par софья горохова Il y a 2 années
256
Plus de détails
В рамках Национальной технологической инициативы (НТИ) сквозные технологии были определены как ключевые научно-технические направления, которые оказывают наиболее существенное влияние на развитие рынков.
https://www.tadviser.ru/index.php/
Этот производитель электромобилей разрабатывает и осуществляет применение искусственного интеллекта для управления машинами. Элон Маск утверждает, что цифровое зрение Hardware 3 будет обрабатывать до 2 000 кадров в секунду. Это собственный продукт компании. Ранее Tesla пользовались Nvidia Drive, оборудование которое было менее эффективно (200 fps).
Прогнозы Элона Маска фантастические. Миллиардер говорит, что уже через 10 лет искусственный интеллект превзойдёт человека в безопасности и надёжности вождения автомобиля.
Одна из главных площадок объявлений в России использует искусственный интеллект для точности рекомендаций на страницах, улучшения поисковой выдачи и удаления фейковых заявок. В мобильном приложении сервиса есть функция «Поиск по фото». Система использует компьютерное зрение, отбирая из базы товары с максимально похожим изображением.
В 2017 году «Ростелеком» начал набирать персонал на работу с помощью искусственного интеллекта. Система анализирует анкеты соискателей на конкретные должности с нескольких профильных ресурсов (Superjob, Headhunter, Avito), а также оценивает страницы в социальных сетях. Цель ИИ – найти таких кандидатов, которые смогут проработать на конкретной позиции не меньше 6 месяцев.
Сначала «Ростелеком» использовал технологию для подбора операторов в колл-центры. В этом направлении у компании большая текучка кадров. Машинный отбор кандидатов помог существенно сократить расходы на собеседования, оформления и увольнения сотрудников. Компания JungleJobs (создатель системы) сообщала, что так бюджет на поиск и найм персонала уменьшился в 1,5-2 раза.
Этот стартап делает технологии распознавания лиц для бизнес-клиентов. Продукты ориентированы на системы безопасности, видеонаблюдение, банки, финансовый сектор и ритейл. Сама компания утверждает, что их система обрабатывает изображения в 200 раз быстрее, чем разработки конкурентов. По мнению MIT (Массачусетского технологического института), это одна из трёх лучших коммерческих систем по идентификации лиц в мире.
Продуктами VisionLabs пользуются крупнейшие компании России: Mail.Ru, МТС, Сбербанк, Тинькофф-банк, МТС. Технологическими партнёрами являются Intel, SAS, ABBYY. В 2016 году совместно с Google и Facebook запущена открытая платформа для разработчиков систем компьютерного зрения.
Эта российская компания осуществляет применение искусственного интеллекта в нескольких направлениях:
• Технология Adaptive Document Recognition распознаёт оформление страниц, отделяет текст от нетекстового контента, определяет роль таких элементов, как колонтитулы и проверяет логическую структуру.
• Банк «Точка» использует интеллектуальные решения ABBYY для поддержки клиентов. Система автоматически расставляет теги запросов, обрабатывая звонок или беседу в чате.
• Искусственный интеллект от ABBYY позволяет банку ВТБ обслуживать на 25% больше клиентов из малого и среднего бизнеса. Алгоритм сегментирует документы, проверяет их состав, сравнивает данные заявлений, выписок и справок.
• Compero – уникальная технология понимания текстов на естественном языке. Алгоритм анализирует семантику и синтаксис, извлекает события, связи между ними и распознаёт смысл текста.
Впервые термин artificial intelligence (с английского переводится как «искусственный интеллект») был упомянут в 1956 году Джоном МакКарти, основателем функционального программирования и изобретателем языка Lisp, на конференции в Университете Дартмута.
1965
В 1965 году специалист Массачусетского технологического университета Джозеф Вайценбаум разработал программу «Элиза», которая ныне считается прообразом современной Siri.
1973
В 1973 году была изобретена «Стэндфордская тележка», первый беспилотный автомобиль, контролируемый компьютером. К концу 1970-х интерес к ИИ начал спадать.
1990-е
Новое развитие искусственный интеллект получил в середине 1990-х. Самый известный пример – суперкомпьютер IBM Deep Blue, который в 1997 году обыграл в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова. Сегодня подобные сети развиваются очень быстро за счет цифровизации информации, увеличения ее оборота и объема. Машины довольно быстро анализируют информацию и обучаются, впоследствии они действительно приобретают способности, ранее считавшиеся чисто человеческой прерогативой.
