Придумали гибкие макетные платы для ускорения тестирования устройств

Теперь будут выпускать по несколько айфонов в год, но это не сделает нас счастливыми.

😑 Проблема: чтобы сделать умное устройство, нужно разработать все его компоненты и убедиться, что они правильно взаимодействуют. На ранних этапах такой работы используют макетные платы — breadboards. Втыкаешь в них компоненты, перестраиваешь, соединяешь как надо — получается грубый прототип устройства. Но макетные платы плоские и жёсткие, это неудобно.

🙂 Придумали: гибкие макетные платы разных форм, специально для прототипирования новых умных устройств.

😯 Как работает: гнёшь, совмещаешь, тестируешь, быстро находишь хороший вариант соединения, делаешь устройство, выпускаешь. Китайцы его копируют. И по новой.

👥 Кто: Массачусетский технологический институт.

😎 И что: это сильно ускоряет и упрощает процесс тестирования, а следовательно — выпуск в продажу новых девайсов.

Как это устроено: транзисторы

Наши компьютеры основаны на транзисторах. Но на чём основаны транзисторы?
https://thecode.media/summator/

#лучшее_Код #объяснялово_Код

Отлично, инженеры. Давайте, создавайте мозг компьютера, похожий на человека.

😒 Что: современные компьютеры хороши, но далеки от человеческого мозга. Чтобы уменьшить разницу, Intel выпустила мощную нейроморфную вычислительную систему — Pohoiki Springs. Она вмещает в себя целых 100 млн нейронов, что сравнимо с мозгом небольшого млекопитающего.

🤔 Как работает: лучше, чем традиционные ИИ на базе компьютеров.

🤔 И зачем: ускорит обработку данных и машинное обучение, решит много сопутствующих проблем. Тесты показали, что Pohoiki Springs работает в 1000 раз быстрее обычных процессоров и в 10 тысяч раз эффективнее. Неплохой результат. Ждем, когда Intel замахнётся на млекопитающих покрупнее.

За что все любят Python

Python сейчас везде. Все его любят, хвалят и рекомендуют как первый язык программирования. Откуда такой ажиотаж и стоит ли вам тоже учиться этому языку? Разберемся:
https://thecode.media/marry-me-python/

#лучшее_Код #объяснялово_Код

От себя не уедешь.

😢 Проблема: у обычных литийионных батарей низкая плотность, их заряда не хватает надолго, поэтому их приходится часто менять, это дорого. А высокопроизводительные батареи высокой плотности взрывоопасны.

😎 Решение: All Climate — устойчивая литийионная батарея с высокой мощностью и выносливостью. Чтобы улучшить производительность в холодном климате, она сама себя нагревает за несколько секунд, в отличие от внешних аккумуляторов, которые нагреваются часами. При быстром нагревании до 60 градусов батарея получает мгновенный прирост мощности.

Батарея сделана из стабильных материалов и выдерживает более четырёх тысяч циклов заряда — это превышает 1,6 млн километров.

Её уже взяли в оборот крупные автомобильные компании, в том числе
BMW. Электрокары с All Climate будут перевозить людей между объектами на следующей зимней Олимпиаде в Пекине.

👨‍🔬 Кто: команда Центра технологий хранения аккумуляторов и энергии (BEST), Пенсильвания, и международная группа учёных.

130 тысяч рублей за работу бэкенд-разработчика. Что это значит?

Продолжаем сагу «ЗОШТО ТАКИЕ ДЕНЖЫЩА»:
https://thecode.media/to-be-back/

#объяснялово_Код

Интересно, а можно научить их специально врезаться?

🤕 Проблема: роботы в пространстве ориентируются не всегда, поэтому врезаются то в людей, то в углы. Это обходится дорого.

😳 Изобрели: фреймворк с нейронкой, которая анализирует «восприятие» робота и позволяет ему ориентироваться в пространстве самостоятельно.

😯 Как работает: нейронка с новым подходом анализирует всё-всё-всё — как человек двигается, какая длина шага и так далее. Благодаря этому избегает столкновений даже с близкого расстояния и не врезается в человека, если тот выходит из-за угла. Наверное, может крикнуть «Куда прёшь!»

👥 Кто: Google, Калифорнийский университет.

😎 И что: этот подход более эффективный, работает лучше классического обучения. Особенно это важно для промышленных моделей и автопилота.

