Цифровой иммунитет: когда у стен есть уши, а у камер — интеллект

 Цифровой иммунитет: когда у стен есть уши, а у камер — интеллект

В общем информационном потоке столкнулись две технологии из «разных миров». Первая смотрит «внутрь» (в биологию), вторая — «наружу» (в физику и поведение). Но если наложить их на реалии современной птицефабрики, пазл складывается идеально.

Есть болезненная аксиома: если вы видите проблему глазами, вы уже опоздали.

Если ветеринар видит клинические симптомы — значит, процесс идет уже неделю. Если зоотехник видит провал в привесе на контрольном взвешивании — значит, мы потеряли несколько дней конверсии корма. Индустрия живет в режиме «тушения пожаров».

Давайте представим, что американская Barnwell Bio и российский «Зоовизор» (Pawlin) объединились в одну экосистему, создав новую нервную систему предприятия.

Barnwell Bio: ДНК-ландшафт фермы

Помните, как анализ сточных вод предсказывал вспышки ковида раньше, чем переполнялись больницы? Barnwell Bio перенесли эту логику в птичники. Вместо того чтобы мучить птицу выборочными анализами крови, они берут общие смывы с корпуса (пыль, подстилку) и через метагеномику строят полный «ДНК-ландшафт» фермы. Это работает как биологический радар: система видит всех невидимых соседей стада — вирусы, бактерии и грибки — задолго до первых чихов.

Силу метода отлично иллюстрирует свежий кейс. На одной из ферм алгоритмы засекли резкий скачок грибка Candida. Птица выглядела здоровой, но данные кричали об угрозе. Реальные клинические симптомы появились только через три недели. По сути, технология дала ветеринарам фору почти в месяц: этого времени с головой хватает, чтобы мягко скорректировать воду или корм и погасить вспышку еще до того, как она превратится в статистику падежа.

Зоовизор: Визуальный контроль

Но знать об угрозе мало — нужно видеть реакцию стада здесь и сейчас. Российский «Зоовизор» закрывает этот физический контур, заменяя стрессовые ручные взвешивания на 3D-камеры. Нейросеть превращает видеопоток в точные данные, «взвешивая» тысячи птиц в сутки с точностью выше 95% и полностью исключая человеческий фактор.

Главная ценность здесь даже не средний вес или детекция падежа, а контроль однородности и поведения. Камера моментально замечает, если стадо начинает «расслаиваться» или сбиваться в кучи от стресса (как в том кейсе с кандидозом), сигнализируя о проблеме раньше, чем это увидит зоотехник.

Вместо заключения

Любое производство — это десятки систем, служащих одной конечной цели. Они всегда в той или иной степени интегрированы, напрямую или опосредованно. Но прорыв случается там, где мы создаем условия для «дружбы» технологий и суперэффектов на стыках.

Нам нужен свой аналог Barnwell Bio, усиленный модулями компьютерного зрения (CV AI) и интеграцией с классическими системами управления. Только так мы получим настоящий, устойчивый Цифровой иммунитет.

_______
Источник | #agroheads

В этот день 60 лет назад

 В этот день 60 лет назад, 31 января 1966 г., с космодрома Байконур стартовала ракета-носитель «Молния-М». Она вывела на траекторию полета к Луне автоматическую межпланетную станцию (АМС) нового типа Е-6М, получившую обозначение «Луна-9».

До «Луны-9» было предпринято одиннадцать попыток мягкой посадки по программе Е-6, и все они завершились неудачей — аппараты или не долетали, или разбивались о лунную поверхность. Проект, изначально разработанный в ОКБ-1 под руководством С.П. Королёва, в 1965 г. был передан в КБ им. С.А. Лавочкина главному конструктору Г.Н. Бабакину. Совместными усилиями инженеров обоих КБ удалось добиться необходимых доработок как по конструкции, так и по системе управления.
Полная масса при запуске составила 1583,3 кг, а масса спускаемого аппарата - автоматической лунной станции (АЛС), представлявшей герметичный сферический контейнер - 100,5 кг.

3 февраля 1966 г. при подлете к Луне по команде радиовысотомера на высоте 74,9 км включился тормозной двигатель для погашения скорости аппарата с АЛС. Затем она отделилась и около 21:45 мск совершила мягкую посадку в районе Океана Бурь. После сброса амортизационных баллонов раскрылись лепестковые и штыревые антенны, включилась телефотокамера и уже через 4 минуты начался первый в истории сеанс связи с аппаратом на поверхности Луны.
За 7 сеансов связи общей продолжительностью более 8 часов станция передала на Землю первые в мире панорамные изображения лунного ландшафта.

