Post by surmiakthersurmi on Nov 11, 2024 10:37:22 GMT
„Загрижеността не е толкова да бъдеш ударен от падащ сателит“, каза Пуър, „а относно дългосрочното бъдеще на атмосферата и орбитата да бъде замъглена от космически отпадъци, причиняващи проблеми.“ Тъй като сателитната индустрия с ниска орбита набира скорост с бързи темпове, като компании, включително Amazon и OneWeb, разполагат свои собствени сателитни съзвездия, за да предоставят интернет услуга, новата техника има потенциала да намали риска от тези опасности. Пуър каза, , повишаването на ефективността е реално. „Тази работа е изцяло математика“, каза той. „Но конкретно в тази област теоретичната работа е много предсказуема.“ След публикуването на статията Цай продължи да провежда полеви тестове с помощта на подземни антени и показа, че математиката всъщност работи. „Следващата стъпка е да внедрим това в истински сателит и да го пуснем в космоса“, каза той. Справка: „Споделяне на физически лъч за комуникации с множество спътници в ниска земна орбита“ от Ян-Ин Хе, Шанг-Хо Цай и Х.
Винсент Пуър, 3 юни 2024 г., IEEE Transactions on Signal Processing . Разкриване на силата на Skyrmions в модерните изчисления От университета Йоханес Гутенберг Майнц19 септември 2024 г4 коментара6 минути Библиотека с телефонни номера четене Facebook Twitter Pinterest Телеграма Споделете Терахерцови вълни Магнитен материал Арт концепция Ново проучване от университета Йоханес Гутенберг разкрива, че skyrmions могат ефективно да разпознават жестове с ръце с висока точност и ниска консумация на енергия, надминавайки традиционните изчислителни методи. Кредит: SciTechDaily.com Брауновото изчисление на резервоара позволява да се открият човешки жестове с ръце въз основа на дифузия и изместване на скирмиони. Изследователите са усъвършенствали изчисляването на брауновия резервоар, като успешно са записали и разпознали прости жестове с ръце, използвайки скирмиони, вид магнитен вихър. Този метод се оказва не само толкова точен, колкото традиционния софтуер за невронни мрежи, но и значително по-енергийно ефективен. Техните открития демонстрират потенциал за бъдещи приложения в неконвенционалните изчисления и съхранение на данни.
Изчисление на Брауновия резервоар Учените от университета Йоханес Гутенберг в Майнц (JGU) успяха да подобрят рамката на изчисленията на Брауновия резервоар, като записаха и прехвърлиха жестове с ръце към системата, която след това използва skyrmions за откриване на тези индивидуални жестове. „Бяхме впечатлени да видим, че нашият хардуерен подход и концепция работят толкова добре – и дори по-добре от енергоемките софтуерни решения, които използват невронни мрежи“, каза Гриша Бенеке, член на изследователската група на професор Матиас Клауи в Института по физика на JGU. В сътрудничество с други експериментални и теоретични физици, Бенеке успя да демонстрира, че простите жестове с ръце могат да бъдат разпознати с помощта на изчисления с Браунов резервоар с относително висока степен на точност. Предимства на Reservoir Computing Резервоарните изчислителни системи са подобни на изкуствените невронни мрежи. Предимството им е, че не се нуждаят от продължително обучение, което намалява общата им консумация на енергия.