда произносим фразу целиком во время беседы, когда собеседник знает контекст. Алиса тоже помнит, о чем речь, поэтому можно спросить: «Где находится Тамбов?», а потом: «В каком году он был основан?». Повторять второй раз название города не потребуется.
Для ответа на неизвестные вопросы и реплики Алиса учится на огромной базе текстов из разных источников. Разработчики сравнивают её с ребёнком и объясняют, что нейросеть должна знать не только «хорошие» слова, но и грубые, и даже нецензурные. Иначе она не сможет до конца понимать структуру языка живого человека, всё равно «нахватается» бранных фраз и будет вставлять их невпопад.
Разработчики из Яндекса стремятся сделать Алису самым человекоподобным голосовым помощником, привить ей эмпатию, тягу к знаниям. Даже сравнивают с «героиней» фильма «Она».
Ох, пока не забыла! Еще один факт об Алисе — ее озвучивает русский голос Скарлетт Йохансон.
Подробнее можно почитать на хабре 🤓
Голосовые помощники воспринимаются уже как что-то обычное. Ну да, есть какая-то там Алиса. Можно попросить ее проложить маршрут до дома или врубить иванушек 📢
На самом деле это невероятно сложный проект. Чтобы научиться распознавать определённую фразу и «понимать» ее смысл, голосовому помощнику требуется изучить тысячи реальных примеров. Ведь мы, кожаные ублюдки, произносим команды разными голосами и в абсолютно разных условиях. Тут сосед сверлить начал, там пес тявкнул. Даже человек распознает не 100%, а 96-98% речи.
Важно, чтобы речь помощника была связной. Мы не всегда произносим фразу целиком во время беседы, когда собеседник знает контекст. Алиса тоже помнит, о чем речь, поэтому можно спросить: «Где находится Тамбов?», а потом: «В каком году он был основан?». Повторять второй раз название города не потребуется.
Для ответа на неизвестные вопросы и реплики Алиса учится на огромной базе текстов из разных источников. Разработчики сравнивают её с ребёнком и объясняют, что нейросеть должна знать не только «хорошие» слова, но и грубые, и даже нецензурные. Иначе она не сможет до конца понимать структуру языка живого человека, всё равно «нахватается» бранных фраз и будет вставлять их невпопад.
Разработчики из Яндекса стремятся сделать Алису самым человекоподобным голосовым помощником, привить ей эмпатию, тягу к знаниям. Даже сравнивают с «героиней» фильма «Она».
Ох, пока не забыла! Еще один факт об Алисе — ее озвучивает русский голос Скарлетт Йохансон.
Подробнее можно почитать на хабре 🤓
Шёл на урок и оказался в антиутопии
Во всех российских школах планируют запилить системы распознавания лиц «Оруэлл». Всё это под соусом безопасности учеников. Вот заявится кто посторонний, его сразу спалит техничка и прогонит санными тряпками.
«Оруэлл» также должен оперативно реагировать на возгорания и прочие угрозы. Он выяснит, не притащил ли кто батино ружье, чтобы поквитаться с неприятелями. Ну, это имеет смысл, ведь ленты новостей о стрельбе и кошмарных подростковых разборках порой приводит в ужас.
Ещё у «Оруэлла» есть возможность посмотреть, во сколько ученик пришёл-ушёл. Вот так выйдешь за мелом на 10 минут… И придётся просто идти за мелом, никаких тебе «сбегать за пиццей до столовки». Сотрудников школы это тоже касается.
Сегодня «Оруэлл» бдит за учениками и сотрудниками около 1600 школ. Камеры устанавливают в коридорах, залах, на лестницах школ, прилегающих территориях. Данные в систему распознавания лиц будут вноситься только с согласия школьников и сотрудников.
Пока сложно оценить все плюсы и минусы «Оруэлла». Главное, не перегибать и не скатываться в тотальную слежку. А то китайские школьники всё время под наблюдением систем, которые контролируют их эмоции. Они определяют, заинтересован ли ученик в уроке или витает в облаках, активничает или ждёт пинка от препода. Я бы от такого уехала кукухой.
