Будущий компьютер: собираем системный блок под будущий апгрейд видеокарты / Ноутбуки и ПК

Содержание

Компьютер будущего.

Устройство получило название Orion, и оно уже сейчас способно выполнять
параллельно 64 тыс. операций

Среди изобретений, которые должны изменить мир в XXI веке, на одном из первых
мест до сих пор числилось «гипотетическое вычислительное устройство» под
названием «квантовый компьютер». «И вот наступило будущее»: канадская компания
D-Wave продемонстрировала первый в мире процессор, использующий принцип
квантовых вычислений.

Устройство получило название Orion, и оно уже сейчас способно выполнять 64
000 операций параллельно. Как это обычно случается, «будущее» наступило «не
вовремя» – по мнению многих экспертов, примерно на 30 лет раньше, чем ожидалось.
Теперь осталось довести квантовые вычислительные устройства до практического
применения.

Проще говоря: теперь появилась возможность создания машины, которая сможет
выполнять за считанные часы такие вычисления, на которые у нынешних компьютеров
уйдут столетия.

Принцип квантового процессора

Для начала несколько слов о том, как работает квантовый процессор. В начале
80-х прошлого века нобелевский лауреат, известный в России как автор
«Фейнмановских лекций по физике», Ричард П. Фейнман из Калифорнийского
технологического института увлек научную общественность идеей точного
моделирования явлений квантовой физики на компьютере принципиально нового типа –
квантовом.

Действительно, моделировать состояние микрочастиц, которое описывается
многомерной волновой функцией с числом переменных, равным числу частиц в
системе, да еще и зависящей от времени, даже на современнейшем и мощнейшем
компьютере, по-видимому, довольно проблематично. Поэтому, как считал Фейнман,
было бы естественно моделировать физическую реальность, которая подчиняется
квантовым законам, с помощью «компьютера, построенного из квантовомеханических
элементов, подчиняющихся квантовомеханическим законам».

Основная идея квантового вычисления состоит в том, чтобы хранить данные в
ядрах атомов, изменяя их ориентацию в пространстве. Элементарная ячейка такого
компьютера получила название квантовый бит (quantum bit = кубит). В отличие от
привычной нам единицы информации – бита (binary digits = bits), который может
принимать только два значения или «0» или «1», квантовый бит в соответствии с
принципом неопределенности, постулируемым квантовой механикой, может находиться
одновременно в состоянии и «0», и «1».
Таким образом, если классическое
вычислительное устройство, состоящее из L вычислительных ячеек способно
выполнять одновременно L операций, то для квантового устройства размером L кубит
количество выполняемых параллельно операций будет равно 2 в степени L.

Возвращение к истокам

Таким образом, квантовый компьютер на первый взгляд является как бы
«возвращением к истокам»: это разновидность аналоговой вычислительной машины,
такой как, например, механический арифмометр или шифровальная машинка типа
знаменитой «Энигмы», изобретенной в Третьем рейхе.
Но это не так: по своей
сути это цифровое устройство, но с аналоговой природой. Хорошо, принцип
квантовых вычислений известен лет 20–30 – а как с реализацией? Американские
ученые из исследовательского центра IBM (IBM’s Almaden Research Center) создали
действующую модель квантового компьютера с использованием алгоритма Питера Шора
лишь в конце 2001 года.
Этот алгоритм всего лишь позволяет разложить
натуральное число n на простые множители, привязав процесс к функции времени, и
относится к классу быстрых алгоритмов полиноменального типа. Фактически все, что
смог этот прототип, – это догадаться, что 5×3=15.

Компьютер, созданный группой ученых из IBM и Станфордского университета,
представлял собой пробирку с миллионами молекул, имеющих семь ядерных спинов
(положений). Он мог быть «запрограммирован» при помощи электромагнитных
импульсов разной частоты, а для получения результатов работы устройства
использовался специальный сканер.

В полной мере квантовые компьютеры проявляют свои достоинства при выполнении
факторизации чисел – задачи, лежащей в основе современной криптографии. Чем
больше факторизуемое число, тем дольше обычный компьютер будет искать его
делители. Каждый следующий разряд удваивает время вычислений.

Для квантового компьютера увеличение числа не создаёт таких проблем,
поскольку дополнительные разряды замедляют его работу на фиксированное время.
Вот и пришла пора вспомнить о легендарной «Энигме».

Квантовая «Энигма»

Если вы полагаете, что Windows – та программа, на которую в мире продано
наибольшее количество лицензий, – наведите ревизию в ящике, где вы храните свои
диски с программами. Самую распространенную операционную систему опережает
скромный продукт фирмы RSA Data Security, Inc. – программа, реализующая алгоритм
шифрования с открытым ключом RSA, названный так в честь его авторов –
американских математиков Ривеста, Шамира и Адельмана.
Дело в том, что
алгоритм RSA встроен в большинство продаваемых операционных систем, а также во
множество других приложений, используемых в различных устройствах – от смарткарт
до сотовых телефонов. Вообще, трудно найти известную фирму, работающую в области
высоких технологий, которая не купила бы лицензию на эту программу.

На сегодняшний день фирма RSA Data Security, Inc. продала уже более 450
миллионов(!) лицензий. Почему же алгоритм RSA оказался так важен? Для решения
проблемы безопасного обмена конфиденциальными сообщениями в 1970-х годах были
предложены системы шифрования, использующие два вида ключей для одного и того же
сообщения: открытый (не требующий хранения в тайне) и закрытый (строго
секретный). Открытый ключ служит для шифрования сообщения, а закрытый – для его
дешифровки.

Вы посылаете вашему корреспонденту открытый ключ, и он шифрует с его помощью
свое послание. Все, что может сделать злоумышленник, перехвативший открытый
ключ, – это зашифровать им свое письмо и направить его кому-нибудь. Но
расшифровать переписку он не сумеет. Вы же, зная закрытый ключ (он изначально
хранится у вас), легко прочтете адресованное вам сообщение. Для зашифровки
ответных посланий вы будете пользоваться открытым ключом, присланным вашим
корреспондентом (а соответствующий закрытый ключ он оставляет себе). Как раз
такая криптографическая схема и применяется в алгоритме RSA – самом
распространенном методе шифрования с открытым ключом.

Расчеты показывают, что с использованием даже тысячи современных рабочих
станций и лучшего из известных на сегодня вычислительных алгоритмов одно
250-значное число может быть разложено на множители примерно за 800 тысяч лет, а
1000-значное – за 10 в 25-й степени (!) лет. (Для сравнения возраст Вселенной
равен ~10 в10-й лет.) Между тем, согласно оценкам, квантовый компьютер с памятью
объемом всего лишь около 10 тысяч квантовых битов способен разложить
1000-значное число на простые множители в течение всего нескольких часов!

Применение идей квантовой механики уже открыло новую эпоху в области
криптографии, так как методы квантовой криптографии открывают новые возможности
в области передачи сообщений, которые даже теоретически нельзя «расшифровать».
Работы над коммерческими системами такого рода уже идут полным ходом.

Лиха беда начало!

Если вычислительный регистр прототипа IBM имел всего семь ядерных спинов, то
регистр процессора Orion имеет их уже 16. А это уже кое-что! На восьми- или
шестнадцатиразрядных Spectrum и Amiga или им подобных многие из нас начинали
свое знакомство с компьютерами. А 8-разрядные процессоры типа Z80 до недавних
пор исправно приводили к цели выпущенные за пару тысяч километров «Томагавки» с
точностью в 20–30 метров.

Возможности квантового 16-кубитного процессора гораздо серьезней. Он
позволяет выйти на такие информационные технологии, на фоне которых создание
интегральной микросхемы или Интернета покажется лишь эпизодом.
Однако перед
этим предстоит решить ряд серьезных проблем: выбрать способ реализации кубитов
(из чего их делать – проще говоря), определить физический механизм
взаимодействия между кубитами и найти способ селективного управления кубитами и
измерения их квантового состояния на выходе системы.
D-Wave Systems cмогла
решить эти проблемы, хотя из материалов пресс-релиза и другой информации на
сайте компании можно уяснить лишь выбор способа реализации кубитов, для которого
использовались сверхпроводящие материалы на основе ниобия.

О процессоре известно лишь то, что это новый тип аналогового процессора с
масштабируемой архитектурой и что он основан на квантовомеханических принципах.
Компания, правда, обещает в скором времени представить на своем сайте самую
подробную информацию о своем квантовом компьютере.
Сделано это будет,
видимо, после того, как выйдет в свет направленная в авторитетный научный журнал
статья. Нынешняя презентация, судя по всему, понадобилась компании для
утверждения собственного приоритета в области квантовых вычислений.

Квантовый компьютер успешно справился с тремя предложенными ему задачами –
поиском молекулярной структуры, соответствующей конкретной молекуле-мишени,
составлением сложного плана размещения гостей за столом и решением головоломки
Судоку. Скромненько, скажете? Попробуйте решить эти задачи за приемлемое время
на обычной машине.

D-Wave Systems заявила, что квантовый компьютер не будет конкурентом
нынешним, скорее, он предназначен для решения задач с огромным количеством
исходной информации и большим числом переменных. Такие задачи характерны для
систем криптографии и безопасной передачи данных, биологии и медицины,
моделирования квантовых систем, оптимизации различных процессов. Так что лиха
беда начало!

Сочинение Компьютер будущего

Он точно будет меньше. Мы и так видим, что раньше компьютер был больше похож на комнату, заполненную коробками. И при этом делал совсем небольшую работу! Сейчас у всех уже телефон – почти компьютер. Достаточно мощные компьютеры можно переносить в чемоданчике… Даже сравнить если записи информации – раньше огромные штуки с пленкой были, а теперь малюсенькие флешки. И вообще, никакие почти хранилища информации не будут нужны – твой компьютер сразу станет подключаться к Сети, где всё есть. И сейчас уже существуют «облачные» хранилища. Раньше всякие драйвера для установки нужно было искать на дисках, а теперь их можно просто скачать из Интернета. Ничего не надо будет хранить на самом компе, всё даже своё можно будет забрать из сети.

