Добавим немного тепла в эти дождливые дни.
Немецкие исследователи из Саарского университета разработали ультратонкую пленку, которая способна передавать ощущения прикосновения на расстоянии.
Эта технология в будущем даст детям, находящимся на карантине в больницах, возможность ощутить физическую близость родителей и испытать ощущение того, что их держат, гладят или обнимают.

Ученые разработали пленки толщиной 50 мкм, которые можно носить как вторую кожу. Ультратонкие пленки, включенные в текстильные изделия, позволят ребенку почувствовать, как к нему прикасаются, когда мать или отец поглаживают второй «умный» текстиль на расстоянии. Работая в качестве датчика, пленка способна с очень высокой точностью распознавать растяжение и нажатие на пленку. Эта физическая деформация, вызванная рукой родителя, затем точно воспроизводится во второй ткани, которая соприкасается с кожей ребенка.

На каждой стороне ультратонкой пленки напечатан очень гибкий электропроводящий слой. Под напряжением электроды притягиваются, сжимая полимер и заставляя его расширяться. Даже малейшее изменения пленки меняет ее электрическую емкость. Когда палец проходит по пленке, пленка деформируется. Последовательность изменений емкости представляет путь, пройденный пальцем при соприкосновении. Зная, как коррелируют емкость и деформация пленки, исследователи воссоздают прикосновение. Интеллектуальные алгоритмы прогнозируют и программируют последовательность движений, контролируя деформацию эластомерной пленки.

📚Тематические ссылки:
https://www.uni-saarland.de/aktuell/hannover-messe-smart-textiles-30948.html
https://hightech.fm/2024/04/04/virtual-skin-contact

Группа китайских исследователей факультета точного приборостроения университета Цинхуа в Пекине, разработала высокопроизводительный блок управления энергией, который значительно повышает эффективность электростатических генераторов, используемых в устройствах Интернета вещей. Открытие решает проблему высокого сопротивления между электростатическими генераторами и электронными устройствами, открывая путь к новым возможностям для сбора энергии окружающей среды.

Электростатические генераторы, использующие энергию ветра и движения человека, являются востребованным решением для питания устройств с низким энергопотреблением в IoT-сетях. Однако до недавнего времени их эффективность снижалась из-за несоответствия импеданса при подключении к электронным устройствам. Новый EMU оснащен искровым переключателем и понижающим преобразователем, что позволило значительно увеличить эффективность преобразования энергии в роторных электретных генераторах. Кроме того, производительность трибоэлектрических наногенераторов с разделенным контактом увеличилась на 50%, что демонстрирует универсальность нового подхода. Создание устройства привело к значительному повышению эффективности генерации постоянного тока. Авторы исследования отмечают, что работа представляет собой шаг вперед к практическому применению электростатических генераторов в IoT-устройствах.

Оптимизировав EMU, специалисты достигли уникальной эффективности, сделав автономные IoT-устройства максимально жизнеспособными. Подобный технологический прорыв не только увеличивает эффективность и надежность IoT-устройств с автономным питанием, но и способствует их широкому внедрению в приложениях, работающих удаленно. Разработка открывает значительные перспективы в области сбора энергии из окружающей среды для IoT-приложений.

📚Тематические ссылки:
https://www.nature.com/articles/s41378-024-00660-1
https://www.securitylab.ru/news/547201.php

Американская компания Cisco объявила о планах по внедрению нового IoT-решения для помощи фермерам Танзании на кофейных плантациях. Компании планируют установить на кофейной ферме в Танзании новые IoT-датчики, которые получили название «слушай растения» («listen to plants»), тем самым повысить производительность плантаций и добиться их устойчивого развития.
На ферме Tunasikia в Утенгуле (Танзания) уже установлено около 65 IoT-датчиков на солнечных батареях, которые будут собирать точные данные о почве, солнце, климате, улавливании углерода, насекомых и электрических полях растений. Это позволит определить состояние здоровья растений и их потребности. После проведения тщательного анализа данные передаются на большое расстояние исследователям во Флоренции для совместной работы.

Из-за недостатка дождей, вызванного изменением климата, кофейные фермы в Танзании часто высаживают растений больше, чем позволяет почва. Новый датчик IoT-данных поможет фермерам оптимизировать полив и подавать воду тогда, когда это необходимо. По словам Райана Доуса, старшего редактора TechForge Media, проект ConSenso направлен не только на повышение урожайности, но и на изучение потенциала кофе в плане поглощения углерода. По мнению Фестуччиа, наряду с другими усилиями по восстановлению лесов по всему миру, кофейные растения также могут повлиять на изменение климата.

