Индусский код - Как разработчику защитить права на ПО?

Программное обеспечение — один из самых распространенных и ценных активов как стартапов, так и давно и успешно работающих компаний. И тем и другим крайне важно обеспечить защиту своих интеллектуальных прав на ПО.

https://telegra.ph/Indusskij-kod-02-22

Индусский код - Браузер Tor vs Роскомнадзор: война за анонимность ‘2022

https://telegra.ph/Indusskij-kod---Brauzer-Tor-vs-Roskomnadzor-vojna-za-anonimnost-2022-03-16

Индусский код - Бесшовный Wi-Fi, или «Дай-ка я тебя обниму!»

https://telegra.ph/Indusskij-kod---Besshovnyj-Wi-Fi-ili-Daj-ka-ya-tebya-obnimu-03-17

Индусский код - Насколько биткойн-транзакции защищены от взлома?

https://telegra.ph/Indusskij-kod---Naskolko-bitkojn-tranzakcii-zashchishcheny-ot-vzloma-03-17

Индусский код - Цукерберг уже знает, что популярно в России?

https://telegra.ph/Indusskij-kod---Cukerberg-uzhe-znaet-chto-populyarno-v-Rossii-03-17

Индусский код - Как понять, что вам нужна роботизация

Несмотря на то, что RPA, или программная роботизация сегодня, — это объективный тренд, задающий вектор цифровой трансформации, многие компании до сих пор только присматриваются к этому инструменту. Один из барьеров внедрения RPA — на старте сложно оценить, насколько роботы будут действительно полезными для бизнеса. В этой статье мы рассмотрим основные факторы, с помощью которых можно понять, нужна ли вашей организации роботизация и в чем она сможет помочь бизнесу.

https://telegra.ph/Indusskij-kod---Kak-ponyat-chto-vam-nuzhna-robotizaciya-04-03

Индусский код - Новая политика Google: Разговаривать можно, записывать разговоры нельзя!

Google постепенно усложняет запись телефонных звонков на Android, удаляя способы доступа к звуку с телефона. Это делается для соблюдения конфиденциальности и безопасности, а также для того, чтобы пользователи не нарушали законы о записи звонков, действующие в некоторых странах.

https://telegra.ph/Indusskij-kod---Novaya-politika-Google-Razgovarivat-mozhno-zapisyvat-razgovory-nelzya-04-24

Индусский код - ИИ узнает тебя из тысячи, по глазам, по очкам и так далее

Искусственный интеллект применяется во всех сферах нашей жизни. Ученые разработали алгоритм определения личностных качеств человека на основе выражения его лица.

https://telegra.ph/Indusskij-kod---II-uznaet-tebya-iz-tysyachi-po-glazam-po-ochkam-i-tak-dalee-04-24

Индусский код - Сбережения и зарплаты в криптовалютах: стабильность или риск?

https://telegra.ph/Indusskij-kod---Sberezheniya-i-zarplaty-v-kriptovalyutah-stabilnost-ili-risk-05-23

Индусский код - Telegram и Высший избирательный суд Бразилии подписали соглашение о борьбе с дезинформацией

https://telegra.ph/Indusskij-kod---Telegram-i-Vysshij-izbiratelnyj-sud-Brazilii-podpisali-soglashenie-o-borbe-s-dezinformaciej-05-23

Индусский код - Производителям грузовых электромобилей в США нужна зарядка

https://telegra.ph/Indusskij-kod---Proizvoditelyam-gruzovyh-ehlektromobilej-v-SSHA-nuzhna-zaryadka-05-29

Индусский код - Облачное решение Wi-Fi для цифровой автоматизации

https://telegra.ph/Indusskij-kod---Oblachnoe-reshenie-Wi-Fi-dlya-cifrovoj-avtomatizacii-05-29

В последнем тестировании производительности ИИ Nvidia конкурирует с Nvidia

Впервые с тех пор, как в 2018 году стартовало тестирование производительности обучения искусственного интеллекта Iperf, у чипов Nvidia практически не было конкуренции.

Nvidia и так отбрасывает длинную тень на мир искусственного интеллекта, но если судить по результатам последних бенчмарк-тестов, его способность вытеснять конкурентов с рынка может усилиться.

9 ноября MLCommons, американский консорциум, который курирует тест производительности машинного обучения MLPerf, опубликовал последние данные по «обучению» искусственных нейронных сетей.

Конкурс продемонстрировал наименьшее количество конкурентов Nvidia за последние три года: только одного — Intel.

В прошлых раундах, включая июньский, в соревновании принимали участие более трех компаний, включая Intel, Google с их «Тензорным процессором» (Google TPU) и британский стартап Graphcore, а также китайский гигант Huawei.

Из-за минимальной конкуренции Nvidia на этот раз набрала высшие баллы во всех категориях, тогда как в июне разделила первое место с Google. Nvidia представила системы, использующие графический процессор A100, который был выпущен несколько лет назад, а также новый графический процессор H100, известный как Hopper и названный в честь пионера вычислительной техники Грейс Хоппер (Grace Hopper). H100 получил наивысший балл в одном из восьми контрольных тестов для так называемых рекомендательных систем, которые обычно используются для предложения продуктов пользователям в Интернете.

