Последние новости в мире высоких технологий. 13.02.2022
Портал Эксперимент подготовил самые интересные новости науки и технологий за эту неделю. Оперативно, коротко, ясно. Приятного чтения.
TikTok разработал нововведение для психологической помощи
Социальная сеть TikTok вскоре выпустит обновление, в котором пользователи смогут оценить новую функцию в виде помощи юзерам, нуждающимся в психологической помощи. Об этом сообщает новостное агенство BBC.
Медийное приложение будет появляться при введении поискового запроса "самоубийство". Разработчики TikTok объяснили такое нововведение тем, что сейчас приложение способствует благосостоянию пользователей.
Мы заботимся о нашем сообществе и всегда ищем новые способы, с помощью которых можем способствовать их благосостоянию. Вот почему мы предпринимаем дополнительные шаги, чтобы людям было проще находить ресурсы в TikTok, когда они им нужны.
Отмечается, что функция появится в устройствах во всем мире в течение нескольких месяцев. Ее суть заключается в том, что пользователи будут получать указания, направленные на психологическую поддержку.
40 аппаратов Илона Маска повредила геомагнитная буря в космосе
Потери в космической армии спутников Илона Маска. 40 запустивших на прошлой неделе аппаратов повредила геомагнитная буря в космосе, сообщает компания "Спейс-Экс". Штормы приводят к нагреву и увеличению плотности атмосферы на низких высотах развертывания спутников. Поврежденные аппараты либо уже сгорели в атмосфере, либо скоро сгорят.
Никакого ущерба землянам не будет, уверяют в компании. По задумке Илона Маска, на орбиту планируют запустить около 40 тысяч спутников для глобального интернет-покрытия планеты.
В YouTube могут появиться NFT. Также платформе интересна концепция метавселенной
На YouTube могут появиться NFT. И это не слух, а слова главный директор по продуктам платформы Нила Мохана (Neal Mohan).
Web3 также открывает новые возможности для авторов. Мы считаем, что новые технологии, такие как блокчейн и NFT, могут позволить авторам строить более глубокие отношения со своими поклонниками. Вместе они смогут сотрудничать в новых проектах и зарабатывать деньги способами, которые раньше были невозможны. Например, предоставление поклонникам поддающегося проверке способа владения уникальными видео, фотографиями, произведениями искусства и даже впечатлениями от их любимых авторов может стать привлекательной перспективой для авторов и их аудитории. Чтобы убедиться, что мы подходим к этим новым технологиям ответственно, нужно учитывать многое, но мы также считаем, что у них есть невероятный потенциал
Пока это лишь условное одобрение принципов блокчейна в целом и NFT в частности, но с достаточно конкретной идеей: дать авторам и обычным пользователям новые инструменты взаимодействия и заработка.
К слову, буквально несколько недель назад генеральный директор YouTube Сьюзен Войжитски (Susan Wojcicki) уже намекала на возможность интеграции NFT в платформу.
Пока нет никаких конкретных данных или сроков, Мохан прямо говорит, что нужно учесть множество нюансов, но в целом виден положительный настрой платформы относительно NFT.
Кроме того, в блоге Мохан затронул и концепцию метавселенной.
Наконец, мы не могли не рассказать об инновациях, не затронув метавселенную! Мы много думаем о том, как сделать просмотр более захватывающим. Первая область, в которой вы можете ожидать изменений, — это игры, где мы будем работать над тем, чтобы сделать игры более интерактивными и сделать их более живыми. Пока еще рано, но мы рады видеть, как мы можем превратить эти виртуальные миры в реальность для зрителей
Тут также нет никаких конкретных данных, но нам дают понять, что концепция метавселенной для YouTube тоже интересна, и в первую очередь в рамках игрового контента.
Cъёмка на Samsung Galaxy S22 Ultra с приближением до 20x
Автор протестировал камеру в разных режимах. Исходный материал снимался в Full HD при 60 к/с с использованием обычной камеры, сверхширика и телевиков с приближением от 3x до 20x.Правда, Twitter значительно ухудшает качество видео, но всё же в целом можно оценить переключения между режимами, стабилизацию и детализацию видео. Также автор отмечает, что у его экземпляра ранняя прошивка, так что у серийных аппаратов ситуация может быть ещё лучше.
Так снимает новый флагман Redmi
Компания Redmi раскрыла подробности о датчиках, используемых в основной и фронтальной камерах смартфона Redmi K50 Gaming, а чуть позже компания опубликовала в Сети примеры фото с этих камер.
Изображение с основной камеры демонстрирует ночную съемку. Судя по всему, в Redmi будут акцентировать внимание на то, что K50 Gaming – это камерофон, хотя для игровой модели это не характерно. Во фронтальной камере применяется 20-мегапиксельный датчик Sony IMX596, и, судя по первому снимку, он обеспечит высокую резкость и яркие цвета.
Напомним, официальная премьера Redmi K50 Gaming состоится 16 февраля. Несмотря на то, что эта модель ориентирована на игры, это будет флагман линейки, так как в его основе лежит SoC Snapdragon 8 Gen 1. Базовый Redmi K50 будет основан на Snapdragon 870, а в двух других моделях будут использоваться SoC MediaTek Dimensity 8000 и Dimensity 9000.
