...

суббота, 30 октября 2021 г.

[Перевод] Пол Грэм: «Нечто большее, чем интеллект»

image

Если бы вы спросили людей, что особенного было в Эйнштейне, большинство ответило бы, что он был очень умным. Даже те, кто попытался бы дать вам более утонченно звучащий ответ, вероятно, подумали бы именно так в первую очередь. Еще несколько лет назад я бы и сам ответил так же. Но особенность Эйнштейна заключалась не в этом. Особенным в нем было то, что у него были новые важные идеи. Быть очень умным было необходимым условием для появления этих идей, но эти два понятия не идентичны.

Может показаться чересчур педантичными искать разницу между интеллектом и его последствиями, но нет. Между ними существует большой разрыв. Любой, кто проводил время в университетах и исследовательских лабораториях, знает, насколько она велика. Есть много по-настоящему умных людей, которые не достигают чего-то существенного.

В детстве я думал, что больше всего в жизни люди хотят быть умными. Вероятно, вы тоже так думали. Но готов поспорить, это не то, что вы хотели. Представьте, что вам дали выбор: быть умным и не совершать открытий или, быть чуть менее умным, но открывать много новых идей. Вы бы наверняка склонились ко второму варианту — уж я-то точно. Да, делать такой выбор немного неловко, но его преимущества очевидны.
Причина, по которой этот выбор заставляет меня чувствовать себя неловко, заключается в том, что разум по-прежнему кажется мне чем-то важным, хотя умом я понимаю, что это не так. Я потратил столько лет, думая, что это так. Обстоятельства детства — идеальные условия для развития этой иллюзии. Интеллект гораздо легче измерить, чем ценность новых идей, и тебя постоянно оценивают по нему. В то время как даже те дети, которые в конечном итоге откроют для себя что-то новое, обычно еще не открыли этого. Для детей, склонных к этому, интеллект — “единственная игра” в городе.

Есть и более тонкие причины, которые сохраняются надолго в зрелом возрасте. Интеллект помогает победить в разговоре и, таким образом, становится основой иерархии доминирования. [1] К тому же рождение новых идей — исторически настолько новая вещь (даже сейчас этим занимается так мало людей), что общество еще не усвоило тот факт, что это реальная цель, а интеллект — просто средство для её достижения. [2]

Почему такому большому количеству умных людей не удается изобрести ничего нового? Рассматривая этот вопрос с такого ракурса, он кажется довольно угнетающим. Однако, есть и иной подход к рассмотрению, который не только более оптимистичный, но и более интересный. Очевидно, что интеллект — это не единственный ингредиент, необходимый для новых идей. Какие есть ещё ингредиенты? Являются ли они чем-то, что мы можем взрастить?

Так как проблема с интеллектом, говорят, в том, что он в основном врождённый. Доказательства для этого выглядят достаточно убедительно, но учитывая то, что большинство из нас не хотело бы чтобы это было так, этим доказательствам приходится сталкиваться с весьма жестким неприятием. Но я не собираюсь погружаться в этот вопрос, потому что для создания идей есть другие компоненты, которые меня интересуют, и очевидно, что большинство из них могут быть развиты.

Это означает, что истина существенно отличается от той, которой я руководствовался, когда был ребенком. Если интеллект действительно имеет значение, и при этом по большей части является врожденным качеством, то естественное следствие этого — вера в неизбежность Дивного Нового Мира. Лучшее что вы можете сделать — это выяснить для какого вида работы у вас есть «способности», чтобы вне зависимости от того, с каким уровнем интеллекта вы родились, он был использован наилучшим образом, после чего работайте так усердно как можете. Тогда как если интеллект это не то, что имеет значение, и только один из нескольких компонентов имеет значение, и многие из них не являются врожденными, всё становится интереснее. У вас есть намного больше контроля, но вопрос того, как устроить свою жизнь, становится гораздо более сложным.

Так что же является другими компонентами создания идей? Тот факт, что я даже могу спросить об этом, доказывает вопрос, поднятый мной ранее — общество не принимает тот факт, что именно эти другие компоненты, а не интеллект, имеют большее значение. В противном случае мы все знали бы ответ на столь основополагающий вопрос.[3]

Я не буду пытаться предоставить полный список других качеств помимо интеллекта. Это первый раз, когда я сформулировал себе вопрос таким образом, и я предполагаю что поиск ответа может занять некоторое время. Но недавно я писал об одной из наиболее важных качеств: неудержимый интерес в какой-либо узкой теме. И это качество определенно может быть развито.

Другое качество, которое вам требуется для создания идей — независимое мышление. Я бы не утверждал, что это нечто отдельное от интеллекта — я бы вряд ли назвал кого-то умным, не имей он независимости. И хотя это качество в большей степени врожденное, оно выглядит как нечто, что до определенной степени можно развивать.

Существуют общие технологии создания идей — например, для работы над вашими собственными проектами, или для преодоления обстоятельств, с которыми вы сталкиваетесь в начале пути — и всем им можно научиться. Некоторым из них может научиться общество. И существуют также наборы технологий для создания узконаправленных идей, таких как идеи для стартапов или темы для статей.

И, конечно же, в открытии новых идей есть много довольно приземленных ингредиентов, таких как упорный труд, достаточный сон, избегание определенных видов стресса, работа с правильными людьми и поиск способов работы над тем, что нравится, даже когда это не то, над чем вы должны работать. Всё, что мешает людям делать отличные вещи, имеет обратный эффект, помогающий им. И эта категория ингредиентов не так скучна, как может показаться на первый взгляд. Например, создание идей зачастую ассоциируется с юностью. Вероятно, не юность как таковая позволяет создавать идеи, а отдельные вещи, которые присущи юности, такие как хорошее здоровье и необремененность ответственностью. Изучение этого может помочь сформулировать стратегии, помогающие людям любого возраста создавать лучшие идеи.

Одним из наиболее удивительных компонентов способности создания новых идей является навык письма. Существует категория идей, которые лучше всего придумываются в процессе написания статей или книг. И слово «в процессе» использовано намеренно: изначально вы не думаете об этих идеях, а потом просто излагаете их при написании чего-либо. Это отдельный способ мышления, который работает при письме, и если вы чувствуете себя в этом неловко, или не испытываете удовольствие от этого, тогда при попытке использовать этот способ мышления это будет мешать вам.[4]

Я предсказываю, что разрыв между интеллектом и новыми идеями окажется интересным местом для поиска. Если мы думаем об этом разрыве просто как о мере нереализованного потенциала, он становится чем-то вроде пустоши, через которую мы пытаемся пройти, зажмурив глаза. Но если мы перевернем вопрос и начнем исследовать другие составляющие новых идей, которые, как предполагается, должны существовать, мы сможем найти в этом пробеле открытия, касающиеся открытий.

Примечания


[1] Что побеждает в разговоре, зависит от собеседника. Это варьируется от простой агрессивности внизу, быстроты ума в середине, до чего-то более близкого к настоящему интеллекту наверху, хотя, вероятно, всегда с некоторым компонентом быстроты ума.

[2] Точно так же, как интеллект не является единственным компонентом для появления новых идей, наличие новых идей — не единственное, для чего полезен интеллект. Он также полезен, например, при диагностике проблем и определении путей их решения. И то, и другое пересекается с наличием новых идей, но и то, и другое не имеет конца.

Эти способы использования интеллекта встречаются гораздо чаще, чем наличие новых идей. И в таких случаях интеллект еще труднее отличить от его последствий.

[3] Некоторые приписывают разницу между интеллектом и наличием новых идей к «креативности», но это не кажется очень полезным термином. Помимо того, что он довольно неопределенный, он смещен на половину рамки в сторону от того, что нас интересует: он не отделим от интеллекта и не отвечает за всю разницу между интеллектом и наличием новых идей.

[4] Любопытно, что это эссе является примером. Оно начиналось как эссе о писательских способностях. Но когда я дошел до различия между интеллектом и наличием новых идей, это показалось мне настолько более важным, что я вывернул первоначальное эссе наизнанку, сделав эту тему и мою первоначальную тему одним из пунктов эссе. Как и во многих других областях, о таком уровне переработки легче рассуждать, когда у вас много практики.

Спасибо всем, кто помог с переводом!

Полезные материалы


Adblock test (Why?)

Оумуамуа — решение парадокса Ферми

1. Парадокс Ферми

...во Вселенной должно существовать значительное количество технологически развитых цивилизаций. С другой стороны, отсутствуют какие-либо наблюдения, которые бы это подтверждали. Ситуация является парадоксальной и приводит к выводу, что или наше понимание природы, или наши наблюдения неполны и ошибочны. Как сказал Энрико Ферми: «ну, и где они в таком случае?»... - Парадокс Ферми (Википедия)

Строго говоря, условные инопланетяне, однажды освоившие космос и заселившие всю Галактику, не обязаны высаживаться на Землю и махать нам лапкой. Они должны искать оптимальные условия для своего существования и продолжения экспансии, которых на Земле, вероятно, нет. Земля является довольно глубокой гравитационной ямой, которая затрудняет экспансию, то есть, её лучше "объехать" стороной.

Согласно Ферми, могли бы быть три вида доказательств: наличие зондов, кораблей или радиопередач. Однако ничто из этого человечество не обнаружило. - Парадокс Ферми (Википедия)

С другой стороны, в космосе мы всё равно должны наблюдать некие сигналы или артефакты, которые сложно объяснить естественным происхождением. Важно, что парадокс Ферми можно считать разрешённым не только когда есть доказательства искуственного происхождения какого-либо объекта, но и также когда есть затруднения в объяснении происхождения какого-либо объекта естественным образом.

Почти ровно 4 года назад случилось открытие первого межзвёздного объекта "Оумуамуа", который до сих пор остаётся загадкой для учёных. В этой статье я попробую объяснить, почему это открытие очень важно и как оно (наконец) решает парадокс Ферми. Но для начала - небольшое введение.

