Компания Xiaomi выполнила обещание и представила в 2020 году смартфон Xiaomi Mi 11. Это устройство стало первым получившим новейшим флагманский чип Qualcomm Snapdragon 888.

Изогнут с четырёх сторон

Смартфон изогнут сразу с четырёх сторон: изогнутый по краям дисплей дополняется изогнутой задней стенкой из стекла. Между прочим тут используется стекло Gorilla Glass Victus. Это также новое поколение защиты, которое было представлено летом. До этого такое закаленное стекло получил Samsung Galaxy Note20.

Благодаря такой форме смартфон комфортно держать в ладони. Устройство весит 196 грамм, а толщина Mi 11 составляет 8,06 мм. Естественно, речь идёт о толщине не учитывая блок камеры, который выступает из корпуса.

Крутой дисплей

Xiaomi Mi 11 получил дисплей диагональю 6,81 дюйма. Здесь используется AMOLED-матрица с 2K-разрешением (3200 на 1440 точек). Частота обновления дисплея 120 Гц, а частота тач-сенсора 480 Гц. Портал DisplayMate оценил экран и поставил ему наивысшую оценку A+. Кажется, подобное мы видим не впервые, не так ли?

Мощь «под капотом»

Внутри у Xiaomi Mi 11 мощный процессор  Qualcomm Snapdragon 888, построенный на 5 нм техпроцессе. Также смартфон комплектуется 8 или 12 ГБ LPDDR5-памяти и накопителем UFS 3.1 ёмкостью до 256 ГБ. Говорят, что в Antutu устройство набирает 745 942 балла. Для сравнения в недавнем тесте Moto edge+ набрал 586 тысяч баллов.

Напомним, что на канале Droider есть подробный разбор Qualcomm Snapdragon 888, ведь это один из главных флагманских чипов 2020 года.

Связь и коммуникации

Тут все просто и современно, что называется UP TO DATE: поддержка двух nano-SIM карт, 5G, NFC, ИК-передатчик, Wi-Fi 6, Bluetooth 5.2 с поддержкой технологии Qualcomm TrueWireless Stereo Plus.

Софт

Интересно, что из коробки устройство идёт с операционной системой Android 11, поверх которой установлен фирменный интерфейс MIUI 12. В то же время компания анонсировала минорное обновление системы MIUI 12.5.

Камера сходу вызывает вопросы

Xiaomi Mi 11 скромно получил всего лишь три камеры. Основная камера оснащена сенсором Samsung ISOCELL Bright HMX, разработанным специально для Xiaomi. Размер матрицы 1/1,33 дюйма, а разрешение 108 Мп. Эта камера оснащена широкоугольным объективом с 7 оптическими элементами и диафрагмой f/1,85.

Вторая камера — сверхширокоугольная. Её разрешение составляет 13 Мп.

Третья камера — макрозум с эквивалентным фокусным расстоянием 50 мм. Её разрешение составляет всего 5 Мп.

Согласитесь такой набор в суперфлагмане удивляет. Впрочем, нечто подобное мы увидели в прошлогоднем Mi 10.

Среди софтовых фишек новый Super Night Scene — ночной режим только для видео. Также устройство научилось снимать видео в разрешении 8K, а также появился режим LOG. Есть поддержка HEIF-формата и кинематографические фильтры — набор классический «лутов».

Разрешение фронтальной камеры составляет 20 Мп. Она расположена в отверстии в углу дисплея.

Звук

С прошлого года Xiaomi начал всерьёз работать над звуком и заслужено получил похвалы — у них действительно получилось. Интересно, что в этом поколении они объединились с harman kardon, чтобы создать стереодинамики. Но тут надо слушать…

Батарейка топ?

Xiaomi Mi 11 получил аккумулятор на 4600 мАч и поддержкой быстрой проводной зарядки мощностью 55 Вт, беспроводной на 50 Вт и обратной 10-ваттной зарядки. Есть поддержка стандартов Quick Charge 4+, Quick Charge 3+ и Power Delivery 3.0.

А что подтвердилось — это отсутствие зарядки в комплекте. Но Xiaomi придумал финт ушами. В Китае покупатели могут решить нужен ли им сетевой адаптер и получить его бесплатно или же отказаться от него. Правда речь о сетевом адаптере с поддержкой мощности 55 Вт. Пока неизвестно, что будет с сетевым адаптером в глобальной версии устройства. Она будет анонсирована позже, в том числе в России.

А как же цена?

Цена на Xiaomi Mi 11 на китайском рынке составит:

3999 юаней (около 45 000 рублей) за версию с 8/128 ГБ;

4299 юаней (около 48 500 рублей) за версию 8/256 ГБ;

4699 юаней (около 53 000 рублей) за версию 12/256 ГБ.

Устройство появится в синем, черном и белых цветах, а также в специальной версии Lei Jun Signature Edition в цвете Scodix Crystal. Эта версия также обойдётся в 53 000 рублей. Также компания анонсировала версию в дымном сиреневом и версию Хаки с использованием Вегетарианской Кожи.

Выводы редакции

До непосредственных тестов рано судить об аппарате. Выглядит симпатично, но изогнутые дисплеи уже не производят былого впечатления, к тому же балом снова правит flat design (спасибо, iPhone 12). При этом судя по всему Xiaomi получил действительно отличный дисплей.

А вот камера вызывает большие вопросы. В прошлом году Xiaomi Mi 10 было сложно не критиковать, ведь смартфон получил откровенно слабую на общем фоне конфигурацию камера с абсолютно неоправданным телемакро-объективом и достаточно слабой сверхширокоугольной камерой. Впоследствии мы помним, что в версии Mi 10 Ultra к 10-летию компании, которая также побывала у нас на тесте, смартфон получил гораздо более интересный набор камер с поддержкой 120-кратного зума. Уже даже DxOmark (как бы мы к ним не относились) открыто «уронил» Xiaomi: последний смартфон Xiaomi — Mi 10T Pro 5G получил всего 118 баллов и появился лишь на 23 месте рейтинга. Для сравнения у лидера — HUAWEI Mate 40 Pro+ — 139 баллов. Больше того, в десятке лишь всего два смартфона Xiaomi — Mi 10 Ultra — между HUAWEI Mate 40 Pro и P40 Pro. А Mi 10 Pro на седьмом месте со 128 баллами. Он проигрывает iPhone 12 Pro Max и iPhone 12.

В Xiaomi Mi 11 мы снова видим ту же конфигурацию камер, что и в Mi 10. И это безусловно вызывает вопросы. В первую очередь, чем оправдано отсутствие зума? Почему такое низкое разрешение у макро и сверхширокоугольной камеры?

К чему нет вопросов, так это к мощности и к ёмкости аккумулятора. Тут все вроде бы неплохо. А вот с сетевым адаптером — вопрос уже к вам: нужно или нет его брать?

И ещё один забавный момент, который хочется обязательно осветить. Дело в том, что Xiaomi Mi 11 — это наполовину Samsung, причем на Qualcomm Snapdragon 888. Сами посудите, AMOLED-дисплей скорее всего произвели для Xiaomi в Samsung, основная камера на 108 Мп — точно Samsung ISOCELL, а теперь ещё и за стереозвук отвечают harman kardon также принадлежащему Samsung. Аккумулятор и память также поставляется Samsung… Что же дальше?

Круглая земля, 5G, спутниковый интернет по всей планете, Wi-Fi из каждого утюга, вакцинирование от Билла Гейтса, а дальше что? Чипирование???

Ну все! С меня хватит! Держись, Илон Маск! Droider сейчас расскажет всем в интернете о твоем проекте!

Настоящее чипирование и киберпанк совсем не так далеко, как вы думаете! Что если я вам скажу, что скоро у нас будет возможность смотреть кино без экрана? Или слушать музыку прямо в голове, забыв про наушники? Управлять умным домом просто подумав, а искать информацию всего лишь закрыв глаза.

Помните Нео из Матрицы и как он обучался полету на вертолете за секунды? С нейронными мозговыми интерфейсами это абсолютно реально!

А что будет с играми даже страшно подумать. Слепые смогут видеть, глухие слышать, а немые говорить! Думаете я шучу? Сейчас я покажу вам, что это уже близко!

Надевайте свои шапочки из фольги, заваривайте чай, это подробный разбор еще одного проекта Илона Маска — Neuralink.

История

Вот вы думаете, что чипирование это что-то новое? Ничего подобного!

Человечество очень давно поняло, что на мозг можно влиять непосредственно посылая те или иные сигналы снаружи. Вы не поверите, но в самой философии идеи мы можем отследить чипирование аж до времен Декарта, до 1641 года! Он говорил, что невозможно сказать все ли реальные впечатления человека происходят на самом деле или являются проделками злого демона, который стремится к обману.

Фактически это мозг в банке, которому создается иллюзия, что все хорошо, путем стимуляции.

А вообще сам факт возможности стимуляции мозга подтвердил Эдуард Гитциг в 1870 году, когда успешно смог простимулировать электрическими импульсами мозг собаки. С этого и началось активное изучение влияния мозговых сигналов на наши с вами движения.

Дальше было много различных исследований, как гуманных, так и не очень. База знаний человечества росла, мы все больше понимали о том, что и как происходит в нашей голове. Сейчас мы знаем, что мозг каждого человека состоит из более чем 80 миллиардов нейронов, которые посылают и принимают информацию друг другу через синапсы.

Мозг человека — невероятный продукт эволюции!

Все, что делает наш организм так или иначе связано с нейронами и с тем как они разговаривают друг с другом! То что вы слышите и видите, как передвигаете ногами, как думаете, как хватаетесь за кружку чая, и даже ваши воспоминания! Понятно, что такая невероятно сложная система как наш мозг может давать сбои. Такие сбои называются когнитивными нарушениями. Вы все слышали о таком заболевании, как, например, болезнь Паркинсона или паралич конечностей, слепота, глухота и многие другие. Они могут как развиваться с возрастом, так и быть врожденными дефектами, и они являются нейродегенеративными заболеваниями, то есть это проблемы связи нейронов в организме.

В общем, это нарушение в слабых электрических сигналах, которые происходят у вас в головном и спинном мозгу.

Человечество давно выяснило, что эти электрические сигналы можно считывать и главное, что можно на них влиять. Кроме того каждая часть мозга отвечает за что-то свое — движения, ощущения, настроение! Вот тут то и вступают в игру импланты или brain–machine interface (BMI). Много научных групп и компаний по всему миру занимаются изучением возможностей исправлять в головном мозгу то, что работает не так как надо. Например, парализованная женщина, используя имплант, может управлять роботизированной рукой, чтобы поднести себе бутылку воды.

Здесь используется так называемый массив электродов Юта, впервые испытанный в 1997 году учеными из США, и с помощью которого потом производилось множество исследований нейронной активности. Фактически — это набор очень маленьких иголок, которые вставляются в мозг и считывают сигналы нейронов.

Но у таких имплантов есть несколько недостатков. Давайте по порядку:

Первое — размер иголок. Хоть я и сказал, что иголки маленькие, к сожалению, они недостаточно крошечные. Наш мозг — это очень нежная и чувствительная часть нашего тела, которая совсем не хочет, чтобы в нее тыкали сотнями иголок. И даже такие маленькие иголки, диаметром в одну десятую миллиметра — это очень опасно. Велик риск повредить другие нейроны или нарушить приток крови.

Второй недостаток — это связь и питание. Размеры коробки, которая прикреплена к голове женщины, да еще и связь по проводам! О нормальной жизни трудно говорить, когда за тобой тянется провод, да еще и компьютер нужен.

Ну и третий — это количество самих контактов. Из-за своих больших размеров и жесткой конструкции сам чип очень ограничен в количестве контактов.

И вот в 2016 году Илон Маск регистрирует компанию Neuralink, а в 2017 году, в интервью на сайте Wait But Why, он декларирует что целью компании в ближайшем будущем является создание нейроинтерфейса для лечения серьезных заболеваний головного мозга, а в долгосрочной перспективе — вообще усовершенствование людей. После этого в 2019 году выходит статья Илона Маска, а также проходит конференция, где демонстрируются достижения компании и разработки.

