24-25 июня в Сан-Франциско прошло мероприятие, посвященное рассказу об исследованиях и разработках корпорации Intel. Вот перечень тем, которые обсуждались на нем.
Повышение качества жизни. Магазины, помогающие покупать.
Когда вы ищете в магазине товар, у вас глаза разбегаются от обилия его размеров, цветов и других характеристик? Технология Shelf-Edge Technology (SET) от Intel Labs позволяет с помощью специальных датчиков обнаруживать ваше присутствие, когда вы передвигаетесь по магазину, помогать найти нужный товар и не обращать внимание на ненужный. Так, например, если на ужин вы приготовили красную рыбу, сервис SET может порекомендовать наиболее подходящее к ней вино с учетом ваших вкусов, а также помочь вам избежать покупки продуктов, на которые отмечаются аллергические реакции.
Самовыражение. Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать.
Дисплеи предоставят возможности самовыражения, выходящие далеко за рамки обычных фотоснимков. Если изображение содержит метаданные, оно часто может рассказать нам гораздо больше обычного снимка. Фотография может сопровождаться звуками, дать возможность увеличить мелкие детали или развернуть ракурс, чтобы взглянуть на сцену под другим углом зрения. Применение таких данных позволяет передать ощущения, стоящие многих тысяч слов.
Освобождение. Путешествуйте налегке
Наверняка вы не раз мечтали, чтоб масштаб сенсорного дисплея вашего телефона изменялся в зависимости от используемых приложений - так, чтобы было лучше видно? А еще вы мечтали не брать с собой в отпуск ноутбук, но все равно брали - на всякий случай? Представьте себе, что вы можете выводить данные и обрабатывать их, как на дисплее, на любой поверхности и с помощью любого устройства. Вам больше не придется беспокоиться о том, какие приложения установить и какие устройства и дисплеи взять с собой - у вас будет доступ ко всему сразу.
Понимайте других. Научный подход к водителям автомобилей
Специалисты Intel Labs пытаются найти способ снизить риски невнимательного вождения. Развивающиеся технологии позволят оценивать состояние водителя и предупреждать о его сомнительном самочувствии до того момента, когда могла произойти авария. Создаются технологии, позволяющие проследить, куда направлен взгляд водителя, измерить активность его мозга и степень насыщения его кислородом, сравнив эти показатели с нормами для безопасного вождения. Intel Labs совместно с университетскими специалистами проводят исследование, объединяющее нейро-науки и когнитивное проектирование, продолжая работу над изучением состояния водителя во время вождения автомобиля.
Общение транспорта и безопасность. Машины увидят друг друга
Большинства дорожно-транспортных происшествий можно было бы избежать, если водителей предупредили хотя бы за мгновение. Первой мерой для снижения вероятности ДТП станет возможность автомобилей, мотоциклов и скутеров общаться друг с другом и действовать совместно. Для этого важно, чтобы связь между ними была надежной на улицах большого города. Intel Labs совместно с Intel Collaborative Research Institute for Connected Context Computing работает над проектом высокоскоростной передачи данных между автомобилями на небольшие расстояния с помощью света от задних габаритных фонарей. В технологии для кодировки данных в видимой части спектра используется прямая модуляция светодиодного излучения задних фонарей, при этом основная функция фонарей как осветительных приборов не прерывается. Таким образом, при минимуме затрат технология поможет спасти много жизней, дав транспортным средствам возможность общаться между собой.
Умный дом. Место, где обитают программные приложения
В домах появляется много устройств, которые взаимодействуют друг с другом: ПК, телефоны, телевизоры, аудио- и видеоаппаратура, камеры, осветительные приборы и прочее. Скоро эти устройства смогут работать в соответствии с нашими желаниями, семейными привычками и повседневной рутиной. Так, они могут знать, когда дети приходят из школы, когда пора выгулять собаку. Intel Labs разрабатывают новые виды интерфейса пользователя с многоразовыми модулями, которые позволят координировать работу устройств с помощью датчиков и сигналов в доме. Новая модель программирования поможет человеку использовать бытовые устройства, координировать их работу и анализировать показания датчиков, чтобы дом работал в соответствии с желаниями хозяев.
Усиление сотрудничества. Соединяем все данные
Для более продуктивной работы нам нужно оставаться на связи и получать новую информацию с места работы и рабочего устройства. Intel Labs работают над созданием умной рабочей среды и датчиков, которые люди могут установить - и забыть про них. Так, например, eBadge - портативное устройство, содержащее персональные данные, которые позволяют идентифицировать личность владельца. Оно вырабатывает достаточно энергии для поддержания рабочего режима. Кроме этого, eBadge можно объединять со смартфоном и отображать, например, календарь, напоминания или текстовые сообщения.
Internet of Displays от группы Intel Visual Computing Institute (Intel Labs и университеты США и Германии) позволяет отказаться от кабелей при выводе на экран видео. Благодаря этой разработке, применимой как дома, так в магазинах розничной торговли и даже на глобальных проектах, стало возможным выводить одно и то же изображение на любое количество экранов, подключая неограниченное количество устройств, которые могут располагаться где угодно, и при этом нет необходимости протягивать кабели.
Городская инфраструктура. Жизнь в городе будет комфортнее
Сейчас более 50% населения Земли живет в городах , и по оценкам ООН, к 2050 г. число городских жителей превысит 70%2. Поэтому необходимо совершенствовать инфраструктуру, адаптируя ее к такому быстрому росту. От этого будет зависеть существование и благополучие будущих городов. Специалисты Intel Labs показывают, как инфраструктура может собирать данные о городе, объединять и анализировать их, чтобы сделать жизнь горожан удобнее.
Исследовательское подразделение Intel Collaborative Research Institute в Лондоне разрабатывает стационарные и мобильные датчики для сбора данных о жителях и городской инфраструктуре в режиме реального времени, чтобы с помощью них находить решения разнообразных проблем: от засухи и автомобильных пробок до неэкономичного использования энергии. Сеть датчиков может использоваться для того, чтобы отслеживать транспортные потоки и прогнозировать последствия непогоды и их влияние на водоснабжение, а также передавать информацию практически в режиме реального времени горожанам с помощью экранов, расположенных по всему городу, и мобильных приложений.
Определение взаимосвязей. Быстро объединяем данные
Следующий этап - эпоха Больших данных (Big Data). Это изучение связей между обширными массивами информации. Специалисты Intel Labs совместно с университетами разработали инструменты, позволяющие обнаружить неожиданные связи между людьми, предметами или событиями, которые могут быть полезными для рабочего и личного использования. Так, например, программное обеспечение, разработанное Intel (Graph Builder), Intel Science and Technology Center for Cloud Computing at CMU (GraphLab) и стратегическим исследовательским альянсом Intel, используется для того, чтобы выявить связи между любыми двумя статьями в Wikipedia, даже если текст еще редактируются. Прогнозный аналитический инструмент быстро находит соотношения между двумя элементами даже с несколькими степенями разделения. Другой пример - успех Intel Science и Technology Center for Big Data, в котором были созданы технологии приближенного анализа, способные просмотреть текст сотен миллионов новых сообщений в Twitter по всему миру и выбрать наиболее соответствующие запросу. Степень точности такого приближенного анализа составляет 90%, а задача выполняется в 10 раз быстрее, чем при использовании традиционных методов анализа.
Живые информации. Данные создаются людьми для людей
Intel Labs предполагает, что в будущем будет создана новая <экономика данных>, при которых личные и общественные данные будут обмениваться и работать на человека. В новом мире вместо приложений люди будут устанавливать агентов живых данных, которые будут активно обмениваться данными и анализировать их, чтобы связать вас с наиболее нужными людьми и ресурсами. Вам надоело каждый раз покупать на день рождения коллег подарочный сертификат? С помощью новых контекстно-зависимых алгоритмов, примененных к личным сведениям, имеющимся в открытом доступе, живые данные помогут сотрудникам любой компании подобрать подходящий подарок. Переживаете, что во время утренней пробежки у вас начнется приступ аллергии? Благодаря датчикам качества воздуха, установленным в вашем районе, общие живые данные помогут вам держаться подальше от тех мест, где в настоящий момент в воздухе присутствует аллерген.
