самолет изумительный ВЗЛОМ (много денег) на Андроид Бесплатно
Бесплатный 3D-авиасимулятор: самолет изумительный — отличное приложение, которое научит многих игроков правильно управлять самолетом! Дело в том, что разработчики постарались придать максимальную реалистичность своему детищу. Выбирайте что-нибудь простое и начинайте летать вокруг света. Совершите первый взлет и посадку, а если всё пройдет успешно, то продолжайте развиваться и исследовать другие самолеты.
БЕЗУМНЫЕ ПОЛЁТЫ
Данная игра предоставляет вам полный доступ к самым разным видам самолетов, которые только существуют в реальном мире! Сядьте в свой первый самолёт, который вам будет дан. Изучите все приборы и узнайте на карте свой пункт доставки. После чего взлетайте в небо и летите в нужном вам направлении! Постоянно следите за показателями на приборах, ведь они вам помогут избежать аварии! Выполняйте задания, и доставляйте груз или людей в разные точки мира. Будьте готовы к препятствиям и плохим погодным условиям, которые являются важнейшей проблемой во время полёта. Помимо стандартных перелетов, можно спасать утопающих, а также перевозить много тонн воды для спасения леса от пожара. За каждое успешное задание и приземление в аэропорту вы получите ценную игровую награду, которая позволит вам открыть новые виды самолетов, а также прикупить один из них! Это может быть обычный кукурузник, пассажирский лайнер, истребитель и прочие! Найдите тот, что по душе и кайфуйте от каждого полёта!
РЕАЛИСТИЧНАЯ ДЕТАЛИЗАЦИЯ
К сожалению, разработчики сделали только один вид управления в Бесплатный 3D-авиасимулятор: самолет изумительный. И он заключается в акселерометре вашего устройства. Вам придётся регулировать мощность с помощью рычага справа, а за направление и все повороты вы сможете отвечать наклонами смартфона. Что касается графики, то здесь все на высшем уровне! Проработка идёт в 3D и HD качестве, что позволяет погрузиться в реалистичный мир с головой!
Прямо сейчас вы можете скачать данную игру с нашего сайта и насладиться красотой земли с высоты птичьего полёта!
Главные особенности:
Взломанная версия на деньги
Хорошая графика
Много интересных заданий
Разнообразные самолёты
Реалистичная физика
И многое другое
Flight Pilot Simulator + взлом на деньги
Flight Pilot Simulator – продвинутый и проработанный симулятора авиаперелетов. В игре предоставляется большой выбор различного воздушного транспорта, реальные аэропорты и маршруты перелетов. Вы можете управлять техникой из кабины пилота, увидеть мир с высоты птичьего полета и познакомиться с работой поближе!
Сюжет
Во Flight Pilot Simulator вы играете за начинающего пилота, которому доверяют небольшие перелеты между городами. Постепенно вы завоевываете репутацию, повышаете рейтинг, в результате чего начальство доверяет более дальние рейсы и огромные пассажирские самолеты.
В ходе прохождения одиночной кампании вам предстоит попадать в различные нестандартные ситуации, выполнять аварийные посадки, справляться с тяжелыми погодными условиями и так далее. Ведите переговоры с диспетчерами, сообщайте об обстановке в воздухе и поломках.
Особенности игры
Flight Pilot Simulator можно назвать лучшим симулятором воздушных полетов для Андроида. Вы можете насладиться самой реалистичной графикой, динамичной сменой времени суток и погодных условий, а также детальной проработкой окружения.
Flight Pilot Simulator отличается от аналогов по следующим особенностям:
расширенное обучение для новичков;
режим со свободными полетами на открытой карте;
простое управление, которое можно освоить за несколько минут;
оффлайн режим без подключения к интернету;
детальная проработка внешнего вида и кабин самолетов;
Кроме режима симуляции реальных полетов, в игре представлен набор испытаний. Например, полеты через кольца, тушение пожаров с вертолетов, посадка на авианосец и так далее. Также в игре присутствуют гонки на спортивных самолетах.
Преимущества и недостатки
Плюсы:
перевод на русский язык;
современная графика;
много режимов;
реально существующие модели самолетов;
управление с помощью экранных кнопок или гироскопа на телефоне.
Минусы:
нет регулярных обновлений от разработчиков.
На нашем сайте вы можете загрузить Flight Pilot Simulator в обычной версии без модификаций, а также взломанный вариант с неограниченными деньгами. На полученные средства игроку разрешается приобретение новой техники и открытие локаций.
Симулятор пилота самолета игра на Android
Flight Pilot Simulator 3D (Авиасимулятор). Вы мечтали побывать в небесах и насладится прекрасным пейзажем облаков? Тогда вам нужен авиасимулятор, прекрасную ультрареалистическую разновидность которого представляет данная игра «Flight Pilot Simulator 3D». Одно обозначения — 3D — уже дает понять, что реальность будет представлена в игре на пике своего совершенства. вы сможете подобрать самолет как пропелерный, так и сверхзвуковой. Каждый из них с максимальной гарантией безопасности — это позволит выделывать в небесах разные финты так, что подобно художнику вы будете оставлять в небесах свои картины.
Управление в игре достаточно простое, интерфейс так вообще интуитивно понятный. Игра «Flight Pilot Simulator 3D» предоставляет возможность не просто летать в небесах, выделывая разные финты, как было указано выше, но и исполнять разные спасительные миссии, тушить пожары и даже участвовать в воздушных гонках.
Данный авиасимулятор подарит вам незабываемое времяпровождение в виртуальных небесах, а ваш гадждет позволит это сделать в любое удобное для вас время. Особенности:
Реалистичная 3D-графика и отличные анимации
Различные увлекательные миссии
Воссозданные самолёты, даже детали не пропали из виду
Простое и интуитивно понятное управление
Исследуйте огромную открытую карту
Захватывающий сценарии миссий: чрезвычайные ситуации, спасательные операции, грубые посадки, пожары, гонки и многое другое!
Докажите всем что вы пилот первого класса!
Скачать игру Flight Pilot Simulator 3D (Симулятор пилота самолета) на Андроид вы можете по ссылке ниже.
Разработчик: Fun Games For Free Платформа: Android 2.
3 и выше Язык интерфейса: Русский (RUS) Состояние: Free (Бесплатно), Mod [Money/Tickets/Unlocked] Root: Не нужен
Purdue University Global расширяет программу профессиональной летной подготовки в рамках партнерства с Lunken Flight Training Center
WEST LAFAYETTE, Ind. — Международный университет Purdue University и центр летной подготовки Lunken в Цинциннати создали партнерство для удовлетворения прогнозируемого глобального и регионального спроса на специалистов в области авиации в течение следующих 20 лет.
«Мы рады объединить усилия с уже существующим центром летной подготовки, таким как Lunken, для поддержки нашей популярной программы профессиональных полетов», — сказала Сара Сандер, вице-президент Purdue Global и декан Колледжа социальных и поведенческих наук и Школы образования.«Цинциннати — крупный авиационный узел Среднего Запада, который обеспечит гибкость и возможности для многих наших студентов».
По словам Джея Шмальфуса, владельца центра летной подготовки Lunken, Цинциннати является домом для многих корпоративных летных отделов, включая Procter & Gamble, Kroger, Cintas и General Electric. Кроме того, Amazon значительно расширила свой авиаузел в близлежащем международном аэропорту Цинциннати / Северный Кентукки, поэтому ожидается рост спроса на профессиональных пилотов в этом районе.
«Центр летной подготовки Lunken рад объявить о своем присоединении к Purdue University Global», — сказал Шмальфус. «Цинциннати расположен в пределах 600 миль от более чем половины населения США, что делает Purdue Global и Lunken Flight Training Center идеальным выбором для начала карьеры в авиации».
Программа профессионального обучения
Purdue Global — это результат сотрудничества Purdue Global и Школы авиационных и транспортных технологий Университета Пердью, объявленный в июне 2019 года.Он сочетает в себе качество легендарной авиационной программы Purdue, охватывающей более шести десятилетий, с гибкостью и доступностью, которые предлагает Purdue Global.
Студенты, принятые на программу, пройдут онлайн-курсы бакалавриата через Purdue Global, которые включают уроки авиации и общего образования, а также пройдут профессиональную летную подготовку в Lunken Flight Training Center или в одном из нескольких других филиалов Purdue Global по всей стране. Во время летной подготовки студенты будут работать над получением сертификатов и оценок в качестве инструктора по приборам, коммерческого, многомоторного и сертифицированного летного инструктора.
По мере того, как студенты будут проходить летную подготовку и стать сертифицированными летными инструкторами, они будут иметь основу, необходимую для работы в качестве летных инструкторов и накопить дополнительный опыт полетов, необходимый авиакомпаниям и корпоративным летным отделам для приема на работу в качестве профессиональных пилотов. После получения статуса сертифицированного летного инструктора студенты, участвующие в программе, могут начать обучать других и получать компенсацию за свою работу в дополнение к полетным часам, которые могут помочь в оплате расходов на образование и проживание.
Школа авиационных и транспортных технологий Purdue, одна из шести факультетов и школ Политехнического института Purdue, признана во всем мире лидером в области авиационного образования и предоставляет свой опыт в разработке учебных программ, найме преподавателей и аккредитации Международным советом по авиационной аккредитации.
По мере приближения пилотов авиакомпаний США к установленному федеральным законодательством пенсионному возрасту 65 лет, в сочетании со многими пилотами, вышедшими на пенсию досрочно во время пандемии COVID-19, в ближайшие годы отрасль столкнется с нехваткой пилотов.Программа Purdue Global предназначена для того, чтобы студенты могли немедленно летать, сокращая сроки до того, чтобы стать профессиональным пилотом, чтобы удовлетворить растущий спрос.
О Purdue University Global
Purdue University Global предоставляет персонализированное онлайн-образование, адаптированное к уникальным потребностям взрослых, у которых есть рабочий или жизненный опыт за пределами классной комнаты, что позволяет им развивать важные академические и профессиональные навыки с поддержкой и гибкостью, необходимой им для достижения своих карьерных целей.Он предлагает студентам индивидуальные способы получения степени младшего специалиста, бакалавра, магистра или доктора на основе их опыта работы, желаемого темпа, военной службы, предыдущих кредитов в колледже и других соображений — независимо от того, где они находятся на своем жизненном пути. Purdue Global — некоммерческий государственный университет, аккредитованный Высшей учебной комиссией. Он связан с ведущим учреждением Университета Пердью, высокопоставленным государственным исследовательским университетом, расположенным в Вест-Лафайет, штат Индиана.Университет Пердью также управляет региональными кампусами в Форт-Уэйне и Северо-Западной Индиане, а также обслуживает студентов, изучающих науку, технику и технологии, в кампусе Университета Индианы и Университета Пердью в Индианаполисе (IUPUI). Для получения дополнительной информации посетите purdueglobal.edu.
О центре летной подготовки Лункен
LFTC был выбран Цинциннати для летной подготовки с 2006 года, предлагая программы от частного пилота до профессионального пилота. Он расположен в историческом аэропорту Цинциннати Ланкен, откуда можно легко добраться до Большого Цинциннати, Северного Кентукки и Юго-Восточной Индианы.Имея парк современных самолетов и ветеранов отрасли, Lunken подготовила сотни летных студентов, многие из которых стали летать на авиалинии и в бизнес-авиацию. Студенты проходят обучение, которому они могут доверять, думая о безопасности. Школа одобрена FAA и ожидает одобрения VA и предлагает внутренние программы обучения и степени через его университетское членство с Purdue University Global. Для получения дополнительной информации посетите flylftc.com.
