Сенсорный кран – почти искусственный интеллект

Сенсорный кран – почти искусственный интеллект

Большинство из нас привыкло к тому, что смеситель в доме обязательно имеет вентили или рукоятку для регулирования температуры и напора воды. Тем не менее, в домашних условиях вполне могут устанавливаться и более интересные устройства в которых снаружи вообще нет движущихся частей, а за подачу воды отвечает специальный датчик, который и открывает клапан внутри смесителя.

Особенности применения сенсорных смесителей

Конструкция таких смесителей не отличается особой сложностью – к стандартной конструкции добавляется сенсорный датчик на водопроводный кран, а внутри корпуса смесителя размещается механизм открывания/закрывания клапана.

Подобное решение имеет ряд преимуществ:

  • в местах скопления людей (учебные заведения, общепит и т. д.) установка сенсорных устройств позволит продлить срок службы устройства;
  • в той же категории заведений сенсорные модели будут способствовать еще и гигиеничности, ведь человеку вообще не придется соприкасаться с поверхностью сантехники;

Достаточно просто поднести руки к датчику

  • будет достигнута экономия воды, стоит только человеку убрать руки от смесителя, и ток жидкости тут же прекратится. Если учесть число посетителей за день, то экономия на этом будет существенной;

Усредненный расход на определенные гигиенические процедуры

  • в домашних условиях такие смесители позволяют отрегулировать температуру 1 раз, особенно эта функция полезна в семьях с маленькими детьми, можно не бояться, что ребенок обожжется;
  • можно не беспокоиться о том, что кто-то из домашних оставил кран включенным, в случае с «умным» устройством смесителя для раковины это просто невозможно.

Конечно, не обошлось и без минусов, сенсорные смесители подойдут не для всего дома, а только для некоторых помещений:

  • например, для кухни такой вариант точно будет лишним. Во-первых, для того, чтобы набрать в раковину воды, придется постоянно держать руку у датчика, а во-вторых – нужно будет постоянно переключать температуру на смесителе, что тоже не очень удобно. Поэтому на кухне уместным будет классический вариант или модель с пьезоэлементом;
  • иногда геометрия раковины и освещение может сыграть злую шутку и датчик включит подачу воды при отсутствии человека.

Обратите внимание!
В ванной устанавливать такое устройство вообще противопоказано, иначе для того, чтобы набрать воды в нее придется отключать датчик, то есть превращать кран в обычный.
Это не очень-то логично, особенно с учетом большей стоимости сенсорного аналога.

Подробнее об устройстве и принципе работы сенсорных кранов

Внешне сенсорный смеситель выглядит необычно – привычных вентилей и рукоятки нет. Для того, чтобы пошла вода руку нужно поднести в область действия датчика (справедливо для моделей с индукционными датчиками). Помимо «умного» смесителя в доме с тем же эффектом может использоваться сенсорная насадка на кран для экономии воды.

Так выглядит смеситель для экономии воды

Как это работает

Компактный индукционный датчик, встроенный в смеситель, формирует индукционное поле под краном. Как только любая часть человеческого тела попадает в это поле, оно изменяется и это является сигналом для подачи воды.

Обратите внимание!
Для работы датчика такого типа нужен источник энергии.
Подобные устройства потребляются настолько мало энергии, что даже нескольких стандартных батареек хватит на несколько месяцев работы.
Варианты с подключением к электросети не так безопасны, поэтому для дома не очень подходят.

В самом смесителе расположился миниатюрный электромагнит и клапан, прикрепленный к сердечнику. Как только изменяется индукционное поле, сгенерированное датчиком, через электромагнит начинает течь ток – сердечник с клапаном приподнимается, и вода поступает в кран. Как только напряжение исчезнет, клапан тут же перекроет поток воды.

Человеческое тело изменяет индукционное поле, датчик фиксирует это изменение

Из особенностей конструкции можно отметить то, что холодная и горячая вода смешивается еще до клапана, поэтому желательно использовать обратный клапан на выходе для того, чтобы подстраховаться от обратного перетока воды.

Основные элементы механизма, скрытые в смесителе

Обратите внимание!
Когда приобретается водосберегающая насадка сенсорная на кран, об обратных клапанах также не стоит забывать.
В противном случае возможны неприятные сюрпризы, например, струя ледяной воды или кипятка вместо теплого потока.

В продаже можно найти и устройства, в которых вместо индукционных используются пьезоэлементы – кристаллы, которые при деформации генерируют небольшой электрический ток. Назвать такие смесители бесконтактными нельзя – для того, чтобы включить подачу воды придется слегка надавить на него. Чаще всего такие модели используются в общественных заведениях.

Экономные насадки

Подобные устройства могут устанавливаться на любой тип крана, а по функциональности они практически ничем не отличаются от сенсорных смесителей. Важно и то, что установка насадки для воды своими руками не представляет особой сложности.

Есть и другой тип экономных насадок – в таких устройствах экономия воды достигается не за счет периодического отключения подачи воды, а за счет внутренней геометрии самой насадки. В зависимости от модели снижение расхода в таких простых насадках может достигать 70%.

На фото – простые водосберегающие насадки-аэраторы

Обратите внимание!
Несмотря на снижение расхода воды, складывается ощущение, что мощность потока осталась прежней. Этот эффект достигается за счет того, что поток воды насыщается воздухом.

Сравнение потоков воды из обычного и водосберегающего аэратора

Что касается выбора между простенькой насадкой-аэратором и сенсорной насадкой, то главным критерием выступает цена. Так, качественная насадка-аэратор обойдется примерно в 800 рублей, а вот сенсорный аналог обойдется примерно в 3-4 раза дороже, зато функционал на порядок выше.

Сенсорная насадка довольно компактна, вес не превышает 200 г. С задней части есть отсек для 4 батареек (используются стандартные пальчиковые батарейки).

Подойдут обычные батарейки

Принцип действия аналогичен сенсорному смесителю.

Из особенностей работы можно выделить:

  • настраиваемую чувствительность датчика, пределы его работы лежат в диапазоне 5-25 см;
  • на корпусе есть кнопка, отвечающая за переключение между автоматическим и ручным режимом. Ручной режим отключает датчик и дает постоянный напор, при автоматическом датчик отслеживает положение руки человека.

Внешний вид сенсорной насадки

Что касается установки, то инструкция предполагает монтаж насадки вместо сеточки-аэратора. В комплект поставки насадки входит переходник с внутренней и внешней трубной резьбой для установки.

Установку нужно выполнять в таком порядке:

  • сперва из крана удаляется сеточка-аэратор;
  • на него нужно надеть крепежное кольцо, идет в комплекте поставки насадки;
  • затем вкручивается переходник в кран вместо сеточки;
  • на надетое кольцо накручивается сама сенсорная насадка.

Насадка, закрепленная на кране

Что касается простых насадок (снижающих расход за счет геометрии внутреннего пространства), то они также устанавливаются на кран. Их достаточно просто вкрутить вместо обычной сетки-аэратора. В зависимости от конструкции они могут обеспечить расход воды в диапазоне 2-8 л/мин.