В чем же отличие от тех чипов, которые мы обсуждали выше:

Во-первых, размер электродов — он уменьшился в 25 раз и стал всего 0.004 мм в диаметре. Кроме того они выполнены не из металлов, а из специальных гибких полимерных органических материалов. Гибкость позволяет дать большую защищенность мозгу, если электроды начинают двигаться, а размер настолько маленький, что не повреждает его.

Размер этих электродов такой крошечный, что никакой хирург уже не способен вручную ввести эти электроды. Поэтому Neuralink разработали специального хирургического робота, который сможет производить внедрение в автоматическом режиме. Этот робот и есть очень сильный козырь в рукаве компании. Он позволяет проводить операции с невероятной точностью и аккуратностью, минимизируя риск повреждения мозга. В презентации в 2020 году Маск уже заявил, что сама операция займет не более часа, а пациенты смогут покинуть больницу уже в течении дня после самой операции!

Второе преимущество — это связь и питание. После первой презентации было представлено устройство с USB Type-C, а на презентации, которая прошла летом 2020 был продемонстрирован уже полностью беспроводной имплант, который может соединяться с внешними устройствами по Bluetooth. Батарейки хватает на сутки, а зарядка производится индуктивно. MagSafe в мозгу какой-то! Вся электроника размещена в чипе, размером 23×8 мм. Это сопоставимо с размером двухрублевой монетки. Чип получил название Link.

Ну и третье достоинство — количество контактов. В чипе от Neuralink их 1024, что позволяет получать гораздо больше информации из мозга. Например, в чипе типа Юта, о котором мы говорили раньше, этих контактов только 100. И даже с ними уже человек способен управлять роботизированной рукой!

Сам чип Link построен на 7нм техпроцессе и создан таким образом, чтобы мог служить надежно десятки лет. Ведь это очень важно, когда мы говорим об операциях на мозге.

Но давайте посмотрим на какой стадии это сейчас у Neuralink? Как скоро начнутся реальные испытания? Конечно, тут самой крутой демонстрацией является презентация, которая прошла летом этого года.

На ней публике были показаны три свинки: одна обычная свинья, вторая свинья, в которую был вживлен чип Neuralink, а потом удален и третья, главная звезда шоу, свинка со встроенным чипом Neuralink. И то, что они показали дальше просто поражает.

Благодаря регистрации мозговых сигналов, моделированию и компьютерной обработке сигнала, они смогли предугадать как и куда будет двигаться каждый сустав этой свиньи. Посмотрите на движение треугольных точек и круглых. Треугольные точки — это предсказанные точки, а круглые — это те, куда начал движение сустав в реальности!

То есть на основе данных они заранее знали, какое движение свинья хочет совершить. И как вы видите ошибка совсем небольшая, а это только начало! Только представьте какие возможности откроются для парализованных людей, которые смогут начать управлять экзоскелетами с помощью таких чипов.

И теперь важное. FDA — американское агентство по контролю качества пищевых продуктов и лекарственных препаратов, уже официально разрешило начать тестирование на пациентах. А это значит, что есть огромная вероятность, что в следующем году мы уже увидим первые результаты Neuralink в решении реальных проблем у пациентов.

Выводы

Безусловно такие вопросы очень щепетильны и требуют очень жесткого контроля и регулирования. Это уже настоящее чипирование с внедрением непосредственно в голову человека, с перспективной возможностью контролировать мысли, чувства, эмоции и, главное, действия человека.

Сам Маск говорил, что будет возможность проигрывать музыку прямо в мозг непосредственно, стимулируя определенные отделы мозга!

Не буду врать, что это немного пугает. Перспективы Cyberpunk 2077 или Призрака в Доспехах все ближе и реальнее.

Но возможности у этого просто невероятные, в особенности в медицине. Вы только подумайте — возможность предугадывать инсульты и предотвращать, проблемы нарушения слуха, зрения, проблемы движения, рассеянный склероз, да и лечение сотен других болезней. Кстати, если вы думаете что проигрывание музыки в мозг — это что-то невероятное, то буквально несколько дней назад ученые из Нидерландов и Испании успешно внедрили электроды в мозг макаки и сумели передать изображение прямо в мозг обезьяне. Если кому интересно — вот ссылка на статью в журнале Science. Только подумайте — данная технология поможет слепым людям вернуть себе зрение.

Хорошо, мы поняли что для медицины это невероятно важный этап, А что если говорить вне ее рамок? Уже совсем скоро, в течение нескольких лет, мы получим возможность транслировать напрямую в мозг музыку и изображение, передавать эмоции, впечатления, а кроме того вспомним, что с помощью нейроинтерфейса также можно управлять чем-то просто силой мысли. Какой же из этого можно сделать вывод?

Наверное, вы поняли куда я клоню — вот он настоящий некстген в играх, VR тут и рядом не стоял! А если вы мне не верите, вот как эту историю прокомментировал Гейб Ньюэлл, основатель Valve.

“В мозговых компьютерных интерфейсах, мы намного ближе к «Матрице», чем люди думают. Это будет не «Матрица» […] это фильм, в котором пропущены все интересные технические тонкости, а также то, как будет выглядеть мир пост-мозгового компьютерного взаимодействия. Он окажет огромное влияние на те ощущения, которые мы сможем создать для людей.”

Ну и безусловно все то, о чем я говорил в самом начале — управление интернетом вещей, полный контроль над вашим домом, автомобилем. Ведь даже на самой презентации Маска спросили, можно ли будет управлять автомобилем Tesla силой мысли и он не думая сказал “Конечно”.

А представьте что будет с индустрией кино и вообще развлечений? А как вам идея контакта с другими людьми просто с помощью силы мысли? Можно будет сказать «До свидания» всем мессенджерам.

Это будет следующим этапом в технологическом развитии человека, можно сказать, новая технологическая революция. А может быть и следующим эволюционным шагом человечества.

Но вот вам вопрос — а вы бы поставили себе такой чип? То есть с одной стороны невероятные возможности, фактически доступ ко всем знаниям человечества, невероятным развлечениям и эмоциям, но с другой стороны все те риски, с которыми это связано!

И безусловно всего, что я описал выше, еще нет в реальности и нет никакой определенности, когда это станет общедоступным изобретением, и когда начнет повсеместно использоваться, но уже практически нет сомнений, что это возможно — и будущее уже не за горами.

Если вы когда-нибудь подбирали себе музыкальную колонку, то сталкивались с тем, что сделать это не так-то просто, особенно если вы не специалист в звуковой аппаратуре. И еще ладно, если вы можете послушать акустику в магазине, но если такой возможности нет, то как понять?

Чем больше Ватт, тем громче, так? Но ведь громкость в децибелах…

Громкость в децибелах или ваттах, частотный диапазон — что это все означает? А если спросить про соотношение сигнал/шум? И это не говоря о том, что звучание — это дело вкуса.

Насколько качественный у музыкальных колонок звук? Насколько мощный бас? Сможет ли колонка раскачать комнату, дачу или целый район? Почему и как мы слышим, и как производители это учитывают и превращают в лайфхаки. Сегодня разберемся в том, как подобрать себе оптимальную акустикуи.

А поможет нам в этом небольшая портативная Bluetooth-колоночка JBL Partybox 310.

Что такое звук?

Для начала давайте ненадолго вернемся на урок физики и вспомним, что вообще такое звук.  Это механические колебания, распространяющиеся по воздуху, жидкости или даже по твердому телу в виде волн. Но для нас звук, это в большинстве случаев — просто колебание давления в воздухе.

Давление меняется, наши барабанные перепонки улавливают эти изменения и мы слышим звук!

Соответственно, чем сильнее перепады давления? тем звук громче. Казалось бы, все просто. Но здесь физика начинает смешиваться с человеческими ощущениями и все становится сложнее.

Восприятие громкости

Сперва о том, что такое децибелы. Все думают, что это что-то там про громкость. На самом деле дБ — это универсальная штука для обозначения величин в очень широких диапазонах. Потому что децибелы отображаются в логарифмической шкале, и формула у них соответствующая: логарифм отношения двух значений. То есть логарифм показывает не насколько громкий звук, а на сколько порядков этот звук мощнее базового уровня.

Например, утверждение «громкость звука составляет 30 дБ» означает, что интенсивность звука в 1000 раз превышает порог слышимости звука человеком. Но и в данном случае не все так просто. Изменения давления в воздухе измеряется в децибелах, но вот наше восприятие громкости в другой величине — фонах!

Начнем с того, что все частоты мы слышим по-разному. Дело в том, чувствительность нашего уха к разным частотам сильно разная. Поэтому, громкость, это скорее про наши ощущения, чем про давление.

Что это такое?

Фон (др.-греч. φωνή звук)

Фоны — это такие кривые громкости которые были построены по усредненным ощущениям людей с нормальным слухом в возрасте от 18 до 25 лет включительно. На этот счет даже есть ГОСТ, стандарт ISO 226. Поэтому не переживайте — все официально. Люди были проверены с вымытыми ушами.

Шкала фонов отличается от шкалы децибелов тем, что в ней значения громкости коррелируют с чувствительностью человеческого слуха на разных частотах.

Например, тон с частотой 1000 Гц мы начинаем слышать при значении 0 децибел, то есть прямо на пороге слышимости. А тон с частотой 20 Гц мы начнем слышать только в районе 80 децибел.

Поэтому в басовитых колонках нужны большие и мощные динамики для низких частот. В JBL Partybox 310 таких динамиков целых два, по 176 мм каждый. Но и за высокие частоты тут отвечают два динамика, естественно, диаметром поменьше — 65 мм.

Кстати, с этими кривыми есть интересный момент. Если нанести на график звуки разных языков, то окажется, что наша речь попадает как раз в провал на графике — примерно от 250 до 5000 герц. То есть у нас от природы есть своеобразный аппаратный усилитель речи. А свистящие призвуки мы слышим громче всего. Именно поэтому они нас так бесят.

Во-вторых, мы воспринимаем громкость нелинейно. Тихие звуки мы различаем между собой гораздо лучше, чем громкие.

Именно поэтому и шкала громкости в фонах, которые мы привыкли называть децибелами тоже не линейная, а логарифмическая. Это значит, что при увеличении громкости в 10 раз мы получим +10 дБ, а в 100 раз +20 дБ. Это объясняет, почему разница между громкой музыкой 110 децибел и шумовым оружием (200 Дб) не выглядит такой уж большой в децибелах. Хотя мы же знаем, что и при 100 децибелах можно стать шумным оружием, всё зависит от выбора композиции.

Ватты

Окей, с тем, что такое громкость и её восприятием мы разобрались. Но как понять, с какой громкостью будут звучать акустика и хватит ли нам этой громкости, чтобы раскачать нужное помещение?

Этот вопрос не менее каверзный. Громкость в децибелах на колонках никогда не указывается. Зато указывается мощность в Ваттах. Например, в характеристиках JBL Partybox 310 можно найти значение полной выходной мощности — 240 Вт RMS.

Что это значит? Оказывается, мощность тоже бывает разная.

Тут важно обратить на буковки RMS — это значит предельная синусоидальная мощность или Rated Maximum Sinusoidal. Если по-простому, колонка может работать в течение одного часа с реальным музыкальным сигналом без физического повреждения. То есть реально на пределе сил. В основном именно такой показатель указывают все приличные производители.

Но нам нужно чтобы музыкальная колонка могла работать более одного часа, поэтому вычислим другой показатель, который называется просто синусоидальная мощность. Это уже такая мощность, при которой колонка сможет бесконечно долго работать без повреждений. Она обычно процентов на 25 меньше RMS.

Итого получается, что наш монстр может выдавать примерно 180 Вт! Кстати, важный момент, часто на дешевых колонках указывают всякие запредельныей мощности типа 1000 Вт, но не RMS а PMPO — не путать с PIMP.

