Искусственный интеллект активно внедряется в нашу повседневную жизнь, предлагая полезные инструменты для решения различных задач. Рассказываем о 10 полезных инструментах на базе ИИ для решения повседневных задач.

Узнайте, как автоматизировать рутинные операции с помощью умных ассистентов. Читайте наш обзор и выбирайте самые полезные инструменты для себя!

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.

Когда речь заходит о космосе, многих волнуют вопросы про ракетные двигатели, конструкцию корпуса, траекторию полета к отдаленным планетам и все в таком духе. Но мало кто думает о такой банальной штуке, как еда — ведь космонавты проводят вне нашей планеты не один день.

Например, в 1995 году российский врач-космонавт Валерий Поляков установил мировой рекорд: он пробыл в космосе 437 дней и 18 часов, находясь на орбитальной станции «Мир». Чем же он там питался? А Юрий Гагарин успел что-то перехватить, пока 108 минут летел вокруг Земли? И вообще, что сейчас едят космонавты разных стран на орбите той же МКС? Давайте разбираться.

Телеграм-боты умеют общаться с пользователями, уведомлять о событиях, обрабатывать заказы, присылать аналитику, проводить опросы — это далеко не полный список возможностей, которые делают их незаменимыми помощниками для любого бизнеса. Но написать телеграм-бота с полезным функционалом — это только половина успеха. Важно также подумать о пользовательском опыте.

В Маркетплейсе приложений Dodo IS есть уже 2 телеграм-бота, которые помогают управляющим наших ресторанов. Они оба прошли нашу модерацию, а в процессе у нас родился небольшой UX-гайд, как сделать бота удобным и простым в использовании. Несмотря на то, что некоторые рекомендации могут показаться уж слишком банальными, мы решили ими поделиться здесь, потому что порой даже самые очевидные вещи забываются.

Гайд точно пригодится тем, кто только задумывается о создании первого телеграм-бота. И мы будем только рады, если опытные разработчики поделятся своими знаниями и дополнят наш список в комментариях.

Обработку большого объема данных используют уже все кому не лень. Компании, которые работают с big data и умеют их анализировать, получают разные метрики, на основе которых принимают важнейшие управляющие решения. Будь то анализ данных «Честного знака» для построения маркетинговой стратегии по всей стране или анализ производства, в котором нужно снизить процент брака на основе десятков показателей датчиков и камер машинного зрения. 

То же самое относится и к спорту. Но так было не всегда. Подход к анализу статистических показателей игры изменился в 2004 году, когда бейсбольный Boston Red Sox выиграли мировую серию впервые с 1918 года. Причина оказалась простой: они взяли на работу Билла Джеймса, который еще с 1980-х годов обивал пороги команд и пытался объяснить, насколько важно отслеживать метрики игроков (вплоть до роста, веса или скорости подачи), строя игру команд от этого. Чудаковатого гика никто не воспринимал всерьез, но спустя 30 лет его подход изменил индустрию спорта. Думаю, что многие видели замечательный фильм Moneyball с Брэдом Питтом по книге Майкла Льюиса, затрагивающий эту тематику.  

Поэтому нет ничего удивительного, что и другие виды спорта в Америке стали применять этот подход. Давайте посмотрим на примере чуждого русскому глазу спорта — американского футбола, как команды НФЛ (национальная футбольная лига — высший дивизион, сродни НХЛ и НБА) используют big data и как это изменило игру. Но придется немного погрузиться в специфику игры, потому что мне кажется, мало кто на Хабре даже знает правила игры в амфут. Попробую кратко рассказать основы — заодно, надеюсь, подтолкну к просмотру этой замечательной игры тех, кто не решался из-за сложности.

Если вдруг вас посетил вопрос «Какая связь у амфута и Хабра» — отвечу, что в амфут играет достаточно много людей из IT. В команде, в которой играю я сам есть люди из Сбера, VK, HH и других IT-компаний.