Поиск

Холдинг «Российские космические системы» (РКС), входящий в госкорпорацию Роскосмос, сообщил о разработке передовой системы, которая обеспечит эффективное управление перспективными спутниковыми группировками. Речь идёт об использовании межспутниковых радиолиний. Концепция предполагает, что каждый аппарат в составе группировки сможет выступать одновременно в роли объекта управления и ретранслятора для передачи информации на другие спутники. Иными словами, все аппараты будут функционировать в рамках единой цифровой сети. Это позволит круглосуточно поддерживать связь с каждым из спутников в составе группировки. Кроме того, повысится надёжность системы управления и существенно сократятся массогабаритные характеристики аппаратуры связи. Систему предлагается организовать с использованием стека протоколов TCP/IP. За счёт этого по одной радиолинии можно будет передавать любой траффик — собственно команды управления, а также телеметрию и целевую информацию, например, данные абонентской связи или фотоснимки. «Сейчас для каждой из этих задач на борту устанавливается отдельный передатчик с резервным комплектом. Разработанное решение поможет снизить расход электроэнергии на борту спутника, сэкономить пространство и уменьшить массу аппарата», — отмечает РКС. Нужно также добавить, что предложенная концепция допускает переход на передачу данных в оптическом диапазоне излучения. О сроках практического внедрения системы ничего не сообщается.

Невозможно полноценно использовать два ресивера ES 4080 при одновременной работе на два телевизора. Включая второй (даже просто в сеть 220В) пропадает часть каналов на первом.

На планете Земля, на орбите Солнца, мы единственная разумная жизнь. Где-то еще в Солнечной системе вполне могла существовать микробная жизнь, но разумная, сложная, разнообразная и многоклеточная жизнь — маловероятно. Разумные инопланетяне, если они населяют другой мир, находятся по меньшей мере в четырех световых годах от нас. Что это: случайность или закономерность? Насколько близко вообще две независимые разумные цивилизации могли бы оказаться во Вселенной, если забыть про межзвездные путешествия и предположить, что они развивались в разных звездных системах и хоть немного являются «жизнью»? В шаровых скоплениях может быть высокая плотность звезд, но не будет ли повышенная плотность мешать обитаемости? У астрофизика в плотном шаровом скоплении было бы совершенно иное представление о Вселенной и поиске экзопланет. Чтобы появилась жизнь, необходимо выполнение множества условий, но основные ингредиенты для нее имеются по сути везде. Даже если ограничиться поиском жизни, которая химически будет похожа на нашу, Вселенная будет полна возможностей. Атомы могут собираться в молекулы, включая органические молекулы и биологические процессы, как на планетах, так и в межзвездном пространстве. Возможно, жизнь началась не на Земле, а и вовсе не на планете. Нужно, чтобы сформировались достаточно тяжелые элементы, из них — твердые планеты, органические молекулы и строительные блоки жизни. Вселенная родилась без них. После Большого Взрыва Вселенная на 99,9999999% состояла из водорода и гелия. Не было углерода, кислорода, азота, фосфора, кальция, железа и вообще любых сложных элементов, необходимых для жизни. Чтобы они появились, должно было родиться и умереть множество поколений звезд, которые выжигали свое топливо и умирали сверхновыми, преобразуя созданные тяжелые элементы в новое поколение звезд. Для самых тяжелых элементов нужно слияние нейтронных звезд, а без этих элементов на Земле не было бы жизни и наши тела не могли бы существовать. Шестеренки астрофизики должны были работать на полную мощность. Несмотря на то, что Земля сформировалась через 9 миллиардов лет после Большого Взрыва, Вселенной не пришлось ждать так долго. Мы классифицируем звезды по трем группам: Население I: звезды типа Солнца, на 1-2% состоящие из элементов тяжелее водорода и гелия. Этот материал хорошо обработан и создает в солнечных системах смесь газовых гигантов и твердых планет, способных поддерживать жизнь. Население II: это по большей части старые звезды. Их содержание тяжелых элементов может составлять 0,001—0,1% от солнечного, а миры возле них в основном диффузные, газовые. Тяжелых элементов для жизни может быть слишком мало, и они будут примитивны. Население III: первые звезды во Вселенной, которые совершенно не были испачканы тяжелыми элементами. Таких мы пока не находили, но теоретически они существуют (и существовали). Если посмотреть на первые галактики, они полны звезд населения II. Но в нашей близости мы наблюдаем смесь молодых и старых, богатых и бедных металлом звезд. Одним из самых важных уроков, вынесенных миссией «Кеплер», стала система Kepler-444. Это звезда населения I (с планетами вокруг), но намного, намного старше Земли. Нашему