Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В Перми приступили к разработке нового языка программирования
Современные технологии сталкиваются с издержками существующих языков программирования: они либо имеют ограниченную производительность, либо требуют сложного управления данными и очень тонкого отслеживания багов. С развитием робототехники и искусственного интеллекта появилась необходимость в языке, который решает обе проблемы на любом «железе» — от простого датчика до беспилотника, — позволяет создавать быстрые алгоритмы для нейросетей и гарантирует стабильность в критичных системах — например, в медицинских устройствах. Студент Пермского Политеха разрабатывает инновационный язык программирования Ritter, предназначенный для игровых движков, микроконтроллеров, датчиков, нейросетей и даже беспилотников. Этот язык будет сочетать в себе гибкость, расширение возможностей разработчика и простоту в освоении.
Разработка ведется в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».
Язык программирования – это инструмент, с помощью которого люди задают определенные команды программе или компьютеру в целом. Некоторые языки, например Python, просты в освоении, но медленны. Другие, такие как C++ или Rust, работают быстрее, но требуют глубоких знаний и внимания к деталям, особенно к памяти и данным при работе программы.
Одна из главных проблем традиционных языков — это работа с памятью. Компьютер управляет локальными данными в двух местах: во-первых, в «стеке» (stack) — это очень быстрая, но ограниченная память, как аккуратная стопка тарелок: можно положить новую сверху или взять верхнюю. Во-вторых, в «куче» (heap) — она медленнее, но позволяет хранить те данные, размер которых заранее неизвестен или может меняться в процессе работы программы – это как большой беспорядочный шкаф, откуда можно брать что угодно, но поиск занимает больше времени. Например, если человек пишет приложение для редактирования фото, и пользователь загружает картинку, которую разработчик не знал заранее — ее данные придется хранить в «куче».
Все это может приводить к ошибкам, замедлению и непредсказуемому поведению программы, а в высоконагруженных системах, таких как нейросети, IoT-устройства (датчики, камеры), роботы и беспилотники, скорость отклика крайне важна.
Для решения этих проблем студент Пермского Политеха занялся разработкой нового языка программирования – Ritter, предназначенного для встраиваемых систем и задач, требующих высокой производительности. Он ориентирован на данные (Data-Oriented Design) и предлагает необычный подход к работе с памятью.
В отличие от большинства языков, Ritter использует только «стек», полностью отказываясь от «кучи». Это значит, что вся память определяется заранее, еще на этапе написания кода. Программа становится предсказуемой, работает быстрее, и в ней почти невозможно допустить ошибку, связанную с управлением памятью. Например, в случае с разработкой движка для игры важно, чтобы информация была расположена так, чтобы процессор мог ее быстро использовать. Ritter умеет автоматически перестраивать структуры данных, чтобы они лучше подходили для работы с памятью: он может преобразовать список объектов в набор списков характеристик, что ускоряет работу с графикой и физикой.
Другая особенность Ritter – у него нет привычных жестких типов данных, как в других языках. Вместо этого он позволяет программисту использовать инструкции — специальные указания о том, как интерпретировать биты. Это делает язык очень гибким: одно и то же число можно использовать как цвет, координату или команду. Например, в приложении для умного дома можно задать инструкцию, которая говорит: «Эти 4 байта — это команда для открытия двери», и программа будет понимать это без лишних проверок и накладных расходов.
– Софт, написанный на этом языке, гораздо надежнее и имеет высокую скорость работы – это критично для медицинских приборов или систем управления дронами. Гибкость языка позволяет адаптировать один и тот же код под разные устройства – от крошечных датчиков до мощных серверов. Все это делает его идеальным для игровых движков, микроконтроллеров, датчиков и нейросетей. При всем этом сам код прост, лаконичен и будет понятен даже новичкам, – рассказывает Даниэль Дингес, главный разработчик, студент кафедры «Ракетно-космическая техника и энергетические системы» ПНИПУ.
Команда оценивает затраты на создание первой упрощенной версии Ritter в два миллиона рублей, а формирование стандартной библиотеки и инструментов языка — в 7-15 миллионов рублей. Стратегия монетизации включает открытое ядро (Open-Core) и коммерческие решения для предприятий. Открытый бета-релиз планируется в октябре 2026 года.
Ritter — это инструмент, который может изменить подход к низкоуровневым вычислениям. Его уникальные особенности открывают новые горизонты для разработчиков, а код демонстрирует лаконичность синтаксиса и мощь инструкций для работы с данными.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
К любопытным выводам привели наблюдения японских ученых за пестролицыми буревестниками. Оказалось, эти птицы испражняются в основном на лету, намеренно избегая такой возможности на поверхности воды. Очевидно, предположили исследователи, это облегчает движения в воздухе взрослым особям с добычей во рту.
Ученые заново просмотрели старые записи о наблюдениях с помощью телескопа «Большое Ухо», который поймал знаменитый радиосигнал Wow!, и обнаружили данные о еще двух похожих событиях. Астрономы пришли к выводу, что это не могли быть обыкновенные земные радиопомехи и во всех трех случаях источник действительно располагался в глубоком космосе.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Изображение блазара PKS 1424+240, полученное с помощью радиоинтерферометра VLBA, напомнило астрономам легендарное «Око Саурона» из «Властелина колец» — джет, пронизывающий кольцеобразное магнитное поле объекта, устремлен к нашей планете, а сам блазар может оказаться одним из наиболее ярких источников нейтрино в космосе.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии