Оптическое волокно — основа современного интернета, связи и многих медицинских приборов. Его производство — очень сложный процесс, требующий высочайшей точности на каждом шаге. Даже небольшие отклонения в технологии могут привести к существенному повышению себестоимости готового материала и к тому, что дорогостоящая заготовка окажется непригодной для дальнейшего применения.

Одним из ключевых начальных этапов создания оптоволокна является процесс «жакетирования» кварцевых труб. Это процесс, когда тонкая кварцевая трубка аккуратно нагревается и надевается на производственный стержень. Жакетирование нужно, чтобы создать прочную и толстую заготовку, из которой потом вытягивают тонкое оптическое волокно. Однако оборудование для этого процесса обычно рассчитано на работу с несколькими стандартными размерами трубок. На практике размеры сырья могут немного отличаться от идеала. Так, отсутствие инструкций для разных видов заготовок вынуждает технолога подбирать настройки методами расчета промежуточных значений между несколькими известными установленными режимами. Однако такой подход не работает, потому что процессы тепломассопереноса подчиняются более сложным, нелинейным законам.

Как правило, в такой ситуации специалисту приходится вручную адаптировать все настройки. Чаще всего это делается путем простой корректировки. Например, если диаметр трубки на 2% больше стандартного, то скорость нагревания волокна интуитивно снижают примерно на те же 2%. Однако на процесс жакетирования влияет множество взаимосвязанных факторов, а примерная корректировка одного параметра не может учесть всех аспектов производства. В итоге дорогостоящая заготовка может потерять свои оптические свойства, а процент брака вырастет, увеличивая себестоимость конечного продукта.

Оптимальные режимы работы также часто охраняются компаниями как производственная тайна (ноу-хау). Это приводит к тому, что научно-обоснованных и общедоступных методик расчёта параметров для такого процесса практически не существует. В итоге это создает дефицит знаний, мешает стандартизации отрасли и замедляет общий технологический прогресс.

Ученые Пермского Политеха создали универсальный инженерный инструмент для процесса жакетирования. Он позволит в два раза ускорить обработку заготовок с нестандартными размерами и сократить долю брака в производстве на 75%.

Сначала эксперты проанализировали весь цикл жакетирования, разбив его на ключевые этапы. Они сосредоточились на трех наиболее важных: травление (очистка поверхности), полировка и сплавление трубки со стержнем.

Для каждого этапа производства ученые создали свою виртуальную модель: указали размеры кварцевой трубки, стержня и зазора между ними, задали свойства материалов и прописали, как движется горелка, с какой мощностью она греет, предложили метод расчета температурных полей в кварце.

Далее в созданных цифровых моделях они стали изменять исходные параметры так, как это происходит в реальности: варьировали толщину стенки трубки, её диаметр, скорость движения горелки и множество других факторов. Созданная компьютерная программа для каждого варианта рассчитывала, как будет вести себя система, и будет ли результат соответствовать критериям качества.

Ученые проверили свои модели, используя реальные заводские данные. Они взяли стандартные размеры труб и стержней из промышленного норматива, а также фактические режимы работы горелки с её скоростями и температурами. В расчетах учли также точные свойства материалов кварца и газов из профессиональных баз данных, чтобы убедиться, что виртуальная модель работает с теми же параметрами, что и физический процесс.

— Финальным и самым практическим шагом стало преобразование массива сложных данных в удобный для производства инструмент. На основе выявленных закономерностей мы построили так называемые технологические номограммы. По сути, это набор наглядных инструкций, где отражены измеряемые параметры трубки (например, диаметр и толщина), а также какую скорость движения горелки нужно выставить для таких показателей, — прокомментировала Дарья Владимирова, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Прикладная математика» ПНИПУ.

Для работника на производстве решение сводится к простому и быстрому поиску нужных значений на номограммах. В начале работы он измеряет размеры реальной трубки и, опираясь на созданные при моделировании графики, находит все нужные параметры: с какой скоростью двигать горелку, какую выставить мощность или сколько подать газа. Благодаря готовому инструменту даже для нестандартных трубок можно мгновенно найти верные настройки, не тратя время на ошибки и не рискуя испортить заготовку.

