Электронные "мозги", построенные на базе нейроморфных чипов, должны эмулировать программным способом, что делается достаточно медленно, или использовать электронные аналоги, что намного быстрее, компонентов биологических нейронных сетей, называемых синапсами. Ученые из Арканзасского университета, работавшие совместно с их коллегами из Франции, преуспели в деле создания искусственного синапса нового типа, построенного на основе сегнетоэлектрического материала и имеющего структуру, весьма и весьма подобную структуре биологического синапса.
Созданный искусственный синапс предназначен для создания на его основе автономных обучающихся систем любого масштаба. На основе таких синапсов можно построить большой электронный "мозг", реализующий функции искусственного интеллекта на аппаратном уровне, что обеспечит его высочайшую эффективность.
Искусственный синапс подражает естественному синапсу в его свойстве пластичности, основном свойстве, которое используется для хранения воспоминаний в нашем мозге. Это свойство позволяет мозгу извлекать уроки и приобретать опыт за счет действий или событий, происходящих много раз подряд. Это свойство также определяет то, что мозг постепенно забывает одиночные события или события, происходящие с редкой периодичностью.
Основой свойства пластичности нового искусственного синапса является туннельный переход на базе сегнетоэлектрического материала. Проводимость этого перехода увеличивается с каждым разом, когда через него проходит импульс электрического тока. Это позволяет синапсу "запомнить" частые и сильные события, в то время как слабые и редкие события постепенно "стираются" из-за некоторых особенностей сегнетоэлектрического материала.
Ученые из Арканзасского университета при разработке структуры нового искусственного синапса создали высокоточные математические модели, на основе которых были произведены подробные расчеты формы и структуры микроскопического устройства. А опытные образцы искусственных синапсов были изготовлены Бин Ксу (Bin Xu) и Лорентом Беллэйч (Laurent Bellaiche) из Франции, которые позже произвели практические исследования, целью которых было определение всех основных электрических свойств и временных характеристик устройств.
А в ближайшем времени исследователи собираются совместными усилиями создать опытный образец чипа, на кристалле которого будет сформирована сложная нейронная сеть, уже способная к процессу обучения и самообучения.
Большинство созданных людьми летательных аппаратов имеют максимальную эффективность при полете в каком-либо определенном направлении. Даже такие аппараты, как вертолеты и квадрокоптеры имеют приоритетное направление полета, что обусловлено взаимным расположением их двигателей, аэродинамикой фюзеляжа, местом расположения стабилизирующих и управляющих плоскостей. Одним из немногих исключений из всего вышеперечисленного является беспилотный летательный аппарат Omnicopter, который летает отличным от всех других аппаратов образом. Его восемь двигателей с пропеллерами ориентированы в разных направлениях, благодаря чему у этого летательного аппарата полностью отсутствуют понятия верха и низа, правой и левой сторон.
Летать такому беспилотнику позволяет специальный программный генератор траектории, который учитывает все шесть степеней свободы летательного аппарата. Код этого генератора был написан с расчетом на скорость и эффективность, в секунду генератор может выполнить расчет около 500 тысяч траекторий полета, выбрать из них наиболее подходящую и рассчитать соответствующие команды управления двигателями.
Все продемонстрированное на приведенном ниже видеоролике говорит о том, что такие летательные аппараты представляют собой будущее технологий воздушного манипулирования и транспортировки различных объектов. Сейчас для этого используют традиционные вертолеты и многороторные аппараты, которые имеют гораздо меньшую вариативность в выборе движений. Стоит лишь прикрепить к такому летательному аппарату, как Omnicopter, захват или манипулятор, как он превратится в универсального летающего робота, способного выполнить достаточно широкий ряд движений и перемещений.
Ручное управление беспилотником Omnicopter является достаточно сложным делом. Но его может максимально облегчить интеллектуальная система управления, получающая данные от внешней системы захвата и отслеживания движений. При таком подходе и с учетом использования камер с высокой разрешающей способностью, этот летательный аппарат способен выполнять заданные движения с филигранной точностью.
И в заключение следует отметить, что летательный аппарат Omnicopter, программное обеспечение и другие сопутствующие системы были разработаны и изготовлены Дарио Брешанини (Dario Brescianini) и Раффаэло Д'Андреа (Raffaello D'Andrea) из Института управления динамическими системами (the Institute for Dynamic Systems and Control, IDSC)) Швейцарского федерального технологического института (Swiss Federal Institute of Technology, ETH) в Цюрихе.
Группа ученых произвела теоретические исследования, результаты которых показали, что матрица, состоящая и наноразмерных аккумуляторных батарей, может быть заряжена гораздо быстрее, чем каждая такая батарея индивидуально. Этот феномен является результатом так называемых коллективных квантовых взаимодействий, которые составляют основу относительно новой области - квантовой термодинамики. Эта область занимается изучением того, как квантовые эффекты оказывают влияние на законы традиционной физики, определяющие такие фундаментальные величины, как энергия, работа и т.п.
Подавляющее большинство исследований, связанных с практическим использованием явлений квантовой механики, направлены на передачу квантовой информации и ее обработку в недрах разрабатываемых квантовых вычислительных систем. И лишь в единичных случаях проводятся исследования, демонстрирующие преимущества использования квантовых эффектов в других областях, в частности, в термодинамике. Лишь недавно было продемонстрировано, как явление квантовой запутанности может позволить выполнить большее количество работы при использовании энергии, черпаемой из одного наноразмерного устройства, своего рода "квантовой батареи".
