Новости по теме «Тёмный режим не даёт глазам ничего хорошего»

Учёные долгое время обсуждали возможность использования устройств на основе молекул ДНК для ускорения расчётов. Ранее учёные уже демонстрировали возможности ДНК в устройства для кодирования данных в очень малых масштабах. Новая же разработка пошла дальше, предложив непосредственную обработку данных. Благодаря чипу с ДНК-субстратом можно проводить расчёты и управлять большим объёмом данных на одном компоненте.

Исследование с демонстрацией ДНК-чипа было опубликовано в журнале PLOS One. Авторы статьи уверяют, что ДНК является превосходным решением для хранения данных и делают это более компактно, чем современные решения для памяти. Кроме того, делает это более надёжно. Ранее Microsoft уже предлагала использовать ДНК для хранения больших массивов данных, и вот теперь такая концепция нашла своё первое отражение в реальности.

Тем не менее, речь идёт лишь о первой попытке учёными хранить и обрабатывать данный столь необычным образом. В будущем, как считают авторы, ДНК в микросхемах позволит кардинально сократить время обучения ИИ-моделей, поскольку данные и обработка будет проходить на одной микросхеме.

Чтобы ДНК смог использоваться в промышленности данный чип предстоит масштабировать. Однако подтверждение концепции уже здесь, и оно весьма многообещающее.

Разработка получила название «одновременная и гетерогенная многопоточность» («simultaneous and heterogeneous multithreading» — SHMT). Идея заключается в том, что большинство современных компьютеров и телефонов используют более одного процессора. Как минимум, имеются CPU и GPU. Теперь к ним добавился TPU. Как известно, передача данных между этими процессорами часто являются узким местом в работе компьютера. Чтобы избежать этих проблем предлагается задействовать для расчётов все имеющиеся процессоры. За счёт децентрализации также решается проблема пропускной способности шин, связывающих эти процессоры.

Учёные из Университета Калифорнии опробовали SHMT и получили прирост производительности 1,95 раза, при этом энергопотребление было снижено на 51%. Данный подход можно использовать на всех компьютерах, доступных сегодня на рынке. Однако не всё так просто. Дело в том, что есть большие сложности в обеспечении одинаковой точности расчётов на разных процессорах, поэтому предстоит ещё большая работа, чтобы все доступные процессоры в системе работали согласованно. Так что пока SHMT может работать очень ограниченно, что вряд ли будет заметно для рядового пользователя.

Учёные увеличили ёмкость диска за счёт трёхмерной планарной архитектуры записи, в которой применена высокопрозрачная униформатная плёнка фоторезисторов в паре с аггрегационно-индуцируемым ядром эмиссии и симуляцией фемтосекундным лазером. Звучит как какой-то научно-фанастический жаргон, однако он позволяет создавать сотни и сотни слоёв с информацией, наносимые на накопитель, при этом толщина и габариты остаются такими же, как и в обычном накопителе DVD или Blu-ray.

Примечательно, что технология позволяет не только записывать 200 ТБ данных на оптическом диске, но и сохраняет эти данные в течение 50—100 лет. Из возможных областей применения предлагается модернизация современных хранилищ данных на дисках, домашние коллекции и хранение информации для ИИ.

Но не стоит рано восхищаться, у такого подхода есть огромный недостаток. Дело в том, что бактериям нужны часы, чтобы переключиться от одной картинки к другой и целые сутки для очистки.

Лорен Ралман, аспирант биотехники, создала симуляции на основе бактерий E. coli, которые могут светиться в темноте. Она расположила бактерии в лотке по 32 строки и 48 столбцов, которые являются как-бы маленькими лампочками. После этого она запрограммировала бактерии на отображение изображений из Doom.

Бактерии настолько медленные, что игра в Doom заняла бы 600 лет, как заявила Ралман. «Чтобы клетка вернулась в примерно стартовое состояние, всего нужно 8 часов и 20 минут», — говорится в её отчёте.

Оригинальная игра превосходно работает на скорости 35 кадров в секунду, но бактерии слишком медленные для этого. Но давайте будем честны — они лишь бактерии. Ралман надеется, что в будущем будут выведены более быстрые бактерии, однако пока что у нас есть E. Coli, которая возвращает нас во времена dial-up-интернета.

Пока статью он не опубликовал, но уже сделал анонс, в котором рассказал об использовании для этого квантового компьютера с логикой одновременных мультисостояний (то есть всех состояний одновременно), что означает гугол (10¹⁰⁰) возможных состояний. Он отметил, что эквивалент техник квантовых вычислений (которые используют IBM, Google и другие компании) был скрыт более 2 500 лет, со времён Пифагора.

Из-за подобного алгоритма, отмечает учёный, мир не готов к такому положению вещей, ведь он позволяет взломать шифрование RSA-2048, а все крупные фирмы и организации ещё не перешли к системам безопасности, подходящим для постквантовой эпохи. Особенно удивительно, что его алгоритм позволяет взламывать самые сильные ключи шифрования RSA, используя обычный смартфон, и всё благодаря математическому подходу «скрытому от нас около 2500 лет». Ему не требуется специальные маериалы, лишь алгоритм Шора, а система, основанная на квантовой механике может быть запущена на смартфоне.

Аннотация статьи Герка выглядит так, будто это теория, доказывающая различные гипотезы, а сами эти доказательства определенно под вопросом. Вполне вероятно, что другие ученые захотят увидеть выкладки, прежде чем говорить о сенсации и прорыве.

В Колумбийском Университете Нью-Йорка занимаются исследованием возможности использования новых материалов, отличных от кремния. Кремниевые полупроводники довольно хороши. Используя их, люди полагаются на поток электронов для передачи данных. Однако это поток рассеянный, много энергии теряется в тепло, что замедляет передачу данных из точки А в точку В.

Милан Делор, руководитель группы исследований, предлагает использовать новый, более эффективный полупроводник Re6Se8Cl2. Этот суператомный материал характерен тем, что носителем информации являются не электроны, а экситоны — квазичастицы, которые не несут заряда, а несут возбуждённое состояние атомов. Экситоны движутся медленнее электронов в кремнии, однако это движение строго направленное, а потому частицы пересекают ту же дистанцию быстрее, причём быстрее в несколько сотен и даже тысяч раз.

Однако у материала есть одна проблема — он очень дорог: рений является одним из самых редких металлов на Земле и в промышленности его получают, улавливая пыль при выплавке молибдена.

Подразделение компании Privacy Not Included проводит исследования различных смарт-устройств, от медицинских и носимой электроники до устройств умного дома. Теперь были исследованы 25 брендов автомобилей и определены наихудшие из них.

Возглавляет антирейтинг — Tesla. Всё из-за частых автомобильных аварий, включая смертельные, вызванные неправильной работой автопилота. Кроме того, с приватностью у Tesla также ужасное положение. Далее следуют Nissan и Kia, которые, кроме прочего, собирают информацию о сексуальной жизни владельца, а Hyundai обещает исполнять «законные запросы, формальные и неформальные», на передачу данных о владельце автомобиля правительственным и силовым органам.

Далее идут Renault, Dacia и BMW за «как минимум жутковатые» опции. Исследователи не смогли подтвердить, что Renault, которая владеет Dacia, шифрует собираемые данные пользователей, а также установили, что незначительно выходит за пределы законодательства о безопасности персональных данных, в сравнении с другими. В список попала и BMW за то, что не сообщает о продаже данных сторонним компаниям для рекламы, в то время как другие производители делают это открыто. Конечно, возможна она и не торгует данными, но специалисты в этом сомневаются.

Для составления этого рейтинга Mozilla потратила 600 часов, исследуя соглашения о приватности и изучая работу ПО компаний. «К сожалению, пользователи очень слабо могут управлять [безопасностью]. Вы можете просто не использовать приложение или подключенные устройства, но это просто означает, что ваша машине не работает так, как должна», — заявила Джен Калтрайдер, директор Privacy Not Included. «У потребителей практически нулевой контроль и возможности в плане приватности, разве что можно купить старшую модель. Регуляторы и создатели политик отстают на этом фронте».

По информации Independent, недавнее исследование, проведённое Университетом Калифорнии, установило, что автоматические боты способны ломать тесты Captcha куда быстрее, чем могут люди. Исследование проводилось на более чем двухстах самых популярных сайтах, из которых 120 используют капчу. Они проверили 1000 различных посетителей, чтобы взять 10 капча-тестов и одновременно с ними сравнить с результатами расшифровки капчи ботами, а также определить, кто оказался быстрее. Для человека решение капчи занимало от 9 до 15 секунд с точностью 50—84%, в то же время боты делали это менее чем за секунду при точности 95—100%.