Хотя у меня и без этого уехала, но так хотя бы не спалилась.
Во всех российских школах планируют запилить системы распознавания лиц «Оруэлл». Всё это под соусом безопасности учеников. Вот заявится кто посторонний, его сразу спалит техничка и прогонит санными тряпками.
«Оруэлл» также должен оперативно реагировать на возгорания и прочие угрозы. Он выяснит, не притащил ли кто батино ружье, чтобы поквитаться с неприятелями. Ну, это имеет смысл, ведь ленты новостей о стрельбе и кошмарных подростковых разборках порой приводит в ужас.
Ещё у «Оруэлла» есть возможность посмотреть, во сколько ученик пришёл-ушёл. Вот так выйдешь за мелом на 10 минут… И придётся просто идти за мелом, никаких тебе «сбегать за пиццей до столовки». Сотрудников школы это тоже касается.
Сегодня «Оруэлл» бдит за учениками и сотрудниками около 1600 школ. Камеры устанавливают в коридорах, залах, на лестницах школ, прилегающих территориях. Данные в систему распознавания лиц будут вноситься только с согласия школьников и сотрудников.
Пока сложно оценить все плюсы и минусы «Оруэлла». Главное, не перегибать и не скатываться в тотальную слежку. А то китайские школьники всё время под наблюдением систем, которые контролируют их эмоции. Они определяют, заинтересован ли ученик в уроке или витает в облаках, активничает или ждёт пинка от препода. Я бы от такого уехала кукухой.
Хотя у меня и без этого уехала, но так хотя бы не спалилась.
Наши тела вместо портативной зарядки
Наука рулит! Ученые из «МИСиС» работают над технологией, которая позволит использовать тепло человеческого тела для зарядки смартфонов.
Речь о термоэлектричестве — электроэнергии, которая производится за счет перепада температур и использования разных материалов (эффект Зеебека). Устройства, которые превращают тепло в электричество — термоячейки. Их недостаток — слишком низкая мощность, а ученые разработали способ увеличить ее в 10-20 раз. Это возможно, если добиться высокого коэффициента Зеебека.
Коэффициент Зеебека — мера, которая определяет, какое напряжение выдаст материал в ответ на разницу температур.
Благодаря маленькому размеру таких устройств, их можно будет вешать на одежду и не таскать тяжелые пауэрбанки. Бонус приятный, но цель ученых — не баловать гаджетоманов, а развивать экологичные способы производить электричество.
Наука рулит! Ученые из «МИСиС» работают над технологией, которая позволит использовать тепло человеческого тела для зарядки смартфонов.
Речь о термоэлектричестве — электроэнергии, которая производится за счет перепада температур и использования разных материалов (эффект Зеебека). Устройства, которые превращают тепло в электричество — термоячейки. Их недостаток — слишком низкая мощность, а ученые разработали способ увеличить ее в 10-20 раз. Это возможно, если добиться высокого коэффициента Зеебека.
Коэффициент Зеебека — мера, которая определяет, какое напряжение выдаст материал в ответ на разницу температур.
Благодаря маленькому размеру таких устройств, их можно будет вешать на одежду и не таскать тяжелые пауэрбанки. Бонус приятный, но цель ученых — не баловать гаджетоманов, а развивать экологичные способы производить электричество.
Forwarded from За шторкой
Мистер Робот — кадровик
⠀
Представьте, что вас хантит не эйчар, а искусственный интеллект 🤖 Думаете, такое бывает только в кино? Вот и нет!
Чат-боты вовсю помогают рекрутерам: назначают соискателям встречи, проверяют тестовые задания и даже занимаются отбором персонала на первых этапах.
⠀
Меня впечатлил Wade&Wendy. Wade — виртуальный карьерный консультант, который умеет общаться с соискателями. Он анализирует данные из открытых аккаунтов и на их основе дает советы. А Wendy работает со стороны нанимателя и занимается рекрутингом.
⠀
В Австралии недавно увидел свет чат-бот PredictiveHire, который умеет собеседовать соискателей и давать им характеристики. Он задает человеку 5-7 вопросов о прошлом опыте, составляет его психологический портрет. Бот также может спрогнозировать, с какой вероятностью соискатель уволится после найма.
⠀
Представляю, как тяжело, когда пришёл по блату от тети Зины, а тут какой-то Wade шоколадки не берет.
⠀
Представьте, что вас хантит не эйчар, а искусственный интеллект 🤖 Думаете, такое бывает только в кино? Вот и нет!
Чат-боты вовсю помогают рекрутерам: назначают соискателям встречи, проверяют тестовые задания и даже занимаются отбором персонала на первых этапах.
⠀
Меня впечатлил Wade&Wendy. Wade — виртуальный карьерный консультант, который умеет общаться с соискателями. Он анализирует данные из открытых аккаунтов и на их основе дает советы. А Wendy работает со стороны нанимателя и занимается рекрутингом.
⠀
В Австралии недавно увидел свет чат-бот PredictiveHire, который умеет собеседовать соискателей и давать им характеристики. Он задает человеку 5-7 вопросов о прошлом опыте, составляет его психологический портрет. Бот также может спрогнозировать, с какой вероятностью соискатель уволится после найма.
⠀
Представляю, как тяжело, когда пришёл по блату от тети Зины, а тут какой-то Wade шоколадки не берет.
У вас будет DOOM! Блогер запустил видеоигры с помощью теста на беременность
Разработчики запускают DOOM на всём, что попадёт под горячую руку. Обожаю такие новости)
Блогер использовал электронный тест на беременность как монитор и запустил DOOM и Skyrim. Для этого пришлось немного поколдовать с его начинкой: заменить дисплей и процессор.
Стоимость теста — около 300 руб. Впечатления — бесценны.
Посмотреть на это дело можно тут.
Разработчики запускают DOOM на всём, что попадёт под горячую руку. Обожаю такие новости)
Блогер использовал электронный тест на беременность как монитор и запустил DOOM и Skyrim. Для этого пришлось немного поколдовать с его начинкой: заменить дисплей и процессор.
Стоимость теста — около 300 руб. Впечатления — бесценны.
Посмотреть на это дело можно тут.
Жечь или не жечь? Правда о вышках 5G
Стоит напоминать, что Билл Гейтс нас всех скоро чипирует, а коронавирус распространяется из-за проклятых вышек? Я только одного не могу понять: вроде, прогресс — зло, интернет — убийца.. но великие умы инстаграма ведь распространяют такую инфу с помощью модных гаджетов и этого самого смертоносного интернета 🤷🏻♀️
H, 2G, 3G, LTE — это обозначения поколений беспроводной сети, а не какие-то коды заговорщиков, жаждущих захватить мир. Все поколения используют электромагнитные волны для связи и передачи данных.
Накой понадобился 5G, если 4G и так достаточно быстрый? 5G еще круче и мощнее. Для беспилотников, например, важно минимальное время задержки, чтобы быстро реагировать на происходящее и не допускать аварий. Тут на помощь и приходит сверхскоростное соединение.
Коронавирус может распространяться через вышки одним способом: ее лизнул зараженный, а потом лизнул здоровый человек. Всё. Через магнитные волны вирус не распространяется.
Мойте руки и заглядывайте в умный холодильник.
Стоит напоминать, что Билл Гейтс нас всех скоро чипирует, а коронавирус распространяется из-за проклятых вышек? Я только одного не могу понять: вроде, прогресс — зло, интернет — убийца.. но великие умы инстаграма ведь распространяют такую инфу с помощью модных гаджетов и этого самого смертоносного интернета 🤷🏻♀️
H, 2G, 3G, LTE — это обозначения поколений беспроводной сети, а не какие-то коды заговорщиков, жаждущих захватить мир. Все поколения используют электромагнитные волны для связи и передачи данных.
