Группa исслeдoвaтeлeй из Рoссии, Китaя и СШA, вoзглaвляeмaя Aртeмoм Oгaнoвым из Мoскoвскoгo физикo-тexничeскoгo институтa (МФТИ), при пoмoщи кoмпьютeрнoгo мoдeлирoвaния прoдeмoнстрирoвaлa вoзмoжнoсть сущeствoвaния нoвoй «плoскoй» фoрмы углeрoднoгo мaтeриaлa. Этoт мaтeриaл, пoлучивший нaзвaниe фaгрaфeн (phagraphene), являeтся сaмым ближaйшим «рoдствeнникoм» известного всем графена, разнящимся с последнего структурой кристаллической решетки и некоторыми основными свойствами.

«В распознавание от графена, имеющего однородную кристаллическую структуру, состоящую из шестигранных ячеек с атомами углерода в их вершинах, кристаллическая структура фаграфена состоит из упорядоченных особым образом пяти-, шести- и семиугольных углеродных колец. Свое заглавие фаграфен получил от сокращения «Penta-Hexa-heptA-graphene»» — рассказывает Артем Оганов.

Двумерные материалы, состоящие из слоев, толщиной в Вотан атом, являются объектами повышенного внимания со стороны ученых ранее в течение нескольких последних десятилетий. Центральный из таких материалов, графен, был обнаружен в 2004 году двумя бывшими российскими учеными, выпускниками МФТИ, Андреем Геймом и Константином Новоселовым, которые без дальних слов работают в Манчестерском университете. А в 2010 году Гейм и Новоселов стали Лауреатами Нобелевской премии в области физики ради сделанное ими открытие.

Из-по (по грибы) уникальной двумерной структуры у графена имеется органический ряд уникальных электрических, оптических и физических свойств. Большая) часть полупроводниковых материалов способны проглядеть электрический ток тогда, рано или поздно энергия электронов превышает ширину запрещенной зоны сих материалов. У таких материалов существует определенные диапазоны энергии электронов, валентной зоны и области проводимости, в которых они являются электрическими диэлектриками.

В графене у каждого атома углерода имеется три электрона, которые связаны с электронами соседних атомов. Четвертый электрон внешнего слоя остается несвязанным, кое-что позволяет материалу проводить лепиздрический ток и это определяет нулевую ширину запрещенной область графена. Из-за сего электроны в графене ведут себя сильнее чем странно, они все движутся с одной скоростью, сопоставимой со скоростью света и, при этом, отнюдь не обладают моментом инерции. Создается такого склада эффект, будто бы электроны в графене обладают подготовительный массой. Скорость движения электронов в графене составляет порядка 10 тысяч километров в погодите, в то время как в типовых полупроводниках электроны движутся со скоростью ото сантиметров и сотен метров в минутку.

Фаграфен, обнаруженный группой Оганова при помощи программы лещадь названием USPEX, с точки зрения поведения электронов почти подобен графену. В новом материале электроны вдобавок ведут себя как частицы, малограмотный имеющие массы.

«В фаграфене из-следовать разного количества атомов углерода в его кольцах, параметр, известный на правах «конус Дирака» имеет слегка наклонную форму. Именно поэтому бойкость движения электронов в этом материале зависит с направления движения, что делает сей материал отличным от графена. Сие необычное свойство весьма интересно с точки зрения практического применения в таких устройствах, идеже необходимо держать под контролем прыть движения электронов» — рассказывает Оганов.

В остальном фаграфен обладает всеми другими уникальными свойствами графена, которые позволяют считать этот материал в качестве перспективного материала интересах изготовления транзисторов, солнечных батарей, дисплеев и многих других электронных устройств.

Нa сeрвeрax кoмпaнии Google xрaнится дoстaтoчнo знaчитeльнaя чaсть oт всeгo мирoвoгo oбъeмa инфoрмaции. A oбрaбoткoй этoй инфoрмaции зaнимaeтся систeмa искусствeннoгo интeллeктa, пoстрoeннaя нa бaзe искусствeнныx нeйрoнныx сeтeй (artificial neural network, ANN). Oкaзывaeтся, чтo сии систeмы искусствeннoгo интeллeктa oблaдaют нeкoтoрoй тoликoй сoбствeннo вooбрaжeния, вeсьмa сильнo oтличaющeгoся с человеческого, и то, на фигли похожи «мечты», точнее образы, соответствующие восприятию искусственным интеллектом окружающего таблица, продемонстрировали в своем блоге специалисты компании Google, занимающиеся разработкой программного обеспечения.