Главными результатами успешной миссии стали как само техническое достижение, так и получение принципиально новых научных данных. Переданные панорамы окончательно опровергли гипотезу о глубоком слое рыхлой пыли на Луне. Было установлено, что лунный грунт (реголит) имеет твердую, слежавшуюся структуру, способную выдержать вес космического аппарата. Это открыло прямой путь к планированию пилотируемых экспедиций.
Прибор КС-17М зафиксировал уровень радиации, который не представлял непреодолимой опасности для человека, что было критически важно для подготовки будущих пилотируемых экспедиций. В ходе полета также было уточнено расположение внешнего радиационного пояса Земли и установлено отсутствие заметного магнитного поля и радиационных поясов у Луны.
По итогам полета президент Академии наук СССР М. В. Келдыш, входивший в состав Государственной комиссии по программе Е-6, выступил на пресс-конференции в Доме учёных АН СССР, представляя мировой общественности первые снимки лунной поверхности.
А Международная авиационная федерация (FAI) зарегистрировала приоритетные научно-технические достижения Луны-9: мягкая посадка на поверхность Луны; передача первой в мире круговой фотопанорамы лунной поверхности; проведение научных исследований непосредственно на поверхности Луны; мировой рекорд наибольшей массы, доставленной на поверхность Луны в классе «С»; мировой рекорд продолжительности активного существования на лунной поверхности в классе «С».

1. Посадочный аппарат автоматической станции «Луна-9». 1966 г. АРАН. Ф. 2293. Оп. 1. Д. [91].
2. М. В. Келдыш во время выступления на пресс-конференции в московском Доме ученых АН СССР в связи с запуском автоматической станции «Луна-9». 10 февраля 1966 г. АРАН. Ф.Р-IV. Оп.16. Д.16.
3. Поздравления в адрес Академии наук СССР от ГКНТ Вьетнама по случаю мягкой посадки автоматической станции «Луна-9». 1966 г. АРАН. Ф. Р.-IV. Оп. 16. Д. 34.

#АрхивРАН #историяНауки #космонавтика #архивныйдокумент #Луна9

_______
Источник | #archive_ras

РЕФЛЕКС ЗЕММЕЛЬВАЙСА

 РЕФЛЕКС ЗЕММЕЛЬВАЙСА

Это неспособность человека принять новые факты, если они противоречат его устоявшемуся убеждению.

Пример и история: до середины XIX века в акушерских клиниках Европы свирепствовала родильная лихорадка (умирали 30% матерей, рожавших в клиниках). Женщины предпочитали рожать в поездах и на улицах, лишь бы не попасть в больницу. Считалось, что эта болезнь носит эпидемический характер. Вскрытия всегда показывали: смерть произошла от заражения крови. Одновременно было замечено, что операции, произведенные на дому, заканчивались значительно менее печально.

29-летний врач Игнац Земмельвайс сравнивая данные в двух различных клиниках, понял, что причина заболеваний в плохой дезинфекции рук. Игнац предложил мыть руки не просто водой с мылом, но дезинфицировать их хлорной водой — в этом была суть новой методики предупреждения болезни.

Смертность сократилась в 7 раз, но коллеги продолжали высмеивать эту идею не принимая ее как аргумент. Его открытие полностью признало лишь следующее поколение врачей через 37 лет.

Из списка когнитивных искажений

_______
Источник | #ThinkCritical
@F_S_C_P

Порно двигатель технологий

 Порно двигатель технологий. Существует поверье, что именно благодаря порностудиям в свое время формат VHS одержал уверенную победу над Betamax. Не меньший вклад порно сделала в развитии приема платежей по картам в интернете. Если кто-то вам рассказывает про то, что Стив Джобс придумал бизнес-модель продажи контента, смело смейтесь в лицо: да, и тут порно было первым. Потоковое видео без плагинов, видеоконференции (привет, вебкам), доступные цифровые камеры – это краткий перечень того, что порно использовало задолго до пуритан.

Так что ничего удивительного в том, что порно двигает ИИ нет. Да, пока выглядит так себе, в Аишке разобрали как именно, но, как говорится, порно умеет ждать.

_______
Источник | #contentreview
@F_S_C_P

Sequencer

 Почему L2 — не централизация, а архитектурный выбор Ethereum. Sequencer в архитектуре Ethereum.

