В наше время, в мире все развивается все очень быстро, новые технологии заменяют старые с такой скоростью, словно змея сменяет свою чешую. Новейшие изобретения облегчают труд многим профессиям и быт обычных граждан.
Все то, что делает нам благо, мы, обычные люди, должны знать и быть благодарны их создателям.
Поэтому в сегодняшней статье, мы разберем несколько современных технологий, которые будут или уже, помогают людям.
Нанотехнологии.
История создания:
Под термином «нанотехнология» следует понимать комплекс научных и инженерных дисциплин, исследующих процессы, происходящие в атомном и молекулярном масштабе. Нанотехнология предполагает манипуляции с материалами и устройствами настолько маленькими, что ничего меньшего быть не может.
В переводе с греческого «нано» означает карлик. 1 нанометр (1 нм) — одна миллиардная часть метра. Размеры объектов, с которыми сталкиваются нанотехнологии лежат в диапазоне от 0,1 до 100 нм. Большинство атомов имеют диаметр от 0,1-0,2 нм, а толщина нитей ДНК составляет около 2 нм. Для примера можно сравнить нанометр с человеческим пальцем. 1 нм во столько же раз меньше одного метра, как толщина пальца меньше диаметра планеты Земля.
Еще в 1986 году футуролог Эрик Дресслер нарисовал образ утопического будущего, в котором самореплицирующиеся (то есть воспроизводящие сами себя) нанороботы выполняют всю необходимую обществу работу. Эти крошечные устройства способны ремонтировать человеческий организм изнутри, делая людей виртуально бессмертными. Нанороботы могут также свободно перемещаться в окружающей среде, что делает их незаменимыми в борьбе с загрязнением этой среды.
Термин «нанотехнологии» первым начал использовать японский физик Норио Танигучи в 1974 году, обозначая им создание материалов с нанометровой точностью.
Однако отцом нанотехнологий считается американский учёный Ким Эрик Дрекслер, который начал свою работу в этой области в 1970-х годах (тогда он разрабатывал солнечные батареи на основе нанотехнологий). Он автор теории создания молекулярных нанороботов, нанотехнологического механосинтеза.
Работа нанотехнологий:
В 1992 году Дрекслер выступил перед комиссией Конгресса США с докладом, в котором описал, как именно нанотехнологии должны преобразить мир. По его мнению, они должны избавить мир от голода и болезней, а также уберечь от экологической катастрофы, т.к. всё, что нужно человечеству, можно сделать с помощью нанороботов из атомов и молекул почвы, воздуха и песка.
Но у нанотехнологий есть и тёмная сторона. Об этом говорит и сам Декслер. Ему принадлежит концепция конца света от «серой слизи», т.е. неуправляемых саморазмножающихся нанороботов, которые могут поглотить жизнь на Земле.
Ожидается, что нанотехнологии обеспечат существенный прорыв в компьютерных технологиях, в медицине, а также и в военном деле. Например, медицинская наука разработала способы доставки лекарств непосредственно к раковым тканям в крошечных «нанобомбах». В будущем наноустройства могут «патрулировать» артерии, противодействуя инфекциям и обеспечивая диагностику заболеваний.
Нанотехнологи создают новые материалы с чётко заданной атомарной структурой. Контролируемые манипуляции отдельными молекулами и атомами для «сборки» таких материалов – это и есть нанотехнология.
Работа с мельчайшими элементами возможна, благодаря мощным электронным микроскопам высокого разрешения. Таким, как сканирующий атомно-силовой микроскоп (АСМ), растровый электронный микроскоп (РЭМ).
К нанотехнологиям относят также разработку и создание электронных схем, основанных на элементах размером с молекулу или атом. Разработку роботов (наномашин, нанороботов) размером с молекулу. А также методы исследования таких объектов.
Таким образом, нанотехнология — междисциплинарная область, находящаяся на стыке науки (фундаментальной и прикладной) и техники.
Почему это направление стало таким актуальным в последнее время? Дело в том, что нанотехнология — это наиболее глубинное и направленное вмешательство в материю на сегодняшний день. Это качественно новый уровень точности.
Принцип создания наноматериалов (манипуляции отдельными атомами) позволяет получать такие свойства, которых невозможно добиться традиционным способом. Потому что традиционный способ (проведение химических реакций) — это работа с порциями вещества, состоящими из миллиардов атомов.
Гипотетически нанотехнологии могут решить такие глобальные проблемы человечества, как загрязнение окружающей среды, нехватку пищевых ресурсов и истощение запасов питьевой воды. Молекулярные и атомарные роботы будут способны производить пищу, заменив сельскохозяйственные растения и животных. «К примеру, теоретически возможно будет производить молоко прямо из травы, минуя промежуточное звено – корову»
Самоорганизация наночастицы и самоорганизующиеся процессы
Один из важнейших вопросов, стоящих перед нанотехнологией — как заставить молекулы группироваться определённым способом, самоорганизовываться, чтобы в итоге получить новые материалы или устройства. Этой проблемой занимается новый раздел химии — супрамолекулярная химия. Она изучает не отдельные молекулы, а взаимодействия между молекулами, которые способны упорядочить молекулы определённым способом, создавая новые вещества и материалы. Обнадёживает то, что в природе действительно существуют подобные системы и осуществляются подобные процессы. Так, известны биополимеры, способные организовываться в особые структуры. Один из примеров — белки, которые не только могут сворачиваться в глобулярную форму, но и образовывать комплексы — структуры, включающие несколько молекул белков. Уже сейчас существует метод синтеза, использующий специфические свойства молекулы ДНК. Берётся комплементарная ДНК (кДНК), к одному из концов подсоединяется молекула А или Б. Имеем 2 вещества: ----А и ----Б, где ---- — условное изображение одинарной молекулы ДНК. Теперь, если смешать эти 2 вещества, между двумя одинарными цепочками ДНК образуются водородные связи, которые притянут молекулы А и Б друг к другу. Условно изобразим полученное соединение: ====АБ. Молекула ДНК может быть легко удалена после окончания процесса.
