Подводная база для американских астронавтов и еще 7 технологических открытий последних месяцев, которые вас удивят
Первый пошел
Автомобили Porsche побеждали в гонках «24 часа Ле-Мана» 19 раз, последний из них, болид 919 Hybrid, в 2015-2017 годах. С тех пор команда не участвовала в заездах топовой категории LMP1, однако уже планирует свое триумфальное возвращение.
Трек-кар должен дебютировать в «Ле-Мане», «Дайтоне» и других гонках на выносливость в 2023 году, в новой «гибридной» категории LMDh. Первые изображения Porsche LMDh появились в конце 2021 года, а в начале 2022-го он впервые «пощупал трассу» на автодроме под Барселоной.
«Мы оказались первыми, кому удалось поставить LMDh-прототип на трассу, – сказал глава Porsche Penske Джонатан Дьюгид. – В ближайшие недели и месяцы мы систематически разберем каждый аспект его работы». Прототип создается на том же OEM-шасси Multimatic LMP2, что и его будущие соперники из команд Audi и Mazda, но пока что опережает конкурентов, откатав уже больше 2000 км. На нем установлены электродвигатель Bosch, литий-ионные аккумуляторы Williams Advanced Engineering и трансмиссия Xtrac. Гибридный привод использует турбированный 8-цилиндровый двигатель и электромотор с комбинированной отдачей до 680 л. с. (500 кВт).
Киногерой
Вышедший в 2021 году триллер «Подводный дом» рассказывает историю дайверов, которые обследуют загадочный затопленный особняк. Одним из героев фильма стал подводный беспилотник Seasam, которым пользуются аквалангисты, – и после премьеры продажи аппарата, созданного французским стартапом Notilo Plus, резко выросли. Это действительно удобный инструмент, способный распознавать и отслеживать дайвера, снимая его со стороны.
Для навигации и избегания препятствий используется сонар, а обмен сигналами с пультом дистанционного управления обеспечивается акустическим каналом связи. С пульта можно устанавливать дистанцию и угол съемки, который Seasam будет поддерживать автоматически, либо запустить дрон в круговое движение. Notilo Plus предлагает и промышленные версии аппарата, ПО которых позволяет распознавать и фиксировать другие полезные цели, обходя корпус корабля, опоры доков и других конструкций, внимательно осматривая их под водой.
Курьер с подушкой
Компания Nuro – один из самых успешных разработчиков роботов для доставки товаров. Множество ее машин уже работают в Калифорнии и некоторых других штатах США, а рыночная стоимость стартапа превышает 8,6 млрд долл.
Не так давно Nuro представила третье поколение своих беспилотников, с вдвое большим полезным объемом (0,76 м3 ) и дополнительными модулями с подогревом и охлаждением. Робот передвигается по дорогам общего пользования, имеет довольно внушительные размеры – с «микролитражку» – и способен развивать скорость до 70 км/ч. Это уже не шутки: столкновение с такой машиной может привести к довольно печальным последствиям. Поэтому для защиты пешеходов на передней части доставщика установлена внешняя надувная подушка безопасности. С подушкой, конечно, лучше, чем без нее, но эксперты справедливо сомневаются в том, что такое решение поможет человеку, отброшенному в сторону при ударе.
Универсал
Мобильная платформа Hyundai Mobed готова работать везде, где нужна маневренность и способность вписываться в сложные повороты. Корпус размещен на четырех больших колесах с независимой подвеской и эксцентрико-колесным приводом, который позволяет контролировать положение кузова. При движении на высоких скоростях колесная база удлиняется до 65 см, а для маневров в узком пространстве может сокращаться до 45 см. На каждом колесе установлено по три электродвигателя, обеспечивающих точное управление и скорость до 30 км/ч.
Мировая премьера новинки прошла на выставке CES 2022: сейчас разработчики предлагают платформу для систем доставки, сопровождения и киносъемок, но уже задумываются и о создании более тяжелой версии, которая сможет выступить в качестве транспортного средства для людей с ограниченной подвижностью.
Центр силы
Шедевральное изображение центра Млечного пути в радиоволновом диапазоне – результат более чем 200 часов наблюдений телескопа MeerKAT, сфокусированных на участке в 6 кв. градусов (в 30 раз больше полного диска Луны).
Помимо ярких источников, таких как активный центр галактики и останки сверхновых, на снимке видны тонкие филаменты – нити намагниченной плазмы, вытянутые в стороны от галактической плоскости на расстояние до 100 световых лет. Их природу еще предстоит объяснить.