PMPO — Peak Music Power Output. Это еще один способ указания мощности. Но проблема в том, что это такая мощность, которую динамик сможет выдержать в течение 1-2 секунд. Поэтому внимательно изучайте какого типа Ватты вам продают.

В JBL Partybox 310 — 240 RMS или примерно 180 Вт чистой мощности. Но много это или мало?

Смотрите, например, у маленькой, но громкой JBL Charge мощность: 30 Вт RMS. Такой колонки хватит, чтобы раскачать небольшое помещение до 20 квадратных метров.

240 Вт RMS хватит на целый спорт зал, а с учетом что тут Тут Bluetooth 5.1 и можно подрубить вторую вторую колонку, чтобы они работали в паре, то можно и концерт устроить.

Вообще эта колонка много чего умеет. Звук можно передать не только по Bluetooth, но и через AUX-вход, а также можно воткнуть USB-флешку и переключать треки прямо с колонки или через специальное приложение Partybox App.

Через это же приложение, можно стримить музыку и управлять светом: тут куча вариантов подсветки. Или даже можно настроить караоке — для этого есть микрофонные входы. Микрофон у JBL тоже есть — PBM100. Он довольно простой, зато его специально создавали под линейку Partybox. У него кардиоидная диаграмма направленности, поэтому слышно только голос, никаких посторонних шумов.

Также прямо в колонке есть целая панель звуковых эффектов. Получается настоящий передвижной караоке. Колонка тяжелая, конечно, но тут есть ручка, как в чемодане, и колесики — очень удобно придумали. Что важно, есть защита от брызг IPX4. А значит и на природе можно устроить движ.

Кстати, ёмкость аккумулятора 72 Вт*ч. Его хватит на 5 часа работы, если врубать музыку на полную, в экстренных условиях, например, на улице с низкой температурой можно рассчитывать на 2-3 часа работы. А в негромком чилл-режиме колонка может проработать до 18 часов.

АЧХ

Ладно, с громкостью и мощностью понятно, а как же с качеством звука?

Тут есть два способа. Первый — просто послушать разные колонки и подобрать себе по вкусу, потому что у каждого свои предпочтения, свои любимые жанры и в конце концов, свой слух.

Второй способ — посмотреть на амплитудно-частотную характеристику звука колонки. Она показывает то, как громко динамики воспроизводят звуки разных частот, а если точнее, то насколько равномерно громкость распределена по частотам. Самому провести замер АЧХ не очень просто, но в интернете обычно можно найти тесты АЧХ на популярные гаджеты.

В идеальном случае АЧХ должна быть почти П-образной с резким возрастанием на самых низких частотах, горизонтальной линией к высоким частотам и падением где-нибудь в районе 20 килогерц. В реальности даже очень дорогие студийные или сценические акустические системы дают не идеальную АЧХ, а в доступных обычному покупателю устройствах она будет сильно отличаться от идеала. Здесь нужно смотреть на то, чтобы на графике не было сильных проседаний, чаще всего это заметно в басах, то есть самых низких частотах, которые расположены слева на графике.

Чтоб вы понимали масштаб явления. Если сравнить АЧХ этой колонки и iPhone 12 Pro, то будет наглядно видно, почему смартфоном комнату не раскачать и он будет звучать пискляво, хоть и громко. Но точных студийных замеров АЧХ для нашей колонки в интернетах, к сожалению, нет.

Соотношение сигнал/шум

Наконец, качество звука показывает соотношение сигнала к шуму. Это говорит нам о том, насколько полезный сигнал, то есть звуки песни или кино, превосходит шум, который неминуемо есть в любой акустике. Его можно заметить самому, если не подавать на колонку или усилитель никакой звук и выкрутить громкость на максимум. Соотношение сигнала к шуму измеряют в децибелах и чем оно больше, тем лучше. Условно можно сказать, что 80 децибел — хороший уровень, 100 — High End. В этой колонке соотношение — 90 децибел, что очень даже хорошо.

Итоги

Сегодня мы узнали гораздо больше о звуке и о том, на что стоит обратить внимание при выборе музыкальных колонок в комнату, на дачу или для выездов на природу. В то же время мы узнали о JBL Partybox 310, которая является представителем мощных и универсальных колонок, которые подойдут для тусовки дома или на природе. Это своеобразный чемоданчик звука с подветкой, встроенным аккумулятором, высокой громкостью и неплохим качеством. В общем, и для дома, и для пикника.

Мы запускаем камеру на смартфоне, наводим на объект и видим маленькую иконку внизу. Смартфон понимает — что именно мы снимаем. Вы когда-нибудь задумывались, как это работает?

Беспилотные автомобили спокойно объезжают машины и тормозят перед пешеходами, камеры видеонаблюдения на улицах распознают наши лица, а пылесосы отмечают на карте, где лежат тапочки — всё это не чудеса. Это происходит прямо сейчас. И всё благодаря компьютерному зрению.

Поэтому сегодня разберем, как работает компьютерное зрение, чем оно отличается от человеческого и чем может быть полезно нам, людям?

Для того чтобы хорошо ориентироваться в пространстве человеку нужны глаза, чтобы видеть, мозг, чтобы эту информацию обрабатывать, и интеллект, чтобы понимать, что ты видишь. С компьютерным или, даже вернее сказать, машинным зрением, такая же история. Для того, чтобы компьютер понял, что он видит, нужно пройти 3 этапа:

1. Нам нужно как-то получить изображение
2. Нам нужно его обработать
3. И уже только потом проанализировать

Пройдёмся по всем этапам и проверим, как они реализованы. Сегодня мы будем разбираться, как роботы видят этот мир, и поможет нам в этом робот-пылесос Roborock S6 MaxV, который напичкан современными технологиями компьютерного зрения.

Этап 1. Получение изображения

В начале компьютеру надо что-то увидеть. Для этого нужны разного рода датчики. Насколько много датчиков и насколько они должны быть сложные зависит от задачи. Для простых задач типа детектора движения или распознавания объектов в кадре достаточно простой камеры или даже инфракрасного сенсора.

В нашем пылесосе есть целых две камеры, они находятся спереди. А вот, например, для ориентации в трехмерном пространстве понадобятся дополнительные сенсоры. В частности 3D-сенсор. Тут он тоже есть и расположен сверху. Но что это за сенсор?

LiDAR

Вообще с названиями 3D-сенсоров есть небольшая путаница, одно и тоже часто называют разными словами.

Эта штука сверху — называется LDS или лазерный датчик расстояния, по-английски — Laser Distance Sensor. Подобные датчики вы наверняка могли заметить на крышах беспилотных беспилотных автомобилей. Это не мигалка, это лазерный датчик расстояния, такой же как на роботе пылесосе.

Вот только в мире беспилотников такой сенсор принято называть лидаром — LIDAR — Light Detection and Ranging. Да-да, как в новых iPhone и iPad Pro.

А вот в Android-смартфонах вместо лидаров используется термин ToF-камера: ToF — Time-of-flight.

Но, как ни называй, все эти сенсоры работают по одному принципу. Они испускают свет и замеряет сколько ему понадобится времени, чтобы вернуться обратно. То есть прямо как радар, только вместо радиоволн используется свет.

Есть небольшие нюансы в типах таких сенсоров, но смысл технологии от этого не меняется. Поэтому мне, чисто из-за созвучия с радаром, больше всего нравится название LiDAR, так и будем называть этот сенсор.

Кстати, лидары использует не только в задачах навигации. Благодаря лидарам сейчас происходит настоящая революция в археологии. Археологи сканируют территорию с самолета при помощи лидара, после чего очищают данные ландшафта от деревьев. И это позволяет находить древние города, скрытые от глаз человека!

Также помимо статических лидаров, направленных в одну сторону, бывают вращающиеся лидары, которые позволяют сканировать пространство вокруг себя на 360 градусов. Такие лидары используется в беспилотных автомобилях, ну и в этом роботе-пылесосе.

Еще 8 лет назад такие сенсоры стоили каких-то невероятных денег, под 100 тысяч долларов. А теперь у вас по дому может спокойно ездить маленький беспилотник.

Лидар в пылесосе

Окей, тут лидар используется для построения карты помещения и это не новая история. Такую технологию мы видели еще года 3-4 назад.

Благодаря лидару и построенной карте, пылесос ездит не рандомно как скринсейвер в Windows, стукаясь об углы, а аккуратно проезжая всю площадь (модели без лидаров обычно катаются странно).

Но внутри пылесоса стоит, на секундочку, восьмиядерный Qualcomm Snapdragon 625 (Qualcomm APQ8053), поэтому у него хватает мозгов не только построить карту, но и ориентироваться по ней.

Более того пылесос может хранить в памяти до четырёх карт и распознаёт этажи. Это существенно ускоряет уборку. Потому при переносе с этажа на этаж пылесос это может поять и не тратит время, чтобы построить карту заново.

Также каждую из 4 карт можно поделить на 10 специальных зон. Для которых можно настроить свои параметры уборки: мощность всасывания (до 2500 Па), количество проходов и прочее. А куда-то можно вообще запретить ездить. Можно даже выбирать сухую и влажную уборку для разных зон. Правда для этого не нужно подключать/отключать отдельный резервуар с водой. И всё это стало возможно благодаря лидару.

Тем не менее у технологии есть некоторые недостатки — очень разреженные данные. Пространство сканируется линиями. В больших автомобильных радарах разрешение — от 64 до 128 линий. Плюс ко всему у лидар есть мертвая зона. Если лидар стоит на крыше — то он не видит, что творится в достаточно большом радиусе вокруг него.

Также в роботе-пылесосе лидар тут сканирует пространство всего одним лучом. Поэтому, всё что он видит — это тонкая линия на высоте где-то 9-10 сантиметров от пола. Это позволяет определять где стены и мебель, но он не видит того, что валяется на полу.

Две камеры

Поэтому, чтобы исправить этот недочет лидаров. как в автомобили, так и в пылесосы ставят дополнительные камеры. Тут камеры сразу две, и они обеспечивают стереоскопическое зрение. Да-да, у пылесоса всё как у людей — два глаза.

Две камеры, во-первых, позволяют убрать мертвую зону впереди пылесоса. А во вторых позволяют достаточно точно определять расстояние до валяющихся на полу предметов.

Это позволяет пылесосу обнаруживать предметы размером не менее 5 см в ширину и 3 см в высоту и объезжать их.

Этап 2. Обработка

Итак, мы получили достаточно данных с различных сенсоров. Поэтому переходим ко второму этапу компьютерного зрения — обработке.

Данные с лидара мы получаем в виде трехмерного облака точек, которые фактически не нуждаются в дополнительной обработке.

Как получить стерео с двух камер тоже понятно — высчитывается разница между изображениями снятыми чуть под разным углом и так строится карта глубины. Это несложно.

Но вот совместить данные с разных сенсоров — это нетривиальная задача.

Например, пылесос на полу обнаружил какой-то предмет. Дальше ему нужно понять где именно он находится на карте построенной при помощи лидара. А также нужно предположить какие у него габариты по проекции с одной стороны. То есть нам нужно поместить предмет в некий объёмный куб правильного размера.

Эту задачу можно решить разными способами. Один из способов называется “усеченная пирамида”. Сначала на камере обнаруживаются предметы. Потом эти предметы помещаются в конус, а объем этого конуса вычисляется нейросетью.

Поэтому даже, казалось бы, такая тривиальная задача требует серьёзных вычислений и решается при помощи нейросетей.

А раз мы заговорили про нейросети, значит мы уже немного зашли на 3-й этап компьютерного зрения — анализ.

Этап 3. Анализ

За распознавание, сегментацию и классификацию объектов на изображении в современном мире в основном отвечают нейросети. Мы даже делали подробный ролик о том как это работает, посмотрите.

Если кратко, нейросеть — это такое большое количество уравнений, связанных между собой. Загружая в нейросеть любые данные — ты обязательно получишь какий-то ответ.
Но, например, если постоянно загружать в нейросеть фотографии кошечек, и указать ей, что ответ должен быть — кошка. В какой-то момент, нейросеть перестает ошибаться на обучающей выборке. И тогда ей начинают показывать новые незнакомые изоражения и если на них она тоже безошибочно определяет кошек — нейросеть обучена.