Однако явления самоорганизации не замыкаются только на спонтанном упорядочении молекул и/или иных частиц в результате их взаимодействия. Существуют и другие процессы, которым присуща способность к самоорганизации, не являющиеся предметом супрамолекулярной химии. Одним из таких процессов является электрохимическое анодное оксидирование (анодирование) алюминия, а именно та его разновидность, что приводит к формированию пористых анодных оксидных плёнок (ПАОП). ПАОП представляют собой квазиупорядоченные мезопористые структуры с порами, расположенными нормально к поверхности образца и имеющими диаметр от единиц до сотен нанометров и длину от долей до сотен микрометров. Существуют процессы, позволяющие в существенной степени увеличить степень упорядоченности расположения пор и создавать на основе ПАОА наноструктурированные одно-, двух и трёхмерные массивы.
Американские ученые успешно использовали покрытые золотом «нанопули» для поиска и разрушения неоперабельных раковых опухолей. Ученые прикрепили нанопули к антителам, которые способны контактировать с раковыми клетками. Если подвергнуть «нанопули» действию излучения, близкого по частоте к инфракрасному, то их температура будет повышаться, что способствует уничтожению канцерогенных тканей.
Области применения нанотехнологий:
- Элементы наноэлектроники и нанофотоники -полупроводниковые транзисторы и лазеры;
‑ фотодетекторы; солнечные элементы; различные сенсоры);
‑ устройства сверхплотной записи информации;
‑ телекоммуникационные, информационные и вычислительные технологии; суперкомпьютеры;
‑ видеотехника — плоские экраны, мониторы, видеопроекторы;
‑ молекулярные электронные устройства, в том числе переключатели и электронные схемы на молекулярном уровне;
‑ нанолитография и наноимпринтинг;
‑ топливные элементы и устройства хранения энергии;
‑ устройства микро‑ и наномеханики, в том числе молекулярные моторы и наномоторы, нанороботы;
‑ нанохимия и катализ, в том числе управление горением, нанесение покрытий, электрохимия и фармацевтика;
‑ авиационные, космические и оборонные приложения;
‑ устройства контроля состояния окружающей среды;
‑ целевая доставка лекарств и протеинов, биополимеры и заживление биологических тканей, клиническая и медицинская диагностика, создание искусственных мускулов, костей, имплантация живых органов;
‑ биомеханика; геномика; биоинформатика; биоинструментарий;
‑ регистрация и идентификация канцерогенных тканей, патогенов и биологически вредных агентов;
‑ безопасность в сельском хозяйстве и при производстве пищевых продуктов.
Применение нанотехнологий в различных сферах жизни:
1. Наносеребро, безусловно, заслуживает внимания : идеально подходит для лечения ран, потертостей и ожогов кожи. Он отлично работает как средство от прыщей и других проблем с кожей. Они являются отличным материалом для поддержания гигиены полости рта: покрытые ими зубные щетки делают очистку еще более эффективной.
2. Нано-сырье широко используется в медицине: оно используется для дезинфекции зубных протезов, протезов конечностей и хирургических инструментов, а также для создания стерильных повязок, способствующих заживлению ран.
3. Наноструктуры также используются для производства постельных принадлежностей, одеял, матрасов и других материалов этого типа. Они делают их более стерильными и безопасными, что немаловажно, например, в гостиницах или больницах. Такие постельные принадлежности и одеяла также являются гораздо лучшим решением для выздоравливающих и страдающих аллергией.
4. Нано-сырье также используется в производстве одежды, в том числе защитной одежды и одежды для спортсменов. Они предотвращают попадание потовых бактерий в организм и облегчают его удаление. Также обувь может быть покрыта наночастицами: они удобнее и намного здоровее, они защищают ноги от вредного воздействия бактерий.
5. Нанотехнологии также позволяют нам защищать объекты общего пользования, включая бассейны, сауны, солярии, а также стулья, шезлонги и столы общего пользования. Их использование, например, на курорте намного безопаснее, особенно для наших детей.
6. Нанотехнологии также используются в пищевой промышленности, в частности в производстве упаковки для пищевых продуктов. Покрытие их наноматериалами делает их намного более долговечными, но они также лучше хранят нашу пищу, потому что уничтожают плесень и грибки, которые могут атаковать пищу. Наноструктуры также используются при производстве упаковки и одноразовой посуды. Они покрывают столешницы, столы и разделочные доски, а также ножи и другие столовые приборы: это позволяет получать более безопасные продукты и защищает нас от вредных бактерий.
7. В деревообрабатывающей и мебельной промышленности также используются нанотехнологии: наночастицы идеально подходят для покрытия мебели, столов или школьных парт и парт: они более безопасны и долговечны. Наноматериалы также используются для взлома корпусов бытовой техники и электроники. Это сделано для повышения их долговечности и безопасности использования.
8. Фермеры также знакомы с нанотехнологиями. Его продукция используется для создания продуктов для дезинфекции (например, копыт животных, копыта или ран животных), дезинфекции помещений и сельскохозяйственного оборудования (включая доильные аппараты, молочные бидоны и др.), Продуктов для пропитки и дезинфекции одежды. С добавлением наноматериалов также создаются продукты для стерилизации помещений, что способствует снижению риска эпидемий среди сельскохозяйственных животных.
Нанотехнологии и медицина:
«Наномедицина – это исправление, конструирование и контроль над биологическими системами человека на молекулярном уровне с использованием разработанных наноустройств и наноструктур». В области медицины возможности нанотехнологий нацелены на управление с помощью наноматериалов и наночастиц физическими, химическими и биологическими процессами, протекающих в живых организмах на молекулярном уровне. В настоящее время на основе нанотехнологий разрабатываются наноустройства, способные выполнять операции от диагностики и мониторинга до уничтожения патогенных микроорганизмов, восстановления поврежденных органов, снабжения организма необходимыми веществами и т.д.
Наночастицы используются в медицине, их применение в этой сфере бесценно. Наночастицы дают надежду людям в борьбе с серьезными заболеваниями. Ученые разрабатывают специальные наночастицы, способные распознать клетки, пораженные раковой опухолью даже на ранних этапах. Кроме того, ученые создают нанороботов. Они будут способны проводить тяжелые операции, проводить диагностику организма изнутри, вводить инъекции и лекарства непосредственно в органы человека.
Вот 25 способов использования нанотехнологий в медицине:
1. Наноботы — это поколение наномашин будущего. Они смогут чувствовать окружающую среду и адаптироваться к ее изменениям, выполнять сложные вычисления, общаться, двигаться, проводить молекулярную сборку, ремонт или даже размножаться. Эти устройства имеют большой потенциал для применения в медицинских целях.
2. Нанокомпьютеры. С их помощью происходит управление наноботами. Усилия по созданию нанокомпьютеров, а также движение к квантовым вычислениям открывают новые возможности для медицины.
3. Регенерация клеток. Повреждение клеток организма зачастую очень трудно восстанавливается из-за невероятно малых размеров клеток. Однако с помощью нанотехнологий появляется возможность обойти это. Наноботы или другие устройства могут быть использованы для манипулирования молекулами и атомами на необходимом для регенерации клеток индивидуальном уровне.
4. . Старение. Наноустройства могут быть использованы для удаления некоторых признаков старения. Например, лазерная технология уже может уменьшить проявление возрастных линий, пятен и морщин. В будущем с помощью мощных нанотехнологий планируется полное устранение этих признаков.
5. Лечение рака. На сегодняшний день уже сделаны первые успешные шаги в работе по использованию нанотехнологий в лечении рака. Данный процесс осуществляется благодаря тому, что небольшие специализированные функции некоторых наноустройств можно более точно направить на раковые клетки. При этом происходит уничтожение раковых клеток и не наносится ущерб окружающим их здоровым клеткам.
6. Заболевания сердечно-сосудистой системы. Существует возможность того, что нанороботы могут выполнять ряд функций, связанных с сердцем. Регенерация поврежденных тканей сердца — это только одна возможность. Другой вариант использования нанотехнологий заключается в использовании наноустройств для очищения артерий от атеросклеротических бляшек и устранения других проблем.
7. Имплантация устройств. Вместо имплантации устройств, которые на сегодняшний день используются в медицине, можно было бы направить наноботы для создания необходимых структур внутри тела.
8. Виртуальная реальность. Благодаря использованию инъекций наноботов врачам легче изучить организм человека. Создание виртуальной реальности может помочь медицинским работникам сделать некоторые операции более «реалистичными».
9. Доставка лекарств. Системы для автоматизации доставки лекарств способствуют повышению согласованности между системами организма. При этом обеспечивается лекарствами та система, которая в них нуждается. Для обеспечения высвобождения определенных лекарственных веществ в нужное время и без человеческих ошибок с помощью нанотехнологий можно программировать системы доставки.
10. Генная терапия. Нанотехнологии позволяют проникать нанороботам в организм и вносить изменения в геном. Благодаря этому возможно произвести коррекцию генома и в результате вылечить различные генные болезни.
11. Нанопинцеты. Эти устройства предназначены для работы наноструктур. Они могут быть использованы для перемещения наноустройства в теле или для размещения их до установки. Нанопинцеты, как правило, построены с использованием нанотрубок.
12. Стволовые клетки. Нанотехнологии могут фактически помочь взрослым стволовым клеткам превратиться в любой необходимый тип клеток. Исследования на мышах показывают, что нанотрубки позволяют взрослым стволовым клеткам превратиться в функционирующие нейроны.
