Уточнение (мне - так кажется): (наличие) DSL - первичное, необходимое (но не "достаточное") условие.
Еще нужно - наполнение (второй уровень, более высокий). Которое - само, должно быть надежным.
Без самого (конечно, DSL-выверенного) наполнения, будет - так же уверенно "врать". Но даже ужаснее (цена ошибки второго уровня - возрастает): - не просто "путать насморк - ставить диагноз куриная слепота, и лечить средством от плоскостопия" - "просто дурак" (что легко заметно "со стороны"); - а целые и логичные цепочки: "ложные симптомы -> семантически верные, хирургические действия") - "изощренный знахарь" (лечащий рак мочой).
Гельтек гель электродный контактный “УНИМАКС”, 250 г =242 https://www.ozon.ru/product/geltek-gel-elektrodnyy-kontaktnyy-unimaks-250-g-196818171 - оказалось (через GoogleAI), что и тут "есть нюансы": Чего покупать НЕЛЬЗЯ: Обычные дешевые гели в бутылках (например, классический «Униагель» или «Акугель»). Они жидкие и предназначены только для ЭЭГ-шапочек со шлемом, который прижимает электроды механически, либо для ЭКГ. Без шлема ваша чашечка с таким гелем мгновенно отвалится. Т.е. нужен, не просто токопроводящий гель, а адгезивная фиксирующая паста, которая выполняет роль клея (обычный жидкий гель для ЭКГ/УЗИ не удержит чашечку на голове и вытечет через отверстие).
Т.е. - обрисовался еще один вариант ("использования", не "исследований"), вообще без "авоськи на голове": "шайбы" - ("однажды", гы-гы) "посадить на клей" (и зарыть в волосах; длины проводов - хватает до нагрудного кармашка, туда и положить модуль).
Подцепил (проверил, что модуль "работает" - по Wi-Fi. А BT - не вижу вообще). Приклеил (квадратиками липкой ленты) пару датчиков (ухо и лоб) - и увидел, что "что-то меняется": значит, АЦП "фурычит").
2. Заказал "шапочку" (под удержание контактов. Придет - в начале сентября. А пока - разберусь с настройками ПО/АЦП, и с гелем): 64-канальная ЭЭГ-шапка для транскраниального позиционирования https://aliexpress.ru/item/1005012539356964.html - (специально для исследований) выбрал "полную", уже с дырками и надписями (по системе 10-20, чтобы не гадать, и для точного позиционирования - для лучшей повторимости результатов). А не: - медицинский пластырь или разовая медицинская авоська (за 20 руб); - "обруч" (или узкая "лента" - "без ушей", за 2-4 т.руб.); - "авоська" (сетка 4x3, из пластиковых/резиновых трубочек и "переходников", для подтяжки длины, под размер головы. В продаже - два варианта конструкций: "дреды" и "ёжик", отличающиеся формой пластин сборки трубочек и где - "около ушей". За 1,2-3,5 т.руб.); - "кепка" - покрывает не всю голову, и которой может не хватить, при исследовании (либо - "без затылка", либо - "без лба". За 3-5 т.руб.).
Кроме регулируемых "авосек" и рассеченного "обруча", остальные - покупаются под размер головы (особенно "полная" - лучше не промахиваться: либо - не налезет, либо - контакты будут болтаться. Видел их - двух исполнений: из 3-х сшитых кусков дермантина - что и купил, иначе - цельная "шапочка в бассейн" - прорезиненная материя, в 2 раза дороже, расчитанная на большое число чисток).
(начинает напрягать "случайный характер" +/- на нейтральных! комментах - ощущение "накрутки": разве, кому-то "платят"?, за Активность статей/хаба/... "Оспа" из +1/-1 - выглядит, как "деградания значений в микросхеме K565РУ5 с динамической RAM", которую забыли вовремя регенерировать)
После которой - "сыпятся" и остальные сравнения размеров "сегментов" (забывая указывать "вакансий". Пример, не совсем равный - не про потенциал "требуются": "Через проходную дверь станции метрополитена, за день - прошел такой-то контингент", и затем, делаем предположения по пропорциям размеров сегментов всей отрасли. Забыв указать Рабочую гипотезу "Проходимость сегментов - одинакова").
Т.е. HR-специалистов - Требуется больше (у них, по их приему - ситуация еще тяжелее). (больше требуется) Потому, что ... (и куча вариантов. например: "самая тяжелая работа в ИТ", "самая не благодарная (часто выгорают и уходят)", "потому, что занимаются не только рекрутингом").