— В результате работа с нестандартными заготовками стала в два раза эффективнее, потому что отпала необходимость в долгом подборе параметров. Также важно, что количество брака на основных этапах производства сократилось на 75%. Это означает, что дорогое сырье теперь расходуется экономнее, а качество готовой продукции стало стабильно высоким. Наша разработка поможет создать общую научную базу для важной отрасли, поскольку раньше такие знания часто были коммерческой тайной, — рассказал Владимир Первадчук, доктор технических наук, заведующий кафедрой «Прикладная математика» ПНИПУ.

Сам подход, который использовали ученые, можно применить и в других сферах. Метод создания точной компьютерной модели сложного процесса, а затем — простых инструкций для работников, подходит для многих высокотехнологичных производств.

Например, его можно использовать для управления плавкой специального стекла, где пузырьки и неоднородности недопустимы. Специалист, измерив температуру и вязкость сплава, мог бы по готовой инструкции сразу определить, как скорректировать режим печи. Точно так же с помощью предложенного инструмента можно будет настраивать химические реакторы для синтеза сложных веществ. По показаниям датчиков о температуре и концентрации компонентов технолог находил бы точные значения для регулировки подачи реагентов.

Предисловие

В мире высоконагруженных баз данных выбор метода пагинации может стать решающим фактором для производительности системы. Эксперимент, проведённый с двумя подходами — классическим ROW_NUMBER и отложенным соединением (Deferred Join) — показал, что даже архитектурно более совершенный метод не гарантирует победы без тонкой настройки СУБД. Исследование раскрывает, как правильная конфигурация памяти PostgreSQL перевесила преимущества Deferred Join и позволила ROW_NUMBER добиться превосходства на параллельной нагрузке до 22 сессий.

Начало экспериментов с методом пагинации ROW_NUMBER

Прогноз нейросети

Вопрос

Используя информацию о размерах таблиц, схеме баз данных и тестовых запросах, дай прогноз и обоснование - какой тестовый запрос покажет большую производительность для нагрузочного тестирования с параллельной нагрузкой от 5 до 22 сессий для СУБД PostgreSQL 17 c ресурсами CPU=8 RAM=8GB

Прогноз:
Наибольшую производительность при параллельной нагрузке (5–22 сессии) покажет запрос plan-1 (ROW_NUMBER()) после оптимизации индексами.

Экспериментальная проверка

Анализ ситуации нейросетью

Почему не оправдался прогноз нейросети о большей эффективности метода ROW_NUMBER для заданных условий ?

5. Условия, при которых ROW_NUMBER() действительно был бы эффективнее:

Сценарий 2: Адекватный размер work_mem

Если бы work_mem был ≥ 256MB для сортировки в памяти

какие значение work_mem необходимо установить для получения преимущества метода row_number при максимальной нагрузке 22 параллельные сессии при общем размере RAM=8GB ?

-- Для получения преимущества ROW_NUMBER():
SET work_mem = '180MB';
SET max_parallel_workers_per_gather = 1;
SET max_parallel_workers = 16;

-- В postgresql.conf:
work_mem = 180MB
max_parallel_workers_per_gather = 1
max_parallel_workers = 16
max_worker_processes = 16
shared_buffers = 2GB
effective_cache_size = 6GB

Задача

Экспериментальная проверка рекомендации нейросети по оптимизации метода пагинации ROW_NUMBER

Изменение конфигурационных параметров СУБД

ALTER SYSTEM SET work_mem = '180MB';

ALTER SYSTEM SET max_parallel_workers_per_gather = 1;

ALTER SYSTEM SET max_parallel_workers = 16;

ALTER SYSTEM SET max_worker_processes = 16 ;

ALTER SYSTEM SET shared_buffers = '2GB';

ALTER SYSTEM effective_cache_size = '6GB';

Производительность и ожидания СУБД в ходе нагрузочного тестирования

Операционная скорость

Результат

Среднее превышение операционной скорости , при использовании метода ROW_NUMBER составило 12.59%

Ожидания СУБД

Результат

Среднее снижение ожиданий СУБД, при использовании метода ROW_NUMBER составило 18.06%

Характерные особенности тестовых запросов и планов выполнения

1. Общая цель запросов

Оба запроса решают задачу случайной пагинации (выбор случайной "страницы" из 100 строк) для отфильтрованных данных (билеты с бизнес-классом).