2. Открытие первых межзвёздных малых тел

В Солнечной Системе астрономы наблюдают множество планет и малых тел - комет и астероидов. Все они гравитационно связаны с Солнцем, то есть движутся по замкнутым траекториям вокруг него. Иногда кометы в результате гравитационных возмущений оказываются на незамкнутой (гиперболической) траектории. Тогда они навсегда покидают Солнечную Систему и становятся частью межзвёздной среды Галактики.

Нет никаких оснований полагать, что другие звёзды ведут себя иначе. Множество звёзд Галактики должны выбрасывать в межзвёздное пространство огромное количество комет. Рано или поздно некоторые из них должны попадать в окрестности Солнца и становиться наблюдаемыми. Отличительной чертой таких комет должна быть явно гиперболическая траектория относительно Солнца, указывающая, что комета пришла из межзвёздного пространства (и туда же уйдёт). Однако многие десятки лет астрономы пытались обнаружить хоть одну комету межзвёздного происхождения, но это не удавалось. Но всё изменилось в 2017 г.

2.1. 1I/2017 U1 "Оумуамуа"

25 октября 2017 сотрудники центра малых планет (MPC) пишут следующий комментарий для одного из объектов:

Further observations of this object are very much desired.  Unless there
are serious problems with much of the astrometry listed below, strongly
hyperbolic orbits are the only viable solutions.  Although it is probably
not too sensible to compute meaningful original and future barycentric orbits,
given the very short arc of observations, the orbit below has e ~ 1.2 for
both values.  If further observations confirm the unusual nature of this
orbit, this object may be the first clear case of an interstellar comet.

Некий очень тусклый объект размером всего порядка сотни метров пришёл из направления созвездия Лиры, сделал "крюк" около Солнца и прошёл совсем близко от Земли, когда его обнаружили.

Тут же была подключена вся мощь астрономических инструментов со всего мира, уже удаляющийся объект наблюдали на крупнейших телескопах как на Земле, так и на орбите, в том числе "Хаббл" и "Спитцер". Первые наблюдения показали некоторые отличия объекта от комет Солнечной Системы - объект выглядел как точка, то есть скорее как астероид, чем как комета.

То есть получается, что ожидали комету в качестве первого межзвёздного гостя, а обнаружили нечто другое. В результате 1I/2017 U1 получает почётные лавры первого межзвёздного объекта, но не кометы.

2.2. 2I/2019 Q4 "Борисов"

В сентябре 2019 г российским астрономом Геннадием Борисовым был открыт 2-й межзвёздный объект. Всё начиналось как открытие очередной новой кометы, которых известно уже несколько тысяч, Геннадий Борисов сообщил о своём открытии следующее:

На странице NEOCP висит мой объект gb00234.
Вполне вероятно, что это может быть новая комета.

Для новой кометы "по традиции" предположили параболическую орбиту, что оправдано в большинстве случаев. Но по мере подключения других астрономов и уточнения орбиты, начали накапливаться неувязки, что вызвало подозрения. Автоматический вывод наиболее подходящей траектории начал намекать на гиперболу:

Прочекал орбиту через Findorb - показывает e=2.56 +/- 0.37. Пока что при e=1 показывает нормальную орбиту без серьёзных неувязок, но это как-то подозрительно

Это было сродни грому среди ясного неба: перед астрономами возникло редчайшее явление - новый межзвёздный объект, причём явно являющийся кометой.

Дальнейшие исследования показали, что размер ядра кометы 2I/2019 Q4 также очень мал - не более 500 м в поперечнике. Кроме того, комета выглядела совершенно типичной среди известных комет по химическому составу комы (облака выбрасывемых пыли и газов, окружающих ядро кометы). То есть в данном случае астрономы получили наконец именно то, что и ожидали.

3. Аномальные свойства Оумуамуа

Первый открытый межзвёздный объект обладает целым рядом аномальных свойств. Каждое такое свойство можно с очень большой натяжкой попытаться объяснить естественным происхождением. Однако целый ряд - однозначно нет. Всё это заставляет заподозрить искуственное происхождение 1I/2017 U1. Рассмотрим каждую из "странностей" подробнее.

3.1. Отсутствие кометной активности

Согласно имеющимся теориям формирования планетных систем, подавляющая доля формирующихся и выбрасываемых в межзвёздное пространство малых тел содержат в себе летучие вещества, делающие их кометами при сближении с Солнцем. Практически всё, что приходит из нашего Облака Оорта - это кометы, доля астероидов в нём очень мала (не более 1 %). Состав нашего Облака Оорта должен совпадать с составом межзвёздных объектов. Кроме того, кометы, содержащие в себе замерзшие летучие вещества, намного легче обнаружить, так как при сближении с Солнцем у них неизбежно возникает окружающее облако газа и пыли, которое видно намного лучше и дальше.

Однако в случае с 1I/2017 U1 это почему-то не так. Признаки кометной активности искали в разных диапазонах самыми мощными телескопами мира, но увы, так ничего обнаружить не удалось, ни сопутствующей пыли, ни эмиссионных линий газов. Это само по себе довольно странно, так как первый попавшийся случайный объект из межзвёздной среды с высокой долей вероятности (~ 99%) должен выглядеть именно как комета.

3.2. Амплитуда яркости

Наблюдаемая яркость 1I/2017 U1 менялась примерно в 10 раз каждые 8 часов.

Чтобы объяснить такое поведение кривой яркости, есть 2 варианта:

  1. Объект имеет разное альбедо с разных сторон (половина очень светлая, другая - очень тёмная). Это объяснение не годится, так как подобное не наблюдается среди известных малых тел. Позднее этот вариант также был отвергнут детальным моделированием кривой блеска.

  2. Объект имеет большое соотношение размеров (отношение длины к ширине или толщине около 10 или более). Здесь возможны ещё 2 варианта:

    1. Объект вытянут как палка.

    2. Объект сплющен как плитка.

    Дальнейший анализ кривой блеска показал, что вариант сплющенной формы намного более вероятен, чтобы объяснить наблюдаемое изменение яркости, чем вариант "палки".

Практически никогда ничего подобного в Солнечной Системе не наблюдалось. Среди многих тысяч известных астероидов максимальная амплитуда яркости наблюдалась у астероида 2003 SD220 - 2 звездные величины (равно изменению яркости примерно в 6 раз):

Что на целую 1 величину (в 2,512 раз) меньше, чем амплитуда яркости 1I/2017 U1. То есть, 1I/2017 U1 должен быть ещё в раза в 2 длиннее при той же самой толщине, чем известный астероид 2003 SD220:

Астероид 2003 SD220 - радарное изображение
Астероид 2003 SD220 - радарное изображение

Ещё раз нужно подчеркнуть - ничего подобного в Солнечной Системе почти не наблюдается. Но и это ещё не всё. Теоретически, можно объяснить вытянутую форму кометы или астероида приливным растяжением. Но как уже упоминалось выше, форма 1I/2017 U1 скорее ближе к плоскому "блину", чем к вытянутой "сосиске", согласно анализу кривой яркости. А это уже очень сложно объяснить естественным происхождением.

Распределение известных астероидов Солнечной Системы по амплитуде яркости и размеру. Исходя из неполной кривой яркости предполагалось поместить 1I/2017 U1 в район красного прямоугольника. Сейчас ясно, что объект должен располагаться даже выше.
Распределение известных астероидов Солнечной Системы по амплитуде яркости и размеру. Исходя из неполной кривой яркости предполагалось поместить 1I/2017 U1 в район красного прямоугольника. Сейчас ясно, что объект должен располагаться даже выше.

Таким образом, вероятность того, что первый попавшийся межзвёздный объект будет иметь такую редкую амплитуду яркости составляет примерно 1 к 10 тысячам. Умножая эту вероятность на вероятность отсутствия кометной активности (1%) получаем вероятность случайной встречи такого объекта равной 1 к миллиону.

3.3. Принадлежность к тонкому диску Галактики

Галактическая траектория 1I/2017 U1 также довольно любопытна. Объект появился в небе из направления так называемого солнечного апекса. Солнечный апекс - это направление, куда движется Солнечная Система по отношению к окружающим звёздам? находится он в созвездии Геркулеса (близко к созвездию Лиры). Это говорит о том, что Солнечная Система скорее сама налетела на "неподвижный" 1I/2017 U1. Кроме того, скорость объекта говорит о том, что 1I/2017 U1 скорее всего находился в состоянии почти полного покоя относительно LSR (среднего движения ближайших звёзд вокруг центра Галактики).

Казалось бы, это говорит в пользу естественного происхождения 1I/2017 U1 - что это за корабль пришельцев, который никуда не движется? Однако такая малая скорость относительно LSR встречается в окрестностях Солнца лишь у 1-й из 500 звёзд. Учитывая, что распределение векторов скоростей должно точно повторять таковое для звёзд, выходит, что вероятность случайно быть очень низкой относительно LSR составляет 0,002.

Умножая это на предыдущую вероятность, получаем шансы на случайную встречу такого объекта равные 1 к 500 миллионам.

3.4. Негравитационная траектория

На всём этом сюрпризы не закончились. По результатам наблюдений на космическом телескопе им. Хаббла, оказалось, что объект за время наблюдений набрал избыточную скорость в 17 м/с и сместился со своей траектории на заметное расстояние. Это могло означать только то, что во время наблюдений на объект действовала некая дополнительная сила, толкающая его в направлении от Солнца. Вариантов объяснения этого можно предположить всего 2:

  1. Кометная активность.

    Объект выбрасывает газ/пыль, создавая реактивную силу. Вектор результирующей силы направлен от Солнца потому что выбросы происходят преимущественно на освещённой Солнцем стороне.

  2. Давление солнечного излучения.

