Forwarded from Кот Шрёдингера (Андрей Константинов)
Японцы запрягли одноклеточный планктон в микромашины - «самокат» (слева на фото) и «ротатор» (справа). Самокат изготовили, чтобы одноклеточные гнали на нем вперед, «но в ходе испытаний он двигался более неожиданно», пишут исследователи (трюки планктона на самокате - на видео в комментарии). А ротатор – карусель, ну или мельница, - крутился, как ему и положено.
Рабочими лошадками для микротранспорта послужили зеленые одноклеточные водоросли Chlamydomonas reinhardtii, – они заплывают в корзины, прикреплённые к микромашинам, и крутят жгутиками. Экипаж развивает скорость до 0,1 мм/сек, - при том, что размер самих ездовых клеток всего 0,01 мм.
Это прошлогоднее исследование, а сейчас команда вовсю работает над следующим поколением усовершенствованных микроколесниц.
Рабочими лошадками для микротранспорта послужили зеленые одноклеточные водоросли Chlamydomonas reinhardtii, – они заплывают в корзины, прикреплённые к микромашинам, и крутят жгутиками. Экипаж развивает скорость до 0,1 мм/сек, - при том, что размер самих ездовых клеток всего 0,01 мм.
Это прошлогоднее исследование, а сейчас команда вовсю работает над следующим поколением усовершенствованных микроколесниц.
👍13🔥6❤4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
От цифрового додзе к столу для пинг-понга
Алгоритмы DeepMind научились играть в го благодаря обучению с подкреплением и одному остроумному хаку. Одна версия нейросети играла против другой. После каждой партии победитель становился «учителем» для следующей итерации. Так AlphaGo шаг за шагом открывал стратегии, которые веками ускользали от человеческого внимания. Этот процесс называется self-play и напоминает мне бой с тенью и недавние спарринги роботов.
Теперь в DeepMind пытаются перенести подход в физический мир — точнее, за стол для пинг-понга. Эта игра невероятно сложна для робототехники: безумная динамика, хитрая физика мяча, плюс необходимость предугадывать действия противника.
Конечно, у исследователей начались проблемы. Роботы быстро зацикливались и находили простую, но эффективную тактику — спамили одним приемом, как геймеры в файтинге на приставке.
Ирония в том, что прорыв случился, когда в игру вернули людей. Играя против живых противников с их разнообразными стилями, роботы получили доступ к гораздо более широкому спектру ударов и ситуаций. Система наконец начала по-настоящему адаптироваться и теперь уверенно побеждает новичков, играет на равных со спортсменами среднего звена.
Исследователи пошли дальше и добавили в систему «тренера» — Vision-Language-Action модель Gemini Robotics. Она генерирует указания, наблюдает за роботом-игроком, оценивает его действия и определяет вознаграждение. Это уже не просто обучение методом проб и ошибок. Это рождение подхода, где один ИИ выступает наставником для другого и переносит абстрактные концепции в конкретные физические действия.
До роботов, способных безопасно работать в наших домах, еще далеко. Но четыре года назад я думал, что нам не видать машин, которые сами ставят диагнозы и проводят хирургические операции, а теперь вижу в новостях и то, и другое. Так что эти попытки навести мосты между цифровым и физическим мирами — уже совсем не игра.
Алгоритмы DeepMind научились играть в го благодаря обучению с подкреплением и одному остроумному хаку. Одна версия нейросети играла против другой. После каждой партии победитель становился «учителем» для следующей итерации. Так AlphaGo шаг за шагом открывал стратегии, которые веками ускользали от человеческого внимания. Этот процесс называется self-play и напоминает мне бой с тенью и недавние спарринги роботов.
Теперь в DeepMind пытаются перенести подход в физический мир — точнее, за стол для пинг-понга. Эта игра невероятно сложна для робототехники: безумная динамика, хитрая физика мяча, плюс необходимость предугадывать действия противника.
Конечно, у исследователей начались проблемы. Роботы быстро зацикливались и находили простую, но эффективную тактику — спамили одним приемом, как геймеры в файтинге на приставке.
Ирония в том, что прорыв случился, когда в игру вернули людей. Играя против живых противников с их разнообразными стилями, роботы получили доступ к гораздо более широкому спектру ударов и ситуаций. Система наконец начала по-настоящему адаптироваться и теперь уверенно побеждает новичков, играет на равных со спортсменами среднего звена.
Исследователи пошли дальше и добавили в систему «тренера» — Vision-Language-Action модель Gemini Robotics. Она генерирует указания, наблюдает за роботом-игроком, оценивает его действия и определяет вознаграждение. Это уже не просто обучение методом проб и ошибок. Это рождение подхода, где один ИИ выступает наставником для другого и переносит абстрактные концепции в конкретные физические действия.
До роботов, способных безопасно работать в наших домах, еще далеко. Но четыре года назад я думал, что нам не видать машин, которые сами ставят диагнозы и проводят хирургические операции, а теперь вижу в новостях и то, и другое. Так что эти попытки навести мосты между цифровым и физическим мирами — уже совсем не игра.
❤4🔥4
Forwarded from Russian Travel Geek
RTG является частью большого движа под названием Сitizen science (Гражданская наука). Это направление можно охарактеризовать как форму научной деятельности, в которой непрофессиональные исследователи (обычные граждане) в сотрудничестве с учёными или научными организациями участвуют в сборе, анализе и интерпретации научных данных. Для участия, чаще всего, вам достаточно компьютера с выходом в сеть или и вовсе смартфона.
Сегодня мы поделимся самыми крутыми и актуальными проектами, которые помогут вам влиться в это хобби XXI века (про путь вливания через наши экспедиции вы уже и так знаете):
🛰️ Galaxy Zoo — Здесь вы помогаете астрономам в деле классификации галактик.
🙈 Chimp&See — Тут помогаете зоологам в деле наблюдения за поведением животных по видеокамерам и фиксированием их поведенческих паттернов.
🐋 Happywhale — Международная программа идентификации и учета морских млекопитающих (про них уже писали недавно).
🏷️ Notes from Nature — Помощь в расшифровке гербарных этикеток разной степени древности и оцифровке гербарных сборов.
Ликов Гражданской науки множество. И это действительно очень крутое хобби для человека XXI века. Вливайтесь, сохраняйте, делитесь и дополняйте список в комментариях.
#russiantravelgeek #СitizenScience #ГражданскаяНаука
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7😡1