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.

Распознавание речи решает многие проблемы. Например, улучшает обслуживание клиентов за счёт автоматизированного анализа работы службы поддержки, ускоряет приём пациентов за счет заполнения документов голосом, решает проблемы управления и контроля. В целом распознавание речи облегчает общение между человеком и компьютером.

Если вам нужно распознавать речь, записанную в звуковых файлах или поступающую в реальном времени с микрофона или радиоприёмника, для этого есть готовые коммерческие сервисы. Однако им можно доверить не всё, например, по соображениям конфиденциальности, из-за отсутствия нужных вам возможностей или по другим причинам, о которых я напишу ниже.

Из этой статьи вы узнаете, как самостоятельно сделать автоматические системы распознавания речи ASR (Automatic Speech Recognition) с применением современных нейросетей и программ на Python. Эти системы смогут выделять спикеров при обработке звуковых файлов, а также распознавать речь в потоке, поступающую, например, от микрофона или радиоприёмника.

В предыдущей статье я встроил команды для работы с веб-камерой в код сервиса робота, а также заменил Wi-Fi антенну на более крупную, чтобы повысить стабильность сигнала. Кроме того, я добавил поддержку управления с клавиатуры, чтобы сделать управление роботом более отзывчивым. В результате мне удалось успешно пройти полосу препятствий, управляя роботом и ориентируясь на изображение с веб-камеры.

В этом материале я создам Docker-контейнер для веб-приложения web-robot-control, который упростит и ускорит его запуск. Также я настрою GitHub Actions для сборки артефакта и его последующей автоматической отправки в Docker Hub.

Статья будет полезна веб-разработчикам, девопсам, которые интересуются созданием Docker-контейнеров и работой с Docker Hub.

В этой статье я продолжу рассказ об использовании GnuRadio. Начнём с лабораторных работ по исследования генераторов и фильтров, амплитудной и частотной модуляции. Это поможет глубже понять возможности GnuRadio. Дальше я покажу, как с помощью GnuRadio можно сделать несложный диктофон, способный записывать звук в формате wav. 

После этого займемся распознаванием речи — сделаем свой собственный блок для GnuRadio на базе нейросети Whisper.cpp. Добавим этот блок в диктофон, а также в FM-приёмник.

Специалисты по дескриптивной теории множеств изучают узкоспециализированные аспекты математики бесконечности. Теперь они показали, что их проблемы можно переформулировать на языке алгоритмов.

В 2023 году математик Антон Бернштейн опубликовал статью о глубокой и удивительной связи между дескриптивной теорией множеств и современной информатикой. Его результат показал, что язык алгоритмов может описывать даже те бесконечные структуры, которые десятилетиями считались чисто абстрактными. И если это правда, то граница между теорией множеств и информатикой проходит совсем не там, где мы привыкли её проводить.

В клеточных автоматах простые правила создают сложные структуры. Теперь исследователи могут начать с этих структур и методом обратного проектирования восстановить правила.

Александр Мордвинцев показал мне на экране два скопления пикселей. Они пульсировали, росли и распускались, превращаясь в бабочек-монархов. По мере роста две бабочки столкнулись друг с другом, и одна пострадала сильнее — её крыло отмерло. Но как раз в тот момент, когда казалось, что ей конец, изувеченная бабочка внезапно отрастила новое крыло, подобно саламандре, отращивающей потерянную ногу.

Если вы уже работали с приёмниками SDR и программами SDRSharp и SDR++, то, скорее всего, умеете «ловить» с их помощью FM-радио или радиостанции авиационного диапазона. Об этом я рассказывал в статьях «Этот увлекательный мир радиоприёмников» и «Цифровая радиотехника, первые шаги. Repka Pi + SDR = Сканируем Радиоэфир». 

Но что если вам нужно создать свой нестандартный приёмник или другую радиосистему на базе устройства SDR, да ещё без паяльника и составления программ?

Для этого пригоден фреймворк GnuRadio, позволяющий с помощью блочного конструктора собрать нужную цепочку обработки сигналов из готовых или созданных вами блоков. В результате из нарисованной диаграммы вы получите готовую программу для взаимодействия с устройствами SDR и для обработки сигналов. Расскажу подробнее в этом материале.

