Category: технологии

Category was added automatically. Read all entries about "технологии".

Diving into the rabbit hole...

Новый постдок, который начинаю в мае, подразумевает работу с custom made embedded systems: маленькие PCB с радио микро-генератором, GPS трекеров и возможно еще дополнительными сенсорами. Плюс нужно уметь мерить радиочастотные спектры и их понимать. Работа будет связана с пониманием того, как антропогенное электромагнитное излучение может влиять на магнитную ориентацию птиц в природе.

Если даже заказывать изготовление оборудование на стороне, то по крайней мере нужно достаточно глубо понимать матчасть и уметь на техническом языке разъяснить инженерам, что я хочу от них, а по максиму так и умение самому быть хотя бы примитивным, но всё же embedded systems developer. Конкретно, нужно заказать и сделать миниатюрную электронную плату(PCB), на которой будет генератор радио-частот, управляемый от ATTiny микро-контроллера. Прототип + программа на C у меня есть, но нужно это воплотить в маленькую серию и модифицировать, а для этого нужно понимать схемотехнику, и программирование на C, и signal processing. Хотя бы немного.

Ну и понеслось. Просто понял, как падаю в кроличью нору. Сначала я решил, что мне не хватает просто скриптов в R, а нужно подтянуть матчасть по реальному OOP (объектно-ориентированному программированию) с распространненым и мощным языком высокого уровня. Это скорее для signal processing и для иных проектов, и для общего понимания программирования на современном уровне. Был проглочен огромный и подробный курс по Python на Udemy. Там и основы БД (SQLite). Плюс разное по мелочи по тому же Питону.

Далее взялся и сейчас заканчиваю книжку C Programming by Mike McGrath. После Питона всё просто и понятно.

Далее нужно уметь писать и понимать C программы для AVR микроконтроллеров, которые я и буду использовать (распространенные, дешевые, достаточные). Накачал книжек. На днях перейду к чтению Make: AVR programming by Elliot Williams (2014). Ну и за плечами вводные курсы и tutorials по Arduino и прочим Embedded Systems. Однако обычно это всё кончается "wow, лапочка мигает, а проги можно взять готовые из нета". Но мне не просто про blinking LED. Мне нужно глубже понимать, и не на Ардуино + готовые snippets из сети, а самому соединить на плате ATTiny + генетатор радиочастот + уметь читать datasheets. Еще ведь и в схемотехнике + CAD немного придется разобраться. Заказывать PCB я конечно буду у сторонних фирм.

Ну и основы signal processing нужно знать (это вообще общие понятие о том, как сигналы, включая радио сигналы, обрабатываются). Сначала начал смотреть курсы от MIT здесь Signals and Systems (читает некий Chris Freedman). Всё хорошо, но я уже честно говоря подзабыл некоторые вещи из школьной программы. Нашел вот тут сайт бывшего препа из Уни Висконсина, некоего Barry van Veen. Сайт AllSignallProcessing.com вроде бы очень понятно всё разъясняет.

Но вообще конечно нужно постоянно учиться. Голова пухнет, но куда деваться. Чтобы оставаться на месте и даже обгонять других, т.е. чтобы быть конкурентноспособным здесь, нужно больше других работать. Может быть даже потихоньку выберусь из только до этого своей привычной колеи animal behaviour и приобрету новые знания, умения и навыки. В крайнем случае, умение самому программирова, делать геолокаторы, радио-трансмиттеры (и давать их другим за соавторство), мерить спектры и прочее будет career leverage для разного рода коллобораций. Ну и в индустрии на хлеб с маслом точно можно заработать, если из постдочной стадии не удастся выйти (хотя думаю выберусь).

Мои поздравления!

Мой давний ульяновский приятель Темыч (Артем) Мищенко, с которым много по полям и долам перелазили в поисках разного рода птичек, уже несколько лет работает в University of Manchester с Геймом и Новоселовым, и вот недавно получил таки £1.2m на свою собственную группу (EPSRC fellowship).

Dr+Artem+Mishchenko

Я в графенах и разного рода 2D атомных структурах ничего не понимаю. Цель заявлена следующая:

to build nanomachines and structures with layer by layer of assembled stacks of individual atomic planes.