Искусственный интеллект (ИИ) - это интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от естественного интеллекта, демонстрируемого животными, включая человека. Ведущие учебники по ИИ определяют эту область как изучение "интеллектуальных агентов": любой системы, которая воспринимает свое окружение и предпринимает действия, максимизирующие ее шансы на достижение своих целей.
Области применения IoT. Интернет вещей находит практическое применение не только в создании умного дома, но и в торговле,
здравоохранении,
энергетике,
организации работы транспортных магистралей,
в промышленном производстве (iiot - Industrial Internet of Things),
в логистике.
https://auroraevernet.ru/articles/chto-takoe-internet-veshchey-i-gde-primenyayutsya-iot-ustroystva/
Идея, что устройства могут обмениваться информацией друг с другом без участия человека появилась достаточно давно. Еще в конце 70-х обсуждалась возможность полной автоматизации передачи данных. Тогда подобный подход назывался “повсеместные вычисления” (pervasive computing). Технологиям потребовалось несколько десятилетий развития для того, чтобы наконец стало возможным заговорить об Интернете вещей.
Во второй половине девяностых британец Кевин Эштон работал на компанию Procter and Gamble и занимался оптимизацией производства. Он заметил, что оптимизация напрямую зависит от скорости передачи и обработки данных. Когда сбором и обработкой данных занимаются люди, то на это могут уйти дни. Использование радиочастотной идентификации (RFID) позволило ускорить процесс передачи данных непосредственно между устройствами. Именно тогда у него и появилась идея — а что, если вещи будут собирать, обрабатывать и передавать данные без участия человека? Как бы это называлось? “Интернет вещей”, подумал Эштон, и оказался провидцем.
Потребовалось почти десятилетие для того, чтобы словосочетание «Интернет вещей» вошло в повседневную жизнь. Вместе с искусственным интеллектом IoT стал передовым направлением развития информационных технологий. Так, в 2008 году IPSO Alliance создал союз компаний, которые поддержали разработку технологий, связанных с Интернетом вещей. Это послужило сигналом для крупных корпораций.
Летом 2010 года стало известно, что сервис Google StreetView кроме показа панорамных фотографий умеет собирать данные об используемых Wi-Fi сетях. Эксперты заговорили о разработках нового протокола передачи данных, который позволит обмениваться данными между устройствами. В том же году Китай заявил, что планирует включить Интернет вещей в список приоритетных направлений исследований на ближайшие пять лет. Стало понятно, что сбором, обработкой и хранением данных заинтересовались не только крупные корпорации, но и правительства. В 2011 году занимающаяся исследованием рынка компания Gartner включила IoT в свой лист наиболее перспективных развивающихся технологий.
Интернет вещей завоевывал мир. В 2012 году крупнейшая европейская интернет конференция LeWeb была посвящена данной теме, а такие журналы как Forbes, Fast Company и Wired начали активно использовать термин Internet of Things. Весь мир заговорил об Интернете вещей, а компании начали гонку технологий. В 2013 году IDC опубликовало исследование, в котором спрогнозировало рост рынка IoT к 2020 году до 8.9 триллионов долларов.
В январе 2014 года Google приобретает за 3.2 миллиона долларов компанию Nest, которая занималась разработкой устройств “умного дома” и созданием систем управления зданиями. Считается, что именно тогда рынок полностью признал — за Интернетом вещей ближайшее будущее. В том же году крупнейшая американская технологическая выставка Consumer Electronics Show прошла в Лас-Вегасе под вывеской Internet of Things. Так началась эпоха IoT.
https://perenio.ru/blog/the-history-of-the-internet-of-things
Интернет вещей делится на две группы: классический IoT для применения в быту и IIoT (промышленный интернет вещей) для применения на производстве.
https://mcs.mail.ru/blog/iot-dlya-umnyh-chasov-iiot-umnyh-stankov-internet-veshchej
Интернет вещей – это система взаимосвязанных вычислительных устройств, которые могут собирать и передавать данные по беспроводной сети без участия человека.
https://www.kaspersky.ru/resource-center/definitions/what-is-iot
https://old.sk.ru/news/b/press/archive/2019/09/18/additivnye-tehnologii-_1320_-chto-eto-takoe-i-gde-primenyayutsya.aspx
История аддитивного производства насчитывает 150 лет, уходя корнями в такие области, как фотоскульптура и топография .