В новых исследованиях ученые показали, что квантовые явления позволяют не только более эффективно использовать энергию, при их помощи можно также увеличить емкость и сократить время заряда вышеупомянутых квантовых батарей. Более того, данный процесс не требует наличия квантовой запутанности, хотя для этого необходим ряд условий, требующихся для создания квантовой запутанности.
"Мы продемонстрировали, что вполне возможно организовать квантовое взаимодействие между двумя или большими телами, не вовлекая в это явление квантовой запутанности" - пишут исследователи из университета Монаша (Monash University), Австралия, - "Возникающее при этом так называемое квантовое преимущество пропорционально числу вовлеченных во все это тел, квантовых наноразмерных батарей в данном случае".
Обеспечиваемое взаимодействиями квантовое преимущество так же имеет свои пределы, которые и определяют минимально возможное время зарядки аккумуляторных батарей за счет квантовых эффектов. Основным ограничивающим фактором является фактор квантовой скорости, максимальной скорости квантовых процессов, который определяет как пределы квантово-термодинамических процессов, так и быстродействие будущих квантовых компьютеров.
"Квантовые биты, кубиты квантовых компьютеров, которые представляют собой ионы или атомы, также можно рассматривать в качестве крошечных квантовых аккумуляторных батарей, по отношению к которым можно применить результаты наших исследований" - пишут исследователи, - "А нашей основной целью является то, чтобы можно было использовать квантовое преимущество в системах с конечным количеством вовлеченных тел везде, где это возможно. Это же, в свою очередь, может привести к появлению целого ряда фантастических технологий, начиная от крошечных аккумуляторов, сопоставимых по емкости с большими аккумуляторами, наномашин, способных выполнять большое количество работы и многое другое".
Хотели бы вы иметь возможность добираться из Лондона в Нью-Йорк всего за 3 часа и 15 минут? Вполне вероятно, что это станет возможным через несколько лет, благодаря усилиям специалистов компании Boom Technology, которая занимается разработкой гиперзвукового пассажирского авиалайнера, способного летать со скоростью в два раза выше скорости звука. Следует отметить, что к делу организации компании Boom Technology имеет отношение сэр Ричард Брэнсон, основатель и руководитель известной аэрокосмической компании Virgin Galactic.
Самолет Boom Supersonic будет способен развивать в полете скорость 2.2 Маха (2335 километров в час). Это больше скорости, которую мог развивать в прошлом небезызвестный Конкорд (2180 километров в час). На скорости в 2.2 Маха перелет из Сан-Франциско в Токио займет 5.5 часов, а из Лос-Анджелеса в Сидней можно будет добраться за 6 часов и 45 минут.
"Использование сверхзвуковых пассажирских перевозок позволит, к примеру, сэкономить два дня времени при путешествии в Азию и обратно" - рассказывает Блэйк Шолль (Blake Scholl), президент и один из основателей компании Boom Technology, - "И это освободившееся время вы сможете в полной мере посвятить своей семье или бизнесу".
В настоящее время компания Boom Technology уже собрала 33 миллиона долларов, поступивших ей из различных источников. И в самом ближайшем времени специалисты компании приступят к созданию первого опытного образца гиперзвукового пассажирского авиалайнера, получившего название "Baby Boom". Этот самолет, являющийся уменьшенной копией будущего самолета, должен впервые подняться в воздух в 2018 году. А полноразмерный самолет, способный перевозить 55 пассажиров в комфортных условиях бизнес-класса, должен появиться к 2020 году.
Международная группа ученых-астрономов, работающая с радиотелескопом Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA), получила первые изображения в миллиметровом диапазоне огромного кольца их космической пыли, газа и льда, окружающего молодую звезду Фомальгаут (Fomalhaut). Самым интересным является то, что эти космические "развалины" имеют очень четкие границы и ученые предполагают, что они образовались в результате краха огромной кометы, которая достигла окраин молодой планетарной системы, находящейся на удалении 25 световых лет от Земли.
Первые наблюдения за системой Фомальгаута телескоп ALMA произвел в 2012 году, когда его сооружение только начинало подходить к концу. Из-за этого на полученных снимках было видно только половину материала кольца, да и само изображение не блистало особой четкостью. И уже тогда астрономы проявили интерес к данному феномену, строя догадки о его природе и происхождении. Новые наблюдения телескопа за системой Фомальгаута показали, что химический состав материала кольца очень близок к составу ледяного материала, из которого состоят все кометы в Солнечной системе, что подтвердило некоторые из предположений.
Фомальгаут - это одна из ближайших к нам звездных систем и одна из 20 систем, съемка планет которых была произведена прямым способом. Система Фомальгаута имеет возраст около 440 миллионов лет, что составляет одну десятую от возраста Солнечной системы.
Как можно увидеть на новом снимке телескопа ALMA, блестящее кольцо из ледяной пыли имеет ширину около 2 миллиардов километров. Это кольцо находиться на удалении 20 миллиардов километров от центральной звезды системы. Используя полученные новые данные и компьютерное моделирование, ученые смогли вычислить точное местоположение ледяного диска, определить его ширину и другие геометрические размеры. Результаты расчетов показали, что столь узкое кольцо, вероятно, появилось вследствие гравитационного влияния существующих и формирующихся планет системы.
Помимо всего прочего, анализ данных, полученных в миллиметровом диапазоне, указал на наличие в области ледяного кольца системы Фомальгаута больших скоплений угарного газа. Наличие ледяного диска, наряду с оригинальным химическим составом его материала поможет ученым узнать более точно, что происходило в районе нашей Солнечной системы в период так называемой "последней тяжелой бомбардировки" (Late Heavy Bombardment). В этот период, который имел место быть около 4 миллиардов лет назад, Земля и другие планеты подвергались массированной бомбардировке скоплениями астероидов и кометами, прибывающими с внешних границ системы.
