Китайскую компанию Huawei, пожалуй, только ленивый еще не обвинил в шпионаже, но мало кто мог подумать, что она выпустит инструмент для современных Зорге и Штирлицев. В новом флагманском смартфоне P40 обнаружена функция подслушивания.

Как пишет портал Gizmochina, речь идет о технологии wireless sound transmission (беспроводная передача звука). Но это не просто отправка музыки или другого аудио в Bluetooth-наушники, как обычно. Смартфоны семейства Huawei P40 можно будет использовать как отдельный микрофон, а слушать через беспроводную гарнитуру.

Таким образом гаджет легко превращается в радионяню или самое простое средство шпионажа за коллегами в соседней комнате. По версии производителя функция была добавлена того, чтобы родители могли контролировать своих детей, а также для гидов или учителяей. В последнем случае смартфон можно подключить не к гарнитуре, а к беспроводной колонке.

Насколько известно, поначалу wireless sound transmission доступна для линейки смартфонов P40 (всей или отдельных моделей — не уточняется) и наушников Huawei FreeBuds, FlyPods и FreeLance. Скорее всего, после выхода новинок 8 апреля (в Китае), технологию распространят и на прочие устройства бренда. 

Напомним, из-за торговой войны между США и КНР Huawei попал под американские санкции, так что с середины 2019 года новые смартфоны этого производителя лишились поддержки сервисов Google. Для пользователей это обернулось рядом неудобств, а для компании — падением продаж за пределами Китая. На эту тему не преминули пошутить конкуренты, с которыми Huawei, между прочим, ранее объединился для создания собственной альтернативы системным приложениям американской компании.

Новый перовскитный диод является одновременно передатчиком и приемником света

Новый перовскитный диод — это одновременно передатчик и приемник света. Он поможет улучшить современные оптические сигналы и традиционные электрические схемы.

Исследователи объяснили, что источники света и их детекторы являются ключевыми компонентами множества устройств. Например, на их основе работают светодиоды (LED), которые часто используются в качестве источника света в дисплеях; другие фотодиоды используются для обнаружения света в датчиках, визуализации и в волоконно-оптических средствах связи. Разработка устройства, способного как генерировать, так и обнаруживать свет, могла бы позволить разработать более компактные и интеллектуальные технологии.

Ученые из Университета Линчепинга в Швеции вместе с коллегами из Китая представили небольшой прибор, который сможет упростить эту задачу. Он одновременно является и оптическим передатчиком и приемником. «Это очень важно для миниатюризации оптоэлектронных систем», — отмечает ведущий автор исследования Фэн Гао. 

Осенью 2018 года исследователи обнаружили подходящий для этого перовскит. Они создали фотоприемник, который способен быть более производительным и служить дольше. Так ученые разработали перовскитный светодиод с эффективностью 21% — это один из лучших показателей в мире. Его можно использовать одновременно в качестве передатчика и приемника света.

Этот крошечный блок, который может принимать и передавать оптические сигналы, позволяет упростить и уменьшить современные оптические системы. Его также можно интегрировать с традиционными электронными схемами.

Система крошечных зеркал позволит решить фундаментальную проблему дополненной реальности

Если объект перед глазами закрывает свет от фона, он выглядит более четким и детальным – и наоборот. Увы, разработчики дополненной реальности изначально исходили из того, что нарисованные объекты должны иметь некоторую степень прозрачности. В современных гарнитурах используется всего один пространственный модулятор света, мощности которого недостаточно. Поэтому добавленные объекты в силу малой окклюзии порой прозрачны настолько, что их едва видно – ни о каком реалистичном восприятии перспективы в данном случае речи не идет. Соответственно, взаимодействовать с объектом, который толком не можешь увидеть, тоже весьма проблематично. 

Простой выход, добавление второго модулятора света, сразу меняет всю аппаратную архитектуру и значительно усложняет и увеличивает устройство-гарнитуру. Поэтому в Стэнфордском университете пошли иным путем – команда инженеров под руководством Брука Краянчича разработала систему зеркал, выступающую в качестве фильтра для света от реальных объектов. Эти зеркала имеют два положения: полный пропуск света и полная блокировка, причем каждое миниатюрное зеркало переключается независимо от остальных.

