Экология

Распознавание речи в реальных условиях представляет собой одну из наиболее сложных задач в области обработки сигналов. Особенно актуальна эта проблема для роботов, которые должны функционировать в разнообразных зашумленных условиях: в толпе людей, на открытом воздухе при сильном ветре, в помещениях с высоким уровнем фонового шума. Традиционные алгоритмы шумоподавления, разработанные для стационарных условий, оказываются неэффективными в таких сценариях.

В данной статье описывается исследовательский проект по разработке и оптимизации алгоритмов цифровой обработки сигналов для обеспечения надежного распознавания речи в экстремальных акустических условиях. В качестве тестовой платформы использована система автоматического распознавания птиц на базе BirdNET-Go, что позволило проводить длительные полевые испытания в естественных условиях с разнообразными типами шумов.

Ключевой задачей проекта был подбор оптимальных алгоритмов фильтрации и их параметров для работы с нестационарным шумом. В процессе исследования были реализованы и протестированы различные подходы к шумоподавлению, включая спектральное вычитание, адаптивные фильтры и алгоритмы на основе минимальной среднеквадратичной ошибки. Особое внимание уделено алгоритму Log-MMSE (Minimum Mean-Square Error Log-Spectral Amplitude Estimator), который показал наилучшие результаты в условиях нестационарного шума.

Выбор птиц в качестве тестового объекта был неслучаен: вокализация врановых (ворон, сойка, сорока, галка, грач) по своим частотным характеристикам близка к человеческой речи, что делает их идеальной моделью для отработки алгоритмов, предназначенных для роботов. Длительные полевые записи в различных погодных условиях позволили собрать обширную базу данных для анализа эффективности различных подходов к шумоподавлению.

Еще совсем недавно электромобили подавались как безальтернативное будущее. Не просто новый тип транспорта, а единственная морально правильная форма передвижения: тихая, цифровая, экологичная, прогрессивная. Машина как смартфон на колесах, только большая и с батарейкой.

На этом образе и выстрелила Tesla. OTA-обновления, автопилот, огромный экран, минимализм, ощущение, что ты покупаешь не машину, а подписку на будущее. Производители классических автомобилей сначала посмеивались, потом испугались, потом дружно побежали перестраивать линейки, обещая в считаные годы отказаться от ДВС. Казалось, еще немного — и бензиновая машина станет чем-то вроде кнопочного телефона.

А потом что-то пошло не так. В новостях начали мелькать заголовки о падении продаж, откате стратегий, замедлении спроса, разочаровании покупателей и кризисе самой идеи электрических авто. Одни бренды срочно возвращают гибриды, другие переносят запуск электрических моделей, третьи вдруг вспоминают, что двигатель внутреннего сгорания вообще-то еще не умер и местами чувствует себя вполне бодро.

Но если снизить градус драмы и перестать смотреть на рынок исключительно через кейс Tesla, выяснится любопытная вещь: электромобили в Европе вовсе не рухнули. Более того, рынок в целом продолжает расти.

Проблема не в том, что электрокары «никому не нужны». А в том, что после фазы эйфории рынок вошел в более скучную, но куда более честную фазу: конкуренции, ценового давления, смены лидеров, зависимости от субсидий и волн популярности отдельных моделей. То есть будущее не отменилось. Просто оказалось не таким гладким и блестящим, как обещали в рекламных роликах.

Словом 2025 года в Японии стало слово медведь. Количество столкновений с чёрным уссурийским медведем по сравнению с предыдущем годом удвоилось. 200 человек было ранено, 13 погибло. Окума («большой медведь») — это городок на восточном побережье Японии. Но больше всего население Окумы боится не медведей, а радиации.

Окума — город, расположенный ближе всех к трём реакторам АЭС Фукусима-1, расплавившимся 11 марта 2011 года. В тот день землетрясение магнитудой 9,0 баллов и цунами уничтожили резервные генераторы и насосы системы охлаждения трёх реакторов, загруженных ядерным топливом. В четвёртом реакторе топлива не было, но его здание, заполненное водородом из соседнего блока, взорвалось вместе с тремя остальными.