👉 Почитать: https://arxiv.org/pdf/2003.09354.pdf

😑 Проблема: создание батарей с кремниевым анодом не за горами, но препятствий много. Например, такие батареи увеличиваются в размере на 400%, то есть анод раздувается и трескается. Страшно.

🤗 Решили: использовать пористый твёрдый материал, в каждой поре которого находится кремний. При работе он может раздуваться, сколько хочет, но это уже не сломает батарейку и она не лопнет у вас в руках.

👥 Кто: компания Enevate.

😎 И что: ещё один шаг на пути к созданию батарей нового поколения. Медленно, но верно. Надеемся, что выпустят их быстрее заявленного срока.

Как установить Python на компьютер и начать на нём писать

Всего 10 минут — и готово.
https://thecode.media/py-install/

#лучшее_Код #объяснялово_Код

Современные проблемы требуют странных решений.

#задачки_Код

Товарищ майор услышит каждого.

😒 Проблема: отслеживать сигналы на всех существующих радиочастотах — это сложно, долго и незаметно не сделаешь, потому что нужны антенны, усилители и прочее оборудование.

🔫 Изобрели: в армии США придумали универсальный квантовый датчик, который способен делать это всё без огромного количества устройств.

😯 Как работает: ловит сигналы на частотах от 0 до 100 ГГц. Для этого использует сверхчувствительные ридберговские атомы. Они ловят любые сигналы. Такой датчик получается очень маленьким, и обнаружить его извне практически невозможно.

👥 Кто: армия США.

😎 И что: усовершенствовали систему радиосвязи, сделали её меньше и снизили шансы обнаружения. Хорошо для армейского оборудования, гражданским тоже дадут поиграть.

Мама против вирусов

Дурная арифметическая задачка на злобу дня. Чисто выпустить пар:
https://thecode.media/ill-be-clean/

#задача_Код

Больше красивых обоев для рабочего стола.

🧐 Что такое: придумали новую камеру, которая может позволить гипертелескопам снимать в высоком качестве несколько звёзд одновременно за пределами Солнечной системы. Многопольный гипертелескоп с такой камерой в состоянии получать детальное изображение небесных тел: планет, пульсаров, шаровых скоплений и далёких-далёких галактик.

👨‍🔬 Кто: Оптическое общество и междисциплинарная группа учёных.

Подъехал чемодан с Face ID и Touch ID

Он узнает тебя из тысячи.

У этого чемодана есть съёмная батарея для подзарядки устройств, геолокация, системы Face&Touch ID, датчики веса и приложение для смартфонов. Его можно найти в куче других вещей, отследить по карте, но команда «к ноге» не работает.

Говорят, никаким правилам компаний-перевозчиков не противоречит. Батарея съёмная, всю электронику можно очень быстро достать. Но самое главное — есть сменные колёса.

Без скидки стоит в среднем $459. Можно было бы обойтись одним пауэрбанком.

👥Кто: компания Plevo.

Как начать программировать на Python

Если знаете JavaScript, освоиться в Питоне можно за 15 минут:
https://thecode.media/start_python/

#лучшее_Код #объяснялово_Код

Хоть что-то хорошее!

😢 Проблема: учёные постоянно ищут новые материалы, по критериям, часто противоречащим друг другу. Для этого есть теоретические списки, в которых описаны миллионы возможных материалов и условия для их создания. Быстро найти там что-то подходящее сложно.

😎 Решение: нейросеть, которая ищет наилучшие решения, удовлетворяющие противоречивым критериям. Для обучения взяли несколько различных возможных материалов, чтобы нейронка поняла взаимосвязь между химическим составом материалов и их физическими свойствами. На графике она представляет лучшие варианты из возможных и присваивает различные уровни уверенности своим прогнозам.

🤔 Например: вы хотите сделать новую супербатарею. Для неё вам нужен новый вид переходных металлов. Чтобы его найти, пришлось бы просмотреть миллионы вариантов в теоретических списках и проводить квантовое моделирование. А тут дал задачу нейронке — она предложила подходящие варианты. Круто же.

👨‍🔬 Кто придумал: учёные Массачусетского технологического института.

Почему в школе до сих пор изучают Pascal

А вы проходили в школе Паскаль? Помните, как сделать переменную? Какая была самая большая ваша программа?

https://thecode.media/pascal/

#объяснялово_Код