Нецифровая стройка

Биометрии при сделках с недвижимостью дали «зеленый» свет Продать квартиру теперь можно буквально «лицом». Первыми, кто протестировал новинку, стали жители Самарской области. Хотите, как самарцы? выбирайте «Жизненная ситуация» — «Приобретение недвижимости» на портале Росреестра. Чтобы зарегистрировать переход права собственности на квартиру в Самаре, им потребовалось всего лишь зайти в раздел Росреестра на Госуслугах, подтвердить личность биометрией и завизировать всё усиленной подписью (УКЭП). Механизм доступен с начала июля благодаря поправкам в закон «О государственной регистрации недвижимости». Над внедрением сервиса трудились эксперты Минцифры и двух Центров – биометрических технологий и Аналитического, при Правительстве РФ. УКЭП, рассказала директор «Актив-План» Кристина Нестеренко, можно оформить за пару минут не выходя из дома, а для подключения биометрии придется посетить МФЦ или отделение банка, в котором оказывают такие услуги. Если покупатель или продавец не могут встретится лично и нет возможности выписать доверенность на другого человека, то нововведение упрощает процесс проведения сделок, отметила Кристина Нестеренко. Конечно, есть крошечный риск, что к вашим Госуслугам получит доступ «недобросовестный человек». Но эксперт сразу успокаивает: «Не планируете продажу недвижимости – установите запрет на проведение сделок без личного участия». Ограничения отключаются за 5 дней. Надеемся, что мошенники не смогут испортить очередное торжество цифровизации. @anti_bim

Корейские ученые выдрессировали робопса менять стиль движений под конкретные препятствия Инженеры научили роботов переключаться между двигательными навыками на пересеченной местности — это поможет машинам работать на стройплощадках, в лесу и в зонах бедствий. В отличие от собратьев с одной походкой или отдельными контроллерами под каждую задачу, новая система позволяет роботу плавно переходить в зависимости от рельефа между режимами «рысь», «скачки», «лазанье» и «прыжки». Дрессуру провели в три этапа на роботе Hound. Сначала ему скормили датасет из 180 тыс. траекторий движения (15,5 часов смоделированных действий, сгенерированных за восемь минут оптимизации). Затем обучением с подкреплением научили выбирать, когда и как переключаться между навыками, сохраняя равновесие. Наконец, систему адаптировали к реальным условиям: она опирается только на бортовую камеру глубины и 2D-LiDAR, без внешних систем захвата движения. Так появилась ИИ-система APT-RL, позволяющая роботу самостоятельно выбирать режим под конкретную местность. В итоге Hound уверенно преодолел кампусы, лесные тропы, поля, камни, лестницы, бревна и провалы: разгонялся до 4,25 м/с на «пересеченке» и кратковременно до 6 м/с при прыжке с трехступенчатой лестницы. Это один из лучших результатов среди роботов, работающих в реальных условиях, а не в лаборатории, уверяют ученые. Разработчики уже думают о версии APT-RL для гуманоидов и планируют добавить для них режимы «галоп», «ползание» и движение «бочком». @anti_bim