Визуализация больших данных. Увидеть быстрее
Просмотр изображений с очень подробными деталями, например, в компьютерной томографиии, на картах рельефа или в имитационных моделях, позволяет специалистам выявить скрытые подробности и решить реальные проблемы. Но время, которое тратится на обработку таких изображений (особенно на мобильных устройствах), может быть слишком большим. Intel Labs представляет технологии, разработанные Intel Visual Computing Institute, в которых для работы с огромными изображениями на любых устройствах - от смартфона до многоэкранного дисплея - используется гибридная обработка данных систем <пользователь - удаленная среда>. Такое решение позволяет с меньшими затратами оценивать важную визуальную информацию: съемки Земли, трехмерные результаты компьютерной томографии и даже фрактальные изображения размером в 4 йоттабайта (1 йоттабайт = 4 трлн байтов).
Конфиденциальность. Идентификация не требуется
Удаление конфиденциальной информации из записей называется анонимизацией или деперсонализацией. Эта возможность становится все более важной, позволяя при этом пользоваться всеми преимуществами вычислений в удаленной среде и больших данных и не беспокоиться о том, кто может получить доступ к личной информации. В крупных компаниях конфиденциальность данных тоже является очень важным вопросом. Intel Labs предлагает способ анонимизировать и эффективно анализировать данные компании, при котором взаимодействие пользователей становится еще лучше.
Защита данных передатчиков. Данные под защитой
Для улучшения взаимодействия с электронными устройствами и окружающим миром используются такие передатчики, как камеры, микрофоны и приборы, определяющие местонахождение. Но без защиты информация с таких передатчиков может быть использована в преступных целях, например, для подделки личности, паролей и финансовой информации. Intel Labs разработала исследовательский прототип, объединяющий техническое и программное обеспечение Intel, который позволит защитить данные с передатчиков от различных видов программных взломов, например, перехвата API функций, руткитов уровня ядра и мошеннических гипервизоров.
Качественное видео. Ускорение потоков
Intel Labs пытается найти способ повысить качество потокового видео с использованием стандарта MPEG Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH). Объединив новые технологии, такие, как обратная связь с использованием сервера и адаптация скорости передачи согласно качеству, команда специалистов Intel может передавать потоковое видео высокого качества с меньшим количеством остановок или помех. Они представляют решения для видео стандарта DASH, в котором потоковый сервер и потоковый клиент имеют общую статистику. С помощью программы управления DASH можно достичь высокого качества, четкого и ясного видео.
Масштабируемый ввод-вывод. Затрата энергии ниже
Высокоэффективные вычисления для серверов и центров обработки данных предполагают высокую производительность ввода-вывода. Но по мере роста этой производительности растет и потребление энергии, что приводит к понижению энергоэффективности. Intel Labs предлагает систему ввода-вывода с 64 полосами на каждый порт, которую легко можно масштабировать, сохраняя при этом разумный уровень потребления энергии. И при этом совокупная пропускная способность системы до 5 раз выше существующих. Динамичное изменение потребления позволяет обеспечить масштабирование энерговыделение от 0,8 до 2,6 ПДж/бит, в то время как скорость передачи данных для одной полосы составляет от 2 до 16 Гбит/с.
Сжатие памяти. Уменьшим несущественное
Переносные устройства и многие встраиваемые решения, включая однокристальные системы, могут занимать значительный объем полезной площади процессора. Несмотря на то, что, как известно, X86 ISA от Intel обладает хорошей плотностью записи данных, а размер скомпилированных двоичных файлов у него один из самых маленьких среди коммерческих ЦП, в будущем потребуются мощные процессоры с еще меньшей полезной площадью. Intel Labs предлагает оригинальную технологию уменьшения площади кристалла, позволяющую снизить объем памяти с фиксированными затратами для многих встраиваемых и мобильных приложений.
Анализ личных данных. Ваши устройства хорошо знают вас
Intel Labs представляет цифровых помощников человека как для предупреждения, так и для реакции на происходящее. В обоих режимах внутренний сервер производит аналитические данные, способные не только узнать человека, но и с помощью алгоритмов машинного осмысления вычислить, что этому человеку может понадобиться в зависимости от ситуации или окружения.
В режиме реакции для производства контекстуальных ответов на запросы пользователя через мобильное устройство используется семантическая база данных журнала регистрации всех его действий. По желанию пользователь может получать на свое устройство подсказки, содержащие интересную информацию и подсказки, которые основываются на текущем контексте и журнале действий. Например, если человек забыл принять необходимое лекарство, устройство напомнит ему об этом.