Отдельно поставив вопрос "Почему, число вакансий разработчиков на C - меньше, чем на .Net" - мы можем вернуться на обычное понимание "Почему" (и объяснения). Например, потому, что профессия разработчика C - предполагает работу с ядром ОС/девайса. Т.е. - не зависит от % вакансий HR.
GoogleAI: Ван Нин подключил ЭМГ-датчик [ShIV03: с контроллером - еще одна плата - "модуль"] - напрямую к аналоговым пинам платы ESP32 на коляске. Слияние сигналов ЭЭГ (с обруча) и ЭМГ (с ESP32), полученных через Bluetooth, происходило в Android-приложении, которое работало как ИИ-хаб, образуя метод двойной верификации управления [ShIV03: предотвращения ложных срабатываний].
Ван использовал готовую модель, но на самом деле интрига заключается в том, как именно он её применил. Он совершил важный технический прорыв, который удивил даже опытных инженеров на хакатоне. Обучить «тяжелую» базовую ИИ-модель с нуля за 48 часов прямо на площадке хакатона технически невозможно (для этого требуются недели вычислений и суперкомпьютеры). Ван Нин пошел другим, революционным путем:
1. Обычно разработчики нейроинтерфейсов (BCI) пытаются вручную «расшифровать» сложнейшие сигналы мозга: они прописывают строгие математические правила (например: «если частота волны Х равна Y, значит человек хочет ехать вперед»). На хакатоне опытные программисты говорили Ван Нину, что за выходные решить такую задачу нереально. Ван Нин решил убрать человека-программиста из цепочки и заставил готовую ИИ-модель напрямую общаться с мозгом. Его подход состоял из двух простых шагов: - Сбор стабильных дата-пакетов: Надев ободок-сенсор, Ван зафиксировал несколько устойчивых паттернов данных, которые его мозг генерировал при определенном типе концентрации (или сжатии челюсти/мигании глазами). - Промпт-инжиниринг и калибровка: Он взял готовую предобученную нейросеть (через API) и «скормил» ей эти сырые данные, поставив задачу: «ИИ, я не знаю, что значат эти волны. Но когда ты видишь массив данных типа “А”, выдавай на ESP32 команду “Вперед”, а когда видишь массив “Б” — команду “Поворот”».« Мы заставили мозг напрямую общаться с ИИ, без посредников в виде программистов, пытающихся перевести язык мозга», — рассказывал Ван Нин в интервью.
2. Большая модель (в режиме продвинутого кодинг-ассистента, вроде Claude) также вела его по шагам в процессе сборки. Например, в первый день хакатона их самодельная плата управления сгорела, а коляска врезалась в стену. Ван Нин скормил ИИ-модели код ошибки и описание проблемы. Нейросеть мгновенно выдала решение: «Вам не хватает стабильности сигналов. Подключите дополнительный миографический (ЭМГ) модуль мышечной активности для двойной верификации команд». Ван тут же последовал совету ИИ, допаял модуль, и коляска поехала идеально. Таким образом, Ван Нин не обучал архитектуру ИИ, а виртуозно настроил (откалибровал) готовую модель под свои биосигналы и использовал её как инженера-консультанта для моментального написания софта.
И этот "(дополнительный) блок (из кустов)" - на ESP32.
GoogleAI: - Считывающий обруч на голове - передает данные по Bluetooth на смартфон Android, где ИИ-модель мгновенно расшифровывает паттерны (например, «концентрация» — ехать вперед, «сжатие челюсти/мигание» — поворот). - Смартфон - тут же отправляет готовую команду (вперед/назад/стоп) на чип ESP32.
О, еще и смартфон - "пригодился".
GoogleAI: Концепция Vibe Coding - позволила Ван Нину: - не писать код для ESP32 на C++ вручную, а сгенерировать прошивку силами LLM; - быстро спаять схему на макетной плате и запустить рабочий образец.
А про обучение? И что за программное обеспечение - на смартфоне?
Читается, как "есть готовые/обученные LLM-модели, на вход которых подают поток сигналов от датчиков ЭЭГ (и др.)"
"Готовые" - Очень интересно!