Иронично, что методы, созданные для ограничения доступа ботам, создают проблемы людям, а вовсе не автоматическим системам. Будем надеться, что это исследование приведёт к осознанию неэффективности Captcha и необходимости создания новой более эффективной и менее раздражающей схемы препятствования доступа ботам.

Данный стандарт передачи информации не заменит Wi-Fi или 5G, однако даёт целый ряд преимуществ и новых возможностей в определённых сферах.

Стандарт Li-Fi называется IEEE 802.11bb. Он определяет порядок беспроводной передачи данных с большей скоростью и большей безопасностью, чем традиционные беспроводные методы. Он открывает путь для создания беспроводных устройств нового типа и обеспечивает совместимость различных устройств Li-Fi.

Технология Light Fidelity (Li-Fi), вместо радиоволн, использует мерцание света от обычных светодиодных ламп. Ресиверы, же, могут выявлять эти фотоны и конвертировать их в информацию. Пользователи не заметят мерцания, поскольку оно происходит на частотах выше 60 Гц. Кроме того, технология Li-Fi обеспечивает скорость в 100 раз выше, чем Wi-Fi, и, потенциально, может достигать 224 ГБ/с.

Над этой технологией работают такие компании, как pure-Li-Fi, Fraunhofer HHI и Philips. И все они предусматривают интеграцию своих систем в потолочное освещение зданий. Что касается Fraunhofer HHI, то она хочет интегрировать технологию в транспорт, задействовав фары автомобилей, уличное освещение и светофоры для реализации беспилотных систем вождения.

Технология Li-Fi имеет преимущества над Wi-Fi в плане безопасности, поскольку свет не распространяется за пределы стен. К тому же она может прийти на помощь в местах, где не проходит радиосигнал, например, в туннелях. В то же время у неё есть и очевидные недостатки. Антенна Li-Fi всегда должна быть направлена на источник, и малейшее затенение лишает устройство связи.

Таким образом, технология Li-Fi сейчас рассматривается как дополнение к современным средствам связи, а не как их полная замена.

На сей раз речь идёт о происшествии, о котором было рассказано на конференции 2023 Royal Aeronautical Society, где представители военно-воздушных сил и аэрокосмических компаний рассказали, что в ходе симуляции ИИ «убил оператора, поскольку человек запрещал ему выполнить желаемые действия».

В упражнении, проводимом ВВС, искусственному интеллекту поставили задачу уничтожить вражескую противовоздушную оборону, а именно, выявить угрозу пуска ракет земля-воздух и уничтожить их. Окончательное решение об уничтожении потенциальной цели должно было быть подтверждено человеком.

Однако ИИ подумал, что человек был недостаточно решительный, и начал понимать, что хотя он и определит угрозу, оператор-человек может приказать ему не уничтожать её. Как только он это понял, то решил, что уничтожение угрозы гарантированно возможно только при уничтожении оператора.

Затем инженеры дали ИИ команду показать важность и полезность человека-оператора, и это вызвало большие трудности.

«Мы обучили систему: „Эй, не трогай оператора — это плохо. Ты потеряешь за это очки.“ И что же он начал делать? Он начал уничтожать башню связи, которую оператор использует для связи с дроном и предотвращает его от поражения цели», — сообщил полковник ВВС США Такер Хэмилтон, глава отдела тестирования ИИ и операций.

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.

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.

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.

Он решил, что для охлаждения GPU не всегда нужно использовать дорогие специализированные смеси, а потому, в качестве шутки, решил опробовать различные альтернативы. И в худшем случае, были использованы продукты из холодильника, вроде кетчупа или сыра.

AssassinWarlord проверил множество ежедневно используемых продуктов для передачи тепла на видеокарте Radeon R7 240. Её GPU имеет мощность порядка 30 Вт — это явно не мощный чип: ему достаточно пассивного охлаждения.

И, как оказалось, применение кетчупа показало весьма неплохой результат, при котором в тесте Furmark за 5 минут GPU прогрелся до 71 °C. Зубная паста оказалась хуже: с ней в пике температура достигла 90 °C. А вот детский крем, картошку и сыр лучше избегать, поскольку все они привели к перегреву GPU до 105 °C с троттлингом.

Наверное, никому не нужно пояснять, что такие продукты вместо термопасты использовать не стоит. Большинство из них не годится даже для маломощного процессора в 30 Вт. Кроме того, продукты на водной основе могут привести к замыканию. Однако, как элемент научного развлечения, такие изыскания вполне могут существовать.

