Все мы пользуемся сотовой связью. Но интересно узнать — как она работает?

Почему связь называется сотовой? Кто кого ловит: телефон сеть или наоборот? Как сотовая связь работает в движении? Почему связь пропадает? И сколько человек может говорить по телефону одновременно?

Сегодня во всём разберёмся. А поможет нам в этом новый Kia Sorento с сервисами Kia Connect.

Соты

Ну а начнем с самого банального вопроса. А почему связь называется сотовой?

Всё дело в том, что зона покрытия сотовой связи делится на ячейки, в центре которых находятся базовые станции.

Каждая базовая станция — это такой внушительный набор оборудования, которая включает в себя: пару шкафов набитых телекоммуникационным оборудованием и россыпь из антенн бьющих во все стороны света.

И все эти девайсы окружают вас и нас повсюду.

Шкафы с оборудованием прячутся на последних этажах домов или прямо на крышах в специальных конторах.

Антенны также также стоят на крышах, на столбах, больших радиовышках или даже деревьях. Вот у меня вот дворе например.

Интересный момент состоит в том. что радиус действия одной станции зависит от частотного диапазона. И чем ниже частота, тем дальше бьет антенна. Также на расстояние влияют препятствия. Например, радиус покрытия 3G в мегаполисе где-то около 500 метров.

А вот за городом, в чистом поле, тот же 3G может добивать до 35 км. А 4G даже до 100 км, если поднять антенну достаточно высоко.

Но причём тут соты? Смотрите, на идеальной ровной поверхности, без препятствий, зона покрытия одной БС представляет собой ровный круг.

Но чтобы разные базовые станции вместе образовали единую сеть, их зоны покрытия должны частично перекрываться. От чего каждая ячейка приобретает форму соты или шестигранника.

Также интересная штука: чтобы не гасить сигнал друг друга соседние станции работают чуть-чуть на разных частотах.

А еще, сотовые сети могут состоять из базовых станций разного стандарта, чтобы оптимизировать работу и улучшить её покрытие.

Кстати, карты покрытия российских операторов есть в свободном доступе в сети. И еще одна карта покрытия сети.

С сотами, и базовыми станциями разобрались. Но как наши телефоны или гаджеты побольше подключатся к этой сети? Давайте разберёмся во всём, по порядку.

Регистрация

Итак, я вставил SIM-карту в смартфон, включил его и телефон начинает искать сеть, но что в этот момент происходит на самом деле?

Как только устройство включается, оно начинает прослушивать эфир в поисках сигналов от ближайших базовых станций. Поймав сигнал, телефон посылает несколько уникальных идентификационный кодов. Во первых, IMSI или International Mobile Subscriber Identity — это международный номер мобильного абонента.

Он состоит из 14-15 цифр и нескольких частей: включая код страны, код сети и отдельную строку цифр, обозначающих каждую конкретную SIM-карту в сети мобильной связи.

И не путайте его с номером мобильного телефона, который, кстати, по научному называется MSISDN — Mobile Subscriber Integrated Services Digital Number.

Между прочим, ваш мобильный номер на SIM-карте не хранится. Он хранится в специальной базе в опорной сети GSM и привязан к тому самому номеру IMSI.

Поэтому, в отличие от номера мобильного телефона, IMSI на другую симку перенести нельзя. IMSI уникален для каждой SIM-карты. Кстати, чисто теоретически мобильный номер можно изменить не меняя SIM-карты, для это надо просто подменить данные в базе опорной сети GSM.

IMSI — это основной код, который позволяет идентифицировать вас и понять к какому оператору привязан ваш номер. Но передаются и другие номера, а именно KI (Key Identification) — это уникальный 128-битный ключ аутентификации пользователя. А также, IMEI — уникальный номер устройства.

Кстати, о том как работает сим-карта и что такое IMEI подробнее можете узнать в наших материалах, про eSIM и IMEI, если интересно.

Кстати, без симки телефон также может устанавливает связь с базовыми станциями, просто не регестрируется в сети. Зато может совершать экстренные вызовы, что может быть очень полезно.

Дальше, получив данные, базовая станция понимает кто это и если всё ок, регистрирует в сети.

И телефон переходит в режим standby, то есть смартфон и станция поддерживают постоянный радиоконтакт, обмениваются пакетами и, откровенно говоря, следят друг за другом.

Методом триангуляции сеть определяет ваши координаты и если вы покидаете зону покрытия одной базовой станции или просто ухудшается качество сигнала по какой-либо причине, вас переключают на другую БС. Можно сказать, что оператор, аккуратненько передает абонента из рук одной базовой станции в руки.

Кстати, официально этот процесс называется handover. Благодаря хендоверу, мы можем спокойно смотреть YouTube, мчась в автомобиле, поезде или вагоне метро.

Но насколько быстро? Сеть 3G способна удержать абонента на скорости до 120 км/ч, что уже неплохо. А вот 4G и 5G вообще выдерживать скорость 500 км/ч, но только при очень хорошем покрытии сети.

Кстати, к сотовой сети подключены не только смартфоны пассажиров данного автомобиля, но и сам автомобиль — KIA Sorento, который мы используем для теста и разбора работы сотовой сети. А зачем? Расскажу чуть позже.

Почему связь пропадает?

Тем не менее, даже несмотря на хорошее покрытие, связь иногда пропадает, а звонок прерывается. Почему так происходит?

На самом деле есть всего две основные причины.

Во-первых, каким бы хорошим ни было покрытие, всё равно будут возникать мертвые зоны. Поэтому часто кроме больших базовый станций с большими антеннами операторы устанавливают направленные антенны с покрытием до 1 метра.

• Микроячейка -> менее 2 километров,
• Picocell -> менее 200 метров,
• Фемтосота -> около 10 метров,
• Attocell -> 1–4 метра

Но даже в этих случаях возможны прерывания связи из-за помех.

Ну и самое главное, базовая станция может быть просто перегружена. Ведь несмотря на то, что одновременно к сети могут быть подключены миллионы абонентов. Одновременно один сектор БС может обслуживать всего лишь до 72 звонков. При этом БС может состоять из 6 секторов итого всего одновременных 432 звонка на одну БС. Поэтому в определенные моменты, к примеру в канун Нового Года, могут происходить перегрузы.

Звонки

Но что именно происходит во время звонка? Опять же разберём всё по этапам.

В моем случае: вы набираете чей-то номер.

1. Сначала ваш смартфон передает сигнал базовой станции.
2. БС ловит сигнал, дешифрует его и начинает искать абонента, с которым мы хотим связаться: определяет в какой сети он находится, каким оператором обслуживается и прочее.
3. После чего передает запрос на ближайшую к абоненту базовую станцию.
4. Антенна БС начинает отправлять направленный сигнал и мы слышим звонок.

А те странные звуки, которые мы можем услышать, если телефон лежит рядом с колонками за пару секунд до звонка, это сигнал, который телефон передаёт обратно БС, сообщая, что он готов принять звонок.

Интернет

Примерно по такой же схеме можно не только совершать звонки, но и отправлять SMS, получать пуши и обмениваться пакетами данных через интернет-протокол.

Например, при помощи сотовой связи мы можем управлять девайсами интернета вещей или даже современными автомобилями.

Так вот, данный Kia Sorento непростой, в нем установлен комплекс телематики Kia Connect, который позволяют через приложение с вашего смартфона управлять различными функциями автомобиля.

Можно дистанционно запускать двигатель, настроить микроклимат, включить подогрев сидений и руля. Можно открывать/закрывать двери, включать аварийку или даже сигналить (что пригодится, если вы часто забываете, где припарковали авто или просто у вас странное чувство юмора).

Хотя чтобы определить, где авто, часто сигналить не придется, ведь геолокация автомобиля также отображается в приложении. Есть встроенная система навигации с пробками и погодой. Можно даже искать рестораны, заправки и отправлять прокладку маршрута с телефона на авто.

Что особенно круто, это функции безопасности. На смартфон приходят уведомления о срабатывании штатной сигнализации, телематика сообщает о незакрытых дверях и окнах. Есть автономный режим (без выхода в сеть) и «гостевой» режим. А в приложении можно посмотреть занимательную статистику.

И всё это работает по всей стране где бы вы не находились.

А всё благодаря встроенной симке и сотовым сетям, о работе которых мы сегодня и рассказали вам достаточно подробно и надеемся интересно!

Мы все чаще слышим про то, как нейронки прокачивают камеры наших смартфонов, да и не только камеры — голосовые ассистенты, также они уже пишут музыку и рисуют картины, кто-то это называет ИИ, а еще есть машинное обучение и глубокое обучение! Признайтесь, вы тоже до сих пор не улавливаете разницы между всеми этими понятиями. Это не дело в двадцать первом-то веке! Чем же они отличаются друг от друга? И кто из них будущий SkyNet, Altron или Jarvis? Сейчас мы разложим все по полочкам.

https://youtu.be/tDyDWVqBw5s

Перед тем как погрузиться в будущее, заглянем в прошлое!

В середине XX века, когда появились первые компьютеры, впервые в истории человечества вычислительные возможности машин стали приближаться к человеческим.

• Z1. Германия
• ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer). США
• ASCC (Automatic Sequence Controlled Calculator). США

Поэтому в учёном сообществе возник справедливый вопрос: а каковы рамки возможностей компьютеров, есть ли эти рамки вообще и достигнут ли машины уровня развития человека? Именно тогда и зародился термин Искусственный Интеллект.

В 1943 году американские ученые Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс в своей статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» предложили понятие искусственной нейронной сети, имитирующей реальную сеть нейронов, и первую модель искусственного нейрона.

Схема устройства нейрона

А в 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт предложил схему устройства, математически моделирующего процесс человеческого восприятия, и назвал его «перцептроном», что, собственно, стало прообразом нынешних нейросетей.

Логическая схема перцептрона с тремя выходами

А за несколько лет до этого, в 1950 году английский учёный Алан Тьюринг, пишет статью с громким названием «Может ли машина мыслить?». В ней он описал процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком. Эта процедура сегодня носит название теста Тьюринга, о котором мы уже рассказывали ранее. Но вернемся к началу нашего повествования и ответим на вопрос: что же всё-таки такое “искусственный интеллект”?

Что такое ИИ?

Определений данному понятию существует большое множество, но все они сходятся в одном.

ИИ — это такая искусственно созданная система, которая способна имитировать интеллектуальную и творческую деятельность человека.

Причем интеллектуальная деятельность — это не просто математические расчеты, это деятельность, направленная на создание нематериальных вещей в сфере науки, искусства, литературы, а также в других творческих сферах, обучение, принятие решений, определение выводов и многое другое.

Естественно, обычный компьютер не способен написать картину, музыку или книгу. Для этого ему необходим интеллект — искуственный интеллект!

Но что может современный ИИ? Как можно оценить его интеллектуальные способности?

Чтобы это понять системы искусственного интеллекта можно разделить на три группы:

1. слабый (или ограниченный) искусственный интеллект;
2. общий искусственный интеллект;
3. сильный (или сверхразумный) искусственный интеллект.

Давайте разберемся с каждой по порядку.

Слабый ИИ

ИИ считают слабым, когда машина может справляться только с ограниченным набором отдельных задач лучше человека. Именно на данной стадии сейчас находится тот ИИ, с которым мы с вами сталкиваемся повседневно.

Примеров тут множество. Это ИИ в компьютерных играх — враги умнеют постоянно, вспомните тех же боссов в играх серии Dark Souls. Да и в повседневной жизни, отвечая на письмо в Gmail именно ИИ предлагает вам варианты ответов.

Конечно вряд ли такой ИИ способен на порабощение человечества. Но все же он уже может превзойти человека — к примеру, еще в далеком 1997 году машина Deep Blue от компании IBM сумела обыграть мирового чемпиона по шахматам — Гарри Каспарова.

Общий ИИ

Следующая стадия развития ИИ — это общий ИИ, когда компьютер может решить любую интеллектуальную задачу так же хорошо, как и человек.

Представьте себе, что компьютер способен написать картину не хуже Ван Гога, поболтать с вами по душам, сочинить песню, попадающие в мировые чарты, договориться с начальником о повышении или даже создать новую научную теорию!

К созданию общего ИИ стремятся сегодня ученые всего мира и в скором будущем нам, возможно, удастся узнать, что это такое, своими собственными глазами.

Уже сейчас Google Assistant может забронировать столик, общаясь по телефону с администратором (Google Duplex).

Еще в 2016 году самообучающийся твиттер-бот Тэй с ИИ, созданный компанией Microsoft, менее чем через сутки после запуска научился ругаться и отпускать расистские замечания, в связи с чем был закрыт своим же создателем.

А на последнем Google I/O нам показали проект LaMDA, с помощью которого можно поговорить, например, с планетой или с бумажным самолетом. За последнего, конечно же, будет отвечать ИИ.

