Телеграм канал «AI для Всех»

Астра на максималках

Когда то раньше, я работал в нефтянке и занимался сейcморазведкой. Это когда ставят датчики и делают большой взрыв - волна отражается и мы видим все слои, структуру и все такое.

На днях узнал, что в некоторых штатах Америки, 60% затрат на сейсмику это люди, которые расставляют датчики и проводят эксперименты.

Пришла мне в голову идея - конечно же нужна self-driving тележка и робот который эти датчики ставит. Порисерчил с помощью deep research, поставил задачу Астре спроектировать такую тележку в FreeCAD и сделать видос.

Спустя 10 часов (и парочку итераций) она произвела вот такое демо 🤯

Приглашаем порешать 🌱 Alfa Connectome 🌱  — соревнование по нейронкам от HFT-фонда Wunder Fund.

В этот раз датасет гораздо больше, чем в прошлых двух соревках. Вы будете изучать исторические торговые данные для двух связанных инструментов: ордербуки, сделки и кое-что еще. По этой информации вам нужно будет предсказывать индикаторы будущей цены для одного из инструментов.

Кванты регулярно сталкиваются с такой задачей.
В соревновании используются реальные маркет-данные.

Когда
11 сентября — 15 ноября

Призовой фонд
$13,600

Победители получат денежные призы, приглашение побеседовать в Wunder Fund, а главное — большое интеллектуальное удовольствие.

Wunder Fund c 2014 года занимается HFT — высокочастотным алготрейдингом. Торгуем на многих биржах по всему миру, как традиционных, так и криптовалютных. Наш дневной торговый оборот около ~$10 млрд.

>_ Поглядеть на соревку

Burning Man 2026

Завтра заезжаем на плаю, если вы тоже тут - приходите в наш Кэмп Solar Plus 8&F.

I will see you in the dust!

Tap-tap Manager

Хочу поделиться с вами моим проектом выходного дня. Когда-то раньше, я занимался волновой физикой (акустика, сейсмика и тп). Пришла в голову идея - если разместить 3 акселерометра на столе (или любом другом плоском объекте), то можно локализовать любые взаимодействия с этой поверхностью.

Сначала попробовал использовать явление поляризации волн, но оказалось что вертикальные колебания ответственны за 95% энергии и метод хорошо работать не будет.

Затем попробовал использовать свойства сети (array) - для того что бы триангулировать сигнал. Для этого надо четко ловить первую фазу прихода волны (phase picking). Ок, не проблема, сделали с Клодом полный finite element method для решение волнового уравнения, на симулятор обучили модель для phase picking - сделали трансфер на реальные данные, чуть откалибровали и работает. Ура! Точность все равно была не очень, потому что разрешающая способность моей сети не очень.

А что если вообще забить на физику и просто обучить нейросеть для локализации? И по заветам Саттона (bitter lesson) - все получилось и результаты на видео! Точность локализации получилась примерно в 2 раза выше, чем при использовании физики.

Я думаю вообще такие системы: симулятор физики, плюс реальные сенсоры и актуаторы (в моем случае стучание по столу) + мощный ИИ (Fable 5) = next frontier of science.