Фотоскульптура (Photosculpture) была предложена François Willème в 1890 г. Суть ее состояла в следующем: вокруг объекта или субъекта располагали фотокамеры, на которые и производили одномоментное фотографирование. Затем каждое изображение проецировали на полупрозрачный экран, и оператор с помощью пантографа обрисовывал контур. Пантограф был связан с режущим инструментом, который удалял модельный материал – глину – в соответствии с профилем текущего контура.Для уменьшения трудоемкости процесса Carlo Baese в 1904 г. предложил использовать фоточувствительный желатин, который при обработке водой расширялся в зависимости от степени засветки – экспозиции.
Способ изготовления топографических макетов – 3-х мерных карт поверхности местности был предложен Josef E. Blanther в 1890 г. Суть метода заключалась в следующем: из тонких восковых пластин по контурным линиям топографической карты вырезались фрагменты, соответствующие воображаемому горизонтальному сечению объекта, затем эти пластины укладывались друг на друга в определенном порядке и склеивались. Получался «послойный синтез» холма или оврага. После этого поверх полученных фигур накладывали бумагу и формировали макет отдельного элемента ландшафта, который затем уже в «бумажном» виде располагали в соответствии с исходной картой.
В 1935 г. Isao Morioka предложил способ, сочетающий в себе топографию и фотоскульптуру. Этот способ предполагал использование структурированного света (сочетание черных и белых полос) для создания топографической «карты» объекта – набора контуров. Контуры вырезались из листового материала, укладывались в определенном порядке, так формировался трехмерный образ объекта. Или же, как и у François Willème, контуры могли быть спроецированы на экран для дальнейшего создания трехмерного образа с помощью режущего инструмента.
У истоков современного аддитивного производства, одним из наиболее известных методов которого служит стереолитография (SL, от англ, stereolithography), стоит подход, предложенный в 1951 г. Otto Munz. Система Munz использовала поршневой механизм для последовательной избирательной засветки и отвердевания фотополимера по сечениям сканируемого объекта.
В 1977 г. Wyn Kelly Swainson предложил способ получения трехмерных объектов посредством отверждения фоточувствительного полимера в точке пересечения двух лазерных лучей. Примерно в это же время начинают появляться технологии послойного синтеза из порошковых материалов.
Способ формирования тонкого слоя порошкового материала путем нанесения его на плоскую платформу был предложен в 1981 г. R.F. Housholder. После нанесения слоя порошкового материала производилось разравнивание его до определенной величины с последующим спеканием.
В том же году появились результаты работы Hideo Kodama с первых функциональных систем фотополимеризации с помощью ультрафиолетовой (УФ) лампы и лазера. В 1982 г. A.J. Herbert опубликовал работу по созданию трехмерных моделей с помощью X-Y-плоттера, УФ-лампы и системы зеркал.
Процесс патентования новых технических решений по AF-технологиям приобрел лавинообразный характер.
В середине 1980-х гг. Charles W. Hull (Чарлз Халл) экспериментировал с УФ-отверждаемыми материалами, подвергая их лазерному сканированию, которое аналогично системе, применяемой в лазерных принтерах. Он обнаружил, что можно производить твердые полимерные структуры. Путем отвержения последующего слоя над предыдущим слоем ему удалось изготовить трехмерный твердый объект.В 1986 г. Charles W. Hull предложил способ послойного синтеза с использованием ультрафиолетового излучения, сфокусированного на тонкий слой фотополимерной смолы. Он же и ввел в оборот термин «стереолитография».
Именно патент Чарлза Халла признан наиболее влиятельной работой, поскольку она привлекла к созданию компании 3D Systems – компании, первой приступившей к коммерческой деятельности в области послойного синтеза (1986 г.).
В 1984 г. почти одновременно были поданы патенты в Европе (Франции), США и Азии (Япония). В первые годы большинство новаторских и коммерчески успешных систем разрабатывались в США. Такие компании, как Stratasys, 3D system и ZCorp, возглавили этот прорыв. Но и за пределами США также появилось множество новых компаний.