С вариантом кометной активности сразу же возникают серьёзные проблемы. Во-первых, кометная активность объекта уже была исключена ранее наблюдениями - ни спектральных линий газов, ни пыли обнаружено не было. Для увязки кометной активности с наблюдаемым негравитационным ускорением нужно, чтобы объект во время наблюдений потерял примерно 10% своей массы, но при этом не наблюдалось бы хоть сколько нибудь заметного облака газа и пыли. Для этого нужно, чтобы пыли было очень мало, а средний размер пылинок был больше 1 мм (так суммарная площадь будет меньше при той же массе). При этом, в состав летучих веществ должна входить только чистая вода, что также совершенно невероятно для комет и никогда прежде не наблюдалось. Любые другие известные кометные примеси, такие как CO2, CO, N2, HCN, CH4, NH3, привели бы к хорошо заметным эмиссионным линиям. Более того, проект Breackthrough Listen специально искал признаки воды в радиодиапазоне и ничего обнаружено не было.

Вместе с тем, величина негравитационного ускорения при полном отсутствии признаков кометной активности была на уровне самых "гиперактивных" комет:

Распределение негравитационного ускорения среди известных комет. 1I/2017 отмечен чёрной штриховой линией. Видно, что лишь 5 известных комет среди всего множества имеют равное или большее ускорение.
Распределение негравитационного ускорения среди известных комет. 1I/2017 отмечен чёрной штриховой линией. Видно, что лишь 5 известных комет среди всего множества имеют равное или большее ускорение.

После этого кометную активность придётся исключить и остаётся только вариант ускорения 1I/2017 U1 под действием солнечного давления. Это - очень "плохой" вариант, так как он сразу же означает, что масса 1I/2017 U1 составляет максимум несколько тонн при размерах порядка футбольного стадиона. То есть либо это какой-то невесомый "аэрогель", либо тончайший лист (не толще 1 мм) из обычного материала.

4. Выводы

  1. 1I/2017 имеет форму тонкого листа

    Форма тонкого листа вполне хорошо объясняет наблюдаемую кривую блеска, которую сложнее объяснить в случае "аэрогеля" и "толстой" формы объекта.

  2. 1I/2017 U1 - объект искуственного происхождения

    На текущий момент астрономия не предлагает никаких гипотез образования экстремально рыхлых ("аэрогель") или экстремально тонких ("лист") объектов в таком количестве, чтобы можно их было случайно встретить также часто, как и обычные межзвёздные кометы, такие как 2I/2019 Q4. Вместе с тем, что набор остальных аномальных свойств даёт шансы встретить такое только в 1 случае на 500 миллионов, остаётся лишь предположить, что объект является искусственным. Мы впервые действительно встретили нечто, что пока никак не можем объяснить естественным происхождением.

  3. 1I/2017 U1 - космический мусор

    Так как объект практически покоился относительно LSR до встречи с Солнечной Системой можно сделать вывод, что самостоятельно он никуда не двигался. Скорее всего он был выброшен из окрестностей какой-то молодой звезды с небольшой относительной скоростью и так и остался висеть в тонком диске Галактики. Это означает, что это никакой не корабль пришельцев. Законы физики одинаковы для всех - пришельцы, кем бы они ни были, должны куда-то целенаправленно двигаться, чтобы успеть прибыть к цели до того, как все ресурсы на борту кончатся. И закон физики этот - это закон неубывания энтропии в замкнутой системе, приближением к которой будет любой звездолёт в межзвёздном пространстве.

    То есть встреча с объектом 1I/2017 U1 - случайна. Из этого следует, что такого мусора в межзвёздном пространстве должно быть много. Галактика должна представлять из себя настоящую свалку. Учёные рассчитали, что чтобы мы могли встретить такой объект хотя бы однажды, каждая звезда Галактики должна выбросить их порядка 1015 штук за время своей жизни. Зная массу 1I/2017 U1 (порядка нескольких тонн) можно прикинуть, что это равно массе средненького астероида размером 100-150 км. А для всей Галактики масса всего мусора тогда будет примерно равно массе Юпитера.

  4. Солнечная Система никому не нужна

    Солнечная Система - штука старая и бестолковая по сравнению с местом происхождения 1I/2017 U1. В тонком диске Галактики, плотность звёзд максимальна, а значит минимальны относительные скорости и расстояния между звёздами. Это делает расселение по Галактике максимально эффективным. Чтобы из тонкого диска Галактики попасть в Солнечную Систему, нужно не только попасть в неё, но и дополнительно изменить скорость на 20-30 км/с, чтобы выровнять свою скорость. Учитывая, что в тонком диске Галактики куда больше близких звёзд с меньшей разницей в скорости, это делает любой целенаправленный полёт к звёздам типа Солнца невыгодным. В силу своего возраста (4,5 млрд. лет) Солнце уже находится на "отшибе" Галактики и движется по невыгодной орбите.

    Кроме того, экспансия пришельцев или самореплицирующихся зондов (не важно) по Галактике будет скорее направлена на молодые звёзды с протопланетными дисками, где строительный материал, необходимый для экспансии, ещё не оказался на дне гравитационных ям планет.

Adblock test (Why?)

Обучение с подкреплением на Python: Пример не из «качалки»

Постановка задачи

Обучение с подкреплением молодая и бурно растущая дисциплина. Это обстоятельство привело к тому что информации об этом на русском языке почти нет. Особенно, если дело касается объектно-ориентированного подхода, и практических задач не из арсенала "качалки".

Представляю вам результат простой задачи, которая как я надеюсь, убережет вас от части шишек встречающихся на этом интересном пути.

Предположим задачу, в которой нано робот с антибиотиком должен подобраться к скоплению патогенных бактерий для их уничтожения.

Загрузим Reinforsment Learning от Keras и библиотеку для анимации.

!pip install keras-rl2
!pip install celluloid
# Базовые Модули
import time    # модуль для операций со временными характеристиками
import random
import numpy as np

# Модули Keras
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation, Flatten, Input, Concatenate
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# Модули Keras-RL2
import rl.core as krl
from rl.agents import DDPGAgent
from rl.memory import SequentialMemory
from rl.random import OrnsteinUhlenbeckProcess

# Модули визуализации
from celluloid import Camera
import matplotlib.pyplot as plt     
from matplotlib import rc
rc('animation', html='jshtml')
%matplotlib inline

Среда

Для обучения с подкреплением требуется среда и агент.

Средой в нашем случае будет мигрирующие в тканях патогены. Их движение соответствует роевому поведению.

Роевое поведение описано моделью Вичека (1995 г.).С помощью этой системы можно имитировать скопления бактерий, поведение стаи птиц или косяка рыб, а также увидеть, как из простых правил появляются самоупорядоченные движения.

Возьмем описание модели из статьи Создание собственной симуляции активной материи на Python. И перепишем ее используя объектно-ориентированный подход. Предполагается, что вы уже знакомы с ООП для Python.

# Имитация роевого поведения
class Colony:
  # положения частицы 
  x : np.ndarray
  y : np.ndarray
  # угол направления частицы
  theta : np.ndarray
  # скорость частицы по осям
  vx : np.ndarray
  vy : np.ndarray

  # Конструктор
  def __init__(self,N):
    self.reset(N)

  # расстановка N частиц на площадке LxL
  def reset(self,N):
    # положения частиц 
    self.x = np.random.rand(N,1)*L
    self.y = np.random.rand(N,1)*L
    # направление и осевые скорости частиц относительно 
    # постоянной линейной скорости v0
    self.theta = 2 * np.pi * np.random.rand(N,1)
    self.vx = v0 * np.cos(self.theta)
    self.vy = v0 * np.sin(self.theta)
  # Шаг имитации
  def step(self):
    # движение
    self.x += self.vx*dt
    self.y += self.vy*dt
    # применение периодических пограничных условий
    self.x = self.x % L
    self.y = self.y % L
    # найти средний угол соседей в диапазоне R
    mean_theta = self.theta
    for b in range(N):
        neighbors = (self.x-self.x[b])**2+(self.y-self.y[b])**2 < R**2
        sx = np.sum(np.cos(self.theta[neighbors]))
        sy = np.sum(np.sin(self.theta[neighbors]))
        mean_theta[b] = np.arctan2(sy, sx)
    # добавление случайного отклонения
    self.theta = mean_theta + eta*(np.random.rand(N,1)-0.5)
    # изменение скорости
    self.vx = v0 * np.cos(self.theta)
    self.vy = v0 * np.sin(self.theta)
    return self.theta

  # Получить список частиц в внутри радиуса r от координат x,y
  def observe(self,x,y,r):
    return (self.x-x)**2+(self.y-y)**2 < r**2
  # Вывести координаты частицы i
  def print(self,i):
    return print(self.x[i],self.y[i])
  # Получить координаты частиц
  def get_bacteria(self):
    return self.x, self.y 
  # Получить массив направлений частиц
  def get_theta(self):
    return self.theta

Описанный класс послужит нам для описания состояния среды state. Не путайте observation и state. Наблюдаемые данные observation, это только то, что наблюдает агент. Состоянием state считается вся среда: описание всех наших бактерий.

Для правильной работы в автоматическом режиме требуется через атрибуты класса action_space и observation_space описать допустимые значения action агента и представление среды observation.

Их надо наследовать от класса rl.Space. Для action_space требуется переписать методы:

  • sample() - возвращает случайное допустимое действие. В нашем случае возвращает число из диапазона [-1,1)

  • contains(x) - проверяет x на допустимость.