Контактное лицо для СМИ, Purdue Global: Том Шотт, 765-427-1721, tschott @ purdue.edu
Источники: Сара Сандер
Джей Шмальфус
Cherry Point Air Show вызывает восторг у посетителей и пилотов
MCAS CHERRY POINT, Северная Каролина (AP) — Год назад небо было тихим, поскольку пандемия коронавируса помешала проведению авиашоу Cherry Point. В субботу все было по-другому.
Авиашоу Cherry Point в 2021 году началось в субботу со звездных выступлений, когда самолеты взлетали в воздух в условиях высокого полета.
Как американские горки, но немного более экстремально. Так сказал один пилот о том, каково это летать. Многие пилоты вернулись на свои старые места для топа — или в небо — в субботу, чтобы начать двухдневное авиашоу на авиабазе морской пехоты Черри-Пойнт.
Собралась огромная толпа, чтобы посмотреть.
«Как здорово снова оказаться в Черри-Пойнт, увидеть много знакомых достопримечательностей, знакомых лиц», — сказал майор Шон Каллисон, пилот демо-версии F-35A Lightning 2. «У меня много друзей, которые все еще находятся на пути к Harrier Pipeline… так что мне тоже приятно видеть этих людей.”
Каллисон родился в районе Сан-Диего. Он вырос на авиашоу недалеко от Сан-Диего и всегда был очарован самолетами.
«Это первый самолет морской пехоты пятого поколения, у него … возможности».
Отличными характеристиками обладают не только самолеты, но и пилоты.
«Мы проводим G-Force Training в Леморе, Калифорния, я сделал это несколько лет назад, и они очень быстро раскручивают вас… Я уверен, что люди видели это в фильмах, но именно так они нас учат выдержать G-Force », — сказала Каллисон.
Огромная толпа в субботу наблюдала с трепетом, от взрослых до детей с широко раскрытыми глазами, как реактивные самолеты и другие самолеты взлетали над ландшафтом.
В рамках мер предосторожности в связи с COVID-19 в этом году шоу принимают 40 000 человек. Официальные лица говорят, что обычно присутствуют около 80 000 человек.
Каллисон сказал, что важно показать публике эти невероятные самолеты, поскольку они демонстрируют, на что способны наши военные.
Завершится авиашоу в воскресенье полным спектаклем.
Лучшие приложения для летной подготовки
Посмотрим правде в глаза. Мы живем в эпоху цифровых технологий, и когда мы только начинаем обучение полетам, существует обширный список цифровых продуктов, которые вы можете добавить в свою электронную полетную сумку, чтобы сопровождать вас в этом процессе и поддерживать вашу организованность.
Мы собрали некоторые из лучших приложений для обучения полету, которые обеспечат вам удобство, эффективность и даже дадут возможность повысить безопасность полета.
AOPA Универсальное приложение AOPA — это приложение, которое ученик должен немедленно загрузить.Он имеет множество функций, от информативных обучающих статей до инструментов для планирования полетов.
Функция «Паспорт пилота» предлагает широкий спектр мероприятий и занятий, которые вдохновят вас на следующий полет и помогут вам отслеживать, где вы были. Вы можете использовать систему значков, чтобы ставить цели и отмечать недавние достижения, идеально подходящие для пилотов-студентов.
ForeFlight Вам будет сложно найти пилота, у которого нет этого приложения. Он предлагает полные секции VFR и IFR, интерактивные инструменты планирования полетов, а также актуальные схемы захода на посадку и схемы полетов по IFR.
Вдобавок ко всему, есть множество мелких функций, таких как электронный журнал, отслеживание и разбор полетов, калькуляторы веса и баланса, а также синтетическое зрение во время полета. Они предлагают как стандартную, так и «профессиональную» подписку. Стандартная подписка в настоящее время стоит 99 долларов в год, а профессиональная подписка стоит 199 долларов в год.
Авиационный словарь Когда вы впервые начинаете свой полетный курс обучения, вам необходимо выучить множество сокращений.Это полезное приложение представляет собой простой в использовании словарь, который можно использовать для поиска сокращений и значений слов, которые вы, возможно, забыли. Это здорово, если вы просто учитесь или вам нужно использовать его в небе во время полета.
LogTen Pro Это один из наших любимых. Это помогает избавиться от головной боли, которую могут доставить рукописные журналы полетов. По сути, это приложение представляет собой расширенный бортовой журнал пилота с возможностью изменения времени полета, валюты, пошлин, подтверждений, отдыха, BFR и т. Д.Его можно скачать бесплатно, и у него очень впечатляющие отзывы.
Live ATC Это приложение позволяет прослушивать каналы связи между авиадиспетчером и самолетами, что отлично подходит для пилотов-студентов. Приложение позволяет пилотам прослушивать прямые трансляции УВД на всей территории США и в некоторых международных аэропортах. Студенты, которые, возможно, не привыкли работать в контролируемой среде аэропорта, могут послушать, чтобы лучше ознакомиться с терминами или звонками УВД. Приложение также позволяет увидеть схему взлетно-посадочной полосы аэропорта и узнать погоду в регионе.
CloudAhoy Это мощное приложение позволяет вам записывать и анализировать ваши уроки полета, в комплекте с наложениями карт, графиками высоты и автоматическим обнаружением маневров. Затем пилоты могут просматривать свои полеты в режиме реального времени с помощью Google Планета Земля или авиационной карты. Понимание того, что пошло не так во время полета, может улучшить ваши летные характеристики в будущем, что еще более важно во время обучения студентов.
Aviation W&B Calculator Это удобное приложение позволяет легко определять вес и балансировку перед каждым полетом.Это приложение разработано пилотами для пилотов; он включает множество функций, позволяющих сэкономить время, и графические представления загрузки компьютерной графики. Приложение позволяет студентам построить свой уникальный самолет или использовать предварительно загруженный шаблон. Он доступен в App Store по цене 9,99 долларов США.
В
летных школах наблюдается рекордный набор учащихся из-за нехватки пилотов
Летный инструктор Лисмабель Гименес (справа) и ее курсант Тринидад Винтерс проводят предполетную проверку внешнего вида одномоторного самолета на аэродроме в аэропорту Лонг-Бич в среду, сентябрь.15 января 2021 г. Фото Себастьяна Эчеверри.
В Aces High Aviation, расположенном на восточном периметре аэропорта Лонг-Бич, четыре учебно-тренировочных самолета летной школы взлетают 24 часа в сутки. Тем не менее, владелец Сэм Рейнольдс с трудом справляется со спросом на уроки пилотирования.
«Такого никогда не было», — сказал Рейнольдс. «Я отказываю студентам. У меня длинный список людей, ожидающих начала ».
Из-за ограничений на поездки, ограничивающих круг потенциальных пассажиров, многие авиакомпании резко сократили расписание рейсов во время пандемии.Но это не помешало перспективным пилотам сбегать в летные школы, в которых за последние месяцы был зарегистрирован рекордный показатель. Теперь, когда ограничения снимаются, авиакомпании снова увеличивают количество рейсов, создавая рекордный спрос на коммерческих пилотов.
После того, как количество часов налета в его школе упало почти до нуля в апреле 2020 года, бизнес сегодня является самым сильным с момента открытия его школы в 2010 году, сказал Рейнольдс. Он отметил, что в школу особенно приезжают молодые студенты, поскольку дистанционное обучение дает им больше времени, чтобы инвестировать в подготовку к потенциальной карьере в коммерческой авиации.
Несмотря на сокращение количества летных часов в начале пандемии, Рейнольдс сказал, что количество налетов к концу 2020 года снизилось всего на 5% по сравнению с предыдущим годом после того, как осенью резко увеличилось количество бронирований. В этом году он ожидает, что количество часов, обслуживаемых его школой, удвоится по сравнению с цифрами до пандемии.
Другие летные школы сообщают о подобной тенденции.
Энди Патель, владелец Airman Flight Training, увидел, что количество его учеников увеличилось в десять раз после того, как прошлой осенью он перевел школу из Чино в Лонг-Бич.По словам Пателя, профессионально настроенные студенты обратили внимание на рост числа сотрудников авиакомпаний по найму, что стимулирует спрос на уроки полетов.
«Все ходили новости о том, что летные экипажи отменяют рейсы из-за того, что у них нет пилотов», — сказал Боско Чоудхури, летный инструктор компании Airman. «Они знали: пора начинать».
Студент-летчик Тринидад Винтерс проводит предполетную проверку приборов на борту одномоторного самолета, среда, 15 сентября 2021 г. Фото Себастьяна Эчеверри.
Коммерческие пилоты пользуются большим спросом, так как многие нынешние пилоты приближаются к обязательному пенсионному возрасту 65 лет. Согласно данным FAA, предоставленным региональной ассоциацией авиакомпаний, почти половина нынешних квалифицированных пилотов достигнут возраста обязательного выхода на пенсию в течение 15 лет, а около 13 лет. % потребуется для выхода на пенсию в течение пяти лет.
Пандемия усугубила этот дефицит, и многие пилоты предпочли досрочно выйти на пенсию. Около 5000 пилотов приняли предложения о досрочном выходе на пенсию, когда авиакомпании резко сократили количество рейсов в результате пандемии, сообщил отраслевому изданию Travel Weekly консультант по авиации Кит Дарби.
«У [авиакомпаний] внезапно возникла огромная проблема: да, рейсов немного, но их экипаж исчезает», — сказал Рейнольд из Aces High Aviation.
Теперь, когда количество пассажиров снова растет, авиакомпании стремятся набрать персонал, предлагая агрессивные финансовые стимулы для привлечения недавних выпускников.
Стоимость — одно из основных препятствий для потенциальных пилотов, желающих получить свои коммерческие лицензии, с ориентировочной ценой около 80 000 долларов плюс лицензионные сборы.Ожидается, что цены будут только расти, в основном за счет увеличения страховых тарифов и стоимости популярных учебных самолетов, таких как Cessna 172.
«Это выходит из-под контроля», — сказал Рейнольдс о стоимости обучения.
Именно здесь и вступают в игру авиакомпании. Чтобы бороться с нынешним дефицитом, они начали предлагать ряд финансовых стимулов, от пятизначной компенсации за обучение до премиальных пакетов до 150 000 долларов, выплачиваемых в течение всей карьеры пилота.
Но стоимость — не единственное препятствие.Сокращение количества коммерческих рейсов во время пандемии создало узкое место для студентов, которые хотят получить летные часы, необходимые для получения сертификата коммерческого пилота.
«Если посмотреть на базу данных FAA о недавно выданных соответствующих пилотных сертификатах, можно сказать, что производство с начала года до 2021 года значительно снизится по сравнению с периодом до начала войны», — заявила Фэй Маларки Блэк, президент и генеральный директор Региональной ассоциации авиакомпаний, назвав дефицит «проблемой». большая национальная проблема, которая может усугубиться без вмешательства.”
Коммерческим пилотам необходимо минимум 1500 летных часов для получения сертификата, многие из которых проходят обучение в качестве летных инструкторов. Но временное прекращение приема на работу авиакомпаний во время пандемии означало, что нынешние летные инструкторы не переходили на должности в региональных или крупных авиакомпаниях, не оставляя места для студентов, которые хотели бы отработать свои часы.
