Мастерская 2/4
Несколько лет назад я делал систему хранения для инструмента на домашних станках. Параллельно смотрел, что предлагает рынок, и тогда же купил пермский набор ToolBoard. Так он и лежал до лучших времён.
Времена настали, у меня появилась мастерская, и я пустил набор в дело. Надо сказать, система очень хорошо продумана, чувствуются десятки тестов и подборов лучших форм. Конечно же, она во всем, кроме цены, превосходит мою домашнюю поделку. Основания с ячеистой сеткой под восьмигранные крепежи. Самих крепежей несколько видов, да и ставить их можно разными способами. Поэтому получается компактно и ровно вешать абсолютно всё: от тяжёлого перфоратора до тоненьких маленьких сверлышек.
Надо сказать, сообщество 3D-печатников не стояло на месте, и с тех пор появились готовые опенсорсные проекты печатных систем под ту же задачу. Тоже очень впечатляющие. Но до ToolBoard всё ещё далеко. Моё почтение авторам, насколько там всё круто и до мелочей рассчитано. Взять хотя бы тот факт, что при соединении элементов сетки головка самореза аккурат распирает крепёжный зажим так, чтобы зафиксировать его в пазу. А крючки сделаны волнистыми не просто так — между ними можно зажимать небольшие цилиндры, такие, как стержень маленькой отвёртки.
Чтобы разместить это дело, не повредив дизайн помещения, мне пришлось напечатать хитрые крепления для листа крашеной фанеры. Такие, чтобы они упирались в рейки, но прижимались винтами между ними в стену. И выдерживали десятки килограммов веса, конечно. Не могу придумать способ, как эту задачу решать без 3D-принтера. Из дерева вырезать? Комплекс станков для такой работы будет дороже принтера и займет больше места.
На доске минимально типовой инструмент для любого дома + чуть-чуть специфических вещей для электрики. Тут нет многого, но основное вроде всё учёл.
#diy#life#окр
Машинное обучение в геонауках. Обзор
70 years of machine learning in geoscience in review - статья почти 3-х летней давности, но от этого не теряющя актуальности. В этой работе дается обзор развития машинного обучения в геонауках за последние 70 лет 👴, со времен когда еще и машинным обученем это никто не называл. Кригинг, деревья, метод опорных векторов и далее к сверточным сетям и генеративным моделям глубокого обучения. Отсутствует только обзор популярных в последние годы больших языковых и генерационных моделей.
В общем такое краткое изложение того с чего все начиналось и к чему пришли, применяя статистику и программирование для понимания земных процессов.
Ко всему прочему это еще и прекрасный обзор литературы 📚. Или идеальная вводная лекция для курса "Машинное обучение в геонауках/поиске ресурсов"
#ML#AI#geoscience#paper
Будущее геоученых и геоинженеров
Что если энергетический переход состоится? Что будут делать геоученые и геоинженеры, огромная доля которых работает в нефтегазовой промышленности?
На этот вопрос отвечает статья в журнале Earth Science Systems and Society. Авторы выделяют несколько ключевых областей занятости кроме "нефтянки" (которая никуда не денется):
• Подземные методы и технологии декарбонизации с упором на использование энергии, ее хранение и управление отходами.
• Поиски и добыча критических элементов и металлов в рамках концепции устойчивой добычи полезных ископаемых.
• Междисциплинарные задачи в науках о Земле, включая отраслевую политику и практику, а также политические, экономические и социальные темы.
Статья с подробностями тут.
P.S. Еще у нас есть твиттер. Но пока нет Threads :).
#EnergyTransition@ClimateChange#NetZero#Geoscience