Важные события в науке и технике . Июнь 2017. Информационные технологии.

0

WiGait — беспроводная система, способная контролировать буквально каждый шаг человека


В течение последних нескольких лет единственным способом, при помощи которого можно было контролировать уровень своей физической активности, было ношение миниатюрного устройства, которое получило название «фитнесс-трекер». Однако, исследователи из Лаборатории информатики и искусственного интеллекта (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) Массачусетского технологического института придумали новый способ контроля, не требующий ношения каких-либо электронных устройств и делающий это при помощи невидимых радиосигналов.

Исследователи из Массачусетса разработали новое устройство под названием WiGait, которое внешне очень напоминает обычный Wi-Fi-роутер, повешенный на стену. Это устройство излучает радиосигнал, мощностью в сто раз ниже уровня радиосигнала, излучаемого мобильным телефоном. Улавливая отраженный от тела человека сигнал, устройство WiGait может определить скорость движения человека и даже распознать некоторые его движения.

Испытания технологии WiGait показали, что это устройство способно измерить скорость и длину шага с высокой точностью в 85 процентах случаев, оно также может отслеживать перемещения нескольких людей в одно и то же время. И это позволит создать систему контроля передвижений, которая, при помощи хранящихся в базе данных, сможет идентифицировать по особенностям походки каждого конкретного человека.

Но не создание системы тотальной слежки и контроля было основной целью исследователей из Массачусетса. Известно, что походка человека является одним из индикаторов состояния здоровья. Такие заболевания, как болезнь Паркинсона, рассеянный склероз и болезнь Альцгеймера оказывают на походку человека очень сильное влияние, делая ее менее координированной и менее энергичной.

Исследователи предлагают использовать устройства WiGait в жилых помещениях, в учреждениях социальной защиты, в санаториях и медицинских учреждениях для контроля перемещения пожилых жильцов, посетителей или пациентов. Собираемые системой данные позволят отследить изменения походки человека в течение длительного времени, что может указывать косвенным образом на эффективность лечения и принятых профилактических мер.

Практическое использование системы WiGait не требует ношения человеком какого-либо электронного устройства, которое необходимо заряжать каждый день и синхронизировать с мобильным телефоном или компьютером. Ну а «невидимая» природа осуществляемого системой контроля позволит сделать ее дополнением к существующим системам контроля и безопасности.
ххх
Исследователи компании Microsoft разрабатывают голографический дисплей в виде обычных очков

Из существующих сейчас трех основных видов устройств дополненной реальности Microsoft HoloLens является наиболее удачным. Устройство позволяет накладывать на реальную среду изображения виртуальных цифровых объектов и манипулировать ими, словно настоящими. Подобные функции выполняют и устройства типа HTC Vive и Oculus Rift, однако их пользователям требуется надевать, пусть и не очень тяжелый, но громоздкий шлем с экраном внутри. Но исследователи из Microsoft Research решили не останавливаться на варианте с HoloLens и пошли еще дальше. Сейчас они разрабатывают новый вариант голографического дисплея, который оформлен в виде традиционных очков.

Одной из причин громоздкости существующих устройств дополненной и виртуальной реальности является то, что перед глазами человека необходимо разместить высококачественный дисплей. К сожалению, уровень развития современных технологий еще не позволяет, точнее не позволял ранее сделать такие дисплеи достаточно компактными. Попытки создания компактных дисплеев привели к ограничению угла обзора и другим неприятным моментам, с которыми довелось столкнуться владельцам первых экземпляров очков Google Glass.

Специалисты Microsoft Research намерены сделать то, что еще пару лет назад считалось невозможным. Создаваемый ими голографический дисплей будет настолько компактен, что его можно будет установить в обычную оправу для очков. Близость дисплея к глазному яблоку имеет и свои преимущества, угол обзора в данном случае будет составлять 80 градусов. Это, конечно, меньше, чем угол обзора у устройства Microsoft HoloLens, но это минимум на 20 градусов больше, чем углы обзора других существующих устройств виртуальной и дополненной реальности.

В голографических очках Microsoft будет использоваться функция слежения за положением и направлением взгляда человека, что позволит определить точку фокусировки взгляда и произвести соответствующую коррекцию накладываемого цифрового изображения. Кроме этого, такие очки смогут стать инструментом для медиков, которые при их помощи будут производить процедуры по коррекции и исправлению зрения человека. А в самых тяжелых случаях, в случае медленного изменения качества зрения, человек сможет носить такие очки вместо традиционных очков с линзами, подстраивая их по мере необходимости.