«Самолётов так много, — сказал Рейнольдс. В последние месяцы начали накапливаться резюме студентов, желающих стать инструкторами, добавил он.«У меня 30 резюме, на которые у меня даже не было времени просмотреть».
Но, несмотря на проблемы, текущая потребность в пилотах является выигрышем как для летных школ, так и для студентов, особенно когда авиакомпании наращивают объемы операций и пассажиры возвращаются в терминалы.
Август стал рекордным месяцем для найма авиакомпаний, сказал Майкл Арнольд, директор по маркетингу летной школы ATP, которая управляет 69 школами по всей стране, включая одну в Лонг-Бич. По словам Арнольда, за последние 30 дней 50-60 выпускников ATP, нанятых по всей стране, были наняты региональными авиакомпаниями, что превышает уровень найма до пандемии.
«Когда мы смотрим на нехватку пилотов, мы видим возможности для наших студентов», — сказал Арнольд.
TikTok Знаменитый ветеринар Второй мировой войны совершает полет своей мечты на Boeing-Stearman
Cindy Peterson
| Специально для Daily Commercial
Ветеран Второй мировой войны отмечает 104-летие со стороны проезжающих мимо автомобилей
Вы никогда не слишком стары, чтобы праздновать день рождения, и эта 104-летняя женщина из Калифорнии, безусловно, доказывает это.
Buzz60
ЛИСБУРГ, Флорида.- Ветеран Второй мировой войны Джон «Папа Джон» МакКрари исключил еще одно приключение из своего списка желаний во вторник.
92-летний парень совершил полет на отреставрированном Boeing-Stearman, который использовался для обучения пилотов времен Второй мировой войны.
МакКрари получил приглашение от Dream Flight, национальной некоммерческой организации, которая принимает военных ветеранов и пожилых людей в полеты на исторических самолетах. Теперь известный ветеран TikTok, который появился на шоу Келли Кларксон в прошлом году, был выбран для полета после того, как был назначен анонимно.
«Вау, это такая честь, — сказал МакКрари. «Чтобы выделиться, это уже что-то».
МакКрари имеет богатую историю, служа в качестве морского флота в течение 26 лет и во время трех войн — Второй мировой войны, Корейской войны и войны во Вьетнаме.
Сегодня он постоянный клиент Combat Cafe в Уматилле, и его часто упоминали на TikToks совладельца Бет Чемберс. Его танцевальные и патриотические выступления позволили ему взять интервью у Кларксона в рамках празднования Дня ветеранов в прошлом году.
Затем недавно команда Dream Flight связалась с Бет и Брюсом Чемберсами, которые были указаны как контактные лица МакКрари.
«Папа Джон» МакКрари: Вирусные видеоролики Vet в TikTok попадают на шоу Келли Кларксон
Пара соединила команду с Папой Джоном, чтобы это произошло. Некоторые из членов семьи Combat Cafe даже болели за него во время его полета мечты в международном аэропорту Лисберга во вторник.
«Dream Flight стартовал в 2011 году», — сказал пилот Dream Flight Дэррил Смит.«Наш основатель и его семья преданы авиации и пожилым ветеранам. С тех пор было совершено более 4000 полетов мечты. В этом году мы изменили и развили операцию «Сентябрьская свобода», которую посвятили исключительно ветеранам Великой Отечественной войны. Мы хотим почтить их память. У нас есть более 1100 ветеранов Второй мировой войны, которые должны летать на одном из наших шести Stearman, которые мы летаем по Соединенным Штатам в 61 город ».
Дэррил и его жена Мелани, которые сами являются ветеранами, едут в каждый из городов, чтобы почтить память этих ветеранов полетами мечты.
По их словам, им так же весело, как и ветеранам.
«Я почти чувствую себя эгоисткой, какое удовольствие я получаю от этого», — сказала Мелани. «Для меня большая честь встретиться с этими ветеранами. У всех есть истории, и эти истории не будут долго существовать, поэтому для них всегда большая честь поделиться ими ».
Полет длился около 20 минут в воздухе, но МакКрари вернулся с широкой улыбкой на лице.
«Я никогда не мечтал, чтобы эти озера были такими большими», — сказал МакКрари после приземления.«Там так красиво. Теперь я знаю, почему они называют это Лейк-Каунти. Для них большая честь обращаться со мной так ».
Будет ли этот реактивный ранец летать сам?
К счастью для таких искусственных нейронных сетей — позже переименованных в «глубокое обучение», когда они включали дополнительные слои нейронов — десятилетия
Закон Мура и другие усовершенствования компьютерного оборудования привели к увеличению примерно в 10 миллионов раз количества вычислений, которые компьютер мог выполнять за секунду. Поэтому, когда исследователи вернулись к глубокому обучению в конце 2000-х годов, они использовали инструменты, соответствующие этой задаче.
Эти более мощные компьютеры позволили создавать сети с гораздо большим количеством соединений и нейронов и, следовательно, с большей способностью моделировать сложные явления. Исследователи использовали эту способность, побивая рекорд за рекордом, применяя глубокое обучение к новым задачам.
Хотя развитие глубокого обучения могло быть стремительным, его будущее может быть ухабистым. Как и Розенблатт до них, сегодняшние исследователи глубокого обучения приближаются к рубежу того, чего могут достичь их инструменты. Чтобы понять, почему это изменит машинное обучение, вы должны сначала понять, почему глубокое обучение оказалось таким успешным и чего стоит его поддерживать.
Глубокое обучение — это современное воплощение давней тенденции в области искусственного интеллекта, которая переходит от оптимизированных систем, основанных на экспертных знаниях, к гибким статистическим моделям. Ранние системы искусственного интеллекта основывались на правилах, применяя логику и экспертные знания для получения результатов. Более поздние системы включали обучение установке регулируемых параметров, но обычно их было немного.
Сегодняшние нейронные сети также изучают значения параметров, но эти параметры являются частью таких гибких компьютерных моделей, которые, если они достаточно велики, становятся универсальными аппроксиматорами функций, что означает, что они могут соответствовать любому типу данных.Эта неограниченная гибкость является причиной того, что глубокое обучение может применяться во многих различных областях.
Гибкость нейронных сетей достигается благодаря тому, что они принимают множество входных данных в модель и объединяют их множеством способов. Это означает, что выходные данные будут результатом применения не простых формул, а чрезвычайно сложных.
Например, когда передовая система распознавания изображений
Noisy Student преобразует значения пикселей изображения в вероятности того, что представляет собой объект на этом изображении, используя сеть с 480 миллионами параметров.Обучение определению значений такого большого количества параметров еще более примечательно, потому что оно проводилось только с 1,2 миллионами помеченных изображений, что по понятным причинам может сбить с толку тех из нас, кто помнит из школьной алгебры, что у нас должно быть больше уравнений, чем неизвестные. Нарушение этого правила оказывается ключевым.
Модели глубокого обучения чрезмерно параметризованы, то есть у них больше параметров, чем точек данных, доступных для обучения. В классическом случае это привело бы к переобучению, когда модель не только изучает общие тенденции, но и случайные причуды данных, на которых она была обучена.Глубокое обучение позволяет избежать этой ловушки, случайным образом инициализируя параметры, а затем итеративно корректируя их наборы для лучшего соответствия данным, используя метод, называемый стохастическим градиентным спуском. Удивительно, но доказано, что эта процедура обеспечивает хорошее обобщение изученной модели.
Успех гибких моделей глубокого обучения можно увидеть в машинном переводе. На протяжении десятилетий программное обеспечение использовалось для перевода текста с одного языка на другой. В ранних подходах к этой проблеме использовались правила, разработанные знатоками грамматики.Но по мере того, как все больше текстовых данных становилось доступным на определенных языках, можно было применять статистические подходы — те, которые носят такие эзотерические названия, как максимальная энтропия, скрытые марковские модели и условные случайные поля.
Первоначально подходы, которые лучше всего работали для каждого языка, различались в зависимости от доступности данных и грамматических свойств. Например, подходы к переводу на такие языки, как урду, арабский и малайский, основанные на правилах, сначала превзошли статистические подходы. Сегодня все эти подходы опередили глубокое обучение, которое зарекомендовало себя лучше почти везде, где оно применяется.
Итак, хорошая новость заключается в том, что глубокое обучение обеспечивает огромную гибкость. Плохая новость в том, что такая гибкость требует огромных вычислительных затрат. Эта печальная реальность состоит из двух частей.
Экстраполируя достижения последних лет, можно предположить, что
2025 год — уровень ошибок в лучших разработанных системах глубокого обучения
для распознавания объектов в наборе данных ImageNet должен быть
снизился до 5 процентов [вверху]. Но вычислительные ресурсы и
энергия, необходимая для обучения такой будущей системы, будет огромной,
приводит к выбросу такого же количества углекислого газа, как в Нью-Йорке
Город генерирует за один месяц [внизу]. ИСТОЧНИК: N.C. THOMPSON, K. GREENEWALD, K. LEE, G.F. МАНСО
Первая часть верна для всех статистических моделей: повысить производительность в раз k, не менее k 2 дополнительных точек данных необходимо использовать для обучения модели. Вторая часть вычислительных затрат явно связана с чрезмерной параметризацией. После учета это дает общие вычислительные затраты на улучшение , по крайней мере, k 4 .Эта маленькая цифра 4 в экспоненте очень дорога: например, 10-кратное улучшение потребует, по крайней мере, 10 000-кратного увеличения вычислений.
Чтобы сделать компромисс гибкости и вычислений более наглядным, рассмотрим сценарий, в котором вы пытаетесь предсказать, выявляет ли рентгеновский снимок пациента рак. Предположим далее, что истинный ответ можно найти, измерив на рентгеновском снимке 100 деталей (часто называемых переменными или характеристиками). Проблема в том, что мы не знаем заранее, какие переменные важны, и может быть очень большой пул переменных-кандидатов для рассмотрения.
Экспертно-системный подход к этой проблеме заключался бы в том, чтобы люди, обладающие знаниями в области радиологии и онкологии, указывали переменные, которые они считают важными, позволяя системе исследовать только те. Подход гибкой системы заключается в том, чтобы протестировать как можно больше переменных и позволить системе самостоятельно определить, какие из них важны, требуя большего количества данных и неся гораздо более высокие вычислительные затраты в процессе.
Модели, для которых эксперты установили релевантные переменные, могут быстро узнать, какие значения лучше всего подходят для этих переменных, делая это с ограниченным объемом вычислений — вот почему они были так популярны на раннем этапе.Но их способность изучать срывается, если эксперт неправильно указал все переменные, которые должны быть включены в модель. Напротив, гибкие модели, такие как глубокое обучение, менее эффективны, требуя гораздо больше вычислений, чтобы соответствовать производительности экспертных моделей. Но при достаточном количестве вычислений (и данных) гибкие модели могут превзойти те, для которых эксперты пытались указать соответствующие переменные.
Очевидно, что вы можете повысить производительность за счет глубокого обучения, если будете использовать больше вычислительных мощностей для создания более крупных моделей и обучения их с большим объемом данных.Но насколько дорого обойдется эта вычислительная нагрузка? Станут ли затраты достаточно высокими, чтобы препятствовать прогрессу?