Исследователи из Исследовательского центра органической фотоники и электроники (Center for Organic Photonics and Electronics Research, OPERA), университета Кюсю, Япония, разработали новый тип тонкопленочного органического лазера с оптической накачкой. И этот лазер, благодаря использованию ряда инновационных решений, способен излучать свет непрерывно в течение 30 миллисекунд, что в 100 раз дольше, чем это могли делать подобные устройства предыдущего поколения.
В отличие от твердотельных лазеров на основе неорганических материалов, используемых обычно в лазерных оптических приводах и лазерных указках, органические лазеры используют для усиления света тонкий слой, состоящий из органических молекул строго определенного типа вещества. Одним из главных преимуществ органических лазеров является то, что при их помощи достаточно получить свет любого цвета и оттенка, для этого достаточно лишь использовать молекулы определенного вещества с подходящими оптическими свойствами.
Ученые работают над созданием органических лазеров уже достаточно долгое время. Но их усилия пока еще не принесли значительных результатов из-за того, что органические вещества достаточно быстро деградируют, находясь в среде, через которую проходят значительные потоки энергии. Деградация молекул приводит к резкому увеличению потерь энергии и делает дальнейшую работу органического лазера практически невозможной.
Японским ученым удалось найти решение проблемы и увеличить время непрерывного излучения лазером когерентного света при помощи использования трех различных методов. Первой частью решения стал материал, из которого было изготовлено тело органического лазера, который эффективно поглощает свет с любой длиной волны, отличной от длины волны излучаемого света. Этот эффект придает лазеру высокую эффективность за счет образования троек эксионов, квазичастиц, состоящих из связанного друг с другом электрона и электронной дырки.
Тепловая деградация органического материала была снижена за счет создания всего устройства на прозрачной кремниевой подложке, а верхняя часть структуры лазера была приклеена при помощи специального полимера к основанию из сапфирового стекла. Кремний и сапфир являются достаточно хорошими проводниками тепла, что обеспечивает весьма хороший теплоотвод и эффективное охлаждение лазера во время работы.
И третьей частью решения стал слой материала, помещенный под слоем органического тела лазера, который обеспечил оптическую обратную связь, регулирующую соотношение количества поглощаемого ультрафиолетового света с количеством излучаемого света. Такая обратная связь позволяет уменьшить количество поглощаемой лазером энергии накачки, что снижает количество потерь и исключает возможность перегрева, ведущего к деградации органического материала.
Используя органические лазеры совместно с лазерами на базе неорганических материалов, можно будет достаточно легко получать цвета и оттенки света, которые невозможно или очень тяжело получить при помощи обычных лазеров. И такие гибридные лазерные устройства могут найти широкое применение в датчиках различных типов, в спектроскопии, в оптических коммуникациях и в технологиях отображения информации.
А в своей дальнейшей работе японские ученые будут искать дополнительные методы и решения, которые позволят им увеличить время непрерывной работы их органических тонкопленочных лазеров. Помимо этого, будет проведена работа, направленная на прямое использование электрического тока в качестве основного источника энергии для накачки органического лазера.
Напомним нашим читателям, что темная материя - это гипотетическая субстанция, существование которой должно объяснить некоторые эффекты и процессы, наблюдаемые учеными в окружающем нас мире. Согласно имеющейся теории, количество темной материи во Вселенной в пять раз превышает количество обычной материи, что было косвенно подтверждено результатами некоторых астрономических наблюдений. Сейчас несколько научных групп проводят эксперименты, в которых при помощи сверхвысокочувствительных датчиков производятся поиски частиц темной материи. Одним из таких экспериментов является эксперимент XENON, оборудование которого имеет самый большой и самый чувствительный датчик XENON1T, успевший проработать уже в течение 30 дней, снабжая ученых научными данными.
Отметим, что предыдущий эксперимент XENON100, в датчике которого использовалось 100 литров жидкого ксенона, за пять лет своей работы так и не принес желаемых результатов. Поэтому ученые построили еще больший и более чувствительный датчик XENON1T, суммарная масса которого составляет 3200 килограмм и внутри которого находится 1000 литров жидкого ксенона. Датчик XENON1T является самым большим ксеноновым датчиком на сегодняшний день, он обеспечивает высокую чувствительность при очень низком уровне шумов, и при его помощи ученые надеются впервые "поймать за руку" неуловимые частицы темной материи.
В организации XENON Collaboration состоит 135 ученых из США, Германии, Италии, Швейцарии, Португалии, Франции, Нидерландов, Израиля, Швеции и Объединенных Арабских Эмиратов. Строительство нового датчика велось в подземной лаборатории LNGS с осени 2016 года. Датчик представляет собой огромный бак, заполненный для защиты от влияния внешнего мира сверхчистой водой, а расположенное рядом трехэтажное сооружение заполнено оборудованием и компьютерами, управляющими работой датчика.
Главный детектор датчика XENON1T носит название LXeTPC (liquid xenon time projection chamber) и он располагается внутри криостата, находящегося в центре бака с водой. Криостат поддерживает температуру детектора в -95 градусов Цельсии, а слой теплоизоляции не позволяет ему заморозить окружающую воду. Тем не менее, даже всех этих защитных мер не совсем достаточно для того, чтобы оградить детектор от естественной радиации. Подавление ее шумов выполняется при помощи специализированного фильтрующего оборудования и программного обеспечения, что позволило достигнуть рекордного уровня радиационной "тишины", необходимой для того, чтобы услышать очень слабый "голос" частиц темной материи.
