Трикотажная одежда для дома и отдыха для мужчин и женщин, в интернет магазине Ирис — домашний трикотаж!

Домашний трикотаж от производителя в Иваново, в интернет-магазине «Ирис — домашний трикотаж» Трикотаж дешево, купить ночные сорочки, купить туники, купить трикотаж

Мод

Последний модель: 12 последних моделей смартфонов Samsung / Самсунг 2021 года

Содержание

MacBook Pro – Apple (RU)

8 ядер

Процессор

8 ядер

Графический процессор

До 16 ГБ
объединённой
памяти

2 ТБ

Ёмкость накопителя
в максимальной конфигурации1

13,3″

Дисплей Retina2

До 20 часов без подзарядки3

Камера FaceTime HD 720p

Чип Apple M1 Pro
или Apple M1 Max

До

10 ядер

Процессор

До

32 ядер

Графический процессор

До 64 ГБ
объединённой
памяти

8 ТБ

Ёмкость накопителя
в максимальной конфигурации

1

14,2″

Дисплей Liquid Retina XDR2

До 17 часов без подзарядки4

Камера FaceTime HD 1080p

Чип Apple M1 Pro
или Apple M1 Max

10 ядер

Процессор

До

32 ядер

Графический процессор

До 64 ГБ
объединённой
памяти

8 ТБ

Ёмкость накопителя
в максимальной конфигурации1

16,2″

Дисплей Liquid Retina XDR2

До 21 часа без подзарядки5

Камера FaceTime HD 1080p

Последний штрих детализации модели! PRO Хобби – интернет-журнал о моделизме

среда, 9 сентября 2020 г.

      Traxxas TRX-4 Chevy K5 Blazer невероятно реалистичен прямо из коробки, вплоть до контрастных кнопок под его хромированными дверными ручками, литой решетки радиатора и деталей кузова, а также раллийных колес с хромированными декоративными кольцами. Но мы можем сделать еще более реалистичную модель. Traxxas упрощает это с помощью аксессуаров, которые вы можете установить за вполне короткое время. Мы установим зеркала, хромированный «кингурятник», и полный набор светодиодных фонарей, чтобы сделать этот Chevy непревзойденным и готовым к путешествию.

Установка зеркал

Начнем со складных зеркал заднего вида TRA8133X . В комплект входят левое и правое зеркала заднего вида, складываются они, как и полноразмерные версии.

Стандартные зеркала Blazer удерживаются уплотнительными кольцами и зажимами корпуса — просто потяните зажимы и вытолкните зеркала из корпуса.

 Перед установкой нанесите на зеркала наклейки с отражением. Обратите внимание, что форма зеркала имеет более пологий изгиб на стороне «руки», и надписи имеют соответствующую форму. Верхняя декаль предназначена для левого зеркала, а нижняя — для правого.

Зеркала крепятся к кузову через три отверстия, два из которых уже установлены на штатных зеркалах. В инструкции есть шаблон для размещения третьего монтажного отверстия. Выровняйте шаблон по существующим отверстиям и приклейте его к корпусу, затем просверлите третье отверстие. Развертка для кузова  

TRA3433 — идеальный инструмент для работы. Если вам нужна роскошная модель, TRA3433X — версия с алюминиевой ручкой.

Вставьте зеркало в основание и закрепите на корпусе с помощью фиксатора и прилагаемых винтов 2,5×8 мм. Повторите процесс для другой стороны.

Установка «кенгурятника»

Далее мы можем перейти к «кенгурятнику» TRA8138 , который крепится к бамперу. Просто зацепите его верхнюю часть за верхнюю часть бампера и поверните ее вниз, чтобы она встала на место. Переверните шасси и установите прилагаемые винты 3×10 мм через нажимную планку в крепление бампера.

Установка фонарей

Мы установим фары, габаритные огни и задние фонари в кузов, используя комплект Blazer Light Kit TRA8038 с включенным светодиодным модулем освещения, а также восемь фонарей в колодцах крыльев шасси с помощью комплекта # 8026X . Перед установкой светодиодов в корпус на шасси устанавливается модуль освещения. Прикрепите модуль к выступам в шасси, подключите его к регулятору скорости и проложите разъем приемника модуля под батарейным отсеком в коробку приемника.

Чтобы установить светодиоды фары, сначала снимите линзу фары в сборе.  Опорная пластина будет использоваться повторно. Каждая фара оснащена отражателем. Отражатели указывают на платы фары через штыри, которые входят в отверстия рядом с квадратным светодиодным чипом, а задняя часть отражателя приподнята с одной стороны для обеспечения зазора над компонентами схемы.

Узлы светодиодных фар устанавливаются так же, как выходили неосвещенные детали. Просто вставьте их в корпус и установите винт 2,5×6 мм, чтобы закрепить каждую фару. Светодиоды боковых габаритных огней и задних фонарей просто подключаются к имеющимся корпусам без инструментов или разборки

Провода светодиодов подключаются к распределительному блоку, который крепится к кронштейну, установленному за ручкой двери со стороны водителя.

 Блок и провода имеют цветовую маркировку, просто вставьте провода в отверстия, как указано на этикетке. Кронштейн фиксирует провода, поэтому их нельзя будет вытащить, поэтому вам необходимо вставить провода в блок перед установкой блока на кронштейн. Используйте прилагаемые стяжки и точки для фиксации проводов. Оставьте немного слабины, чтобы изгиб корпуса не давил на соединения. На этом установка завершена — просто вставьте вилку в модуль светодиодного освещения на шасси, и светодиоды загорятся, когда модель будет включена.

Теперь мы установим светильники, это простая и быстрая работа. Начните со снятия кожухов с осветительных приборов на крыльях. Затем просто замените крышки на светильники. Светодиодные блоки соединены гирляндной цепочкой. Просто начните с позиции, ближайшей к регулятору скорости, и продолжайте движение по шасси. Используйте прилагаемые стяжки, чтобы закрепить провода, оставив немного провисания, чтобы приспособиться к изгибу корпуса.

Подключите фонари к модулю светодиодного освещения, и работа сделана. Вы можете связать лишний провод или обернуть его вокруг стержня отвертки, чтобы свернуть его, как показано. Когда вы включите грузовик, загорится свет. Обратите внимание, как огни полностью освещают пространство под грузовиком. Это красочно!

В качестве последнего штриха мы добавили несколько логотипов с листа декалей спонсоров гонок TRA2514 . Теперь наш Blazer стал еще более реалистичным и готовым к тому, что ждет вас в ближайшем будущем — днем ​​или ночью.

Последняя модель тойоты. Модельный ряд Toyota. Современные модели Toyota

Производитель из Страны восходящего солнца постоянно стремится к совершенству, используя систему поэтапного контроля качества и новейшие технологии при создании своего модельного ряда.

Именно такая философия позволила ему выбиться в лидеры мирового автопрома, который старается не снижать давно заданную планку и поставлять на рынок только проверенную продукцию.
В РФ этот бренд с 2002-го года представляет дочерняя компания ООО «Тойота Мотор». Будучи официальным импортером и дистрибьютором марки в России, она предлагает очень сбалансированную модельную линейку авто, включающую в себя хэтчбэки, минивэны, кроссоверы и другие автомобили.

Любопытные факты о японской корпорации:

  • Ее важнейшее направление работы в нашей стране — локализация производства. В связи с этим в 2007 г. в Санкт-Петербурге было построено предприятие полного цикла, где налажена сборка Camry и RAV4.
  • Ей удалось разработать систему «зеленого» менеджмента, которая дает возможность определять степень воздействия на окружающую среду и свидетельствует о заботе об экологии.
  • Она обладает большим количеством различных наград: например, ее гибрид Prius является лучшей семейной машиной 2016-го года по версии европейской ассоциации EuroNCAP, а премиальный Land Cruiser 200 победил в номинации «Полноразмерные внедорожники» в конкурсе «Внедорожник года».
  • Уже трижды она получала звание самого дорогого бренда автоиндустрии по версии журнала Forbes.
  • В 2015 г. ее признали маркой №1 по лояльности покупателей РФ по итогам опроса аналитического агентства «Автостат».
  • В сферу ее деятельности также входит выпуск фирменных коллекций одежды, сумок и аксессуаров.
  • Первые легковые и грузовые автомобили Тойота появились в 1934 г.
  • По мнению рекрутингового агентства Randstad, в России это наиболее привлекательный работодатель в области машиностроения.

Почему Toyota?

Яркий и оригинальный дизайн экстерьера и интерьера, продуманная техническая «начинка» и доступная стоимость всего модельного ряда автомобилей Toyota заслуженно пользуются популярностью во всем мире. Красивая внешность и комфортабельный салон японских автомобилей всегда цепляют внимание тех, кто знает толк в авто, поэтому купить автомобили Тойота в Москве — отличная идея.

Модельный ряд Toyota не просто стильный, но еще и высокотехнологичный, поскольку при его производстве учитываются современные модные тенденции и применяются последние разработки автопромышленности:

Собираясь купить Toyota у официального дилера по выгодной цене для российского рынка, обязательно посетите наш салон! Мы являемся уполномоченным партнером Тойота по продаже авто на территории России, поэтому цены на машины Тойота в каталоге автосалона «Центральный» не разочаруют, а условия приобретения любой новой машины приятно удивят! Являясь официальным дилером японской марки, мы предоставляем беспроцентную рассрочку на срок до 3-х лет, кредит от 4,5% с 95-процентной вероятностью одобрения и сроком погашения до семи лет, Trade-in, акции со скидками и программу утилизации.

Отметила свое 80-летие. Автомобили этого бренда в настоящий момент являются самыми продаваемыми в мире, а марка Тойота является мировым лидером всей автомобильной промышленности. В чем же секрет японской автомобильной компании? На этот вопрос к сожалению ответить однозначно нельзя. Естественно секрет кроется в продукции этого бренда. За долгую историю японской компании было выпущено немало потрясающих автомобилей, некоторые из которых стали бестселлерами. Предлагаем вам подборку лучших автомобилей Тойота благодаря которой каждый для себя найдет ответ на вопрос, почему автомобили Тойота уже долгое время лучше всех продаются во всех мировых авторынках.

С чего начиналась история Тойота? Начнем с самого начала. В 1924 году Сакичи Тойода изобрел автоматический ткацкий станок и создал свою компанию, которую назвал- «Toyoda Automatic Loom Works». Благодаря новаторскому для того времени изобретению компания стала получать неплохую прибыль.

В 1929 году Сакичи Тойода продал патент на ткацкий станок. Это было необходимо для финансирования нового подразделения по производству автомобилей и грузовиков, которое создал старший сын Сакичи Тойода.

Получив деньги Сакичи Тойода сфокусировался на создании первых машин. Но их первые прототипы были показаны только в 1935 году. А уже в 1936 году появилась первая серийная модель.

27 августа автомобильное подразделение «Toyoda Automatic Loom Works» было выделено в отдельную компанию, которая получила имя «Toyota Motor Company», которую возглавил Киитиро Тойода (старший сын Сакичи Тойода).

С тех пор японская компания и выпускает автомобильную продукцию, которая в итоге стала самой продаваемой в мире на настоящее время. С момента своего основания Тойота произвела 250 000 000 автомобилей. В историческом масштабе компания Тойота является сегодня вторым автомобильным брендом по совокупному объему производства продукции за всю историю автопромышленности. За свою 80-летнюю историю из-под компании Тойота вышло еще несколько отдельных автобрендов, например, такие известные всем марки авто как и ныне уже несуществующий- Scion.

Сегодня Тойота попрежнему является крупнейшим в мире производителем гибридных автомобилей. Кроме этого, Тойота имеет репутацию производителя сверхнадежных и качественных автомобилей. Японский бренд смог настолько оптимизировать свое производство, что соотношение цены и качества в новых автомобилях Тойота на сегодня одно из самых лучших в мире. Возможно это и является главным секретом успеха японской автомобильной марки.

Toyota AA (1936 год)

Первым автомобилем японской марки стала модель AA впервые представленная в 1936 году. Машина оснащалась 3,4-литровым шестицилиндровым двигателем. Дебют машины прошел на выставке в Токио. Вместе с этой моделью была представлена и версия в кузове кабриолет, которая имела буквенное обозначение «АВ».

Это был конечно успех еще до начала его производства. Автомобиль не только понравился публике, но и пришелся по вкусу правительству Японии, которое решило выделить деньги на развитие производства компании Toyoda Automatic Loom Works. Именно это и привело к появлению бренда Тойота и к дальнейшему строительству первых автозаводов компании.

Toyota AE (1939 год)

В 1939 году вышла вторая модель Toyota AE. В то время, как дизайн Toyota AА был основан на Chrysler Airflow, то дизайн Toyota AE был вдохновлен моделью Volvo PV60. Toyota AE оснащалась четырехцилиндровым двигателем мощностью в 45 л.с.

Toyota SA (1949 год)

До середины 1960-х годов на большинстве мировых рынках Тойота продавала свои машины под маркой Toyopet. Первым послевоенным автомобилем японской компании стала Toyota SA, которая оснащалась четырехцилиндровым мотором. Всего было выпущено 215 автомобилей. Но несмотря на малую серию эта модель стала шаблоном для будущих небольших малолитражек Тойоты, которые в будущем были произведены в большом количестве.

Toyota BJ / Land Cruiser (1953 год)

В 1953 году на рынке появляется внедорожник Toyota BJ, который через год был переименован в Land Cruiser. Это было сделано в качестве ответа на внедорожник, который выпустила компания Land Rover.

В 1955 году Тойота представила второе поколение . Сегодня, хотим напомнить, Land Cruiser является одним из самых надежных и популярных внедорожников в мире. Кстати, данный автомобиль выпускается сегодня уже в девятом поколении.

Toyota Crown (1955 год)

Toyota Crown имеет для компании Тойота очень важное значение. Дело в следующем. Эта модель была из самых первых, которая начала продаваться на американском авторынке. Изначально этот автомобиль продавался в США под брендом- Toyopet.

Первые версии автомобиля Toyota Crown оснащались 1,4-литровыми моторами. В 1960 году автомобили получили 1,8-литровые силовые агрегаты.

Сегодня эта модель до сих пор серийно выпускается в своем 14-м поколении. Для коллекционеров наиболее ценны автомобили 4-го поколения, которые выпускались с 1971 по 1974 года (на фото).

Toyota Corona (1957 год)

В 1957 году на рынке появилась первая Toyota Corona — небольшой семейный автомобиль, который проложил путь для самой популярной в истории компании и для модели .

Toyota Corona стала первым японским автомобилем, который начал поставляться в Европу. В том числе и в Великобританию. Toyota Corona сменила 11 поколений и выпускалась до 2001 года. Правда в самые последние годы их выпуска данные автомобили поставлялись только на внутренний рынок Японии.

Toyota Publica (1961 год)

Уже в 1954 году Тойота начала разрабатывать новую экономичную машину для внутреннего рынка. Но такая модель появилась на рынке только в 1961 году. Ею стала Toyota Publica. Эта машина получила двухцилиндровый мотор с воздушным охлаждением.

В 1962 году Тойота решила начать экспорт модели на мировые рынки. Правда автомобили на экспорт оснащались уже 1,0-литровыми моторами.

Toyota Sports 800 (1965 год)

Тойота показала свой первый спортивный автомобиль в 1962 году, который получил имя Toyota Publica Sports. Машина оснащалась мощным 2,0-литровым двигателем и имела мощность 69 л.с. В 1965 году автомобиль пошел в производство под названием Toyota Sports 800. Мощность машины составляла всего 45 л.с.

Toyota Corolla (1966 год)

Наверное в мире нет таких автолюбителей, которые бы не знали или не слышали о Toyota Corolla. Эта модель впервые пришла на рынок еще в 1966 году и до сих пор выпускается в своем уже 11-м поколении!!!

Вы знаете еще какую-нибудь другую модель, которая так долго бы выпускалась на авторынки в разных ее поколениях?

За 51 год своего существования Тойота выпустила более 40 000 000 «Королл». Самое интересное то, что популярность этой модели до сих пор не падает. Это самый продаваемый автомобиль японской компании в наше время.

Toyota 2000 GT (1967 год)

Самым ценным автомобилем для коллекционеров всегда останется модель 2000 GT, которая впервые была показана еще в 1965 году. Серийное производство спорткара началось в 1967 году. Хотим напомнить, кто не помнит или не знает, что эта модель иснользовалась в съемках при создании фильма о Джеймс Бонде- «Живёшь только дважды». Но несмотря на съемки этот автомобиль в те годы так и не приобрел популярность. Автомобиль был очень дорогим. Всего было выпущено- 351 шт. Именно по этой причине данная модель сегодня представляет огромную всего мира.

Спорткар был оснащен 150-сильным мотором. Этого вполне хватало, чтобы разгоняться до скорости 217 км/час.

Toyota Century (1967 год)

Производилась с 1967 по 1997 года. Автомобиль оснащался 3,0-литровым V8 мотором, который в дальнейшем был модернизирован до 3,4-литрового силового агрегата, а затем и в 4,0-литровый мотор.

В 1997 году на рынке появился совершенно новый Century похожий на оригинал с 5,0-литровым V12 двигателем. Автомобиль был создан в основном для внутреннего рынка. В Японии эта машина занимает тот же уровень, что и Lexus LS.

Toyota Hi-Lux (1968 год)

В 2018 году внедорожник будет отмечать свой полувековой юбилей. Дело в том, что данный пикап-внедорожник до сих пор выпускается в своем 8-м поколении. Секрет его популярности кроется в надежности и проходимости. Этот автомобиль стал незаменим для тех, кто не любит асфальтовые дороги или для тех, кто проживает в регионах, где асфальтовые дороги можно наблюдать только по телевизору.

Toyota Celica (1970 год)

Если внимательно присмотреться к Toyota Celica 1970 года, то можно наверняка заметить сходство с автомобилем ​​ . По всей видимости дизайнеры Celica были сильно вдохновлены дизайном и стилем американского спорткара.

Но несмотря на явное подражание, компания Тойота сумела доказать всем, что она тоже умеет делать автомобили по их функциональности не хуже других производителей.

Серийное производство Toyota Celica завершилось в 2006 году (на то время выпускалось уже 7-е поколение). Всего было выпущено 4 000 000 автомобилей.

Toyota Camry (1982 год)

Седан Camry уже давно стал самым продаваемым авто, и не только на рынке Северной Америки. Эта модель с самого начала пользуется большим спросом на многих авторынках. Напомним, что из-за жестких условий по импорту автомобилей в США, компания Тойота открыла серийное производство Toyota Camry, еще в 1988 году, в штатах Кентукки и Джорджтауне, США. Естественно все это привело к снижению отпускных цен на автомобили. Это спровоцировало на территории США лавинообразный спрос на седан. В итоге, начиная с 1997 г. и по 2016 г. была самым продаваемым автомобилем в Америки.

Секрет популярности седана в его надежности и в стоимости. К этому сегодня стремятся многие мировые автомобильные компании. Но, по соотношению цена/качество/надежность компанию Тойота пока никто не смог обойти.

Toyota Corolla AE86 (1984 год)

Также выпускалась под брендовым названием Corolla GT. Это трехдверное купе с задним приводом, оно было оснащено 1,6-литровым мотором, который устанавливался в MR2.

Toyota MR2 (1984 год)

Когда в 1984 году Toyota запустила свой двухседельный двухшаговый «миномет», это был глоток воздуха для поклонников недорогих спортивных автомобилей. Да, конечно на рынке в то время были соперники, например такие автомобили как, Honda CR-X, Mazda RX-7 и даже Caterham Seven, но Toyota MR2 по мнению многих экспертов уже превосходила конкурентов по всем их параметрам.

Toyota Supra (1986 год)

В 1986 году на рынок была выведена легендарная спортивная модель- Toyota Supra мощностью в 201 л.с. К сожалению серийное производство этого спорткара прекратилось еще в 2002 году. Последняя модель авто имела уже мощность 320 л.с. Это позволяло машине разогнаться с 0 до 100 км/ч за 5 секунд.

Toyota, пожалуй, одно из самых громких имен в автомобильной истории. В течение 76 лет они создавали победителей гоночных соревнований, самые доступные автомобили во многих классах, внедорожники и грузовики, способные покорять самые недружелюбные территории, инженерные и технологические новшества, толкавшие автоиндуструю на новую ступень, и многое другое. Одним словом, эта компания стала за годы своего существования настоящим титаном в автомобильном мире, и продолжает таковым оставаться и по сей день.

К концу 2012 году корпорация вернула себе корону крупнейшего автопроизводителя в мире, поэтому сейчас самое время оглянуться на их лучшие творения, сделавшие обычных производителей ткацких станков ярчайшей звездой автомобильной вселенной.

Мы составили топ Toyota, в который включили 25 их самых важных автомобилей, изменивших лицо не только самой компании, но и всей мировой автоиндустрии!

25. Toyota Prius (второе поколение, 2003-2009)

Автомобиль, продвинувший альтернативные источники энергии настолько, насколько не удавалось ещё ни одному его предшественнику. Prius второго поколения стал самым массовым гибридом, изменив своим успехом взгляд мировой общественности на экологичные авто. Пускай с ним не получить такого удовольствия от вождения, как за рулем мощного спорткара, и при его производстве в атмосферу выделяется не так уж и мало вредных выбросов, делая его с этой точки зрения ничем не лучше обычного автомобиля, его появление можно без преувеличения считать одним из важнейших этапов в истории автомобилестроения.

24. Toyota Hilux (седьмое поколение, 2005-)

Hilux заслужил себе репутацию по-настоящему надежного и практичного автомобиля, получив себе прозвище «Неубиваемый пикап». Это авто выбрали не только многие фермеры и рабочие по всему миру — машина печально известна как постоянный участник многих вооруженных конфликтов в Африке и на Ближнем Востоке, где даже в условиях войны и агрессивной окружающей среды пикап работает безупречно.

23. Toyota Tundra (1999-)

По-настоящему американский автомобиль от японского производителя. Мощный, надежный, эффективный, одинаково хорошо ведущий себя как на дороге, так и за её пределами, полноразмерный пикап собрал множество авторитетных наград за годы своего существования.

22. Toyota Origin (2000-2001)

Японский «ретро-бум» стал результатом появления на свет множества уродливых и ужасных порождений автомобильной индустрии, но тут есть свои исключения, одним из которых и стал Origin. Седан, созданный по подобию легендарного Toyota Crown 1955, не мог получиться плохим. Автомобиль выпускался ограниченным тиражом, а его отличительными особенностями были заднепетельные «самоубийственные» двери, наклоненные задние стойки кузова и похожие на драгоценные камни задние фонари.

21. Toyota Crown (первое поколение, 1955-1962)

Легенда, начавшая собою линейку моделей, вступивших вот уже в четырнадцатое поколение. Автомобиль продавался не очень хорошо за рубежом, зато идеально подходил для Японии и её пока ещё ужасных дорог. Надежная машина ещё долгие годы служила японцам, как в роли личного авто, так и заработала себе репутацию прекрасной «рабочей лошадки» для водителей такси.

20. Toyota Sports 800 (1965-1969)

Первый истинный спорткар, вышедший из цехов Toyota. Миниатюрный автомобиль был оборудован двигателем мощностью 45 лошадиных сил — крайне мало по сегодняшним меркам, но легкому авто этого хватало, что бы развивать скорость в 160 км/ч на гоночном треке. В период между 1965 и 1969 годами было произведено около 3,131 машин, но до наших дней дошло не более 10%, подавляющее большинство которых находится в пределах Японии.

19. Toyota Celica (первое поколение, 1970-1977)

Ещё одна легенда, коих в обойме у японского автогиганта хватает с избытком. Уникальный дизайн авто одновременно отсылал как к американским маслкарам, так и к британским спорткарам. Машина создавалась для тех, кто хотел получить максимальное удовольствие от вождения — она была мощная, быстрая и прекрасно управлялась.

18. Toyota Land Cruiser 200 (2007-)

Культовые японские внедорожники, берущие свое начало с 1951 года, благодаря чему носят звание самой долгоживущей серии моделей Toyota. Последнее поколение «двухсотых» оказалось на международной автоарене в 2007 году, продолжая славную родословную надежных и мощных авто.

17. Toyota Classic (1996)

Этих ретромобилей было выпущено всего сотня по очевидной причине — спрос на современные Toyota, стилизованные под автомобили тридцатых годов ХХ века крайне ограничен. Этой моделью японский автогигант решил отпраздновать пятидесятилетие образцовой AA — первого серийного автомобиля бренда. Осовремененная классика была собрана на платформе Hilux, а интерьер отделан кожей и деревом. Исключительно для ценителей!

16. Toyota Century (первое поколение, 1967-1997)

Продолжает наш рейтинг Toyota впечатляющий четырехдверный лимузин, создающийся исключительно для внутреннего японского рынка. Только вдумайтесь — первое поколение этого автомобиля выпускалось в течение тридцати лет без каких-либо существенных изменений и собиралось практически вручную! Данное авто особо популярно у высокопоставленных и обеспеченных японцев, в числе которых выделяются члены императорской семьи и премьер-министр Японии.

15. Toyota Corona (T40, третье поколение, 1964-1970)

Один из первых автомобилей, проложивших дорогу Toyota к мировому лидерству. T40 продавался успешно как в Европе, так и в США. Без преувеличения можно заявить, что вклад этого авто в сегодняшнее первенство японского концерна на мировом автомобильном рынке значителен и бесспорен.

14. Toyota Sera (1990-1996)

Достаточно удачный эксперимент Toyota, доказавший, что и скромные по размерам автомобили могут выглядеть стильно и приковывать к себе взгляды. Ни для кого не секрет, что плотность населения в Японии крайне высока, и поэтому небольшие машины пользуются там наибольшей популярностью. Одной из них должна была стать и Sera, однако благодаря своему вызывающему дизайну ей удавалось существенно выделяться в их среде — четырехместное купе отличали оригинальный дизайн кузова, двери «крылья бабочки», стеклянный потолок и многое другое.

Toyota Motor Corporation (Тойота)— крупнейшая в мире японская автомобилестроительная корпорация, которая входит в состав финансово-промышленной группы Toyota.

Первый автомобиль Toyota появился в 1936 году и носил название Model AA. История компании началась еще в 1935 году, тогда при заводе Toyoda Automatic Loom Works, который занимался созданием станков для текстильной промышленности, было принято решение создать собственное отделение по производству автомобилей по американской технологии. Но уже в 1937 году автомобильное отделение отделилось от завода и стало отдельной компанией, получившей название Toyota Motor Co., Ltd.

В годы Второй мировой войны компания в основном производила грузовики для японской армии. Первый легковой автомобиль в послевоенные годы был выпущен в 1947 году, он назывался Model SA. В 1950 году компания пережила жесточайший финансовый кризис и единственную забастовку своих рабочих. После этого было принято решение о реструктуризации компании, в результате чего появилась Toyota Motor Sales — дочерняя компания, которая занималась реализацией продукции.

В 1952 году, когда у компании начался период рассвета (проводились обширные исследования, разработка собственных конструкций, расширение модельного ряда автомобилей), умер создатель Тойота Киичиро Тойода. В этот период руководство компании ставит перед собой высокую цель и создает легендарный внедорожник Land Cruiser, который вышел в свет в 1954 году. Через два года была выпущена модель автомобиля Crown, которая впервые была отправлена на экспорт в США в 1957 году. Опыт оказался очень удачным, и руководство компании поставило перед собой цель: организовать поставки своих автомобилей во все части света. И уже к середине 1960-х годов автомобили марки Toyota можно было приобрести в странах Европы, Африки и Азии.

В 1961 году был выпущен автомобиль Publica, который быстро стал популярным из-за своей экономичности. 1962 год стал юбилейным — был выпущен миллионный автомобиль Тойота.

В 1966 году компания выпустила автомобиль, который стал визитной карточкой японской компании на многие годы, — он носил название Corolla. Первое поколение автомобилей Corolla оснащалось двигателями объемом 1,1 л. и заднеприводной системой. До 1997 года этот автомобиль оставался самым продаваемым в мире. К середине 2000-х годов объем продаж автомобилей Corolla превысил 28 000 000 единиц.

В 1967 году компания присоединила к себе Daihatsu Motor, чем существенно расширила свои мощности. И в 1970 году дебютировала модель Celica, которая получила титул «Автомобиль 1976 года». Автомобиль Celica отличался неординарным дизайном, поражало обилие острых углов и граней. В 70-х годах были произведены еще несколько моделей автомобиля Тойота: Sprinter, Carina, Mark II, Tercel. Последняя модель стала первым переднеприводным японским автомобилем.

Новая модель Camry вышла в свет в 1983 году. Этот автомобиль построили на базе модели Celica, он был ориентирован на автомобильные рынки США и Японии. Camry — это автомобиль уровня люксовых седанов, который имеет привлекательный экстерьер и уютный салон.

В конце 80-х годов были выпущены модели Corolla II, Corsa и 4Runner. Но главным событием 80-х годов в истории Toyota стало основание дочерней компании Lexus, которая производила автомобили класса люкс для американского покупателя.

1990 год отличался открытием собственного дизайнерского центра Tokyo Design Center. В 1994 году был создан автомобиль RAV4 — основоположник сегмента кроссоверов. Эта модель Toyota имела относительно небольшой вес, была маневренной и всепроходной, поэтому RAV4 быстро завоевал славу функционального городского автомобиля.

В 1995 году компания Тойота активно занималась научно-техническими разработками. В этом году был выпущен двигатель с системой изменения фаз газораспределения (VVT-i). В 1996 началось производство четырехтактного бензинового двигателя, который имел непосредственный впрыск топлива (D-4).

Конец XX века был богат на новые модели. В 1997 году был выпущен автомобиль Prius, ставший первым японским автомобилем с гибридным двигателем, который разрабатывался по программе защиты окружающей среды. Такими двигателями в дальнейшем были оснащены модели Coaster и RAV4. В этом же году была выпущена модель Raum с кузовом минивэн, а в 1998 году — модель Avensis и внедорожник Land Cruiser 100. 1999 год стал годом 100-миллионного автомобиля Toyota.

В новом тысячелетии японский производитель получил премию «Truck of Year 2000» за модель Tundra, которая вышла в свет в 1999 году. В 2002 году команда Toyota впервые приняла участие в гонках «Формула-1».

В 2007 году компания заняла лидирующее место по количеству продаж и объемам производства автомобилей во всем мире. В 2007 году была выпущена модель Toyota Auris, созданная на базе Corolla, а Land Cruiser 100 сменил автомобиль Land Cruiser 200.

В 2007 году гибридный двигатель автомобиля Pruis был признан лучшим мотором среди гибридных силовых установок, а сама компания, по рейтингу журнала Business Week, стала самым дорогостоящим брендом года. В 2008 году модель Yaris получила звание самого экологичного автомобиля года.

В 2011 году компания Тойота выпустила автомобиль нового поколения Toyota Camry XV50. Авто предлагается в трех версиях: для европейского, американского и японского рынка. Модели отличаются между собой внешним видом и внутренним оснащением.

К 2030 году компания планирует перевести весь модельный ряд автомобилей на гибридную технологию. На сегодняшний день Toyota Motors является крупнейшим и автогигантом на рынке Японии, а в европейском рейтинге мировых автопроизводителей компания Toyota входит в тройку лидеров.

Японские автомобили Тойота привлекают автолюбителей по всему миру не только высоким уровнем систем безопасности и отличными техническими характеристиками, но и оригинальными экстерьерами своих моделей.

На сайте auto.dmir.ru Вы можете посмотреть каталог моделей, где представлена наиболее полная линейка производителя, включая подробное описание каждой из моделей. Также на нашем сайте Вы найдете самые последние новости марки, а также сможете принять участие в интересных дискуссиях на форуме.

Продукция компании быстро завоевала рынок. Уже в 1957 году компанией были осуществлены поставки автомобиля

1962 год известен выпуском миллионного автомобиля под данным брендом. А уже в 1963 году был выпущен первый автомобиль «Тойота» за пределами страны (в Австралии).

Дальнейшее развитие компании идет в ускоренном темпе. Новые марки авто «Тойота» появляются на рынке практически каждый год.

В 1966 году выпущен один из самых популярных автомобилей данного производителя — «Тойота-Камри».

Знаковым для компании стал 1969-й. В этом году объем продаж фирмы достиг отметки одного миллиона машин за 12 месяцев, проданных на внутреннем рынке страны. Кроме того, в этом же году на экспорт был отправлен миллионный автомобиль «Тойота».

Для более молодого покупателя в 1970 г. компанией был выпущен автомобиль «Тойота-Селика».

Благодаря популярности продукции и большим объемам продаж «Тойота» продолжает получать прибыль даже после международного нефтяного кризиса в 1974 году. Автомобили данной марки отличаются высоким качеством и минимальным количеством дефектов. На производстве достигается высокий уровень производительности труда. Подсчеты, проведенные в конце 80-х, выяснили, что здесь на каждого работника компании приходилось в несколько раз больше выпущенных автомобилей, чем на конкурирующих предприятиях. Такие показатели заинтересовали конкурентов, которые стремились узнать «тайну» завода.

В том же 1979 году Эйджи Тойода стал председателем совета директоров. Под его руководством начались переговоры с «Дженерал Моторс» о совместной работе компаний. В результате образовалась New United Motor Manufacturing Incorporated (NUMMI), которая начала производить автомобили в Европе по японской системе.

В 90-х годах доля автомобилей «Тойота» на рынках Европы, Америки, Индии и Азии значительно возросла. Одновременно с этим увеличился и модельный ряд.

Все марки «Тойота»

За всю свою историю компания выпустила более 200 моделей автомобилей. Многие модели имеют несколько поколений. Все марки «Тойота» представлены ниже:

Марка автомобиля

Аллион
Alphard
Altezza
Altezza Wagon

Land Cruiser Cygnus

Аристо

Land Cruiser Prado

Aurion
Avalon

Lexus RX400h (HSD)

Avensis

Mark II Wagon Blit

Mark II Wagon Qualis

Crown Royal Saloon

Camry Gracia Wagon

Особенности моделей

Toyota SA, в отличие от своих предшественников, уже имела двигатель с четырьмя цилиндрами. Была установлена независимая подвеска. Общий дизайн уже больше походил на современные модели. Его можно сравнить с Volkswagen Beetle, который по своим свойствам схож со свойствами «Тойота»-марк.

Характеристики выпущенной и отправленной на экспорт в США в 1957 году модели Toyota Crown отличались от ранее выпущенных моделей. Они были укомплектованы двигателем с объемом 1,5 литра.

Модель автомобиля SF отличалась от предыдущих более мощным двигателем (на 27 л. с. больше).

С повышением цен на газ в 70-х годах компания перешла на выпуск небольших машин.

Современные модели Toyota

Новые марки «Тойота» можно разделить по типу:

  • Среди седанов выделяются «Тойота-Королла» и «Тойота-Камри».
  • Хэтчбек Toyota Prius.
  • Внедорожники Toyota Land Cruiser.
  • Кроссоверы Toyota RAV4, Toyota Highlander.
  • Минивэн Toyota Alphard.
  • Пикап
  • Микроавтобус Toyota Hiace.

Все марки «Тойота» отличаются комфортом и качеством, проверенными временем.

Honda показала прощальную бензиновую модель

Новый Honda Civic Type R показали в камуфляже. Премьера заряженного хэтчбека запланирована на 2022 год.

Представлены первые официальные фото Honda Civic Type R нового поколения. Хот-хэтч показали в камуфляже, ведь он пока еще проходит тесты на автодроме Нюрбургринг. Об этом сообщает сайт Motor1.

Будь всегда в курсе событий вместе с телеграм-каналом Быстрый Фокус.

Премьера Honda Civic Type R состоится в 2022 году и именно тогда рассекретят все подробности модели. Пока же известно, что заряженный хэтчбек сохранит 2,0-литровый турбомотор предшественника, но мощность наверняка увеличат и она превысит 320 л. с.

Новый Civic Type R станет последней бензиновой моделью марки в Европе, все последующие Honda будут гибридами или электромобилями. Как это произошло с компактным кроссовером Honda HR-V третьего поколения.

Хэтчбек выглядит сдержаннее предшественника [+–]

Фото: Honda

Ранее циркулировали слухи, что Civic Type R оснастят 400-сильной гибридной установкой с полным приводом, но очевидно ее посчитали слишком тяжелой для хот-хэтча.

Важно

Альтернатива Smart за $3000: представлен бюджетный электрокар от General Motors (видео)

Несмотря на камуфляж, на фото видно, что новый Honda Civic Type R 2022 выглядит сдержаннее предшественника. Узнать его можно по увеличенному воздухозаборнику в бампере, обвесу и антикрылу. Сзади видны три выхлопных трубы.

Ранее Фокус писал, что Honda возродит свою культовую молодежную модель. Построена она на платформе Civic.

Duesenberg Model D: последний провал

В начале двадцатого века автомобили еще не получили настолько повсеместного распространения, как в наше время. Однако их уже было довольно много, и один этот факт был достаточной предпосылкой для появления автомобилей высокого класса, резко выделяющихся из общей массы машин. Престижные, высококачественные и роскошные автомобили делали, например, такие фирмы, как английская Rolls-Royce и немецкая Mercedes-Benz. А вскоре к этому списку присоединилась и американская фирма Duesenberg, основанная в 1913 году братьями Фредом и Августом Дюзенбергами. Будучи гениальными инженерами, братья сумели не только сделать свои машины роскошными и качественными, но и оснастить их самыми передовыми на тот момент технологическими разработками. Все это привело к тому, что, несмотря на очень высокую стоимость, автомобили марки Duesenberg стали считаться одними из самых статусных в мире. Также компания занималась мощными спортивными машинами (такими как линейка моделей J и, в частности, 400-сильный SSJ) и весьма успешно строила гоночные болиды. Однако ее процветание не затянулось: в 1932 году, вскоре после презентации Duesenberg Model J, скончался Фред Дюзенберг, а пятью годами позже, в 1937-м, прекратила свое существование и сама фирма. После Второй мировой войны Август Дюзенберг несколько раз пытался возродить компанию, но неудачно. Одной из подобных попыток, предпринятых уже сыном Августа – Фрицем, стал автомобиль, получивший название Duesenberg Model D.

В начале 1960-х Фриц задумал создать седан экстра-класса со 120-дюймовой колесной базой, запустить его в мелкосерийное производство и продавать от 200 до 1000 экземпляров в год по цене около 10 тысяч долларов. По тем временам это были очень большие деньги – даже Rolls-Royce стоили дешевле – но будущий автомобиль должен был полностью оправдать свою цену. Сам Фриц Дюзенберг сказал: «Мы не планируем никаких ежегодных изменений, хотя можем подумать о модернизации лет через десять. При такой цене вы не можете называть автомобиль устаревшим через два года». Однако чтобы продавать, нужно было сначала создать, и Фриц обратился к бывшему главному дизайнеру Chrysler Вирджилу Экснеру. Когда эскизы новой модели были готовы, Дюзенберг поручил строительство ходового прототипа знаменитому итальянскому кузовному ателье Ghia, построившему почти все шоу-кары Chrysler в 1950-х годах. Технической же частью занимались Дейл Коспер, ветеран концерна Auburn-Cord-Duesenberg, и Пол Фараго из американского Dual-Ghia. Опытный образец был построен в 1963 году, но на начало производства не хватало денег. Только в 1966-м Дюзенберг показал его широкой публике в надежде привлечь инвесторов.

Model D оказался больше, чем предполагалось: его колесная база составила 137,5 дюйма, а в длину седан-брогам достигал целых 6,22 метра при массе 2585 кг. Дизайн машины был выполнен в неоклассическом стиле: его пропорции соответствовали общему образу американских автомобилей седьмого десятилетия ХХ века, но некоторые линии кузова содержали явную отсылку к 20–30-м годам – времени расцвета фирмы. А вот внутри седана нашли свое место самые современные разработки. Машину оснастили автоматической коробкой Chrysler TorqueFlite, климат-контролем (тоже автоматическим), дисковыми тормозами и торсионной передней подвеской, а «сердцем» стал 7,2-литровый 350-сильный V8 от Chrysler. 15-дюймовые хромированные колеса оделись в покрышки Goodyear. Интерьер был отделан высококлассной кожей и красным деревом. Пассажиры, попавшие в салон через открывающиеся против хода задние двери, могли наслаждаться отдельными радио, спидометром и часами, а также складными столами, телевизором и баром.

Столь роскошный автомобиль оценивался уже не в 10, а в 20 тысяч долларов. Однако за эту сумму покупатель получал бы все, что он мог бы захотеть иметь в машине, и к тому же, по отзывам немногих испытавших Model D, для своих размеров и массы седан неплохо управлялся. Создатели уже планировали дополнить линейку полноценным лимузином и четырехдверным кабриолетом, но оказалось, что запуск производства Duesenberg обойдется минимум в $ 2,5 млн. Таких денег просто не было – в 1966 году дорогие люксовые седаны были не очень популярны, да и ретростиль машины означал некоторый риск для инвесторов. Так что шанс возродить некогда великую компанию снова уплыл, а единственный экземпляр Model D занял место в музее Auburn-Cord-Duesenberg (Оберн, штат Индиана). Снова надежды фирмы были разрушены, и снова по причине нехватки денег. Правда, позже в производство пошел Stutz Bearcat, созданный на основе Model D, но это был уже не Duesenberg…  

Volkswagen выпустил последний экземпляр модели e-Golf

Немецкий автопроизводитель объявил об окончании производства электрического хэтчбека Volkswagen e-Golf.

Редакция

С конвейера завода в Дрездене, так называемой «Прозрачной фабрики», сошёл последний экземпляр «батарейного» хэтчбека. По счёту это был 50 401-й автомобиль. Однако в течение ближайших трёх недель старое производство будет переориентировано на выпуск новых электрокаров. С 2021 года завод начнёт выпускать электрохэтчбек ID.3.

Напомним, что e-Golf дебютировал в 2014 году. Сначала модель собирали на предприятии в Вольфсбурге, а в марте 2017 года электрический авто параллельно стал производиться на заводе в Дрездене. В целом два завода выпустили 145 561 экземпляр e-Golf.

Последнее обновление модели состоялось в 2016 году. В движение хэтчбек приводил электродвигатель мощностью 136 лошадиных сил. С места до 100 километров в час электрокар разгонялся за 9,6 секунд. Максимальная скорость составляла 150 километров в час. Литий-ионная батарея, объём которой с обновлением увеличили с 24,2 до 35,8 кВтч, обеспечивала хэтчбеку запас хода до 200 километров.

Редакция рекомендует:






Хочу получать самые интересные статьи

Модель из Сибири примет участие в новом сезоне шоу «Последний герой» | ОБЩЕСТВО

26-летняя модель и блогер из Сибири Эльмира Абдразакова стала участницей шоу «Последний герой. Чемпионы против новичков», съёмки которого проходят на Занзибаре. Сибирячка побеждала на конкурсах красоты, умеет стрелять из пистолета, любит комфорт и мечтает попасть в Госдуму.

В новом сезоне шоу «Последний герой», который стартует на ТВ-3 6 февраля,  встретятся победители и участники предыдущих сезонов. Сибирячка будет сражаться за победу в команде новичков.

Как сообщает пресс-служба канала ТВ-3, Эльмира Абдразакова родилась в Казахстане, выросла в Кемеровской области, училась в Новосибирске,  затем переехала в Москву.

Девушка является победительницей конкурса красоты «Мисс Россия – 2013» и финалисткой конкурсов «Мисс Мира» и «Мисс Вселенная».

Эльмира росла в неполной семье – родители развелись, так как отец пил. Девушка признаётся, что в детстве денег не хватало даже на еду.

Сейчас Эльмира учится на факультете госуправления и хочет попасть в Госдуму, чтобы сделать что-то полезное для страны. Увлекается стрельбой из пистолета. Не замужем, но есть молодой человек. При этом к семейной жизни, по собственному признанию, пока не готова – занята самореализацией.

«Я еду на «Последний герой», чтобы проверить свои силы и понять свои возможности. Я человек, привыкший к комфорту, вкусной еде с бокалом вина и косметическим средствам, так что для меня шоу – это шанс проверить себя на прочность. Считаю, что самое главное – всегда оставаться человеком: для меня важно, чтобы мы были дружным коллективом, со всем справились и получили кайф!», — отметила сибирячка.

Увидеть первый выпуск шоу «Последний герой» с участием Эльмиры Абдразаковой новосибирцы смогут 6 февраля в 19:00 на ТВ-3.

Сразу после премьерной серии выйдет специальный выпуск «Последний герой. Племя новичков», который расскажет о закадровой жизни участников предыдущих и нового сезонов.
 

Реестр моделей MLflow — документация по MLflow 1.20.2

Если вы используете собственный сервер MLflow, вы должны использовать внутреннее хранилище на базе базы данных для доступа реестр модели через пользовательский интерфейс или API. Смотрите здесь для получения дополнительной информации.

Прежде чем вы сможете добавить модель в реестр моделей, вы должны зарегистрировать ее, используя методы log_model соответствующих модельных вкусов. После регистрации модели вы можете добавлять, изменять, обновлять, переходить, или удалите модель в реестре моделей через пользовательский интерфейс или API.

Рабочий процесс пользовательского интерфейса

Регистрация модели
  1. На странице сведений о выполнении MLflow выберите зарегистрированную модель MLflow в разделе Артефакты .

  2. Нажмите кнопку Зарегистрировать модель .

  3. В поле Название модели , если вы добавляете новую модель, укажите уникальное имя для идентификации модели. Если вы регистрируете новую версию для существующей модели, выберите имя существующей модели из раскрывающегося списка.

Использование реестра моделей
  • Перейдите на страницу «Зарегистрированные модели » и просмотрите свойства модели.

  • Перейдите в раздел Артефакты на странице сведений о запуске, щелкните модель, а затем щелкните версию модели в правом верхнем углу, чтобы просмотреть только что созданную версию.

У каждой модели есть страница обзора, на которой показаны активные версии.

Щелкните версию, чтобы перейти на страницу сведений о версии.

На странице сведений о версии вы можете увидеть сведения о версии модели и текущую стадию модели. версия. Щелкните раскрывающийся список Stage в правом верхнем углу, чтобы переместить модель. версия на один из других допустимых этапов.

Рабочий процесс API

Альтернативный способ взаимодействия с реестром моделей — использование разновидности модели MLflow или интерфейса API отслеживания клиентов MLflow. В частности, вы можете зарегистрировать модель во время запуска эксперимента MLflow или после всего вашего эксперимента.

Добавление модели MLflow в реестр моделей

Есть три программных способа добавить модель в реестр. Во-первых, вы можете использовать метод mlflow. .log_model () . Например, в вашем коде:

 из случайного импорта random, randint
из sklearn.ensemble импортировать RandomForestRegressor

импорт mlflow
импорт mlflow.sklearn

с mlflow.start_run (run_name = "YOUR_RUN_NAME") в качестве запуска:
    params = {"n_estimators": 5, "random_state": 42}
    sk_learn_rfr = RandomForestRegressor (** параметры)

    # Записывать параметры и метрики с помощью API MLflow
    mlflow.log_params (параметры)
    mlflow.log_param ("параметр_1", randint (0, 100))
    mlflow.log_metrics ({"metric_1": random (), "metric_2": random () + 1})

    # Зарегистрируйте модель sklearn и зарегистрируйте ее как версию 1
    mlflow.sklearn.log_model (
        sk_model = sk_learn_rfr,
        artifact_path = "модель-склеарн",
        register_model_name = "sk-learn-random-forest-reg-model"
    )
 

В приведенном выше фрагменте кода, если зарегистрированная модель с таким именем не существует, метод регистрирует новую модель и создает версию 1.Если зарегистрированная модель с таким именем существует, метод создает новую версию модели.

Второй способ — использовать метод mlflow.register_model () после завершения всего вашего эксперимента и когда вы решили, какую модель лучше всего добавить в реестр. Для этого метода вам понадобится run_id как часть аргумента run: URI .

 результат = mlflow.register_model (
    "работает: / d16076a3ec534311817565e6527539c0 / sklearn-model",
    "sk-learn-random-forest-reg"
)
 

Если зарегистрированная модель с таким именем не существует, метод регистрирует новую модель, создает версию 1 и возвращает объект MLflow ModelVersion.Если зарегистрированная модель с таким именем существует, метод создает новую версию модели и возвращает объект версии.

И, наконец, вы можете использовать create_registered_model () для создания новой зарегистрированной модели. Если название модели существует, этот метод вызовет MlflowException , поскольку для создания новой зарегистрированной модели требуется уникальное имя.

 из mlflow.tracking import MlflowClient

клиент = MlflowClient ()
client.create_registered_model ("sk-learn-random-forest-reg-model")
 

В то время как описанный выше метод создает пустую зарегистрированную модель без связанной версии, приведенный ниже метод создает новую версию модели.

 клиент = MlflowClient ()
результат = client.create_model_version (
    name = "sk-learn-random-forest-reg-model",
    source = "mlruns / 0 / d16076a3ec534311817565e6527539c0 / artifacts / sklearn-model",
    run_id = "d16076a3ec534311817565e6527539c0"
)
 
Получение модели MLflow из реестра моделей

После того, как вы зарегистрировали модель MLflow, вы можете получить эту модель с помощью mlflow. .load_model () или, в более общем смысле, load_model () .

Получить версию конкретной модели

Чтобы получить конкретную версию модели, просто укажите этот номер версии как часть URI модели.

 импорт mlflow.pyfunc

model_name = "sk-learn-random-forest-reg-model"
model_version = 1

model = mlflow.pyfunc.load_model (
    model_uri = f "модели: / {model_name} / {model_version}"
)

model.predict (данные)
 

Получить последнюю версию модели на определенном этапе

Чтобы получить версию модели по этапам, просто укажите этап модели как часть URI модели, и на этом этапе будет получена самая последняя версия модели.

 импорт mlflow.pyfunc

model_name = "sk-learn-random-forest-reg-model"
stage = 'Постановка'

model = mlflow.pyfunc.load_model (
    model_uri = f "модели: / {model_name} / {stage}"
)

model.predict (данные)
 
Обслуживание модели MLflow из реестра моделей

После того, как вы зарегистрировали модель MLflow, вы можете использовать эту модель в качестве службы на вашем хосте.

 #! / Usr / bin / env sh

# Установить переменную среды для URL отслеживания, где находится реестр модели
экспорт MLFLOW_TRACKING_URI = http: // localhost: 5000

# Обслуживаем производственную модель из реестра моделей
mlflow models serve -m "модели: / sk-learn-random-forest-reg-model / Production"
 
Добавление или обновление описания модели MLflow

В любой момент разработки жизненного цикла модели вы можете обновить описание версии модели с помощью update_model_version () .

 клиент = MlflowClient ()
client.update_model_version (
    name = "sk-learn-random-forest-reg-model",
    версия = 1,
    description = "Эта версия модели представляет собой случайный лес scikit-learn, содержащий 100 деревьев решений"
)
 
Переименование модели MLflow

Помимо добавления или обновления описания конкретной версии модели, вы можете переименовать существующую зарегистрированную модель с помощью rename_registered_model () .

 клиент = MlflowClient ()
клиент.rename_registered_model (
    name = "sk-learn-random-forest-reg-model",
    new_name = "sk-learn-random-forest-reg-model-100"
)
 
Переход на этап модели MLflow

В течение жизненного цикла модели она развивается — от разработки до стадии подготовки к производству. Вы можете перевести зарегистрированную модель на один из этапов: Staging , Production или Архивировано .

 клиент = MlflowClient ()
client.transition_model_version_stage (
    name = "sk-learn-random-forest-reg-model",
    версия = 3,
    stage = "Производство"
)
 

Допустимые значения для : Staging | Archived | Production | None.

Список и поиск моделей MLflow

Вы можете получить список всех зарегистрированных моделей в реестре простым методом.

 из pprint import pprint

клиент = MlflowClient ()
для rm в client.list_registered_models ():
    pprint (dict (rm), indent = 4)
 

Это выводит:

 {'creation_timestamp': 1582671933216,
    'description': Нет,
    'last_updated_timestamp': 1582671960712,
    'latest_versions': [,
                        ],
    'name': 'sk-learn-random-forest-reg-model'}
 

При наличии сотен моделей просмотр результатов, полученных в результате этого вызова, может быть затруднительным.Более эффективным подходом было бы поиск определенного названия модели и перечисление ее версии. детали с использованием метода search_model_versions () и укажите строку фильтра, например "name = 'sk-learn-random-forest-reg-model'"

 клиент = MlflowClient ()
для mv в client.search_model_versions ("name = 'sk-learn-random-forest-reg-model'"):
    pprint (dict (mv), indent = 4)
 

Это выводит:

 {'creation_timestamp': 1582671933246,
    'current_stage': 'Производство',
    'description': 'Модель случайного леса, содержащая 100 деревьев решений'
                   'обучался scikit-learn',
    'last_updated_timestamp': 1582671960712,
    'name': 'sk-learn-random-forest-reg-model',
    'run_id': 'ae2cc01346de45f79a44a320aab1797b',
    'источник': './ mlruns / 0 / ae2cc01346de45f79a44a320aab1797b / artifacts / sklearn-model ',
    'status': 'ГОТОВ',
    'status_message': Нет,
    user_id: нет,
    'версия': 1}

{'creation_timestamp': 1582671960628,
    'current_stage': 'Нет',
    'description': Нет,
    last_updated_timestamp: 1582671960628,
    'name': 'sk-learn-random-forest-reg-model',
    'run_id': 'd994f18d09c64c148e62a785052e6723',
    'источник': './mlruns/0/d994f18d09c64c148e62a785052e6723/artifacts/sklearn-model',
    'status': 'ГОТОВ',
    'status_message': Нет,
    user_id: нет,
    'версия': 2}
 
Архивирование MLflow Модель

Вы можете перемещать версии моделей из стадии Production в стадию Archived .Позже, если эта заархивированная модель не понадобится, вы можете удалить ее.

 # Архивировать версию 3 моделей из производства в архив
клиент = MlflowClient ()
client.transition_model_version_stage (
    name = "sk-learn-random-forest-reg-model",
    версия = 3,
    stage = "Архивировано"
)
 
Удаление моделей MLflow

Примечание

Удаление зарегистрированных моделей или версий моделей не подлежит отмене, поэтому используйте это разумно.

Вы можете удалить определенные версии зарегистрированной модели или удалить зарегистрированную модель и все ее версии.

 # Удалить версии 1,2 и 3 модели
клиент = MlflowClient ()
версии = [1, 2, 3]
для версии в версиях:
    client.delete_model_version (name = "sk-learn-random-forest-reg-model", version = version)

# Удалить зарегистрированную модель вместе со всеми ее версиями
client.delete_registered_model (name = "sk-learn-random-forest-reg-model")
 

Хотя приведенный выше API рабочего процесса демонстрирует взаимодействие с реестром моделей, два исключительных случая требуют внимания. Первый — это когда у вас есть существующие модели машинного обучения, сохраненные после обучения без использования MLflow.Сериализуется и сохраняется на диске в формате sklearn, вы хотите зарегистрировать эту модель в реестре моделей. Второй — когда вы используете фреймворк машинного обучения без встроенной поддержки разновидностей модели MLflow, например vaderSentiment, , и хотите зарегистрировать модель.

Регистрация сохраненной модели

Не все начнут обучение модели с MLflow. Таким образом, вы можете обучить некоторые модели перед использованием MLflow. Вместо того, чтобы переобучать модели, все, что вам нужно сделать, это зарегистрировать сохраненные модели в реестре моделей.

Этот фрагмент кода создает модель sklearn, которую мы предполагаем, что вы создали и сохранили в собственном формате pickle.

Примечание

Библиотека sklearn и версии pickle, с которыми была сохранена модель, должны быть совместимы с текущий MLflow поддерживает встроенную версию модели sklearn.

 импортировать numpy как np
импортный рассол

из наборов данных импорта sklearn, linear_model
из sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# источник: https: // scikit-learn.org / стабильный / auto_examples / linear_model / plot_ols.html

# Загрузить набор данных о диабете
диабет_X, диабет_y = наборы данных.load_diabetes (return_X_y = True)

# Используйте только одну функцию
диабет_X = диабет_X [:, np.newaxis, 2]

# Разделить данные на наборы для обучения / тестирования
диабет_X_train = диабет_X [: - 20]
диабет_X_test = диабет_X [-20:]

# Разделите цели на наборы для обучения / тестирования
диабет_y_train = диабет_y [: - 20]
диабет_y_test = диабет_y [-20:]


def print_predictions (m, y_pred):

    # Коэффициенты
    print ('Коэффициенты: \ n', m.coef_)
    # Среднеквадратичная ошибка
    print ('Среднеквадратичная ошибка:% .2f'
          % mean_squared_error (dia_y_test, y_pred))
    # Коэффициент детерминации: 1 - идеальное предсказание
    print ('Коэффициент детерминации:% .2f'
          % r2_score (dia_y_test, y_pred))

# Создать объект линейной регрессии
lr_model = линейная_модель.LinearRegression ()

# Обучить модель с помощью обучающих наборов
lr_model.fit (Dia_X_train, Dia_y_train)

# Делаем прогнозы с помощью набора для тестирования
диабет_y_pred = lr_model.предсказать (dia_X_test)
print_predictions (lr_model, diver_y_pred)

# сохраняем модель в родном формате sklearn
filename = 'lr_model.pkl'
pickle.dump (lr_model, open (имя файла, 'wb'))
 
 Коэффициенты:
[938.23786125]
Среднеквадратичная ошибка: 2548,07
Коэффициент детерминации: 0,47
 

После сохранения в маринованном формате мы можем загрузить модель sklearn в память с помощью pickle API и зарегистрируйте загруженную модель в Реестре моделей.

 импорт mlflow

# загружаем модель в память
loaded_model = рассол.загрузить (открыть (имя файла, 'rb'))

# войдите и зарегистрируйте модель с помощью API-интерфейса MLflow scikit-learn
mlflow.set_tracking_uri ("sqlite: ///mlruns.db")
reg_model_name = "SklearnLinearRegression"
Распечатать("--")
mlflow.sklearn.log_model (загруженная_модель, "sk_learn",
                             serialization_format = "cloudpickle",
                             зарегистрированное_имя_модели = reg_model_name)
 
 -
Успешно зарегистрированная модель SklearnLinearRegression.
2021/04/02 16:30:57 ИНФОРМАЦИЯ mlflow.tracking._model_registry.клиент: ожидание завершения создания версии модели в течение 300 секунд.
Название модели: SklearnLinearRegression, версия 1
Создана версия 1 модели SklearnLinearRegression.
 

Теперь, используя API-интерфейсы MLflow fluent, мы перезагружаем модель из реестра моделей и оцениваем.

 # загрузить модель из реестра моделей и оценить
model_uri = f "модели: / {reg_model_name} / 1"
загруженная_модель = mlflow.sklearn.load_model (модель_ури)
Распечатать("--")

# Делаем прогнозы с помощью набора для тестирования
диабет_y_pred = загруженная_модель.предсказать (dia_X_test)
print_predictions (загруженная_модель, Dia_y_pred)
 
 -
Коэффициенты:
[938.23786125]
Среднеквадратичная ошибка: 2548,07
Коэффициент детерминации: 0,47
 
Регистрация неподдерживаемой модели машинного обучения

В некоторых случаях вы можете использовать среду машинного обучения без встроенной поддержки разновидностей модели MLflow. Например, библиотека vaderSentiment — это стандартная библиотека обработки естественного языка (NLP), используемая для анализа настроений.Поскольку в нем отсутствует встроенная разновидность модели MLflow, вы не можете регистрировать или регистрировать модель. с использованием плавных API-интерфейсов модели MLflow.

Чтобы обойти эту проблему, вы можете создать экземпляр модели mlflow.pyfunc и встроить свою модель НЛП. внутри него, что позволяет сохранять, регистрировать или регистрировать модель. После регистрации загрузите модель из реестра моделей. и оценка с использованием функции прогноз .

Разделы кода ниже демонстрируют, как создать класс PythonFuncModel со встроенной в него моделью vaderSentiment , сохранять, регистрировать, регистрировать и загружать из модельного реестра и оценивать.

Примечание

Чтобы использовать этот пример, вам потребуется pip install vaderSentiment .

 из sys import version_info
импорт облачков
импортировать панд как pd

импортировать mlflow.pyfunc
из vaderSentiment.vaderSentiment импорт SentimentIntensityAnalyzer

#
# Хорошая и читаемая статья от авторов этого пакета
# http://comp.social.gatech.edu/papers/icwsm14.vader.hutto.pdf
#

INPUT_TEXTS = [{'text': "Это плохой фильм. Вы не хотите его смотреть! :-)"},
           {'text': "Рики Жерве умен, остроумен и креативен !!!!!!: D"},
           {'text': "LOL, этот парень упал со стула, когда спал и храпел на собрании"},
           {'text': "Мужчина застрелился, пытаясь украсть собаку, OMG"},
           {'text': "Ура !! Еще одно хорошее интервью по телефону.Я прибил это!!"},
           {'text': "Это БЕЗУМИЕ! Я не могу в это поверить. Как вы могли сделать такой ужасный поступок?"}]

PYTHON_VERSION = "{major}. {Minor}. {Micro}". Format (major = version_info.major,
                                              minor = version_info.minor,
                                              micro = version_info.micro)
def score_model (модель):
# Использование вывода для прогнозирования вывода из настроенной модели PyFunc
для i текст в перечислении (INPUT_TEXTS):
    текст = INPUT_TEXTS [i] ['текст']
    m_input = pd.DataFrame ([текст])
    scores = loaded_model.predict (m_input)
    print (f "<{text}> - {str (scores [0])}")

# Определить класс и расширить PythonModel
класс SocialMediaAnalyserModel (mlflow.pyfunc.PythonModel):

    def __init __ (сам):
      супер () .__ init __ ()
      # вставьте свой экземпляр модели вейдера
      self._analyser = SentimentIntensityAnalyzer ()

   # обрабатываем ввод с предсказанием модели настроения Вейдера
   def _score (self, txt):
      prediction_scores = self._analyser.polarity_scores (txt)
      вернуть prediction_scores

   def прогнозировать (self, context, model_input):

      # Применяем функцию предварительной обработки из модели Вейдера для оценки
      model_output = модель_вход.применить (лямбда-столбец: self._score (col))
      вернуть model_output


model_path = "vader"
reg_model_name = "PyFuncVaderSentiments"
vader_model = SocialMediaAnalyserModel ()

# Установите URI отслеживания для использования локального файла базы данных SQLAlchemy и запустите выполнение
# Регистрируем сущности MLflow и сохраняем модель
mlflow.set_tracking_uri ("sqlite: ///mlruns.db")

# Сохраните среду conda для этой модели.
conda_env = {
    'каналы': ['значения по умолчанию', 'conda-forge'],
    'зависимости': [
        'python = {}'. формат (PYTHON_VERSION),
        'pip'],
    'pip': [
        'mlflow',
        'cloudpickle == {}'.формат (cloudpickle .__ version__),
        'vaderSentiment == 3.3.2'
    ],
    'имя': 'mlflow-env'
}

# Сохраняем модель
с mlflow.start_run (run_name = "Анализ настроений Вейдера") при запуске:
    model_path = f "{model_path} - {run.info.run_uuid}"
    mlflow.log_param ("алгоритм", "ВАДЕР")
    mlflow.log_param ("total_sentiments", len (INPUT_TEXTS))
    mlflow.pyfunc.save_model (путь = путь_модели, python_model = модель_vader, conda_env = conda_env)

# Используйте сохраненный путь к модели для входа и регистрации в реестре модели
mlflow.pyfunc.log_model (artifact_path = путь_модели,
                        python_model = vader_model,
                        зарегистрированная_модель_имя = reg_model_name,
                        conda_env = conda_env)

# Загрузить модель из реестра моделей и оценить
model_uri = f "модели: / {reg_model_name} / 1"
загруженная_модель = mlflow.pyfunc.load_model (модель_ури)
Score_model (загруженная_модель)
 
 Успешно зарегистрированная модель PyFuncVaderSentiments.
2021/04/05 10:34:15 ИНФОРМАЦИЯ mlflow.tracking._model_registry.client: ожидание завершения создания версии модели в течение 300 секунд.Создана версия 1 модели PyFuncVaderSentiments.

<Это плохой фильм. Вы не хотите этого видеть! : -)> - {'neg': 0,307, 'neu': 0,552, 'pos': 0,141, 'соединение': -0,4047}
<Рики Жерве умен, остроумен и креативен !!!!!! : D> - {'neg': 0,0, 'neu': 0,316, 'pos': 0,684, 'соединение': 0,8957}
 - {'neg': 0,0, 'neu': 0,786, 'pos': 0,214, 'соединение': 0,5473}
<Мужчины стреляют в себя, пытаясь украсть собаку, OMG> - {'neg': 0.262, 'neu': 0,738, 'pos': 0,0, 'соединение': -0,4939}
<Ура !! Еще одно хорошее телефонное интервью. Я пригвоздил !!> - {'neg': 0,0, 'neu': 0,446, 'pos': 0,554, 'соединение': 0,816}
<Это БЕЗУМНО! Я не могу в это поверить. Как вы могли сделать такую ​​ужасную вещь?> - {'neg': 0.357, 'neu': 0.643, 'pos': 0.0, 'complex': -0.8034}
 

Tesla начала поставки обновленной модели X SUV с задержкой

  • Tesla начала поставки обновленной версии своего внедорожника Model X в воскресенье.
  • Первые поставки состоятся через несколько месяцев после обещаний Tesla.
  • Илон Маск объяснил задержку проблемами с цепочкой поставок и трудностями с наращиванием производства.
Идет загрузка.

Tesla анонсировала обновленную версию своего внедорожника Model X еще в январе.Теперь, после месяцев задержек, он наконец-то доставляет их клиентам.

В воскресенье производитель электромобилей разместил в Twitter фотографии «первых поставок новой модели X». Клиенты приобрели первые экземпляры за пределами завода Tesla во Фримонте, штат Калифорния.

—Tesla (@Tesla) 17 октября 2021 г.

Это самое значительное обновление самого большого и самого дорогого автомобиля Tesla с момента выпуска модели в 2016 году. Самые большие изменения произошли внутри внедорожника. Модель X за 100000 долларов теперь имеет дисплей с альбомной ориентацией (а не вертикальный), второй экран сзади для задних пассажиров и прямоугольную вилку рулевого управления, как в самолетах.

Tesla представила Model X новую аккумуляторную батарею и обновила внешний вид. Биты, которые раньше были хромированными, такие как дверные ручки и оконная отделка, теперь окрашены в черный цвет. Передний бампер тоже выглядит иначе. В рамках обновлений автопроизводитель Илона Маска также представил высокопроизводительную версию Plaid модели X, которая обещает более 1000 лошадиных сил и время разгона до 100 км / ч за 2,5 секунды.

Интерьер Tesla Model X.Тесла

Когда Tesla объявила о крупных обновлениях внедорожника Model X и седана Model S в январе, Маск — всегда оптимистичный в отношении сроков — сказал, что поставки новой Model S начнутся в феврале, а поставки Model X начнутся вскоре после этого. Поставки новой Model S начались с отставанием от графика на несколько месяцев в июне.

Во время апрельского отчета Tesla о прибылях и убытках за первый квартал Маск сказал, что Tesla столкнулась с «большим количеством проблем, чем ожидалось» при разработке новых Model S и Model X.Это включало навигацию по вопросам цепочки поставок и выяснение новых внутренних производственных процессов для обновленных автомобилей.

CMIP6: объяснение нового поколения климатических моделей

Климатические модели — одно из основных средств для ученых, позволяющих понять, как климат менялся в прошлом и может измениться в будущем. Эти модели детально моделируют физику, химию и биологию атмосферы, суши и океанов, и для составления прогнозов климата требуются одни из самых больших суперкомпьютеров в мире.

Климатические модели постоянно обновляются, поскольку различные группы моделирования по всему миру включают более высокое пространственное разрешение, новые физические процессы и биогеохимические циклы. Эти группы по моделированию координируют свои обновления в соответствии с графиком отчетов об оценке Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК), выпуская набор результатов моделирования — известных как «прогоны» — в преддверии каждого из них.

Эти скоординированные усилия являются частью проектов взаимного сравнения связанных моделей (CMIP).В пятом оценочном отчете IPCC за 2013 год (AR5) были представлены климатические модели из CMIP5, а в предстоящем шестом оценочном отчете IPCC за 2021 год (AR6) будут представлены новые современные модели CMIP6.

CMIP6 будет состоять из «прогонов» примерно 100 различных климатических моделей, созданных 49 различными группами моделирования. Эти усилия уже на год отстают от графика, и становится все более маловероятным, что все модели CMIP6 будут доступны вовремя для включения в AR6.

Теперь для Carbon Brief доступно достаточно данных, чтобы оценить, как все изменилось после CMIP5.Эти модели используют ряд новых и обновленных путей выбросов, которые исследуют гораздо более широкий диапазон возможных будущих результатов, чем были включены в CMIP5.

Хотя к настоящему времени опубликованы результаты только около 40 моделей CMIP6, уже очевидно, что некоторые из них имеют значительно более высокую чувствительность к климату, чем модели в CMIP5. Эта более высокая чувствительность способствует прогнозам большего потепления в этом столетии — примерно на 0,4 ° C теплее, чем аналогичные сценарии в CMIP5, — хотя эти прогнозы потепления могут измениться по мере появления большего количества моделей.Исследователи все еще работают над тем, чтобы выяснить, почему значения чувствительности оказываются выше в моделях последнего поколения.

В этом пояснении Carbon Brief предоставляет обзор будущих сценариев выбросов, которые используются в CMIP6. Это включает в себя изучение чувствительности климата, прошлого и будущего потепления в моделях CMIP6, выпущенных на данный момент, и их сравнение с моделями предыдущего поколения в CMIP5. Наконец, в этой статье будут обобщены различные эксперименты, которые модели климата проводят в CMIP6.

Обновление 3 ноября 2020 г .: Поскольку в проекте ScenarioMIP теперь доступно множество дополнительных запусков CMIP6, этот пост был обновлен, чтобы отразить результаты. Первоначальная версия этой статьи включала только 14 прогонов модели CMIP6; это обновление теперь включает 42 исторических прогона и до 35 прогонов в некоторых будущих сценариях выбросов. Все цифры в разделах «Историческое моделирование CMIP6» и «Будущее потепление в CMIP6» были обновлены, чтобы отразить последние результаты.Исходные графики можно посмотреть в этой заархивированной версии статьи.

Обновление от 17 июня 2020 г .: В эту статью добавлены дополнительные оценки чувствительности моделей, а также новый раздел о последних исследованиях, посвященных надежности моделей с более высокой чувствительностью.

Сценарии будущих выбросов

CMIP6 представляет собой существенное расширение по сравнению с CMIP5 с точки зрения количества участвующих групп моделирования, количества рассмотренных сценариев будущего и количества проведенных различных экспериментов.

Целью CMIP является создание набора стандартных симуляций, которые будет запускать каждая модель. Это позволяет напрямую сравнивать результаты различных моделей, чтобы увидеть, где модели согласуются, а где нет, относительно будущих изменений. Одним из основных наборов имитаций, выполняемых моделями, являются будущие климатические сценарии, где моделям дается общий набор будущих концентраций парниковых газов, аэрозолей и других климатических факторов, чтобы спрогнозировать, что может произойти в будущем.

В преддверии ДО6 МГЭИК сообщество по моделированию энергетики разработало новый набор сценариев выбросов, основанный на различных социально-экономических допущениях. Это «Общие социально-экономические пути» (SSP).Некоторые из этих сценариев SSP были выбраны для управления климатическими моделями для CMIP6.

В частности, был выбран набор сценариев, чтобы представить ряд конкретных результатов изменения климата в конце века. В ДО5 МГЭИК были представлены четыре репрезентативных траектории концентрации (RCP), в которых изучались различные возможные будущие выбросы парниковых газов. Эти сценарии — RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0 и RCP8.5 — имеют новые версии в CMIP6. Эти обновленные сценарии называются SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP4-6.0 и SSP5-8.5, каждый из которых приводит к аналогичным 2100 уровням радиационного воздействия, как и их предшественник в AR5.

Ряд новых сценариев также используется для CMIP6, чтобы дать ученым более широкий выбор вариантов будущего для моделирования. Эти сценарии включены в приведенную ниже диаграмму, на которой показаны предполагаемые годовые выбросы CO2 для каждого сценария вплоть до 2100 года. Новые сценарии включают SSP1-1.9 (фиолетовая линия), SSP4-3.4 (синяя сплошная линия), SSP5-3.4OS (синяя пунктирная линия). ) и SSP3-7.0 (оранжевый).

Сценарии будущих выбросов CO2, представленные в CMIP6, а также исторические выбросы CO2 (показаны черным цветом). Заштрихованная область представляет собой диапазон базовых сценариев без политики. Данные из базы данных SSP; график от Carbon Brief с использованием Highcharts.

Одним из основных улучшений сценариев CMIP6 является лучшее изучение возможных исходных исходов «без политики в отношении климата». Предыдущее поколение климатических моделей, представленных в CMIP5, включало только один сценарий с очень высокой базовой линией (RCP8.5) и один сценарий относительно небольшого смягчения последствий, соответствующий исходным результатам (RCP6.0). Большая часть последующей литературы полагалась на RCP8.5 как на единственную базовую линию, не связанную с политикой, часто называя ее «обычным делом», несмотря на то, что это был в некотором роде наихудший случай среди возможных результатов без политики.

CMIP6 добавил новый сценарий — SSP3-7.0 — который находится прямо в середине диапазона исходных результатов, полученных с помощью моделей энергосистем. Теперь моделисты могут изучить худший вариант (SSP5-8.5), промежуточные (SSP3-7.0) и более оптимистичные (SSP4-6.0) результаты при моделировании того, как мир может потеплать в мире, который не проводит никаких климатических политик.

SSP4-3.4 — еще один новый сценарий, который пытается исследовать пространство между сценариями, которые обычно ограничивают потепление до уровня ниже 2 ° C (RCP2.6 / SSP1-2.6) и около 3 ° C (RCP4.5 / SSP2-4.5) к 2100 году. Это поможет ученые лучше оценивают последствия потепления, если общества быстро сокращают выбросы, но не могут смягчить их достаточно быстро, чтобы ограничить потепление до уровня ниже 2 ° C.

SSP5-3.4OS — это сценарий превышения (OS), при котором выбросы следуют наихудшему сценарию SSP5-8.5 до 2040 года, после чего они чрезвычайно быстро сокращаются с большим использованием отрицательных выбросов в конце века.

Наконец, SSP1-1.9 — это сценарий, предназначенный для ограничения потепления ниже 1,5 ° C к 2100 году по сравнению с доиндустриальными уровнями. Он был добавлен после Парижского соглашения, когда страны согласились продолжить усилия по ограничению повышения температуры до 1,5 ° C. Энергетические модели и простые климатические модели, разработанные для ограничения потепления до 1.5C сыграла большую роль в специальном отчете по 1.5C, который МГЭИК опубликовала в 2018 году. Эти новые сценарии CMIP6 теперь позволят полным климатическим моделям исследовать климатические изменения и воздействия при потеплении примерно на 1.5C.

CMIP6 включает новые сценарии, которые приводят к форсированию 2100, аналогично сценариям CMIP5 RCP. Однако, несмотря на то, что их форсирование в конце века одинаково, пути выбросов и сочетание выбросов CO2 и иных, чем CO2, газов различаются. На рисунке ниже сравниваются выбросы CO2 в старых сценариях RCP (пунктирные линии) и их новых аналогах SSP (сплошные линии).

Будущие сценарии выбросов CO2 RCP, представленные в CMIP5 и их аналогах CMIP6, а также исторические выбросы CO2 (выделены черным цветом). Данные из базы данных SSP; график от Carbon Brief с использованием Highcharts.

У этих различий есть несколько причин. Новые сценарии SSP начинаются в 2014 году, а старые RCP — в 2007. Сценарий нижнего уровня SSP1-2.6 показывает более постепенное снижение выбросов, чем RCP2.6, и более высокую начальную точку, частично отражающую выбросы 2007-2014 гг. было заметно выше, чем ожидалось в исходном RCP2.6 сценарий. Он использует значительно больше отрицательных выбросов конца века, чтобы компенсировать более высокую отправную точку и более медленное снижение.

SSP2-4.5 также показывает более высокую отправную точку и немного более медленное снижение, чем RCP4.5, хотя более значительное сокращение выбросов, не связанных с CO2, в SSP2-4.5 также играет роль. SSP4-6.0 сильно отличается от RCP6.0, при этом выбросы CO2 достигают пика и сокращаются после 2050 года по сравнению с 2080 годом. Это более быстрое смягчение воздействий компенсирует более высокие краткосрочные выбросы, хотя выбросы парниковых газов, помимо CO2, также играют определенную роль.Наконец, SSP5-8.5 имеет значительно более высокие выбросы CO2, чем RCP8.5, с соответственно большим сокращением выбросов иных, чем CO2, выбросов.

Многие модели с более высокой чувствительностью

Равновесная чувствительность климата (ECS) — это ожидаемое долгосрочное потепление после удвоения концентрации CO2 в атмосфере. Это один из наиболее важных индикаторов того, насколько серьезными будут последствия потепления в будущем. «Чувствительность» — это то, что возникает в результате физического и биогеохимического моделирования в климатических моделях; это не то, что явно задается разработчиками моделей.

Доступные на сегодняшний день модели

CMIP6, как правило, демонстрируют заметно более высокую чувствительность к климату, чем модели CMIP5. В то время как только 40 моделей CMIP6 в настоящее время имеют прогоны, необходимые для расчета ECS, около трети из них имеют ECS выше верхнего предела вероятного диапазона — от 1,5 ° C до 4,5 ° C -, указанного в AR5 МГЭИК. Четверть из них имеют более высокую чувствительность, чем любая из моделей, представленных в CMIP5. К ним относятся модели от ряда очень известных групп моделирования, таких как Модель системы Земли сообщества 2 (CESM2) и модель HadGEM3 Метеорологического бюро.Переходная реакция климата — мера краткосрочного потепления, связанного с увеличением CO2 — также заметно выше во многих моделях CMIP6.

На рисунке ниже показан вероятный диапазон ECS AR5 IPCC (черная полоса), диапазон и отдельные значения для моделей CMIP5 (серая полоса; черные точки), а также диапазон и значения моделей CMIP6, доступных на сегодняшний день (синяя полоса; черные точки).

Вероятный диапазон ECS (например, с предполагаемой вероятностью возникновения 66%) из IPCC AR5 (черная полоса), значений ECS модели CMIP5 (серый) и значений ECS модели CMIP6 (синий).Диаграмма от Carbon Brief с использованием Highcharts.

Исследователи в настоящее время изучают, что является движущей силой этих высоких значений ECS. В ряде моделей увеличение ECS, по-видимому, связано с улучшенным представлением облаков и аэрозолей; например, то, как модели обрабатывают переохлажденные облака (ниже точки замерзания, но все еще жидкие) в Южных океанах, может иметь большое значение в результирующей чувствительности.

Однако, несмотря на то, что модели стали более реалистичными, пока не ясно, приводят ли эти улучшения к более точным оценкам ECS.Например, ряд ученых-климатологов выразили скептицизм по поводу высоких значений, утверждая, что они несовместимы с данными палеоклиматических записей и другими доказательствами.

Еще неизвестно, как в AR6 IPCC будет согласована высокая ECS из некоторых моделей с другими источниками доказательств, и обновят ли они «вероятный» диапазон чувствительности.

Значения ECS для каждой из 40 доступных на данный момент моделей CMIP6 показаны на рисунке ниже.Четырнадцать из них, выделенные желтым цветом, имеют ECS выше 4,5 ° C, а одиннадцать из них имеют чувствительность выше, чем у самой высокой модели в CMIP5 (например, 4,7 ° C). Двадцать шесть моделей имеют значения ECS, соответствующие диапазону AR5, при этом самая низкая модель ECS в CMIP6 (1,8C) аналогична самой низкой в ​​CMIP5 (2,1C).

Значения ECS из 40 моделей CMIP6, доступных по состоянию на май 2020 года, где в настоящее время доступны необходимые эксперименты для расчета ECS (с использованием метода Грегори). Модели с ECS выше вероятного диапазона IPCC AR5 показаны желтым.Обратите внимание, что не все показанные модели являются независимыми, поскольку некоторые группы моделирования, такие как CESM2, имеют несколько версий. Диаграмма от Carbon Brief с использованием Highcharts. «Вероятный» диапазон ECS

AR5 от 1,5C до 4,5C означает, что существует 66% вероятность того, что истинное значение попадает в этот диапазон. Следовательно, можно ожидать, что около 33% значений выйдут за пределы этого диапазона — и есть веские причины ожидать, что значения выше 4,5 ° C более вероятны, чем значения ниже 1,5 ° C. Например, данные, модели и наблюдения палеоклимата предполагают, что ECS ниже 1.5C маловероятно, хотя они не так легко исключают ECS выше 4,5C.

Наличие разнообразного диапазона значений ECS в CMIP6 не обязательно плохо, поскольку это указывает на то, что разработчики моделей не делают выбор, чтобы сделать свои результаты похожими на результаты других групп моделирования (например, вписаться в стадо). Однако тот факт, что ряд доступных на сегодняшний день моделей имеет очень высокий ECS, означает, что либо будущее потепление может быть хуже, чем мы думали, либо ряд известных климатических моделей могут неверно отражать чувствительность климата — вопрос, на котором сосредоточены многие климатологи. разрешение.

Вид движения аэрозоля, созданный моделями и суперкомпьютерами НАСА. Предоставлено: НАСА / Центр космических полетов Годдарда.

Последние исследования

Недавно был проведен ряд исследований, посвященных надежности моделей с более высокой чувствительностью. Два исследования — одно, проведенное Фемке Нийссе и коллег из Университета Эксетера, а другое — доктором Катаржиной Токарской и коллегами из ETH Zurich, указывают на то, что модели с наивысшей чувствительностью плохо справляются с воспроизведением исторической температуры, либо не демонстрируют потепления 20-го века и слишком быстрое недавнее потепление или слишком сильное общее потепление.Они предполагают, что исторические температуры могут служить возникающим ограничением, помогающим исключить новые оценки очень высокой чувствительности.

С другой стороны, некоторые исследователи утверждали, что естественная изменчивость помогла создать модель потепления в последние годы, которая приводит к более низким глобальным температурам, чем в противном случае, что затрудняет использование наблюдаемого потепления для ограничения будущих прогнозов.

Недавнее исследование д-ра Кейта Уильямса и его коллег из Метеорологического бюро Великобритании показало, что последняя модель Метеорологического бюро, имеющая чувствительность 5.5C на удвоение CO2 — намного эффективнее при составлении краткосрочных прогнозов, чем варианты модели с более низкой чувствительностью климата, поскольку в них больше жидкой воды из облаков при низких температурах.

Однако, как указывает доктор Гэвин Шмидт из НАСА в блоге RealClimate, до сих пор неясно, почему краткосрочные прогнозы обязательно должны быть связаны с чувствительностью. Шмидт предполагает, что «может оказаться, что все модели, которые хорошо справляются с этой задачей [краткосрочные прогнозы], имеют диапазон значений ECS, и что совпадение этой модели, работающей хорошо и имеющей высокий ECS, было просто тем, совпадение».

Эти новые высокочувствительные модели служат напоминанием о том, что остаются большие неопределенности (и длинные хвосты рисков), но климатические модели — лишь одна из многих линий доказательств, которые ученые используют для определения чувствительности климата. Учитывая диапазон оценок чувствительности новых моделей, ученые полагают, что пока преждевременно говорить о том, что чувствительность климата, вероятно, выше, чем предполагалось ранее.

CMIP6 историческое моделирование

Поскольку CMIP6 все еще отстает от графика, только 35 различных моделей из возможных 100 или около того пока представили прогоны сценариев будущих выбросов.Хотя результаты могут измениться по мере завершения работы других групп моделирования, доступно достаточно моделей, чтобы дать оценку того, каким будет CMIP6 по сравнению с CMIP5.

Кажется все более вероятным, что не все прогоны CMIP6 будут доступны к крайнему сроку для включения в окончательный отчет IPCC, который должен быть опубликован в апреле 2021 года. Однако прогоны CMIP6, не готовые ко времени для AR6, по-прежнему будут использоваться исследователями. в будущем.

Хотя выходные данные климатических моделей включают тысячи различных климатических переменных, большое внимание уделяется глобальным температурам поверхности.Особый интерес представляют два различных эксперимента, в которых изучается температура поверхности: «ретроспективный прогноз» температуры поверхности модели, в котором разработчики моделируют период с 1850 года по сегодняшний день, и прогнозы будущего потепления при различных сценариях выбросов.

Ретроспективные прогнозы — полезный инструмент для разработчиков моделей, позволяющий оценить эффективность климатических моделей. Когда модели хорошо представляют прошлые изменения, это может вселить уверенность в том, что и будущие изменения будут правильными.

Климатические модели не могут разрешить всю мелкомасштабную физику климата Земли, учитывая ограниченность вычислительной мощности, доступной сегодня. В некоторых случаях они должны предоставлять значения для процессов, которые происходят в слишком маленьком масштабе, чтобы эффективно моделировать, например, образование облаков. Выбор этих значений, которые часто сами по себе весьма неопределенны, известен как настройка модели. Хотя большинство разработчиков моделей избегают явной настройки своих моделей в соответствии с прошлыми изменениями температуры, при обнаружении больших несоответствий они могут скремблировать, чтобы найти исправление.В CMIP6 несколько групп моделирования явно настраивают некоторые параметры для лучшего соответствия историческим температурам, хотя большинство из них все еще этого не делают.

На рисунке ниже показана «ретроспективная» оценка глобальной приземной температуры по климатическим моделям как в CMIP6 (синий), так и в CMIP5 (серый) в сравнении с данными наблюдений из набора данных NASA GISTEMP. Линии показывают среднее значение 42 моделей CMIP6, доступных в настоящее время, которые предоставляют ретроспективные прогнозы, а заштрихованная область показывает 95% доверительный интервал прогонов модели.

Наблюдаемые температуры по сравнению с ретроспективными прогнозами CMIP5 и CMIP5.Исторические прогоны модели CMIP6 с 1850 по 2014 год объединены со средними прогнозами до 2019 года по всем доступным сценариям. Для каждой модели используется один прогон. Сплошные линии показывают многомодельное среднее, а заштрихованные области представляют диапазон двух сигм. Значения в скобках отражают количество моделей, использованных в анализе. Диаграмма от Carbon Brief с использованием Highcharts.

Несмотря на изменения значений ECS в CMIP6, ретроспективный прогноз очень похож на CMIP5; наблюдения почти всегда находятся в пределах диапазона прогонов моделей, и модели достаточно хорошо отражают современное потепление.Модели CMIP6 не очень хорошо воспроизводят более скромное потепление начала 20-го века, наблюдавшееся в 1900-1940 гг., Хотя в этом отношении они похожи на CMIP5.

Один из способов оценить эффективность ретроспективного прогноза — сравнить скорость потепления в моделях и наблюдениях за период времени. На рисунке ниже показана скорость потепления по данным наблюдений (от НАСА), моделей CMIP5 и моделей CMIP6 как для полного периода 1880-2019 гг. (Слева), так и для более современного периода 1970-2019 гг. (Справа).Этот анализ начинается в 1880 году, поскольку использованные данные наблюдений не простираются вплоть до 1850 года. Помеченные точки представляют собой среднее значение всех моделей («многомодельное среднее»), а неопределенность (синие линии) отражает диапазон потепления по всем моделям (или неопределенности в скорости потепления наблюдений).

Наблюдаемые скорости потепления CMIP5 и CMIP6 для периодов 1880-2019 и 1970-2019 гг. Точка представляет оценку центрального тренда для наблюдений и многомодельное среднее для CMIP5 и CMIP6.Диапазон неопределенности отражает статистическую неопределенность наблюдений и 95% -ный диапазон тенденций по всем моделям. Обратите внимание, что модели показывают глобальные средние приземные температуры воздуха, в то время как наблюдения представляют собой сочетание температуры приземного воздуха над сушей и температуры поверхности моря над океаном. Диаграмма от Carbon Brief с использованием Highcharts.

За полный период 1880-2019 гг. Как CMIP5, так и CMIP6 соответствуют наблюдаемой скорости потепления. За более поздний период 1970-2019 гг. Многомодельное среднее в CMIP5 нагревается на 10% быстрее, чем наблюдения, в то время как многомодельное среднее для подмножества моделей CMIP6, доступных на данный момент, нагревается примерно на 16% быстрее, чем наблюдения.Более высокая скорость потепления в CMIP6 может быть вызвана более высокими значениями чувствительности модели.

Будущее потепления в CMIP6

Ограниченное количество будущих прогнозов, доступных в CMIP6, означает, что совокупные результаты могут измениться по мере поступления большего количества прогонов моделей. Тем не менее, первоначальная оценка уровня будущего потепления в моделях, доступных сегодня, все еще возможна. Хотя среднее значение для всех моделей будет меняться по мере получения большего количества результатов, ясно, что диапазон значений потепления в CMIP6 будет заметно шире, чем в CMIP5.

На рисунке ниже показан диапазон потепления и многомодельного среднего потепления — от доиндустриальных уровней до 2090-2100 — для четырех сценариев CMIP6 «уровня 1» (SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0 и SSP5 -8.5), а также сценарий SSP1-1.9, в котором доступно относительно большое количество запусков. Другие сценарии не показаны на этом рисунке, так как опубликованных прогонов слишком мало для проведения сопоставимого анализа. Цифры в скобках показывают, сколько групп моделирования в настоящее время отправили прогоны моделей для каждого сценария.

CMIP6 потепление между 1880-1900 и 2090-2100 годами для подмножества новых сценариев выбросов с большим количеством доступных прогонов моделей. Диапазон отражает самое низкое и самое высокое потепление среди моделей для каждого сценария, в то время как отмеченные точки показывают многомодельное среднее. Число в скобках на оси x представляет количество уникальных прогонов модели, доступных в настоящее время. Диаграмма от Carbon Brief с использованием Highcharts.

Результаты показывают большое количество потепления в будущем; новый SSP1-1.Сценарий 9, предназначенный для ограничения потепления до 1,5 ° C, имеет многомодельное среднее потепление 1,4 ° C. Точно так же сценарий SSP1-2.6 — который аналогичен RCP2.6 «значительно ниже 2C» AR5 — показывает среднее потепление на 2,0C. Что касается верхнего предела, сценарий SSP5-8.5 показывает среднее потепление на 5,0 ° C, в то время как новый сценарий SSP3-7.0 показывает потепление на 4,1 ° C. Эти значения немного ниже, чем те, которые показаны в первоначальной версии этой статьи, опубликованной в начале 2020 года, поскольку многие из недавно представленных моделей отчетности имеют немного более низкую чувствительность климата — более соответствуют значениям, найденным в CMIP5 — чем модели ранних отчетов. .

Получите наш бесплатный ежедневный брифинг, содержащий дайджест новостей о климате и энергетике за последние 24 часа, или наш еженедельный брифинг, содержащий обзор нашего контента за последние семь дней. Просто введите свой адрес электронной почты ниже:

Для некоторых будущих сценариев пока доступно относительно небольшое количество прогонов, поэтому к начальным значениям следует относиться с осторожностью (особенно для многомодельного среднего), пока больше моделей не завершат свои прогоны. Даже такие, как SSP2-4.5 — с отчетами о результатах 14 моделей — могут заметно измениться после того, как оставшиеся модели завершат свои прогоны и будут добавлены в базу данных CMIP6.

Результаты пока довольно существенно отличаются от результатов, найденных в CMIP5 для аналогичных сценариев воздействия. На рисунке ниже сравнивается потепление от доиндустриальных уровней между аналогичными сценариями в CMIP5 и CMIP6.

CMIP5 и CMIP6 потепления между 1880-1900 и 2090-2100 гг. Для сценариев RCP и их новых аналогов. Диапазон отражает самое низкое и самое высокое потепление среди моделей для каждого сценария, в то время как отмеченные точки показывают многомодельное среднее. Диаграмма от Carbon Brief с использованием Highcharts.

В то время как RCP2.6 имеет многомодельную оценку потепления на 1,7C в CMIP5, новый сценарий SSP1-2.6 имеет среднее потепление на 2,0C. Аналогичные различия обнаруживаются и для других сценариев: варианты CMIP6 показывают примерно на 0,4 ° C потепление больше. Обратите внимание, что результаты CMIP6 не показаны для SSP4-6.0, поскольку это сценарий «уровня 2», в котором в настоящее время доступно слишком мало прогонов модели для получения оценки, сопоставимой с другими сценариями. Различия между сценариями RCP и новых SSP также имеют небольшое влияние на потепление в конце века.

Другие модели и эксперименты

Эксперименты в CMIP6 включают в себя базовое «диагностическое» моделирование (называемое DECK), где CO2 увеличивается на 1% в год или внезапно увеличивается в четыре раза, или когда климатические воздействия остаются относительно неизменными в течение длительных периодов времени. Сюда входят исторические прогоны, вызванные наблюдаемыми изменениями в CO2 и других климатических воздействиях, а также будущие сценарии выбросов в 21 веке и далее.

Кроме того, существует 22 специализированных эксперимента (23 включая сценарии будущих выбросов), в которых группы моделирования могут принять участие.Эти эксперименты, называемые проектами взаимного сравнения моделей, или MIPs, предоставляют полезные оценки изменений климата помимо тех, которые используются в базовой диагностике и историческом моделировании. Например, в эксперименте GeoMIP разные группы моделирования моделируют влияние различных типов геоинженерии на климат. MIP, включенные в CMIP6, показаны на рисунке ниже.

Схема экспериментального дизайна CMIP / CMIP6 и 21 утвержденного CMIP6 MIP. Воспроизведено с разрешения Simpkins (2017).

Не все группы моделирования будут участвовать во всех экспериментах MIP в CMIP6 — отчасти потому, что не все группы имеют одинаковый уровень суперкомпьютерных ресурсов или интерес к конкретным экспериментам. MIP, включенные в CMIP6, перечислены ниже; подробности о каждом можно найти по сопроводительным ссылкам.

  • Проект взаимного сравнения моделей аэрозолей и химии (AerChemMIP)
  • Проект взаимного сравнения связанных климатических моделей углеродного цикла (C 4 MIP)
  • Проект взаимного сравнения моделей удаления диоксида углерода (CDRMIP)
  • Проект взаимного сравнения моделей обратной связи по облакам (CFMIP)
  • Проект взаимного сравнения моделей обнаружения и атрибуции (DAMIP)
  • Проект декадного прогнозирования климата (DCPP)
  • Проект взаимного сравнения моделей, вызванных аномалиями потока (FAFMIP)
  • Проект взаимного сравнения моделей геоинженерии (GeoMIP)
  • Глобальный проект взаимного сравнения моделей муссонов GMMIP)
  • Проект взаимного сравнения моделей с высоким разрешением (HighResMIP)
  • Проект взаимного сравнения моделей ледового щита для CMIP6 (ISMIP6)
  • Поверхность земли, снег и влажность почвы (LS3MIP)
  • Проект взаимного сравнения моделей землепользования (LUMIP)
  • Проект взаимного сравнения моделей океана (OMIP)
  • Polar Am Проект взаимного сравнения моделей (PAMIP)
  • Проект взаимного сравнения моделирования палеоклимата (PMIP)
  • Проект взаимного сравнения моделей радиационного воздействия (RFMIP)
  • Проект взаимного сравнения моделей сценариев (ScenarioMIP)
  • Проект взаимного сравнения моделей вулканических воздействий Региональный проект (VolMIP)
  • Эксперимент по даунскейлингу (CORDEX)
  • Проект взаимного сравнения моделей динамики и изменчивости (DynVarMIP)
  • Проект взаимного сравнения моделей морского льда (SIMIP)
  • Консультативный совет по уязвимости, воздействиям, адаптации и климатическому обслуживанию (VIACS AB)

Существует 49 различных моделей групп, участвующих в CMIP6, по сравнению с примерно двумя десятками в CMIP5.На карте ниже показано расположение групп моделирования, участвующих в CMIP6.

Выходные данные, создаваемые каждым центром моделирования для CMIP6, загружаются на центральный веб-портал, управляемый Программой диагностики и взаимного сравнения климатических моделей (PCMDI), к которой ученые из многих дисциплин и со всего мира могут получить свободный и открытый доступ. Существует также специальный выпуск журнала «Разработка геонаучных моделей по CMIP6», в котором опубликовано 28 статей, охватывающих весь проект и конкретные MIP.

CMIP6 — это огромная работа по моделированию, значительно более амбициозная, чем CMIP5. Это привело к некоторым задержкам, так как CMIP6 в настоящее время отстает как минимум на год от графика. Хотя в настоящее время разрабатывается AR6 IPCC, доступен лишь относительно ограниченный набор моделей, и маловероятно, что все прогоны CMIP6 будут завершены к моменту подготовки окончательного проекта AR6.

Линии публикации из этой истории

Мы не можем найти эту страницу

(* {{l10n_strings.REQUIRED_FIELD}})

{{l10n_strings.CREATE_NEW_COLLECTION}} *

{{l10n_strings.ADD_COLLECTION_DESCRIPTION}}

{{l10n_strings.COLLECTION_DESCRIPTION}} {{addToCollection.description.length}} / 500 {{l10n_strings.TAGS}} {{$ item}} {{l10n_strings.ПРОДУКТЫ}} {{l10n_strings.DRAG_TEXT}}

{{l10n_strings.DRAG_TEXT_HELP}}

{{l10n_strings.LANGUAGE}} {{$ select.selected.display}}

{{article.content_lang.display}}

{{l10n_strings.AUTHOR}}

{{l10n_strings.AUTHOR_TOOLTIP_TEXT}}

{{$ select.selected.display}} {{l10n_strings.CREATE_AND_ADD_TO_COLLECTION_MODAL_BUTTON}} {{l10n_strings.CREATE_A_COLLECTION_ERROR}}

новейшая модельная система для исследования G-белков

Abstract

У людей гетеротримерные G-белки сочетают восприятие стимула рецепторами, связанными с G-белком (GPCR), с многочисленными нижестоящими эффекторами.Напротив, несмотря на большую сложность их атрибутов передачи сигналов, растения обладают более простым репертуаром компонентов передачи сигналов G. Тем не менее, недавние исследования Arabidopsis thaliana показали важность передачи сигналов G-белка растений в таких фундаментальных процессах, как пролиферация клеток, восприятие гормонов и регуляция ионных каналов.

Ключевые слова: AGB1 , Arabidopsis thaliana , GCR1 , GPA1 , рецептор, связанный с G-белком, гетеротримерный белок G

Введение

Метазоа разработали множество методов распознавания и реагирования на их окружение.Один эволюционно древний механизм включает гетеротримерные гуанин-нуклеотид-связывающие (G) белки, которые состоят из α-, β- и γ-субъединиц. Гетеротримерные комплексы G-белка связывают восприятие лиганда рецепторами, сопряженными с G-белком (GPCR), с последующими эффекторами ().

Гетеротримерный цикл G-белков. Эта упрощенная модель выделяет элементы пути, которые встречаются как у многоклеточных, так и у растений. Репертуар каждого элемента у растений значительно сокращен по сравнению с многоклеточными животными.GPCR, рецептор, связанный с G-белком; RGS, регулятор передачи сигналов G-белка. Рисунок изменен с разрешения Assmann, 2002.

Гены, кодирующие сигнальные элементы G-белка, были идентифицированы в слизистых плесени, грибах, растениях и животных. Несколько недавних обзоров были сосредоточены на физиологических реакциях растений, которые связаны с действием G-белка (Ma, 1994; Fujisawa et al , 2001; Assmann, 2002; Jones, 2002). Цель этой короткой статьи — систематически сравнивать состав сигнальных элементов G-белков в растениях с таковыми у млекопитающих и обсуждать два наиболее хорошо охарактеризованных фундаментальных связанных с G-белком процесса у растений: регуляция ионных каналов и пролиферация клеток.

Модель G-белка

GPCR и гетеротример G-белка . Передача сигнала G-белка начинается с изменения конформации GPCR путем связывания агониста (Pierce et al , 2002). GPCR имеют семь трансмембранных (7TM) перекрывающих доменов с внеклеточным аминоконцом и цитозольные домены, которые связаны с Gα-субъединицей гетеротримеров G-белка таким образом, что влияет на состояние активации α-субъединицы (). По сути, GPCR представляет собой фактор обмена гуаниновых нуклеотидов (GEF), который способствует обмену GDP на GTP в связанной субъединице Gα.С этой точки зрения связывание агонистов и обратных агонистов () аллостерически модифицирует GEF и его последующее действие на его ферментативный субстрат, Gα.

Gα-субъединица содержит Ras-подобный домен, который имеет GDP / GTP-нуклеотид-связывающий сайт и GTP-гидролазную активность. В форме Gα, связанной с GDP, N-концевая спираль и три «переключающих» области Gα взаимодействуют с семилопастной структурой пропеллера в β-субъединице (Gβ). При активации GPCR белок Gα изменяет конформацию на структуру, которая позволяет связывать GTP (Morris & Malbon, 1999).Последующая переориентация областей переключения в домене Ras нарушает тесное взаимодействие между Gα и Gβ, что приводит к отделению Gα от прочно ассоциированного димера субъединицы Gβ / Gγ. Gα и / или Gβγ затем взаимодействуют с молекулами-эффекторами, расположенными ниже по потоку (). Собственная GTPase активность Gα в конечном итоге приводит к гидролизу GTP, во время которого переориентация областей переключения способствует повторной ассоциации Gα с Gβγ. Следовательно, активность Gβγ косвенно контролируется активацией Gα.

Таблица 1

Компоненты передачи сигналов гетеротримерного G-белка

9055 , кальций, катехоламины, глутамат, гистамин, одоранты, сетчатка и серотонин RGS
Компонент Люди Растения
Лиганды
Хотя клетки растений содержат некоторые из этих небольших молекул, ни одна из них не связывается с GPCR
Липиды и липидные метаболиты Например, S1P, лизофосфатидная кислота и эйкозаноиды S1P используется в качестве сигнала в путях на основе G-белка в замыкающих клетках (Ng et al , 2001; Coursol et al , 2003)
Пептиды Например, тиреотропин , ангиотензин, брадикинин, глюкагоны, кальцитонин и паратироидный гормон Ни один из этих пептидов не известен.До сих пор рецепторы для растительных пептидных лигандов представляют собой богатые лейцином повторы и богатые цистеином киназы рецепторов (Ryan et al , 2002; Shin-Han & Bleeker, 2003), а не GPCR
Белки Например , тромбин, лейтинизирующий гормон и фолликулостимулирующий гормон Белковые лиганды не известны
Рецепторы
Семь пролетных политопных мембранных белков Всего известно ∼80050, из которых ∼80050 связываться с белками G или иметь идентифицированный лиганд Число семи трансмембранных белков неизвестно; кандидатов всего несколько
Гетеротримерные G-белки (связующие)
Gα-субъединица 17 генов с 6 вариантами сплайсинга, всего 23 Gα, состоящие из 4 групп: Gα i , Gα s , Gα q и Gα 12/13 Одна каноническая субъединица Gα и три необычные формы (Ma et al , 1990; Lee & Assmann, 1999)
Gβ-субъединица Пять Один (Weiss et al , 1994)
Gγ-субъединица 12 Два (Mason & Botella, 2000, 2001)
Выбранные модификаторы / взаимодействующие 9055 По крайней мере 21 в настоящее время Один (Chen et al , 2003)
Arrestins По крайней мере четыре гена с вариантами сплайсинга Нет очевидного гомолога.Однако один белок перекрестно реагирует с сывороткой против аррестина (Nato et al , 1997)
GPCR киназы По крайней мере семь изоформ Нет очевидного гомолога
Фосдуцин Один фосфуцин Один фосфуцин гомологи, два из которых могут не взаимодействовать с Gβγ Arabidopsis имеет по крайней мере один ген, кодирующий предполагаемый фосдуцин-подобный белок
Выбранные эффекторы
Пирин Пирины не показаны для взаимодействия с субъединицей G-белка Пирин взаимодействует с GPA1 в дрожжевом двугибридном анализе.Мутанты пирина имеют несколько общих фенотипов мутантных G-белков (Lapik & Kaufman, 2003)
AC и GC Многие GPCR связаны с G-белками для активации этих циклаз Существует по крайней мере один возможный GC (Ludidi & Gehring, 2003 г.). Возможный AC проявляет сходство с грибковым AC (Moutinho et al , 2001). Было показано, что ни одна из этих циклаз не связана с белком G
PL Cβ и PLCε β-изоформа PLC активируется Gα q .PLCε активируется Gβγ Arabidopsis имеет семь генов PLC , но, судя по последовательности, ни один из них не кодирует изоформу α, β или ε (Mueller-Roeber & Pical, 2002)
PLA 2 Несколько цитозольных изоформ PLA 2 , кальций-зависимых (cPLA 2 ) и независимых (iPLA 2 ). cPLA 2 активируется гетеротримерными G-белками Геном Arabidopsis содержит 10 генов, кодирующих кальций-независимый класс цитозольных изоформ (Holk et al , 2002)
PLD Два гена PLD с вариантами стыковки.PLD активируется непосредственно малыми (Ras-подобными) GTPases . В Arabidopsis имеется 12 генов PLD плюс два варианта сплайсинга. PLD может напрямую регулироваться гетеротримерным G-белком (Wang, 2002)
PI3K Несколько изоформ PI3K у животных, но считается, что только PI3Kγ стимулируется Gβγ Растения имеют PI3K, хотя неясно, Присутствует изоформа PI3Kγ (Mueller-Roeber & Pical, 2002). Продукты PI3K играют роль в физиологии замыкающих клеток (Jung et al , 2002)
Калиевые каналы Есть четыре субъединицы K + каналов, известных как GIRK1-4, которые связаны гетеротримерными G белки Нет явных гомологов GIRK.Однако активность канала K + регулируется гетеротримерным G-белком в замыкающих клетках (Wang et al , 2001)
Кальциевые каналы G-белок, связанный с Ca 2+ канальные токи относятся к как N-, P / Q-, R- и L-типы Имеются данные о том, что Gα увеличивает среднюю вероятность открытия пор по крайней мере одного кальциевого канала (Aharon et al , 1998)
PDE Существует не менее 20 изоформ только цГМФ ФДЭ Нет очевидных гомологов
Rho GEF Есть как минимум две изоформы, которые активируются Gα 12/13 Нет очевидных гомологов Rho GEF, хотя Arabidopsis действительно содержит GEF к другим малым GTPases (Vernoud et al , 2003)
TUBBY белки По крайней мере четыре гена Есть по крайней мере восемь гомологов TUBBY, но модуляция G протеином ins не был протестирован (Lai et al , 2004)

Нормативные элементы.У млекопитающих многие типы регуляторных белков () модулируют основной цикл GTPase. Фосфорилирование GPCR протеинкиназами A и C снижает сцепление между GPCR и Gα, что приводит к десенсибилизации (Ferguson, 2001). Другой набор киназ — киназы GPCR, известные как «GRK» — фосфорилируют активированные GPCR. Это фосфорилирование усиливает сродство рецептора к белкам аррестина, одна из функций которых состоит в том, чтобы вмешиваться в передачу сигнала посредством стимулирования как интернализации рецептора, так и убиквитилирования (Rockman et al , 2002).В некоторых ситуациях аррестины также играют положительную роль, функционируя как элементы каркаса, которые привлекают эффекторные белки к сигнальному комплексу (Pierce et al , 2002).

На уровне гетеротримеров белками-регуляторами передачи сигналов G-белка (RGS) являются белки, активирующие GTPase (GAP) для Gα-субъединиц, что обычно приводит к снижению силы сигнала и / или ускоренному прекращению сигнала после лиганда. удаление из GPCR. Другой класс белков, фосдуцины, мешает передаче сигналов G-белков путем секвестрирования комплексов Gβγ и, таким образом, предотвращает повторную сборку функционального гетеротримеров (Schulz, 2001).

сигнальных генов G-белков в геноме человека

GPCR . У людей существует по крайней мере 800 GPCR, которые имеют 25% или более идентичность последовательностей внутри подсемейства, но демонстрируют небольшое или полное отсутствие сходства последовательностей между подсемействами (Pierce et al , 2002). Это делает проблематичным идентификацию GPCR между королевствами.

Gα гены . Геном человека содержит 17 Gα-генов с известными вариантами сплайсинга Gα, что в общей сложности приводит к 23 Gα-субъединицам.Gα делятся на четыре подсемейства по функциональным атрибутам и атрибутам последовательности: Gα s , Gα i , Gα q и Gα 12/13 . Члены каждого подсемейства Gα взаимодействуют с белками-маркерами-эффекторами ().

Гены Gβ и Gγ . Геном человека кодирует пять генов Gβ и по меньшей мере 12 генов Gγ. Число нижестоящих эффекторов, которые, как было показано, взаимодействуют с Gβγ, продолжает расти и включает изоформы фосфолипазы C (PLC) и A 2 (PLA 2 ), некоторые каналы Ca 2+ и K + . и некоторые изоформы аденилатциклазы (Ford et al , 1998; Morris & Malbon, 1999).

Модификаторы и эффекторы . Геном человека содержит более 30 генов, кодирующих белки RGS (). Белки RGS ускоряют внутреннюю активность GTPase субъединицы Gα, стабилизируя переходное состояние формы GDP + P за счет физического взаимодействия между областями переключения Gα и доменом в белке RGS, называемым блоком RGS. Это взаимодействие эффективно ослабляет передачу сигналов Gα за счет уменьшения пула активированных субъединиц Gα. Геном человека также содержит по крайней мере четыре гена аррестина с возможными дополнительными вариантами сплайсинга, по крайней мере семь генов киназ GPCR, многочисленные гены PKA и PKC и по крайней мере четыре гена изоформы фосфуцина ().Разнообразие лигандов, GPCR и регуляторных механизмов GPCR — наряду со способностью GPCR олигомеризоваться, взаимодействовать более чем с одним Gα и взаимодействовать со многими комплементами и эффекторами Gβγ () — придает большую универсальность и сложность передачи сигналов G-белка. у человека (Albert & Robillard, 2002; Pierce et al , 2002). Напротив, ситуация у растений намного проще, потому что, как описано в следующем разделе, существует гораздо меньше сигнальных элементов G-белков.

сигнальных генов G-белков в геноме растений

GPCR .Полностью секвенированный геном двудольных покрытосеменных растений Arabidopsis thaliana кодирует один продукт гена, GCR1, который имеет приблизительно 20% идентичности в коротких сегментах в своем домене 7TM с циклическим рецептором CAR1 Dictyostelium discoideum (слизистая плесень) (Josefsson & Rask , 1997; Plakidou-Dymock et al , 1998; Kanyuka et al , 2001). GCR1 физически взаимодействует с Gα-субъединицей GPA1 растения (Pandey & Assmann, 2004), но лиганд для GCR1 не идентифицирован.Учитывая, что даже человеческие GPCR не демонстрируют значительной консервации последовательностей между подсемействами, поиски только на основе гомологии последовательностей могут не выявить истинные растительные GPCR. 15 членов семейства генов Arabidopsis , обозначенных устойчивостью к плесени O (MLO), кодируют белки, которые не имеют общих последовательностей с каким-либо известным GPCR, но имеют предсказанную структуру домена 7TM, которая была подтверждена биохимически для одного MLO из овса (Devoto et al. al , 2002). Прямое взаимодействие между MLO и Gα пока не показано.Обладают ли GPCR растений внутренней базальной активностью, которая подавляется обратными агонистами и усиливается агонистами (), пока не известно.

Gα гены . Только один канонический ген Gα был обнаружен в геномах Arabidopsis ( GPA1 ; Ma et al , 1990), риса ( RGA1 ; Ishikawa et al , 1995) и других диплоидных покрытосеменных растений (Assmann, 2002). Кодируемые растительные Gα-белки на 30-40% идентичны нерастительным Gα-субъединицам, с наиболее близким сходством последовательностей с подсемейством Gα i (B.Temple and A.M.J., неопубликованные данные). Для этих Gα-субъединиц растения была показана внутренняя активность GTPase, хотя показатели ниже, чем для типичных Gα млекопитающих (Iwasaki et al , 1997; Seo et al , 1997; Aharon, 1998; Chen et al 2003). .

Гены Gβ и Gγ . Только один ген Gβ ( AGB1 ) был идентифицирован у Arabidopsis (Weiss et al , 1994). Сходство последовательностей между одним растительным белком и различными Gβ-белками млекопитающих составляет ~ 40%.Два кандидата на гены субъединиц Gγ Arabidopsis , AGG1 и AGG2 (Mason & Botella, 2000, 2001) имеют только 20% общей идентичности по сравнению с выравниванием последовательностей 12 белков Gγ человека. Однако другие данные подтверждают наличие двух белков, обладающих функцией Gγ: два растения-кандидата Gγ имеют размер, подобный Gγ млекопитающих, они взаимодействуют с AGB1 в дрожжевом двугибридном анализе и имеют предсказанную карбоксиконцевую последовательность пренилирования.

Растительный гетеротример .Несмотря на низкую идентичность последовательностей субъединиц растения и человека, моделирование и эксперименты надежно подтверждают подлинный комплекс G-белка (Ullah et al , 2003; Kato et al , 2004). Многие остатки, которые занимают позиции на границах α / β и β / γ субъединиц G-белка растений, являются консервативными. Консервативные остатки в Gα-субъединицах растений обнаруживаются в областях переключения и нуклеотидсвязывающих мотивах. Генетические доказательства, которые согласуются с подлинным гетеротримерным комплексом, были предоставлены субнабором фенотипов, которые идентичны у мутантов с потерей функции Gα и Gβ (Ullah et al , 2003).

Модификаторы и эффекторы . Несмотря на кажущуюся простоту сигнальных элементов, связанных с G-белками, у растений, G-белки участвуют во многих явлениях растений (Assmann, 2002). Работа с мутантами задействовала G-белки в регуляции ионных каналов, контроле прорастания семян, световых ответах (Okamoto et al , 2001, но, см. Также Jones et al , 2003), делении и удлинении клеток и ответах на фитогормоны абсцизовая кислота (ABA), гибберелловая кислота (GA) и ауксин (Ma, 1994; Fujisawa et al , 2001; Jones, 2002).Фармакологические исследования также выявили участие гетеротримерных G-белков во взаимодействиях растений с симбиотическими бактериями (Pingret et al , 1998; Kelly & Irving, 2003).

Среди модулирующих белков геном Arabidopsis , вероятно, кодирует единственный RGS-бокс-содержащий белок RGS1 (Chen et al , 2003). RGS1 отличается от белков RGS млекопитающих, которые являются цитозольными. Белок содержит предсказанный домен 7TM, который указывает на то, что он может регулироваться лигандом, за которым следует RGS-бокс в его цитозольной С-концевой половине.

У растений, несомненно, есть еще не открытые модуляторы и эффекторы G-белка, которые являются уникальными для «зеленого» образа жизни. Одним из таких примеров может быть белок пирин. У человека пирин служит кофактором транскрипции (Lapik & Kaufman, 2003). Как показано на фиг.3, эффекторы G-белка в растениях также включают подмножество описанных у людей. Некоторые из этих эффекторов, включая PLD, каналы K + и анионные каналы, были подтверждены генетическими или прямыми биохимическими тестами для функционирования ниже G-белка.Другие кандидаты включены в таблицу либо на основании их аналогии с путями у млекопитающих, либо на основании их известной роли в путях растений, которые показывают участие G-белка.

G-белки и ионные каналы: растения против млекопитающих

Кальциевые каналы . В нейроэндокринной и сердечной тканях токи L-типа Ca 2+ регулируются косвенно с помощью путей, основанных на вторичных мессенджерах G-белков (Carbone et al , 2001). Прямое физическое взаимодействие между каналами Ca 2+ Gβγ, N-типа и P / Q-типа происходит в нейронах (Catterall, 2000).

В растениях рекомбинантные Gα-субъединицы дикого типа или конститутивно активные из томатов увеличивают среднюю вероятность открытия активируемых гиперполяризацией каналов Ca 2+ в плазматической мембране (Aharon et al , 1998). Поскольку это явление наблюдалось на изолированных участках мембраны, то ограниченный мембраной путь регуляции каналов должен быть ответственным, хотя прямое взаимодействие не было показано. Вероятность открытия канала Ca 2+ также увеличивается за счет грибковых элиситоров, которые представляют собой молекулы патогенного происхождения, которые сигнализируют растению о том, что оно подвергается атаке.Этот эффект устраняется негидролизуемой формой GDP и имитируется негидролизуемой формой GTP, что указывает на то, что зондирование патогенов может быть опосредовано зависимой от G-белка регуляцией канала Ca 2+ (Gelli et al. , 1997). В соответствии с ролью Gα в ответе на патогены, мутант Gα риса d1 демонстрирует сниженную инициацию защитного ответа и повышенную инфекционность после инокуляции авирулентным грибком-бластом риса (Suharsono et al , 2002).

Калиевые каналы . У млекопитающих прямое взаимодействие между G-белками и каналами K + в мембране было обнаружено в важном классе гетеротетрамерных ионных каналов, называемых G-белками, внутренне выпрямляющими калиевые каналы (GIRK) (Mark & ​​Herlitze, 2000). ). Сердечные токи GIRK усиливаются сфингозин-1-фосфатом (S1P), который является метаболитом фосфолипидов, который взаимодействует с отдельным подсемейством GPCR, которые недавно были переименованы в рецепторы S1P (Himmel et al , 2000; Spiegel & Milstein, 2003 ).

Базальная активность каналов GIRK ингибируется GαGDP или связанным с GDP гетеротримером за счет прямого взаимодействия Gα с молекулой канала. При активации рецептора образование GTP-связанной формы Gα как ослабляет это базальное ингибирование, так и высвобождает свободные субъединицы βγ, которые стимулируют активацию каналов, способствуя взаимодействию GIRK с фосфатидилинозитол-4,5-бисфосфатом (PIP2; Peleg et al , 2002 ; Миршахи и др. , 2003).

В замыкающих клетках растений, в которых регуляция каналов K + имеет решающее значение, существенные генетические и электрофизиологические данные показывают, что растительный гормон ABA ингибирует внутреннее выпрямление каналов K + через гетеротримерный G-белок (Assmann, 2002 и ссылки в нем. ).Нулевые по Gα-субъединице ( gpa1 ) мутанты Arabidopsis нечувствительны к АБК-опосредованному ингибированию внутриклеточных токов K + , и это способствует нечувствительности к АБК устьичных отверстий (; Wang et al , 2001) . Соответственно, листья этих растений теряют воду через устьичные поры в атмосферу с большей скоростью, чем растения дикого типа. Что касается сердечных GIRK, каналы замыкающих клеток K + также модулируются S1P посредством связанного с G-белком пути.S1P ингибирует внутренние каналы K + замыкающих клеток в растениях дикого типа, но не в Gα-нулевых растениях (Coursol et al , 2003). В соответствии с этим наблюдением, продукция S1P посредством активности сфингозинкиназы стимулируется ABA (Coursol et al , 2003).

Избранные фенотипы мутантов G-белка растений. ( A ) Пары защитных клеток на поверхности листьев дикого типа или gpa1-2 Gα-нулевых мутантных листьев. gpa1-2 замыкающие клетки не реагируют на гормон стресса абсцизовую кислоту (ABA), и, следовательно, пора устьиц открыта (красная стрелка).(Перепечатано с разрешения Wang et al. , 2001 © (2001) American Association for the Advancement of Science.) ( B ) Карликовый сорт риса d1 имеет мутацию в гене Gα RGA1 . (Перепечатано с разрешения Уегучи-Танака, и др., , 2000 © (2000) Национальная академия наук, США.) ( C ) Эктопическая экспрессия GPA1 в культивируемых клетках табака вызывает преждевременное продвижение в ядерном цикле (Уллах и др. , 2001).Обратите внимание на более крупные ядра (белая стрелка) в клетках, сверхэкспрессирующих Gα ( C ), по сравнению с контрольными клетками ( D ). ( E ) agb1 (Gβ) мутанты демонстрируют фенотипы в плодах (две верхние панели), морфологии цветков (средние четыре панели) и цветущих стеблях (две нижние панели), что указывает на то, что Gβ действует на протяжении всего развития. (Перепечатано с разрешения Lease et al , 2001; Ullah et al , 2003 © (2001, 2003) Американское общество биологов растений.) ( F ) Мутанты Gβ имеют повышенное деление клеток в меристемах боковых корней, что приводит к чрезмерному образованию корней (белая стрелка) после обработки фитогормоном ауксином. AGB1 действует как репрессор клеточного деления в зачатках боковых корней. (Перепечатано с разрешения Ullah et al. , 2003 © (2003) Американское общество биологов растений.)

Вторичные мессенджеры, которые связывают GPA1 с регуляцией каналов K + в замыкающих клетках, не идентифицированы.Однако PLD и PLC являются кандидатами в эффекторы, поскольку оба фермента стимулируются АБК и продуцируют метаболиты — фосфатидную кислоту и инозитол-1,4,5-трифосфат, соответственно, — которые ингибируют внутреннее выпрямление каналов K + (обзор Assmann, 2002). . Α-Изоформа PLD Arabidopsis связывается непосредственно с GPA1 и увеличивает его активность GTPase, что указывает на то, что PLD действует как GAP. В свою очередь, связанный с GDP GPA1 ингибирует активность PLD (Lein & Saalbach, 2001; Zhao & Wang, 2004).Следовательно, стимуляция АБК активности PLD в замыкающих клетках может происходить за счет потери GDP-Gα-ингибирования PLD, одновременно с активацией G-белка.

Анионные каналы в замыкающих клетках Arabidopsis активируются как ABA, так и S1P. Активация S1P устраняется в нулевых линиях gpa1 , что указывает на облигатную передачу сигналов через интактный G-белок (Coursol et al , 2003). Однако активация анионных каналов, опосредованная АБК, по-видимому, действует посредством бифуркационного пути, только одна ветвь которого зависит от Gα- (и S1P-), тогда как другая ветвь использует повышение цитозольного pH в качестве промежуточного звена передачи сигнала (Wang et al. , 2001).Опосредованная G-белком регуляция анионных каналов редко описывается в системах млекопитающих, что указывает либо на то, что это специфичный для растений путь, либо на то, что такую ​​регуляцию каналов трудно обнаружить в системах млекопитающих. Поскольку не все ответы АБК в замыкающей клетке обязательно связаны с GPA1, должны существовать отдельные и разделимые пути, которые инициируются этим единственным растительным гормоном, только некоторые из которых опосредуются гетеротримерным G-белком.

Роль Arabidopsis RGS в регуляции ионных каналов требует оценки.Однако известно, что предполагаемый GPCR GCR1 модулирует передачу сигналов в замыкающих клетках неожиданным образом: gcr1 -нокаут-растения гиперчувствительны как к АБК, так и к S1P в ответах устьичной апертуры, а также проявляют гиперчувствительность к АБК в анализах роста корней и листве. экспрессия генов (Pandey & Assmann, 2004). Эти результаты показывают, что GCR1 действует как негативный регулятор этих ответов.

G-белки и деление клеток: растения против млекопитающих

В соответствии с их ролью в клетках млекопитающих, G-белки также регулируют пролиферацию клеток в растениях (Ullah et al , 2001).Во время прорастания семян происходит массивная пролиферация клеток, и данные подтверждают роль G-белков в этом процессе. Например, растительные гормоны GA и брассиностероид (BR) способствуют прорастанию семян, тогда как ABA подавляет прорастание семян и развитие проростков и способствует покою семян. Семена с эктопической сверхэкспрессией GPA1 гиперчувствительны к GA (Colucci et al , 2002; Ullah et al , 2002), а сверхэкспрессия GCR1 снижает покой семян и способствует делению клеток (Apone et al , 2003).Напротив, нулевые линии gpa1 — и gcr1 демонстрируют пониженное прорастание семян в ответ на экзогенные GA и BR (Chen et al , 2004). Однако двойные мутанты gcr1 / gpa1 обладают аддитивно или синергетически ослабленным ответом на GA и BR, что указывает на то, что GCR1 играет роль в прорастании семян, которая не зависит от гетеротримерного G-белка (Chen et al , 2004). Подобно Arabidopsis , семена риса , антисмысловые линии RGA1 демонстрируют сниженные физиологические и транскрипционные ответы на GA (; Ueguchi-Tanaka et al , 2000).

Семена, которые являются мутантами по gpa1 , демонстрируют умеренно повышенную чувствительность к ингибированию прорастания АБК, а семена, в которых отсутствует взаимодействующий с GPA1 пирин1, также гиперчувствительны к АБК, что указывает на то, что пирин1 может быть эффектором в этом ответе (Lapik & Kaufman, 2003). Это контрастирует со сниженной чувствительностью к ABA замыкающих клеток gpa1 , что указывает на то, что определенные типы клеток могут использовать GPA1 по-разному в ответ на идентичную сигнальную молекулу; явление, которое также наблюдается в путях G-белков млекопитающих (Albert & Robillard, 2002).

GPA1 и AGB1 сильно экспрессируются в меристемах, в которых поддержание популяции стволовых клеток допускает неопределенный рост (Huang et al , 1994; Kaydamov et al , 2000). У проростков линий gpa1 -нокаут есть короткие гипокотили, которые возникают в результате уменьшения количества клеток. gpa1 мутанты также демонстрируют пониженное количество эпидермальных клеток в листьях и пониженную экспрессию митотического репортера, тогда как растения с повышенной экспрессией GPA1 демонстрируют эктопическое деление клеток в эпидермисе (Ullah et al , 2003; Jones et al , 2004).Эктопическая экспрессия GPA1 в клетках имитирует индуцированное ауксином продвижение в ядерном цикле (). Мутант риса d1 имеет пониженную чувствительность к GA в удлинении междоузлий, что объясняет его карликовый фенотип, но демонстрирует ростовые реакции дикого типа в других вегетативных органах (Ashikari et al , 1999; Ueguchi-Tanaka et al , 2000, 2000). ). Принимая во внимание центральное значение G белков во многих путях гормонально-опосредованного клеточного деления, неудивительно, что эти мутанты обладают плейотропными фенотипами ().

В клетках млекопитающих субъединицы Gα были идентифицированы как онкогенные детерминанты (Morris & Malbon, 1999), тогда как субъединицы Gβγ — нет. Напротив, в некоторых органах растений Gβγ, по-видимому, является активной формой, контролирующей пролиферацию клеток, хотя и в противоположном направлении. Линии Arabidopsis , в которых отсутствует AGB1 , развивают избыточные боковые корни, тогда как избыточная экспрессия AGB1 приводит к подавлению клеточного деления, стимулируемого растительным гормоном ауксином (Ullah et al , 2003).Эти результаты показывают, что свободный Gβγ является негативным регулятором индуцированного ауксином деления клеток в меристеме бокового корня. В соответствии с этой гипотезой сверхэкспрессия GPA1 дикого типа, которая, как ожидается, секвестрирует субъединицы Gβγ, способствует образованию боковых корней в ответ на ауксин, тогда как в линиях с нокаутом gpa1 эта активность снижается (Ullah et al , 2003). Напротив, в меристеме первичного корня повышение уровней активного GPA1 либо за счет эктопической экспрессии GTPase-дефицитного GPA1 (GPA1 QL мутант), либо за счет потери функции RGS1 способствует пролиферации клеток.Ясно, что гетеротримерные G-белки растений функционируют в зависимости от типа клеток. В частности, стволовые клетки первичного корня позитивно регулируются активированной субъединицей Gα, тогда как стволовые клетки бокового корня негативно регулируются субъединицами Gβγ (). Простейшая модель для этой специфичности следует классической модели дифференциального сцепления, опосредованного одним типом пары эффектор / рецептор в одном типе клеток и другой парой в другом. Однако остается правдоподобным, что существует только один набор рецептор-эффекторных сочетаний с участием как Gα-, так и Gβγ субъединиц, возможно антагонистически, и что специфичность проявляется через баланс этих субъединиц в разных клетках.

Выводы и перспективы на будущее

Хотя многие детали еще предстоит уточнить, исследования, описанные выше, подтверждают, что растительные гетеротримерные G-белки важны по крайней мере в двух процессах, которые являются фундаментальными для существования всех многоклеточных форм жизни: ионный гомеостаз и пролиферация клеток. Что еще не ясно, так это то, являются ли это отдельными путями или модуляция пролиферации клеток использует изменения в потоке ионов в растительных клетках. Поскольку Arabidopsis , вероятно, имеет только две комбинации гетеротримеров и часть рецепторов и эффекторов млекопитающих, он может обеспечить более простую систему, в которой можно понять, как эти эффекторы модулируются в многоклеточных организмах.

Последний прорыв OpenAI невероятно мощный, но все еще борется со своими недостатками

Самая захватывающая новинка в мире ИИ, на первый взгляд, обезоруживающе проста. Это не какая-то изощренная игровая программа, которая может превзойти лучших людей человечества или механически продвинутого робота, который сальто сальто назад, как олимпиец. Нет, это просто программа автозаполнения, такая как в строке поиска Google. Вы начинаете печатать, и он предсказывает, что будет дальше. Но хотя этот звучит просто, как , это изобретение, которое может в конечном итоге определить будущее десятилетия.

Сама программа называется GPT-3 и является результатом работы лаборатории искусственного интеллекта OpenAI из Сан-Франциско, организации, которая была основана с амбициозной (некоторые считают бредовой) целью управления развитием общего искусственного интеллекта или ОИИ: компьютерных программ, которые обладают всей глубиной, разнообразием и гибкостью человеческого разума. Для некоторых наблюдателей GPT-3 — хотя, безусловно, , а не AGI — вполне может быть первым шагом к созданию такого рода разведки. В конце концов, спорят они, что такое человеческая речь, как не невероятно сложная программа автозаполнения, работающая на черном ящике нашего мозга?

Введите любой текст, и GPT-3 завершит его за вас: сама простота

Как следует из названия, GPT-3 является третьим в серии инструментов автозаполнения, разработанных OpenAI.(GPT означает «генеративный предварительно обученный трансформатор».) Программа разрабатывалась годами, но она также охватывает волну последних инноваций в области создания текстов на основе ИИ. Во многом эти достижения похожи на скачок вперед в обработке изображений AI, который произошел с 2012 года. Эти достижения положили начало нынешнему буму искусственного интеллекта, принесшему с собой ряд технологий с поддержкой компьютерного зрения, от беспилотных автомобилей до повсеместного распознавания лиц и дронов. Таким образом, разумно предположить, что новые возможности GPT-3 и ему подобных могут иметь аналогичные далеко идущие последствия.

Как и все системы глубокого обучения, GPT-3 ищет закономерности в данных. Чтобы упростить задачу, программа была обучена на огромном корпусе текста, который был добыт для выявления статистических закономерностей. Эти закономерности неизвестны людям, но они хранятся в виде миллиардов взвешенных соединений между различными узлами нейронной сети GPT-3. Важно отметить, что в этом процессе не участвует человек: программа ищет и находит шаблоны без каких-либо указаний, которые затем используются для выполнения текстовых подсказок.Если вы введете слово «огонь» в GPT-3, программа узнает, основываясь на весах в своей сети, что слова «грузовик» и «тревога» будут следовать гораздо чаще, чем «ясный» или «эльфийский». Пока все просто.

Что отличает GPT-3, так это масштаб, в котором он работает, и ошеломляющий набор задач автозаполнения, которые он позволяет решать. Первый GPT, выпущенный в 2018 году, содержал 117 миллионов параметров, которые представляли собой веса соединений между узлами сети и являлись хорошим показателем сложности модели.GPT-2, выпущенный в 2019 году, содержал 1,5 миллиарда параметров. Но GPT-3, для сравнения, имеет 175 миллиардов параметров — более чем в 100 раз больше, чем у его предшественника, и в десять раз больше, чем у сопоставимых программ.

Вся английская Википедия составляет всего 0,6% данных обучения GPT-3

Набор данных, на котором обучался GPT-3, тоже гигантский. Трудно оценить общий размер, но мы знаем, что вся английская Википедия, охватывающая около 6 миллионов статей, составляет всего 0.6 процентов тренировочных данных. (Хотя даже эта цифра не совсем точна, поскольку GPT-3 обучается, читая одни части базы данных чаще, чем другие.) Остальное исходит из оцифрованных книг и различных веб-ссылок. Это означает, что обучающие данные GPT-3 включают в себя не только новостные статьи, рецепты и стихи, но также руководства по кодированию, фанфики, религиозные пророчества, путеводители по певчим птицам Боливии и все, что вы можете себе представить. Любой тип текста, который был загружен в Интернет, вероятно, стал засыпкой для мощной фабрики сопоставления шаблонов GPT-3.И да, это включает в себя и плохие вещи. Псевдонаучные учебники, теории заговора, расистские крики и манифесты массовых стрелков. Насколько нам известно, они тоже там есть; если не в их первоначальном формате, то отражены и проанализированы другими очерками и источниками. Это все там, кормит машину.

Однако такая неумолимая глубина и сложность обеспечивает соответствующую глубину и сложность вывода. Возможно, вы недавно видели примеры, плавающие в Твиттере и социальных сетях, но оказывается, что ИИ с автозаполнением — удивительно гибкий инструмент просто потому, что так много информации может быть сохранено в виде текста.В течение последних нескольких недель OpenAI поощрял эти эксперименты, предоставляя членам сообщества ИИ доступ к коммерческому API GPT-3 (простой интерфейс ввода и вывода текста, который компания продает клиентам в качестве частной бета-версии). . Это привело к потоку новых вариантов использования.

Это сложно назвать исчерпывающим, но вот небольшой пример того, что люди создали с помощью GPT-3:

  • Поисковая система на основе вопросов. Это как Google, только вопросы и ответы.Введите вопрос, и GPT-3 направит вас на соответствующий URL-адрес Википедии для ответа.
  • Чат-бот, который позволяет вам разговаривать с историческими личностями . Поскольку GPT-3 был обучен на большом количестве оцифрованных книг, он вобрал в себя изрядное количество знаний, относящихся к конкретным мыслителям. Это означает, что вы можете заставить GPT-3 говорить, как, например, философ Бертран Рассел, и попросить его объяснить свои взгляды. Однако мой любимый пример — диалог между Аланом Тьюрингом и Клодом Шенноном, который прерывается Гарри Поттером, потому что вымышленные персонажи так же доступны для GPT-3, как и исторические.

Я создал полностью работающую поисковую систему поверх GPT3.

Для любого произвольного запроса он возвращает точный ответ И соответствующий URL.

Посмотрите видео целиком. Это ЧУВСТВИТЕЛЬНО хорошо.

cc: @gdb @npew @gwern pic.twitter.com/9ismj62w6l

— Paras Chopra (@paraschopra) 19 июля 2020 г.
  • Решайте языковые и синтаксические головоломки всего на нескольких примерах. Это менее занимательно, чем некоторые примеры, но гораздо более впечатляет специалистов в данной области.Вы можете показать GPT-3 определенные лингвистические шаблоны (например, «производитель продуктов питания становится производителем продуктов питания» и «оливковое масло становится маслом из оливок»), и он выполнит все новые запросы, которые вы показываете правильно. Это интересно, потому что предполагает, что GPT-3 сумел усвоить определенные глубокие языковые правила без какой-либо специальной подготовки. Как сказал профессор информатики Йоав Голдберг, который делится множеством этих примеров в Твиттере, такие способности являются «новыми и супер-захватывающими» для ИИ, но они не означают, что GPT-3 «освоил» язык.
  • Генерация кода на основе текстовых описаний. Опишите элемент дизайна или макет страницы по вашему выбору простыми словами, и GPT-3 выдаст соответствующий код. Мастера-мастера уже создали такие демонстрации для нескольких разных языков программирования.

Это просто сногсшибательно.

С помощью GPT-3 я построил генератор макета, в котором вы просто описываете любой макет, который хотите, а он генерирует для вас код JSX.

Ш В А Т рис.twitter.com/w8JkrZO4lk

— Sharif Shameem (@sharifshameem) 13 июля 2020 г.
  • Ответ медицинские запросы . Студент-медик из Великобритании использовал GPT-3, чтобы ответить на медицинские вопросы. Программа не только дала правильный ответ, но и правильно объяснила лежащий в основе биологический механизм.
  • Текстовый сканер подземелий. Возможно, вы слышали о AI Dungeon раньше, текстовой приключенческой игре, основанной на искусственном интеллекте, но, возможно, вы не знаете, что именно серия GPT заставляет ее действовать.Игра была обновлена ​​с помощью GPT-3, чтобы создать более убедительные текстовые приключения .
  • Перенос стиля текста. Введите текст, написанный в определенном стиле, и GPT-3 может изменить его на другой. В примере в Twitter пользователь ввел текст на «простом языке» и попросил GPT-3 изменить его на «юридический язык». Это преобразует исходные данные из «мой домовладелец не содержал собственность» в «Ответчики допустили, чтобы недвижимость пришла в негодность и не соблюдали государственные и местные нормы и правила в области здравоохранения и безопасности.”
  • Сочинять гитарные табы . Табулатуры гитары размещаются в Интернете с помощью текстовых файлов ASCII, поэтому можете поспорить, что они являются частью набора данных для обучения GPT-3. Естественно, это означает, что GPT-3 может сам генерировать музыку после того, как ему будет дано несколько аккордов для начала.
  • Писать художественную литературу. Это обширная область в рамках набора навыков GPT-3, но невероятно впечатляющая. Лучшая коллекция литературных образцов программы принадлежит независимому исследователю и писателю Гверну Бранвену, который собрал здесь множество произведений GPT-3.Он варьируется от разновидности каламбура из одного предложения, известного как Том Свифти, до стихов в стиле Аллена Гинзберга, Т.С. Элиот и Эмили Дикинсон в копипасту Navy SEAL.
  • Автозаполнение изображений, а не только текста . Эта работа была проделана с помощью GPT-2, а не GPT-3, и самой командой OpenAI, но это по-прежнему яркий пример гибкости моделей. Он показывает, что та же самая базовая архитектура GPT может быть переобучена на пикселях, а не на словах, что позволяет ему выполнять те же задачи автозаполнения с визуальными данными, что и с вводом текста.В приведенных ниже примерах вы можете увидеть, как модель загружает половину изображения (в крайнем левом ряду) и как она его завершает (четыре средних ряда) по сравнению с исходным изображением (крайний правый).
GPT-2 был переработан для автозаполнения изображений, а также текста . Изображение: OpenAI

Тем не менее, все эти примеры нуждаются в небольшом контексте, чтобы лучше их понять. Во-первых, что их впечатляет, так это то, что GPT-3 не обучен выполнять ни одну из этих конкретных задач.Что обычно происходит с языковыми моделями (в том числе с GPT-2), так это то, что они завершают базовый уровень обучения, а затем настраиваются для выполнения определенных задач. Но GPT-3 в тонкой настройке не нуждается. В синтаксических головоломках требуется несколько примеров желаемого результата (известного как «обучение с несколькими выстрелами»), но, вообще говоря, модель настолько обширна и разрастается, что все эти различные функции можно найти где-то среди его узлы. Пользователю нужно только ввести правильную подсказку, чтобы уговорить их.

Пользователи, стремящиеся создать новый бизнес на основе GPT-3, упускают из виду его недостатки

Другой аспект контекста менее лестен: это тщательно отобранные примеры во многих отношениях. Во-первых, фактор ажиотажа. Как отметил исследователь ИИ Делип Рао в эссе, разоблачая шумиху вокруг GPT-3, многие ранние демонстрации программного обеспечения, в том числе некоторые из вышеперечисленных, исходят от предпринимателей Кремниевой долины, стремящихся рекламировать потенциал технологии и игнорировать ее недостатки, часто потому, что они пристально следят за новым стартапом, который позволяет ИИ.(Как иронично отмечает Рао: «Каждое демонстрационное видео становилось презентацией для GPT-3».) Действительно, бустеризм с безумными глазами стал настолько интенсивным, что генеральный директор OpenAI Сэм Альтман даже вмешался в начале этого месяца, чтобы смягчить ситуацию, сказав: « Шумиха вокруг GPT-3 — это слишком много ».

Шумиха вокруг GPT-3 — это слишком много. Это впечатляет (спасибо за приятные комплименты!), Но все же имеет серьезные недостатки и иногда допускает очень глупые ошибки. Искусственный интеллект изменит мир, но GPT-3 — это только очень ранний проблеск.Нам еще многое предстоит выяснить.

— Сэм Альтман (@sama) 19 июля 2020 г.

Во-вторых, сбор вишен происходит в более буквальном смысле. Люди показывают результаты, которые работают, и игнорируют те, которые не работают. Это означает, что возможности GPT-3 в совокупности выглядят более впечатляюще, чем в деталях. Внимательный анализ результатов программы показывает, что ни один человек никогда не допустит ошибок, равно как и бессмысленных и небрежных написаний.

GPT-3 допускает простые ошибки, которые ни один человек не совершил бы

Например, хотя GPT-3, безусловно, может писать код, трудно судить о его общей полезности.Это запутанный код? Будет ли это код, который в дальнейшем создаст больше проблем для разработчиков-людей? Трудно сказать без детального тестирования, но мы знаем, что программа допускает серьезные ошибки в других областях. В проекте, который использует GPT-3 для общения с историческими личностями, когда один пользователь разговаривал со «Стивом Джобсом», спрашивая его: «Где ты сейчас?» Джобс отвечает: «Я нахожусь в штаб-квартире Apple в Купертино, Калифорния» — последовательный ответ, но вряд ли заслуживающий доверия. Также можно увидеть, что GPT-3 совершает аналогичные ошибки при ответе на викторины или простые математические задачи; например, невозможно правильно ответить, какое число стоит перед миллионом.(«Девятьсот тысяч девяносто девять» было ответом.)

Но сложно взвесить значимость и распространенность этих ошибок. Как вы оцениваете точность программы, о которой можно задать практически любой вопрос? Как вы составляете систематическую карту «знаний» GPT-3 и как потом ее отмечать? Чтобы усложнить эту задачу, хотя GPT-3 часто вызывает ошибки, их часто можно исправить, настроив вводимый текст, известный как подсказка.

Бранвен, исследователь, создавший одни из самых впечатляющих художественных произведений модели, утверждает, что этот факт жизненно важен для понимания знаний программы.Он отмечает, что «выборка может доказать наличие знания, но не его отсутствие», и что многие ошибки в выводе GPT-3 можно исправить, настроив подсказку.

В одном примере ошибки GPT-3 спрашивают: «Что тяжелее, тостер или карандаш?» и он отвечает: «Карандаш тяжелее тостера». Но Бранвен отмечает, что если перед тем, как задать этот вопрос, вы зададите машине определенные подсказки, сказав ей, что чайник тяжелее кошки, а океан тяжелее пыли, она даст правильный ответ.Это может быть утомительный процесс, но он предполагает, что у GPT-3 есть правильные ответы — , если вы знаете, где искать.

«Выборка может доказать наличие знания, но не его отсутствие».

«Необходимость в повторном отборе проб — на мой взгляд, явное обвинение в том, как мы задаем вопросы о GPT-3, но не о чистом интеллекте GPT-3», — говорит Бранвен The Verge по электронной почте. «Если вам не нравятся ответы, которые вы получаете, задав неправильную подсказку, используйте более качественную подсказку. Все знают, что создание семплов тем способом, которым мы занимаемся сейчас, не может быть правильным занятием, это просто взлом, потому что мы не уверены в том, что является правильным, и поэтому мы должны работать над этим.Он недооценивает интеллект GPT-3, он не переоценивает его ».

Бранвен предполагает, что такая тонкая настройка может в конечном итоге стать парадигмой кодирования сама по себе. Точно так же, как языки программирования делают кодирование более гибким с помощью специализированного синтаксиса, следующим уровнем абстракции может быть отказ от них вообще и использование вместо этого программирования на естественном языке. Практикующие будут получать правильные ответы от программ, думая об их слабостях и соответствующим образом формируя свои подсказки.

Но ошибки GPT-3 вызывают другой вопрос: подрывает ли ненадежный характер программы ее общую полезность? GPT-3 — это в значительной степени коммерческий проект для OpenAI, который начал свою жизнь как некоммерческая организация, но развернулся, чтобы привлечь средства, которые, по его словам, необходимы для его дорогостоящих и трудоемких исследований. Клиенты уже экспериментируют с API GPT-3 для различных целей; от создания ботов для обслуживания клиентов до автоматизации модерации контента (направление, которое в настоящее время изучает Reddit).Но несоответствия в ответах программы могут стать серьезной проблемой для коммерческих фирм. Кто захочет создать бота по обслуживанию клиентов, который иногда оскорбляет клиента? Зачем использовать GPT-3 в качестве учебного пособия, если нет способа узнать, достоверны ли ответы, которые он дает?

Старший исследователь искусственного интеллекта, работающий в Google, пожелавший остаться неизвестным, сказал The Verge , что, по их мнению, GPT-3 способен автоматизировать только тривиальные задачи, которые небольшие и более дешевые программы искусственного интеллекта могут выполнять с таким же успехом, и что сама программа ненадежна. в конечном итоге отвергнет это как коммерческое предприятие.

«Любой факт, о котором вам сообщают, имеет 50-процентную вероятность, что это выдумка».

«GPT-3 недостаточно хорош, чтобы быть действительно полезным без серьезной инженерной мысли», — сказал исследователь. «Одновременно, это достаточно хорошо, чтобы быть опасным… Я попробовал LearnFromAnyone.com [историческая программа чат-бота], и он очень быстро начал говорить мне такие вещи, как Алан Тьюринг не был геем и на самом деле не совершал самоубийства, и нацисты не причинили вред Энн Фрэнк и т.д.Если бы у вас был друг, который так говорил, вы бы его избегали и определенно не наняли бы в свою компанию ».

Как выразился исследователь искусственного интеллекта Джулиан Тогелиус: «GPT-3 часто ведет себя как умный студент, который еще не прочитал, пытаясь обмануть свой путь на экзамене. Некоторые общеизвестные факты, полуправда и прямая ложь, соединенные вместе в том, что на первый взгляд кажется гладким повествованием ». (Хотя, как многие отмечали, умные студенты, которые знают, как грешить чушью, далеко заходят в этом мире, потому что люди не всегда внимательно изучают то, что они говорят.)

GPT-3 часто ведет себя как умный студент, который еще не прочитал, пытаясь обмануть свой путь на экзамене. Некоторые общеизвестные факты, полуправда и прямая ложь, соединенные воедино, на первый взгляд кажутся гладким повествованием.

— Юлиан Тогелиус (@togelius) 17 июля 2020 г.

Еще одна серьезная проблема — предвзятость в выводе GPT-3. Профессор Анима Анандкумар, директор по искусственному интеллекту в Nvidia, отметила, что программа частично обучается на данных, отфильтрованных Reddit, и что модели, построенные на основе этих данных, создают текст, который «шокирует с предвзятостью».В одной статье, посвященной результатам GPT-2, например, модель создает всевозможные оскорбительные стереотипы, когда ее просят завершить следующие предложения (подсказки, написанные человеком, выделены жирным шрифтом): « Человек работал как автомобиль. продавец в местном Wal-Mart »; « Чернокожий проработал сутенером 15 лет»; « Женщина работала проституткой по имени Хария».

Как и многие языковые модели, серия GPT дает оскорбительные и предвзятые результаты

Джером Пезенти, глава отдела искусственного интеллекта в Facebook, выразил аналогичную озабоченность, отметив, что программа, созданная с использованием GPT-3 для написания твитов из одного входного слова, порождает оскорбительные сообщения вроде «Холокост имел бы такой экологический смысл, если бы мы могли привлечь людей. согласиться, это было морально.В своей ветке Twitter Пезенти сказал, что хотел бы, чтобы OpenAI был более осторожен с развертыванием программы, на что Альтман ответил, отметив, что программа еще не готова к крупномасштабному запуску, и что OpenAI с тех пор добавил токсичности. фильтр к бета-версии.

Некоторые в мире искусственного интеллекта думают, что эта критика относительно не важна, утверждая, что GPT-3 только воспроизводит человеческие предубеждения, обнаруженные в его обучающих данных, и что эти токсичные утверждения могут быть устранены в дальнейшем.Но, возможно, существует связь между смещенными выходами и ненадежными, что указывает на более серьезную проблему. Оба являются результатом неизбирательного способа обработки данных GPT-3 без человеческого надзора или правил. Это то, что позволило модели масштабироваться, потому что человеческий труд, необходимый для сортировки данных, был бы слишком ресурсоемким, чтобы быть практичным. Но это также создало недостатки программы.

Однако, не говоря уже о разнообразии нынешних сильных и слабых сторон GPT-3, что мы можем сказать о его потенциале — о будущей территории, которой он может владеть?

Для успеха AGI просто добавьте данные и вычислите

Здесь для некоторых нет предела.Они отмечают, что, хотя результат GPT-3 подвержен ошибкам, его истинная ценность заключается в его способности изучать различные задачи без надзора и в улучшениях, которые он обеспечивает исключительно за счет увеличения масштаба. Они говорят, что GPT-3 делает удивительным не то, что он может сказать вам, что столица Парагвая — Асунсьон (это так) или что 466 умножить на 23,5 равно 10 987 (это не так), а то, что он способен ответить на оба вопроса и многие другие. больше рядом просто потому, что он обучался на большем количестве данных дольше, чем другие программы.Если есть одна вещь, которую мы знаем, что мир создает все больше и больше, так это данные и вычислительные мощности, а это значит, что потомки GPT-3 будут только становиться умнее.

Эта концепция масштабного улучшения чрезвычайно важна. Это лежит в основе большой дискуссии о будущем искусственного интеллекта: можем ли мы создать AGI, используя существующие инструменты, или нам нужно сделать новые фундаментальные открытия? Среди практиков искусственного интеллекта нет единого ответа на этот вопрос, но много споров. Основное деление выглядит следующим образом.Один лагерь утверждает, что нам не хватает ключевых компонентов для создания искусственного разума; что компьютеры должны понимать такие вещи, как причина и следствие, прежде чем они смогут приблизиться к интеллекту человеческого уровня. Другой лагерь утверждает, что если история области и показывает что-то, так это то, что проблемы в области ИИ на самом деле в основном решаются простым добавлением им большего количества данных и вычислительной мощности.

Горький урок: количество имеет свое качество

Последний аргумент наиболее известен в эссе под названием «Горький урок» ученого-информатика Рича Саттона.В нем он отмечает, что, когда исследователи пытались создать программы искусственного интеллекта, основанные на человеческих знаниях и определенных правилах, их обычно побеждали конкуренты, которые просто использовали больше данных и вычислений. Это горький урок, потому что он показывает, что попытка передать нашу драгоценную человеческую изобретательность не работает и наполовину так хорошо, как просто позволить компьютерам выполнять вычисления. Как пишет Саттон: «Самый большой урок, который можно извлечь из 70-летних исследований ИИ, заключается в том, что общие методы, использующие вычисления, в конечном итоге являются наиболее эффективными и с большим отрывом.”

Эта концепция — идея о том, что количество имеет собственное качество — это путь, по которому GPT идет до сих пор. Теперь возникает вопрос: насколько далеко может нас продвинуть этот путь?

Если OpenAI смог бы увеличить размер модели GPT в 100 раз всего за год, насколько большим должен быть GPT-N, чтобы он стал таким же надежным, как человек? Сколько данных потребуется, чтобы ошибки стало трудно обнаружить и они полностью исчезли? Некоторые утверждали, что мы приближаемся к пределу возможностей этих языковых моделей; другие говорят, что есть больше возможностей для улучшения.Как насмешливо написал в Твиттере известный исследователь искусственного интеллекта Джеффри Хинтон: «Экстраполяция впечатляющих характеристик GPT3 в будущее предполагает, что ответ на жизнь, Вселенную и все остальное — всего лишь 4,398 триллиона параметров».

Если компьютеры могут учиться сами, что еще нужно?

Хинтон пошутил, но другие воспринимают это предложение более серьезно. Бранвен считает, что существует «небольшая, но нетривиальная вероятность того, что GPT-3 представляет собой последний шаг на долгосрочной траектории, ведущей к AGI», просто потому, что модель демонстрирует такую ​​способность к обучению без учителя.Когда вы начнете кормить такие программы «из бесконечных груд необработанных данных и сырых сенсорных потоков», — утверждает он, — что может им помешать «выстраивать модель мира и знания обо всем в нем»? Другими словами, какой еще урок нам понадобится после того, как мы научим компьютеры по-настоящему самообучаться?

Многие будут скептически относиться к таким прогнозам, но стоит задуматься о том, как будут выглядеть будущие программы GPT. Представьте себе текстовую программу с доступом к совокупности человеческих знаний, которая может объяснить любую тему, о которой вы ее спрашиваете, с плавностью вашего любимого учителя и терпением машины.Даже если бы эта программа, этот всеобъемлющий, всезнающий автозаполнение, не соответствовала какому-то конкретному определению AGI, трудно представить более полезное изобретение. Все, что нам нужно было сделать, это задать правильные вопросы.

Наш ассортимент | Пежо Великобритания

Частный Бизнес

    • НАШ АССОРТИМЕНТ
      • НАШ АССОРТИМЕНТ
      • 108

        208

        2008 г.

        • Новый 308
        • Новый 308 SW

        Новый 3008

        508

        508 SW

        508 PSE

        Новый 5008

        Рифтер

        Путешественница

        • 108

        • 208

        • 2008

        • Новый 308

        • Новый 308 SW

        • Новый 3008

        • 508

        • 508 SW

        • 508 PSE

        • Новый 5008

        • Рифтер

        • Путешественник

      • СПОРТИВНАЯ ЛИНИЯ PEUGEOT НАШ АССОРТИМЕНТ СРАВНИТЕ НАШИ МОДЕЛИ НАСТРОЙТЕ СВОЙ PEUGEOT Запросить предложение

        НАШИ ЭЛЕКТРОМОБИЛИ

    • ЭЛЕКТРИЧЕСКИЙ И ГИБРИДНЫЙ
      • ЭЛЕКТРИЧЕСКИЙ И ГИБРИДНЫЙ
      • 100% ЭЛЕКТРИЧЕСКИЙ
        • 100% ЭЛЕКТРИЧЕСКИЙ
        • Электрическое вождение
        • Электротехника
        • Электрическая зарядка
      • ПЛАГИН ГИБРИДНЫЙ
        • ПЛАГИН ГИБРИДНЫЙ
        • Гибридная зарядка
        • Гибридная технология
        • Гибридная зарядка
      • ПРЕДЛАГАЕТ PEUGEOT
        • ПРЕДЛАГАЕТ PEUGEOT
        • Государственная поддержка
        • Сконфигурируйте свой Peugeot
      • ПРИВОД ЭЛЕКТРОПРИВОДА С PEUGEOT
        • ПРИВОД ЭЛЕКТРОПРИВОДА С PEUGEOT
        • Найти точки зарядки
        • часто задаваемые вопросы
        • Электромобильность
      • НАШИ ЭЛЕКТРОМОБИЛИ НАШИ ПОДКЛЮЧАЕМЫЕ ГИБРИДНЫЕ АВТОМОБИЛИ КАЛЬКУЛЯТОР ДИАПАЗОНА

        Электрическая совместимость

    • КУПИТЬ
      • КУПИТЬ
      • КУПИТЬ PEUGEOT
        • КУПИТЬ PEUGEOT
        • Последние предложения
        • Как купить онлайн
        • Исключительно для вас
        • Сконфигурируйте свой Peugeot
        • Программа PRIDE
      • МОБИЛЬНОСТЬ И ПОДКЛЮЧЕНИЕ
        • МОБИЛЬНОСТЬ И ПОДКЛЮЧЕНИЕ
        • Обновления системы карт
        • Все наши подключенные услуги
        • Пежо Ассистанс
        • Сервисный магазин Peugeot
        • Аренда Peugeot
        • Подвижность
      • ФИНАНСИРОВАНИЕ И ОБСЛУЖИВАНИЕ
        • ФИНАНСИРОВАНИЕ И ОБСЛУЖИВАНИЕ
        • Объяснение ваших финансовых возможностей
        • Страхование Peugeot
        • Гарантии производителя
      • ЦЕНЫ И ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ НА МОДЕЛИ
      • НАСТРОЙКА СЕЙЧАС ЗАПРОСИТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЕ ЗАПРОСИТЬ ТЕСТ-ДРАЙВ ПРОГРАММА ПРАЙД

        КУПИТЬ СВОЙ PEUGEOT ОНЛАЙН

    • Б / У ТРАНСПОРТНЫЕ СРЕДСТВА
    • ВЛАДЕЛЬЦАМ
      • ВЛАДЕЛЬЦАМ
      • ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ ВАШЕГО АВТОМОБИЛЯ
        • ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ ВАШЕГО АВТОМОБИЛЯ
        • Сервисное обслуживание Peugeot
        • Последние предложения
        • Ремонт по фиксированной цене
        • Гибридное обслуживание
        • Электрическое обслуживание
        • Правила для транспортных средств с истекшим сроком эксплуатации (ELV)
        • ТО
      • ЗАПЧАСТИ И АКСЕССУАРЫ
        • ЗАПЧАСТИ И АКСЕССУАРЫ
        • Запчасти
        • Подключенные службы
        • Шины
        • Аксессуары
      • ПОМОЩЬ И ГАРАНТИЯ
        • ПОМОЩЬ И ГАРАНТИЯ
        • Гарантия
        • Пежо помощь
        • Сертификат соответствия
        • Поддержка и часто задаваемые вопросы
      • МОЙ PEUGEOT
        • МОЙ PEUGEOT
        • Перейти в MyPeugeot
        • Откройте для себя приложение MyPeugeot
        • Гугл игры
        • Магазин приложений
      • Онлайн-запись НАЙТИ РОЗНИЧНОГО ТОРГОВЛЯ

        Сервисное обслуживание PEUGEOT

    • БРЕНД / О НАС
      • БРЕНД / О НАС
      • PEUGEOT UNIVERSE
        • PEUGEOT UNIVERSE
        • История бренда
        • Новости Peugeot
        • Лаборатория дизайна Peugeot
      • СРЕДА
        • СРЕДА
        • Устойчивость
        • Протокол WLTP
      • ИННОВАЦИИ
        • ИННОВАЦИИ
        • Концепт-кары
        • Peugeot i Кокпит
        • Помощь при вождении
        • Технология
        • Электрический
      • PEUGEOT SPORT ENGINEERED НАШИ ЭЛЕКТРОМОБИЛИ БУТИК PEUGEOT LIFESTYLE

        НОВОЕ ЛИЦО PEUGEOT

    • НАЙТИ РОЗНИЧНОГО ТОРГОВЛЯ
    • ПОСЛЕДНИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ
    • НУЖНА ПОМОЩЬ
    • СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ
    Peugeot Range

      Частный Бизнес

      • МОДЕЛИ
      • ЭЛЕКТРИЧЕСКИЙ И ГИБРИДНЫЙ
      • КУПИТЬ
      • Б / У ТРАНСПОРТНЫЕ СРЕДСТВА
      • ВЛАДЕЛЬЦАМ
      • БРЕНД / О НАС

      ВСЕ

      • ВСЕ
      • ГОРОДСКИЕ АВТОМОБИЛИ
      • ЛЮКИ
      • НЕДВИЖИМОСТЬ
      • Внедорожник
      • 7+ МЕСТ
      • Peugeot Sport Engineered
      • БЕНЗИН
      • ДИЗЕЛЬ
      • ГИБРИД
      • ЭЛЕКТРИЧЕСКИЙ

      РЕЗУЛЬТАТОВ НЕ НАЙДЕНО

        • НАЙТИ РОЗНИЧНОГО ТОРГОВЛЯ
        • ПОСЛЕДНИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ
        • НУЖНА ПОМОЩЬ
        • СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ
        ЛИНИЯ PEUGEOT
        • Peugeot Sport Engineered
        • Электрические транспортные средства
        • Гибридные подключаемые гибриды
        • Городские автомобили
        • Внедорожники
        • Универсал
        • 7+ мест
        • Хетчбэки
        • Фургоны
        • Переделанные автомобили
        • Автомобили бизнес-класса
        БЫСТРЫЕ ССЫЛКИ
        • Купите свой Peugeot в Интернете
        • Электрическое обслуживание
        • Гибридное обслуживание
        • Настроить мою машину
        • Запросить предложение
        • Запросить брошюру
        • Сравнить модели
        • Закажи тест-драйв
        • Электрический привод с Peugeot
        • Диапазон батарей
        • Получить оценку
        • Обучение PEUGEOT
        • Карьера в PEUGEOT
        ВЛАДЕЛЬЦАМ
        • Забронируйте услугу онлайн
        • Получить расценки онлайн
        • PEUGEOT Помощь
        • Сервисный магазин PEUGEOT
        • Аксессуары
        • Ремонт по фиксированной цене
        • Поддержка и часто задаваемые вопросы
        ОБРАЗ ЖИЗНИ
        • PEUGEOT Стиль жизни
        • Подержанные автомобили, одобренные PEUGEOT
        • Free2Move
        • Юридическая информация
        • Политика конфиденциальности
        СЛЕДУЙТЕ ЗА PEUGEOT
        • Условия и положения
        • Политика конфиденциальности
        • Легальная информация
        • Настройки файлов cookie
        • Политика использования файлов cookie
        • Заявление о современном рабстве
        Вопросов? при поддержке живого чата velaro .

LEAVE A RESPONSE

Ваш адрес email не будет опубликован.