Чтобы конкретно ответить на эти вопросы,
недавно мы собрали данные из более чем 1000 исследовательских работ по глубокому обучению, охватывающих области классификации изображений, обнаружения объектов, ответов на вопросы, распознавания именованных сущностей и машинного перевода. Здесь мы подробно обсудим только классификацию изображений, но уроки применимы в широком смысле.
С годами уменьшение ошибок классификации изображений привело к огромному увеличению вычислительной нагрузки.Например, в 2012 г.
AlexNet, модель, которая впервые продемонстрировала возможности обучения систем глубокого обучения на графических процессорах (ГП), обучалась в течение пяти-шести дней с использованием двух ГП. К 2018 году другая модель, NASNet-A, вдвое снизила количество ошибок AlexNet, но для этого использовала более чем в 1000 раз больше вычислений.
Наш анализ этого явления также позволил нам сравнить то, что произошло на самом деле, с теоретическими ожиданиями. Теория говорит нам, что вычисления должны масштабироваться, по крайней мере, в четвертой степени повышения производительности.На практике фактические требования масштабировались по крайней мере с девятая мощность.
Эта девятая степень означает, что для уменьшения количества ошибок вдвое вам может потребоваться более чем в 500 раз больше вычислительных ресурсов. Это ужасно высокая цена. Однако здесь может быть серебряная подкладка. Разрыв между тем, что происходит на практике, и тем, что предсказывает теория, может означать, что есть еще неоткрытые алгоритмические улучшения, которые могут значительно повысить эффективность глубокого обучения.
Чтобы уменьшить количество ошибок вдвое, вам может потребоваться более чем в 500 раз больше вычислительных ресурсов.
Как мы уже отмечали, закон Мура и другие достижения в области аппаратного обеспечения значительно повысили производительность чипа. Означает ли это, что рост требований к вычислениям не имеет значения? К сожалению нет. Из 1000-кратной разницы в вычислениях, используемых AlexNet и NASNet-A, только шестикратное улучшение произошло за счет лучшего оборудования; остальное было связано с использованием большего количества процессоров или более длительной их работой, что повлекло за собой более высокие затраты.
Оценив кривую вычислительных затрат и производительности для распознавания изображений, мы можем использовать ее, чтобы оценить, сколько вычислений потребуется для достижения еще более впечатляющих тестов производительности в будущем. Например, для достижения 5-процентного коэффициента ошибок потребуется 10 19 миллиардов операций с плавающей запятой.
Важная работа ученых Массачусетского университета в Амхерсте позволяет нам понять экономические затраты и выбросы углерода, связанные с этой вычислительной нагрузкой.Ответ мрачен: обучение такой модели обойдется в 100 миллиардов долларов и приведет к таким же выбросам углерода, как Нью-Йорк за месяц. И если мы оценим вычислительную нагрузку в 1 процент ошибок, результаты будут значительно хуже.
Разумно ли делать экстраполяцию стольких порядков величин? Да и нет. Конечно, важно понимать, что прогнозы неточны, хотя с такими ошеломляющими результатами они не обязательно должны передавать общее сообщение о неустойчивости.Экстраполируя таким образом было бы неразумным, если бы мы предположили, что исследователи будут следовать по этой траектории до такого крайнего результата. Мы этого не делаем. Столкнувшись с резким ростом затрат, исследователям придется либо найти более эффективные способы решения этих проблем, либо они откажутся от работы над этими проблемами, и прогресс будет замедляться.
С другой стороны, экстраполяция наших результатов не только разумна, но и важна, потому что она отражает масштабность стоящих перед нами задач.Передний край этой проблемы уже становится очевидным. Когда дочерняя компания Google
DeepMind обучил свою систему игре в го, это было оценено в 35 миллионов долларов. Когда исследователи DeepMind разработали систему для игры в видеоигру StarCraft II , они целенаправленно не пробовали несколько способов создания архитектуры важного компонента, поскольку стоимость обучения была бы слишком высокой.
В
OpenAI, важный аналитический центр машинного обучения, исследователи недавно разработали и обучили широко известную языковую систему глубокого обучения под названием GPT-3 стоимостью более 4 миллионов долларов.Несмотря на то, что они допустили ошибку при внедрении системы, они не исправили ее, просто объяснив в приложении к своей научной публикации, что «из-за стоимости обучения было невозможно переобучить модель».
Даже компании, не связанные с технологической отраслью, теперь начинают уклоняться от вычислительных затрат на глубокое обучение. Крупная европейская сеть супермаркетов недавно отказалась от системы на основе глубокого обучения, которая значительно улучшила ее способность предсказывать, какие продукты будут куплены.Руководители компании отказались от этой попытки, поскольку посчитали, что стоимость обучения и эксплуатации системы будет слишком высокой.
Столкнувшись с ростом экономических и экологических издержек, сообществу, занимающемуся глубоким обучением, необходимо будет найти способы повысить производительность, не вызывая чрезмерных требований к вычислениям. Если они этого не сделают, прогресс остановится. Но пока не отчаивайтесь: многое делается для решения этой проблемы.
Одна из стратегий — использовать процессоры, специально разработанные для эффективных вычислений с глубоким обучением.Этот подход широко использовался в течение последнего десятилетия, поскольку ЦП уступили место графическим процессорам и, в некоторых случаях, программируемым вентильным массивам и специализированным ИС для приложений (включая Google
Блок тензорной обработки). По сути, все эти подходы приносят в жертву универсальность вычислительной платформы в пользу эффективности повышенной специализации. Но отдача от такой специализации уменьшается. Таким образом, долгосрочные выгоды потребуют принятия совершенно иных аппаратных платформ — возможно, аппаратных средств, основанных на аналоговых, нейроморфных, оптических или квантовых системах.Однако до сих пор эти совершенно разные аппаратные платформы еще не оказали большого влияния.
Мы должны либо адаптировать методы глубокого обучения, либо столкнуться с гораздо более медленным прогрессом в будущем.
Другой подход к снижению вычислительной нагрузки заключается в создании нейронных сетей, которые при реализации становятся меньше. Эта тактика снижает стоимость каждый раз, когда вы их используете, но часто увеличивает стоимость обучения (что мы уже описывали в этой статье). Какая из этих затрат имеет наибольшее значение, зависит от ситуации.Для широко используемой модели эксплуатационные расходы являются самой большой составляющей общей инвестируемой суммы. Для других моделей — например, тех, которые часто требуют переобучения, — затраты на обучение могут преобладать. В любом случае общая стоимость должна быть больше, чем просто обучение. Поэтому, если затраты на обучение слишком высоки, как мы показали, общие затраты тоже будут.
И это проблема, связанная с различными тактиками, которые использовались для уменьшения масштабов внедрения: они недостаточно сокращают затраты на обучение.Например, один позволяет обучать большую сеть, но снижает сложность во время обучения. Другой предполагает обучение большой сети с последующим «отсечением» неважных соединений. Еще один находит максимально эффективную архитектуру, оптимизируя множество моделей — это называется поиском нейронной архитектуры. Несмотря на то, что каждый из этих методов может предложить значительные преимущества для реализации, влияние на обучение невелико — конечно, этого недостаточно для решения проблем, которые мы видим в наших данных.И во многих случаях они увеличивают стоимость обучения.
Один перспективный метод, который может снизить затраты на обучение, называется мета-обучением. Идея состоит в том, что система обучается на различных данных, а затем может применяться во многих областях. Например, вместо того, чтобы создавать отдельные системы для распознавания собак на изображениях, кошек на изображениях и автомобилей на изображениях, одна система может быть обучена на всех из них и использоваться несколько раз.
К сожалению, недавняя работа
Андрей Барбу из Массачусетского технологического института показал, насколько сложным может быть метаобучение.Он и его соавторы показали, что даже небольшие различия между исходными данными и тем, где вы хотите их использовать, могут серьезно ухудшить производительность. Они продемонстрировали, что современные системы распознавания изображений сильно зависят от таких вещей, как то, фотографируется ли объект под определенным углом или в определенной позе. Таким образом, даже простая задача распознавания одних и тех же объектов в разных позах снижает точность системы почти вдвое.
Бенджамин Рехт из Калифорнийского университета в Беркли и другие заявили об этом еще более резко, показав, что даже с новыми наборами данных, специально созданными для имитации исходных данных обучения, производительность падает более чем на 10 процентов.Если даже небольшие изменения в данных приводят к значительному падению производительности, данные, необходимые для комплексной системы метаобучения, могут оказаться огромными. Таким образом, большие перспективы метаобучения еще далеко не реализованы.
Другой возможной стратегией обхода вычислительных ограничений глубокого обучения может быть переход к другим, возможно, еще не открытым или недооцененным типам машинного обучения. Как мы описали, системы машинного обучения, построенные на основе знаний экспертов, могут быть гораздо более эффективными с точки зрения вычислений, но их производительность не может достичь тех же высот, что и системы глубокого обучения, если эти эксперты не могут различить все факторы, способствующие этому.Разрабатываются нейросимволические методы и другие техники, позволяющие объединить силу экспертных знаний и рассуждений с гибкостью, часто свойственной нейронным сетям.
Подобно ситуации, с которой Розенблатт столкнулся на заре нейронных сетей, глубокое обучение сегодня ограничивается доступными вычислительными инструментами. Столкнувшись с вычислительным масштабированием, которое было бы экономически и экологически разрушительным, мы должны либо адаптировать методы глубокого обучения, либо столкнуться с гораздо более медленным прогрессом в будущем.Ясно, что адаптация предпочтительнее. Умный прорыв может найти способ сделать глубокое обучение более эффективным или компьютерное оборудование более мощным, что позволит нам и дальше использовать эти необычайно гибкие модели. В противном случае маятник, скорее всего, снова вернется к тому, чтобы больше полагаться на экспертов, которые определят, что необходимо изучить.
Статьи с вашего сайта
Статьи по теме в Интернете
TikTok Знаменитый ветеринар Второй мировой войны совершает полет своей мечты на историческом самолете
ЛИСБУРГ, Флорида.- Ветеран Второй мировой войны Джон «Папа Джон» МакКрари исключил еще одно приключение из своего списка желаний во вторник.
92-летний парень совершил полет на отреставрированном Boeing-Stearman, который использовался для обучения пилотов времен Второй мировой войны.
МакКрари получил приглашение от Dream Flight, национальной некоммерческой организации, которая принимает военных ветеранов и пожилых людей в полеты на исторических самолетах. Теперь известный ветеран TikTok, который появился на шоу Келли Кларксон в прошлом году, был выбран для полета после того, как был назначен анонимно.
«Вау, это такая честь, — сказал МакКрари. «Чтобы выделиться, это уже что-то».
МакКрари имеет богатую историю, служа в качестве морского флота в течение 26 лет и во время трех войн — Второй мировой войны, Корейской войны и войны во Вьетнаме.
Ветеран Второй мировой войны и Юстис, житель Флориды Джон «Папа Джон» Маккрэри, 92 года, был приглашен прокатиться на восстановленном Boeing-Stearman времен Второй мировой войны, который использовался для подготовки пилотов для Второй мировой войны в рамках национальной программы Dream Flight.
Сегодня он постоянный клиент Combat Cafe в Уматилле, и его часто упоминали на TikToks совладельца Бет Чемберс.Его танцевальные и патриотические выступления позволили ему взять интервью у Кларксона в рамках празднования Дня ветеранов в прошлом году.
Затем недавно команда Dream Flight связалась с Бет и Брюсом Чемберсами, которые были указаны как контактные лица МакКрари.
«Папа Джон» МакКрари: Вирусные видеоролики Vet в TikTok попадают на шоу Келли Кларксон
Пара соединила команду с Папой Джоном, чтобы это произошло. Некоторые из членов семьи Combat Cafe даже болели за него во время его полета мечты в международном аэропорту Лисберга во вторник.
«Dream Flight стартовал в 2011 году», — сказал пилот Dream Flight Дэррил Смит. «Наш основатель и его семья преданы авиации и пожилым ветеранам. С тех пор было совершено более 4000 полетов мечты. В этом году мы изменили и развили операцию «Сентябрьская свобода», которую посвятили исключительно ветеранам Великой Отечественной войны. Мы хотим почтить их память. У нас есть более 1100 ветеранов Второй мировой войны, которые должны летать на одном из наших шести Stearman, которые мы летаем по Соединенным Штатам в 61 город ».
История продолжается
Дэррил и его жена Мелани, которые сами являются ветеранами, едут в каждый из городов, чтобы почтить память этих ветеранов полетами мечты.
По их словам, им так же весело, как и ветеранам.
«Я почти чувствую себя эгоисткой, какое удовольствие я получаю от этого», — сказала Мелани. «Для меня большая честь встретиться с этими ветеранами. У всех есть истории, и эти истории не будут долго существовать, поэтому для них всегда большая честь поделиться ими ».
Полет длился около 20 минут в воздухе, но МакКрари вернулся с широкой улыбкой на лице.
«Я никогда не мечтал, чтобы эти озера были такими большими», — сказал МакКрари после приземления.«Там так красиво. Теперь я знаю, почему они называют это Лейк-Каунти. Для них большая честь обращаться со мной так ».
Flight pilot скачать: Скачать Flight Pilot 2.5.6 для Android
самолет изумительный ВЗЛОМ (много денег) на Андроид Бесплатно
Бесплатный 3D-авиасимулятор: самолет изумительный — отличное приложение, которое научит многих игроков правильно управлять самолетом! Дело в том, что разработчики постарались придать максимальную реалистичность своему детищу. Выбирайте что-нибудь простое и начинайте летать вокруг света. Совершите первый взлет и посадку, а если всё пройдет успешно, то продолжайте развиваться и исследовать другие самолеты.БЕЗУМНЫЕ ПОЛЁТЫ
Данная игра предоставляет вам полный доступ к самым разным видам самолетов, которые только существуют в реальном мире! Сядьте в свой первый самолёт, который вам будет дан. Изучите все приборы и узнайте на карте свой пункт доставки. После чего взлетайте в небо и летите в нужном вам направлении! Постоянно следите за показателями на приборах, ведь они вам помогут избежать аварии! Выполняйте задания, и доставляйте груз или людей в разные точки мира. Будьте готовы к препятствиям и плохим погодным условиям, которые являются важнейшей проблемой во время полёта.РЕАЛИСТИЧНАЯ ДЕТАЛИЗАЦИЯ
К сожалению, разработчики сделали только один вид управления в Бесплатный 3D-авиасимулятор: самолет изумительный. И он заключается в акселерометре вашего устройства. Вам придётся регулировать мощность с помощью рычага справа, а за направление и все повороты вы сможете отвечать наклонами смартфона. Что касается графики, то здесь все на высшем уровне! Проработка идёт в 3D и HD качестве, что позволяет погрузиться в реалистичный мир с головой!Прямо сейчас вы можете скачать данную игру с нашего сайта и насладиться красотой земли с высоты птичьего полёта!
Главные особенности:
Flight Pilot Simulator + взлом на деньги
Flight Pilot Simulator – продвинутый и проработанный симулятора авиаперелетов.
В игре предоставляется большой выбор различного воздушного транспорта, реальные аэропорты и маршруты перелетов. Вы можете управлять техникой из кабины пилота, увидеть мир с высоты птичьего полета и познакомиться с работой поближе!
Сюжет
Во Flight Pilot Simulator вы играете за начинающего пилота, которому доверяют небольшие перелеты между городами. Постепенно вы завоевываете репутацию, повышаете рейтинг, в результате чего начальство доверяет более дальние рейсы и огромные пассажирские самолеты.
В ходе прохождения одиночной кампании вам предстоит попадать в различные нестандартные ситуации, выполнять аварийные посадки, справляться с тяжелыми погодными условиями и так далее. Ведите переговоры с диспетчерами, сообщайте об обстановке в воздухе и поломках.
Особенности игры
Flight Pilot Simulator можно назвать лучшим симулятором воздушных полетов для Андроида. Вы можете насладиться самой реалистичной графикой, динамичной сменой времени суток и погодных условий, а также детальной проработкой окружения.
Flight Pilot Simulator отличается от аналогов по следующим особенностям:
Кроме режима симуляции реальных полетов, в игре представлен набор испытаний. Например, полеты через кольца, тушение пожаров с вертолетов, посадка на авианосец и так далее. Также в игре присутствуют гонки на спортивных самолетах.
Преимущества и недостатки
Плюсы:
Минусы:
На нашем сайте вы можете загрузить Flight Pilot Simulator в обычной версии без модификаций, а также взломанный вариант с неограниченными деньгами.
На полученные средства игроку разрешается приобретение новой техники и открытие локаций.
Симулятор пилота самолета игра на Android
Flight Pilot Simulator 3D (Авиасимулятор). Вы мечтали побывать в небесах и насладится прекрасным пейзажем облаков? Тогда вам нужен авиасимулятор, прекрасную ультрареалистическую разновидность которого представляет данная игра «Flight Pilot Simulator 3D». Одно обозначения — 3D — уже дает понять, что реальность будет представлена в игре на пике своего совершенства. вы сможете подобрать самолет как пропелерный, так и сверхзвуковой. Каждый из них с максимальной гарантией безопасности — это позволит выделывать в небесах разные финты так, что подобно художнику вы будете оставлять в небесах свои картины.
Управление в игре достаточно простое, интерфейс так вообще интуитивно понятный. Игра «Flight Pilot Simulator 3D» предоставляет возможность не просто летать в небесах, выделывая разные финты, как было указано выше, но и исполнять разные спасительные миссии, тушить пожары и даже участвовать в воздушных гонках.
Особенности:
Скачать игру Flight Pilot Simulator 3D (Симулятор пилота самолета) на Андроид вы можете по ссылке ниже.
Разработчик: Fun Games For Free
3 и выше
Платформа: Android 2.
Язык интерфейса: Русский (RUS)
Состояние: Free (Бесплатно), Mod [Money/Tickets/Unlocked]
Root: Не нужен
Purdue University Global расширяет программу профессиональной летной подготовки в рамках партнерства с Lunken Flight Training Center
WEST LAFAYETTE, Ind. — Международный университет Purdue University и центр летной подготовки Lunken в Цинциннати создали партнерство для удовлетворения прогнозируемого глобального и регионального спроса на специалистов в области авиации в течение следующих 20 лет.
«Мы рады объединить усилия с уже существующим центром летной подготовки, таким как Lunken, для поддержки нашей популярной программы профессиональных полетов», — сказала Сара Сандер, вице-президент Purdue Global и декан Колледжа социальных и поведенческих наук и Школы образования.«Цинциннати — крупный авиационный узел Среднего Запада, который обеспечит гибкость и возможности для многих наших студентов».
По словам Джея Шмальфуса, владельца центра летной подготовки Lunken, Цинциннати является домом для многих корпоративных летных отделов, включая Procter & Gamble, Kroger, Cintas и General Electric. Кроме того, Amazon значительно расширила свой авиаузел в близлежащем международном аэропорту Цинциннати / Северный Кентукки, поэтому ожидается рост спроса на профессиональных пилотов в этом районе.
«Центр летной подготовки Lunken рад объявить о своем присоединении к Purdue University Global», — сказал Шмальфус. «Цинциннати расположен в пределах 600 миль от более чем половины населения США, что делает Purdue Global и Lunken Flight Training Center идеальным выбором для начала карьеры в авиации».
Программа профессионального обученияPurdue Global — это результат сотрудничества Purdue Global и Школы авиационных и транспортных технологий Университета Пердью, объявленный в июне 2019 года.Он сочетает в себе качество легендарной авиационной программы Purdue, охватывающей более шести десятилетий, с гибкостью и доступностью, которые предлагает Purdue Global.
Студенты, принятые на программу, пройдут онлайн-курсы бакалавриата через Purdue Global, которые включают уроки авиации и общего образования, а также пройдут профессиональную летную подготовку в Lunken Flight Training Center или в одном из нескольких других филиалов Purdue Global по всей стране. Во время летной подготовки студенты будут работать над получением сертификатов и оценок в качестве инструктора по приборам, коммерческого, многомоторного и сертифицированного летного инструктора.
По мере того, как студенты будут проходить летную подготовку и стать сертифицированными летными инструкторами, они будут иметь основу, необходимую для работы в качестве летных инструкторов и накопить дополнительный опыт полетов, необходимый авиакомпаниям и корпоративным летным отделам для приема на работу в качестве профессиональных пилотов. После получения статуса сертифицированного летного инструктора студенты, участвующие в программе, могут начать обучать других и получать компенсацию за свою работу в дополнение к полетным часам, которые могут помочь в оплате расходов на образование и проживание.
Школа авиационных и транспортных технологий Purdue, одна из шести факультетов и школ Политехнического института Purdue, признана во всем мире лидером в области авиационного образования и предоставляет свой опыт в разработке учебных программ, найме преподавателей и аккредитации Международным советом по авиационной аккредитации.
По мере приближения пилотов авиакомпаний США к установленному федеральным законодательством пенсионному возрасту 65 лет, в сочетании со многими пилотами, вышедшими на пенсию досрочно во время пандемии COVID-19, в ближайшие годы отрасль столкнется с нехваткой пилотов.Программа Purdue Global предназначена для того, чтобы студенты могли немедленно летать, сокращая сроки до того, чтобы стать профессиональным пилотом, чтобы удовлетворить растущий спрос.
О Purdue University Global
Purdue University Global предоставляет персонализированное онлайн-образование, адаптированное к уникальным потребностям взрослых, у которых есть рабочий или жизненный опыт за пределами классной комнаты, что позволяет им развивать важные академические и профессиональные навыки с поддержкой и гибкостью, необходимой им для достижения своих карьерных целей.Он предлагает студентам индивидуальные способы получения степени младшего специалиста, бакалавра, магистра или доктора на основе их опыта работы, желаемого темпа, военной службы, предыдущих кредитов в колледже и других соображений — независимо от того, где они находятся на своем жизненном пути. Purdue Global — некоммерческий государственный университет, аккредитованный Высшей учебной комиссией. Он связан с ведущим учреждением Университета Пердью, высокопоставленным государственным исследовательским университетом, расположенным в Вест-Лафайет, штат Индиана.Университет Пердью также управляет региональными кампусами в Форт-Уэйне и Северо-Западной Индиане, а также обслуживает студентов, изучающих науку, технику и технологии, в кампусе Университета Индианы и Университета Пердью в Индианаполисе (IUPUI). Для получения дополнительной информации посетите purdueglobal.edu.
