Стартап LimpidArmor представил третье поколение комплексной системы на базе технологии дополненной реальности,  которую можно использовать для управления в бронетанковых войсках.

На днях появился видеоролик, посвященный представлению очередной версии решения Land Platform Modernization Kit. Создавшая его украинская компания LimpidArmor сообщает, что эта разработка выполнялась в координации с НАТО. А две предыдущие были продемонстрированы на военных выставках XIII International Arms and Security Exhibition в октябре 2016 г в Киеве и на IDEX-2017 в  Абу-Даби.

Суть разработки заключается в том, чтобы дать командиру бронетехники максимально возможную информацию в наиболее наглядном виде. Для сбора кругового видео используется до восьми камер с оптической стабилизацией, закрепленных по периметру машины. Эти видеопотоки выводятся на экраны шлема дополненной реальности. На эту картинку накладывается телеметрия всех систем, статусы задач и целей, а также интерактивные подсказки по размещению дружеских и вражеских единиц. Среди возможностей решения подключение к системе управления огнем боевой машины, а также прием видео с беспилотного летающего аппарата.

Как отметил руководитель LimpidArmor Михаил Гречухин, это решение может быть адаптировано и для гражданских проектов в тех областях, где требуется максимально оперативно получать визуальную информацию сразу по нескольким каналам.

Работа над спецификацией стандарта мобильной связи пятого поколения еще не завершена, но уже сейчас можно увидеть, в чем же будет заключаться принципиальное отличие этой технологии.

Не буду вдаваться в технические подробности, так  как спецификация 5G еще не утверждена, использую лишь весьма наглядную иллюстрацию, которая на днях была подготовлена специалистами IEEE. Можно увидеть, что принципиальным нововведением в 5G станет максимальная сфокусированность  канала передачи данных. Если в 4G передача и прием идут лишь с ограниченной возможностью настройки на определенный пространственный сегмент, то в 5G должен формироваться отдельный канал между базовой станцией и клиентским оборудованием.

Еще одним важным отличием 5G от 4G станет возможность прямого взаимодействия абонентов друг с другом без задействования центрального сервера оператора связи. Некогда в этом блоге уже поднималась тема создания мобильных сетей класса pier-to-pier, и вот, похоже, эта технология появится в реальности. Сейчас можно только догадываться, во что это выльется в реальности. Дадут ли абоненту возможность отключать такую функцию либо она будет реализована лишь в отдельных устройствах. Тем интереснее будет разобраться с этим с выходом мобильной связи пятого поколения на рынок.

Хотя стандарт мобильной связи пятого поколения еще не утвержден, но уже можно практически оценить те возможности, что может дать внедрение этой технологии.

Дело в том, что компания Samsung реализовала проект под названием  «Город 5G», который представляет собой развернутую в г Сувоне (Южная Корея) обширную демо-зону. Она включает три площадки: «5G стадион», «Центр подключения 5G» и «5G киоск».

«5G стадион»  ­- наглядный пример спортивного объекта эпохи 5 поколения связи. Использование технологии massive MIMO (многоканальный приём и многоканальная передача), ставшей ключевой составляющей в реализации сетей 5G, позволяет одновременно обеспечить большое количество людей стабильным потоковым видео в высоком разрешении. Поэтому задержки во время прямых трансляций спортивных мероприятий в скором времени уйдут в прошлое. Помимо стадионов технология будет широко применяться на любых мероприятиях с большим количеством посетителей, будь то концерты, конференции или фестивали.

«Центр подключения 5G» демонстрирует один из важнейших аспектов реализации технологии 5G в интеллектуальной городской среде. Уличные камеры наблюдения, цифровые видеопанели и различные датчики подключаются к информационной сети посредством 5G-связи, а также других беспроводных технологий, таких как Wi-Fi, Bluetooth и Zigbee. Это позволяет повысить ёмкость сети для подключения ещё большого количества датчиков, необходимых для систем управления дорожным движением, отслеживания погодных условий и трансляции различного контента. Восемь камер наружного наблюдения с высоким разрешением контролируют скорость движения автомобилей и потоки пешеходов. Полученная информация в реальном времени передаётся на центральный пульт управления, где видео анализируется, а операторы могут следить за ситуацией прямо на экранах своих планшетов. В скором будущем, переход большинства процессов в городах под контроль искусственного интеллекта сделает возможной интеграцию более безопасных и технологичных сервисов городского управления.

