🔖Исследователи из Словении и Греции создали микролазеры, полностью состоящие из съедобных веществ. Такие лазеры можно добавлять прямо в еду — они не влияют на вкус и внешний вид продукта, а калорийность увеличивают лишь на тысячные доли процента. Эксперимент показал: пища — перспективный носитель цифровой информации.

▪️Как это работает?

Авторы методики — специалисты из Института Йозефа Стефана в Любляне и Университета Аристотеля в Салониках. Чтобы закодировать данные, учёные изготовили 14 наборов микрокапель масла — у каждой группы был свой уникальный диаметр в пределах от 39 до 95 микрометров. Присутствие или отсутствие капель определённого размера в образце означало 1 или 0. Таким образом получилось 14 бит информации.

▪️Что внутри таких лазеров?

Микролазер состоит из трёх компонентов: оптического резонатора, где «бегает» свет, усилительной среды, которая делает излучение ярким, и внешнего источника энергии, например лазерного импульса. Науке и ранее было известно, что капля масла может временно функционировать как лазер, если её правильно осветить. Но в этом исследовании впервые в роли усилителя использовали хлорофилл и витамин B2 (рибофлавин), а в роли резонатора — капли масла или геля. В некоторых схемах также применили тонкие зеркала из серебряной фольги на агаре — растительном аналоге желатина.
Микролазеры «активировали» двумя способами. В первом случае свет многократно отражался от оболочки капли, как от зеркал, создавая устойчивую волну. Во втором — проходил через слой красителя. Когда на такую структуру направляли внешний короткий лазерный импульс, она начинала сама светиться как миниатюрный лазер.

▪️Зачем это нужно?

Кроме хранения информации, такие микролазеры работают как сенсоры. С их помощью, к примеру, можно измерять уровень сахара в напитке: если изменяется показатель преломления жидкости, то спектр излучения смещается. Такой метод по точности сравним с коммерческими рефрактометрами.

В других экспериментах лазеры отслеживали изменение кислотности молока, образование в продукте бактерий и даже перегрев: когда капли масла теряли форму, лазерный сигнал исчезал.

▪️А при чём тут компот?

Чтобы продемонстрировать возможность кодирования, учёные «зашили» лазерный «штрих-код» в персиковый компот. Каждому биту соответствовало около 5 000 капель определённого размера. Всего использовали менее 5 микролитров масла — настолько мало, что это увеличило калорийность 100 мл напитка всего на 0,008 ккал. Сам компот содержит примерно 60 ккал на ту же порцию.

#цифрадня

@ultimate_engineer

​​📺Почему робототехника может быть следующим фронтиром для искусственного интеллекта?

Рассказываем в лекции Алексея Постникова, исполнительного директора Центра робототехники Сбера и руководителя направления манипуляции и LLM.

Из лекции вы узнаете:

▪Как можно систематизировать уровни автономности и самостоятельности роботов;
▪Для чего в обучении роботов используются VLA-модели и RL;
▪Какие подходы к обучению помогают роботам одновременно понимать зрение, язык и действия;
▪Как тысячи роботов могут создавать бесконечный поток высококачественных сенсорных данных и что это значит для будущих моделей ИИ.

Слушать | Смотреть

А в интервью с Алексеем читайте о том, как устроены проекты Центра робототехники Сбера, и что, помимо дефицита больших данных, мешает наступлению эры универсальных роботов.

YADRO Lectorium — площадка для открытого общения с инженерами, учеными и прикладными исследователями из разных областей. Здесь мы рассказываем о технологиях, которые меняют ход истории и формируют современный мир.

#научпоп #роботы

@ultimate_engineer

🔖Конфетная приманка: как приложения «три в ряд» завоевали рынок казуальных игр

Простые, на первый взгляд, «три в ряд» стали многомиллиардной индустрией не только благодаря яркой графике, но и сложной проработке механик и алгоритмов. Геймдизайнеры генерируют миллиарды уникальных уровней, искусственный интеллект подстраивает сложность под пользователя в реальном времени, а продуманные игровые миры добавляют глубину и удерживают внимание игроков.

В новой заметке погрузимся в техническую кухню жанра и узнаем:

▪Как бухгалтер из Кемерово придумал игру, ставшую прототипом для миллиона подобных приложений;
▪Какие новые языки программирования используют современные геймдев-специалисты;
▪Как алгоритмы создают идеальный баланс между сложностью и «залипательностью» каждого уровня;
▪Что такое Fuuu-фактор и почему проигрыши на грани «почти получилось» сильнее привлекают пользователей;
▪Как скоро AI-технологии возьмут на себя половину рабочих процессов и при чём тут динамическая балансировка.

Читать заметку ➡

#научпоп #геймдев

@ultimate_engineer

🔖GeForce 256: графический процессор, который не был «первым»

В конце 90-х NVIDIA представила GeForce 256 — первый в мире GPU. Так, по крайней мере, заявили. Своё имя он получил по итогам фанатского конкурса. Интересно, что 256 в названии не означает ширину шины памяти, а отсылает нас к 256-битному движку QuadPipe с четырьмя 64‑битными пиксельными конвейерами. Каждый из них обрабатывал пиксели параллельно, разгружая центральный процессор.

Графический процессор был предназначен для персональных компьютеров и умел рассчитывать освещение и перспективу в играх без помощи CPU. Однако GeForce 256 получил смешанные отзывы среди геймеров: для кого-то он просто чуть ускорил геймплей, а для кого-то стал настоящим откровением.

Впоследствии потенциал графических процессоров заметили архитекторы первых нейросетей, и GPU линейки GeForce внесли свой вклад в развитие глубокого обучения.

Больше интересных деталей о GeForce и о том, в чём он действительно первый, — в новом выпуске #dieshots.

Читать заметку ➡️

#приборы #электронныекомпоненты

@ultimate_engineer