Чего только стоит нашумевшая своим выходом осенью 2020 года нейросеть GPT-3 от OpenAI, которая откровенничала в эссе для издания The Guardian:

«Я знаю, что мой мозг — это не «чувствующий мозг». Но он может принимать рациональные, логические решения. Я научилась всему, что я знаю, просто читая интернет, и теперь могу написать эту колонку».

Данная нейросеть выполняет функцию предсказания следующего слова или его части, ориентируясь на предшествующие, а также способна писать логически связные тексты длиной аж в несколько страниц!

А совсем недавно, летом 2021 года, на базе GPT-3 был создан GitHub Copilot от GitHub и OpenAI, представляющий из себя ИИ-помощника для автозаполнения программного кода.

Можно сказать — это первый шаг на пути создания машин, способных порождать себе подобных…

Окей, закрепили! Общий ИИ — это компьютер который может успешно имитировать мышление человека, но не более того…

Интересно, а будет ли такой ИИ способен к переживаниям, сочувствию, к душевным травмам? В идеале — да, но пока что сложновато представить себе компьютер на приеме у психолога. Казалось бы, что может быть еще круче, вот он киберпанк, андроиды как люди, что же дальше?

Сильный ИИ

Дальше — вершина эволюции ИИ или сильный ИИ.

Такая машина должна выполнять абсолютно все задачи интеллектуального и творческого характера лучше, чем человек. То есть во всем его превосходить.

Это самый настоящий ночной кошмар конспирологов, ведь никто не знает, насколько дружелюбными будут такие машины. Но, к счастью, это пока что лишь разговор о далеком будущем. Или не таком уж далеком?

Создание сильного ИИ может стать главным поворотным моментом в истории человечества. Идея заключается в том, что если машины окажутся способны выполнять широкий спектр задач лучше, чем люди, то создание еще более способных машин станет для них лишь вопросом времени.

В такой ситуации произойдет “интеллектуальный прорыв”: машины будут бесконечно совершенствоваться по сравнению с теми, что были раньше, а их возможности будут расти в постоянно ускоряющемся потоке самосовершенствования.

Считается, что этот процесс приведет к появлению машин со “сверхразумом”. Такой необратимый процесс носит название теории «технологической сингулярности». Такие машины станут “последним изобретением, которое придется породить человеку”, писал оксфордский математик Ирвинг Джон Гуд, представивший возможность такого интеллектуального прорыва. Невольно вспоминаются сцены из серии фильмов “Терминатор” Джеймса Кэмерона.

Что такое машинное обучение?

Ну хорошо, с ИИ мы вроде бы разобрались. А что же тогда такое машинное обучение и как эти понятия связаны?

Напомним, что ИИ — это самый общий термин, включающий в себя все остальные понятия.

Для простоты ИИ можно представить как своеобразную матрешку. Самая крупная кукла — понятие ИИ в целом. Следующая кукла чуть поменьше — это машинное обучение. Внутри него кроется еще одна маленькая куколка — всеми любимые нейронные сети, а внутри них — еще одна! Это глубокое обучение, о котором мы поговорим чуть позже.

Как видите, машинное обучение является всего лишь одной из отраслей применения ИИ. И что же оно из себя представляет?

Попробуйте вспомнить, как вы освоили чтение. Понятное дело, что вы не садились изучать орфографию и грамматику, прежде чем прочесть свою первую книгу. Лишь зная алфавит и умея читать по слогам, сперва вы читали простые книги, но со временем их сложность постепенно возрастала.

На самом деле, вы неосознанно изучили базовые правила орфографии и грамматики и даже исключения, но именно в процессе чтения. Иными словами, вы обработали много данных и научились на них. Перенося такой подход к освоению навыков на ИИ, становится понятным, что машинное обучение — это имитация того, как учится человек.

Но как это можно реализовать?

Всё просто: необходимо лишь написать алгоритмы, которые будут способны к самообучению, к классификации и оценке данных, к выбору наиболее подходящих решений.

Снабдите алгоритм большим количеством данных о письмах в электронной почте, укажите, какие из них являются спамом, и дайте ему понять, что именно говорит о мошенничестве (наличие ссылок, каких-то ключевых слов и т.п.), чтобы он научился самостоятельно отсеивать потенциально опасные “конвертики”. Сейчас такой алгоритм уже реализован абсолютно во всех электронных ящиках.

У вас ведь было такое, когда письма по ошибке попадают в папку “спам”? Очевидно, что модель не идеальна.

При этом у машинного обучения есть много разных алгоритмов: линейная и логистическая регрессии, система рекомендаций, дерево решений и случайный лес, сигмоида, метод опорных векторов и так далее, и тому подобное.

По мере совершенствования этих алгоритмов они могли бы решить многие задачи. Но некоторые вещи, которые довольно просты для людей (например, распознавание объектов на фото, речи или рукописного ввода), все еще трудны для машин.

Но если машинное обучение — это подражание тому, как люди учатся, почему бы не пройти весь путь и не попытаться имитировать человеческий мозг? Эта идея и лежит в основе нейронных сетей!

Нейронные сети

Что же такое нейронка или искусственная нейронная сеть? Говоря по простому это один из способов машинного обучения!

Или правильнее — это разновидность алгоритмов машинного обучения, некая математическая модель, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей, то есть сетей нервных клеток живого организма. Некая цифровая модель нейронов нашего мозга. Как работает нейросеть мы уже рассказывали в другом материале.

Но все-таки для дальнейшего понимания коротко расскажем, как устроена нейронка.

Возьмём, к примеру, перцептрон — простейшую нейронную сеть, о которой мы говорили в начале. Она состоит из трёх слоев нейронов: входной слой, скрытый слой и выходной слой. Данные входят в сеть на первом слое, на скрытом слое они обрабатываются, а на выходном слое выводятся в нужном виде.

Каждый искусственный нейрон в сети имитирует работу реальных биологических нейронов и представляет собой некоторую нелинейную функцию. А если по-простому — каждый нейрон — это ячейка, которая хранит в себе какой-то ограниченный диапазон значений.

Но обычно тремя слоями все не ограничивается — в большинстве нейросетей присутствует более одного скрытого слоя, а механизм принятия решений в них, мягко говоря, неочевиден. Можно сказать, это как черный ящик. Такие сети называют глубинными нейронными сетями.

Зачем же нужны такие сложные и запутанные структуры и в чем их ключевая особенность?

У нас в мозгу реальные нейроны примерно таким же образом связаны между собой с помощью специальных синаптических связей.

Только в отличие от компьютерных нейросетей в мозге человека (только представьте себе!) порядка 86 миллиардов нейронов и более 100 триллионов синаптических связей! Именно такая сложная структура позволяет человеку быть человеком, позволяет проявлять интеллектуальную деятельность, о которой мы говорили ранее.

И — о чудо! — для искуственных нейросетей это работает очень похожим образом! Благодаря своему строению нейросети способны выполнять некоторые операции, которые способен делать человек, но не способны делать другие алгоритмы машинного обучения! Например, распознавать лица людей, писать картины, создавать тексты и музыку, вести диалоги и многое другое.

Вспомните, о чем мы говорили в самом начале ролика — все самые современные прототипы ИИ как раз основаны на нейросетях! Однако, сами по себе нейронные сети — не более чем набор сложно связанных искуственных нейронов. Для нейросетей самая важная часть — это обучение!

Глубокое (глубинное) обучение или Deep Learning

Так вот процесс обучения глубоких нейросетей называют глубоким или глубинным обучением. Этот подвид машинного обучения позволяет решать гораздо более сложные задачи для большего количества назначений. Но стоп, неужели до этого не додумались раньше?

Первые нейронки и программы, способные к самообучению появились еще аж в середине двадцатого века! В чем проблема? А вот в чем.

Раньше у человечества просто не было достаточных вычислительных мощностей для реализации работы нейронок, как и не было достаточно данных для их обучения. Даже сегодня классическим процессорам с двумя или даже с шестьюдесятью четырьмя ядрами (как в AMD Ryzen Threadripper PRO) не под силу эффективно производить вычисления для нейронных сетей. Всё потому что работа нейронок — это процесс сотен тысяч параллельных вычислений.

Да, это простейшие логические операции сложения и умножения, но они идут параллельно в огромном количестве.

Именно поэтому сегодня так актуальны нейронные процессоры или модули которые присутствуют в том же Apple Bionic, в процессорах Qualcomm или в чипе Google Tensor, состоящие из тысяч вычислительных ядер минимальной мощности. Как раз на них и возложена функция нейронных вычислений.

Собственно, по этим причинам только в середине нулевых годов нейросетям нашли реальное применение, когда все звезды сошлись: и компьютеры стали достаточно мощными, чтобы обслуживать такие большие нейронные сети, и наборы данных стали достаточно объёмными, чтобы суметь обучить эти сложные нейронные машины.

Так и возникло глубокое обучение. Оно предполагает самостоятельное выстраивание (тренировку) общих правил в искусственной нейронной сети на примере данных во время процесса обучения.

Это значит, что глубокое обучение позволяет обучить правильно настроенную нейросеть почти чему угодно. Ведь нейросеть самостоятельно выстраивает алгоритмы работы!

То есть при правильной настройке и достаточном количестве данных нейросеть можно научить, и лица людей распознавать, и письменный тескт расшифровывать, или устную речь преобразовывать в текст или даже текст преобразовывать в графическое изображение. Как пожелаете!

Также важно заметить, что для достижения высокой производительности нейронным сетям необходимо действительно огромное количество данных для обучения.

В противном случае нейросети могут даже уступать в эффективности другим алгоритмам машинного обучения, когда данных недостаточно.

Отличия сетей глубинного обучения от других алгоритмов машинного обучения

А вот небольшая таблица которая показывает отличия нейронных сетей глубинного обучения от других алгоритмов машинного обучения

Нейронные сети являются самым сложным вариантом реализации машинного обучения, поэтому они больше похожи на человека в своих решениях.

В качестве результата вычислений нейронки могут выдавать не просто числа, оценки и кодировки, но и полноценные тексты, изображения и даже мелодии, что не под силу обычным алгоритмам машинного обучения.

Яркий пример — нейросеть ruDALL-E от Сбера, способная создавать картины из текстовых запросов. Вот что выдала нам эта нейросеть на запрос “Droider.ru”:

Выглядит интересно: то ли какой-то ноутбук, то ли утюг, то ли степлер… В общем, явно что-то неживое и из мира технологий. И на том спасибо…

А вот парочка работ другой подобной художественной нейросети Dream by WOMBO по аналогичному запросу:

Ну а здесь уже более различимы какие-то силуэты дроидов. На мой взгляд, сверху настоящая крипота, напоминающая робота-зайца из “Ну, погоди”, а справа некий двоюродный брат R2-D2 из “Звездных войн”.

Оставляем сиё творчество исключительно на ваш суд!

Выводы

Что ж, надеюсь, что вы дочитали материал до конца и усвоили разницу в понятиях искусственного интеллекта, машинного обучения, нейросетей и глубокого обучения.

Теперь мы понимаем, что распознавание образов, лиц, объектов, речи, вся робототехника и беспилотные устройства, машинный перевод, чат-боты, планирование и прогнозирование, машинное обучение, генерирование текста, картин, звуков и многое-многое другое — всё это искуственный интеллект, точнее, разновидности его воплощений. Если совсем коротко резюмировать наш сегодняшний материал, то:

1. ИИ относится к устройствам, проявляющим в той или иной форме человекоподобный интеллект.
2. Существует множество разных методов ИИ, но одно из подмножеств этого большего списка — машинное обучение — оно позволяет алгоритмам учиться на наборах данных.
3. Нейронные сети — это разновидность алгоритмов машинного обучения, построенных по аналогии с реальными биологическими нейронами человеческого мозга.
4. Ну и, наконец, глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, использующее многослойные нейронные сети для решения самых сложных (для компьютеров) задач.

Сегодня мы с вами являемся, по сути, свидетелями рождения искусственного разума.

Только задумайтесь: ИИ применяется сейчас практически везде. Скоро даже в сельском туалете можно будет получить контекстную рекламу на основе ваших персональных рекомендаций. И это далеко не всё. ИИ уже проходит тесты на “человечность”, может заменять нам собеседника и создавать произведения искусства. Что же дальше? Создание общего и сильного ИИ и порабощение человечества?

Так все-таки ИИ — это хорошо или плохо? И главное — сделает ли ИИ нас бессмертными? Можно ли будет оцифровать сознание?

Если вы читаете этот материал с ноутбука или планшета, то потрогайте материалы корпуса и постучите по нему. Какой звук он издает?

Вы когда-нибудь задумывались о том, почему ноутбуки вообще такие, какие они есть? Почему они так выглядят? Из чего они вообще сделаны?

https://youtu.be/uMDD36cCepc

Очевидно, что идеальная форма ноутбука вполне интуитивна: это плоская книжка, как папка для бумаг — легкая, тонкая и удобная для транспортировки. Но что по поводу материалов? Тут не всё так однозначно, кроме начинки, конечно.