2. Основные различия в подходах

Первый запрос (ROW_NUMBER()):

• Использует оконную функцию ROW_NUMBER() для нумерации всех строк

• Фильтрует по диапазону номеров строк после нумерации

• Ключевая проблема: Выполняет полную сортировку и нумерацию всех 2.15 млн строк

Второй запрос (Deferred Join):

• Использует отложенное соединение (deferred join)

• Сначала выбирает только ticket_no с помощью OFFSET/LIMIT

• Затем соединяет остальные данные по отобранным ключам

• Преимущество: Сортирует только ключи, а не все данные

3. Производительность

Первый запрос:

• Время выполнения: 12.65 секунд

• Основные затраты:
  Merge Semi Join: 9.3 секунды
  Сортировка 2.15 млн строк: 850-1000 мс (quicksort, 170 МБ памяти)
  WindowAgg (оконная функция): 1723 мс

Второй запрос:

• Время выполнения: ~16.1 секунды (неполные данные в выводе)

• Основные затраты:
  Merge Semi Join: 8.75 секунды
  Сортировка для OFFSET: 5.5 секунды (top-N heapsort, 15 МБ памяти)
  Hash Join: 5575 мс

4. Критические различия в планах

Сортировка:

1. Первый запрос: Сортирует все столбцы (ticket_no, book_ref, passenger_name) - 92 байта на строку

2. Второй запрос: Сортирует только ticket_no - 32 байта на строку

Использование памяти:

1. Первый: 170 МБ для сортировки всех данных

2. Второй: 15 МБ для сортировки только ключей

Фильтрация:

1. Первый: Сначала нумерует все строки, затем фильтрует 100

2. Второй: Сначала выбирает 100 ключей, затем соединяет данные

5. Проблемы обоих подходов

1. Общая проблема: floor(random() * COUNT(*)/100) требует полного сканирования для подсчета строк

2. Производительность OFFSET: Во втором запросе OFFSET должен "пропустить" много строк (случайная страница * 100)

6. Рекомендации

Для оптимизации:

1. Второй подход лучше архитектурно (deferred join), но в данном случае медленнее из-за:
   Необходимости вычислять OFFSET
   Hash Join вместо более эффективного соединения

2. Потенциальные улучшения:
   Использовать keyset pagination вместо OFFSET
   Кэшировать общее количество строк
   Рассмотреть материализованные представления для filtered_tickets

В текущей реализации:

• Первый запрос быстрее (12.65с vs ~16.1с), но использует больше памяти

• Второй запрос масштабируется лучше при увеличении размера данных, так как сортирует меньше данных

7. Вывод

Оба запроса имеют проблемы с производительностью из-за необходимости обработки всех 2.15 млн строк для случайной выборки. Deferred Join (второй подход) - более правильная архитектурная паттерн, но требует оптимизации OFFSET и соединения для повышения эффективности в данном конкретном случае.

Характерные особенности производительности СУБД

1. Производительность (SPEED)

ROW_NUMBER подход:

• Начальная производительность: 60

• Стабильная после 45 итерации: 96

• Максимум: 96 (после адаптации)

• Прирост: 60 → 96 (+60%)

Deferred Join подход:

• Начальная производительность: 52

• Стабильная после 55 итерации: 84

• Максимум: 84

• Прирост: 52 → 84 (+61.5%)

Вывод: ROW_NUMBER показывает на 14.3% выше абсолютную производительность (96 vs 84).