Накой понадобился 5G, если 4G и так достаточно быстрый? 5G еще круче и мощнее. Для беспилотников, например, важно минимальное время задержки, чтобы быстро реагировать на происходящее и не допускать аварий. Тут на помощь и приходит сверхскоростное соединение.
Коронавирус может распространяться через вышки одним способом: ее лизнул зараженный, а потом лизнул здоровый человек. Всё. Через магнитные волны вирус не распространяется.
Мойте руки и заглядывайте в умный холодильник.
Как работает шумоподавление🙉
Свои наушники с шумоподавлением я внесла в список лучших покупок года. Нервных клеток они мне сберегли немерено. Так почему бы не посвятить им пост)
Шумоподавляющие наушники работают вовсе не как беруши. Это не затычки для ушей, а целая система.
Для начала вспомним, что звук — это волна. А задача шумоподавления — поглотить внешние звуки: болтовню коллег там или шуршание пачки чипсов.
Теперь представим Анфису, которая сидит в офисе в наушниках с шумоподавлением. А рядом Марат пьет чай и шумно прихлебывает. Наушники работают так:
Марат шумит — микрофон в наушниках это улавливает — микропроцессор обрабатывает противный звук и отзеркаливает его — направляет ответную волну.
Никакой магии, одна сплошная физика. Есть такая штука — интерференция: две волны могут друг друга усилить или погасить. Именно этим и занимаются наши наушники. Две волны накладываются друг на друга и «включают тишину».
Анфиса спокойно продолжает работать, Марат может еще печеньками похрустеть. Все счастливы.
Свои наушники с шумоподавлением я внесла в список лучших покупок года. Нервных клеток они мне сберегли немерено. Так почему бы не посвятить им пост)
Шумоподавляющие наушники работают вовсе не как беруши. Это не затычки для ушей, а целая система.
Для начала вспомним, что звук — это волна. А задача шумоподавления — поглотить внешние звуки: болтовню коллег там или шуршание пачки чипсов.
Теперь представим Анфису, которая сидит в офисе в наушниках с шумоподавлением. А рядом Марат пьет чай и шумно прихлебывает. Наушники работают так:
Марат шумит — микрофон в наушниках это улавливает — микропроцессор обрабатывает противный звук и отзеркаливает его — направляет ответную волну.
Никакой магии, одна сплошная физика. Есть такая штука — интерференция: две волны могут друг друга усилить или погасить. Именно этим и занимаются наши наушники. Две волны накладываются друг на друга и «включают тишину».
Анфиса спокойно продолжает работать, Марат может еще печеньками похрустеть. Все счастливы.
Как объяснить искусственному интеллекту, что на картинке
Как бы вы описали кровать? Предмет мебели на четырех ножках. С матрасом. Хотя у меня кровать без ножек, под ней здоровые выдвижные ящики. Тогда, наверное, кровать — это то, на чем лежат.
Но нейронную сеть такое объяснение не устроит, ведь она не знает, что такое «спать». В одной статье автор сравнивал нейросеть с инопланетянином. Сложно рассказывать товарищу с Плутона, что такое «кровать», если он понятия не имеет, о каком таком «спать» идет речь.
Мегамозг еще не изобрели, поэтому ИИ не можем решать сверхзадачи с помощью компьютерного зрения. Зато нейросеть уже справляется с поиском картинок в сети. Этот процесс устроен так: сначала изображения из интернета индексируются 👉🏻 строятся некие цифровые представления 👉🏻 формируется структура данных, по которой осуществляется поиск. То же самое с картинкой пользователя, которую он загрузил для поиска: нейросеть извлекает некое представление о ней и на его основе ищет в базе данных дубликаты или похожие изображения.