13. Регенерация костей. Используя нанотехнологии можно ускорить регенерацию костей. Наночастицы имеют различный химический состав, который может помочь соединить кости вместе и даже может помочь в некоторых случаях повреждения спинного мозга.
14. Визуализация. Нанотехнологии очень перспективны для использования в области медицинской визуализации, позволяя быстро получить точное специфическое изображение. Наноустройства используются в молекулярной визуализации и приводят к улучшению диагностики различных заболеваний и состояний.
15. Сахарный диабет. Вместо того, чтобы брать кровь для исследования уровня сахара в крови, нанотехнологии предоставляют возможность диабетикам использовать для этого линзы. По изменению цвета можно судить об уровне сахара крови.
16. Хирургия. В современном мире уже есть хирурги-роботы, а вот нанохирургия — перспективная отрасль, в которой можно использовать некоторые лазеры, а также наноустройства, которые могут быть запрограммированы для выполнения некоторых хирургических операций.
17. Эпилепсия. Разрабатываются наночипы, которые способны помочь управлять приступами судорог. Эти чипы предназначены для анализа сигналов мозга, последующего их анализа и выполнения необходимых настроек мозга таким образом, чтобы стало возможно лучше контролировать приступы эпилепсии.
18. Обратная сенсорная связь. Наночипы могут быть полезны людям, которые утратили способность чувствовать свое тело. Для этого наночипы перехватывают электрические импульсы и их интерпретируют.
19. Управление протезами. Протезирование продолжает двигаться вперед. Нанотехнологии дают возможность с помощью мозга управлять протезами. Уже есть некоторые примеры использования наночипов с этой целью.
20. Медицинский контроль. С помощью нанотехнологий можно контролировать состояние различных систем организма. Наночипы, имплантированные в тело, контролируют состояние здоровья и отправляют полученные сведения на компьютер или другое устройство.
21. Медицинские отчеты. В дополнение к мониторингу собственных систем организма, нанотехнологии могут быть использованы для отправки информации поставщикам медицинских услуг, тем самым повышая эффективность электронных медицинских записей.
22. Профилактика заболеваний. Наличие наноустройства в организме способно реально помочь предотвратить различные болезни. При правильном программировании возможно избежать некоторых заболеваний, откорректировать возникшие проблемы раньше, чем они станут серьезными проблемами. Наноустройства могут даже помочь предотвратить хронические заболевания.
23. Пренатальная диагностика. Есть несколько способов использования нанотехнологий в пренатальной диагностике. Наноустройства способны проникать внутрь матки и даже внутрь плода, не вызывая повреждений. Кроме этого, они потенциально могут помочь устранить многие проблемы еще в утробе матери.
24. Индивидуальная медицина. Будучи в состоянии точно подстроиться под геном каждого человека в отдельности, нанотехнологии позволят более точно определить надлежащее лечение и настроить план лечения в соответствии с индивидуальными потребностями организма.
25. Исследования. Нанотехнологии позволяют стремительно продвигаться вперед медицинским исследованиям, предоставляя необходимые для этого инструменты, с помощью которых человек узнает новое о строении и функционировании организма человека, и благодаря исследовании в области физики и химии, нанотехнологии обеспечивают организм строительным материалом.
Роботизированная хирургия.
История роботов:
Считается, что роботы-хирурги — технология будущего, но они принципиально не менялись вот уже 20 лет. Некоторые врачи считают роботов-хирургов ненужной тратой денег, в то время как другие — в восторге от открывающихся возможностей.
Большинство же даже не представляет, откуда взялись, как устроены и зачем нужны эти системы. Так что, давайте разбираться. Под катом вас ждут ответы на эти вопросы, с полсотни фотографий и множество технических подробностей
Большинство роботов-хирургов — вовсе не роботы в классическом понимании этого слова. Они «глупы», несамостоятельны и работают по принципу master/slave, или, если политкорректно, — «ведущий-ведомый».
Все они, по сути, марионетки в руках хирурга, сложные инструменты, которые повторяют человеческие движения. Просто имейте это в виду. Название робот-хирург намертво приклеилось к хирургическим манипуляторам даже в научной литературе, так что я буду его использовать несмотря на неточность.
При этом, хирургическая робототехника начиналась именно с программируемых машин и лишь затем свернула на другую дорожку.
Первый среди ранних:
В 1985 году 52-летнего мужчину поместили в компьютерный томограф. Ему вскрыли череп и ввели в мозг тонкую иглу для забора образца ткани. В этой операции хирургам помогал манипулятор PUMA 200, созданный для работы на конвейерах General Motors. Это было первое применение робота в хирургии.
Промышленный манипулятор понадобился для точного позиционирования и удержания направляющей трубки, через которую вводилась игла.
Операция закончилась благополучно, но производитель робота не оценил самодеятельность и запретил использовать PUMA в хирургии. Скорее всего, из-за репутационных и юридических рисков. Вы бы тоже побоялись однажды прославиться, как производитель роботов-убийц.
ROBODOC:
Уже на следующий год ветеринар Говард «Хэп» Пол (Howard «Hap» A. Paul) и инженер Уильям Баргар (William Bargar) вместе со спецами из IBM запустили разработку робота для эндопротезирования суставов.