2. Динамика адаптации

ROW_NUMBER:

• Быстрый рост до 96 за 55 итераций

• Более резкие скачки производительности

• Ранняя стабилизация (с 55 итерации)

Deferred Join:

• Более плавный рост до 84

• Дольше адаптируется (до 55 итерации)

• Стабильнее на низких нагрузках

3. Ожидания и блокировки

ROW_NUMBER:

• TIMEOUT появляются с итерации 46 (при нагрузке 10 соединений)

• LWLOCK стабилизируются на уровне 3-6

• WAITINGS: 4-7

Deferred Join:

• IO ожидания появляются с итерации 73 (при нагрузке 15+ соединений)

• LWLOCK: 4-8 (выше, чем у ROW_NUMBER)

• WAITINGS: до 21 пикового значения

• Более выраженные скачки в ожиданиях (74 итерация: 21 ожидание)

4. Корреляция с нагрузкой

• Нагрузка растет от 5 до 22 соединений

• Критические точки:
  10 соединений (итерация 46): ROW_NUMBER начинает показывать TIMEOUT
  15 соединений (итерация 73): Deferred Join показывает IO ожидания
  18+ соединений: оба подхода стабилизируются на максимальных значениях ожиданий

5. Ключевые различия в поведении

ROW_NUMBER:

1. Выше пиковая производительность (96 vs 84)

2. Раннее появление TIMEOUT (с 10 соединений)

3. Меньше LWLOCK в среднем (3-6 vs 4-8)

4. Более предсказуемые паттерны ожиданий

Deferred Join:

1. Лучше масштабируется при низких нагрузках

2. Более стабильные WAITINGS (кроме пиков)

3. Появление IO ожиданий вместо TIMEOUT

4. Сильнее страдает от LWLOCK

6. Анализ проблемных точек

ROW_NUMBER:

• Проблема: TIMEOUT при 10+ соединениях

• Причина: WindowAgg + сортировка больших данных конкурируют за ресурсы

• Симптом: Конкуренция за CPU/память

Deferred Join:

• Проблема: IO ожидания при 15+ соединениях

• Причина: Hash Join + сортировка для OFFSET требуют disk I/O

• Симптом: Конкуренция за disk I/O и LWLOCK

7. Рекомендации по оптимизации

Для ROW_NUMBER:

1. Увеличить work_mem для уменьшения disk spills

2. Рассмотреть материализованные представления для filtered_tickets

3. Кэшировать COUNT(*) для random_page

Для Deferred Join:

1. Оптимизировать индексы для сортировки ticket_no

2. Увеличить shared_buffers для кэширования hash таблиц

3. Рассмотреть использование keyset pagination вместо OFFSET

8. Общий вывод

1. ROW_NUMBER лучше для:
   Максимальной производительности (14.3% выше)
   Систем с достаточными CPU/памятью
   Сценариев с <10 конкурентных соединений

2. Deferred Join лучше для:
   Систем с ограничениями по памяти
   Сценариев с предсказуемыми IO паттернами
   Приложений, чувствительных к TIMEOUT

3. Оба подхода требуют оптимизации при >10 конкурентных соединений

4. Критическая нагрузка: 10-15 соединений (точка деградации производительности)

Метрики производительности инфраструктуры

1. Использование CPU

ROW_NUMBER:

• Начало: 61% user, 3% system, 36% idle

• Критическая точка (итерация 50): резкий переход на 95-96% user, 4% system, 0% idle

• Стабильная нагрузка: 96% user, 4% system, 0% idle

• Вывод: Полная загрузка CPU с преобладанием пользовательского времени

Deferred Join:

• Начало: 61% user, 2% system, 36% idle

• Критическая точка (итерация 52): переход на 97% user, 3% system, 0% idle

• Стабильная нагрузка: 97% user, 3% system, 0% idle

• Вывод: Аналогичная полная загрузка, но меньше системного времени

Сравнение: Deferred Join показывает на 1% выше user CPU и на 1% ниже system CPU.