Подведение итогов

Сенсорные краны – отличный способ снизить расход воды и сэкономить на коммуналке. Если нет желания менять в доме краны, то можно ограничиться специальными насадками, которые по функциональности вплотную приближаются к сенсорным смесителям. Помимо экономии воды важно и то, что с установкой справится любой человек, достаточно просто вкрутить ее в кран вместо сеточки.

На видео в этой статье показан пример работы кухонного смесителя с пьезоэлементом.

Денис Кулешов (Лаборатория «Сенсор-Тех»): Сегодня в России и искусственный интеллект, и нейротехнологии активно поддерживаются государством

Друзья, сегодня на нашем портале новый интересный материал о высокотехнологичных разработках, которые призваны, с одной стороны, облегчить жизнь людям с ограниченными возможностями здоровья, а с другой тем, у кого этих ограничений нет, немного лучше понять, с какими сложностями приходится сталкиваться людям с нарушениями слуха и зрения.

На эту тему мы беседовали с директором АНО «Лаборатория «Сенсор-Тех» Денисом Кулешовым.

Robogeek.ru: Добрый день, Денис. Расскажите об основных направлениях деятельности и достижениях Вашей компании. На сайте указаны довольно разносторонние проекты. Расскажите о наиболее значимых и интересных.

Денис Кулешов: Здравствуйте. Лаборатория «Сенсор-Тех» была основана в 2016 году при поддержке благотворительного фонда «Фонд поддержки слепоглухих «Со-единение». Мы исследуем проблемы людей с нарушениями слуха и зрения, в том числе слепоглухих, и разрабатываем высокотехнологичные решения, которые будут способствовать их социализации.

Например, недавно при поддержке компании «Мегафон» мы выпустили мобильное приложение «Определитель купюр», чтобы незрячие люди могли различать банкноты и самостоятельно расплачиваться наличными, не боясь быть обманутыми.

Еще одна наша недавняя разработка для незрячих – умный помощник «Робин», созданный при поддержке Национальной технологической инициативы. Это небольшое устройство для определения окружающих предметов и обозначения препятствий на пути. Также «Робин» умеет распознавать лица людей – если устройство навести на человека, фотография которого ранее была загружена, «Робин» произнесет его имя. Все это помогает незрячему человеку быть более самостоятельным.

Также при поддержке Национальной технологической инициативы мы создали устройство для распознавания речи «Чарли», которое призвано помогать свободно общаться людям с нарушениями слуха и без. Устройство устанавливается в помещении и распознает устную речь, выводя ее в виде текста на экране смартфона, планшета, телевизора или Брайлевского дисплея. Особенность «Чарли» в том, что для распознавания речи его не нужно подносить к лицу – он услышит собеседника на расстоянии двух метров. Подключив к устройству клавиатуру, человек с нарушением слуха сможет ответить в диалоговом окне. Мы надеемся, что такие устройства будут появляться не только в домах семей с неслышащими людьми, но и в общественных местах, например, в банках, центрах социального обслуживания населения, благотворительных и коммерческих организациях, которые работают с людьми с нарушенным слухом. Это поможет преодолеть барьер в общении, который, к сожалению, есть сейчас.

Лаборатория «Сенсор-Тех» также принимает активное участие в популяризации высокотехнологичных способов восстановления зрения тотально незрячим людям. В 2017 году мы участвовали в проведении первых в России операций по установке бионического импланта людям с нарушенным зрением.

Затем мы разработали VR-симулятор, который позволяет имитировать различные нарушения зрения: астигматизм, катаракту, отслойку сетчатки, а также показывает, как видят мир люди с бионическим зрением. Симулятор также позволяет увидеть, как прогрессирует болезнь с течением времени. Все это поможет специалистам медицинской сферы, особенно молодым врачам, лучше понимать тонкости различных болезней глаз. Сейчас специалисты Лаборатории при поддержке Фонда президентских грантов проводят в медицинских вузах России серию образовательных семинаров с использованием нашей VR-технологии на тему «Как вернуть зрение? Бионические зрительные протезы и виртуальная реальность». У симулятора также есть более простая версия – мобильное приложение See My World, которое рассчитано на широкую аудиторию и доступно каждому для скачивания. Через него также можно посмотреть, как видят люди с различными болезнями глаз.

Robogeek.ru: Давайте поговорим о таких направлениях, как искусственный интеллект и нейротехнологии. Расскажите о каждом из них в следующем ключе:

  • Дайте свое определение этому понятию.
  • Насколько активно развивается, место в современном мире.
  • Как и где используется в «Сенсор-Тех».
  • Насколько перспективны данные технологии.
  • Искусственный интеллект/нейротехнологии через 50 лет.

Денис Кулешов про Искусственный интеллект

Искусственный интеллект позволяет нам наделить машину разумом, отклониться от стандартных алгоритмов и дать возможность самостоятельно найти не только решение, но и путь к нему для той или иной задачи. Однако в настоящий момент этот разум ограничен нашим пониманием искусственного интеллекта. С точки зрения математики мы научились создавать внутри компьютера «чёрный ящик», который генерирует ответы, но не можем до конца понять, как именно он работает.

Тем не менее, это не мешает развитию ИИ — сегодня трудно вообще представить какую-либо современную технологию, которая не использует методы машинного обучения. Это, пожалуй, самый распространённый вариант ИИ – мы даём машине возможность учиться на большой выборке однотипных ситуаций, а затем предлагаем ей решить похожие задачи. Каждый раз, когда наш смартфон делает снимок, он подсвечивает лица людей с помощью ИИ, приложение почты само подсказывает о возможности создания нового события в календаре, когда видит в тексте собеседника дату и время, наконец, голосовой набор основан исключительно на ИИ.

Практически все новые примочки, которые незаметно делают нашу повседневную жизнь проще — это искусственный интеллект в действии. При этом каждый раз, когда машина ошибается, мы считаем это провалом всей ИТ-отрасли. На самом деле при решении аналогичных задач и люди могут ошибаться, но в нашем сознании компьютер должен работать безупречно.

В настоящий момент ИИ не безупречный. Однако это не мешает нам активно использовать его в своих разработках. Возьмём для примера нашу разработку «Робин» — это компьютерный помощник для незрячих людей. Главная его польза в том, что он с помощью своего компьютерного разума может распознавать объекты и предметы и рассказывать о них незрячему пользователю. «Машина, 6 метров» – это то, что услышит незрячий человек, если наведёт устройство в сторону машины, которая стоит в шести метрах от него. То же самое для стула, стола, посуды, ноутбука и остальных объектов, которых в «голове» «Робин» более 50 единиц.

«Робин» использует технологии компьютерного зрения для распознавания этих объектов. Сначала нам пришлось показать устройству несколько десятков тысяч различных автомобилей с разных ракурсов и при разном освещении, чтобы устройство сформировало себе образ автомобиля и определило его в 10 из 10 случаев.


Чарли

Задачу перевода человеческой речи в текст решает другое наше устройство — «Чарли», оно создано для неслышащих людей. Человек может прочитать то, что вы сказали, на экране, для этого достаточно подключить «Чарли» к монитору или телевизору. Искусственный интеллект позволяет расшифровать речь в шумных условиях с точностью свыше 80%, и это очень хороший показатель. Однако мы сами не разрабатываем такие алгоритмы, а лицензируем их у лидеров отрасли.