В атрибуте shape классов мы будем хранить форму значений

# action - скаляр от -1 до 1
class actionSpace(krl.Space):
  def __init__(self):
    self.shape = (1,)
  def sample(self, seed=None):
    if seed: random.seed(seed)
    return random.triangular(-1,1)
  def contains(self, x):
    return  abs(x) <= 1

# observation - массив 
# допустимые значения можно не описывать.
class observationSpace(krl.Space):
  def __init__(self):
    self.shape = (5,) #
  def sample(self, seed=None): pass
  def contains(self, x): pass

Для того чтобы сделать среду нам надо создать класс наследуя ее из базового класса среды rl.Env предоставляемой керас. Это абстрактный класс, в соответствии с задуманной средой необходимо описать его методы:

  • reset() - "сотворение мира"

  • step(action) - изменение мира на шаге в соответствии с action

  • render() - вывод любой информации по состоянию мира на данном шаге.

  • close() - завершение экземпляра класса

В классе среды мы должны описать состояние state, наблюдение observation, награду reward.

В observation подадим 5 переменных:

  1. Количество "захваченных" бактерий внутри радиуса R

  2. Средний угол направления бактерий внутри R

  3. Угол направления на центр бактерий внутри R

  4. Угол направления на центр бактерий внутри круга R-1.5R

  5. Текущий угол направления нано робота

    Награда - точка приложения вашего максимального внимания. Награда должна соответствовать задаче. Мы будем строго штрафовать за потерю бактерий, тем строже чем их меньше в области видимости R. Так же, решим поощрять за приобретение и сохранение точек.

    Действием,- будет угол движения нано робота. Все переменные нормализуем делением на Pi.

# наша "чашечка Петри"
class Cure(krl.Env):
  # имитируемая колония
  bacteria : Colony
  # положение нано робота
  x: float
  y: float
  theta: float  # направление нано робота
  R: float  # область видимости бактерий нано роботом
  n_bacteria : int  # сохраняем предыдущее значение количества видимых бактерий для rewarda
  # конструктор
  def __init__(self):
    self.bacteria = Colony(N)
    self.reward_range = (-1,1) #(-np.inf, np.inf)
    self.action_space = actionSpace()
    self.observation_space = observationSpace()
    self.R = observation_R
    self.reset()

  #  Формирование вектора обзора observation.
  #  То что происходит в области видимости R от робота. 
  def observe_area(self):
    # получим список соседей в радиусе R
    observe_bacteria = self.bacteria.observe(self.x,self.y,self.R)
    # получим список соседей в радиусе R*1.5
    observe_far_bacteria = self.bacteria.observe(self.x,self.y,self.R*1.5)
    observe_far_bacteria=np.array(np.bitwise_and(observe_far_bacteria,np.invert (observe_bacteria)))

    observation = np.zeros(5)
    # подадим количество соседей    
    n_bacteria = np.sum(observe_bacteria)
    observation[0] = n_bacteria/20

    # посчитаем и подадим среднее направлений соседних бактерий
    sx = np.sum(np.cos(self.bacteria.theta[observe_bacteria]))
    sy = np.sum(np.sin(self.bacteria.theta[observe_bacteria]))
    observation[1] = np.arctan2(sy, sx)/np.pi
    # посчитаем и подадим среднее направление от робота до удаленных бактерий
    sx = np.sum(self.bacteria.x[observe_bacteria]-self.x)
    sy = np.sum(self.bacteria.y[observe_bacteria]-self.y)
    observation[2] = np.arctan2(sy, sx)/np.pi
    # посчитаем и подадим среднее направление от робота до удаленных бактерий
    sx = np.sum(self.bacteria.x[observe_far_bacteria]-self.x)
    sy = np.sum(self.bacteria.y[observe_far_bacteria]-self.y)
    observation[3] = np.arctan2(sy, sx)/np.pi
    if n_bacteria:
      observation[4]=self.theta/np.pi # подадим направление наноробота
    return np.sum(observe_bacteria), observation

  # старт симуляции
  def reset(self):
    self.bacteria.reset(N)
    self.x = .5*L
    self.y = .5*L
    self.theta = actionSpace().sample()
    self.n_bacteria , observation = self.observe_area()
    return observation
    
  # шаг симуляции
  def step(self,action):
    action = action * 3.2#np.pi
    #  Для экономии времени при попадании на "чистую воду" 
    #  просчитываем симуляцию не выпуская ее для обработки сети
    while True:
      # шаг симуляции бактерий
      self.bacteria.step()
      # шаг робота
      self.theta = np.sum(action) #% (2*np.pi)
      self.x = self.x + dt*v0 * np.cos(self.theta)
      self.y = self.y + dt*v0 * np.sin(self.theta)
      self.x = self.x  % L
      self.y = self.y  % L
      # осматриваем окружение
      nBacteria, observation = self.observe_area()
      if np.sum(observation)!=0: break
      if self.n_bacteria > 0: break

    delta = nBacteria - self.n_bacteria
    if delta<0:
      reward = 50 * delta/self.n_bacteria
    elif delta>0 and self.n_bacteria:
      reward = 1+delta
    elif nBacteria>0:
      reward = 1        
    elif nBacteria == 0:
      reward = 0
    else: 
      reward = nBacteria
    done = nBacteria > N/7
    self.n_bacteria = nBacteria
    return observation, reward, done, {}

  # получить координаты робота
  def get_position(self):
    return self.x, self.y, self.R
  # получить координаты всех бактерий
  def get_bacteria(self):
    return self.bacteria.get_bacteria()
  # отразить отладочную информацию   
  def render(self, mode='human', close=False):
    #print(self.n_bacteria)
    pass
  # завершить симуляцию
  def close(self): pass
    

На этом этапе, давайте определим параметры среды и проиграем случайные эпизоды.

Проигрыш эпизодов
Проигрыш эпизодов

Просмотр эпизодов даст понимание с каким разнообразием ситуаций успевает столкнуться наш робот. В зависимости от этого, регулируем: количество бактерий; размер площадки; скорость и количество эпох.

Вы можете это сделать в ноутбуке Google Collab.

Агент и обучение

Среда определена. Остается создать агента.

Наш агент - нано робот, который будет двигаться с той же скоростью, что и бактерии, а управлять мы будем его угловым направлением action. Робот "видит" соседние бактерии и должен двигаться за ними достигая очага поражения.

Для решения задачи используем метод Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), его можно рассматривать как DQN для непрерывных пространств действий. Мы попеременно обучаем 2 сети Актера(производит действие action) и Критика(оценивает вознаграждение reward).

Для тренировки используется keras-rl класс DDPGAgent. Он берет на себя всю техническую реализацию, а нам остается написать несколько строчек кода и получить результат. ООП великая сила!


# Создадим среду и извлечем пространство действий
env = Cure()
np.random.seed(123)
assert len(env.action_space.shape) == 1
nb_actions = env.action_space.shape[0]

# Построим модель актера. Подаем среду, получаем действие
actor = Sequential()
actor.add(Flatten(input_shape=(1,) + env.observation_space.shape))
actor.add(Dense(4, use_bias=True))
actor.add(Activation('relu'))
actor.add(Dense(4, use_bias=True))
actor.add(Activation('relu'))
actor.add(Dense(nb_actions, use_bias=True))
actor.add(Activation('tanh'))
print(actor.summary())

# Построим модель критика. Подаем среду и действие, получаем награду
action_input = Input(shape=(nb_actions,), name='action_input')
observation_input = Input(shape=(1,) + env.observation_space.shape, name='observation_input')
flattened_observation = Flatten()(observation_input)
x = Concatenate()([action_input, flattened_observation])
x = Dense(8, use_bias=False)(x)
x = Activation('relu')(x)
x = Dense(5, use_bias=True)(x)
x = Activation('relu')(x)
x = Dense(1)(x)
x = Activation('linear')(x)
critic = Model(inputs=[action_input, observation_input], outputs=x)
print(critic.summary())

# Keras-RL предоставляет нам класс, rl.memory.SequentialMemory
# где хранится "опыт" агента:
memory = SequentialMemory(limit=100000, window_length=1)
# чтобы не застрять с локальном минимуме, действия модели полезно "встряхивать" случайным поведением 
# с помощью Процесса Орнштейна – Уленбека
random_process = OrnsteinUhlenbeckProcess(size=nb_actions, theta=.15, mu=0., sigma=.3)
# Создаем agent из класса DDPGAgent
agent = DDPGAgent(nb_actions=nb_actions, actor=actor, critic=critic, critic_action_input=action_input,
                  memory=memory, nb_steps_warmup_critic=100, nb_steps_warmup_actor=100,
                  random_process=random_process, gamma=.99, target_model_update=1e-3)

agent.compile(Adam(learning_rate=.001, clipnorm=1.), metrics=['mae'])

# Обучим процесс на nb_steps шагах, 
# nb_max_episode_steps ограничивает количество шагов в одном эпизоде
agent.fit(env, nb_steps=100000, visualize=True, verbose=1, nb_max_episode_steps=Epochs)

# Тестируем обученую сеть на 5 эпизодах
agent.test(env, nb_episodes=5, visualize=True, nb_max_episode_steps=Epochs)
env.close()

Результат

Давайте посмотрим на действия обученного нано робота. Изменим для наглядности параметры среды

v0 = 4        # линейная скорость
N = 1000      # количество бактерий
Epochs =  500 # количество шагов
L    = 300    # размер области
R    = 5      # радиус взаимодействия
observation_R = 2*R # Радиус видимости соседей

fig = plt.figure()
camera = Camera(fig)
random.seed(123)
theCure = Cure()
observation = theCure.reset()

# информационная плашка
props = dict(boxstyle='round', facecolor='wheat', alpha=0.5)
sum_reward = 0
for i in range(200):
    action = np.sum(actor.predict(observation.reshape((1,1,5))))# % (2*np.pi)
    observation, reward, done, _ = theCure.step(action)
    sum_reward += reward
    if done:
      print('Победа  на шаге',i, ' захвачено ',observation[0]*20,'бактерий. Награда ',sum_reward)
      break
    # покажем бактерий
    bacteria_x,bacteria_y = theCure.get_bacteria()
    plt.scatter(bacteria_x, bacteria_y, c='red')    #  метод, отображающий данные в виде точек
    # покажем робота
    x, y, r = theCure.get_position()
    plt.scatter(x, y, c='blue')
    fig = plt.gcf()
    ax = fig.gca()
    circle = plt.Circle((x, y), r, color='b', fill=False)
    ax.add_patch(circle)

    textstr = '\n'.join((
    r'epoch=%d' % (i, ),
    r'points=%d' % (reward, ),
    ))

    ax.text(0.05, 0.95, textstr, transform=ax.transAxes, fontsize=14,
      verticalalignment='top', bbox=props)

    camera.snap()

print('Итоговое вознаграждение',sum_reward)
theCure.close()
animation = camera.animate()
#animation.save('celluloid_minimal.gif', writer = 'imagemagick')
animation
Результат обучения
Результат обучения

Выводы

Существует дефицит информации по RL даже на английском языке, вам объяснят основы, покажут пару стандартных задач из арсенала Open Gym, на этом - все. Документация по Keras-RL не выдерживает никакой критики.