Корпуса большинства ноутбуков либо пластиковые, либо же металлические. Почему они не деревянные, например, или не стеклянные?

Хотя, стоп. Справедливости ради, деревянный ноутбук всё-таки существует. Умельцы из дублинской компании iameco («I Am Eco») еще в 2019 году создали прототип экологически безопасного ноутбука из дерева!

Но такой ноутбук единственный в своем роде, да и дерево не особо соответствует требованиям как материал корпуса. А что соответствует?

Какие вообще есть требования к материалам для изготовления корпусов ноутбуков? Почему всю жизнь ноутбуки были пластиковыми, а потом вдруг внезапно стали металлическими? И из чего сделан именно ваш? Что ж, давайте разберемся, зачем ноутбуки купают в кислоте, а еще посмотрим на них под микроскопом!

Введение

Итак, давайте сперва поймем: а что мы хотим от корпусов гаджетов? Каким требованиям они должны отвечать?

Спойлер: они не такие очевидные, как “легкий” и “приятный”.

Материалы, из которых изготавливается корпус ноутбука, в первую очередь, должны прекрасно справляться с конструкционной функцией и удерживать заданную форму и все внутренности: то есть, они должны быть прочными.

Во-вторых, материалы должны быть безопасными для пользователя: то есть нетоксичными и индифферентными к влаге и воздуху. Покрытый ржавчиной или источающий жуткий едкий аромат ноутбук вряд ли пошел бы в серию.

В-третьих, материалы должны хорошо отводить тепло от внутренних элементов и не превращаться в печку на коленках. Хотя и не всегда это зависит от материалов, как показывает практика…

Не в последнюю очередь, материал корпуса должен быть легким! Никто же не хочет таскать мешок кирпичей в руке или за спиной.

Ну и, в конце концов, материалы просто должны быть красивыми и приятными на ощупь, они должны приносить тактильное удовольствие пользователям! Прям как новенький HONOR MagicBook 16, но о нем чуть позже.

Пластик

Начнем с пластика и вернемся в 1982 год. Этот материал является поистине прародителем корпусов для ноутбуков, ведь даже самый первый в мире лэптоп Grid Compass, изготовленный в 1982 году по заказу NASA, был сделан из такого материала. Знакомьтесь — ABS пластик!

Да-да, это та самая белая пластмасса, которая с успехом желтела с годами и превращалась в нечто вот такое:

Почему именно он?

ABS или акрилонитрил-бутадиен-стирол — это ударопрочная, термопластическая, нетоксичная, влагостойкая и теплостойкая смола, которая обладает высокой прочностью и долговечностью.

Собственно, по совокупности всех этих замечательных качеств данный пластик и был выбран за основу для корпусов ноутбуков. Ну а еще на то время практически все ПК и их коплектующие изготавливались из этого же ABS пластика, поэтому — зачем далеко ходить, как говорится, если есть проверенный вариант.

Но у ABS смолы есть один существенный недостаток. К слову, мы его уже случайно упомянули.

ABS (акрилонитрил-бутадиен-стирол) со временем окисляется кислородом из воздуха под действием света или тепла, темнеет и становится более хрупким, а потому сейчас из него уже не делают тех белых корпусов для ПК, мониторов, клавиатур и ноутбуков, какие многим удалось застать еще в начале нулевых.

Но это касается только белых деталей. В остальном же, ABS пластик применяется и по сей день, только из него обычно делают черные клавиши для клавиатуры, темного цвета корпуса или же просто покрывают его сверху краской, и дело в шляпе.

Но на смену ABS пришло кое-что получше! Называется — поликарбонат (PC). Да, вы слышали это модное слово. Самые известные изделия из этого ударопрочного пластика — это, как ни странно, теплицы для садоводства. А раньше, в древности, из него изготавливали CD и DVD диски. Да, было время…

Этот пластик тоже термопластичный, его тоже удобно формовать, он — прозрачный, да и не желтеет! Ну просто замечательно! Есть лишь одно но: поликарбонат гораздо более хрупкий и чуть более дорогой, в отличие от ABS.

Снова проблема. А как её решили? Очень просто: два этих пластика расплавили и смешали. Поэтому сейчас ноутбуки часто изготавливают из композиционных пластмассовых смесей, в которые иногда добавляют стекловолокно или даже углеволокно для придания дополнительной прочности.

К слову, такие волокна, то есть нити или просто ворсинки, тонкие волоски, укрепляют пластик за счет создания трехмерной сетки, как бы склеенной пластмассой. Получается действительно прочный композиционный материал.

Но вот незадача: теплопроводность пластика, его стойкость к царапинам и долговечность лакокрасочных покрытий иногда оставляют желать лучшего даже сегодня.

Металл

И тут на помощь нам приходит металл — самый универсальный материал для изготовления корпусов любых ноутбуков. Но какой металл?

Конечно, сложно себе представить 30-килограммовый чугунный ноутбук, покрытый слоем ржавчины. Всё почему? Потому что железо и его сплавы тяжелые и, как правило, подвержены коррозии — то есть самопроизвольному разрушению в результате взаимодействия с окружающей средой.

А вот, к примеру, алюминий таких недостатков лишен. Это легкий, прочный, ковкий металл с прекрасной теплопроводностью: только представьте — алюминий отводит тепло более чем в 1500 раз быстрее, чем ABS и поликарбонат!

Благодаря прекрасной теплопроводности из алюминия делают, например, лопасти воздушных радиаторов для охлаждения элементов начинки ПК или даже обычные водяные радиаторы для обогрева помещений. Ведь и для охлаждения, и для обогрева нужен хороший отвод тепла от его источника.

А это значит, что в алюминиевом корпусе любые элементы начинки ноутбука можно расположить очень компактно, обеспечив при этом эффективный теплоотвод металлическими стенками и продлив срок службы ноутбука.

Почему же тогда ноутбуки сразу не стали делать из алюминия, раз он так хорош?

Дело в том, что в отличие от дешевой технологии производства пластиковых корпусов (расплавил, выдавил, сформовал, и готово), корпуса из алюминия производить сложнее и дороже.

Самый сложный и дорогой подход — это вытачивать фрезеровочным станком корпус нужной формы из цельного куска алюминия. Так делают некоторые компании, особенно, в премиальном сегменте ультратонких ноутбуков. Например, все MacBook от Apple сделаны именно таким способом.

Другой, более простой вариант — взять лист алюминия и штамповать из него незамысловатой формы элементы. Такой подход гораздо чаще используют для создания корпусов ноутбуков. Почему? Потому что так удобнее и дешевле делать тонкостенные вместительные алюминиевые корпуса практически без потери в прочности и жесткости конструкции.

Кстати, помните про HONOR MagicBook 16? Вот он — именно такой!

Да, вот этот красавец — новинка от компании HONOR 2022 модельного года.

Как и в предыдущих моделях MagicBook, в этом ноутбуке корпус полностью выполнен из алюминия: и лицевая панель, и верхняя, и задняя крышки. Металл качественно обработан, очень приятный наощупь и выглядит очень стильно и дорого. Как такого эффекта добиваются, расскажем чуть дальше.

Эта модель имеет на борту 16,1-дюймовый антибликовый FullView-экран с IPS-матрицей разрешением 1920 x 1080 пикселей, с тонкими рамками 5,1 мм, полезной площадью 87,3% и широким углом обзора 170 градусов для максимально комфортного просмотра любого контента, например наших видео.

Благодаря 100% цветовому охвату sRGB и яркости 300 нит HONOR MagicBook 16 обеспечивает яркую и четкую картинку в играх, при просмотре и редактировании фото и видео. Отлично подойдет и геймерам, и дизайнерам, и просто любителям посмотреть сериальчики или позалипать в YouTube.

При этом HONOR MagicBook 16 имеет сертификат TÜV Rheinland по снижению уровня синего света, обеспечивая тем самым надежную защиту глаз для пользователей, которые постоянно работают с устройством.

Что внутри? А внутри у нас всё по последнему слову техники. Конечно же, мощный процессор AMD Ryzen 5000 серии с архитектурой Zen 3, производительность которого возросла аж на 26% по сравнению с предыдущим поколением. Производительность графического процессора также увеличена на 15%, что делает устройство идеальным ноутбуком для игр и обработки больших мультимедийных файлов (каких-нибудь 4K 60 FPS видео, например).

Оснащенный архитектурой Zen 3, данный ноутбук предлагает лучшую в отрасли производительность процессора, как заявляют в HONOR, с частотой до 4,2 ГГц в турбо режиме. Причем в режиме высокой производительности мощность устройства возрастает аж на 43% по сравнению с предыдущим поколением MagicBook.

HONOR MagicBook 16 поставляется с установленной Windows 11, встроенной памятью емкостью 512 Гб и двухканальной оперативной памятью 16 Гб, что позволяет работать сразу в нескольких приложениях, держать десятки открытых вкладок в браузере и вообще не испытывать проблем с производительностью при всё при этом.

Что интересно, в ноутбуке есть система охлаждения с тройными двухмиллиметровыми тепловыми трубками, двумя вентиляторами и восемью высокоточными датчиками температуры, которая эффективно отводит тепло, обеспечивая максимум производительности без троттлинга и перегрева.

Естественно, в 2022 году — быстрая зарядка. С помощью технологии быстрой зарядки SuperCharge 65 Вт у вас есть возможность зарядить этот ноутбук до 50% всего за 30 минут и до 100% примерно за 1,5 часа, что тоже довольно быстро.

Что по соединениям? А тут у нас самый новый Wi-Fi 6 на 2,4 и 5 ГГц, и Bluetooth 5.1. Все необходимые разъемы на месте.

У ноутбука два мощных динамика с поддержкой технологии Nahimic и два микрофона. HONOR MagicBook 16 оснащен полноразмерной клавиатурой с подсветкой. Ну а тачпад со встроенным NFC обеспечивает быстрое соединение между ноутбуком и смартфонами HONOR.

Что по ценам? Продажи HONOR MagicBook 16 на базе AMD Ryzen 5000 серии стартовали 18 февраля по цене 79 990 рублей. А в описании к видео есть ссылка со скидкой в 10%, которая действует до 14 марта. Торопитесь!

Но вернемся к алюминию. Так ли он хорош? Ответ — да. Только вот чистый алюминий очень мягкий, ковкий и легко деформируется. Для решения этой проблемы в техникие применяют не чистый алюминий, а его легированные сплавы. Если что, легирование — это добавление в состав материалов примесей с целью изменения их свойств.

Самый популярный сплав — алюминий 6000-й серии, в котором есть добавки магния и кремния. Еще один чуть более дорогой представитель — алюминий 7000-й серии, который легирован цинком, магнием и медью.

Чтобы вы понимали, эти сплавы по своим свойствам совсем не похожи на фольгу от шоколадки. Из таких сплавов делают некоторые металлоконструкции и собирают корпуса самолетов. Так что за прочность алюминиевых корпусов ноутбуков можно не переживать.

Но голый алюминий — тоже не дело! Полированную поверхность легко поцарапать, а шершавый и необработанный алюминий подвергается коррозии и покрывается неравномерным белым налетом — оксидом алюминия. Просто вспомните, как выглядят советские алюминиевые кастрюли и ложки. Как же решают и эту проблему?

Анодированный и шлифованный алюминий

Для этого придумали очень остроумное решение: алюминий нарочно покрывают этим самым оксидом, чтобы предотвратить последующую коррозию металла. Клин клином выбивают на опережение, так сказать. Это делают при помощи специальной технологии, называемой анодированием.

Тут всё просто. Алюминиевую деталь (в нашем случае — корпус ноутбука) помещают в специальную ванну с раствором серной кислоты и подводят к ней положительный провод. Опускают в раствор другой проводник (электрод), на него подводят «минус». Когда на цепь подают ток, то алюминиевая деталь становится анодом: через раствор электролита протекает ток, а на поверхности алюминия протекает электрохимический процесс окисления:

На катоде при этом просто выделяется водород:

Причем формирующийся таким синтетическим образом оксид алюминия представляет собой не просто красивую матовую пленку, а наноструктурированную пористую структуру, похожую на пчелиные соты!

Естественно, такая структура очень отличается по свойствам от обычного коррозионного налета на алюминии. Подобная пористая структура служит ещё и отличной базой под покраску, ведь внутри этих «сот» (внутри пор) очень прочно удерживается любой краситель, что успешно применяется для покраски алюминиевых деталей.

Кстати, о цветах. Анодированный алюминий совсем не обязательно красить, ведь он может менять свой цвет прямо при анодировании!

Дело в том, что пористая упорядоченная структура оксида на его поверхности является, по сути, так называемой дифракционной решёткой — то есть оптическим прибором, действие которого основано на явлении дифракции света.