Из его интервью:


Although extremely appealing for both academia and industry, further progress in nanomachinery depends on overcoming the significant technological challenges – device reliability, motion control at the nanoscale, and manufacturing scalability to name a few.

“I am convinced that 2D materials will revolutionise science and technology of nanoelectromechanical systems and will help to overcome these challenges


В любом случае, за него очень очень рад и желаю огромной удачи на полях создания наномашин и прочих футурустических созданий!

http://www.manchester.ac.uk/discover/news/fellowship-for-university-graphene-researcher/

О разного рода графенах:



Ко мне это всё имеет очень далекое отношение. Пока только две линии технологий мне могут быть релевантными:

1) создание биосенсоров миниатюрного размера. Например, lab-on-the-chip решения, когда некий сигнал, скажем радио сигнал, модулируется поверхностно-расположенными сенсорами, к которым прикрепляются некий лиганды-метаболиты и тем самым модулируют электрический сигнал, модулирующий радио сигнал.. В результате, мы может удаленно считывается уровень метаболитов, скажем, глюкозы, кортикостерона или еще каких-то метаболитов в крови. На это уже много разных технологий нацелено (есть целый журнал Biosensors) и вроде бы даже есть продвижения, но продуктов не прототипных, доступных на рынке я пока не знаю, хотя я и не глубоко в теме и спецы знают больше.

Ну или совсем футуристично, если о применении наномашин, в кровь впрыскивают некие эти новые наноконструкции, типа комплексов с каталитический центром (очень упрощенные аналоги белков), которые в результате взаимодействуют с неким специфическим лигандом - измеряемым гормоном - и только с ним, и каждый раз при присоединении эти комплексы меняют свою конформацию так, что их, скажем, магнитные свойства меняются. Здесь конечно нужно думать над подходами и их дизайном.

2) self powered миниатюрные устройства, к примеру, теже биосенсоры или трекеры / передатчики разного рода. На эту тему уже много кто работает. Это направление energy harvesting

Ну Cornell Lab of Ornithology к примеру
http://www.birds.cornell.edu/physics/labonabird/teams/garcia

Люди по пьезоэлементам работают (механическая энергия в электрическую, "вечная" подзарядка батареи).

Пока вроде на уровне лабораторий. Вот китайский профессор в США (связывался, говорит пока токи слишком малы для подзарядки батарей)

http://www.nanoscience.gatech.edu/publications/papers/

или вот на основе вроде перспективных PVDF пленок
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2211285514002687
http://eh-network.org/events/eh2013/speakers/2.2.pdf

UAVs учаться навигировать без GPS

Одна из первых ласточек для меня.

https://nplus1.ru/news/2015/05/27/ride-like-the-wind#

Т.е. работы в этом направлении (внедрение простейших, пока, элементов навигационных механизмов в робототехнику и UAVs) ведутся. В данном случае это, имхо, не очень биологично, т.к. для биологичного нужно понимать, как работают вместе, в системе, spatial cognition cells (все эти place, grid, head-direction и прочие), и уже это алгоритмизировать и внедрять. В данном пример, пока это только object recognition и картирование.

Сам пока по обзорам, урывками, пытаюсь разобраться в гипотезах (пока это только ворох гипотез), которые с разных сторон пытаются разобраться, как все эти клетки в мозге работают и почему они так себя ведут. Может напишу в течение этого года пост на эту тему для широкой публики.

А вместе с этим

я без шуток чувствую себя счастливым свидетелем (и может быть, в будущем, и маааленьким участником или хотя бы активным пользователем и популязиратором) новой технологической революции. Я был слишком мал, чтобы полностью осозновать информационную революцию 1970-80-90-х гг. и не ведал, ни гадал, когда будет следующая. Это революция робототехники, умных ребят-инженеров по всему миру, движимых идеями и страстью к созданию нового, недорого, общедоступного, расширяющего горизонты, преимущественно через open-source платформы, когда нужно собрать части (взять Arduino, купить недорогой 3D принтер, собрать это всё, дописать софт в Matlab, собрать денежек на kickstarter - и вот оно, вброшено в мир и расползается по нему с огромной скоростью. А кто-то уже делает следующий шаг). Они будут в следующие 10-20 лет трансформировать нашу жизнь, способы и центры производства.

