فارم بوت يقدم روبوت زراعة آلي للغاية وسهل التجميع يبسط عملية زراعة الطعام في المنزل، في المدارس، وحتى في الفضاء.
يستخدمه أكثر من 500 مؤسسة تعليمية ومنظمة مثل ناسا، لتعزيز تعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات والممارسات الزراعية المبتكرة.
توفر نماذج FarmBot، جينيسيس وجينيسيس XL، إنتاجًا غذائيًا مستدامًا مع انبعاثات أقل من ثاني أكسيد الكربون وهي مصممة لتناسب مختلف الأحجام، من الاحتياجات الفردية إلى احتياجات الأسرة.
تلقى الروبوت الزراعي مفتوح المصدر (farm.bot) مراجعات متباينة، حيث تركزت الانتقادات على نقص خبرته في رعاية النباتات، مثل تقنيات الري غير الصحيحة التي قد تؤدي إلى مشاكل فطرية.
يعتقد بعض المستخدمين أن التكنولوجيا يمكن تكييفها ويرون إمكانيات في توسيع نطاقها لتطبيقات أكبر، بينما يجدها آخرون غير عملية للزراعة الجادة.
يُنظر إلى المشروع عمومًا على أنه أداة لهواة أكثر من كونه حلاً قابلاً للتطبيق للزراعة على نطاق واسع.
تدعو المقالة إلى اتباع نهج من الأعلى إلى الأسفل في إدارة المشاريع، مع التأكيد على تقسيم المهام إلى أجزاء أصغر وأكثر قابلية للإدارة لتحقيق إنجاز أسرع.
يسلط الضوء على كيفية أن البرمجة الوظيفية، التي تتجنب الحالة المشتركة، يمكن أن تساعد في هذه العملية، على الرغم من أن البعض يجادل بأن هذه الطريقة هي ممارسة جيدة بشكل عام.
كما يتم التأكيد على المرونة والتكرار، مما يشير إلى أن البدء بمخطط تقريبي وتنقيحه بمرور الوقت يمكن أن يعزز كفاءة وفعالية المشروع.
تدابير الكشف عن العبث ضرورية لاكتشاف الوصول غير المصرح به إلى الأجهزة الإلكترونية، مما يحمي من هجمات 'الخادمة الشريرة'.
تشمل التقنيات استخدام الأختام الفريدة، وطلاء الأظافر اللامع على البراغي، والبرامج الثابتة التي تكشف العبث مثل Heads وAuditor، واكتشاف التسلل المادي با ستخدام تطبيقات مثل Haven.
إن دمج طبقات متعددة من الأمان، مثل التخزين الذي يظهر العبث والمراقبة بالفيديو، يعزز بشكل كبير حماية الأجهزة.
تتناول المقالة طرق جعل الأجهزة الإلكترونية قابلة للكشف عن العبث، مسلطة الضوء على أهمية اكتشاف الوصول غير المصرح به أو التعديلات.
شارك مستخدم عمله في استخدام هذه المبادئ لمكافحة الأدوية المزيفة، مشيرًا إلى الحاجة إلى خوارزميات أفضل لتحويل الأنماط العشوائية إلى نص قابل للبحث.
تتناول المحادثة تقنيات ذات صلة مثل الوظائف الفيزيائية غير القابلة للاستنساخ (PUFs) المستخدمة في التشفير وإمكانية استخدام خوارزميات التعرف على الصور للكشف عن العبث.
high_impact هو محرك ألعاب ثنائي الأبعاد جديد مكتوب بلغة C، مستوحى من محرك الألعاب Impact JavaScript لعام 2010، ويدعم منصات متعددة بما في ذلك Windows وMac وLinux وWebAssembly (WASM).
يتميز المحرك بدعم شامل لتطوير الألعاب، بما في ذلك الخرائط المربعة، كائنات اللعبة، الفيزياء، التصادمات، الرسوم المتحركة، النصوص، والصوت، مع التركيز على البساطة وقابلية التوسع.
يتضمن المشروع نسخة من لعبة Biolab Disaster الأصلية ومحرر مستويات محدث، Weltmeister، لعرض قدرات المحرك ودعوة المساهمات لمزيد من التطوير.
أجلت شركة Nvidia إصدار شريحتها الجديدة للذكاء الاصطناعي بسبب عيب في التصميم، مما أثار نقاشات على موقع The Verge حول العوامل الحقيقية التي تحد من تقدم الذكاء الاصطناعي.
يجادل بعض المستخدمين بأن معالجة البيانات وهندسة النماذج هي عنق الزجاجة الأكثر أهمية من قوة الحوسبة الخام، بينما يشكك آخرون في التحسينات المحتملة حتى مع زيادة كبيرة في عدد وحدات معالجة الرسومات.
كما يستكشف النقاش أيضًا إمكانيات النماذج الذكاء الاصطناعي الأصغر والأكثر كفاءة وتأثير التقدم في الأجهزة على أبحاث الذكاء الاصطناعي.