Магазин
Истражувачите ја обучуваат вештачката интелигенција за да предвидат деградација на батеријата на ЕВ
Литиум-јонските батерии станаа клучна компонента во порастот на електричната мобилност, но предвидувањето на нивното здравје и животниот век ја ограничува технологијата.
Предвидувањето на стареењето на литиум-јонските батерии може да го продолжи нивниот животен век
Иако се покажаа како успешни, капацитетот на литиум-јонските батерии се намалува со текот на времето, а не само поради процесот на стареење што се случува при полнење и празнење – познат како „циклично стареење“.
Батериите исто така се распаѓаат кога не се користат
Ќелиите на литиум-јонските батерии, исто така, трпат деградација поради таканареченото „календарско стареење“, што се случува за време на складирањето или едноставно кога батеријата не се користи. Се одредува од три главни фактори: состојба на полнење на мирување (SOC), температура на одмор и времетраење на времето на мирување на батеријата. Имајќи предвид дека електричното возило поголемиот дел од својот живот ќе го помине паркирано, од клучно значење е предвидувањето на деградацијата на капацитетот на ќелијата поради календарското стареење; може да го продолжи животниот век на батеријата и да го отвори патот за механизми кои дури би можеле да го заобиколат овој феномен. Поради оваа причина, истражувачите користат напредни алгоритми за машинско учење за прецизно да го предвидат календарското стареење.
Поврзување на истражувањето со пазарот на електрични возила
Во една неодамнешна студија финансирана од програмата ЕУ Хоризонт 2020, тим научници го однеле истражувањето чекор понатаму, споредувајќи ја точноста на двата алгоритми на широк опсег на комерцијални хемикалии на литиум-јонски батерии. Поточно, тие извлекоа податоци за стареење на календарот од шест типа на хемија на батериите: литиум кобалт оксид (LCO), литиум железо фосфат (LIP), литиум манган оксид (LMO), литиум титаниум оксид (LTO), никел кобалт алуминиум оксид (NCA) и никел-манган-кобалт оксид (NMC). Овие батериски ќелии се календарски стари во температурни комори на 50, 60 и 70 степени Целзиусови, користејќи висок, среден и низок напон. За да го предвиди стареењето, тимот ја истражуваше ефикасноста на два алгоритми за машинско учење: Екстремно зголемување на градиент (XGBoost) и вештачка невронска мрежа (ANN).
Како функционираат алгоритмите?
И двата алгоритма беа избрани поради нивната способност да обезбедат сигурни резултати, но тие значително се разликуваат во нивните перформанси. XGBoost е најсовремен надгледуван алгоритам за машинско учење базиран на стебло на одлуки, кој широко се користи во проблеми со регресија или класификација.
ANN е вештачки адаптивен систем кој ги користи своите основни елементи, наречени неврони и врски, за да ги трансформира своите глобални влезови во предвиден излез.
За да ги оценат нивните перформанси, истражувачите ја користеа метриката за средна апсолутна процентуална грешка (MAPE), која ја мери просечната големина на грешки помеѓу предвидените и измерените вредности. Едноставно кажано, колку е помала вредноста MAPE, толку е поголема точноста на предвидувањето.
Што покажаа резултатите?
Тестирањето со алгоритам покажа дека XGBoost може да се користи за ефикасно предвидување на стареењето на календарот на повеќето хемикалии со значително минимална просечна апсолутна грешка. Во меѓувреме, ANN дава задоволителни резултати само за клеточната хемија на LFP, LTO и NCA. Севкупните супериорни перформанси на XGB, а особено во однос на хемијата на батериите што доминираат во автомобилската индустрија (NCA, NMC, LFP), укажуваат на тоа дека може да се вградат во софтверот за апликации за EV батерии за успешно да се предвидат ефектите од стареењето на календарот и да се обезбеди подобра работен век на батериите на електричните возила.
Сега останува да се види кои чекори треба да се преземат за да се претворат наодите од истражувањето во комерцијални апликации.
Извор: Thenextweb
Магазин
Рецепт за најсочните мини пици: Брзи, меки и едноставно неодоливи
Овие мини пици се вистинска класика – идеални за гости, прослави, родендени или брза ужина. Ги сакаат и деца и возрасни, а најубаво е што можете да ги филувате по свој вкус. Тајната на совршените мини пици е во добро нараснато тесто и кратко печење на висока температура, што создава златна кора и мек, сочен центар.