О центре летной подготовки Лункен
LFTC был выбран Цинциннати для летной подготовки с 2006 года, предлагая программы от частного пилота до профессионального пилота. Он расположен в историческом аэропорту Цинциннати Ланкен, откуда можно легко добраться до Большого Цинциннати, Северного Кентукки и Юго-Восточной Индианы.Имея парк современных самолетов и ветеранов отрасли, Lunken подготовила сотни летных студентов, многие из которых стали летать на авиалинии и в бизнес-авиацию. Студенты проходят обучение, которому они могут доверять, думая о безопасности. Школа одобрена FAA и ожидает одобрения VA и предлагает внутренние программы обучения и степени через его университетское членство с Purdue University Global. Для получения дополнительной информации посетите flylftc.com.
Контактное лицо для СМИ, Purdue Global: Том Шотт, 765-427-1721, tschott @ purdue.edu
Источники: Сара Сандер
Джей Шмальфус
Cherry Point Air Show вызывает восторг у посетителей и пилотов
MCAS CHERRY POINT, Северная Каролина (AP) — Год назад небо было тихим, поскольку пандемия коронавируса помешала проведению авиашоу Cherry Point. В субботу все было по-другому.
Авиашоу Cherry Point в 2021 году началось в субботу со звездных выступлений, когда самолеты взлетали в воздух в условиях высокого полета.
Как американские горки, но немного более экстремально. Так сказал один пилот о том, каково это летать. Многие пилоты вернулись на свои старые места для топа — или в небо — в субботу, чтобы начать двухдневное авиашоу на авиабазе морской пехоты Черри-Пойнт.
Собралась огромная толпа, чтобы посмотреть.
«Как здорово снова оказаться в Черри-Пойнт, увидеть много знакомых достопримечательностей, знакомых лиц», — сказал майор Шон Каллисон, пилот демо-версии F-35A Lightning 2. «У меня много друзей, которые все еще находятся на пути к Harrier Pipeline… так что мне тоже приятно видеть этих людей.”
Каллисон родился в районе Сан-Диего. Он вырос на авиашоу недалеко от Сан-Диего и всегда был очарован самолетами.
«Это первый самолет морской пехоты пятого поколения, у него … возможности».
Отличными характеристиками обладают не только самолеты, но и пилоты.
«Мы проводим G-Force Training в Леморе, Калифорния, я сделал это несколько лет назад, и они очень быстро раскручивают вас… Я уверен, что люди видели это в фильмах, но именно так они нас учат выдержать G-Force », — сказала Каллисон.
Огромная толпа в субботу наблюдала с трепетом, от взрослых до детей с широко раскрытыми глазами, как реактивные самолеты и другие самолеты взлетали над ландшафтом.
В рамках мер предосторожности в связи с COVID-19 в этом году шоу принимают 40 000 человек. Официальные лица говорят, что обычно присутствуют около 80 000 человек.
Каллисон сказал, что важно показать публике эти невероятные самолеты, поскольку они демонстрируют, на что способны наши военные.
Завершится авиашоу в воскресенье полным спектаклем.
Лучшие приложения для летной подготовки
Посмотрим правде в глаза. Мы живем в эпоху цифровых технологий, и когда мы только начинаем обучение полетам, существует обширный список цифровых продуктов, которые вы можете добавить в свою электронную полетную сумку, чтобы сопровождать вас в этом процессе и поддерживать вашу организованность.
Мы собрали некоторые из лучших приложений для обучения полету, которые обеспечат вам удобство, эффективность и даже дадут возможность повысить безопасность полета.
AOPA
Универсальное приложение AOPA — это приложение, которое ученик должен немедленно загрузить.Он имеет множество функций, от информативных обучающих статей до инструментов для планирования полетов.
Функция «Паспорт пилота» предлагает широкий спектр мероприятий и занятий, которые вдохновят вас на следующий полет и помогут вам отслеживать, где вы были. Вы можете использовать систему значков, чтобы ставить цели и отмечать недавние достижения, идеально подходящие для пилотов-студентов.
ForeFlight
Вам будет сложно найти пилота, у которого нет этого приложения. Он предлагает полные секции VFR
и IFR, интерактивные инструменты планирования полетов, а также актуальные схемы захода на посадку и схемы полетов по IFR.
Вдобавок ко всему, есть множество мелких функций, таких как электронный журнал, отслеживание и разбор полетов, калькуляторы веса и баланса, а также синтетическое зрение во время полета. Они предлагают как стандартную, так и «профессиональную» подписку. Стандартная подписка в настоящее время стоит
99 долларов в год, а профессиональная подписка стоит 199 долларов в год.
Авиационный словарь
Когда вы впервые начинаете свой полетный курс обучения, вам необходимо выучить множество сокращений.Это полезное приложение представляет собой простой в использовании словарь, который можно использовать для поиска сокращений и значений слов, которые вы, возможно, забыли. Это здорово, если вы просто учитесь или вам нужно использовать его в небе во время полета.
LogTen Pro
Это один из наших любимых. Это помогает избавиться от головной боли, которую могут доставить рукописные журналы полетов. По сути, это приложение представляет собой расширенный бортовой журнал пилота с возможностью изменения времени полета, валюты, пошлин, подтверждений, отдыха, BFR и т. Д.Его можно скачать бесплатно, и у него очень впечатляющие отзывы.
Live ATC
Это приложение позволяет прослушивать каналы связи между авиадиспетчером и самолетами, что отлично подходит для пилотов-студентов. Приложение позволяет пилотам прослушивать прямые трансляции УВД на всей территории США и в некоторых международных аэропортах. Студенты, которые, возможно, не привыкли работать в контролируемой среде аэропорта, могут послушать, чтобы лучше ознакомиться с терминами или звонками УВД. Приложение также позволяет увидеть схему взлетно-посадочной полосы аэропорта и узнать погоду в регионе.
CloudAhoy
Это мощное приложение позволяет вам записывать и анализировать ваши уроки полета, в комплекте с наложениями карт, графиками высоты и автоматическим обнаружением маневров. Затем пилоты могут просматривать свои полеты в режиме реального времени с помощью Google Планета Земля или авиационной карты. Понимание того, что пошло не так во время полета, может улучшить ваши летные характеристики в будущем, что еще более важно во время обучения студентов.
Aviation W&B Calculator
ВЭто удобное приложение позволяет легко определять вес и балансировку перед каждым полетом.Это приложение разработано пилотами для пилотов; он включает множество функций, позволяющих сэкономить время, и графические представления загрузки компьютерной графики. Приложение позволяет студентам построить свой уникальный самолет или использовать предварительно загруженный шаблон. Он доступен в App Store по цене 9,99 долларов США.
летных школах наблюдается рекордный набор учащихся из-за нехватки пилотов
Летный инструктор Лисмабель Гименес (справа) и ее курсант Тринидад Винтерс проводят предполетную проверку внешнего вида одномоторного самолета на аэродроме в аэропорту Лонг-Бич в среду, сентябрь.15 января 2021 г. Фото Себастьяна Эчеверри.В Aces High Aviation, расположенном на восточном периметре аэропорта Лонг-Бич, четыре учебно-тренировочных самолета летной школы взлетают 24 часа в сутки. Тем не менее, владелец Сэм Рейнольдс с трудом справляется со спросом на уроки пилотирования.
«Такого никогда не было», — сказал Рейнольдс. «Я отказываю студентам. У меня длинный список людей, ожидающих начала ».
Из-за ограничений на поездки, ограничивающих круг потенциальных пассажиров, многие авиакомпании резко сократили расписание рейсов во время пандемии.Но это не помешало перспективным пилотам сбегать в летные школы, в которых за последние месяцы был зарегистрирован рекордный показатель. Теперь, когда ограничения снимаются, авиакомпании снова увеличивают количество рейсов, создавая рекордный спрос на коммерческих пилотов.
После того, как количество часов налета в его школе упало почти до нуля в апреле 2020 года, бизнес сегодня является самым сильным с момента открытия его школы в 2010 году, сказал Рейнольдс. Он отметил, что в школу особенно приезжают молодые студенты, поскольку дистанционное обучение дает им больше времени, чтобы инвестировать в подготовку к потенциальной карьере в коммерческой авиации.
Несмотря на сокращение количества летных часов в начале пандемии, Рейнольдс сказал, что количество налетов к концу 2020 года снизилось всего на 5% по сравнению с предыдущим годом после того, как осенью резко увеличилось количество бронирований. В этом году он ожидает, что количество часов, обслуживаемых его школой, удвоится по сравнению с цифрами до пандемии.
Другие летные школы сообщают о подобной тенденции.
Энди Патель, владелец Airman Flight Training, увидел, что количество его учеников увеличилось в десять раз после того, как прошлой осенью он перевел школу из Чино в Лонг-Бич.По словам Пателя, профессионально настроенные студенты обратили внимание на рост числа сотрудников авиакомпаний по найму, что стимулирует спрос на уроки полетов.
«Все ходили новости о том, что летные экипажи отменяют рейсы из-за того, что у них нет пилотов», — сказал Боско Чоудхури, летный инструктор компании Airman. «Они знали: пора начинать».
Студент-летчик Тринидад Винтерс проводит предполетную проверку приборов на борту одномоторного самолета, среда, 15 сентября 2021 г. Фото Себастьяна Эчеверри.Коммерческие пилоты пользуются большим спросом, так как многие нынешние пилоты приближаются к обязательному пенсионному возрасту 65 лет. Согласно данным FAA, предоставленным региональной ассоциацией авиакомпаний, почти половина нынешних квалифицированных пилотов достигнут возраста обязательного выхода на пенсию в течение 15 лет, а около 13 лет. % потребуется для выхода на пенсию в течение пяти лет.
Пандемия усугубила этот дефицит, и многие пилоты предпочли досрочно выйти на пенсию. Около 5000 пилотов приняли предложения о досрочном выходе на пенсию, когда авиакомпании резко сократили количество рейсов в результате пандемии, сообщил отраслевому изданию Travel Weekly консультант по авиации Кит Дарби.
«У [авиакомпаний] внезапно возникла огромная проблема: да, рейсов немного, но их экипаж исчезает», — сказал Рейнольд из Aces High Aviation.
Теперь, когда количество пассажиров снова растет, авиакомпании стремятся набрать персонал, предлагая агрессивные финансовые стимулы для привлечения недавних выпускников.
Стоимость — одно из основных препятствий для потенциальных пилотов, желающих получить свои коммерческие лицензии, с ориентировочной ценой около 80 000 долларов плюс лицензионные сборы.Ожидается, что цены будут только расти, в основном за счет увеличения страховых тарифов и стоимости популярных учебных самолетов, таких как Cessna 172.
«Это выходит из-под контроля», — сказал Рейнольдс о стоимости обучения.
Именно здесь и вступают в игру авиакомпании. Чтобы бороться с нынешним дефицитом, они начали предлагать ряд финансовых стимулов, от пятизначной компенсации за обучение до премиальных пакетов до 150 000 долларов, выплачиваемых в течение всей карьеры пилота.
Но стоимость — не единственное препятствие.Сокращение количества коммерческих рейсов во время пандемии создало узкое место для студентов, которые хотят получить летные часы, необходимые для получения сертификата коммерческого пилота.
«Если посмотреть на базу данных FAA о недавно выданных соответствующих пилотных сертификатах, можно сказать, что производство с начала года до 2021 года значительно снизится по сравнению с периодом до начала войны», — заявила Фэй Маларки Блэк, президент и генеральный директор Региональной ассоциации авиакомпаний, назвав дефицит «проблемой». большая национальная проблема, которая может усугубиться без вмешательства.”