Читайте также:  Выбираем лучший запорный кран

Вероятно, перспективы искусственного интеллекта на пути к безупречности зависят от нашей способности расшифровать полностью принципы работы головного мозга. Ведь практически все существующие методы созданы с попыткой повторить архитектуру и дизайн главного нашего органа. Это довольно интересный путь, и нельзя наверняка сказать и предсказать насколько мы продвинемся в этом направлении, например, за 50 лет. Ученые должны найти какой-то новый подход к реализации интеллекта в искусственно созданной среде. Создание действительно разумных машин не может заключаться лишь только в увеличении базы данных для их обучения. Человеку, чтобы опознать кошку, не надо же до этого увидеть несколько десятков тысяч других кошек.

Денис Кулешов про Нейротехнологии

Слово «нейро» определяет неразрывную связь этого понятия с нервной системой, а точнее с самой интересной ее частью — человеческим мозгом. В современной науке это, пожалуй, одно из самых «модных» и востребованных направлений. При этом в настоящий момент идёт работа не только по изучению сознания, мозга и его деятельности, но и по созданию новых инструментов, которые позволят получить больше информации о работе этого органа.

Существующие знания уже помогают лечить некоторые болезни, например, нейроимпланты позволяют облегчать состояние людей с болезнью Паркинсона, известно много клинических исследований с имплантами, которые позволяют вернуть зрение тотально слепым людям, так называемые кортикальные зрительные импланты.

Лаборатория «Сенсор-Тех» имеет возможность работать с совершенно уникальными людьми — слепоглухими. И они активно подключаются к нашим нейро-исследованиям, мы используем методы электроэнцефалографии, МРТ, фМРТ, пытаемся понять, как работает мозг человека, который не слышит и не видит. Это совершенно уникальные знания для науки и для будущих разработок нейротехнологий, которые смогут помочь таким людям. Мы очень благодарны всем, кто вместе с нами участвует в таких исследованиях.

Опять же, трудно делать прогноз о развитии нейротехнологий через 50 лет, но хочется верить, что за этот промежуток времени мы сможем сделать самое главное — создать инструменты, которые позволят нам понять, как работает человеческий мозг.

Стоит отметить, что в России и искусственный интеллект, и нейротехнологии активно поддерживаются государством. Например, многие из проектов Лаборатории стали возможными благодаря Национальной технологической инициативе (дорожная карта «Нейронет»). В НТИ есть множество и других перспективных проектов, а некоторые из них наверняка сделают большой вклад в развитие этой области.

«Заменит ли нас искусственный интеллект?»

Из объекта интереса фантастической литературы искусственный интеллект превратился в часть повседневной реальности. Системы ИИ внедряются не только в комплексных роботов, но вообще везде: в смартфоны, автомобили, пылесосы, социальные сети и стриминговые сервисы. Неизменными, однако, остались вопросы, которыми в связи с этим задается человечество. Как близко мы подобрались к реальности, в которой будет доминировать ИИ? Как внедрение искусственного интеллекта преобразует человеческое общество? Наконец, возможно ли, что ИИ вытеснит людей и возьмет контроль над миром? Подробный обзор существующих ответов и предположений можно найти в книге нейробиолога Шелли Фэн «Заменит ли нас искусственный интеллект?», вышедшей в рамках издательского проекта «А+А» — совместного проекта Ad Marginem и ABCdesign и переведенной на русский язык Натальей Рыбалко и Анастасией Суслопаровой. N + 1 предлагает своим читателям ознакомиться с отрывком о том, как появление сверхразумного ИИ ограничивается уровнем развития современных компьютерных микросхем, и какие технологические новинки способны это препятствие устранить.

Будущее ИИ

И пусть история не дает однозначного ответа на вопрос, поднимется ли когда-нибудь ИИ на уровень человека, значительное число исследователей, философов и футурологов полагает, что универсальный ИИ ждет нас в ближайшем будущем. Идея технологической сингулярности, которую популяризовал Рэй Курцвейл в бестселлере «Сингулярность уже близко: когда люди выйдут за пределы биологии», предсказывает момент, когда ИИ достигнет уровня человеческого разума. Это замечательное достижение, в свою очередь, моментально спровоцирует развитие сверхразумного ИИ, что приведет к изменениям человеческой цивилизации, которые не поддаются нашему пониманию и прогнозированию.

Сторонники теории сингулярности придерживаются разных мнений по поводу последствий такого тектонического сдвига, однако и те и другие считают, что горизонт события уже близок. Не так давно была проведена серия опросов, в которых экспертов, исследующих ИИ, спрашивали, когда, по их мнению, машинный разум сравняется с человеческим, при условии что текущая скорость технического прогресса сохранится. В среднем, по их оценкам, вероятность, что это случится к 2022 году, составляет 10 %, а вероятность, что к 2040 году, — 50 %. К 2075 году это событие рассматривается как почти неизбежное (90-процентная вероятность). Следующий вопрос был о сроке, за который сформируется сверхразумный ИИ после появления универсального интеллекта, и 75 % опрошенных оценили этот срок в 30 лет. Другими словами, есть основания ожидать, что во второй половине этого столетия мы станем свидетелями сингулярности.

Обратите внимание, что ключевое допущение в оценках экспертов — это сохранение существующей скорости развития технологий. До сих пор компьютерные мощности росли в геометрической прогрессии. За последние пять десятилетий производительность компьютерных микросхем значительно выросла — этот феномен впервые заметил сооснователь компании Intel Гордон Мур (род. 1929). До сих пор индустрия микропроцессоров развивалась согласно прогнозу Мура, но сейчас появились признаки, что мы приближаемся к критическому моменту. Специалисты корпорации Intel в 2016 году спрогнозировали, что кремниевые транзисторы продолжат уменьшаться в размерах только в течение следующих пяти лет.

Поскольку Intel поставляет серверные процессоры для Google и Microsoft, замедление развития аппаратного оборудования резко сократит возможности для разработки универсального ИИ. Уже замечено, что в последние несколько лет прогресс мировых суперкомпьютеров перестал ускоряться, и это говорит о том, что эти мощные машины уже ощущают на себе постепенный упадок закона Мура.

Это неизбежное препятствие на пути прогресса стало причиной повышенного интереса, поскольку подразумевает пересмотр всей архитектуры компьютерных микросхем.

Современные кремниевые процессоры (CPU и GPU) не оптимизированы для работы алгоритмов глубокого обучения. В последнее время производители работают над созданием нейроморфных процессоров. Эти процессоры обрабатывают данные с помощью электронных элементов, которые имитируют нейроны и синапсы человеческого мозга, образуя, по сути, искусственную нейронную сеть в аппаратной форме.

Центральный процессор (CPU). Ключевой элемент компьютера, который обрабатывает данные во время работы компьютерных программ.

Графический процессор (GPU). Специализированная электронная микросхема для обработки изображений. Может обрабатывать несколько блоков данных одновременно, тем самым сокращая время вычисления.