Обучение с подкреплением имеет свои нюансы, например длительное обучение на 0.5-1 млн. шагов похоже приводит к переобучению. Сеть начинает выдавать крайние значения -1,1 ни как не реагируя на среду. 

При планировании актера, если существует непрерывный допустимый диапазон органов управления, последний нейрон лучше зажать активациями sigmoid(0,1) или tanh(-1,+1) вместо linear. Затем в step() среды развернуть до требуемого диапазона.

Отдельно надо отметить, что набор подаваемых данных должен быть адекватен задаче. Не получится научить агента вождению не показывая дороги. В нашем случае пришлось показать бактерии ситуацию чуть за пределами радиуса R. Без этого наш робот просто тащился за последней бактерией в рое, боясь быть наказанным и не понимая как получить награду.

Через тернии лежит путь к звездам. Буду рад, если кому-то помог разобраться в этой интереснейшей теме.

Adblock test (Why?)

Минцифры и Роскомнадзор займутся учетом трансграничных линий связи и средств связи, которые к ним подключены

По информации «ТАСС», Минцифры и Роскомнадзор займутся учетом трансграничных линий связи и средств связи, которые к ним подключены.
29 октября на федеральном портале проектов нормативных правовых актов опубликован проект постановления правительства «Об утверждении порядка ведения реестра линий связи, пересекающих госграницу РФ, и средств связи, к которым подключаются указанные линии связи, порядка включения сведений о линиях связи, пересекающих госграницу РФ, и средств связи, к которым подключаются указанные линии связи, в указанный реестр, порядка направления уведомления о выполнении требований к линиям связи, пересекающим госграницу РФ, и к средствам связи, к которым подключаются указанные линии, для включения сведений о них в указанный реестр».

Представители Минцифры и Роскомнадзора пояснили изданию, что в настоящее время в России не существует реестра трансграничных линий связи и средств связи, которые к ним подключены, а трансграничные переходы трафика российскими надзорными органами никак не учитываются и не регулируются. По мнению специалистов госструктур, этот факт «существенно влияет на обеспечение информационной безопасности» внутри страны.

Минцифры считает, что «отсутствие контроля за функционированием линий связи в точках пересечения госграницы увеличивает риски наступления негативных последствий, в том числе нарушение целостности сети электросвязи, ограничение доступа к ресурсам сети Интернет, реализация обхода блокировок запрещенного контента».

Согласно тексту проекта постановления, теперь более строго регулировать эту ситуацию и оперативно вести реестр трансграничных линий связи и средств связи, которые к ним подключены, будет Роскомнадзор под контролем Минцифры.

Фактически у Росмокнадзора теперь появится новая объемная работа, а у сотрудников ведомства будет много командировок по всей границе РФ. В постановлении указано, что РКН должен проводить обследования всех линий связи, пересекающих госграницу РФ, и средств связи, к которым подключаются указанные линии связи.

Фрагмент интерактивной карты «Магистральные сети связи в России».

Частично некоторые данные по строительству и эксплуатации, в том числе обслуживанию, линий связи различных провайдеров при пересечении госграницы у Роскомнадзора есть. Ведомство с 2009 года оказывает госуслуги по выдаче разрешений на строительство, реконструкцию, проведение изыскательских работ для проектирования и ликвидацию сухопутных линий связи при пересечении госграницы РФ.

Adblock test (Why?)

Пользователи macOS Monterey жалуются на некорректную работу с USB-хабами

Не успели пользователи достаточно насладиться только появившейся macOS Monterey с ее новыми функциями, как с ней уже разгорелся скандал на различных технологических форумах, включая форумы самой Apple.

Жалобы связаны с подключенными к USB 3.0 внешними USB-хабами. При этом такой проблемы с другими портами, например, HDMI, USB-C и thunderbolt, не наблюдается. По словам пользователей, данную ошибку замечали еще на ранних бета-версиях ОС, причем не только USB 3.0, но и USB 2.0. Видимо, этих комментариев было немного, и компания Apple не приняла их во внимание. 

Некоторым пользователям при жалобах на отсутствие корректной работы USB-хабов техническая поддержка Apple посоветовала использовать хабы их компании или отнести оборудование в их сервис. Также отмечается, что на предыдущей версии macOS BigSur такой проблемы не наблюдалось. Кроме того, по словам пользователей, на хабах USB не работает только USB 3.0, то есть если на концентраторе есть USB-С, то он будет работать.

По доброй традиции Apple больше всего досталось владельцам старых устройств. В свое время пользователи старых версий iPhone пострадали от так называемого замедления устройства после очередного обновления iOS. Тогда компания заверяла, что замедление сделано для меньшего износа батарей старых iPhone. Нынешняя проблема в особенности затронула владельцев MacBook, выпущенных до конца 2021, которые поддерживают macOS Monterey (примерно 2016 год выпуска). В данных версиях устройств было мало USB-портов, где-то даже один. И как раз USB-концентратор был спасением для увеличения числа подключаемых устройств.

Порты на MacBook 2017 года
Порты на MacBook 2017 года
Для сравнения — порты на MacBook до 2016 года
Для сравнения — порты на MacBook до 2016 года

Проблемы с macOS Monterey наложились на старт продаж новых MacBook, в которых Apple перестала придерживаться политики минимализма портов.

Adblock test (Why?)

Как создавались первые бортовые ЭВМ для советской космической программы

С развитием космонавтики перед конструкторами всё острее вставал вопрос — а при помощи чего управлять космическими «пегасами» будущих покорителей пространства-времени? Где взять подходящую ЭВМ, которая будет успешно действовать в стеснённых условия космического аппарата (КА)? Как защитить тонкую технику от перегрузок, возможного перегрева? В конце концов, сколько энергии потребуется потенциальной бортовой цифровой вычислительной машине (БЦВМ) и где эту энергию взять?

Вопросы, надо сказать, не праздные. Ибо имеющиеся на тот момент «наземные» ЭВМ как-то не особо вписывались в концепцию будущего бортового компьютера — компактного, надёжного и экономичного.
Тем не менее кое-что имелось-таки. Советские наука и техника в 50-е годы сумели внедрить в производство (пусть и мелкосерийное) целый спектр ЭВМ. И некоторые из них на момент своего появления оказались вполне, что называется, «на уровне». Например, в 1953-м было признано, что рабоче-крестьянская БЭСМ — наиболее быстродействующая ЭВМ в Европе. Постоянно велись работы по усовершенствованию и удешевлению этой машины без потери быстродействия. Уже на БЭСМ-2 был произведён расчёт траектории полёта на Луну.


Быстродействующая электронно-счётная машина БЭСМ. Энергопотребление: 35 кВт

Кроме того, имелись такие машины, как «Урал». Их относили к малому классу. При производительности, приближавшейся к 100 оп/сек, «Уралы» оказались востребованы и в космической отрасли. Например, их использовали для расчётов полёта первого спутника. Уже к 1959 году их «ускорили» в 50 раз, использовав ОЗУ на ферритовых сердечниках. Правда, частично пожертвовав при этом совместимостью с более ранними машинами серии.

Однако ЭВМ «Урал», хоть и считались малыми, требовали десятки квадратных метров площади и от 10 до 25 кВт потребляемой мощности. Чего уж говорить про монструозную БЭСМ! О том, чтобы использовать их в качестве бортового компьютера, не могли идти и речи. Тем не менее, они вполне позволяли будущую технику рассчитать.


Малая автоматическая электронная вычислительная машина «Урал-1». Потребляемая мощность 10 кВт.

Во второй половине 50-х годов под руководством С.П. Королёва в ОКБ-1 трудилось порядка двух тысяч специалистов. Среди них были представители достаточно экзотических направлений, включая тех, которым довелось поработать в небезызвестном городе Обнинске. Это была первая серьёзная работа молодых «электронщиков» ОКБ-1. Им, ещё недавним студентам, пришлось фактически с нуля создать немало аппаратуры для системы управления и защиты экспериментальных реакторов, в т.ч. в активной зоне. Кроме того, именно в Обнинске впервые стали широко применяться полупроводниковые триоды. Такой опыт здорово пригодился для решения задач «космических».

Задачи эти корректировались многократно. Например, в конце 1958 года коллектив получил указание обеспечить успешный полёт спутника с человеком на борту. Когда расчёты и изыскания в этом направлении были в самом разгаре, — всё, отбой, осенью 60-го надо лететь на Марс!

Осознавали в «верхах» всю масштабность работ, которые нужно было осуществить для реализации такого громадья планов? Сложно сказать. А вот в ОКБ-1 стало окончательно ясно, что радиотехнические методы управления КА пора оставить в прошлом. Королёв поставил перед группой Бориса Чертока задачу — разработать соответствующую систему управления. Чтоб взлетело.