Примерно в то же время были разработаны методы аддитивного производства с использованием нагрева лазерным и электронным лучом. Эти методы были внедрены в производство в 1990-х гг., позволив использовать аддитивные технологии для изготовления металлических объектов .
Карл Декарт получил патент в 1989 г., он изобрел технологию избирательного (селективного) лазерного спекания (SLS). В этом же году на имя Скотта Крампа, соучредителя компании Stratasys Inc., была зарегистрирована заявка на выдачу патента на технологию послойного наплавления (FDM). Крамп получил патент в 1992 г., сегодня эта технология широко применяется в простых бытовых моделях 3D принтеров.
Но далеко не все разработки 3D технологий проводились в США. Ханс Лангер основал в 1989 г. в Германии компанию EOS GmbH, выпустившую первый 3D принтер «Stereos» в 1990 г. Компания занялась развитием технологии лазерного спекания, включая прямое лазерное спекание металлов (DMLS) .
Практическое применение эта идея нашла в LOM-технологии –Lamination Object Manufacturing – послойном ламинировании или склеивании тонких листовых материалов, толщина листов при этом составляет 0,051-0,25 мм .
В 1979 г. профессор Nakagawa из Токийского университета предложил использовать эту технологию для быстрого изготовления пресс-форм, в частности, со сложной геометрией охлаждающих каналов.
Согласно отчету Королевской инженерной академии наук Великобритании за 2013 г., скачок в развитие технологий АП произошел в 2009 г., когда истек срок действия одного из ключевых патентов. Этот патент касался метода изготовления объектов путем послойной наплавки (FDM, fused deposition modeling) и описывал выдавливание (экструзию) пластиковой нити, формирующей готовую деталь, с поддерживающей структурой из дополнительных материалов.
Истечение срока действия патента сделало возможным радикальное (вплоть до 90%) снижение цен на системы 3D -печати. Это не только открыло рынок 3D-печати для широкого круга потребителей, но и заставило многих производителей и инвесторов пересмотреть свое отношения к АП и связанным с ним возможностям, проблемам и рискам.Представители авиационно-космической промышленности, автомобилестроения, и даже архитекторы и строители увидели в АП перспективный инструмент для решения своих задач.
С этого момента началась новая эпоха в индустрии – эпоха AF-технологий.
https://extxe.com/3698/istorija-i-klassifikacija-additivnyh-tehnologij/
Аддитивные технологии (Additive Manufacturing – от слова аддитивность – прибавляемый) – это послойное наращивание и синтез объекта с помощью компьютерных 3d технологий.
https://lls-mark.ru/technologies/additivnye-tekhnologii/
Информационная модель объекта (BIM, Building Information Model или Building Information Modeling) - это согласованная, взаимосвязанная и скоординированная числовая информация о проектируемом или уже существующем объекте строительства, имеющая геометрическую привязку и поддающаяся расчетам и анализу.
Сенсорама
Технология виртуальной реальности (virtual reality, VR) – это комплексная технология, позволяющая погрузить человека в иммерсивный виртуальный мир при использовании специализированных устройств (шлемов виртуальной реальности).
Технология дополненной реальности (augmented reality, AR) – технология, позволяющая интегрировать информацию с объектами реального мира в форме текста, компьютерной графики, аудио и иных представлений в режиме реального времени.
https://cdto.wiki/%D0%A2%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%B2%D0%B8%D1%80%D1%82%D1%83%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%B8_%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D1%80%D0%B5%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9
Первым устройством дополненной реальности считается разработанная в 1968 г. профессором Гарварда Айваном Сазерлендом система на основе головного дисплея (названный «Дамоклов Меч»). Устройство крепилось к потолку из-за тяжелого веса очков со стереоэффектом, на которые транслировалось изображение с компьютера. Перспектива наблюдения за объектами менялась в зависимости от движения головы пользователя.
В 1974 г. Майрон Крюгер создал лабораторию искусственной реальности Videoplace. Ее основной идеей было избавление пользователей от специальных шлемов, очков и других приспособлений, позволяющих взаимодействовать с виртуальной реальностью. В 1978 г. Стив Манн изобрел первое носимое AR-приспособление - EyeTap [1].