У него точно будет меньше пластиковых и, вообще, реальных частей. То есть, например, уже сейчас появились компьютеры, для которых клавиатура есть, но она не сделана из пластика или ещё чего-нибудь реального. Просто включаешь лучи света, получается такая световая «матрица». И ты печатаешь по ней, задеваешь световые лучи, а они уже передают информацию, как будто ты нажал на клавишу с буквой. Экран тоже не понадобится, всё будет показано или на ровной белой поверхности (лист бумаги поставил и всё) или дальше в голограмме. Ты сможешь, как в виртуальной реальности, касаться частей этой голограммы, а они будут раскрываться, как «иконка» на компе сейчас. То есть компьютер уменьшится до просто кнопки, которая будет запускать – раскрывать всю систему.

Уже сейчас появились планшеты, которые могут гнуться, а то очень, конечно, не удобно, что экран не согнешь, что он норовит упасть и разбиться. Это вечная проблема – битый экран! И прочней компы тоже будут. Эту кнопку компьютерную можно будет и ронять, и в воду погружать, а ей совсем ничего не будет плохого! А какие в будущем сделают материалы? Это я даже не знаю… Наверняка, более безопасные, экологические, легкие, прочные.

Но при всём этом мощность компьютера будет впечатляющей! Этот компьютер будет намного быстрей, ярче, эффективней. Очень хочу уже поиграть в такой. 

В общем, нашему поколению нужно это всё воплотить для нашего же удобства! Я сам готов работать в этом направлении!

2 вариант

В нынешнем мире сложно представить себя без компьютера. Практически в каждой семьи он есть. Сейчас компьютер не достаточно продвинутый, в нём мало возможностей, он большой и не удобный, но в будущем всё будет не так.

Клавиатура, как и экран будет голограммой, которую можно увеличивать или уменьшать, передвигать, менять дизайн. В любой момент голограмму можно выключить, взять компьютер с собой и перенести в другое место, так как он будет компактный. Компьютер будущего не будет стационарным, он одновременно будет подразумевать в себе ноутбук, компьютер, планшет, телефон. Мышки не будет, управлять ним можно будет голосом или нажатием на область голограммы.

Управления будет основано на голосовой программе, взломать которую будет невозможно. В любой момент можно настроить голосовую команду, на которую компьютер сможет включиться или выключатся, так же сможет перезагружаться.

Система компьютера будет основана на альфа излучении. В будущем технологии дойдут в упор к ядерным реакциям что даст множество энергии и новых возможностей. Чтобы убедится, что радиация не будет вредить, стенки компьютера будут сделаны из метала мифрила. Это делает компьютер прочнее титана и легче железа. В охлаждении он не нуждается.

Так же будет система защиты. Когда звук будет превышать громкость в 100 децибел он будет автоматически блокироваться и разблокировать сможет только владелец. Таким способом при звуке разбитого стекла или выстрела с оружия компьютер блокируется и доступ к информации пропадёт.

Он будет выдерживать любые перепады температуры, удары, будет водонепроницаемый и защищённый от огня. Это и делает его уникальным, несмотря на его дизайн и компактность. Внешне он оснащён светодиодной лентой, цвет и яркость которой можно поменять в любой момент.

Его можно будет носить с собой в кармане, при этом даже в выключенном режиме он будет работать как GPS, считывать ваш маршрут, время. При со прикасанием с телом будет считывать пульс, температуру, давление. Это делает его полезным и обязательным в приобретении.

Часто сидя в интернете нам хотелось почувствовать запах того или иного. Это были разные блюда, духи, приправы и так далее. Теперь благодаря встроенным опциям и расширениям мы сможем почувствовать этот запах на огромном расстоянии при этом сидя дома.

К сожалению такой компьютер придумают не скоро, хоть это ещё не все его возможности.

Также читают:

Картинка к сочинению Компьютер будущего

Популярные сегодня темы

  • Смысл названия рассказа Толстый и тонкий Чехова сочинение

    В произведениях Антона Павловича Чехова всегда присутствовали прозвища и говорящие фамилии. Рассказ «Толстый и тонкий» не стал исключением. Там прозвища героев указывают на внешние их характеристики.

  • Сочинение День семьи, любви и верности

    Лето – это не только период длинных каникул, тёплых беззаботных деньков, летом отмечается особенный праздник – День семьи. Начал праздноваться этот день у нас не так давно: с 2008 года 8 июля. Официальное название праздника – День семьи, любви и верности.

  • Сочинение Алехин и Луганович в рассказе О любви Чехова

    Важными персонажами небольшого рассказа А. П. Чехова «О любви» являются Алёхин и Луганович. П.К. Алёхин – умный, образованный, воспитанный человек, знающий несколько языков.

  • Фольклор в поэме Кому на Руси жить хорошо

    Поэму «Кому на Руси жить хорошо» Н.А.Некрасов считал любимым из собственных произведений, хотя и не дождался его публикации из-за жесткой цензуры. Поэт обращался к самой злободневной теме XIX века

  • Сочинение на тему Чтение рассуждение

    С самого своего раннего детства я увлекался больше всего двумя вещами: прогулками на велосипеде и чтением книг. Первой серьёзной книгой, которую я прочёл, стала «Незнайка» Николая Носова

Компьютер будущего: обзор Intel NUC (фото, характеристики и возможности)

Давайте смотреть правде в глаза — эра персональных компьютеров близится к своему завершению. Но кто или что поставит жирную точку в истории огромных системных блоков возле наших столов? Именно над этим вопросом сейчас (собственно, как и несколько лет назад) активно работают в Intel. Начиная с 2012 года компания предлагает пользователям компактные решения, основанные на материнских платах нового поколения — Next Unit of Computing. Сегодня мы посмотрим на одно из таких устройств — Intel NUC DC53427HYE.

Внешний вид

Когда первый раз берешь коробку в руки, действительно понимаешь, что придется иметь дело с компактным устройством. Курьер, который принес нам эту посылку в офис, даже переспросил: «Мне сказали, что здесь… э-э-э-э… компьютер. Это действительно так?». Комплект поставки не содержит в себе ничего лишнего: сам Intel NUC, блок питания (по каким-то странным причинам без кабеля), макулатура руководство пользователя, комплект болтов и пластина для крепления на заднюю часть монитора.

Intel NUC действительно выглядит, как обычная черная коробка размером 117 x 112 x 39 мм и весом меньше 1 кг. На верхней части устройства в углу расположилась единственная кнопка, которая отвечает за включение/выключение компьютера. На передней грани в гордом одиночестве находится разъем USB 3.0. Сделано это для того, чтобы не вертеть коробку каждый раз, когда нужно вставить флешку или что-то ещё.

Все основные разъемы находятся на задней панели. Их, конечно, не так много, как хотелось бы, но учитывая размеры Intel NUC, минимальный набор всё же есть: два порта USB 2.0, два видеовыхода mini-DisplayPort, HDMI, сетевой порт RJ-45 и разъем для питания. Каких-то изысканных дополнений в виде разъема для наушников или слота под SD-карты не предусмотрено. Зато есть два отверстия для вывода горячего воздуха.

Единственный недостаток, как по мне, — это глянцевый корпус. Поэтому, если будете постоянно вертеть и крутить устройство в руках, не забудьте обзавестись салфеткой для удаления отпечатков пальцев. На днище (простите, не удержался) предусмотрены резиновые ножки, чтобы избежать скольжения по столу, и четыре винтика. Именно их нужно открутить, чтобы добраться до внутренностей компьютера (а без этого, поверьте, вам не обойтись).

Производительность

Внешний вид, расположение портов и прочие моменты, конечно, упускать нельзя, но в Intel NUC главное совсем другое — производительность и «железо». Стоит понимать, что это уже второе поколение устройства, и на рынке существует несколько различных комплектаций. В этом материале речь идет именно о DC53427HYE.

Решение Intel нельзя отнести к категории «достал из коробки и пользуешься». В комплекте вы не найдете трёх «жизненно необходимых» деталей: SSD, оперативную память и Wi-Fi-модуль (хотя без последнего еще можно обойтись — есть Ethernet-порт). Такое решение объясняется очень просто: есть хоть какая-то возможность кастомизации и низкая цена, по сравнению с конкурентами.

Наша модель поставляется с двухъядерным процессором Intel Core i5-3427U, который работает на тактовой частоте 1,8 ГГц (архитектура Ivy Bridge). Есть поддержка технологий Hyper-Threading и Turbo Boost. Последняя позволяет увеличить рабочую частоту до 2,8 ГГц. Графика здесь может быть только интегрированной — HD Graphic 4000. Понятно дело, что для современных игрушек этого будет недостаточно, но для работы и повседневных задач её должно хватать с головой.

Как я уже сказал, оперативной памяти «из коробки» не предусмотрено, придется докупать отдельно. Для установки плат формата DDR3-1600 (двухканальный режим работы и все такое) предусмотрено два слота SO-DIMM. Максимальный объем ОЗУ может составлять 16 ГБ. Но это еще не все. Также есть два Mini PCI Express слота: в первый (с разъемом mSATA) нужно устанавливать накопитель, а во второй — любой модуль беспроводной связи (Wi-Fi или Bluetooth).

Наш кейс использования

В офисе мы превратили Intel NUC в «сервачок», поэтому установили на него Debian. В качестве оперативки решили использовать Kingston HyperX 8 ГБ (две платы по 4 ГБ) — для наших задач лучшего решения просто не найти. А для хранения информации выбрали SSD, тоже от Kingston — SMS200S3 на 240 ГБ.

Технические характеристики

Теперь подведем небольшие итоги. Технические характеристики (учитывая наш «апгрейд») выглядят таким образом:

  • Процессор: Intel Core i5-3427U.
  • Тактовая частота: 1,8 ГГц или 2,8 ГГц в режиме Turbo Boost.
  • Оперативная память: 8 ГБ.
  • SSD: 240 ГБ.
  • Количество ядер: 2.
  • Максимальный объем ОЗУ: 16 ГБ (DDR3-1600).
  • Графика: Intel HD 4000.
  • Габариты: 117 x 112 x 39 мм.

В итоге

Станут ли в будущем устройства типа Intel NUC таким же мейнстримом, как и персональные компьютеры в свое время, пока очень спорный вопрос. Но уже сейчас у такого решение есть несколько основных преимуществ: размеры (его действительно можно поставить где угодно), низкий уровень шума (теперь у вас не будет собственного маленького реактивного самолета в доме) и хорошая производительность (вопросы вызывает только интегрированная графика, которой не хватит, чтобы поиграть в современные игры). Цена именно этой модели составляет приблизительно 350 долларов. На первый взгляд это не так и много, но не забывайте, что вам придется докупить еще как минимум оперативную память и накопитель (Wi-Fi или Bluetooth — вопрос не первой важности).

Компьютеры нашего будущего — Энергетика и промышленность России — № 07 (171) апрель 2011 года — WWW.EPRUSSIA.RU

Газета «Энергетика и промышленность России» | № 07 (171) апрель 2011 года

Кто тогда мог знать, как изменятся компьютеры за столь короткий срок! В связи с этим возникает вопрос: а каким будет компьютер будущего, можно ли уже сейчас спрогнозировать, что он будет собой представлять?

Многие фантасты видели компьютеры будущего как огромные машины, размером в несколько этажей. Артур Кларк, братья Стругацкие – все они описывали компьютеры будущего как нечто очень большое. Теперь понятно, что в этом, как и во многом другом, талантливые писатели ошибались.

Угадали и не угадали

Хотя многим удалось предугадать, как будут выглядеть современные ЭВМ. В середине 80‑х малоизвестная тогда компания Apple предложила студентам американских вузов сформулировать, как должен выглядеть компьютер будущего. И если взглянуть на работы студентов, то с удивлением обнаруживаешь: все они так или иначе, в терминах того времени, описывали современный планшетный компьютер!

Да, не все из того, о чем думали студенты, оказалось реализованным, но главный вектор идеи – отсутствие клавиатуры, ориентированность на глобальную сеть – был выдержан. (Впрочем, только ли в предвидении дело? Ведь именно Apple стала одним из пионеров подобных устройств. Очень возможно, что они разрабатывались теми самыми студентами, участвовавшими в опросе!)

А что же станет с компьютерами еще через некоторое время? Понятно, что работа над концепцией такого компьютера ведется в каждой серьезной компании: Apple, Microsoft, IBM, Intel… наверняка, в специальных отделах этих фирм такие работы идут. Но также ясно, что об этом никто из них не расскажет – все-таки компьютер будущего это даже не миллионы долларов, а гораздо больше. Но все‑таки интересно, каким он может быть?

Прогнозируемое будущее

Для начала стоит забыть об искусственном интеллекте. Эту идею оставим фанатам киберпанка – любителям фильма «Матрица» и книг Уильяма Гибсона. Если искусственный разум и появится, этого явно не произойдет в ближайшие двадцать лет, а значит, нас это не должно интересовать.

Что касается компьютеров будущего, то современные футурологи склоняются к тому, что компьютерная индустрия будет стремиться к созданию микроскопических машин с использованием новых технологий, в основном квантовых и оптических, и через четверть века вычислительные машины уменьшатся по сравнению с существующими примерно в сто тысяч раз. Это позволит вводить компьютеры в тело человека, в том числе и для контроля его здоровья. В частности, если человек страдает болезнью Паркинсона, то возможно будет поместить компьютер размером с горошину, который возьмет на себя функции по передаче сигналов в поврежденных нейронах мозга.

Вместе с уменьшением размеров произойдет рост скорости вычисления данных и мощности процессоров. Специалисты считают, что к 2020 году обычный компьютер станет «думать» так же продуктивно, как и человеческий мозг. А еще через двадцать лет вычислительная мощность компьютера превысит мыслительные возможности тысячи человек. Объем доступной памяти жесткого диска компьютера может уже через десять лет достичь 11 петабайт (петабайт – 1015 (квадриллион) стандартных байтов), но необходимость в жестких дисках отпадет, так как вся информация будет храниться в сети.

Вообще, по прогнозам экспертов, развитие Интернета – одно из условий развития компьютеров. Так, по прогнозам, в ближайшие годы объем информации, которой располагает глобальная паутина, станет ежегодно удваиваться. Интернет полностью избавит людей как от необходимости совершать оплаты наличными, так и от походов по магазинам. Скорость передачи данных в ближайшем десятилетии может возрасти в пятнадцать-двадцать раз! При этом ежемесячный трафик беспроводных сетей увеличится в четыреста раз по сравнению с сегодняшними показателями. Бесплатное и мгновенное общение в видеоформате с любой точкой планеты станет реальностью. Уже к 2015 году полностью отпадет необходимость в приобретении фильмов и музыки на стандартных носителях. Весь видео- и аудиоконтент можно будет с легкостью скачать в интернете (ну а в России это можно уже сейчас).

Компьютер в каждый мозг!

Если говорить о том, как будут выглядеть компьютеры следующих поколений, то, согласно прогнозам ученых, компьютер будущего – это своего рода дополнительный орган, расширяющий возможности человека. Выглядеть это будет как мозговой нанобиотехнологический имплантат, взаимодействующий с прочими имплантатами и внешними устройствами и датчиками. Соответственно, изменится и пользовательский интерфейс. Так, корпорация Microsoft недавно представила свой отчет, в котором сказано, что «к 2020 году такие понятия, как «интерфейс» и «пользователь», могут стать совершенно устаревшими – ведь компьютеры еще плотнее соединятся с людьми, станут неотъемлемой частью жизни каждого, компьютеры станут более практичными и восприимчивыми к нуждам пользователей».

Один из основателей Microsoft Билл Гейтс заявил, что скоро клавиатура исчезнет как артефакт и люди будут управлять компьютером, например, с помощью голосовых команд. Надо отметить, из всех этих технологий технология голосового интерфейса действительно наиболее реальна на сегодняшний день, тем более что в распознавании человеческой речи ученые и разработчики в последнее время сильно продвинулись – уже сейчас существуют программные продукты, которые могут управляться голосовыми командами. В частности, такую технологию вовсю развивает компания Google.

Ну а дальше, вслед за голосовыми командами, идут команды, отправляемые мысленно. Кстати, уже сегодня существует устройство, которое способно управляться силой мысли. Оно было представлено на крупнейшей ИТ-выставке CeBit в Ганновере. Устройство под названием Berlin Brain-Computer Interface (BBCI) назвали интерфейсом между мозгом человека и операционной системой компьютера. Оно выглядит как резиновая шапочка со 128 электродами, которая надевается на голову человека и считывает биосигналы мозга, управляя курсором. То есть человек мысленно управляет курсором, который движется по экрану компьютера. Понятно, что такое устройство – только прародитель тех, которые будут созданы с использованием данной технологии.

Кроме этого, ведутся активные разработки в области вживления компьютера непосредственно в организм человека. В этом случае интерфейс и вовсе не нужен. И даже такие разработки уже существуют.

То есть, если судить по состоянию дел на сегодня, компьютер будущего станет частью человека, а сам человек будет постоянно подключен к сети и ко всем ее ресурсам. Насколько реален этот вариант? Скоро узнаем.

Рынок будущего: Bosch получил заказы на автомобильные компьютеры на миллиарды евро

Автомобильная электроника набирает форму для будущего

В будущем высокопроизводительные блоки управления станут обязательным атрибутом всех автомобилей. В этих центральных узлах сходятся вся «нервная система» автомобиля. Благодаря своей огромной вычислительной мощности в несколько миллиардов операций в секунду, центральные компьютеры способны обрабатывать даже большие данные, необходимые для автономного вождения, сервисов, основанных на данных, и постоянного обновления ПО.

По данным McKinsey, доля значимости программного обеспечения для автомобиля вырастет с 10% сегодня до 30% в будущем. Эта разработка подчеркивает, насколько важными для транспортных средств в будущем будут биты и байты. Поэтому автомобильные компьютеры, способные работать с такими программными функциями и объемами данных, в скором времени станут стандартном для всех автомобилей, будь то малогабаритные машины, седаны премиум-класса или 40-тонные грузовики.

Bosch разрабатывает компьютеры для салона и подключения к Интернету, для систем помощи водителю и автономного вождения, а также для силовых установок и электроники кузова. Это означает, что управление всеми центральными функциями автомобиля можно сконцентрировать всего лишь в нескольких высокопроизводительных центральных компьютерах.

Возьмем, к примеру, такую разработку Bosch, как компьютер для информационной среды. В следующем поколении автомобилей он возьмет на себя задачи, которые сейчас выполняют целых десять блоков управления. Сегодня часто автомобили оснащены более чем ста блоками управления, и эта разработка позволит автопроизводителям значительно сократить их число.

«Автомобильные компьютеры — ключ к значительному снижению сложности электронных систем, и к тому, чтобы сделать их как можно более безопасными», — говорит Крёгер. – «Более того, установка более централизованных высокопроизводительных компьютеров позволит сэкономить на электропроводке, а значит, снизить стоимость, вес и монтажное пространство».

В авангарде автомобильной электроники

В ближайшие годы автомобильные компьютеры будут выполнять задачи от разных частей автомобиля — или доменов, как их называют эксперты. Когда это произойдет, только один центральный компьютер будет отвечать за управление не только движением автомобиля, но и, скажем, электроникой кузова. Тогда такие центральные компьютеры будут еще более мощными: за последние 20 лет вычислительная мощность блока управления, изначально предназначенного для навигации, выросла в 3000 раз. Это почти в три раза больше, чем прогнозируется законом Мура, который гласит, что вычислительная мощность удваивается каждые два года. В результате современный бортовой компьютер может управлять не только дисплеями, информационно-развлекательными системами и голосовыми командами, но и другими задачами, например, определенными вспомогательными функциями.

«Автомобильные компьютеры Bosch позволят освоить даже очень сложные функции вождения в отдельных доменах автомобиля», — говорит доктор Матиас Пиллин (Mathias Pillin), президент нового подразделения Cross-Domain Computing Solutions с января 2021 года. Название нового подразделения не случайно. Здесь, под одной крышей, Bosch объединит свои возможности в области программного обеспечения, электротехники и электронной инженерии из таких областей, как помощь водителю и автономное вождение, автомобильные мультимедиа системы, силовые установки и электроника кузова.

Модульная система обеспечивает бизнес-потенциал

Компания Bosch предлагает автомобильные компьютеры в виде масштабируемого решения, содержащего необходимую электронную систему, включая оборудование и программное обеспечение, для всех требований и условий. Конечной целью является построение архитектуры программного обеспечения и систем для всего автомобиля, в которой все центральные компьютеры, датчики и блоки управления идеально совместимы друг с другом. Преимущество такой модульной конструкции для автопроизводителей заключается в том, что она дает им дополнительную гибкость при разработке автомобильных компьютеров для различных моделей автомобилей.