Взаимодействия WIMP-частиц с атомами жидкого ксенона приводят к возникновению слабых вспышек света, которые регистрируются, обмеряются и изучаются учеными. Получаемая пространственная информация позволяет выделить только те события, которые происходят в центральной области детектора, там, где распределение плотности и температуры ксенона имеют максимальную однородность.
За 30-дневный период работы датчика XENON1T ученым не удалось зарегистрировать никаких событий, имеющих отношение к WIMP-частицам темной материи. Тем не менее, полученные данные позволили оценить чувствительность датчика, которая превосходит чувствительность датчиков любых других экспериментов, что позволяет расширить границы диапазона поисков. "WIMP-частицы еще не были обнаружены, да и мы не ожидали этого так скоро" - рассказывает Елена Април (Elena Aprile), профессор из Колумбийского университета, - "Лучшие новости заключаются в том, что датчик продолжает выдавать высокоточные данные, которые в ближайшем времени позволят нам проверить несколько гипотез, касающихся WIMP-частиц, имеющих определенную массу и энергию. И, можно сказать, что с началом работы датчика XENON1T началась новая фаза охоты на темную материю".
Около пяти лет назад голландский предприниматель Бойан Слат (Boyan Slat) организовал проект под названием Ocean Cleanup, целью которого является очистка океана от накопившегося там мусора. И уже сейчас недавно организованная компания Ocean Cleanup имеет в своих руках технологию, способную убрать из моря все Большое Тихоокеанское мусорное пятно (Great Pacific Garbage Patch) всего за пять лет работы. А развертывание первых участков очистительной системы запланировано на 2018 год, на целых два года раньше запланированного срока.
"Сборщик мусора" представляет собой огромную надувную дугу, которая дрейфует в море при помощи якорей, погруженных на определенную глубину. За счет разницы в скорости движения потоков воды на глубине и на поверхности океана эта дуга собирает весь мусор, плавающий на поверхности.
Испытания первого прототипа уборочной системы были проведены в прошлом году в Северном море. Эти испытания длились два месяца и закончились не очень удачно. Но специалисты команды Ocean Cleanup извлекли ценные уроки из этих испытаний и перепроектировали систему практически с нуля.
Изначальная конструкция системы предполагала крепление "уборочной дуги" к морскому дну. В новом варианте системы используются меньшие дуги, прикрепленные к плавающим якорям, находящимся на заданной глубине, где потоки воды движутся медленнее потоков у поверхности океана.
Помимо преимуществ, связанных с использованием энергии естественных морских течений, новый вариант системы обладает мобильностью. В случае возникновения такой необходимости, дуги системы могут быть быстро отбуксированы на новое место морским судном или прибыть туда же, медленно дрейфуя под влиянием ветра и морских течений.
Проект Ocean Cleanup перешел на новый этап его реализации, что было ознаменовано открытием одноименной компании, которая с ноября прошлого году уже успела насобирать 21.7 миллиона долларов в виде пожертвований. Большая часть этих пожертвований была предоставлена филантропами Марком и Линн Бенайофф из Сан-Франциско, Питером Тилом, предпринимателем из Силиконовой долины, и другими известными в определенных крагах людьми.
Первый опытный вариант "мусоросборочной" системы отправится в море неподалеку от западного побережья Северной Америки. После непродолжительного периода испытаний эта система начнет перемещение в сторону Большого Тихоокеанского мусорного пятна, в район которого она прибудет в первой половине 2018 года.
Норвежская компания Kongsberg Maritime, специализирующаяся на инновационных технологиях в области морских перевозок, объявила о своих планах касательно строительства первого в мире полностью автономного и электрического грузового судна-контейнеровоза. Это судно будет построено по заказу химической компании YARA Porsgrunn, выпускающей удобрения, и оно будет использоваться для автоматической транспортировки продукции до ближайших морских терминалов.
Компания Kongsberg, специалисты которой уже имеют немалый опыт в деле автоматических перевозок, будет отвечать за разработку, изготовление и эксплуатацию всего комплекса автоматической системы управления. Датчики и элементы управления этой системы будут интегрированы во все системы нового судна, включая и электропривод, аккумуляторные батареи и систему управления движением.
Новое судно будет эксплуатироваться уже с 2018 года. Первый этап эксплуатации будет проводиться под контролем и управлением немногочисленного экипажа. В 2019 году судно начнет курсировать уже в полуавтоматическом режиме, а с 2020 года на его борту уже не останется ни одного человека. Согласно планам компании YARA, озвученных президентом Свейном Торе Холсезером (Svein Tore Holsether), судно будет выполнять грузоперевозки в автоматическом режиме, эквивалентные 40 тысячам ходок грузовых автомобилей за год. Это, в свою очередь, позволит разгрузить автомобильные дороги и улучшить экологическую обстановку в данном регионе.
В настоящее время компания Kongsberg принимает участие сразу в нескольких проектах по автоматизации морских перевозок. Одной из ключевых таких программ является программа AUTOSEA, в рамках которой ведется разработка системы датчиков и программного обеспечения, обеспечивающих предотвращение столкновений судов-роботов с другими морскими судами.
Сейчас в мире несколько компаний занимаются проблемами автоматизации грузовых морских перевозок. Следует особо отметить известную компанию Rolls-Royce, которая в этом году получила грант на исследования от финского агентства по новшествам Tekes. В рамках этого гранта будут выполнены работы по разработке сопутствующей инфраструктуры наземных центров управления автоматическими судами, по разработке систем с искусственным интеллектом и, естественно, разработка технологий автоматического управления.
