В списке чат-бота есть как популярные, так и пока что очень редкие профессии. К последним, например, относится специалист по геномному редактированию и блокчейн-инженер.
Редакторы издания NN спросили у популярного чат-бота ChatGPT, какие профессии станут самыми перспективными в будущем. Ответы ожидаемо связаны с разработкой программ, сервисов, систем и роботов.
Кто в топе
На первое место ChatGPT поставил инженера-программиста алгоритмов, систем машинного обучения и искусственного интеллекта. Ему же придется обучать и оптимизировать различные модели ИИ.
Следом идет роботехник, который будет не только создавать новых роботов, но и внедрять их в производственные процессы. Когда тот или иной робот сломается, ремонт тоже будет зависеть от этого специалиста.
Замыкает тройку лидеров эксперт по кибербезопасности. Он будет защищать компьютерные системы и сети, искать уязвимости и устранять риски, а также разрабатывать меры по усилению безопасности.
Кто еще попал в список
Отдельно стоит отметить такие профессии, как блокчейн-инженер и специалист по генной терапии и генному редактированию. Второму предстоит работать с технологиями лечения заболеваний прошлого и будущего.
СРОЧНО Включи ЭТУ Функцию НА СВОЁМ XIAOMI
Полный список профессий и их краткое описание вы увидите ниже:
Список самых перспективных профессий по мнению ChatGPT. Фото: NN / Telegram
Какими будут профессии будущего? Ответ Midjourney
Ранее аналогичный вопрос про профессии задали нейросети Midjourney. Так как эта нейронка специализируется на визуализации изображений, она создала пару картинок, на которых были изображены работники будущего.
В подборке от Midjourney встречаются:
- Конструктор и дизайнер «умных» домов;
- Work-from-home фасилитатор (обеспечивает коммуникацию людей, работающих дистанционно);
- Тренер по концентрации внимания;
- Менеджер по взаимодействию между людьми и машинами;
- Специалист по возрождению вымерших видов животных и растений;
- Консультант по цифровой реабилитации (специалист, владеющий навыками психологии и IT, помогает сократить количество времени, проведенного онлайн).
Смотрите, как выглядит перечисленные специалисты в галерее:
Источник: hi-tech.mail.ru
Визуализация голосового помощника Алисы с эффектом голограммы
Привет, Хабр! Говорят, лень — это двигатель прогресса. Но никто не говорил, что этот самый двигатель, будет быстрым. Моя история о том, как я делал визуализацию голосового помощника Алисы с эффектом голограммы из подручных материалов.
Вступление
Мне всегда нравилась идея визуализации ассистентов, т.к. через визуализацию передаются «эмоции» человеку, что позволяет воспринимать устройство не как коробку с динамиком (или как бы сказал один журналист «девчонку в коробчонке»), но и как питомца. Почему-то крупные производители голосовых помощников не делают подобных устройств.
Включил ИИ на Xiaomi И ОФИГЕЛ!
Например, у меня есть робот – голосовой помощник «Vector» от Anki (сейчас им владеет Digital Dream Labs). Он отлично передает эмоции (радость, огорчение, злость и т.д.), когда с ним взаимодействуешь. Но его проблема в том, что программная часть голосового помощника Vector очень слабая по сравнению с такими гигантами как Alexa, Google Assistant, Siri, Алиса.
Недавно Яндекс выпустил умную колонку Яндекс.Станция Макс с LED-дисплеем. Через дисплей, голосовой помощник «Алиса» дополняет свои ответы анимацией и выражает «эмоции». И это уже хороший шаг в сторону визуализации голосового помощника, но все равно этого недостаточно для меня.
Бороздя просторы интернета во время всеобщего карантина, я увидел пост о том, как Джарем Арчер сделал рабочий концепт голограммы голосового помощника Cortana от Microsoft. Я вдохновился этой идеей и захотел это повторить, только вместо Кортаны, взять Алису от Яндекса.
