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.
Чему научились беспилотные автомобили Google, проехав 3 миллиона километров
Глава подразделения по разработке беспилотных автомобилей Google Дмитрий Долгов рассказал, с какими трудностями компания сталкивалась и чему научились беспилотники, проехав более 3 миллионов километров.
Интернет-гигант Google впервые рассказал о разработке беспилотных автомобилей еще в 2010 году. С тех пор машины Google проехали более двух миллионов миль (3,2 млн км) и полностью изменили автомобильный рынок. Теперь, пожалуй, нет ни одного крупного автопроизводителя, который бы не начал разрабатывать собственные беспилотные системы для автомобилей или хотя бы не рассказал о планах развития данной технологии.
Дмитрий Долгов – человек, занимающий должность главы подразделения Google по разработке беспилотных систем для автомобилей, – рассказал, как развивались технологии автопилота и что из себя представляют беспилотники Google теперь. По словам Дмитрия, первая половина пути, включающая миллион миль, кардинально отличалась от второй. Если в начале разработки инженерам компании приходилось обучать автопилот реагировать на стандартные ситуации на дороге, то теперь, увеличив число беспилотных автомобилей в несколько раз, машины Google начали чаще попадать в неординарные ситуации, которые заставляют технологию развиваться намного быстрее.
Как заявляет глава разработки автопилота Google, на данный момент их технология освоила самые простые 90 процентов пути к тому, чтобы стать полноценным автопилотом. Чтобы освоить оставшиеся 10 процентов, компании потребуется задействовать намного больше времени и средств. В данный момент беспилотные автомобили Google проводят большую часть времени на «сложных городских улицах». В данных условиях автомобили научились лучше обнаруживать препятствия и реагировать на них соответствующим образом. Кроме того, беспилотники стали лучше понимать нюансы человеческого вождения, следя за каждой машиной на дороге. Для этого инженерам компании пришлось научить автопилот распознавать сигналы других участников движения.
Один из навыков, которому научили беспилотные автомобили, заключался в придании транспортному средству особой плавности при движении. Это позволило сделать технологию более безопасной и, конечно же, повысило уровень комфортности при перевозке пассажиров.
Дмитрий также отметил, что одной из основных трудностей при разработке автопилота стали законодательные ограничения, накладываемые на данный вид транспорта. Однако в последнее время замечается тенденция к уменьшению числа данных ограничений, что дает разработчикам возможность более широко тестировать свои системы.
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.
Люди, которые были на грани смерти, затем иногда рассказывают, как мчались навстречу необычайно яркому свету или видели всю свою жизнь, проносящуюся перед глазами. Эти переживания на первый взгляд напоминают галлюцинации под воздействием некоторых психоделиков. Но есть и существенные различия, обнаружили исследователи из Великобритании.
Физики из МФТИ и Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» разработали новую теоретическую модель, которая разрешает многолетние противоречия в описании одной из самых опасных неустойчивостей плазмы в установках термоядерного синтеза. Предложенный подход позволяет точнее предсказывать поведение плазменного шнура и открывает путь к созданию более надежных систем управления для будущих термоядерных реакторов, включая международный проект ITER.
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.
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».
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.
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