Световые волны на такой решётке накладываются друг на друга и из всего спектра отбираются волны только определенной длины. Это явление называется интерференцией. В результате мы видим, что металл будто бы окрашен в розовый или синий цвет, к примеру. Хотя никакой краски на его поверхности на самом деле нет! Представляете, анодирование не просто защищает алюминий, но еще и позволяет красить его, не используя красители! Круто!

Ведь в зависимости от диаметра пор и толщины оксидной пленки (которую можно регулировать силой приложенного тока и длительностью электролиза) цвет детали может принимать почти любой оттенок.

Это как с крыльями бабочки: возможно, вы знаете, что их крылья на самом деле не имеют окраски, а яркие цвета они приобретают за счет дифракции на наноструктурированных бороздках в их крылышках.

На самом деле, есть ещё один способ сделать алюминий привлекательным и долговечным. И это более дешевое шлифование.

Шлифуя поверхность алюминия, мы делаем её более однородной и равномерной, сглаживаем все шероховатости, в результате получая красивую матовую поверхность, прятную на ощупь и достаточно стойкую к коррозии.

Сегодня шлифованный алюминий применяется ещё более широко, чем анодированный, ведь его проще и дешевле изготовить, а по эксплуатационным характеристикам он почти не уступает своему собрату из ванны с серной кислотой.

Резюмируя всё сказанное про данный металл, хочется отметить, что помимо стильного внешнего вида, у алюминия есть еще один плюс: при одинаковой устойчивости к механическим повреждениям ноутбук в алюминиевом корпусе весит легче пластикового.

То есть чтобы достичь аналогичной прочности, пластик пришлось бы сделать более массивным и тяжелым, что конечно недопустимо для портативных и ультратонких ноутбуков.

Но и минусы у алюминия тоже есть: делать из него много мелких деталей экономически невыгодно, да и зачастую просто нельзя. Популярный сплав Al 6061 вообще не годится для такого литья. Поэтому корпуса из алюминиевых сплавов обычно либо штампуют, либо фрезеруют. По этой причине производителям часто приходится в качестве корпуса ноутбука использовать алюминиевую основу, которая уже объединяет в себе основные узлы. Как, к примеру, в тех же MacBook.

Так корпус получается более дешевым и менее склонным к деформации, и плюс он лучше отводит тепло, что актуально для компактных моделей, у которых внутренние компоненты расположены очень близко друг к другу.

Магний

Так, стоп. Мы совсем забыли про магний — самый легкий конструкционный металл: его же тоже используют в производстве ноутбуков, так как он достаточно прочный и действительно очень легкий: 1,7 г на кубический см против 2,7 г на кубический см у алюминия, то есть почти на 30% легче.

В качестве альтернативы шлифованному алюминию чаще всего применяют магниевый сплав AZ91, легированный добавками алюминия и цинка, который подходит для литья под высоким давлением. И это круто.

В отличие от большинства сплавов алюминия, из него можно отливать мелкие детали сложной формы. Поэтому из магния часто изготавливают именно внутреннюю раму ноутбука (или её элементы), усиливающую конструкцию многих пластиковых ноутов.

Главные недостатки магниевых сплавов в том, что они не устойчивы к поражению коррозией и у них не очень эстетичный внешний вид, поэтому детали из них анодируют и тщательно и плотно окрашивают, что помогает решить две этих проблемы.

Корпуса же из магниевых сплавов изготавливают редко еще и по той причине, что данный металл банально дороже, хотя по совокупности прочих свойств мало чем отличается от алюминия.

Выводы

Итак, пора подвести логичный итог нашему ролику. Сегодня мы с вами узнали, из чего же всё-таки сделаны все ноутбуки. Если резюмировать, то:

• Пластик — ABS, поликарбонат или же их композиты. Дешевый, удобный для формовки и достаточно прочный. Но он плохо отводит тепло, недостаточно жесткий, неэкологичный, и не такой приятный наощупь.
• Алюминий — идеальный вариант. Он может быть анодированным или шлифованным, но главное, что он прекрасно отводит тепло, он легче, жестче и прочнее пластика и обещает служить долгие годы.
• Магний — самый легкий конструкционный материал. Но из-за склонности к коррозии и более высокой цены, чем у алюминия, применяется в основном для внутренних элементов ноутбуков и редко в качестве материала корпуса.

Вот как-то так! Ну а выбор как всегда остается за вами!

Кстати, вы сами можете определить, из какого материала сделан ваш ноутбук. Визуально это сделать порой непросто из-за краски на поверхности многих моделей. Но всегда есть один отличительный признак: металл наощупь холоднее, чем пластик. Это, кстати, тоже связано с его хорошей теплопроводностью. В остальном же — они очень похожи.

iPhone во многом изменили нашу жизнь. Да и не только они — смартфоны в целом! Но есть, как нам кажется, очень важная вещь, которую Apple сделала модной, а именно безопасность и приватность. Сейчас конечно все производители, и сами Apple в частности, постоянно кричат о безопасности, но в 2013 году именно они, с появлением iPhone 5s, сделали популярным сканер отпечатка пальцев.

Они действительно сделали модной идею что “мой” телефон — это именно “мой” телефон: только я с помощью своего уникального отпечатка пальца смогу его разблокировать. Только у меня есть доступ к моим фото, сообщениям и истории браузера.

К сожалению, реальность как всегда иначе. Наши данные, постоянно утекают во всевозможные места, телефоны взламываются, а история браузера известна вообще всем! Но само наличие сканера отпечатка или сканера лица, как минимум, дает нам ощущение безопасности и сохранности своих данных. Но сегодня мы поговорим именно о сканере отпечатка. Так как же он работает?

Посмотрим на то, какие бывают типы сканеров отпечатка пальцев в телефонах. Разберемся, как они устроены, и посмотрим на то — какими бывают наши пальчики! Да и вообще мы копнем глубоко и разберемся в том какая бывает биометрия и идентификация личности в принципе!

Что такое биометрия и какая она бывает?

Если задуматься, то человек сам по себе отличный биокомпьютер, который умеет распознавать знакомых ему людей вокруг. Если мы раньше встречали кого-то, то скорее всего, запомним то, как он выглядел. Как минимум, у нас отложиться в памяти его лицо. Но вот если мы хорошо знаем кого-то, то уже можем подтвердить для себя его личность множеством разных способов.

Мы знаем лицо человека, его голос, интонации разговора, мы можем понимать почерк человека, а иногда можем даже понять, что за человек перед нами, только по тому как он идет. Но все-таки человек — это не компьютер. Научить компьютер распознавать личность гораздо сложнее, но зато у него гораздо больше возможностей это делать, да и точность повыше! Вообще биометрия — это наука, о том, как распознать человека по его физическим и поведенческим чертам!

Понятное дело, что в случае доступа к вашим данным про анализ поведения мы не говорим, а вот какие бывают уникальные физические особенности каждого человека?

Лица

Тут мы конечно же сразу вспомним форму лица и iPhone с его FaceID. Там используется ИК-проектор и детектор, который считывает форму лица. Также у многих Android-телефонов есть анализ просто изображения с камеры.

Наше лицо действительно уникальное. В целом, даже у близнецов оно отличается в маленьких деталях. Однако компьютеру часто необходимо много времени для повышения точности, чтобы различить эти маленькие детали. Тут надо найти правильный баланс между точностью распознавания и скоростью срабатывания.

Поэтому Apple и дает шанс ошибки примерно 1 к миллиону. Но какие еще есть методы? Их сильно больше? чем мы привыкли думать.

Рисунок вен

Оказывается, структура и расположение вен в наших ладонях и пальцах также является уникальной, так что в теории, можно просвечивать пальцы и таким образом подтверждать личность! Например, LG со своим G8 пытались внедрить такой сканер, но работало это так себе — мы проверяли!

Есть даже специальные детекторы, которые умеют этот рисунок вен распознавать. Они просвечивают вашу руку инфракрасным светом и регистрируют рисунок вен. Тут уже говорят об ошибке — 1 к трем миллиардам!

Голос

Конечно же компьютер, как и человек, умеет еще анализировать голос. Но уж точно нельзя сказать, что это надежный метод идентификации сам по себе. Можно вспомнить любой фильм про шпионов, где голос просто записывали на диктофон. А что случится если вы охрипнете или просто заболеете?

Почерк

Также есть еще распознавание подписи. И вот тут уже интересно, ведь компьютер сравнивает не только саму форму подписи, как это делает человек, но и то с какой скоростью она написана.

А современные электронные планшеты еще умеют и силу нажатия определять и угол наклона ручки! Все ради повышения защищенности! Кстати, в Европе во многих банках используют такие системы для подтверждения оплаты по карте.

Глаза

Ну и раз уж мы вспомнили про шпионские фильмы, то как не вспомнить сканирование глаз. И тут стоит отметить один интересный факт.

Распознавания по глазам бывает двух типов: можно сканировать сетчатку, а можно сканировать радужную оболочку глаза. И это абсолютно разные процессы. И некоторое время назад было доказано, что сканирование сетчатки глаза неэффективно. Сетчатка человека меняется со временем, а само сканирование вредит глазам.

Но вот с радужной оболочкой все иначе. Во-первых это считается одной из самых надежных систем идентификации, так как каждая радужная оболочка уникальна, да еще и не меняется с возрастом. А во-вторых, сам процесс сканирования не вредит глазам!

И как тут не вспомнить Samsung Galaxy S8 и S9 со сканерами радужной оболочки. Работали они конечно медленно, но в наше время, когда большинство времени у нас на лице дурацкая маска, проблем как у Apple с их Face ID точно бы не возникло!

ДНК

Ну и есть еще конечно идентификация по ДНК. Однако это очень сложный процесс и используется сейчас в основном для расследования преступлений. Но да, цепочка ДНК у нас у каждого уникальная. Ну и наконец-то мы приходим к последнему и самому популярному в наше время методу идентификации, а именно к сканированию отпечатков пальцев.

Приготовьтесь — сейчас вы будете рассматривать свои пальцы!

Отпечатки пальцев. Какие они бывают?

Все вы безусловно слышали что у каждого из нас уникальные отпечатки пальцев, точнее их рисунок. Но так ли это действительно? Давайте разберемся, как вообще устроены наши отпечатки.

У каждого отпечатка есть два типа признаков основные и локальные.

Основные — это фактически те, которые можно увидеть невооруженным глазом, такие как узор, форма и направление линий. При этом существует четыре основные категории направления линий — это петля, дельта, дуга и спираль. Последние иногда объединяют в одну категорию.

Но самое интересное как раз в локальных признаках. Оказывается, в наших пальчиках куча, ну не дефектов, но таких уникальных деталей, иногда их видно, если хорошо присмотреться, но если есть лупа или телефон с макрорежимом под рукой, то точно можно разглядеть.

Научное название этих локальных признаков — минуции. И их очень много — это всякие раздвоения, прерывания, схождения линий, Маленькие островки и так далее. Поищите их у себя!

Так вот самое интересное то, что по основным признакам можно найти очень схожие отпечатки пальцев, даже одинаковые. Но вот если мы уже включим локальные признаки, то всё — одинаковых отпечатков точно не будет уже! Слишком большая вариативность! Ученые говорят что вероятность совпадения отпечатков 1 к 64 миллиардам!

Но, к сожалению, выявление таких локальных признаков — это долгий и кропотливый процесс, поэтому в обычных сканерах отпечатков пальцев, в частности в наших телефонах, для аутентификации используют именно основные признаки!

Именно поэтому, даже при том, что наши отпечатки уникальные, тот же Apple говорит, что шанс ошибки 1 к пятидесяти тысячам. Понятно, что они говорят с очень большим запасом, но ясно, что это очень далеко от 64 миллиардов. Ну а вообще на наших пальчиках много уникальных вещей, о которых часто даже не задумываешься, хотя вопросы лежат на поверхности.

Вы никогда не думали как так происходит, что если вы обожжете или порежете палец, то рисунок вашего отпечатка восстановится в точности?

Оказывается у нас есть специальных механизм, который предотвращает повреждение рисунка. Это происходит когда организм понимает, что на пальцах произошло какое-то раздражение и выделяется специальная жидкость, которая называется серозный экссудат. Крутое название!

Так вот это ровно та жидкость, которая появляется под кожей, когда вы обожгли палец. Она отслаивает только верхний слой кожи на пальцах, но сам рисунок отпечатка остается и на более глубоких частях. Поэтому когда происходит отслаивание кожи рисунок отпечатка восстанавливается в первозданном виде. Но стоит сказать, что это происходит только с незначительными порезами и ожогами.

Понятное дело, что серьезные травмы наносят повреждение рисунку. Но при этом, например глубокие порезы сами уже становятся частью уникального рисунка вашего пальца. Так что принципиально ничего не меняется. А вообще вспоминается Агент Джей из «Людей в черном» и удаление отпечатков пальцев.

Но давайте перейдем наконец-то к тому, как работают сканеры отпечатка пальцев. Посмотрим на то какие бывают сканеры.

Сканеры отпечатка пальцев

Понятно, что главная задача любого сканера — получение рисунка отпечатка. Но делать это он может разными методами.

И сканеров отпечатков пальцев разных типов действительно много, начиная от емкостных, оптических и ультразвуковых, которые стоят в наших с вами телефонах, и заканчивая сканерами на основе МЕМСов и например термических. Давайте посмотрим на них по отдельности. И начнем с оптического.

Оптический сенсор

В целом оптический метод самый популярный. Фактически — это просто качественная фотография вашего пальца и сверка его с базой. Именно такие обычно применяют в замках на дверях, на паспортных контролях, ну и конечно в подэкранных сканерах смартфонов но не всех.

Тут по сути ваш палец освещает лампочка, свет отражается от подушечки пальца и попадает в сенсор. В телефоне подэкранный сканер возможен только благодаря OLED-экранам ведь матрица OLED-дисплея может быть прозрачной.

В месте, куда вы кладете палец, диоды OLED-экрана загораются очень ярко подсвечивая ваш палец, свет отражается обратно, проходит через экран и попадает на сенсор, расположенный под OLED-панелью. То есть, если так подумать, то у вас под экраном есть еще одна фотокамера только без объектива, которая и фотографирует ваш палец!

А вот так сенсор видит ваш отпечаток. Естественно, поскольку это обычный сенсор, то и картинка только двумерная, поэтому в теории оптический сенсор проще обмануть.

Емкостные сенсоры

Теперь давайте разберемся со знаменитым Touch ID или вообще любым сенсором в кнопке. Там то ничего не подсвечивается. Тут уже используется другая методика.

Они называются емкостные сканеры отпечатка пальцев. И при чем тут емкость? Оказывается в таких датчиках как Touch ID в самой кнопке встроен сенсор, в котором сотни тысяч мельчайших пластин.

Каждая из этих пластин подключена к микросхеме, которая считывает емкость, которая возникает между пальцем и сенсором для каждой из этих пластин. И вот там, где у вас на подушечке пальца бугорок отпечатка он касается сенсора емкость получается меньше, чем во впадине отпечатка! Во впадине добавляется еще и емкость воздуха! И именно эту разницу в емкости сенсор и фиксирует, а поскольку таких пластин много, то можно построить точную карту вашего отпечатка. И чем больше таких пластин, тем вышеточность!

Ультразвуковые сенсоры

Так ну и переходим к третьему важному сенсору: такие которые стоят в современных смартфонах Samsung. Это самый современный тип сенсоров — ультразвуковые сканеры. И у него на самом деле много крутых преимуществ по сравнению с остальными. Официально ему не страшны загрязнения пальцев, мокрые пальцы и другие неточности — на практике это не всегда так. Ну и конечно его можно располагать под экраном, в отличие от емкостных.

Итак, собственно в названии заключен принцип работы сенсора. На ваш палец посылается звуковой сигнал высокой частоты — обычно около 22 мегагерц. Он долетает до вашего пальчика, тоже отражается и возвращается обратно в сенсор. При этом источником и детектором ультразвука выступают одни и те же микросенсоры. Это специальные пьезоэлектрические источники звука, обычно сделанные из кварца!

Они позволяют, во-первых, сильно повысить точность, а во-вторых, за счет использования именно звуковых волн, создавать 3D-карту вашего отпечатка, что очень сильно повышает защищенность. Как и в случае с емкостью разница между бугорком и впадиной вашего отпечатка фиксируется! Но только если там это была электрическая емкость, то здесь отраженная звуковая волна!

Вот так выглядят реальные сенсоры

А вот так сенсор видит ваш палец!

Итоги

И это только три самых популярных типа сканеров. Есть еще термический сканер, который строит карту отпечатка по разнице температур между впадинами и бугорками отпечатка! Точнее даже он фиксирует разницу тепловых потоков!

Или сканер на основе микромеханических сенсоров, или МЕМСов, которые состоят из тысяч микроустройств, которые как маленькие кнопочки прогибаются только там где их касается выемка отпечатка.

Материаол получился длинный и полный информации. Нам кажется, что именно ультразвуковые сканеры — это ближайшее будущее в сканерах отпечатков пальцев. Осталось сделать их быстрее! Так что мы совсем не удивимся, если слухи про подэкранный сенсор в новых iPhone — это как раз слухи про ультразвуковой сенсор! Посмотрим оказались ли мы правы уже в этом году!

Мы редко делаем обзоры компьютеров, но сегодня особый случай. Это кастомный мини-ПК от DigitalRazor, который сочетает в себе очень редкие свойства:

• суперкомпактный корпус,
• полноразмерная видеокарта от NVIDIA 30-й серии,
• очень необычные комплектующие на основе элементов Intel NUC.

Поэтому сегодня разберемся, на что способен этот зверь? Выясним сколько литров молока влезет в ваш компьютер?

А заодно определимся стоит ли брать мини-ПК в начале 2022 года.

Что еще за Intel NUC?

Intel NUC — это серия мини-ПК от самой Intel, который в компании считают компьютерами будущего, о чем намекает название NUC — Next Unit of Computer.

У Intel есть несколько моделей NUC’ов. Они бывают побольше, поменьше, помощнее, послабее и в принципе даже есть готовые игровые модели. Но если быть объективным, с точки зрения графической производительности, все они слабоваты. Так как моделей с мощными видеокартами Intel просто не выпускает. Зато они выпускают отдельно комплектующие — Intel NUC Element, которые сами по себе очень интересны.

Например, Intel выпускает вычислительные модули в виде PCI-Express карт, которые по сути, являются мини-материнской платой, на которой расположены:

• процессор,
• несколько слотов под оперативку,
• слоты под SSD-диски,
• модуль Wi-Fi,
• модуль Bluetooth,
• разъём Ethernet и прочие порты ввода/вывода.

А если к такому модулю добавить еще и полноразмерную видеокарту, то получится мощный игровой ПК в супер-компактном корпусе.

Именно это провернули ребята из DigitalRazor в свой линейке игровых ПК под названием Nano. Но возникает вопрос. А насколько такой мини-ПК компактнее того, что мы можем собрать из стандартных комплектующих? И стоило ли вообще заморачиваться всеми этими кастомными модулями?

Сравнение размеров

Ну смотрите, как говорится, всё познаётся в сравнении, поэтому давайте посмотрим какие вообще бывают корпуса.

Форм-факторы бывают следующими:

• Самый огромный — это Super/Ultra Tower — используется редко.
• Дальше идет просто огромный Full Tower.
• Средний и самый популярный — Mid Tower.
• Компактные Mini Tower и различные квадратные корпуса Cube Base.
• Ну и какие-то совсем компатные корпуса, на основе которых мощный компьютер не собрать.

Соответственно для каждого корпуса есть свой формат материнской платы от Mini-ITX до XL-ATX. По картинкам в интернете не очень понятно, насколько эти корпуса большие или маленькие, поэтому сравним их габариты в объеме в литрах.

Как думаете сколько литров молока помещается в средний корпус форм фактора Full Tower? 10, 20, может 30 литров? На самом деле 80 литров! Full Tower — это очень большой корпус.

Поэтому чаще всего выбирают Mid Tower, объем которых в среднем в два раза меньше в районе 40 литров.

Самые компактные корпуса — это Mini Tower, их объем может уложиться в 20-30 литров.

Интересно, что в PlayStation 5 влезает 10,5 литров молока, в Xbox Series X — 6,86 литров, а Xbox Series S и вовсе 2,95 литра. Но вернемся к компьютеру DigitalRazor.

Его объём равен 7,9 литра, то есть он примерно на 20% компактнее PlayStation 5, всего на литр больше Xbox Series X, в 2-3 раза меньше обычной компактной сборки и в 10 раз меньше Full Tower! А ведь в этом корпусе помещается GeForce RTX 30-й серии. По сути, по размеру, этот корпус такой же как у какого-нибудь eGPU. Если что, цифры мы взяли не с потолка, вот табличка с моделями корпусов и их размерами.

Но почему все не делают такие компактные корпуса? Ответ простой. Во-первых, потому, что современные форм-факторы материнских плат просто не позволяют это делать. Именно поэтому, считающийся компактным форм-фактор Mini Tower, совсем даже не компактный в сравнении этой сборкой.

Плюс ко всему, из-за неудачного расположения компонентов в корпусах, основанных на стандартных материнских платах есть серьёзная проблема с теплоотводом.

Именно поэтому в сборках DigitalRazor Nano используются элементы Intel NUC, которые решают обе проблемы. Сборки получаются намного компактнее и холоднее.

На что способен?

Но на что способен этот ПК? На самом деле ответить на этот вопрос очень просто, потому как у DigitalRazor невероятно информативный сайт. Тут сразу видно сколько FPS в какой игре будет выбивать ваша конфигурация.

Вот так например работает Cyberpunk 2077.

Мне на тест привезли сборку с процессором (i7-9850H) и (RTX 3070) выбираем это железо и видим, что в каком-нибудь Doom мы получим 325 FPS. Да это в 1080P, но можно выбрать 2K-разрешение и максимальные настройки графики и выбрать одну из 12 популярных игр, чтобы посмотреть — как она заработает.

Подсчет производительности производится на лету, поэтому если поменять конфигурацию, сразу видно сколько FPS у нас прибавится или убавится. Суперудобно для того, чтобы понять примерный уровень производительности. Также есть данные по синтетическим тестам и производительности в активных приложениях.

Но мы на слово ребятам верить не стали и провели свои тесты.

С настройками Ultra Nightmare в игре Doom у нас получилось — в районе 150 FPS, но если поставить настройки графики Low, то действительно часто пробивается за 300 FPS.

А вот в Cyberpunk 2077 нам предсказали 85 FPS и мой тест показал столько же на топовых настройках в Full HD.

Что касается уровня шума. Во время игры мы насчитали около 55 Дб.

Каких-то проблем с перегревом или зависаниями в этой сборке у меня не было, что ожидаемо. Потому как все сборки, прежде чем к вам отправиться, проходят 8-часовой стресс-тест, а также всё оборудование заранее проверяется на совместимость. Поэтому тут просто невозможно накосячить при сборке.

Для кого?

В общем, разница в габаритах действительно существенная, поэтому такой комп в первую очередь подойдет тем, кто ценит компактность, эстетику, но при этом мощностей современных ноутбуков ему недостаточно.

Такой компьютер можно не только спокойно поставить на стол, даже если рабочее место очень компактное, но и например использовать вместо консоли под телевизором для настоящего некст-гена. Его также можно брать с собой в поездки, он даже влезет в ручную кладь в самолете. Устройство особенно пригодится профессионалом, кто работает с графикой или с видеооборудованием на мероприятиях. Ну или просто — на даче погамать.

Выводы

Вообще сборка от DigitalRazor нас приятно удивила. Компьютер огненный, а сервис отличный. Подбор комплектующих на сайте вообще эталонный, поэтому, если вы давно хотели себе красивый, мощный ПК, но не хочется тратить на это много времени, заморачиваться с подбором комплектующих, совместимостью, гарантийным обслуживанием сборки от DigitalRazor — это точно для вас.

• 25 лет работы.
• Более 300 точек отказа при запуске.
• 10 миллиардов долларов.
• Сотни уникальных инженерных решений.
• Единственный в своем роде.
• И отсутствие права на ошибку!

Все это можно сказать про телескоп Джеймса Уэбба!

Вам очень зашел наш прошлый материал про него и мы, как и обещали, делаем для вас продолжение!

Кстати, обязательно посмотрите прошлый ролик – там куча полезной информации, чтобы понять о чем мы тут будем говорить!

Сегодня мы расскажем о том, какие уникальные сенсоры стоят в телескопе и какие технологии стоят за ними. Расскажем как охладить что-то до температуры всего на 7 градусов больше абсолютного нуля только с помощью звука.

https://youtu.be/5pps-YODlFc

Поясним как использовать специальные микрозатворы, чтобы ограничивать, источники яркого света на матрице. А также как передавать гигабиты данных на миллион километров и поймем как исследовать и находить атмосферы планет в сотнях миллиардах километров от нас!

Ну а пока лишь скажем, что телескоп запустили и уже успешно развернули! А лететь до своей точки назначения ему осталось всего чуть-чуть!

Вступление

Итак. сначала надо кое-что напомнить.

У телескопа есть несколько очень важных задач – увидеть планеты в других звездных системах, изучить их атмосферу и заглянуть очень-очень далеко в прошлое.

К моменту, когда наша вселенная только зарождалась и для этого он должен уметь регистрировать сигнал в инфракрасном спектре! Почему в инфракрасном?