2. Использование памяти

ROW_NUMBER:

• Свободная память: 1791 → 2753 KB (+53% рост)

• Буферы: 47 → 6 KB (-87% снижение)

• Кэш: 4955 → 2751 KB (-44% снижение)

• Своп: 70 → 67 KB (минимальное изменение)

• Вывод: Активное использование кэша и буферов

Deferred Join:

• Свободная память: 4567 → 2207 KB (-51% снижение)

• Буферы: 18 → 6 KB (-67% снижение)

• Кэш: 2211 → 2728 KB (+23% рост)

• Своп: 69 → 73 KB (незначительный рост)

• Вывод: Увеличение использования кэша, снижение свободной памяти

Сравнение: ROW_NUMBER активнее использует кэш в начале, Deferred Join наращивает кэш в процессе.

3. Ввод-вывод (IO)

ROW_NUMBER:

• io_bo: 52 → 58 (+11.5% рост)

• Пиковые значения: до 59

• Вывод: Умеренный рост IO при увеличении нагрузки

Deferred Join:

• io_bo: 59 → 65 (+10% рост)

• Пиковые значения: до 68

• Вывод: Более высокий базовый уровень IO

Сравнение: Deferred Join имеет на 10-15% выше активность IO, что соответствует ожиданиям из предыдущего анализа (IO ожидания).

4. Системные метрики

ROW_NUMBER:

• Прерывания (system_in): 5687 → 8279 (+45% рост)

• Переключения контекста (system_cs): 657 → 1053 (+60% рост)

• Процессы в run queue (procs_r): 6 → 15 (+150% рост)

Deferred Join:

• Прерывания (system_in): 5652 → 8274 (+46% рост)

• Переключения контекста (system_cs): 652 → 1063 (+63% рост)

• Процессы в run queue (procs_r): 5 → 15 (+200% рост)

Сравнение: Оба подхода показывают схожий рост системных метрик, Deferred Join имеет немного больше переключений контекста.

5. Критические точки перехода

ROW_NUMBER:

• Итерация 50 (нагрузка 10): переход на 0% idle CPU

• Сопровождается: Ростом procs_r до 9

• Симптом: Резкое изменение паттерна использования памяти

Deferred Join:

• Итерация 52 (нагрузка 10): переход на 0% idle CPU

• Сопровождается: Ростом procs_r до 9

• Симптом: Снижение свободной памяти до 4000 KB

6. Корреляция с нагрузкой

• 5-8 соединений: Оба подхода работают с простоями CPU (36% idle)

• 10 соединений: Критическая точка (0% idle)

• 12-15 соединений: Стабилизация на максимальной нагрузке

• 18-22 соединений: Дальнейший рост системных метрик

7. Ключевые различия по метрикам

ROW_NUMBER преимущества:

1. Меньше IO операций (58 vs 68)

2. Лучшее использование памяти (растущая свободная память)

3. Более стабильный кэш (меньше колебаний)

Deferred Join преимущества:

1. Меньше системного времени CPU (3% vs 4%)

2. Более предсказуемое использование кэша (постепенный рост)

3. Меньше начальных буферов (более эффективное использование)

8. Проблемные паттерны

ROW_NUMBER:

• Проблема: Резкое падение кэша с 4955 до 2751

• Причина: Оконные функции требуют больших рабочих наборов

• Риск: Потенциальные page faults при недостатке памяти

Deferred Join:

• Проблема: Высокий базовый уровень IO (59 vs 52)

• Причина: Hash Join и сортировка для OFFSET

• Риск: Disk I/O bottlenecks при высокой нагрузке

9. Общие выводы по метрикам

1. Оба подхода CPU-bound: 0% idle при нагрузке ≥10 соединений

2. Deferred Join более IO-intensive: на 10-15% выше IO активность

3. ROW_NUMBER более memory-intensive: активнее использует кэш и буферы

4. Критическая нагрузка: 10 соединений для обоих подходов

5. Масштабирование: Deferred Join лучше сохраняет кэш, но требует больше IO

10. Рекомендации по оптимизации системы

Для ROW_NUMBER:

1. Увеличить work_mem для сортировки в памяти

2. Настроить shared_buffers для кэширования рабочих наборов

3. Мониторить page faults и swap активность

Для Deferred Join:

1. Оптимизировать индексы для уменьшения IO

2. Рассмотреть SSD для уменьшения latency IO операций

3. Настроить effective_io_concurrency для параллельного IO

Итог:

Выбор между подходами зависит от конфигурации системы -

• ROW_NUMBER для CPU-обеспеченных архитектур

• Deferred Join для систем с хорошим IO.