Первым термин «дополненная реальность» сформулировал ученый Том Коделл, который разработал специальные шлемы для инженеров завода «Боинг».
Технология описания реальных и виртуальных объектов с помощью маркеров была внедрена в 1966 г. Джуном Рекимото и Южди Аятцука, что позволило добавить виртуальные вещи в реальный мир, просто перенося метки.
Затем Хироказу Като разработал открытую библиотеку данных для написания приложений ARToolKit, в которой применялась система распознавания положения и ориентации камеры в режиме реального времени. Это позволило точнее разместить слой компьютерной графики на маркеры окружающего мира. Выпуск этой библиотеки положил начало современному этапу активного развития дополненной реальности.
Отправной точкой развития массового сегмента технологии дополненной реальности можно считать презентацию компанией Google продукта «умные очки» в 2012 г. Потребительская версия данного продукта потерпела неудачу и компания переключила свои усилия на производственную версию Glass Enterprise Edition.
В свою очередь, весьма перспективным и выгодным примером являются очки смешанной реальности HoloLens, разработчиком которых является компания Microsoft. HoloLens не требуют подключения к какому-либо устройству, полностью автономны. Изначально устройство предназначалось для игр, но сейчас целевой аудиторией является бизнес.
Следующим этапом развития технологии, судя по публикациям, станут контактные линзы с дополненной реальностью.
Таким образом, в доступе будут три варианта: шлем (ориентирован на работу со смешанной реальностью), очки и линзы (для дополненной реальности).
https://cyberleninka.ru/article/n/istoriya-dopolnennoy-realnosti-i-perspektivy-ee-primeneniya-v-kartografii#:~:text=%D0%9F%D0%B5%D1%80%D0%B2%D1%8B%D0%BC%20%D1%83%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B9%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE%D0%BC%20%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9%20%D1%80%D0%B5%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%20%D1%81%D1%87%D0%B8%D1%82%D0%B0%D0%B5%D1%82%D1%81%D1%8F,%D0%BA%D0%BE%D1%82%D0%BE%D1%80%D1%8B%D0%B5%20%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BB%D0%BE%D1%81%D1%8C%20%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D1%81%20%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B0.
Первый стереоскоп, благодаря которому зритель увидел картинку как 3D-объект, появился в 1837 году. Принцип его работы положен в основу всех нынешних VR-очков. В 1957 году изобретатель Мортон Хейлиг представил миру Сенсораму. Данное устройство является первым в мире виртуальным симулятором, который, при помощи короткометражек, погружал зрителя в вымышленный мир. А через 10 лет Айвен Сазерленд создал первый шлем, изображение которого создавалось благодаря компьютеру. Развитие технологий шло полным ходом и в середине 1980-х появились системы, в которых стало возможным взаимодействие с трехмерными объектами на экране. И вскоре ученый Джарон Ланьер ввёл в обращение термин “виртуальная реальность”. Большим прорывом считается появление системы для виртуальных игр, которую разработал Джонатан Валдерн. Первый вариант выглядел как шлем с дисплеями, второй как автомат, оснащенный рулем. Развитие VR не стоит на месте, и сегодня мы можем наблюдать применение данной технологии в разных сферах, таких как: видеоигры, искусство, образование, здравоохранение, продажи и военная промышленность.
https://centermars.ru/blogmars/stati/istoriya-razvitiya-virtualnoy-realnosti/
DVD-проигрыватели.
цифровое телевидение
компьютеры
веб-камеры
цифровые фотоаппараты/видеокамеры
сотовые телефоны
https://ivan.bessarabov.ru/wiki/smart-home-examples
климат
электричество
входная дверь
и так далее
безопасность и контроль
и так далее
умный свет
и так далее
Цифровое устройство (англ. Digital device) - техническое устройство или приспособление, предназначенное для получения и обработки информации в цифровой форме, используя цифровые технологии.
https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1889373
умный дом - система домашних устройств, способных выполнять действия и решать определённые повседневные задачи без участия человека.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%BD%D1%8F%D1%8F_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F#:~:text=smart%20house)%20%E2%80%94%20%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%20%D0%B4%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%BD%D0%B8%D1%85%20%D1%83%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B9%D1%81%D1%82%D0%B2,%D0%B2%20%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%20%D0%BE%D1%82%20%D1%81%D0%BE%D0%B1%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D0%BF%D0%BE%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.