Видите ли, наша вселенная относительно старая – ей 13,8 миллиарда лет.

Первые галактики начали образовываться спустя пару сотен миллионов лет от большого взрыва, и вот как раз на эти события нам и надо посмотреть! В моменты зарождения первых звезд и галактик! Так вот, когда только эти галактики начинали образовываться, они излучали свет в ультрафиолетовом диапазоне. Но зачем тогда смотреть в ИК-спектре, если это совсем не те длины волн? Мы же ничего не увидим! Все дело как всегда в физике и тут дело в физике света!

В момент зарождения звезд и галактик излучается просто колоссальное количество света, жуткие вспышки и, в основном, в ультрафиолетовом спектре. Но за 13,6 миллиардов лет, пока этот свет от этих первых галактик летел до главного зеркала нового телескопа он почти весь просто рассеялся и поглотился.

Вы ведь помните, что скорость света конечна, а значит, если поймать фотоны, которые вылетели еще тогда, то мы сможем увидеть такое далекое прошлое! Но самое интересное, что свет еще и растянулся! Что-что? Как это растянулся?

Вы ведь слышали об эффекте Допплера? Это растягивание и сжатие звуковой волны — свет испытывает тоже самое.

И вот пока эта волна летела до телескопа миллиарды лет, она растянулась и ушла в ИК-диапазон! Это называется красным смещением.

Вот именно поэтому нам нужен ИК-спектр, но еще он помогает нам заглядывать за туманности. В космосе много всяких огромных облаков газа и пыли. Эти облака рассеивают свет в УФ и видимом спектре, но ИК-свет проходит легко!

Сразу вспоминается наш старый ролик про ИК-камеру OnePlus 8 Pro, которая могла смотреть сквозь одежду!

 

Но сколько же света сможет улавливать телескоп от таких далеких объектов? Это очень интересно. Ученые говорят, что телескоп будет улавливать в среднем всего 1 фотон света в секунду! Для сравнения, когда вы смотрите на звезду в ночном небе, то ваш глаз в среднем улавливает несколько миллионов фотонов в секунду от этой звезды.

Детекторы

Так что для нашего телескопа нужны очень чувствительные детекторы! Давайте на них и посмотрим.

И это действительно одни из самых чувствительных детекторов из когда-либо созданных человеком. Но не только чувствительных, но и энергоэффективных! Я просто напоминаю, что суммарно у всего телескопа есть всего 2 киловатта мощности. Этот огромный телескоп потребляет энергии, как чайник у вас на кухне, если он конечно электрический.  Так что надо быть очень экономным!

Всего в телескопе установлены четыре различных детектора.

Три детектора – это камеры и спектрометры, которые работают в диапазоне от 0,6 до 5 микрометров. Это камеры, которые позволят, например, изучать планеты в других системах и анализировать их атмосферу!

Для работы этих детекторов их необходимо охладить и поддерживать при температуре около 39 Кельвинов. Для этого, если вы помните, основная часть телескопа защищена от воздействия солнца огромным пятислойным экраном, про который мы подробно рассказывали в первой части про телескоп.

NIRCam

Первый детектор называется NIRCam! Эта камера с разрешением 2048 на 2048 пикселей, которая улавливает свет в ближнем ИК-диапазоне! Точнее не совсем так — там 8 матриц по 4 штуки в каждом их двух сенсоров. Один снимает в спектре до 2,5 мкм, а второй уже до 5 мкм.

А размер пикселя там по 18 микрометров! Это вам не сенсоры в iPhone, тут пиксели почти в 10 раз больше! Помните в том же iPhone 13 Pro – 1,9 мкм.

NIRCam является главным глазом Уэбба.

Кроме того NIRCam оснащен так называемыми коронографами — специальными приборами, которые позволяют ученым делать снимки очень маленьких, тусклых объектов, которые вращаются вокруг центрального яркого источника света! А это и есть маленькие планеты вокруг огромных звезд, что и позволит получать изображения экзо и прото-планет!

NIRSpec

Второй детектор – специальный спектрометр, который называется NIRSpec!

Это такое устройство, которое умеет разделять пойманный свет на спектр и понимать с какой интенсивностью было поймано изображение той или иной длины волны.

Этот инструмент нужен для анализа объектов, он позволит нам понимать химический состав атмосферы экзопланет и именно он возможно даст нам косвенное подтверждение о существовании жизни на других планетах!

Но самое крутое в нем другое. Этот спектрометр способен вести наблюдение сразу за ста объектами одновременно!

Как? Все благодаря специальным микрозатворам, которые контролируют открытие и закрытие в каждом конкретном участке сенсора!

Представьте, что вы фотографируете на телефон что-то ночью, но при этом вам в телефон светит очень яркий фонарик. Есть конечно алгоритмы HDR, но у телескопа Джеймса Уэбба все немного иначе, он просто берет и физически перекрывает ту часть сенсора, которая засвечена ярким объектом.

Эти микрозатворы – это такие маленькие дверцы, любую из которых можно открыть или закрыть! Они имеют размер с человеческий волос и управляются с помощью магнитного поля! И этих затворов в телескопе 250 тысяч штук.

Эта технология была разработана с нуля специально для этой миссии и стоила более 150 миллионов долларов!

NIRISS

Третий прибор, работающий в спектре до 5 мкм, является так называемый NIRISS. Это единственный прибор на телескопе, оснащенный апертурной маской. Она позволяет детектору получать изображения ярких объектов, таких как звезды, с большим разрешением, таким, которого нет ни у наземных телескопов, ни у телескопа Хаббл!

Кроме того он оснащен системой наведения, которая позволит очень точно наводить детектор на яркие объекты и изучать протопланетарные диски!

MIRI

Ну и четвертый прибор, наверное, самый потрясающий. Называется он MIRI. Он как раз работает в длинах волн от 5 до 28 микрометров и именно он должен позволить нам заглянуть в самые дальние уголки нашей вселенной.

Но такой диапазон детектирования рождает новую сложность. Любой источник тепла будет портить всю картинку! Поэтому его надо держать очень холодным.

Всего около 7 градусов Кельвина или -266 градусов Цельсия! То есть всего на 7 градусов больше чем самая низкая из возможных температур!

Двухступенчатый криоохладитель Уэбба – это самый эффективный и самый спокойный в мире холодильник.

Он использует гелий, как поглощающий тепло газ. На первом этапе температура MIRI снижается до 18 Кельвинов, а на втором этапе температура детектора опускается до 7 Кельвинов.

При этом финальная стадия охлаждения происходит с помощью звука! Если честно это что-то из разряда научной фантастики.

Так как телескоп должен испытывать минимальные вибрации, то нельзя просто поставить туда компрессор как в обычном холодильнике.

Для этого в специальной камере создается стоячая звуковая волна, которая внутри объема создает области с высоким и низким давлением. Ведь звуковая волна — это фактически изменение давления газа в объема,

А раз волна стоячая, то и эти области с разным давлением остаются в одном и том же месте! Там где давление больше — там теплее, где меньше — там холоднее!

А тепло, за счет радиации и переноса тепла, само хочет уходить от более теплой в более холодную область. Просто поместив между этих областей радиатор, можно начать теплообмен, а значит можно и охлаждать что-то. Просто потрясающая инженерия конечно!

Ну а сам детектор MIRI оснащен камерой с разрешением 1024 на 1024 пикселя, коронографом, как в NIRCam, спектрометром и специальным интегральным полевым блоком.

Он представляет собой комбинацию камеры и спектрографа, используемую для съемки и картирования спектров в поле зрения телескопа.

Передача данных

Ну а для передачи этой горы разных данных с четырех детекторов будет использоваться специальная антенна. Точнее их в телескопе тоже две. Одна – для получения команд и инструкций самому телескопу и вторая – для передачи данных на Землю.

Первая антенна для команд работает в диапазоне от 2 до 4 Гигагерц и имеет маленькую скорость передачи данных — всего 40 килобит в секунду.

Вторая же антенна работает уже в так называемом Ка-диапазоне до 26 Гигагерц и имеет скорость передачи данных в 8 мегабит в секунду. Неплохо при том, что мы получаем данные в 1,5 миллионах километров от Земли!

Она будет способна передавать более 30 гигабит данных каждый день! Так что нам кажется, что без красивых картинок и кучи новых данных о нашей вселенной мы не останемся!

Состояние телескопа на данный момент

А что дальше и что сейчас с телескопом происходит? На самом деле новости, которые от него поступают – одна лучше другой!

Телескоп безошибочно прошел весь цикл развертки из более чем 300 этапов. Просто напоминаю, что отказ чего-угодно на этапе развертки привел бы к полному провалу миссии! Но вот телескоп уже полностью развернут и в настоящий момент охлаждается. Самое страшное и самое сложное уже позади!

Вы сами в реальном времени можете следить за его полетом.

И более того, в первом видео мы сказали, что срок службы телескопа, в силу количества топлива, ограничен всего десятью годами, но последние новости очень вдохновляют.

Благодаря очень удачному выведению на орбиту с помощью ракеты Ariane-5, NASA уже говорит о том, что телескоп сможет прослужить до 20 лет! Но и это еще возможно не конец…

В NASA сейчас идет активное обсуждение возможности создания специального робота-спутника, который смог бы долететь до телескопа Джеймса Уэбба и дозаправить его прямо в космосе, в полутора миллионах километров от Земли!

А сейчас телескоп летит ко второй точке Лагранжа, пролетев уже больше 90% из полутора миллионов километров. В данный момент идет подстройка зеркал и их фокусировка. Это медленный процесс, но только подумайте, что их надо подстроить с точностью в несколько нанометров!

Первые же данные с телескопа ожидаются примерно через 5-6 месяцев, так как его еще долго настраивать, но уж не сомневайтесь, что ожидание того стоит. А очередь на исследования уже растянулась более чем на 3 года.

Кстати, очень рекомендуем сайт NASA об этом телескопе. Там еще больше информации и вообще они очень открыты в плане доступа и объяснений, что и зачем нужно!

Ну а мы будем держать вас в курсе событий и будем очень внимательно следить за тем, что происходит с телескопом. Год обещает быть насыщенным, ведь в этом году должен полететь Starship от SpaceX!

Казалось бы, как связаны кассовые аппараты, бесконечная офисная макулатура, наведение боевых ракет и, например, концерты электронной музыки? Эти области так далеко друг от друга, что кажется, что у них совсем нет ничего общего. Однако, это не совсем так. Во всех этих областях применяются лазеры!

Сканеры штрихкодов, лазерные принтеры, системы лазерного наведения и световые шоу на концертах! И это только малая часть того, где они нашли свое применение. Область их применения — огромная: от медицины и промышленности до детских игрушек и офисной техники!

Сегодня мы с вами посмотрим на то как работают лазеры, какая прекрасная физика за ними спрятана и как лазерные технологии стали незаменимыми в современном мире, а з аодно посмотрим каким образом лазерные принтеры способны печатать по 30-40 страниц в минуту и как квантовые эффекты помогают вам печатать документы!

История и принцип работы

Вообще, если говорить правильно, то лазер — это просто акроним, который плотно вошел в нашу жизнь. Если разбить, то получается Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation или если перевести, то получится «усиление света посредством вынужденного излучения”.

И началом истории создания лазеров можно считать 1916 год, когда Альберт Эйнштейн в своей теоретической работе предсказал возможность некоторых атомов проявлять этот эффект вынужденного излучения. Явление является физическим фундаментом, на основе которого работают все лазеры и оно прекрасно по своей сути.

Сейчас будет чуть-чуть теории, но мы все объясним.

Эйнштейн предсказал, что могут существовать такие квантовые системы, как атомы, молекулы и ядра, которые могут переходить в особое возбужденное состояние под воздействием фотона света! Они его как бы поглощают!

Дальше этот возбужденный атом может пойти двумя разными путями.

Первый, это когда атом возвращается в спокойное состояние самостоятельно спустя какое-то время. Время это, кстати, обычно очень короткое — всего несколько десятков наносекунд. И при этом переходе атом испускает фотон, с определенной длиной волны.

Но есть и второй путь, который как раз самый интересный — это когда в этот возбужденный атом прилетает еще один фотон. При этом он как бы выбивает второй фотон из возбужденного атома и дальше они летят уже парой.

И самое интересное, что это не просто какие-то два разных фотона. Они абсолютно одинаковые, у них совпадают абсолютно все параметры!

Новый, созданный фотон имеет ту же энергию, фазу, поляризацию, а также направление распространения, что и исходных фотон, который при этом не поглощается. Называется это явление когерентностью.

В итоге эти фотоны летят дальше уже парочкой, пока не встречают новый возбужденный атом и так далее. Случается что-то наподобие лавинного эффекта.

Когда летит куча фотонов, которые продолжают создавать все больше и больше себе подобных братьев-близнецов и все они летят в одном и том же направлении!

