Был ли в СССР искусственный интеллект?
🤩 Если вы хоть раз досматривали до конца фильм «Служебный роман», то наверняка помните сцену, где Людмила Прокофьевна обсуждает с секретаршей Верочкой репродукцию «Джоконды», выполненную на ЭВМ. Верочка сообщает, что изображение запрограммировал некто Баровских, и больше информации не даёт: то ли у нее не хватало знаний, то ли — экранного времени.
А вообще-то рассказать было о чем: примерно за 15 лет до событий фильма, в 1963 году, в США был создан стандарт кодирования символов ASCII, и очень быстро с помощью символов стали передавать не только текстовую и числовую, но и графическую информацию🖥
Ведь если внимательно посмотреть на всякие @, & и другие %, можно разглядеть в них разную плотность, а значит, возможность для имитации ими множества оттенков(да-да, пятьдесят оттенков @#%^, но это уже другой фильм 🙈) . Так появился ASCII-арт, и репродукция «Джоконды» — один из его ярких представителей.
Между прочим, не будь Людмила Прокофьевна в таком благостном настроении, она наверняка задалась бы вопросом, почему это Баровских занимается посторонними делами в рабочее время — ведь на создание каждого ASCII-шедевра на старых ЭВМ уходило по несколько часов.
🎸 Так, ну повторить известную картину — это всё-таки не совсем тот ИИ, который мы знаем сейчас, но были в СССР и примеры создания компьютером нового контента! Ещё в конце 1950-х математик Рудольф Зарипов научил ЭВМ писать вальсы и марши, которые были названы «Уральскими напевами» (в честь композитора ЭВМ «Урал»).
Этот пост — дружеский коллаб с каналом научного постмодерна «Глупые вопросы». В нём к.х.н. Вера Мусияк делится интересными фактами и квизами. Подписывайтесь☺️
А вообще-то рассказать было о чем: примерно за 15 лет до событий фильма, в 1963 году, в США был создан стандарт кодирования символов ASCII, и очень быстро с помощью символов стали передавать не только текстовую и числовую, но и графическую информацию
Ведь если внимательно посмотреть на всякие @, & и другие %, можно разглядеть в них разную плотность, а значит, возможность для имитации ими множества оттенков
Между прочим, не будь Людмила Прокофьевна в таком благостном настроении, она наверняка задалась бы вопросом, почему это Баровских занимается посторонними делами в рабочее время — ведь на создание каждого ASCII-шедевра на старых ЭВМ уходило по несколько часов.
Этот пост — дружеский коллаб с каналом научного постмодерна «Глупые вопросы». В нём к.х.н. Вера Мусияк делится интересными фактами и квизами. Подписывайтесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👾2
Нейросеть от уральских учёных за секунды находит трещины в мостах и дорогах
Учёные из УрФУ разработали нейросеть, способную за секунды обнаруживать опасные трещины в мостах, дорогах и зданиях. Технология может заменить многочасовые ручные проверки, снизить аварийность и сэкономить бюджет на обслуживании инфраструктуры. Точность модели на тестовых снимках из России и Китая составила 88,7%.
Как это работает?
🔹 Скорость: обрабатывает до 232 кадров в секунду — в 100 раз быстрее ручного осмотра.
🔹 Точность: использует механизм SimAM (имитирует фокусировку человеческого зрения) и модуль Concat_BiFPN для лучшего распознавания мелких трещин.
🔹 Оптимизация: благодаря C3Ghost модель стала легче на 16%, что позволяет запускать её даже на дронах с маломощными процессорами.
Планы на будущее
— Интеграция с беспилотниками и инфракрасными камерами для поиска дефектов ночью и под слоем грязи.
— Совместимость с международными стандартами (ASTM, CEN) для глобального применения.
Пока алгоритм дорабатывают, обучая на новых данных. Если найдутся партнёры для пилотных испытаний, технология может быстро выйти в реальное использование.
🔗 Исследование опубликовано в журнале Sensors.
#новости
Учёные из УрФУ разработали нейросеть, способную за секунды обнаруживать опасные трещины в мостах, дорогах и зданиях. Технология может заменить многочасовые ручные проверки, снизить аварийность и сэкономить бюджет на обслуживании инфраструктуры. Точность модели на тестовых снимках из России и Китая составила 88,7%.
Как это работает?
🔹 Скорость: обрабатывает до 232 кадров в секунду — в 100 раз быстрее ручного осмотра.
🔹 Точность: использует механизм SimAM (имитирует фокусировку человеческого зрения) и модуль Concat_BiFPN для лучшего распознавания мелких трещин.
🔹 Оптимизация: благодаря C3Ghost модель стала легче на 16%, что позволяет запускать её даже на дронах с маломощными процессорами.
Планы на будущее
— Интеграция с беспилотниками и инфракрасными камерами для поиска дефектов ночью и под слоем грязи.
— Совместимость с международными стандартами (ASTM, CEN) для глобального применения.
Пока алгоритм дорабатывают, обучая на новых данных. Если найдутся партнёры для пилотных испытаний, технология может быстро выйти в реальное использование.
🔗 Исследование опубликовано в журнале Sensors.
#новости
👍4❤2👀2
Почему 90% проектов разваливаются на старте?
Выгорание фаундеров, хаос в задачах, бесконечные баги и демотивированная команда — знакомо? Большинство стартапов спотыкаются об одни и те же грабли. Но что, если есть проверенные способы избежать этих ловушек?
Мы разобрали 8 частых проблем в управлении проектами и нашли решения для каждой. В теме помогли разобраться эксперты:
🔹 Антон Иванов — продакт-менеджер в «Технической системе», автор канала о продуктовой разработке «ПРОД|УДАР»;
🔹 Евгений Кислицын — руководитель магистерской программы «Разработка и управление в программных проектах» в ИРИТ-РТФ.