Главное достоинство разработки – скорость переключения измеряется десятками тысяч раз в секунду. Контроллер подбирает такое положение зеркал, чтобы обеспечить оптимальную схему затемнения картинки, блокировать свет реальных объектов в пользу нарисованных. Эта задача требует массы расчетов, потому в систему придется добавить мощный процессор, плюс возрастет энергопотребление. Но при этом удастся сохранить общие габариты гарнитур в их текущем формате.

Ученые изобрели "электронный нос"

Создан нейроморфный чип, имитирующий работу обонятельной системы человека. Он научился распознавать десять различных запахов. Система верно определяла, чем пахнет, даже при наличии сильных отвлекающих ароматов.

Достижение описано в научной статье, опубликованной в журнале Nature Machine Intelligence.

В искусстве обоняния технике пока далеко даже до человека, не говоря о собаке. Различные типы газовых датчиков существуют уже давно, но такие устройства настроены лишь на определённые вещества. Они не в состоянии научиться распознавать новый запах. Учёные пытаются преодолеть этот недостаток, имитируя устройство обонятельной системы животных.

Напомним, что человеческий нос содержит более 450 различных типов обонятельных рецепторов. Пахучие вещества различаются тем, какие рецепторы и с какой силой они активируют. Это позволяет человеку различать более триллиона (!) ароматов.

Разумеется, окончательное распознавание запахов происходит не в носу, а в мозге. Каждый аромат активирует свой собственный набор нейронов и связей между ними. Эта сеть из нервных клеток сохраняет информацию о запахе, и мы запоминаем его. Она активируется снова, когда мы почувствуем тот же запах в следующий раз.

Когда мы пытаемся вспомнить и представить себе данный аромат, включается та же нейронная сеть. Но в этом случае она работает, так сказать, вполсилы (поэтому воспоминания не такие яркие, как реальные ощущения). Добавим, что это общая схема хранения информации в мозге. Она применима не только к запахам, но и, например, к зрительным образам.

Именно этот принцип работы и имитирует новая система. 

 

Система научилась распознавать десять запахов.Фото Walden Kirsch/Intel Corporation

"Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) подробно писали о том, как работает искусственная нейронная сеть. Обычно такой "электронный мозг" представляет собой программу для стандартного компьютера. Однако иногда исследователи создают машины, в которых нейроны и межнейронные соединения (синапсы) реализуются, так сказать, в железе.

К таким устройствам и относится нейроморфный чип Loihi, разработанный компанией Intel. Он содержит 130 тысяч искусственных нейронов и 130 миллионов синапсов. Устройство позволяет запрограммировать самые разные, в том числе никогда ранее не применявшиеся, алгоритмы обучения.

В новой работе исследователи учили чип распознавать запахи. Они подключили к нему 72 химических датчика, реагирующих на содержание в воздухе тех или иных молекул. Также учёные разработали алгоритмы обучения, подходящие для этой задачи. В их основу были положены реальные схемы работы мозга при распознавании запахов.

В итоге Loihi научился уверенно распознавать десять запахов. В частности, он определял присутствие метана, аммиака и ацетона. Для каждого из этих соединений чип создавал индивидуальную картину нейронной активности. Этот паттерн, хранящий "воспоминание", устойчиво воспроизводился раз за разом. Напомним, что примерно так и работает человеческая память.

Система работала эффективно, даже если к целевым соединениям примешивались другие пахучие вещества.

В перспективе "искусственный нос" мог бы получить множество применений, от поиска опасных веществ до контроля качества пищевых продуктов и даже диагностики некоторых заболеваний. Но сначала следует сделать его более совершенным.

В частности, теперь команда планирует научить систему классифицировать запахи, определяя, насколько один аромат похож на другой.

Как выковать рапиру из мусора: стильный постапокалипсис (видео)