Нейроморфный процессор обычно состоит из множества вычислительных ядер маленького размера. Как и биологический нейрон, каждое ядро обрабатывает данные, поступающие из разных источников, и объединяет информацию. Если сумма входящих сигналов достигает порогового значения, ядро генерирует выходной сигнал. Этот способ обработки данных принципиально отличается от сегодняшних компьютеров, у которых память и вычислительное устройство отделены друг от друга. У нейроморфных процессоров эти два блока составляют единое целое, что значительно сокращает потребление энергии. В отличие от существующих сейчас CPU, которые выполняют операции последовательно, нейроморфные вычислительные ядра могут образовывать паутинообразные сети, работающие в параллельном режиме.

Компания IBM стала лидером в создании нейроморфных процессоров, когда в 2014 году в рамках программы DARPA SyNAPSE создала «когнитивный процессор» TrueNorth, который имеет структуру, отдаленно напоминающую структуру мозговой ткани. Процессор состоит из 5,4 миллиарда транзисторов и более 4000 нейросинаптических ядер. Несколько лет спустя IBM с успехом использовала материалы с фазовым переходом, чтобы имитировать паттерны срабатывания биологических нейронов.

Благодаря использованию материалов с фазовым переходом команде разработчиков удалось уменьшить процессор до нанометровых размеров и придать ему способность мгновенно выполнять сложные вычисления, потребляя при этом очень мало энергии. В 2016 году в Принстонском университете возникла другая идея: полностью отказаться от использования электричества, а для питания нейроморфного процессора с множественными нейронами использовать фотоны. Целый ряд экспериментов показал, что нанофотонный процессор и глубокая искусственная нейронная сеть обучаются схожим образом, только первый делает это гораздо быстрее. На испытаниях по решению математических задач фотонная нейронная сеть продемонстрировала скорость почти в две тысячи раз выше, чем обычные компьютеры.

Также были разработаны искусственные синапсы с использованием органического материала, который биологически совместим с человеческим мозгом. ENODe — электрохимическое нейроморфное органическое устройство, созданное Стэнфордским университетом и Сандийскими национальными лабораториями, — имитирует вычисления в биологических синапсах. Ожидается, что миниатюрная версия этого чипа сократит потребление энергии в несколько миллионов раз и будет способна напрямую соединяться с живым человеческим мозгом для создания более совершенных нейрокомпьютерных интерфейсов.

Биологический синапс. Соединение между двумя нейронами в мозге, которое позволяет нейронам взаимодействовать друг с другом с помощью электрических или химических сигналов.

Нейрокомпьютерный интерфейс. Система, которая напрямую соединяет ткани мозга с внешним электронным устройством — компьютером или протезом. Переводит электрические сигналы мозга в команды для компьютера и наоборот.

Еще больше поражает возможность восстанавливать или расширять функции человеческого мозга с помощью внешнего или имплантированного электронного чипа.

Экспериментальные образцы нейропротезов уже помогли парализованным пациентам снова начать ходить, а слепым — до некоторой степени восстановить зрение. Как правило, эти системы представляют собой комплект вживленных непосредственно в мозг электродов, которые записывают сигналы нейронов и передают их на внешний компьютер, анализирующий эти данные с помощью ИИ. Аналогичная система работает и в обратном направлении — данные об ощущениях, которые испытывает протезное устройство, посылаются обратно в мозг.

Чтобы как можно меньше травмировать мозг хирургическим вживлением электродов, ученые немедленно принялись за разработку более компактных, безопасных и эффективных зондов, которые вводятся непосредственно в мозг для записи электрических сигналов. В 2016 году был разработан Neural Dust — крошечный, почти незаметный глазу беспроводной сенсорный датчик, активируемый при помощи ультразвука. Он устанавливается с минимальным повреждением тканей и стимулирует активность нейронов. Кроме того, для записи и воссоздания нейронных связей были разработаны специальные методики с применением магнитов. В 2017 году Илон Маск основал Neuralink — таинственную компанию, занимающуюся созданием нового вида мозгового импланта под названием Neural Lace («нейронное кружево»).

На текущий момент нет особых оснований полагать, что высшие функции мозга, такие как память или особенности характера могут храниться в имплантированной микросхеме, что не мешает ученым стремительно расшифровывать информацию, которая содержится в электрических сигналах мозга. И решающую роль в этом процессе сыграло внедрение технологий ИИ. В наши дни уже существуют технологии, которые могут приблизительно расшифровывать содержание снов или реконструировать лицо, основываясь на считывании активности мозга.

Подробнее читайте:
Фэн, Шелли. Заменит ли нас искусственный интеллект? / Шелли Фэн. [; Пер. с англ. Натальи Рыбалко и Анастасии Суслопаровой] — М. : Ад Маргинем Пресс, ABCdesign, 2019. — 144 с. : ил. — (The Big Idea).

ТОП-5 трендов в области искусственного интеллекта

15 сентября 2019

Хотя искусственный интеллект (ИИ) как технология еще не достиг зрелости, он развивается с головокружительной скоростью.

Например, в апреле этого года исследователи из Университета штата Северная Каролина разработали методику, которая позволила сократить время обучения искусственного интеллекта на 60 процентов. Это было достигнуто благодаря применению локально-чувствительного хеширования, специального алгоритмического метода.

Вместе с тем Исследователи Центра вычислительной астрофизики Института Флатирона в Нью-Йорке заявили, что могут создать 3D-симуляцию Вселенной с помощью искусственного интеллекта. Ширли Хо, руководитель данного проекта, отметила, что моделирование Вселенной может занять всего несколько миллисекунд.

Очевидно, что в корпоративной сфере применение искусственного интеллекта может обеспечить компаниям множество конкурентных преимуществ в будущем. После детального изучения аналитическая компания Gartner определила пять основных трендов искусственного интеллекта, способных предоставить компаниям конкурентные преимущества в течение следующего десятилетия: углубленная аналитика, сенсорные технологии, дополненный человеческий интеллект, цифровые системы и постклассические вычисления.

Давайте более детально рассмотрим пять новых трендов в области искусственного интеллекта, перечисленных Gartner, и то, как они могут быть интегрированы в бизнес-процессы.

Углубленная аналитика

Углубленная аналитика – это комплексный термин, который включает в себя несколько технологий анализа данных, таких как искусственный интеллект, машинное обучение, аналитика на основе больших массивов данных и прогнозный анализ. В основе углубленной аналитики лежит анализ данных автономным или полуавтономным способом. В более широком смысле, углубленная аналитика используется в приложениях для анализа большого объема данных.

Поскольку такие приложения, как распознавание лиц, обработка естественного языка, автономная навигация и автономные транспортные средства применяются на высших уровнях, они используют углубленную аналитику и передовые разработки искусственного интеллекта.

Компания NVIDIA (NASDAQ:NVDA), занимающаяся разработкой графических процессоров и чипов, использует машинное обучение для визуализации данных и обеспечения прогностических возможностей.

Аналогичные услуги предоставляет и компания Element AI, базирующаяся в Монреале, которая, по версии CB Insights, входит в ТОП-100 лучших стартапов мира в области искусственного интеллекта. Данная компания занимается разработкой технологий на основе искусственного интеллекта для предприятий. Element AI – это частная компания, которая применяет аналитику на основе искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок в производственном и розничном секторах. Главная цель компании – помочь фирмам получить преимущества первопроходцев благодаря использованию искусственного интеллекта. Среди клиентов компании Национальный банк Канады (TSX:NA) и LG Electronics.