Волна, обрушившаяся на восточное побережье Японии, привела к гибели 20 тысяч человек, тела многих из них вынесло в море и они не были обнаружены. В окрестностях уничтоженных реакторов резко возросли уровни радиации, и 160 тысяч людей было эвакуировано из Окумы и ещё 11 городов. 20-километровое кольцо вокруг электростанции было объявлено зоной отчуждения. Из-за ужасной снежной бури, накрывшей город цезием-137 и другими радионуклидами, эвакуировали даже Иитате, деревню в 60 километрах к северо-западу.

Пятнадцать лет спустя четыре тысячи работников с трудом пытаются контролировать продолжающуюся катастрофу. Три расплавившихся реактора остаются настолько радиоактивными, что выводят из строя роботов, отправляемых для оценки разрушений. Никто точно не знает, где находится расплавившееся топливо и насколько ниже бетонных постаментов реакторов оно опустилось, вероятно, достигнув почвы. Вода, использовавшаяся для охлаждения реакторов, хранится в тысяче с лишним резервуаров, исчерпавших предел своей ёмкости в 2023 году. Эта охлаждающая вода, которая, по первоначальным утверждениям Tepco, была чистой и сбрасывалась в Тихий океан с 2023 года, оказалась загрязнённой 62 радионуклидами, в том числе цезием, стронцием и плутонием. Два бассейна выдержки, заполненных отработанным ядерным горючим, всё ещё не освобождены. Они шатко держатся поверх первого и второго блоков, представляющих собой взорвавшиеся переплетения металла, готовые упасть и быть смытыми в океан.

Пластик — главный ненавистник современной экологии. Пластик — очень полезный и самый распространенный материал в мире. Дилемма пластика как раз и заключается в том, что его полезные свойства, экономичность производства и широкая востребованность перевешивают его негативное влияние на окружающую среду. Замена пластика на другие материалы хоть и имеет некий смысл, но также сопряжена со сложностями: большие затраты на производство, меньшие объемы сырья и, порой, даже более сильное негативное влияние на экологию. Если перейти от пластика к другим материалам, скажем к металлу, нельзя по ряду причин, то нужно изменить сам пластик, сделав его более экологичным. Ученые из Университета Флиндерса (Аделаида, Австралия) разработали новый тип пластика, в состав которого входит молочный белок. Скорость разложения нового материала в почве составляет всего 13 недель. Какие ее необычные ингредиенты были использованы, какими свойствами обладает новый пластик, и какие показатели экологичности показывает? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

В этой статье я поделюсь опытом, кейсом из моей практики в российском ритейле. Ко мне обратился заказчик с проблемой. На производстве чипсов (СТМ в Краснодарском крае) возникали проблемные возвраты целых партий картофеля от производителей по причине брака 80–90%. Внешний осмотр показывает, что картофель снаружи весь в чёрных пятнах. Сами производители утверждали, что отправляют картофель качеством не превышающим 5% брака, и ссылались на отчёт сюрвейера.

Проект требовал присутствия в формате 90%, поэтому с заказчиком мы определились с посещением двух поставщиков и самого филиала по производству.

Из документации я запросил у заказчика только паспорт-спецификацию именно того сорта картофеля, который отправляется на производство для изготовления чипсов. Время в данном проекте не определяли, главной задачей было найти причину.

Первым этапом стало посещение производителей картофеля в разных регионах (Нижегородская и Московская область), проверка качества картофеля на разных складах и проверка работы сюрвейеров.

В каждом хозяйстве я попросил первым делом взять по ведру картофеля именно такого сорта с разных сторон склада и просто сделать разрушающий контроль (то есть разрезать весь картофель на половинки). Это проводилось отдельно от сюрвейеров. Также я осмотрел внешний вид картофеля в хранилище и на складе, осмотрел и зафиксировал картофель в процессе мойки. Я разобрался в процессе и проследил этап мойки до формирования партии и на выходе после неё. Внешний вид картофеля в обоих хозяйствах соответствовал ПК (паспорту качества). Особое внимание я обратил на внешний вид картофеля — чёрные большие пятна на поверхности кожицы.

Добрый день. В этой статье поделюсь следующим опытом: как мне удалось сэкономить очень много денег для известного крупного ритейла.
Ко мне обратилась одна из крупнейших торговых сетей России с проблемой следующего характера. На её распределительных центрах (РЦ) Заказчику поступал товар от производителя — огурец сорт «Мева». Заказчик, разгружая у себя товар в количестве 32 поддонов весом по 600 кг и вывозя его электрокаром из кузова авто, получал падающие и рассыпающиеся поддоны вместе с огурцами. При этом опалетка каждого поддона рвалась. В результате возникали серьёзные потери на каждом РЦ именно с этим поставщиком-производителем.
Заказчик тратил время на сбор продукции и возврат обратно поставщику, а также терял в прибыли на каждом РЦ крупные суммы.
Что было решено? Я посетил один РЦ ритейла во время приёмки данного товара от производителя. Также было решено посетить день формирования партии и отгрузки на складе производителя. На выяснение истинной причины было затрачено 7 дней.
Что сделано с моей стороны:
-Заказчик предоставил копию договора поставки с производителем. -Изучил условия в договоре.
-Заказчик предоставил фото- и видеоматериалы происходящего на своих РЦ (как падает паллет).
-Договорился о днях присутствия на РЦ.
-Договорился с производителем о дне присутствия на складе производителя.
-Изучение, анализ, фиксация процессов на РЦ и складе производителя с помощью фото и видео.
Моё присутствие, наблюдение и анализ на РЦ Заказчика подтвердили, что паллет с огурцами разваливается при малейшей тряске или повороте электрокара. Особенно когда электрокар аккуратно съезжал с кузова, а именно в моменте, где всегда происходит небольшой скачок. Это стандартный технически заложенный скачок — без него никуда, так устроен процесс отгрузки и разгрузки. Мы попробовали аккуратно вывезти паллет и поставить его на весы, но при простом развороте электрокара весь поддон разваливался. Предположительно, проблема была не в РЦ и не в сотрудниках на электрокарах.

Менязовут Роман Михайлович, я аналитик процессов. Я работаю методом полевого расследования. Это значит: не просто читать отчёты, а пройти всю цепочку своими глазами, зафиксировать каждый шаг, найти точку разрыва. В этом мне помогают простые инструменты: фотофиксация, хронометраж, блок‑схемы в Draw.io и анализ документов.

Ко мне обратилась крупная торговая сеть, ритейл с проблемой: томаты «Черри» от постоянного поставщика приходили с механическими повреждениями. Сюрвейеры работали, претензии писали, но брак не уходил. Задача была — найти причину истинную причину.

Ритейл, закупал томаты у двух тепличных комплексов в России. Проблема была только с томатами «Черри»: трещины, вмятины, мятые плоды. Поставщик говорил: «Это логистика, водители виноваты». Сеть не верила, но доказать не могла.

Одним из самых распространенных ресурсом в энергетике является природный газ. Он также является источник парниковых газов, ввиду его применения, что зачастую заканчивается его сжиганием. Метан, как один из основных составных элементов природного газа, привлекает внимание ученых в качестве потенциального источника полезных химических соединений. Однако из-за его "интровертности", то бишь нежелания вступать в реакции с чем-либо, и чрезвычайной стабильности достичь подобного весьма сложно. Ученые из Университета Сантьяго-де-Компостела (Испания) разработали новый способ превращения природного газа в ценные химические соединения для фармацевтики и других отраслей. Что стало основой данной методики, как именно она работает, и насколько она эффективна? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Воздействие генеративного ИИ на окружающую среду

Быстрое развитие и внедрение мощных генеративных моделей ИИ сопровождается последствиями для окружающей среды, в том числе увеличением спроса на электроэнергию и потребления воды.

Адам Зеве | MIT News

17 января 2025 г.

Предыдущая статья о том, как появился «Сороед»:  https://habr.com/ru/articles/967354/

С ноября прошлого года появилась целая линейка оборудования для уборки улиц, листьев, и даже для механизации уборки подстилки денников в конюшнях.

Мы подозревали, что области применения коммунального пылесоса шире, чем просто уборка листьев, но о такой экзотике даже не догадывались.

В этом материале расскажу о последней разработке. Эта история началась с сообщения из Казахстана:
- «Здравствуйте, может ли ваш пылесос всасывать «баклашки»? Нам нужен агрегат для сбора ПЭТ бутылок из сетчатых контейнеров.»