Основни информации
-
Тешкотија: лесно
-
Време на подготовка: околу 1 час
-
Време на печење: 10–20 минути
-
Температура: 200–220 °C
-
Порции: 20–30 мини пици (во зависност од калапот)
-
Категорија: тесто, солено, брза храна
Состојки
За тестото:
-
10 г свеж квасец
-
250 мл млака вода или млеко
-
1 лажичка шеќер
-
1 лажичка брашно (за активирање на квасецот)
-
500 г брашно
-
1 лажичка сол
-
60 мл масло
За фил:
-
4 лажици доматен сос или кечап
-
Шунка, салама или сланина (по избор)
-
Рендано сирење или моцарела
-
Оригано
-
Опционално: маслинки, пченка, кисели краставички
Подготовка
1. Активирање на квасецот
Во млака вода или млеко додадете шеќер, квасец и една лажичка брашно. Измешајте и оставете 10 минути да се активира додека не се појави пена.
2. Замесување тесто
Во голем сад измешајте брашно и сол. Направете вдлабнатина и додадете го активираниот квасец и маслото. Месете додека не добиете меко и мазно тесто.
-
Ако е премеко – додадете малку брашно.
-
Ако е тврдо – додадете уште малку вода или млеко.
Покријте со крпа и оставете да нарасне 45–60 минути, додека не се удвои.
3. Подготовка на сосот
Измешајте доматен сос со оригано. По желба додадете малку ситно сечкан лук.
4. Обликување мини пици
Замесете го нараснатото тесто и развлечете го на дебелина од околу 0,5 см. Со калап или чаша исечете кругови и наредете ги на плех со хартија за печење.
На секое парче ставете лажичка сос, па додајте шунка, сирење и дополнителни состојки по желба.
5. Печење
Печете во загреана рерна на 200–220 °C околу 10–20 минути, додека мини пиците не добијат убава златно-кафеава боја и додека сирењето не се растопи.
Извор: Kurir
Lifestyle
5 раси на кучиња што речиси не пуштаат влакна и немаат непријатен мирис
Ако размислувате да вдомите куче, а чистотата во домот ви е важна, една од овие пет раси може да биде идеален избор. Професионалниот тренер на кучиња Кејси Реј, со речиси 30 години искуство, ги издвојува расите што минимално им паѓа влакно, слабо мирисаат и речиси воопшто не се лижат прекумерно.
5. Шнауцер
-
Достапни во три големини.
-
Познати по интелигенција и лојалност.
-
Крзното има многу малку природни масла, па затоа минимално им паѓа влакно и речиси не мирисаат.
4. Малтезер
-
Мало, нежно и пријателско куче.
-
Хипоалергично и паѓа исклучително малку.
-
Реј ги нарекува „кучиња без смрдеа“ поради ниското количество масла во кожата.
3. Португалско водно куче
-
Интелигентни, енергични и многу послушни.
-
Обожаваат вода.
-
Водоотпорното крзно не задржува мириси, а со редовно чешлање остануваат чисти и уредни.
2. Бишон Фризе
-
Разиграно, нежно и многу приврзано куче.
-
Имаат малку природни масла во крзното, што значи речиси без мирис.
-
Со редовно четкање изгледаат прекрасно и остануваат свежи.
1. Пудлица
-
Една од најинтелигентните раси во светот.
-
Густите кадрици речиси воопшто не им паѓаат.
-
Многу слаб природен мирис и одлична дресибилност.
-
Како што вели Реј: „Никој нема ни да знае дека има куче дома ако е добро воспитано.“
Совет: Како да го намалите мирисот кај било кое куче?
-
Правилната исхрана е клучна.
-
Раната социјализација и добра дресура спречуваат стрес и несакани навики.
-
Редовната нега и чешлање се неопходни, без разлика на расата.
Извор: Vecernji
Магазин
Зошто вештачката интелигенција сè уште не е сигурна замена за Google
Сè повеќе луѓе користат ChatGPT и други алатки со вештачка интелигенција како замена за Google. Истовремено, самите пребарувачи веќе вградуваат AI-модели во резултатите. Но токму тука, според експертите, започнуваат проблемите.
Сè поголем дел од корисниците повремено или редовно користат чет-ботови за пребарување информации, а дел од нив целосно се потпираат на овие системи.
