Количество IoT-устройств продолжает стремительно расти. Однако с ростом числа «умных» устройств растут и требования к пользовательскому опыту с точки зрения простоты настройки и сопряжения устройств. Для решения этой проблемы немецкая компания Infineon Technologies AG выпустила OPTIGA Authenticate NBT, высокопроизводительную метку-мост (bridge tag) NFC I2C для аутентификации одним касанием и безопасной настройки IoT-устройств. Это единственная на рынке метка с асимметричной криптографией, созданная для операций подписания и проверки и сертифицированная, как метка типа 4 форумом NFC.
OPTIGA Authenticate NBT обеспечивает сверхбыстрый и бесперебойный обмен данными даже при больших объемах данных. Она также обеспечивает бесконтактную связь NFC (Near Field Communication) между IoT-устройствами и бесконтактными считывателями, такими как смартфоны. Метка может использоваться в различных приложениях, таких как безопасная настройка электронных устройств без дисплея, активация транспортных средств совместного пользования, пассивный ввод эксплуатацию неработающих «умных» лампочек перед установкой и регистрация данных пациента на мониторе состояния здоровья. OPTIGA Authenticate NBT обеспечивает хорошую защиту благодаря архитектуре безопасности Integrity Guard 32 от Infineon и сертификации EAL6+ как для аппаратного обеспечения, так и для криптографических библиотек. Метка поддерживает симметричную и асимметричную криптографическую аутентификацию, а также сквозной и асинхронный режимы передачи данных. Устройство использует аппаратное обеспечение TEGRION™, имеет скорость бесконтактного интерфейса до 848 Кбит/с и интерфейс I2C, поддерживающий скорость до 1 Мбит/с, что позволяет добиться лучших показателей производительности. Модуль NFC I2C bridge tag обладает большим объемом памяти в 8 КБ для хранения информации о конфигурации, необходимой заказчику и конкретному приложению. Кроме того, высокая емкость встроенного чипа позволяет создавать антенны меньшего размера, оптимизируя как затраты на поставку, так и требования к занимаемому пространству.
Образцы устройств OPTICAL Authenticate NBT появятся в широком доступе в августе
2024 года. Более того, разработчики могут получить доступ к технической документации и обширной поддержке интеграции на стороне хостинга без необходимости подписания соглашения о неразглашении (NDA).
📚Тематические ссылки:
https://www.infineon.com/cms/en/about-infineon/press/market-news/2024/INFCSS202405-104.html
OPTIGA Authenticate NBT обеспечивает сверхбыстрый и бесперебойный обмен данными даже при больших объемах данных. Она также обеспечивает бесконтактную связь NFC (Near Field Communication) между IoT-устройствами и бесконтактными считывателями, такими как смартфоны. Метка может использоваться в различных приложениях, таких как безопасная настройка электронных устройств без дисплея, активация транспортных средств совместного пользования, пассивный ввод эксплуатацию неработающих «умных» лампочек перед установкой и регистрация данных пациента на мониторе состояния здоровья. OPTIGA Authenticate NBT обеспечивает хорошую защиту благодаря архитектуре безопасности Integrity Guard 32 от Infineon и сертификации EAL6+ как для аппаратного обеспечения, так и для криптографических библиотек. Метка поддерживает симметричную и асимметричную криптографическую аутентификацию, а также сквозной и асинхронный режимы передачи данных. Устройство использует аппаратное обеспечение TEGRION™, имеет скорость бесконтактного интерфейса до 848 Кбит/с и интерфейс I2C, поддерживающий скорость до 1 Мбит/с, что позволяет добиться лучших показателей производительности. Модуль NFC I2C bridge tag обладает большим объемом памяти в 8 КБ для хранения информации о конфигурации, необходимой заказчику и конкретному приложению. Кроме того, высокая емкость встроенного чипа позволяет создавать антенны меньшего размера, оптимизируя как затраты на поставку, так и требования к занимаемому пространству.
Образцы устройств OPTICAL Authenticate NBT появятся в широком доступе в августе
2024 года. Более того, разработчики могут получить доступ к технической документации и обширной поддержке интеграции на стороне хостинга без необходимости подписания соглашения о неразглашении (NDA).
📚Тематические ссылки:
https://www.infineon.com/cms/en/about-infineon/press/market-news/2024/INFCSS202405-104.html
❤2
У всех отчет в конце месяца, а у нас БОНУСНАЯ ПЯТАЯ СТАТЬЯ АВГУСТА в честь конца лета🍃
Компания Forescout опубликовала новый отчет под названием «Самые небезопасные подключенные устройства 2024 года», согласно которому количество уязвимых устройств Интернета вещей (IoT) увеличилось на 136% по сравнению с 2023 годом.
Исследование охватило данные от почти 19 миллионов устройств и выявило, что доля уязвимых IoT-устройств выросла с 14% в 2023 году до 33% в 2024 году. Наиболее уязвимыми типами IoT-устройств были названы точки доступа Wi-Fi, роутеры, принтеры, устройства VoIP и IP-камеры. Около трети (33%) всех проанализированных IoT-устройств имели уязвимости. Рик Фергюсон, вицепрезидент по безопасности Forescout, отметил, что злоумышленники в первую очередь нацелены на IoT-устройства, подключенные к корпоративной инфраструктуре, такие как IP-камеры и системы управления зданиями. Эти устройства предоставляют атакующим возможность проникать в системы организаций и покидать их незамеченными.
Исследователи также отметили значительный риск, связанный с медицинскими IoTустройствами (IoMT). Согласно отчету 5% из них содержат уязвимости. Наиболее подверженными риску оказались системы медицинской информации, электрокардиографы, рабочие станции DICOM, системы архивации и передачи изображений и системы выдачи медикаментов. Атаки программ-вымогателей на последние фиксировались уже неоднократно и значительно препятствовали нормальному лечению пациентов.
IT-устройства составили большинство уязвимых устройств (58%) в новом отчёте компании. Однако данные цифры значительно ниже прошлогодних, которые составили 78%. Наиболее небезопасными IT-устройствами, в свою очередь, стали устройства сетевой инфраструктуры, включая роутеры и точки доступа Wi-Fi. Фергюсон также отметил снижение атак в некоторых категориях IT-устройств и рост
в других. При этом отмечалось, что злоумышленники предпочитают устройства, которые наиболее часто остаются без управления, такие как точки доступа Wi-Fi и роутеры. В то время, как в 2023 году наиболее частыми точками входа для крупных компрометаций с использованием программ-вымогателей были гипервизоры.
В категории операционных технологий (OT) самыми уязвимыми устройствами были признаны источники бесперебойного питания (UPS), распределённые системы управления (DCS), программируемые логические контроллеры (PLC), робототехника и системы управления зданиями (BMS). В общей сложности 4% всех рассмотренных OT-устройств имели какие-либо уязвимости.
Наибольший средний риск использования IT-устройств по отраслям наблюдается в сфере технологий (8,3%), образовании (8,14%), производстве (7,98%) и финансовом секторе (7,95%). Наиболее интересным фактором стало то, что здравоохранение, которое было признано самой рискованной отраслью в 2023 году, теперь, согласно Forescout, имеет самый низкий риск — 7,25%. Это связано со значительными инвестициями в безопасность устройств, используемых в этой отрасли, за последний год. Самый высокий средний риск использования устройств по странам был зафиксирован в Китае (7,32%), на Филиппинах (6,97%), в Таиланде (6,96%), Канаде (6,51%) и США (6,44%). Великобритания показала самый низкий уровень риска среди проанализированных стран, 6,0%.
📚Тематические ссылки:
https://www.forescout.com/blog/what-are-the-riskiest-connected-devices-right-now/
https://www.securitylab.ru/news/549086.php
Компания Forescout опубликовала новый отчет под названием «Самые небезопасные подключенные устройства 2024 года», согласно которому количество уязвимых устройств Интернета вещей (IoT) увеличилось на 136% по сравнению с 2023 годом.
Исследование охватило данные от почти 19 миллионов устройств и выявило, что доля уязвимых IoT-устройств выросла с 14% в 2023 году до 33% в 2024 году. Наиболее уязвимыми типами IoT-устройств были названы точки доступа Wi-Fi, роутеры, принтеры, устройства VoIP и IP-камеры. Около трети (33%) всех проанализированных IoT-устройств имели уязвимости. Рик Фергюсон, вицепрезидент по безопасности Forescout, отметил, что злоумышленники в первую очередь нацелены на IoT-устройства, подключенные к корпоративной инфраструктуре, такие как IP-камеры и системы управления зданиями. Эти устройства предоставляют атакующим возможность проникать в системы организаций и покидать их незамеченными.
Исследователи также отметили значительный риск, связанный с медицинскими IoTустройствами (IoMT). Согласно отчету 5% из них содержат уязвимости. Наиболее подверженными риску оказались системы медицинской информации, электрокардиографы, рабочие станции DICOM, системы архивации и передачи изображений и системы выдачи медикаментов. Атаки программ-вымогателей на последние фиксировались уже неоднократно и значительно препятствовали нормальному лечению пациентов.
IT-устройства составили большинство уязвимых устройств (58%) в новом отчёте компании. Однако данные цифры значительно ниже прошлогодних, которые составили 78%. Наиболее небезопасными IT-устройствами, в свою очередь, стали устройства сетевой инфраструктуры, включая роутеры и точки доступа Wi-Fi. Фергюсон также отметил снижение атак в некоторых категориях IT-устройств и рост
в других. При этом отмечалось, что злоумышленники предпочитают устройства, которые наиболее часто остаются без управления, такие как точки доступа Wi-Fi и роутеры. В то время, как в 2023 году наиболее частыми точками входа для крупных компрометаций с использованием программ-вымогателей были гипервизоры.
В категории операционных технологий (OT) самыми уязвимыми устройствами были признаны источники бесперебойного питания (UPS), распределённые системы управления (DCS), программируемые логические контроллеры (PLC), робототехника и системы управления зданиями (BMS). В общей сложности 4% всех рассмотренных OT-устройств имели какие-либо уязвимости.
Наибольший средний риск использования IT-устройств по отраслям наблюдается в сфере технологий (8,3%), образовании (8,14%), производстве (7,98%) и финансовом секторе (7,95%). Наиболее интересным фактором стало то, что здравоохранение, которое было признано самой рискованной отраслью в 2023 году, теперь, согласно Forescout, имеет самый низкий риск — 7,25%. Это связано со значительными инвестициями в безопасность устройств, используемых в этой отрасли, за последний год. Самый высокий средний риск использования устройств по странам был зафиксирован в Китае (7,32%), на Филиппинах (6,97%), в Таиланде (6,96%), Канаде (6,51%) и США (6,44%). Великобритания показала самый низкий уровень риска среди проанализированных стран, 6,0%.
📚Тематические ссылки:
https://www.forescout.com/blog/what-are-the-riskiest-connected-devices-right-now/
https://www.securitylab.ru/news/549086.php
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Добрый день!
Со следующей недели в НТЦ «Вулкан» стартует образовательный курс «Прикладная сетевая безопасность».
Длительность курса составит 5 недель, планируется провести 3 лекции и 4 лабораторные работы.
В процессе прохождения курса будут рассмотрены следующие темы:
🔹 Современные сетевые технологии
🔹 Безопасность компьютерных сетей
🔹 Криптография в компьютерных сетях
🔹 Актуальные инструменты для работы с сетями
Лабораторные работы будут посвящены работе с инструментами сетевой безопасности в специальных условиях.
Кроме этого, на последнем занятии курса проводится итоговая работа - пентест смоделированной внутренней сети.
Участники курса будут отбираться по результатам тестирования: https://contest.yandex.ru/contest/67568/enter/
Начать тестирование можно с 4 сентября 14:00 до 9 сентября 12:00.
Тестирование состоит из теоретических вопросов с одним или несколькими вариантами ответа.
Для ответа на вопросы даётся 45 минут.
Всем удачи!
Со следующей недели в НТЦ «Вулкан» стартует образовательный курс «Прикладная сетевая безопасность».
Длительность курса составит 5 недель, планируется провести 3 лекции и 4 лабораторные работы.
В процессе прохождения курса будут рассмотрены следующие темы:
🔹 Современные сетевые технологии
🔹 Безопасность компьютерных сетей
🔹 Криптография в компьютерных сетях
🔹 Актуальные инструменты для работы с сетями
Лабораторные работы будут посвящены работе с инструментами сетевой безопасности в специальных условиях.
Кроме этого, на последнем занятии курса проводится итоговая работа - пентест смоделированной внутренней сети.
Участники курса будут отбираться по результатам тестирования: https://contest.yandex.ru/contest/67568/enter/
Начать тестирование можно с 4 сентября 14:00 до 9 сентября 12:00.
Тестирование состоит из теоретических вопросов с одним или несколькими вариантами ответа.
Для ответа на вопросы даётся 45 минут.
Всем удачи!
❤2❤🔥1🔥1
Исследователи из Университета Мэриленда обучили нейронную сеть предсказывать возникновение гигантских волн-убийц. Система идентифицировала приближение аномальных волн с точностью в 75% за одну минуту до столкновения и с точностью в 73% на пять минут вперед.
Нейронную сеть обучили на 14 миллионах 30-секундных записей измерений высоты морской поверхности со 172 буев, расположенных у берегов континентальной части США и островов Тихого океана. Задача, которую ставили ученые, состояла в том, чтобы ИИ научился выявлять невидимые признаки волн-убийц. Ученые полагают, что в будущем ее можно будет использовать для системы раннего оповещения. Система подаст сигнал судам о приближении волны, чтобы они могли подготовиться или уйти в безопасное место. Однако текущей точности нейросети пока не хватает: 75% точности означают, что нейросеть определяет только три из четырех волн. Для повышения качества прогнозов исследователи планируют добавить в модель скорость ветра, глубину воды и некоторые другие параметры.
Убийцами называют волны, высота которых как минимум в два раза превышает высоту самых высоких волн вокруг них. Предыдущие исследования показали, что их вызывает линейная суперпозиция, в которой две системы пересекаются и усиливают друг друга. Волны-убийцы представляют опасность для тех, кто работает в море. Например, в 1995 году волна высотой 25,6 метра внезапно ударила по газовой платформе Draupner в Северном море у побережья Норвегии. А в 2022 году другая волна накрыла круизное судно Viking Polaris. Один пассажир погиб, восемь получили ранения.
📚Тематические ссылки:
https://www.nature.com/articles/s41598-024-66315-3
https://hightech.fm/2024/07/19/ai-rogue-waves
Нейронную сеть обучили на 14 миллионах 30-секундных записей измерений высоты морской поверхности со 172 буев, расположенных у берегов континентальной части США и островов Тихого океана. Задача, которую ставили ученые, состояла в том, чтобы ИИ научился выявлять невидимые признаки волн-убийц. Ученые полагают, что в будущем ее можно будет использовать для системы раннего оповещения. Система подаст сигнал судам о приближении волны, чтобы они могли подготовиться или уйти в безопасное место. Однако текущей точности нейросети пока не хватает: 75% точности означают, что нейросеть определяет только три из четырех волн. Для повышения качества прогнозов исследователи планируют добавить в модель скорость ветра, глубину воды и некоторые другие параметры.
Убийцами называют волны, высота которых как минимум в два раза превышает высоту самых высоких волн вокруг них. Предыдущие исследования показали, что их вызывает линейная суперпозиция, в которой две системы пересекаются и усиливают друг друга. Волны-убийцы представляют опасность для тех, кто работает в море. Например, в 1995 году волна высотой 25,6 метра внезапно ударила по газовой платформе Draupner в Северном море у побережья Норвегии. А в 2022 году другая волна накрыла круизное судно Viking Polaris. Один пассажир погиб, восемь получили ранения.
📚Тематические ссылки:
https://www.nature.com/articles/s41598-024-66315-3
https://hightech.fm/2024/07/19/ai-rogue-waves
❤🔥3
Добрый день!
Тестирование окончено.
Студентам, успешно прошедшим тестирование, разосланы приглашения на курс.
Всем спасибо и дальнейших успехов!
Тестирование окончено.