GoogleAI: Для анализа сложных биосигналов в реальном времени - стандартная текстовая LLM не подходит. На смартфоне была развернута специализированная легковесная ИИ-модель классификации сигналов (Pattern Recognition / Signal Classification Model). Подобные модели обучаются распознавать всплески электрической активности мозга и преобразовывать их в команды («вперед», «поворот», «стоп»).
Уточнение (мне - так кажется): (наличие) DSL - первичное, необходимое (но не "достаточное") условие.
Еще нужно - наполнение (второй уровень, более высокий).
Которое - само, должно быть надежным.
Без самого (конечно, DSL-выверенного) наполнения, будет - так же уверенно "врать".
Но даже ужаснее (цена ошибки второго уровня - возрастает):
- не просто "путать насморк - ставить диагноз куриная слепота, и лечить средством от плоскостопия" - "просто дурак" (что легко заметно "со стороны");
- а целые и логичные цепочки: "ложные симптомы -> семантически верные, хирургические действия") - "изощренный знахарь" (лечащий рак мочой).
CitizenOfDreams, поторопились: BugM>"в год"
=300/12=25 [$/месяц]
=25*84,57=2.114,25 [руб/месяц] - действительно, "маловато"
(иррациональное число) 3.14... - два перевода: либо "врут", либо "вот, нехорошие люди". гы-гы
>Будущее ИИ состоит именно в интеграции мягких и жесткий вычислений.
- интересно, у меня одного "свернулось" (видимо, от матем. "свертка", а не "кефира") в:
Назначение ИИ - состоит, именно, в Интеграции, между 'мягкими' (людьми, с их мозгами и формулировками) и 'точными' вычислениями
Т.е.:
- то, что AI сама "вычисляет 2+2" - временный побочный эффект;
- как (и потому) и то, что "врёт (непрерывным потоком)".
>он уже учится складывать ваши трусы
Почему-то, воспринял буквально - "мои? Где он их берет?!" (озираясь по сторонам).
Опа, "мы - под колпаком".
гы-гы (ответ: "складывать вам трусы". Еще лучше "складывать трусы")
>сначала, робот - складывает трусы; потом - убирает комнату; потом - готовит ужин
А можно сначала - приготовить ужин, а уж потом - пылить.
Ну или хотя бы "вымыть руки", перед готовкой.
гы-гы (ответ: пропущено слово "научится")
> проникнуть в дом
соблюдать три правила домушников. гы-гы
>Валяющиеся трусы
- ярко представил, при каких событиях, они - разлетаются.
Ага: "Целевой сегмент" домашних роботов - молодёжь.
Сильно!
"Были презентации, выставки и огромный интерес прессы".
Теперь, понятно!
гы-гы
изучаю Урок:
https://evoemo.com/ru/cyton-openbci-manual/
Предупреждение: "Размер головы" - больше вашего обычного размера (зимней шапки, которую привычно "натягивают". "Железную маску" - так не напялишь).
Гельтек гель электродный контактный “УНИМАКС”, 250 г
=242
https://www.ozon.ru/product/geltek-gel-elektrodnyy-kontaktnyy-unimaks-250-g-196818171
- оказалось (через GoogleAI), что и тут "есть нюансы":
Чего покупать НЕЛЬЗЯ: Обычные дешевые гели в бутылках (например, классический «Униагель» или «Акугель»). Они жидкие и предназначены только для ЭЭГ-шапочек со шлемом, который прижимает электроды механически, либо для ЭКГ. Без шлема ваша чашечка с таким гелем мгновенно отвалится.
Т.е. нужен, не просто токопроводящий гель, а адгезивная фиксирующая паста, которая выполняет роль клея (обычный жидкий гель для ЭКГ/УЗИ не удержит чашечку на голове и вытечет через отверстие).
У меня - "шапочка" (будет). Купил и "простой" (сравню эффекты):
Гельтек Униагель электродный контактный для электрофизиологических медицинских исследований, 250 г
=240
https://www.ozon.ru/product/geltek-uniagel-elektrodnyy-kontaktnyy-dlya-elektrofiziologicheskih-meditsinskih-issledovaniy-250-g-195755067
Т.е. - обрисовался еще один вариант ("использования", не "исследований"), вообще без "авоськи на голове":
"шайбы" - ("однажды", гы-гы) "посадить на клей" (и зарыть в волосах; длины проводов - хватает до нагрудного кармашка, туда и положить модуль).