Исследователь Сантхош Митра из Центрального научно-исследовательского института клубневых культур (CTCRI) Керала, Индия, представил новое устройство с поддержкой IoT под названием «E-Crop».
Устройство способно моделировать рост сельскохозяйственных культур в точные сроки, рассчитывая и анализируя необходимое количество воды и питательных веществ в почве, а также регулярно составляя агроконсультации для сельскохозяйственных культур. С помощью этого устройства фермеры будут получать SMS-сообщения о содержании питательных веществ и воды в почве, что в дальнейшем поможет справиться с имеющимися проблемами. Ожидается, что новое устройство произведет революцию в сельскохозяйственном секторе страны, где частые изменения климата, недостаток питательных веществ в почве и низкая производительность часто создают дополнительные препятствия для фермеров.

Митра изучает и разрабатывает модели для моделирования сельскохозяйственных
культур уже около десяти лет. Ученый ставил перед собой цель повысить урожайность клубневых культур. Поэтому он собрал данные из аналитических отчетов физиологов растений о том, как изменения в питательных веществах почвы и погодных условиях влияют на рост многочисленных видов растений. Ученые преобразовали эти данные в математические уравнения и составили программу, которая сможет спрогнозировать полное описание погодных условий для урожайного сезона. Интеллектуальное земледелие на основе E-Crop было успешно продемонстрировано на полях для маниоки, батата, слоновьей ноги и банана. Производители добились более высокой урожайности при экономии питательных веществ и воды более чем на 50%.

Датчики, установленные в E-Crop, отправляют данные об изменениях погоды на сервер через модуль, подключенный к сети интернет. Сначала проверяется содержание питательных веществ в почве, а затем данные поступают на сервер. Таким образом, устройство помогает определить точное количество питательных веществ, необходимых для конкретной почвы. Кроме того, существует приложение «krihi kruthya», с помощью которого фермеры записывают и отправляют на сервер данные о содержании влаги в почве.

📚Тематические ссылки:
https://iotdesignpro.com/news/cisco-unleashes-new-iot-solution-to-help-coffee-growers-in-tanzania-to-boost-productivity
https://iotdesignpro.com/news/indian-scientist-unveils-iot-powered-smart-agriculture-device-e-crop

С начала июля в НТЦ «Вулкан» стартует новый образовательный курс «Программирование микроконтроллеров на языке C».

Длительность курса составит 5 недель, планируется провести 4 лекции и 5 лабораторных работ.

В процессе прохождения курса будут рассмотрены следующие темы:
🔹Особенности низкоуровневого программирования
🔹Настройка окружения для программирования микроконтроллеров
🔹Работа со специфическими для микроконтроллеров функциями
🔹Работа с протоколами обмена данными
🔹Сетевое программирование

Лабораторные работы будут посвящены программированию микроконтроллеров на языке программирования C в среде разработки Stm32CubeIDE.
Последняя лабораторная работа – защита проекта и подведение итогов курса.

Участники курса будут отбираться по результатам тестирования: https://contest.yandex.ru/contest/63585/enter/.
Начать тестирование можно с 28 июня 16:30 до 1 июля 12:00.
На решение задач даётся 3 часа.

Тестирование состоит из теоретических вопросов и двух задач, в каждой из которых необходимо написать программу на языке программирования C.
В случае обнаружения плагиата кода задача будет аннулирована.

Всем удачи!

Добрый день!

Все студенты, успешно прошедшие тестирование на данный момент, получили приглашение на курс.
В связи с наличием свободных мест в группе нами было принято решение продлить тестирование ещё на день, оно будет доступно до 2 июля, 12:00.
Ссылка на тестирование - https://contest.yandex.ru/contest/63585/enter/.

2 июля также определится окончательный состав участников учебного курса.

Всем удачи!

Добрый день!

Тестирование окончено.
Студентам, успешно прошедшим тестирование, разосланы приглашения на курс.

Всем спасибо и дальнейших успехов!

Команда профессора Франка Глориуса из Института органической химии Университета Мюнстера разработала эволюционный алгоритм, который позволяет выявлять в молекуле структуры, наиболее значимые для конкретных исследований. Эти структуры используются для кодирования свойств молекул в различных моделях машинного обучения. Алгоритм, основанный на принципах эволюции, включая механизмы воспроизводства, мутации и отбора, позволяет создавать индивидуальные «молекулярные отпечатки». Эти отпечатки уже использовались для предсказания химических реакций с высокой точностью. Метод также подходит для прогнозирования квантовохимических свойств и токсичности молекул.