Вот, посмотрите презентацию.

Или вот, подводный робот OpenROV за $890.

Искусственный интеллект еще в одной области стал лучше человека

Оригинал взят у sandegud в Искусственный интеллект еще в одной области стал лучше человека
На этот раз была решена задача, которая считалась AI-complete. То есть мало кто верил, что ее можно было эффективно решать до создания ИИ человеческого уровня.

Задача эта - классификация изображений.
К примеру, тебе дают 100 случайных фотографий кошек и собак. Ты должен правильно определить, на какой из них кошка, а на какой - собака.
Причем показываются фотографии, которые ты никогда прежде не видел.

Так вот, ИИ при выполнении этой задачи ошибается реже чем человек.
ИИ понимает разницу между кошкой и собакой лучше тебя.

Без всякой "квантовой магии" Пенроуза и подобной чепухи.

Collapse )

С каждым годом ИИ становятся всё умнее и умнее:

Процент ошибок, сделанных ИИ, по годам. Красная линия - процент ошибок, которые делает обученный человек при выполнении той же задачи по классификации изображений.

Через несколько десятилетий не останется ни одной интеллектуальной задачи, которую человек решает лучше чем машина.


P.S. Благодарю ailev за наводку.

Прошло уже почти 6 лет с момента запуска Сколково

Интересное расследование РБК о его нелегкой судьбе.

http://daily.rbc.ru/special/business/23/03/2015/5509710a9a7947327e5f3a18

В целом, я до сих пор скорее позитивно отношусь к проекту. Но в нем, как в зеркале, сконцентрировались все проблемы - дерижизм (всё лежит на нескольких людях), административное давление (проверки СК), непрозрачность, особенно по началу (раздутый штат, огромные затраты на цацки, огромные выплаты MIT считай за имя, считай легальная взятка), медленность, непродуманность (все эти земли, что строить, что не строить, а пока мыкайтесь по всей Москве). Самое главное Сколтех - это 55 человек, из них только 15 с постоянный аффициалией в Сколтехе. 55 магистрантов. И огромный бюджет. И судя по сентименту, бюджет будут урезать (везде по 10%, говорит Минфин). Так что это не просто капля в море, а так, пылинка в масштабах страны. 

В продолжение о новых технологиях трекинга птиц

В продолжение этого поста.

Одна из важнейших проблем разного рода технологий трекинга не получение координат, а получение этих данных исследователем. Современные технологии позволяют в устройство менее 1г запаковать электронику и батарею и устройство хранения памяти. Но вот как птицу с этим устройством поймать обратно, особенно когда непоятно, где она сейчас находится. Многие думали над этой проблемой и одним из предложений уже давно является - скидывайте данные через SMS и GPRS, используя инфрасктруктуру мобильных сетей. Но это очень непросто осуществить. Но прогресс есть.

Еще в 2007 г. один профессор из Орегонского университета, Doug Robinson, получил от NFS грант на разработку такого девайса с весом менее 5 г. Грант к 2012 г. закончился. Стокнувшись со множеством технических и регуляторных проблем, группа Робинсона в итоге создала прототип весом 17 г. (по переписке с ним в 2012 г.) и насколько мне известно, купить эту штуку на рынке невозможно.

Однако, многие попробовали и продвинулись лучше. Например, я сейчас работаю с одним продюсером маленькой компании, делающей среди прочего эпизоды для популярного в Канаде шоу Nature of Things (транслируется CBC). Эпизод этот дурацкий, на мой взгляд. Он про "удивительную" жизнь городских голубей. Очень сложно что-нибудь эдакое fancy здесь рассказать, но чуваку я сразу сказал, что трекинг - это то, что более менее может разнообразить нарратив. Начали искать технологию и набрели на Bird Tracker от небольшого испанского старт-апа Ledesma. Сайт этого проекта здесь. Основатель проекта - некий Jose Ledesma, ярый голубятник и соколятник, к тому же еще видимо инженер. Трекеры у него по 300 евриков. Весь в зависимости от батареи от 15 до 19 г. Живут недолго даже при самом редком снятии координат (вроде бы до 24 ч), но для pigeon racing этого достаточно. Самое ценное - пропавшую птицу всегда можно отследить, т.к. штука сбрасывает координаты на сервес через смски и gprs. Мы купили три трекера. Я вот их сейчас тестирую для съемок (1го апреля будем в Торонто снимать, там уже нашли местного товарища, который отловил голубей. Обычно он их того, в разход, но теперь вот для нас поймал, чтобы на них передатчики надеть).