Такой эффект возбуждения могут проявлять совсем не все материалы, но, в целом, их довольно много — это могут быть как кристаллы с полупроводниками, так и жидкости и даже некоторые газы. Например, углекислый газ — отсюда и знаменитый углекислотный лазер!

И все эти материалы испускают фотоны с определенными параметрами — отсюда и такое большое разнообразие различных лазеров! Они могут отличаться по мощности, длине волны, то есть цвету, а так же быть постоянными или импульсными.

Но тут вы можете заметить, что фотоны получаются хоть и направленные, но все равно, изначально-то они могут лететь в любую сторону! Почему же тогда лазеры светят так сильно и луч почти не рассеивается, если изначально все светит во все стороны? Тут на помощь приходят зеркала.

Фактически нашу лавину из одинаковых фотонов заключают в бесконечный цикл отражений от одной стенки цилиндра, к другой. И работает это как усилитель излучения. Лавина фотонов летает от одного края цилиндра к другому генерируя все больше и больше таких же фотонов.

То есть все фотоны, которые летают от зеркала к зеркалу, создают просто бесконечное количество одинаковых собратьев, а вот те которые изначально летят наружу цилиндра — просто рассеиваются. При этом зеркала эти немного различаются. Одно — отражает падающий свет полностью, а второе может пропускать через себя небольшую часть этого света.

Это и позволяет на выходе из лазера получать узконаправленный, когерентный и монохромный свет!  Тут еще стоит сказать, что лазер не может начать работать сам по себе.

Для этого существуют разные варианты, чтобы дать этот первичный толчок лавине фотонов. Это называется первичной накачкой. Бывают очень разные источники — зачастую это электрический разряд.

Например, такой разряд применяется в полупроводниковых диодах, которые используются лазерных принтерах или головках для считывания компакт-дисков! Если конечно вы еще помните, что такое компакт-диски!

Также источником могут служить и определенные химические реакции или вообще другой менее мощный лазер! Все зависит от области применения и требований.

Применение лазеров

В целом, сегодня очень трудно найти область, где бы не применялись лазеры! Это универсальные инструменты, которые применяют для всего, начиная от медицины, строительства и детских игрушек и заканчивая передачей информации в космосе и сверхмощными лазерами, которые используются в лазерном термоядерном синтезе!

Лазер — это возможность очень точно контролировать интенсивность, длину волны, мощность и главное — распространение нужного света. Именно это и позволило лазерным технологиям так разрастись по всем областям.

Принтеры

Но давайте посмотрим на более приземленные варианты. Давайте взглянем на то, как квантовый эффект вынужденного излучения каждый день делает нашу жизнь чуть проще.

Давайте разберем как работает лазерный принтер и посмотрим мы это на примере принтера Pantum M7100DW.

Что же делает лазер в лазерном принтере? Он наносит рисунок путем удаления отрицательного заряда с барабана! Что спросите вы? С какого барабана? Сейчас объясним.

В лазерном принтере есть цилиндр, называемый OPC drum, на который наносится отрицательный заряд. Этот заряд наносится равномерно по всей поверхности этого барабана. Далее на его поверхность светит лазерный луч. Но как мы уже и сказали, лазерный луч можно практически идеально контролировать!

Этот луч светит только на определенные области, с которых этот отрицательный заряд удаляется. Именно таким образом и формируется картинка, только в самом начале эта картинка состоит только из заряженных и незаряженных областей на барабане. Теперь же надо перенести ее на бумагу!

Здесь нам на помощь уже приходит картридж и тонер! Картридж содержит в себе специальный порошок, каждая частичка которого заряжена тоже отрицательно. За счет этого заряда он налипает очень тонким слоем именно на те участки барабана, которые за счет лазера потеряли свой заряд. И за качеством тонера и картриджа действительно очень важно следить, так как использование некачественных картриджей может быть даже вредно для здоровья.

В нашем принтере Pantum используется оригинальный картридж TL-410 и это очень важно, так как делает печать не только экологичнее, но и дешевле. Ведь они экономят тонер. Кроме того, используя оригинальный картридж можно рассчитывать на 2-3 года бесплатного сервисного обслуживания!

Ну а дальше дело за малым — так как наш желаемый рисунок уже на барабане, осталось только перенести на бумагу, которая просто прислоняется к нему.

Кстати, замечали когда-нибудь что бумага из принтеров выходит горячей? Это специальный нагреватель который как бы запекает тонер на бумаге, а его температура может достигать аж 350 градусов в некоторых моделях!

Наш лазерный принтер Pantum M7100DW позволяет печатать по Wi-Fi, в том числе и просто с телефона, а скорость печати составляет 33 страницы в минуту в высоком разрешении 1200 на 1200 и с максимальным объемом печати в 60 000 страниц в месяц! Он вообще умеет много всего и вот его спеки и фишки:

• Скорость печати 33ppm
• МФУ 3 в 1 Print/Copy/Scan
• Поддержка двусторонней печати
• Установка драйверов в один шаг
• USB кабель в комплекте
• Надежная конструкция с металлическим каркасом
• Автоподатчик документов для сканирования и копирования
• Сканирование на USB накопитель
• Ресурс картриджа 6000 страниц
• Печать по Wi-Fi и со смартфона
• Приложение PANTUM APP с поддержкой печати документов
• Быстрое подключение по NFC

В общем, он умеет все, что должен принтер сегодня!

Сканер штрихкодов

Давайте разберем еще одну область применения лазеров, с которой мы сталкиваемся каждый день! Зачем нужен лазер в сканере штрихкодов?

Вы ведь помните, что штрихкод это набор вертикальных линий при том разной толщины. Но вы никогда не задумывались, почему большинство штрихкодов именно черно-белые и почему линии разной толщины?

Черно-белые это просто единицы и нули двоичного кода! А линии на самом деле все одинаковой толщины, просто когда идут несколько одинаковых единиц или нулей подряд, то они сливаются в одну толстую либо белую, либо черную линию!

Но как же считать этот код и при чем тут лазер?

Помните, что они именно черно-белые, белый свет лучше отражает падающий свет, а черный, наоборот, отлично поглощает падающее излучение! В итоге, лазерный луч сканирует поверхность штрихкода, с одной стороны в другую, и там где белая полоса отраженный свет попадает обратно в сканер, где его фиксирует специальный датчик. Соответственно, когда лазерный луч попадает на черную полосу, то отражения не происходит и датчик ничего не фиксирует! Вот и весь секрет работы сканеров штрихкодов.

Выводы

Сегодня мы с вами посмотрели на то, как и почему работают лазеры! Поняли, как мы с вами практически ежедневно взаимодействуем с результатом более чем ста лет исследований в области квантов, физики, химии и материаловедения!

Лазеры стали нашим абсолютно неоценимым помощником во всех областях жизни и можно только ждать, что же еще человечество придумает делать с этими лазерами. Лично я конечно же жду лазерный меч, ну или хотя бы бластеры!

Как вы думаете возможно ли только благодаря процессору увеличить время жизни смартфона до одной недели? А вот IBM и Samsung говорят, что это уже ближайшее будущее! Как? Сейчас все объясним!

А еще они рассказали, как будет при этом соблюдаться закон Мура! Вы ведь его помните? То самое эмпирическое наблюдение, которое говорит, что каждые полтора-два года количество транзисторов будет увеличиваться в 2 раза! И вы наверняка слышали о том, что он больше не работает! Ну или пока что работает, но вот уже чуть чуть и все — перестанет.

В комментариях всегда находятся люди, которые пишут о том, что закон Мура — это тупик и дальше уже невозможно ничего уменьшить. Сегодня мы расскажем вам о том почему это не так, и почему минимум лет 6-8 закон Мура еще будет соблюдаться.

https://youtu.be/cnZXckyseBA

Посмотрим на то, какие новые технологии позволяют продолжать размещать все больше и больше транзисторов на кристалле и вообще посмотрим в наше будущее! В общем, как вы любите, устраивайтесь поудобнее, намешивайте оливье, отрезайте шубу.

Какие были процессоры?

Planar FET

На нашем канале мы много рассказывали о транзисторах и о том, как они создаются. Но мы почти ничего не говорили о форме самих транзисторов, а она очень важна!

С самого изобретения полевых транзисторов до примерно 2012 года активно использовались так называемые планарные полевые транзисторы! Именно на примере таких транзисторов обычно и показывают то, как вообще работают эти элементы. Но технологии не стояли на месте и требования росли. Что нужно было человечеству?

Все как обычно:  большие вычислительные мощности и малое энергопотребление! А на эти два фактора напрямую влияет размер транзистора.

Чем меньше транзистор, тем больше их можно запихнуть на единицу площади. Вот тут надо сделать особый акцент — именно что на единицу площади. И чуть позже вы поймете почему!

Энергопотребление тоже уменьшается при уменьшении размера. Это происходит потому, что при уменьшении размера на каждый затвор транзистора можно подавать меньше напряжение, чтобы его контролировать. И вот в какой-то момент стало ясно что обычные планарные транзисторы уперлись в тупик. Дальше было уже невозможно уменьшать размер транзистора при сохранении точного контроля за его закрытием и открытием.

FinFET

Тогда примерно в 2012 в игру вступили так называемые FinFET транзисторы или Fin field effect transistor. По сути, все тоже самое, но главное что изменилась архитектура. Это позволило улучшить контроль за электрическим полем затвора, ведь сам затвор теперь как бы обнимал канал с трех сторон.

Кстати, интересный факт — первое поколение FinFET транзисторов было сделано японскими учеными еще в 1989 году! Это к извечному вопросу о том, сколько времени иногда проходит от открытия до практической реализации! Но FinFET технология очень крепко зацепилась и актуальна уже почти 10 лет. Все процессоры, как мобильные, так и десктопные, сейчас — это именно FinFET транзисторы.

Итак, получили лучше контроль и стали дальше уменьшать. И вот уже имеем техпроцесс в 4 нанометра в новом Snapdragon 8 Gen 1. Активно обсуждают уже 3нм в 2022 году! Ну и огромную роль тут конечно сыграла экстримальная УФ-литографии и установка ASML! И да пока что закон Мура прекрасно соблюдается! Во всяких М1 десятки миллиардов транзисторов. И все это благодаря FinFET технологии!

Но, к сожалению, как и с планарными транзисторами, мы уже довольно близки к физическим ограничениям, которые не позволят дальше их уменьшать. Их просто будет невозможно разместить больше на единицу площади. И вот тут-то мы и переходим к будущему!

GAAFET и MBCFET

А именно к архитектуре GAAFET или Gate all around FET транзисторам. И в названии заключена основная суть. Затвор обнимает весь канал с 4-ех сторон. Это дает еще больше контроля. А значит все тоже самое — уменьшение размеров и энергопотребления!

Это технология, неожиданно, была представлена еще раньше чем FinFET. В 1988 году! Но сложности в производстве и разработке убрали её в долгий ящик. Проблема в дефектах, которые возникали на границах затвора и каналов, и отсутствие достаточной точности производства. Но все это было опять же до массового прихода EUV.

Проблему так или иначе решил Samsung со своими MBCFET. Суть технологии такая же, только вместо квадратных в сечении нанопроводов начали использовать нанослои.

MBCFET- Multi bridge channel FET.

Нанослои — это такие каналы транзистора которые в сечении становятся прямоугольником! Они дают лучший контроль геометрии и меньше дефектов.

И вот буквально недавно Samsung анонсировал 3нм процессоры на этой технологии, а IBM уже показал чип на 2нм техпроцессе. Тогда же сказали о том, что на чипе размером с ноготь поместилось 50 миллиардов транзисторов! Почти в 5 раз больше, чем в М1 на 5 нм. И судя по всему выпуск первых чипов на этих технологиях уже совсем не за горами!

Очень правда интересно, что там будет с перегревом и троттлингом конечно. Но самое интересное тут другое! При переходе на нанослои появляется возможность использовать не только площадь, но и объем!

Этот факт вообще самый важный. Он позволяет, в теории, в разы увеличить плотность транзисторов в процессоре. Ведь можно расположить несколько транзисторов вертикально!

Именно таким образом IBM и разместила так много транзисторов на маленькой площади! Нет сомнений, что первые процессоры такого типа мы с вами увидим если не 2022, то уж точно в 2023 году!

Кстати, хотите мы расскажем вам о том какие транзисторы могут быть если не использовать кремний? Ученые интенсивно ищут что-то! И там даже уже есть крутые наработки например с углеродными нанотрубками.

VTFET

Но и это еще не все. Настало время посмотреть в чуть более далекое будущее.

Переход в третье измерение это очень важный шаг! Буквально пару недель назад IBM совместно с Samsung анонсировали транзисторы абсолютно нового поколения.

Все типы транзисторов, которые были до этого, так или иначе были плоскими, даже если мы говорим о многослойных структурах.