Читайте также:  Канистра с краном: как выбрать и сделать из нее умывальник или душ

Сенсорные технологии

Поскольку индустрия Интернета вещей стремительно ворвалась во все сферы, начиная от электроники и заканчивая «умными» городами, сенсорные технологии, в свою очередь, следуют за ней. Компания Gartner рассказывает, как сочетание искусственного интеллекта и сенсорных технологий делает машины более проницательными и универсальными. Электрохимическое общество (Electrochemical Society) уверено, что будущее – именно за датчиками с использованием технологий искусственного интеллекта. Данные технологии окажут значительное влияние как на потребителей, так и на организации.

Например, Канадский Университет Уотерлу опубликовал материал о разработке датчиков на базе искусственного интеллекта, которые контролируют качество воды. Согласно исследованиям, они работают с точностью до 99,9%.

Существует ряд других областей применения сенсорных технологий, которые фирмы могут использовать для получения конкурентных преимуществ. Среди них технологии 3D зондирования, автономное управление и доставки дронами. Одной из компаний, работающей в данной области является Lumentum (NASDAQ:LITE), поставщик 3D-датчиков для Apple (NASDAQ:AAPL). Кроме автомобильной промышленности, оборонной промышленности и здравоохранения, компания разрабатывает также оптические сенсорные технологии для бытовой электроники, такой как iPhone.

Среди компаний, занимающихся разработками 3D-датчиков для малого бизнеса, можно выделить Viavi Solutions (NASDAQ:VIAV) и Finisar (NASDAQ:FNSR), которые также расширяют возможности сенсорных технологий с использованием искусственного интеллекта.

Дополненный человеческий интеллект

Согласно определению аналитической компании Gartner, дополненный человеческий интеллект – это технология, направленная на улучшение когнитивных и физических систем человека. Пожалуй, самым известным примером в этой области является проект Neuralink, которым руководит Илон Маск. Neuralink создает мозговый интерфейс для управления компьютерами, медицинскими устройствами и другой техникой посредством человеческой мысли. Neuralink также планирует использовать в своих разработках искусственный интеллект.

Другие технологии, которые работают в рамках дополненного человеческого интеллекта – это эмоциональный искусственный интеллект, биочипы, биотехнологии и иммерсивные рабочие места. Например, IBM (NYSE:IBM), Apple и Google (NASDAQ:GOOG) уже интегрировали эмоциональный искусственный интеллект в свою деятельность. Эмоциональный искусственный интеллект применяет алгоритмы, которые определяют выражение лица, чтобы предсказать, что чувствует человек.

Неудивительно, что есть и те, кто настроен скептически в отношении технологии эмоционального искусственного интеллекта. Ассоциация психологов опубликовала исследование, в ходе которого после двух лет анализа данных выяснилось, что определить чувства человека по ограниченному набору выражений лица не так уж и просто. В общем, исследование показало, что палитра эмоциональных выражений людей весьма разнообразна.

Цифровые системы

Цифровые системы способны в корне изменить работу производственно-сбытовых цепочек в нескольких отраслях. Охватывая такие технологии, как децентрализованный интернет и децентрализованные автономные организации (DAO), наиболее распространенными примерами цифровых систем являются bitcoin и ethereum. К этой категории относятся многие криптовалюты, поскольку они функционируют в рамках децентрализованной системы без какого-либо центрального органа управления. Потенциал данной технологии в значительной степени заключается в ее способности устранить необходимость в посредниках, создавая при этом прозрачную и неизменную систему, которую можно применять в сельском хозяйстве, финансах и здравоохранении.

В основном применение этих технологий подразумевает инвестирование в криптовалюты, такие как ethereum и litecoin. Но существуют и другие возможности выхода на этот рынок, которые предлагают такие майнинговые компании как Hut 8 (TSXV:HUT). Наряду с рынком криптовалюты, технологии распределенных систем можно использовать, например, с помощью блокчейн-сервиса IBM. IBM Watson использует блокчейн-технологии в паре с искусственным интеллектом еще с 2016 года.

Постклассические вычисления

Завершают наш список постклассические вычисления. По мере того, как спустя 40 лет своего существования, классические вычисления достигают своей завершающей стадии, им на смену приходят постклассические вычисления, представляющие совершенно новую инфраструктуру, которая охватывает в том числе и квантовые вычисления. Несмотря на то, что данная технология находится все еще в зачаточном состоянии, квантовые компьютеры уже способны решать квантовые алгоритмы экспоненциально быстрее, чем классические компьютеры.

В данном развивающемся сегменте компания Gartner выделяет технологии 5G, 3D-печать и низкоорбитальные системы спутниковой связи. Одними из представителей компаний малой капитализации, развивающим инфраструктуру мобильной сети 5G, являются Ceragon (NASDAQ:CRNT), Axon Enterprise (NASDAQ:AAXN) и Microvision (NASDAQ:MVIS).

В целом, достижения в области искусственного интеллекта открывают многообещающие возможности для компаний, предоставляя им конкурентные преимущества, способы увеличения дохода и понимание всех перспектив своей деятельности в будущем.

«Искусственный интеллект» в смартфонах — как это работает

Поделитесь в соцсетях:

Гонку технологий нельзя закончить, но удивлять и привлекать потребителя числовыми характеристиками становится все сложнее. Поэтому за последние пару лет мы увидели немало экспериментов в дизайне и новых программных возможностей смартфонов. Можно вспомнить всеми «любимые» вырезы в экранах, но, пожалуй, с конца 2017 года чаще всего приходится слышать словосочетание «искусственный интеллект». То, что еще 10 лет назад жило в научных лабораториях, пять лет назад стало общедоступным через сервисы Google, сегодня в буквальном смысле появляется в наших карманах.

Наличие «искусственного интеллекта» стало модной и даже обязательной характеристикой любого актуального аппарата и порою удивляешься, как много привычных функций вдруг стали «умными». Впрочем, вендоров тут можно как поругать, так и понять, ведь ИИ — весьма широкое понятие, за которым не обязаны скрываться сложные алгоритмы.

Изображение из статьи про ИИ на vas3k.ru

На примере материалов из исследовательского центра Google ( 1 , 2 ) мы знаем, что компания давно использует машинное обучение и нейронные сети в частности для совершенствования сервисов почты, обработки изображений, в голосовых ассистентах и переводчике. Интересно, что на смартфонах сценарии применения в целом схожи, но к ним добавляются функции безопасности и оптимизации работы, автономности устройств.

Облака VS устройства

Пользователи того же Gmail или Ассистента Google могут спросить — если на смартфонах уже есть подобные «умные» сервисы, то что изменилось за последний год? В первую очередь — часть функций теперь можно реализовать прямо на устройствах, не задействуя «облака».