Штука выглядит вот так



Покупаешь GSM симкарту. Регистрируешь. Активируешь. Кладешь деньги. Подключаешь сервисы. Заряжать устройство можно через SIM слот специальным зарядным устройством (входит в цену). Включение устройства через вставку сим-карты. Коммуникация и настройка - через специальный App Bird Tracker (скачиваешь, устанавливаешь, посылаешь смски. Устройство конфигурируется, посылает подтверждения). Для сбора данных можно смской запрашивать текущее положение в любой момент, а можно настройть трафик через gprs с заданным интервалом (от 30 с до 4 часов) и привязать сбор данных и их визуализацию к бесплатному GPS трекер-сервису GPS-Orange. В итоге - вот так будет выглядеть трек (я возвращаюсь домой из университета к себе домой с передатчиком в руке). Забавная фича, что на передатчик можно буквально звонить, т.к. в него встроен микрофон, чтобы услышать шум птицы и понять, жива она и где примерно находится по окружающему шуму.

Sample track

ledesma1

Не без ложки дегтя, конечно. Техподдержка у человека не на самом лучшем уровне. Есть еще ряд багов в программе и продукте. Но это устранимо.

И вот еще, на что хотел бы обратить внимание. На Kickstarter шведская группа разрабатывает вроде бы очень хорошего конкурента. Проект Trax. Пока что они собирают заявки для первой партии. Всего 160 евро и с симкардой и бесплатным дата-роумингом на два года в длинном ряде стран (пока правда без России).

Проект Hippocampome - база знаний по гиппокампу

Количество статей по нейрофизиологии мозга просто устрашающее. Идет огромный вал. Я подумывал какое-то время назад, что было бы неплохо, если бы кто-то взялся структурировать и интегрировать весь этот вал знаний в некую удобную систему, чтобы можно было в одном месте находить то, что уже известно, по каждой отдельной структуре мозга. Ведь самому гуглить и скринить статья по каждому конкретному топику очень долго. Со временем, это могло бы помочь построить единое понимание того, как работает мозг. И вот на том же SFN в Сан-Диего увидел, что такую инициативу (может быть уже не первую) надавно запустили. Проект http://hippocampome.org объединяет в одну систему статьи разных групп и лет по разных структурам одной из самых изученных структур мозга млекопитающих - гиппокампу. Правда это только мышиный гиппокамп, т.к. она самый изученный. Некоторые разделы еще не интерактивны, но создатели работают над развитием проекта. Уверен, что инициатива будет заразительной и другие отделы мозга у разных животных тоже будут сведены в неких базах знаний, которые, возможно, будут со временем слиты.

UPD1 На самом деле, тут нужно упомянуть про миллиардную 10-летнюю инициативу Евросоюза, запущенную в октябре этого года, под названием Human Brain Project, в пику которой США уже запланировали скорый запуск 30-миллиардного масштабного проекта BRAIN Initiative. В рамках этих вещей есть и планы создания knowledge databases по мышиному и человеческому мозгу, и масштабная попытка совершить прорыв в области визуализации активности работы мозга в полном объеме online, при совершении организмом каких-то поведенческих актов. Это уже можно делать для организмов с прозрачным телом и GFP маркированными нейронами (типа личинки zebrafish, о которых я недавно писал), но еще невозможно подобное для мыши и тем более для человека. fMRI вокселы включают в себя тысячи нейронов. Есть мысли, как сделать fMRI с вокселами размером с нейрон. Но даже разработав такие технологии, просто lighting up нейроны - это не более чем забавная гирлянда. Нужно понимать, почему гирлянда именно так светиться, что за код за всем этим стоит, почему при болезнях активность нейронов другая. Короче оба проекта будут game changers в биологической науке в первой трети 21 в., и сопоставимы по масштабу с Human Genome Project конца 1990-х гг. Технологические и инфраструктурные влияния этих проектов будут скорее всего заметны и после их завершения.