На пазарот веќе доминираат алатки како ChatGPT, Le Chat и Claude. Google и Microsoft исто така ги интегрираат Gemini и Copilot во своите пребарувачи. Дополнително, Google во Германија воведе „AI режим“ кој овозможува интерактивно комуницирање со резултатите од пребарувањето.
Наместо рачно прелистување многу страници, корисникот добива кратко резиме со најважните информации. Но овде се појавува првиот голем проблем.
Неточни одговори – чест проблем
Според анкети, 42% од корисниците добиле неточни или измислени информации од AI барем еднаш. Многу анализи го потврдуваат ова.
Според октомврискиот извештај на Европската радиодифузна унија (EBU):
-
45% од одговорите на популарните чет-ботови содржат значајни грешки
-
ChatGPT греши во 51,5% од случаите
-
Copilot греши во 45,4%
-
Gemini греши во 50%
Се работи за грешки во точноста, припишувањето, контекстот и разграничувањето помеѓу факти и мислења.
Зошто AI греши?
Грешките се појавуваат поради неколку причини:
-
Моделите се обучени на постари податоци и често нудат застарени информации
-
Пренесуваат неточности од интернет без дополнителна проверка
-
Погрешно припишуваат изјави или ги мешаат изворите
-
Не се бази на знаење, туку јазични модели кои статистички предвидуваат зборови
Ова резултира со „халуцинации“ — одговори кои звучат уверливо, но не се точни.
Проблемот расте бидејќи сè повеќе содржини на интернет се генерирани од AI.
Според Originality.ai, Google Gemini зема податоци од текстови што веќе ги создаваат други модели во над 10% од случаите.
На Википедија се забележува сличен тренд. Истражување на Универзитет Принстон покажува дека до 5% од новите статии содржеле AI-генерирани сегменти со понизок квалитет, недоволно извори или прикриен промотивен материјал.
Моделите се подобруваат, но не доволно
EBU забележува дека сите тестирани AI-системи покажале подобрување во последните месеци.
Google го претстави Gemini 3, а OpenAI го надгради GPT-5.
Но научниците предупредуваат дека, и покрај подобрувањата, вештачката интелигенција сè уште:
-
користи поширок, но нерелевантен спектар на извори
-
не секогаш обезбедува посеопфатни одговори
-
може суптилно да влијае на претставениот контекст
Корисникот добива краток, концизен одговор — но губи можност за проверка, извори и сигурност.
Потребни се нови стандарди и правила
Истражувачите бараат развој на јасни стандарди за процена на веродостојноста на AI-одговорите.
EBU препорачува:
-
никогаш да не се користи AI како единствен извор
-
секогаш да се проверуваат информациите
-
да не се заменуваат традиционалните пребарувачи при важни истражувања
Експертката Катарина Цвајг вели:
„Првото правило е – не ги користете како пребарувач.“
Јазичните модели, според неа, се погодни за креативни задачи, но не и за прецизни истражувања.
Дополнителен проблем е и цената — одржувањето на овие модели бара огромни ресурси, енергија и финансии. А корисниците на долг рок веројатно нема да сакаат да плаќаат за технологија која сè уште не нуди доволна сигурност.
Извор: TPortal
-
Хроника1 денЕдногодишно бебе почина во кичевската болница, било донесено во тешка здравствена состојба, реанимација и медицинската помош не помогнале
-
Кичево2 часаОВР Кичево поднесе кривична пријава против поранешниот градоначалник, постапувал спротивно на законот за пожарникарство
-
Кичево6 часа„Венаки“ Кичево: Пристигнува гооолемиот „Black Friday“ со неверојатен попуст до -70% на цени на одредени производи од светски производители за санитарија и останата покуќнина
-
Хороскоп2 денаХороскоп за понеделник (24 ноември)
-
Хороскоп16 часаХороскоп за вторник (25 ноември)
-
Македонија1 ден16 годишник од Охрид извршил обљуба врз 12 годишно девојче, видеото стигнало до уценувач
-
Македонија1 денСе вози во „алкохолизирана“ состојба, МВР презеде мерки врз возачи на кои им е констатирано дека возеле под дејство на алкохол
-
Македонија6 часа(ФОТО) МВР: Поради одрон кај Царев Двор-Отешево во прекин е сообраќајот во двата правци кај Ресен, односно Стење