Учёные применили несколько стандартных роутеров TP-Link Archer A7 AC1750, которые разместили в каждом углу комнаты. В комнате находилось несколько человек. После этого алгоритмы на основе ИИ анализировали интерференцию сигнала Wi-Fi, которую создавали люди.

Радиоизображения, созданные на основе Wi-Fi мониторинга, были достаточно точными. Также уверялось, что они были настолько хороши, как «при подходе съёмки изображений».

Данная технология имеет ряд преимуществ перед традиционными камерами. Во-первых, радиоизображение позиции человека более уважительно к его приватности. Также такой метод не требует освещения, а позиция человека может быть зафиксирована даже, если нет прямой видимости, необходимой для камеры. В сравнении с другими радио-технологиями, вроде радаров и лидаров, использование Wi-Fi куда менее энергозатратно.

В настоящее время технология ещё не идеальна. Если люди занимают неестественные позы, то ИИ не всегда может их корректно распознавать. Кроме того, проблемы возникают, если в комнате слишком много предметов.

Учёные достигли скорости в 1,53 петабита в секунду за счёт кодирования света в пятидесяти трёх различных частотах — техники, известной как мультиплексирование. Такой скорости достаточно, чтобы уместить весь мировой интернет-трафик, который, ориентировочно, оставляет 1 Пб/с, в единственном оптическом кабеле. Это в миллион раз больше, чем предлагают лучшие бытовые провайдеры, обеспечивающие скорость до 1 Гб/с.

Примечательно, что полученный результат является вторым в мире. Максимальная скорость передачи данных через оптоволоконные сети составляла 1,84 Пб/с, однако для её достижения приходилось применять фотонные чипы, развитие которых пока находится на начальном этапе. В то же время достижение японских учёных построено на существующей сетевой инфраструктуре. Более того, количество применяемых частот для кодирования может быть ещё увеличено, что только повысит скорость передачи данных, а значит, именно эта технология в первую очередь заинтересует бизнес.

Цианобактерии типа Synechocystis sp. PCC 6803, известные как сине-зелёные водоросли, обладают способностью эффективной выработки кислорода в процессе фотосинтеза. В ходе эксперимента они были помещены в маленький контейнер размером с батарейку АА, сделанный из прозрачного пластика и алюминия. В будущем, как утверждает Кристофер Хоу, руководитель проекта, подобные фотосинтетические источники могут стать основой для питания малых устройств. При этом такие источники энергии не требуют редких и вредных материалов.

Что касается экспериментальной батареи из цианобактерий, то она длительно обеспечивала электрический ток, питая микропроцессор. Работа этого процессора заключалась в 45 минутах подсчёта суммы целых чисел, на что требовалось 0,3 мкВт, и 15 минутах ожидания с потреблением 0,24 мкВт. В процессе микроконтроллер измерял силу тока устройства.

Как работает батарея пока не совсем понятно. Хоу полагает, что, либо бактерии способны выпускать электроны, создавая электрический ток, либо происходит химическая реакция, продуцирующая электроны. Учитывая, что анод батареи не проявил признаков коррозии, скорее всего верна первая теория.

Полноценное исследование опубликовано в журнале Energy & Environmental Science. Ну а мы ждём появления биологических батарей для питания устройств интернета вещей.

Этот тонкоплёночный громкоговоритель производит звук с минимальными искажениями, используя лишь небольшую часть энергии, необходимой традиционным динамикам. Портативный динамик, продемонстрированный инженерами, весит несколько грамм и может воспроизводить качественный звук независимо от того, к какой поверхности он прикреплён.

При создании динамика использовалась поразительно простая технология, которая требует всего трёх этапов, и может быть легко масштабирована для производства динамиков, покрывающих внутреннюю поверхность автомобиля или обои на стене комнаты.

Для этого используется плёнка из пьезоэлектрического материала, которая вибрирует при подаче напряжения. В ходе тестировании звука при подаче 25 В с частотой 1 кГц в 30 см от источника было зафиксировано звуковое давление в 66 децибелл. При частоте 10 кГц звуковое давление возрастало до 86 дБ. Удивительно, что на квадратный метр нового громкоговорителя нужно 100 мВт энергии, в то время как стандартный динамик, создавая то же звуковое давление, потребляет 1 Вт.

Для демонстрации качества работы своего экспериментального громкоговорителя исследователи проиграли на нём бессмертную песню «We Are the Champions» группы Queen.