Мы все считаем технологию Wi-Fi удобным средством для объединения всех наших устройств в единую сеть и обеспечения высокоскоростного беспроводного доступа в Интернет. Однако, микроволновое излучение, вырабатываемое роутером или точкой доступа, может быть использовано для составления трехмерных изображений, по которым можно судить о происходящем в отдельных комнатах или в здании в целом.
Исследователи из Технического университета в Мюнхене (Technical University of Munich) разработали технологию, получившую название Wi-Fi-голографии, которая при помощи сигналов, отраженных от тел людей и объектов, позволяет получить трехмерное изображение. Этот метод, в первую очередь, может быть использован в промышленных автоматизированных системах управления для отслеживания объектов, принимающих участие в производственном процессе.
"Если бы наши глаза были способны воспринимать микроволновое излучение, мы с вами бы видели такую же точно картину окружающего пространства, как видит наша система" - рассказывает Фридеман Райнхард (Friedemann Reinhard), руководитель исследовательской группы.
На страницах нашего сайта мы уже не один раз рассказывали о возможности использования сигналов Wi-Fi для того, чтобы "видеть сквозь стены". Но достижение немецких ученых отличается от всего, что было создано ранее, они первыми использовали сигналы Wi-Fi и сигналы сетей сотовой связи для получения изображений при помощи голографической обработки.
Голографическая обработка требует наличия одной стационарной (неподвижной) и одной подвижной антенны, которую можно заменить несколькими неподвижными антеннами, установленными в различных местах. Только в последнем случае разрешающая способность получаемых изображений становится несколько ниже. "Эта ситуация сможет выправиться, когда будут приняты и внедрены стандарты Wi-Fi, работающего на частоте в 60 ГГц. На такой частоте мы сможем получать изображения с разрешающей способностью, исчисляющейся в миллиметрах" - рассказывает Фридеман Райнхард.
В настоящее время исследователи продолжают работать в направлении изучения типовых строительных материалов с целью выяснения их прозрачности по отношению к радиоволнам Wi-Fi-диапазона. После таких исследований станет возможным использование Wi-Fi-голографии при проведении спасательных работ, для поиска выживших внутри разрушенных зданий, в новых системах обеспечения безопасности и во многих других областях.
Ученые исследовательского подразделения в Цюрихе компании IBM сделали важный шаг на пути к созданию квантового компьютера. Они первыми в истории продемонстрировали технологию "стрельбы" электронами через нанопроводники, изготовленные из полупроводникового материала III-V группы, которые располагались на поверхности кремниевого чипа. Данные исследования проводились в рамках более масштабной программы, нацеленной на поиски и разработки квантовых технологий, способных работать при нормальной температуре окружающей среды.
Упомянутые выше нанопроводники из арсенида индия можно условно назвать двухмерными из-за их очень малой толщины. Для их изготовления использовалась новая оригинальная технология TASE (Template-Assisted-Selective-Epitaxy), которая может быть использована для создания сложных сетей нанопроводников, по которым будет передаваться квантовая информация. "Баллистические" нанопроводники являются идеальной средой для транспортировки электронов, которые во время движения сохраняют неизменными свои квантовые свойства, такие, как энергия, импульс и спин.
Одной из главных проблем, с которыми пришлось столкнуться исследователям IBM, стало не изготовление нанопроводников, а получение качественного полупроводникового материала, в котором не должно было содержаться никаких примесей и дефектов.
И в заключение следует отметить, что электронные связи при помощи баллистических нанопроводников не будут использоваться в самом скором времени для построения квантовых вычислительных систем. Данное направление исследований находится еще на самой ранней стадии и сами исследователи еще не знают, с какими эффектами им придется столкнуться в ближайшем будущем.
Тем не менее, существует вероятность того, что новая технология через несколько лет уже сможет быть использована в квантовых вычислительных системах серии IBM Q, которые доступны сейчас через облачный сервис IBM Cloud. И, вполне вероятно, что к тому моменту новые квантовые технологии уже позволят отказаться от использования сверхпроводящих кубитов, требующих охлаждения до сверхнизких температур.
Специалисты компании Google разработали специализированный тензорный процессор второго поколения, имеющий производительность в 45 терафлопс. Четыре таких процессора объединены в модуль, суммарной производительностью в 180 терафлопс, который может использоваться в качестве самостоятельной единицы, обеспечивающей работу алгоритмов глубинного машинного изучения и искусственного интеллекта. А немного позже в этом году система из тысячи таких процессоров, производительностью 44 петафлопса, станет частью облачного сервиса Google Cloud Compute, доступ к которой совершенно бесплатно смогут получить разработчики систем машинного изучения и искусственного интеллекта.
Напомним нашим читателям, что даже первые тензорные процессоры (Tensor Processing Units, TPU) первого поколения, ориентированные на выполнение специализированных задач, демонстрировали в 10-30 раз большую производительность, чем обычные процессоры и графические процессоры. При этом, эффективность работы тензорных процессоров превосходила эффективность других процессоров в 30-80 раз. Именно на тензорных процессорах работала система Alpha Go, которая одержала ряд впечатляющих побед над самыми именитыми игроками в китайскую игру Го.
Тензорные процессоры второго поколения предназначены для выполнения задач двух основных типов, для задач, связанных с изучением и самообучением, и для делания выводов на основе анализируемых данных. При этом, оба типа задач, традиционно реализуемые при помощи разных аппаратных средств и программных алгоритмов, могут выполняться на тензорном процессоре одновременно и синхронизируясь друг с другом.