Лунный свет
Американские астронавты готовятся к возвращению на Луну в рамках программы NASA Artemis, тренируясь в лаборатории нейтральной плавучести (NBL) в Космическом центре им. Джонсона.
Имитация работы на поверхности спутника включает в числе прочего и темноту: на Южном полюсе, где запланировано строительство постоянной базы, Солнце никогда не поднимается высоко над горизонтом – а это вечный полумрак и черные, почти непроницаемые тени. Поэтому для адаптации 12-метровый бассейн NBL изолировали от естественного света, стены покрыли черной пленкой, а под водой установили лампы, дающие слабое свечение и длинные резкие тени.
Цвета ночи
Компания Canon хоть и отступает под напором производителей смартфонов, но сдаваться не собирается. Не так давно ее разработчики представили новую матрицу на основе однофотонных лавинных диодов (SPAD), разрешение которой втрое превышает аналоги. Такие детекторы регистрируют фотоны даже ультрафиолетового спектра, позволяя вести съемку в самой глубокой темноте, причем без потери цвета, как это происходит у обычных инфракрасных камер.
Видео с разрешением до 3,2 Мпк можно снимать при освещении всего 0,002 люкс – темнее, чем во время беззвездной ночи. Кроме того, SPAD работает намного быстрее обычной CMOS, улавливая даже стремительно движущиеся объекты. Устройство пригодится не только фотографам, но и врачам – для медицинских приборов и научных инструментов.
Для начала Canon собирается использовать новинку в камерах видеонаблюдения и обещает приступить к выпуску таких продуктов в 2022 году. Продажи стартуют в 2023-м.
Самые жесткие схватки роботов: курс на уничтожение
Если вы еще нетвердо в жизни выбрали дорогу, то сегодня мы представим вам увлечение, на которое не жалко потратить нескольких жизней. Если и не своих, то — своих роботов: лига BattleBots — ежегодные состязания дистанционно управляемых боевых машин. Сражающиеся почти без правил и на затянутой рабицей арене, стальные гладиаторы бьются на выбивание, и почти каждая схватка выходит зрелищной. С 2000 по 2002 год шоу BattleBots с 2000 выходило на американском телеканале Comedy Central, а с 2015 года оно возродилось на ABC, уже в современном эффектном формате. Взгляните для начала на смертельный бой гладиаторов SawBlaze и Razorback, состоявшийся в квалификационных состязаниях в нынешнем году.
Стоит заметить, что правила в этих боях все-таки имеются. Состязания BattleBots проходят в четырех весовых категориях, от 60 фунтов (27 кг) до 340 (154 кг). Схватки длятся по три минуты; нокаутом считается любое тяжелое поражение, мешающее роботу продолжить бой дольше чем на 10 секунд; по статистике, такие зрелищные моменты случаются куда чаще, чем в боксе, примерно в половине боев. Так было и в запоминающемся поединке прошлого года, когда на арене сошлись сверхмощный толкатель Overdrive и Chomp, вооруженный опасным стальным жалом.
Бои проходят на квадратной арене со стороной 48 футов (14,6 м), на которой расположены дополнительные ловушки: тяжелый молот, «мясорубка» и т. п. В требованиях к разработчикам указывается, что робот может быть «ходящим, катящимся, прыгающим, летающим, скользящим или каким угодно, лишь бы мог контролируемо перемещаться, не нанося повреждений арене». Примерно так же широко определено и разрешенное вооружение: «переворачивающий, ударный, захватывающий или какой угодно другой механизм — но как минимум один, способный всерьез повредить другому роботу». Порой эти повреждения выглядят по-настоящему ужасно — так было и в знаменитой схватке между молотобойцем Blacksmith и Minotaur, способным наносить сопернику могучие электрические удары.
Кстати, имеется в правилах и важная оговорка: боевая система участника состязаний BattleBots может состоять более чем из одного аппарата. При этом общий вес машин должен оставаться в пределах общих требований, и лишь одна из них может быть вооружена. Просмотрев десятки боев, можем заметить, что этот прием пытаются использовать довольно часто, но, кажется, пользы от него еще не было — например, уже в нынешнем году жестокий Bronco буквально в клочки разнес и основной аппарат Chrome Fly, и его летающего «помощника».