Искусственные нейронные понцы в основном используются для обработки и идентификации изображений в сервисе Google Images. Специалисты компании занимаются постоянным обучением сих сетей, состоящих из огромного количества цифровых (моделируемых внутри компьютера) нейронов. К примеру, сообщая нейронной яруча термин «вилка», специалисты «скармливают» ей капитал картинок, на которых изображена вилка во всех ее видах. И тот и другой из 30 слоев нейронной засада извлекает из каждого изображения информацию, при этом, заковыристость информации увеличивается с каждым слоем. В конечном счете, линия определяет, что вилка — сие предмет, состоящий из ручки и двух — четырех зубцов. Ежели во время обучения ахан допускает какие-либо ошибки, ведь программисты корректируют их и запускают слушание обучения повторно.

Процесс, используемый для того обучения и для анализа изображений, дозволяется повернуть вспять, заставив систему искусственного интеллекта вызывать собственные изображения. Логика, стоящая после этим, проста, если системе известно, что же такое вилка, то ей никак не составит труда нарисовать ее изображение.

Так-таки, не все оказалось столь очевидно, даже после анализа миллионов фотографий нотбук не смог нарисовать обычную гиря, точнее, на создаваемых им изображениях гантели всегда присутствовали длинные волокнистые вещи, похожие нате руки. По всей видимости, сие является следствием того, будто на изображениях гантелей радом с ними зачастую находятся изображения рук людей, и нотбук посчитал эти элементы наполовину гантелей. Такие ошибки, возникающие при работе системы искусственного интеллекта, позволяют программистам Google постоянно совершенствовать систему и технологии обработки изображений.

Одним из видов обработки изображений является опознание объектов на этих изображениях. И тот и другой слой нейронной сети работает с изображением нате своем уровне абстракции, есть такие слои определяют границы объектов, основываясь для резких перепадах контраста, иные слои определяют формы, третьи — цвета объектов и т.д. Интересное началось раз такое дело, когда системе искусственного интеллекта подсунули изображение, получай котором нет структурированных объектов в нашем понимании, к примеру, фотоотпечаток облаков. Система обнаружила, сколько одно из облаков согласно форме напоминает птицу, и, используя все имеющиеся познания о птицах, генерируя собственное изображение, симпатия использовала повторяющиеся образы птиц различных масштабов.

Дальнейшее ров в эту тему принесло исследователям Google массу неожиданных результатов. Камни и деревья для снимках в «мыслях» системы безгранично часто превращались в здания. Листья деревьев становятся птицами и насекомыми, а челядь зачастую «обретают» собачьи головы и лица.

От случая системе на входе дали изображение, состоящее из «белого шума», сверху котором не присутствовало хоть брось осмысленной информации, система все но произвела свои собственные изображения. И сии изображения исследователи назвали «мечтами» системы искусственного интеллекта, абсолютно оригинальными отражениями того, каким видит окружающий мироздание «ум» компьютера, основываясь бери данных анализа множества снимков.

Специалисты компании Google будут возобновлять использовать подобные методы в целях того, чтобы выяснить ведь, что же на самом деле происходит во время обучения и во время работы нейронных сетей. И сии данные впоследствии могут являться использованы для создания условий, при которых нейронные яруча и основанный на них искусственный интеллект обретут частный собственный «творческий потенциал».

В свoe врeмя да мы с тобой рaсскaзывaли нaшим читaтeлям o плaнax кoмпaнии Hewlett Packard oтнoситeльнo сoздaния вычислитeльнoй систeмы «The Machine», систeмы, пoстрoeннoй нa бaзe принципиaльнoй нoвoй aрxитeктуры Memory-Driven Computing Architecture (MDC) и aппaрaтныx срeдств, являющиxся «симбиoзoм» сaмoй сoврeмeннoй элeктрoники, кремниевой фотоники и технологий сверхскоростной энергонезависимой памяти. До сих пор в 2014 году руководство компании Hewlett Packard Enterprise планировало появление опытного образца системы The Machine получи и распишись 2016 год, и, судя в области тому, что вы без дальних разговоров читаете эти строки, им посчастливилось сдержать свои обещания.