Тензорные модули с четырьмя процессорами могут быть объединены в группы по 64 модуля, производительность одной такой группы составляет 11.5 петафлопс, и именно такие группы будут использоваться в сервисе Google Cloud Compute. Разработчики смогут программировать все это при помощи TensorFlow, самой распространенной программной оболочки, доступной через сервис GitHub. Также компания разработала унифицированный высокоуровневый программный интерфейс (API), который позволит запускать алгоритмы машинного изучения с минимальными изменениями исходного кода, как на обычных процессорах, так и на графических или тензорных процессорах в любом варианте их комбинаций.
И в заключение следует отметить, что предоставляя бесплатный доступ к "облаку тензорных процессоров", компания Google, со слов ее представителей, преследует единственную цель - ускорить, насколько это максимально возможно, темп исследований в области машинного изучения и искусственного интеллекта, плюс сделать это все максимально открытым и доступным для всех заинтересованных лиц.
Проблема снабжения продуктами питания астронавтов, которые когда-нибудь отправятся в длительное путешествие на Марс или на Луну, стоит необычайно остро из-за того, что даже самый современный космический корабль не сможет взять на борт большое количество продуктов питания. И если астронавты будут вынуждены питаться все время сублимированными продуктами, это может поставить под угрозу их здоровье, и, как следствие, успех миссии в целом. Для решения данной проблемы американское космическое агентство НАСА начало реализацию проекта под название Prototype Lunar/Mars Greenhouse, к работе над которым были привлечены ученые из Аризонского университета. И недавно объединенная группа завершила разработку и создание опытных образцов модульных надувных оранжерей, которые будут способны снабжать астронавтов кислородом, свежими и здоровыми продуктами круглый год.
Основой оранжереи является каркас, изготовленный из тонкого легковесного металлического композитного материала, который "обертывается" надувными элементами. Внутри оранжереи создается тщательно контролируемая замкнутая экосистема, которая объединяется с системой жизнеобеспечения космического корабля или станции на поверхности другой планеты. Углекислый газ, получившийся в результате дыхания астронавтов, собирается и закачивается в оранжерею, где он поглощается растениями, вырабатывающими кислород и производящими продукты питания.
Необходимая растениям вода также циркулирует по замкнутому контуру, на каждом цикле обогащаясь кислородом и минеральными веществами, усваивающимися растениями через их корневую систему. Необходимая для функционирования оранжереи вода может быть привезена с Земли, а может быть получена и из местных источников, к примеру, залежей льда под поверхностью, в случае наличия таковых.
Замкнутая экосистема оранжереи тщательно рассчитана таким образом, чтобы максимально соответствовать условиям, в которых растут и плодоносят растения на Земле. В настоящее время в рамках вышеупомянутого проекта все еще продолжаются исследования того, какие именно растения, семена, питательные вещества и т.п. подходят для использования на Луне и Марсе наилучшим образом.
Растения в оранжереях должны быть защищены от космической радиации, которая воздействует на поверхность планет с отсутствующей или тонкой атмосферой. Скорее всего такие оранжереи будут развертываться в подземных помещениях, находящихся на достаточной глубине. В таких условиях растениями будет требоваться искусственное освещение и ученые уже добились успеха со светодиодным освещением, спектр которого максимально приближен к естественному спектру, и с так называемыми концентраторами света, в которых используются "связки" из оптоволоконных световодов, которые направляют внутрь оранжерей естественный свет с поверхности планеты.
И в заключение следует отметить, что все эксперименты с космическими оранжереями проводятся сейчас на Земле. Однако, астронавты в рамках проекта Veggie Plant Growth System уже проводили некоторые эксперименты с выращиванием растений и пищи в космосе, на борту Международной космической станции в 2014 году.
Управление действиями роботов, традиционно, осуществляется при помощи компьютера с мышью или специализированного контроллера, напоминающего пульт дистанционного управления радиоуправляемыми моделями. Используя элементы управления на пульте или движения мышью по экрану компьютера, человек-оператор управляет движениями робота и его исполнительных органов, имеющих шесть степеней свободы, действуя в трех пространственных измерениях. Качественное управление роботом при таком подходе требует наличия у оператора достаточного опыта в этом деле, который набирается только при помощи достаточно длительного процесса обучения и тренировок.
Но в ближайшем будущем различные робототехнические устройства должны прочно войти в нашу повседневную жизнь. И для этого будет требоваться, чтобы управление их действиями было не сложнее, чем управление работой простейших бытовых приборов. В связи с этим многие исследовательские группы работают над разработкой интерфейсов новых типов, назначением которых является упрощение процесса управления роботами. Не так давно мы рассказывали о такой системе, разработанной в Нью-Йоркском университете (New York University), в которой используется мобильный телефон или планшетный компьютер с камерой и специализированная система дополненной реальности.
Разработка подобной системы была закончена недавно и специалистами из Технологического института Джорджии. Во многом функции этой системы схожи с функциями системы, о которой было упомянуто чуть выше, обе системы позволяют просто указать роботу объект и обозначить операцию, которую с ним необходимо выполнить. А более примитивные действия, такие, как перемещения самого робота и его исполнительных органов, выполняются автоматически при помощи использования библиотеки стандартных алгоритмов.
Метод управления, используемый специалистами из Джорджии, основан на использовании всего одной камеры, установленной на роботе, данные от которой используются для составления трехмерной карты окружающей среды. Все остальное делается сложными алгоритмами, работающими в процессоре системы управления роботом, который сам определяет форму объекта воздействия, точки его захвата и траектории перемещения.
"Более того, система управления роботом на основе имеющихся данных может вынести предположения о форме объекта в тех областях, которые не попадают в поле зрения его камеры или скрыты другими объектами" - пишут исследователи, - "Это делается таким же образом, как это делает человек, представляя себе заднюю часть бутылки, к примеру, когда он смотрит на нее спереди".