Посмотрев, как Джарем сделал визуализацию Кортаны и прикинув по стоимости необходимые компоненты, понял, что это выйдет дороговато для моего первого, домашнего проекта. Т.к. я живу в населенном пункте с численностью населения не больше 2000 человек и с одним местным продуктовым магазином, то все компоненты нужно было заказывать через интернет, а доставка до меня очень долгая. Поэтому решил использовал всё то, что было под рукой:
- Старый монитор c TFT матрицей (BenQ GW2750HM)
- Старый ноутбук (core 2 duo p7350, GeForce 9300M, 4Gb RAM)
- 3D-принтер (Tevo Tarantula 2017)
- RGB-светодиодная лента
- Arduino Nano
Не сразу додумался фотографировать весь процесс создания, поэтому фото были сделаны на свой старенький Xiaomi
Корпус
Джарем использовал портативный USB монитор. Вес и толщина монитора очень маленькая, что позволяет сделать для него тонкий корпус. В моей же ситуации нужен был надежный и прочный корпус, чтобы мог выдержать старый, тяжелый монитор. Поэтому я смоделировал корпус под свой монитор.
Модель делал в Autodesk Fusion 360. Сама модель состоит из нескольких частей и ее, в теории, можно сделать под любой размер монитора.
В основании корпуса есть углубления по бокам, чтобы туда приклеить светодиодную ленту и вставить платформу из оргстекла для подсветки основания, но позже я столкнулся с проблемой, что найти/заказать оргстекло сложно, поэтому основание сделал из ДСП. Ножки не планировал добавлять т.к. изначально думал, что конструкция будет стоять на основании корпуса, дабы пыли и шерсти под ней не было, а ноутбук будет рядом. Но уже после того, как напечатал модель, понял, что ноутбук отлично влезает под корпус и ножки делал уже из брусков дерева.
3D печать
Для печати корпуса выбрал ABS пластик т.к. он прочный и легко поддается обработке. Но есть и минусы: дико воняет и сильно чувствителен к сквозняку. На печать всех компонентов ушло дней 5 почти непрерывного печатания. Поэтому запах в доме еще долго не мог уйти.
Печатал первый раз и из-за того, что 3D-принтер был без внешнего корпуса, а дома был сквозняк, некоторые детали были с сильным браком и пришлось мастерить внешний корпус принтера из того, что было дома (спортивный коврик и полотенце). После этого детали стали немного лучше, но все равно были косяки, которые были терпимыми.
После печати деталей обработал их наждачной бумагой, нанес грунтовку и покрасил в черный матовый цвет.
Эффект голограммы
Эффект голограммы создается просто: сверху лежит монитор, изображение попадает на стекло, которое стоит под определенным углом.
У стекла есть эффект раздвоения изображения (особенно, если стекло толстое), когда изображение отображается на передней и задней стороне стекла. Чтобы это убрать, с обратной стороны наклеил антибликовую пленку.
Из-за того, что использовал TFT-матрицу, угол обзора получился плохим. Если на фронтальной части хорошо видно модель, то на боковых стеклах видно только под определенным углом.
В финальной части для корпуса сделал крышку, чтобы закрыть монитор и провода, а под основанием добавил ножки, чтобы расположить ноутбук. Из куска подвесного потолка сделал «юбку», чтобы скрыть все что находится под корпусом. На внутреннюю часть «юбки» и сзади корпуса приклеил RGB светодиодную ленту на алюминиевое основание, а над стеклами вывел светодиод для эффекта как будто с этого диода проецируется голограмма.
Программная часть
Программная часть состоит из четырех частей: официальный, но уже устаревший desktop-клиент Алисы, Python-сервис для обработки сообщений, приложение на Unity для отображения модели и Arduino Nano для управления светодиодной лентой.
Общий принцип работы визуализации следующий: клиент Алисы передает текст команды от пользователя и ответ на Python-сервис. После обработки данных, сервис отправляет команду на вызов той или иной анимации в приложении на Unity и команды для управления светодиодной лентой на Arduino.
Чтобы перехватить запросы в клиенте Алисы, использовал реверс-инжиниринг. Для этого взял старую версию клиента Алисы. Данная версия работает на JS, но исходники были обработаны обфускатором, поэтому пришлось долго искать места, где можно перехватить команды. После этого вставил вызовы API моего сервиса для передачи данных.
После того, как сервис получил данные из клиента, он их обрабатывает. В зависимости от того, какие данные пришли, отправляет по MQTT сообщения: состояние (например, Алиса начала слушать пользователя), текст ответа на запрос и изображение ответа. Если с состоянием и текстом сообщения все легко и в сервис приходит простой JSON, то с изображением не так просто.