Мы смогли отобрать и показать далеко не все эффектные бои BattleBots: ищите новые на официальном YouTube-канале шоу — и, быть может, вам придет в голову идея собственных грозных боевых машин? Такое увлечение — это по-нашему.
Как эксперт взламывает беспилотники с помощью дешёвого компьютера
«Гражданские» беспилотники напичканы электроникой и фактически представляют собой летающие компьютеры. Значит, как и любой компьютер, их можно взломать, причём для этого потребуется лишь ещё один дешёвый компьютер, модуль Wi-Fi и некоторые технические ноу-хау. Офицер Кибернетического командования, которое в составе Вооружённых сил Армии США занимается проведением операций кибервойны и управлением военными компьютерными сетями, в 2016 году придумал самодельный девайс для перехвата управления дроном и опубликовал инструкцию по его сборке и настройке.
Для этого понадобится, собственно, беспилотный летательный аппарат Parrot AR Quadcopter 2.0 и дешёвый микрокомпьютер Raspberry Pi. При включении дрон создаёт точку доступа Wi-Fi, чтобы пользователь мог подключиться к нему с помощью смартфона. Точка доступа называется ardrone2 с последующим случайным числом. Чэпмен обнаружил, что она является открытой и не предлагает никакой аутентификации или шифрования. Как только пользователь подключает своё устройство к точке доступа, он может запустить приложение, чтобы управлять беспилотником. Этот процесс довольно удобен, но позволяет злоумышленнику легко получить контроль над аппаратом Parrot AR Quadcopter 2.0 — и, в лучшем случае, «угнать» его. Пошаговая инструкция, написанная Брентом, позволяет собрать устройство, с помощью которого любой может перехватывать беспилотники — разумеется, пока в Parrot не додумаются применить алгоритм шифрования.
-
Что такое Deepfake, чем он опасен и как с ним бороться
Не верь глазам своим, компьютер
Термин deepfake — от deep learning («глубокое обучение») и fake («подделка») — употребляется достаточно широко и обозначает практически любое изменение цифровых медиаданных с целью ввести в заблуждение компьютерную систему распознавания образов или живого наблюдателя. Например, вместо одного лица «приставить» к фигуре человека на видео другое (это называется Face Swap, замена лица), или же вместо довольной улыбки правдоподобно изобразить гримасу негодования (Face Reenactment, замена выражения лица).
Помимо deepfake, есть два основных вектора атак систем распознавания: на вычислительные алгоритмы и на сами камеры. К первому типу относятся Adversarial-атаки — тщательным образом подготовленные изменения входных данных, результатом которых становится выдача нейронной сетью ошибочного решения; скажем, когда изображение черепашки, для человека совершенно однозначное, машиной воспринимается как гоночный автомобиль. Атака «на камеру», пик популярности которой пришёлся на первые годы широкого распространения систем распознавания лиц это Liveness, подмена живого лица перед камерой его искусственным подобием — распечатанным на бумаге фото, портретным снимком на экране планшета, правдоподобно раскрашенной и напечатанной на 3D-принтере маской.
К счастью, современные системы распознавания уже неплохо умеют противостоять Liveness-атакам на уровне алгоритмов. Производится детальный анализ картинки в поисках особых признаков: для распечатанного фото это может быть обрез бумажного листа, для картинки на планшете — радужные блики от внешних источников света на ЖК-матрице и т. п. Стоящего перед камерой человека можно попросить покачать головой вверх-вниз, повернуться в разные стороны, чтобы повысить достоверность отождествления и заодно удостовериться, что «подмены лица» здесь нет.
Ситуация несколько сложнее, если вычислительный модуль системы распознавания и камера не совмещены в одном корпусе (как у iPhone в случае Face ID или у системы Face Pay в Московском метрополитене), а взаимодействуют через Интернет. К примеру, человек в ходе Zoom-конференции с сотрудником банка оформляет кредит, и необходимо удостовериться тот ли он, за кого себя выдаёт и чьи документы предъявляет. Здесь уже возникает опасность перехвата трафика: злоумышленник имитирует на ПК изображение с виртуальной камеры, заменяя собственное лицо на компьютерную модель по принципу популярных сегодня «живых масок» в видеочатах, но гораздо правдоподобнее. Поддельное изображение, способное ввести в заблуждение даже живого оператора, направляется в видеоконференцию, так что система распознавания банка получает заведомо ложную информацию.