Для испытаний эффективности работы нового интерфейса управления исследователи привлекли студентов, которые никогда не имели дела с роботами и их управлением. Перед студентами была поставлена задача выполнить при помощи робота определенные действия, используя традиционный способ управления в одном случае, и новый интерфейс - в другом. На выполнение задачи отводилось достаточно мало, около двух минут времени, и, выполняя задачу традиционным путем студенты допускали за это время в среднем по четыре грубых ошибки. При использовании нового интерфейса некоторые из студентов изредка допускали максимум одну ошибку, что говорит об эффективности нового подхода.
"Разрабатывая новую систему управления, мы переложили на плечи робота выполнение всех простейших действий" - пишут исследователи, - "И такой подход сработал на все 100 процентов. Люди, не имеющие никакого опыта работы с роботами стали способны эффективно управлять их действиями, производя достаточно привычные им манипуляции и действия мышью на экране компьютера".
А на приведенном ниже видеоролике мы предлагаем нашим читателям самостоятельно ознакомиться с принципами новой системы управления действиями роботов и вынести оценку эффективности ее работы.
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".
Не так давно мы рассказывали нашим читателям о необычном художественном конкурсе RobotArt, в рамках которого оцениваются художественные работы, выполненные роботами под управлением людьми, роботами под управлением сложного программного обеспечения и систем искусственного интеллекта. В соревновании этого года приняло участие 38 команд из 10 разных стран, которые представили на суд общественности и жюри около 200 работ. И буквально на днях члены жюри конкурса определились со своим выбором и опубликовали список его победителей.
Победители конкурса определялись не только мнением жюри, в котором присутствовали профессиональные художники, критики и технологи. Значимый вес в этом деле имело мнение общественности, которое начинало учитываться после того, как в пользу того или иного художественного произведения высказывалось более 3 тысяч человек на специальной странице сервиса Facebook.
Итак, ниже мы представляем Вам десятку победителей конкурса RobotArt 2017, а с полным списком победителей, участников и их работами можно ознакомиться на официальном сайте конкурса.
Победитель - Winner - PIX18 / Creative Machines lab
Команда из Колумбийского университета, которая удостоилась первого места в конкурсе, использовала робота под названием PIX18. Это уже робот третьего поколения из серии, способной создавать оригинальные художественные произведения при помощи традиционных кистей и масляных красок.
2-е место - CMIT ReART
Система ReART для создания художественного произведения использует целый набор осязательных функций, пытаясь максимально подражать работе художника, рисующего картину. Система отслеживает положение кисти, силу нажатия и множество других параметров. Этот проект, созданный исследователями из университета Казетсат (Kasetsart University), Таиланд, был разработан в рамках более масштабного проекта, целью которого является создание технологий контроля и высокоточного управления робототехническими системами.
3-е место - CloudPainter
CloudPainter представляет собой одно из самых сложных устройств, работы которого приняли участие в конкурсе. Используя искусственный интеллект и технологии глубинного изучения, система CloudPainter во время работы принимает так много отдельных творческих решений, насколько это возможно. "А художник обычно принимает только одно единственное такое решение - решение приступить к началу рисования картины" - пишут исследователи.
4-е место - e-David
e-David представляет собой самообучающуюся автоматизированную художественную систему, которая использует визуальную обратную связь, позволяющую машине увидеть результаты своей деятельности и сравнить их с желаемым результатом. Это, в свою очередь, позволяет роботу, который является "умным" вариантом промышленного сварочного робота, исправлять допущенные им ошибки и проводить оптимизацию создаваемой картины.
5-е место - JACKbDU
Система JACKbDU была разработана специалистами из Шанхайского филиала Нью-Йоркского университета. Основным "действующим лицом" этой системы является мобильный робот, оснащенный специальными колесами, позволяющими ему передвигаться абсолютно в любом направлении. А результатами творчества этого робота являются "пикселизированные" изображения, размером 175 на 175 сантиметров.
6-е место - HEARTalion
Даже с учетом больших успехов, сделанных в области робототехники за последние годы, современные роботы имеют целый ряд ограничений. Реализация возможности эффективного передвижения роботов в изменяющихся условиях окружающей среды, на которое тратится разумное количество дефицитной энергии, относится к разряду одной трудноразрешимых задач. С другой стороны, природа уже давным-давно сделала все возможное, и исследователи из корейского Института науки и передовых технологий (Korea Advanced Institute of Science and Technology, KAIST) придумали, как можно использовать живых существ в роли импровизированных "транспортных средств" для роботов.
Робот, о котором сейчас пойдет речь, не очень похож на традиционного робота в нашем понимании. Скорее всего его можно назвать электронно-механическим устройством, закрепленным на верхней части панциря водоплавающей черепахи. Для управления движением черепахи у этого робота имеется подвижная линейка с красными светодиодами и трубочка, через которую робот выдает черепахе поощрительный приз в виде еды.
Для того, чтобы получить возможность управления черепахой при помощи вспышек красного света, корейские ученые произвели процесс их предварительной дрессировки, направленной на создание у живого существа устойчивых ассоциаций вспышек красного света с получение приза. "Сидящий" на спине черепахи робот включал светодиоды и подкармливал едой черепаху в случае, если она начинала двигаться в нужном направлении. В процессе обучения было задействовано пять пар робот-черепаха и с каждой тренировкой черепахи четче и быстрее реагировали на команды робота.
