Забавное, интересное, шокирующее

«Костюм» для строителя или коммерческий экзоскелет

Американская технологическая компания Sarcos Robotics представила модель строительного экзоскелета Guardian XO Max, который поссле 17 лет разработки уже в 2020 году переходит на коммерческие рамки и начнет трудится «на благо строителей».

Это устройство одевается на сотрудника всего за 1 минуту и может работать 8 часов без подзарядки. Коэффициент усиления – от 1 до 20, т.е. 50 кг ящик будет «ощущаться» как 2,5 кг. Разработчики гарантируют длительную стабильную работу с грузами до 90 кг и перемещением на «человеческой скорости».

В NASA подтвердили подготовку визита главы Роскосмоса в США

С Дмитрия Рогозина даже временно сняли санкции

В Национальном управлении по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA) продолжают готовиться к "потенциальному визиту" в США главы "Роскосмоса" Дмитрия Рогозина. Это подтвердила пресс-секретарь NASA Меган Пауэрс в письме, которое приводит издание Politico. Она также выступила в защиту недавней поездки в Россию директора ведомства Джима Брайденстайна, который подвергся за это критике со стороны некоторых представителей американского истеблишмента.

"Сотрудничество между США и Россией в области космоса уходит в 1970-е годы. NASA всегда приглашало к себе руководителей российского космического ведомства. Следуя этой исторической традиции, директор Брайденстайн в октябре посетил РФ, чтобы принять участие в мероприятиях, связанных с запуском экипажа на Международную космическую станцию. В ответ глава "Роскосмоса" был приглашен в NASA, чтобы посетить наши объекты на территории США и обсудить продолжающее взаимодействие двух стран в космической сфере", - отметила Пауэрс.

Предположительно, Рогозин собирается посетить США во второй половине февраля. Он намерен изучить производство на предприятиях Boeing, а также может встретиться с главой космической компании SpaceX Илоном Маском. Кроме того, глава "Роскосмоса" планирует обсудить новые контракты на запуски ракет “Протон”.

"Я работаю в зале виртуальной реальности в REM5.
Прошлой ночью мне довелось познакомить 93-летнюю женщину с VR-технологией и результат был необычным.
Она предупредила меня, что испытывает большие трудности со зрением и что более-менее ясно видит только то, что попадает в поле периферического зрения. Мы её усадили и я помог ей надеть HTC Vive Pro.

Вскоре она плавала с дельфинами в Ocean Rift: «Ого, это так красиво. Я хочу такое же в изголовье своей кровати» — оказалось, что в виртуальной реальности она может видеть то, чего не видит в обычной жизни.
Следующие 45 минут она провела в Google Earth, посещая достопримечательности и гуляя по знакомым улицам, там, где когда-то жили дорогие ей люди. Она говорила нам, куда ехать (т.е. переключаться) дальше. Рассказывала истории про окружавшие нас дома: «Когда я была маленькой, в том доме на углу был бордель». Потом мы отправились в Париж, и она две минуты стояла и смотрела на Эйфелеву башню.

Позднее её внучка вернулась к нам и рассказала, что за обедом бабушка расплакалась со словами: «Я много лет не видела всё таким ярким»".

Бенедикт пишет:

.

Интересно получилось)))думаю это про алигархов)))

Отправлено через Topic'it

Ученые усовершенствовали фотосинтез и ускорили рост урожая на 40%

Группа исследователей из Университета Иллинойса сделала первый успешный шаг к решению проблемы «фотодыхания» у пищевых растительных культур. Явление, которое считается ошибкой эволюции, удалось частично победить при помощи генной инженерии. В перспективе это сулит увеличение урожайности риса, пшеницы и сои на 40%, а угроза мирового голода отодвинется на десятилетия.

О проблеме фотодыхания ученые узнали еще столетие назад, при углубленном изучении фотосинтеза. Процесс это крайне сложный, с множеством химический реакций, а на самом ключевом этапе в дело вступает фермент рибулозо-1,5-бисфосфат-карбоксилазо-оксигеназа (РуБисКо). Его обязанность заключается в интеграции молекулы углекислого газа в соединение рибулозо-1,5-бисфосфат, однако из-за оксигеназной активности фермент примерно в 20 % случае путает ее с молекулой кислорода.

В таких случаях в фотосинтезе происходит локальный сбой, ошибка. Во-первых, вместо поглощения углекислого газа с выделением кислорода происходит прямо противоположное. Во-вторых, образуются токсичные аммиак и гликолят, и растение вынуждено запускать процессы по выводу этих веществ, а на это тратится накопленная ранее энергия. С точки зрения экономического применения, это недопустимая потеря времени и ресурсов, но для эволюции и 80 % успеха — очень хороший показатель.

Ученые из Университета Иллинойса провели 17 крупных исследований с попытками модифицировать генотипы сельскохозяйственных культур при помощи фрагментов генов от разных видов земной жизни, которая использует фотосинтез. Наилучшие показатели достигнуты с генами бактерий E.coli и зеленых водорослей – метаболизм у подопытных ГМО-растений улучшился на 40 % и более. В перспективе это сулит эквивалентный прирост урожайности, а с ним и многократное увеличение запасов еды для землян при сохранении тех же размеров полей и затрат на их обработку, что есть сегодня

Представлен искусственный интеллект, который самостоятельно учит роботов ходить

Обучение передвижению — очень сложный процесс, отнимающий у разработчиков массу времени. Но теперь этот вопрос будет решать искусственный интеллект, ведь группа экспертов создала универсальные алгоритмы, помогающие ИИ учить роботов любой конфигурации перемещаться. При этом вмешательство человека в этот процесс не требуется.

За разработкой стоит команда ученых из Калифорнийского университета в Беркли и группа экспертов Google Brain, одного из исследовательских подразделений Google по искусственному интеллекту. Их новая система обучила четвероногого робота пересекать как знакомую местность, так и незнакомую.

«Глубокое обучение с подкреплением может быть использовано для автоматизации ряда задач. Если мы сможем научить робота походке с нуля в реальном мире, мы можем создать контроллеры, которые идеально адаптированы к каждому роботу и даже к отдельным ландшафтам, позволяя достигать лучшей маневренности, энергоэффективности и надежности.» — заявили ученые.

Обучение с подкреплением — это, по сути, метод кнута и пряника адаптированный для ИИ. Он использует вознаграждение или наказание при достижении или не достижении целей.

«Глубокое обучение с подкреплением широко используется для тренировки ИИ и даже для передачи данных реальным роботам, но это неизбежно влечет за собой некоторую потерю производительности из-за несоответствий в моделировании и требует активного вмешательства. Использование таких алгоритмов в реальном времени оказалось непростой задачей.»

Для экспериментов ученые взяли робота Minitaur. Они разработали систему, состоящую из рабочей станции, которая обновляла данные нейронной сети, загружала информацию в Minitaur и выгружала обратно. Чип NVIDIA Jetson TX2 на борту робота отвечал за обработку информации. Робот шагал на протяжении 2 часов и сделал 160 000 шагов. За это время алгоритм вознаграждал робота за перемещение вперед и наказывал, если он застревал на месте или давал очень большой крен в сторону. В итоге был создан алгоритм движения, позволивший роботу в любой ситуации выбирать оптимальную траекторию движения.