OpenAPI — это открытая спецификация для описания REST API. Изначально она называлась Swagger, но в 2016 году была переименована в OpenAPI Specification и передана под управление OpenAPI Initiative. На данный момент Swagger — это набор инструментов для работы со спецификацией OpenAPI (Swagger UI, Editor, Codegen).

В OpenAPI определяются пути, параметры, тела запросов и ответов, коды статусов, схемы данных, типы аутентификации. В статье мы рассмотрим спецификацию OpenAPI версии 3.0: разберем из каких обязательных блоков она состоит и как правильно описывать типы данных и параметры запросов.

Представьте, что кто-то даёт вам список из пяти чисел: 1, 6, 21, 107 и внезапно — 47 176 870. Догадаетесь, что будет дальше? 

Если вы не угадаете, ничего страшного — практически никто не угадывает. Вот первые пять чисел «усердного бобра» — последовательности, тесно связанной с одним из самых известных и сложных вопросов теоретической информатики. Он звучит так: сколько времени может работать машина Тьюринга с некоторым набором правил, пока не остановится. Определение значений чисел «усердного бобра» — сложнейшая задача, которая уже более 60 лет привлекает поклонников как среди профессиональных математиков, так и среди любителей.

В предыдущей статье я подключил веб-камеру, одноплатный компьютер Orange Pi Zero H+, драйвер двигателей L298N, светодиод (LED) и пауэрбанк к гусеничному шасси. Я написал код для LED, который используется в роли индикатора подключения. Также добавил обработку ошибок для линий GPIO. Я успешно протестировал управление роботом без веб-камеры, который прошёл небольшую полосу препятствий.

В этой статье я встрою команды для работы с веб-камерой в код сервиса робота. Wi-Fi антенна будет заменена на более крупную, что обеспечит более стабильный приём сигнала. Кроме того, я расширю управление, добавив поддержку клавиш клавиатуры — это позволит удобнее управлять роботом с ноутбука или ПК. После этих улучшений я поуправляю роботом от первого лица, наблюдая за происходящим через веб-камеру, и пройду более сложную полосу препятствий.

Статья будет полезна любителям DIY-проектов и веб-разработчикам, интересующимся фреймворком FastAPI.

Если вы уже работали с векторным анализатором NanoVNA, то скорее всего использовали для этого экран и стилус, а также программу NanoVNA-Saver. Эти способы я рассмотрел в статье «Векторный анализатор NanoVNA для радиолюбителей» и других статьях, посвящённых NanoVNA.

Но есть ещё одна полезная возможность — создание собственных программ для обмена данными с NanoVNA через порт USB. Это даёт огромные возможности для автоматизации, анализа и интеграции измерений.

Например, можно автоматически, без участия оператора, снимать S-параметры (S11, S21) для набора образцов, антенн, фильтров, кабелей и других устройств. Программа может измерять длину кабеля, определять место повреждения и КСВ. Также становится доступным отслеживание характеристик во времени.

Ваши программы могут выполнять обработку, недоступную в таких программах, как NanoVNASaver. Также вы можете использовать NanoVNA как часть измерительного комплекса, интегрируя анализатор с системами сбора данных.

Я подготовил несколько программ, управляющих NanoVNA на языке Python. Вы сможете запускать их на компьютере с ОС Microsoft Windows 11, а также на платформе Raspberry Pi 3 B+ и других аналогичных платформах.

Амплитуэдр — это геометрическая фигура, обладающая почти мистическими свойствами: вычислив её объём, вы получите ответ на ключевой вопрос физики о том, как взаимодействуют частицы. 

Молодой математик из Корнеллского университета Павел (Паша) Галашин обнаружил, что амплитуэдр связан с оригами — искусством складывания бумаги. В доказательстве (октябрь 2024) он показал: узоры оригами можно перевести в набор точек, образующих амплитуэдр. Иными словами: способ складывания бумаги и способ столкновения частиц приводят к одной и той же геометрической форме. 

«Паша уже проделал блестящую работу, связанную с амплитуэдром», — сказал Нима Аркани-Хамед, один из авторов идеи амплитуэдра, изобретённого в 2013 году. «Но это для меня совершенно новый уровень». 

