Исследователи из Принстонского университета объявили о том, что им удалось отследить пятый, самый очевидный и распространенный путь, которым бозоны Хиггса распадаются на другие элементарные частицы. Данное открытие, по утверждениям принстонских ученых, открывает перед ними совершенно новые направления в изучении фундаментальных физических законов, на которые опирается вся “работа” Вселенной. Отметим, что пятым типом распада бозона Хиггса стал распад этой частицы на два нижних кварка. Ученые уверены, что обнаруженный ими пятый тип распада станет основным типом, используемым физиками для идентификации частиц Хиггса.
Архив за месяц: Август 2019
Металлоинвест развивает свою бизнес-систему: отчет о первых результатах
Навигаторы пригласили руководителей компании на “Галерею результатов Бизнес-Системы”, где наглядно продемонстрировали достигнутые успехи развития Бизнес-Системы Металлоинвест и поделились идеями. В этот день актовый зал обогатительной фабрики временно «превратился» в вернисаж, а центральные экспонаты — стенды с информацией — знакомили гостей и участников с результатами деятельности второй волны развития Бизнес-Системы Металлоинвест. На них были представлены итоги внедрения идей, а также обозначены узкие места и барьеры, препятствующие их реализации. В формате дискуссии были презентованы проекты повышения эффективности: сокращения времени транспортных простоев и проведения ремонтов, внедрения новых технических возможностей.
В России начато создание процессора для повышения производительности нейросетей
Четыре российские компании объединились для создания первого отечественного процессора, предназначенного для радикального повышения производительности компьютерных нейронных сетей. Эксперты утверждают, что российский чип должен быть вполне конкурентоспособен на «только формирующемся мировом рынке нейропроцессоров». Нейронные процессоры — это специализированные чипы, которые осуществляют аппаратное ускорение работы алгоритмов искусственных нейронных сетей, компьютерного зрения, распознавания по голосу, машинного обучения и других методов искусственного интеллекта. Первые попытки производства таких микросхем, которые специализируются на распознавании образов, предпринимались в 1993 году, а сейчас такими уже никого не удивишь.
Высокоточные кассетные боеприпасы (Precision Strike Missile) США: запретам вопреки
Соединенные Штаты приостановили действие собственного запрета на кассетные боеприпасы, но однако работают над заменой своего кассетного оружия, которые не оставляло бы после себя неразорвавшихся компонентов. Компания Lockheed Martin предлагает свое решение для программы американской армии по высокоточной ракете PRSM (Precision Strike Missile). Министерство обороны США в конце 2017 года развернуло в противоположную сторону политический вектор администрации Буша, согласно которому американские вооруженные силы должны были избавиться от кассетных боеприпасов к 2019 году. Вместо этого Пентагон планирует сохранять кассетные боеприпасы в своем арсенале до тех пор, пока они фактически не будут заменены подобным, но более безопасным вооружением для нанесения удара по площадям.
ВСМПО-АВИСМА успешно реализовало проект повышения операционной эффективности в цикле рентгена стружки: подробности
Казалось бы, чего тут выдумывать: заполнилась тара, надо поменять на пустую. Однако в улучшениях мелочей не бывает. И вот конкретный пример – совместный проект дирекции по операционной эффективности ВСМПО-АВИСМА, цехов № 41 и 23. Команда поставила перед собой задачу сократить потери в цикле рентгена стружки и за 4 месяца её решила. Начали с того, что собрали статистику работы за первое полугодие, точно выявив полезное время, когда происходит рентген-контроль, и разложив все потери. Время терялось при регулярном обслуживании рентген-установок, внеплановых ремонтах, при отсутствии специальной тары и в процессе замены заполненных контейнеров на пустые. На первые три повлиять очень сложно: установка требует к себе внимания, а наличие спецтары зависит от процента вовлечения стружки в плавильных цехах.
Инновационный алгоритм AlphaZero открывает новую эпоху для систем искусственного интеллекта
Невероятный успех AlphaZero, алгоритма с глубинным обучением, провозглашает новую эру мышления, которая может оказаться недолгой для человека. В начале года исследователи из компании DeepMind, занимающейся искусственным интеллектом и принадлежащей Alphabet Inc., родительской корпорации, также владеющей и Google, рассказали о происходящем на передних рубежах шахмат. Ранее, команда поразила шахматный мир, объявив о своём алгоритме машинного обучения (МО) AlphaZero, который сумел овладеть не только обычными шахматами, но и японскими шахматами сёги и игрой го. Алгоритм начал работу без какого бы то ни было понятия об играх, кроме базовых правил. Затем он начал играть сам с собой несколько миллионов раз и учиться на своих ошибках. Всего за несколько часов алгоритм стал наилучшим игроком, как среди людей, так и компьютеров, из всех, что видел мир.