История создания средств цифровой вычислительной техники уходит в глубь веков. Она увлекательна и поучительна, с нею связаны имена выдающихся ученых мира.
1.В дневниках гениального итальянца Леонардо да Винчи (1452-1519) уже в наше время был обнаружен ряд рисунков, которые оказались эскизным наброском суммирующей вычислительной машины на зубчатых колесах, способной складывать 13-разрядные десятичные числа. Специалисты известной американской фирмы IBM воспроизвели машину в металле и убедились в полной состоятельности идеи ученого. Его суммирующую машину можно считать изначальной вехой в истории цифровой вычислительной техники. Это был первый цифровой сумматор, своеобразный зародыш будущего электронного сумматора – важнейшего элемента современных ЭВМ, пока еще механический, очень примитивный (с ручным управлением). В те далекие от нас годы гениальный ученый был, вероятно, единственным на Земле человеком, который понял необходимость создания устройств для облегчения труда при выполнении вычислений.
Однако потребность в этом была настолько малой (точнее, ее не было совсем!), что лишь через сто с лишним лет после смерти Леонардо да Винчи нашелся другой европеец – немецкий ученый Вильгельм Шиккард (1592-1636), не читавший, естественно, дневников великого итальянца, – который предложил свое решение этой задачи. Причиной, побудившей Шиккарда разработать счетную машину для суммирования и умножения шестиразрядных десятичных чисел, было его знакомство с польским астрономом И. Кеплером. Ознакомившись с работой великого астронома, связанной в основном с вычислениями, Шиккард загорелся идеей оказать ему помощь в нелегком труде. В письме на его имя, отправленном в 1623 г., он приводит рисунок машины и рассказывает, как она устроена. К сожалению, данных о дальнейшей судьбе машины история не сохранила. По-видимому, ранняя смерть от чумы, охватившей Европу, помешала ученому выполнить его замысел.
Об изобретениях Леонардо да Винчи и Вильгельма Шиккарда стало известно лишь в наше время. Современникам они были неизвестны
2.В XVII веке положение меняется. В 1641-1642 гг. девятнадцатилетний Блез Паскаль (1623-1662), тогда еще мало кому известный французский ученый, создает действующую суммирующую машину ("паскалину"). Вначале он сооружал ее с одной единственной целью – помочь отцу в расчетах, выполняемых при сборе налогов. В последующие четыре года им были созданы более совершенные образцы машины. Они были шести- и восьми разрядными, строились на основе зубчатых колес, могли производить суммирование и вычитание десятичных чисел. Было создано примерно 50 образцов машин, Б. Паскаль получил королевскую привилегию на их производство, но практического применения "паскалины" не получили, хотя о них много говорилось и писалось (в основном, во Франции).
В 1673 г. другой великий европеец, немецкий ученый Вильгельм Готфрид Лейбниц (1646-1716), создает счетную машину (арифметический прибор, по словам Лейбница) для сложения и умножения двенадцатиразрядных десятичных чисел. К зубчатым колесам он добавил ступенчатый валик, позволяющий осуществлять умножение и деление. "...Моя машина дает возможность совершать умножение и деление над огромными числами мгновенно, притом не прибегая к последовательному сложению и вычитанию", – писал В. Лейбниц одному из своих друзей. О машине Лейбница было известно в большинстве стран Европы.
В ЭВМ, появившихся более двух веков спустя, устройство, выполняющее арифметические операции (те же самые, что и "арифметический прибор" Лейбница), получило название арифметического. Позднее, по мере добавления ряда логических действий, его стали называть арифметико-логическим (АЛУ). Оно стало основным устройством современных компьютеров.