К тому моменту Черток уже был выдающимся специалистом в разработке систем управления ракетной техникой. Он работал в этом направлении как минимум с 1946 года, как вернулся из Германии после изучения реактивного «наследия» Третьего Рейха. Ну а после того, как его группа была усилена шестью десятками спецов, незадолго до того обеспечивших успех миссии «Луна-3», появились все основания всерьёз надеяться на успех.


Борис Викторович Раушенбах

Руководил «лунными» работами Борис Раушенбах. И неудивительно, что именно ему поручили заняться системой наведения и ориентации в пространстве будущего первого межпланетного корабля «Марс-1960», он же 1М. В свою очередь, личным решением Чертока коллектив Раушенбаха был усилен вышеупомянутыми «ядерщиками». Считал ли он, что «пацанов» не жалко — провалят задание, и пёс с ними? Или был уверен, что именно молодые «светлые головы» способны решить такую сложную задачу? Поди знай… Кто ж про такие вещи в мемуарах откровенно напишет?

На разработчиков «давили» со всех сторон. В первую очередь — военные. По некоторым данным, в «верхах» проект 1М рассматривали не в последнюю очередь как очередной этап испытания межконтинентальной ракеты («Молния», фактически — баллистическая Р-7) с полезным грузом. Неудача могла повлечь за собой весьма неприятные последствия для сотрудников ОКБ-1.

Дело осложнялось тем, что на период 1959/60 годов пришлась смена поколений в советской электронике. Маститым «ламповикам» потребовалось срочно повышать квалификацию. По воспоминаниям сотрудников группы Раушенбаха, работы по новой теме начались со слов одного из молодых специалистов вновь сформированной лаборатории, физика Владимира Казначеева: «Ничего страшного! Полупроводник — та же лампа, только маленькая».

Трудиться приходилось в две смены — в слишком уж жёсткие временные рамки оказалось поставлено ОКБ-1. За считанные месяцы было необходимо разработать совершенно новую технику на новой элементной базе. Для экономии времени (а заодно — места на борту КА) было решено, что бортовая центральная вычислительная машина (БЦВМ) вместе с другими электронными агрегатами будет объединена в единый счётно-решающий блок (СРБ), над элементами которого работы велись параллельно. И — знаете, успели!

К слову сказать, всё ОКБ-1 работало в те дни в авральном режиме. Ведь межпланетный КА — это не только СРБ, что очевидно. Это огромное количество узлов, агрегатов и тонкой аппаратуры. И вот — великий день, 10 октября 1960-го года! Сотни людей с замирающим сердцем следили за тем, как в зенит уходит ракета-носитель с шестьюстами пятьюдесятью килограммами горячего пролетарского привета для Красной Планеты!


Старт ракеты 8К71ПС, впоследствии «выросшей» в «Молнию»

Пять минут наблюдали, пока не стало ясно — старт можно записывать в «неудачные». На трёхсотой секунде полёта отказали двигатели третьей ступени. Вины разработчиков КА тут не было — сказался дефект системы управления ракеты «Молния». Спустя четыре дня аналогичная судьба постигла второй запускаемый аппарат. Сыграли свою роль низкое качество сборки и обслуживания опять же ракеты.

В ОКБ-1 уже корпели над новым проектом. Среди прочего предстояло (и снова в авральном порядке) разработать БЦВМ для нового амбициозного проекта — тяжёлого межпланетного космического корабля (ТМК) массой не в сотни килограммов, а в десятки тонн. Вот только для этого нужно было предусмотреть сборку на околоземной орбите КА из отдельных блоков при помощи, опять же, электроники, которой не имелось даже в проекте.

Через год уже были получены первые отчёты о проведённых работах — шесть немалого размера томов. Из них один отдельный том посвящён разработке БЦВМ на полностью отечественной технической базе с использованием дискретных элементов. Среди прочего, указывалось, что БЦВМ должна быть универсальной, т.е. использовать новые принципы получения и анализа информации, а заодно — взаимодействия с экипажем.


Запоминающее устройство на магнитной ленте для БЦВМ «Союз». Такие использовались также в авиации и в советской ПРО

В конечном счёте «в верхах» было решено от строительства ТМК отказаться, а наработки и лучших специалистов направить на более перспективную программу «Союз». Именно в рамках этой программы была сформулирована новая концепция централизованного управления КА, которой надлежало господствовать в космонавтике многие годы. Но об этом как-нибудь в другой раз…

Автор: Павел Заикин

Adblock test (Why?)

FDA опубликовало принципы разработки ИИ-устройств

Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (Food and Drug Administration, FDA) вместе с Британским управлением по регулированию обращения лекарственных препаратов и медицинских товаров и Министерством здравоохранения Канады разработали и опубликовали принципы разработки ИИ-устройств. Предполагается, что производители будут использовать их для повышения качества медицинских приборов, работа которых основана на ИИ и машинном обучение.

FDA принимает от организаций предложения по совершенствованию составленных принципов. Вероятно, в будущем он может подвергнуться дополнению или редакции. На текущий момент список выглядит следующим образом:

  1. весь цикл разработки системы должен основываться на междисциплинарном опыте;

  2. проекты нужно реализовывать с использованием новейших методов разработки программного обеспечения и информационной защиты данных;

  3. участники клинического исследования и наборы данных для обучения должны соответствовать популяции пациентов, для которой разрабатывается устройство;

  4. наборы данных для обучения и тестирования выбираются и поддерживаются таким образом, чтобы они были независимы друг от друга;

  5. методы разработки эталонных наборов данных должны быть сформированы из клинически значимых и хорошо охарактеризованных актуальных данных;

  6. дизайн системы должен быть адаптирован к имеющимся данным и отражать предполагаемое использование устройства;

  7. в ходе разработки должно быть уделено особое внимание взаимодействию «Человек-ИИ», а не просто производительности системы в изоляции от человека;

  8. тестирование устройства должно проводиться в клинически значимых условиях, чтобы по итогу получить более корректные результаты о его работе вне зависимости от набора данных;

  9. для конечного пользователя должна быть составлена чёткая и понятная информация об устройстве, такая как показания к применению, производительность, характеристики данных из обучающей базы и противопоказания;

  10. работа развёрнутых моделей машинного обучения, в том числе во время последующего обучения нейросети, должна контролироваться в режиме реального времени с акцентом на поддержание и повышение безопасности и производительности.

Публикацией принципов FDA и другие подобные учреждения намерены заложить основу для единой системы контроля за производством медицинских приборов на ИИ и машинном обучении. Эта основа должна не только создать минимальную планку качества, но и стимулировать будущий рост в быстро развивающейся области. Для достижения этих целей ведомство также планирует сотрудничать с организациями здравоохранения за пределами США.

FDA всё чаще обращает внимание на ИИ при производстве медицинских устройств. В частности, в конце сентября регулятор разрешил использовать нейросети для диагностики рака простаты. Компания Pagie получила возможность официально рекламировать свой ИИ-инструмент под названием Paige Prostate. Стоит отметить, что окончательный диагноз ставит специалист-человек. Тем не менее, нейросети значительно облегчают нагрузку на людей и позволяют выявлять заболевания на очень ранней стадии.

Adblock test (Why?)

Глава Росфинмониторинга обвинил онлайн-игры в финансировании терроризма

В разговоре с президентом России директор федеральной службы по финансовому мониторингу Юрий Чиханчин заявил, что при помощи внутриигровой валюты осуществляется спонсирование терроризма. Он рассказал, что сейчас ведомство сотрудничает с Федеральной службой безопасности для выявления модели поведения злоумышленников.

На вопрос главы государства о перемещении финансов в компьютерных играх Чиханчин ответил, что оплата внутриигровой валютой «оружия» и «игрока» в шутерах является расчетом с террористами.

Глава Росфинмониторинга заявил, что беспокойство ведомства сейчас вызывают террористы-одиночки, поскольку у них появляются новые системы финансирования. Особое внимание он уделил «самофинансированию». Также Чиханчин обратил внимание на молодежные организации, имеющие современные инструменты для финансовых операций.

Директор отчитался о заморозке активов более 2 тыс. человек в ходе работы Межведомственной комиссии по противодействию финансированию терроризма. 

Летом глава ФСБ Александр Бортников заявил о том, что террористические организации вербуют подростков через многопользовательские игры, социальные сети и онлайн-чаты. Он отмечает, что исламистские группировки научились создавать игры-клоны, способные склонять молодежь к преступному поведению и терактам. Также Бортников выразил обеспокоенность закрытыми пабликами, пропагандирующими культуру насилия, суицид и деструктивное поведение.

В мае после нападения на школу в Казани, в результате которого погибли девять человек и 24 пострадали, глава Татарстана Рустам Минниханов высказался о необходимости персонифицированного доступа к компьютерным играм, в которых есть убийства. По его мнению, игровые развлечения влияют на психику не только детей, но и взрослых. 

Глава Следственного комитета Александр Бастрыкин обвинил интернет и социальные сети в размытии нравственных ценностей и ориентиров подростков после произошедшей в Пермском государственном университете стрельбе, в результате которой погибли 6 человек и 47 пострадали. Он считает, что нужно принять больше мер для борьбы по защите молодежи от вредной информации. 

Эксперты Роскачества рассказали о шести мобильный играх, которые приносят вред детям, но не назвали сами тайтлы. Однако специалисты описали опасные механики, негативно влияющие на подрастающее поколение.

Adblock test (Why?)

Через полчаса стартует первое занятие нового цикла Сколковской Школы Синтеза Цифровых Схем

Сегодня, 30 октября 2021, в 12:00 по Москве мы стартуем первое занятие нового цикла Сколковской Школы Синтеза Цифровых Схем.

Прямая ссылка на трансляцию на канале: https://www.youtube.com/watch?v=MZ-1nA2aWLg

Там же или в Телеграм-чате https://t.me/DigitalDesignSchool вы можете задавать вопросы спикерам и организаторам.

Ссылка на регистрацию и программу http://www.chipexpo.ru/shkola-sinteza-cifrovyh-shem-na-verilog

Пост на Хабре как подготовиться https://habr.com/ru/post/582580/

Adblock test (Why?)

