Dr.Klarov

Опубликовано фото

Что, если следующая катастрофа окажется ближе, чем мы думаем? Представьте: землетрясение, извержение вулкана или лесной пожар, который в одночасье меняет ход истории. Эти мысли не давали мне покоя на выходных, и я решил сделать небольщое исследование. Интерактивная карта катаклизмов — инструмент, который визуализирует прошлые бедствия, чтобы понять что может быть в будущем Что я хотел узнать Меня интересовал вопрос: где и почему природа наносит самые сильные удары? Как катаклизмы связаны с литосферными плитами, климатом и человеческой деятельностью? И можно ли на основе этого анализа предсказать, где случится следующее бедствие? Какие данные я собрал 1. Землетрясения от USGS: Реальные данные о землетрясениях с магнитудой 4.5+ за последний месяц. Каждый эпицентр — это точка на карте с указанием силы и времени события. 2. Природные явления от NASA EONET: Данные о текущих катаклизмах, включая: - Лесные пожары - Ураганы и циклоны - Извержения вулканов - Наводнения 3. Исторические данные: Я добавил крупнейшие катастрофы с 2018 по 2024 годы, включая техногенные трагедии, такие как взрыв в Бейруте, чтобы создать полную картину угроз. Как это работает Категоризация событий Каждое событие на карте раскрашено в зависимости от типа: - Красные точки — землетрясения - Синие точки — ураганы и циклоны - Светло-голубые точки — наводнения - Огонёк (“🔥”) — лесные пожары - Серые точки — другие катастрофы - Голубые точки прозрачные - отколовшиеся айсберги ( как то цвет неудачно подобрал цвет ) Интерактивность карты - Нажмите на любую точку, чтобы увидеть всплывающее окно с подробной информацией: название события, тип, число жертв и дата. - Легенда позволяет быстро ориентироваться в цветах и значках. - Дизайн карты выполнен с использованием JavaScript-библиотеки Leaflet, а данные обновляются в реальном времени через API. Чисто визуальные выводы: - Почему землетрясения происходят именно там: 90% землетрясений сосредоточены вдоль границ литосферных плит. Например, Турция и Сирия лежат на пересечении Анатолийской и Аравийской плит, что делает их регионы высоко рискованными. - Каскадный эффект: Одно бедствие может спровоцировать другое. Например, землетрясения в Японии вызывают разрушение плотин, что приводит к наводнениям. Этот эффект прослеживается на карте через взаимосвязь событий. - Климатические аномалии и пожары: Лесные пожары в Австралии и Калифорнии напрямую связаны с засухами и высокими температурами. Здесь геология играет меньшую роль, а решающим фактором становится климат. - Геологические прогнозы: Анализ скорости движения литосферных плит показывает, что Индонезия и Филиппины останутся в зоне риска на ближайшие десятилетия. Субдукция плит в этих регионах создаёт постоянное напряжение. - Сложная взаимосвязь факторов: В Европе изменение климата увеличивает количество осадков, что усиливает наводнения даже в зонах с низкой тектонической активностью. Это подчёркивает важность комплексного подхода к прогнозированию бедствий. Почему это важно Эта карта — это не просто набор данных. Это попытка понять природу катаклизмов, их закономерности и прогнозировать будущее. Если мы сможем понять, где и когда произошел катаклизм мы можем почувствовать и понять что наша планета живой механизм который постоянно меняется. Если хотите могу скинуть ее чтобы вы могли открывать ее локально. Узнаете крупную точку по середине?

