По всему миру сельское хозяйство сталкивается с ростом потребности в продуктах питания и ограниченностью водных ресурсов. Эффективность выращивания культур во многом зависит от того, насколько точно удаётся описывать и предсказывать процессы, определяющие фотосинтез и потерю воды у растений. Одну из ключевых ролей здесь играют устьица, микроскопические поры на поверхности листьев, которые регулируют поступление CO₂ и испарение влаги.

В 2025 году исследователи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне представили систему Stomata In-Sight, которая объединяет конфокальную микроскопию, газообменные измерения и автоматизированный анализ изображений на основе ML. Такой подход позволяет получать количественные оценки геометрии устьиц в условиях контролируемой среды и сопоставлять их с измеряемой проводимостью и фотосинтезом. Это важно не только для физиологии растений, но и для прикладных задач, связанных с эффективностью использования воды и устойчивостью урожая при засухе. В этой статье я расскажу о самом исследовании и о том, как устроена Stomata In-Sight.

Я Кирилл Колодяжный, разработчик систем хранения данных в YADRO и ML-энтузиаст. Продолжаю рассказывать о паттернах С++, которые легко адаптировать под задачи машинного обучения. В этой части поговорим о динамическом полиморфизме — технологии, которая помогает объединить интерфейс для запуска вычислений с разными условиями. Ссылку на первую часть найдете в конце статьи.

OpenClaw (ex. Moltbook и Clawdbot) мощно взорвал начало года. Все бросились устанавливать себе агента, и я понимаю, почему получился такой хайп. Ведь это первый в мире опен сорсный персональный AI-ассистент, которого можно подключить к мессенджеру, почте, календарю и практически чему угодно еще и он будет управлять моей личной жизнью. Ему можно поручить покупку билетов в кино, бронь столика в любимом кафе или внести важную встречу в календарь.

Другая сторона хайпа — вопросы к безопасности агента, здесь шумихи не меньше. То исследователи Gen Threat Labsнашли 18 000 открытых инстансов OpenClaw, к которым можно подключиться и управлять уже не своей, а чужой личной жизнью. То Касперский пишет, что каталог «навыков» агента стал рассадником вредоносного кода. Или вспомнить историю о том, что OpenClaw сливал данные своих пользователей через Moltbook (соцсеть для нейронок).

И что теперь, совсем нельзя пользоваться этим агентом? Я считаю, что пользоваться можно, но осторожно и лучше в облаке. Расскажу, как это сделать безопасно.

В предыдущей статье о машинном обучении как алхимии я говорил о том, что можно найти новые решения, не используя GPU или дорогие видеокарты. В этой статье я расскажу, о том, как я экспериментировал с continual learning и композициональностью мышления на микронейросетях, и причем здесь философ Лев Выготский.