Подцепил (проверил, что модуль "работает" - по Wi-Fi. А BT - не вижу вообще). Приклеил (квадратиками липкой ленты) пару датчиков (ухо и лоб) - и увидел, что "что-то меняется": значит, АЦП "фурычит").
2. Заказал "шапочку" (под удержание контактов. Придет - в начале сентября. А пока - разберусь с настройками ПО/АЦП, и с гелем):
64-канальная ЭЭГ-шапка для транскраниального позиционирования
https://aliexpress.ru/item/1005012539356964.html
- (специально для исследований) выбрал "полную", уже с дырками и надписями (по системе 10-20, чтобы не гадать, и для точного позиционирования - для лучшей повторимости результатов).
А не:
- медицинский пластырь или разовая медицинская авоська (за 20 руб);
- "обруч" (или узкая "лента" - "без ушей", за 2-4 т.руб.);
- "авоська" (сетка 4x3, из пластиковых/резиновых трубочек и "переходников", для подтяжки длины, под размер головы. В продаже - два варианта конструкций: "дреды" и "ёжик", отличающиеся формой пластин сборки трубочек и где - "около ушей". За 1,2-3,5 т.руб.);
- "кепка" - покрывает не всю голову, и которой может не хватить, при исследовании (либо - "без затылка", либо - "без лба". За 3-5 т.руб.).
Кроме регулируемых "авосек" и рассеченного "обруча", остальные - покупаются под размер головы (особенно "полная" - лучше не промахиваться: либо - не налезет, либо - контакты будут болтаться. Видел их - двух исполнений: из 3-х сшитых кусков дермантина - что и купил, иначе - цельная "шапочка в бассейн" - прорезиненная материя, в 2 раза дороже, расчитанная на большое число чисток).
привезли модуль (с 8-ю Дюпон-проводками, заканчивающимися "шайбами").
приступаю (цеплять к OpenBCI)
(начинает напрягать "случайный характер" +/- на нейтральных! комментах - ощущение "накрутки": разве, кому-то "платят"?, за Активность статей/хаба/...
"Оспа" из +1/-1 - выглядит, как "деградания значений в микросхеме K565РУ5 с динамической RAM", которую забыли вовремя регенерировать)
Вижу логическую нестыковку (подчерк - мой):
1) Несколько честных оговорок, прежде чем начнём (я же обещал не врать)
Это не весь рынок труда России. Это IT и IT‑смежные вакансии из конкретного набора источников.
2) Приготовьтесь. Самая массовая IT‑профессия страны… Барабанная дробь… HR‑специалист
После которой - "сыпятся" и остальные сравнения размеров "сегментов" (забывая указывать "вакансий". Пример, не совсем равный - не про потенциал "требуются":
"Через проходную дверь станции метрополитена, за день - прошел такой-то контингент", и затем, делаем предположения по пропорциям размеров сегментов всей отрасли.
Забыв указать Рабочую гипотезу "Проходимость сегментов - одинакова").
Т.е. HR-специалистов - Требуется больше (у них, по их приему - ситуация еще тяжелее).
(больше требуется) Потому, что ... (и куча вариантов. например: "самая тяжелая работа в ИТ", "самая не благодарная (часто выгорают и уходят)", "потому, что занимаются не только рекрутингом").
Отдельно поставив вопрос "Почему, число вакансий разработчиков на C - меньше, чем на .Net" - мы можем вернуться на обычное понимание "Почему" (и объяснения).
Например, потому, что профессия разработчика C - предполагает работу с ядром ОС/девайса.
Т.е. - не зависит от % вакансий HR.
пошучу: "тут - не работает Принцип Парето".
>Это неправильные коллекционеры. Они используют неправильные подставки для хранения.
- "надо - колбасой на язык класть, дядя Фёдор";
- "неправильные пчелы. И они делают - неправильный мед".
гы-гы
GoogleAI:
Ван Нин подключил ЭМГ-датчик [ShIV03: с контроллером - еще одна плата - "модуль"] - напрямую к аналоговым пинам платы ESP32 на коляске.
Слияние сигналов ЭЭГ (с обруча) и ЭМГ (с ESP32), полученных через Bluetooth, происходило в Android-приложении, которое работало как ИИ-хаб, образуя метод двойной верификации управления [ShIV03: предотвращения ложных срабатываний].
Т.е., и Android-приложение - было собрано.
GoogleAI:
Детали (использованного) проекта - доступны в репозитории GitHub Robrain: https://github.com/JuaniRaggio/Robrain
Т.е. это Cloude (а не Ван), использовал готовый проект (а не "разработал").