Внутри клиента Алисы изображения строятся на основе сложного JSON, который приходит от сервиса Яндекса. Его нужно было бы обрабатывать и создавать изображение самому, а т.к. я ленивый человек, решил отправлять то, что клиент Алисы сам формирует (HTML блок + CSS). Далее сервис вставляет HTML блок в запущенный заранее веб-драйвер Chrome, делает скриншот и отправляет в MQTT JSON сообщение с изображением в Base64, высотой и шириной изображения для сохранения пропорций в Unity. Для включения/выключения светодиодной ленты, сервис отправляет по Serial порту сообщение/команду в Arduino, выбирая какую область (светодиод над моделью и/или заднюю и нижнюю светодиодную ленту) включить с каким RGB цветом и яркостью.
Есть еще одна функция. Клиент Алисы периодически опрашивает сервис на наличие новых команд для неё. Если есть новая команда, то клиент выполняет её таким образом, как это сделал бы пользователь через голос или текст. Например, если дать команду: «Алиса, повтори за мной: Перед уходом, не забудь покормить кота», то эту фразу она и повторит. Таким образом можно оповещать состояние датчиков.
Приложение на Unity принимает сообщения с MQTT для запуска анимации и отображения текста/изображения на специальных панелях. Модель отображают три камеры (каждое изображение попадает на свое стекло), на которых применен эффект «зеркала», чтобы после проецирования на стекло пользователь видел корректное изображение модели и текста.
Т.к. голос Алисы бы сделан на основе голоса Татьяны Шитовой, которая озвучивает большинство героинь Скарлетт Йоханссон, то для модели Алисы я взял образ персонажа из комиксов Marvel «Черная вдова», что дало визуализации свой «шарм». Саму 3D-модель я взял из открытого доступа, а скелет и его анимацию сделал в Blender, визуальный эффект голограммы был применен на модели в самой Unity.
Из-за того, что работа по созданию анимации была самой последней частью общей работы, то данному этапу уделил очень мало времени, поэтому набор движений скуден.
Заключение
Огромное спасибо моей жене! Без её помощи, поддержки и терпения я бы забросил эту идею с самого начала.
Еще есть что доделать. Например, можно было добавить камеру, чтобы отслеживать лицо пользователя и «поворачивать» модель к пользователю для усиления эффекта голограммы, прикрутив к сервису OpenCV и отправку в MQTT значений поворота модели, но USB камеры нет.
Из минусов, найденных при эксплуатации:
- У меня настроена система «Умный дом», через Home Assistant. На нем работают как свои устройства (на esp8266/Arduino), так и производителей (в основном от Xiaomi). Когда я начал делать этот проект, то была возможность управлять всеми устройствами через Алису. И можно было бы не использовать Яндекс.Станцию мини, но в какой-то момент Алиса в клиенте перестала находить эти устройства, хотя управлять ими через станцию все еще можно. Скорее всего поменяли API, поэтому перестало работать, но есть идеи как это можно исправить
- Плохая идея использовать монитор с TFT матрицей
Еще нашел необычное применение для такого устройства: вместо Алисы, отображать время или таймер до какого-то события с включенной подсветкой.
Записывая видео работы визуализации Алисы, использовал тестовую анимацию движения. Получился такой эффект, как будто модель Алисы держит свет над собой и идет к пользователю. Мне показалось это забавным и решил оставить так.
Источник: habr.com
Умный дом – это просто: проект Xiaomi по 3D-визуализации стандартных квартир
Существует стереотип, что создать умный дом у себя в квартире сложно и дорого, но это совсем не так. Для того чтобы показать потенциальным клиентам, что сделать свое жилье технологичным и еще более удобным легко, Xiaomi вместе с Леди Mail.ru запустили интерактивный проект «Умный дом – это просто». Благодаря 3D-визуализации привычных российских квартир удалось на конкретных примерах продемонстрировать, где и как могут использоваться устройства и сразу посчитать цену умного жилья. За месяц проект позволил привлечь на 70% больше пользователей, чем планировалось на старте. Аудитория в среднем проводила на сайте почти четыре минуты.
