惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

NISL@THU
NISL@THU
Latest news
Latest news
Scott Helme
Scott Helme
T
Tenable Blog
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
博客园 - 司徒正美
K
Kaspersky official blog
The Hacker News
The Hacker News
Jina AI
Jina AI
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
C
Cisco Blogs
S
Secure Thoughts
雷峰网
雷峰网
Project Zero
Project Zero
T
Troy Hunt's Blog
IT之家
IT之家
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
博客园 - Franky
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
Know Your Adversary
Know Your Adversary
爱范儿
爱范儿
博客园 - 聂微东
N
News and Events Feed by Topic
The Cloudflare Blog
博客园_首页
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
AI
AI
Schneier on Security
Schneier on Security
Recent Announcements
Recent Announcements
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
The Last Watchdog
The Last Watchdog
L
LINUX DO - 热门话题
Vercel News
Vercel News
C
Check Point Blog
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
量子位
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
B
Blog RSS Feed
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
P
Proofpoint News Feed
P
Palo Alto Networks Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Можно ли «посмотреть за угол»? Физика отвечает: да, конечно, никаких проблем
cnet · 2026-06-19 · via Все публикации подряд на Хабре

Можно ли «посмотреть за угол»? Физика отвечает: да, конечно, никаких проблем

8 мин

12

История эта началась достаточно давно, ещё в XIX веке, начавшись с одного из переломных моментов, изменивших мнение учёных о природе света, и, много позже, уже в наше время, приведя к поразительным результатам, полностью подтверждающим сказанное в заголовке статьи… ;-) 

…Пожалуй одним из ключевых вопросов, занимавших умы мыслителей разных времён была природа света — об этом, например, размышляли пифагорейцы, Платон, Евклид, полагавшие, что сутью природы зрения является своеобразный «флюид», излучаемый глазами, и сливающийся с солнечным светом. 

Однако много позже, уже в средние века, ряд учёных начал задумываться о том, что свет, всё же, представляет собой движение неких частиц, в частности, так думал Пьер Гассенди:

Полагавший, что свет представляет собой поток атомов, несущих с собой информацию о цвете, движущимися с очень большой скоростью, и поэтому с лёгкостью преодолевающими большие пространства. 

Полвека спустя, уже Исаак Ньютон, опираясь на исследования предшественников выдвинул свою теорию, что свет состоит из частиц, условно названных им «корпускулами»: 

Его взгляд на этот вопрос оставался преобладающим в науке более чем 100 лет, в основном, из-за репутации Ньютона, где, тем не менее, его теория, никак не могла объяснить такие явления как дифракция, интерференция, поляризация. 

Однако уже в 1818 году, случилось событие, перевернувшие понимание науки на этот вопрос: дело в том, что в этом году, Парижская Академия Наук объявила конкурс на лучшую теорию, которая могла бы объяснить природу дифракции света, и одним из конкурсантов, подавшим заявку на участие был молодой (30 лет) учёный Огюстен Жан Френель, представлявший в своей работе свет, как волну:

В состав конкурсной комиссии входили такие видные учёные-физики, как Дени Пуассон:

И Франсуа Араго:

Дени Пуассон был ярым сторонником корпускулярной теории света Ньютона и, начав вчитываться в формулы и обоснование Френеля, посчитал их каким-то абсурдом, и, в желании разгромить это обоснование, произвёл теоретические исчисления, базируясь на формулах, из которого выходило, что за непрозрачной преградой яркость света будет такой же, как и за пределами этой преграды — что выглядело конечно же, как полнейший бред!

Плюсом этих выкладок было то (в понимании Пуассона, из-за чего он и старался, считал), что это разгромило бы «какую-то бредовую» идею Френеля* о волновой природе света.

*Френель не был первооткрывателем этой идеи, до него многие учёные уже начинали обращаться к этой мысли, но стал ключевым человеком, который доказал её правоту.

Однако, на его беду (-: председателем конкурсной комиссии был Франсуа Араго — хороший физик и учёный, понимавший, что важнейшим инструментом науки является эксперимент и который, заинтересовавшись происходящим, решил произвести свою беспристрастную научную проверку теоретических выкладок, с помощью практического опыта. 

Для этого, Араго построил испытательный стенд, в котором был сформирован практически точечный источник света, с помощью луча, проходящего через отверстие и линзу, и, затем, направленного на непрозрачный круглый диск, диаметром около 2 мм, приклеенный к прозрачному стеклу. 

Пропустив луч солнечного света через эту систему и разглядывая геометрическую тень позади круга с помощью увеличительного стекла, Френель и Араго с торжеством увидели, что в центре тени находится ярко светящаяся точка, полностью подтверждающая теоретические выкладки и доказывающая (об этом ниже) волновую природу света:

                                                                                                                                                                                                                                Aleksandr Berdnikov

Aleksandr Berdnikov

Такое простое и наглядное доказательство волновой природы света стало шоком в научном мире, после чего учёные массово стали переходить в «новое знание», до этого считавшееся уделом каких-то отщепенцев-маргиналов. :-)

На этом история не заканчивается, и переходит в полнейший анекдот (на первый взгляд): в истории этот наблюдаемый эффект остался под названием «пятна Пуассона» (или, иногда «пятна Араго-Пуассона»), получив в своём названии имя человека, который стремился опровергнуть его возможность! :-D 

Тем не менее, несмотря на то что Пуассон стремился опровергнуть наблюдаемый эффект — считается, что он первым теоретически доказал его возможность, поэтому, учёное сообщество и посчитало необходимым это зафиксировать…:-D 

Сразу возникает вопрос: а что Френель? Нет, он не «пошёл гулять, пока серьёзные дяди решают вопросы», :-D — насколько удалось выяснить, он и сам не знал, что из его формул имеется такое следствие! То есть, он не выводил этого, и, этот вывод обнаружил именно Пуассон, с помощью математического анализа! 

Таким образом, всё было честно… К тому же, он получил заслуженную награду, с блеском выиграв конкурс Парижской Академии Наук (и, мало того, изменив направление развития науки!), так что все получили своё и всё было хорошо… :-)  

Много позже, уже в XX веке, стараниями целого ряда учёных эти 2 противоборствующих взгляда были объединены и появилось понимание, что свет это и частица, и волна одновременно…

В настоящее время этот исторический эксперимент легко подтверждается с помощью современных источников света, например, лазеров (и не только):

                                                                                                                                                                                                                                                Treisinger

Treisinger

                                                                                                                                                                                        Robert J. Vanderbei, vanderbei.princeton.edu

Robert J. Vanderbei, vanderbei.princeton.edu

С точки зрения физики происходящего процесса, можно сказать, что плоская волна, падая на непрозрачную преграду, взаимодействует с её краями так, что каждая точка фронта этой волны будет являться источником производных сферических волн, распространяющихся синхронно и общая огибающая всех этих волн будет являться фронтом новой волны:

                                                                                                                                                                                                                                   Arne Nordmann

Arne Nordmann

При этом, если сама преграда представлена близким к идеалу кругом, то все волны, излучённые всеми точками фронта предыдущей волны — сойдутся в центре, за преградой, в области её геометрической тени, таким образом, что максимумы и минимумы волн совпадут (или будут близки к этому), и, в результате, будет наблюдаться позитивная интерференция и усиление яркости — в результате чего и возникнет в центре тени яркая светящаяся точка… 

На картинке ниже показана модель позитивной интерференции — видно, что в определённые моменты времени, зелёная и синяя волны совпадают, в ходе чего возникает результирующая красная волна, по амплитуде (т.е. яркости в нашем случае) превышающая исходные волны:

                                                                                                                                                                                      Wolfgang Christian and Francisco Esquembre

Wolfgang Christian and Francisco Esquembre

Размышляя над этим, может возникнуть поразительная идея, что достаточно всего лишь найти эту точку, где сходятся все волны, установить туда некую оптическую систему, чтобы человеческому глазу было удобно смотреть и, вуаля: мы можем видеть за стеной!

Но в реальности, к сожалению, так не получится, так как подобный сход лучей уничтожает информацию изначальной волны, и мы бы увидели только всего лишь ярко освещённый, относительно однородный фон…

Наличие этой проблемы и объясняет, почему гораздо раньше не появилось «волшебное зрение за угол» — такое стало возможным только в наше время, с подключением методов компьютерного анализа, что породило целую большую область физики, носящую название Non-Line-Of-Sight Imaging (NLOS) — «Непрямая Оптическая Визуализация»:

  • Первый импульс это направление исследований получило в конце 2000-х — в начале 2010 годов, с появлением сверхбыстрых сенсоров, и уже имеющимися в наличии достаточно быстрыми компьютерами, которые могли производить подобные вычисления;

  • Второй импульс начался в конце 2010-х годов (2017-2019 гг.), с появлением и развитием новых методов математики, что, в свою очередь, дало возможность переходить на более дешёвое оборудование и видеть дальше: например, известные современные эксперименты показывают дальность «видения за угол» на 3,3 км! Тогда как ещё недавний эксперимент 2021 года показывал дальность видения «всего лишь» на 1,43 км)!

То есть, мы видим, что информация об изначальном мире за пределами преграды из этой мешанины волн всё-таки может быть извлечена, так как она там содержится, но, скажем так, «в несколько зашифрованном виде». 

К настоящему моменту методы «непрямого зрения» выработали инструментарий и прошли ряд этапов, описанных ниже:

  • Начальный период (2009-2012 гг.): первое появление и распространение «радарного» принципа — специальный лазер давал сверхкороткие (пикосекундные) импульсы света, излучаемые за преграду, которые, распространяясь, долетали до целевого объекта, отражались от него и возвращались обратно (лазер использовался как раз из-за того, что мог давать очень короткие по времени вспышки света).

    Так как объекты реального мира имеют некоторую объёмную форму, — время прилёта отдельных фотонов, отразившихся от элементов этой трёхмерной структуры будет также отличаться, на некоторую, пусть малую (но, тем не менее, регистрируемую) величину.

    Таким образом, если иметь лазер, который может давать достаточно короткие импульсы и чувствительный быстродействующий сенсор, то, получая эти отражённые импульсы обратно — можно будет грубо реконструировать местоположение и форму объекта (довольно размытую).

  • Так как предыдущий метод не давал достаточно хорошего разрешения, он был усовершенствован, и стали учитывать фазу волны (с 2019 г.): отражённый лазерный свет, уловленный датчиком, — анализировался компьютером, и, строилась виртуальная карта интерференции этих волн, в результате чего, можно было получить разрешение поверхности и местоположение объекта уже с точностью до микрометров!

В рамках этого направления полностью отказались от использования лазеров и используют следующий подход: некоторым способом (система из двух камер — «компьютерное стереозрение», лазерный лидар и т.д.) анализируются форма, дальность и расположение препятствия. 

Затем, камера наводится либо на саму кромку препятствия (например, на угол дома), либо на землю около этого препятствия, на стену рядом расположенного дома и т.д. и т.п. — хотя, на практике, можно ограничиться просто наведением на кромку: мы ведь теперь знаем, что световая волна, огибающая препятствие, создаёт интерференционную картину, «ложащуюся» на всё, что находится за препятствием? 

Таким образом, даже если просто навести камеру на угол дома — этого будет достаточно, чтобы на матрице камеры был зафиксирован сложный интерференционный узор множества световых волн, проникших за преграду. 

Далее в действие вступает мощный компьютер, который производит, если можно так сказать, «реверс-инжиниринг» этой интерференционной «каши», разбирая её обратно и восстанавливая изначальные световые волны, послужившие её причиной. 

Вот и всё: человек может видеть за угол (с микрометровой точностью картинки!), не выдавая своего местоположения! ;-)

Чувствую, что если роботы когда-нибудь и начнут войну против людей — то прятаться будет бесполезно, так как даже радар уже не нужен: нужен просто анализ светового фона интерференционной картины. И приехали… ;-)

Как можно видеть, направление непрямой оптической визуализации является весьма горячим на данный момент и активно исследуется целым рядом учёных, — не в последнюю конечно очередь из-за того, что существенно возросли и вычислительные мощности компьютеров, доступных широким массам исследователей, и, как можно видеть, методы подобного зрения всё более совершенствуются… 

Анализ доступных материалов в сети показывает, что общей тенденцией пассивного наблюдения является его достаточно малая дистанция, ограниченная примерно парой десятков метров (далее уже слишком сильно падает соотношение сигнал/шум), тогда как использование активных лазерных методов, как мы могли видеть по ссылкам выше, бьёт все рекорды, позволяя достигать дальности зрения в километры. 

В последние годы в этом направлении наблюдается и ещё один качественный сдвиг — использование нейросетевых моделей для анализа интерференционной картины, что кардинально ускоряет анализ, особенно, если необходимо обнаружить заранее известные объекты; скажем, вот в этом примере, предварительно обученная нейросеть достигла скорости распознавания объектов за 12,2 миллисекунды.

Чудеса из рукава? Нет, просто физика. И немного математики… :-)


Размещайте облачную инфраструктуру и масштабируйте сервисы с надежным облачным провайдером Beget.

Эксклюзивно для читателей Хабра мы даем бонус 10% при первом пополнении.

Воспользоваться

Воспользоваться