Представители компании Microsoft Research пояснили, что создаваемый ими опытный образец голографических очков никак не связан с коммерческими планами компании. Тем не менее, если устройство получится удачным и годным к практическому применению, то не использовать такую возможность станет просто халатностью.
ххх

Системе искусственного интеллекта, управляющей беспилотником, потребовалось 11 500 столкновений и крушений для того, чтобы научиться летать как следует


Причиной, по которой исследователи-робототехники стараются как можно больше обучать и испытывать свои творения в виртуальной реальности, является опасение. Ведь любое столкновение или падение робота может привести к выходу из строя дорогостоящего оборудования, а в особо тяжелых случаях — нанести вред здоровью присутствующих при этом людей. Однако, разрыв между виртуальной и обычной реальностью весьма и весьма велик, и в очень редких случаях навыки, приобретенные роботами в виртуальной реальности, можно использовать на практике без каких-либо дополнительных действий. Свое решение этой проблемы продемонстрировали специалисты из университета Карнеги-Мелоун. В разработанной ими методике обучения системы управления беспилотником, присутствует лишь одна цель — врезаться во что-нибудь и сделать из произошедшего надлежащие выводы.

В качестве проверки работоспособности такой оригинальной методики обучения системы, построенной на принципах искусственного интеллекта, был использован беспилотник AR Drone 2.0. Этот беспилотник был запущен в помещение с 20 комнатами, как пустыми, так и заполненными различными предметами. За 40 часов, которые беспилотник налетал внутри этого помещения, он «умудрился» совершить 11 500 столкновений, некоторые из которых заканчивались достаточно трагично. Но относительная простота конструкции, дешевизна деталей корпуса беспилотника и других его узлов позволила производить быструю замену и продолжить процесс самообучения.

Каждое из столкновений носило свой уникальный характер и происходило в случайном месте. Если беспилотнику удавалось остаться в воздухе после столкновения, он возвращался на исходную позицию и сразу же отправлялся к случайной точке снова «искать приключений».

Во время самообучения камеры беспилотника фиксировали все со скоростью 30 кадров в секунду. Каждый из зафиксированных моментов столкновения разделялся на две части, первая — это когда беспилотник еще оставался в полном порядке, а вторая — это собственно момент столкновения и последующих за ним событий. Эти два набора данных пропускались через многослойную нейронную сеть, которая на практике обучалась процессу управления полетом. После огромного числа столкновений разной тяжести нейронная сеть накопила необходимый ей объем информации и научилась управлять беспилотником должным образом. После этого летательный аппарат мог летать, ничего не задевая и не сталкиваясь ни с чем даже в очень маленьких и загроможденных помещениях.

Естественно, работа системы искусственного интеллекта сильно уступает возможностям человека-пилота, кроме этого система иногда еще «теряется» в незнакомой сложной обстановке, к примеру, в комнате, в которой стоит множество стульев с несплошными спинками. А большие окна, стеклянные стены и двери система попросту иногда не замечает, так как определение наличия прозрачных препятствий является одной из самых сложных задач в робототехнике.

Самым очевидным преимуществом такого подхода к обучению систем управления роботами является его полная автономность, участи человека в этом деле ограничивается лишь заменой разряженных аккумуляторных батарей и заменой вышедших из строя деталей. Все остальное, что касается сбора и анализа данных, система искусственного интеллекта делает полностью самостоятельно. Обучение же при помощи человека инструктора дает намного лучшие результаты, но оно требует участия человека и использования дорогостоящего оборудования, к примеру, систем захвата и оцифровки движений на основе высококачественных и быстродействующих камер.
ххх

Самая тонкая в мире голограмма может стать основой трехмерных дисплеев для смартфонов и компьютеров

Уровень развития современных голографических технологий еще очень далек от «чудес», демонстрируемых нам в различных научно-фантастических фильмах. Но сомневаться в скором или не очень скором появлении реальных голографических технологий совершенно не приходится. Момент появления этих технологий стал еще на один шаг ближе, благодаря работе исследователей из института RMIT, Австралия, и пекинского Технологического института, которые создали самый тонкий голографический дисплей на сегодняшний день, закодировав трехмерное изображение в слое гибкого и прозрачного материала, толщиной всего в 25 нанометров.