«5G киоск» выполняет функции беспроводной точки доступа для скоростного скачивания больших объёмов информации. В радиусе приёма сигнала с тестового автобуса, оснащенного оборудованием 5G, скорость скачивания достигает 1­3 Гбит/с, что позволяет загружать файлы объёмом 500 Мбайт всего за 5-6 секунд. Благодаря специально оптимизированному оборудованию, в зоне покрытия «5G киоска» станут доступны такие сервисы, как скачивание видео в высоком разрешении, загрузка карт и объемных пакетов обновлений для автономных автомобилей.

По предварительным оценкам, принятие стандарта 5G должно произойти в 2020 году. Интересно, какие еще применения этой технологии найдут к тому времени?

Вы готовы к тому, что вас будут постоянно сопровождать системы видеонаблюдения, а благодаря точности распознавания лиц исчезнет возможность затеряться в толпе?

На днях завязалась дискуссия об ответственности производителей за корректность использования их решений на базе технологии искусственного интеллекта. Все началось с протестов, связанных с разлучением детей и их родителей-эмигрантов из Мексики на американской границе. Дело дошло до того, что корпорацию Microsoft обвинили в том, что она модернизировала ИТ-систему пограничной службы, которая теперь научилась точно распознавать лица в видеопотоках с камер наблюдения.

В результате, в корпоративном блоге Microsoft появилась публикация президента корпорации Брэда Смита с призывом введения законодательного регулирования в сфере видеонаблюдения и распознавания лиц. И с этим предложением нельзя не согласиться. Кроме того, автор поднял и такую щекотливую тему, как несовершенство распознавания для представителей разных рас и цвета кожи. Оказывается, лучше всего современные алгоритмы узнают светлокожих мужчин. А для женщин ошибки допускаются чаще, а тем более для темнокожих людей.

Приведу список вопросов, которые были поставлены авторами публикации, чтобы стало понятно, насколько назрел вопрос законодательного регулирования в сфере применения технологии ИИ.

•    Должно ли общество контролировать использование правоохранительными органами технологий распознавания лиц, в том числе ограничивать использование результатов автоматического распознавания лиц в качестве доказательства вины или невиновности в преступлении?
•    Аналогично этому, следует ли обеспечивать гражданский надзор и подотчетность использования технологий распознавания лиц в рамках государственных программ обеспечения национальной безопасности?
•    Какие юридические меры могут препятствовать распознаванию лиц для расовой дискриминации и нарушения других прав человека, но при этом сохранять возможность полезного применения технологий?
•    Должны ли технологии распознавания лиц, используемые государственными органами или другими организациями, иметь определенный минимальный уровень точности?
•    Должен ли закон требовать, чтобы розничные магазины публиковали на видном месте уведомление об использовании ими технологии распознавания лиц в общественных местах?
•    Должен ли закон требовать, чтобы компании получали предварительное согласие, прежде чем собирать изображения людей для распознавания их лиц? Если да, то в каких ситуациях и местах это должно применяться? И каким образом можно запросить и получить такое согласие?
•    Должны ли мы гарантировать людям право на знание того, какие их фотографии были собраны, сохранены и сопоставлены с их именами и лицами?
•    Должны ли мы создавать процедуры, обеспечивающие юридические права граждан, которые полагают, что они были ошибочно идентифицированы системой распознавания лиц?

Проблематика действительно непростая. Но согласитесь, вряд ли кому-то в современном мире будет спокойно от того, что уже есть возможность постоянно отслеживать перемещения человека. Предсказания о «Большом Брате» уже получили технологическую базу. Мне довелось слышать, что для поиска определенного человека в Сингапуре, где установлена чрезвычайно разветвленная система видеонаблюдения, потребовалось всего лишь 7 минут. Поэтому пусть инструмент подобной мощности находится исключительно в законодательном поле.

