Решение проблем с радиацией стало «поворотным моментом в истории космической электроники» Фобос-Грунт, один из наиболее амбициозных на сегодня космических проектов современной России, упал в океан в начале 2012-го. Этот космический корабль должен был сесть на поверхность потрёпанной марсианской луны Фобос, собрать образцы почвы, и привезти их обратно на Землю. Но вместо этого он несколько недель беспомощно дрейфовал на низкой околоземной орбите (НОО) из-за отказа бортового компьютера перед запуском двигателей, которые должны были отправить корабль в сторону Марса. В последовавшем отчёте российские власти возложили вину на тяжёлые заряженные частицы в составе галактических космических лучей, столкнувшиеся с чипами SRAM и вызвавшие отказ чипа из-за чрезмерной силы проходящего через него тока. Чтобы справиться с этой проблемой, два процессора, работавшие в компьютере ЦВМ22, запустили перезагрузку. После этого зонд перешёл в безопасный режим ожидания команд с Земли. К сожалению, инструкции так и не поступили.
Архив за день: 05.01.2020
ЧерМК внедряет передовые методы прогнозирования поломок и предупредительных ремонтов оборудования
На фото: Слесарь-ремонтник ЛПЦ-1 Денис Дорошин проводит ревизию ременной передачи насосов высокого давления стана 2800. Методику проекта разработали сотрудники проектного офиса дирекции по ремонтам (ДпР) «Российской стали» при участии экспертов ремонтного бизнеса и с учетом лучших мировых практик. Проект направлен на снижение времени плановых ремонтов и повышения их качества, за счет детальной подготовки и организации ремонта. Первые результаты стали известны еще в марте этого года. Концепцию «Идеального ремонта» опробовали в нескольких подразделениях ЧерМК, в частности во время капитального ремонта стана 2000 в производстве плоского проката (ППП). В августе методологию подготовки, проведения и анализа ремонта, успешно реализовали во время капитальных ремонтов станов 1700 и 2800 в ППП. Подготовка к ремонту началась еще в апреле. За счет этого продолжительность ремонтной кампании удалось сократить со 156 до 148 часов.
Обучаем искусственный интеллект: история о том, для чего ИИ нужно научиться избегать проблем
В обучении с подкреплением (Reinforcement Learning) часто используется любопытство в качестве мотивации для ИИ. Заставляющее его искать новые ощущения и исследовать окружающий мир. Но жизнь полна неприятных сюрпризов. Можно упасть с обрыва и с точки зрения любопытства это всегда будут очень новые и интересные ощущения. Но явно не то, к чему надо стремиться. Разработчики из Berkeley перевернули задачу для виртуального агента с ног на голову: главной мотивирующей силой сделали не любопытство, а наоборот — стремление всеми силами избегать любой новизны. Но “ничего не делать” оказалось сложнее, чем кажется. Будучи помещенным в постоянно меняющийся окружающий мир, ИИ пришлось обучиться сложному поведению, чтобы избегать новых ощущений. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) делает робкие шаги в сторону создания сильного ИИ.
