Нейроморфные чипы, wiki для неизведанного и nuke для облака, а также другие новости и находки

Временно перехватил инициативу у @DmitryKabanov, чтобы поделиться подборкой. Новости о ситуации в российском тех. секторе и пара интересных ресурсов, на которых можно «позалипать».

Телекомы в трудном положении — крупные иностранные поставщики не принимают заказы на базовые станции и сетевое оборудование. Вопрос замещения решают «Элтекс» и «Микран». Там собирают прототипы блоков цифровой обработки сигналов.

Плюс — в этой области обозначился еще один игрок — Ижевский радиозавод. Он выпускает систему oDAS RADIUS, способную увеличить зону покрытия базовых станций на 60 км. Она поможет с доставкой интернета (2G, 3G и 4G) на железных и автомобильных дорогах, в удаленных населенных пунктах.

Продукт включает блоки для преобразования несущих частот базовой станции, частот радиолинии или оптоволокна, модули канала ретрансляции и сервисного канала для подключения дополнительных антенн. Разработку внесли в Единый реестр российской радиоэлектронной продукции. Производство печатных плат и финишная сборка локализованы, есть права на документацию и софт.

Еще в прошлом году радиозавод совместно с телекомами запустил экспериментальный кластер на oDAS RADIUS в Удмуртии. Компании провели интернет в четыре поселка с населением более 600 человек. Пока полигон небольшой, но ИРЗ расширяет штат, чтобы развивать систему.

В целом все выглядит так, что у Ижевского радиозавода со своей разработкой есть все шансы стать одним из значимых производителей в этой нише. Технология доставки интернета в небольшие населенные пункты и вдоль транспортных артерий востребована в мире. Например, британская компания evo-rail тоже работает над аппаратной установкой, которая «бустит» сигнал на железных дорогах страны.

В этом подходе есть логика: там, где связь падает каждые пять минут, ожидания аудитории и операторов не такие высокие. Приятнее ехать в поезде хотя бы со слабеньким 3G, чем без какого-либо доступа в интернет. Поэтому завод может без проблем обкатать оборудование и модернизировать его для более требовательных «мест размещения».

Нейроморфный процессор построен на транзисторах, но имитирует работу нейронов, дендритов и аксонов в человеческом мозге. В основном такие чипы используют для ускорения машинного обучения, что и привлекло внимание ЛК.

Компания приобрела долю в российском стартапе «Мотив НТ». Одна из его разработок — процессор «Алтай». Он потребляет почти в тысячу раз меньше энергии, по сравнению с традиционными GPU. Выполнен по 28-нм техпроцессу — для нашего рынка показатель хороший.

Кроме процессора, инженеры разработали плату, объединяющую шестнадцать таких вычислительных модулей. Также есть SDK для работы с нейросетями.

В мире нейроморфные чипы уже используют при создании беспилотных автомобилей, систем распознавания лиц, а также IoT-системах. Например, немецкий автопроизводитель добавит такой чип в свои машины. Он будет распознавать препятствия на пути и дорожные знаки. Что касается «Алтая» от «Мотив НТ», его планируют применять в дата-центрах российских провайдеров и телекомов.

Очевидно, что воссоздать сколько-нибудь сложную систему, копирующую способности человеческого мозга, пока невозможно. Но сама по себе технология перспективная. В феврале американская Rain Neuromorphics получила инвестиции в $25 млн на разработку такого устройства. Он, как и «Алтай», потребляет в тысячу раз меньше энергии на задачах машинного обучения. Свои устройства готовят и крупные чип-мейкеры, совместно с исследовательскими институтами из Массачусетса и Стэнфорда.

Пару лет назад к тренду подключился «Росатом». С одним из разработчиков проекта в начале года вышло интервью на vc.ru. Каких-то умопомрачительных инсайтов спикер не раскрывает, но говорит о проблемах, перспективах и гонке за западными наработками в этой отрасли. Хотя сейчас стоит делать поправку на санкции и необходимость импортозамещения производственного оборудования.