Если для аппаратного и программного обеспечения была определена фундаментальная архитектура, то компьютер может быть спроектирован в соответствии с пожеланиями заказчика. Для автомобиля премиум-класса дополнительные функции могут быть обеспечены путем добавления дополнительных программных модулей или специальных чипов к печатным платам. В случае малогабаритного автомобиля структуру компьютера можно модифицировать таким образом, чтобы он обеспечивал центральное управление базовыми функциями, относящимся к безопасности. «Наша модульная конструкция для автомобильных компьютеров и наш широкий ассортимент означают, что Bosch может удовлетворить все потребности автопроизводителей», — говорит Пиллин. – «Этот принцип проектирования также означает огромный коммерческий потенциал для этих высокопроизводительных компьютеров, так как он позволит Bosch выйти на огромный рынок».

Дополнительная информация:

Компания Bosch объединяет свои знания в области программного обеспечения и электроники в одном подразделении с 17 000 сотрудниками

Факты об автомобильном программном обеспечении и электронике

Bosch на CES 2021

ВИРТУАЛЬНАЯ ПРЕСС-КОНФЕРЕНЦИЯ

Понедельник, 11 января, 16:00-16:30 по московскому времени.

Спикеры: Доктор Майкл Болле, директор по цифровым технологиям, технический директор, член Правления Bosch, и Майк Мансуетти, президент Bosch North America.

Доступ: Bosch Media Service.

VIRTUAL BOOTH: 12 января – 15 февраля

Доступ: www.ces.tech

СЛЕДИ за Bosch на CES 2021 в Twitter: #BoschCES

ВСЕСТОРОННИИ СЕССИИ С ЭКСПЕРТАМИ BOSCH: 12 января – 15 февраля

Доступ: www.ces.tech

• Устойчивый #LikeABosch: Как один из ключевых глобальных игроков отрасли обеспечивает углеродный нейтралитет на своих предприятиях

Спикеры: Торстен Каллвейт, глава корпоративного офиса по здравоохранению, безопасности, охране окружающей среды и противопожарной защите, а также директор по устойчивому развитию и технический директор Bosch Climate Solutions GmbH, и Аннетт Вагнер, глава Лаборатории устойчивого развития и идей.

• Двигайся #LikeABosch: Технология для устойчивой мобильности в будущем

Спикеры: Майк Мансуетти, президент Bosch North America, и Тим Фрейзер, региональный президент Automotive Electronics North America.

• Искусственный интеллект в работе: примеры применения из области мониторинга физического состояния и самочувствия в смарт-камерах

Спикеры: Каустубх Ганди, старший менеджер по продукции, и Сина Изабель Шпрингер, менеджер по развитию бизнеса

• Совершенство Perfectly Keyless

Спикеры: Тим Фрейзер, региональный президент Automotive Electronics North America, Даниэль Корнек, глава отдела доступа к автомобилям (Perfectly Keyless), и Цзя Хоу, менеджер по развитию бизнеса

Компьютеры будущего: пятерка лучших разработчиков моноблоков

Аналитики рынка компьютерной техники отмечают интересную тенденцию: рост спроса на моноблоки за последнее время ускорился почти в 2 раза.

По мнению исследователей, всему виной появление на рынке большого количества конкурентоспособных производителей устройств такого типа.

При этом производством компьютеров-моноблоков сегодня занимаются как уже признанные бренды компьютерной техники и пользовательской электроники, так и абсолютные новички рынка.

Среди разработчиков моноблочных решений аналитики выделяют несколько безусловных лидеров, продукция которых считается самой узнаваемой и соответствует актуальным международным стандартам качества. 

Лучшие производители моноблоков: кто в ТОПе?

  • Apple. По классике, первое место досталось именитой «яблочной» компании, которая занимается производством моноблочных решений уже больше 20 лет. Одной из главных особенностей продукции Apple заслуженно считается ее имиджевость. Привлекательный и оригинальный дизайн брендовых моноблоков мгновенно «цепляет» истинных эстетов. Помимо стильного внешнего вида, среди преимуществ техники Apple стоит упомянуть инновационную «начинку», функциональность и актуальность.
  • ASUS. На втором месте расположилась транснациональная компания ASUS, продукцию которой знают и с удовольствием используют во всем мире. Продукция бренда вызывает у пользователей исключительно положительные эмоции и впечатления. Все дело в том, что своей приоритетной задачей ASUS считает создание мощных «рабочих машин». Моноблоки от производителя действительно отлично подходят для работы в ресурсоемких приложениях, а также выполнения творческих задач и гейминга.
  • Vinga. Почетное третье место занимает корпорация Vinga, авторству которой принадлежит внушительное количество недорогих моноблочных устройств. Брендовые разработки представлены в бюджетном ценовом сегменте. При этом намеренно установленная производителем низкая стоимость не приводит к умышленному ухудшению качества продукции. Купить любой бюджетный моноблок Vinga можно здесь.
  • Lenovo. На четвертой позиции остановилась именитая компания, репутации которой можно позавидовать. Многопрофильный производитель преуспевает в разработке ноутбуков, планшетных ПК, мониторов, серверного оборудования и моноблочных устройств. Его продукция представлена в популярных магазинах розничной торговли и в топовых интернет-магазинах по всему миру.
  • HP. Замыкает пятерку лидеров еще одна всемирно известная компания, которой удается совмещать производство периферийной техники, ноутбуков, моноблоков и традиционных стационарных ПК, а также серверного и сетевого оборудования. 

Представленные в ТОПе бренды производят моноблочные персональные компьютеры из разных ценовых категорий, поэтому найти решение себе по карману в ассортименте их продукции может каждый.

Мой будущий компьютер: не хочу «Пентиум-27»!

Опубликовано на сайте Инфобизнес 31 декабря 2010 года

Иван проснулся от мелодичного звонка будильника и тут же включил компьютер. Его 24-ядерный террагерцовый Пентиум-27 с пятьюстами гигабайтами оперативной памяти и экзабайтным жестким диском грузился недолго. «Надо скинуть файлы для презентации на выставке, там может быть загруженный канал для скачивания такого объема, набегут любители халявного трафика со своими суперкоммуникаторами» подумал Иван и воткнул в компьютер восьмитеррабайтную флэшку.

Вы хотите такое будущее? Я — нет. И не потому, что мне помешал бы экзабайтный диск. Причина в другом. Будущее, которое есть лишь простое арифметическое продолжение настоящего, умноженного на N (пусть даже и на очень большое N!), не имеет права на существование. Так или иначе, качественно движут мир лишь революции, полностью меняющие индустрию и социум. Как сказал один известный антрополог, каменный век пришел к концу не потому, что закончились все камни — наоборот, случилась неолитическая революция. То же самое ждет и мир, основанный на нефти и газе, и, неизбежно, на современной парадигме компьютеростроения.

Мне запомнилось интервью, которое дал известный кинорежиссер Андрей Кончаловский перед выходом своего фильма «Одиссея». Удивительно был устроен древний мир для жителей тысячи островов Эгейского моря. Любое отплытие с острова было путешествием в никуда. Геркулесовы столпы (пролив Гибралтар) были краем обитаемого мира и вообще — всего мироздания. Все вокруг было непознанным и дышало тайнами. Неизведанное ждало на каждом шагу — а иначе, откуда бы взялась эта потрясающая мифология?

Насколько это все отличается от нынешнего времени, и от взгляда на мир современного обывателя, когда телескопы уже наблюдают реальный край Вселенной! Человеческое сознание, как и природа, не терпит пустоты — и в наш век невежественного всезнайства человека категорически ничем нельзя удивить, он знает все наперед. Любые бреши в нашей картине мира плотно законопачены вязкой массой всякой ерунды, объясняющей, что и как, что было и что будет. Среди огромного количества псевдонаучных публикаций, которыми полон в наше время что интернет, что любой книжный магазин, можно найти и такие, где всерьез обсуждаются особенности устройства двигателей летающих тарелок или анатомического строения пилотирующих их инопланетян.

Я достаточно поздно открыл для себя американскую фантастику 50-60 годов ХХ века. И понял, что не могу читать ее (кроме великого гуманиста Рея Бредбери). Мне совершенно неинтересен наш нынешний мир, механически раздутый до границ всего Универсума. Со всеми ихними конгрессменами и космическими кораблями вместо личного автомобиля (два движка Pratt&Whitney, полный фарш, страховка на все случаи вплоть до столкновения с метеоритом), в котором сидит такой же мелкий и редко думающий о чем-то, кроме собственного желудка, индивид. Хотя он, наверно, и есть основной читатель подобной литературы.

Все эти Magic, Inc и US Robotics (название фирмы-производителя известных модемов было куплено в рекламных целях у самого Айзека Азимова — еще одна «чисто капиталистическая» деталь) — лишь наш нынешний мир, механически раздутый до больших размеров. Однако почти все в этом мире действуют так, будто только такое будущее нам и уготовано. Один предприимчивый американец (так и хочется сказать языком советской пропаганды — ловкий делец) вовсю продает участки на Венере — так как, согласно законодательству какого-то там штата, на запрос о принадлежности этих ничейных земель он не получил ответа в установленном законом порядке от правительств США и СССР — единственных на тот момент космических держав. Освоение Венеры, видимо, мало будет отличаться от покорения Дикого Запада пару сотен лет назад. Хорошо бы там не оказалось местных жителей, а иначе… Зато каких новых космических вестернов наснимает Голливуд! В общем, человечество, как тот Прометей, всерьез готовится понести все свое земное барахло к звездам.

Будущее интересно только одним — своей полной непредсказуемостью и невыводимостью его из настоящего. Поэтому я не знаю, каким будет мой компьютер через 10 лет — квантовым, оптическим, построенным на алгоритме Шора или на заклинаниях Волдеморта. Но, пожалуйста, только не Пентиум-27 с пятьюстами … и так далее!

P.S. Фирма Intel пусть останется.