Например, Google Фото и раньше распознавал людей на фотографиях, а также позволял совершать поиск по изображениям, но каталогизация фотографий происходила только после их загрузки на сервера компании. С появлением чипсетов вроде Kirin 970 cо встроенным NPU-модулем (Neural Processing Unit) распознавание изображений можно реализовать прямо на устройстве, а значит — более быстро (не тратится время на загрузку-выгрузку данных) и безопасно (ваши фото точно никто не увидит, даже алгоритм на сервере). Использование для этих задач специального модуля позволяет оптимизировать энергопотребление и скорость работы, ведь реализация подобной функциональности силами CPU и GPU возможна, но не эффективна.

Huawei первыми заявили об «умности» своих смартфонов, но не единственные, кто работает в этой области. После анонса Kirin 970 и Mate 10 (Pro) Apple представила платформу A11 Bionic со встроенным Neural Engine, а в Snapdragon 845 есть DSP Hexagon 685, ориентированный на решения тех же задач.

Сказать, чей ИИ лучше, даже в плане характеристик, сложно, ведь какого-то стандартного и независимого инструмента измерений пока не придумали, и на разных устройствах «интеллект» решает разные задачи. Поэтому нет ничего удивительного в том, что когда Huawei измеряет производительность своего NPU по сравнению с решением от Qualcomm первый оказывается быстрее. Но ничто не мешает как минимум ознакомиться с возможностями конкретного смартфона, которые задействуют ИИ-функциональность.

ИИ для камер

«Искусственный интеллект» давно доказал свою эффективность в задачах распознавания изображений и вполне очевидно, что он применяется в камерах смартфонов. В случае Huawei P20 Pro — это функциональность распознавания сцен. Модуль NPU распознает порядка 2000 изображений в минуту, значит практически в режиме реального времени может опознать, что именно находится в кадре и подобрать максимально подходящие для конкретного сюжета настройки.

Что это дает? Обычно автоматика подбирает параметры съемки исходя из освещенности, контрастности сцены и прочих параметров. Распознавание объектов позволяет улучшить алгоритмы. Для тех, кто понимает что такое ручные настройки, вполне очевидно, что снимая подвижный объект в первую очередь стоит задача получить резкий снимок, поэтому стоит уменьшить выдержку и можно поднять ISO немного пожертвовав качеством, а для съемки пейзажа или портрета нужен другой набор настроек.

Софт распознает сцену и подбирает лучшие параметры съемки или переключает камеру в нужный режим работы. Заодно может происходить пост-обработка фотографии — ПО повысит контрастность и насыщенность цветов, будто на фото уже наложен фильтр Instagram. С точки зрения профессиональной фотографии такой снимок может показаться неправильным, но будем честны — в мобильной фотографии всегда были важны алгоритмы, чтобы фото отлично выглядело на экране и нравилось рядовому пользователю, а точность передачи цветов оставим DSLR-камерам.

Актуальные модели уже распознают порядка 20 сцен с набором дополнительных настроек в зависимости от конкретных условий съемки. Набор сцен заранее «зашит» в ПО, производитель сам занимается первоначальным обучением нейронной сети (если используются именно сети), подбором фотографий для такого обучения и так далее. В дальнейшем эту функциональность можно расширять с помощью классических обновлений ПО.

Использование ИИ не заканчивается на одном только распознавании сцен. Тот же P20 Pro может похвастаться «интеллектуальным» автофокусом и стабилизацией видео. Работа первого заметна в виде небольших квадратов, которые обозначают точки фокусировки на подвижных объектах, например, они появляются на качающихся от ветра растениях.

Второй задействуется для продвинутой стабилизации видео и работает в паре с оптическим стабилизатором — при съемке Full HD с рук можно получить плавную картинку при ходьбе, сравнимую с той, что дают отдельные стабилизаторы. Правда, без ограничений не обошлось — это работает только для съемки Full HD @30fps и не доступно для Full HD @60fps и 4K-видео.

Еще один пример работы ИИ — съемка замедленного видео (HD @960fps). Впервые функция появилась на смартфонах Sony и тестируя ее мы отмечали, что добиться желаемого результата сложно, нужно самому ловить момент, когда пора нажать на спуск, а камера замедляет всего секунду реального времени. В Huawei P20 Pro изначально это работало таким же образом, но потом алгоритм изменили. Теперь пользователь включает нужный режим, наводит камеру и помещает специальный квадрат в область кадра, где ожидается движение. После нажатия на спуск камера сама определяет, когда начнется движение в выделенной области и замедляет видео — так гораздо легче добиться желаемого результата.

Распознавание объектов позволило добавить каталогизацию в локальную галерею. В ней появилась вкладка «Обзор», где фотографии сортируются в зависимости от места съемки, по лицам распознанных людей, а также категориям (в моем случае — еда, документы, пейзажи). Тут же работает локальный поиск, он быстрый, но не настолько умный как в Google Photos, потому что работает только в рамках знакомых локальному ИИ параметров сцен, лиц и местоположений.

… для шоппинга

Применимость отдельных функций зависит от рынка. Например, привычный для Huawei сканер QR-кодов получил интеграцию с Amazon Assistant — приложение распознает товары и пытается найти похожие на одноименной торговой площадке. Пока он работает не слишком хорошо и мало применим у нас, но вдруг появится интеграция с более подходящим сервисом?

… для перевода

Еще один сценарий использования ИИ — распознавание речи и перевод. Мощности NPU в этом случае задействует переводчик Microsoft Translator. Приложение может работать как обычный переводчик, переводить текст на фотографиях, отдельные фразы и даже работать «живым» переводчиком для группы из нескольких человек. Без подключения к сети в данном случае работает только простейший перевод, а остальные, более сложные сценарии все же требуют наличия подключения к интернету.

… для безопасности

Среди областей применения «искусственного интеллекта» называют и безопасность, что в целом понятно. В первую очередь это уже упомянутая обработка всех данных на устройстве, во вторую — Face Unlock, когда с помощью ИИ происходит распознавание лица пользователя. Цифровой снимок (модель) лица пользователя при этом хранится в специальной зашифрованной области памяти, как и отпечатки пальцев.

… для производительности

В случае почти всего, что связано с изображениями, речь зачастую идет об уже «обученных» алгоритмах — без обновлений камера не станет лучше распознавать вашего кота или не перестанет путать его с собакой (что тоже случается). В то же время производители заявляют, что ИИ позволяет оптимизировать работу устройства для конкретного пользователя.

Запоминая типичные последовательности запуска приложений и строя зависимости от времени-места софт способен ускорять запуск отдельных программ в частности и оптимизировать работу смартфона в целом, что должно вылиться и стабильно хорошую скорость работы и позитивно сказаться на автономности.

Компании заявляют, что ИИ используется в том числе и в алгоритмах шумоподавления при телефонных разговорах и многих других аспектах. Единственное «но» — все это крайне сложно проверить на практике.

Что дальше?

Наличие «умных» функций «из коробки» улучшает пользовательский опыт, но речь идет только о первой волне внедрения ИИ в смартфоны. Следующий этап — использование потенциала платформы сторонними приложениями. Хорошим тоном является наличие API для разработчиков и поддержка популярных библиотек вроде TensorFlow от Google и Сaffe от Facebook. Все это уже есть, осталось только дождаться приложений, которые покажут преимущества современных аппаратов. Это могут быть как AR-игры, так и приложения для решения отдельных задач.