Бум генеративного ИИ требует всё больше вычислительных мощностей — а значит, новых центров обработки данных. В 2026 году в США работает более 5 000 ЦОДов, по миру — свыше 8 000. По прогнозам Министерства энергетики США, в ближайшие четыре года ежегодно будут вводиться около 450 новых объектов, а суммарная мощность их энергопотребления вырастет с 100 до 200 ГВт.

Но ИИ-инфраструктура — это не только серверы и чипы, а ещё и бетон. Дата-центры требуют массивных фундаментов и инженерных корпусов, а производство цемента даёт около 7–8% мировых выбросов CO₂. Чем быстрее растёт ИИ, тем больше строится ЦОДов — и тем выше углеродный след строительства.

При этом крупнейшие технологические компании — Microsoft, Google, Amazon — декларируют углеродную нейтральность и снижение выбросов. Возникает очевидный вопрос: можно ли масштабировать ИИ и одновременно сокращать углеродный след? В статье разберёмся, как индустрия пытается решить это противоречие.

Исследователи утверждают, что они придумали умный способ сделать непотопляемые алюминиевые трубки, надёжно удерживающие воздушные пузырьки внутри.

Трубки узкие, их диаметр составляет около 5 мм. Но из них можно собирать более крупные конструкции, и использовать их для плавучих платформ или устройств, предназначенных для получения энергии из колебаний океанских волн.

«Я считаю, что океан по-прежнему остаётся огромным неиспользованным ресурсом», — сказал Чунлей Го, профессор оптики и физики Университета Рочестера, который возглавил работу, результаты которой были опубликованы в прошлом месяце в журнале Advanced Functional Materials.

А может быть, эта технология поможет вам создать удобное плавающее кресло для вашего бассейна.

Мы привыкли думать, что интернет — это что-то невесомое. Но за каждой загрузкой страницы стоит сервер, а он расходует электричество. Умножаем на миллиарды просмотров в день — и вот у веба уже вполне осязаемый углеродный след. Хорошая новость: мы, как разработчики и дизайнеры, можем его уменьшить. Давайте разберёмся, как.

Мы начали этот проект в 2012 году, когда биткоин стоил ещё $100, а NFT не существовало даже в виде концепта. И прошли путь через множество ошибок: выпустили токены на Ethereum, когда газ стоил дороже актива, ушли в «мёртвый» блокчейн, пытались сделать Web2-приложение перед самым локдауном. Это история о том, как связать биологический мир с цифровым, почему смарт-контракты лучше табличек с QR-кодами и как мы создаём «зеленый стейблкоин» с реальным обеспечением.

Редко когда дизайнеры сочетали в себе функции философов и ярких модернистов, двигающих практику создания внешне нестандартных вещей вперед. Одним из таких исследователей, оставивших заметный теоретико-практический результат, был Виктор Папанек. О нем и расскажем подробнее в нашем сегодняшнем материале.

Западно-Антарктический ледовый щит содержит достаточно воды, чтобы поднять глобальный уровень моря на 5 метров. Однако когда это произойдёт — и с какой скоростью — пока точно неизвестно. 

В мае 2014 года НАСА заявило на пресс-конференции, что часть Западно-Антарктического ледового щита, по-видимому, достигла точки необратимого отступления. Ледники, движущиеся к морю по периферии двухкилометрового ледяного покрова, теряли лёд быстрее, чем снег успевал его пополнять, в результате чего их края отступали вглубь суши. Таким образом, вопрос заключался уже не в том, исчезнет ли Западно-Антарктический ледовый щит, а в том, когда именно это произойдёт. Когда эти ледники исчезнут, уровень моря поднимется более чем на метр. Это затопит территории, на которых сегодня проживает около 230 миллионов человек. И это будет лишь первый шаг перед полным обрушением ледового щита, которое может поднять уровень моря на 5 метров и изменить береговую линию по всему миру. 

В 2014 году учёные предполагали, что исчезновение этих ледников займет столетия. Но в 2016 сенсационное исследование показало, что обрушение краёв ледяных щитов может спровоцировать их быстрое и необратимое отступление. Межправительственная группа экспертов по изменению климата (IPCC) обратила на это внимание, сформулировав новый, наихудший сценарий: к 2100 году талая вода из ледников Антарктиды, Гренландии и горных районов в сочетании с термическим расширением морской воды может поднять глобальный уровень моря более чем на 2 метра. И это будет только началом. Если выбросы парниковых газов будут продолжаться без ограничений, к 2300 году уровень моря поднимется на ошеломляющие 15 метров.