Космические рейнджеры или как я работал в «Межпланетном экспрессе»

Дело было давно, как сейчас помню: 2003-ий год, март месяц, 7-ой класс. Все мысли о предстоящем Дне рождения и о том, что до конца учебного года осталось всего ничего. Где-то на фоне Колин Пауэлл размахивает пробиркой с "сибирской язвой", по миру шагает атипичная пневмония, но мне пофиг. Я иду в магазин компьютерных дисков, чтобы купить игру, которую очень настойчиво рекомендовал приятель.

В ней можно «грабить корованы», убивать злых пришельцев и играть за четырехрукого жабо-карпа. В ней какие-то очень смешные квесты, и аркадные бои, как в старых досовских игрушках. Но есть нюанс: про неё нет ни слова в интернете и даже в последних трёх номерах Игромании. Да и обложка выглядит так себе, короче, ожидания заведомо заниженные.

Итак, установка, запуск, выбор расы и класса персонажа, вступительная заставка, шняга, фигня, так, как скипнуть обучение? Что за бредовая аркада? Гребаная торговля, я сюда пришел клисан убивать, а не наркотой барыжить! Слышь, дядя, отвали, я отважный рейнджер — гроза пришельцев, а не курьер, хотя 1000 кредитов — это 1000 кредитов…

Планетарное правительство выглядит как-то так. Иногда эти говорящие головы будут выдавать тебе роскошные квесты, но чаще будут просить перевезти цистерну с канцерогенами в салоне твоего корабля из пункта А в пункт Б.
Планетарное правительство выглядит как-то так. Иногда эти говорящие головы будут выдавать тебе роскошные квесты, но чаще будут просить перевезти цистерну с канцерогенами в салоне твоего корабля из пункта А в пункт Б.

И, казалось бы, ничего особенного, простенькая игра, вот только вечер заканчивается и родители силком гонят тебя из-за компа. Но у тебя как раз освобождение системы в самом разгаре! И новые пушки в соседний сектор завезли, а еще надо доставить в срок эту дурацкую трубку, которую человеческий посол забыл на фэянской планете… Ты проводишь за игрой дни и недели, уничтожаешь Махпеллу, начинаешь игру заново и теперь уже договариваешься с ней. Раз за разом пробуешь новые расы, классы, выполняешь импровизированные челленджи... Наверное, КР — игра с самой высокой реиграбельностью среди всех синглов, в которые я когда-либо играл.

Ладно, хватит славословий, надо рассказать ньюфагам о том, что же это за замечательная игра и почему в неё стоит поиграть даже спустя 15 лет после релиза (имеется патч для широкоформатных моников!).

Итак, в начале нулевых 3 друга из Владивостока решают запилить свою Elite с блэкджеком, аркадными боями и текстовыми квестами.

Вот эти ребята
Вот эти ребята
А вот та самая первая ELITE. Поистине культовая игра DOS эпохи.
А вот та самая первая ELITE. Поистине культовая игра DOS эпохи.

Как ни странно, они преуспевают в своем начинании. Самопальный движок на Делфи выдавал, на удивление, очень приятную картинку, особенно классно смотрелись двумерные крутящиеся планеты и "живой" космос, да и фоновые рисунки на планетах были выполнены очень и очень неплохо (для 2003го года).

Как определить жанр игры? Это такой челмедведосвин от геймдева. И пошаговая стратегия, и аркада, и квест, и экономический симулятор. Сюжетная завязка вполне типична для жанра космооперы. Есть содружество разумных цивилизованных рас, освоивших космические перелеты и некое вселенское зло (клисаны, раса разумных кораблей, управляемых единым мозговым центром — Махпеллой), неумолимо захватывающее одну планету за другой. Галактическое правительство набирает добровольцев (рейнджеров) для охоты на тот самый мозговой центр и для сдерживания ударов клисан.

Банальнейшее вступление, но не судите строго, скоро начнется веселье
Банальнейшее вступление, но не судите строго, скоро начнется веселье

Отличие Рейнджеров от других «космических» игр чувствуется уже в самом начале. Игрок абсолютно свободен в своих действиях. Да, галактика в опасности, злые захватчики прут изо всех щелей, но, вы не скованы цепочкой квестов, а можете сразу из центра подготовки рейнджеров лететь зарабатывать миллионы на транспортных перевозках, торговле и контрабанде. Ну или стать пиратом, изгоем, паразитом и грязным пятном на совести своей расы. А можно стать храбрым воителем, скачущим из одного сектора галактики в другой, реагируя на сообщения об очередных нападениях клисан на обитаемые миры.

Серые системы находятся под железной пятой кровожадных клисан. На скриншоте уже конец войны, теперь Галактический совет сможет додавить врага и без вашей помощи.
Серые системы находятся под железной пятой кровожадных клисан. На скриншоте уже конец войны, теперь Галактический совет сможет додавить врага и без вашей помощи.

Мир вокруг игрока живет своей жизнью. Летают торговцы и пассажирские лайнеры, пираты грабят мимо пролетающий транспорт, военные самостоятельно воюют с клисанами (на легких уровнях сложности могут и победить без участия игрока!!!). Другие рейнджеры тоже не скучают. Этот воюет, другой торгует, а третий стал пиратом и требует с тебя денег за пролет по «его территории». Технический прогресс не стоит на месте. На научных станциях клепают новые вундервафли и делают устройство для коммуникации с главным злодеем из ошметков убитых пришельцев. Галактические новости сообщают о ходе боевых действий, атаках пиратов и об изменении цен на рынках.

Здравствуйте, в эфире Галактическое Время. В студии Екатерина Андреева и сегодня в программе….
Здравствуйте, в эфире Галактическое Время. В студии Екатерина Андреева и сегодня в программе….
Гоп-стоп, мы подошли из-за угла… Как ни странно, космическое пиратство — далеко не самый выгодный бизнес. То ли дело контрабанда и наркоторговля….
Гоп-стоп, мы подошли из-за угла… Как ни странно, космическое пиратство — далеко не самый выгодный бизнес. То ли дело контрабанда и наркоторговля….

Бои проходят в полуавтоматическом пошаговом режиме. Выбираешь орудия, наводишь на вражину\вражин, прокладываешь курс\садишься на хвост противнику, жмешь кнопку «play» и полетели. Забавно, что один ход длится 1 день игрового времени, так что сражения проходят крайне неторопливо (некоторые бои на высоких уровнях длятся месяцами, пока у одного из противников не выйдет из строя оборудование). Несмотря на кажущуюся простоту, бои таят в себе определенные тактические сложности и требуют некоторого планирования.

Злые вражины нас почти настигли, но сейчас мы сбежим от них в гиперпространство. Первые несколько лет все бои будут проходить по тактической схеме бей и беги, пока большие дяди не пришли.
Злые вражины нас почти настигли, но сейчас мы сбежим от них в гиперпространство. Первые несколько лет все бои будут проходить по тактической схеме бей и беги, пока большие дяди не пришли.
 Ибо, если не успеешь убежать, тебя замедлят и разорвут на куски вражеские линкоры. Но пройдет еще немного времени и ты так раскачаешься, что будешь освобождать системы в одиночку.
Ибо, если не успеешь убежать, тебя замедлят и разорвут на куски вражеские линкоры. Но пройдет еще немного времени и ты так раскачаешься, что будешь освобождать системы в одиночку.

Экономика в игре достаточно простая. Есть несколько товаров, часть из которых является нелегальной на тех или иных планетах, есть разница цен — дальше крутись как хочешь. Не хочешь торговать? Ну тогда тебе придется косплеить Футураму и гонять между планетами, развозя особо ценные и особо опасные грузы.

Радиоактивен и токсичен, говорите? А, ну ок, спасибо за медальку. Служу Галактическому Совету.
Радиоактивен и токсичен, говорите? А, ну ок, спасибо за медальку. Служу Галактическому Совету.

Текстовые квесты — чуть ли не лучшее, что было в игре. Отразить атаку повстанцев на военную базу в роли артиллерийского наводчика? Или разгадать несложную логическую загадку? Поучаствовать в гонках или в боевых испытаниях малокского (игровая раса карикатурных «тупых солдафнов») боевого корабля (устаревшего на 100 лет)? Потренировать спортивную команду или ограбить банк? Может отсидеть срок в тюрьме? Разнообразные механики, забавные «гэги», особые квесты для разных рас и классов — серьезно, лучше один раз увидеть.

Квесты, кстати, портировали и теперь с ними можно ознакомиться в интернете, не устанавливая игру. Настоятельно рекомендую, с телефона отлично работает -ссылка на гитлаб, квесты из продолжений тоже портированы!

Значительная часть квестов — простенькие логические задачки, но бывают и супер-эпичные задания
Значительная часть квестов — простенькие логические задачки, но бывают и супер-эпичные задания
Например, ограбление банка, в ходе которого вам необходимо соблазнить главбуха пеленга
Например, ограбление банка, в ходе которого вам необходимо соблазнить главбуха пеленга

В Рейнджерах есть встроенная миниигра - аркадные бои в подпространстве. Штука на любителя, но при должном умении позволяет быстро заработать себе на новую вундервафлю, а то и выбить её из вражины. В подпространстве мы воюем с пиратами под командой некоего Рачехана. Данная сюжетная линия очень хреново раскрыта, но в следующих частях пиратам уделят куда больше внимания.

Yar har, fiddle de deeIf you love to sail the sea You are a pirate!!
Yar har, fiddle de deeIf you love to sail the sea You are a pirate!!
А вот так выглядят аркадные бои в гиперпространстве. Штука необязательная, но, порой, весьма забавная.
А вот так выглядят аркадные бои в гиперпространстве. Штука необязательная, но, порой, весьма забавная.

