-
Биокомпьютеры: можно ли считать живыми вычислительными машинами
Современная наука подошла к порогу, где граница между живым и искусственным начинает размываться. Компьютеры, которые когда-то представляли собой исключительно электронные устройства, теперь всё чаще проектируются с использованием живых клеток, молекул ДНК и биохимических реакций. Так рождается новое направление — биокомпьютеры, объединяющие биологические процессы с вычислительной логикой. Они не только обещают революционизировать информатику, но и заставляют…
-
Как система управления адаптируется к изменению среды
Современные системы управления, будь то промышленные контроллеры, робототехнические комплексы или интеллектуальные киберфизические устройства, всё чаще сталкиваются с необходимостью работать в непредсказуемых условиях. Среда, в которой они функционируют, может меняться под воздействием внешних факторов — колебаний температуры, давления, скорости потоков, характеристик сырья или даже человеческого поведения. Чтобы оставаться эффективными, такие системы должны обладать свойством адаптивности —…
-
Математическая кибернетика в биологии: как мозг управляет телом
Современная наука всё чаще обращается к идее, что живые организмы — это не просто совокупность клеток и тканей, а сложные информационные системы, в которых потоки данных играют не меньшую роль, чем химические реакции или физические процессы. Именно эта точка зрения стала основой математической кибернетики, науки о закономерностях управления и передачи информации в живых и искусственных…
-
Как научить робота понимать силу прикосновения
Современные роботы умеют видеть, слышать и даже ориентироваться в пространстве, но одно из самых сложных для них умений — чувствовать прикосновение. Для человека ощущение силы давления — естественная часть взаимодействия с миром: мы интуитивно регулируем усилие, когда берем в руки хрупкий предмет или жмем руку собеседнику. Для машины же это — сложная инженерная и вычислительная…
-
Как выбрать оптимальную функцию активации для своей модели
Функция активации — это невидимый, но ключевой элемент любой нейросети. Именно она определяет, как нейроны будут реагировать на входные данные, и от нее напрямую зависит способность модели распознавать сложные закономерности, обучаться без потери градиента и достигать высокой точности. Правильно выбранная функция активации делает нейросеть устойчивой, быстрой и предсказуемой. Ошибочный выбор, наоборот, может привести к тому,…