Intel представила две системы, использующие чипы Habana Gaudi2, а также системы в статусе «предварительный просмотр», демонстрирующие новый серверный процессор Xeon под кодовым названием Sapphire Rapids.

Системы Intel оказались намного медленнее, чем компоненты Nvidia.

В пресс-релизе Nvidia говорится: «Графические процессоры H100 (Hopper) установили мировые рекорды во всех восьми корпоративных рабочих нагрузках MLPerf. Они показали производительность в 6,7 раза выше, чем графические процессоры предыдущего поколения в момент их первого тестирования MLPerf. A100 сегодня обладают в 2,5 раза большей производительностью в сравнении с первым тестированием, благодаря усовершенствованию ПО».

Во время пресс-конференции Дэйв Сальваторе (Dave Salvatore), старший менеджер по продуктам для ИИ и облачных вычислений Nvidia, сделал акцент на повышении производительности Hopper и «фишках» ПО A100. Сальваторе показал, как Hopper улучшает производительность по сравнению с A100 — другими словами, тест Nvidia против Nvidia, — а также показал, как Hopper смог превзойти чипы Intel Gaudi2 и Sapphire Rapids.

Опыт MLPerf показывает, что участники иногда пропускают конкурс только для того, чтобы вернуться в следующем раунде, поэтому отсутствие большего количества поставщиков не свидетельствует о какой-либо тенденции.

Google никак не прокомментировала отказ от участия в последнем раунде тестирования.

Представитель Graphcore сообщил, что на данный момент у инженеров компании есть более важные задачи, чем подготовка материалов для MLPerf, которая может занимать недели и месяцы.

«Возникла проблема уменьшения отдачи, — объясняет руководитель отдела коммуникаций Graphcore Иэн Маккензи (Iain Mackenzie), — в том смысле, что неизбежны бесконечные прыжки, будут сокращаться секунды, выдвигаться все более масштабные системные конфигурации».

Graphcore «возможно примет участие в будущих раундах MLPerf, но в данный момент конкурс не отражает те области искусственного интеллекта, где мы видим наиболее впечатляющий прогресс, — прокомментировал Маккензи. — Задачи MLPerf — это просто «ставки за столом».

Космолет X-37B вернулся на Землю после 908 дней на орбите

Космический самолет X-37B ВВС США провел над Землей почти 30 месяцев. Что он там делал, точно неизвестно, но журналисты кое-что раскопали.

Проведя на орбите Земли 908 дней, на поверхность планеты в штат Флорида вернулся американский космический самолет X-37B. Он взлетел в мае 2020 года. Многоразовый космический самолет является беспилотным и автоматически управляемым. Внешне он похож на space shuttle. Производителем этого транспортного средства является компания Boeing, он создан в 2010 году.

Миссия космического аппарата почти вся засекречена. Но кое-что известно: так, в ходе полета проводились эксприменты в рамках проекта антенны Naval Research Laboratory, а также исследования материалов, способных создавать щит от радиации. NASA пытается найти оптимальный способ для защиты астронавтов и оборудования от космического излучения в ходе долгих миссий. Помимо этого, на борту X-37B проводились эксперименты по всхожести семян в условиях космоса.

Но X-37B летал не один: в конце 2021 года он выпустил на орбиту небольшой спутник лаборатории Air Force Research Laboratory. В настоящее время выпущенный спутник FalconSat-8 все еще остается на орбите, он работает в качестве учебного пособия для кадетов ВВС США.

Помимо этого, к космолету был добавлен дополнительный исследовательский модуль OTV-6, который в ходе посадки был сброшен и сгорел в атмосфере.

Следующая миссия X-37B, как ожидается, будет еще дольше. У ВВС США в настоящее время два таких космолета. Для вернувшегося космического корабля завершившаяся миссия стала шестой, предыдущий полет продолжался 780 дней.

Китай планирует быстро построить на Луне станцию с ядерным генератором

Ожидается, что китайская лунная станция с РИТЭГами появится на естественном спутнике нашей планеты в ближайшие шесть лет. Китайские космонавты высадятся там четырьмя годами позже.

В КНР рассказали о ближайших планах по освоению Луны. Так, лунная станция на РИТЭГах будет построена, согласно этим планам, к 2028 году. Китайские космонавты появятся там через четыре года, к 2032-му. Цель Китая — обогнать США на пути освоения естественного спутника нашей Земли или хотя бы не допустить, чтобы вся Луна полностью стала американской.

Будущая китайская лунная база будет, как ожидается, обеспечиваться ядерной энергией. Планируется, что строительство лунной базы будет осуществляться в рамках лунных миссий Chang’e 6, 7 и 8 («Чанъэ»; китайская программа освоения Луны названа по имени китайской лунной богини).

