Владимир Петров - Структурный анализ систем

5.3. Пример 9.15. Анализ сложных событий

Созданы системы обработки информации (например, StreamBase Systens и Tibco) сложных событий (нескольких событий, происходящих одновременно), способные в режиме реального времени перерабатывать огромные потоки информации, опираясь на базы данных нового типа и на алгоритмы распознавания образов. Подобные системы дают возможность принимать мгновенные решения в любой сфере — будь это сделка на фондовой бирже, приказ установить слежку за потенциальным террористом или отмена денежного перевода с подозрительной кредитки. К примеру, мобильник, снабженный приемником GPS, сможет выбирать из бесконечного потока рекламы только то, что актуально для его владельца 32 32 Популярная механика, 2011, №1. 10 технических концепций. URL: https://www.popmech.ru/science/11285-10-tekhnicheskikh-kontseptsiy-o-kotorykh-stoit-znat-v-2011-godu/#part1 .

5.4. Пример 9.16. Гомоморфное кодирование

Компания IBM разработала способ кодирования данных, чтобы посторонние лица могли сортировать их и выполнять поисковые манипуляции, не имея реального доступа к их содержанию. Они использовали двойную слепую схему. Она позволяет выискивать ошибки кодировки и исправлять их, не вскрывая содержимое файлов. Этот способ не требует суперкомпьютеров 33 33 Популярная механика, 2011, №1. 10 технических концепций. URL: https://www.popmech.ru/science/11285-10-tekhnicheskikh-kontseptsiy-o-kotorykh-stoit-znat-v-2011-godu/#part1 .

5.5. Пример 9.17. Мобильная диагностика

С помощью мобильных телефонов можно передавать медицинскую информацию из самых глухих мест в центры, где квалифицированные специалисты могут поставить диагноз. Компании Santa и Mobile Click Diagnostics создали такую возможность. Сотрудники Калифорнийского университета из Беркли и Лос-Анджелеса приладили к серийному сотовому телефону детали недорогих микроскопов. Это устройство способно записывать и анализировать микрофотографии, выявляя малярийного паразита или возбудителей туберкулеза 34 34 Популярная механика, 2011, №1. 10 технических концепций. URL: https://www.popmech.ru/science/11285-10-tekhnicheskikh-kontseptsiy-o-kotorykh-stoit-znat-v-2011-godu/#part1 .

5.6. Пример 9.18. Живая память: Бактерии как носитель информации

Ученые из Китая научились хранить информацию в колонии бактерий.

Исходное сообщение переводится в комбинацию цифр, которая с помощью специального алгоритма сжимается. Синтезируется соответствующий фрагмент ДНК, который заносится в бактериальную клетку. Потенциал этого метода велик. Помимо высокой плотности хранения информации расширяются условия, при которых она не теряется. Бактерии более устойчивы к перепадам окружающей сред. Бактерия Deinococcus radiodurans устойчива к воздействию жесткого излучения и почти не чувствительна к внешним электромагнитным полям. Теоретически информация может сохраняться даже при ядерном апокалипсисе 35 35 URL: https://www.popmech.ru/technologies/11255-zhivaya-pamyat-bakterii-kak-nositel-informatsii/ .

5.7. Пример 9.19. Самолет без движущихся частей

Инженеры MIT (Массачусетский технологический университет) построили первый в мире самолет без движущихся частей. Вместо пропеллеров или турбин легкий самолет питается от «ионного ветра» — бесшумного, но могучего потока ионов, который создается на борту самолета, и это создает достаточную тягу, чтобы продвигать самолет для устойчивого полета.

В отличие от самолетов, работающих на турбинах, ионный самолет не зависит от использования ископаемого топлива. И в отличие от пропеллерных беспилотных летательных аппаратов, новый полностью бесшумен.

Профессор аэронавтики и космонавтики в Массачусетском технологическом университете Стивен Барретт ожидает, что в ближайшей перспективе такие ионно-силовые двигательные системы могут использоваться для управления менее шумными беспилотными летательными аппаратами. Кроме того, он предлагает использовать ионные двигатели в сочетании с более традиционными системами сжигания топлива для создания более экономичных, гибридных пассажирских самолетов и других летательных аппаратов 36 36 URL: https://ab-news.ru/2018/11/22/pervyj-polet-samoleta-bez-dvizhushhixsya-chastej/ .

5.8. Пример 9.20. Контроль и идентификация товара в магазине

Система включает связанные между собой сканирующее устройство, устройство для сбора товара, камеру, терминал оплаты самообслуживания и сервер.

Каждому средству для сбора товара присвоен индивидуальный идентификационный номер. Сканирующее устройство предназначено для считывания указанного номера средства для сбора товара, сканирования штрихкодов товаров и формирования списка выбранных товаров и итогового штрихкода.

Камера установлена на средстве для сбора товара и выполнена с возможностью считывания визуального образа товара и отслеживания его перемещения после сканирования штрихкода.

Терминал оплаты выполнен с возможностью обратной связи с сервером, при этом сервер выполнен с возможностью получения и анализа информации с камеры и терминала оплаты.

Покупатель активирует приложение на сканирующем устройстве, выбирает средство для сбора товара, считывает указанный номер посредством сканирующего устройства, сканирует штрихкоды выбранных товаров, формируя таким образом список покупок, располагает указанные товары в устройстве для сбора товаров, затем передает созданный посредством сканирующего устройства итоговый штрихкод на считывающее устройство терминала оплаты самообслуживания, оплачивает покупку, получает чек (рис. 9.5) 37 37 Патент РФ 2671753. .

Рис. 9.5. Система контроля и идентификации товара в магазине

5.9. Пример 9.21. Чтение рентгеновских снимков

Алгоритм под названием CheXNeXt — это первый алгоритм в мире, который за считанные секунды может оценивать рентгеновские снимки на наличие признаков множества заболеваний одновременно и выдавать результаты, которые вполне соответствуют выводам профессиональных рентгенологов.

Алгоритмы, вроде CheXNeXt, однажды могут помочь врачам-диагностам быстрее ставить диагноз и не тратить лишнее время на консультации с другими врачами 38 38 URL: https://www.popmech.ru/technologies/news-450782-iskusstvennyy-intellekt-oboshel-vrachey-v-chtenii-rentgenovskih-snimkov/ .

5.10. Пример 9.22. Наблюдение за жизненными показателями пациентов

Управление по контролю за продуктами и лекарства США одобрило первый в мире алгоритм, наблюдающий за жизненными показателями пациентов и способный потенциально предсказать их смерть.

Алгоритм получил название Wave Clinical Platform, он разработан компанией ExcelMedical.

Платформа фиксирует малейшие изменения в жизненных показателях и посылает врачам предупреждение за шесть часов до потенциально скоропостижной смерти пациента. Алгоритм наблюдает за больными постоянно, и это практически невозможно осуществить с помощью исключительно человеческих работников. Как всем известно, медицинских работников не хватает по всему миру, и к каждому пациенту, даже тяжелому, невозможно поставить человека, который следил бы за ним постоянно и неустанно.