Одним из самых гениальных книжных детективов является Эркюль Пуаро. Персонаж, созданный Агатой Кристи, знаменит своими усами, утонченным вкусом и, что самое важное, умением разгадать даже самое запутанное дело и обличить преступника, уверенного в своей безнаказанности. Фундаментом успеха Пуаро как детектива всегда была психология. Куда меньшее внимание он уделяет уликам, которые порой могут увести расследование по ложному следу, заранее подготовленному злоумышленником. Однако в реальности улики играют крайне важную роль в раскрытии преступления. Их «неточность» связана не с ними самими, а скорее с методами, которыми они собираются и анализируются. С развитием технологий многие предметы с места преступления, ранее считавшиеся неважными, стали уликами. Одним из самых ярких примеров являются растения, в частности мох. Мало кто обратит внимание на мох, однако он может быть ключевой уликой, указывающей на место и время преступления. Ученые из Филдовского музея естественной истории (Чикаго, США) собрали в своем исследовании примеры использования мха в качестве доказательств и методы работы с ним. Подробности мы узнаем из их доклада.

Доброго времени суток, уважаемые хабровчане! Я живу в Ташкенте.

Как превратить беспокойство о качестве воздуха в полезный Open Source проект?

Дэниел Янзен начал наблюдать за насекомыми — по-настоящему наблюдать — только после того, как его грудная клетка была раздроблена. Почти полвека назад молодой эколог занимался документированием урожая фруктов в густом лесу Коста-Рики, когда упал в овраг и приземлился на спину. Длинный объектив его камеры пробил три ребра, вдавливая кости в грудную клетку.

Медленно он выбрался из оврага и прополз почти три километра обратно к исследовательской хижине. Поблизости не было соседей, хороших дорог, и простых решений, как добраться до больницы.

Выбрав кресло-качалку на веранде, Янзен использовал простыню, чтобы плотно привязать свой торс к раме. В течение месяца он сидел, почти не двигаясь, ожидая, пока его кости срастутся. И он наблюдал.

Перед ним простирался мир, кишащий жизнью. Каждая ветка каждого дерева казалась маленьким мегаполисом, где обитали, охотились, летали, ползали и питались различные существа. Исследовательский центр располагался на территории, покрытой мозаикой из защищённых тропических лесов, сухих лесов, облачных лесов, мангровых зарослей и побережья, площадью с Нью-Йорк, и удивительно богатой биологическим разнообразием. Здесь насекомые пировали, покрывая опавшую листву толстым слоем экскрементов.

Если вы являетесь наёмным сотрудником, то ваши моральные принципы могут вступают в противоречия с должностными обязанностями. Сегодня мы живём в реальности, где бизнесу и государству для эффективного функционирования необходимо использовать всё более продвинутые, а порой и недостаточно изученные технологии. Например, видеонаблюдение с элементами искусственного интеллекта задача которого анализировать поведение людей и прогнозировать потенциально опасные ситуации. Почему алгоритм, а не человек? Субъективность мнения не всегда основывается на его опыте и может быть основано на интуиции или в корыстных целях. Скорость не сопоставима с со скоростью оборудования, работа без перерывов. Единственная опасность этого алгоритма заключается в том, что он написан человеком, и нужно понимать какие критерии поиска и паттернов поведения в него заложены, ошибки проектирования, недостаточный набор данных, смещённые метрики и неверно выбранные поведенческие паттерны. Данная система не дает 100 % вероятность совершения преступления, но она может сегментировать людей как потенциально опасных при совпадении их поведения с установленными критериями. Она не способна выявить, одиночку-психопата на этапе задумки, в лучшем случае только в момент совершения противоправных действий (достать оружие под наблюдением камеры, которая выявить что это источник потенциальной опасности). Алгоритм можно обмануть или ввести в заблуждение, так как в случае потенциального указания на источника угрозы к нему будут приведены действия опознания/дознания и так далее, результатом которого может быть получена обратная связь, что данный паттерн поведения расценивается как норма и исключается из поиска, а в случае если это был преступник из группы лиц, его обратная связь пойдет по их каналам и они начнут ещё аккуратнее себя вести. Таким образом, система не инструмент поиска, а лишь часть его.