Исследователи подчеркивают, что для использования машинного обучения необходимо сначала преобразовать молекулы в формат, считываемый компьютером. Различные научные группы уже решали эту задачу путем разработки различных методов. Однако сложно предсказать, какой из методов лучше всего подойдет для ответа на определенный вопрос, например, о вредности химического соединения для человека. Новый алгоритм помогает находить оптимальный молекулярный отпечаток для каждого случая. Для этого алгоритм постепенно выбирает отпечатки, которые показывают лучшие результаты в прогнозировании из множества случайно сгенерированных. По словам аспиранта Феликса Катценбурга, таким образом исследователи используют мутации, то есть случайные изменения отдельных компонентов отпечатков, или рекомбинируют компоненты двух отпечатков.

Преимущество данного метода в том, что он позволяет понять, почему модель делает тот или иной прогноз. Например, можно выявить, какие части молекулы положительно или отрицательно влияют на предсказание реакции, что позволяет исследователям целенаправленно изменять эти структуры. Команда Мюнстера отмечает, что новый метод не всегда дает лучшие результаты. Одной из основных целей исследования являлась разработка метода кодирования молекул, который можно применять к любому набору молекулярных данных и который не требует специализированных знаний о лежащих в основе связях.

📚Тематические ссылки:
https://www.cell.com/chem/fulltext/S2451-9294(24)00066-4?
https://www.securitylab.ru/news/548151.php

Лето близится к своему экватору, а мы приближаемся к подаркам для самых внимательных и активных!

Мы неоднократно выпускали небольшие статьи, которые рассказывали о новинках в области Интернета вещей и Искусственного интеллекта. Вы успешно проходили викторины после статей, но никто и не догадывался, какие ещё секреты они таят 🤫

Тот, кто первый найдёт ответ и напишет его под этим постом, получит подарок от НТЦ "Вулкан". Удачи и будьте внимательнее к привычным вещам!

Корейская корпорация Kia продемонстрировала свой новый электрический кроссовер EV3, интегрированный с искусственным интеллектом. EV3 оснащен голосовым помощником, разработанным на основе ChatGPT от OpenAI. При этом компания внесла значительные изменения в модель ИИ для её адаптации под нужды водителей. Руководитель отдела клиентского дизайна Kia Пабло Мартинес отметил, что модификации большой языковой модели включают возможности для планирования поездок, управления автомобилем и поиска развлечений, таких как музыка и игры (например, появится возможность переключать музыку и радио голосом). По его словам, изменения позволят водителям и пассажирам взаимодействовать с ИИ-помощником более естественно. Также выпущенный автомобиль имеет два мультимедийных экрана — для водителя и пассажира.

Новый электромобиль будет предлагаться с мотором мощностью 204 л.с. и двумя вариантами батареи: стандартной ёмкостью 58,3 кВт·ч и Long Range на 81,4 кВт·ч, которая обеспечит до 600 км хода по циклу WLTP. Поддерживается быстрая зарядка, позволяющая восполнить батарею с 10 до 80% за 31 минуту. Разгон до 100 км/ч у EV3 занимает 7,5 секунд, а максимальная скорость составляет 170 км/ч. В компании заявили, что компактный кроссовер предназначен для поездок по городу. Автомобиль с ChatGPT выйдет в продажу в Южной Корее в июле, в США и Европе машина появится во второй половине года.

📚Тематические ссылки:
https://techcrunch.com/2024/05/23/the-new-kia-ev3-will-have-an-ai-assistant-with-chatgpt-dna/
https://m.hightech.plus/2024/05/24/predstavlen-elektromobil-kia-ev3-s-golosovim-pomoshnikom-na-baze-chatgpt
https://lenta.ru/news/2024/05/26/car-chatgpt/