Выгорание фаундеров, хаос в задачах, бесконечные баги и демотивированная команда — знакомо? Большинство стартапов спотыкаются об одни и те же грабли. Но что, если есть проверенные способы избежать этих ловушек?
Мы разобрали 8 частых проблем в управлении проектами и нашли решения для каждой. В теме помогли разобраться эксперты:
🔹 Антон Иванов — продакт-менеджер в «Технической системе», автор канала о продуктовой разработке «ПРОД|УДАР»;
🔹 Евгений Кислицын — руководитель магистерской программы «Разработка и управление в программных проектах» в ИРИТ-РТФ.
❤5👍3🤔2
Разыгрываем Яндекс Станцию Лайт 2 🎉
Знаете ли вы, что Алиса умеет… сопереживать? Яндекс прокачал TTS-модуль (синтез речи), и голосовой помощник научился контекстно-зависимым эмоциям: удивляться, грустить, радоваться — прямо во время разговора.
Как это работает?
— NLU-модуль анализирует не только слова, но и настроение фразы (например, «Мне тяжело» → метка «грусть»).
— Нейросеть на основе актёрских записей подбирает интонацию, паузы и даже вздохи, меняя эмоцию внутри фразы.
Дарим такую станцию одному из вас!
Немного о нас:
🔹 «Данные решают» — канал от ИРИТ-РТФ, где специалисты рассказывают об IT, радиоэлектронике и технологиях без воды. Экспертное мнение, тренды, реальные истории успехов и провалов, а также возможности обучения — всё для вашего роста.
🔹 LoFiCoder — канал молодого учёного, решившего постигнуть код. Вместе объединяем IT и науку, продвигаем и участвуем в масштабном российском ML-проекте (по крайней мере, пытаемся), делимся программами с подписчиками, потому что для вас ничего не жалко, дорогие.
Чтобы участвовать в розыгрыше, нужно:
— подписаться на каналы «Данные решают», LoFiCoder,
— нажать кнопку «Участвую!»,
— поделиться этим постом с другом.
Победитель будет объявлен 25 августа. Удачи!
Знаете ли вы, что Алиса умеет… сопереживать? Яндекс прокачал TTS-модуль (синтез речи), и голосовой помощник научился контекстно-зависимым эмоциям: удивляться, грустить, радоваться — прямо во время разговора.
Как это работает?
— NLU-модуль анализирует не только слова, но и настроение фразы (например, «Мне тяжело» → метка «грусть»).
— Нейросеть на основе актёрских записей подбирает интонацию, паузы и даже вздохи, меняя эмоцию внутри фразы.
Дарим такую станцию одному из вас!
Немного о нас:
🔹 «Данные решают» — канал от ИРИТ-РТФ, где специалисты рассказывают об IT, радиоэлектронике и технологиях без воды. Экспертное мнение, тренды, реальные истории успехов и провалов, а также возможности обучения — всё для вашего роста.
🔹 LoFiCoder — канал молодого учёного, решившего постигнуть код. Вместе объединяем IT и науку, продвигаем и участвуем в масштабном российском ML-проекте (по крайней мере, пытаемся), делимся программами с подписчиками, потому что для вас ничего не жалко, дорогие.
Чтобы участвовать в розыгрыше, нужно:
— подписаться на каналы «Данные решают», LoFiCoder,
— нажать кнопку «Участвую!»,
— поделиться этим постом с другом.
Победитель будет объявлен 25 августа. Удачи!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10🔥3⚡2
Нейросети против поискового трафика: как ИИ меняет интернет?
Раньше поисковики отправляли пользователей на сайты — теперь они всё чаще дают ответы напрямую. Разбираемся, как нейросети перекраивают интернет и что делать тем, кто зависит от поискового трафика.
Экспертным мнением поделился Антон Кошелев — кандидат физ.-мат. наук, доцент учебно-научного центра «Искусственный интеллект» ИРИТ-РТФ, руководитель магистратуры по компьютерным наукам и ИИ, автор телеграм-канала «НейроЛифт | AI-трамплин для бизнеса».
Раньше поисковики отправляли пользователей на сайты — теперь они всё чаще дают ответы напрямую. Разбираемся, как нейросети перекраивают интернет и что делать тем, кто зависит от поискового трафика.
Экспертным мнением поделился Антон Кошелев — кандидат физ.-мат. наук, доцент учебно-научного центра «Искусственный интеллект» ИРИТ-РТФ, руководитель магистратуры по компьютерным наукам и ИИ, автор телеграм-канала «НейроЛифт | AI-трамплин для бизнеса».
❤6🔥5👍3
Хотите работать с технологиями, которые делают мир быстрее, умнее и мобильнее?
Программа магистратуры «Инженерия радиоэлектронных средств и систем» в ИРИТ-РТФ — это шанс учиться у профессионалов, работать с современным оборудованием и строить карьеру в самых передовых областях связи и электроники.
В карточках собрали 4 причины, почему стоит поступать сюда. Подробнее о программе и поступлении — на сайте ИРИТ-РТФ, группе «Магистратура ИРИТ-РТФ УрФУ».
#магистратураИРИТ_РТФ
Программа магистратуры «Инженерия радиоэлектронных средств и систем» в ИРИТ-РТФ — это шанс учиться у профессионалов, работать с современным оборудованием и строить карьеру в самых передовых областях связи и электроники.
В карточках собрали 4 причины, почему стоит поступать сюда. Подробнее о программе и поступлении — на сайте ИРИТ-РТФ, группе «Магистратура ИРИТ-РТФ УрФУ».
#магистратураИРИТ_РТФ
❤4👍4