Студентам, успешно прошедшим тестирование, разосланы приглашения на курс.
Всем спасибо и дальнейших успехов!
❤1
Мы запускаем отбор на новую стажировку по направлению "Разработка технической документации".
Основные задачи:
🔹 оформление и компоновка технической документации;
🔹 разработка и оформление иллюстраций и схем;
🔹 подготовка шаблонов технических документов в соответствии с требованиями стандартов.
Требования к кандидату:
🔸 языковая грамотность (стилистика, орфография и пунктуация);
🔸 уверенное владение пакетом Microsoft Office (в том числе Visio);
🔸 владение «техническим» английским.
Будет плюсом:
🔹 знание основных стандартов оформления текстовых документов и научно-технических отчетов.
Условия:
🔸 период проведения стажировки – с 1 октября по 27 декабря (3 месяца);
🔸 работа в офисе от 20 часов в неделю с гибким графиком;
🔸 зачисление в штат по срочному трудовому договору, официальная зарплата;
🔸 по окончании стажировки можем предложить трудоустройство в штат компании уже на постоянной основе.
Адрес офиса – ул. Ибрагимова 31 (БЦ РТС).
Если Вас заинтересовала стажировка по данному направлению, то просим отклики в виде резюме отправлять на почту uc@ntc-vulkan.ru.
Основные задачи:
🔹 оформление и компоновка технической документации;
🔹 разработка и оформление иллюстраций и схем;
🔹 подготовка шаблонов технических документов в соответствии с требованиями стандартов.
Требования к кандидату:
🔸 языковая грамотность (стилистика, орфография и пунктуация);
🔸 уверенное владение пакетом Microsoft Office (в том числе Visio);
🔸 владение «техническим» английским.
Будет плюсом:
🔹 знание основных стандартов оформления текстовых документов и научно-технических отчетов.
Условия:
🔸 период проведения стажировки – с 1 октября по 27 декабря (3 месяца);
🔸 работа в офисе от 20 часов в неделю с гибким графиком;
🔸 зачисление в штат по срочному трудовому договору, официальная зарплата;
🔸 по окончании стажировки можем предложить трудоустройство в штат компании уже на постоянной основе.
Адрес офиса – ул. Ибрагимова 31 (БЦ РТС).
Если Вас заинтересовала стажировка по данному направлению, то просим отклики в виде резюме отправлять на почту uc@ntc-vulkan.ru.
👍5
НТЦ «Вулкан» расширил сотрудничество с МГТУ им. Н.Э. Баумана и стал партнером студенческого сообщества ISCRA.
ISCRA TALKS — это конференция по информационной безопасности, площадка для обмена опытом между специалистами крупных компаний и студентами. Сотрудники НТЦ «Вулкан» (Ефимов Андрей и Бушин Олег) уже выступали со своими докладами и рассказали интересующимся об анализе сырых данных и переполнении буфера в стеке.
Найди себя в сфере информационной безопасности и поделись самыми актуальными знаниями и навыками!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
ISCRA | InfoSec Club «Ra»
ISCRA — это сообщество деятельных студентов, желающих получать знания в самых актуальных сферах ИБ и делиться этими знаниями с другими.
Все мероприятия клуба проводятся бесплатно.
Все мероприятия клуба проводятся бесплатно.
🔥10❤2👍1🤔1
Продолжаем держать вас в курсе технологий Искусственного Интеллекта.
Нейротехнологическая фирма Synchron объявила об интеграции технологии OpenAI в свою программу нейрокомпьютерного интерфейса (BCI, Brain-Computer Interface, технология, которая позволяет мозгу взаимодействовать с внешними устройствами без использования традиционных органов управления, таких как руки или голос). Это позволит пользователям с тяжелыми двигательными нарушениями отправлять сообщения, используя «силу мысли».
Когда пациенту отправляют текстовое сообщение или обращаются к нему устно, мультимодальные модели GPT от OpenAI обеспечивают интерфейс Synchron контекстнозависимыми ответами, создавая более «естественное» взаимодействие человека и ИИ в режиме реального времени. В видео, опубликованном Synchron, продемонстрировано, как Марк, пациент с тяжелой формой БАС (боковым амиотрофическим склерозом) использует BCI для ответа на текстовые сообщения от своего врача. С помощью мысленного взаимодействия с платформой, поддерживаемой ChatGPT, Марк может поддерживать разговор с доктором, договариваться о записи на прием и описывать свой текущий уровень боли. Если ранее нужно было печатать каждое слово, теперь ИИ предлагает варианты ответа. Разработанная на базе модели от OpenAI функция чата обрабатывает информацию из текста, аудио и изображений и генерирует автоматические подсказки для ответа, классифицированные по контекстным данным, включая эмоции.
Основанная в 2012 году и поддерживаемая технологическими миллиардерами Биллом Гейтсом и Джеффом Безосом, Synchron разрабатывает имплантат, позволяющий людям взаимодействовать с компьютерами и другими технологиями, аналогично Neuralink Илона Маска. Однако BCI от Synchron устанавливается с помощью «минимально инвазивной» хирургической процедуры, которая заключается во введении крошечного устройства через яремную вену в шее, которое затем перемещается к кровеносному сосуду на поверхности моторной коры головного мозга пациента. Для сравнения, мозговой чип Neuralink в настоящее время имплантируется путем хирургического вмешательства, которое включает открытие небольшого участка черепа пациента и использование хирургического робота для имплантации в область мозга, контролирующую намерение движения. 13 мая Neuralink представила кадры с первым пациентом - человеком, которому был имплантирован чип Neuralink, 29-летним квадриплегиком Ноланом Арбо, управляющим курсором компьютера и играющим в такие игры, как Civilization V, используя только силу мысли.
📚Тематические ссылки:
https://www.businesswire.com/news/home/20240711493318/en/Synchron-Announces-Brain-ComputerInterface-Chat-Feature-Powered-by-OpenAI
https://hashtelegraph.com/ii-na-sluzhbe-mediciny-synchron-i-openai-obedinjajutsja-dlja-borby-s-paralichom/
Нейротехнологическая фирма Synchron объявила об интеграции технологии OpenAI в свою программу нейрокомпьютерного интерфейса (BCI, Brain-Computer Interface, технология, которая позволяет мозгу взаимодействовать с внешними устройствами без использования традиционных органов управления, таких как руки или голос). Это позволит пользователям с тяжелыми двигательными нарушениями отправлять сообщения, используя «силу мысли».
Когда пациенту отправляют текстовое сообщение или обращаются к нему устно, мультимодальные модели GPT от OpenAI обеспечивают интерфейс Synchron контекстнозависимыми ответами, создавая более «естественное» взаимодействие человека и ИИ в режиме реального времени. В видео, опубликованном Synchron, продемонстрировано, как Марк, пациент с тяжелой формой БАС (боковым амиотрофическим склерозом) использует BCI для ответа на текстовые сообщения от своего врача. С помощью мысленного взаимодействия с платформой, поддерживаемой ChatGPT, Марк может поддерживать разговор с доктором, договариваться о записи на прием и описывать свой текущий уровень боли. Если ранее нужно было печатать каждое слово, теперь ИИ предлагает варианты ответа. Разработанная на базе модели от OpenAI функция чата обрабатывает информацию из текста, аудио и изображений и генерирует автоматические подсказки для ответа, классифицированные по контекстным данным, включая эмоции.
Основанная в 2012 году и поддерживаемая технологическими миллиардерами Биллом Гейтсом и Джеффом Безосом, Synchron разрабатывает имплантат, позволяющий людям взаимодействовать с компьютерами и другими технологиями, аналогично Neuralink Илона Маска. Однако BCI от Synchron устанавливается с помощью «минимально инвазивной» хирургической процедуры, которая заключается во введении крошечного устройства через яремную вену в шее, которое затем перемещается к кровеносному сосуду на поверхности моторной коры головного мозга пациента. Для сравнения, мозговой чип Neuralink в настоящее время имплантируется путем хирургического вмешательства, которое включает открытие небольшого участка черепа пациента и использование хирургического робота для имплантации в область мозга, контролирующую намерение движения. 13 мая Neuralink представила кадры с первым пациентом - человеком, которому был имплантирован чип Neuralink, 29-летним квадриплегиком Ноланом Арбо, управляющим курсором компьютера и играющим в такие игры, как Civilization V, используя только силу мысли.
