Как только не изгалялись над игрой Super Mario. И вот, теперь кому-то в голову пришла идея использовать искусственный интеллект для создания новых уровней в игре.
Шиям Судхакаран, Мигель Гонзалес-Дуку, Клэр Глануа, Матиас Фраибергер, Елиас Наджарро и Себастиан Риси создали MarioGPT, открытый генератор уровней по описанию, для чего применили Большие Языковые Модели.
Super Mario Bros.
MarioGPT — это оптимизированная модель GPT2, использующая distilgpt2 натренерованный в Super Mario Bros и Super Mario Bros: The Lost Levels. Данный ИИ способен генерировать уровни по простому текстовому запросу, как показано на скриншотах.
Уровни в Super Mario, сгенерированные по запросу к ИИ
Пока возможности ИИ для создания уровней Mario весьма скромные. Это требует знаний в программировании на Python и редактировании ROM, так что вряд ли вы сможете поиграть в новый уровень одной лишь кнопкой и устным запросом. Тем не менее, у разработчиков MarioGPT далеко идущие планы.
Компания NVIDIA решила расширять свои исследования и разработки в области центральных процессоров, для чего нанимает специалистов в Израиле.
Майкл Кэгэн, технический директор NVIDIA, подтвердил, что компания создаёт новую группу по центральным процессорам в своих усилиях по увеличению присутствия в быстро меняющемся рынке HPC. В прошлом году, в апреле, Дзень-Хсунь Хуан представил первый центральный процессор компании на основе архитектуры ARM, который был назван Grace. Этот процессор готовится к выпуску в 2023 году.
Процессор NVIDIA Grace
«Израиль, со своим уникальным набором талантов, является ключевым игроком в мировой технологической экосистеме, и мы восхищены созданием новой группы по CPU здесь. Мы видим в будущем дальнейший рост нашей локальной научно-исследовательской деятельности в этой области и в нашей громадной работе по поддержанию локальной экосистемы посредством уникальных программ для стартапов и разработчиков».
— Майкл Кэгэн, технический директор NVIDIA.
Новая процессорная группа будет работать наряду с другими командами в Израиле, которые заняты созданием высокоскоростной сети, технологиями HPC и процессорами обработки данных NVIDIA.
После приобретения Mellanox в 2020 году израильская команда NVIDIA выросла на треть до 2800 рабочих. Для новой команды будут наняты ещё сотни людей.
Прошлый год стал для AMD невероятно успешным, а 2020 обещает быть ещё лучше. Компания ожидает заработать в текущем году на 25% больше, чем в прошлом, что позволяет ей увеличить финансирование новых разработок.
Исследования и разработки — это основа высокотехнологичных предприятий. И хотя Ryzen и RDNA удалось создать при скромном бюджете, будущие разработки станут финансироваться щедрее. В I квартале 2020 года финансирование исследований AMD было увеличено на 45 миллионов, по сравнению с IV кварталом 2019 года. Тогда сумма инвестиций составила 395 миллионов долларов. Это означает поквартальный прирост на уровне 11,8%. Годовой же прирост финансирования составил 18,5%, и это, несомненно, окажет положительное влияние на будущие разработки компании.
Все надежды компании сейчас положены на финансовый успех в течение оставшегося года. Постоянный рост прибыли позволит сохранить разработки на высоком уровне. Компании необходима уверенная дорожная карта, чтобы продолжать конкуренцию с Intel и NVIDIA, которые обладают большими финансовыми ресурсами. Качественные разработки позволят AMD постоянно совершенствоваться и усилить конкурентное давление на своих рыночных противников. Поскольку процессоры становятся всё более сложными, на их разработку необходимо тратить всё большие средства, и повышение финансирования как раз окажется кстати.
Когда AMD выпустила Zen в I квартале 2017 года, компания потратила на исследования 271 миллион долларов. В I квартале 2020 года финансирование исследовательских подразделений составило 442 миллиона, что на 60% больше.
Исследователи создали новую технологию трёхмерной печати, которая в будущем может заменить традиционные методы печати объектов.
Главной проблемой печати 3D-моделей является длительность процесса. Объект формируется послойно, и чем больше объект, тем больше нужно времени для печати.
3D-печать объекта в конейнере
Исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны смогли решить эту проблему, разработав новую систему печати. Предлагаемая ими техника использует лазер для проецирования изображения на фоточувствительную смолу. Для упрощения, исследователи вращали камеру, заполненную смолой, а изображение выстреливалось лазером внутрь камеры, что возбуждало процесс построения.
Printing tiny, high-precision objects in a matter of seconds
Камера вращается в тандеме с лазером, активируя целую модель объекта за раз. Построение объекта проходит за секунды. В представленном видеоролике показано, как новый метод печати позволит создавать объекты из органических и мягких материалов, таких как гидрогели. Кроме того, печать осуществляется в закрытых контейнерах, что позволяет использовать отпечатанные объекты в медицинских целях.