миру 4,5 миллиарда лет, а Kepler-444 — 11,2 миллиарда, что подразумевает, что Вселенная могла сформировать мир по типу Земли давным-давно, за 7 миллиардов лет до формирования Земли. Учитывая такую возможность, а также тот факт, что в центре нашей галактики больше богатых металлом светил, чем на регионах, вполне может быть, что где-то во Вселенной (и, может, даже в Млечном Пути) существует система с разумной жизнью. Итак, учитывая все, что мы знаем о том, где могут быть подходящие для жизни звезды, насколько близко могут оказаться две инопланетные цивилизации? Где их искать? При каких обстоятельствах? Давайте рассмотрим пять самых вероятных вариантов, подобранных Итаном Зигелем. Одна и та же солнечная система Это просто мечта. В первые дни Солнечной системы вполне вероятно, что Венера, Земля и Марс (и, возможно, даже Тейя, гипотетическая планета, которая столкнулась с Землей и сформировала Луну) — все находились в подходящих для жизни условий. У них была корка и атмосфера, полные ингредиентов для жизни, а также когда-то была жидкая вода на поверхности. Венера и Марс при ближайшем подходе оказываются от Земли на 38 миллионов и 54 миллионов километров соответственно. Но в системах красных карликов (M-класс) планеты разделены значительно меньшими расстояниями: примерно 1 миллион километров между потенциально обитаемыми мирами в системе TRAPPIST-1, например. Луны возле гигантских миров могут быть еще ближе. Если жизнь успешно развивается при определенных условиях, почему бы ей не повторить это дважды в одном и том же месте? В пределах шарового скопления Шаровые скопления — это массивные собрания сотен тысяч звезд, заключенных в сферу в несколько десятков световых лет в радиусе. Во внешних регионах сферы звезды разделены световыми годами, но во внутренних, самых плотных скоплениях расстояние между звездами может быть таким, как от Солнца до пояса Койпера. Орбиты планет в таких звездных системах должны быть стабильны даже в плотных условиях, и учитывая, что мы знаем о шаровых скоплениях, которым меньше 11,2 миллиарда лет, как Kepler-444, в них может быть много подходящих для жизни кандидатов. Несколько астрономических единиц — это удивительно небольшое расстояние между двумя цивилизациями, не так ли? Рядом с галактическим центром Чем ближе вы оказываетесь к центру галактики, тем плотнее становятся звезды. В пределах центральных нескольких световых лет плотность звезд чрезвычайно высока, даже если сравнивать с ядрами шаровых скоплений. В некотором смысле галактический центр чрезвычайно плотный, поскольку содержит черные дыры, огромные скопления масс и звездообразований, которых нет в шаровых скоплениях. Но проблема звезд, которые мы видим в центре Млечного Пути, состоит в том, что они слишком молоды. Возможно, из-за нестабильности региона звезды редко проживают даже миллиард лет. Несмотря на повышенную плотность, такие звезды вряд ли обзаведутся развитыми цивилизациями. Они просто не живут. В плотном скоплении звезд или рукаве спирали Как насчет звездных скоплений, которые формируются в галактической плоскости? Рукава спиральной галактики плотнее, чем другие регионы, и именно в них, как правило, появляются новые звезды. Звездные скопления, которые остаются от тех эпох, часто содержат тысячи звезд, расположенных в регионе всего в несколько световых лет. Но опять же, звезды не остаются в таких условиях надолго. Типичное открытое скопление звезд распадается через несколько сотен миллионов лет, а миллиарды лет живут лишь некоторые. Звезды движутся по спиральным рукавам постоянно, включая и наше Солнце. И хотя звезды в рукаве могут сходиться на 0,1 светового года, они вряд ли будут хорошими кандидатами для жизни. Распределение по межзвездному пространству Итак, мы возвращаемся к тому, что наблюдаем в нашем собственном районе: расстояния в несколько световых лет. По мере приближения к центру галактики, вы можете уменьшить эту дистанцию до той, что видели в открытом скоплении: 0,1—1 световой год. Но если подойти еще ближе, возникнет проблема, которую мы наблюдали слишком близко к центру галактики: слияния, взаимодействия и прочие катастрофы, которые разрушают стабильную среду. Можно подойти ближе, но обычно межзвездное пространство такого не позволяет. В лучшем случае можно дождаться, пока рядом пройдет другая звезда, а это происходит раз в несколько миллионов лет. В общем и целом, хоть мы и не ожидаем, что разумная инопланетная жизнь будет распространена и повсеместна во Вселенной так же, как планеты и звезды, каждый такой мир, соответствующий правильным условиям, это большая редкость. И каждый раз, когда вам выпадает такой шанс, успех будет маловероятным. Число возможностей, которые могут стать реальностью, очень ограничено. Но теперь мы хотя бы знаем, чего ожидать, если найдем во Вселенной кучу других развитых цивилизаций.