Компьютерное зрение помогает распознавать текст, отпечатки пальцев, анализировать снимки со спутников. И конечно, без него не обходятся и системы автопилотов в современных машинах 🚘
Как бы вы описали кровать? Предмет мебели на четырех ножках. С матрасом. Хотя у меня кровать без ножек, под ней здоровые выдвижные ящики. Тогда, наверное, кровать — это то, на чем лежат.
Но нейронную сеть такое объяснение не устроит, ведь она не знает, что такое «спать». В одной статье автор сравнивал нейросеть с инопланетянином. Сложно рассказывать товарищу с Плутона, что такое «кровать», если он понятия не имеет, о каком таком «спать» идет речь.
Мегамозг еще не изобрели, поэтому ИИ не можем решать сверхзадачи с помощью компьютерного зрения. Зато нейросеть уже справляется с поиском картинок в сети. Этот процесс устроен так: сначала изображения из интернета индексируются 👉🏻 строятся некие цифровые представления 👉🏻 формируется структура данных, по которой осуществляется поиск. То же самое с картинкой пользователя, которую он загрузил для поиска: нейросеть извлекает некое представление о ней и на его основе ищет в базе данных дубликаты или похожие изображения.
Компьютерное зрение помогает распознавать текст, отпечатки пальцев, анализировать снимки со спутников. И конечно, без него не обходятся и системы автопилотов в современных машинах 🚘
Нейросеть распознает эмоции
Тут должен быть пост о том, как ИИ научился сопереживать и теперь у каждого появится маленький робот с высоким эмоциональным интеллектом. Но я испорчу романтику и расскажу о еще одном антиутопическом изобретении.
В Гонконге школьники сидят под наблюдением системы распознавания лиц, которая «догадывается», какие эмоции испытывает учащийся, вовлечен ли он в урок или считает ворон и витает в облаках.
Но нейронка может ошибаться и неверно интерпретировать эмоцию: принять сосредоточенность за раздражение. Да и в целом, я вот даже фильм не могу посмотреть, не отвлекаясь каждые 15 минут. И это нормально, ведь люди — не роботы. Ученик может не выспаться, приболеть, встать не с той ноги.
В ближайшем будущем я бы не хотела внедрения такой системы в учебных заведениях. Хотя сама технология интересная, будем наблюдать за ее развитием.
А вы что думаете?
Тут должен быть пост о том, как ИИ научился сопереживать и теперь у каждого появится маленький робот с высоким эмоциональным интеллектом. Но я испорчу романтику и расскажу о еще одном антиутопическом изобретении.
В Гонконге школьники сидят под наблюдением системы распознавания лиц, которая «догадывается», какие эмоции испытывает учащийся, вовлечен ли он в урок или считает ворон и витает в облаках.
Но нейронка может ошибаться и неверно интерпретировать эмоцию: принять сосредоточенность за раздражение. Да и в целом, я вот даже фильм не могу посмотреть, не отвлекаясь каждые 15 минут. И это нормально, ведь люди — не роботы. Ученик может не выспаться, приболеть, встать не с той ноги.
В ближайшем будущем я бы не хотела внедрения такой системы в учебных заведениях. Хотя сама технология интересная, будем наблюдать за ее развитием.
А вы что думаете?
Бот помогает найти призвание
Помните профориентационные тесты в школе? У меня они выглядели так: вот вам стопка листочков, заполняйте анкеты, ждите результатов дней 10. Вдумчиво отвечать на вопросы было некогда, да и сам процесс копания в листочках бесил и занимал кучу времени.
Слава технологиям, сейчас можно обойтись без таких заморочек. У Geekbrains есть бот @geekbrainsnew_bot, который беседует с пользователем и помогает выбрать профессию.
Как это работает
пользователь сообщает боту, что хочет пройти тест и найти себя
👇🏻
бот задаёт разные вопросы, иногда каверзные
👇🏻
затем бот собирает и анализирует ответы пользователя
👇🏻
пользователь получает рекомендации, какое направление подойдёт ему лучше всего
Иногда не хватает как раз такой наводки, чтобы найти свой путь. А ещё это полезный опыт общения с ботом, ведь они уже вовсю помогают эйчарам собеседовать соискателей.