Что же касается Microsoft, то президент  корпорации заявил, что она уже начала отказываться от тех проектов на базе ИИ, где у ее экспертов возникают сомнения в возможности притеснения демократических свобод.

По мере обретения зрелости технология виртуальной реальности начинает оформляться стандартами. Так новый открытый стандарт VirtualLink упрощает подключение VR-шлемов к разнообразным платформам.

Недавно сформированный индустриальный консорциум, включающий компании NVIDIA, Oculus, Valve, AMD и Microsoft, представил стандарт VirtualLink. Он описывает протокол взаимодействия на базе интерфейса USB Type-C, что позволит отказаться от связки проводов и избежать путаницы при подсоединения их к разнообразным разъемам. Это особенно актуально в случае тонких и легких ноутбуков, где можно разместить ограниченное число портов. Поэтому порт USB Type-C является едва ли ни единственным выбором. 

Интерфейс VirtualLink позволяет подключаться к VR-шлемам одновременно по четырем высокоскоростным линиям HBR3 DisplayPort, которые при необходимости могут масштабироваться. Кроме того, используется канал передачи данных USB 3.1 с поддержкой камер и датчиков высокого разрешения. Так как по этому интерфейсу выполняется энергоснабжение VR-шлема, его потребление не может превышать 27 Вт.

Подобный задел по возможностям интерфейса VirtualLink связан с тем, что пользователи рассчитывают на то, что шлемы должны иметь экраны с более высоким разрешением. А для создания эффектов дополненной реальности необходимы камеры высокого разрешения, которые будут также отслеживать окружающие объекты. Поэтому необходимо было обеспечить достаточную полосу пропускания.
 
В выпущенном пресс-релизе сообщается, что консорциум готов представить спецификации стандарта VirtualLink для компаний, которые желают получить подробности до предстоящего анонса VirtualLink 1.0.

Интересное применение для технологии искусственного интеллекта продемонстрировали разработчики, которые сумели устранить шумы и артефакты с фотографий, сделанных в условиях слабого освещения.

Новый метод улучшения качества фотографий, основанный на алгоритмах глубокого обучения, позволяет делать это, просто глядя на примеры фотографий с дефектом. Этот проект был выполнен исследователями из NVIDIA, Университета Аалто и Массачусетского технологического института (MIT) и представлен на этой неделе на Международной конференции по машинному обучению в Стокгольме (ICML, Швеция).


Рис. 1. Пример для пуассоновского шума (λ=30). Результат был получен с использованием зернистых изображений.

В предыдущих проектах в этой области нейросеть обучалась восстанавливать фотографии, определяя разницу между парными изображениями – с шумом и без. Новый метод отличается тем, что нейросети «скармливаются» только изображения с шумом или зерном.
Этой нейросети никогда не показывали, как выглядит чистое изображение, но она способна устранять артефакты, шум, зерно, и автоматически улучшать качество фотографий.

Рис. 2. Импульсный шум случайного значения. Созданная система устранения шума обучена только на парах изображений с дефектом.

“ИИ можно научить восстанавливать сигналы, даже без сравнения их с чистыми аналогами, причем с бОльшей скоростью, чем в случае использования исключительно чистых образцов, - утверждают исследователи в своей работе. – Созданная нейросеть не уступает методам, в которых нейросеть учится на основе чистых образцов, — она использует тот же самый метод и не уступает ни по времени обучения, ни по результатам работы”.

Команда проекта обучила свою систему на 50 000 изображениях из набора ImageNet с помощью графических процессоров NVIDIA Tesla P100 с фреймворком глубокого обучения TensorFlow с ускорением cuDNN. Чтобы протестировать систему, были выбраны три разных набора изображений.

Предложенный метод можно использовать не только для домашнего фотоархива, но и для улучшения МРТ-снимков. Это должно значительно усовершенствовать качество визуализации в медицине.

