Недавно на «ВО» вышла интереснейшая статья Романа Скоморохова «Зачем ВКС еще один самолет?», в которой автор оценивал потребность наших военно-космических сил в новой легкой боевой многофункциональной машине (на “фото” выше — не она, это просто чья-то творческая фантазия). Дело в том, что недавно в СМИ прошла информация о начале работ по созданию легкого многоцелевого фронтового самолета (ЛФМС). Деньги на первичные аэродинамические расчеты по данному направлению в размере аж 4 млн. руб. выделены РСК «МиГ». И вот, уважаемый Р. Скоморохов задался вопросом: зачем нам нужен этот самолет? Аргументация против ЛФМС совершенно здравая. На сегодняшний день в ВКС и ВМФ России несут службу аж 12 типов самолетов оперативно-тактической авиации: МиГ-29, МиГ-29К, МиГ-35, МиГ-31, Су-24, Су-25, Су-27, Су-30, Су-33, Су-34, Су-35, Су-57. Да, МиГ-29, Су-24, Су-27 выслуживают последние сроки, но и после этого у нас останется 9 типов оперативно-тактической авиации! Не многовато ли? Что ж, давайте попробуем сравнить «типологию» оперативно-тактической авиации наших ВКС с теми же США.
Архив за день: 16.02.2021
Далеко ли нам до технологии полностью беспилотного автомобиля: мнение экспертов
Несколько лет назад автопромышленность смело предсказывала выход полностью беспилотных автомобилей 5 уровня в 2020 или 2021 году, но эта задача оказалась куда более сложной, чем они думали. Популярная в последнее время концепция беспилотных автомобилей, на которых можно поехать куда угодно и когда угодно (или автомобилей, в которых можно спать на заднем сидении во время езды) несколько притормозила, так как автопроизводители признали, что разработка технологии полноценного беспилотного управления оказалась более сложной, чем ожидалось. Вопросы о будущем технологии достигли полного публичного обсуждения в апреле 2019, когда генеральный директор Ford Motor Co. Джим Хакетт признал то, что уже стало болезненно очевидным для большей части инженерного сообщества. «Мы переоценили перспективу появления автономных автомобилей», — цитата Хакетта, которая разошлась по многочисленным новостным каналам. «Область применения таких автомобилей будет достаточно узкой, в дело вступит ограничение по геозонам».
Впервые удалось получить сверхпроводник, являющийся источником магнитного поля
На иллюстрации: Структура собственного магнитного поля и токов, которые возникают в сверхпроводнике при переходе вещества в особое квантовое состояние. Vadim Grinenko et al. / Nature Physics, 2020. Физики в своем исследовании экспериментально обнаружили новое квантовое состояние сверхпроводника, в котором материал становится источником магнитного поля. Достигнутый результат важен как с точки зрения фундаментальной науки, так и для разработки сверхпроводящих устройств. Статья опубликована в журнале Nature Physics. Сверхпроводимость — это явление, при котором электрическое сопротивление материала становится строго нулевым. Переход образца в такое состояние происходит при охлаждении ниже критической температуры — она определяется свойствами вещества. В настоящее время сверхпроводимость широко применяется в технике, однако полного теоретического описания этого явления ученые до сих пор не разработали (подробнее о сверхпроводимости и существующих объяснениях можно узнать в нашем материале). Квантовые свойства сверхпроводника делают его идеальным диамагнетиком — материалом, которому энергетически выгодно иметь нулевое внутреннее магнитное поле.
Может ли искусственный интеллект обучаться: границы возможного и вездесущий автомат
Мы переживаем бум методов машинного обучения и может показаться, что нет такой задачи, которую не решила бы стомиллионслойная сеть, будь у нее бесконечное время и безграничный набор данных. Машинное обучение показывает прекрасные результаты при работе с изображениями, речью. Нейросети умеют “вспоминать” ответы на примеры, нарисованные на бумаге и предсказывать, куда полетит теннисный шарик еще до того, как он коснулся ракетки. Говорят, что глубокое обучение, генетические алгоритмы и прочие новомодные дисциплины могут решать задачи любой сложности. И по видимому это действительно так. Если конечно у вас есть очень много времени и все данные этого мира. Один из наиболее фундаментальных методов машинного обучения — генетический алгоритм. Как вы, несомненно знаете, великий генетический алгоритм матери природы работал два миллиарда лет, прежде чем появилась многоклеточная жизнь. Восемьсот миллионов лет спустя генетический алгоритм построил вид, представитель которого набирает данный текст. Есть ли у нас терпение на три миллиарда лет вычислительных экспериментов и можем ли мы позволить себе пойти этим путём?