Такими темпами скоро даже умные холодильники смогут давать советы и вообще станут крутыми собеседниками😏 ну и круто же!
А пока можно пообщаться с @geekbrainsnew_bot
Помните профориентационные тесты в школе? У меня они выглядели так: вот вам стопка листочков, заполняйте анкеты, ждите результатов дней 10. Вдумчиво отвечать на вопросы было некогда, да и сам процесс копания в листочках бесил и занимал кучу времени.
Слава технологиям, сейчас можно обойтись без таких заморочек. У Geekbrains есть бот @geekbrainsnew_bot, который беседует с пользователем и помогает выбрать профессию.
Как это работает
пользователь сообщает боту, что хочет пройти тест и найти себя
👇🏻
бот задаёт разные вопросы, иногда каверзные
👇🏻
затем бот собирает и анализирует ответы пользователя
👇🏻
пользователь получает рекомендации, какое направление подойдёт ему лучше всего
Иногда не хватает как раз такой наводки, чтобы найти свой путь. А ещё это полезный опыт общения с ботом, ведь они уже вовсю помогают эйчарам собеседовать соискателей.
Такими темпами скоро даже умные холодильники смогут давать советы и вообще станут крутыми собеседниками😏 ну и круто же!
А пока можно пообщаться с @geekbrainsnew_bot
The Sims на производстве: кто такие цифровые двойники
Изначально цифровых двойников придумали, чтобы наблюдать, чо как будет работать при разных условиях. Например, можно облепить оборудование датчиками, снимать данные и получать копию нужного объекта в системе. Благодаря этому получается отслеживать и прогнозировать поведение оборудования, создавать симуляцию работы.
Чем больше данных об объекте — тем лучше получится его двойник.
В 1970 году цифровые двойники участвовали в спасательной миссии. Тогда на космическом корабле "Аполлон-13" произошёл взрыв. Это случилось аж в в 322 тыс. км от нашей планеты. С помощью цифровых двойников, моделирующих данные о траектории полёта, и систем дистанционного управления удалось вернуть корабль на Землю.
Сегодня цифровые двойники — это эдакие виртуальные франкенштейны на основе 3D-технологий, VR или AR, а также искусственного интеллекта и IoT (интернет вещей).
На них можно ставить любые эксперименты. Двойники будут реагировать на изменение условий так же, как и реальные объекты.
По мне топовая фича двойников — способность имитировать сложные процессы. В 2020 году пытаются замутить цифрового двойника правительства. И, конечно, куда сегодня без моделирования процесса распространения вируса.😷
Изначально цифровых двойников придумали, чтобы наблюдать, чо как будет работать при разных условиях. Например, можно облепить оборудование датчиками, снимать данные и получать копию нужного объекта в системе. Благодаря этому получается отслеживать и прогнозировать поведение оборудования, создавать симуляцию работы.
Чем больше данных об объекте — тем лучше получится его двойник.
В 1970 году цифровые двойники участвовали в спасательной миссии. Тогда на космическом корабле "Аполлон-13" произошёл взрыв. Это случилось аж в в 322 тыс. км от нашей планеты. С помощью цифровых двойников, моделирующих данные о траектории полёта, и систем дистанционного управления удалось вернуть корабль на Землю.
Сегодня цифровые двойники — это эдакие виртуальные франкенштейны на основе 3D-технологий, VR или AR, а также искусственного интеллекта и IoT (интернет вещей).
На них можно ставить любые эксперименты. Двойники будут реагировать на изменение условий так же, как и реальные объекты.
По мне топовая фича двойников — способность имитировать сложные процессы. В 2020 году пытаются замутить цифрового двойника правительства. И, конечно, куда сегодня без моделирования процесса распространения вируса.😷
Я вот вся такая веду блог о технологиях, учусь в дата сайнс. А у меня вчера робот-пылесос нажрался салфеток, которые скинула кошка, подавился и звал на помощь.
