За 2020 год в принадлежащей РУСАЛу компании «Уральская фольга» выявили и устранили абсолютно рекордное количество потенциальных опасностей для сотрудников. Этот показатель стал результатом реализации программы «Посмотри вокруг», доказавшей свою эффективность за два года существования. Находясь на своем рабочем месте, посмотри вокруг. Не валяется ли упавшая деталь, не торчит ли штырь, нет ли следов от пролитой жидкости, достаточно ли освещения, хорошо ли функционирует вентиляция, исправен ли инструмент? И если у вас все идеально, то можно ли то же самое сказать о вашем соседе? В общих чертах именно так можно описать подходы к охране труда, которые сегодня внедрены на «Уральской фольге» благодаря программе “Посмотри вокруг”. Еще несколько лет назад на «Уральской фольге», как и на других предприятиях РУСАЛа и России, применялась традиционная система четырехступенчатого контроля состояния охраны труда. Ее главная задача виделась в выявлении нарушений требований нормативных документов и ежесменном контроле безопасного состояния рабочих мест. Анализируя получаемые результаты, руководители Дивизиона Даунстрим и, в частности, «Уральской фольги» пришли к выводу, что эффективность этой работы нужно значительно повысить.
Архив за день: 21.06.2021
Метаповрехности из металла для задач фотоники: нанорезонаторы и плазмонные поверхности
Всему свое время и место. Эта поговорка вполне применима и к определенным веществам, элементам и химическим соединениям. Как бы ученым ни хотелось иметь в своем распоряжении «универсального солдата», которого можно было бы использовать и в оптике, и в акустике, и биоинженерии, многие материалы так же хороши в одной отрасли, как плохи в другой. Подобное касается и металлов, которые уже давно считают ужасным материалом для работы в области фотоники, акцентирующей свое внимание на оптических сигналах. Металлы в фотонике это, одним словом, потери, т.е. очень сильное рассеяние электрической энергии. Однако ученым из Оттавского университета (США) решили показать, что металлы не такие уж и бесполезные в фотонике, создав массив из металлических наночастиц, показавший высокую добротность. Какие вещества использовались для создания массива, как он работает, какие конкретно показывает результаты, и как его можно применить на практике? Об этом нам поведает доклад ученых. Поехали. Интерес ученых к металлам в фотонике объясняется рядом уникальных свойств и характеристик.
Противокарабельная ракета “Нептун” для Украинской армии: комментарии специалистов
Ну хорошо, не совсем обычная ракета. Противокорабельная, допустим. Созданная в Украине, мозгами украинских конструкторов и собранная руками украинских же рабочих. Меч Украины в борьбе против желающих посягнуть на берега незалежной. Кто может (и просто обязан это сделать) – понятно. Россия. Больше как бы и некому, очередь из желающих поработить Украину не выстроилась, как бы там некоторые того не желали. Однако, «новая» противокорабельная ракета есть, а значит, как было с гордостью заявлено во многих украинских СМИ, «Противодействия этим ракетам на сегодняшний день не существует, что, естественно, заставит нервничать Россию». Заставит нервничать, или, как еще в одном издании написали, «Россия уже психует». На самом деле, надо для начала разобраться, есть ли с чего психовать этой самой России. Понятно, что сами украинцы, которые в курсе, горды до невозможности от одной мысли о том, что у них есть теперь «Нептун». «Противодействия этой ракете на сегодняшний день нет. Так что на вооружении у украинской армии появилась по-настоящему уникальная вещь, которой, к слову, заинтересовались и Соединенные Штаты.
Машинное обучение для создания умных игр: как это делается
Популярность многопользовательских онлайн-игр стремительно нарастает, они привлекают миллионы игроков по всему миру. Такая популярность также существенно повысила требования к гейм-дизайнерам, игроки ожидают, что игры будут сбалансированными и отшлифованными, ведь нет никакого интереса играть, если одна стратегия побеждает все остальные. Для создания качественного игрового процесса гейм-дизайнеры обычно настраивают баланс игры итеративно: Выполняют нагрузочный тест тысячами плейтестинговых сессий, в которых участвуют тестеры; Учитывают их отзывы и изменяют дизайн игры; Повторяют этапы 1 и 2, пока результатом не будут довольны и тестеры, и гейм-дизайнеры. Этот процесс не только занимает много времени, но и неидеален — чем сложнее игра, тем проще незначительным недосмотрам привести к дисбалансу. Когда в играх есть множество различных ролей с десятками взаимосвязанных навыков, всё это сильно усложняет нахождение нужного баланса. В представленной методике для настройки игрового баланса используется машинное обучение (machine learning, ML) при помощи обучения моделей, применяемых качестве плейтестеров.