Взгляд в будущее информатики

Функция захвата искусственного интеллекта в Huawei Mate 10 основана на мощных компьютерных алгоритмах и вдохновлена ​​тем, как люди воспринимают визуальные данные. Кредит: GRAFVISHENKA / GETTY

.

Смартфоны

могут использовать искусственный интеллект (AI) для автоматического масштабирования и захвата удаленных движущихся объектов или для распознавания отдельных элементов в сцене, обеспечивая получение наилучших возможных фотографий. Мощная функция фотосъемки Huawei Mate 10, запущенная в 2017 году, основана на технологии обнаружения объектов, разработанной компьютерными учеными из Нанкайского университета.

Камеры смартфонов на базе искусственного интеллекта — лишь один пример исследователей из Нанкайского колледжа компьютерных наук, использующих передовые компьютерные технологии для решения промышленных задач.

Колледж был основан в 2018 году, но сильные традиции Нанкай в изучении информатики начались в 1958 году. Колледж опирался на этот опыт для решения национальных стратегических проблем путем разработки технологий обработки и анализа изображений, анализа больших данных и управления знаниями, а также а также распределенные вычисления и сетевые архитектуры 5G.

От понимание визуального внимания к улучшенной обработке изображений

Функция захвата искусственного интеллекта для Huawei Mate 10 была основана на мощных алгоритмах компьютерного зрения, разработанных в лаборатории мультимедийных вычислений колледжа под руководством молодого профессора Ченг Минмина. «Нас вдохновило то, как люди воспринимают визуальные данные, что является одной из важнейших основ нашей интеллектуальной деятельности», — сказал Ченг. «И мы сосредоточились на обнаружении заметных объектов, фундаментальной проблеме компьютерного зрения.”

В то время как даже ребенок может легко определить самый важный объект на изображении, научить машины понимать визуальные образы непросто. Большинство алгоритмов компьютерного зрения требуют большого количества точных аннотаций к изображениям для обучения машин. Эффективно проанализировав глобальную структуру изображений, команда Ченга устранила узкое место в производительности, позволив машинам автоматически извлекать наиболее заметный объект на изображении.

Методика обнаружения заметных объектов, разработанная командой Ченга, привела к усовершенствованным технологиям обнаружения объектов, поиска изображений, обучения со слабым контролем, обнаружения знаний и манипулирования изображениями.Их работа, опубликованная в IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , легла в основу экспериментов в области компьютерного зрения и компьютерной графики и получила более 2700 цитирований согласно данным Google Scholar. Технологии компьютерного зрения Cheng используются не только в смартфонах, но и в социальной сети Tencent QQ Space для обработки изображений. Также разрабатываются приложения в здравоохранении и образовании.

В лаборатории интеллектуальных вычислительных систем Нанкай профессора Ли Тао и Ван Кай создают методы анализа изображений на основе искусственного интеллекта для диагностики заболеваний.Они разработали методы глубокого обучения для анализа изображений глазного дна сетчатки, включая сосуд, диск зрительного нерва, поражения и макулу. Их методика позволила точно идентифицировать и сегментировать диск зрительного нерва и чашечку по изображениям глазного дна, помогая в диагностике глаукомы. Автоматический анализ изображений глазного дна также позволит оценить диабетические поражения сетчатки и диагностировать возрастную дегенерацию желтого пятна.

Лаборатория компьютерного зрения в Нанкай, возглавляемая профессором информатики Ян Цзюфэном, создала диагностическую систему для обработки изображений клинических заболеваний кожи.Основываясь на принятых дерматологических критериях, они разработали медицинские изображения, которые могут эффективно фиксировать проявления кожных повреждений и улучшать прогнозирование заболеваний.

Технологии машинного зрения, разработанные командой Янга, также включают алгоритмы для улучшения изображений. Одна из проблем при улучшении изображения — выделить впечатляющие характеристики изображения, одновременно визуализируя его важные детали. Поскольку для разных пользователей и ситуаций могут потребоваться разные стили обработки, специалисты по компьютерному зрению Nankai предложили мультимодальную структуру улучшения изображений, которая кодирует впечатляющие характеристики визуально привлекательных изображений в метапространство, что приводит к созданию нескольких кандидатов изображений с различными впечатляющими характеристиками.

Для этого они разобрали коды стиля и содержимого изображений, используя стратегию кодировщика-декодера. Затем коды стиля были сопоставлены с характерным метапространством, каждая база которого представляет собой конкретную эстетическую характеристику, извлеченную из набора изображений. При тестировании можно случайным образом интерполировать характеристику из метапространства и получить улучшенный результат. Эксперименты показывают, что каркас выгодно отличается от современных методов с точки зрения визуального реализма, разнообразия и эстетики.

Улучшение Технологии распределенных вычислений

Поисковые системы являются важными точками входа в Интернет. Улучшение их ключевых алгоритмов организации и обработки данных имеет важное значение для повышения эффективности. Лаборатория параллельного и распределенного программного обеспечения (PDSL), возглавляемая профессорами Ван Гангом и Лю Сяогуаном, тесно сотрудничает с китайским гигантом поисковых систем Baidu для разработки решений сложных задач в поисковых системах. Исследователи Nankai из PDSL разработали эффективный алгоритм кеширования для больших инвертированных индексов.Алгоритм был применен в системах онлайн-поиска Baidu, что привело к значительному повышению производительности. Это сократило время ожидания результатов поиска, улучшив работу в Интернете.

Рост Интернета привел к появлению все более крупных центров обработки данных с высокими эксплуатационными расходами. Улучшение использования их ресурсов и снижение эксплуатационных расходов имеет важное значение. Члены PDSL работали с крупными ИТ-компаниями Китая, чтобы изучить, как балансировать нагрузки и планировать трафик. Они предложили стратегию онлайн-балансировки нагрузки, которая, обеспечивая качество онлайн-сервисов, имеет очевидные преимущества перед традиционными алгоритмами балансировки нагрузки.Результаты команды теперь используются в крупных центрах обработки данных, что позволяет сэкономить более 10 миллионов юаней на эксплуатационных расходах.

Еще одним вкладом членов PDSL является разработка интеллектуальной системы прогнозирования неисправностей для центров обработки данных. Прогнозируя сбои и решая их заранее, мы можем существенно повысить надежность и сократить расходы. Используя данные мониторинга SMART (технология самоконтроля, анализа и отчетности) и методы машинного обучения, можно прогнозировать наиболее частые отказы жестких дисков в крупных центрах обработки данных с точностью выше 95% и уровнем ложных тревог 0.01% или даже меньше. Несколько крупных ИТ-компаний, включая Baidu, приняли эту технологию, которая также может быть расширена для прогнозирования аналогичных аппаратных / программных сбоев.

Команда Nankai разработала серию схем кэширования и пересылки контента для сетей пятого поколения (5G). Кредит: GRAFVISHENKA / GETTY

.

Растущий мобильный мультимедийный трафик и растущий спрос на улучшенные мультимедийные услуги со стороны мобильных пользователей поставили под вопрос текущую полосу пропускания и услуги беспроводной сети.Чтобы удовлетворить требования к низкой задержке, низким накладным расходам и высокой пропускной способности, группа компьютерных сетей и информационной безопасности, возглавляемая профессором Nankai Сюй Цзиндун, разработала серию схем кэширования и пересылки контента для сетей пятого поколения (5G).

В последние годы была введена концепция пограничного кэширования, которая, как ожидается, за счет кэширования и пересылки контента на границе сети снизит нагрузку на увеличивающуюся передачу данных. В структуре услуг пограничного кэширования для сетей 5G популярный мультимедийный контент помещается в центральные процессоры (CU) и распределенные блоки (DU), а запросы пользователей на конкретный контент будут перенаправляться с удаленных серверов контента на более близкие CU и DU. уменьшить время ожидания ответа службы и накладные расходы сетевых служб.

С увеличением объема и типов популярного мультимедийного контента снижение стоимости обслуживания без ущерба для качества обслуживания стало горячей темой исследований.

Сосредоточившись на управлении ресурсами в пограничном кэшировании для сетей 5G, команда Сюй разработала фреймворки для иерархического пограничного кэширования CU-DU, а также самоорганизующегося пограничного кэширования для мобильных устройств. Они также работали над стратегиями развертывания контента и распределения запросов. Их результаты могут удовлетворить потребности индустрии мультимедийных услуг в кэшировании контента, что принесет важные экономические и социальные выгоды.

Управление большими данными и знаниями

Кредит: ГРАФВИШЕНКА / GETTY

Благодаря Интернету вещей и технологиям облачных вычислений каждый день производятся огромные объемы данных. Анализ больших данных и управление знаниями стали важными темами исследований.

Исследовательская группа, возглавляемая профессорами Нанкайского колледжа компьютерных наук Юань Сяоцзе и Ян Чжэнлу, сосредоточила свои усилия на анализе и интеграции разнородных больших данных из нескольких источников, а также на извлечении знаний и управлении ими.Они разработали ряд ведущих в мире алгоритмов связывания сущностей для анализа разнородных данных из нескольких источников, структуры завершения извлечения знаний и моделей семантического понимания текста. Их результаты цитировались и поддерживались многими известными учеными по всему миру, включая членов Ассоциации вычислительной техники (ACM).

Еще одно направление работы команды — анализ и обработка больших потоков данных в реальном времени для обеспечения интеллектуальной поддержки принятия решений. Они проводят научное моделирование данных для решения общих проблем в реальной жизни, разрабатывают новые алгоритмы и решают ключевые проблемы, такие как отслеживание в реальном времени, прогнозирование горячих тем и типичных событий, сопоставление тенденций и сопоставление шаблонов сложных событий.Их исследования нашли применение в мобильной связи, интеллектуальном транспорте и социальных сетях.

Видя растущий спрос на анализ больших объемов сложных медицинских данных для выявления ценной информации, Юань, Ян и их коллеги исследуют соединение технологий управления большими данными и анализа для эффективной и точной обработки больших медицинских данных и оказания помощи в принятии решений.

Они совершили прорыв в области точной медицины и анализа клинических данных, используя глубокое обучение для анализа крупномасштабных данных о метилировании ДНК для достижения неинвазивного скрининга на ранний рак легких.Они также используют методы машинного обучения для улучшения качества клинических данных, предоставляя рекомендации по анализу госпитализации и развитию хронических заболеваний.