Вахтёрша Десептикон: как нейронка ловит хакеров
Кибершпана, конкуренты, любопытные новички — взломщики бывают разные. Все они могут залезть в систему компании, достать базу данных, покопаться в ней и использовать для своих грязных делишек. Вообще фантазия у хакеров богатая.
Как бы ни старались службы безопасности, разработчики и тестировщики, в системах всё равно находятся баги и уязвимости. Один из способов защиты — киберловушки. Cyber deception — обманки, которые сбивают хакеров с толку и ведут на пустышки.
Теперь в такой ловушке хакера будет ждать кибервахтёрша. Это нейронка, которая изучает взломщика, собирает данные о всех его действиях, чтобы предугадывать атаки и противостоять им.
Проект назвали DEEP-Dig. Конечно, он меня покорил, ведь это замут на стыке двух самых интересных для меня отраслей: кибербезопасности и машинного обучения.
Если хотите позадротить, почитать статью о разработке можно тут.
Кибершпана, конкуренты, любопытные новички — взломщики бывают разные. Все они могут залезть в систему компании, достать базу данных, покопаться в ней и использовать для своих грязных делишек. Вообще фантазия у хакеров богатая.
Как бы ни старались службы безопасности, разработчики и тестировщики, в системах всё равно находятся баги и уязвимости. Один из способов защиты — киберловушки. Cyber deception — обманки, которые сбивают хакеров с толку и ведут на пустышки.
Теперь в такой ловушке хакера будет ждать кибервахтёрша. Это нейронка, которая изучает взломщика, собирает данные о всех его действиях, чтобы предугадывать атаки и противостоять им.
Проект назвали DEEP-Dig. Конечно, он меня покорил, ведь это замут на стыке двух самых интересных для меня отраслей: кибербезопасности и машинного обучения.
Если хотите позадротить, почитать статью о разработке можно тут.
«Слышь, я тебя запомню», — вот как смогут быковать нейронки благодаря новой функции.
Сейчас у них плоховато с памятью: нейросетки учат новое и забывают старое.
Я сразу представляю деспотичного кибербатю, который орёт над контурными картами: «В каво ж ты такая бестолочь, када ж ты уже запомнишь где находится Казань, остолоп!»
Но с нейронками обошлись гуманнее: им просто прокачали память.
У человеческого мозга есть полезная фича — способность вспоминать то, что он уже делал. Её решили прикрутить к нейросетке. Такая функция воспроизводит ранее изученный материал в общем виде. Короче, теперь нейронка что-то выучит 👉🏻 запомнит 👉🏻 воспроизведёт при выполнении других заданий.
Допустим, нейросетка научилась отличать стул от микроволновки. По аналогии она сможет отличить чайник от стола.
Вот бы научить её различать виды чая: сначала шен пуэр от те гуан иня, потом — да хан пао от да ю лина… цены бы не было ☕️
Сейчас у них плоховато с памятью: нейросетки учат новое и забывают старое.
Я сразу представляю деспотичного кибербатю, который орёт над контурными картами: «В каво ж ты такая бестолочь, када ж ты уже запомнишь где находится Казань, остолоп!»
Но с нейронками обошлись гуманнее: им просто прокачали память.
У человеческого мозга есть полезная фича — способность вспоминать то, что он уже делал. Её решили прикрутить к нейросетке. Такая функция воспроизводит ранее изученный материал в общем виде. Короче, теперь нейронка что-то выучит 👉🏻 запомнит 👉🏻 воспроизведёт при выполнении других заданий.
Допустим, нейросетка научилась отличать стул от микроволновки. По аналогии она сможет отличить чайник от стола.
Вот бы научить её различать виды чая: сначала шен пуэр от те гуан иня, потом — да хан пао от да ю лина… цены бы не было ☕️