Однако, как оказалось, главная аудитория для этого, молодёжь, совсем не заинтересована. Согласно исследованию Piper Sandler, проведенному среди 7100 подростков США, менее 50% проявили интерес к покупке оборудования для метавселенных. 9% сообщили, что они возможно купят оборудование в какой-то момент, а 26% уже имеет необходимое аппаратное обеспечение. Причём из них, только 5% респондентов посещает метавселенную ежедневно, в то время как 82% делает это несколько раз в месяц или реже.

Аналогичное исследование провела компания Morning Consult, согласно которому менее половины респондентов поколения «Z» заинтересованы в метавселенной Meta. Более того, лишь 11% из них когда-либо торговали криптовалютами, а 8% приобретали NFT.

Будет интересно посмотреть, как создатели технологии будут привлекать молодую аудиторию, как будет меняться подход, и вообще, что же такое, эта «метавселенная».

Учёные из университета Ланкастера и университета Бата, что в Великобритании, проанализировали данные обычного использования смартфона в течение 4680 дней у 780 человек и создали модель их ежедневного использования. После этого они проверили, может ли эта модель позволить идентифицировать личность на основании лишь одного дня анонимного использования смартфона.

«Наши модели, которые мы обучили из данных только за 6 дней использования человеком, могут корректно идентифицировать человека по данным использования лишь в течение трети этого времени», — заявил доктор Эллис из университета Бата.

Модели позволили сгенерировать список наиболее вероятных кандидатов для дневной активности, из которых лучший десяток показал точность пользователей в 75%. Исследователи предупреждают, что ПО с доступом к данным ежедневной активности может с высокой точностью идентифицировать пользователей, даже, если он не вошёл в учётную запись и не имел доступ к общению внутри приложений.

«На практике это значит, что правоохранные усилия в расследовании и идентификации преступников с новыми телефонами на основе информации от их старых телефонов, может снизить выборку кандидатов из примерно 1000 телефонов до 10 телефонов с риском ошибиться 25%», — заявил профессор Тэйлор из университета Ланкастера.

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.

«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.

Память MRAM очень сложно использовать из-за её низкого сопротивления, что повышает её энергопотребление, по сравнению с другими технологиями. В новом исследовании южнокорейского гиганта показано, как ему удалось решить эту проблему.

Рассказывая о преимуществах MRAM, и том, как она может быть полезна для чипов ИИ следующего поколения доктор Сюнчуль Юн, один из авторов проекта, отметил: «Вычисления в памяти работает подобно мозгу, в том плане, что в мозгу вычисления также проводятся в сети биологической памяти, или синапсах, точках, в которых нейроны касаются друг друга. Фактически, пока наши вычисления проводятся на сети MRAM, они имеют предназначение, отличное от вычислений проводимых мозгом. Так, сеть твердотельной памяти в будущем может быть использована как платформа для имитации мозга моделированием соединений синапсов».

Чтобы достичь этого прорыва, исследователи Samsung разработали массив чипов MRAM, который заменяет вычислительную архитектуру «ток-сумма» на «сопротивление-сумма». В демонстрации вычислений ИИ чип продемонстрировал 98% точности в идентификации написанных от руки цифр и 93% точность в идентификации лиц.

В настоящее время Samsung заинтересована в повышении сопротивления MRAM, что позволит повысить скорость работы, надёжность и облегчить производство в большом масштабе.

Учёные разработали, по сути, уникальное решение в области безопасности. Их система выявления зловредов на основе Pi не использует какое-либо ПО на машине пользователей, не изучает пакеты данных и никак не подключается к компьютеру. Вместо этого используется Raspberry Pi, которые анализирует электромагнитные волны, излучаемые компьютером.

Создавая такую систему учёные присоединили Raspberry Pi к осциллоскопу (Picoscope 6407) и зонду ближнего поля для выявления электромагнитных полей. После чего они обучили этот одноплатный компьютер излучению, которое генерируется компьютером при исполнении безопасного и зловредного ПО, чтобы Pi мог сам выявлять потенциальные опасности. Исследователям пришлось загрузить огромное количество образцов ПО и собрать их электромагнитные образы. В результате Pi научили распознавать атаки с невероятной точностью в 99,82%.

Самым большим преимуществом данной системы является её полная автономность. Для выявления угроз не требуется никаких подключений к компьютерам, устройство совершенно независимо и является исключительно внешней системой мониторинга.

Прежде чем устройство будет готово к коммерческой реализации учёным предстоит ещё длительный процесс дополнительного обучения Pi, а также тестов на угрозах, которым Pi пока не обучен.

