MIR - Студия разработки умных устройств (Embedded NN Lab)

Компания IBM представила новый чип-ускоритель под названием Spyre, который будет встраиваться прямо в их современные мейнфреймы (огромные, мощные и надёжные серверы). Его задача — максимально ускорить работу искусственного интеллекта (ИИ) прямо внутри мейнфрейма, чтобы данные не приходилось никуда пересылать. Представьте, что у вас есть гигантский, сверхнадёжный и безопасный центральный компьютер (мейнфрейм), который десятилетиями работает с самыми важными данными банков, государственных учреждений и крупных корпораций...

Представьте себе: вы приходите домой, а ваш умный динамик сообщает: «Кстати, кот только что просил сменить наполнитель в лотке и жаловался, что вы купили не тот корм». Звучит как фантастика? Давайте посмотрим, как современные технологии и искусственный интеллект (ИИ) пытаются эту фантастику воплотить в жизнь. Тут явно напрашивается параллель со знаменитым литературным героем, доктором Айболитом (Дулиттлом), который понимал язык зверей. Сегодняшние инженеры и разработчики в области embedded-систем...

Канада, оказывается, — это тихий лидер в области инновационных дронов. Вместо того чтобы просто делать летающие камеры, канадские компании и университеты создают дроны для решения сложных, «несексуальных», но жизненно важных задач: от инспекции гигантских плотин и линий электропередач до поиска выживших в лавинах и доставки медикаментов в удалённые поселения. Канадский подход к дронам — это не про развлечения, а про прагматичное решение реальных проблем...

Представьте, что вы разработчик. Вы написали код, он вроде бы работает, но в нём могут скрываться уязвимости — как трещины в стене, через которые могут проникнуть хакеры. Существующие инструменты (так называемые «анализаторы кода») такие трещины находят и говорят: «Эй, тут проблема!». Но что делать дальше? Часто это сложная и рутинная работа: понять суть ошибки, придумать, как её исправить, не сломав ничего другого, и написать правильный код. Вот здесь на сцену выходит Google CodeMender. CodeMender — это не просто анализатор, а «агентная» AI-система...

Представьте, что старый ИИ был умным, но медленным стажёром-аналитиком. Он мог просмотреть миллионы снимков и найти опухоль, но не мог придумать ничего нового. Генеративный ИИ — это уже креативный и быстрый учёный-фантаст. Он не просто анализирует данные, а генерирует новые: будь то текст, изображения или даже проекты молекул. Вот как это меняет медицину: Что было раньше: Учёные годами перебирали тысячи соединений в лаборатории, чтобы найти несколько перспективных кандидатов. Что делает генеративный ИИ: Он обучается на огромных базах данных известных молекул, их структуры и свойств...

Представьте, что вы купили «умную» лампочку, которая взламывается и позволяет злоумышленнику проникнуть в вашу домашнюю сеть. Или видеокамеру, которую превратили в бота для атак на сайты банков. Это не сюжет для хоррора, а суровая реальность последних лет. Статья объясняет, как мы к этому пришли и что с этим теперь делают. Раньше производители устройств думали в первую очередь о трех вещах: цена, скорость выхода на рынок и функциональность. Безопасность была в самом конце списка, а то и вовсе за его пределами...

Прошли те времена, когда «умный город» был просто модным словечком и набором футуристичных концепций. Судя по последнему международному конгрессу, эта тема окончательно перешла из стадии обсуждений в фазу активных действий. Главный посыл: города по всему миру больше не экспериментируют, а массово внедряют работающие технологии для улучшения жизни людей. Вот ключевые технические тренды, которые определяют облик современных умных городов: Эра пилотных проектов и точечных решений завершается...

Цветы отстояли свою неделю в вазе, торжественные речи отзвучали, и снова наступают будни с их вечным вопросом: «Как всё успеть?». Планы, проверки, отчеты... Знакомо? А теперь представьте, что часть этих забот можно переложить на умного робота-помощника. Он не просит премии и не помнит про выходные. Он просто делает вашу работу эффективнее. Интересно, что пока в России только готовились к празднику, в Китае (где День учителя отмечают 10 сентября) педагоги уже вовсю использовали ИИ для создания персонализированных заданий...

Представьте, что вы инженер, и вам нужно создать электронные системы для автомобиля, который будет ездить не по идеальным немецким автобанам, а по оживлённым улицам Мумбаи или Дели. Это вызов! Именно об этом и рассказывает Хитеш Гарг, глава NXP в Индии. Проблема: В Индии на дорогах царит уникальный хаос. Здесь смешиваются новые автомобили, мотоциклы, рикши, пешеходы и даже животные. Дороги часто в плохом состоянии. Стандартные системы помощи водителю, созданные для Европы или США, здесь могут "растеряться"...

Сериал «Кибердеревня» — это добрый стёб над нашей технологической мечтой, где на каждом шагу стоит ведро с болтами, а интернет ловит только на грядке с капустой. Но что, если представить, что у героев сериала вдруг появились не самодельные роботы, а настоящий арсенал «умной» техники? Именно это и происходит сегодня в мировом сельском хозяйстве. Дроны стали тем самым недостающим звеном, которое превращает разрозненные попытки автоматизации в единую цифровую экосистему. Они — глаза и руки «умной» фермы, собирающие данные и выполняющие команды с ювелирной точностью...

Представьте, что хакеры сегодня воруют ваши зашифрованные данные (например, переписку, пароли, государственные тайны) и просто складывают их на жесткий диск. Они не могут их прочитать, потому что у них нет ключа. Но они играют в долгую игру: ждут момента, когда появится достаточно мощный квантовый компьютер, который взломает современную криптографию одним щелчком. Эта атака называется "собрать сейчас, расшифровать позже" (Harvest Now, Decrypt Later). И в эпоху искусственного интеллекта эта угроза становится еще опаснее...

Чтобы создать новое, более точное и сложное электронное устройство, нужны еще более точные и сложные приборы для его тестирования. А чтобы создать эти супер-приборы, нужны... еще более совершенные устройства? Вот вам и замкнутый круг, классическая дилемма "курицы и яйца". Представьте, что вы пекарь и хотите испечь самый идеальный багет в мире. Чтобы проверить его качество, вам нужна идеально ровная линейка. Но кто сделает эту идеальную линейку? Другой пекарь, у которого уже есть идеальная линейка? А у того откуда она? Эта аналогия прекрасно описывает проблему в мире электроники...