📚Тематические ссылки:
https://www.businesswire.com/news/home/20240711493318/en/Synchron-Announces-Brain-ComputerInterface-Chat-Feature-Powered-by-OpenAI
https://hashtelegraph.com/ii-na-sluzhbe-mediciny-synchron-i-openai-obedinjajutsja-dlja-borby-s-paralichom/
👍2
Учебный центр НТЦ «Вулкан» pinned «Мы запускаем отбор на новую стажировку по направлению "Разработка технической документации". Основные задачи: 🔹 оформление и компоновка технической документации; 🔹 разработка и оформление иллюстраций и схем; 🔹 подготовка шаблонов технических документов в…»
Платформа Vertex AI, входящая в состав Google Cloud, предназначена для создания корпоративными клиентами собственных служб с использованием машинного обучения и больших языковых моделей Google. В мае 2024 года была введена функция Vertex AI Grounding with Google Search, которая предоставляет моделям ИИ доступ к актуальной информации из интернета в режиме реального времени.
Теперь клиенты облачной платформы смогут улучшать результаты своих ИИ-сервисов с помощью специализированных сторонних наборов данных. Сервис будет использовать информацию от таких поставщиков, как Moody’s, MSCI, Thomson
Reuters и ZoomInfo. Новая функция станет доступной компаниям в третьем квартале 2024 года. Это одна из многих функций, разрабатываемых Google для стимулирования организаций к развёртыванию собственных корпоративных ИИ-моделей на её инфраструктуре с целью снижения частоты появления недостоверных данных в ответах систем.
Также введена функция «режим высокой точности», позволяющая организациям подключать к моделям собственные наборы данных вместо обширной базы знаний Google Gemini. Этот режим функционирует на основе специальной версии модели Gemini 1.5 Flash и доступен через раздел экспериментальных функций Vertex AI. Корпоративные клиенты также смогут выполнять гибридный поиск, используя в качестве запросов изображения и текстовые пояснения к ним. В ближайшем будущем в Grounding with Google Search станет доступен динамический поиск, который позволит системе автоматически выбирать источники информации - установленные наборы данных Gemini или Google Search для часто обновляемых ресурсов. Контроль над наборами данных для ИИ-моделей Google поможет компании улучшить свою репутацию, пострадавшую после ряда ошибок при внедрении ИИ в поисковую систему. В то время, как обычные пользователи могут с юмором воспринимать советы о том, как есть камни или добавлять клей в пиццу, для корпоративных клиентов такие ошибки могут иметь серьёзные последствия.
📚Тематические ссылки:
https://www.theverge.com/2024/6/27/24187534/google-vertex-ai-developer-search-features-third-party-data
https://hightech.fm/2024/06/28/vertex
Теперь клиенты облачной платформы смогут улучшать результаты своих ИИ-сервисов с помощью специализированных сторонних наборов данных. Сервис будет использовать информацию от таких поставщиков, как Moody’s, MSCI, Thomson
Reuters и ZoomInfo. Новая функция станет доступной компаниям в третьем квартале 2024 года. Это одна из многих функций, разрабатываемых Google для стимулирования организаций к развёртыванию собственных корпоративных ИИ-моделей на её инфраструктуре с целью снижения частоты появления недостоверных данных в ответах систем.
Также введена функция «режим высокой точности», позволяющая организациям подключать к моделям собственные наборы данных вместо обширной базы знаний Google Gemini. Этот режим функционирует на основе специальной версии модели Gemini 1.5 Flash и доступен через раздел экспериментальных функций Vertex AI. Корпоративные клиенты также смогут выполнять гибридный поиск, используя в качестве запросов изображения и текстовые пояснения к ним. В ближайшем будущем в Grounding with Google Search станет доступен динамический поиск, который позволит системе автоматически выбирать источники информации - установленные наборы данных Gemini или Google Search для часто обновляемых ресурсов. Контроль над наборами данных для ИИ-моделей Google поможет компании улучшить свою репутацию, пострадавшую после ряда ошибок при внедрении ИИ в поисковую систему. В то время, как обычные пользователи могут с юмором воспринимать советы о том, как есть камни или добавлять клей в пиццу, для корпоративных клиентов такие ошибки могут иметь серьёзные последствия.
📚Тематические ссылки:
https://www.theverge.com/2024/6/27/24187534/google-vertex-ai-developer-search-features-third-party-data
https://hightech.fm/2024/06/28/vertex
🤔1
Команда Raspberry Pi анонсировала комплект Raspberry Pi AI Kit, который позволяет наделить ИИ-функциями одноплатный компьютер Raspberry Pi 5, вышедший в сентябре 2023 года.
Модуль был создан совместно с компанией Hailo и содержит нейропроцессор Hailo-8L ее производства, облегчающий работу над проектами, связанными с ИИ, нейросетями и машинным обучением. AI Kit представлен в формате карты расширения HAT+ (Hardware Attached on Top). Модуль представлен в форм-факторе M.2, то есть его можно подключить к HAT+. Данная плата взаимодействует с Raspberry Pi 5 через интерфейс PCIe 2.0. Размеры M.2 HAT+ составляют 65 × 56,5 × 5,6 мм, а диапазон рабочих температур – от 0 до +50°C. Новый модуль можно установить поверх одноплатного компьютера.
Компания Hailo специализируется на чипах, предназначенных для выполнения рабочих нагрузок ИИ на периферийных устройствах, например, в автомобилях, умных камерах. Сообщается, что после подключения AI Kit к Raspberry Pi 5 устройство сможет выполнять 13 TOPS (триллионов операций в секунду) и работать со штатным блоком питания Raspberry Pi на 27 Вт. По словам технического директора Hailo Ави Баума, чип потребляет около одного ватта на каждые три TOPS (и не более пяти ватт). Для стандартной нагрузки, вроде обработки видео на 60 FPS в режиме реального времени, требуется порядка 1-2 ватт. При использовании обновленной версии Raspberry Pi OS чип Hailo-8L распознается автоматически, что позволяет сразу использовать ускоритель для обработки ИИ-задач.
Комплект полностью интегрирован с программным стеком Raspberry Pi Camera, что открывает возможности для создания приложений на основе машинного зрения. Например, стало возможным использовать камеру для обнаружения объектов («Это автомобиль»), семантической сегментации («Эти три объекта — движущиеся автомобили»), сегментации объектов («Эти три движущихся автомобиля — грузовик, красный автомобиль и синий автомобиль»), определения поз и разметки лиц.
Согласно спецификации производителя, новый модуль:
— содержит ускоритель вывода нейронной сети, способный выполнять 13 тераопераций в секунду (TOPS);
— полностью интегрирован со стеком программного обеспечения камеры Raspberry Pi;
— содержит термопрокладку, установленную между модулем и HAT+, которая распределяет тепло по компонентам, повышая производительность;
— соответствует спецификации Raspberry Pi HAT+;
— поставляется с 16-миллиметровой соединительной головкой, проставками и винтами для установки на Raspberry Pi 5 с установленным активным охладителем Raspberry Pi.
📚Тематические ссылки:
https://www.raspberrypi.com/products/ai-kit/
https://hightech.fm/2024/06/05/raspberry-pi-ai-kit
https://xakep.ru/2024/06/07/raspberry-pi-ai-kit/
Модуль был создан совместно с компанией Hailo и содержит нейропроцессор Hailo-8L ее производства, облегчающий работу над проектами, связанными с ИИ, нейросетями и машинным обучением. AI Kit представлен в формате карты расширения HAT+ (Hardware Attached on Top). Модуль представлен в форм-факторе M.2, то есть его можно подключить к HAT+. Данная плата взаимодействует с Raspberry Pi 5 через интерфейс PCIe 2.0. Размеры M.2 HAT+ составляют 65 × 56,5 × 5,6 мм, а диапазон рабочих температур – от 0 до +50°C. Новый модуль можно установить поверх одноплатного компьютера.