Команда также разработала серию моделей и алгоритмов для управления данными графов и углубленного анализа, основанных на теории управления данными, машинном обучении и методах глубокого обучения. Эти модели решают задачи идентификации групп и анализа ассоциаций, специфичных для Интернета, распространения и прогнозирования информации в социальных сетях, восприятия динамики сетевого трафика и прогнозирования ситуации.

Компьютерные системы будущего поколения | Журнал

Цели и масштабы

Вычислительные инфраструктуры и системы стремительно развиваются, и поэтому они представляют собой новые способы отображения, управления и выполнения научных приложений, которые становятся все более и более сложными и совместимыми.
Вычислительные возможности и возможности хранения, базы данных, датчики и люди нуждаются в настоящих инструментах для совместной работы. За последние годы произошел настоящий взрыв новой теории и технического прогресса, способствующие лучшему пониманию этих обширных, полностью распределенных систем измерения и вычислений.Большие данные во всех их проявлениях требуют новых методов и инфраструктуры для регистрации, анализа и извлечения смысла.

FGCS стремится стать лидером в развитии распределенных систем, сред совместной работы, высокопроизводительных и высокопроизводительных вычислений, больших данных в таких инфраструктурах, как гриды, облака и Интернет вещей (IoT).

Цели и сфера применения FGCS охватывают новые разработки в:

[1] Приложения и поддержка приложений:

  • Новые приложения для новых электронных инфраструктур
  • Приложения для сложных рабочих процессов
  • Регистрация, обработка и анализ больших данных
  • Среды решения проблем и виртуальные лаборатории
  • Семантические системы и системы, основанные на знаниях
  • Инфраструктуры для совместной работы и виртуальные организации
  • Методы для высокопроизводительных вычислений с высокой пропускной способностью
  • Срочные вычисления
  • Научные, производственные, социальные и образовательные последствия
  • Образование

[2] Методы и инструменты:

  • Инструменты для развития инфраструктуры и мониторинга
  • Распределенное динамическое управление ресурсами и планирование
  • Управление информацией
  • Протоколы и новые стандарты
  • Методы и инструменты для интернет-вычислений
  • Аспекты безопасности

[3] Теория:

  • Спецификация процесса;
  • Разработка программ и алгоритмов
  • Теоретические аспекты крупномасштабной коммуникации и вычислений
  • Теория масштабирования и производительности
  • Протоколы и их проверка

Будущее компьютерного зрения

Компьютерное зрение становится важной технологией во многих отраслях.В промышленных и производственных приложениях компьютерное зрение используется для обнаружения компонентов на конвейерной ленте, выявления дефектов и помощи роботу в удалении дефектных деталей. Системы безопасности могут обеспечивать автоматическое наблюдение, а видеосистемы для розничной торговли могут отслеживать сотрудников и клиентов по всему магазину. Компьютерное зрение также является основной технологией для автономных транспортных средств. Сегодня передовые системы помощи водителю (ADAS) будут предупреждать водителей, если за автомобилем или в слепой зоне находится человек или другое транспортное средство.

В сочетании с искусственным интеллектом (ИИ) возможности систем компьютерного зрения могут быть расширены инновационными и революционными способами. Например, основной функцией системы компьютерного зрения является обнаружение объектов. Простая реализация обнаружения объекта заключается в сканировании интересующей области в поле зрения, чтобы увидеть, изменился ли фон. С помощью ИИ обнаружение объектов может быть реализовано в более сложных ситуациях, например, при изменении фона при движении автомобиля назад.

AI также делает возможной идентификацию объекта. Например, система безопасности, которая вызывает полицию, когда соседский кот пересекает лужайку, — это скорее проблема, чем решение. С помощью ИИ компьютеры могут идентифицировать объекты и классифицировать их по полезным категориям. При наличии достаточного количества ускоренных вычислений и масштабируемых ресурсов хранения система может различать различные варианты поведения. В торговых помещениях, например, компьютеры могут определить, когда покупатель берет товар, а затем положить его обратно на полку, решив не покупать его, чтобы продавец мог принять меры для возобновления продажи.

Моделирование и программирование

Одним из наиболее важных аспектов ИИ для компьютерного зрения является то, что ИИ моделируется, а не программируется. В традиционной компьютерной системе программист явно выделяет все факторы, используемые для идентификации объекта или поведения. Объекты могут иметь большое разнообразие, а поведение может быть чрезвычайно сложным. Когда возникает ситуация, не учтенная программистами, система должна выдать исключение. Учет исключения требует дополнительного программирования, которое, в свою очередь, требует обновления и, возможно, повторной сертификации, в зависимости от приложения.

С моделями ИИ системы могут динамически адаптироваться и учиться. Модели искусственного интеллекта являются гибкими в том смысле, что они по-прежнему могут идентифицировать объекты и поведение, которые не были приняты во внимание при создании модели. Если модель обрабатывает объект правильно, никаких изменений не требуется. Если требуется другой ответ, модель ИИ можно перенастроить на основе новых данных. Новые данные могут быть добавлены к набору данных, который изначально сгенерировал модель, для обновления модели без необходимости обширного ручного перепрограммирования.

Эта адаптивная природа ИИ также ускоряет инновации. Традиционно системы компьютерного зрения могут реализовывать только те идеи, к которым может прийти человек, работающий с ограниченными данными. Благодаря ИИ каждое взаимодействие с любой развернутой системой может стать частью рабочего набора данных. Рассмотрим систему обнаружения дефектов, у которой уровень ложной идентификации выше среднего. Обычно разработчики получают доступ к этим данным только в том случае, если заказчик сообщает о проблеме и разрешает доступ к своим рабочим данным.Затем разработчики должны проанализировать данные вручную, чтобы попытаться обнаружить проблему.

С ИИ система управления может автоматически определять более высокий уровень ложной идентификации. Анализ рабочих данных можно проводить параллельно с обычной работой. Когда проблема обнаружена, система управления может предоставить данные, необходимые для обновления модели ИИ. Затем это обновление можно распространить на развернутые устройства. Все это может происходить с минимальным вмешательством человека.

AI на краю

Чтобы обеспечить оперативность реагирования в реальном времени, которая требуется многим системам, искусственный интеллект компьютерного зрения должен иметь место как можно ближе к границе.Обработка видео включает в себя большие наборы данных, поэтому должны быть соответствующие ресурсы обработки и хранения рядом с краем, чтобы избежать задержки, связанной с попыткой загрузки потокового видео в облако. Чтобы упростить обработку, хранилище также идеально прозрачно, то есть системе не обязательно знать, где на самом деле хранятся данные, чтобы оптимально их использовать. Кроме того, хранилище должно без проблем работать с ускоренными вычислительными ресурсами, имея при этом возможность масштабирования локально для удовлетворения растущих требований к емкости.

С учетом всех этих требований продвижение ИИ к совершенству может показаться утомительным. Однако ясно, что за искусственным интеллектом будущее компьютерного зрения и что именно дальновидные OEM-производители будут теми, кто претендует на наибольшую долю рынка новых возможностей, предоставляемых этой технологией.

Сотрудничая с Dell Technologies, OEM-производители могут воспользоваться нашим ведущим в мире опытом с помощью специализированных услуг, таких как разработка стратегии искусственного интеллекта и нашего обширного портфеля решений на основе искусственного интеллекта, таких как готовые решения Dell EMC для искусственного интеллекта и эталонные архитектуры для искусственного интеллекта.Наши гибкие решения, сочетающие вычисления с ускорением на базе графического процессора NVIDIA и высокопроизводительные горизонтально масштабируемые решения для хранения данных Dell EMC Isilon, упрощают управление данными для обучения даже самых сложных моделей глубокого обучения компьютерного зрения.

Dell Technologies находится в авангарде инноваций в области искусственного интеллекта, чтобы сделать будущее возможным. Узнайте больше о том, как компьютерное зрение ИИ меняет мир, на моем сеансе по требованию, посвященном вопросам платформы, от подтверждения концепций до крупномасштабных развертываний ИИ.

Каково будущее компьютеров? | Закон Мура

В 1958 году инженер из Texas Instruments по имени Джек Килби нанес узор на поверхность 11-миллиметрового «чипа» из полупроводникового германия, создав первую в истории интегральную схему. Поскольку схема содержала единственный транзистор — своего рода миниатюрный переключатель, — микросхема могла хранить один «бит» данных: либо 1, либо 0, в зависимости от конфигурации транзистора.

С тех пор и с неизменной последовательностью инженеры каждые два года удваивают количество транзисторов, которые они могут установить в компьютерные микросхемы.Они делают это, регулярно уменьшая размер транзисторов вдвое. Сегодня, после десятков повторений этого правила удвоения и деления пополам, транзисторы измеряют всего несколько атомов в поперечнике, а типичный компьютерный чип содержит 9 миллионов атомов на квадратный миллиметр. Компьютеры с большим количеством транзисторов могут выполнять больше вычислений в секунду (потому что есть больше транзисторов, доступных для запуска), и, следовательно, они более мощные. Удвоение вычислительной мощности каждые два года известно как «закон Мура» в честь Гордона Мура, инженера Intel, который впервые заметил эту тенденцию в 1965 году.

Закон Мура отменяет прошлогодние модели ноутбуков, и он, несомненно, сделает технические устройства следующего года невероятно маленькими и быстрыми по сравнению с сегодняшними. Но если оставить в стороне консьюмеризм, куда в конечном итоге направится экспоненциальный рост вычислительной мощности? Смогут ли компьютеры в конечном итоге перехитрить людей? И перестанут ли они когда-нибудь становиться сильнее?

Сингулярность

Многие ученые считают, что экспоненциальный рост вычислительной мощности неизбежно приведет к будущему моменту, когда компьютеры достигнут человеческого уровня интеллекта: событию, известному как «сингулярность».«И, по мнению некоторых, время уже близко.

Физик, писатель и самопровозглашенный« футурист »Рэй Курцвейл предсказал, что компьютеры сравняются с человеческими в течение двух десятилетий. В прошлом году он сказал журналу Time Magazine, что инженеры успешно поверят вспять — разработать человеческий мозг к середине 2020-х годов, и к концу этого десятилетия компьютеры будут способны развивать интеллект человеческого уровня.

