Магнитные усилители были альтернативой хрупким вакуумным лампам и дорогим транзисторам в середине XX века. Созданные американцами и усовершенствованные немцами они применялись в автоматике на фабриках, в компьютерах, на электростанциях, в военной технике и даже на атомных подводных лодках. Относительно недорогие, многофункциональные и компактные, они прошли длинный путь от изобретения до признания и исчезновения.  Делимся историей магнитных усилителей и отвечаем на вопрос, почему и куда они пропали. 

Сегодня я расскажу Вам очень показательную историю про одну математическую гипотезу. Она станет ярким примером того, как в математике прерываются, казалось бы, явные закономерности, и что любое предположение в этой науке нуждается в строгом доказательстве, даже если оно проверено для всех чисел, которые только могут поместиться в память суперкомпьютера.

Винтон (которого часто называют просто Винт) Сёрф – человек, которого именуют «отцом Интернета». А ещё учёный, изобретатель, программист, руководитель и отличный переговорщик, любитель классической музыки и бывший виолончелист. За 80 лет своей жизни Сёрф принял участие в разработке протоколов TCP/IP, сделавших возможным современный Интернет, руководил развитием коммерческой электронной почты, приложил руку к коммерциализации мировой сети и проектированию Межпланетного Интернета. Рассказываем о жизненном пути «отца Интернета», его взглядах на мир и проектах – прошлых и настоящих.

Сервис Inspire от Amazon — новый конкурент ТикТок с обзорами товаров. А точнее, прямой конкурент китайских сервисов вроде Douyin, Taobao Live и Xiaohongshu, о которых на Хабре было два года назад — которые мало известны за пределами страны, но в Китае обеспечивают Alibaba и Taobao десятки миллиардов долларов продаж каждый год. На отрасль «социальной коммерции» сейчас приходится больше 35% всех онлайн-продаж в Китае. А у Amazon ситуация, мягко скажем, другая: там даже прямым отзывам в магазине почти никто не верит.

Чтобы как-то это изменить, в декабре 2022 года Amazon запустила платформу Inspire. Секцию в своем приложении, где можно делиться своими видеообзорами на купленные товары (хотя раньше так назывался их AWS-инструмент для больниц, что довольно запутанно). Само приложение Amazon по понятным причинам сверхпопулярно в Google Play и App Store, но эту его функцию люди, видимо, почти не используют. И сейчас компания решила выделить миллионы, чтобы попытаться как-то её популяризовать.

Первые компьютеры были ОЧЕНЬ громоздкими. Чтобы заставить их выполнять другую программу, требовалось физическое «перепрограммирование» в виде переключения контактов. С появлением Манчестерского Малыша (Manchester Baby) началась новая эпоха: теперь инструкции и данные хранились и выполнялись в электронной памяти. Именно такой подход применяется во всех современных компьютерах. 

Система хранения программ в Малыше была построена на базе трубки  Уильямса-Килберна, которую разработали в 1948 году Фредерик Уильямс, Том Килберн и Джефф Тутилл из Манчестерского университета. Трубка Уильямса-Килберна использовала электронный луч для хранения данных в точках на экране катодно-лучевой трубки, изменяя структуру заряда. Хотя заряды со временем утекали и требовали обновления, это был значительный шаг вперед в развитии электронной памяти произвольного доступа.

В этом посте вспомним, как случилась эта тихая революция. 

СЕО и политиков по всему миру волнует тот хаос, который искусственный интеллект нового поколения может принести в различные отрасли, от финансов до здравоохранения. Но самые заметные и радикальные изменения сейчас происходят в игровой индустрии. Для этого сектора стоимостью $300 млрд революция уже началась. Многие уже даже успели поиграть в игры вроде Vaudeville или бесплатной DetectiveGPT, где люди решают, кто совершил преступление, общаясь с ИИ-персонажами. Результат часто выходит довольно забавным.

Стандартная цена ААА-игр находится на уровне $60 уже больше тридцати лет (со времени SNES). А стоимость их разработки за это время повысилась в несколько десятков раз. Пока что индустрия выживала за счет постоянного роста аудитории. Но уже становится понятно, что это не устойчивый рост. И в последние годы даже он наблюдается только на мобильных девайсах. На ПК их количество почти не растет, да и новые ПК покупают всё реже. На консолях тоже роста нет. В таких условиях повышать стоимость игр — не кажется лучшей идеей. Вместо этого надо срезать косты. И для этого как раз появился идеальный инструмент!

В 1992 году Луис Розенберг случайно получил оборудование для дополненной реальности с провального испытания парашюта. Он создал систему Virtual Fixtures, которая позволяла наложить виртуальные объекты на реальное пространство, улучшая навыки пользователей. Результаты эксперимента вдохновили Розенберга увидеть потенциал дополненной реальности для широкой аудитории. Он считает, что эти технологии станут неотъемлемой частью жизни людей к 2030 году.

Еще недавно весь мир с замиранием читал новости об аппарате «Титан» американской компании OceanGate, с которым внезапно прервалась связь. У людей было много вопросов: «Какие есть шансы на выживание? Успеют ли найти аппарат до того, как закончится кислород?». Но специалисты по глубоководным погружениям (в том числе всем известный Джеймс Кэмерон) спустя сутки уже понимали, что шансов у экипажа не было: давление на глубине в 4000 метров такое, что в чудеса верить не приходилось.

После того, как гибель глубоководного аппарата из-за имплозии (сжатия корпуса) была подтверждена, сразу же всплыли данные о давних проблемах OceanGate с безопасностью. Мол, все об этом предупреждали: у них даже не было никаких сертификатов! Да и выбор углепластика в качестве материала корпуса изначально был плохой идеей. 

Область коммерческих глубоководных погружений резко решили зарегулировать, чтобы избежать подобных инцидентов в будущем. Но давайте посмотрим, какие еще есть аппараты сейчас и на чем люди раньше погружались на морское дно. 

Вообще, до сих пор неясно, кто изобрёл первый цифровой компьютер. Кандидатов много, и все они относятся к 30-м и 40-м годам ХХ века. Например:

• в 1938 году Конрад Цузе создал Z1 — первую машину, которая помогала в аэродинамических расчётах;
• в 1940 году Алан Тьюринг создал компьютер, способный расшифровывать код «Энигмы»; 
• в 1942 Атанасов и Берри разработали компьютер, названный в их честь. В 1973 году Федеральный суд США даже официально постановил, что эта машина — первый компьютер, но у многих остались сомнения;   
• в1946 году Джон Мокли разработал ЭНИАК — вычислительное устройство для расчёта баллистических таблиц.  

Но примечательно, что на звание первого компьютера претендует и компьютер Mark I, созданный в 1944 году. При этом руководитель группы разработчиков Говард Эйкен при создании машины ориентировался на наработки Чарльза Бэббиджа — английского математика начала 19 века, который пытался создать разностную машину для решения полиномиальных уравнений. К сожалению, у Бэббиджа ничего не вышло, но его идеи однозначно опередили своё время. Посмотрим на его жизнь и изобретения.

Мы думаем, что развитие ИИ идет только в одном направлении. Что они становятся умнее, поглощая больше данных, и всё точнее отвечают на вопросы. Но что если это не так?

Новое исследование из Стэнфорда показало, что за несколько последних месяцев GPT-4 стал ощутимо глупее. Например, ранее он правильно отвечал на простую математическую задачу в 98% случаев, а сейчас — всего лишь в 2% случаев. Рекордный регресс!

Что вообще происходит?

В этом посте мы рассмотрим историю основателя компании Nest — Тони Фаделла, о его долгом пути в поисках термостата, который удовлетворил бы все требования. Он разочаровался в существующих термостатах, которые были неэстетичными, дорогими и неэффективными. Многие годы он размышлял о создании лучшего термостата, но нужные технологии ещё не существовали. Однако с успехом iPhone необходимые компоненты стали доступными по более низкой цене. Совместно с Мэттом Роджерсом, Фаделл создал и протестировал прототипы термостата на реальных пользователях. Они сосредоточились на создании привлекательного термостата, который бы экономил энергию и мог быть легко установлен самостоятельно. Подробнее о б этом, а также о том, чем всё закончилось — далее под катом.

Сейчас, если вы потерялись в незнакомом городе или в лесу, вы быстро выйдете из ситуации при помощи GPS/Глонасс трекинга в том же смартфоне или другом гаджете. Конечно, если с покрытием или зарядкой всё нормально. Причём на суше у вас ещё попадаются ориентиры, которые упрощают жизнь.

Но если вы потерялись на море, то всё сложнее — перед вами только «синяя вечность», как пел Муслим Магомаев. Поэтому для морской навигации GPS стал настоящим прорывом. Теперь на кораблях действует система ECDIS, утверждённая международным сообществом и заменившая бумажные карты. Но 200 лет назад всё было не так радужно.

Представьте: глухая ночь, море штормит, и корабль пытается найти путь в гавань. Ни радаров, ни трекинга нет, а единственный ориентир — это свет маяка. Чем он сильнее, тем больше шансов у моряков не погибнуть, налетев на рифы, и безопасно добраться до пункта назначения. Именно поэтому изобретение линзы Френеля спасло сотни, если не тысячи жизней моряков задолго до GPS. Да и сейчас они используются в маяках по всему миру: только в США их 75 штук! Давайте посмотрим на историю этого удивительного открытия.

Предыдущий тест Тьюринга не работает.

Это стало очевидным после того, как сам разработчик Google начал бить тревогу, что их ИИ жив и обладает интеллектом. И это он говорил про чатбот LaMDa, который, скажем так, не считается супер-передовым. Если в такое начинают верить даже разработчики ИИ, то что уж тут говорить об обычных домохозяйках. Обмануть их могли даже алгоритмы предыдущего поколения, которые едва умели грамотно печатать. GPT-модели сделают это с закрытыми глазами. Они обманут даже профессора (не из сферы ИИ), особенно потому что умеют ошибаться и не всегда говорят правду. Достаточно почитать вот эту дискуссию Ллео Каганова с ChatGPT.

И тем не менее мы не считаем что у GPT-моделей есть самосознание. Хотя тест Тьюринга они уже успешно проходят. Поэтому очевидно, что сейчас нам нужен новый тест, способный показать, реально ли ИИ умеет мыслить, и является ли он настолько же «существом» и личностью, как человек.

У одного из создателей DeepMind на это есть предложение. Давайте позволим ИИ попробовать заработать себе миллион долларов. В реальном мире. Если он сможет реально вступить в конкуренцию с людьми и победить — значит, и не считать его полноценной личностью точно уже нельзя.

В конце лета 1859 года, сразу после полуночи, золотоискатели, дремавшие в Скалистых горах Колорадо, проснулись от полярного сияния. Они описывали его «Такое яркое, что можно было легко видеть друг друга». В своем репортаже об этом, опубликованном в The Rocky Mountain News, газета утверждала, что «некоторые настаивали на том, что это был дневной свет, и начали готовить завтрак».

В тысячах километров оттуда, толпа собралась на улицах Сан-Франциско, тоже глядя наверх. «Все небо, казалось, покрылось волнами, что-то вроде полей зерна на сильном ветре. Воды залива отразили блестящие оттенки Авроры», — написал один журналист из San Francisco Herald 5 сентября 1859 года. — « Ничто не может превысить величие и красоту этого зрелища. Эффект почти сбивает с толку своей невероятностью, и тысячи испытывают смешанное чувство страха и восторга». Похожим опытом в те дни поделились жители всего мира, но больше всего явление было заметно на западе США.

Неодимовые магниты сейчас с отрывом самый распространённый тип постоянных магнитов, занимая порядка 95% всего мирового рынка. Правда, они не просто неодимовые — это сплав редкоземельного металла неодима, бора и железа (полная формула Nd2Fe14B).

Появление этой технологии в 80-х годах буквально перевернуло промышленность: начиная от приводов CD-проигрывателей или HDD накопителей, заканчивая серводвигателями, шаговыми двигателями и МРТ аппаратами. В ближайшие несколько лет ожидается, что объём продаж неодимовых магнитов перевалит за 20 млрд долларов в год, во многом за счёт массового перехода на электромобили.

В успехе неодимовых магнитов нет ничего странного: при небольшой стоимости и размере они обладают огромной коэрцитивной силой и остаточной намагниченностью. Кто покупал их в упаковках, знает, что отлепить неодимовые магниты друг от друга — не самая простая задача.

Но с историей их открытия не всё так однозначно, и об этом до сих пор идут споры. Давайте посмотрим, как два человека, работая на противоположных уголках Земли, совершили революцию независимо друг от друга.

Продолжаем рассказывать о возможностях нашей платформы. Сегодня демонстрируем, как в vStack реализован механизм VM ballooning для освобождения оперативной памяти гостевой ОС и гипервизора. На видео мы разбираем работу механизма освобождения памяти гостевой ОС и гипервизора платформы vStack и делимся краткой выжимкой в текстовом виде. 

Продолжаем серию видео о возможностях нашей платформы. В этот раз показываем, как работает резервное копирование. 

Уникальность поддержки систем резервного копирования (СРК) со стороны vStack — в отсутствии привязки к какой-то одной СРК. Мы выбрали подход, не принуждающий потребителей с существующей экосистемой бэкапа к переходу на другую СРК и миграции архивных копий в формат новой СРК. 

Это стало возможно благодаря поддержке протокола NDMP со стороны vStack. Он давно реализован во всех СРК корпоративного уровня, например, IBM Spectrum protect (ранее называвшийся Tivoli Storage Manager) и NetVault Backup. Его работа выверена годами использования как в СРК, так и в СХД, где он также активно используется для резервного копирования. Кроме того, поддержка протокола NDMP существует и в системах с открытым исходным кодом, например, BareOS. Это может быть важно для тех, кто рассматривает открытые решения.

Мы записали видео с демонстрацией работы бэкапа виртуальной машины vStack. В качестве СРК используется EMC NetWorker, имеющая каноническую реализацию протокола NDMP в силу того, что EMC — один из двух оригинальных разработчиков этого протокола.

С каждым годом программное обеспечение требует повышения производительности оборудования. Из‑за этого виртуализация обходится компаниям все дороже, так как им приходится приобретать более дорогое аппаратное решение. Регулярная закупка нового оборудования повышает накладные расходы компании. В ответ на это появились платформы, которые позволяют сократить затраты на виртуализацию за счет низкого overhead. Их использование позволяет максимально задействовать ресурсы уже имеющегося оборудования. В материале мы расскажем о том, как можно повысить производительность и снизить накладные расходы с помощью нашего решения для виртуализации.