Профессор Джеймс О’Брайен из Калифорнийского университета в Беркли поделился в наблюдениями. (Ссылку в комментах скину) Когда-то все его выпускники — от самых сильных до посредственных — без проблем находили работу. Лучшие из них получали офферы от Google, Microsoft, Amazon. А сейчас, жаже самые выдающиеся студенты остаются без предложений. Немного оранжевая (anxiety) у пульта, потому что это от человека, который десятилетиями был свидетелем успехов своих студентов, заставляет задуматься. И немного задумался ... Китай - фабрика, Индия — офис Ситуация, с которой сталкиваются выпускники из США, в каком-то смысле не нова. В 90-х Китай стал “мировой фабрикой”, перехватив производство благодаря низкой стоимости рабочей силы и государственной поддержке. Сегодня в сфере интеллектуальных услуг кажется похожую роль играет Индия. Английский язык, сильные технические вузы и низкая стоимость жизни сделали индийских специалистов лидерами в ИТ и аутсорсинге. Компании вроде Google или Meta с удовольствием нанимают разработчиков, аналитиков и тестировщиков из Индии. Это экономически выгоднее, чем платить американским выпускникам с их высокими запросами. Ну потому что те же американцы должны выплачивать кредит за обучение. Демократизация информации Но дело не только в этом. Искусственный интеллект и цифровизация резко изменили правила игры. Например: • Информация, раньше доступная только узкому кругу специалистов, теперь доступна каждому, кто готов учиться. Онлайн-курсы на Coursera или Khan Academy позволяют освоить программирование или аналитику любому человеку, независимо от страны. • Автоматизация снимает часть задач, которые раньше выполняли специалисты. ChatGPT и подобные инструменты уже пишут код, составляют отчеты и анализируют данные. Это не значит, что ИИ “забирает работу”. Он скорее упрощает доступ к знаниям, создавая равные возможности. Но это усиливает конкуренцию. что дальше делать молодым специалистам? Студенты из Беркли или Гарварда не стали хуже. Проблема в том, что их соперники теперь — это миллионы талантливых людей из развивающихся стран. И вот главная ирония: в то время как выпускники в США пытаются найти работу, чтобы покрыть огромные кредиты за образование, их коллеги из Индии или Филиппин готовы работать за гораздо меньшие деньги. Куда идти выпускникам? Эта новая реальность не оставляет выбора: выпускники из развитых стран должны перестраиваться. Вот как мне кажется три пути: 1. Создавать стартапы. Тот факт, что ты выпускник Беркли или MIT, открывает доступ к инвесторам. Большинство фондов инвестируют не в идею, а в команду, потому что идея может поменяться, а сильная команда — это гарантия. 2. Создать свой стартап 3. Или сделать свой стартап 😁 Почему это важно? Глобализация и демократизация информации меняют рынок труда. Это сложный, но неизбежный процесс. Мы живем в эпоху, где знания доступны всем, но только те, кто умеет адаптироваться, остаются востребованными. А как думаете вы? Этот процесс — благо или вызов для общества? Пишите в комментариях.

“powered by AI” Вот недавно смотрел список выпускников YC и на каждом втором стартапе красовалась надпись powered by AI. И знаете, это напомнило мне о похожих моментах в истории технологий Когда электричество только появилось, компании использовали слово “электрический” буквально на всём: электрические щётки для волос, электрическое мыло, даже электрические пояса. Хотя часто это было лишь маркетинговым ходом, люди видели в этом образ “будущего”. В 50х годах мода сменилась на “атомный”. Просматривая архивы, можно найти атомную зубную пасту, атомные часы, атомный крем для бритья и даже “атомный” корм для собак. Сегодня нечто подобное происходит с AI. Так что же на самом деле происходит? Это не просто маркетинговый трюк. Это скорее отражение того, как общество осваивает новую технологию. Всё начинается с того, что она захватывает воображение. Когда что-то действительно впечатляет, это кажется магией, и тогда бизнес начинает играть на этой магии. В итоге технология становится настолько повседневной, что к ней привыкают и о ней перестают говорить, как когда-то перестали говорить про “атомное”. Почему это хорошие новости Многие относятся к такой массовой “AI” маркировке продуктов скептически, но на самом деле это хороший знак. Это значит, что AI становится частью нашей жизни. Это помогает людям привыкать, и да, это привлекает инвестиции, которые дают толчок для серьёзных разработок. И самое важное – этот хайп помогает нам осваивать реальную ценность технологии. Сейчас, конечно, слово “AI” можно увидеть и на кроссовках (по моему Nike), но настоящая сила AI — это не банальные функции, как у какого-то фитнес-гаджета. AI открывает перед нами двери в настоящее понимание наук: медицины, химии, биологии, астрономии и других областей. Просто представьте себе: AI помогает исследовать новые лекарства, предсказывать риски заболеваний, анализировать данные из космоса — вещи, которые ещё лет десять назад казались фантастикой. Это то, что меня действительно вдохновляет. Похоже, что большинство продуктов с “powered by AI” исчезнут, когда этот хайп утихнет. А вот подлинные инновации — они останутся. AI будет глубже интегрирован в нашу жизнь, и этот термин перестанет привлекать внимание. Люди просто начнут использовать это как часть повседневности, не задумываясь. И да, давайте помнить, что настоящие прорывы — это не этикетка на коробке. Настоящие прорывы создают что-то полезное, что-то, что делает наш мир понятнее и безопаснее. 🟥