На волне успеха вышло продолжение «Космические рейнджеры 2: Доминаторы», повествующее о подавлении восстания машин 300 лет спустя. Игра так же винрарная + к ней есть неплохой HD патч. Но это уже совсем другая история.

Рад был с вами поностальгировать, но я очень спешу, надо успеть довезти груз до Альтаира через клисанскую систему. Еще и топлива в обрез… Все, рейнджерский привет вам, салаги! Я полетел, не поминайте лихом!

Автор: Александр Соцкий

Оригинал

Adblock test (Why?)

Все и сразу: обзор портативной рабочей станции IBM ThinkPad A31p


В прошлом обзоре мы подробно изучили ноутбук из старшей бизнес-линейки IBM — ThinkPad T30. И, раз уж в коллекции «Digital Vintage» есть полная линейка ThinkPad 2002-2003 годов, рассмотрим ее всю — серии T, A, R и X. Эти машины интересны тем, что их актуально пришлась на период больших изменений, когда ноутбуки стали ближе по возможностям к настольным ПК.

Итак, несмотря на то, что T30 считался топовой моделью, в 2002 году у IBM была модель функциональнее и дороже, но при этом стояла немного в стороне. Это — рабочие станции A31p, построенные на основе шасси ноутбуков производительного класса A31. Сегодня у нас в объективе машина первых выпусков в комплектации, близкой к максимальной — взглянем на возможности, уже бывшие доступными в то время. Не будем ждать, запускаем нашу машину времени!
Каким был обычный ноутбук 2002 года? Довольно горячий Pentium 4-m или уже устаревающий Pentium III-m, 128-256 Мбайт оперативной памяти и жесткий диск от 10 до 40 Гбайт. Приводы DVD постепенно сменяют прежние CD-ROM. Самое распространенное разрешение экрана — 1024х768 пикселей. И это при диагоналях от 10 до 15 дюймов! Хотя, уже встречаются экраны и более высокого разрешения, но это редкость.

Миром правит технология TFT TN, наконец-то канули в лету пассивные матрицы. И все же типичный экран ноутбука — не очень яркий, с довольно узкими углами обзора и скромной цветопередачей. Видеоадаптер устанавливался по остаточному принципу, чаще всего производители выбирали энергоэффективные, но не очень производительные решения — S3 Savage, ATi Rage Mobility. Но некоторые компании уже представили первые решения с GeForce Go и Mobility Radeon.

Назад в будущее?


А что же тут перед нами? Первым делом замечаем экран — яркая, 15” IPS матрица с отличной цветопередачей, разрешением 1600х1200 пикселей и углами обзора по 178 градусов.

Два. Два, Карл! Два пишущих комбо-привода (а кому-то повезло получить пару DVD-RAM!). Оба — с возможность горячей замены. Замены на что? На любой другой оптический привод, дополнительный жесткий диск, дисковод FDD или LS-120, мини-крэдл для наладонника IBM WorkPad (Palm III) или даже просто цифровую клавиатуру.

Киллер-фича — помимо обычного аналогового видеовыхода, здесь есть аналоговый и цифровой (FireWire/IEEE1394) видеовход! Если добавить к этому большой и быстрый 60 Гбайт жесткий диск со скоростью вращения 7200 об/мин — получаем практически идеальную мобильную систему для работы с мультимедиа.

Видео — не единственный сценарий использования машины. Профессиональный видеоадаптер Mobility FireGL 7800 с 64 Мбайт видеопамяти и пачкой сертификатов от производителей инженерного и дизайнерского софта делает A31p отличным выбором для большинства применений. Правда придется отдать за этот компьютер стоимость подержаного автомобиля и носить с собой 4 килограмма «железа». Основная начинка — максимум из доступного весной 2002 года — Pentium 4 1.7 ГГц (позднее стали доступны модели с 2.0 ГГц процессорами), 256 Мбайт памяти в стандартной поставке (здесь установлен максимальный объем — 2 Гбайт).

В том же 2002 начинает наступать беспроводное будущее — в списке опций появляются Wi-Fi (802.11b — до 11 мбит/сек) и Bluetooth. Представленная машина, впрочем, этих опций лишена — на борту только обычный проводной Ethernet и телефонный модем с набором ностальгических звуков коннекта. Остальное стандартно — пара PCMCIA слотов, звуковая карта с полным набором разъемов, пара USB портов.

Присутствует IBM Security Subsystem — предшественник TPM (Trusted Platform Module) и отличная возможность «окирпичить» ваш ноутбук. Эта система позволяет как хранить ключи с помощью специального софта, так и ограничить доступ к ноутбуку с помощью пароля. В некоторых моделях к ней же привязывался еще и RFID-интерфейс. Ключи и пароли в таком варианте хранятся не в NVRAM, а сохраняются в микросхеме флеш-памяти, где также хранится прошивка ноутбука и не сбрасываются при обнулении настроек BIOS.

С одной стороны здесь все как и в современных машинах: забыл пароль — забудь о ноутбуке. Спасет лишь замена материнской платы (по протоколу производителя) или продвинутая магия: выпаять чип с прошивкой и перепрошить его на внешнем программаторе.

Но есть один важный нюанс, проявившийся с возрастом и чаще всего на машинах, используемых от случая к случаю. Иногда такой ноутбук забывает правильный пароль и перестает загружаться или в лучшем случае пускать в настройки BIOS. Моя рекомендация — не устанавливать пароли в BIOS коллекционных машин, все же критичных данных на них уже не содержится, а проблем можно получить немало. Если вы хотите защитить такой ноутбук от кражи — задумайтесь о маркировке.

Атлант среди ноутбуков



Внешне ноутбук выглядит очень величественно. При немалой толщине, 46 мм, благодаря асимметричному дизайну он не выглядит толстым, он выглядит солидным. Помогают этому еще и значительные длина и ширина. В дизайне много общего с Т30 — срезанный левый угол под экраном, несимметричный дизайн боковых граней, размещение большинства портов на задней грани.

Слева и справа расположены отсеки сменных накопителей. Причем правый соответствует более продвинутой спецификации UltraBay Plus, а левый — UltraBay 2000. Правому составляют компанию PCMCIA-слоты и порт FireWire, а левому — звуковые джеки и ИК-порт.


Задняя часть в основном соответствует T30 — питание, пара USB, последовательный и параллельный порты, VGA-порт и комбинированный аналоговый видеовыход. Добавился лишь разъем аналогового видеовхода. Качество оцифровки сигнала — на очень достойном уровне, но машина довольно требовательна к качеству кабелей и источника сигнала.
Кто под заглушкой живет?
Спереди традиционно только колонки, снизу — разъем док-станции и батарея. Самый неожиданный порт, UltraPort (суть USB с проприетарным разъемом) расположен на крышке экрана. Для него было выпущено не так много устройств, самым полезным из которых была … веб-камера.
UltraPort
Это позволило сохранить тонкие рамки экрана и не изобретать «челку» на 19 лет раньше срока. К сожалению, это была последняя модель с UltraPort, веб-камеры вернутся в ThinkPad только через 6-7 лет.

Просто. Удобно. Быстро.


Эргономика, как всегда, на высоте. Как водится у IBM, крышка экрана закрывается внахлест, защищая клавиатуру и матрицу от пыли. Тут же рамка сделана еще толще в верхней части (толще, не шире!), образуя небольшую бленду, дополнительно защищающую от бликов. Палмрест сделан с небольшим наклоном и закруглением, чтобы не уставали руки.

Клавиатура благодаря большой ширине корпуса снабжена дополнительными кнопками-ярлыками слева. Удобство печати — на уровне любого классического ThinkPad. А вот тачпада еще нет — он появится впервые в Т30, вышедшем на два месяца позже. Про экран великолепного качества я уже упомянул.

Запускается лэптоп заметно быстрее Т30 благодаря быстрому диску (он опционально доступен и в старших версиях Т30). Здесь установлена Windows XP Professional с Service Pack 2, как положено, со всем набором IBM’овских утилит. Благодаря большому объему памяти все работает идеально. С 256 Мбайт работать было тоже комфортно, но загрузка системы длилась бы дольше. Идеальный объем памяти — 512 Мбайт и более.

На этой машине комфортно работать практически с любым софтом начала 2000-х. Photoshop, Premier, Delphi, LabView, AutoCAD, 3D Studio Max — на ваш выбор и по вашим требованиям. Напомню, машина сертифицирована для работы с большинством инженерных и дизайнерских пакетов.

На этой машине с комфортом можно играть даже в топовые игры тех лет и получить преимущества высокого разрешения экрана. Также хорошо выглядят игры в разрешении 800х600 благодаря кратному нативному разрешению.

Хороша поддержка сторонних операционных систем. Вся актуальная линейка Windows — 98/Me, 2000 и даже NT 4.0. Поддержка OS/2 — на высоте, Linux (в первую очередь Red Hat/Fedora) — без проблем. Все, что может использоваться в рамках рабочей станции на х86 — поддерживается и будет работать максимально стабильно.

Немного скриншотов

Заключение


На момент выпуска, ThinkPad A31p был уникальным предложением — ни один ноутбук прежде не получал графический контроллер профессионального уровня. Прежде ноутбуки даже в классе мобильных рабочих станций использовали обычные мобильные видеочипы, в лучше случае с увеличенным объемом видеопамяти.

Став последней моделью в А-серии и последней моделью ThinkPad с возможностью оцифровки аналогового видео, эта модель тем не менее стала родоначальником последующих систем Tp и Rp-серий, со временем превратившихся в полностью отдельную линейку — W-серия и современная P-серия.

Да, лэптопы A31p не запускали мейнфреймы и не облетали весь мир в портфелях бизнесменов. Но быть спутником инженеров и дизайнеров — не менее почетно, да и облететь мир нескольким экземплярам этой модели удалось — причем по орбите. Именно так — эти машины работали на МКС.

До новых встреч!

Adblock test (Why?)