3.Завершающий шаг в эволюции цифровых вычислительных устройств (механического типа) сделал английский ученый Чарльз Беббидж (1791-1871). Блестящий математик, великолепно владеющий численными методами вычислений, уже имеющий опыт в создании технических средств для облегчения вычислительного процесса (разностная машина Беббиджа для табулирования полиномов, 1812-1822 гг.), он сразу увидел в технологии вычислений, предложенной Г. Прони, возможность дальнейшего развития своих работ. Аналитическая машина (так назвал ее Беббидж), проект которой он разработал в 1836-1848 годах, явилась механическим прототипом появившихся спустя столетие ЭВМ. В ней предполагалось иметь те же, что и в ЭВМ, пять основных устройств: арифметическое, памяти, управления, ввода, вывода. Для арифметического устройства Ч. Беббидж использовал зубчатые колеса, подобные тем, что использовались ранее. На них же Ч. Беббидж намеревался построить устройство памяти из 1000 50-разрядных регистров (по 50 колес в каждом!). Программа выполнения вычислений записывалась на перфокартах (пробивками), на них же записывались исходные данные и результаты вычислений. В число операций, помимо четырех арифметических, была включена операция условного перехода и операции с кодами команд. Автоматическое выполнение программы вычислений обеспечивалось устройством управления. Время сложения двух 50-разрядных десятичных чисел составляло, по расчетам ученого, 1 с., умножения – 1 мин.
Механический принцип построения устройств и использование десятичной системы счисления, затрудняющей создание простой элементной базы, не позволили Ч. Беббиджу полностью реализовать свой далеко идущий замысел, пришлось ограничиться скромными макетами. Иначе по размерам машина сравнялась бы с локомотивом, и чтобы привести в движение ее устройства, понадобился бы паровой двигатель.
4.Программы вычислений на машине Беббиджа, составленные дочерью Байрона Адой Августой Лавлейс (1815-1852), поразительно схожи с программами, составленными впоследствии для первых ЭВМ. Не случайно замечательную женщину назвали первым программистом мира.
Еще более изумляют ее высказывания по поводу возможностей машины: "...Нет конца демаркационной линии, ограничивающей возможности аналитической машины. Фактически аналитическую машину можно рассматривать как материальное и механическое выражение анализа".
Несмотря на все старания Ч. Беббиджа и А. Лавлейс, машину построить не удалось... Современники, не видя конкретного результата, разочаровались в работе ученого. Он опередил свое время. И сам понимал это: "Вероятно, пройдет половина столетия, прежде чем кто-нибудь возьмется за такую малообещающую задачу без тех указаний, которые я оставил после себя. И если некто, не предостереженный моим примером, возьмет на себя эту задачу и достигнет цели в реальном конструировании машины, воплощающей в себя всю исполнительную часть математического анализа с помощью простых механических или других средств, я не побоюсь поплатиться своей репутацией в его пользу, т. к. только он один полностью сможет понять характер моих усилий и ценность их результатов". После смерти Ч. Беббиджа Комитет Британской научной ассоциации, куда входили крупные ученые, рассмотрел вопрос, что делать с неоконченной аналитической машиной и для чего она может быть рекомендована.
К чести Комитета было сказано: "...Возможности аналитической машины простираются так далеко, что их можно сравнить только с пределами человеческих возможностей... Успешная реализация машины может означать эпоху в истории вычислений, равную введению логарифмов".
Непонятым оказался еще один выдающийся англичанин, живший в те же годы, – Джордж Буль (1815-1864). Разработанная им алгебра логики (алгебра Буля) нашла применение лишь в следующем веке, когда понадобился математический аппарат для проектирования схем ЭВМ, использующих двоичную систему счисления. "Соединил" математическую логику с двоичной системой счисления и электрическими цепями американский ученый Клод Шеннон в своей знаменитой диссертации (1936 г.).
Через 63 года после смерти Ч. Беббиджа (он почти угадал срок!) нашелся "некто", взявший на себя задачу создать машину, подобную по принципу действия той, которой отдал жизнь Ч. Беббидж. Им оказался... немецкий студент Конрад Цузе (1910-1985). Работу по созданию машины он начал в 1934 г., за год до получения инженерного диплома. Конрад (друзья его звали Куно) ничего не знал ни о машине Беббиджа, ни о работах Лейбница, ни о алгебре Буля, которая словно создана для того, чтобы проектировать схемы с использованием элементов, имеющих лишь два устойчивых состояния.