Дальше нейросеть оптимизируется для того, чтобы она стала меньше, быстро работала и не жрала много ресурсов. После этого она готова к использованию.

Что-то похожее происходит с нейронными связями в человеческом мозге. Когда мы чему-то учимся или запоминаем, мы повторяем одно и то же действие несколько раз. Нейронные связи в мозге постепенно укрепляются и потом нам это легко даётся!

Например, в данном пылесосе за работу нейросети отвечает встроенный NPU-модуль. Всё-таки внутри Snapdragon, пылесос может себе такое позволить.

Нейронка предобучена определять различные предметы домашнего обихода: игрушки, тапочки, носки, всякие удлинители, зарядки и даже неожиданности от домашних животных.

Распознавание предметов происходит при помощи гугловской библиотеке Tensorflow. Алгоритм самообучается и умнеет от уборки к уборке.

Практика

В Roborock технология распознавания называется Reactive AI. Мы протестировали насколько она хорошо работает на практике.

Кайфовая штука, что все найденные предметы пылесос отмечает не карте. Поэтому теперь, я не обещаю, но такое возможно, вы всё-таки обнаружите логово пропавших носков.

Проследить за тем, что видит пылесос всегда можно через фирменное приложение или Mi Home от Xiaomi. Можно даже просто кататься по дому управляя пылесосом слать на него голосовые сообщения. Управлять пылесосом можно также через Google Ассистента или Алису. Всё на русском языке.

С недавних пор бренд начал официально продаётся в России, поэтому устройства полностью локализованные.

Внутри кстати стоит батарейка на 5200 мАч, которая способна выдержать до 3 часов уборки.

Итоги

Ребят, ну вы сами всё видели. Правда, стоит обратить внимание, что пока корректное распознавание предметов работает только если запускать пылесос через приложение Roborock. И это нюанс, поскольку оно пока недоступно в Play Market Россия. Но в течение нескольких месяцев оно появится, а пока его можно скачать и установить в виде apk-файла.

Спутниковая навигация прошла довольно большой путь эволюции. По мере своего развития навигация преодолела много проблем, пока не стала чем-то таким же привычным и удобным как интернет. Поэтому сегодня мы сначала поговорим о том, как работает спутниковая навигация сейчас и немного заглянем в будущее.

Узнаем как работает GPS?

Зачем внутри смартфона нужны атомные часы?

Как Эйнштейн испортил всю навигационную малину своей теорией относительности?

И возможна ли навигация с точностью до 1 см?

Военная технология

Проблема первая. Поначалу это просто была технология “не для всех”. Как и многие привычные сегодня в быту технологии, типа компьютерной мыши, телефона или интернета, спутниковая навигация изначально была военной разработкой. И пользоваться ей могли только военные.

Всё началось в 50-х, когда СССР запустили первый искусственный спутник Земли. Это стало очень раздражать американских военных. И тогда они придумали первую систему глобальной спутниковой навигации — GPS или Global Positioning System.

Первый GPS-спутник запустили аж в 1974 году. Но только к 83 году систему GPS открыли для гражданский нужд. Но чтобы гражданским не было слишком сладко, военные стали использовать режим селективного доступа, то есть искусственно угрубляли сигнал, что снижало точность определения координат до 100 метров. Такой вариант навигации тоже подходил не всем. И только к 2000 году все искусственные ограничения были сняты, и точность повысилась со 100 до 20 метров. С тех пор спутниковая навигация не стояла на месте. Например, в машинах она прошла путь от встроенных блоках в начинку авто, до крохотной микросхемы в вашем смартфоне или часах.

Да и вообще, сегодня сложно представить жизни без карты по рукой! Но, тем не менее, прежде чем говорить о следующих этапах развития. Давайте разберемся как вообще работает GPS. Тем более, что и другие системы работают по тому же принципу.

Орбиты

Итак, спутники системы GPS обращаются вокруг Земли по круговым орбитам в шести разных плоскостях. Сейчас вращается всего 32 спутника: 31 из них рабочий и один запасной. Хотя для корректной работы системы достаточно всего 24 спутника, именно столько спутников нужно чтобы в любой точке Земли в любой время наблюдалось хотя бы 4 спутника GPS.

Все спутники находятся на одной высоте 200 км над уровнем моря. Это так называемая орбита суточной кратности. Дело в том, что период обращения тел на этой орбите 11 часов 58 минут, а это значит, что спутник совершает за одни звездные сутки ровно два витка вокруг Земли. Всё потому что звездные сутки длятся 23 часа 56 минут, а не ровно 24 часа, как мы тут все думаем.

Принцип работы

Окей, с этим всё понятно. Но как спутники где-то далеко в космосе помогают определить твоё положение на Земле?

Неужели, когда мы открываем навигационное приложение, телефон посылает какой-то сигнал до спутника и спутник ему отвечает, присылая координаты?

Не совсем так. Во-первых, любое навигационное устройство ничего в космос не посылает, оно только принимает сигнал, поэтому и называется приемником.

А спутник — это вообще по большому счёту космическое радио, которое вместо музыки транслирует время и координаты. Только не ваши, а свои.

Да-да. Спутник буквально говорит приемнику: «Приветики, а у меня тут 14:21! Пролетаю над Тихим Океаном. До связи.»

А приёмник просто ловит этот сигнал.

Мы конечно рады что спутник знает где и сколько у него там времени. Но как это может помочь нам на Земле? И вот тут начинается самое интересное.

Дело в том, что радиосигнал распространяется со скоростью света. А значит, посчитав разницу между временем, когда нам был отправлен сигнал и временем, когда мы его получили, мы можем вычислить на каком расстоянии от спутника мы находимся.

Уже что-то. Теперь мы можем нарисовать сферу вокруг спутника. В одной из точек этой сферы мы и находимся. Но если поймать сигнал от второго спутника, мы можем нарисовать вторую сферу. Теперь мы находимся где-то на границе пересечения этих сфер. А поймав третий спутник, мы уже точно узнаем где мы! Ведь так?

Не совсем. Дело в том, что спутники для определения времени используют очень точные атомные часы. А в наших смартфонах часы не такие точные. А в данном случае, даже ошибка в одну микросекунду даёт погрешность в районе 300 метров.

Из этой ситуации есть два выхода:

• Либо использовать в смартфонах такие атомные часы. Это решает проблему со спутниками, но слегка утяжеляет и удорожает смартфоны.
• Либо нам понадобится 4-й спутник.

При наличии четвертого спутника, мы можем вычислить погрешность наших часов чисто математически. И готово. Теперь мы знаем свои координаты.

Проблема с Эйнштейном

А точнее знали бы, если бы не вмешалась теория относительности Эйнштейна, которая на практике оказалась совсем даже не теорией. Дело в том, что спутники по орбите движутся с достаточно приличной скоростью. Примерно 4 км/с. А на такой скорости согласно релятивистским эффектам время на спутнике замедляется относительно нас. То есть на Земле время бежит быстрее. Поэтому, чтобы не сожалеть об упущенном времени, как Мэтью Макконахи, атомные часы на борту спутника замедляют.

Атомы вибрируют не на положенной частоте 10,23 МГц, а на вот такой некрасивой: 10,229 999 995 43 МГц

Холодный старт

Ну всё. Четыре спутника поймали, теорию Эйнштейна учли. Теперь то мы сможем определить свои координаты? Верно, сможем! Через 12,5 минут.

И вот тут мы плавно переходим ко второй проблеме спутниковой навигации. Она очень долго была тормозной. На самом деле спутники передают чуть больше данных, чем я до этого сказал:

• Нужно передать так называемый альманах — это общие параметры орбит всех спутников.
• Нужно передать эфемериды — так называются координаты текущего спутника.
• Всякие данные о коррекции времени и прочее. Вот весь пакет данных и передается 12,5 минут.

Естественно, 12 минут никто ждать не станет. Поэтому данные передаются блоками и первую полезную информацию можно получить за 30 секунд.

Так называемый “холодный старт” навигатора раньше длился от 30 до 60 секунд, смотря в какую фазу вы попали. Все старики помнят, как это было мучительно. Поэтому, чтобы мы больше не страдали, пришла технология A-GPS.

Эта штука одновременно очень проста и гениальна. Зачем грузить огромный альманах и прочие данные с тормознутого спутника, если тоже самое можно скачать из сети? Именно это и позволила делать технология A-GPS.

Такой небольшой хак, позволил сократить время холодного старта с 30 секунд до 1 секунды. Представляете, как круто!

Причем появилась технология давно, аж в 2001 году. Но широкого распространения долго не получала, использовалась только экстренными службами типа 911.

И так продолжалось года до 2010, пока не наступила эра смартфонов и сетей 3G.

Карты

И вот в начале 2010-х у всех в руках появилось по гаджету с достойным GPS приёмником. Но на самом деле пользоваться GPS мы стали гораздо позже. Почему?

Откровенно говоря, долгое время качество картографических сервисов оставляло желать лучшего. Все карты были офлайновые, а поэтому обновлялись они не часто, как правило раз в год. А за год много чего происходит. Да и такой роскоши, как показ пробок — все этого не было.

Пока в 2012 году не появились онлайн-карты типа Яндекс.Навигатора. Это время совпало с появлением 4G в России и других странах.

Ошибки

Но не будем забегать далеко вперед. Дальше начался период работы над ошибками. Вы наверняка замечали, что в GPS есть проблемы с точностью. И в этом нет ничего удивительного. Ведь когда ты посылаешь сигнал на расстояние 20 тысяч километров многое может пойти не так.

Во-первых, свои корректировки вносит атмосфера Земли.

Радиосигнал просто преломляется и из-за этого точность падает. Например, точность GPS в идеальных условиях составляет 70 сантиметров. Но только тропосфера ионосфера земли докладывает 4-5 метров искажений. А с учетом других факторов погрешностет может достигать 13 метров.

Кроме того не стоит забывать, что высокие здания города часто портят сигнал, а под мостом или в тоннеле он вообще теряется.

Умный софт

А вот теперь смотрите. Навигатору нужно точно знать, на какой дороге находится автомобиль. Он должен понимать, с какой скоростью движется автомобиль, сколько осталось до следующего поворота, ушел человек с маршрута или нет. И всё это надо делать в реальном времени. Поэтому, если бы навигаторы пользовались сырыми данными GPS со всеми погрешностями, то навигация не работала бы совсем.

Как же эту проблему решают? Естественно, при помощи умного софта!

Например, в Яндекс.Картах или Яндекс.Навигаторе, работает алгоритм, рассчитывающий вероятности!

Когда сигнал так себе, софт предполагает, что машина может находиться сразу в нескольких точках! Для каждой из точек, незаметно для вас, навигатор стоит свой маршрут, но вы видите только один маршрут. Вы спросите какой? Правильно, наиболее вероятный!

Для каждого из возможных положений пользователя, просчитывается вероятность, с учетом погрешности сигнала, угла и направления движения. Поэтому софт всегда выбирает наиболее вероятный вариант. На самом деле, Яндекс всегда считает несколько вариантов, и не только когда сигнал плохой.

Но если другой вариант становится более вероятным, перестраивание маршрута происходит мгновенно, потому как у навигатора всегда несколько вариантов наготове.

Глушилки

Но существует ещё одна проблема: спутниковый сигнал можно легко заглушить, при помощи специальных устройств.

Москвичи хорошо знают, что по городу периодически встречаются аномальные GPS зоны, в которых тебя резко телепортирует куда-нибудь во Внуково.

Но такая проблема была раньше. Сейчас в Яндекс.Навигаторе или Яндекс.Картах научились определять аномалии в GPS, вызванные глушилками. Хотя полноценная навигация с заглушенным GPS невозможна, сейчас ваша карта не перепрыгнет в неверную позицию, вы просто увидите сообщение «Защита от телепортации включена» или «GPS нет, но вы держитесь».