Традиционные голограммы создаются при помощи лазеров, свет которых изменяет структуру чувствительного материала таким образом, что отдельные его участки отражают свет, изменяя фазу строго заданным образом. Отраженные лучи света взаимодействуют друг с другом и создаваемая интерференционная картина воспроизводит закодированное трехмерное изображение. При обычном подходе для этого требуется, чтобы отражающий материал имел достаточную толщину, исчисляющуюся миллиметрами, но использование для этого специального материала, называемого топологическим изолятором, позволило сократить толщину слоя носителя голографического изображения на несколько порядков величины.

«Мы создали новый тип материала, тонкопленочный топологический изолятор. Это означает, что поверхность материала является токопроводящей, т.е. ведет себя как металл, а внутренняя часть пленки является электрическим изолятором» — рассказывает Мин Гу (Min Gu), ведущий исследователь, — «Лазерный свет, направленный на этот материал, изменяет его свойства. При этом, глубина изменений зависит от интенсивности света. И при помощи такого метода мы получили возможность кодирования голографического изображения в самой тонкой пленке материала на сегодняшний день».

Мало того, что тонкая пленка «голографического материала» может быть без особых проблем нанесена на поверхность обычных дисплеев, ее толщина позволяет создавать голографические пиксели очень малой величины. В настоящее время размер таких пикселей на опытном образце голографического «дисплея» составляет 100 нанометров и это, в свою очередь, позволяет голограмме иметь более широкий угол обзора.

В будущем исследователи собираются уменьшить размеры голографических пикселей ниже барьера в 100 нанометров. Это позволит закодировать в тонкой пленке материала большее количество информации и, значит, получить более высококачественное трехмерное изображение с еще более широким углом обзора.

«А в наших более дальних планах стоит разработка твердого тонкопленочного покрытия, которое может быть нанесено на поверхность жидкокристаллического дисплея. И такое покрытие, при участии в этом деле специализированного программного обеспечения, позволит превратить обычный двухмерный дисплей в трехмерный голографический» — рассказывает Мин Гу, — «Помимо этого, мы планируем создать гибкие и эластичные голографические покрытия, которые можно будет укладывать на поверхность любой формы сложности, превращая эту поверхность в трехмерный дисплей».
ххх

Компания IBM создала самый мощный на сегодняшний день квантовый процессор

Представители IBM объявили о том, что специалисты компании закончили создание и провели успешное тестирование квантового процессора для вычислительных систем, который является самым мощным универсальным квантовым процессором на сегодняшний день. Этот процессор, который является опытным образцом, станет ядром коммерческой системы IBM Q, доступ к которой через облачный сервис IBM Cloud смогут получить разработчики квантовых систем, программисты, исследователи и энтузиасты.

Напомним нашим читателям, что в рамках проекта IBM Q, начатого компанией IBM в марте 2017 года, ведутся работы, направленные на создание универсальной квантовой вычислительной системы, которую можно использовать в научных, образовательных и деловых целях. Первый квантовый процессор, доступный общественности уже в течение года, насчитывает в своем составе всего пять сверхпроводящих кубитов. Тем не менее, его возможностями уже успели попользоваться более 300 тысяч специалистов и энтузиастов.

В состав нового квантового процессора IBM входит уже 16 кубитов и при его помощи можно проводить гораздо более сложные вычисления и эксперименты, чем на 5-кубитном варианте. Доступ к части облака IBM Cloud, в недрах которого скрывается квантовый процессор, можно получить при помощи программного интерфейса, код которого опубликован на общедоступном сервисе GitHub. Используя этот интерфейс можно запускать на выполнение квантовые алгоритмы, работать с отдельными кубитами и производить расчеты различных математических моделей.

Следующим этапом, к выполнению которого специалисты компании IBM уже приступили, является разработка первого коммерческого квантового процессора. Этот процессор будет насчитывать в своем составе уже 17 кубитов и он станет основой систем, которые могут быть приобретены заинтересованными в этом организациями и научными учреждениями, что весьма маловероятно с учетом разных факторов, или доступ к которым будет предоставляться уже на коммерческой основе.

