Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #313 · 24.04

С начала года я стал регулярно заниматься в FPV-симуляторе. Как вы помните, летом я купил новый дрон DJI FPV, который сочетает в себе два режима пилотирования: классический режим с автоматикой, как было на всех моих предыдущих дронах, и продвинутый режим (он называется Acro Mode). О нюансах такого управления я расскажу отдельно, сейчас же нужно знать только то, что Acro Mode — сложный режим, который, с одной стороны, позволяет выполнять пролёты по хитрым траекториям, но с другой стороны требует немало навыка. Человек, который никогда не летал на дронах, в обычном режиме без проблем с первого раза взлетит и скорее всего не убьёт дрон. В Acro почти наверняка убьёт. И для этого придумали симуляторы: к ним подключается настоящий пульт управления от дрона, но картинка вся на компьютере, поэтому можно тренироваться, не рискуя своим оборудованием. Я стал заниматься по полчаса каждый день. Сначала шло очень тяжело. Не получалось вообще. Ловил сильную демотивацию от этого. Но поставил себе цель к наступлению тёплых дней обязательно освоить навык, и поэтому через страдания продолжал. И это сработало: на текущий момент в симуляторе я могу на начальном и начально-среднем уровне пролетать разные трассы, делать петли, влетать в узкие места, тоннели, оконные проёмы и так далее. Я ещё ни разу не пробовал на настоящем дроне. Хотя авторы симулятора (Liftoff) в какой-то момент добавили туда именно DJI FPV и пообещали, что его виртуальные характеристики и поведение в воздухе будут максимально приближены к реальности. Питер погодой не радует, но в конце майских обещают хотя бы минимальное тепло и солнце — я поеду пробовать. Кстати, в симуляторе есть карта в виде антенного комплекса "Дуга", который под Чернобылем. Карта называлась Russian Woodpecker, а после начала событий авторы симулятора (бельгийцы) переименовали её в просто Woodpecker. #drone#hobby

Hashtags

#drone #hobby

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #opticalcomputing

当前筛选 #opticalcomputing清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8675 · 02.10.2025 г., 15:11

Намери подобни Прегледай

🔦Генерация изображений на свете, а не на GPU Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model). Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике. 🔬 Как это работает: 1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор. 2. Этот узор загружается на оптический модулятор света. 3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение. ✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации: - Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога. - Качество сравнимо с современными диффузионными моделями. - Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии). ⚡ Чем интересен такой подход - Подход не требует никакой вычислительной нагрузки. - Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций. - Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры. ⚠️ Ограничения: - Сложно выравнивать оптические системы. - Ограничения по точности фазовых масок. - Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина). Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой. Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5 @ai_machinelearning_big_data #AI#OpticalComputing#Photonics#GenerativeA

Hashtags

#ai #opticalcomputing #photonics #generativea

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8489 · 09.09.2025 г., 15:30

Намери подобни Прегледай

🔬Университет Флориды представил оптический AI-чип Инженеры UF создали чип, который использует лазеры и микролинзы для выполнения операций свёртки — ключевых для распознавания изображений, видео и речи. 🚀 Почему это интересно: - Энергопотребление таких чипов эффективнее в 10–100 раз, чем у обычных электронных чипов - Точность обработки сохраняется на уровне ~98% - Технология поможет снизить нагрузку на энергосети и сделать масштабные AI-системы более устойчивыми Впервые оптические вычисления встроены прямо в чип и применены к нейросети. Это значит, что чип может выполнять самые ресурсоёмкие операции почти не потребляя энергию. 📊 Итог - Потребление энергии ↓ в 10–100 раз - Точность ~98% Этот чип может стать новым стандартом в энергоэффективных вычислениях для AI. ⚡Подробности: news.ufl.edu/2025/09/optical-ai-chip/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Chip#OpticalComputing#Photonics#Energy

Hashtags

#ai #chip #opticalcomputing #photonics #energy