Дифференциальная коррекция

Но не только, софт решает эти проблемы. Сейчас по всему миру развертывают системы дифференциальной коррекции ошибок спутниковой навигации. На территории стран СНГ работает система СДКМ, которая которые позволяет увеличить точность определения координат с нескольких метров, до нескольких сантиметров! Это очень хорошая штука.

На Земле ставится специальная станция-приёмник, которая очень точно знает свои координаты. Она также принимает сигнал от спутников и соответственно, может вычислить насколько в данной конкретной точке косячит навигация.

Дальше дифференциал ошибки передается на геостационарный спутник. Это такой спутник, который летает на далёкой орбите и вращается одновременно с Землей, поэтому он всегда находится на одном месте с точки зрения землян. А дальше это спутник посылает корректировку на ваш приёмник.

Также, параллельно с системой GPS, развивались и другие глобальные системы навигации. В 2015 году запустилась российская система ГЛОНАСС. А в этом году стартовала китайская система Бэйдоу (Beidou). И буквально в шаге от старта находится европейская GALILEO, обещали запуск 2020-м, но всё никак не запустятся. Есть ещё и японская QZSS.

И современные смартфоны уже поддерживают все эти системы. Поэтому и навигация на них работает еще быстрее и точнее. А значит и вариантов использования навигации появляется еще больше. поэтому пологим про будущее навигации.

Навигация везде

Навигация стремится быть повсеместной. Сейчас в больших городах люди используют вообще все виды транспорта: такси, каршеринг, метро, самокаты и, естественно, на своей ласточке тоже рассекают. Поэтому логично, что приложения для навигации должны подходить для всех типов помещений.

Смотрите сами, в последнем обновлении Яндекс.Карт есть весь функционал Навигатора. По сути, теперь нет необходимости ставить два приложения. Раньше она была урезанная, но теперь Карты, также как Навигатор, предупреждают о камерах, скоростных ограничениях, авариях, ремонте дороги и прочем. Есть парковки или же заправки, которые позволяют оплачивать бензин не выходя из машины в приложении.

Прокладка маршрута такая же, даже “разговорчики” подвесили.

Но в отличие от Навигатора, когда выходишь из машины, теперь не надо переключаться на другое приложение.

Сразу под рукой крутые пешие маршруты, крутейший AR-режим и схемы торговых центров.

Можно просто удалять остальные приложения и пользоваться только картами.

Будущее

Поэтому, на мой взгляд, в будущее уже совсем не будем отдавать себе отчет как работает навигация.

На улице смартфон будет ловить спутники, заходя в торговый центр, твои координаты будут определяться через общественный Wi-Fi. И всё это будет работать бесшовно и в одном приложении.

Сервисы будут постоянно улучшаться с помощью Big Data, ведь за точность пробок надо сказать спасибо 27 миллионам пользователей Яндекс Навигатора, и 20 миллионов пользователей Яндекс Карт на мобильных девайсах.

А если говорить о беспилотных автомобилях, то они уже смогут использовать не только GPS, но и камеры и лидары, также данные о скорости и руле серьезно повысят точность позиционирования.

Интересно, а какая сторона у монетки в тот момент, когда она в воздухе? Орел или решка, горит или не горит, открытое или закрытое, 1 или 0. Все это примеры двоичной системы, то есть системы, которая имеет всего два возможных состояния. Все современные процессоры в своем фундаменте основаны именно на этом!

При правильной организации транзисторов и логических схем можно сделать практически все! Или все-таки нет?

Современные процессоры это произведение технологического искусства, за которым стоят многие десятки, а то и сотни лет фундаментальных исследований. И это одни из самых высокотехнологичных устройств в истории человечества! Мы о них уже не раз рассказывали, вспомните хотя бы процесс их создания!

Процессоры постоянно развиваются, мощности растут, количество данных увеличивается, современные дата-центры ворочают данные сотнями петабайт (1015 = 1 000 000 000 000 000 байт). Но что если я скажу что на самом деле все наши компьютеры совсем не всесильны!

Например, если мы говорим о BigData (больших данных) то обычным компьютерам могут потребоваться года, а то и тысячи лет для того, чтобы обработать данные, рассчитать нужный вариант и выдать результат.

И тут на сцену выходят квантовые компьютеры. Но что такое квантовые компьютеры на самом деле? Чем они отличаются от обычных? Действительно ли они такие мощные? Будет ли на них CS:GO идти в 100 тысяч ФПС?

Вы давно нас просили, разобраться в этой теме — устраивайтесь поудобнее!

Небольшая затравочка — мы вам расскажем, как любой из вас может уже сегодня попробовать воспользоваться квантовым компьютером!

Устраивайтесь поудобнее, наливайте чай, будет интересно.

Глава 1. Чем плохи обычные компьютеры?

Начнем с очень простого классического примера.

Представим, что у вас есть самый мощный суперкомпьютер в мире. Это компьютер Фугаку. Его производительность составляет 415 ПетаФлопс.

Давайте дадим ему следующую задачку: надо распределить три человека в две машины такси. Сколько у нас есть вариантов? Нетрудно понять что таких вариантов 8, то есть это 2*2*2 или 2 в третьей степени.

Как быстро наш суперкомпьютер справится с этой задачей? Мгновенно! Задачка-то элементарная.

А теперь давайте возьмем 25 человек и рассадим их по двум шикарным лимузинам, получим 2 в 25 степени или 33 554 432 варианта. Поверьте, это число тоже плевое дело для нашего суперкомпьютера.

А теперь 100 человек и 2 автобуса, сколько вариантов?

Считаем: 2 в 100 степени — это примерно 1.27х1030 степени! Или 1,267,650,600,228,229,401,496,703,205,376 вариантов.

Теперь нашему суперкомпьютеру на перебор всех вариантов понадобится примерно 4.6*10^+35 (4.6 на 10 в 35 степени) лет. А это уже очень и очень много. Такой расчет займет больше времени чем суммарные жизни сотен вселенных.

Суммарные жизни нашей вселенной: 14 миллиардов лет или 14 на 10 в 9 степени.

Даже если мы объединим все компьютеры в мире ради решения, казалось бы, такой простой задачки как рассадка 100 человек по 2 автобусам — мы получим решение, практически никогда!

И что же? Все? Выхода нет?

Есть, ведь квантовые компьютеры будут способны решить эту задачку за секунды!

И уж поверьте — использоваться они будут совсем не для рассадки 100 человек по 2 автобусам!

Глава 2. Сравнение. Биты и Кубиты

Давайте разберемся, в чем же принципиальная разница.

Мы знаем, что классический процессор состоит из транзисторов и они могут пропускать или не пропускать ток, то есть быть в состоянии 1 или 0 — это и есть БИТ информации.  Кстати, рекомендую посмотреть наше видео о том как работают процессоры.

Вернемся к нашему примеру с двумя такси и тремя людьми. Каждый человек может быть либо в одной, либо в другой машине — 1 или 0.

Вот все состояния:

Для решения процессору надо пройти через абсолютно все варианты один за одним и выбрать те, которые подходят под заданные условия.

В квантовых компьютерах используются тоже биты, только квантовые и они принципиально отличаются от обычных транзисторов.

Они так и называются Quantum Bits, или Кубиты.

Что же такое кубиты?

Кубиты — это специальные квантовые объекты, настолько маленькие, что уже подчиняются законам квантового мира. Их главное свойство — они способны находится одновременно в 2 состояниях, то есть в особом состоянии — суперпозиции.

Фактически, это и есть принципиальное отличие кубитов от обычных битов, которые могут быть только 1 или 0.

Суперпозиция — это нечто потрясающее. Считайте что кубиты — это одновременно открытая и закрытая дверь, или горящая и не горящая лампочка….

В нашем случае они одновременно 1 и 0!

Но квантовая механика говорит нам, что квантовый объект, то есть кубит, находится в суперпозиции, пока ты его не измеришь. Помните монетку — это идеальный пример суперпозиции — пока она в воздухе она одновременно и орел, и решка, но как только я ее поймал — все: либо орел, либо решка! Состояние определилось.

Надо понять, что эти кубиты и их поведение выбираются совсем не случайно — эти квантовые системы очень строго определены и их поведение известно. Они подчиняются законам квантовой механики!

Квантовый компьютер внутри

Говоря о самом устройстве, если мы привыкли к полупроводникам и кремнию в обычных процессорах, то в случае квантовых компьютеров люди все еще ищут, какие именно квантовые объекты лучше всего использовать для того, чтобы они выступили кубитами. Сейчас вариантов очень много — это могут быть и электроны со своим спином или, например, фотоны и их поляризация. Вариантов множество.

И это далеко не единственная сложность, с которой столкнулись ученые! Дело в том, что квантовые кубиты довольно нестабильны и их надо держать в холодном месте, чтобы можно было контролировать.

И если вы думаете, что для этого будет достаточно водяного охлаждения вашего системника, отчасти вы правы, только если залить туда жидкий Гелий, температура которого ниже минус двухсот семидесяти градусов Цельсия! А для его получения используются вот такие вот здоровые бочки.

Фактически, квантовые компьютеры — это одни из самых холодных мест во вселенной!

Принцип работы квантового компьютера

Давайте вернемся к нашей задачке про трех людей и две машины и рассмотрим ее с точки зрения квантового компьютера:

Для решения подобной системы нам понадобится компьютер с 3 кубитами.

Помните, что классический компьютер должен был пройти все варианты один за одним? Так вот поскольку кубиты одновременно имеют состояния «1» и «0», то и пройти через все варианты он сможет, фактически одновременно!

Знаю, что прозвучит максимально странно, но представьте, что в данной ситуации наши три кубита создают 8 различных параллельных миров, в каждом из которых существует одно решение, а потом они все собираются в один! Реально «Мстители» какие-то!

Но что же получается? Он выдает все варианты сразу, а как получить правильный?

Для этого существуют специальные математические операторы, например оператор Грувера, который позволяет нам определять правильные результаты вычислений квантовых систем! Это специальная функция, которая среди всех возможных вариантов находит нужный нам.

Помните задачку про 100 человек в 2 автобуса, которую не смогли бы решить все современные компьютеры вместе взятые? Для квантового компьютера со 100 кубитами эта задачка все равно что семечку щелкнуть! То есть компьютер находится одновременно в 2 в 100 степени состояний, а именно:

1,267,650,600,228,229,401,496,703,205,376 — вот столько состояний одновременно! Столько параллельных миров!

Думаете, что всё это звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой? Да, вы правы. Есть куча нюансов и ограничений. Например, ошибка. Проблема в том, что кубиты, в отличие от обычных битов, не определены строго.

У них есть определенная вероятность нахождения в состоянии 1 или 0. Поэтому есть вероятность ошибки и чем больше кубитов в системе, тем больше суммарная вероятность, что система выдаст неправильный ответ. Поэтому зачастую надо провести несколько расчетов одной и той же задачи, чтобы получить верный ответ.

Ну то есть как верный? Он всегда будет содержать в себе минимальную возможность ошибки вследствие своей сложной квантовой природы, но ее можно сделать ничтожно малой, просто прогнав вычисления множество раз!

Квантовые компьютеры сегодня

Теперь перейдем к самому интересному — какое состояние сейчас у квантового компьютера? А то их пока как-то не наблюдается на полках магазинов!

На самом деле все, что я описал выше, это не такая уж и фантастика. Квантовые компьютеры уже среди нас и уже работают. Их разработкой занимаются GOOGLE, IBM, INTEL, MICROSOFT и другие компании поменьше. Кроме того в каждом большом институте есть исследовательские группы, которые занимаются разработкой и исследованием квантовых компьютеров.

В октябре прошлого года, в журнале Nature, Google выложила статью, которая шарахнула по всему миру огромными заголовками — КВАНТОВОЕ ПРЕВОСХОДСТВО!

В Google создали квантовый компьютер с 53 кубитами и смогли решить задачку, за 200 секунд, на решение которой у обычного компьютера ушло бы 10000 лет!