Так как вычислительная мощность квантовой системы определяется не только количеством кубитов, специалисты компании IBM приняли на вооружение новую величину, Quantum Volume, которая характеризует вычислительную систему сразу с нескольких точек зрения. При вычислении этой величины учитывается количество кубитов, конечно, количество и возможности соединяющих их квантовых схем и показатель количества допущенных во время вычислений ошибок. Именно такая комплексная величина позволит по настоящему оценить возможности существующих и перспективных квантовых вычислительных систем.

«Нынешние достижения позволяют нам рассчитывать на создание в ближайшем будущем квантовых процессоров, в состав которых будет входить 50 или больше количество квантовых битов. Функциональные возможности и вычислительная мощность систем на базе таких процессоров будут выходить очень далеко за пределы возможностей существующих систем» — рассказывает Арвинд Кришна (Arvind Krishna), руководитель отдела Hybrid Cloud в IBM Research, — «Мы надеемся, что доступность такой мощности через сервис IBM Cloud обеспечит значительный рывок современной науки и приведет к ряду важных открытий».

ххх

IMEC представляет первый в своем роде самообучающийся нейроморфный чип, способный даже сочинять музыку

Недавно на технологическом форуме IMEC ITF2017 представители исследовательского и научного центра IMEC, Бельгия, продемонстрировали первый в своем роде самообучающийся нейроморфный чип. Работа этого чипа основана на принципах функционирования головного мозга, а в качестве основной технологии реализации этих принципов выступает «фирменная» технология OxRAM. Благодаря этому чип имеет, пусть и немного ограниченные, способности к самообучению, которых, тем не менее, хватает для сочинения чипом простых музыкальных композиций, что и было продемонстрировано участникам упомянутого выше форума.

Человеческий мозг является идеалом, к которому стремятся все разработчики вычислительных систем. Мозг обладает огромной вычислительной мощностью, потребляя при этом всего несколько десятков Ватт энергии. Создавая новые вычислительные системы, разработчики стараются подражать принципам работы мозга, комбинируя самые современные аппаратные средства со сложным программным обеспечением. В этом направлении работают и исследователи центра IMEC. Они создают своего рода «стандартные блоки» аппаратного и программного обеспечения систем простейшего искусственного интеллекта, который будет обеспечивать в недалеком будущем работу так называемого «Интернета вещей».

Удачная и сбалансированная комбинация аппаратных и программных средств позволила специалистам центра IMEC разместить на относительно небольшом кристалле чипа, потребляющем незначительное количество энергии, функции машинного изучения и самообучения. Используя эти функции, чип самостоятельно проводит ассоциации в наборах «скармливаемых» ему данных. И чем большее количество ассоциаций будет найдено в данных, тем сильней станут связи между отдельными элементами чипа, своего рода электронными аналогами нейронов.

Кристалл чипа изготовлен по 65-нм технологии. На нем присутствуют как элементы традиционной CMOS-логики, так и массивы метало-оксидной резистивной памяти MRAM (metal-oxide resistive RAM), которую специалисты центра называют термином OxRAM. Эта память в 100 раз более эффективна с энергетической точки зрения, нежели другие типы памяти, используемой в нейроморфных чипах. И, благодаря достаточному объему этой памяти, чип может создать и использовать 40 устойчивых ассоциативных связей.

Во время демонстрации чипа на форуме IMEC ITF2017 чип обучился сочинять музыку, получив на вход данные нескольких музыкальных произведений. При этом, все правила, которые были использованы при самообучении и последующем сочинении музыки, чип определил полностью самостоятельно.

«Сейчас у нас уже имеются необходимые аппаратные средства, набор программного обеспечения и среда программирования, которые позволят продвинуть далеко вперед область нейроморфных вычислений» — рассказывает Прэвин Рэгэвэн (Praveen Raghavan), сотрудник центра IMEC, — «И теперь мы получили возможность создания на базе новых чипов сложных интеллектуальных систем. При этом, уровень интеллекта системы будет расти в квадратичной или даже экспоненциальной зависимости от количества включенных в нее нейроморфных чипов».

Иллюстрация: www.seoclerk.com

http://www.dailytechinfo.org/about.html

Подготовил научный редактор профессор С.К.Якубович.

Поделиться.

Об авторе

Семён Якубович

Академик, профессор, доктор технических наук; научный редактор журнала

Прокомментировать

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.