Liveness-атаки наименее ресурсоёмки для злоумышленника и потому опасны. Но и в противодействие им были своевременно проинвестированы серьёзные ресурсы, так что сегодня эффективность их весьма мала. Атаки класса Adversarial, напротив, чрезвычайно сложны в исполнении — требуются глубокие знания об устройстве и принципах работы данной конкретной системы распознавания образов. Потому и актуальность их как практической опасности близка к нулю.
Дипфейки же представляют своего рода скрытую угрозу — как вектор атаки они пока не слишком значимы, но по мере совершенствования алгоритмов подмены лиц и роста мощи вычислительных средств опасность с их стороны будет неуклонно усиливаться. Именно поэтому так важно уже сегодня развивать эффективные средства их выявления.
Дипфейк дипфейку рознь
Сам по себе дипфейк не хорош и не плох — вычислительные средства объективно развились до такого состояния, которое сделало возможным реалистичное моделирование человеческого лица в динамике почти в реальном времени. У этой технологии немало вполне добропорядочных приложений, достаточно вспомнить появление Леи Органы в фильме «Изгой-один», действие которого происходит во вселенной Star Wars непосредственно накануне третьего эпизода «Новая надежда», снятого в далеком 1977 году. Лею в новой ленте изобразила актриса Ингвильд Дейла, но лицо её было подменено сгенерированным нейросетью лицом Кэрри Фишер, оригинальной Леи, ушедшей из жизни в 2016 году. По той же схеме знаменитый актёр может дать согласие на использование своего лица в рекламном ролике, не внося коррективы в свой плотный график — дублёр и дипфейк-система сделают всё за него.
Сфера развлечений, пожалуй, лучше всего подходит для применения дипфейка как легальной технологии. В том же кино при дубляже подход позволит избавиться от досадного несоответствия движения губ персонажей на экране произносимым ими звукам. В компьютерных играх автоматическая процедурная генерация правдоподобных человеческих лиц тоже будет чрезвычайно востребована — художники и 3D-моделлеры смогут сосредоточить больше усилий на проработке дизайнов брони, оружия, интерьеров, построек и прочих элементов. Упомянутые уже «живые маски» в видеочатах станут ещё более впечатляющими — можно будет не только наложить на своё лицо мультяшный образ, но и поменять причёску, цвет волос, обзавестись «на лету» весьма натуралистичной бородой или подвижными кошачьими ушками.
Но и негативных примеров использования дипфейков известно множество. В соцсетях, где искусственный интеллект пытается автоматически выявлять ботов (фальшивые аккаунты, применяемые для раскрутки блогов, подъёма рейтинга новостей), ставка часто делается на сравнении фото из профиля с доступными базами данных. Сгенерированные же нейросетью правдоподобные лица способны с успехом обмануть противодействующий ботам ИИ — придётся тратить силы и время живых модераторов на определение фейковых аккаунтов.
В целом разработкой дипфейков самого разного назначения в мире сегодня занято множество компаний, тогда как противодействием — считанные единицы. Есть три существенных проблемы с распознаванием дипфейков. Первая: технологии неуклонно развиваются, так что обученная, грубо говоря, на прошлогодних наборах данных нейросеть новые дипфейки, созданные по самым передовым алгоритмам, отличать от съёмок с натуры будет уже с трудом. И чем шире арсенал средств разработчиков дипфейков, тем сложнее их становится выявлять.
Вторая сложность — видео в Интернет выкладывают чаще всего с приличным сжатием. Алгоритмы сжатия подавляют множество малозначимых для человеческого взгляда деталей, однако эти артефакты помогают нейросетям определять, где дипфейк, а где нет. Обучение систем распознавания на сжатых видео пока дает много ошибок, но это направление сегодня чрезвычайно активно развивается.
И наконец, нельзя забывать о времени: выявление дипфейка с высокой вероятностью — дело небыстрое. Тут важно соблюдать баланс в зависимости от задачи: та же соцсеть при поиске ботов по фото профилей может позволить себе затратить больше времени на анализ каждой картинки, тогда как система верификации транзакций через веб-камеру обязана отреагировать на запрос за считанные секунды. Приходится непрерывно изобретать новые подходы.
Так или иначе, и разработка, и выявление дипфейков сегодня относятся к разряду самых актуальных ИТ-задач. Можно не сомневаться, что уже через пару лет это направление выйдет на совершенно новый уровень, что позволит в режиме реального времени как правдоподобно подменять лица с легальными целями, так и выявлять противозаконные попытки подобных манипуляций.
Свежие комментарии