Тем не менее он оказался достойным наследником В. Лейбница и Дж. Буля, поскольку вернул к жизни уже забытую двоичную систему исчисления, а при расчете схем использовал нечто подобное булевой алгебре. В 1937г. машина Z1 (что означало "Цузе 1") была готова и заработала!
https://www.computer-museum.ru/frgnhist/malinovs.htm
Леонардо да Винчи
Суммирующая машина Паскаля
Чарльз Беббидж
Ада Августа Лавлейс
История «умного дома» началась в 1961 году, когда Джоэль и Рут Спира изобрели и запатентовали специальное устройство для плавной регулировки света – диммер. Именно это изобретение стало поводом для создания всемирно известной сегодня компании Lutron Electronics Company, Inc. Данная фирма продолжала работать над «умными» технологиями, параллельно внедряя в обиход такие понятия, как световая зона и сцена.
Крупным событием в дальнейшем развитии технологии «умного дома» было создание шведской компанией Pico Electronics бытовой автоматики в 1975 году, которую впервые начали использовать для управления музыкальными проигрывателями. Усовершенствовали домашнюю автоматику американцы Скотт и Росслин Миллер.
Первым полноценным проектом «умного дома» стал небольшой жилой дом на южном берегу Англии. В основу его автоматики легло использование широкополосной KNX-системы, отвечающей за управление освещением, сигнализацией, жалюзи, отоплением и дверями гаража. Также в данном доме был создан бассейн, который впоследствии дополнили LED-системой с оригинальными цветовыми эффектами.
В 1987 году организация ASHRAE создала новый протокол домашней автоматизации, который в дальнейшем был усовершенствован группой компаний Berker, Merten, Insta, Gira, Jung и Siemens и преобразован в совершенно новую модель автоматики European Installation Bus. В 1999 году на ее основе было разработано новое поколение полевых шин KNX, которые до сих пор считаются лучшим стандартом европейских систем домашней автоматизации.
Современные системы ушли далеко вперед, существенно расширив свои технические возможности. Сегодня в них используются встраиваемые домашние кинотеатры , объединяются все инженерные системы, применяется интеллектуальное управление на основе специального ПО. Благодаря модульности системы у пользователей появилась возможность самостоятельно выбирать функционал «умного дома».
http://www.aptech.ru/istoriya-razvitiya-sistemy-umnyj-dom#:~:text=%D0%98%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F%20%C2%AB%D1%83%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B4%D0%BE%D0%BC%D0%B0%C2%BB%20%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B0%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%8C%20%D0%B2,%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B8%20Lutron%20Electronics%20Company%2C%20Inc.
С помощью цифровых двойников можно оптимизировать маршруты транспорта, работу технических служб и пассажиропотоки.
С помощью цифровых двойников можно построить модель будущего здания или целого квартала и спрогнозировать, как оно впишется в среду, выдержит климатические условия и нагрузки на несущие конструкции.
Можно смоделировать как отдельное устройство или сервис, так и целую сеть, рассчитав предельные нагрузки и продумав защиту от киберугроз.
Цифровые двойники применяют, чтобы оптимизировать работу электростанций, избежать сбоев в подаче электричества и рационально подойти к энергопотреблению.
Цифровые двойники помогают снизить риски при добыче и переработке нефти и газа. Это позволяет сохранить жизни сотрудников и избежать ущерба для окружающей среды, а также сэкономить огромные суммы.
Была предложена базовая концепция цифрового двойника
2001
Был введен термин "Цифровой двойник" Майклом Гривсом из Мичиганского университета на презентации университета для представителей промышленности. Гривс первоначально определил это понятие в контексте управления жизненным циклом продукции (Product Lifecycle Management, PLM). Идея заключалась в создании цифровых записей серийно выпускаемых деталей и сырья, которые позволяют:
2010
Термин "цифровой двойник" приобрел привычное нам значение, и Гривс приписывает его авторство своему коллеге Джону Викерсу из NASA.
С момента появления интернета вещей (IoT) концепция цифровых двойников существенно эволюционировала. Сегодня под этим термином понимают виртуальных клонов реальных активов. С их помощью анализируют данные и создают отчеты, новые данные и команды, чтобы скорректировать работу реальных активов и обеспечить принятие корректных решений. Сбор информации с датчиков подключенных устройств в режиме реального времени позволяет обогащать их деловыми и контекстными данными, постоянно их анализировать, «вылавливая» новую полезную информацию.
Цифровой двойник — это цифровая (виртуальная) модель любых объектов, систем, процессов или людей. Она точно воспроизводит форму и действия оригинала и синхронизирована с ним.
