Trigger warning: скрепы.
TL;DR: Я сделал механическую игрушку на российский конкурс, и это была очень сложная инженерная задача.
Несколько месяцев назад Российское Общество «Знание» объявило конкурс «Родная Игрушка»: нужно было отправить идею какой-нибудь куклы, модельки, конструктора, настолки итд, которая впоследствии может производиться в России и обладать соответствующим культурным или научным колоритом. Было подано что-то около 22 тысяч идей, я отправил две. В следующий тур вышло несколько сотен, в том числе внезапно одна из моих — заводная подводная лодка, которая плывет не вперед, как существующие заводные игрушки для ванны, а прям погружается и всплывает. Связал я это не с военными подлодками, а с научными глубоководными аппаратами, по которым у России несколько мировых рекордов. Вы знали, например, что Кэмерон брал наши глубоководные «Мир-1/2» для съемок Титаника? А еще они первыми достигли дна Северного Ледовитого Океана.
После отбора вы попадали в этап моделирования, где нужно было сделать 3D-модель, чертежи, спецификацию, описание и так далее. Здесь я уже не обошелся без помощи профессиональных 2D и 3D художников. Заказал эскизы и моделирование внешнего вида, а сам уже в Компасе дорабатывал нужные элементы для сборки.
Моделирование отсекло ещё значимый процент участников, где-то 70-80 человек в пяти категориях вышли на этап создания прототипа. И вот тут я скажу вам, сложно передать, сколько хитрых инженерных задач пришлось решить по пути. Проект оказался одним из самых сложных (и одним из самых интересных) в моей практике. Вообще, айтишнику полезно поработать с материальным миром, изобилующим погрешностями и допущениями.
Герметичность корпуса, например, испытывает противоположные воздействия при движении в среде вверх и вниз — швы, не пропускающие при погружении, начинают пропускать при всплытии. Разница в два грамма балласта на таких масштабах влияет на плавучесть очень значительно, поэтому балласт должен легко регулироваться (я остановился на двух отсеках с ружейной дробью). Мультипликатор заводного механизма пришлось перепроектировать пять раз, попутно печатая фотополимером зубчатые колеса с модулем пол миллиметра. Сделать фотополимер цветным с устойчивостью к воде — офигенно непростая задача с не самым очевидным решением: в жидкий раствор с нужным базовым оттенком подмешивается пигмент для эпоксидных смол, и только потом печатается на чуть увеличенной засветке. Сделать полностью прозрачное стекло не вышло, но и текущая частичная прозрачность получилась не сразу. Даже у жетонов был десяток итераций, чтобы они не оказались слишком тяжелыми, и чтобы металлическое ядро для захвата магнитом не было слишком далеко от стенок. Добавьте сюда подбор шага и размеров винта, сложности работы с моделью такой формы, летнюю жару, из-за которой постоянно забивался подающий механизм принтера...
Но результатом очень доволен, смотрите видео. Прямо сейчас еду в Москву на выставку игрушек, где выберут победителей, чьи проекты запустят в тираж уже на настоящем производстве.
#gadgets#diy#hobby
#ML
😎
FREE RESOURCES TO LEARN MACHINE LEARNING
Intro to ML by MIT Free Course
Machine Learning for Everyone FREE BOOK
ML Crash Course by Google
Advanced Machine Learning with Python Github
Practical Machine Learning Tools and Techniques Free Book
Python Machine Learning for beginners
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#ML
🧠
Machine Learning Expert
El aprendizaje automático es un vasto campo con muchos conceptos clave que conocer. Nuestro curso intensivo cubre todos los componentes básicos que necesita para sumergirse en el aprendizaje automático del mundo real.
✍️Ryan Doan | Ex-Amazon ML Infrastructure Engineer
🌐En
📆2022
🔗Link
-----
Main channel:@repo_science
Coupons:@freecoupons_reposcience
-----
#ml
What’s Really Going On in Machine Learning? Some Minimal Models—Stephen Wolfram Writings
https://writings.stephenwolfram.com/2024/08/whats-really-going-on-in-machine-learning-some-minimal-models/
#ml
Meta's second version of segment anything.
https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2
They have a nice demo:
https://sam2.metademolab.com/
#ml
I was searching for a tool to visualize computational graphs and ran into this preprint. The hierarchical visualization idea is quite nice.
https://arxiv.org/abs/2212.10774
#ml
Like a dictionary
Kunc, Vladim’ir, and Jivr’i Kl’ema. 2024. “Three Decades of Activations: A Comprehensive Survey of 400 Activation Functions for Neural Networks.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.09092.
#ml
I got interested in satellite data last year and played with it a bit. It's fantastic. The spatiotemporal nature of it brings up a lot of interesting questions.
Then I saw this paper today:
Rolf, Esther, Konstantin Klemmer, Caleb Robinson, and Hannah Kerner. 2024. “Mission Critical -- Satellite Data Is a Distinct Modality in Machine Learning.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.01444.
#ml
Jelassi S, Brandfonbrener D, Kakade SM, Malach E. Repeat after me: Transformers are better than state space models at copying. arXiv [cs.LG]. 2024. Available: http://arxiv.org/abs/2402.01032
Not surprising at all when you have direct access to a long context. But hey, look at this title.