Конечно IBM было очень обидно и они начали говорить, что задача слишком специальная, и вообще не 10000 лет, а 2.5 дня, но факт остается фактом — квантовое превосходство было достигнуто в определенной степени!

Так что теперь вопрос считанных лет, когда квантовые компьютеры начнут использоваться повсеместно! IBM, например, только что анонсировали что в 2023 году создадут коммерческий квантовый компьютер с 1121 кубитами!

Чтобы вы понимали калькулятор Google даже не считает сколько будет 2 в 1121 степени, а просто говорит — бесконечность! И это совсем не предел.

Уже ведется разработка компьютеров на миллионы кубитов — именно они откроют истинный потенциал квантовых вычислений.

Более того, вы уже сейчас можете попробовать самостоятельно попробовать квантовые вычисления! IBM предлагает облачный доступ к самым современным квантовым компьютерам. Вы можете изучать, разрабатывать и запускать программы с помощью IBM Quantum Experience.

Но зачем вообще нужны квантовые компьютеры и где они будут применяться?

Естественно, не для распихивания людей по автобусам.

Задач множество. Главная — базы данных и поиск по ним, работа с BigData станет невероятно быстрой. Shazam, прокладывание маршрутов, нейронные сети, искусственный интеллект — все это получит невероятный толчок! Кроме того симуляции и моделирование квантовых систем! Зачем это надо — спросите вы?

Это очень важно, так как появится возможность строить модели взаимодействия сложных белковых соединений.

Это станет очень важным шагом для медицины, открывающим просто умопомрачительные просторы для создания будущих лекарств, понимания того как на нас влияют разные вирусы и так далее. Простор огромен!

Чтобы вы примерно понимали какая это сложная задачка, мы вернемся в примеру с монеткой. Представьте что вам надо заранее смоделировать что выпадет — орел или решка.

Надо учесть силу броска, плотность воздуха, температуру и кучу других факторов. Сложно? Ну не так уж!

А теперь представьте, что у вас не один человек, который кидает монетку, а миллион разных людей, в разных местах, по-разному кидают монетки. И вам надо рассчитать что выпадет у всех! Вот примерно настолько сложная эта модель о взаимодействии белков.

Кроме того, вы наверняка слышали о том, что квантовые компьютеры сделают наши пароли просто пшиком, который можно будет подобрать за секунды. Но это уже совсем другая тема…

Вывод

Какой вывод из всего этого мы можем сделать, квантовый компьютер — это принципиально новая система. Она отличается от обычных компьютеров в самом фундаменте, в физических основах на которых работает.

Их на самом деле даже нельзя сравнивать! Это все равно, что сравнивать обычные счеты и современные компьютеры!

И конечно есть большие сомнения, что вы когда-нибудь сможете прийти в магазин и купить свой маленький квантовый процессор. Но они вам и не нужны. Квантовые компьютеры для обычного пользователя станут как современные дата-центры, то есть нашими невидимыми помощниками, которые расположены далеко и которые просто делают нашу жизнь лучше или как минимум другой!

Берем современный смартфон. Открываем камеру. Фотографируем. И сразу получаем хороший снимок. Вообще ничего не настраивая, вообще не задумываясь, а справится ли эта камера!

Сырой снимок, до обработки всеми алгоритмами, выглядит довольно серо и уныло. Но мы получаем яркий, насыщенный кадр.

Но как мы дошли до жизни чудесной такой, что современные смартфоны делают такие крутые снимки, как по волшебству? Но это не волшебство…

Сегодня мы поговорим про шесть этапов, которые проходит цифровая фотография прежде, чем превратиться в шедевр в памяти вашего смартфона.

1. Фотоны света

Итак, первый этап. Свет проходит через объектив и попадает на матрицу. И дальше начинается магия… В нашем случае магия будет происходить на флагмане Samsung Galaxy S20 Fan Edition.

Мы знаем, что матрица состоит из миллионов пикселей. В данном случае — 12. Тут тройная камера: широкоугольная, сверхширокоугольная и трехкратный зум.

Но мы сперва поговорим про основную, на которую делается большинство снимков. Итак, каждый пиксель, в свою очередь, состоит из множества деталей, но главная из них — фотодиод. Задача этой штуки улавливать фотоны свет и преобразовывать их в электричество. Как он это делает?

Смотрите, фотодиод состоит из кремния. А кремний — это материал с интересными свойствами. Например, если подать на него ток, он становится чувствительным к электромагнитному излучению в диапазоне от 400 до 1100 нм. А это как раз, перекрывает видимый человеком спектр излучения. Мы видим длину волны от 380 до 740 нм, а кремний от 400 до 1100 нм. Получается, что кремний видит практически то же самое что и мы, плюс немного инфракрасного излучения.

Кстати, о цветах смартфонах: синий, красный, оранжевый, белый, мята, лаванда. Цвета Samsung Galaxy S20 FE создали на основе опроса и включили все самые востребованные фишки.

Но что значит, видит? Поясняю, когда фотоны света попадают на фотодиод: фотон, проникший внутрь кремния выбивает электрон, который проваливается в так называемую, потенциальную яму или ловушку для электронов.

Дальше, подсчитав количество электронов в этой ловушке мы можем понять сколько света попало на пиксель. А значит мы можем определить яркость пикселя. Например, если фотонов попало мало, значит пиксель будет черным, а если много значит белым.

И вот тут есть важный момент. На данном этапе для матрицы важно не растерять ни один фотон света. Чем больше фотонов преобразуется в электроны тем эффективнее работает матрица.

И положа руку на сердце, еще года 3 назад, матрицы были не особо эффективны. Где-то на 10 фотонов вырабатывалось 4-6 электронов. Этот показатель называется квантовой эффективностью и раньше она была 40-60%.

Почему так происходило? В основном, просто потому, что фотоны просто не попадали на фотодиод. Даже несмотря на то что над каждым пикселем уже давно ставят специальные микролинзы, который фокусируют свет в центр пикселя. Всё равно много фотонов переотражалось и терялось или того хуже попадало на соседний пиксель, из-за чего падала эффективности появлялись перекрестные помехи.

Это проблему решила компания Samsung представив технологию ISOCELL Plus. По сути, это технология изолированных ячеек. Они со всех сторон пикселя нарастили тонкие стенки, которые полностью изолируют один пиксель от другого.

Также Samsung увеличили сами пиксели, но не вширь, пиксели даже стали ближе располагаться друг к другу. При этом увеличилась глубина и соответственно его объём, что увеличило емкость потенциальной ямы. Тем самым повышался динамический диапазон.

Всё это позволило увеличить долю работающих фотонов (это называется квантовой эффективностью) пикселя до 120%. Это значит, что один фотон света возбуждает больше одного электрона. Отсюда потрясающая светочувствительность матриц ISOCELL Plus.

К примеру, вот Galaxy S20 Fan Edition, тут стоит на мой взгляд, самый оптимальный сенсор от Samsung — Samsung S5K2LD.

Почему самый оптимальный. Ну смотрите, во-первых разрешение — 12МП? а больше и не надо. Это ISOCELL Plus. И главное, размер пикселя тут 1.8 мкм! А это очень много…

Кстати, другие характеристики у Samsung Galaxy S20 FE тоже в порядке:

• Тут мощный флагманский Exynos 990
• Оптический зум 3x
• Сверхширокоугольный — 12 МП
• Экран Infinity-O, 120 ГЦ, не скругленный!
• UFS 3.1 в конце концов. Даже в S20 только 3.0.
• Живущий аккумулятор на 4500 мА*ч, представляете!

Между прочим, нужно добавить, что его создали на основе опроса и включили все самые востребованные фишки.

2. RAW

Окей, теперь этап номер два. После того как мы собрали электроны в потенциальной яме, нам надо их подсчитать и оцифровать. То есть собрать все сырые данные… и дальше есть два варианта. Либо все сырые данные собираются в файл RAW. Такие файлы любят все профессионалы или просто увлеченные фотографы.

Дело в том, что RAW файлами можно манипулировать как тебе вздумается. Можно поправить баланс белого, вытягивать тени, и даже яркие участки, если повезло. Можно играться с шумоподавлением и прочее.

Раньше такой формат был доступен только на больших цифровых фотиках. А теперь в тех же смартфонах Samsung можно фотографировать в RAW в ручном режиме камеры. Также в этом режиме можно выставлять экспозицию, выдержку, всё как вы любите. И отредактировать в мобильном редакторе.

3. Дебайеризация

Третий этап — дебайеризация. Чо это такое?

Мы помним, что кремний реагирует на достаточно широкий спектр света. Но при этом он не различает цвета. Поэтому, чтобы получить цветное изображение на матрицу накладывается сетка цветовых фильтров. Наиболее распространённый вариант компоновки такой сетки — это RGB фильтр Байера: где на каждый синий и красный сектор приходятся два зеленых. Это кстати интересная особенность восприятия нами изображения.

 

В итоге, при фильтрации света таким образом, на выходе мы получаем мозаику из красных зеленых и синих пикселей с массой пустых областей.

И вот, для того чтобы восстановить полноценное цветное изображение, нам нужно заполнить отсутствующие данные в каждом канале цвета, например при помощи усреднения значений соседних пикселей, в которых есть данные. Этот процесс называется дебайеризацией.

Раньше этот этап был достаточно прямолинейным. Но после появления технологии ISOCELL и подобных производители научились делать очень маленькие пиксели меньше размером, то есть всего меньше одного микрона. И они стали объединять четыре пикселя, такие матрицы называются TetraCell, или даже девять пикселей — это Nonacell — под одним цветовым фильтром. Как в S20 Ultra например.

Это позволило при недостаточном освещении объединять пиксели и получать один суперпиксель, состоящий из четырёх или девяти пикселей. А днем наоборот можно снимать в полном разрешении используя обратный алгоритм дебайеризации.

В этом смартфоне, все основные модули имеют обычную Quad Bayer структуру, а вот фронтальная камера — TetraCell. Потому можно выбирать какой селфи вы хотите сделать — на 8 или на 32 МП.

4.HDR

И вот мы склеили цветной снимок. Думаете на этом все обработки заканчиваются. Нет? они только начинаются. Дальше, для того чтобы повысить динамический диапазон снимка и снизить шум, в бой вступают алгоритмы HDR. Традиционно, есть два способа получения HDR снимка — это либо Image Stacking, либо Image Bracketing.

Что это такое?

Image Stacking — это когда делается несколько одинаковых снимков подряд, а потом они склеиваются попиксельно усредняя значение каждого пикселя. Зачем склеивать одинаковые снимки, спросите вы? Всё просто — такой способ позволяет сильно уменьшить шум на фотографии, а также сделать снимок более насыщенным, ведь при усреднении информация о цвете тоже дополняется.  А уже после такой манипуляции можно программно поднять тени, чуть-чуть восстановить света и HDR снимок готов.

Но есть другой вариант — Image Bracketing. Или на фото жаргоне — вилка по экспозиции. Тут уже делается как минимум 3 снимка, один нормальный, один переэкспонированный, чтобы там были видны детали в тенях, и один недоэкспонированный, чтобы не было засветов. А потом всё это сшивается как Франкенштейн.

В итоге, получаем широченный динамический диапазон и насыщенные цвета, но могут возникнуть артефакты типа гоустинга. Samsung, судя по всему, использует комбинированный алгоритм, потому что видны преимущества обоих алгоритмов. При этом HDR работает вообще на всех камерах, включая сверхширокоугольную камеру и фронтальную камеру.

5. Сегментация и NPU

И вот, у нас получается практически идеальный снимок. И пару лет назад склейка HDR была бы последним этапом. Но, когда в смартфоны стали встраивать нейропроцессоры, всё поменялось. И появился пятый этап — нейронная обработка.

Еще до того, как вы нажали на кнопку снять, всё что вы видите на экране так же попадает на дознание в нейропроцессор, который распознает объекты и сцены. И его смысл в том, чтобы работать гибко и помогать камере выбрать идеальные параметры.