Во время пресс-конференции, посвященной анонсу функции автопилота в Tesla Model S, которая состоялась в октябре 2015 года, CEO Tesla Илон Маск сказал, что каждый водитель станет «тренером-экспертом» для каждой Model S. Каждый автомобиль сможет улучшать собственные функции автономии, обучаясь у своего водителя, но что более важно — когда одна Tesla будет обучаться у своего водителя, это знание будет распределяться между остальными автомобилями Tesla. Очень скоро владельцы Model S заметили, что функции самоуправления автомобилем постепенно улучшаются. В одном примере «Теслы» делали неправильные ранние выходы на автомагистрали, заставляя своих владельцев вручную проводить автомобиль по правильному маршруту. Спустя всего несколько недель владельцы отметили, что машины больше не совершают преждевременные выходы. «Поразительно, что улучшение произошло так скоро», сказал один из владельцев Tesla. Интеллектуальные системы, вроде тех, что оснащены новейшим программным обеспечением для машинного обучения, не просто становятся умнее: они становятся умнее все быстрее и быстрее. Понимание скорости, с которой развиваются эти системы, может стать особенно сложной частью управления технологическим прогрессом. Рэй Курцвейл много писал о пробелах в понимании человека, описывая так называемое «интуитивное линейное» представление технологических изменений и «экспоненциальную» скорость изменений, происходящих сейчас. Спустя почти два десятилетия после написания важного эссе, которое он назвал «Закон ускоряющейся отдачи» — теория эволюционных изменений, описывающая изменение скорости улучшений систем со временем — связанные устройства начали делиться знаниями между собой, ускоряя собственное улучшение. «Я думаю, это, пожалуй, самый большой экспоненциальный тренд в ИИ», говорит Ход Липсон, профессор машиностроения и информатики Колумбийского университета. «У всех экспоненциальных технологий тренды располагают разными «экспонентами», добавляет он. «Но у этой, наверное, самая большая». По его мнению, это «машинное учение» — когда устройства передают знания друг другу (не путайте с машинным обучением) — важный шаг к ускорению усовершенствования подобных систем. «Иногда это кооперация, например, когда одна машина учится у другой, будто у них роевое сознание. Иногда это чехарда, словно гонка вооружений между двумя системами, играющими в шахматы друг с другом». Липсон считает, что такой путь развития ИИ — это мощно, отчасти потому, что устраняет необходимость в тренировочных данных. «Данные — это топливо машинного обучения, но даже машинам сложно получить некоторые данные — это может быть рискованно, медленно, дорого или недостижимо. В таких случаях машины могут разделять свой опыт или создавать синтетический опыт друг для друга, чтобы дополнить или заменить данные. Оказывается, что это не такой уж слабый эффект — это по сути самоусиление, причем экспоненциальное». Липсон приводит в пример недавний прорыв DeepMind, проект AlphaGo Zero, как показательное обучение ИИ без тренировочных данных. Многие знакомы с AlphaGo, ИИ с машинным обучением, который стал лучшим в мире игроком в го, изучив массивный объем данных, состоящий из миллионов сыгранных партий в го. AlphaGo Zero смог обыграть даже его, не заглядывая в тренировочные данные, просто изучая правила игры и играя сам с собой. Затем он победил самое лучшее в мире ПО для игры в шахматы уже после восьмичасовой тренировки. Представьте, как тысячи таких AlphaGo Zero мгновенно обмениваются своими приобретенными знаниями. И ведь это не только игрушки. Мы уже видим, насколько мощное влияние оказывает скорость, с которой бизнес может усовершенствовать производительность своих устройств. Один из примеров — промышленная технология цифрового двойника — программная модель машины, которая моделирует происходящее с оборудованием. Представьте, будто машина заглядывает внутрь себя — и показывает свое изображение техникам. Например, паровая турбина с цифровым двойником может измерять температуру пара, скорость ротора, холодные пуски и другие данные для прогнозирования сбоев и предупреждать техников о предотвращении дорогостоящего ремонта. Цифровые двойники делают эти прогнозы, исследуя собственную производительность, а также полагаются на модели, разработанные другими паровыми турбинами. По мере того, как машины начинают учиться в своей среде новыми мощными способами, их развитие ускоряется за счет обмена данными. Коллективный интеллект каждой паровой турбины, рассеянный по всей планете, может ускорить прогностическую способность каждой отдельной машины. Там, где будет один автомобиль без водителя, там же будут сотни других водителей, которые будут учить свои автомобили, сообщая знания каждому. Не забывайте, что все это только начинается.