А эти ребята подумали о том, что будет если попробовать расположить сам транзистор вертикально! Так и получился VTFET или Vertical Transport Field Effect Transistors. Расположенные вертикально они просто занимают меньше места! Это позволяет по расчетам, там где было 50 млрд транзисторов, увеличить плотность еще в 2 раза! При сохранении энергопотребления и улучшения теплопередачи! И вообще то, что они анонсировали немного выносит мозг!

Такая конструкция в теории приводит к меньшим потерям энергии. По их оценкам, VTFET приведет к созданию процессоров, которые будут либо более чем в два раза мощнее, либо потреблять на 85% меньше энергии! А еще такой тип транзисторов улучшит теплообмен и уменьшит потери тока!

Тут же стоит сказать, что это еще только разработка. Конечно в процессе придется решить просто гору проблем, при создании реальных потребительских товаров! Но очень уж нравится направление движения. Только подумайте о том, что все устройства интернета вещей почти не будут потреблять энергии благодаря таким оптимизациям!

Intel

А тут вы спросите, а что же Intel? Похоже что компания взялась за ум и сдаваться совсем без боя не планирует!

Они совсем недавно выкатили дорожную карту, где анонсировали чипы на техпроцессе Intel 4, Intel 3 и Intel 20A. Хотя с неймингом у них все еще большие проблемы! Это техпроцессы 4 и 3 нм, а 20А — имеется в виду 20 Ангстрем, то есть 2нм. И самое интересное что выпуск планируют начать уже через 2 года! В 2024 году Intel выпустит свои 2 нанометровые чипы!

Хотя сами Intel это называют уже переходом в эру Ангстрем! Так что возможно все техпроцессы скоро станут называться именно по количеству ангстрем, а не нанометров. При этом планируется примерно 50% увеличение в соотношение мощность на ватт!

Выводы

Уже видно, что EUV-литография всего за пару лет действительно открыла новые потрясающие возможности. Но пока что мы не знаем какая технология точно выстрелит и подарит нам по-настоящему процессоры нового поколения, но за этой гонкой очень интересно наблюдать. Вот что делает конкуренция на свободном рынке! Куча новых технологий, куча новых подходов!

А кризис чипов только подталкивает всех игроков заниматься разработкой новых технологий быстрее! Нам же как пользователям остается только сидеть и наслаждаться шоу! Ну и новыми потрясающими продуктами.

Как думаете, какой из роликов в начале снят на смартфон, а какой на профессиональную камеру? Вы уже видели название ролика и материала и наверняка догадались, что оно снято на смартфон. Если быть точным, то на LG V35 Signature Edition и LG V40, помните такие? А также мы показали ролик, снятый на OnePlus 8T.

Секрет в том, что эти ролики сняты в формате RAW. Такое впервые стало доступно на смартфоне совсем недавно. Наверняка вы слышали это словосочетание. Поэтому сегодня разберемся, как это работает.

Как снимать такие видео на вашем Android-смартфоне? Разберем много примеров. Действительно принципиально другое качество видео на смартфон. И мы такого не ожидали…

Что такое RAW?

Съемка RAW-видео недавно появилась виде open-source приложениz для Android. Называется оно Motion Cam. Под iPhone пока такого нет. Там только Apple ProRes, кстати с ним тоже сравним. Кратко вспомним, что значит RAW-видео.

Изначально: видео — это последовательность кадров, статических картинок — там 24, 25 или 30 штук в секунду. Но кодеки, которыми мы пользуемся в интернете и на компьютере уже не очень похожи на них. Это скорее сложные архивы, которые максимально сильно стискивают данные, группируют кадры, чтобы оставить только самое необходимое. Это современные кодеки доставки типа h.264, h.265 или AV1. Но в профессиональном производстве это видео совсем не подходит. Потому что после съемки может потребоваться внести изменения в отснятый материал. А обычные кодеки этого не дадут сделать — там просто нет дополнительной информации. Поэтому любое кино, клипы, рекламу и возможно дорогие YouTube-шоу, снимают в формате RAW, то есть «сыром» и «необработанном», если переводить на русский язык этот термин.

В этом случае каждый кадр хранится, по сути, в виде отдельной картинки, причем не сжатой. Это просто большой файл, в котором записано: по координатам таким-то пиксель такого цвета, следующие координаты — такого-то цвета и т.д. Но все это очень громоздкие файлы.

Зато получаются более детализированное видео, но они позволяют на постпродакшене творить чудесные вещи. Так вот, раньше снять RAW-видео на смартфон было невозможно. Но совсем недавно в open-source приложении Motion Cam появилась такая функция и это позволило снять видео вроде тех, что мы видели в начале.

Итак, что получается. Во-первых, RAW-видео можно снимать в 4K-разрешении со скоростью 24 или 30 кадров в секунду.

Основных преимуществ примерно два:

1. Более широкий динамический диапазон. Pixel 6 Pro, который очень неплохо справляется с динамическим диапазоном тут не смог вытянуть окно при съемке на обычную камеру, а в формате RAW — справился, там есть информация.
2. Намного больше деталей сохраняется. В том числе в цветах. Больше информации о цвете, а это значит, что можно тянуть цветокоррекцию очень сильно. Цвета не теряются.

Стоковое видео выгоняется в формате 4.2.0 — это значит, что большинство цветов усредняется.

Вы находитесь здесь

Мы сделали несколько примеров и для начала попробовали поднять конраст на обоих клипах. Когда поднимаем на RAW-видео — изображение просто становится контрастнее, а на видео со стокового приложения все почти сразу плывет и рушится.

И тут вы скажете. Ну конечно, все Android-смартфон снимают так себе. Вот iPhone…

И тут мы решили сделать сравнение с iPhone 13 Pro. Тут будто бы сразу все видно, без всяких настроек. Например, шумы.

Процесс работы

Но как получается создать RAW-видео и как приложение это делает. По сути, смартфон сохраняет каждый кадр как DNG-файл. Кроме этого тут высокое качество — 10 бит.

Мы знаем этот формат по фотосъемке на смартфоны — именно в таком формате сохраняются RAW-снимки, на смартфонах, где есть такая опция. В частности на Pixel. Название, кстати расшифровывается как цифровой негатив или Digital Negative.

А дальше вы просто кидаете ваше видео в RAW-формате в программу DaVinci Resolve, которая поддерживает его без проблем.

Косяки

Но не все так радужно, есть и проблемы.

Во-первых, видео в RAW-формате много весит. Вплоть до того, что вам может потребоваться подключение внешнего SSD, куда будут копироваться готовые файлы.

Во-вторых, обработка занимает довольно внушительное время.

В-третьих, программа иногда пропускает файлы.

На Pixel 6 Pro спустя несколько секунд после старта записи FPS падает до 15 кадров в секунду, видимо из-за относительно невысокой скорости памяти. Но это, если снимать в 4K, а если снимать в 2К-разрешении — проблем никаких!

Но надо сказать, что Motion Cam все еще в бете. Программа появилась всего пару недель назад и то, как она работает, уже очень хороший результат.

Почему раньше не было?

Во-первых, сложно получить RAW-данные. Дело в том, что Android не дает разработчикам прямой доступ к камере, а делает это через прослойку Camera2Api. Более того производители смартфонов сами извращают эту прослойку, как хотят.

Motion Cam написано с использованием нативного инструмента Android NDK, то есть нативных инструментов Android, по сути, имеет место низкоуровневое программирование, что и позволяет достать сырые данные с сенсора камеры.

Во-вторых, есть ограничение по железу. Данных слишком много. Нужна высокая скорость памяти и всех компонентов, чтобы справляться. Лучше всего это делают флагманы на Snapdragon 865 или 888 и с памятью типа UFS 3.0. Ну и конечно же новый Pixel.

Какие еще смартфоны поддерживают? Сейчас наверное любые дороже 200$, ну и те, где реализован доступ к RAW. Например, у HUAWEI такого нет.

Выводы

КАк я уже сказал, приложение пока находится в бета-версии. У ребят есть собственный чат. Программа постоянно развивается и есть надежда, что программа выйдет из беты уже к весне 2022 года. А это значит, что RAW-видео может стать еще более массовым и мы наверняка увидим новые клипы, снятые на смартфон, рекламу или фильмы.

Давайте посмотрим на новости от Google за последнее время.

• 19 октября — официально выходит Android 12. Но не на твоем смартфоне.
• 28 октября — в продаже появляются Pixel 6 с Android 12 на борту. Но на твоем смартфоне все еще нет.
• 6 декабря — Android 12 получает первое обновление. Но не твой смартфон (ну вы поняли). И знаете что дальше?
• 8 декабря — выходит новая версия Android — 12L. В виде беты.

Что же это за «L» такой? И почему важно было так быстро его запустить и сделать главным анонсом конференции Android Developer Summit в октябре. Официально это обновление для больших и складных экранов, но на самом деле не только. Оказывается, в нем много фишек и для обычных смартфонов.

Я поставил бету на Pixel, а на планшете запустил эмулятор для большого экрана. Поэтому сегодня разберемся, что это такое и выясним почему оно такое важное?

12L скорее всего значит 12 Large.  С данным обновлением Google обеспокоилась двумя типами устройств: планшетами и складными смартфонами. Об этой версии много говорили на Android Developer Summit, который прошел осенью. Это обновление получат все устройства — не только большие. Просто оно имеет выделенное название и уже есть таймлайн. Будет еще две беты — в январе и в феврале. А релиз видимо стоит ожидать в марте-апреле.

Зачем? Удивительно. Но рынок складных смартфонов растет. Мы об этом говорили… Вот, кстати, новый отчет подъехал: в 2021 продажи складных смартфонов должны вырости в 3,5 раза. Вендоры это понимают. Помимо Samsung появились складные смартфоны от Motorola, OPPO, HUAWEI и даже Microsoft.

Основа

Основа Android 12L — это специальный интерфейс, рассчитанный под большие экраны. Уведомления и быстрые настройки разделены, аналогично — меню настроек, также адаптированы и отдельные приложения — например Gmail.

Режим многозадачности выглядит удобней. Текущее приложение — большое, а остальные в виде маленьких превью.

Второй момент — адаптация именно под складные гаджеты, а также под складные смартфоны, которые бывают в трех положениях: сложенный, разложенный и полусложенный. Учитывается и то, что пользователь часто переходит из состояния в состояние.  Для каждого нужно свое состояние интерфейса, а также грамотное поведение при переходе между ними.

Третий пункт — многооконность. На самом деле, главная проблема с многооконностью — ее сложно запускать. На это требуется много кликов. И это исправили для больших экранов.

Док с приложениями остается внизу и всегда остается виден. Привет iPad OS.

Другой способ — в режиме Overview появилась кнопка — Split для быстрого разделения. Двойной тап по полоске разделения — меняет приложения местами. Все приложения будут работать в режиме разделения экрана независимо от того включена эта штука разработчиком или нет. Даже в недавно запущенных: пары приложений отображаются отдельной группой!

Теперь другие фишки, не связанные с большими экранами и тут мы подходим к важному вопросу.

Что такое DP?

Отдельный вопрос — как система понимает, что перед ней большой экран? И как вообще адаптировать интрфейс: ведь разрешение и плотность пикселей бывают самые разные.
Смотреть на диагональ или на ширину в дюймах? По разрешению по плотности пикселей на дюйм?

Для этого есть специальная величина DP — Density-independent pixels. 1 DP — это один физический пиксель на экране с плотностью 160 пикслеей на дюйм. А дальше считают размер экрана устройства в этих самых DP. Ширину экрана в пикселях делят на плотность пикселей (на дюйм) и умножают на коэффициент.

Формула: dp = (width in pixels * 160) / screen density

Это нужно для того, чтобы на разных экранах интерфейсы были одинаковых размеров. Например, полоска имеет одинаковую физическую ширину на планшете и на смартфоне, потому что ее ширину разработчик указал не в пикселях, а в dp. Соответственно разработчик может узнать размер экрана устройства в этих единицах.

И если ширина экрана больше 600 DP, Android считает это планшетом и применяет параметры интерфейса как для широкого экрана. С этим можно поиграться в настройках разработчика. И превратить смартфон в планшет.

На смартфоне

Но есть и приятные мелочи. Например хаптик работает чуть по-другому. Система начала дублировать виброотклик легким звуком вибро.

Овервью — вибрирует при листании приложений. Очень кайфово.

Свайп — Выкидываешь приложение, а другой свайп открывает список приложений. При переключении приложении свайпом — тоже!

Подменю вылезают интуитивно: оттуда, где они нажаты. Например: настройки Wi-Fi или записи экрана.

Обои теперь можно будет выбирать прямо на рабочем столе.

Выводы

Многое появилось, но не хватает простой и понятной функции Drag-n-Drop. Но возможно эта фишка появится в новой версии беты, которая выйдет уже в январе.