Рис. 3. Восстановленный МРТ-снимок. (a) Входное изображение с 10% зафиксированного спектра с масштабированием 1/p. (b) Восстановление с помощью нейросети, обученной на примере «шумных» изображений, близких ко входному изображению. (с) Референсное изображение.

 «В обычной жизни есть ряд ситуаций, когда действительно сложно получить чистые образцы для обучения нейросети: фотографии в условиях низкой освещенности (например, астрономические снимки), физически корректный рендеринг и магнитнорезонансная визуализация, - объясняют разработчики. – Наши демонстрации позволяют потенциально получить весомые преимущества в данных областях, устраняя необходимость в зачастую трудоемком процессе получения чистых данных. Конечно, здесь есть свои ограничения. Мы не можем воссоздать объекты, которые отсутствуют в наборе для обучения. Но это ограничение относится в равной степени и к обучению на основе чистых изображений».

Рис. 4. Устранение шума с фотографии Монте-Карло. (a) Изображение, отрисованное с плотностью в 64 выборок на пиксель (spp). (b) Изображение с устраненным шумом в 64 spp, полученное сетью, обученной на изображениях с 64 spp. (с) Референсное изображение, отрисованное с плотностью 131 072 spp.
Источник
Примечательно, что сегодня, пожалуй, наиболее часто обычные пользователи сталкиваются с технологией ИИ как раз в сфере фотографии. Ведущие производители используют ее для помощи с определением параметров съемки в зависимости от сцены. Поэтому можно ожидать дальнейшего развития мобильной фотографии уже с помощью предложенного метода улучшения снимков.

С самого появления технологии виртуальной реальности ее, в первую очередь, нацеливали на игровое применение. Но и в сфере конструирования она оказывается весьма полезной.

Примером применения VR в области проектирования стал проект, реализованный в компании BluePrint Automation (BPA), которая специализируется в области автоматизации упаковочных машин и создают индивидуальные решения для пищевой промышленности. По признанию конструкторов BPA, поскольку разрабатываемое ими оборудование становится всё более сложным, визуализировать его оказывается ещё сложнее. Статичные 3D-модели уже не позволяют достаточно наглядно оценить результат. Поэтому для создания более иммерсивных впечатлений было принято решение BPA перейти на технологию VR. В этих целях было использовано бесплатное решение AMD CAD-to-VR.

Аппаратная платформа применяемой для этого рабочей станции включает графику AMD Radeon Pro WX 9100. На ней выполняется пакет SOLIDWORKS вместе с плагином AMD Radeon ProRender Game Engine Importer и Unreal Engine. Это позволило проводить визуализацию сложных моделей САПР в реальном времени и в виртуальной реальности. С помощью технологии VR конструкторы BPA получили возможность более наглядно анимировать различные механизмы, а также проверять их эргономичность, оценивая разработку до начала производства и экономя при этом время и деньги. Эти виртуальные модели позволили инженерам компании пересмотреть такие ключевые показатели, как работоспособность и ремонтопригодность еще на этапе проектирования. А клиенты BPA смогли оставлять отзывы о разработке еще до начала производства какого-либо оборудования.

А какие аналогичные решения известны вам?

Тенденцией свежего рейтинга самых суперкомпьютеров стало совмещение функций высокопроизводительных вычислений и возможностей по решению задач искусственного интеллекта.

В число новых суперкомпьютеров с поддержкой ИИ вошли первая и третья по производительности системы - Summit и Sierra из США. Графические процессоры с тензорными ядрами также находятся и в основе самого производительного суперкомпьютера Японии - ABCI.

В целом же сопроцессорами-ускорителями оснащено 110 систем из рейтинга TOP500. Причем в 96 из них установлены GPU NVIDIA, в семи – Xeon Phi, в четырех – решения PEZY, а в 20 Xeon Phi используются в качестве основных процессоров. Таким образом, новые системы рейтинга отражают изменение традиционной архитектурной парадигмы суперкомпьютеров.