Японская компания Tsubame Industries представила пилотируемого робота-трансформера ARCHAX высотой 4,5 метра и весом 3,5 тонны.

Этот гигантский механизм, вдохновлённый аниме-франшизой «Mobile Suit Gundam», может переключаться между режимами «робота» и «транспортного средства».

Технические характеристики и особенности:

Высота: 4,5 метра.

Вес: 3,5 тонны.

Максимальная скорость: 10 км/ч в режиме транспортного средства, 2 км/ч в режиме робота.

Управление: пилот размещается в кабине, окружённой мониторами, которые транслируют изображение с девяти внешних камер.

Для управления руками и пальцами робота используются джойстики, а движением управляют педали.

Безопасность: робот оснащён кнопкой аварийной остановки, которая автоматически прекращает работу при наклоне корпуса более чем на 5 градусов.

Дизайн и конструкция

Корпус робота изготовлен из железных труб, алюминиевого сплава и стальных пластин, а внешний вид дополнен армированным волокнистым пластиком и нитью для 3D-печати ASA. Дизайн специальной модели ARCHAX разрабатывал Сёдзи Кавамори, известный по дизайну истребителя VF-1 «Валькирия» в аниме «Макросс».

Применение и планы

На первом этапе компания планирует продать пять экземпляров ARCHAX по цене около 3 миллионов долларов каждый. Основная целевая аудитория — энтузиасты и коллекционеры.

В перспективе разработчики надеются адаптировать роботов для использования в различных отраслях, включая:

- ликвидацию последствий стихийных бедствий;

- космическую индустрию;

- развлекательную сферу (например, в тематических парках или киберспортивных соревнованиях в формате дополненной реальности).

ARCHAX сочетает в себе элементы робототехники, аниме и развлечений, представляя собой уникальный проект, который может стать символом инноваций в ближайшие годы.

p.s прям как в «Эхо-взвод», также известен в русскоязычном переводе как «Космические спасатели лейтенанта Марша» — фантастический мультсериал, созданный «Universal Cartoon Studios» в 1993—1994 годах. или Titanfall 😺

Кажется, что это проблемы «больших». Но у любого бизнеса всё то же самое, просто в меньшем масштабе. Если производство находится далеко от транспорта — беда. В Петербурге рабочие у нас не ехали 45 минут от Купчино до Нарвской. Когда мы открывали вышивальный цех, выяснилось, что в городе всего 10–15 дессинаторов (программистов вышивки). И все уже где-то работают. Приходилось переманивать, переучивать, убеждать.

Так что разницы между «маленьким» и «большим» бизнесом меньше, чем кажется. У всех одни и те же вопросы: где взять людей, как их удержать.

Подписывайтесь на канал «Законы сохранения бизнеса», там про операционное управление маленьким и большим бизнесом — как выстроить процессы, чтобы бизнес работал на вас, а не наоборот.

· Технологическая основа:

· Вкус: Мультисенсорные массивы, распознающие молекулы, ответственные за пять базовых вкусов (сладкий, кислый, соленый, горький, умами).

· Запах: Матрица перекрестно-чувствительных датчиков ("электронный нос"), создающая уникальный "отпечаток" сложных ароматов. Перспективны сенсоры на основе новых материалов (например, дисульфида молибдена), способные одновременно улавливать различные параметры.

· Искусственный интеллект: Алгоритмы машинного обучения (графовые и сверточные нейронные сети) анализируют данные с сенсоров, выделяют ключевые паттерны и создают их цифровую модель.