Носимые датчики не слишком распространены. В основном, они представляют собой различные системы контроля состояния организма, позволяя, например, замерять температуру или регистрировать ЭКГ. Но скоро всё может измениться.
Если компании BeBop удастся воплотить свои идеи в жизнь, то датчики могут оказаться во всём, что может соприкасаться с вашим телом.
Новый датчик в смарт ткани виртуально отслеживает каждый аспект физического воздействия, включая изгиб, позиционирование, перемещение и давление, что открывает огромные возможности для электроники будущего. К примеру, датчики, встроенные в ткань, смогут легко демонстрировать ваш способ ходьбы или бега, а специальные перчатки смогут указать спортсменам на неправильность броска или удара. BeBop также планирует использовать разработку в качестве носимых котроллеров и даже старт матов для йоги, которые укажут на правильность занимаемой при тренировке позы.
Сейчас компания предоставляет лишь базовые технологии, а не окончательный продукт, так что до появления изделий из смарт ткани, которые можно будет купить в магазине, придётся ещё подождать. Но даже сейчас чётко виден потенциал этой разработки, который позволит, как минимум, отслеживать вашу активность без необходимости ношения специальных браслетов или иных устройств.
Японские учёные разработали новый тип высокоскоростных камер, которые способны фикисровать видео со скоростью более 4 триллионов кадров в секунду. Для этого в камере используется новый метод фемтофотографии.
Современные высокоскоростные камеры позволяют снимать видео с частотой в несколько тысяч кадров в секунду, открывая нам совершенно новый, невиданный доселе мир. С их помощью учёные рассматривают такие явления, как ударные волны и различные механические процессы.
Учёные из Университета Кеио и Университета Токио потратили три года на разработку новой камеры, которая просто несравнима по скорости работы с предшественниками, позволяя снимать до 4,4 триллионов кадров в секунду, превосходя современные камеры для научных целей в тысячи раз.
В журнале Nature Photonics учёные рассказали о том, как устроена их камера и о том, какое её ждёт применение. До разработки новой камеры для захвата изображения использовался метод спектроскопии с временным разрешением. Для его осуществления свет «прокачивается» через объект фотографии и определяется его поглощение. Отрисовка этим методом требует повторения измерений мелких объектов для построения общего изображения, что занимает много времени.
Новый метод использует основанную на движении фемтографию, которая основывается на едином захвате изображения. Это означает отсутствие необходимости в измерениях и объясняет, почему этот метод быстрее других. Камера работает преобразуя пространственный профиль, который описывает позицию и форму объекта в пространстве, а также его изменение во времени.
Камера получила название фотографии последовательно синхронизированного всеоптического преобразования, Sequentially Timed All-optical Mapping Photography, или сокращённо — STAMP. Камера имеет достаточно высокое для своего класса разрешение в 450х450 пикселей. Учёные надеются использовать эту камеру для изучения ранее недостижимых для наблюдения изменений. Среди возможных отраслей применения названы химические реакции, волны вибрации кристаллических решёток, динамика плазмы и даже теплопроводность. Последняя, как правило, проходит на скоростях всего в 6 раз медленнее скорости света.
Однако не всё так хорошо, и для продолжения разработки командам не хватает ресурсов, поэтому в статье учёные попросили продолжить финансирование их проекта STAMP.
Исследователи из Дании установили новый мировой рекорд по скорости передачи данных с использованием одного лазера.
Используя новый тип оптоволокна, исследовательская команда Технического университета Дании зафиксировала поток данных в 43 терабита в секунду по одному волокну с использованием одного лазерного передатчика. Таким образом, целый терабайт данных удалось передать всего за пятую часть секунды.
Свой первый рекорд скорости эта группа установила в 2009 году. Двумя годами позднее его отобрал Институт технологии Карлсрухе, достигнув на одноволоконной/однолазерной системе 26 Тб/с. Теперь же в Дании, используя ранее недоступные технологии, установили вдвое большую скорость.
Команда применила многоядерное волокно, которое позволяет передавать одновременно несколько потоков данных. В данном случае волокно, созданное японским интернет-гигантом NTT, имело 7 ядер, и согласно отчёту, данная технология станет доступной на коммерческой основе.
При этом использование нескольких лазеров и волокон позволит в разы увеличить скорость передачи до нескольких тысяч терабит на секунду, однако такие скорости вряд ли могут пригодиться провайдерам в обозримом будущем. И хотя через несколько месяцев мы не сможет передавать данные со всего винчестера за пару секунд, этот отчёт прекрасно демонстрирует возможности современной техники и потенциал датского университета.