Возможности машинного обучения нейропроцессора (NPU) внутри Exynos автоматически обнаруживают объекты в сцене, позволяя процессору обработки изображений (ISP) генерировать и применять определенные параметры съемки, адаптированные к конкретному объекту, благодаря чему качество кадра повышается. В зависимости от того какую сцену или объект он распознал заранее будет подправлены параметры съемки. Если в кадре быстро пробегает собака, камера снизит выдержку, чтобы объект не смазался. Если вы фотографируете человека NPU в процессоре Exynos автоматически подкорректирует баланс белого, чтобы получить идеальный тон кожи, а экспозиция подстроится под лицо. А после того как снимок сделан, NPU сегментирует изображение, чтобы добиться оптимального контраста и текстуры для разных объектов. И всё это происходит в доли секунды благодаря плотной интеграции центрального процессора, ISP и NPU.

Например, при помощи процессора Exynos смартфоны могут не только делать фото с размытым фоном но и видео, в режиме реального времени.  Также, в зависимости от того на какой объектив было снято изображение, могут появиться дополнительные этапы обработки — вроде исправления искажения на сверхширокоугольном объективе.

А при тридцатикратном зуме, который умеет делать этот смартфон, подключается алгоритмы апскейлинга.

6. Склейка и сохранение финального JPEG

И уже после всего это сложного процесса обработок идет сохранение игрового JPEG. И всё это происходит мгновенно!

Но поражает не это, а то что сейчас смартфоны стали настолько мощными, что научились одновременно мгновенно склеивать не просто один супер HDR-снимок. А то что теперь они это делают со всех камер одновременно.

Например, во флагманах Samsung, есть функция Мультикадр, которая позволят один раз нажать на кнопку и одновременно все камеры сделают несколько снимков и даже снимут несколько видео, а потом нейронка всё нарежет, кадрирует, и даже стабилизирует видео.

Кстати, в смартфонах есть ещё режим стабилизации видео — Super Steady — вообще какая-то дикая фича.

Уже не первый год утечки кричат, что Apple инвестирует много миллионов долларов в компании по разработке дисплеев на основе microLED.

Многие аналитики, в том числе анонимный китайский инсайдер @L0vetodream, заявляли в Твиттере, что в Apple Watch Series 6 будет совершенно новый дисплей, но этого не произошло.

Возможно виноват COVID-19, который затормозил процессы в технологической сфере и уже по новым данным нам известно, что новый тип дисплеев, microLED, мир увидит в гаджетах от яблочной компании не раньше 2023 года и, возможно, в совершенно новом гаджете!

Прошу не путать с miniLED, хоть названия и похожи — разница колоссальная. Сегодня мы заглянем в настоящее будущее дисплеев и разберемся во всём, как вы любите.

Почему не развивать дальше OLED?

Прежде чем отправиться в будущее давайте разберемся с проблемами настоящего. Сейчас идет эпоха OLED, но мы по-прежнему миримся с некоторыми болячками данных экранов: выгорание, время отклика, яркость, да и энергопотребление неплохо было бы понизить! И часть из этих проблем ушла бы в прошлое с уменьшением числа светодиодов!

Вы спросите, а почему нельзя было дальше развивать OLED просто уменьшая светодиоды? Дело в том, что если уменьшить размер элемента — снизится количество производимого света. А если повысить мощность, чтобы компенсировать уменьшение света — увеличится энергопотребление и нагрев, что в разы снизит срок службы органических соединений, который на фоне неорганических и так слишком мал.

Получается, что OLED в тупике — но почему же microLED видится как единственная правильная альтернатива и какие же продукты с этими экранами стоит ждать в первую очередь?

Что такое microLED?

Хоть о технологии мы услышали недавно — microLED начали создавать ещё в далёком 2000-ом году, два профессора в Канзасском государственном университете — Хунсин Цзян и Цзинюй Линь. Все эти 20 лет технология совершенствовалась. Если всё начиналось с простых несенсорных панелей с буквально несколькими субпикселями, крошечными огоньками красного, зелёного и синих цветов, то теперь это уже настоящее “поле” из миллионов таких огоньков.

К слову, только в 2011 году группа учёных наконец преодолела планку разрешения 640 на 480 пикселей в формате Video Graphics Array или VGA, где были хромовые синие и зеленые микродисплеи, способные передавать видео. Основная сложность в процессе создания таких дисплеев заключается в том, что. microLED использует очень маленькие светодиоды субпикселей, тех самых: RGB. Их размеры составляют порядка 5 микрон, у OLED размеры выше в разы красный – 64 на 46 мкм, зелёный – 95 на 15 мкм, синий – 95 на 49 мкм. (порядка 5 микрон в сравнении с миллиметровыми пикселями LED).

Кроме того время их отклика вместе с тем в разы меньше. И это один из первых бонусов, о котором мы еще поговорим подробнее.

Копнем глубже, и разберемся из чего же делаются и те, и другие светодиоды ведь именно материалы стали ключом к уменьшению размера.

MicroLED в отличие от OLED в качестве пикселей использует не органические светодиоды, а диоды на основе нитрида галлия, который широко используется для создания светодиодов полупроводниковых лазеров и сверхвысокочастотных транзисторов, в общем, для всего того, где нужна высокая точность и резкость. Такие диоды очень малы — около одной десятой толщины человеческого волоса!

В чём главный плюс в microLED от того, что используется неорганический светодиод?

Да в том, что он просто не выцветает в процессе использования, как его органический конкурент OLED.

Чтобы было проще понять, представьте: на солнце лежат две футболки — одна из 100% хлопка, а вторая синтетическая. Так вот та, что выполнена из натурального хлопка, выцветет или выгорит, а синтетическая продолжит лежать как ни в чём не бывало. Примерно то же происходит и с дисплеями — у OLED при длительном использовании будет постепенно проявляться те самые “выцветшие” пиксели, вы их заметите по жёлтому оттенку на дисплее.

microLED придёт на смену OLED?

А теперь посмотрим что же мы получим при переходе от OLED к MicroLED. Внимание на табличку.

В итоге мы получаем: более высокую яркость, эффективность, скорость, высокую термостабильность и контрастность.

Так, например, компания LuxVue, купленная Apple, в какой-то момент сообщила, что разработанная ею технология в девять раз ярче, чем OLED и LCD!

Да-да, вы не ослышались, Apple уже купила компанию по производству microLED! То есть уже с 2023 года в гаджетах из Купертино могут стоять собственные microLED-матрицы.

Продукты на microLED

Но если не заглядывать в будущее, что мы имеем сегодня на microLED?

Первым, кто попытался (именно попытался) представить технологию microLED свету, была компания Sony и их телевизор Crystal LED Display в 2012 году. В нём компания использовала всего 6,22 миллиона микросветодиодов, но исходя из тех показателей, что были заложены в модели, контрастность изображения по сравнению с ЖК-дисплеями стала в 3,5 раза выше, цветовой диапазон в 1,4 раза выше, углы обзора составляли более 180 градусов, а также вышло более низкое энергопотребление (менее 70 Вт) по сравнению с моделями на LCD.

“Лёд тронулся” благодаря Sony, но у телевизора безусловно присутствовали “детские болезни”, а главное, дисплей был целиком воспроизведён из одного “куска” microLED-панели, а не был модульным, как это предусматривается изначально.

Но прошло 5 лет, и Samsung ответила Sony, выпустив 146-дюймовый дисплей под названием “Стена”. И здесь корейская компания уже продемонстрировала возможность “собирать” экран под свои нужды и по необходимым размерам.

Хочешь небольшой телевизор с microLED на кухню? Да запросто! А, хочешь из тех же “частей” дособрать огромный телевизор в гостиную? Легко! Похоже, что использование модульного подхода становится промышленным стандартом для производства больших экранов.

Но увы, даже такой подход слишком дорого обходится потенциальному массовому покупателю — чего уж говорить, “Стена” выставлялась на продажу исключительно под заказ и ценник на них составлял от 490 000 долларов, а заканчивался на отметке в 1,68 млн долларов! И это без учёта налогов.

Почему же так дорого и где другие гаджеты с microLED-ом?

“Трудности” microLED

Технология хоть и новая, но трудности с выходом на массовый рынок всё те же, что и когда-то были и с OLED-ом. Всё дело в том, что производить в огромных количествах на первых порах и под каждого конкретного производителя (той же Apple) и его гаджеты, очень трудно!

Заводов ещё слишком мало, производство не такое масштабное, отсюда и цена! Сейчас, когда OLED-дисплеи стали массовыми цена постепенно опускается всё ниже и ниже, а сами дисплеи проверены временем, производителям проще сделать выбор в пользу имеющихся технологий.

Но уже сейчас сами создатели технологии microLED заявляют: “В связи с быстрым прогрессом, достигнутым в последнее время в этой области, вопрос уже не в том, сможет ли microLED, а в том, когда данные дисплеи проникнут на массовые рынки для различных применений”. Получается, это уже вопрос времени!

Будущее с microLED Какие же устройства будут первыми массовыми юзерами microLED-а?

Еще раз упоминая доклад по этой технологии, процитирую: “В настоящее время microLED находится под пристальным вниманием почти всех крупных компаний в области технологий для умных часов, смартфонов, умных очков, приборных панелей и пико-проекторов и 3D/AR/VR дисплеев”.

Почему именно эти области? Говоря о часах или Apple Watch, которые часто всплывали в слухах — там важнейшими параметрами являются энергопотребление и яркость — microLED даст прирост по обоим пунктам.

iPhone само собой перейдет на microLED, но тут нужно будет обеспечить огромные объемы производства. Что действительно интересно — загадочные Apple Glass могут также стать носителем microLED, на это даже намекает схематичное изображение в том самом докладе, оно перед вами.

Другое подтверждение далее по тексту: microLED “был исследован в качестве источника света для применения в оптогенетике и для связи с видимым светом”.

Если оптогенетика — это перспективное направление в медицине, то вот последняя фраза про “связь с видимым светом” намекает нам, что эти дисплеи, из-за своих конструктивных особенностей, будут использоваться не только в наших смартфонах, но и в умных очках, будь-то VR или AR.

Говоря другими словами, глаз находится в непосредственной близости от экрана и он способен разглядеть рисунок, в то время как расположение диодов OLED бы мешало погружению. У ЖК-дисплеев такой проблемы нет, но там по-прежнему нет и идеального черного. У microLED — маленькие диоды, рисунок будет замечен меньше и черный также идеальный еще и время отклика выше — одни бонусы.

Выводы

Подведём итог. microLED исправляет проблемы OLED, такие как выгорание, у него более высокая яркость и контрастность, а также возможность уменьшать или увеличивать дисплей под свои задачи — модульность. Осталось удешевить производство, чем сейчас и занимаются Apple и Samsung, инвестировав в данную технологию — уже несколько заводов переквалифицировались в производство microLED-дисплеев.

Но это не единственный тип дисплея не изученный нами: еще же есть какой-то miniLED.

Кстати, эту тему нам помог подготовить наш зритель Андрей Чуяшов — за что ему спасибо, хотите тоже поучаствовать идеями или готовыми сценариями пишите сюда
idea@droider.ru

 

На этой неделе компания Samsung представила новый процессор Exynos 1080, который должен составить конкуренцию чипам Apple и HUAWEI. Наконец у Samsung появился 5-нанометровый техпроцесс. Однако, мы не увидели того, чего ждали… Попробуем разобраться.

Самое главное — чего мы ожидали от Samsung: новый процессор будет создан совместными усилиями с AMD и получит абсолютно новую графику. Но видимо процесс где-то забуксовал и мы видим хороший ускоритель Mali-G78 MP10, но это не новое решение от AMD, которому не терпится представить альтернативу «своему» же Adreno, который в синтетический тестах, чуть ли не в три раза превосходит чипы, стоящие в новых Qualcomm.

Процессор Exynos 1080 построен на архитектуре FinFET и получил компоновку «1+3+4». Утверждается, что практически все новые флагманские процессоры от Qualcomm, MediaTek и других получат именно такую компоновку чипа.