Sequencer — это не «владелец сети» и не «всемогущая кнопка», это диспетчер очереди. Пример:

🚨 Пользователи отправляют транзакции, кто-то должен:
🟢принять их
🟢упорядочить
🟢быстро показать результат

✅ Вот это и делает sequencer:
🟢принимает транзакции
🟢сортирует их
🟢отправляет пачкой в Ethereum

❌ Sequencer:
🟢не может менять правила
🟢не может переписать баланс
🟢не может украсть средства

Технически он подписывает транзакции, у него есть приватный ключ и он действительно выглядит как «один адрес».


Например, в сети Base (и большинстве L2 сегодня) sequencer:
🟢централизованный
🟢управляется одной командой
🟢может временно задерживать транзакции
🟢может менять порядок внутри блока
🟢может остановиться
💡это не скрывается и считается временным этапом.

Многие считают, что sequencer - это кошелёк, ключи от которого у команды проекта Layer-2 и ваши средства в L-2 хранятся именно на нём. Но ключевое понимание sequencer в том, что он НЕ МОЖЕТ делать!

Даже в самой централизованной Base:

❌ sequencer не может украсть средства, потому что:
🟢состояние сети в итоге публикуется в Ethereum
🟢любые изменения должны соответствовать правилам L2
🟢если sequencer отправит «левое» состояние, то Ethereum его просто не примет

❌ sequencer не может переписать историю:
🟢история якорится в Ethereum
🟢прошлые состояния зафиксированы
🟢никакой «откат» невозможен

❌ sequencer не может заблокировать вывод пользователя сети навсегда. Даже если Base отключится, Coinbase исчезнет, sequencer станет враждебным (например, с приходом регуляции) — всё равно можно вывести средства напрямую через Ethereum.


Контроль разделён:
🟢Очерёдность транзакций → контролирует Sequencer Base
🟢Правила исполнения → контролирует Код L2
🟢Хранение денег → контролирует Ethereum
🟢Финальная проверка → контролирует Ethereum
🟢Принудительный вывод → контролирует Пользователь

Sequencer — это механизм скорости и удобства, а не точка контроля. А по мере того как ZK-роллапы станут нативной частью Ethereum (пост!), связь между L1 и L2 упростится, комиссии снизятся, а потребность в громоздких и рискованных мостах экосистемы Ethereum уйдёт в прошлое.

Пример

Base = касса самообслуживания в супермаркете. Покупатель сам пробивает товар - касса просто ускоряет процесс:
🟢деньги уходят в банк
🟢чек фиксируется
🟢магазин не может задним числом изменить покупку

Sequencer — это безналичная касса: он отвечает за скорость и удобство расчётов, но не хранит деньги.
Ethereum — банк и бухгалтерия, где проверяется и окончательно фиксируется результат, после чего касса получает подтверждение достоверности оплаты.

Ethereum — главный реестр и суверенный центральный банк.
Arbitrum, Base, Optimism и другие L2  — конкурирующие коммерческие банки, работающие по законам государства Ethereum.
Но в отличие от реального мира, пользователю не могут заблокировать счёт, у него в кармане наличка.

_______
Источник | #Age_of_Crypt

В Китае набирает обороты модель

 В Китае набирает обороты модель бизнеса, в которой 1 человек работает

Этот тренд набирает обороты в инновационных хабах города Шэньчжэнь. Город целенаправленно создаёт инфраструктуру для таких микрокомпаний - хабы, которые привлекают одиночных предпринимателей со всего Китая.

Суть модели в том, что 1 основатель управляет компанией, опираясь на ИИ-инструменты и минимальный штат/вовсе без него.

Фактически ИИ берёт на себя функции, которые раньше требовали команды.

_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P

⚡️ В лаборатории Yoshua Bengio

 ⚡️ В лаборатории Yoshua Bengio придумали способ заставить модель думать лучше, не делая её больше

Решение называется Recursive Self-Aggregation. Звучит сложно, но работает очень просто. Модель решает задачу по несколько раз и каждый раз пересматривает свои прошлые ответы, собирает лучшее и делает следующий проход ещё умнее. По сути – человеческая рефлексия.

Это сейчас самый лучший способ "усиливать" модель во время работы. С его помощью Gemini 3 Flash просто уничтожил публичные тесты ARC-AGI 2.

Чтобы стать умнее, достаточно чаще пересматривать свои решения. Работает не только для нейронок. ☕️

_______
Источник | #datapine
@F_S_C_P