Команда учёных из Дании работает над проектом, который позволит ускорить Интернет более чем в 5 раз. Для этого необходимо внести некоторые изменения в протокол TCP/IP.
Исследователи, работающие в Университете Аалборга, заявили, что вся система TCP/IP должна быть переработана для внедрения системы, которую они назвали «Случайное линейное кодирование сети» (Random Linear Network Coding — RLNC).
Собственно говоря, это означает использование нового математического алгоритма для решения проблем маршрутизации, который устранит повторные передачи и снизит накопление. Учёные говорят, что совместные с разработчиками оборудования эксперименты по внедрению новой системы кодирования, позволили поднять скорость сети от 5 до 10 раз. Стандарт RLNC позволит закодированным данным быть восстановленными внутри сети и исключить ситуации, когда принимающий узел теряет часть данных и требует повторения.
Это означает, что поток будет содержать достаточно большой объём данных, так что он сможет быть восстановлен даже с учётом потерь, без повторной передачи. Восходящий и нисходящие потоки данных используют для реконструкции потерянных участков особое математическое уравнение.
По сути, данный подход является лишь системой коррекции ошибок, которая призвана уничтожить TCP/IP. Группа хочет распространить технологию в Силиконовой Долине через компанию под названием Steinwurf, которая обеспечит производителям аппаратного обеспечения доступ к RLNC.
Вы видите изображения ниже? А что вы скажете, когда узнаете, что эти картинки в тысячу раз меньше толщины вашего волоса? На самом деле это несколько изображений, построенных с помощью «нанопикселей», разработанных учёными из Оксфордского Университета.
Целью исследований университета стали оптические и электрические свойства материалов с так называемой изменяемой фазой, которые способны менять своё состояние с аморфного на кристаллическое. Как описано в официальном пресс-релизе, исследователи установили, что набрав 7-нанометровые слои фазопеременного материала, и расположив их между двумя прозрачными электродами, можно создавать визуальные палитры и чёткие изображения, такие, как показано на иллюстрации.
Конечно, создание статичных картинок это одно, но исследователи особо подчеркнули, что микроскопические стеки могут электрически включаться и выключаться. Так что с некоторой доводкой они могут даже создавать различные цвета. Всё это открывает превосходные горизонты в создании дисплеев, для которых 4K окажется просто ужасным качеством. Для такого экрана типичный размер пикселя составит 300х300 нм.
Кроме возможности создания экранов невероятно высокого разрешения, эта разработка также даёт возможность создания искусственных сетчаток, которые смогут использовать нанопиксели как фоторецепторы человеческого глаза.
Безусловно, представленная система является лишь научной разработкой, которая вряд ли найдёт применение в промышленности. Но факт остаётся фактом. В свете потенциала этой технологии учёные из Оксфорда уже разместили патент на свою разработку, в надежде что когда-нибудь, она найдёт коммерческое применение.
Команда японских разработчиков придумала технологию, которая коренным образом улучшит скорость записи, энергоэффективность и возможности перезаписи (т.е. увеличит срок эксплуатации) устройств, которые основаны на NAND памяти.
Группой учёных руководил Кэна Такэути, профессор департамента инжиниринга электрики, электроники и связи, факультета науки и инжиниринга университета Тюо, Токио. Данная разработка была представлена в ходе мероприятия 2014 IEEE International Memory Workshop, международной академической конференции по полупроводниковой памяти, которая проходила в Тайбэе в конце мая.
Суть исследования основана на том, что при использовании твердотельной NAND памяти невозможно перезаписать данные на то же самое физическое место. Вначале необходимо записать данные на другой свободный участок, а затем очистить старую зону. В результате данные оказываются фрагментированными, увеличивается количество ошибочных участков и снижается ёмкость накопителя. Для устранения последствий записи в SSD применяется «уборка мусора», которая пересобирает фрагменты данных в продолжительные цепочки и очищает блоки ошибочных участков. Данный процесс может занимать 100 мс и даже больше, что заметно снижает скорость записи и увеличивает физический износ диска.
Новый же метод формирует промежуточный слой, названный «скремблер LBA (logical block address)». Этот слой располагается между операционной системой и накопителем. Скремблер логических блоков взаимодействует с контроллером памяти, конвертирующем логические адреса в физические на стороне SSD, и конвертирует логические адреса данных, которые должны быть записаны, таким образом, чтобы снижать эффект фрагментации.
Таким образом, вместо записи данных на новое свободное пространство, данные записываются на фрагментированную страницу, которая расположена в блоке, подлежащем очистке. В результате, количество ошибочных блоков, подлежащих очистке, в странице снижается, а также понижается количество безошибочных страниц, подлежащих копированию в новое место при уборке мусора.
К сожалению, до опытного внедрения данной технологии ещё очень далеко.