Менее чем за полгода, с сентября 2016 г. "Мегафон" и "Эр-телеком холдинг" совместно подключили около 100 000 абонентов, рассказали "Ведомостям" представитель "Мегафона" Юлия Дорохина и директор по B2C "Эр-телекома" Михаил Воробьев. В этом проекте операторы предоставляют абонентам друг друга 20%-ную скидку на обслуживание. Число пользователей конвергентного продукта растет все быстрее, во II квартале 2017 г. планируется расширить зону его действия до 32 городов, сейчас она распространена во всех 15 городах-миллионниках, сообщает Дорохина. В сентябре 2016 г., когда проект запускался, представители "Мегафона" и "Эр-телекома" говорили, что его цель, в частности, – повысить лояльность абонентов и сократить их отток. Опыт европейских операторов показывает, что отток из сотовых компаний абонентов, пользующихся услугами в связке с широкополосным доступом (ШПД), снижается примерно c 35,5 до 5%, т. е. в 7 раз, рассказывал бывший директор "Мегафона" по маркетингу Леонид Савков. А руководитель направления MVNO (виртуальный оператор) "Эр-телекома" Сергей Пухарев рассчитывал, что проект позволит снизить отток фиксированных абонентов вдвое. Среди абонентов "Эр-телекома", которые пользуются совместным с "Мегафоном" предложением, отток на 30% ниже, чем в среднем по базе, констатирует Воробьев, больше того, предложение способствует еще и приросту абонентской базы. Делать выводы о динамике оттока рано, данные появятся в III квартале 2017 г., сказала Дорохина. По данным "ТМТ консалтинга", в 2016 г. "Эр-телеком" занимал второе после "Ростелекома" место в России по количеству абонентов ШПД: чуть более 3,1 млн подписчиков; таким образом, 100 000 абонентов составляют всего около 3,2% его абонентской базы. "Мегафон" и "Эр-телеком" – не единственная связка операторов с подобным предложением. В марте 2016 г. "Вымпелком" начал подключать абонентов тарифа "Все" к конвергентному тарифу: мобильные абоненты могут пользоваться ШПД и в зависимости от тарифа смотреть ТВ за 1 руб. в месяц. На конец 2016 г. к фиксированному доступу по конвергентному тарифу было подключено 500 000 домохозяйств, рассказывает представитель компании Анна Айбашева. Отток абонентов ШПД на конвергентных тарифах в 2–3 раза ниже, чем на обычных, и в 4 раза ниже, чем на стандартных мобильных тарифах, утверждает она. С 2014 г. МГТС работает как MVNO на сети материнской МТС и подключает абонентов к конвергентным тарифам. На конец III квартала 2016 г. конвергентными услугами МГТС пользовалось около 200 000 мобильных абонентов, рассказывала ее представительница Татьяна Мартьянова: отток таких абонентов значительно ниже, чем традиционных пользователей ШПД. 100 000 абонентов менее чем за полгода – хороший показатель для проекта, связанного с кросс-скидками, считает гендиректор Telecom Daily Денис Кусков: конвергентные продукты или взаимные скидки, безусловно, повышают лояльность абонентов, тем более в условиях, когда рынки сотовой связи и ШПД почти не растут. Но подобные сервисы не способствуют перетоку абонентов от оператора к оператору и росту абонентских баз, считает Кусков: его сдерживают сильная конкуренция и низкая стоимость ШПД и сотовой связи.