Читайте также:  Прокладка для крана и другой запорной арматуры

Примечательно и то, что в конце 2017 года ИИ встречался в единичных флагманах, а спустя год появляется в аппаратах среднего сегмента. Например, Huawei P Smart+ лишен NPU, который есть во флагманах, но тоже является «умным» — компания смогла реализовать похожую функциональность силами отдельного DSP в новой SoC Kirin 710. Камера быстро распознает сцены, самих сцен стало еще больше, при этом ИИ работает и для фронтальной камеры, и галерея точно также сортирует изображения по различным категориям.

Слухи о Kirin 980 говорят о том, что в новых флагманах мы увидим второе поколение встроенного NPU и он наверняка принесет новую функциональность. Какую именно — пока неизвестно, но то что ИИ превращается в еще одну важную функцию современных смартфонов, понятно уже сегодня.

Лучшие смартфоны с искусственным интеллектом

Искусственный интеллект является одним из трендов последних лет. Есть ли польза в его наличии у смартфона и какие устройства наиболее интересны на современном рынке читайте в нашей статье.

Ежегодно производители мобильной техники придумывают новые фишки для гаджетов, чтобы заинтересовать покупателей. Начиная с 2017 года искусственный интеллект начинает входить в жизнь владельцев смартфонов, а уже через год поддержка появляется не только в дорогих девайсах, но и аппаратах среднего уровня.

Для чего нужен искусственный интеллект

Стоит понимать, что аналоги ИИ были и раньше, но тогда «интеллектуальность» сводилась к программным решениям – существовали разного рода голосовые помощники. С 2017 года процессоры стали оснащать выделенным блоком AI (сокращение от Artifactual Intelligence), который на аппаратном уровне решает ряд задач. К таковым можно отнести следующие функции:

  • Улучшение фотографий – девайс в режиме онлайн понимает какой объект пользователь снимает и из заложенных в него сцен подбирает оптимальные условия для создания кадра. И это лишь один из примеров работы ИИ в камерах.
  • Безопасность – речь идет не только о распознавании лица, но и обработке данных непосредственно на смартфоне, без отправки их в облака, как это было ранее. То есть теперь информацию тяжелее украсть или перехватить.
  • Оптимизация работы – умный чипсет анализирует, как пользователь работает со своим гаджетом, какие запускает приложения чаще, где проводит больше времени и на основе этого оптимизирует процессы для увеличения производительности.
  • Увеличение автономности – путем анализа действий пользователя AI понимает какими приложениями он пользуется чаще, а какой софт бездействует. Первые приложения чипсет не выгружает из памяти, а их работа отдается на откуп более производительным ядрам, а вторая категория принудительно выключается, не расходуя ресурсы.

На этом работа искусственного интеллекта не ограничивается. В сферу задач можно отнести AR приложения, умные покупки, онлайн переводчики и многое другое. Но наиболее видные результаты пользователи все же могут увидеть в вышеперечисленных категориях. Следует понимать, что все процессы приведены упрощенно и на деле все устроено более сложно.

При выборе смартфона с ИИ следует понимать, что сегодня недостатка в моделях нет. Их стоимость разнится и думать, что девайс за 15 тысяч имеет такой же ИИ, как и устройство за 60 тысяч неправильно. Более того термин «искусственный интеллект» широкий и путать его с «машинным обучением» или «нейронными сетями» неправильно. AI – это работа выделенного блока размещенного в чипсете. Машинное обучение и нейронные сети – это сбор информации и программная обработка, улучшающая скорость выполнения запросов. Простой пример их действия – чем чаще пользователь запускает приложение, тем быстрее оно будет загружаться.

Многие производители при выпуске девайсов хитрят и указывают в характеристиках наличие ИИ, но это совсем не гарантирует весь список возможностей. С вероятностью в 99% у недорогих смартфонов Ai используется для улучшения работы камеры и распознавания лица.

В наш ТОП не вошли такие популярные аппараты, как iPhone Xs, Samsung S10, Huawei P30 и другие флагманы в силу того, что в очередной раз рассказывать об их достоинствах скучно и большинство читателей с ними знакомы. Вместо этого мы выбрали несколько устройств не столь популярных и в разных ценовых сегментах. Стоит понимать, что у каждого из них свои возможности ИИ, о чем мы и постарались рассказать чуть подробнее.

ZTE Blade V10

  • Процессор: Helio P70, 8 ядер, до 2,1 ГГц
  • Память: 3/32 и 4/64 Гб
  • Возможности ИИ: камера

Цена: 12 240 руб.

Blade V10 – это пример девайса у которого весь интеллект чипсета направлен на улучшение работы камеры. Фактически полноценного AI здесь нет и при покупке это следует понимать. Аппарат получил мощную 32-мегапиксленьную фронтальную камеру со светочувствительным сенсором и двойной задний модуль 16+5 Мп. По отзывам пользователей они отлично справляются с фотосъемкой и этому не мешает даже отсутствие хорошего освещения. Фронтальный модуль имеет уже привычные сегодня бьютификаторы. Они аккуратно и незаметно улучшают фото, не делая из человека персонажа аниме. Достаточно неплохо устройству удается сниматься видео в разрешении FHD, есть режим Slo-mo 120 к/с.

В остальном модель вполне типична для 2019 года – пластиковый корпус, большой IPS дисплей с каплевидным вырезом, диагональю 6,3 дюйма и FHD+ разрешением. Смартфон получил гибридный слот для сим карт, имеет громкий динамик, современный Type-C, разъем для наушников. Емкость батареи – 3200 мАч, хватает на рабочий день. Быстрая зарядка не предусмотрена. Для защиты данных используется дактилоскопический сенсор и распознавание лица. В первом случае нареканий нет никаких, а вот камера угадывает пользователя в 5 случаях из 10, да и делает это не очень быстро. Работает смартфон под управлением Android 9.0 Pie.

Достоинства:

    Отличная камера. Хороший запас памяти. Большой и качественный дисплей. Наличие NFC. Современная «голая» ОС.

Недостатки:

    Нет быстрой зарядки. Распознавание лица часто работает некорректно.

Meizu X8

  • Процессор: Snapdragon 710, 8 ядер, до 2,2 ГГц
  • Память: 4/64 Гб
  • Возможности ИИ: камера

Цена: 13 350 руб.

X8 вышел в конце 2018 года. Это первый девайс Meizu с вырезом в виде челки и на чипсете Snapdragon 710. Компания позиционирует его как игровое устройство благодаря мощному процессору и достойному запасу памяти. Аппарат действительно хорошо себя показывает в гейминге, но это не единственная его положительная сторона, впрочем, хватает и минусов. Помимо высокой производительности телефон обладает отличной камерой. Здесь действуют те самые алгоритмы AI, но, как и в случае предыдущей модели – это не полноценный искусственный интеллект. Задняя камера представлена двойным модулем 12 Мп (от Sony) и 5 Мп (от Samsung). Фронтальная камера 20 Мп. Претензий к фотографиям нет, смартфон отлично подбирает сцены и легко справляется со съемкой в ночное время. Приятно радует качество роликов в 4K с 30 к/с, есть Slo-mo 720p c 60 к/с.