Теперь, мне стало понятно, что Ван - "использовал Большую модель (и сам CloudeCode) - как инженера-консультанта для моментального написания софта".
Повезло - что при этом, AI - его не покалечила: "в первый день хакатона: их самодельная плата управления - сгорела, а коляска - врезалась в стену".
Т.е. "всё - как всегда".
Ван использовал готовую модель, но на самом деле интрига заключается в том, как именно он её применил.
Он совершил важный технический прорыв, который удивил даже опытных инженеров на хакатоне.
Обучить «тяжелую» базовую ИИ-модель с нуля за 48 часов прямо на площадке хакатона технически невозможно (для этого требуются недели вычислений и суперкомпьютеры). Ван Нин пошел другим, революционным путем:
1. Обычно разработчики нейроинтерфейсов (BCI) пытаются вручную «расшифровать» сложнейшие сигналы мозга: они прописывают строгие математические правила (например: «если частота волны Х равна Y, значит человек хочет ехать вперед»).
На хакатоне опытные программисты говорили Ван Нину, что за выходные решить такую задачу нереально.
Ван Нин решил убрать человека-программиста из цепочки и заставил готовую ИИ-модель напрямую общаться с мозгом.
Его подход состоял из двух простых шагов:
- Сбор стабильных дата-пакетов: Надев ободок-сенсор, Ван зафиксировал несколько устойчивых паттернов данных, которые его мозг генерировал при определенном типе концентрации (или сжатии челюсти/мигании глазами).
- Промпт-инжиниринг и калибровка: Он взял готовую предобученную нейросеть (через API) и «скормил» ей эти сырые данные, поставив задачу: «ИИ, я не знаю, что значат эти волны. Но когда ты видишь массив данных типа “А”, выдавай на ESP32 команду “Вперед”, а когда видишь массив “Б” — команду “Поворот”».«
Мы заставили мозг напрямую общаться с ИИ, без посредников в виде программистов, пытающихся перевести язык мозга», — рассказывал Ван Нин в интервью.
2. Большая модель (в режиме продвинутого кодинг-ассистента, вроде Claude) также вела его по шагам в процессе сборки.
Например, в первый день хакатона их самодельная плата управления сгорела, а коляска врезалась в стену.
Ван Нин скормил ИИ-модели код ошибки и описание проблемы.
Нейросеть мгновенно выдала решение: «Вам не хватает стабильности сигналов. Подключите дополнительный миографический (ЭМГ) модуль мышечной активности для двойной верификации команд».
Ван тут же последовал совету ИИ, допаял модуль, и коляска поехала идеально.
Таким образом, Ван Нин не обучал архитектуру ИИ, а виртуозно настроил (откалибровал) готовую модель под свои биосигналы и использовал её как инженера-консультанта для моментального написания софта.
Китайский инженер‑любитель представил инвалидную коляску, которой можно управлять силой мысли https://habr.com/ru/news/1067794/
- я в комментах описал, что удалось раскопать по Как реализовано
И этот "(дополнительный) блок (из кустов)" - на ESP32.
GoogleAI:
- Считывающий обруч на голове - передает данные по Bluetooth на смартфон Android, где ИИ-модель мгновенно расшифровывает паттерны (например, «концентрация» — ехать вперед, «сжатие челюсти/мигание» — поворот).
- Смартфон - тут же отправляет готовую команду (вперед/назад/стоп) на чип ESP32.
О, еще и смартфон - "пригодился".
GoogleAI:
Концепция Vibe Coding - позволила Ван Нину:
- не писать код для ESP32 на C++ вручную, а сгенерировать прошивку силами LLM;
- быстро спаять схему на макетной плате и запустить рабочий образец.
А про обучение? И что за программное обеспечение - на смартфоне?
Читается, как "есть готовые/обученные LLM-модели, на вход которых подают поток сигналов от датчиков ЭЭГ (и др.)"
"Готовые" - Очень интересно!
GoogleAI:
Для анализа сложных биосигналов в реальном времени - стандартная текстовая LLM не подходит.
На смартфоне была развернута специализированная легковесная ИИ-модель классификации сигналов (Pattern Recognition / Signal Classification Model).
Подобные модели обучаются распознавать всплески электрической активности мозга и преобразовывать их в команды («вперед», «поворот», «стоп»).