Об эффективности такого способа можно судить, просмотрев приведенный ниже видеоролик. Робот и черепаха, помещенные в сосуд с водой, должны были совместными усилиями пройти через пять контрольных точек. И, как можно убедиться, этой "странной парочке" удалось справиться с поставленной задачей в полной мере.
"В природе существует множество видов животных, которым можно надрессировать соответствующим образом и использовать в качестве "транспорта" для животных" - рассказывает Да-Гун Ким (Dae-Gun Kim), исследователь из института KAIST, - "При этом, можно использовать различные виды животных, птиц, рыб и т.п. для решения задачи разного типа".
А в ближайшем будущем ученые из KAIST собираются разработать технологию, которая позволит частично или полностью снабжать робота необходимой ему энергией, используя энергию движений контролируемого им живого существа.
Использование электронно-лучевой литографии (electron-beam lithography, EBL) по отношению к специальным чувствительным материалам является одним из основных методов производства в современных нанотехнологиях. Когда размеры элементов материалов со сложной структурой (метаматериалов) уменьшается и переходит с макроуровня на наноуровень, до уровня отдельных молекул и атомов, свойства материала, такие, как химическая активность, удельная электро- и теплопроводность, уровень взаимодействия со светом резко изменяются.
Существующие технологии электронной литографии обеспечивают производство материалов с размерами элементов их структуры порядка 10-20 нанометров. Методы, которые позволяют получить еще меньшие размеры элементов, требуют наличия ряда специфических условий, что резко ограничивает область их практического применения или кардинально увеличивает время обработки материала.
Именно поэтому ученые все время продолжают поиски новых технологий, способных перешагнуть нанометровый барьер при производстве метаматериалов. И серьезных успехов в этом деле удалось добиться группе из Центра функциональных наноматериалов (Center for Functional Nanomaterials, CFN) Национальной лаборатории Брукхейвена (Brookhaven National Laboratory). Для реализации технологии электронно-лучевой литографии они использовали просвечивающий электронный микроскоп, луч которого был направлен на пленку из поли- метакрулата метила (poly(methyl methacrylate), PMMA).
Помимо использования электронного микроскопа, ученые использовали так называемый "генератор образов", электронную систему, перемещающую электронный луч, сфокусированный до размера в несколько атомов, строго по контуру объекта, рассчитанного при помощи специализированного программного обеспечения. В результате использования всего перечисленного выше ученым удалось создать материал со сложной структурой, элементы которой имели размер в 1 нанометр при расстоянии между отдельными элементами в 11 нанометров. Это можно считать своего рода рекордом плотности элементов, который составил около одного триллиона на квадратный сантиметр.
"Мы превратили инструмент съемки в инструмент рисования, которые стал способен не только получать снимки с атомарной разрешающей способностью, но и создавать структуры с такой же разрешающей способностью" - рассказывает Аарон Стайн (Aaron Stein), старший научный сотрудник CFN.
Измерения, проведенные по отношению к образцам созданного сложного материала, показывают почти 200-процентное сокращение размеров элемента (с 5 до 1.7 нанометра) и 100-процентное увеличение плотности элементов (от 0.4 до 0.8 триллиона образов на квадратный сантиметр), а интервал между элементами был сокращен с 16 до 11 нанометров по сравнению с образцами материалов, созданными ранее при помощи других технологий.
В своей дальнейшей работе ученые планируют использовать новую технологию для изучения свойств сложных материалов, имеющих нанометровые размеры элементов их структуры. В первую очередь подопытным материалом станет кремниевый полупроводник, электронные и оптические свойства которого должны кардинально измениться при переходе на субнанометровый уровень.
Некоторые из людей уже давно оценили возможности, предоставляемые им голосовыми помощниками типа Cortana и Siri, работа которых основана на принципах искусственного интеллекта. И, если не обращать внимания на некоторые аспекты общения с голосовым помощником, можно представить себе некое разумное существо, которому не хватает только одного - реального воплощения. Эту ситуацию постарался исправить умелец по имени Джарем Арчер (Jarem Archer), который оснастил помощника Cortana из операционной системы Windows 10 полностью функциональным голографическим "аватаром".
Отметим, что Арчеру пришлось попотеть над всем этим. И проблема заключается не только в создании аппаратных средств для голографического экрана, все дело заключается в том, что помощник Cortana не разрабатывался изначально с прицелом на возможность такого использования.
В качестве компьютера для голографической системы Арчер из-за ограничений в размерах использовал одноплатную систему форм-фактора Mini-ITX с четырьмя гигабайтами ОЗУ, на которой могла работать система Windows 10. В качестве основы голографического дисплея использовался малогабаритный USB-дисплей, над поверхностью которого были установленный три стеклянные панели, расположенные под определенным углом друг относительно друга. Такой принцип мы уже видели неоднократно и он позволяет получить достаточно качественное голографическое изображение, видимое с различных углов.
Как уже упоминалось выше, в процессе создания программного обеспечения для "аватара" Арчер столкнулся с рядом проблем. Во-первых, компания Microsoft не снабдила Windows 10 соответствующим программным интерфейсом (API), позволяющим отследить процесс запуска, активации, деактивации и других действий помощника Cortana. Поэтому Арчеру пришлось прибегнуть к целому ряду хитрых программных уловок для того, чтобы получить всю необходимую информацию. Кроме этого, Арчер использовал технологии обнаружения и распознавания лиц для того, чтобы адаптировать голографическое изображение в соответствии с положением пользователя, его головы и направления взгляда.
Результат, с которым можно ознакомится на приведенном ниже видеролике, вполне впечатляет. И совершенно непонятно почему компания Microsoft, имеющая для такого более широкие возможности, нежели "народный умелец", не сделала до сих пор ничего подобного.
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.