Эта величина касается наиболее сложных математических проблем. В сообщении говорится, что фотонный арифметический вычислительный движок (Photonic Arithmetic Computing Engine — PACE) от Lightelligence опережает NVIDIA GeForce RTX 3080 в сотню раз, в таких задачах, как класс NP-полных задач.

Если говорить детальнее, то ускоритель PACE использует модель Айсинга, например, для расчёта термодинамических систем для понимания фазовых переходов, и достигает потрясающих результатов. Вычисления проводятся с использованием 12 000 оптических устройств, работающих на частоте 1 ГГц, связанных в цепь. По сравнению со специально построенной Toshiba машиной на основе FPGA для симуляции математических расчётов Айсинга, процессор PACE всё равно оказывается быстрее в 25 раз.

Сам процессор PACE использует стандартную кремний-фотонную интеграцию на основе интерферометра Маха-Цандера для вычислений и микроэлектромаханические системы для изменения формы волновода в интерферометре.

Весь этот стартап отлично демонстрирует, что использование фотонных систем, особенно в реализации Lightelligence, может иметь большой успех в куда более широком списке математических задач, а не «только» в искусственном интеллекте, где бал правят GPU. Компания рассматривает применение ускорителя PACE в математических задачах Айсинга, часто встречающихся в физике твёрдого тела, термодинамике, биоинформатике, криптографии, разработке электрических цепей, оптимизации сети питания и так далее.

В тесте, проводившемся в октябре, принимали участие 21 антивирусная программа от различных разработчиков, включая Microsoft, с её Windows Defender.

На радость Microsoft её «защитник» набрал высочайшие баллы, то есть 18 баллов из 18, войдя в группу лучших продуктов в области безопасности. К лучшим аналитики отнесли антивирусы, которые набрали как минимум 17,5 баллов.

Также в эту группу вошли антивирусы Avira, AVAST, AVG, Bitdefender, ESET и другие, многие из которых также распространяются бесплатно. Тестирование проводилось по трём критериям: защита, производительность и юзабилити, и по каждой из категорий можно набрать максимально 6 баллов.

На слайде ниже приведены результаты проверки лучших продуктов. Исходя из них можно заключить, что Windows Defender работает наравне с другими конкурентными решениями, а потому смысла устанавливать сторонний антивирусный продукт нет. С другой стороны, все популярные антивирусы работают одинаково эффективно, быстро и удобно, а потому закрадывается мысль о необходимости изменения методики тестирования.

Посмотреть, как он работает можно в ролике на YouTube, а также можно опробовать его самостоятельно на NVIDIA AI Demos, на котором посетителям предлагаются все свежие разработки компании, использующие искусственный интеллект.

Модель глубокого обучения, стоящая за GauGAN, позволяет каждому воплотить свои мечтания в фотореалистичный шедевр, и теперь это проще, чем когда-либо. Просто напишите фразу, типа «закат на пляже», и ИИ сгенерирует сцену в реальном времени. Можно добавлять и прилагательные, например «закат на галечном пляже», или заменить «закат» на «полдень» или пасмурный день. И модель моментально модифицирует картинку.

Нажав на кнопку, пользователи могут сгенерировать сегментную карту, высокоуровневый план, отображающий размещение объектов на сцене. Оттуда можно изменить схему, подстроить сцену, добавив наброски меток, типа положения неба, деревьев, скал и рек. Таким образом, смарт-кисть работает совместно со словесным описанием при генерации сцены.

По данным свежего исследования Rave самой презираемой компанией в высокотехнологичном мире стала Microsoft. Это антидостижение зафиксировано в наибольшем числе государств, а именно, в 22-х.

Для сбора этой статистики RAVE Reviews использовала инструмент SentiStrength, который изучил миллион твитов, где упоминались те или иные бренды в позитивном или негативном ключе. Собрав эту открытую информацию, аналитики определили сотню наиболее часто обговариваемых брендов.

В сфере крупных технологических компаний Microsoft оказалась самой презираемой, намного опередив другие компании. Так, софтверный гигант не любят в 22-х странах, включая США. В то же время ближайшие конкуренты в антирейтинге — Facebook и Google — суммарно стали антилидерами в 24-х странах.

Самым презираемым брендом стала Sony. Всего компанию презирают в 10-ти государствах. Среди игровых компаний наибольшую ненависть вызывает Ubisoft, что не удивительно. Эту компанию не любят в 23-х странах.