Вывод следует из проецирования закона Мура в будущее. Если удвоение вычислительной мощности каждые два лет, «то к 2030 году, какая бы технология мы ни использовали, она будет достаточно малой, чтобы мы могли вместить всю вычислительную мощность человеческого мозга в физический объем размером с мозг», — объяснил Питер Деннинг, выдающийся профессор информатика в Военно-морской аспирантуре и эксперт по инновациям в вычислительной технике.«Футуристы считают, что это то, что вам нужно для искусственного интеллекта. В этот момент компьютер начинает думать самостоятельно». [Как построить человеческий мозг]

Что произойдет дальше, неизвестно — и было предметом спекуляций с самого начала компьютерных технологий.

«Как только метод машинного мышления начнется, нам не понадобится много времени, чтобы превзойти наши слабые возможности», — сказал Алан Тьюринг в 1951 году на выступлении под названием «Интеллектуальные машины: еретическая теория», представленном в Манчестерском университете в США. Королевство.«Поэтому на каком-то этапе мы должны ожидать, что машины возьмут под свой контроль». Британский математик И.Дж. Гуд выдвинул гипотезу о том, что «сверхразумные» машины, однажды созданные, могут создавать еще более совершенные машины. «Тогда, несомненно, произошел бы« взрыв интеллекта », и разум человека остался бы далеко позади. Таким образом, первая сверхразумная машина — это последнее изобретение, которое когда-либо нужно было сделать человеку», — писал он.

Слухи о приближающейся сингулярности достигли такого уровня, что в следующем месяце выйдет даже книга Джеймса Миллера, доцента экономики в Смит-колледже, под названием «Singularity Rising» (BenBella Books) о том, как выжить. в мире пост-сингулярности.[Может ли Интернет когда-нибудь быть разрушен?]

Обработка, подобная мозгу

Но не все принимают во внимание эту идею сингулярности или думают, что мы когда-нибудь ее достигнем. «Многие исследователи мозга теперь считают, что сложность мозга настолько велика, что даже если бы мы смогли построить компьютер, имитирующий структуру, мы все еще не знаем, сможет ли созданная нами вещь функционировать как мозг», Деннинг рассказал «Маленькие загадки жизни». Возможно, без сенсорной информации из внешнего мира компьютеры никогда бы не осознали себя.

Другие утверждают, что закон Мура скоро начнет нарушаться или что он уже нарушился. Аргумент проистекает из того факта, что инженеры не могут миниатюризировать транзисторы намного больше, чем они уже есть, потому что они уже раздвигают атомные пределы. «Когда в транзисторе всего несколько атомов, вы больше не можете гарантировать, что несколько атомов будут вести себя так, как должны», — объяснил Деннинг. В атомном масштабе возникают странные квантовые эффекты. Транзисторы больше не поддерживают одно состояние, представленное цифрой «1» или «0», а вместо этого непредсказуемо колеблются между двумя состояниями, делая схемы и хранилище данных ненадежными.Другой ограничивающий фактор, по словам Деннинга, заключается в том, что транзисторы выделяют тепло при переключении между состояниями, и когда слишком много транзисторов, независимо от их размера, скомпонованы вместе на одном кремниевом кристалле, тепло, которое они все вместе выделяют, плавит кристалл.

По этим причинам некоторые ученые говорят, что вычислительная мощность приближается к своему зениту. «Мы уже видим замедление действия закона Мура», — сказал физик-теоретик Мичио Каку на лекции BigThink в мае.

Но если это так, для многих это новость.Дойн Фармер, профессор математики Оксфордского университета, изучающий эволюцию технологий, говорит, что существует мало свидетельств отмены закона Мура. «Я готов поспорить, что данных недостаточно, чтобы сделать вывод о наблюдении замедления [закона Мура]», — сказал Фармер изданию Life’s Little Mysteries. Он говорит, что компьютеры продолжают становиться все более мощными по мере того, как они становятся более похожими на мозг.

Компьютеры уже могут выполнять отдельные операции на порядки быстрее, чем люди, сказал Фармер; Между тем человеческий мозг по-прежнему намного лучше справляется с параллельной обработкой или одновременным выполнением нескольких операций.На протяжении большей части последних полувека инженеры делали компьютеры быстрее, увеличивая количество транзисторов в своих процессорах, но только недавно они начали «распараллеливать» компьютерные процессоры. Чтобы обойти тот факт, что отдельные процессоры не могут быть укомплектованы дополнительными транзисторами, инженеры начали увеличивать вычислительную мощность, создавая многоядерные процессоры или системы микросхем, которые выполняют вычисления параллельно ». Это решает проблему нагрева, потому что вы можете замедлите часы, — объяснил Деннинг.«Представьте, что каждый раз, когда тактовая частота процессора тикает, транзисторы срабатывают. Поэтому вместо того, чтобы пытаться ускорить тактовую частоту, чтобы все эти транзисторы работали на более высоких скоростях, вы можете поддерживать тактовую частоту медленной и иметь параллельную активность на всех микросхемах». Он говорит, что закон Мура, вероятно, будет действовать, потому что количество ядер в компьютерных процессорах будет удваиваться каждые два года.

И поскольку распараллеливание является ключом к сложности, «в некотором смысле многоядерные процессоры заставляют компьютеры работать как мозг», — сказал Фармер в интервью Life’s Little Mysteries.

Кроме того, в будущем появится возможность квантовых вычислений, относительно новой области, которая пытается использовать неопределенность, присущую квантовым состояниям, для выполнения значительно более сложных вычислений, чем это возможно с сегодняшними компьютерами. В то время как обычные компьютеры хранят информацию в битах, квантовые компьютеры хранят информацию в кубитах: частицах, таких как атомы или фотоны, чьи состояния «сцеплены» друг с другом, так что изменение одной из частиц влияет на состояния всех остальных.Посредством запутанности одна операция, выполняемая на квантовом компьютере, теоретически позволяет мгновенно выполнить немыслимо огромное количество вычислений, а каждая дополнительная частица, добавленная к системе запутанных частиц, удваивает производительность компьютера.

Если физикам удастся использовать потенциал квантовых компьютеров — то, что они изо всех сил пытаются сделать, — закон Мура определенно сохранится в далеком будущем, говорят они.

Ultimate limit

Если закон Мура действительно выполняется, а мощность компьютеров продолжает расти экспоненциально (либо благодаря человеческой изобретательности, либо благодаря его собственному сверхразумному пару), наступит ли момент, когда прогресс будет вынужден остановиться? Физики Лоуренс Краусс и Гленн Старкман говорят «да».«В 2005 году они подсчитали, что закон Мура может выполняться только до тех пор, пока у компьютеров не закончатся материя и энергия во Вселенной для использования в качестве битов. В конечном итоге компьютеры не смогут расширяться дальше; они не смогут взаимодействовать друг с другом. выбирают достаточно материала, чтобы удваивать их количество бит каждые два года, потому что Вселенная будет разгоняться слишком быстро, чтобы они могли догнать и охватить ее.

Итак, если закон Мура продолжит выполняться так же точно, как и до сих пор Когда Краусс и Старкман говорят, что компьютеры должны перестать расти? Прогнозы показывают, что компьютер охватит всю достижимую Вселенную, превращая каждую частичку материи и энергии в часть своего контура, через 600 лет.

Это может показаться очень скоро. «Тем не менее, закон Мура — это экспоненциальный закон», — сказал Старкман, физик из Западного университета Кейса, «Маленьким загадкам жизни». Вы можете удвоить количество битов только столько раз, сколько потребуется для всей вселенной.

Лично Старкман считает, что закон Мура нарушится задолго до того, как последний компьютер съест Вселенную. Фактически, он думает, что примерно через 30 лет компьютеры перестанут становиться более мощными. В конечном итоге неизвестно, что произойдет.Мы можем достичь сингулярности — точки, когда компьютеры станут сознательными, возьмут верх, а затем начнут самосовершенствоваться. Или, может быть, не будем. В этом месяце Деннинг выпустил новую статью в журнале «Коммуникации ACM» под названием «Не расстраивайтесь, если вы не можете предсказать будущее». Это обо всех людях, которые пытались сделать это в прошлом, но потерпели неудачу.

Эта история предоставлена ​​Life’s Little Mysteries, сайтом-партнером LiveScience. Следите за сообщениями Натали Вулховер в Twitter @nattyover или Life’s Little Mysteries @llmysteries.Мы также в Facebook и Google+.

Будущее компьютерной памяти

Центр хранения данных систем данных совместно с департаментами материаловедения и инженерии, а также электротехники и вычислительной техники недавно провел 16-й ежегодный симпозиум IEEE по энергонезависимой памяти (NVMTS) в Университете Карнеги-Меллона.

NVMTS — это международный форум для обмена информацией о технологических достижениях в области энергонезависимой памяти между исследователями как из академических кругов, так и из промышленности.Профессора Джимми Чжу (ECE) и Винсент Сокальский (MSE) организовали мероприятие, которое включало презентации по наиболее актуальным темам, лежащим в основе современных технологий компьютерной памяти.

Энергонезависимая память, которая относится к компьютерной памяти, которая сохраняет информацию без источника питания, открывает большие перспективы для будущих высокопроизводительных и энергоэффективных вычислений. Например, он может значительно снизить потребление энергии суперкомпьютерами, что может обеспечить широкое использование этих машин.Энергонезависимая память также имеет энергосберегающие приложения для очень маленьких устройств, таких как носимые или имплантируемые устройства, которые могут еще больше расширить их возможности мониторинга здоровья.

В настоящее время эти устройства используют энергозависимую память. Это означает, что большая часть энергии, расходуемой устройствами, необходима просто для сохранения информации, загруженной в их память, а не для фактического выполнения задач или записи новой информации. Если бы эти устройства в один прекрасный день использовали энергонезависимую память, энергия не тратилась бы на сохранение информации, когда компьютер устройства простаивает.Кроме того, если питание отключено или временно отключено, компьютер можно перезагрузить, не требуя значительного времени запуска или затрат энергии на перезагрузку потерянной информации.

Энергонезависимая память по-прежнему сталкивается со значительными технологическими проблемами, и исследователи, такие как сотрудники NVMTS, работают вместе, чтобы придумать новые решения для развития этой области. Энергонезависимая память в настоящее время работает слишком медленно и требует слишком много энергии, чтобы внедриться в обычные компьютеры или другие электронные устройства (например, смартфоны).

