{"id":53625,"date":"2019-12-06T00:00:00","date_gmt":"2019-12-05T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/grafen-kotoryj-vsyo-eshhyo-ne-smog"},"modified":"2020-02-18T14:01:33","modified_gmt":"2020-02-18T11:01:33","slug":"grafen-kotoryj-vsyo-eshhyo-ne-smog","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/novosti-interneta\/grafen-kotoryj-vsyo-eshhyo-ne-smog","title":{"rendered":"Grafene che ancora non \u00e8 riuscito","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Grafene
\n
\nQuante volte nei media vediamo 'notizie dal futuro' in cui vengono annunciate con orgoglio le conquiste scientifiche a beneficio dell'economia del paese? Spesso nei commenti a tali notizie e reportage si pu\u00f2 trovare scetticismo e richieste di scrivere solo di eventi gi\u00e0 realizzati. Abbiamo poca fede in piani brillanti e ispiratori.<\/p>\n

Bene, pubblicazioni di questo tipo non sono un'unicit\u00e0 del panorama informativo domestico. Non \u00e8 cos\u00ec difficile imbattersi anche nei loro annunci di New-Vasyuki.<\/p>\n

Propongo di seguire il destino di un progetto tecnologico che ha suscitato rumore non solo in occidente, ma ha raggiunto anche i media di lingua russa. Se stai giocando a bingo del bullsh*t, ti dar\u00f2 un suggerimento prima di continuare \u2014 grafene<\/u><\/b>.
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quando e cosa \u00e8 stato promesso<\/h4>\n

\nNel marzo 2019, nei media anglofoni, soprattutto britannici, si diffuse una clamorosa dichiarazione da parte dell'azienda Paragraf<\/a><\/noindex>. Il CEO e cofondatore Simon Thomas ha raccontato con ottimismo dei grandiosi successi nella produzione di grafene. Secondo le sue parole, fondata nel 2015<\/a><\/noindex> Nel 2017, il professor Colin Humphreys dell'Universit\u00e0 di Cambridge ha aiutato l'azienda Paragraf a stabilire un processo tecnologico stabile per la produzione di grafene sotto forma di dischi con un diametro fino a 200 mm.<\/p>\n

\"Grafene
\n
\nBasandosi su anni di ricerca e tempo speso per perfezionare il processo tecnologico, Simon ha promesso che entro i prossimi due mesi inizier\u00e0 la produzione industriale di dispositivi che utilizzano grafene.<\/p>\n

Cosa ha preceduto questa promessa<\/h4>\n

\nCerto, tecnologie cos\u00ec straordinarie non possono sorgere dal nulla. Dopotutto, giganti come IBM, Intel, Samsung e molti altri stanno lavorando sul problema della produzione industriale di grafene. Non era utile e neanche possibile superarli in modalit\u00e0 stealth. Pertanto, possiamo rintracciare le tracce delle loro attivit\u00e0 precedenti.<\/p>\n

Nel 2017, l'azienda ha ricevuto investimenti<\/a><\/noindex> di \u00a33 milioni, inclusi fondi statali. Questi finanziamenti erano destinati allo sviluppo di prototipi e al perfezionamento della tecnologia (ricordo che l'azienda \u00e8 stata fondata nel 2015 e la ricerca, che ha reso possibile la fase di commercializzazione, \u00e8 stata condotta prima).<\/p>\n

Nel maggio 2018, l'azienda ha ricevuto un ulteriore finanziamento<\/a><\/noindex> finanziamenti. Questa volta l'importo \u00e8 stato di \u00a32,9 milioni, e tra gli investitori ci sono non solo aziende di venture capital, ma anche il fondo di Cambridge (Cambridge enterprise). Ora il discorso non era pi\u00f9 solo sul perfezionamento delle tecnologie. L'obiettivo degli investimenti \u00e8 l'apertura di un sito produttivo per avviare la produzione di dispositivi basati sul loro grafene. Si prevedeva di partire con sensori magnetici super-sensibili e altri sensori destinati al mercato di massa.<\/p>\n

Dopo quasi un anno, nel marzo 2019, \u00e8 stata data notizia che tutto era pronto e collaudato. A breve, nelle prossime settimane o mesi, i dispositivi a base di grafene avrebbero iniziato a essere prodotti in massa, ad arrivare sul mercato e inizierebbe una nuova era. Questa notizia, forte e con scadenze indicate (seppur vagamente), \u00e8 stata accolta favorevolmente ed \u00e8 arrivata al nostro lettore domestico.<\/p>\n

Cosa \u00e8 realmente successo e cosa non \u00e8 successo dopo il clamore<\/h4>\n

\nUn lettore perspicace potrebbe intuire cosa sia successo dopo un simile clamore e l'attenzione della stampa. Ma per gli altri, lasciate che ve lo dica. Paragraf ha chiuso un ulteriore round di finanziamento<\/a><\/noindex> da stessi fondi di investimento, ottenendo gi\u00e0 a disposizione \u00a312,8 milioni. Tuttavia, ci\u00f2 \u00e8 avvenuto a luglio 2019, quattro mesi dopo il clamore. Nello stesso mese, il startup (per quanto possa ancora essere chiamato startup un'azienda di 4 anni) \u00e8 stato premiato con<\/a><\/noindex> \u00a30,5 milioni per le sue innovazioni avanzate.<\/p>\n