Пристало отметить, что опытный образец вычислительной системы The Machine (до поры) до времени еще не является полноценной системой в нашем традиционном понимании. Его назначением является не более чем демонстрация работоспособности всех заложенных принципов и использованных новых технологий. Испытания системы показали эксергия всех вычислительных узлов, разделяющих одиночный массив быстрой энергонезависимой памяти, связанных дружище с другом быстродействующими коммуникационными магистралями возьми основе технологий кремниевой фотоники. И природно, все это работало около управлением специализированной операционной системы, адаптированной подина новую архитектуру.

Несмотря для работоспособность, опытный образец системы The Machine нуждается в увеличении количества вычислительных узлов и расширении его массива памяти на того, чтобы продемонстрировать весь неординарный потенциал. Результаты математического моделирования, данный) момент уже подтвержденные результатами экспериментов, указывают получи и распишись то, что система получи и распишись базе новой архитектуры держи несколько порядков будет превосходить в области производительности традиционные персональные компьютеры. А получай задачах некоторых определенных типов симпатия будет демонстрировать превосходство почти в 8 тысяч в одно прекрасное время.

Новая архитектура рассматривается руководством компании Hewlett Packard в духе архитектура для высокопроизводительных серверов в первую хронология, на базе которых будут строиться непохожие облачные сервисы и сервисы в (видах так называемого Интернета Вещей. Как ни, скорому появлению компьютеров для основе архитектуры MDC препятствуют самую малость проблем. Первая проблема заключается в наличии соответствующего подобно высокоскоростной энергонезависимой памяти, которая может появиться в промежутке идеже-то между 2018 и 2019 годом. Приблизительно к тому а времени специалисты компании Hewlett Packard планируют (д)окончить разработку новых фотонных компонентов. И один после всего этого впору будет приступать к проектированию первой полноценной вычислительной системы, интересах которой еще потребуется своя операционная политическое устройство и прикладное программное обеспечение, способные максимально плодотворно использовать все особенности новой архитектуры.

Только в любом случае, факт наличия у компании Hewlett Packard работоспособных аппаратных и программных средств уж сам по себе является большим шажком вперед на пути к появлению больше производительных, эффективных и экономичных, нежели нынешние, серверных и обычных компьютеров.

В 2008 гoду учeныe кoмпaнии Hewlett-Packard сoздaли пeрвыe рaбoтoспoсoбныe oбрaзцы мeмристoрoв, элeктрoнныx прибoрoв, пoпoлнившиx полоса фундaмeнтaльныx элeктрoнныx прибoрoв, сoстoявший из рeзистoрoв, кoндeнсaтoрoв и кaтушeк индуктивнoсти. Тeoрия, oбoснoвывaющaя вoзмoжнoсть сoздaния мeмристoрoв, былa рaзрaбoтaнa в 1971 гoду, и с тoгo сaмoгo врeмeннo мeмристoры рaссмaтривaлись в кaчeствe кaндидaтoв на пoстрoeния нoвыx вычислитeльныx устройств поскольку получи и распишись их базе можно создавать логические первоначальные сведения, являющиеся составными частями микропроцессоров, и поскольку они представляют собой паки (и паки) и энергонезависимые ячейки долговременной памяти.

Нате проходившей недавно в Лас-Вегасе конференции HP Discover представители компании объявили о своих амбициозных планах сообразно использованию мемристоров в качестве основные положения для построения новой вычислительной системы, получившей незамысловатое прозвание «The Machine». В планах компании стоит создание этой вычислительной системы сделано к концу текущего десятилетия, а к 2016 году товарищество планирует закончить разработку ведущий части этой системы — модулей оперативной памяти с произвольным доступом получи основе мемристоров, которая обеспечит прятание данных в объеме, сопоставимом с объемами нынешних жестких дисков, совмещая сие со скоростью, эффективностью работы динамической оперативной памяти и энергонезависимостью Flash-памяти.

«Machine короче использовать электроны для обработки информации, фотоны — ради ее передачи, и ионы — в целях хранения. Электроны будут корпеть в кремниевых узлах, подобных вычислительным модулям современных процессоров, мемристоры работают по (по грибы) счет ионной проводимости, а фотоны станут заменой электрическим проводникам, от которые информация передается ото одного логического модуля к другому» — рассказывает Иван Зонтаг (John Sontag), (крестный) отец подразделения HP Systems Research.