Согласно заявлению сооснователя Ethereum Виталика Бутерина, модель искусственного интеллекта GPT-4 от OpenAI успешно прошла тест Тьюринга. Тест Тьюринга, предложенный в 1950 году известным математиком Аланом Тьюрингом, является методом оценки степени «человечности» системы искусственного интеллекта в разговоре. Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего опубликовали научную статью, в которой утверждается, что люди не могут отличить GPT-4 от человека в тесте Тьюринга. В эксперименте приняли участие около 500 человек, которым предстояло в слепом тесте определить, общаются ли они с человеком или с моделью ИИ. Исследователи тестировали три различные системы (ELIZA, GPT-3.5 и GPT-4). GPT-4 был признан человеком в 54% случаев, опередив ELIZA (22%), но отстав от показателей реальных людей (67%). Бутерин считает, что способность ИИ ввести в заблуждение более половины людей, с которыми он взаимодействует, свидетельствует о том, что модель прошла тест Тьюринга. Он отметил, что теперь способность отличить человека от бота сравнима с подбрасыванием монеты, при этом люди угадываются как люди в 66% случаев, а боты — в 54%.

Бутерин подчеркнул значимость этого достижения, указав, что преодоление этапа теста Тьюринга является важной вехой, подтверждающей серьёзность достижений в области ИИ. Однако, как отмечают авторы исследования, это также демонстрирует, что обман с помощью современных систем искусственного интеллекта может остаться незамеченным. Анализ стратегий и рассуждений участников показывает, что стилистические и социально-эмоциональные факторы играют большую роль в прохождении теста Тьюринга, чем традиционные представления об интеллекте.


📚Тематические ссылки:
https://arxiv.org/abs/2405.08007
https://www.securitylab.ru/news/548311.php

Дождались местные новости!

Разработчики из Пензенского государственного университета разработали первый российский антивирус, который основан на машинном обучении и не требует обновлений. Программа уже готова к использованию на Windows и способна выявлять такие типы вредоносного ПО, как троянские вирусы, руткиты и ПО, незаконно использующее ресурсы компьютера. Лидер проекта Даниил Мишин отметил, что ключевым отличием продукта является отсутствие необходимости в постоянном интернет-соединении. Нейросеть написана на языке Python, она анализирует поведение софта на компьютере и выявляет признаки вредоносной активности. Для улучшения точности определения вирусов программа использует два вида анализа — нейросетевой и нейросигнатурый. Нейросетевой метод строится на машинном обучении — в ИИ изначально заложены алгоритмы поведения софта, например, троянских вирусов. Так, если программа видит, что вредоносный софт самопроизвольно копируется в различные папки на компьютере, то она классифицирует его как вирус и предотвращает подобную деятельность.
По мнению разработчиков, достаточно сложно написать такой вредоносный файл, который бы не содержал элементы своих предшественников, поэтому ИИ постоянно анализирует поведение подобного софта. В 2024 году команда планирует завершить разработку программы и начать ее сертификацию в ноябре. Антивирус будет доступен как для физических лиц, так и для компаний, с планируемой моделью распространения по подписке.

Компания «Яндекс» запустила YandexGPT3 Lite, облегчённую версию собственной генеративной нейросети третьего поколения. Нейросеть будет доступна клиентам облачной платформы Yandex Cloud через API. Новая модель может стать полезной в сценариях, где важна скорость ответа. Например, её можно использовать в чат-ботах, для проверки орфографии или анализа данных. YandexGPT 3 Lite подходит для разных типов бизнеса, от небольших компаний до крупных организаций. С её помощью можно оптимизировать такие задачи, как консультация клиентов в чате и по телефону, подготовка ответов для службы поддержки, создание маркетинговых материалов или дайджеста рабочих встреч. Крупные компании со сложными бизнес-процессами и большим потоком информации могут применять её для анализа данных, необходимых для принятия решений. Новая модель по многим параметрам превосходит YandexGPT 2 Lite — облегчённую модель предыдущего поколения. По итогам теста YaMMLU_ru (русскоязычной версии международного эталонного теста MMLU), новая модель даёт на 6% больше верных ответов, чем модель предыдущего поколения.

Модели сравнивали также по методике Side by Side: нейросети отвечали на одни и те же вопросы, а эксперты выбирали лучший ответ. В среднем YandexGPT 3 Lite отвечала лучше, чем YandexGPT 2 Lite, в 68% случаев. Так, например, новая модель допускала меньше орфографических и фактических ошибок, чем модель второго поколения. Для создания новой модели разработчиками были усовершенствованы все этапы обучения нейросети. В частности, улучшен отбор данных для предварительного этапа обучения (pretraining), благодаря повышению доли полезной информации. При обучении нейросети использовалась технология curriculum learning, которая позволяет поэтапно усложнять данные. На втором этапе обучения (alignment, или выравнивание модели), включающем в себя обучение с подкреплением (reinforcement learning), компания улучшила модель для оценки качества ответов нейросети. Кроме того, в архитектуру нейросети добавили технологию Grouped Query Attention, благодаря которой обработка данных производится быстрее без потери качества. YandexGPT 3 Lite можно интегрировать в собственные продукты через API в сервисе Foundation Models. Новая модель заменит предыдущую в течение месяца.