Ci\u00f2 che non \u00e8 accaduto nel tempo trascorso \u00e8 la promessa di una rivoluzione e l'avvio della produzione di massa. Sono trascorsi gi\u00e0 8 mesi e mezzo dalla promessa di iniziare la produzione di massa dei prodotti entro 2-3 mesi, ma i sensori e i rilevatori dichiarati (con una sensibilit\u00e0 30 volte superiore rispetto a quelli utilizzati) non sono ancora arrivati sul mercato.<\/p>\n

Le prime 5 pagine di ricerca di Google e la scheda \"Notizie\" restituiscono solo le dichiarazioni iniziali sullo stato di prontezza a iniziare la produzione commerciale di dispositivi basati sul grafene \"nei prossimi mesi\" da marzo 2019, cos\u00ec come le notizie di luglio riguardo al finanziamento di \u00a312,8 milioni.<\/p>\n

Nessuna informazione sul lancio reale di qualsiasi produzione o sulla fornitura di componenti per produttori terzi \u00e8 possibile trovare. Inoltre, il sito dell'azienda ha smesso di funzionare, anche se a settembre veniva citato dai media.<\/p>\n

Stato attuale<\/h4>\n

\nL'azienda ha ricevuto finanziamenti dal 2017 per un totale di almeno 19,2 milioni di sterline (1,6 miliardi di rubli al tasso attuale). A settembre 2019, il team dell'azienda contava 25 ricercatori (a marzo erano 16), e, stando alle parole del fondatore, continuano a lavorare e si preparano a avviare la produzione di straordinari sensori di campo magnetico e altri sensori. Gli aggiornamenti sul loro stato si interrompono a settembre. Sito<\/a><\/noindex> ora non \u00e8 pi\u00f9 funzionante (agg.<\/b> accessibile tramite vpn).<\/p>\n

Pubblicit\u00e0<\/h4>\n

\nNel frattempo, altri stanno raccogliendo nuovi investimenti per batterie rivoluzionarie, conduttori, sensori e altri gadget<\/a><\/noindex>, ti offriamo uno sconto su qualcosa che ti \u00e8 gi\u00e0 utile. Ci sono volute alcune ore per analizzare le fonti e preparare il materiale, e un pizzico di fortuna quando ho visto una notizia, l'ho salvata e, al momento giusto, mi \u00e8 tornata in mente. Ma tutto questo pu\u00f2 essere fatto da una macchina in background, gi\u00e0 utilizzata da molte organizzazioni e gruppi di analisi. Unisciti a noi!<\/p>\n

\"Grafene<\/p>\n

Libro \u00abData mining. Estrazione di informazioni da Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub<\/a><\/noindex>\u00bb<\/h4>\n

\nNelle profondit\u00e0 dei popolari social network \u2014 Twitter, Facebook, LinkedIn e Instagram \u2014 si celano ricchezze immense di informazioni. Da questo libro, ricercatori, analisti e sviluppatori scopriranno come estrarre questi dati unici utilizzando codice in Python, Jupyter Notebook o contenitori Docker. Inizialmente, familiarizzerai con le funzionalit\u00e0 dei social network pi\u00f9 popolari (Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram), delle pagine web, dei blog e dei feed, dell'email e di GitHub. Poi passerai all'analisi dei dati prendendo come esempio Twitter.<\/p>\n

\u00bb Maggiori dettagli sul libro possono essere trovati sul sito dell'editore<\/a><\/noindex>
\n\u00bb Indice<\/a><\/noindex>
\n\u00bb Estratto<\/a><\/noindex><\/p>\n

Per gli utenti di Habr, uno sconto del 25% con il coupon \u2014 Data Mining<\/b><\/p>\n

\"Grafene <\/p>\n

Libro \u00abIntroduzione a PyTorch: apprendimento profondo nell'elaborazione del linguaggio naturale<\/a><\/noindex>\u00bb<\/h4>\n

\nL'elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP) \u00e8 un compito estremamente importante nel campo dell'intelligenza artificiale. La sua realizzazione di successo rende possibili prodotti come Alexa di Amazon e Google Translate. Questo libro ti aiuter\u00e0 a imparare PyTorch, una libreria di deep learning per il linguaggio Python, uno degli strumenti principali per i data scientist e gli sviluppatori di software che si occupano di NLP. Delip Rao e Brian McMahon ti guideranno nel mondo del NLP e degli algoritmi di deep learning, mostrando come PyTorch consenta di realizzare applicazioni che utilizzano l'analisi testuale.<\/p>\n

\u00bb Maggiori dettagli sul libro possono essere trovati sul sito dell'editore<\/a><\/noindex>
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\n\u00bb Estratto<\/a><\/noindex><\/p>\n

Per gli utenti di Habr, uno sconto del 25% con il coupon \u2014 PyTorch<\/b>.<\/p>\n

Dopo il pagamento della versione cartacea del libro, verr\u00e0 inviato un libro elettronico via email.
\n
Fonte: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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