Компания Hailo специализируется на чипах, предназначенных для выполнения рабочих нагрузок ИИ на периферийных устройствах, например, в автомобилях, умных камерах. Сообщается, что после подключения AI Kit к Raspberry Pi 5 устройство сможет выполнять 13 TOPS (триллионов операций в секунду) и работать со штатным блоком питания Raspberry Pi на 27 Вт. По словам технического директора Hailo Ави Баума, чип потребляет около одного ватта на каждые три TOPS (и не более пяти ватт). Для стандартной нагрузки, вроде обработки видео на 60 FPS в режиме реального времени, требуется порядка 1-2 ватт. При использовании обновленной версии Raspberry Pi OS чип Hailo-8L распознается автоматически, что позволяет сразу использовать ускоритель для обработки ИИ-задач.
Комплект полностью интегрирован с программным стеком Raspberry Pi Camera, что открывает возможности для создания приложений на основе машинного зрения. Например, стало возможным использовать камеру для обнаружения объектов («Это автомобиль»), семантической сегментации («Эти три объекта — движущиеся автомобили»), сегментации объектов («Эти три движущихся автомобиля — грузовик, красный автомобиль и синий автомобиль»), определения поз и разметки лиц.
Согласно спецификации производителя, новый модуль:
— содержит ускоритель вывода нейронной сети, способный выполнять 13 тераопераций в секунду (TOPS);
— полностью интегрирован со стеком программного обеспечения камеры Raspberry Pi;
— содержит термопрокладку, установленную между модулем и HAT+, которая распределяет тепло по компонентам, повышая производительность;
— соответствует спецификации Raspberry Pi HAT+;
— поставляется с 16-миллиметровой соединительной головкой, проставками и винтами для установки на Raspberry Pi 5 с установленным активным охладителем Raspberry Pi.
📚Тематические ссылки:
https://www.raspberrypi.com/products/ai-kit/
https://hightech.fm/2024/06/05/raspberry-pi-ai-kit
https://xakep.ru/2024/06/07/raspberry-pi-ai-kit/
🔥2
«Улучшаться — значит изменяться, а быть идеальным — значит меняться часто»
Уинстон Черчилль, британский государственный и политический деятель.
За последние месяцы мы выпустили 25 постов о Технологиях IoT устройств и AI. Разыграли приз среди самых внимательных и не хотим останавливаться. Именно поэтому мы решили изменить дизайн постов и подготовить для вас кое-что новое.
Ждите интересных новостей и крутых активностей!
🔥2🤓1
Студентка кафедры материалов и технологий легкой промышленности Казанского национального исследовательского технологического университета (КНИТУ) Разиля Тухбиева разработала «умную» палатку, в которой удобства для туристов, включая свет и тепло, будут достигнуты за счет альтернативных источников энергии. Работа над проектом ведется под руководством заведующей кафедрой Альбины Азановой.
Главным инновационным элементом палатки является солнечная панель, закрепленная на крыше. Планируется, что к ней будут подключаться большинство основных приборов. Для минимизации зависимости от солнечного света, в палатку также будет встроен альтернативный источник энергии — ветрогенератор. Системы смогут дополнять, а также в зависимости от погоды и места расположения прибора заменять друг друга для получения электроэнергии. По словам автора проекта, Разили Тухбиевой, палатка сможет увеличить выживаемость туристов в экстремальных ситуациях, обеспечить укрытие для людей, вынужденно оказавшихся вне дома в результате «конфликтов или стихийных бедствий в различных климатических условиях». Также палатку смогут использовать люди, чьи профессии требуют от них мобильности: геологи, археологи, экологи, пастухи, полярники, волонтеры.
Палатка также будет оснащена туристическим спутниковым трекером (датчиком местонахождения), фонарём с USB-интерфейсом, панелью экстренного вызова SOS, отражающим потоки света тентом и светодиодными колышками. Дно представляет собой матрас с элементами теплого пола, который можно подключить к автомобильному прикуривателю. Ещё одним плюсом палатки является исключение сбора конденсата за счет использования паропроницаемого материала.
В настоящее время команда стартапа создает тестовый образец, который будет готов к испытаниям в течение двух месяцев. Авторы обещают невысокую для инновационного продукта себестоимость (порядка 45 тысяч рублей). В сложенном состоянии палатка будет помещаться в специальный рюкзак. Разработка казанских студентов стала одним из победителей конкурса «Студенческий стартап» федерального проекта «Платформа университетского технологического предпринимательства». Проект запущен Минобрнауки РФ в 2022 году.
📚Тематические ссылки:
https://hightech.fm/2024/08/01/kazan-eco-camp
Главным инновационным элементом палатки является солнечная панель, закрепленная на крыше. Планируется, что к ней будут подключаться большинство основных приборов. Для минимизации зависимости от солнечного света, в палатку также будет встроен альтернативный источник энергии — ветрогенератор. Системы смогут дополнять, а также в зависимости от погоды и места расположения прибора заменять друг друга для получения электроэнергии. По словам автора проекта, Разили Тухбиевой, палатка сможет увеличить выживаемость туристов в экстремальных ситуациях, обеспечить укрытие для людей, вынужденно оказавшихся вне дома в результате «конфликтов или стихийных бедствий в различных климатических условиях». Также палатку смогут использовать люди, чьи профессии требуют от них мобильности: геологи, археологи, экологи, пастухи, полярники, волонтеры.
Палатка также будет оснащена туристическим спутниковым трекером (датчиком местонахождения), фонарём с USB-интерфейсом, панелью экстренного вызова SOS, отражающим потоки света тентом и светодиодными колышками. Дно представляет собой матрас с элементами теплого пола, который можно подключить к автомобильному прикуривателю. Ещё одним плюсом палатки является исключение сбора конденсата за счет использования паропроницаемого материала.
В настоящее время команда стартапа создает тестовый образец, который будет готов к испытаниям в течение двух месяцев. Авторы обещают невысокую для инновационного продукта себестоимость (порядка 45 тысяч рублей). В сложенном состоянии палатка будет помещаться в специальный рюкзак. Разработка казанских студентов стала одним из победителей конкурса «Студенческий стартап» федерального проекта «Платформа университетского технологического предпринимательства». Проект запущен Минобрнауки РФ в 2022 году.
📚Тематические ссылки:
https://hightech.fm/2024/08/01/kazan-eco-camp
👌2
Министерство внутренней безопасности США (DHS) приобрело робособаку, оснащённую антенной системой, которая позволяет правоохранительным органам перегружать домашние сети потоком трафика, чтобы отключать устройства интернета вещей (IoT). Робот под названием NEO представляет собой модифицированную версию более раннего устройства «Quadruped Unmanned Ground Vehicle» (Q-UGV), разработанного компанией Ghost Robotics.
Как сообщается, DHS обеспокоено возможностью использования преступниками «умных» устройств для создания различного рода ловушек, направленных на представителей правоохранительных органов. К покупке робота Министерство подтолкнул инцидент во Флориде 2021 года, когда подозреваемый в тяжком преступлении использовал IoT-камеру для наблюдения за полицейским рейдом. Мужчина успел подготовиться и открыл огонь по агентам ФБР сквозь входную дверь. Двое сотрудников ведомства были убиты, а ещё трое — серьёзно ранены. После данного инцидента, DHS провело исследования о возможных угрозах со стороны устройств Интернета вещей. Было выяснено, что преступники могут использовать эти устройства для создания ловушек, способных нанести вред сотрудникам правоохранительных органов, или уничтожить доказательства. Даже захваченный преступник может произнести единственную голосовую команду, способную запустить целую цепочку событий в доме, включая отключение света, блокировку дверей или активацию взрывного устройства.
Робопёс NEO даёт возможность не только удалённо отключать такие ловушки, но и деактивировать полностью сети в зданиях, где проводятся полицейские рейды. Робособака оснащена компьютерной системой и антенной, что позволяет ей проводить DoS-атаки в зоне действия. Для подготовки офицеров Министерство создало специальную учебную площадку, где сотрудников тренируют распознавать потенциальные угрозы со стороны «умных» устройств. Сотрудники полиции учатся обнаруживать скрытые IoT-девайсы, а также собирать доказательства, которые в них содержатся. Компания Ghost Robotics, разработчик робота NEO, заявила, что их предыдущая модель, Q-UGV, была продана уже более чем 25 национальным клиентам и активно используется ими для защиты военных и правоохранительных органов.