Корпус устройства — сочетание металла и стекла, дисплей 6,1 дюйма с FHD+ разрешением. Аппарат получил Type-C, разъем для наушников, слот рассчитан на 2 сим, разъема для карты памяти нет. Аккумулятор – 3210 мАч, есть поддержка mCharge, полная зарядка занимает 75 минут. Операционная система – Andoid 8.1.

Достоинства:

    Качественная камера. Приятный дисплей. Наличие быстрой зарядки. Отличная производительность.

Недостатки:

    Маркий корпус. Посредственная автономность. Нет NFC. Нет слота для расширения памяти.

Xiaomi Mi 9T

  • Процессор:Snapdragon 730, 8 ядер, до 2,2 ГГц
  • Память: 6 и 64/128 Гб
  • Возможности ИИ: камера, автономность

Цена: 21 380 руб.

Xiaomi Mi 9T – это новинка рынка, ставшая упрощенной версией флагмана компании с новым чипсетом Snapdragon 730 (был представлен в апреле 2019 года). Процессор является обновлением Snapdragon 710. Изменилась конфигурация ядер – вместо разбивки на две четверки используется комбинация 2+6, что дало прирост производительности на 35%. Snapdragon 730 выполнен на техпроцессе 8 нм, имеет обновленный Hexagon 688 (блок ИИ), который не только стал быстрее, но и энергоэффективнее в 4 раза. Теперь при выполнении задач этим блоком батарея садится меньше.

Если перенести все вышесказанное в разговор о смартфоне, то он отлично снимает и не сажает батарею. Многие обзоры показывают, что батареи 4000 мАч хватает более чем на сутки просмотра видео при яркости 50%, играть можно около 14 часов. Показатели очень внушительные. При этом производитель не забыл о быстрой зарядке. Фотовозможности представлены тройным модулем – 48+8+13 Мп и выдвижной лицевой камерой 20 Мп. Аппарат получил множество полезных режимов для фотосъемки, а также поддерживает запись видео 4K c 30 к/с. Все на очень достойном уровне.

Помимо вышеперечисленного телефон оснастили AMOLED дисплеем 6,39 дюйма с разрешением FHD+ и защитой — Gorilla Glass 5. Сканер отпечатка монтирован в экран. Есть в аппарате все современные беспроводные модули, включая NFC. Не стали убирать разъемов для наушников, при этом модель имеет все современные протоколы аудио, что делает ее весьма интересной для любителей музыки. Все это приправлено красивой внешностью, отличной производительностью и приятной для такой сборки ценой.

Достоинства:

    Мощная камера. Высокая производительность. Отличный дисплей. Наличие NFC. Высокая автономность.

Недостатки:

    Не всем пользователям может понравиться выдвижная камера.

Honor 20

  • Процессор: Kirin 980, 8 ядер, до 2,6 ГГц
  • Память: 6/128 Гб
  • Возможности ИИ: камера, производительность, автономность

Цена: 24 200 руб.

Honor 20 – это не единственный смартфон выпущенный на процессоре Kirin 980, являющийся в данный момент у Huawei топовой разработкой, но достаточно доступный. В новом чипе многое направлено на AI технологии. Чтобы не вдаваться в глубокие подробности важно отметить – процессор мощный, оптимизированный (за счет AI и новой технологии расчета нагрузок приложения открываются очень быстро), энергоэффективный (заслуга 7 нм техпроцесса) и отлично адаптирован для работы с камерой. В частности, обработка видео и фото происходит в онлайн режиме, что существенно увеличивает скорость создания снимков и улучшает запись видео.

Honor 20 – это интересное устройство с точки зрения железа (мощный процессор, много памяти, все современные интерфейсы, батарея 3750 мАч с быстрой зарядкой), внешнего вида (IPS FHD+ дисплей с отверстием под камеру, корпус стекло + металл) и цены. Но наиболее интересная его часть – камера. В данном случае производитель установил лицевой модуль 32 Мп, который делает ожидаемо качественные фото. А вот сзади стоит сразу 4 камеры – 48 Мп (AI стабилизация), 16 Мп (117 градусов), 2 Мп (для Боке) и 2 Мп (для съемки макро с расстояния 4 см). Не останавливаясь подробно на всех особенностях следует отметить, что последний модуль для макросъемки сделан скорее для эпатажа, так как основные 48 Мп справляются с этой задачей лучше.

Достоинства:

    Хороший дисплей. Удобный сканер отпечатка сбоку. Высокая производительность. Хорошая камера. Качественный звук. Наличие NFC.

Недостатки:

    Нет разъема для наушников.

Asus ZenFone 6

  • Процессор:Snapdragon 855, 8 ядер, до 2,8 ГГц
  • Память: 6/8 и 64/128/256 Гб
  • Возможности ИИ: камера, производительность, автономность

Цена: 39 990 руб.

Флагман от Asus получил в свое распоряжение новый чипсет Snapdragon 855 с новой кластерной системой ядер — 1+3+4, нейронным блоком 4го поколения, поддержкой 5G сетей, 3D подэкранного сенсора. На выходе получается мощный процессор с низким расходом энергии, минимальным нагревом, рядом защитных технологий для пользовательских данный и обработкой фото и видео «на лету». Однако, чипсет не единственная причина, по которой ZenFone 6 попал в рейтинг лучших девайсов с ИИ. Во многом этому поспособствовало отличное сочетание параметров и цены.

О процессоре было сказано выше, стоит лишь отметить, что по заявлениям производителя новый нейронный блок быстрее в 4 раза, чем у у прямых конкурентов Apple A12 Bionic и Kirin 980. Аппарат получил очень качественный IPS дисплей 6,4 дюйма с маленьким вырезом под динамик. Полезная площадь составляет 92%, а разрешение FHD+. Матрица поддерживает HDR10. Для защиты использовали Gorilla Glass 6. Устройство имеет отличные наборы памяти, при этом есть выделенный слот для карты памяти. Производитель поставил все возможные интерфейсы, не стал лишать гаджет разъема для наушников. Модель имеет мощный стереодинамик с 5 магнитами и интеллектуальным усилителем. Микрофоны оборудованы технологией шумоподавления. Есть поддержка технологии AudioWizard для улучшения качества звука.

В телефоне установлена мощная батарея на 5000 мАч с быстрой зарядкой. Благодаря ей он держится около 24 часов при просмотре видео FHD. Сканер пальца разместили на задней панели, есть разблокировка по лицу. Интересно выглядит камера. Она выдвигается из корпуса и может поворачиваться, что позволяет ее использовать и как основную, и как фронтальную. Asus не стали гнаться за большим количеством модулей и дали пользователям всего две матрицы. Первая 48 Мп от Sony (она же стоит в Xiaomi Mi9 и многих других аппаратах), о ней сказано много, и чтобы не повторяться следует лишь сказать, что снимает она великолепно. Дополнительный широкоугольный модуль 13 Мп с углом 125 градусов, в режиме реального времени умеет убирать искажения. Иногда грешит при съемке в ночное время, но это не критично. Кроме того, в аппарате есть лазерный автофокус. Видео можно снимать в 4K. В целом уровень фото высокий, но все же не самый топовый.

Ссылка на основную публикацию