Электрифицированный «Солнечный дом» на колесах / Запуск серийного производства «умных» беспилотных тракторов / Инструмент Speaking Portraits для оживления человека на фото / Велоснегоход Arosno E-trace для любителей экстремального отдыха / Распознавание предметов и поиск их в интернете с помощью умной камеры от Яндекс / Алгоритм предсказания дождя от DeepMind
Электрифицированный «Солнечный дом» на колесах
Над эффективной утилизацией условно бесплатной энергии Солнца уже несколько лет успешно работает студенческая группа Solar Team из Нидерландов. Оригинальный кемпер Stella Vita с изменяющейся высотой крыши, оснащенной солнечными батареями, является одной из последних разработок энтузиастов. Испытать возможность полностью автономной поездки на энергии солнца специалисты планируют во время тестового пробега по европейскому континенту протяженностью около 3000 км.
Концептуальный электромобиль имеет обтекаемый корпус, а в крышу встроена солнечная батарея, площадь которой составляет 8,8 квадратных метров. Электрическая энергия накапливается в литий-ионном аккумуляторе емкостью 60 кВт⋅ч даже при передвижении автомобиля со скоростью до 120 км/ч.
Во время остановки крыша раскладывается и приподнимается, а площадь солнечных батарей увеличивается до 17,5 квадратных метров. В результате подъема крыши путешественники смогут передвигаться внутри салона в полный рост. Полное автономное энергообеспечение не предусматривает использование по пути следования зарядной станции.
Данные о техническом состоянии и характеристики энергетической системы автомобиля Stella Vita выводятся на основной экран, предназначенный для водителя. Центральная консоль авто имеет место для установки Bluetooth колонки. Автомобиль имеет четыре двери, а раскладывающаяся крыша обеспечивает тенью пространство около Stella Vita, которое можно использовать в качестве импровизированной террасы.
Внутри салона Stella Vita имеется компактный кухонный блок, душевая кабина, удобные скамейки с ящиками для хранения вещей, компактный стол, шкафы и спальное место. В презентации передвижного «Солнечного дома» не упоминается о встроенном туалете, но есть информация о наличии внутри салона кофеварки и телевизора.
В солнечную погоду автомобиль Stella Vita способен проехать до 730 км, а ночью, используя полностью заряженный аккумулятор – до 600 км. Тестовый пробег пройдет по нескольким странам Европы по маршруту Париж, Ле Ман, Бордо, Биаррица, Сарагоса, Мадрид, Толедо и завершится в испанском городе Тарифа 15 октября.
Запуск серийного производства «умных» беспилотных тракторов
Петербургский завод вместе с Cognitive Pilot запустят серийное производство «умных» беспилотных тракторов в 2022 году. Завод подписал соглашение с Cognitive Pilot — дочерним предприятием «Сбера» и Cognitive Technologies, которое занимается разработкой систем искусственного интеллекта для роботизированной сельхозтехники.
Компании будут работать над производством и продвижением обновлённого трактора «Кировец» К-7М с системой автопилота на базе ИИ Cognitive Agro Pilot. ИИ управляет движением трактора, сельхозорудиями и контролирует их состояние.
Система отправляет по мессенджеру владельцам тракторов отчёты о ходе работы и передаёт данные о состоянии машины с фотографиями и видео. Функция работает частично, полностью она будет доступна к 2022 году
Также с 2022 года датчики «умного» трактора будут собирать информацию, по которой система проанализирует состояние почвы, оценит вегетацию растений и повреждения. Трактор будет стоить от 8 млн до 12 млн рублей, сообщили в компании.
Инструмент Speaking Portraits для оживления человека на фото
Израильский стартап D-ID разработал инструмент Speaking Portraits, который оживляет человека на фото и заставляет его говорить.
Чтобы обучить алгоритм, пользователю необходимо загрузить текстовый файл, аудио или короткое видео.
Разработчики создали два варианта инструмента — Single Portrait и Trained Character. Первый оживляет только голову, а второй генерирует персонажа с определенным набором действий и слов.
Велоснегоход Arosno E-trace для любителей экстремального отдыха
Новое средство передвижения Arosno E-trace, созданное энтузиастами из Франции Ромэном Фором и Агатой Лебарон, позволит использовать велосипедный привод для передвижения по заснеженной поверхности. В дополнение к велосипедным педалям Arosno E-trace также снабжен электрическим приводом.