📚Тематические ссылки:
https://www.404media.co/dhs-has-a-ddos-robot-to-disable-internet-of-things-booby-traps-inside-homes/
https://www.securitylab.ru/news/550449.php
Как сообщается, DHS обеспокоено возможностью использования преступниками «умных» устройств для создания различного рода ловушек, направленных на представителей правоохранительных органов. К покупке робота Министерство подтолкнул инцидент во Флориде 2021 года, когда подозреваемый в тяжком преступлении использовал IoT-камеру для наблюдения за полицейским рейдом. Мужчина успел подготовиться и открыл огонь по агентам ФБР сквозь входную дверь. Двое сотрудников ведомства были убиты, а ещё трое — серьёзно ранены. После данного инцидента, DHS провело исследования о возможных угрозах со стороны устройств Интернета вещей. Было выяснено, что преступники могут использовать эти устройства для создания ловушек, способных нанести вред сотрудникам правоохранительных органов, или уничтожить доказательства. Даже захваченный преступник может произнести единственную голосовую команду, способную запустить целую цепочку событий в доме, включая отключение света, блокировку дверей или активацию взрывного устройства.
Робопёс NEO даёт возможность не только удалённо отключать такие ловушки, но и деактивировать полностью сети в зданиях, где проводятся полицейские рейды. Робособака оснащена компьютерной системой и антенной, что позволяет ей проводить DoS-атаки в зоне действия. Для подготовки офицеров Министерство создало специальную учебную площадку, где сотрудников тренируют распознавать потенциальные угрозы со стороны «умных» устройств. Сотрудники полиции учатся обнаруживать скрытые IoT-девайсы, а также собирать доказательства, которые в них содержатся. Компания Ghost Robotics, разработчик робота NEO, заявила, что их предыдущая модель, Q-UGV, была продана уже более чем 25 национальным клиентам и активно используется ими для защиты военных и правоохранительных органов.
📚Тематические ссылки:
https://www.404media.co/dhs-has-a-ddos-robot-to-disable-internet-of-things-booby-traps-inside-homes/
https://www.securitylab.ru/news/550449.php
👍1
Компания OrionStar Robotics анонсировала логистического робота CarryBot, разработанного специально для микроцентров обслуживания (Micro-Fulfillment Centres, MFC). MFC представляют собой небольшие автоматизированные склады, расположенные в городских районах или рядом с потребителями, и предназначенные для сокращения времени обработки заказов и повышения удовлетворенности клиентов.
CarryBot спроектирован таким образом, чтобы соответствовать требованиям компактных и эффективных логистических систем. Транспортные возможности CarryBot, его адаптивность и безопасность, свидетельствуют о значительном прогрессе в автоматизации склада, обеспечивая эффективность и гибкость в сфере логистики и доставки.
Ключевые преимущества люльки-трансформера CarryBot:
— многофункциональное транспортное оборудование: позволяет обрабатывать различные материалы и товары в MFC, повышая производительность в
два-три раза;
— гибкая адаптация к сценарию: технология VSLAM+ позволяет быстро адаптироваться к изменениям планировки без внесения изменений в оборудование;
— система защиты на 360°: оснащена лидаром, камерами глубины, датчиками
защиты от столкновений и кнопками аварийной остановки, что обеспечивает
безопасную работу робота;
— гибкость и возможность настройки: может быть реализована без нарушения
существующих рабочих процессов;
— повышение производительности труда: освобождает работников от необходимости перевозить грузы, позволяя сосредоточиться на более важных задачах;
— сокращает время, потраченное на логистические процедуры: позволяет выполнять перевозки на большие расстояния, будь то комплектация, размещение на полках или подготовка к отправке;
— возможность масштабирования в соответствии с меняющимся спросом: поддерживает совместную работу нескольких роботов, что позволяет быстро и просто масштабировать оборудование в периоды пиковой нагрузки.
📚Тематические ссылки:
https://www.iot-now.com/2024/09/03/146223-orionstar-robotics-launches-carrybot-for-micro-fulfillmentcentres/
CarryBot спроектирован таким образом, чтобы соответствовать требованиям компактных и эффективных логистических систем. Транспортные возможности CarryBot, его адаптивность и безопасность, свидетельствуют о значительном прогрессе в автоматизации склада, обеспечивая эффективность и гибкость в сфере логистики и доставки.
Ключевые преимущества люльки-трансформера CarryBot:
— многофункциональное транспортное оборудование: позволяет обрабатывать различные материалы и товары в MFC, повышая производительность в
два-три раза;
— гибкая адаптация к сценарию: технология VSLAM+ позволяет быстро адаптироваться к изменениям планировки без внесения изменений в оборудование;
— система защиты на 360°: оснащена лидаром, камерами глубины, датчиками
защиты от столкновений и кнопками аварийной остановки, что обеспечивает
безопасную работу робота;
— гибкость и возможность настройки: может быть реализована без нарушения
существующих рабочих процессов;
— повышение производительности труда: освобождает работников от необходимости перевозить грузы, позволяя сосредоточиться на более важных задачах;
— сокращает время, потраченное на логистические процедуры: позволяет выполнять перевозки на большие расстояния, будь то комплектация, размещение на полках или подготовка к отправке;
— возможность масштабирования в соответствии с меняющимся спросом: поддерживает совместную работу нескольких роботов, что позволяет быстро и просто масштабировать оборудование в периоды пиковой нагрузки.
📚Тематические ссылки:
https://www.iot-now.com/2024/09/03/146223-orionstar-robotics-launches-carrybot-for-micro-fulfillmentcentres/
👏1
Японские инженеры разработали КМОП-чип приемопередатчика D-диапазона, который передал данные с максимальной скоростью в 640 Гбит/с. Это рекорд для беспроводного устройства, реализованного на интегральных схемах. Технология подходит для недорогого производства компонентов связи следующего поколения.
Инженеры разработали набор микросхем приемопередатчика D-диапазона (114–170 ГГц), охватывающий полосу пропускания сигнальной цепи 56 ГГц -приемопередатчик с размером микросхемы передатчика 1,87 мм x 3,30 мм и приемника размерами 1,65 мм x 2,60 мм. Для достижения высокой скорости инженеры использовали компактные усилители мощности, преобразователи и умножители частот.
Для правильной оценки беспроводной передачи, инженеры установили чипсет на плату и подключили его к внешней антенне с коэффициентом усиления 25 DBi. При тестировании с модулированным сигналом со скоростью передачи символов 40 Гбод и модуляцией 32QAM на расстоянии 36 см система достигла скорости передачи 200 Гбит/с с высокой точностью модуляции, с частотой битовых ошибок менее 0,001. Кроме того, используя модуляцию 16QAM и антенну с высоким коэффициентом усиления исследователи достигли скорости 120 Гбит/с на расстоянии 15 м. Производительность чипсета с несколькими входами и несколькими выходами с четырьмя передатчиками и четырьмя модулями приемника показала еще более высокую скорость. Здесь каждая антенна может обрабатывать собственный поток данных, обеспечивая быструю связь. Используя модуляцию 16QAM, каждый канал достиг скорости 160 Гбит/с. В целом это привело к общей скорости 640 Гбит/с.
Текущие высокочастотные системы 5G предлагают скорость до 10 Гбит/с и работают в диапазонах частот от 24 до 47 ГГц. Для следующего поколения систем мобильной связи ученые экспериментируют с более высокими диапазонами частот. Они используют высокую скорость передачи данных, но сигнал подвержен затуханию. Поэтому для широкого внедрения беспроводных систем следующего поколения решающее значение имеют экономически эффективные передатчики и приемники, способные поддерживать уровень сигнала.
📚Тематические ссылки:
https://www.titech.ac.jp/english/news/2024/069418
https://hightech.fm/2024/06/17/cmos-chipset-wireless
Инженеры разработали набор микросхем приемопередатчика D-диапазона (114–170 ГГц), охватывающий полосу пропускания сигнальной цепи 56 ГГц -приемопередатчик с размером микросхемы передатчика 1,87 мм x 3,30 мм и приемника размерами 1,65 мм x 2,60 мм. Для достижения высокой скорости инженеры использовали компактные усилители мощности, преобразователи и умножители частот.
Для правильной оценки беспроводной передачи, инженеры установили чипсет на плату и подключили его к внешней антенне с коэффициентом усиления 25 DBi. При тестировании с модулированным сигналом со скоростью передачи символов 40 Гбод и модуляцией 32QAM на расстоянии 36 см система достигла скорости передачи 200 Гбит/с с высокой точностью модуляции, с частотой битовых ошибок менее 0,001. Кроме того, используя модуляцию 16QAM и антенну с высоким коэффициентом усиления исследователи достигли скорости 120 Гбит/с на расстоянии 15 м. Производительность чипсета с несколькими входами и несколькими выходами с четырьмя передатчиками и четырьмя модулями приемника показала еще более высокую скорость. Здесь каждая антенна может обрабатывать собственный поток данных, обеспечивая быструю связь. Используя модуляцию 16QAM, каждый канал достиг скорости 160 Гбит/с. В целом это привело к общей скорости 640 Гбит/с.
Текущие высокочастотные системы 5G предлагают скорость до 10 Гбит/с и работают в диапазонах частот от 24 до 47 ГГц. Для следующего поколения систем мобильной связи ученые экспериментируют с более высокими диапазонами частот. Они используют высокую скорость передачи данных, но сигнал подвержен затуханию. Поэтому для широкого внедрения беспроводных систем следующего поколения решающее значение имеют экономически эффективные передатчики и приемники, способные поддерживать уровень сигнала.
📚Тематические ссылки:
https://www.titech.ac.jp/english/news/2024/069418
https://hightech.fm/2024/06/17/cmos-chipset-wireless
👍3
Компания Endrich Bauelemente GmbH, немецкий дистрибьютор NeoCortec, занимающаяся разработкой интеллектуальных продуктов, связанных с Интернетом вещей, внедрила в свои решения масштабируемые беспроводные сенсорные модули NeoMesh от NeoCortec со сверхнизким энергопотреблением.
Одним из основных преимуществ сетевых решений, таких как технология NeoMesh, является тот факт, что для сбора и передачи всех сенсорных данных в облако требуется только один центральный шлюз. Для подключения различных частей сети не требуются ретрансляторы или дополнительные шлюзы. Золтан Кисс, руководитель отдела исследований и разработок Endrich Bauelemente, пояснил, что, интегрируя сенсорные модули NeoMesh в новое решение, специалисты компании смогут легко собирать необходимые данные и передавать их по беспроводной сети «в собственную экосистему Интернета вещей компании или в любой другой подходящий облачный сервис».
В партнерстве с NeoCortec компания Endrich Bauelemente GmbH начала разработку концепции «умного» холодильника, благодаря которой производители смогут внедрить интеллектуальные функции, позволяющие конечным пользователям контролировать различные параметры своих холодильников с помощью мобильного приложения. Беспроводные сенсорные модули NeoMesh обеспечивают легкую и эффективную интеграцию множества функций Интернета вещей. Функции включают в себя мониторинг температуры и влажности внутри холодильника, а также отслеживание яркости внутреннего освещения и состояния дверцы. Сбор данных о частоте и продолжительности открывания дверей сможет предоставить ценную информацию для маркетинговых или коммерческих целей, особенно в таких местах, как автозаправочные станции или магазины розничной торговли.
Основные требования к модулям датчиков Интернета вещей в интеллектуальных устройствах включают в себя компактность, простоту установки, независимость от электрических и проводных сетей связи и простой ввод в эксплуатацию. Технология беспроводной связи NeoMesh работает на батарейках, обладает всеми необходимыми датчиками, встроенными в модуль, и позволяет выполнять установку без участия специалиста. Измерения с датчиков передаются по беспроводной сети в соответствующий облачный сервис для анализа данных через самоформирующуюся ячеистую сеть. Это устраняет необходимость в протяженных кабелях, снижает затраты на инфраструктуру и обеспечивает большую гибкость при развертывании сети, поскольку сенсорные узлы могут быть установлены в любом месте.
📚Тематические ссылки:
http://mobbit.info/item/2010/05/31/holodil-nik-kotoryi-podskazhet-chto-prigotovit-iz-imeustcihsya-prodyktov-10-foto
Одним из основных преимуществ сетевых решений, таких как технология NeoMesh, является тот факт, что для сбора и передачи всех сенсорных данных в облако требуется только один центральный шлюз. Для подключения различных частей сети не требуются ретрансляторы или дополнительные шлюзы. Золтан Кисс, руководитель отдела исследований и разработок Endrich Bauelemente, пояснил, что, интегрируя сенсорные модули NeoMesh в новое решение, специалисты компании смогут легко собирать необходимые данные и передавать их по беспроводной сети «в собственную экосистему Интернета вещей компании или в любой другой подходящий облачный сервис».
В партнерстве с NeoCortec компания Endrich Bauelemente GmbH начала разработку концепции «умного» холодильника, благодаря которой производители смогут внедрить интеллектуальные функции, позволяющие конечным пользователям контролировать различные параметры своих холодильников с помощью мобильного приложения. Беспроводные сенсорные модули NeoMesh обеспечивают легкую и эффективную интеграцию множества функций Интернета вещей. Функции включают в себя мониторинг температуры и влажности внутри холодильника, а также отслеживание яркости внутреннего освещения и состояния дверцы. Сбор данных о частоте и продолжительности открывания дверей сможет предоставить ценную информацию для маркетинговых или коммерческих целей, особенно в таких местах, как автозаправочные станции или магазины розничной торговли.
Основные требования к модулям датчиков Интернета вещей в интеллектуальных устройствах включают в себя компактность, простоту установки, независимость от электрических и проводных сетей связи и простой ввод в эксплуатацию. Технология беспроводной связи NeoMesh работает на батарейках, обладает всеми необходимыми датчиками, встроенными в модуль, и позволяет выполнять установку без участия специалиста. Измерения с датчиков передаются по беспроводной сети в соответствующий облачный сервис для анализа данных через самоформирующуюся ячеистую сеть. Это устраняет необходимость в протяженных кабелях, снижает затраты на инфраструктуру и обеспечивает большую гибкость при развертывании сети, поскольку сенсорные узлы могут быть установлены в любом месте.
📚Тематические ссылки:
http://mobbit.info/item/2010/05/31/holodil-nik-kotoryi-podskazhet-chto-prigotovit-iz-imeustcihsya-prodyktov-10-foto
🌭1
21.08.2024
Группа ученых из Италии опубликовала работу под названием «Метавселенная и цифровой близнец человека: цифровая идентификация, биометрия и конфиденциальность в будущих виртуальных мирах», которая описывает, как совместимость метавселенной с реальностью и владение цифровыми данными пользователей станут ключевыми основами для цифрового аналога реального мира. По мнению ученых, в метавселенной есть много возможностей для сбора данных. В зависимости от возможностей оборудования и датчиков данные, генерируемые пользователями метавселенной, могут включать в себя важную информацию о том, на что именно они тратят свое внимание, а также всеобъемлющие данные об их здоровье и физическом состоянии. Чтобы максимально использовать свой опыт в метавселенной, пользователям понадобится цифровой двойник, который будет являться их точной копией, и сможет гарантировать, что генерируемые им данные являются конфиденциальными и безопасными.
26.08.24
Тайваньская технологическая фирма HTC запустила новый эксперимент по созданию игр и миров «без кода» для своей метавселенной «Viverse». Новое приложение под названием «Viverse Create» позволяет пользователям создавать многопользовательские игры в метавселенной Viverse, которые работают на совместимых устройствах. Это позволяет создавать и делиться играми на своей платформе по выбору — в виртуальной реальности, на мобильном телефоне, ПК или Mac.
