Nvidia разработали дрон с ии способный летать без gps

Мультирубежность – динамическая эшелонированная защита на базе сквозных цифровых технологий

Классические принципы эшелонированной защиты предполагают использование нескольких рубежей безопасности (обнаружения или охраны). Наличие нескольких рубежей повышает устойчивость систем безопасности и физической защиты к угрозам.

Системы раннего предупреждения угроз и прогностические системы позволяют создать несколько рубежей безопасности, в том числе виртуальные (динамические) рубежи, что дает возможность наращивать защищенность объекта без существенных изменений в существующих системах сбора, обработки и отображения информации (ССОИ). Переход к мультирубежной модели позволяет также учесть новые угрозы и реализовать риск-ориентированную модель защиты при сохранении базового уровня защищенности объекта.

Рис. 2. Матрица решений при реализации современной системы защиты периметра

Когда будет создан AGI

Прогнозы — дело неблагодарное, особенно в области ИИ. За последние семьдесят лет многие именитые учёные ошибались в своих предположениях о времени появления AGI. Например, в 1970 году Марвин Мински , что «через 3–8 лет у нас будет машина с общим интеллектом среднего человека». Когда прогноз не оправдался, Мински заявил, что его неправильно процитировали.

Если мы обратимся к актуальным данным сайта metaculus.com, собирающего оценки специалистов по широкому кругу проблем, то увидим, что по медианному показателю прогнозов экспертов, AGI будет создан в 2034 году.

Результаты ответов специалистов на вопрос: «Когда будет разработана, протестирована и публично анонсирована первая система общего ИИ?» Скриншот: Metaculus / Skillbox Media

Мы попросили экспертов и, конечно же, ChatGPT поделиться своим мнением о времени разработки AGI. Учитывая предысторию с фейлами предыдущих прогнозов знаменитых учёных, хотим поблагодарить специалистов, рискнувших сейчас ответить на этот вопрос.

«В настоящее время мы всё ещё находимся на пути к созданию AGI. Тем не менее с выходом GPT-4 возникло понимание, что появление общего искусственного интеллекта — это лишь вопрос времени. И, вполне вероятно, что вопрос этого десятилетия. Если отталкиваться от опубликованного отчёта об исследовании GPT-4 специалистами Microsoft, то уже сейчас опытным путём в языковых моделях фиксируются зачатки разума и здравого смысла. На нашем веку происходят по-настоящему эпохальные процессы, и уже через 10–15 лет общество станет абсолютно неузнаваемым».

Андрей Глебов, СЕО проекта Bithoven, криптоэнтузиаст, рационалист, соавтор книги «Скайнет в эпоху киберпанка. Теория сверхразума и вызовы перед человечеством в XXI веке», написанной с помощью нейросети GPT-4.

Мнение искусственного интеллекта:

«На данный момент мы всё ещё далеки от достижения AGI. Хотя исследования в этой области продолжаются, основные технические и этические препятствия остаются нерешёнными. Прогнозировать точную дату появления AGI сложно, так как это зависит от многих факторов и нет надёжных моделей прогнозирования. Некоторые эксперты говорят о временных рамках от нескольких десятилетий до столетий. Нашим приоритетом сегодня должно быть обеспечение безопасного развития и этичного использования ИИ, а также продолжение научных исследований для лучшего понимания его потенциала и ограничений».

ChatGPT, чат-бот от компании OpenAI

«Думаю, что настоящий AGI (а не тот вариант ИИ, который могут назвать AGI в маркетинговых целях) появится на базе стека технологий, включающего в себя: нейроморфный ИИ, графовые, спайковые (импульсные) нейросети, нейросети-трансформеры, многоагентные системы и нейросимвольный вывод.

Мне кажется, до наступления этого события ещё не менее 10 лет, а если не будет происходить экспоненциального роста научных разработок в этой области — то и все 50.

На возможность достижения каждого из свойств AGI будут влиять не только технологии, но и регуляторы. Может так оказаться, что системы, обладающие логическим мышлением, будут сочтены опасными. Недавно в Европе был принят закон о регулировании ИИ — это первая ласточка в череде таких запретов».

Виктор Носко, генеральный директор компании «Аватар Машина», создатель чат-бота-психолога «Сабина Ai», соавтор проекта FractalGPT

«С точки зрения того, когда AGI будет создан, я бы сказал, что временная граница размыта в очень широких пределах. Многие скажут на примере ChatGPT, что система общего ИИ уже почти готова. Только нужно её немного доработать, и всё будет просто замечательно.

Но другие известные мне специалисты более осторожны в оценках и указывали 2045 год как дату возникновения сильного ИИ. Хотя будет ли это продвинутый AGI или ASI, они не уточняли. Разница в прогнозах оптимистов и пессимистов составляет примерно 20 лет. Хотя, учитывая, что приверженцы 2045 года упоминали «технологическую сингулярность» в результатах, пессимистами их трудно назвать.

Лично я думаю, что к 2045 году уже появится ИИ, который будет являться не просто AGI, а искусственным интеллектом, относящимся к классу strong или super».

Александр Амбарцумов, разработчик сервисных роботов, основатель компании AlexRobotics

Автономия против ИИ

Мощный автоматизированный ai

Понятия искусственного интеллекта и автономии на практике совершенно разные. Их можно использовать по отдельности или в комплексе. Разницу между ними можно выразить следующим образом.

Автономность искусственного интеллекта = искусственный интеллект + выполнение задач = решение проблем

Этот искусственный интеллект с автономией можно назвать автономной роботизированной системой. Вы можете использовать их в предсказуемой среде. Они помогают нам выполнять задачи в конкретной и заранее спланированной среде. Датчики предоставляют роботу подробную информацию о его местоположении. Автономные роботизированные системы могут выполнять задачи с данными, собранными этими датчиками. Можно сказать, что они объединяют весь потенциал каждого алгоритма искусственного интеллекта, с которым они взаимодействуют. Кроме того, мы можем получить желаемые автономные системы и устройства, объединив традиционное программное обеспечение и системы искусственного интеллекта. Сочетание этих двух факторов может сделать их способными учиться и адаптироваться на работе.

Йельский университет имеет уникальный взгляд на искусственный интеллект. Они считают, что ИИ — это «системы, которые вы можете создать для решения сложных задач способами, которые традиционно требуют человеческого интеллекта». Традиционный ИИ обнаруживает, систематизирует и создает некоторые результаты, поглощая большое количество размеченных данных. Примером может служить внешний вид конкретного автомобиля. Система видеоаналитики должна просмотреть тысячи примеров автомобилей, чтобы понять, как они выглядят. И все эти результаты должны быть предоставлены и помечены аналитиками данных и инженерами ИИ.

В целом ИИ полезен для создания автономных роботизированных систем. Они являются эффективными инструментами и методами для производства этой технологии. Искусственный интеллект автоматически выполняет высокоаналитические и масштабируемые задачи. С другой стороны, автономный ИИ выполняет различные действия для получения желаемых результатов без помощи человека.

Что такое дроны и как к ним применяется ИИ?

Дроны, которыми можно управлять дистанционно или с помощью внутренних компьютерных систем, известны как беспилотные летательные аппараты (БПЛА). У них много разных применений. Когда эти устройства были впервые созданы, их дистанционное управление было ручным.

Дроны с искусственным интеллектом, которые автоматизируют некоторые или все свои задачи, становятся все более распространенными.

Комбинируя искусственный интеллект (ИИ) с информацией, полученной от датчиков, камер и встроенного оборудования дрона, теперь дроны могут собирать и использовать визуальные и атмосферные данные.

За счет включения автономного или вспомогательного полета эти данные повышают доступность и облегчают работу. Дроны теперь коммерчески доступны для компаний и частных лиц как часть услуг интеллектуальной мобильности.

Дроны с искусственным интеллектом в основном полагаются на компьютерное зрение. Благодаря этой технологии дроны теперь могут идентифицировать предметы в воздухе, а также анализировать и записывать данные на земле.

Высокопроизводительная встроенная обработка изображений с использованием нейронной сети так работает компьютерное зрение. Многоуровневая архитектура, известная как нейронная сеть, — это то, с помощью чего реализуются алгоритмы машинного обучения.

Дроны могут распознавать, классифицировать и отслеживать объекты с помощью нейронных сетей. Дроны могут находить и отслеживать объекты, а также избегать столкновений благодаря комбинации этих данных в реальном времени.

Исследователи должны сначала научить алгоритмы машинного обучения обнаруживать и точно классифицировать вещи в различных сценариях, прежде чем использовать нейронные сети в дронах.

Это достигается путем предоставления алгоритму специально помеченных фотографий. Эти изображения показывают нейронной сети, какие характеристики имеют разные классы элементов и как отличить один тип объекта от другого.

Усовершенствованные нейронные сети работают автономно и продолжают учиться во время использования, улучшая обнаружение и обработку.

Что такое искусственный интеллект и какие компоненты его составляют

Искусственный интеллект — это способность компьютерных систем выполнять интеллектуальные и творческие функции, которые традиционно считаются человеческими.

Это определение, как и сам термин ИИ, было впервые озвучено в 1956 году на летнем семинаре в Дартмутском колледже, который организовали четверо американских учёных: Джон Маккарти, Марвин Ли Минский, Натаниэль Рочестер и Клод Шеннон. С тех пор понятие стало настолько популярным, что редко можно встретить человека, который о нём не слышал.

Сегодня технологии искусственного интеллекта используют в смартфонах, системах умных домов, медицине, образовании и промышленности. Однако эти разработки не могут в полной мере заменить человека: ИИ не обладает той же многозадачностью, в которой может работать человеческий мозг.

Чтобы понять, как устроен искусственный интеллект, рассмотрим элементы, которые необходимы для его создания ↓

Большие данные (от англ. Big Data) нужны для развития ИИ. Это база для глубокого обучения нейросетей.

Анализ больших данных (от англ. Data Mining) позволяет находить полезные и доступные решения в различных сферах человеческой деятельности. Мобильные устройства, облачные вычисления и интернет вещей расширяют экосистему больших данных, давая новые возможности для извлечения полезных знаний, выявления тенденций и настройки алгоритмов.

Искусственная нейронная сеть (ИНС) — система соединённых и взаимодействующих между собой простых блоков математических операций, моделирующих искусственные нейроны. В целом модель искусственной нейросети имитирует принципы сетей нервных клеток мозга живого организма. Такие системы не программируются в привычном смысле этого слова — они обучаются. Наибольшее применение нейронные сети нашли в программных приложениях, которые трудно выразить традиционным компьютерным алгоритмом, написанным на основе правил. Например, для работы с изображениями, видео, текстом и звуком.

Принцип работы нейросети можно рассмотреть на примере обучения простой модели, которая имеет архитектуру перцептрона.

С какого момента я могу стать фултайм-стримером и забить на основную работу?

Даже если вы на стримах в какой-то месяц заработали достаточно, не спешите думать, что вы круче всех и бросать обычную работу. Попробуйте уйти в смежную со стримами сферу, например, игрожур. Сегодня тебя смотрит 30к, завтра 2к. Переход на фултайм – ответственное решение. Всегда думайте и не поддавайтесь эйфории.

Стриминг – сидячая работа. Большую часть времени вам придется проводить за компьютером. Старайтесь выработать расписание. Следите за своим здоровьем и не перегорайте.

Не затронуты вопросы коллаборации с другими стримерами, взаимоотношения со зрителями. Но тут все индивидуально, и вы сами сможете прийти к каким-то решениям с опытом. Стримить действительно весело, интересно, особенно когда появляются первые зрители.

Нейросети открыли сверхновую и опубликовали научную статью без участия человека

Фото: Shutterstock

Новый алгоритм создан большой международной группой ученых и обучен на 1,4 млн астрономических изображений. Чтобы его проверить, обратились к недавно открытому кандидату в сверхновую SN2023tyk. BTSbot быстро обнаружил его. Затем автоматически запросил спектр потенциальной сверхновой у Паломарской обсерватории, где роботизированный телескоп SED Machine провел углубленные наблюдения и передал данные. После ИИ определил, что это сверхновая типа Ia (звездный взрыв, при котором полностью взрывается белый карлик в двойной звездной системе). Наблюдение было сделано 5 октября, а уже 7 октября в открытом доступе было опубликовано подготовленное ИИ научное сообщение для астрономического сообщества.

Телевидение[]

Является автором и ведущим телепередачи «Игры на вынос», выходившей на многих региональных филиалах канала ТНТ , включая второй по значимости после московского филиала — Санкт-Петербургский. Всего отснято было 2 сезона этого шоу, по 14 выпусков каждый. Отношение самого Ильи к данной передаче разнится в зависимости от сезонов: первый сезон Мэддисон считает удачным, о втором же сезоне он высказывался как о своей неудаче ещё даже до его премьерного показа на ТНТ . Одной из причин падения качества шоу во втором сезоне Илья называет усталость, которая сопровождала его во время процесса создания второго сезона.

Также 18 декабря 2009 года был назначен редактором сайта RuTube , в частности куратором игрового направления. Летом 2011 года Илья покинул RuTube по собственному желанию.

В 2009 году победил в интернет-премии «Герой Рунета-2009».В этом же году был участником «Игромира » от телеканала «Первый игровой», где выступал по 30 минут в течение 3-х дней, собирая весьма большие для данного мероприятия аудитории. В 2011 году на данном мероприятии Мэддисон уже фигурировал как приглашённый журналист, берущий интервью у многих известных людей, присутствующих на «Игромире ». Результатом этих интервью стали 2 ролика, выложенные на сайте Spasiboeva

Неоднократно появлялся в эфире телевизионных передач, в частности долгое время являлся почти постоянным экспертом шоу «Виртуалити » на канале MTV , а также фигурировал в некоторых передачах на каналах «Столица», ТВЦ , Муз-ТВ и ТНТ (кроме своего шоу «Игры на вынос» на ТНТ он был приглашённым гостем шоу «Брейнфакерс» и шоу «Ещё»). А также был приглашённым гостем на одной из передач радио «Эхо Москвы ».

Существует распространённое заблуждение, будто бы реальная фамилия Ильи — Стольгиченко, однако это не соответствует действительности и появилось вследствие ошибки в русской Википедии .

Сам Илья долгое время скрывал свою реальную фамилию.На одном из эфиров на сайте GMbox Илья заявил, что ни для кого не секрет, что настоящая фамилия Мэддисона — Давыдов.

Летающие автомобили: будущее транспорта

Летающие автомобили – это инновационное транспортное средство, объединяющее в себе функции автомобиля и самолета. Они представляют собой электрически-приводные машины, способные перемещаться как по земле, так и в воздухе. Идея создания летающих автомобилей зародилась много лет назад, но только современные технологии позволяют осуществить это воплощение мечты о мобильности в трех измерениях.

Летающие автомобили предоставляют уникальные возможности для различных сфер жизни, таких как транспорт, логистика, медицина и туризм. Они способны проложить прямой путь от одной точки к другой, обходя пробки и препятствия, что значительно повышает эффективность перемещений и экономит время. Благодаря возможности взлетать и приземляться вертикально, летающие автомобили могут оперативно доставлять грузы и медицинские препараты в отдаленные районы или зоны бедствий, где доставка на обычных дорогах затруднена.

Технические характеристики летающих автомобилей включают в себя электрическую систему питания, взлетно-посадочные винты, радары и систему автопилота. Многие модели оснащены дополнительными функциями, такими как автономный режим работы, системы навигации и средства безопасности, что делает их надежными и удобными для использования.

Летающие автомобили имеют потенциал стать главным средством передвижения в будущем. Они сократят время на перемещения, уменьшат проблемы с транспортными пробками, облегчат задачи логистики для предприятий и станут доступными для широкой публики. Однако, перед тем как они окажутся на дорогах и в небе, необходимо решить множество технических и правовых вопросов, связанных с безопасностью, регулированием движения и вопросами сертификации.

Преимущества летающих автомобилей:
Преимущество
Описание

Эффективность
Обход пробок и препятствий, более быстрые перемещения

Гибкость
Возможность перемещения в трех измерениях, вертикальный старт и посадка

Универсальность
Применение в различных сферах жизни и деятельности

Зеленая технология
Использование электропривода, снижение выбросов

Летающие автомобили представляют обещающее будущее транспорта. Они могут изменить способ, которым мы перемещаемся и делаем бизнес. Вместе с тем, развитие этой технологии требует серьезных усилий и инвестиций со стороны правительств, индустрии и общества в целом. Тем не менее, в ближайшие годы мы можем ожидать увидеть все больше и больше прототипов и моделей летающих автомобилей, которые однажды станут частью нашей повседневной жизни.

История автономного ИИ

Автомобили с автоматизированным искусственным интеллектом доставят вас куда угодно

История автономного ИИ восходит к 1950-м годам, когда впервые была представлена концепция искусственного интеллекта. Однако только в 1980-х годах начали появляться автономные роботы. Первый автономный робот был разработан в 1985 году Родни Бруксом, профессором Массачусетского технологического института. Этот робот по имени Чингис мог ориентироваться в окружающей среде и избегать препятствий, используя простой набор правил. С тех пор автономный ИИ продолжал развиваться, и исследователи разрабатывали все более сложные алгоритмы и методы машинного обучения для обучения этих систем. Сегодня автономный ИИ используется в самых разных отраслях, от беспилотных автомобилей до дронов и медицинских устройств.

В этом видео представлены взгляды госсекретаря США Энтони Блинкена на искусственный интеллект:

Нейроинтерфейс и беспилотники — Компоненты беспилотников

Управление «силой мысли» — заманчивое направление технологических изысканий, где достигнуты немалые успехи в последние годы. Попытки применить нейроинтерфейс для управления беспилотниками предпринимаются в самых разных странах.

Суть нейроинтерфейса — с мозга оператора считываются электромагнитные сигналы, которые система пытается интерпретировать, как команды для управления автопилотом беспилотника. Принцип действия — анализ биоэлектрических сигналов, подобно тому, как это делается в электроэнцефалографе. Для снятия сигналов используются портативные ЭЭГ гарнитуры и интерфейсы, ориентированные на массовый рынок.

По состоянию на 2015 год такие системы остаются весьма «сырыми», процент ошибочной интерпретации снятого сигнала в команду — высоким. От оператора требуется немалая дисциплина мысли, достигаемая многодневными тренировками, даже для того, чтобы поднять беспилотник в воздух, не говоря уже о управлении его полетом в заданном направлении или выполнении каких-либо маневров. Тем не менее, прогресс есть и нет сомнений, что направление будет развиваться и в дальнейшем.

Быстродействие метода не слишком велико, что затрудняет его применение для управления быстролетящими объектами.

Участники рынка России

Neurobotics, Россия

2015.12.22 Компания Neurobotics, Россия по заказу Фонда перспективных исследований РФ (ФПИ) разработала нейроинтерфейс, позволяющий управлять беспилотным летательным аппаратом. Во время показа оператор передвигался, при этом управляемый им мультикоптер выполнял команды — вправо, влкво, вверх, вниз и даже сценарные — движение к заданной точке. К сожалению, чтобы достичь таких результатов оператор тренировался несколько месяцев.

Новости

2016.07.18 Пилоты США смогут управлять вспомогательными БЛА “силой мысли”. В Университете штата Аризона разрабатывают технологию, которая позволит пилотам ВВС США управлять роем вспомогательных беспилотников при помощи мозговой активности. На сегодняшний день один человек в состоянии управлять группой из четырех дронов. В ближайшее время проект переедет в новую лабораторию, после чего число БЛА в группе будет увеличено сначала до 20, а затем, как планируется, до более, чем сотни аппаратов.

2016.04.26 В Университете Флориды, США провели мини-турнир — гонки беспилотников, управляемых «силой мысли». 16 операторов должны были заставить БЛА подняться с места и пролететь около 9 метров в закрытом спортивном зале

2015.08 В Португалии показали беспилотники, управляемые биоэлектрическими сигналами мозга. В качестве нейроинтерфейса использовался шлем с электродами.

2014.10 Пентагон заявлял, что идут работы над созданием БЛА с управлением биоэлектрическими сигналами.

2013 В США заявили, что занимаются разработкой нейроинтерфейса для управления БЛА.

2012.08.31 Исследователи Чжэцзянского университета (КНР) использовали коммерчески доступный набор Emotiv electroencephalography (EEG) австралийского производства, который считывает сигналы ЭЭГ с мозга человека и отправляет соответствующие данные по Bluetooth на ноутбук. После обработки полученных в реальном времени сигналов ноутбук выдает управляющие команды по Wi-Fi автопилоту мультикоптера.

Топ 10 удивительных изобретений

Робот-уборщик — интеллектуальное изобретение, которое позволяет автоматически убирать помещение без участия человека. Робот оснащен датчиками, которые позволяют ему определять препятствия и обходить их.
3D-принтер — инновационное изобретение, которое позволяет создавать трёхмерные объекты посредством слоёв материала. 3D-принтеры нашли применение в разных отраслях, включая медицину, промышленность и дизайн.
Искусственный интеллект — технология, позволяющая компьютерным системам смоделировать человеческое мышление и принимать решения на основе анализа больших объемов данных. Искусственный интеллект используется в множестве сфер, включая медицину, транспорт и финансы.
Солнечные батареи — устройства, которые преобразуют солнечное излучение в электрическую энергию. Они являются энергоэффективной альтернативой традиционным источникам энергии и используются для питания различных приборов и систем.
Дроны — беспилотные летательные аппараты, которые могут использоваться для различных целей, включая доставку товаров, съемку видео и фотографий, а также военные операции. Дроны обладают возможностью полета без пилота и управляются с помощью пульта или программного обеспечения.
Интернет вещей — концепция, согласно которой все устройства могут быть подключены к Интернету и обмениваться данными между собой. Благодаря Интернету вещей можно создавать умные дома, города и предприятия, автоматизируя и оптимизируя различные процессы.
Бесконтактные платежи — технология, позволяющая проводить платежи без использования физических денежных средств. Бесконтактные платежи осуществляются с помощью специализированных карт или мобильных приложений, что делает процесс быстрым и удобным.
Виртуальная реальность — технология, которая позволяет пользователю погрузиться в виртуальное пространство с помощью специального оборудования, такого как очки или шлем. Виртуальная реальность используется в различных областях, включая развлечения, образование и тренировки.
Электромобили — автомобили, которые используют электродвигатель вместо двигателя внутреннего сгорания. Электромобили являются экологически чистыми и позволяют снизить выбросы вредных веществ в атмосферу.
Беспилотные автомобили — транспортные средства, которые могут перемещаться без участия человека. Беспилотные автомобили оснащены различными датчиками и системами, которые позволяют им определять препятствия на дороге и принимать решения о дальнейшем движении.