Раньше имплантаты «приклеивали» на акриловый цемент. Он постепенно разрушался, и вскоре пациенты снова отправлялись под нож. В середине 80-х появилась альтернатива — пористые имплантаты. Кость срастается с ними и новый сустав служит десятки лет. Тем дольше, чем меньше зазор и выше точность при установке.
Чтобы делать выемки в кости под установку имплантатов, Пол и Баргар фактически переизобрели фрезерный станок с ЧПУ. Они назвали его ROBODOC, в честь Робокопа.
В 2016 году THINK Surgical передала прототип ROBODOC образца 1989 года в Национальный музей американской истории
Как вы могли догадаться, сначала ROBODOC испытали на собаках с травмами бедра, а затем и на людях под надзором Food and Drug Administration (FDA) — подразделения минздрава США и настоящего ночного кошмара медицинских стартапов.
Конструктивно, Robodoc — это 5-осевой манипулятор SCARA, на конце которого закреплена режущая головка с 6-осевым датчиком давления и системой подачи воды для охлаждения и удаления пыли.
Замена коленного сустава с использованием современной версии ROBODOC (продается под брендом TSolution-One)
Перед операцией ногу пациента жестко фиксируют при помощи винтов. Их вкручивают прямо в кость. К кости привязывается координатная сетка, в которой действует робот. Программу операции готовят заранее на базе трехмерной модели, созданной при помощи компьютерной томографии.
У конструкторов ROBODOC получилось добиться высокой точности реза, до 0,5 мм. В результате, робот снимал лишь на 0,54% больше ткани, чем необходимо. Это при том, что при ручной установке имплантата хирурги удаляли примерно на 30% больше кости.
Казалось бы, вот он — успех, но клинические испытания затянулись. В 1994 году ROBODOC стал первым хирургическим роботом, допущенным на рынок ЕС, но вскоре использование машины остановили из-за череды несчастных случаев.
Доработки и повторные испытания закончились только в 2008 году. Только тогда ROBODOC наконец получил одобрение FDA. Можно только позавидовать упорству его создателей. Долгое время он был единственной программируемой хирургической системой, которую разрешено использовать в США.
В дело вступают военные:
В числе первых людей, заинтересовавшихся медицинской робототехникой, были и военные инженеры из американского оборонного агентства DARPA. Пока ROBODOC тренировался на кошках, фрезеровал собак, они раздумывали над концепцией телехирургии.
Пожалуй, самая гуманная из их идей, тогда казалась очень перспективной. При помощи робота с дистанционным управлением хирурги могли бы оперировать раненных неподалеку от линии фронта, не отвлекаясь на пули, свистящие над головой.
Военные разыскали проекты дистанционных манипуляторов NASA и кое-какие прототипы, спроектированные для космоса в Стэнфордском научно-исследовательском институте (SRI). Большая часть наработок базировалась на чисто механических манипуляторах, созданных еще для Манхэттенского проекта, и малость устарела. Так что пришлось объявлять конкурс и раздавать гранты.
DARPA финансировало исследования телехирургии без малого десять лет, вплоть до 90-х годов прошлого века. Выяснилось, что при задержке сигнала более 200-300 мс хирургическое вмешательство становится затруднительным, а при 700 мс лишь очень немногие хирурги в состоянии выполнить свою задачу (а вы еще жалуетесь на пинг в компьютерных играх). Тогда военные решили, что не могут обеспечить необходимую скорость связи, и заморозили программу.
В 2000-е проект перезапустили под названием Trauma Pod. На YouTube опубликована видеодемонстрация этой робо-операционной, но уже много лет о ней не слышно ничего нового
И все же, благодаря DARPA появились две частных компании, которые поставили себе более реалистичную цель — создание системы для роботизированной малоинвазивной хирургии безо всякого телеприсутствия.
Эзоп и Зевс:
Один из последних грантов DARPA достался кандидату наук из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре Юлану Вангу (Yulun Wang). На эти деньги Ванг в 1992 году сконструировал AESOP — роботизированный лапароскоп. Через два года это устройство получило голосовое управление. Теперь лапароскопические операции можно было проводить без помощи живого ассистента.
Как только DARPA остановила исследования, Ванг открыл компанию Computer Motion, Inc. Так на рынке хирургической робототехники появился первый серьезный игрок.
FDA одобрила продажи AESOP в 1994 году, а 1995 году Computer Motion начала испытания трехрукого ZEUS — уже вполне сложившейся хирургической системы типа ведущий — ведомый.
Предки Да Винчи:
Пока Ванг трудился над AESOP, студент MIT Ахил Мадхани смотрел сериал про будни военных врачей. Под впечатлением от увиденного, он решил сделать дистанционную хирургию темой своей диссертации.
В 1993 году с помощью профессора Кеннета Солсбери он собрал телеманипулятор Black Falcon. Этот проект тоже профинансировало DARPA.
Искусственный интеллект и Нейросети.
Древние разговоры о ИИ:
Об искусственном интеллекте задумывались ещё в древние времена, например в мифах Древней Греции, где Зевс создал искусственную женщину по имени Пандора, а как же Франкенштейн? Ведь он тоже можно сказать искусственный интеллект, а также такие работы как: «Современный Прометей» Мэри Шелли и «Россумские универсальные роботы» Карела Чапека. Благодаря им в 1921 году в литературе появилось слово «робот».
