Наверняка вы уже слышали слово «финтех», ведь все уже его слышали. Но мало кто по-настоящему понимает его смысл. Впрочем, пока мы произносим: «Мало кто знает», несколько человек в мире успевают разобраться в этом явлении — ведь оно меняет и очень скоро еще больше изменит наши привычки, быт и представление о комфорте. Мы уже давно используем то, что называется financial technologies (финансовые технологии), а если коротко — FinTech. Каждый раз, когда вы платите налоги через онлайн-кабинет, заходите в онлайн-банк или покупаете музыку в iTunes — вы используете достижения FinTech-индустрии. Именно из-за обширности использования технологий в сфере финансов сложно объяснить, как именно работает FinTech, но мы разберемся! Начнем с FinTech в области бизнеса. За последний год FinTech-компании только в США заработали $17,4 миллиарда, а мировая доля прибыли составила $84 миллиарда. Неплохо, правда?
Экспериментальная нейросеть рассчитала задачу трех тел быстрее традиционных способов решения в 100 миллионов раз
Ученые использовали глубокое обучение нейросетей для предсказывания исхода гравитационного взаимодействия трех тел. Опробованная методика оказалась быстрее традиционных способов решения до 100 миллионов раз. Для начала авторы ограничили пространство начальных параметров, но планируют изучить задачу и в общем случае, говорится в препринте на arXiv.org. Задача трех тел заключается в поиске координат и скоростей трех материальных точек в произвольный момент времени при заданных начальных условиях и учете лишь гравитационного взаимодействия. Эту задачу описал Исаак Ньютон еще в конце XVII века, но, несмотря на простоту формулировки, эта задача оказывается исключительно сложной для решения из-за проявления хаотической динамики. Обычно обсуждают так называемую ограниченную задачу трех тел, когда начальные параметры позволяют пренебречь некоторыми воздействиями.
Автоматизированный расчёт узлов на прочность компонентным методом конечных элементов с помощью IDEA StatiCa Connection
Статья посвящена вопросу расчёта узлов стальных конструкций. Материал статьи содержит краткое описание существующих методик расчёта и их сравнительный анализ. Основные разделы посвящены описанию компонентного метода, используемого в европейской практике, и его модификации – компонентному методу конечных элементов. Названный метод используется в программе IDEA StatiCa Connection, которая предлагает конструкторам надежный и проверенный инструмент для инженерного анализа, расчёта и проверки по нормам (в том числе российским) узлов стальных конструкций. Приводятся описания основных принципов и теоретически обоснованных методов, заложенных в реализацию программы. В заключении статьи в качестве примера приводятся расчёт рамного узла по СП 16.13330.2017 средствами IDEA StatiCa Сonnection и сравнительный анализ полученного решения с ручным расчётом.
Современный компьютер для использования в космосе: технические решения и перспективы
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.
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.