Напомним, первый китайский искусственный спутник Луны Chang’e 1 был запущен в 2007 году. Миссия Chang’e 2 отправилась к Луне в декабре 2013 года, она включала посадку на поверхность этого небесного тела и запуск лунохода. В ходе миссии Chang’e 5Т1 была успешно осуществлена попытка возвращения на Землю с лунной орбиты. Кроме того, миссия Chang’e 4 включала в себя посадку на обратной стороне Луны и запуск еще одного лунохода. А в ходе миссии Chang’e 5 на Землю было доставлено около двух килограммов лунного грунта с обратной стороны Луны. И вот — строительство лунной базы на РИТЭГах. Ожидается, что база будет размещена возле южного полюса Луны. Там же будет расположена научная станция.

Отмечается, что и США, и Китай тратят миллиарды долларов не только для того, чтобы доставить людей на Луну, но для того, чтобы застолбить доступ к ресурсам этого небесного тела, в том числе в перспективе использовать Луну в качестве транзитной базы для освоения Марса.

Искусственный интеллект и сжатие звука без потери качества

Аудиокодек на базе искусственного интеллекта обещает 10-кратное сжатие по сравнению с MP3.

Группа ученых объявила о новом алгоритме сжатия звука, разработанным с участием искусственного интеллекта. EnCodec сжимает аудио в 10 раз лучше, чем культовый MP3. Утверждается, что сжатие происходит без слышимых потерь качества звука. Этот метод может значительно улучшить качество звука речи при низкоскоростных соединениях, например, при телефонных звонках в районах с нестабильным обслуживанием.

Meta*, а именно в ней работают исследователи, описывает свой метод как систему из трех частей, обученную сжимать звук до желаемого целевого размера.
• Во-первых, кодировщик преобразует несжатые данные в представление «скрытого пространства» с более низкой частотой кадров.

• Затем «квантизатор» сжимает представление до целевого размера, сохраняя при этом наиболее важную информацию, которая позже будет использоваться для восстановления исходного сигнала. (Этот сжатый сигнал передается по сети или сохраняется на диск.)

• Наконец, декодер преобразует сжатые данные обратно в звук в режиме реального времени, используя нейронную сеть на одном процессоре.

Использование дискриминаторов (классификаторов) оказывается ключом к созданию метода максимально возможного сжатия звука без потери ключевых элементов сигнала, которые делают его отличительным и узнаваемым.

«Ключом к сжатию с потерями является идентификация изменений, которые не будут восприняты людьми [человеческим слухом], поскольку идеальная реконструкция невозможна при низких скоростях передачи данных. Для этого мы используем дискриминаторы (классификаторы) для улучшения воспринимаемого качества сгенерированных образцов. Их задача состоит в том, чтобы различать реальные и реконструированные звуковые отрезки. Модель сжатия пытается добиться восстановления звуковых отрезков до изначального состояния».

Стоит отметить, что использование нейронной сети для сжатия и распаковки звука далеко не ново, особенно для сжатия разговорной речи. Однако, исследователи Meta* утверждают, что они являются первыми, кто применил технологию к стереозвуку с частотой дискретизации 48 кГц – под эту категорию попадают практически все музыкальные CD и большинство музыки в интернете.

На данный момент новая технология находится на стадии исследования, но есть надежда, что в будущем она позволит использовать сети с малой пропускной способностью для передачи высококачественного звука.

*признана экстремистской организацией и запрещена в РФ

Лунная миссия «Artemis 1»: космический корабль Orion отправляется в обратный путь

Космический корабль Orion, отправившийся к Луне 30 ноября текущего года, благополучно долетел и ложится на обратный курс.

Напомним, основной задачей Artemis I, миссии, в которой используется автоматический космический корабль и манекены космонавтов, является подготовка к полету Artemis II с людьми на борту, который намечен на 2025 год.

«В настоящее время мы собираем полетные данные, которые позволят в будущем снизить риск для полетов с космонавтами на борту», - отметили в NASA.

К слову, на днях штаб-квартиру NASA посетил президент Франции Эммануэль Макрон и обсудил вопросы освоения Луны. Отметим, Европейское космическое агентство в сотрудничестве с Airbus создало для корабля Orion сервисный модуль, который содержит 33 двигателя и служит источником питания для корабля. Кроме питания для двигателей и электричества для космического корабля, сервисный модуль поддерживает в корабле Orion комфортную температуру, а также обеспечивает его водой и воздухом. Издание ZDNet отмечает, что это первый раз, когда европейский компонент, имеющий критическое значение, применяется NASA.

Ожидается, что на Землю Orion вернется 11 декабря 2022 года.

Ранее в Китае, стране, которая активно борется в лунной гонке за место под Солнцем, решая в рамках миссии «Чанъе» одну задачу за другой, заявили, к 2026 году КНР построит на поверхности спутника нашей планеты постоянную лунную станцию на РИТЭГах. В текущих условиях атомная энергия является очевидным решением для питания лунных станций. В целом большинство аналитиков в перспективе ожидают разделения Луны на китайский и американский сектора.