В 17 веке небольшой контингент философов размышляли о возможности «вложить разум» в неодушевлённые предметы.
Рене Декарт верил в дуализм разума и тела, хотя его взгляды отвергали возможность механизации интеллекта. А другой мыслитель Лейбниц имел другую точку зрения. Он говорил что вся человеческая мысль может быть представлена математически с помощью элементарных символов. Так он выдвинул «Characteristica Universalis», символику понятий, необходимую для описания знаний.
В мировой литературе и философии ещё может быть много отсылок на искусственный интеллект, которые вы можете искать читая книги, но помните, что: интеллект отличается адаптивным поведением, то есть может меняться в зависимости от различных факторов и в целом подходит к решению задачи непредсказуемо.
Первые шаги искусственного интеллект:
История создания искусственного интеллекта началась ещё в 50-х годах прошлого века, когда Хэнк Дарт был первым, кто предложил использовать компьютеры для моделирования мышления. В то время компьютеры были очень медленными, и не было достаточной вычислительной мощности для создания настоящего искусственного интеллекта.
Первый искусственный интеллект был разработан в 1950-х годах американским математиком и логиком Джоном Маккарти. Он создал язык программирования LISP, который стал одним из основных языков для разработки искусственного интеллекта. Также Маккарти создал первую программу, способную производить логические выводы – систему Logic Theorist, которая могла доказывать некоторые математические теоремы.
После этого появилась целая серия искусственных интеллектов, каждый из которых использовал свой метод обработки информации и решения задач.
К примеру: General Problem Solver, разработанный Джорджем Дантцигом и Алленом Ньюэллом в 1957 году, этот ИИ был способен решать различные задачи путем решения подзадач.
Или например ELIZA – разработанная Джозефом Вейзенбаумом в 1966 году, это был чат-бот, который использовал простые правила и шаблоны для имитации психологической терапии.
А также SHRDLU – разработанный Терри Виноградом в 1971 году, этот ИИ был способен взаимодействовать с пользователем на естественном языке и выполнять манипуляции с блоками.
Первые искусственные интеллекты, обучались при помощи программирования и обработки данных. Они обучались на методе символьной обработки информации. Их программировали на основе символьной логики и правил, которыми они должны были руководствоваться при принятии решений. Это был так называемый экспертный подход, который предполагал использование знаний экспертов в определенной области и перенос их в компьютерную систему.
На следующем этапе интеллекты начали строиться на основе нейронных сетей, которые использовали огромные объемы данных для создания алгоритмов, которые могли позволить им учиться самостоятельно. Сегодня машинное обучение и искусственный интеллект продолжают обучаться и развиваться, используя различные алгоритмы и методы машинного обучения, такие как глубокое обучение, рекуррентные, нейронные сети и т.д.. Это позволило создавать компьютерные программы, которые могли обучаться на основе опыта и данные извлекать из сложных систем.
В 70-х годах исследователи начали создавать экспертные системы, которые повторяли логическое мышление человека в определенной области знаний. Эти системы могли предоставлять рекомендации и решения для проблем, но они не могли обобщать свои знания в другие ообласти.
Профессии ИИ:
В 80-х и 90-х годах искусственный интеллект стал применяться в таких областях, как медицина, финансы, авиация, армия и другие. Системы искусственного интеллекта могли управлять сложными системами, принимать решения в реальном времени и помогать выбирать оптимальные стратегии для достижения целей.
Насчёт стратегий, ИИ научили играть в шахматы, но первые прототипы были слабыми и нас они не очень то и интересуют. Лучше рассказать о самым мощном компьютере, который мог мог мыслить в рамках шахматных ходов. Это был Deep Blue. Это был суперкомпьютер с одним 36-ядерным микропроцессором POWER2, который был соединен с 216 специальными шахматными процессорами, работающими на серверной платформе IBM RS/6000. Компьютер работал на операционной системе IBM AIX, шахматная программа была создана на языке C. Всего компьютер мог высчитывать до 100 млн шахматных операций в секунду.
17 февраля 1996 года завершился шахматный матч между 13-м чемпионом мира Гарри Каспаровым и компьютером Deep Blue. Гроссмейстер уступил в первой партии, но выиграл матч со счетом 4-2 и заработал $400 тыс. Через год усовершенствованная машина взяла реванш, где Каспаров обвинил IBM в нечестной игре, ведь по его мнению, машина не могла жертвовать фигуры и жертвы Deep Blue, были рук шахматистов, работающих на IBM, а точнее: Джоэль Бенджамин, Ник де Фирмиан и Федорович. Они анализировали позиции и выдавали Deep Blue II свои рекомендации.
Искусственные интеллекты в онлайн играх могут использоваться для различных целей, таких как создание ботов-противников, управление персонажами-компаньонами, отслеживание игровой статистики и поведения игроков и т.д.
Когда ИИ используется для создания ботов-противников, он может быть настроен на запоминание поведения игроков, анализ их решений и создание подходящих стратегий для битвы. В таких играх могут быть использованы алгоритмы машинного обучения, которые позволяют ИИ улучшать свои навыки с каждым уничтоженным противником.
ИИ также могут быть использованы для управления персонажами-компаньонами. В этом случае ИИ следит за действиями игрока и реагирует на их команды, чтобы помочь в бою или выполнении заданий.
Кроме того, ИИ могут быть использованы для коллекционирования информации об игроках, такой как статистика игры, предпочтения в выборе оружия и персонажей и другие данные, которые позволяют разработчикам игры анализировать поведение игроков и улучшать игровой процесс.
Искусственный интеллект в онлайн играх может быть реализован как на серверной стороне игры, так и на стороне клиента. В первом случае ИИ настроен на работу с игровым движком и обращение к базе данных игры, а во втором – он работает непосредственно на компьютере игрока, но с доступом только к определенным параметрам игры.
Конечно искусственный интеллект используют во многих и других сферах, кроме развлечения, ниже мы приведем краткий список где они используются.
Здравоохранение: ИИ используется, например, для обработки медицинских изображений, диагностики заболеваний и прогнозирования эффективности лекарственных препаратов.
Маркетинг: ИИ может использоваться для создания персонализированных рекламных кампаний, анализа поведения потребителей и оптимизации бизнес-процессов.
Финансы: ИИ позволяет автоматизировать процессы рискового менеджмента и банковское дело, а также повышать точность и скорость принятия решений.
Транспорт: ИИ используется для управления транспортными потоками и развития автопилотных технологий.
Образование: ИИ может быть использован для персонализированного обучения, оценки знаний и оптимизации учебных планов.
Производство: ИИ используется для автоматизации производственных процессов, контроля качества и прогнозирования спроса на продпланов
Некоторые примеры работ ИИ:
Определение рака кожи с помощью машинного обучения, разработанного Google.
Разработка «Siri» или русского аналога «Алиса», это персональные помощники, которые можгут по вашему запросу найти информацию, проигрывать музыку или отправлять текстовые сообщения.
IBM Watson, система, которая используется для анализа данных, а также предоставляет рекомендации и прогнозирование в различных отраслях.
Устройства, которые могут определить содержание глютена в еде, чтобы помочь людям с целиакией, например, устройство Nima.
Системы контроля состояния здоровья, которые предупреждают в случае возможного сердечного приступа или других болезней.
ИИ уже применяется в различных военных областях. Например, ИИ используется для распознавания образов на спутниковых снимках, создания автономных боевых роботов, анализа больших объемов данных для выявления скрытых угроз и создания маршрутов для беспилотных летательных аппаратов. Также ИИ используется для принятия решений при выборе целей для ударных авиационных комплексов и для анализа телекоммуникационных сетей противника. Однако, использование ИИ в военных целях вызывает опасения относительно автономного решения об использовании силы и риска сбоев, так что вопрос регулирования использования ИИ в военной сфере остается дискуссионным.
Ну, а теперь можно поговорить, об одном из методов обучения этого самого Искусственного Интеллекта.
История создания нейросети:
Создание нейросетей было возможно благодаря развитию компьютерной технологии и исследованиям в области машинного обучения. Первые идеи использования нейронных сетей возникли в 1940-х годах, когда исследователи предложили использовать моделирование биологических нейронных систем в качестве основы для создания компьютерного аналога.
Однако на тот момент компьютеры были слишком медленными для обработки больших объемов данных, необходимых для обучения нейросетей. Развитие вычислительных мощностей и создание новых алгоритмов обучения позволило будущим разработчикам добиться намного большей эффективности и точности работы нейросетей.
Первой нейронной сетью, которая доказала свою эффективность, была персептрон Френка Розенблатта, который был создан в 1958 году. Эта сеть состояла из одного или нескольких слоев, каждый из которых содержал несколько нейронов. Она применялась для решения задач классификации и распознавания образов.
1960-х годах нейронные сети стали использовать для распознавания речи, а в 1970-х годах – для обработки изображений. В 1980-х годах была разработана знаменитая нейронная сеть «бэк-пропагация», которая стала основой для многих современных нейронных сетей. Но в тех же 1980-х годах, нейронные сети потеряли свою популярность из-за технологического отставания и недостатка данных для обучения. Однако в 2010-х годах они стали снова использоваться, благодаря новым методам обучения, более мощным компьютерам и развитию Интернета, что позволило использовать нейросети для анализа огромных объемов данных.
Сегодня нейросети применяются для решения широкого круга задач, таких как распознавание речи и образов, автоматический перевод, прогнозирование и рекомендации, анализ больших данных и многое другое. Нейронные сети продолжают развиваться и приносить свои плоды во многих сферах науки и техники.
Как обучается нейросеть?
Как было сказано выше, большинство нейронных сетей в наше время работают по алгоритму «Бэк-Пропагация», поэтому объяснение работы нейросети, напрямую зависит от работы этого алгоритма.
Бэк-пропагация – это алгоритм обучения нейронных сетей, который использует метод градиентного спуска для минимизации функции ошибки.
Обучение нейросетей происходит путем подачи на вход нейросети набора входных данных (например, изображений или текстов) и сопоставления каждому входному элементу соответствующего выходного значения. В процессе обучения, нейросеть изменяет свои веса и параметры таким образом, чтобы минимизировать разницу между предсказанными выходными значениями и ожидаемыми выходными значениями. Этот процесс называется обучением с учителем.