Опираясь на связь с оригами, Галашин решил открытую гипотезу: импульсный амплитуэдр можно разрезать на простые части, соответствующие физическим расчётам. Проще говоря, части амплитуэдра действительно соединяются так, как и должно быть. 

Результат не только связывает две разные области — математики уже исследуют, какие ещё идеи можно перенести по этому мосту. Они используют его, чтобы лучше понять амплитуэдр — и ответить на другие вопросы в гораздо более широком диапазоне контекстов. 

Для тех, кто изучает векторный анализатор NanoVNA, в продаже есть недорогая и полезная на мой взгляд демонстрационная плата RF Demo Kit for NanoVNA-F. На ней смонтированы 18 схем для подключения к NanoVNA. Обладая только этой платой и векторным анализатором NanoVNA, вы сможете исследовать разные схемы без необходимости их собирать. Также на плате предусмотрены эталоны для калибровки. 

В интернете мало информации об этой демонстрационной плате. Можно найти несколько обучающих роликов на английском языке, а также скачать с сайта разработчика небольшое руководство по RF Demo Kit for NanoVNA-F, состоящее всего из одной страницы. Также имеется краткий перечень схем с их назначением. 

В этой статье я расскажу, как пользоваться платой, а также приведу результаты своих исследований смонтированных на ней схем, проведённых с помощью NanoVNA-H4 и программы NanoVNA Saver. Если вы никогда не работали с NanoVNA и программой NanoVNA Saver, рекомендую сначала прочитать мою статью «Векторный анализатор NanoVNA для радиолюбителей».

В предыдущей статье я подключил два мотора к драйверу двигателей L298N. Сам драйвер управлялся с одноплатного компьютера Orange Pi Zero H+ через библиотеку gpiod, написанную на языке Python. Также я использовал avahi-daemon, чтобы задать для динамического IP одноплатника имя хоста, по которому к нему всегда можно обратиться, находясь в локальной сети.

В этом материале я установлю все электрические компоненты на гусеничную платформу. Напишу код для LED, который будет выполнять роль индикации состояния подключения робота. Для этого я спаяю небольшую плату, на которой будут установлены светодиод, резистор на 150 Ом и провода для подключения. В конце статьи робот пройдёт полосу препятствий, что продемонстрирует эффективность софта для управления. Также исправлю некоторые ошибки, обнаруженные в процессе разработки.

Статья будет полезна любителям DIY-проектов и веб-разработчикам, интересующимся фреймворком FastAPI.

Предшественники тяжёлых элементов могут возникать в плазменных недрах раздувшихся звёзд или в тлеющих звёздных останках. И они определённо существуют в Ист-Лансинге, штат Мичиган.

Лаборатория пучков редких изотопов (FRIB), расположенная между химическим факультетом Мичиганского университета и центром исполнительских искусств, возможно, и не сверкает так же ярко, как ночное небо. Однако внутри она кишит веществами, которые обычно встречаются только в звёздах.

Если вы — радиолюбитель, увлекаетесь приёмниками или радиопередатчиками, то вам постоянно приходится решать задачи согласования приёмников или передатчиков с фидерами, фидеров — с антеннами, фильтрами, малошумящими усилителями приёмников и усилителями мощности передатчиков.

Даже если у вас есть высокочастотные генераторы сигналов и хороший осциллограф, измеритель ёмкости и индуктивности, с их помощью будет довольно сложно выполнять такие операции. 

К счастью, сегодня практически каждому радиолюбителю доступен такой прибор, как векторный анализатор цепей Vector Network Analyser (VNA), с успехом решающий все перечисленные выше задачи.

Всем хороши приёмники SDR, но у них есть неприятная особенность — низкий динамический диапазон. Особенно это относится к недорогим устройствам.

Динамический диапазон — это разница (в дБ) между самым слабым сигналом, который приёмник способен надёжно обнаружить, и самым сильным сигналом, который он может принять без перегрузки и заметных искажений.

В условиях города эфир забит очень мощными сигналами FM-радио, излучениями от различного рода устройств: Wi-Fi-роутеры, мобильные телефоны, блоки питания, зарядки, микроволновки, компьютеры и так далее.