Чтобы сделать технологию более осуществимой, исследователи прямо здесь, в Карнеги-Меллон, и по всему миру работают вместе, чтобы открыть новые материалы или схемы для повышения быстродействия и эффективности энергонезависимой памяти.

Настоящее и будущее компьютерного зрения

Компьютерное зрение, или способность систем с искусственным интеллектом «видеть», как люди, вот уже несколько десятилетий вызывает растущий интерес и тщательные исследования.В качестве способа имитации зрительной системы человека исследования в области компьютерного зрения направлены на разработку машин, которые могут автоматизировать задачи, требующие зрительного познания. Однако процесс расшифровки изображений из-за значительно большего количества многомерных данных, требующих анализа, намного сложнее, чем понимание других форм двоичной информации. Это усложняет разработку систем искусственного интеллекта, способных распознавать визуальные данные.

Но использование глубокого обучения и искусственных нейронных сетей делает компьютерное зрение более способным воспроизводить человеческое зрение.Фактически, компьютерное зрение становится более искусным в определении закономерностей на изображениях, чем зрительная когнитивная система человека. Например, в области здравоохранения говорят, что технология на основе компьютерного зрения превзошла возможности распознавания образов человеческих врачей. Исследователи протестировали ИИ, который может обнаруживать неврологические заболевания, считывая изображения компьютерной томографии быстрее, чем рентгенологи.

С такими же поразительными достижениями искусственного интеллекта, когда технологии компьютерного зрения становятся все более распространенными в различных отраслях, будущее компьютерного зрения кажется полным многообещающих и невообразимых результатов.Читайте дальше, чтобы узнать о состоянии технологий компьютерного зрения сегодня и о том, куда они движутся в будущем.

Современное состояние технологий компьютерного зрения

Сегодняшняя технология компьютерного зрения основана на алгоритмах глубокого обучения, которые используют особый вид нейронных сетей, называемых сверточными нейронными сетями (CNN), для понимания изображений. Эти нейронные сети обучаются с использованием тысяч образцов изображений, которые помогают алгоритму понять и разбить все, что содержится в изображении.Эти нейронные сети сканируют изображения пиксель за пикселем, чтобы идентифицировать шаблоны и «запоминать» их. Он также запоминает идеальный результат, который он должен обеспечить для каждого входного изображения (в случае обучения с учителем), или классифицирует компоненты изображений по характеристикам сканирования, таким как контуры и цвета. Эта память затем используется системой в качестве ссылки при сканировании большего количества изображений. И с каждой итерацией система искусственного интеллекта становится лучше в обеспечении правильного результата. Ниже приведены несколько областей, в которых технологии компьютерного зрения используются или тестируются:

Подпись к изображению

Подписи к изображениям — это, вероятно, наиболее знакомая всем нам программа компьютерного зрения.Платформы социальных сетей, такие как Facebook и Instagram, используют алгоритмы глубокого обучения для определения элементов изображений, которые публикуются пользователями. Эти алгоритмы становятся все более эффективными не только для различения людей от животных и неодушевленных предметов, но и для идентификации отдельных людей на основе их черт лица. Технологию подписи к изображениям можно использовать в любой области, где требуется извлекать текстовую информацию из изображений.

Распознавание лиц и биометрия

Системы распознавания лиц и биометрического сканирования также используют технологию компьютерного зрения для идентификации людей в целях безопасности.Самый распространенный пример компьютерного зрения при распознавании лиц — защита смартфонов. Более продвинутое использование распознавания лиц и биометрии включает в себя системы безопасности жилых домов или предприятий, которые используют уникальные физиологические особенности людей для проверки их личности. Алгоритмы глубокого обучения могут определять уникальные закономерности в отпечатках пальцев человека и использовать их для контроля доступа к областям с высоким уровнем безопасности, таким как рабочие места с высокой степенью конфиденциальности, такие как атомные электростанции, исследовательские лаборатории и банковские хранилища.

Системы компьютерного зрения также отлично справляются с распознаванием тонких различий в сетчатке и радужной оболочке глаза людей, которые гораздо более эффективны в качестве уникальных идентификаторов. Эти системы могут использоваться для повышения безопасности ценных активов и объектов.

Беспилотные автомобили

Беспилотные транспортные средства для безопасного передвижения по улицам должны уметь распознавать препятствия, указатели, другие транспортные средства и любого человека, который может встать на пути.Для этого эти автомобили оснащены множеством инструментов, таких как LiDAR и ультразвуковые датчики. Они также используют камеры по всему периметру, которые обеспечивают компьютерное зрение, чтобы безопасно ориентироваться по отношению к окружающей среде. В то время как другие технологии могут помочь беспилотным транспортным средствам распознавать препятствия и избегать их, компьютерное зрение может помочь им читать дорожные знаки и соблюдать правила дорожного движения для максимальной безопасности. Компьютерное зрение также может помочь в принятии важных решений на дороге, таких как уступка места машинам скорой помощи и пожарным машинам.

Медицинский диагноз

Компьютерное зрение, помимо того, что умеет распознавать элементы и объекты на цифровых изображениях так же точно, как и люди, может также определять закономерности, которые может не заметить человеческая зрительная система. Например, исследователи разработали ИИ, который использует компьютерное зрение для выявления раковых опухолей по изображениям компьютерной томографии, чтобы диагностировать рак легких лучше, чем радиологи. Эти приложения могут помочь предотвратить позднее обнаружение рака и помочь пациентам получить своевременное лечение.Компьютерное зрение можно использовать для визуального определения других форм рака и других заболеваний с большей точностью, чем у людей.

Правопорядок

Компьютерное зрение можно использовать для сканирования живых или записанных материалов наблюдения, чтобы помочь сотрудникам правоохранительных органов и служб безопасности получить важную информацию. Например, компьютерное зрение можно использовать для сканирования видеозаписей в режиме реального времени из общественной зоны для выявления вредоносных объектов, таких как оружие, или для выявления подозрительных моделей поведения или движений, которые могут предвещать любые незаконные действия отдельных лиц на основе исторических данных.При дальнейшем развитии компьютерное зрение может также использоваться для сканирования толп людей, чтобы выявить присутствие каких-либо лиц, представляющих интерес, или разыскиваемых лиц для соответствующих властей. Таким образом, использование компьютерного зрения может помочь в ускорении задержания заинтересованных лиц и предотвращении преступлений.

Производство

Производственный сектор относится к секторам, в которых наиболее широко используются автоматизация и робототехника. По мере того, как все больше и больше производственных единиц переходят на полностью автоматизированное производство, им необходимо будет использовать более интеллектуальные системы для мониторинга производственных процессов и результатов.Хотя такие технологии, как Интернет вещей (IoT), революционизируют производственный сектор и делают процессы более автономными, компьютерное зрение может еще больше помочь в их улучшении. Например, компьютерное зрение можно использовать для проверки произведенной продукции на предмет дефектов и несоответствий. Таким образом, это может устранить необходимость в осмотре человеком производственной линии.

Будущее технологий компьютерного зрения

Благодаря дальнейшим исследованиям и усовершенствованию технологии компьютерное зрение в будущем будет выполнять более широкий спектр функций.Технологии компьютерного зрения не только будет легче обучать, но и они смогут различать на изображениях больше, чем сейчас. Это также можно использовать в сочетании с другими технологиями или другими подмножествами ИИ для создания более эффективных приложений. Например, приложения для создания подписей к изображениям могут быть объединены с генерацией естественного языка (NLG) для интерпретации объектов в окружающей среде для людей с ослабленным зрением. Компьютерное зрение также будет играть жизненно важную роль в развитии общего искусственного интеллекта (AGI) и искусственного суперинтеллекта (ASI), давая им возможность обрабатывать информацию так же или даже лучше, чем зрительная система человека.

Принимая во внимание возможности современного компьютерного зрения, может быть трудно поверить в то, что существует больше преимуществ и приложений, которые остаются неизученными. Будущее компьютерного зрения откроет путь для систем искусственного интеллекта, которые столь же человечны, как и мы. Однако, прежде чем это сделать, необходимо преодолеть несколько проблем, самая большая из которых — демистификация черного ящика ИИ. Это потому, что, как и другие приложения для глубокого обучения, компьютерное зрение, будучи функционально эффективным, не поддается расшифровке, когда дело касается его внутренней работы.

Компьютер будущего | Центр исследования аномалий

«Я не думаю, что ты подумаешь о том, чтобы дать мне крутое прозвище, а?» Название этой статьи является псевдонимом, основанным на догадках или подобном.
Правильный заголовок неизвестен.

Компьютер будущего

Компьютер будущего был устройством, которое использовалось в Центре исследования аномалий будущего в разрушенном городе.

Недвижимость

Компьютер состоял из большого сенсорного экрана с двумя розетками; один для вставки артефакта, а другой — для устройств открытия аномалий. Его функции включали:

  • Хранение загруженных данных на жестком диске.
  • Используя данные Артефакта о « каждой аномалии, которая когда-либо была или когда-либо будет », чтобы загрузить информацию, затем зашифровал данные, чтобы их можно было загрузить на открывающее устройство. Это позволяло открывающему устройству открывать любую Аномалию, информацию о которой оно загрузило.
  • Отображение голографической карты времени с использованием артефакта.
  • По-видимому, можно было предположить, какие аномалии можно использовать для достижения определенного периода времени.

История

В какой-то момент Хелен Каттер обнаружила компьютер. Затем она проводила каждый день после смерти мужа, обнаруживая, что такое компьютер, Артефакт и Открывающие устройства. Либо будущий ARC, либо Хелен питали компьютер от нескольких десятков автомобильных аккумуляторов.

Эпизод 3.10

Когда ее нашла команда ARC, она мастерски им воспользовалась. Хелен использовала компьютер, чтобы получить «маршрут аномалии» к Зоне 333 в плиоцене, компьютер загрузил данные о двух аномалиях. Затем она загрузила его на свое открывающее устройство. Компьютер умер, когда она закончила. Хелен сбежала через первую Аномалию и сломала Артефакт, Коннор Темпл затем смог снова включить его, используя батареи фонарика, и он загрузил данные о двух Аномалиях, которые были сохранены на жестком диске, в открывающее устройство, которое он получил. .

.

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *