Кажется, уже прошли те времена, когда можно было заметить широкие глаза продавца на кассе, если вы решили оплатить свою покупку смартфоном. Технология NFC за последние несколько лет активно шагнула в массы (свою роль здесь сыграла Apple со своим iPhone), но главный ее плюс оказался в том, что доступна функция не только дорогим смартфонам, но и устройствам среднего ценового сегмента. Рассмотрим некоторые из них и разберемся, как же работает эта технология.

NFC — технология высокочастотной беспроводной связи с малым (не больше 10 см) радиусом действия. Работает она благодаря радиочастотной идентификации (RFID): с помощью радиосигналов данные из транспондеров считываются и записываются. Время установления соединения между устройствами не превышает 0,1 секунды. Рабочей частотой для NFC является 13,56 МГц, максимальная скорость обмена данными не превышает 400 Кбит/с.

Как работает NFC

В основе работы NFC лежит электромагнитная индукция: на частоте 13,56 МГц передатчик считывателя при помощи антенны постоянно излучает сигнал в форме синусоиды. В датчике также есть антенна, и когда датчик и считыватель оказываются на расстоянии, достаточном для работы NFC, магнитное поле порождается переменным током в катушке считывателя. После этого ток создается во второй катушке — датчика. Этой энергии запросто хватает для работы последнего, поэтому NFC способна работать с пассивными устройствами.

В пассивном режиме считыватель создает электромагнитное поле, NFC-метка модулирует его и формирует ответ. То есть метке вовсе не обязательно быть подключенной к источнику питания или иметь встроенный аккумулятор, поэтому ее размеры можно сократить до минимума.

В смартфонах антенну NFC, как правило, закрепляют под задней крышкой для более устойчивого сигнала. Она позволяет устройству стать не только платежным средством и проездным билетом, но и также ключом или картой лояльности магазина. Причем доступна технология в том числе бюджетным смартфонам: чип NFC есть, например, в Motorola G5S, ASUS ZenFone Max Pro M1 и Samsung Galaxy A5.

Для чего нужна NFC

В настоящее время существуют три основных области применения NFC. Первая и самая распространенная — это эмуляция карт для проведения бесконтактных платежей. Смартфон с поддержкой NFC может выдавать себя за банковскую карту или проездной билет на метро. При этом данные банковских карт хранятся не в памяти телефона, а на специальном чипе, подобном тому, что используется в картах стандарта EMV. Он шифрует все данные, управляет процессом аутентификации и запускает платежные транзакции. Платежным средством может быть как iPhone X, так и более дешевый ASUS Zenfone 5.

Вторая область применения NFC — это режим считывателя. В этом режиме смартфон выступает в роли сканера NFC-меток, содержащих различную дополнительную информацию. В последнее время NFC-метки начали вытеснять штрихкоды в западных магазинах. Их можно найти на продуктах питания в супермаркетах и, поднеся устройство с поддержкой NFC, узнать срок годности и состав товара. Также NFC-метки применяются для показа интерактивной рекламной информации.

Третий режим работы NFC именуется peer-to-peer. В этом случае два устройства связываются друг с другом для обмена информацией. Таким образом можно передать контакты с одного смартфона на другой или настройки с Wi-Fi-роутера на мобильное устройство.

Радует, что с каждым годом технология NFC получает все большее распространение. Так, соответствующий модуль есть у новинки HONOR 7C и NUBIA Z17 Lite. Все больше производителей не оставляют свои смартфоны без NFC. А как вы используете NFC в повседневной жизни?

Что можно сделать с NFC в смартфоне
Hi-News.ru

Источник: hi-news.ru

В наше время различными дронами уже никого не удивишь, а система управления ими если и не стандартизирована, то уж точно не сильно отличается у разных моделей. Однако сотрудники Федеральной политехнической школы Лозанны (Швейцария) разработали систему управления дронами при помощи движений корпуса. При этом после серии испытаний исследователи пришли к выводу, что такой способ гораздо удобнее «стандартного» управления джойстиком.

За разработку отвечает команда под руководством Дженнифер Мильбрадт и Сильвестро Мицера. Сначала ученые пригласили 17 добровольцев и разместили на их телах инфракрасные метки, после чего им предложили «повторять движения дрона», который перемещался по виртуальному пространству. Добровольцам было предложено двигать телом так, как им казалось удобным и логичным. Кто-то вытягивал руки вперед, кто-то «плыл», а кто-то просто наклонял корпус в нужную сторону.

Опираясь на полученные данные ученые, разработали максимально интуитивную систему управления и применили связку датчики-дрон в обратном направлении. Теперь уже люди управляли виртуальным летательным аппаратом, а не дублировали его движения. Добровольцы «охотились» на белые облачка в виртуальном пространстве. Как заявили участники эксперимента,

«Управлять дроном телом оказалось легче, чем кажется. Это гораздо более интуитивно, чем работа пальцами с джойстиком, что позволяет переключить внимание на поиск целей и контроль за обстановкой.»

Но на этом разработчики не остановились и применили систему считывания движений корпуса уже к реальному коптеру в реальном мире. Под руководством оператора дрон должен был пройти небольшую полосу препятствий, что и произошло. Сами авторы разработки вполне довольны тем, что у них получилось и надеются, что их технология может быть весьма полезна.

«Навык управления летательным аппаратом движениями туловища формируется быстрее, чем навык управления джойстиком. Безусловно, джойстик — это отличный способ и пилоты дронов доказывают это на соревнованиях. Однако мы заметили, что некоторым людям бывает сложно научиться управляться с джойстиком в силу ряда причин, а вот наклонять тело в разные стороны под силу практически каждому.»

Новая система управления дронами оказалась гораздо удобнее привычного джойстика
Владимир Кузнецов

Источник: hi-news.ru

Тьяго Пайва, сам того не желая, изменил бизнес контактных центров. Он никогда не мечтал этим заниматься и считал отрасль скучной, но сегодня именно его разработкой пользуются контактные центры IBM, Dropbox, Peet’s Coffee и Zumiex. Расскажем подробнее о разработке и о том, как же у него так вышло.

Компания Twilio, являющаяся создателем облачной платформы для обмена сообщениями, проводила хакатон Twiliocon, в котором Тьягу Пайва принимал участие. Он подумал, что для победы ему нужно создать решение для не самой интересной отрасли. В качестве достаточно скучного направления он выбрал контактные центры.

На тот момент Тьяго Пайва жил в Португалии. Он отправился в Сан-Франциско для участие в хакатоне, победил, получил инвестиции и решил остаться в США, основав компанию на своей работе. Проект, который получил 50 тысяч долларов, был назван Talkdesk. Он перенес телефонию для контактных центров в облако.

Раньше для организации колл-центра компаниям приходилась обращаться к крупным поставщикам услуг, которые работали на рынке 20-30 лет. Им приходилось приобретать дорогостоящее программное и аппаратное обеспечение. С помощью Talkdesk можно организовать колл-центр в любой точке мира с помощью нескольких кликов.

Платформа позволяет совершать звонки прямо с рабочего стола своего компьютера. Она умеет контролировать абонентов, находящихся в очереди, автоматически набирать номера и маршрутизировать вызовы с помощью искусственного интеллекта. Кроме того, она оснащена встроенными инструментами аналитики, которые позволяют отслеживать работу контактного центра.

Talkdesk приглянулся венчурной компании 500 Startups, и тогда Тьяго Пайва решил заняться тем, что считал крайне скучным. Он позвонил своей матери и сказал, что не вернется из Сан-Франциско. Тут же он основал компанию и занялся развитием продукта. Первые три года компания развивалась медленно, но уже сейчас Talkdesk является узнаваемым брендом в корпоративной среде.

Как уже было сказано выше, сегодня крупнейшие компании используют сервис, созданный во время хакатона. Пайва видит возможность будущей интеграции с Google Duplex. В его платформе используется искусственный интеллект, но он не считает, что когда-то машина сможет заменить человека в колл-центре. Клиенты все еще предпочитают общение с реальным человеком, особенно, когда вопрос достаточно запутанный и требует понимания контекста. Пайва видит будущее Talkdesk, в котором искусственный интеллект помогает работать сотрудником контактных центров.

Как искусственный интеллект случайно изменил современные колл-центры
Эрнест Василевский

Источник: hi-news.ru

«За 15 лет, с тех пор как я впервые представил термин “общий искусственный интеллект” (AGI), область ИИ значительно продвинулась. Сегодня у нас есть самоуправляемые автомобили, автоматическое распознавание лица и захват изображений, машинный перевод и экспертные игроки в лице ИИ, а также многое другое», говорит Бен Гертцель, CEO децентрализованной сети SingularityNET. Далее – от первого лица.

Однако эти достижения по существу остаются в области «узконаправленного ИИ» — искусственного интеллекта, который выполняет задачи, основываясь на специально обозначенных данных или правилах или же в тщательно разработанных учебных ситуациях. ИИ, которые могут работать, в общем, в непредвиденных обстоятельствах и противостоять миру как автономные агенты, по-прежнему остаются частью будущего.

Общий искусственный интеллект (ОИИ): что это такое?

Остается вопрос: что нам нужно, чтобы превратить инструменты современного узконаправленного искусственного интеллекта, который все больше вливается в бизнес и общество, в тот самый общий искусственный интеллект, о котором грезят футурологи и писатели-фантасты?

Несмотря на огромное разнообразие перспектив и отсутствие нехватки технических и концептуальных идей на пути к ОИИ, между экспертами нет ничего похожего на соглашение по этому вопросу.

Разнообразный ландшафт прото-ОИИ

К примеру, главный учредитель Deep Mind Демис Хассабис долгое время был поклонником относительно сильно вдохновленных мозгом подходов к ОИИ и продолжает публиковать работы в этом направлении. С другой стороны, проект OpenCog, ориентированный на ОИИ, соучредителем которого я стал в 2008 году, использует менее ориентированный на мозг подход – он включает нейронные сети, при этом мощно опираясь на символико-логические представления и вероятностные выводы, а также эволюционное обучение программы.

К чему я веду, так это к тому, что раз у нас есть много рабочих подходов к пилотируемым полетам – самолеты, вертолеты, ракеты и т.п., может быть так же много рабочих подходов к ОИИ, некоторые из которых в большей степени вдохновлены биологией, чем другие. И, как и братья Райт, сегодняшние пионеры ОИИ руководствуются в большей степени экспериментами и интуицией, отчасти потому, что мы пока не знаем полезных теоретических законов общего интеллекта, чтобы направлять инженерный подход к ОИИ по движению теорий; теории ОИИ развиваются органично по мере практики.

Четыре (не совсем) простых шага к ОИИ

Я полагаю, что эти четыре шага в принципе достижимы до конца моей жизни, может быть даже в следующие 5-10 лет. Над каждым из этих шагов работают многие команды самых умных людей в мире, включая, но ни в коем случае не ограничиваясь моими собственными командами в SingularityNET, HansonRobotics и OpenCog.

Хорошие новости в том, что нам не нужны радикально новые, лучшие аппаратные средства, а также радикально иные алгоритмы или датчики или приводы. Нам просто нужно использовать наши компьютеры и алгоритмы более разумно, выполняя следующие действия.

#1. Сделать когнитивную синергию практичной

Сегодня у нас имеется много мощных алгоритмов ИИ, но мы не используем их вместе достаточно сложным образом, поэтому теряем много синергетического интеллекта, который мог бы появиться от совестного их использования. И напротив, различные компоненты человеческого мозга настроены на совместную работу с интересной обратной связью и взаимодействием. Нам необходимо создать системы, которые обеспечат богатую и полную координацию различных агентов ИИ на различных уровнях в одной, сложной, адаптивной сети искусственного интеллекта.

В архитектуре OpenCog, например, мы пытается реализовать это, создавая различные алгоритмы обучения и рассуждения, работая совместно над Atomspace Hypergraph, который позволяет создавать гибридные сети из символьных и подсимвольных сегментов. Наш движок вероятностной логики, который обрабатывает факты и убеждения, наш движок эволюционного обучения программы, который обрабатывает практические знания, наши глубокие нейронные сети, обрабатывающие восприятие – все они работают сообща, обновляя один набор узлов и связей гиперграфа.

На другом уровне, в сети ИИ на блокчейне SingularityNET, мы работаем над когнитивной синергией, позволяя различным агентам ИИ использовать разные внутренние алгоритмы для запросов друг к другу и обмена информацией и результатами. Идея состоит в том, что сеть агентов ИИ, используя специальный токен для обмена ценностями, может создать общую когнитивную экономику умов с интеллектом высшего уровня, который выходит за пределы интеллекта отдельных агентов. Это современная реализация идеи первопроходца ИИ Марвина Мински интеллекта как «общества умов» на блокчейне.

#2. Соединить символьный и подсимвольный ИИ

Я считаю, что ОИИ наиболее эффективно удастся достичь за счет соединения алгоритмов, которые используют низкоуровневым интеллектом, таких как восприятие и движение (например, глубокие нейронные сети), с алгоритмами, которые используются для абстрактных рассуждений высокого уровня (логические движки).

Глубокие нейронные сети добились поразительного успеха в последнее время в обработке различных видов данных, включая изображения, видео, аудио и, в меньшей степени, текста. Однако становится очевидно, что эти непосредственные архитектуры сетей не очень хорошо обрабатывают абстрактные знания.

Моя собственная интуиция подсказывает, что кратчайший путь к ОИИ будет состоять в том, чтобы использовать глубокие нейронные сети там, где они больше всего приспособлены, и сделать их гибридными, наделить более похожими на методы ИИ логическими системами, чтобы они могли обрабатывать более продвинутые аспекты человекоподобного сознания.

#3. Архитектура цельного организма

Люди­– это не только сознание, разум, но также и тело, организм, поэтому достижение ОИИ человеческого уровня потребует включения систем ИИ в физические системы, способные взаимодействовать с повседневным человеческим миром в тонких моментах.

«Архитектура цельного организма» (WHOA!) – прекрасная фраза, представленная моим коллегой в области робототехники Дэвидом Хэнсоном. В настоящее время мы работаем с его прекрасным роботизированным творением «Софией», разработку программного обеспечения которой я перевел на платформу для экспериментов с искусственным интеллектом Open Cog и SingularityNET.

Общий интеллект не требует человекоподобного тела, да и вообще тела не требует. Однако, если мы хотим создать ОИИ, который, в частности, проявляет человекоподобное познание и может понимать людей, этот ОИИ должен будет иметь своеобразное сочетание познания, эмоций, социализации, восприятия и движения, которые характеризует человеческую реальность. Очевидно, лучший способ для ОИИ получить такого рода чувства – расположиться в теле, которое будет хотя бы приблизительно напоминать человеческое.

Потребность в архитектуре цельного организма связана с важностью эмпирического обучения для ОИИ. В сознании человеческого ребенка все виды данных смешиваются сложным образом, и цели и задачи должны умещаться в категории, структуры и динамику мира. Даже разницу между собой и другим нужно уяснить. В конечном счете, ОИИ должен будет проводить такого рода своеобразное обучение и для себя.

Хотя обеспечивать систему ОИИ данными из текстов и баз данных не так уж и неправильно, необходимо также создать систему, которая будет взаимодействовать с миром, воспринимать его и исследовать автономно, и создавать собственную модель себя и мира. Семантика всего, чему она учится, таким образом, будет основываться на ее собственных наблюдениях. Если она будет изучать нечто абстрактное, вроде языка или математики, ей придется обосновывать семантику этих дисциплин в собственной жизни, а также в абстракции.

Экспериментальное обучение не требует робототехники. Но робототехника цельного организма обеспечивает чрезвычайно естественный путь за пределы современных учебных процессов, например, к экспериментальному обучению ИИ.

#4. Масштабируемое мета-обучение

ОИИ должен  не только учиться, но и «учиться учиться». ООИ придется применять свои алгоритмы рассуждения и обучения рекурсивно к самому себе, чтобы автоматически улучшать собственную функциональность.

В конечном счете, способность применять обучение для улучшения обучения должна позволить ОИИ продвинуться далеко за пределы возможностей человека. В настоящий момент мета-обучение остается сложной, но критически важной задачей. В SingularityNET, например, мы начинаем применять искусственный интеллект OpenCog для распознавания паттернов в собственной эффективности на временном отрезке, чтобы он улучшал собственную производительность.

В направлении доброжелательного ОИИ

Если моя точка зрения на ОИИ верна, как только один из этих четырех аспектов продвинется за пределы текущего состояния, мы получим его — ОИИ человеческого уровня и дальше.

Я нахожу эту перспективу чрезвычайно захватывающей и немного пугающей. Мне также известно, что некоторые наблюдатели, включая таких больших людей, как Стивен Хокинг и Илон Маск, высказывались ровно противоположным образом: больше страха, чем восхищения. Я думаю, почти все, кто серьезно относится к разработке ОИИ, вкладывает много усилий в смягчение соответствующих рисков.

Один из выводов, к которым я пришел в процессе моей работы над ИИ и робототехникой, заключается в следующем: если мы хотим, чтобы наши ОИИ могли поглощать и понимать человеческую культуру и ценность, лучшим подходом будет включить эти ОИИ в общие социальные и эмоциональные контексты с людьми. Я чувствую, что мы поступаем правильно в нашей работе с «Софией» в Hanson Robotics; в недавних экспериментах мы использовали «Софию» в качестве руководства по медитации.

В последние несколько лет я также увлекся работой по обеспечению того, чтобы ИИ развивался так, чтобы стал эгалитарным и распределенным по всей экономике мира, а не обосновался в крупных корпорациях или военных правительствах. Проще говоря, я предпочел бы, чтобы сверхразумным стал доброжелательный, любящий ИИ, а не робот-убийца, рекламный движок или хедж-фонд ИИ. С такой мотивацией я запускал проект SilgularityNET— чтобы использовать ИИ и блокчейн вместе и создать открытый рынок, на котором любой человек на планете мог бы использовать самый мощный в мире ИИ в любых целях. Если ОИИ родится из «экономики сознаний» такого характера, вероятнее всего, он будет иметь подходящее этическое и инклюзивное мышление.

Мы заходим на неизвестную территорию, не только интеллектуально и технологически, но и социально и философски. Давайте сделаем все возможное, чтобы следующий этап нашего коллективного путешествия протекал мудро и кооперативно, а также разумно и увлекательно.

Четыре (не совсем) простых шага до общего искусственного интеллекта (ОИИ)
Илья Хель

Источник: hi-news.ru

Создание электронной микроскопии в 30-х годах прошлого века дало невероятный толчок развитию всей науки. Однако, даже современные электронные микроскопы не всегда позволяют добиться требуемых результатов. Но новая разработка ученых из Корнеллского Университета может совершить настоящий переворот: новый вид электронного микроскопа позволяет увидеть атомы в живых клетках, не повреждая их.

Как сообщает редакция журнала Nature, новый подход к электронной микроскопии не только позволяет увидеть отдельные атомы, но и узнать о некоторых их свойствах. Технология, которая лежит в основе работы, получила название EMPAD (Electron Microscope Pixel Array Detector). Она позволяет рассмотреть отдельные атомы в движении. Используя эту технологию и совместив ее с электронным микроскопом, ученым удалось запечатлеть участок в 0,039 нанометров – это меньше, чем размер атомов, который, как правило, составляет 0,1-0,2 нанометра. По заявлению одного из авторов работы, профессора Корнеллского Университета Сола Грунера,

«По сути, это самая маленькая линейка в мире. Разрешение микроскопа было настолько хорошим даже на низких мощностях, что команда сумела обнаружить отсутствие одного атома серы в слоях дисульфида молибдена. Молекулярный дефект! Это поразительно!»

Далее EMPAD был установлен на различные электронные микроскопы на территории кампуса Корнеллского университета. Созданные приборы были использованы на разных мощностях. Получившиеся микроскопы с EMPAD обнаруживают не только направление, но и скорость входящих электронов, что позволяет получить невероятно высокое разрешение.

«Аналогия, которая мне нравится для объяснения технологии – машина, которая едет на вас ночью. Вы смотрите на приближающийся к вам свет, но не можете рассмотреть номерной знак между фарами без того, чтобы вас ослепило».

Ученые уверены, что EMPAD можно применять не только на лабораторных образцах, но и на живых клетках, так как требуемая энергия ниже, чем при стандартной электронной микроскопии. Можно будет наблюдать за различными свойствами и процессами на молекулярном уровне в реальном времени.

Новый электронный микроскоп позволяет увидеть атомы живых клеток
Владимир Кузнецов

Источник: hi-news.ru

Американская компания Hyperloop Transportation Technologies (HTT) договорилась с одним из местных китайских госпредприятий о создании компании, которая займется строительством первой в стране линии высокоскоростных вакуумных транспортировок. Объект собираются построить на территории провинции Гуйчжоу (юг КНР).

«Китай занимает лидирующие позиции в мире по протяженности высокоскоростных железнодорожных перевозок на дальние расстояния. Сейчас китайские власти ищут более эффективный способ транспортировки при помощи технологии Hyperloop», — цитируют китайские СМИ председателя совета директоров HTT Бибопа Гресту.

По словам Греста, новый вид высокоскоростной транспортной системы перевозки пассажиров и грузов позволит Китаю решить многие насущные задачи. Согласно заявленным планам, в рамках первого этапа планируется создать вакуумную линию протяженностью 10 километров. В дальнейшем ее планируется продлить. Будет ли 10-километровая ветка связывать какие-то важные населенные пункты, пока не уточняется.

Напомним, что концепт Hyperloop был предложен еще в 2012 году американским предпринимателем Илоном Маском. Его суть заключается в создании высокоскоростной закрытой системы, в которой в условиях вакуума будут передвигаться поезда-капсулы, развивая скорость более 1200 километров в час. При помощи таких технологий от Москвы до Санкт-Петербурга, например, можно будет добираться всего за 40 минут. В технологии видят серьезный потенциал, способный навязать конкуренцию авиа- и железнодорожному транспорту, позволив полностью видоизменить существующую в мире транспортную инфраструктуру.

Помимо Hyperloop Transportation Technologies соглашение с одной из китайских проправительственных компаний получил другой американский стартап Arrivo, руководит которым бывший инженер компании SpaceX Борган Бэмброган, а работают в ней бывшие сотрудники компании Hyperloop One. Китайская компания GTA решила вложить в Arrivo 1 миллиард долларов.

Напомним, что сутью проекта Arrivo является оснащение уже существующей инфраструктуры дорог общественного пользования двумя дополнительными полосами движения, которые будут располагаться отдельно от основного потока. Как и в случае с Hyperloop специальные транспортные средства будут передвигаться внутри закрытой системы. Благодаря использованию маглев-технологий передвижение по линиям Arrivo будет осуществляться со скоростью 320 километров в час.

Как сообщает агентство Bloomberg, финансирования в размере 1 миллиарда долларов может хватить на строительство трех веток системы Arrivo протяженностью около 15 километров. При успешной реализации проекта подобная транспортная система сможет найти интерес у большего числа инвесторов, считает издание.

В Китае создадут две сверхскоростные транспортные системы
Николай Хижняк

Источник: hi-news.ru

Не многие могут похвастаться наличием личного самолета Gulfstream. Они предназначены для самых богатых и влиятельных людей современности. Новое поколение Gulfstream G500 и G600 должны предоставить этим людям еще больше роскоши и комфорта. Наши коллеги из Business Insider заглянули в G600 и показали все, что большинство людей смогут увидеть только на картинке.

Gulfstream G500 стоит 45,5 миллиона долларов. Самолет больших размеров Gulfstream G600 стоит 57,9 миллиона долларов. Разумеется, самолет не может быть дешевым. Особенно новый. Но на стоимость влияют не только его летные характеристики. G600 – это роскошный самолет. Новая модель начнет полеты уже в конце этого года.

Длина Gulfstream G600 – 30 метров. Он 7,5 метра высотой, а размах крыльев составляет 28,5 метра. Стоит зайти внутрь, и вы увидите роскошный салон, обшитый кожей. Он рассчитан на 19 пассажиров.

Так как G600 предназначен для длительных перелетов, в нем есть не только кресла для пассажиров, но и места для отдыха пилотов.

В глаза сразу бросаются каменные столешницы и каменный пол, а также большая мультимедийная система. Говорят, в самолете работает быстрый Wi-Fi.

Управление мультимедиа и другими системами самолета осуществляется с помощью сенсорной панели, которая расположена в деревянном подлокотнике.

Для пассажиров есть диваны и обеденные столы. В носу и в хвосте самолета расположены ванные комнаты со всем необходимым.

В кабине пилотов можно увидеть 10 сенсорных экранов с различной информацией. Вероятно, в этой кабине приятно лететь даже на самое дальнее расстояние. Gulfstream G600 может пролететь 12000 километров без посадки. Ему не потребуется дозаправка для перелета из Лондона в Токио. Такой самолет можно сравнить с роскошным отелем, только он может быстро лететь.

Экскурсия на личный самолет нового поколения Gulfstream G600
Эрнест Василевский

Источник: hi-news.ru

Группа американских исследователей из Университета Карнеги-Меллон недавно провела крайне интересный эксперимент: они смогли регулировать движение машин не с помощью привычных всем светофоров, а при помощи автоматического сигнала между авто. Причем это оказалось крайне эффективно.

В своем исследовании ученые использовали встроенную в бортовой компьютер автомобиля систему обмена данными. Она осуществляет передачу информации о GPS-координатах, скорости движения и его направлении. Компьютер анализирует информацию, полученную ото всех соседних машин и на основании этого выдает водителю информацию о том, можно ехать или лучше остановиться и пропустить других участников движения.

Эксперимент проводился на одном из нерегулируемых перекрестков. Выяснилось, что новая система позволяет сэкономить 20% времени, что позволит значительно сократить пробки. При доработке этот показатель может вырасти до 30%. При этом, система остается эффективной даже в условиях ПДД США, по которым водитель обязан остановиться перед перекрестком в любом случае. Даже если по перекрестку никто кроме него не едет.

На данный момент у системы есть только один недостаток: она никак не может учитывать перемещения пешеходов. Конечно, можно включить их в эту схему при помощи приложения на смартфоне, однако у кого-то может не оказаться с собой телефона. Или же он может разрядиться. Помимо этого система работает только на перекрестках, на которых дороги сходятся под прямым углом. Другие конфигурации пока не поддерживаются.

Представлена система, которая избавит перекрестки от светофоров
Владимир Кузнецов

Источник: hi-news.ru

Чем опаснее заболевание — тем больше методов лечения создается, ведь не всегда существующие оказываются эффективны. И в борьбе с таким страшным недугом, как рак, группа австралийских ученых добилась достаточного успеха, используя для доставки лекарства не игры и катетеры, а рентгеновское излучение.

Как сообщает издание Nature Communications, группа ученых из Австралии при помощи новой технологии смогла разрушить раковые клетки колоректального рака. Для этого ученые «запаковали» лекарство в липосомы — это сферические частицы, созданные из чередующихся липидных слоев и водного раствора. Проникая в клетки, они могут целенаправленно воздействовать на опухоль, не причиняя вреда здоровой ткани. Как заявил автор работы Вэй Дэн,
 

«Сегодня использование липосом считается очень эффективным методом доставки лекарств. Они созданы из тех же веществ, что и клеточные мембраны, их просто сделать и можно наполнить необходимыми препаратами, а потом доставить в определенную часть тела. При этом основная задача состоит в том, чтобы заставить липосому выпускать лекарство вовремя.»

 
Именно для последнего авторы встроили в оболочку липосомы частицы золота и вертепорфина — это особый материал, который активируется при помощи различных видов излучения, в том числе и рентгеновского. После облучения вертепорфин вступает в реакцию, которая превращает одну форму существующего в организме кислорода в другую, более активную. Она вызывает разрушение липосомы, а частицы золота выступают в качестве катализатора, фокусируя излучение на вертепорфине и ускоряя реакцию.

Доказательство эффективности нового вида противоопухолевой терапии

В ходе серии экспериментов новый препарат протестировали на лабораторных мышах, зараженных колоректальным раком. За 2 недели терапии опухоли уменьшились в несколько раз, не повредив окружающие ткани. Сейчас эксперты нацелены на полномасштабные испытания с участием пациентов, больных колоректальным раком.

Вылечить рак поможет старый добрый рентген
Владимир Кузнецов

Источник: hi-news.ru