Роботы-официанты на Олимпиаде подают блюда, спуская их с потолка
Второй раз за два года Олимпийские игры проводятся во время всемирной пандемии. Все спортсмены, волонтеры и другие участники должны полностью вакцинироваться, ежедневно проходить тесты на COVID-19, а также носить монитор температуры.
Участников уже проинструктировали ограничить физические взаимодействия, такие как рукопожатия и объятия, а также соблюдать знакомое правило «шесть футов социальной дистанции». И в дополнение к этим ежедневным мерам предосторожности, организаторы полагаются на на ряд автоматизированных опций, введенных для уменьшения количества личных контактов, происходящих в этом цикле.
По данным китайских СМИ, главный медиа-центр Пекина на зимних Олимпийских играх оснащен огромной рукояткой-роботом, установленным на потолке, спускающем тарелки с лапшой для посетителей, сидящих за окруженными оргстеклами столами.
Также есть «робот-повар», готовящий гамбургеры и другие блюда, которые можно доставить дистанционно. Другому роботу нужно меньше четырех минут, чтобы измельчить свежие кофейные зерна и сварить чашку кофе. А третий – огромная металлическая рука – работает барменом. Каждый посетитель, желающий отведать коктейль, сканирует код на своем телефоне, а затем ждет 90 секунд, пока бестелесная рука орудует шейкером, выбирает бокал и аккуратно наливает напиток.
Twitter вводит функцию регулировки скорости
Сегодня пользователи Twitter способны записывать видеоролики, ограничивающиеся 140-секундами. Уже вскоре в микроблоге добавят возможность регулировки скорости проигрывания.
Согласно заявлению Twitter, функцию регулирования скорости проигрывания уже тестируют некоторые из пользователей операционной системы Android. Чтобы воспользоваться нововведением, достаточно нажать на кнопку настроек, которая расположена в правом углу во время просмотра видеоролика. На выбор будут доступны скорости проигрывания от 0,25 х до 2х.
По словам представителя компании Джозефа Нуньеса, воспроизведение с удвоенной скоростью будет работать не только для видео, но и голосовых сообщений.
Британцы сняли видео изнутри термоядерного реактора в момент установки рекорда
Перед вами не образец компьютерного моделирования, а реальная видеозапись, причем сделанная во время установки 25-летнего рекорда! Британская лаборатория Joint European Torus (JET) смогла достичь на своем экспериментальном термоядерном реакторе генерации энергии в 59 мегаджоулей. Процесс продолжался 5 секунд, которые и запечатлела камера.Короткое видео отлично демонстрирует происходящий внутри реактора процесс – дейтерий и тритий сливаются, образуется перегретая плазма, которая распространяется по камере и принимает форму тора. Температура поднимается до 100 млн градусов, образуется гелий, и все это длится целых 5 секунд (в физике высокоэнергетических частиц это невероятно длинный промежуток времени). Для нынешней термоядерной физики это сногсшибательный результат.
Увы, все же это еще не прорыв. Количество затраченной на поддержание процесса энергии гораздо выше полученной, поэтому до заданной цели еще далеко. С другой стороны, и сам рекорд, и его видеозапись наглядно демонстрируют успехи ученых в этом направлении.
Ученые показали, почему большие нейросети работают лучше
В докладе, представленном в декабре на ведущей конференции NeurIPS, Себастьен Бубек из Microsoft Research и Марк Селлке из Стэнфордского университета показали, что нейросети должны быть намного больше, чтобы избежать некоторых проблем в их работе.
Стандартные ожидания относительно размера нейросетей основаны на анализе того, как они запоминают данные. Одной из популярных задач для нейросетей является идентификация объектов на изображениях. Чтобы создать такую нейросеть, исследователи сначала предоставляют ей множество изображений с метками объектов, обучая изучать корреляции между ними. Как только нейросеть запоминает достаточно обучающих данных, она также получает возможность предсказывать метки объектов, которые она никогда не видела, — с разной степенью точности. Этот процесс известен как обобщение.
Размер сети определяет, сколько информации она может запомнить. Изображения, например, описываются сотнями или тысячами значений — по одному на каждый пиксель. Этот набор множества свободных значений математически эквивалентен координатам точки в многомерном пространстве. Количество координат называется размерностью.
С 80-х нейросетям задавали столько n параметров, чтобы соответствовать n точкам данных — независимо от размерности данных. Однако современные нейронные сети имеют большее количество параметров, чем количество обучающих выборок.
Исследователи рассматривали такой параметр, как надежность работы нейросети, в связи с ее масштабами. В своей работе они показывают, что избыточная параметризация необходима для надежности сети.
Ученые показали, что для подгонки точек данных большой размерности требуется не просто n параметров, а n × d параметров, где d — размерность входных данных (например, 784 для 784-пиксельного изображения). Доказательство основано на факте из многомерной геометрии, а именно на том, что случайно распределенные точки, размещенные на поверхности сферы, почти все находятся на расстоянии полного диаметра друг от друга.
Другое исследование выявило дополнительные причины, по которым избыточная параметризация полезна. Например, это может повысить эффективность процесса обучения, а также способность нейросети к обобщению.