Alterego_Midshipman @olukawy@qoto.org

Суммарная мощность резервных источников питания в Украине достигла трех гигаватт, что равняется мощности Южноукраинской атомной электростанции.

Самой популярной является продукция компании EcoFlow, на которые приходится 62% всего рынка.

Наиболее популярные модели находятся в ценовом диапазоне 20-30 тысяч, хотя с учащением блекаутов покупатели переходят на более мощные и более дорогие модели.

Однако купить себе зарядную станцию может быть тяжелым заданием из-за перекупщиков, часто выкупающих целые партии, а потом перепродающие с наценкой.

@yigal_levin

В КНДР состоялась церемония ввода в строй Самгванского животноводческого комплекса — нового образца строительства социалистической деревни в новую эпоху и развития отечественного животноводства.

Открытие животноводческого комплекса посетил блистательный товарищ Ким Чен Ын, где лично, решительно и сокрушительно попробовал и оценил молочную продукцию, отметив, что нужно исправить.

Напомню, что управленческая модель режима Кимов предполагает, что лидер должен идеально разбираться во всех вопросах — от баллистических ракет до йогуртов, от сельского хозяйства до кораблестроения.

Стоит обратить внимание на полные тревоги лица персонала, внимательно наблюдающего, как Ким откушивает йогурт: в КНДР чиновников наказывают, и наказывают серьезно — тревога вполне оправданна.

@yigal_levin

К теме Маска, вдогонку к расшифровке его последних интервью — вот тут его фанаты сделали клип (у которого уже более миллиона просмотров), где показано будущее, которого хотят все эти силиконовые мальчики.

Все сделано с помощью Грока — тут и зигующий Маск, и Ди Джей Вэнс, и файлы Эпштейна, и, конечно же, кошкодевочки — ведь не секрет, что все это делается только ради кошкодевочек. Короче, полный пакет.

Как говорил сам Маск, ИИ — это сверхзвуковое цунами, его не остановить, так что просто запасаемся попкорном и наблюдаем: мы, несомненно, живем в преддверии темных времен, но при этом и очень интересных.

@yigal_levin

🇺🇸 Министерство обороны США заключило с компанией BlueHalo контракт на сумму до $19,95 млн на разработку ИИ-инструментов для моделирования человеческой биологии, с работой до 2029 года и возможным продлением до 2031-го.

Как сообщается, главной задачей проекта является необходимость создать системы, которые объединяют большие массивы биологических данных с сенсорными технологиями и алгоритмами машинного обучения, чтобы отслеживать здоровье, работоспособность и возможные риски для военнослужащих.

Работы будут выполняться в Дейтоне, штат Огайо, под управлением базы Воздушных сил США Райт-Паттерсон, которая является центром исследований в области аэрокосмической медицины, человеческой физиологии и передовых сенсорных систем для армии США.

Планируется, что BlueHalo создаст гибкие и модульные модели искусственного интеллекта, способные интегрировать данные о микробиоме, биомаркерах, геномике и вживленных чипов для прогнозирования состояния здоровья и адаптации мер защиты.

Компания также разрабатывает технологии биохимического анализа, которые позволяют мониторить когнитивные и физиологические показатели, а также выявлять воздействие внешней среды на солдат.

@yigal_levin

Продолжение кампании ГУР МО по систематическому ослаблению российской противовоздушной обороны.

Один из ЗРПК "Панцирь-С1" был поражен на специальной рампе-насыпи, строительство которых ранее отмечалось OSINT-исследователями вокруг многих российских стратегических объектов.

@yigal_levin

@Sarotar IPFS

Тема на DOU — це детальний технічний пост від Віктора Смертного (Founder I-SEE) під назвою **«Як ми будували систему виявлення дронів I-SEE на основі комп’ютерного зору: від ідеї до MVP»**.

Це класичний «post-mortem» / технічний розбір реального проєкту в defence tech, написаний дуже відкрито та професійно. На момент аналізу коментарів під постом **немає** (тобто дискусія ще не розгорнулася або її просто не видно).