2. Блок обработки данных и управления (ИИ-платформа)

· Функция: Создание и передача индивидуальных стимулов.

· Технологическая основа:

· Центральный процессор: Преобразует цифровые "отпечатки" в конкретные инструкции для исполнительных устройств.

· Облачная база данных: Хранит библиотеки оцифрованных вкусоароматических профилей и индивидуальные калибровочные данные пользователей.

· Алгоритмы персонализации: Адаптируют сигналы под физиологию и предпочтения пользователя, учитывая, что восприятие субъективно.

3. Блок стимуляции ("Исполнительное устройство")

· Функция: Непосредственное создание ощущения у пользователя. Состоит из двух взаимодополняющих подсистем.

· Технологическая основа:

· Химико-тактильный интерфейс (для вкуса и текстуры): Устройство, доставляющее в ротовую полость микродозы химических соединений через гелевый слой для точного воссоздания базовых вкусов и их интенсивности. Дополнительные микровибраторы могут имитировать текстуры (например, хруст или газированность).

· Электростимуляционный интерфейс (для запаха и сложного вкуса): Набор биосовместимых электродов для неинвазивной или минимально инвазивной стимуляции. Возможны два подхода:

· Периферическая стимуляция: Воздействие на окончания обонятельного или вкусового нервов (например, через носовую перегородку или небо).

· Центральная стимуляция: Прямая подача сигналов в обонятельную луковицу или вкусовую кору головного мозга (требует высочайшей точности и является наиболее перспективной, но и самой сложной технологией).

4. Пользовательский интерфейс

· Функция: Калибровка, выбор режимов и интеграция с контентом.

· Технологическая основа:

· Мобильное приложение / VR-плагин: Для настройки и управления.

· Процедура калибровки: Система обучается под пользователя, определяя его пороги чувствительности и предпочтения.

· Интеграция с контентом: Специальные метки в VR/AR-среде, фильмах или играх, которые запускают соответствующие стимулы.

🔄 Как это работает: пример сценария

1. Запись: Система "электронный нос/язык" анализирует, например, аромат свежего апельсина, создавая его цифровой профиль.

2. Синтез: ИИ-платформа на основе этого профиля генерирует команду: "комбинация химического сигнала "сладкий/кислый" + электростимуляция паттерна X для обонятельного нерва".

3. Стимуляция: Устройство пользователя выполняет команду: дозатор создает кисло-сладкий вкус на языке, а электроды активируют последовательность, соответствующую запаху цитруса.

4. Восприятие: Мозг интегрирует сигналы от вкусовых рецепторов и обонятельного нерва, формируя целостное ощущение "апельсина".

💡 Возможные сферы применения

· Развлечения и связь: Глубокое погружение в VR/AR, "цифровые ужины" на расстоянии.

· Здравоохранение: Реабилитация пациентов с потерей обоняния/вкуса (после COVID-19, травм), борьба с расстройствами пищевого поведения.

· Образование и культура: Интерактивное изучение кулинарного наследия, "посещение" исторических событий с их характерными запахами.

· Пищевая промышленность: Дистанционная разработка и тестирование новых продуктов без необходимости физического производства.

⚠️ Основные технологические и этические вызовы

· Безопасность и биосовместимость: Необходимы абсолютно безопасные материалы для долговременного контакта с телом и мозгом.

· Сложность нейрокодирования: Требуется точное картирование и воспроизведение паттернов нейронной активности для тысяч разных запахов и вкусов.

· Миниатюризация и энергоэффективность: Портативное устройство должно быть компактным и работать от аккумулятора.

· Этика и контроль: Возникают вопросы о манипуляции поведением, цифровом неравенстве, конфиденциальности перцептивных данных и потенциальной зависимости.

Это сложная задача, требующая сотрудничества нейробиологов, инженеров и специалистов по ИИ. Однако существующие прототипы показывают, что создание базовой версии такой системы — вопрос ближайших десятилетий.

Ps. Пока идет реализация переноса функционала на чисты YII2.
https://github.com/VohminV/cheburashka