Внимание! Сайт не гарантирует того, что представленный текст разрешён по возрасту. Не рекомендуется пользоваться сайтом, если вам меньше 18 лет.
" ... В годы самых напряженных отношений с Западом в ходе холодной войны я был сотрудником разведывательных служб, а в последующие годы мне пришлось строить карьеру среди хаоса, царящего в России в 90-х. К тому времени я уже имел опыт работы качестве госслужащего высшего звена и заместителя министра в двух правительственных ведомствах. Однако не знаю, мог ли я хоть как-нибудь подготовиться к грядущим испытаниям, к крупнейшему проекту и самой амбициозной задаче за всю мою жизнь. В то время мне пришлось узнать и освоить колоссальный объем информации — порой было даже впечатление, будто я оказался в университете и получал новую степень. ... "
" ... Во время кризиса одна из самых важных и интересных задач — верно просчитать риски, в том числе кредитные. Этой задаче и посвящен курс Делфтского технического университета: в нем пойдет речь о моделировании и хеджировании рисков. ... "
" ... Летом Фрай пришлось сосредоточиться на первой задаче: заставить команду из 14 топ-менеджеров Uber работать вместе в отсутствие CEO, который бы их вел. Как только в августе был нанят новый CEO Дара Хосровшани, Фрай переключила внимание на две другие проблемы: как обучить тысячи менеджеров и в то же время добиться того, чтобы все сотрудники в вопросах стратегии мыслили на одной волне. ... "
" ... Однако мыслящий мозг не делает различий между этими видами многозадачности, поскольку в обоих случаях он вынужден постоянно прерываться и менять вид деятельности — переключаться между задачами. Чуть позже я расскажу об особом виде параллельной многозадачности, когда рефлекторный мозг выполняет простые, привычные действия в автоматическом режиме, в то время как мыслящий мозг сосредоточивает сознательное внимание на задаче основной, нерутинной. ... "
" ... Системы управления протезом также развивается, но компаний, сфокусированных на этой задаче значительно меньше. В основном, разработчики используют уже готовые электромиографические усилители и, получив сигнал, примитивно его обрабатывают. (так или иначе всё сводится к «триггерной» системе, вопрос только в количестве порогов и в количестве каналов записи ЭМГ). В некоторых случаях, прибегают к кластерному анализу, но такое в основном встречается в научных статьях, где также утверждается, что такие методы не приспособлены для использования в реальной жизни за счет изменчивости мышечной активности. В триггерных системах используются смартфоны или иные устройства, переключающих режимы схватов, по аналогии с существующими протезами. Тем не менее, в сочетании с дешевизной 3D печати и схожей системой управления «дорогих» протезов, данные компании займут свою долю на рынке. Существует и другой подход к решению задачи управляемости — более детальная обработка ЭМГ сигнала и выделение паттернов конкретных движений, чтобы впоследствии воспроизводить их на протезе после обучения с помощью machine learning. То есть нужно обучить систему управления каждому индивидуальному движению для конкретного пациента, которое будет воспроизводиться при повторном напряжении мышц, соответствующих конкретному движению. Данное обучение системы управления может происходить в течение 1-2 минут, при этом точность распознавания движений будет зависеть от качества алгоритмов обработки ЭМГ и алгоритмов machine learning и будет составлять не менее 99% в зависимости от многообразия распознаваемых движений. Такая система управления может быть встроена практически в любой бионический протез, что выделит его на рынке среди конкурентов. Компаний, ведущих разработку в этой области, во всем мире не так уж и много. В нашей стране этим тоже занимается ряд компаний (компания «Мионикс», которую представляет автор, — одна из них — Forbes) ... "