Некоторое из вышеперечисленных предсказаний уже начинает сбываться. Программирование становится доступным. Я не силен в глубоком программировании. Могу написать простой код. Но на прошлой неделе с небес спустился мне cursor.com - это программа которая пишет весь код за тебя. Я успел на нем за одну неделю написать несколько программ. 1. Одна залезает в пабмед (это архив медицинских статей) и отвечает тебе правда или неправда. 2. Другая извлекает данные из статей и синтезирует датасеты (это базы данных для тренировки нейросетей) на основе литературы. Раньше делалось все ручками ручками. 3. Другая транскрибирует (переносит аудио в текст) и обрабатывает разговор по сценарию с помощью чатгпт. В общем чудеса. Я лишь пишу концепт, логику и говорю какой стек технологий применять. Она все делает сама. Я как раньше в винде нажимаю дальше дальше дальше. В результате сложные проекты с фронтом в React NextJS бэком в Python FatAPI с тучей библиотек и базой в Postgres делаются за 1-3 дня. И это прекрасно потому что предприниматели у которых куча идей могут тестировать мгновенно свои идеи и уже ИИ говорить - «А давай еще так!» 😂 Всем срочно бежать скачивать cursor.com В мы будем демократизировать медицину, которая будет доступна везде и каждому в medcol.io Кстати это еще одно предсказание которое мы постараемся чтобы сбылось.

Люблю почитать фантастику — Брэдбери, Желязны, Стругацкие, ну и дальше, вы знаете. На этом фоне всегда считал футурологию чем-то немного кринжовым, но однажды мне попалась в руки книга Билла Гейтса 1995 года — Дорога в будущее. Скачал её случайно, и уже первые слова меня зацепили. Гейтс, сидя в 1995 году, описывал реальность 2015-го. Он говорил о таких вещах, как Нетфликс, Ютуб, Айфоны, ИИ, синтетический контент, персонализированная реклама, социальные сети — всё, что сейчас для нас привычно. Я был поражен его точностью и ясностью видения с 1995 года. Это заставило меня понять: те, кто глобально смотрят на технологии, могут удивительно точно предсказать их развитие. И вот недавно мне попался отчет Винода Хосла (основатель Sun Microsystems, миллиардер и инвестор) о будущем 2035-2049 годов. Странный и довольно короткий документ, содержащий всего 12 тезисов, но от этого не менее интересный. Читая, я начал размышлять о том, как глубоко ИИ уже вплетается в повседневную жизнь и сколько возможностей ещё не реализовано. На первый взгляд, это открывает множество дверей: демократизация знаний, автоматизация рутинной работы, создание уникального контента и многого другого. Мы вступаем в эпоху, когда технологии начинают работать на нас, освобождая для более креативных и значимых задач. Однако, как и в любом развитии, здесь есть и тёмные стороны. Если ИИ будет делать за нас всё — от программирования до диагностики в медицине — не потеряем ли мы свою уникальность как создатели? Как избежать чрезмерной зависимости от машин? Эти вопросы пока остаются открытыми. Вот основные выводы Винода Хосла о будущем: - Бесплатные экспертные знания: ИИ предоставит каждому доступ к бесплатным наставникам и врачам. - Дешевый труд: Роботы займутся рутинными работами, и новая индустрия превзойдет автомобильную. - Программирование для всех: Более миллиарда людей смогут программировать на естественном языке. - ИИ в развлечениях: Персонализированный контент подстраивается под настроение пользователя. - ИИ-агенты в интернете: Агенты будут выполнять задачи в сети и защищать нас от рекламы. - Чистая энергия: К 2050 году термоядерные и геотермальные станции заменят уголь и газ. - Города без пробок: Автономные средства передвижения заменят автомобили и улучшат трафик. - Быстрые перелеты: Самолеты Мах 5 доставят нас из Нью-Йорка в Лондон за 90 минут. - Изобилие ресурсов: Мы будем находить больше ресурсов, чем потребляем. Новая еда: Альтернативные белковые продукты заменят мясо. - Персонализированная медицина: Лечение будет адаптировано под каждого пациента с помощью ИИ. - Снижение углеродных выбросов: Разрабатываются технологии для снижения выбросов в разных отраслях. Этот отчет показал мне, что будущее намного ближе, чем кажется, и ИИ сыграет в нём ключевую роль и может быть мы сейчас закладваем кирпичики этого фундамента.