Для того чтобы обучить нейросеть, требуется большое количество данных и вычислительных ресурсов. Из-за этого, часто используются готовые наборы данных (например, ImageNet) и готовые модели, которые можно дополнительно обучать на собственных данных.
Алгоритм работы простейшей нейросети приведен на рисунке:
Видно что процесс обучения разбит на слои, которых может быть ещё больше, в общем случае нейросеть может состоять из нескольких слоев простейших процессоров (нейронов), каждый из которых осуществляет некоторое математическое преобразование над входными данными и передает полученный результат на следующий слой или на выход сети.
Нейроны входного слоя получают данные извне (например, от сенсоров системы распознавания лиц, распознавшие в нашем случае собаку) и после их обработки передают сигналы через синапсы нейронам следующего слоя. Каждому из сигналов первоначально присваивается некоторый весовой коэффициент. Нейроны второго слоя (его называют скрытым, потому что он напрямую не связан ни с входом, ни с выходом нейросети) осуществляют математическое преобразование над полученными сигналами и передают вычисленный результат нейронам выходного слоя. Поскольку речь идет об имитации нейронов, то каждый процессор входного уровня связан с несколькими процессорами скрытого уровня, каждый из которых, в свою очередь, связан с несколькими процессорами уровня выходного. Выходной результат сравнивается с эталонным; в случае его несоответствия производится подстройка весовых коэффициентов. Процесс повторяется на большом наборе данных (так называемом обучающем датасете) до тех пор, пока выходное значение, генерируемое нейросетью, не будет совпадать с эталонным.
***Интересный факт***
Знаменитые нам капчи, где мы должны распознать непонятный текст, найти гидрант, светофор, лестницу или что-то ещё, являются обучением нейросети. Как сказано выше, для тренировки нейросети нужно много данных, очень много. И умные люди из Google, решили проблему. Эти нужные им данные они смогут получать, создав капчи которые не только помогают с остановкой наплыва ботов на сайты или же от хакерской атаки, а также помогают нейросети разобраться в тексте или картинке, а ИИ самоуправляемых машин, обучающихся на нейросетях, начать понимать где велосипед, где машина, а где гидрант.
Существуют и другие типы обучения нейросетей, такие как обучение без учителя и обучение с подкреплением, но обучение с учителем остается наиболее часто используемым.
Где используют нейросети:
Нейросети разделяют на три типа: прямого распространения, рекуррентные и сверточные. Прямое распространение используется для решения задач классификации и регрессии. Рекуррентные нейросети применяются для работы с последовательными данными, например, в обработке естественного языка. Сверточные нейросети применяются в задачах обработки изображений.
Хоть этих качеств и мало, но их хватает на много всякой работы.
Например: классификация изображений, распознавание лиц, автоматическая обработка видео и т.д. , автоматический перевод, распознавание речи, анализ тональности, ответ на вопросы и м.д., прогнозирование временных рядов, анализ данных о покупках клиентов, анализ социальных медиа и т. Д., анализ геномов, диагностика и лечение болезней, мониторинг здоровья и м.д., автономная навигация, управление роботами, управление производственными процессами и т. Д., рейтинги кредитоспособности, анализ рынка, прогнозирование цен и м.д..
Это лишь некоторые примеры того, где используются нейросети. В будущем они станут еще более распространенными в различных отраслях.
Список полезных нейросетей и ИИ:
Convolutional Neural Networks (CNN) – используется для обработки изображений.
Recurrent Neural Networks (RNN) – используется для обработки последовательностей, таких как слова в тексте или временные ряды.
Generative Adversarial Networks (GAN) – используется для генерации новых изображений, звуков или других типов данных.
Long Short-Term Memory (LSTM) – используется для анализа и обработки временных рядов, включая текстовые данные.
Autoencoders – используются для сжатия данных в эффективное представление и восстановления данных из этого представления.
Deep Reinforcement Learning (DRL) – используется для обучения систем, чтобы они могли принимать оптимальные решения в различных ситуациях, на основе обратной связи.
Deep Belief Networks (DBN) – используется для обнаружения скрытых шаблонов в данных.
Transfer Learning – используется для передачи знаний из одной задачи в другую.
Siamese Networks – используется для сравнения пар изображений и других данных.
Capsule Networks – используется для распознавания объектов с использованием более сложных структур для представления данных.
Grammarly – грамматический и стилистический чекер для текста, использующий ИИ для консультации о языковых ошибках.
Zyro.com – улучшает качество изображения.
ArtBreeder – это онлайн-платформа, которая позволяет создавать уникальные изображения с помощью ИИ. Вы можете комбинировать стили разных художников и создавать новые изображения.
Deep Dream Generator – это онлайн-платформа, которая позволяет создавать психоделические изображения с помощью ИИ. Вы можете загрузить свои снимки или создать новые, используя искусственный интеллект.
AI Painter – это сайт, где вы можете загрузить свои фотографии и превратить их в картины в различных художественных стилях, используя ИИ.
GanBreeder – это онлайн-платформа, где вы можете создавать уникальные изображения, используя генеративно-состязательные нейронные сети.
PaintsChainer – это онлайн-платформа, которая позволяет автоматически раскрашивать черно-белые рисунки с помощью ИИ.
NeuralStyler – это сайт, который позволяет применять стили различных художественных шедевров к своим собственным изображениям с помощью ИИ.
