Digitrode

Искусственный интеллект (ИИ) все больше обретает популярность в современном обществе. От совершенствования возможностей научного анализа и визуализации до профилактического обслуживания и мониторинга операций в промышленных условиях, до всеми любимого чат-бота с искусственным интеллектом, ChatGPT, искусственный интеллект начинает закрепляться во многих аспектах жизни общества, и его возможности ограничены только аппаратной и вычислительной мощностью, доступной для работы программных алгоритмов.

Область нанотехнологий, включая как сами наноматериалы, так и методы нанопроизводства/наноструктурирования, уже помогает миниатюризировать вычислительные компоненты, повышать эффективность электронных компонентов и улучшать общий энергетический потенциал вычислительных технологий (поскольку вы можете разместить больше компонентов на площади, чем вы можете разместить с более объемными материалами).

Семейство моделей генеративного предварительно обученного преобразователя (GPT) от OpenAI покорило мир, и иногда бывает сложно идти в ногу с быстро появляющимися обновлениями. Эти модели искусственного интеллекта позволили реализовать такие варианты использования, как написание полноценных статей, мозговой штурм с генерацией свежих идей и написание фрагментов кода, которые ранее были трудными, если не невозможными, с существующими моделями обработки естественного языка.

Чтобы принять оптимальное решение об интеграции GPT в продукт или рабочий процесс компании, пользователи должны понимать различия в архитектуре, возможностях и производительности между каждым поколением. Учитывая быстрый релиз GPT-3.5 и GPT-4, а также различия в скорости и цене, эти знания могут помочь компаниям выбрать правильную модель для своих вариантов использования.

Электронные устройства развиваются во многих отношениях. Два основных драйвера – потребность сделать электронные устройства меньше и потребность сделать их гибкими (для рынка носимой электроники). Обычные схемы могут быть сделаны довольно компактными, но, как правило, недостаточно гибкими, чтобы приспособиться к конформным изменениям, необходимым для гибких/носимых электронных приложений. На сегодняшний день в перспективе есть два варианта, которые появились в качестве альтернативы обычным схемам. Во-первых, это нанопровода (или молекулярные провода) и чернила из проводящих наноматериалов, которым будет посвящен данный рассказ.

Потенциал чернил на основе наноматериалов в электронных устройствах

С точки зрения коммерческого потенциала, использование чернил на основе наноматериалов идет намного дальше, чем нанопровода, хотя есть случаи, когда серебряные нанопровода были включены в состав чернил для использования в коммерческих прототипах. У чернил на основе наноматериалов есть проблемы с рецептурой и оптимизацией, как и у любой рецептуры, но здесь коммерческий потенциал намного превышает коммерческий потенциал других вариантов, и поэтому компании проводят много исследований, чтобы решить эти проблемы, увеличить производство, и сделать их жизнеспособным вариантом для многих коммерческих приложений.

Способность ChatGPT понимать входные данные на естественном языке и его универсальность делают его полезным инструментом для разработки различных приложений на основе Raspberry Pi Pico W. Примером может быть распознавание голоса с помощью внешних микрофонов и динамиков, ChatGPT можно использовать для разработки голосовых сообщений в рамках управляемых систем, которые могут выполнять различные задачи, например, управлять бытовой техникой или отвечать на запросы пользователей.

В данном материале будет показано, как настроить ChatGPT для вашего Raspberry Pi Pico W, используя их API. В результате вы сможете отправлять запросы ChatGPT и получать ответы. Для успешной работы с ChatGPT из России следует обойти защиту сервиса, используя номера телефонов других стран. Об этом можно найти информацию в различных источниках в Интернете, поэтому здесь мы не будем уделять этому внимания и перейдем сразу к делу.

3D-принтеры прошли долгий путь за эти годы, но можем ли мы действительно ожидать, что они появятся в заводских цехах, заменив большие обрабатывающие мастерские? Какие преимущества и проблемы предлагает трехмерная печать для производства?

На сегодняшний день тематика криптовалют и их майнинга (то есть добычи с помощью специализированного оборудования) является весьма популярной и распространенной не только на узкие и полузакрытые сообщества гиков, но и на более широкие массы, которые ищут новые способы оплаты и транзакции финансовых средств, а также альтернативные способы заработка посредством высокотехнологичного оборудования.

Хотя программное обеспечение якобы «правит миром», оно сильно ограничено в своем развитии доступом к талантливым разработчикам и растущим числом задач, необходимых для создания программного обеспечения. Количество рабочих мест, требующих разработчиков программного обеспечения, растет со скоростью, которая значительно превышает количество квалифицированных специалистов, выходящих на рынок для выполнения этих ролей. Даже те, кто уже работает программистом, большую часть своего времени не обязательно тратят на программирование новых функций, а скорее на написание тестов, исправление проблем с безопасностью, проверку кода и исправление ошибок.

Эти два фактора делают еще более важным повышение производительности труда, и самые последние улучшения в моделях обработки естественного языка (natural language processing или NLP) на основе искусственного интеллекта (ИИ) делают это реальностью. Благодаря своему размеру, базовой архитектуре, обучающим данным и режиму новейшее поколение современных моделей NLP, называемых генеративными предварительно обученными преобразователями (generative pre-trained transformer или GPT), может переводиться между многими языками, в том числе из текста в код. Внедрение этой мощной возможности в инструменты, которые могут использовать разработчики, уже доказало свою неоценимую ценность, поскольку позволяет разработчикам лучше справляться со своей работой и открывает доступ к созданию программного обеспечения для менее технических специалистов.

Сегодня майнить биткоины и другие криптовалюты в одиночку весьма сложно в силу большой сложности процесса майнинга. В связи с этим в настоящее время стали популярны майнинг пулы. Майнинг пулы представляют собой группы майнеров криптовалют, которые объединились, чтобы консолидировать вычислительные ресурсы с целью повышения эффективности своей добычи криптовалют.

Хотя для некоторых проектов в области робототехники требуются определенные типы двигателей, зачастую может быть неясно, какой двигатель этого типа является идеальным. Например, для дрона вам нужен бесщеточный двигатель, но какой именно вы выберете? Выбирая двигатель для привода роботизированной руки или ноги, как узнать, какая мощность вам нужна и какая передача необходима? Данный материал поможет ответить на некоторые из этих вопросов.

На первый взгляд, глядя на цифры и выполняя простые математические операции при подборе двигателя, кажется, что вся эта процедура довольно легка. Однако она может быть осложнена кривыми мощности, тепловыми факторами и зубчатой передачей. В данном материале мы расскажем, как определить размеры двигателей для двух наиболее распространенных приложений: приводных систем и актуаторов. В приводной системе двигатель вращает колесо, или другой непрерывно вращающийся элемент для обеспечения движения. Для актуаторов двигатель обычно работает с экстремальным передаточным отношением, чтобы производить всего пару оборотов в секунду, но с очень высоким крутящим моментом для перемещения тяжелой, смещенной массы, как на манипуляторе робота.

В течение многих лет машинное зрение было одним из основных методов сбора роботами данных об объектах, с которыми они работают. Миллионы, если не миллиарды долларов были вложены в самые четкие камеры с самым высоким разрешением, самое быстрое программное обеспечение для обработки изображений и интеллектуальные процедуры искусственного интеллекта (ИИ) для обнаружения объектов и построения маршрутов движения, чтобы избежать столкновений или повреждения перемещаемых объектов. Но не только визуальная информация может рассказать многое об объекте, но и осязание.