03.10.2024
Компания Meta продемонстрировала новую технологию Hyperscape, которая поможет в будущем проложить «мост» между Web3, метавселенной и реальностью. Так, Hyperscape позволит человеку или машине сканировать местность с помощью камеры телефона, а затем преобразовывать эти изображения в цифровую среду с возможностью навигации в режиме реального времени. Будущие версии Hyperscape смогут визуализировать любую наблюдаемую среду в метавселенной в режиме реального времени. Это позволит людям, присутствующим на встрече в виртуальной реальности, взаимодействовать с теми, кто присутствует на встрече в физическом плане.
Группа ученых из Италии опубликовала работу под названием «Метавселенная и цифровой близнец человека: цифровая идентификация, биометрия и конфиденциальность в будущих виртуальных мирах», которая описывает, как совместимость метавселенной с реальностью и владение цифровыми данными пользователей станут ключевыми основами для цифрового аналога реального мира. По мнению ученых, в метавселенной есть много возможностей для сбора данных. В зависимости от возможностей оборудования и датчиков данные, генерируемые пользователями метавселенной, могут включать в себя важную информацию о том, на что именно они тратят свое внимание, а также всеобъемлющие данные об их здоровье и физическом состоянии. Чтобы максимально использовать свой опыт в метавселенной, пользователям понадобится цифровой двойник, который будет являться их точной копией, и сможет гарантировать, что генерируемые им данные являются конфиденциальными и безопасными.
26.08.24
Тайваньская технологическая фирма HTC запустила новый эксперимент по созданию игр и миров «без кода» для своей метавселенной «Viverse». Новое приложение под названием «Viverse Create» позволяет пользователям создавать многопользовательские игры в метавселенной Viverse, которые работают на совместимых устройствах. Это позволяет создавать и делиться играми на своей платформе по выбору — в виртуальной реальности, на мобильном телефоне, ПК или Mac.
03.10.2024
Компания Meta продемонстрировала новую технологию Hyperscape, которая поможет в будущем проложить «мост» между Web3, метавселенной и реальностью. Так, Hyperscape позволит человеку или машине сканировать местность с помощью камеры телефона, а затем преобразовывать эти изображения в цифровую среду с возможностью навигации в режиме реального времени. Будущие версии Hyperscape смогут визуализировать любую наблюдаемую среду в метавселенной в режиме реального времени. Это позволит людям, присутствующим на встрече в виртуальной реальности, взаимодействовать с теми, кто присутствует на встрече в физическом плане.
🔥1
Добрый день!
Со следующей недели в НТЦ «Вулкан» стартует образовательный курс «Разработка ПО для микроконтроллеров семейства STM32».
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/71218/enter/
Начать тестирование можно с 14 ноября 11:00 до 18 ноября 11:00.
На решение задач даётся 4 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!
Со следующей недели в НТЦ «Вулкан» стартует образовательный курс «Разработка ПО для микроконтроллеров семейства STM32».
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/71218/enter/
Начать тестирование можно с 14 ноября 11:00 до 18 ноября 11:00.
На решение задач даётся 4 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!
👍3
Исследователи из Google Research, Google DeepMind и Тель-Авивского университета представили GameNGen — первый игровой движок, полностью управляемый нейросетью, который обеспечивает взаимодействие игрока с виртуальной средой в реальном времени с высоким качеством генерируемой графики.
GameNGen обучается в два этапа: сначала агент с помощью обучения с подкреплением учится играть в игру, а затем диффузионная модель обучается генерировать следующий кадр на основе последовательности предыдущих кадров и действий игрока. Таким образом, для получения набора данных для последующей тренировки, инженеры научили нейросетевого агента играть в DOOM. Для этого использовался метод обучения с подкреплением, а в качестве игрового окружения выступила популярная платформа для исследования искусственного интеллекта ViZDoom. Обучение происходило с помощью алгоритма Proximal Policy Optimization. На данном этапе цель была не в максимизации количества игровых очков, а в генерации достаточного количества обучающих данных, которые бы напоминали игру человека и содержали бы разнообразные игровые ситуации.
В процессе обучения агент получал награды за успешные действия (например, за уничтожение врагов или нахождение секретов), и штрафы за ошибки (получение урона или смерть персонажа). В результате размер собранного обучающего набора данных состоял из более чем 900 миллионов кадров, а также из записи действий агента. На втором этапе эти данные были использованы для дообучения диффузионной модели на базе Stable Diffusion v1.4. Основная задача модели — генерировать следующий кадр, используя для этого несколько предыдущих кадров, а также действия игрока. На данном этапе возникает известная проблема — использование предыдущих изображений для генерации новых приводит к быстрому накоплению ошибки и падению качества создаваемых кадров. Чтобы исправить данный недочет и улучшить стабильность работы модели, разработчики добавили к данным на этапе обучения дополнительный шум. Помимо этого, также были дообучены отдельные компоненты модели, такие как декодер латентных представлений, что позволило улучшить качество изображения.
В конечном итоге, модель оказалась способна генерировать полноценный игровой процесс в режиме реального времени с качеством, сопоставимым с графикой оригинальной игры. GameNGen работает со скоростью более 20 кадров в секунду на одном TPU процессоре. Модель реагирует на действия игрока в режиме реального времени, симулируя игровой процесс: изменяются цифры счетчиков игрового интерфейса — количества здоровья, патронов, брони в зависимости от действий игрока и получаемого урона от монстров или игрового окружения. Игровой мир реагирует на действия игрока — открываются и закрываются двери, появляются монстры, которые атакуют игрока и прочее.
📚Тематические ссылки:
https://gamengen.github.io/
https://nplus1.ru/news/2024/08/30/gamengen-google-deepmind
GameNGen обучается в два этапа: сначала агент с помощью обучения с подкреплением учится играть в игру, а затем диффузионная модель обучается генерировать следующий кадр на основе последовательности предыдущих кадров и действий игрока. Таким образом, для получения набора данных для последующей тренировки, инженеры научили нейросетевого агента играть в DOOM. Для этого использовался метод обучения с подкреплением, а в качестве игрового окружения выступила популярная платформа для исследования искусственного интеллекта ViZDoom. Обучение происходило с помощью алгоритма Proximal Policy Optimization. На данном этапе цель была не в максимизации количества игровых очков, а в генерации достаточного количества обучающих данных, которые бы напоминали игру человека и содержали бы разнообразные игровые ситуации.
В процессе обучения агент получал награды за успешные действия (например, за уничтожение врагов или нахождение секретов), и штрафы за ошибки (получение урона или смерть персонажа). В результате размер собранного обучающего набора данных состоял из более чем 900 миллионов кадров, а также из записи действий агента. На втором этапе эти данные были использованы для дообучения диффузионной модели на базе Stable Diffusion v1.4. Основная задача модели — генерировать следующий кадр, используя для этого несколько предыдущих кадров, а также действия игрока. На данном этапе возникает известная проблема — использование предыдущих изображений для генерации новых приводит к быстрому накоплению ошибки и падению качества создаваемых кадров. Чтобы исправить данный недочет и улучшить стабильность работы модели, разработчики добавили к данным на этапе обучения дополнительный шум. Помимо этого, также были дообучены отдельные компоненты модели, такие как декодер латентных представлений, что позволило улучшить качество изображения.
В конечном итоге, модель оказалась способна генерировать полноценный игровой процесс в режиме реального времени с качеством, сопоставимым с графикой оригинальной игры. GameNGen работает со скоростью более 20 кадров в секунду на одном TPU процессоре. Модель реагирует на действия игрока в режиме реального времени, симулируя игровой процесс: изменяются цифры счетчиков игрового интерфейса — количества здоровья, патронов, брони в зависимости от действий игрока и получаемого урона от монстров или игрового окружения. Игровой мир реагирует на действия игрока — открываются и закрываются двери, появляются монстры, которые атакуют игрока и прочее.
📚Тематические ссылки:
https://gamengen.github.io/
https://nplus1.ru/news/2024/08/30/gamengen-google-deepmind
👏1
Добрый день!
Тестирование окончено.
Студентам, успешно прошедшим тестирование, разосланы приглашения на курс.
Всем спасибо и дальнейших успехов!
Тестирование окончено.
Студентам, успешно прошедшим тестирование, разосланы приглашения на курс.
Всем спасибо и дальнейших успехов!
👍2👏1🤡1