Коммерческим пилотам необходимо минимум 1500 летных часов для получения сертификата, многие из которых проходят обучение в качестве летных инструкторов. Но временное прекращение приема на работу авиакомпаний во время пандемии означало, что нынешние летные инструкторы не переходили на должности в региональных или крупных авиакомпаниях, не оставляя места для студентов, которые хотели бы отработать свои часы.
«Самолётов так много, — сказал Рейнольдс. В последние месяцы начали накапливаться резюме студентов, желающих стать инструкторами, добавил он.«У меня 30 резюме, на которые у меня даже не было времени просмотреть».
Но, несмотря на проблемы, текущая потребность в пилотах является выигрышем как для летных школ, так и для студентов, особенно когда авиакомпании наращивают объемы операций и пассажиры возвращаются в терминалы.
Август стал рекордным месяцем для найма авиакомпаний, сказал Майкл Арнольд, директор по маркетингу летной школы ATP, которая управляет 69 школами по всей стране, включая одну в Лонг-Бич. По словам Арнольда, за последние 30 дней 50-60 выпускников ATP, нанятых по всей стране, были наняты региональными авиакомпаниями, что превышает уровень найма до пандемии.
«Когда мы смотрим на нехватку пилотов, мы видим возможности для наших студентов», — сказал Арнольд.
TikTok Знаменитый ветеринар Второй мировой войны совершает полет своей мечты на Boeing-Stearman
Cindy Peterson | Специально для Daily Commercial
Ветеран Второй мировой войны отмечает 104-летие со стороны проезжающих мимо автомобилей
Вы никогда не слишком стары, чтобы праздновать день рождения, и эта 104-летняя женщина из Калифорнии, безусловно, доказывает это.
Buzz60
ЛИСБУРГ, Флорида.- Ветеран Второй мировой войны Джон «Папа Джон» МакКрари исключил еще одно приключение из своего списка желаний во вторник.
92-летний парень совершил полет на отреставрированном Boeing-Stearman, который использовался для обучения пилотов времен Второй мировой войны.
МакКрари получил приглашение от Dream Flight, национальной некоммерческой организации, которая принимает военных ветеранов и пожилых людей в полеты на исторических самолетах. Теперь известный ветеран TikTok, который появился на шоу Келли Кларксон в прошлом году, был выбран для полета после того, как был назначен анонимно.
«Вау, это такая честь, — сказал МакКрари. «Чтобы выделиться, это уже что-то».
МакКрари имеет богатую историю, служа в качестве морского флота в течение 26 лет и во время трех войн — Второй мировой войны, Корейской войны и войны во Вьетнаме.
Сегодня он постоянный клиент Combat Cafe в Уматилле, и его часто упоминали на TikToks совладельца Бет Чемберс. Его танцевальные и патриотические выступления позволили ему взять интервью у Кларксона в рамках празднования Дня ветеранов в прошлом году.
Затем недавно команда Dream Flight связалась с Бет и Брюсом Чемберсами, которые были указаны как контактные лица МакКрари.
«Папа Джон» МакКрари: Вирусные видеоролики Vet в TikTok попадают на шоу Келли Кларксон
Пара соединила команду с Папой Джоном, чтобы это произошло. Некоторые из членов семьи Combat Cafe даже болели за него во время его полета мечты в международном аэропорту Лисберга во вторник.
«Dream Flight стартовал в 2011 году», — сказал пилот Dream Flight Дэррил Смит.«Наш основатель и его семья преданы авиации и пожилым ветеранам. С тех пор было совершено более 4000 полетов мечты. В этом году мы изменили и развили операцию «Сентябрьская свобода», которую посвятили исключительно ветеранам Великой Отечественной войны. Мы хотим почтить их память. У нас есть более 1100 ветеранов Второй мировой войны, которые должны летать на одном из наших шести Stearman, которые мы летаем по Соединенным Штатам в 61 город ».
Дэррил и его жена Мелани, которые сами являются ветеранами, едут в каждый из городов, чтобы почтить память этих ветеранов полетами мечты.
По их словам, им так же весело, как и ветеранам.
«Я почти чувствую себя эгоисткой, какое удовольствие я получаю от этого», — сказала Мелани. «Для меня большая честь встретиться с этими ветеранами. У всех есть истории, и эти истории не будут долго существовать, поэтому для них всегда большая честь поделиться ими ».
Полет длился около 20 минут в воздухе, но МакКрари вернулся с широкой улыбкой на лице.
«Я никогда не мечтал, чтобы эти озера были такими большими», — сказал МакКрари после приземления.«Там так красиво. Теперь я знаю, почему они называют это Лейк-Каунти. Для них большая честь обращаться со мной так ».
Будет ли этот реактивный ранец летать сам?
К счастью для таких искусственных нейронных сетей — позже переименованных в «глубокое обучение», когда они включали дополнительные слои нейронов — десятилетия Закон Мура и другие усовершенствования компьютерного оборудования привели к увеличению примерно в 10 миллионов раз количества вычислений, которые компьютер мог выполнять за секунду. Поэтому, когда исследователи вернулись к глубокому обучению в конце 2000-х годов, они использовали инструменты, соответствующие этой задаче.
Эти более мощные компьютеры позволили создавать сети с гораздо большим количеством соединений и нейронов и, следовательно, с большей способностью моделировать сложные явления. Исследователи использовали эту способность, побивая рекорд за рекордом, применяя глубокое обучение к новым задачам.
Хотя развитие глубокого обучения могло быть стремительным, его будущее может быть ухабистым. Как и Розенблатт до них, сегодняшние исследователи глубокого обучения приближаются к рубежу того, чего могут достичь их инструменты. Чтобы понять, почему это изменит машинное обучение, вы должны сначала понять, почему глубокое обучение оказалось таким успешным и чего стоит его поддерживать.
Глубокое обучение — это современное воплощение давней тенденции в области искусственного интеллекта, которая переходит от оптимизированных систем, основанных на экспертных знаниях, к гибким статистическим моделям. Ранние системы искусственного интеллекта основывались на правилах, применяя логику и экспертные знания для получения результатов. Более поздние системы включали обучение установке регулируемых параметров, но обычно их было немного.
Сегодняшние нейронные сети также изучают значения параметров, но эти параметры являются частью таких гибких компьютерных моделей, которые, если они достаточно велики, становятся универсальными аппроксиматорами функций, что означает, что они могут соответствовать любому типу данных.Эта неограниченная гибкость является причиной того, что глубокое обучение может применяться во многих различных областях.
Гибкость нейронных сетей достигается благодаря тому, что они принимают множество входных данных в модель и объединяют их множеством способов. Это означает, что выходные данные будут результатом применения не простых формул, а чрезвычайно сложных.
Например, когда передовая система распознавания изображений Noisy Student преобразует значения пикселей изображения в вероятности того, что представляет собой объект на этом изображении, используя сеть с 480 миллионами параметров.Обучение определению значений такого большого количества параметров еще более примечательно, потому что оно проводилось только с 1,2 миллионами помеченных изображений, что по понятным причинам может сбить с толку тех из нас, кто помнит из школьной алгебры, что у нас должно быть больше уравнений, чем неизвестные. Нарушение этого правила оказывается ключевым.
Модели глубокого обучения чрезмерно параметризованы, то есть у них больше параметров, чем точек данных, доступных для обучения. В классическом случае это привело бы к переобучению, когда модель не только изучает общие тенденции, но и случайные причуды данных, на которых она была обучена.Глубокое обучение позволяет избежать этой ловушки, случайным образом инициализируя параметры, а затем итеративно корректируя их наборы для лучшего соответствия данным, используя метод, называемый стохастическим градиентным спуском. Удивительно, но доказано, что эта процедура обеспечивает хорошее обобщение изученной модели.
Успех гибких моделей глубокого обучения можно увидеть в машинном переводе. На протяжении десятилетий программное обеспечение использовалось для перевода текста с одного языка на другой. В ранних подходах к этой проблеме использовались правила, разработанные знатоками грамматики.Но по мере того, как все больше текстовых данных становилось доступным на определенных языках, можно было применять статистические подходы — те, которые носят такие эзотерические названия, как максимальная энтропия, скрытые марковские модели и условные случайные поля.
Первоначально подходы, которые лучше всего работали для каждого языка, различались в зависимости от доступности данных и грамматических свойств. Например, подходы к переводу на такие языки, как урду, арабский и малайский, основанные на правилах, сначала превзошли статистические подходы. Сегодня все эти подходы опередили глубокое обучение, которое зарекомендовало себя лучше почти везде, где оно применяется.
Итак, хорошая новость заключается в том, что глубокое обучение обеспечивает огромную гибкость. Плохая новость в том, что такая гибкость требует огромных вычислительных затрат. Эта печальная реальность состоит из двух частей.
Экстраполируя достижения последних лет, можно предположить, что 2025 год — уровень ошибок в лучших разработанных системах глубокого обучения для распознавания объектов в наборе данных ImageNet должен быть снизился до 5 процентов [вверху]. Но вычислительные ресурсы и энергия, необходимая для обучения такой будущей системы, будет огромной, приводит к выбросу такого же количества углекислого газа, как в Нью-Йорке Город генерирует за один месяц [внизу]. ИСТОЧНИК: N.C. THOMPSON, K. GREENEWALD, K. LEE, G.F. МАНСО
Первая часть верна для всех статистических моделей: повысить производительность в раз k, не менее k 2 дополнительных точек данных необходимо использовать для обучения модели. Вторая часть вычислительных затрат явно связана с чрезмерной параметризацией. После учета это дает общие вычислительные затраты на улучшение , по крайней мере, k 4 .Эта маленькая цифра 4 в экспоненте очень дорога: например, 10-кратное улучшение потребует, по крайней мере, 10 000-кратного увеличения вычислений.
Чтобы сделать компромисс гибкости и вычислений более наглядным, рассмотрим сценарий, в котором вы пытаетесь предсказать, выявляет ли рентгеновский снимок пациента рак. Предположим далее, что истинный ответ можно найти, измерив на рентгеновском снимке 100 деталей (часто называемых переменными или характеристиками). Проблема в том, что мы не знаем заранее, какие переменные важны, и может быть очень большой пул переменных-кандидатов для рассмотрения.
Экспертно-системный подход к этой проблеме заключался бы в том, чтобы люди, обладающие знаниями в области радиологии и онкологии, указывали переменные, которые они считают важными, позволяя системе исследовать только те. Подход гибкой системы заключается в том, чтобы протестировать как можно больше переменных и позволить системе самостоятельно определить, какие из них важны, требуя большего количества данных и неся гораздо более высокие вычислительные затраты в процессе.
Модели, для которых эксперты установили релевантные переменные, могут быстро узнать, какие значения лучше всего подходят для этих переменных, делая это с ограниченным объемом вычислений — вот почему они были так популярны на раннем этапе.Но их способность изучать срывается, если эксперт неправильно указал все переменные, которые должны быть включены в модель. Напротив, гибкие модели, такие как глубокое обучение, менее эффективны, требуя гораздо больше вычислений, чтобы соответствовать производительности экспертных моделей. Но при достаточном количестве вычислений (и данных) гибкие модели могут превзойти те, для которых эксперты пытались указать соответствующие переменные.