### Сильні сторони посту та підходу (що зроблено добре)

- **Чесність і реалістичність**
Автор не прикрашає: чітко пише про обмеження MVP (немає нічного бачення, погано працює в складну погоду, немає автоматичних контрзаходів, оклюзії та птахи — це все ще проблема). Це рідкість для маркетингових матеріалів, і викликає довіру.

- **Правильний вибір технологічного стеку для задачі**
Комп’ютерний зір на edge (локальна обробка на GPU) — дійсно один з небагатьох реалістичних шляхів для автономного виявлення FPV-дронів та крилатих БПЛА в 2024–2026 роках.
Аргументація проти радарів / РЧ / акустики — адекватна й по суті правильна для сценаріїв масового використання дешевих автономних дронів.

- **Фокус на даних, а не на моделях**
Один з найкращих тез посту:
> «Датасет важливіший за архітектуру»
Це те, що більшість новачків в CV-проєктах ігнорують. Hard negative mining, синтетичні дані + реальні відео з фронту, аугментація під реальні артефакти — це сильний підхід.

- **Реалістичні метрики та оптимізація**
45–55 FPS на середній GPU при прийнятній якості детекції + трекінгу — хороший результат для edge.
Розбір pipeline latency (декодування → inference → post-processing) — це те, що в 90% постів просто ігнорують.

- **Відкриті питання в кінці**
Автор сам ставить правильні наступні кроки: sensor fusion, адаптивні пороги, боротьба з dataset drift, багатокамерна кореляція треків. Це показує, що проєкт живий і команда розуміє, куди рухатись далі.

### Критика та слабкі місця (де можна «підкопати»)

1. **Відсутність кількісних метрик у пості**
Немає цифр типу mAP, Precision/Recall, F1 на валідації, відсоток хибних спрацювань на реальних кейсах, дальність надійного виявлення в метрах за різних умов.
Для defence tech це критичний момент — «працює» може означати і 300 м в ясну погоду вдень, і 40 м в сутінках.

2. **Птахи та оклюзія — це все ще відкрита проблема**
Автор сам пише, що птахи — одна з головних причин false positive. Фільтри та предикція треків допомагають, але не вирішують повністю.
У реальних умовах (особливо взимку/восени в Україні) це може зробити систему малоефективною в окремі дні.

3. **Обмеження оптичного спектра**
Без ІЧ/термального каналу система принципово сліпа вночі та в тумані/сильному дощі.
Це не «недолік MVP», а фундаментальне обмеження підходу. Для повноцінного периметрового захисту доведеться комбінувати з іншими сенсорами (тепловізори, радари малої дальності тощо).

4. **Масштабування на багато камер**
Автор згадує, що багатокамерність сильно ускладнює систему (кореляція треків, синхронізація, навантаження).
Якщо система планується для захисту великого об’єкта (завод, база, склад), то це може стати вузьким місцем.

5. **Відсутність інтеграції з контрзаходами**
Виявлення → оповіщення — це лише перший крок.
У 2025–2026 роках очікування вже йдуть до «виявлення → наведення РЕБ / скиду перехоплювача / лазера». Тут поки що тільки «повідомлення», що значно знижує бойову цінність у динамічних сценаріях.

### Загальна оцінка

Пост — один з найкращих прикладів прозорого технічного сторітелінгу в українському defence tech на DOU.
Він корисний як для новачків (показує реальний шлях), так і для досвідчених (багато правильних акцентів на даних, latency, hard negatives).

**Оцінка підходу:** 7.5–8/10 для MVP-стадії в реальних польових умовах.
Це не «гра майбутнього», а робочий продукт, який уже щось робить, а не просто обіцяє.

**Чого бракує для 9–10/10**
- Кількісні результати + відео-приклади (true positive / false positive).
- Порівняння з аналогами (Sky sentinel, DroneSentry, українські розробки типу «Щит» тощо).
- Хоча б приблизні дані по дальності / стійкості до погоди.

Якщо з’являться коментарі — буде цікаво подивитись на питання від людей, які вже розгортали подібне на позиціях. А ти сам як оцінюєш цей підхід — реалістично для фронту чи все ж потрібен мультисенсорний комплекс?