Используя традиционную велосипедную цепную передачу, пользователи Arosno E-trace смогут приводить в движение размещенную в задней части устройства «гусеницу», изготовленную из резины.
Однако на велоснегоходе задействуется не только мускульная сила пользователя, а имеется и электродвигатель Sachs RS мощностью 250 Вт. Энергию для электромотора поставляет съемный 48-вольтовый литиевый аккумулятор, способный разогнать Arosno E-trace до 25 км/ч. Одного заряда аккумуляторной батареи достаточно для прохождения расстояния до 45 км.
Масса велоснегохода Arosno E-trace составляет всего 45 кг, и он рассчитан на пользователя массой до 120 кг. Гибрид велосипеда и снегохода также снаряжен 45-мм передней подвеской, бесступенчатой коробкой передач Enviolo, гидравлическими дисковыми тормозами Magura MT5 eSTOP. Внешнее освещение обеспечивается фарами Supernova Mini 2 Pro мощностью 550 люменов и задней фарой Supernova E3.
Компания Arosno уже приступила к оформлению предварительных заказов на Arosno E-trace по цене 7905 долларов, а поставка первых велоснегоходов начнется с ноября 2022 года.
Распознавание предметов и поиск их в интернете с помощью умной камеры от Яндекс
«Яндекс» обновил камеру в своём приложении: научил её распознавать еду и показывать калории. Среди других обновлений — распознавание модели и технических характеристик машин и подсказки для решения уравнений.
«Яндекс» показал «умную» камеру в приложении в апреле 2021 года. В ней объединены технологии компьютерного зрения и поиска. Тогда камера умела в реальном времени распознавать и искать предметы, которые попали в объектив, переводить текст и сканировать документы. Теперь её обновили.
Поиск продуктов
Улучшенная камера даёт подробное описание продуктов при их поиске в интернете. При наведении на продукт она покажет количество жиров, белков и углеводов, наличие сахара и ГМО, содержание микроэлементов и калорий, а также, как долго нужно плыть или бежать, чтобы их израсходовать.
Камера может распознать только простые продукты вроде груш или сырков — с или без упаковки. Смесь продуктов, например салат, она не распознает, уточнили в компании.
Поиск машин
При наведении камеры на автомобиль она покажет его марку, модель и технические характеристики — мощность, скорость, расход топлива. При этом у технических характеристик есть короткие описания вроде «разгоняется как спринтер» или «вместительная, как сундук».
Решение уравнений
Камера также научилась подсказывать порядок действий для решения линейных и квадратных уравнений. Для этого в режиме «Решения» пользователь должен сфотографировать задание. Также камера поможет найти обучающие видео, которые подробно объясняют решение задач такого типа.
Среди других обновлений:
- Пользователи теперь могут приблизить изображение с помощью зума.
- Сфокусировать камеру на интересующем объекте.
- Загрузить фотографию из галереи.
- Появилась фронтальная камера.
Камера доступна в приложении «Яндекса» для iOS и Android. Чтобы её включить, нужно нажать на иконку в поисковой строке. Планы по дальнейшему обновлению «умной» камеры в компании не раскрывают.
Алгоритм предсказания дождя от DeepMind
Британская лаборатория DeepMind разработала инструмент глубокого обучения DGMR, который точно предсказывает вероятность дождя в ближайшие 90 минут. Исследователи обучили ИИ работе с данными радаров, которые регулярно публикуют метеорологические ведомства многих стран. Например, в Великобритании новые показания выходят каждые пять минут.
Объединение этих снимков сформировало покадровое видео, которое показывает передвижение облаков аналогично телевизионным эффектам в программах прогноза погоды. Исследователи отправили данные в глубокую генеративную сеть, похожую на GAN, где алгоритм научился создавать поддельные снимки радара, которые продолжали последовательность реальных измерений.
Для тестирования алгоритма команда попросила 56 синоптиков из Метеорологического бюро Великобритании оценить DGMR в слепом сравнении с прогнозами конкурирующих моделей. 89% опрошенных заявили, что предпочитают результаты алгоритма DeepMind.
По словам ученых, краткосрочное прогнозирование осадков до сих пор является сложной задачей в метеорологии. Существующие методы используют массовое компьютерное моделирование физики атмосферы. Они хорошо подходят для долгосрочного прогнозирования, но менее эффективны для предсказания погоды на следующие несколько часов.
Спасибо за интересную и познавательную информацию. Очень понравился кемпер Stella Vita. Классная концепция.