13D-печать по металлу
3D-печать появилась еще несколько десятилетий назад, но используется по сей день в основном профессиональными дизайнерами, а также любителями-энтузиастами, которые изготавливают единичные прототипы. Вместе с тем, выполнение объектов из каких-либо материалов помимо пластика многие годы оставалось сложным и достаточно дорогим процессом. Но последнее время печать из металла начинает набирать обороты, становясь более доступным в финансовом плане и сравнительно простым методом изготовления всевозможных деталей.
В краткосрочной перспективе данная технология способна, к примеру, позволить производителям забыть о неудобных дорогостоящих по аренде складах для размещения деталей, которые предназначаются для замены. Теперь необходимый компонент можно выполнить сразу же по требованию покупателя. В перспективе — и вовсе модифицировать весь производственный процесс, существенно уменьшив количество фабрик и, что особо важно, значительно улучшить качество продукции.
Таким образом в будущем можно создавать более прочные и, одновременно, легкие детали, а также сложнейшие формы, которые при использовании типичных методов производства просто являются невозможными. Кроме того, буде обеспечен более точный контроль над микроструктурой металлов, что увеличит надежность изделий.
2. Гибкие телевизоры OLED от LG – новое слово в дизайн
В последнее время возрастает интерес к гаджетам, способным сворачиваться в рулон, подобно манускрипту. Вскоре в продажу поступят новенькие модели поразительных телевизоров LG SIGNATURE OLED TV R, поражающие воображение своим изысканным дизайном. Легкий, прочный и портативный прибор позволит существенно освободить пространство в доме, меняя облик вашего жилища. Одним лишь нажатием клавиши вы сможете убрать прибор в особую панель. Меняя заставки на экране, вы как по волшебству превращаете обычный телевизор в ультрасовременное произведение искусства – в движущуюся картину, дополняющую стиль вашего дома.
3 Искусственный интеллект для всех
о сих пор искусственный интеллект считался главной игрушкой Baidu, Amazon, Microsoft и Google, самых крупных технологических компаний. Для других любые системы искусственного интеллекта были слишком дорогими и сложными для того чтобы их реализовать в полной мере.
Теперь решение данной проблемы – в использовании так называемых облачных сервисов. Среди числа таковых наиболее популярны следующие:
- AWS от Amazon,
- TensorFlow от Google,
- Azure от Microsoft.
Такие инновации позволяют существенно упростить процесс внедрения нейросетей во все сферы жизни. Он будет таким же, как и разработка простой программы. В конечном итоге такое решение позволит распространить искусственный интеллект далеко за пределы стандартной технологической индустрии.
4. Vuzix Blade
Уникальные очки дополненной реальности Еще одним интересным гаджетом на CES 2019 стали очки Vuzix Blade AR Smart Glasses, представленные от Vuzix Corporation. Модель была удостоена премии «За выдающийся дизайн и проектирование». Очки обеспечивают естественный обзор реального мира, при этом предоставляя доступ к AR-контенту. С их помощью можно просматривать карты, изучать прогнозы погоды, участвовать в видеоконференциях и не только. «Умные» очки управляются с помощью тачпада, расположенного на боковой дуге. В переносице находятся микрофоны с шумоподавлением, а в самих линзах установлены камеры формата HD (8MP). Однако недостатком стала баснословная цена (около 2 000 долларов). Стоимость любых моделей смарт-очков, к сожалению, пока остается существенным препятствием для их активного внедрения.
5 Соревнования нейронных сетей
Несмотря на то, что современные нейросети уже давно научились распознавать огромное количество изображений, они не могли долгое время придумать хотя бы что-либо самостоятельно. Для этого они не были оснащены воображением, но решение было придумано. Его автор – Аян Гудфеллоу (университет Монреаля). Исследователь изобрел соревновательную генерирующую сеть (GAN), систему, которая представляет собой упрощенную математическая модель мозга человека, состоящую из двух полушарий (в данном случае из двух нейросетей).
Алгоритм действий следующий: с самого начала нейросети обучают на идентичных данных. Но потом одна из них (ее называют генератор) к уже знакомому изображению добавляет какую-то новую черту: к примеру, таким элементом может быть третья рука у человека. Задание второй нейросети (ее наименование – дискриминатор) сконцентрировано в том, чтобы понять, видела ли она раньше схожее изображение или же оно является подделкой.
Иными словами, необходимо понять, является ли человек с тремя руками реальным. В итоге генератор научился так хорошо и быстро подделывать изображения, что дискриминатор уже их не смог отличить от аутентичных. Получается, в итоге, что нейросеть организовывает и создает что-то реалистичное и новое.