Portál AbcLinuxu, 21. května 2025 01:33
Další kvantový počítač z MITu. Karbyn, nová modifikace uhlíku. Domácí robotický lékař od Intelu. Matlab podporuje vícevrstvé neuronové sítě. Jak lze hacknout kamery monitorující dopravu. Cluster z Brna v roli superpočítače. A nakonec na okraj IT – záhady prvočísel a jak lidský mozek těžko chápe pravděpodobnost.
Společnost Nitemedia, vydavatel ABCLinuxu, spustila jako svůj nový projekt web ScienceMag.cz. Podobně jako v případě ITBiz.cz budeme přinášet pravidelný přehled nejzajímavějšího obsahu.
Bude se zítřejší elektronika nebo i další komponenty vyrábět ne z snad z grafenu, ale jiné modifikace uhlíku, karbynu? Co je vlastně karbyn zač a jak to souvisí se známým konceptem výtahu na oběžnou dráhu?
Chceme přidat do živé bakteriální buňky specifické funkce, třeba reakci v závislosti na detekci určité látky? Nové programovací prostředí vygeneruje automaticky odpovídající biologický obvod v podobě sekvence DNA.
Jinak řečeno, stačí umět Verilog a vše ostatní pak zařídí kompilátor, jehož výsledkem bude pořadí písmenek v DNA. (A pak vám molekulu nasyntetizují v laboratoři, o syntéze také nemusíte nic vědět.) Najednou se strašně rozšiřuje množství lidí, kteří si mohou hrát s DNA.
Robot je vybaven funkcí rozpoznání hlasu i strojovým viděním. Hlavním motorem vývoje je stárnutí populace.
Jak jsou zranitelné současné systémy pro monitoring dopravy? Senzory/čidla například obsahují štítek se jménem výrobce a názvem zařízení, následkem čehož lze dohledat další informace. Chyby umožňují bezdrátový přístup, jsou nastavená slabá hesla, která lze prolomit hrubou silou.
Na MITu přišli s dalším kvantovým počítačem. I když zatím zvládne jen tu nejjednodušší faktorizaci (15 = 3 x 5), systém má mít prý jako hlavní výhodou velkou škálovatelnost.
Speciální superpočítač (cluster) z Brna slouží pro rekonstrukci 3D vzorku z mikroskopických snímků. Počítač je součástí přístroje HeliScan MicroCT. Technologii původně používala Australská národní univerzita, clusterové řešení umožňuje výpočetně zvládnout i bez jejích extrémních výpočetních prostředků.
Nový Matlab R2016a mj. podporuje vícevrstvé (konvoluční) neuronové sítě. Výpočetní výkon dnes již umožňuje i učení sítí tohoto typu. V Matlabu se strojové učení (resp. deep learning) používá především pro rozpoznávání obrazu. Plus další novinky tohoto oblíbeného výpočetního a modelovacího prostředí.
Protože se jedná o první přehled, přidáváme ještě odkazy na několik snad zajímavých textů publikovaných již dříve, mimo téma IT:
Pravděpodobně znáte úlohu se skřínkami. Máte tři skřínky, v jedné je odměna, dvě jsou prázdné. Ukážete na jednu, experimentátor otevře jednu z dalších dvou a ta je prázdná. Máte nyní trvat na své původní volbě, nebo si vybrat třetí skřínku? Jako by to nebylo dost paradoxní, existuje ještě záhadnější verze (podobná? stejná?) problému, kde se neshodnou ani odborníci. Máte Šípkovou Růženku a podle výsledku hodu mincí ji budete různě probouzet a ona bude různě zase usínat a zapomínat. Narazíme na pravděpodobnosti, s nimiž se lidský mozek potýká jen velmi obtížně.
Vezměte prvočíslo, které končí na 1. Další prvočíslo v řadě bude končit na 1, 3, 7 nebo 9. Kupodivu ale tyto číslice nejsou zastoupeny v obrovském vzorku prvočísel rovnoměrně, devítka je zde nejméně častá. Existují i další podobné „zákonitosti“. Po stránce teorie tomu nikdo nerozumí. A samozřejmě z toho vznikají i otázky, jakou roli vlastně hraje „numerická matematika“.
zdá se, že vybraná konkrétní reprezentace vybraných čísel vykazuje anomálie => neexistuje nikdo, kdo by tomu rozuměl
Přitom z nerozhodnutelného tvrzení lze odvodit zase pouze nerozhodnutelné tvrzení.
ISSN 1214-1267, (c) 1999-2007 Stickfish s.r.o.