"Выживает не самый сильный вид, не самый умный, а тот, который наиболее чутко реагирует на изменения". - Чарльз Дарвин

Когда то я очень сильно не любил компанию Мета изза фейсбука. Сейчас я начинаю любить ее больше, изза того что они создают в ИИ. Мало того что они взяли в команду Яна Лекуна, так еще все модели ИИ выпускают на открытой основе. Кажется Мета начинает превращаться в корпорацию добра в противовес OpenAI. А между тем произошло событие, которое может изменить весь ландшафт отрасли. Выпуск Meta модели Llama 3.1. Стирая границы между открытым и закрытым Llama 3.1 достигла того, что ранее казалось невозможным – она сравнялась по производительности с ведущими проприетарными моделями. Это это вызов всей существующей бизнес-модели в сфере ИИ. Meta фактически заявляет: "Будущее за открытыми инновациями". Стратегия Meta с Llama 3.1 – это мастерский ход в шахматной партии технологических гигантов. С одной стороны, компания позиционирует себя как лидер открытых инноваций, завоевывая сердца в том числе и мое. С другой – это хладнокровный бизнес-манёвр, нацеленный на подрыв позиций конкурентов, опирающихся на закрытые модели. Meta понимает, что в современном мире ИИ ценность заключается не столько в самих моделях, сколько в экосистеме вокруг них. Открывая доступ к Llama 3.1, компания создает плодородную почву для роста целого леса инноваций, где каждое новое приложение или инструмент потенциально увеличивает ценность экосистемы Meta. Однако путь, выбранный Meta, усеян не только розами. Открытые модели сталкиваются с уникальными проблемами: 🔘Гонка инноваций: В мире открытого кода нет места для застоя. Постоянные инновации – единственный способ оставаться релевантными. 🔘Масштабирование сообщества: Успех Llama 3.1 зависит от способности Meta масштабировать не только технологию, но и сообщество вокруг нее. 🔘Монетизация открытости: Как извлечь прибыль из того, что ты отдаешь бесплатно? Этот вопрос становится ключевым для устойчивости модели открытого ИИ. Успех стратегии Meta будет зависеть от тонкого баланса между открытыми инновациями и коммерческой жизнеспособностью. Сможет ли компания создать экосистему, достаточно ценную, чтобы компенсировать отсутствие прямой монетизации моделей? Ну а я пошел покупать акции Мета ))

Опубликовано фото

Представьте: поздняя ночь в больнице, пациент с непонятными симптомами. Раньше я бы полагался только на свой опыт. Сегодня? Я обращаюсь к ИИ-ассистенту, который за секунды анализирует тысячи подобных случаев. И вот оно – диагноз, который мы могли бы пропустить. Еще одна спасенная жизнь. Именно такие моменты вдохновили меня, практикующего врача, погрузиться в мир ИИ и основать MedCol. Да, бывает, что в 3 часа ночи я отлаживаю нейронные сети вместо того, чтобы спать. Но когда видишь, как твой код помогает коллегам-врачам – это непередаваемое чувство. Что же делает наш ИИ-ассистент? - Анализирует медицинские данные в режиме реального времени - Находит неочевидные связи между симптомами - Предлагает варианты лечения на основе новейших исследований Звучит просто, но за этим стоят месяцы работы. Например, недавно мы столкнулись с проблемой: как объяснить решения ИИ скептически настроенным врачам? Решение нашли в создании интуитивно понятной визуализации "пути решения" ИИ. Каждый день приносит новые вызовы: - Как обеспечить 100% конфиденциальность данных пациентов? - Как интегрировать нашу систему в существующие медицинские процессы? - Как оптимизировать алгоритмы для работы даже в условиях ограниченных ресурсов? Решение этих задач требует уникального сочетания навыков. Вчера я настраивал серверы, сегодня обсуждаю с коллегами-врачами нюансы диагностики редких заболеваний. И знаете что? Это захватывает! Я верю, что через 5-10 лет персонализированная медицина, основанная на ИИ, станет нормой. Представьте: лечение, подобранное с учетом вашего уникального генома, образа жизни и даже состава микробиома. Это не фантастика – мы работаем над этим уже сейчас. Medcol.io А что думаете вы о будущем медицины? Какие перспективы видите? С какими сложностями сталкиваетесь в своей работе? Давайте обсудим! Оставляйте комментарии или пишите мне напрямую – я всегда открыт к диалогу и новым идеям.