Это — aws-nuke. Он позволяет в пару кликов удалить абсолютно все ресурсы, развернутые в облаке Амазона на своем аккаунте. Но разработчики все же внедрили пару защитных механизмов, чтобы приложения на проде не пострадали. Утилита дважды подтверждает намерение удалить ресурсы и не работает с аккаунтами, в названии которых есть корень prod (так, на всякий случай).

Возникает справедливый вопрос — кому может быть нужен настолько деструктивный инструмент? По словам авторов, он помогает им экономить на разработке других продуктов. У каждого девелопера собственный аккаунт в облаке провайдера, где они развертывают кластеры Kubernetes. В конце дня кластеры очищаются с помощью aws-nuke, что сокращает затраты на облачные ресурсы и поддержку.

Пользоваться стоит на свой страх и риск. В работе встречаются баги, которые «ломают» последовательность удаления сервисов в облаке. Например, если сперва снести роль, назначенную вычислительному кластеру, то станет невозможно убрать сам кластер. Другой пример — если открепить инстанс EC2 от виртуальной ленточной библиотеки, то ликвидировать саму библиотеку также не получится (придется решать этот вопрос с технической поддержкой). Хотя авторы aws-nuke регулярно выпускают обновления и корректируют работу системы в нестандартных ситуациях.

Конечно же, инструмент может пригодиться и тем, кто уходит в другое облако, успешно перенёс все данные и рассматривает варианты для «уборки после себя» у прежнего хостера.

Речь о курируемой подборке роликов с MOOC-платформ, YouTube-каналов и сайтов университетов. Она состоит более чем из двадцати разделов. Есть курсы по дискретной математике и линейной алгебре, разработке блокчейнов, робототехнике и даже квантовым вычислениям.

Есть записи лекций преподавателей ведущих технологических вузов. Например, материал «Введение в алгоритмы» от профессора Эрика Демайна, обладателя премии MIT Bose за достижения в области преподавания. Он поможет погрузиться в математическое моделирование, говорит о стандартных алгоритмах, алгоритмических парадигмах и структурах данных. Другой свежий курс — «Программирование и структуры данных в Python» от преподавателя из Ченнайского математического института.

Внушительный блок материалов в подборке посвящен машинному обучению и системам ИИ. Например, там можно найти лекции по глубокому обучению и информационному поиску от профессоров Нью-Йоркского университета и Федерального института технологии в швейцарском Цюрихе.

В список попали и достаточно старые видеокурсы, которые можно назвать классикой. Например, материал от MIT, посвященный структуре компьютерных программ. Это — двадцать два урока, записанные еще в 1986 для инженеров компании Hewlett-Packard. Несмотря на то что курс старше 35 лет, ряд базовых моментов актуален до сих пор, а записи представляют собой живую историю ИТ.

Человечество парадоксально мало знает о том, как работает человеческий мозг, как устроена вселенная, а некоторые исторические факты продолжают ускользать от ученых.

Wikenigma — это проект, который стремится собрать все плохо исследованные вопросы в одном месте. Сайт напоминает «Википедию», но со списком научных и академических вопросов, на которые до сих пор не удалось найти однозначного ответа. Например, астрономы и физики до сих пор гадают над темной материей, а историки ставят под сомнение то, как вообще появился день смеха и что на самом деле происходит при фотосинтезе.

До сих пор не до конца ясны процессы, протекающие при затвердевании цемента, а также кластеризации водяных молекул. Однако и тут не обошлось без wiki-хейта.Резиденты Hacker News отметили, что в представленной на сайте информации есть неточности. Вероятно, при написании заметок в Wikenigma сообщество ориентируется на статьи в популярных журналах, а не исчерпывающие whitepaper’ы и аналитические отчеты. В то же время проект относительно новый, вероятно, участникам нужно больше времени, чтобы поправить ошибки и дополнить материалы.

Больше новостей и находок тут на vc.ru и в телеге: