На фото: Исследователь А. Матущенко в штольне. В этом году исполняется 60 лет со дня проведения первого ядерного взрыва (29 августа 1949г.) и прошло около 20 лет со дня последнего ядерного испытания (скв.1365 – 19.10.1989г.) на Семипалатинском полигоне. За это время не стало Советского Союза, а республики, входившие в состав СССР, стали суверенными государствами. 29 августа 1991 года Семипалатинский полигон, расположенный на территории Республики Казахстан, Указом Президента Н.А. Назарбаева закрыт как испытательный полигон. Перед закрытием Семипалатинского полигона члены общественного движения «Невада- Семипалатинск» в своих выступлениях говорили о населении, которое могло быть облучено в период проведения ядерных испытаний. Этим людям необходима материальная, моральная помощь и реабилитация. За этот же период никто не вспоминал о непосредственных участниках испытаний и, какая может быть нужна им помощь.
Архив за день: 12.11.2021
Атомы гелия улучшили получаемое с помощью спин-поляризованной сканирующей туннельной микроскопии изображение
Иллюстрация: C. Trainer et. al. / Physical Review Letters, 2021. Физики исследовали влияние атома гелия на получение изображений, получаемых с помощью спин-поляризованной сканирующей туннельной микроскопии. Они выяснили, что атом, помещенный в пространство контакта между иглой и поверхностью образца, оказывается чувствителен к направлению намагниченности, что дает возможность существенно увеличить магнитный контраст. Данное исследование опубликовано в Physical Review Letters. Сканирующий туннельный микроскоп (СТМ) стал первым представителем класса микроскопов, которые используют для визуализации поверхности зонды в виде очень тонких игл. Принцип его работы заключается в измерении туннельного тока, протекающего между зондом и исследуемой поверхностью, который сильно зависит от расстояния между ними. В процессе сканирования поверхности система обратной связи поддерживает ток постоянным за счет изменения этого расстояния, что позволяет построить карту высот образца.
Современная практика переоборудования списанных военных самолетов в боевые беспилотники: краткий обзор
В последнее десятилетие в ряде стран ведутся работы по переоборудованию снятых с вооружения самолетов в ложные цели или даже носители авиационных средств поражения. Такие беспилотные летательные аппараты, двигаясь в первой волне авиационных средств нападения, впереди современных пилотируемых истребителей-бомбардировщиков, должны расчищать им путь, принимая на себя удары зенитных ракет и атаки истребителей-перехватчиков, имеющихся у обороняющейся стороны, выявлять нахождение зенитных позиций и радиолокационных станций. При подвеске авиационных средств поражения уничтожать обнаруженные ЗРК, обзорные РЛС и атаковать другие цели. В настоящее время на базе пилотируемых самолетов создаются транспортные беспилотники, предназначенные для доставки грузов в районы, где велика вероятность сбития пилотируемого военно-транспортного самолета. Рассмотрим беспилотные Ан-2 в боевых действиях на территории Нагорного Карабаха.
В России продолжается восстановление добычи олова: успехи ПАО “Селигдар” и АО “Янолово”
Фото: © nedradv.ru. В России продолжается восстановление ранее находившейся в упадке оловорудной промышленности. Вслед за Хабаровским краем первый концентрат олова получен в Якутии. Это уже третье действующее месторождение в стране. На оловорудном месторождении Ручей Тирехтях в Усть-Янском районе Якутии добыты первые 400 тонн оловянного концентрата. Концентрат будут отправлен на Новосибирский оловянный комбинат для дальнейшего извлечения чистого олова. Первая партия объёмом 200 тонн уже отгружена с месторождения на грузовой терминал «Нижний Бестях». АО «Янолово» приступила к работам в 2015 году. В 2016 году была получена лицензия на право пользования недрами месторождения «Терехтях». До 2020 года были проведены геологоразведочные работы, разработан и защищен технический проект. Прогнозные ресурсы месторождения оцениваются в 68,4 тыс. тонн олова. Месторождение будет осваиваться в три этапа. На первом предполагается добывать до 600 тонн олова. Второй этап будет запущен через четыре года (1000 тонн олова в год). При выходе на проектную мощность на месторождении будет добываться до трёх тысяч тонн олова в год.
Экстраполяция существующих технологических трендов и инжиниринга для перехода к укладу уровня “Индустрия 4.0”
Стимулом для написания этой статьи стало общение с участниками рынка и журналистами «Форбс» и «Эксперт». Если для первой категории характерна некоторая путаница в терминологии, то для деловой прессы типичным явлением оказалось непонимание целостной системы — отсюда появление множества ошибок и нестыковок, включение в концепцию «Индустрии 4.0» технологических и цифровых решений, которые либо не являются составной частью самой концепции, либо уже устарели. Поэтому статья делится на две части: в первой максимально просто описаны основы инжиниринговой деятельности с привязкой к отраслевой специфике, во второй предложено толкование терминов, часто смешивающихся даже в профессиональной среде. Начнем с краткого введения в инжиниринг. Итак, что подразумевается под понятием «инжиниринг»? Как правило, разработка нового продукта. Возьмем всем знакомый айфон, многие считают его технологическим прорывом, но это не совсем так. Большинство заложенных технологий уже существовали: Интернет и протоколы TCP/IP, DNS, GPS, сенсорный экран, службы распознавания голоса, поисковые алгоритмы на стадии фундаментальных разработок — все они финансировались государством, чаще всего военными и разведывательными ведомствами.
Можно ли научить искусственный интеллект здравомыслию?
Пять лет назад программисты из DeepMind, лондонской компании, специализирующейся на ИИ, радостно наблюдали за тем, как ИИ самостоятельно учился играть в классическую аркадную игру. Они использовали модную технологию глубинного обучения (ГО) для, казалось, странной задачи: овладения игрой в Breakout, сделанной в компании Atari, в которой нужно отбивать шарик от кирпичной стены, чтобы кирпичики исчезали. ГО – это самообучение для машин; вы скармливаете ИИ огромные количества данных, и он постепенно начинает самостоятельно распознавать закономерности. В данном случае данными было происходящее на экране – крупные пиксели представляли кирпичи, шарик и ракетку.