Собственно, далеко за примерами ходить не надо: Kirin 9000 — новейший чип и последний для HUAWEI, произведённый на TSMC, получил именно такую компоновку.

Внутри Exynos 1080 спрятаны:

• Одно мощное ядро Cortex-A78разогнанное до тактовой частоты в 2,8 ГГц;
• Три мощных ядра Cortex-A78, но уже с частотой в 2,6 ГГц;
• Четыре энергоэффективных ядра Cortex-A55 с тактовой частотой 2,0 ГГц.

На чипе есть встроенный 5G-модем с поддержкой современных диапазонов, в том числе Sub 6Hz и mmWave. Также заявлена поддержка Bluetooth 5.2 и Wi-Fi 6.

Новый процессор поддерживает камеры с разрешением до 200 Мп и запись видео в разрешении 4K 60 FPS. А вот по поводу 8K-разрешения, которое было доступно на топовых S20 Ultra и Note20 Ultra информации нет.

Самая любопытная деталь состоит в том, что новый чип от Samsung поддерживает частоту обновления 120 Гц при Full HD-разрешении или 90 Гц при 2K-разрешении. То есть нас снова ждут какие-то компромиссы со стороны устройств Samsung. Напомним, что чипы Qualcomm чувствуют себя неплохо и при 90, 120 и даже 144 Гц обновления. И у них нет проблемы с ограничением разрешения.

Первые смартфоны на новом чипе должны появиться в начале 2021 года. Вероятнее всего это будет линейка Samsung Galaxy S21. Также есть слухи, что на Exynos 1080 в 2021 году появится новинка от vivo. И скорее всего именно этот смартфон первым получит новый чип.

Прошел очередной ивент Apple. Третий по счёту за два месяца и четвёртый за год. Но лично для меня эта презентации была номер один по ожиданиям! И обычно, когда надеешься на многое в итоге разочаровываешься. Но в этот раз всё скорее наоборот!

Во-первых, нам показали не один, а сразу три новых Mac’а! Во-вторых, работать все три новых Mac’а будут на первом десктопном процессоре Apple собственного дизайна — M1

При том все на одном. Как так?!

Но главное, что мы услышали за 45 минут от Apple — новые Mac’и в 2, в 3, в 5 раз быстрее прошлого поколения. Это очень большие цифры. Кажется, пора выкидывать мой MacBook Pro 16. Похоже, что даже малыш MacBook Air чуть ли не такой же по силе?

Прямо сейчас мы как следует разберемся, где маркетинг, а где реальные цифры и в чем же главный козырь новых Mac’ов.

Для начала давайте немного поговорим про новый чип M1. В нем есть три очень необычные вещи.

По канонам мобильных процессоров

Первое. Это десктопный чип, созданный по принципам мобильных процессоров.

М1 — это система на кристалле (SoC). Всё, что в других десктопных системах, разбросано по материнской плате в виде отдельных чипов в М1 располагается на одном маленьком кусочке кремния.

Так на одном кристалле М1 удалось разместить, огромное количество различных компонентов:

• Центральный и графический процессоры
• Нейропроцессор
• Систему ввода/вывода
• Контроллер Thunderbolt
• Систему безопасности, которая раньше была в чипе T2
• Сигнальный процессор для обработки фото и видео
• И много всего другого.

Такой подход, позволил сэкономить кучу места и энергии, потому как один чип, при прочих равных, всегда будет кушать меньше энергии, чем несколько.

Дальше. Как и A14 Bionic, М1 создан по передовому 5 нм техпроцессу и вмещает 16 миллиардов транзисторов! Это делает систему Apple еще более компактной и энергоэффективной. Напомню, что Intel по-прежнему топчется на 10 и 14 нм, а AMD пока что остановились на 7 нм.

Супер интегрированность компонентов

Следующая необычная штука — интегрированность. Что я имею в виду? В плане интеграции разных компонентов между собой Apple пошли еще дальше, чем в своих мобильных процессорах.

Например, оперативную память они расположили под одной крышкой с основным кристаллом.
В результате чего, все компоненты однокристальной системы имеют быстрый доступ к одним и тем же данным и нет необходимости лишний раз копировать и перемещать данные на разные участки памяти. Это сильно уменьшает задержки и ускоряет систему в целом.

Но вы поняли, что с апгрейдом тут все будет еще сложнее чем в прошлых Mac’ах! Да и максимальная комплектация всего с 16 ГБ оперативки. Как-то не PROшненько.

При этом плюсом является то, что за счет плотной интеграции системы, софта и памяти, Apple может максимально задействовать мощности всех компонентов M1 для одновременных вычислений.

Например, в обработке нейронных вычислений одновременно участвует не только нейропроцессор, но и графический.

И раз уж мы заговорили о нейромодуле. Он тут аж шестнадцатиядерный, да и вообще это первый действительно мощный нейронный процессор, для ноутбуков и ПК.

А также в два раза подросла скорость и без того быстрых SSD за счёт нового контроллера, и скорее всего, отчасти из-за перехода на PCI-Express 4.

Масштабируемость

И третий важный момент в M1 — его масштабируемость.

Мы привыкли, что в мощных ноутбуках, заточенных под профессиональные задачи, и ультрабуках, заточенных под энергоэффективность, устанавливают разные процессоры.

Но тут Apple пошли совсем уж удивительным путём. Они представили три новых Mac’а по сути разных классов: MacBook Air, Mac Mini и MacBook Pro на одном и том же процессоре — M1. Правда с одним нюансом.

Посмотрите на этот слайд. Обратите внимание на количество ядер GPU — до 8. А теперь внимание на сайт Apple, в минимальной комплектации, Macbook Air установлен не 8-ядерный графический процессор, а 7-ядерный. Видимо так Apple нашли как продать нам процессоры с одним бракованным ядром. Это немного обидно.

Но на общем фоне всё-таки это мелочи, Главное, что M1 получился универсальным процессором. Он может быть не только супер энергоэффективным, как и другие процессоры на архитектуре ARM. Но и очень быстрым!

Вопрос в том как он это делает? Тут есть несколько моментов:

Во-первых, помогает классическая для мобильных устройств архитектура big.LITTLE.

Центральный процессор в M1 — восьмиядерный. Из них четыре ядра высокопроизводительные. Они подключаются только в моменты высокой нагрузки или когда нужно быстро решить какую-нибудь короткую задачу. Эти ядра делают систему очень отзывчивой.

А всё остальное время, когда нагрузка минимальная и система простаивает, работают четыре энергоэффективных ядра. Это делает систему очень экономичной.

Когда ноутбуки жили по 20 часов? Теперь Apple обещает это со сцены!

Поэтому, в то время когда Intel, чтобы сделать энергоэффективный холодный процессор, нужно делать урезанную версию чипа с меньшим количеством ядер, Apple может просто понизить тактовую частоту для высокопроизводительных ядер. И готово. Получается тонкий, легкий и холодный ультрабук с пассивным охлаждением.

А чтобы наоборот добиться высокой производительности они могут задрать частоты на максимум, но при этом добавить вентилятор. Вот тебе и MacBook Pro. Такие дела.

Скорость новых Mac’ов

Это всё звучит интересно, но насколько быстрыми будет новые Mac’и на процессоре M1?

Вопрос, сложный. Мы слышали громкие цифры со сцены:

• В новом Macbook Air в 3,5 раз быстрее центральный процессор, в 5 раз быстрее графика
• В Mac mini, в 3 разы быстрее процессор, в 6 раз — графика.
• В Macbook Pro, в 2,8 быстрее процессор, в 5 раз графика.
• И всё они быстрее 98% ноутбуков на Windows, бла-бла-бла…

Утверждения очень мощные и очень абстрактные. Поэтому мы решили внимательно изучить сайт, посмотреть все сноски и разобраться на сколько действительно быстрыми будут новые Mac’и.

Итак, по словам Apple новый MacBook Air в разных задачах, типа Final Cut Pro, Xcode, Logic Pro и Lightroom в среднем работает в 3 раза быстрее (среднее арифметическое 3,075) по сравнению с Macbook Air на четырехъядерном Intel Core i7 с частотой 1,2 ГГц,

Звучит круто, но как понять, на сколько это быстро?

Что ж, старый MacBook набирает в многоядерном тесте GeekBench 3083 балла.

И если, предположить, что новый Mac на М1 в 3 раза быстрее, то он должен набрать в Гикбенч где-то 9250 баллов. А это уровень iMac 27 дюймов с 10-ядерным Core i9 10-го поколения. Это конечно, совершенно нереально.

Но даже если брать прирост хотя бы в 2 раза. Мы всё равно получим результат какого нибудь мощного Core i5 или i7.

Примерно та же история с Mac Mini. Apple утверждает что ЦП там в 3 раза быстрее прошлой 4 ядерной версии (3202*3=9606).

При таком положении вещей мы получаем в районе 9600 баллов в GeekBench, а это опять как минимум iMac c Core i9 или даже iMac Pro на Xeon.

Ну или MacBook Pro в 2,8 раза быстрее, чем откровенно не лучший процессор Intel Core i7, с частотой 1,7 ГГц.

Но всё равно, умножаем, 3823 бала в GeekBench на 2,8 и получаем 10700 баллов. То есть снова получаем уровень iMac Pro на Xeon.

А вот по графике, Apple хоть и говорит, что их новый M1 в 5 разы быстрее встроенной графики Intel Iris Plus 645, верится в этом с трудом. Так как по тестам Metal на GeekBench графика Intel набирает 5477 баллов.

А в 5 раз быстрее — это уровень Geforce GTX 980 Ti, который на секундочку обладает мощность 6 TFLOPS.

А нам в свою очередь сообщили, что M1 по графике выбивает только 2,6 терафлопса, а это уже уровень GTX 1650. Поэтому рассчитывать на пятикратный прирост производительности точно не стоит. Почему так? Скорее всего потому что производительность измерялась в основном на адаптированном софте. В жизни, если брать средние данные по болььнице — они будут ниже.

Недостатки

Есть и другие спорные моменты. Веб-камера осталась со старым разрешением 720p и это в 2020 году, в котором видеозвонки как никогда актуальны. Правда, нам обещали, что качество все-таки будетсущественно лучше за счёт сигнального процессора (ISP) как на iPhone — мы же знаем, что такое волшебство постобработки.

Ещё один момент: не поддерживается eGPU и подрубить можно только один 6K-монитор, а не два как раньше на MacBook с процессорами Intel. Портов на MacBook Pro всего два, даже зарядку с другой стороны не воткнуть.

Да и немного обидно, что дизайн вообще никак не обновили. MacBook Pro так вообще миллиметр в миллиметр совпадает со своей Intel-версией. Впрочем есть и возможное объяснение — не придется делать новые аксессуары.

Но, тем не менее, даже если поделить все слова Apple на два, то мы получаем мощные и энергоэффективные компьютеры, которые будет жить на одном заряде сутки или даже больше. Только вдумайтесь в эти цифры: 20 часов воспроизведения видео на MacBook Pro или 18 часов на тоненьком и лёгком Air! Это же просто невероятно!

Безусловно Apple нам показала компьютеры будущего. И по итогам остаётся только один вопрос. Если всё так хорошо с новыми Mac’ами, то кто сейчас будет покупать старые MacBook на Intel.

Например, посмотрите сколько сейчас стоит MacBook Pro 16 в сравнении с новым MacBook Pro 13. Конечно там и графика дискретная, и Intel Core i9 можно впилить, скажете вы — но если верить цифрам Apple, в чем-то этот монстр проигрывает даже малышу Air!

Не позавидуешь тем, кому для работы сейчас нужен мощный Mac. Кажется, что пока лучше подождать и пока взять Mac mini.

В любом случае это только первые впечатления от презентации. Насколько всё хорошо или плохо узнаем во время полного тестирования.

В США все три новых Mac’a поступают в продажу уже на следующей неделе. В России дата старта продаж пока неизвестна, но мы попытаемся добыть модельки как можно раньше.