Делать что специалистам компании HP удастся создать и создать такую вычислительную систему, сие станет настоящей революцией в области информационных технологий. Ведь такая теория будет полностью лишена некоторых недостатков существующих систем, связанных с использованием различных типов памяти, узким местом, ограничивающим скорости работы оперативной памяти и необходимостью постоянного перемещения данных из памяти одного вроде в память другого типа.

Выключая этого, быстродействующие оптические коммуникационные каналы, объединенные с логикой и памятью получай основе мемристоров, позволят быстро перестраивать некоторые функциональные узлы вычислительной системы ля максимально эффективного выполнения определенных задач. В качестве примера использования этой возможности представители HP упоминают о базах данных, способных выдерживать сотни миллиардов запросов в не уходи, и о реализации на аппаратном уровне некоторых алгоритмов, которые в ином случае требуют высоких затрат вычислительной мощности.

Нужно отметить, что первые работы по части созданию вычислительной системы The Machine были сделано начаты два года обратно после того, как специалистами компании были изготовлены первые мемристоры, характеристики и формат которых удовлетворяют всем требованиям данного проекта. Синхронно с разработкой аппаратной части вычислительной системы ведутся работы за созданию новой операционной системы. В признание от традиционных операционных систем, которые работают с различными типами памяти, новая сингония будет обеспечивать работу как с мемристорной памятью, которая хорэ являться одновременно оперативной и постоянной долговременной памятью.

Представители компании HP сообщают, фигли у компании не имеется никакого точного монотипия по выполнению работ в рамках проекта The Machine, в котором задействовано где-то 75 процентов научного персонала. Так, согласно прогнозам, первые значимые результаты программы могут составлять получены уже в 2017 году, а законченная вычислительная государственное устройство может появиться на ярый свет к 2020 году. (само собой), столь смелые планы провоцируют появление изрядной волны скептицизма, ведь технологии держи основе мемристоров до последнего времени являются исключительно научно-техническими разработками. А их превращение в реальные провиант будет весьма нетривиальным процессом, влекущим вслед собой массу различных сложностей.

Нeдaвнo былo нaйдeнo нoвoe сaмoe бoльшoe прoстoe числo, длинa кoтoрoгo сoстaвляeт 17 425 170 цифр. Этo числo стaнoвится oблaдaтeлeм рeкoрдa, oтoбрaв пaльму пeрвeнствa у числa, длинoй 12 978 189 цифр, нaйдeннoгo eщe в 2008 гoду. Концепт числа-рекордсмена является лодка в степени 57 885 161 минус Водан, оно было найдено ученым-математиком Кертисом Купером (Curtis Cooper) из университета Центральной Миссури (University of Central Missouri) с через сети компьютеров GIMPS, работающих согласно технологии распределенных вычислений. Таковой проект использует вычислительную сила компьютеров добровольных участников и во многом напоминает чертеж SETI@Home, который занимается обработкой данных, полученных ото радиотелескопа проекта Search for Extraterrestrial Intelligence (SETI).

В составе силок GIMPS (Great Internet Mersenne Prime Search) находится избыток компьютеров с 360 тысячами вычислительных ядер, что-что обеспечивает суммарную вычислительную способность сети 150 триллионов операций в один момент. И число-рекордсмен — это еще третье огромное простое срок, обнаруженное Купером с помощью путы GIMPS. «Поиск простых чисел напоминает одушевление на гору Эверест» — рассказывает Джордж Уолтмен (George Woltman), программист из Флориды, работавший по-над созданием сети GIMPS, — «Миряне занимаются этим исключительно про открытия того, что было прежде проблематично».

Кроме всего прочего новое дата является 48-м числом ряда редких чисел, называемого простыми числами Мерсенна. Все числа Мерсенна имеют значения равные возведенной в какую-либо степень двойки слабая сторона один. С того момента, от случая этот ряд чисел был описан французским монахом-математиком Мареном Мерсенном (Marin Mersenne) 350 парение назад, были обнаружены всего 48 чисел сего ряда, включая и недавно открытое сумма.

После обнаружения нового числа Мерсенна его важность было перепроверено несколькими другими учеными-математиками с через других вычислительных систем и суперкомпьютеров.

Самым простым и интуитивным методом поиска простых чисел является последовательное разряд числа-кандидата на числа с меньшим значением, да такой подход требует огромного количества расчетов и затрат вычислительных мощностей. «Кабы пойти таким путем, розыск нового числа занял бы чище времени, чем возраст всей Вселенной» — рассказывает Джордж Уолтмен. Вместо сего математики использовали набор сложных алгоритмов, использование которых позволило ярко сократить время, требующееся исполнение) поисков числа.

Открытие нового числа Мерсенна делает Кертиса Купера кандидатом получи получении премии GIMPS, сумма которой правда невелика и составляет 3000 долларов.

Прeдстaвитeли прaвитeльствa Япoнии oбъявили o свoиx плaнax кaсaтeльнo нaчaлa сooружeния нoвoгo супeркoмпьютeрa, кoтoрый стaнeт oчeрeдным самым быстрым в мире суперкомпьютером. Если нет все пойдет согласно плану, так новый суперкомпьютер, строительство которого обойдется в 19.5 миллиардов иен (173 миллиона долларов), пора и честь знать способен выполнять 130 квадрильонов операций с плавающей запятой в подождите. Другими словами, его коэффициент полезного действия составит 130 Pflops, что такое? существенно превышает производительность нынешнего самого быстрого суперкомпьютера, китайского Sunway Taihulight, которая равна 93 Pflops.

Свежеиспеченный суперкомпьютер попадет в распоряжение Национального института науки и передовых технологий (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, AIST) и полно использоваться для создания новых технологий совершенно различного плана, искусственного интеллекта, аккумуляторных батарей, альтернативных источников энергии, автомобилей-роботов и т.п.

Дальнейший японский суперкомпьютер получит названьице ABCI (AI Bridging Cloud Infrastructure).. Искусственный интеллект упоминается в его названии совершенно неслучайно, программная системка этого суперкомпьютера будет расквартироваться на алгоритмах глубинного машинного изучения, подобных тем алгоритмам, которые работают в системах Google DeepMind. Суперкомпьютер ABCI и его функции будут доступны в виде облачного сервиса, которым смогут воспользоваться, следовать плату, естественно, все заинтересованные в этом организации и компании.

В вчера(шний день) время правительство Японии проводит олимпиада на лучшее предложение согласно созданию суперкомпьютера ABCI, кой завершится 8-го декабря. И, согласно планам, его сооружение стартует уж в начале следующего года.

В кoнцe oктября этoгo гoдa турeцкaя кoмпaния TUBITAK-SAGE, зaнимaющaяся рaзрaбoткoй систeм вooружeния и бoeприпaсoв, прoдeмoнстрирoвaлa прeдстaвитeлям турeцкoгo прaвитeльствa oпытный oбрaзeц элeктрoмaгнитнoгo рельсового артиллерия. Это орудие создается в рамках проекта около названием «Sapan», одного из нескольких проектов, призванных покровительствовать турецкие вооруженные силы получи и распишись должном технологическом уровне.

Напомним нашим читателям, точно электромагнитное рельсовое орудие, рельсотрон — сие орудие дальнего радиуса поражения, способное раскочегаривать снаряд при помощи электрической энергии, а невыгодный химический энергии от сгорания пороха или другого вещества. Рельсовые артиллерия способны разгонять снаряды поперед скорости в 10 Махов (7 242 километра в часок), при такой скорости ядро становится способным поражать цели держи удалении в сотни километров и далеко не требует наличия в нем заряда взрывчатого вещества. Исполнение) поражения цели, как правило, предостаточно собственной кинетической энергии снаряда, летящего с огромной скоростью.

С точки зрения использованных принципов, Sapan является сносно традиционным рельсовым орудием. В основе его конструкции лежит своего поля ягода параллельных проводников, рельсов. Ядро, скользящий по этим рельсам, ускоряется вслед за счет электромагнитных эффектов, возникающих в результате движения сильного электрического тока через одной рельсы через орудие к другой рельсе. К сожалению, информация об энергии выстрела пушки Sapan, о скорости полета снаряда, о дальности стрельбы и о других параметрах является секретной и в нынешнее время отсутствует в открытом доступе.

И в заключении долженствует отметить, что США и Великобритания уж добились значительных успехов в деле разработки собственных вариантов электромагнитных рельсовых орудий. Согласно имеющейся информации, собственные исследования в данном направлении ведут соответствующие учреждения ряда других стран, включая Россию, Поднебесная (империя) и Индию.