📚Тематические ссылки:
https://iz.ru/1696607/2024-05-15/pervyi-rossiiskii-antivirus-s-ii-ne-potrebuet-obnovlenii
https://yandex.ru/company/news/01-28-05-2024

Июль закончился, а новости из области Интернета вещей никогда!

Компании «СИГМА» и «ИнфоТеКС» завершили первое в России внедрение интеллектуальной системы учета электроэнергии (ИСУЭ), полностью соответствующей актуальным требованиям к импортозамещению и информационной безопасности. Система рассчитана на взаимодействие в режиме реального времени с более чем 16 млн точек учета. К работе в ней уже перешли дочерние общества ПАО «Интер РАО» в 11 регионах России.

Система СИГМА.ИВК и СУП СПД «Пионер» со встроенными средствами криптографической защиты информации ViPNet SIES обеспечивает полную автоматизацию сбора данных с приборов учета электроэнергии, а также надежную защиту этих данных. Микросервисная модульная архитектура программного комплекса позволяет проводить неограниченное горизонтальное масштабирование. Благодаря этому система может использоваться как единое решение для обработки данных энергопотребления в любых масштабах — от населенного пункта до всей страны в целом. К ней уже подключены порядка 2500 защищенных шлюзов, «опрашивающих» интеллектуальные приборы учета, а к концу 2024 года их количество вырастет до 24 000. Автоматизация процессов сбора данных с приборов учета позволяет сократить финансовые потери энергосбытовых компаний из-за несанкционированного использования электроэнергии и снизить влияние человеческого фактора при сборе и обработке показаний.

Для обеспечения информационной безопасности в решении используются сертифицированные встраиваемые средства криптографической защиты информации (СКЗИ) от компании «ИнфоТеКС». Применение сертифицированных СКЗИ не позволяет манипулировать собранными данными учета, искажать или подменять их при передаче по каналам связи, а также защищает ИСУЭ от действий третьих лиц, связанных с неправомерным отключением энергоснабжения путем передачи несанкционированных команд управления. За счет автоматизации процесса снизятся также эксплуатационные расходы энергосбытовых компаний — инженерам больше не нужно выезжать «в поля» для проверки работы приборов учета. Решение обладает высокой отказоустойчивостью, а его обслуживание может проводиться без остановки на период сервиса.

📚Тематические ссылки:
https://iot.ru/energetika/vnedrena-pervaya-rossiyskaya-zashchishchennaya-sistema-intellektualnogo-ucheta-elektroenergii?sphrase_id=4486168

Wiliot, израильский стартап, занимающийся разработкой IoT-технологии для цепочек поставок, объявил о новой инициативе по обеспечению безопасности пищевых продуктов, направленной на повышение прозрачности и возможности регулярного мониторинга цепочек поставок.

Wiliot заключил сотрудничество с компаниями iFoodDS и Trustwell, занимающимися поставками продуктов питания, для внедрения своих устройства IoT Pixel в их цепочки поставок. Беспроводные устройства Pixel не требуют батареек. Они прикрепляются к упаковке продуктов питания и предоставляют в режиме реального времени информацию о продуктах, включая их местоположение, температуру и углеродный след, что позволяет повысить прозрачность цепочки поставок в целом. По словам генерального директора Wiliot Стива Статлера, с помощью данной технологии пищевая промышленность может выйти за рамки QR-кодов, предварительных уведомлений об отправке и электронной документации и перейти к новой парадигме отслеживания, которая будет работать с большой скоростью, в режиме реального времени и значительно сократит затраты на ручной труд и технологическую инфраструктуру.

Данная инициатива также поможет цепочкам поставок продуктов питания соответствовать правилу 204 об отслеживании поставок закона о модернизации безопасности пищевых продуктов, новому нормативному акту, который требует от пищевых предприятий внедрения эффективных систем отслеживания и идентификации пищевых продуктов. Новое правило вступит в силу 20 января 2026 года.

📚Тематические ссылки:
https://www.iotworldtoday.com/iiot/wiliot-introduces-iot-food-safety-initiative