5 радикально новых технологий, о которых вы должны знать

The Epoch Times22.08.2017 Обновлено: 06.09.2021 14:39

Бакстер — первое поколение роботов, с которыми простые люди могут взаимодействовать в индустриальной среде. Они стоят намного дешевле, чем большинство частично индустриальных роботов, потому что программное обеспечение, которое они используют, считывает обычный персональный компьютер.

Video source OnexiaInc* Видео источник OnexiaInc *


Video source OnexiaInc* Видео источник OnexiaInc *

Бакстер: робот «синий воротничок»
Бакстера уникальным и особенно лёгким в использовании делают следующие особенности:— Выражение лица показывает, куда смотрит робот и что он «чувствует». Сонарные датчики вокруг его головы могут обнаружить местоположение людей, находящихся поблизости.

— Ручное обучение: рабочие завода могут обучить робота выполнять задачу сначала движением рук, чтобы продемонстрировать поведение; можно использовать больше возможностей робота благодаря кнопкам и шкале на его предплечьях, например, можно обучить домашнего робота клеить обои для стен
.

— Ответная реакция на воздействие: робот мягко перемещается и имеет датчики вокруг своих сочленений, которые могут обнаружить предметы и предотвратить столкновения, немедленно уменьшив силу воздействия.

— Диплопия (двойное зрение): он имеет камеры для глаз и также вокруг его запястий, таким образом, он может рассмотреть то, с чем он близко соприкасается.

Глубокое изучение

Глубокое изучение — передовая технология, которая позволяет машинам идентифицировать звуки, изображения и другие данные, используя многочисленные слои нейронных сетей. Это стало возможно благодаря усовершенствованию обучающих алгоритмов и увеличению мощности компьютеров в последние годы. Это следующий шаг в создании искусственного интеллекта (ИИ) и попытка имитировать интуитивную природу нашего мозга. Это позволяет компьютерам идентифицировать речь и различать объекты более точно.

Андроидная голосовая идентификация

Директор по исследованиям Microsoft Рик Рашид сказал на недавней конференции в Китае, что у предыдущего метода голосовой идентификации был уровень ошибок 20 – 25%. Глубокие нейронные сети уменьшают уровень ошибок примерно до 15%. Новая технология была использована в последнем мобильном программном обеспечении Андроида.

Идентификация и классификация объектов

Глубокое изучение также позволяет исследователям обучать машины опознавать объекты. Согласно сообщению на блоге Google разработчика программного обеспечения Кока Ле, после показа нейронной сети 10 миллионов немаркированных изображений из YouTube, машина научилось классифицировать их изображения как абстрактные понятия, например, лица, кошки, пешеходы и т.д. Алгоритм улучшил уровень опознавания этих объектов на 70% по сравнению с предыдущим методом.

Совокупное производство (3D печать)

Компания General Electric радикально изменила технологию производства части реактивного двигателя, используя 3D печать, известную как «совокупное производство».

Печать 3D, которая создаёт объекты, добавляя ультратонкие материальные слои один за другим, не нова. Медицинские имплантаты были сделаны уже с использованием этой технологии. Но первый раз она была применена на индустриальном уровне именно в General Electric, что, как ожидают, принесёт большую коммерческую прибыль.

Существует много потенциальных выгод от совокупной обработки по сравнению с обычной сваркой и литейной технологией:

— Сложные формы могут быть сделаны более точно с минимальными материальными потерями;

— Издержки производства и время производства сокращены, так как процесс автоматизирован компьютером;

— Части изделий стали легче, что приведёт к существенной экономии топлива для авиакомпаний;

— Появилась большая гибкость в создании новых форм без традиционного ограничения существующих производственных конфигураций.

Инженеры General Electric также изучают другие материалы, надеясь, что в будущем многослойные части сплавов могут быть сделаны непосредственно в одном изделии.

Внедрение памяти

Больше двух десятилетий Теодор Бергер, инженер биомедицины и нейробиологии из университета Южной Калифорнии в Лос-Анджелесе, пытался спроектировать кремниевый чип, который может заменить повреждённую нервную ткань в мозге, чтобы улучшить память людей.

Согласно интервью, взятому Джоном Коэном для Science journal (Научного журнала), коллеги Бергера думали, что он сумасшедший, потому что устройство, как предполагается, обрабатывают сигналы способами, которые будут подходить для любого мозга.

Эксперименты были проведены на животных, чтобы изучить, какие сигналы ответственны за формирование долгосрочных воспоминаний в hippocampus (гиппокампусе). Согласно Бергеру, его команда, возможно, нашла код, но модель может работать только в ограниченных ситуациях.

Бергер пролил некоторый свет на возможность создания имплантатов памяти, приведя примеры существующих технологий, таких как слуховые аппараты, которые работают, преобразовывая звук в электрические сигналы и посылая их в слуховой нерв. Парализованные люди также могут теперь перемещать роботизированные руки в соответствии со своими мыслями. Есть также признаки успеха в изготовлении искусственных сетчаток для слепых людей. Тем не менее, он признаёт, что управление и восстановление такой формы познания, как воспоминания, будет более трудным.

Суперэлектросети

В прошлом столетии линии переменного тока использовались в электросетях, хотя они не могут передавать электричество так далеко, как линии постоянного тока, потому что энергия постоянного тока может передаваться только через двухточечную передачу, а не через интегрированные сети, необходимые для устойчивой передачи электричества.

ABB Group, швейцарская транснациональная корпорация, специализирующаяся на технологиях энергетики и автоматизации, разработала мощный автоматический выключатель постоянного тока, который преодолел это ограничение, разъединяя проблематичные линии электросети.

Выключатели позволяют линиям постоянного тока сформировать электросети не только на больших территориях, но даже через континенты, включая отдалённые места с богатыми возобновляемыми источниками энергии.

Это означает, что использование электроэнергии может осуществляться путём передачи возобновляемой энергии из областей с изобилием света или ветра в области, лишённые этих источников.

Согласно Кевину Баллису, главному редактору по энергетике MIT Technology Review, эта технология может даже заменить природные ресурсы, такие как ископаемое топливо.

Версия на английском

Поддержите нас!

Каждый день наш проект старается радовать вас качественным и интересным контентом. Поддержите нас любой суммой денег удобным вам способом и получите в подарок уникальный карманный календарь!

календарь Epoch Times Russia Поддержать
«Почему существует человечество?» — статья Ли Хунчжи, основателя Фалуньгун
КУЛЬТУРА
ЗДОРОВЬЕ
ТРАДИЦИОННАЯ КУЛЬТУРА
ВЫБОР РЕДАКТОРА