Все эти сигналы попадают на вход аналого-цифрового преобразователя АЦП SDR-приёмника и вызывают перегрузку и появление «ложных» сигналов в результате комбинации частот мощных станций. При этом приём слабых сигналов на нужных вам частотах может стать недоступным.

В недорогих приёмниках SDR, как, например, RTL-SDR, используются 8-разрядные АЦП с низким динамическим диапазоном. Конечно, есть приёмники с разрядностью 14-16 бит. У них динамический диапазон больше, но и стоимость заметно выше. 

Для решения проблемы низкого динамического диапазона между антенной и входом приёмника можно установить полосовые или режекторные фильтры. Полосовой фильтр подавляет сигналы, лежащие вне нужного диапазона частот. Режекторные фильтры вырезают ненужные диапазоны. Например, если вам интересны частоты авиадиапазона или радиолюбительские диапазоны частот, имеет смысл избавиться от мощных сигналов FM-радио.

Известно, что для хорошего приёма важно выбрать правильную антенну и оптимально её расположить. Без этого даже очень хороший приёмник не сможет поймать слабые сигналы. Чтобы улучшить приём, следует разместить антенну как можно выше и подальше от устройств, создающих помехи. Владельцы загородных домов могут установить антенну на крыше или на участке рядом с домом. Если вы живете в квартире, используйте балкон или смонтируйте антенну, например, на карнизе за окном. 

В любом из этих случаев может возникнуть проблема — антенна будет находиться слишком далеко от приёмника. Для приёмника RTL-SDR сразу напрашивается два решения — использовать длинный фидер в виде коаксиального кабеля между антенной и приёмником или включить удлинитель USB между приёмником и компьютером.

К сожалению, длинный коаксиальный кабель вносит заметное затухание, ослабляя сигнал на входе приёмника. А максимальная длина обычного удлинителя USB составляет всего лишь 5 м. Длина оптоволоконных удлинителей USB может достигать 100 м, однако их стоимость довольно высока.

Между тем есть ещё одно решение — разместить приёмник RTL-SDR рядом с антенной и подключить к микрокомпьютеру, такому как Raspberry Pi, расположенному недалеко от антенны. Микрокомпьютер, в свою очередь, подключается к домашней локальной сети с помощью кабеля Ethernet или через Wi-Fi. При этом он будет шлюзом между приёмником RTL-SDR и локальной сетью.

Прошлой зимой на встрече в финской глуши высоко за Полярным кругом собралась группа математиков, чтобы поразмышлять о судьбе математической вселенной. 

Было минус 20 градусов по Цельсию, и пока некоторые катались на лыжах, Хуан Агилера, специалист по теории множеств из Венского технического университета, предпочитал задерживаться в столовой, отрывая кусочки пуллы (традиционного финского сладкого хлеба) и обсуждая природу двух новых понятий бесконечности. Результаты, по мнению Агилеры, были грандиозными. «Мы просто пока не в состоянии их оценить», — сказал он. 

Бесконечность, как ни странно, существует во многих формах и размерах. Это известно с 1870-х годов, когда немецкий математик Георг Кантор доказал, что множество действительных чисел (всех чисел на числовой прямой) больше множества целых чисел, хотя оба множества бесконечны. (Коротко говоря: как бы вы ни пытались сопоставить действительные числа с целыми, вы всегда получите больше действительных чисел.) Эти два множества, утверждал Кантор, представляют собой совершенно разные типы бесконечности и, следовательно, обладают совершенно разными свойствами. 

В предыдущей статье я показал, как настроить GPIO одноплатника на примере Orange Pi Zero H+. Я привел команды для проверки GPIO и написал скрипт gpio_setup.sh для добавления необходимых прав на GPIO для пользователя. Также разработал класс LedLineGpio для управления светодиодами и настроил задержку при отправке команд. Кроме того, я изменил механизм их отправки так, чтобы команда не дублировалась при удержании кнопки.

В четвёртой статье я расскажу, как управлять моторами через популярный драйвер двигателей L298N. Также покажу, как подключить этот драйвер к одноплатнику Orange Pi Zero H+. Будет представлен программный код для управления моторами через GPIO, а также код самих команд управления роботом для бэкенд-приложения на FastAPI.

Статья будет полезна любителям DIY-проектов и веб-разработчикам, интересующимся фреймворком FastAPI.