Цели проекта
● Показать аудитории рунета, что в умный дом можно превратить практически любую квартиру. У бренда много подходящих устройств, из которых легко и быстро можно создать уникальную экосистему.
● Продемонстрировать, как умные устройства Xiaomi помогают решать ежедневные задачи пользователей с разными интересами и условиями.
Чтобы наглядно показать все преимущества умного дома, Xiaomi вместе с командой спецпроектов Mail.ru Group и агентством Horizon/Media Instinct Group разработали нестандартный интерактивный формат.
В проекте создали 3D-визуализацию трех типовых квартир под разные группы целевой аудитории. Сегменты выделили на основе внутренних инсайтов:
● Небольшая студия – для молодой девушки-менеджера;
● Однокомнатная квартира – для любителя технологий, не пропускающего выход на рынок новых гаджетов;
● Двухкомнатная квартира – для семьи с детьми.
В каждой квартире показали, как устройства Xiaomi могут сделать жизнь людей проще и комфортнее, а пространство – функциональнее. Дополнительно разработали сценарии, в которых на понятных примерах показывали, как гаджеты помогают с решением разных задач. А чтобы подчеркнуть доступность решений, в проект интегрировали онлайн-калькулятор. В нем можно было рассчитать стоимость умного дома для себя, выбирая интересующие устройства.
Студия: все гениальное просто
Гипотеза: умные гаджеты не только помогают в делах, но и преображают квартиру, особенно, если в ней нельзя менять интерьер. Снимая жилье, важно, чтобы технику можно было легко забрать с собой при переезде.
Решение: портативная колонка дает возможность слушать музыку где удобно, умная зубная щетка позволяет мониторить состояние полости рта, робот-пылесос экономит время на уборку, а умная светодиодная лента создает уникальную атмосферу в квартире.
Однушка: все гениальное технологично
Гипотеза: фанат гаджетов обожает все технологичное и с легкостью превращает однушку в хрущевке в прогрессивную квартиру. Устройства помогают справляться даже с неочевидными задачами.
Решение: умные розетки помогают контролировать потребление энергии и следить за работой устройств, датчики движения позволяют защитить квартиру от взлома, термометр-гигрометр позволяет мониторить температуру и влажность воздуха над террариумом ящера, а электросамокат – везде успевать без вреда для экологии.
Двушка: все гениальное безопасно
Гипотеза: для семьи с двумя детьми главный приоритет – поддержание безопасных условий и микроклимата в квартире с учетом особенностей каждого члена семьи.
Решение: очиститель и гигрометр помогают поддерживать благоприятное качество воздуха и для детей, и для людей с аллергией, датчики движения следят, чтобы в доме не было посторонних и отправляют уведомление на смартфон, если есть угроза, а интеллектуальная камера позволяет приглядывать за няней и клининговой службой.
За месяц проект привлек на 70% больше уникальных пользователей по сравнению с KPI. При этом важно, что аудитория не просто проверяла ресурс и уходила, а показывала высокую вовлеченность: в среднем пользователи проводили на странице 3 минуты 51 секунду.
Каждое упоминание устройства Xiaomi в проекте сопровождалось ссылкой на его страницу на сайтах интернет-магазинов, где продаются товары бренда. Это обеспечило высокую долю конверсии в переход на ресурсы (6.37%), где пользователи проводили в среднем больше минуты.
«Нам очень давно хотелось создать такой проект, где в доступной и интерактивной форме читатель мог бы ознакомиться с нашими экосистемными продуктами. Проект Mail.ru Group – это именно то, что мы хотели увидеть: наглядная демонстрация кейсов использования устройств Xiaomi без заумных инструкций и перечислений спецификаций. Мы рады, что наша задумка попала в руки профессиональной команды, которая детально проработала ее и довела до прекрасного результата», – комментирует Евгений Мосунов, глава пресс-службы Xiaomi в России и СНГ.
«Технологические возможности медиа позволяют разрабатывать уникальные проекты и решать задачи самых разных брендов. Проект Xiaomi позволил показать, что сложные, на первый взгляд, технологические решения для умного дома на самом деле простые, удобные и доступные многим. Как мы видим по результатам, пользователи с интересом изучали устройства и охотно вовлекались в проект», – комментирует Александр Будилин, директор инновационного направления коммерческого департамента Mail.ru Group.
Источник: retail-loyalty.org