Технологическим трендом стало и то, что графические процессоры обеспечивают 95% вычислительных возможностей в самых производительных системах мира. Так, первую строчку в списке TOP500 занимает суперкомпьютер Summit, который в этом месяце был запущен в Национальной Лаборатории Окриджа. Его производительность составляет 122 петафлопса (10¹⁵ вычислений с плавающей точкой) в вычислениях двойной точности, что позволило обойти систему №2 текущей редакции Sunway TaihuLight из Китая, обеспечивающую 93 петафлопса. Оказывается, что 95% производительности Summit обеспечивают 27 648 графических процессоров с тензорными ядрами – их больше, чем в каком-либо другом суперкомпьютере. По предварительным оценкам, Summit способен показать производительность в ИИ-вычислениях свыше 3 экзаопс, или 3 x 10¹⁸ операций в секунду в вычислениях произвольной точности (multi-precision). А ведь это означает достижение новых возможностей для человечества.

Среди других суперкомпьютеров, использующих GPU NVIDIA:
•    № 3: Sierra, в Ливерморской национальной лаборатории им. Лоуренса, с 17 280 GPU и производительностью в 71 петафлопс;
•    № 5: ABCI, самая мощная система Японии, с 4 352 GPU и производительностью в 19.6 петафлопс;
•    № 6: Piz Daint, самая мощная система Европы, с 5 320 GPU и производительностью в 19.5 петафлопс;
•    № 7: Titan, в Министерстве энергетики США, с 18 688 GPU и производительностью в 17.6 петафлопс.
 
Также графические процессоры NVIDIA находятся в основе самого мощного промышленного суперкомпьютера Eni HPC4, предназначенного для задач нефтегазовой промышленности. Расположенный в Италии, суперкомпьютер Eni занимает 13-е место в рейтинге и способен обеспечить 12 петафлопс благодаря 3 200 GPU.

Среди технологических трендов можно также отметить внедрение многоядреных процессоров. В настоящее время практически все суперкомпьютеры (97,8%) базируются на чипах с 8 или более ядрами, а более половины (53,2%) с 16-ядерными CPU. 

На самый разгар летних отпусков – 1 июля – намечено голосование, которое наконец-то должно утвердить черновик спецификации стандарта  802.11ax.

Этот стандарт станет очередной важной вехой развития технологии Wi-Fi, без которой мы уже не можем представить себе современный мир. А ведь еще в начале века он с большим трудом пробивал себе дорогу. Помнится, как на CeBIT 2001 мне довелось вести дискуссию с представителями Wi-Fi.org о перспективах этой технологии. Так что же принесет очередная итерация?

Новый стандарт должен повысить скорость передачи данных пользователей до 30% при одновременном снижении задержки почти в четыре раза. Кроме того, в той же полосе частот, что применяется в действующем сегодня стандарте 802.11ac, можно будет передавать вчетверо больше данных. Это станет возможным благодаря использованию OFDMA-модуляции, которая применяется в сотовых сетях. Будет также расширена поддержка многопользовательских MIMO-антенн и добавлен 1024 QAM.

Из-за своей сложности голосование по спецификации 802.11ax уже дважды проваливалось – в ноябре 2016 и сентябре 2017. Поэтому работа над ней ведется так долго по сравнению с предыдущими редакциями.

Впрочем, уже сегодня ведущие производители беспроводного оборудования заявляют о планах выпуска решений с поддержкой 802.11ax. Ожидается, что готовые продукты на их основе на рынок выйдут в первом квартале 2019 года.

Mы уже писали об эксперименте Microsoft с затоплением специального контейнера с ЦОД у берегов Шотландии. Компания опубликовала дополнительные детали.

Как отмечается, развертывание центра обработки данных на Северных островах в Европейском центре морской энергетики (European Marine Energy Centre) - важная веха в многолетнем исследовательском проекте Microsoft Project Natick.

Задача Project Natick - изучение возможностей производства и эксплуатации экологически устойчивых автономных модулей ЦОД, которые можно сделать на заказ, быстро установить на морском дне и оставить работать на долгие годы.

Project Natick глава Microsoft Сатья Наделла назвал «релевантными прорывными проектами» (relevant moonshots), способными изменить бизнес его компании и всю индустрию вычислительных технологий.

Более половины населения мира живет примерно в 200 километрах от побережья. Если размещать центры обработки данных под водой вблизи прибрежных городов, то данные пользователей из прибрежной полосы будут передаваться на небольшое расстояние, благодаря чему возрастет скорость и плавность веб-серфинга, потоковой передачи видео и игрового трафика, а также скорость обработки данных с использованием технологий искусственного интеллекта.

12-метровый центр обработки данных, развернутый на Северных островах в рамках проекта Natick, имеет 12 стеллажей, содержащих в общей сложности 864 сервера и систему их охлаждения. Этот ЦОД был собран и протестирован во Франции, после чего доставлен на грузовике в Шотландию, где его прикрепили к треугольной платформе, заполненной балластом, для погружения на морское дно. С помощью кранов и лебедок контейнер ЦОД был частично погружен в воду между понтонами промышленной катамаранной баржи.

На месте установки дистанционно управляемый аппарат достал с морского дна кабель, по которому идет оптоволокно и силовая проводка, и доставил его на поверхность, где его проверили и подключили к ЦОД. После чего опустили всю систему на глубину 35,5 метра и установили на каменную плиту дна. Команда баржи использовала 10 лебедок, кран, понтоны и дистанционно управляемый подводный аппарат, который сопровождал центр обработки данных.

Опыт, полученный исследователями в процессе развертывания, и все, что они узнают в течение следующего года работы, прежде чем ЦОД будет поднят, позволит сравнить ожидания с реальностью эксплуатации подводных центров обработки данных в реальных условиях.

Кабель, идущий от электросети Оркнейских островов, где используются только возобновляемые источники, питает электроэнергией центр обработки данных, который требует всего около 250 кВт при работе на полной мощности.

Концепция подводного центра обработки данных впервые была представлена в документе, подготовленном для конференции Microsoft ThinkWeek, на которой сотрудники могут делиться своими идеями. И уже через 12 месяцев после запуска Project Natick, в июле 2014 года, был разработан прототип, испытанный на спокойном мелководье близ берегов Калифорнии на протяжении 105 дней.

По заверению инженеров Microsoft, последняя версия подводного ЦОД может работать без обслуживания до пяти лет.

Первый этап проекта Natick показал, что концепцию подводных ЦОДов можно реализовать на практике. На втором этапе предстоит выяснить, дают ли они преимущества с логистической, экологической и экономической точек зрения.

Приступая ко второму этапу, команда Microsoft понимала, что масштабируемое производство подводных центров обработки данных потребует участия сторонних экспертов. Поэтому корпорация заключила соглашение с французской компанией Naval Group, имеющей 400-летнюю историю и богатый опыт проектирования, производства и эксплуатации военных кораблей и подводных лодок, а также морских энергетических технологий.

Naval Group адаптировала процесс теплообмена, обычно используемый для охлаждения подводных лодок, для подводного центра обработки данных. Система пропускает морскую воду через радиаторы на задней части каждого из 12 серверных стеллажей и выпускает обратно в океан. Как исследователи выяснили на первом этапе проекта Project Natick, вода, использованная для охлаждения, быстро рассеивается подводными течениями.

Интересно, что одна из ключевых спецификаций проекта, необходимая для оптимизации существующих логистических цепочек, требовала, чтобы размеры конструкции примерно соответствовали размерам стандартных контейнеров, используемых для перевозки грузов на судах, поездах и грузовиках.

Команда Project Natick проведет следующие 12 месяцев, наблюдая за производительностью центра обработки данных и записывая все его показатели — от температуры и потребления энергии до уровней внутренней влажности и шума.

Вода в глубинах мирового океана постоянно холодная, благодаря чему ее можно использовать для охлаждения, бесплатно и в любых объемах, а ведь охлаждение — одна из самых больших статей расходов в наземных ЦОДах. Подводные центры обработки данных могут быть главными потребителями возобновляемой энергии, получаемой с помощью приливных турбин или береговых ветряков, что позволяет этим двум индустриям совместно развиваться.