Очевидно, что вы можете повысить производительность за счет глубокого обучения, если будете использовать больше вычислительных мощностей для создания более крупных моделей и обучения их с большим объемом данных.Но насколько дорого обойдется эта вычислительная нагрузка? Станут ли затраты достаточно высокими, чтобы препятствовать прогрессу?
Чтобы конкретно ответить на эти вопросы, недавно мы собрали данные из более чем 1000 исследовательских работ по глубокому обучению, охватывающих области классификации изображений, обнаружения объектов, ответов на вопросы, распознавания именованных сущностей и машинного перевода. Здесь мы подробно обсудим только классификацию изображений, но уроки применимы в широком смысле.
С годами уменьшение ошибок классификации изображений привело к огромному увеличению вычислительной нагрузки.Например, в 2012 г. AlexNet, модель, которая впервые продемонстрировала возможности обучения систем глубокого обучения на графических процессорах (ГП), обучалась в течение пяти-шести дней с использованием двух ГП. К 2018 году другая модель, NASNet-A, вдвое снизила количество ошибок AlexNet, но для этого использовала более чем в 1000 раз больше вычислений.
Наш анализ этого явления также позволил нам сравнить то, что произошло на самом деле, с теоретическими ожиданиями. Теория говорит нам, что вычисления должны масштабироваться, по крайней мере, в четвертой степени повышения производительности.На практике фактические требования масштабировались по крайней мере с девятая мощность.
Эта девятая степень означает, что для уменьшения количества ошибок вдвое вам может потребоваться более чем в 500 раз больше вычислительных ресурсов. Это ужасно высокая цена. Однако здесь может быть серебряная подкладка. Разрыв между тем, что происходит на практике, и тем, что предсказывает теория, может означать, что есть еще неоткрытые алгоритмические улучшения, которые могут значительно повысить эффективность глубокого обучения.
Чтобы уменьшить количество ошибок вдвое, вам может потребоваться более чем в 500 раз больше вычислительных ресурсов.
Как мы уже отмечали, закон Мура и другие достижения в области аппаратного обеспечения значительно повысили производительность чипа. Означает ли это, что рост требований к вычислениям не имеет значения? К сожалению нет. Из 1000-кратной разницы в вычислениях, используемых AlexNet и NASNet-A, только шестикратное улучшение произошло за счет лучшего оборудования; остальное было связано с использованием большего количества процессоров или более длительной их работой, что повлекло за собой более высокие затраты.
Оценив кривую вычислительных затрат и производительности для распознавания изображений, мы можем использовать ее, чтобы оценить, сколько вычислений потребуется для достижения еще более впечатляющих тестов производительности в будущем. Например, для достижения 5-процентного коэффициента ошибок потребуется 10 19 миллиардов операций с плавающей запятой.
Важная работа ученых Массачусетского университета в Амхерсте позволяет нам понять экономические затраты и выбросы углерода, связанные с этой вычислительной нагрузкой.Ответ мрачен: обучение такой модели обойдется в 100 миллиардов долларов и приведет к таким же выбросам углерода, как Нью-Йорк за месяц. И если мы оценим вычислительную нагрузку в 1 процент ошибок, результаты будут значительно хуже.
Разумно ли делать экстраполяцию стольких порядков величин? Да и нет. Конечно, важно понимать, что прогнозы неточны, хотя с такими ошеломляющими результатами они не обязательно должны передавать общее сообщение о неустойчивости.Экстраполируя таким образом было бы неразумным, если бы мы предположили, что исследователи будут следовать по этой траектории до такого крайнего результата. Мы этого не делаем. Столкнувшись с резким ростом затрат, исследователям придется либо найти более эффективные способы решения этих проблем, либо они откажутся от работы над этими проблемами, и прогресс будет замедляться.
С другой стороны, экстраполяция наших результатов не только разумна, но и важна, потому что она отражает масштабность стоящих перед нами задач.Передний край этой проблемы уже становится очевидным. Когда дочерняя компания Google DeepMind обучил свою систему игре в го, это было оценено в 35 миллионов долларов. Когда исследователи DeepMind разработали систему для игры в видеоигру StarCraft II , они целенаправленно не пробовали несколько способов создания архитектуры важного компонента, поскольку стоимость обучения была бы слишком высокой.
В OpenAI, важный аналитический центр машинного обучения, исследователи недавно разработали и обучили широко известную языковую систему глубокого обучения под названием GPT-3 стоимостью более 4 миллионов долларов.Несмотря на то, что они допустили ошибку при внедрении системы, они не исправили ее, просто объяснив в приложении к своей научной публикации, что «из-за стоимости обучения было невозможно переобучить модель».
Даже компании, не связанные с технологической отраслью, теперь начинают уклоняться от вычислительных затрат на глубокое обучение. Крупная европейская сеть супермаркетов недавно отказалась от системы на основе глубокого обучения, которая значительно улучшила ее способность предсказывать, какие продукты будут куплены.Руководители компании отказались от этой попытки, поскольку посчитали, что стоимость обучения и эксплуатации системы будет слишком высокой.
Столкнувшись с ростом экономических и экологических издержек, сообществу, занимающемуся глубоким обучением, необходимо будет найти способы повысить производительность, не вызывая чрезмерных требований к вычислениям. Если они этого не сделают, прогресс остановится. Но пока не отчаивайтесь: многое делается для решения этой проблемы.
Одна из стратегий — использовать процессоры, специально разработанные для эффективных вычислений с глубоким обучением.Этот подход широко использовался в течение последнего десятилетия, поскольку ЦП уступили место графическим процессорам и, в некоторых случаях, программируемым вентильным массивам и специализированным ИС для приложений (включая Google Блок тензорной обработки). По сути, все эти подходы приносят в жертву универсальность вычислительной платформы в пользу эффективности повышенной специализации. Но отдача от такой специализации уменьшается. Таким образом, долгосрочные выгоды потребуют принятия совершенно иных аппаратных платформ — возможно, аппаратных средств, основанных на аналоговых, нейроморфных, оптических или квантовых системах.Однако до сих пор эти совершенно разные аппаратные платформы еще не оказали большого влияния.
Мы должны либо адаптировать методы глубокого обучения, либо столкнуться с гораздо более медленным прогрессом в будущем.
Другой подход к снижению вычислительной нагрузки заключается в создании нейронных сетей, которые при реализации становятся меньше. Эта тактика снижает стоимость каждый раз, когда вы их используете, но часто увеличивает стоимость обучения (что мы уже описывали в этой статье). Какая из этих затрат имеет наибольшее значение, зависит от ситуации.Для широко используемой модели эксплуатационные расходы являются самой большой составляющей общей инвестируемой суммы. Для других моделей — например, тех, которые часто требуют переобучения, — затраты на обучение могут преобладать. В любом случае общая стоимость должна быть больше, чем просто обучение. Поэтому, если затраты на обучение слишком высоки, как мы показали, общие затраты тоже будут.
И это проблема, связанная с различными тактиками, которые использовались для уменьшения масштабов внедрения: они недостаточно сокращают затраты на обучение.Например, один позволяет обучать большую сеть, но снижает сложность во время обучения. Другой предполагает обучение большой сети с последующим «отсечением» неважных соединений. Еще один находит максимально эффективную архитектуру, оптимизируя множество моделей — это называется поиском нейронной архитектуры. Несмотря на то, что каждый из этих методов может предложить значительные преимущества для реализации, влияние на обучение невелико — конечно, этого недостаточно для решения проблем, которые мы видим в наших данных.И во многих случаях они увеличивают стоимость обучения.
Один перспективный метод, который может снизить затраты на обучение, называется мета-обучением. Идея состоит в том, что система обучается на различных данных, а затем может применяться во многих областях. Например, вместо того, чтобы создавать отдельные системы для распознавания собак на изображениях, кошек на изображениях и автомобилей на изображениях, одна система может быть обучена на всех из них и использоваться несколько раз.
К сожалению, недавняя работа Андрей Барбу из Массачусетского технологического института показал, насколько сложным может быть метаобучение.Он и его соавторы показали, что даже небольшие различия между исходными данными и тем, где вы хотите их использовать, могут серьезно ухудшить производительность. Они продемонстрировали, что современные системы распознавания изображений сильно зависят от таких вещей, как то, фотографируется ли объект под определенным углом или в определенной позе. Таким образом, даже простая задача распознавания одних и тех же объектов в разных позах снижает точность системы почти вдвое.
Бенджамин Рехт из Калифорнийского университета в Беркли и другие заявили об этом еще более резко, показав, что даже с новыми наборами данных, специально созданными для имитации исходных данных обучения, производительность падает более чем на 10 процентов.Если даже небольшие изменения в данных приводят к значительному падению производительности, данные, необходимые для комплексной системы метаобучения, могут оказаться огромными. Таким образом, большие перспективы метаобучения еще далеко не реализованы.
Другой возможной стратегией обхода вычислительных ограничений глубокого обучения может быть переход к другим, возможно, еще не открытым или недооцененным типам машинного обучения. Как мы описали, системы машинного обучения, построенные на основе знаний экспертов, могут быть гораздо более эффективными с точки зрения вычислений, но их производительность не может достичь тех же высот, что и системы глубокого обучения, если эти эксперты не могут различить все факторы, способствующие этому.Разрабатываются нейросимволические методы и другие техники, позволяющие объединить силу экспертных знаний и рассуждений с гибкостью, часто свойственной нейронным сетям.
Подобно ситуации, с которой Розенблатт столкнулся на заре нейронных сетей, глубокое обучение сегодня ограничивается доступными вычислительными инструментами. Столкнувшись с вычислительным масштабированием, которое было бы экономически и экологически разрушительным, мы должны либо адаптировать методы глубокого обучения, либо столкнуться с гораздо более медленным прогрессом в будущем.Ясно, что адаптация предпочтительнее. Умный прорыв может найти способ сделать глубокое обучение более эффективным или компьютерное оборудование более мощным, что позволит нам и дальше использовать эти необычайно гибкие модели. В противном случае маятник, скорее всего, снова вернется к тому, чтобы больше полагаться на экспертов, которые определят, что необходимо изучить.
Статьи с вашего сайта
Статьи по теме в Интернете
TikTok Знаменитый ветеринар Второй мировой войны совершает полет своей мечты на историческом самолете
ЛИСБУРГ, Флорида.- Ветеран Второй мировой войны Джон «Папа Джон» МакКрари исключил еще одно приключение из своего списка желаний во вторник.
92-летний парень совершил полет на отреставрированном Boeing-Stearman, который использовался для обучения пилотов времен Второй мировой войны.
МакКрари получил приглашение от Dream Flight, национальной некоммерческой организации, которая принимает военных ветеранов и пожилых людей в полеты на исторических самолетах. Теперь известный ветеран TikTok, который появился на шоу Келли Кларксон в прошлом году, был выбран для полета после того, как был назначен анонимно.
«Вау, это такая честь, — сказал МакКрари. «Чтобы выделиться, это уже что-то».
МакКрари имеет богатую историю, служа в качестве морского флота в течение 26 лет и во время трех войн — Второй мировой войны, Корейской войны и войны во Вьетнаме.
Ветеран Второй мировой войны и Юстис, житель Флориды Джон «Папа Джон» Маккрэри, 92 года, был приглашен прокатиться на восстановленном Boeing-Stearman времен Второй мировой войны, который использовался для подготовки пилотов для Второй мировой войны в рамках национальной программы Dream Flight.
Сегодня он постоянный клиент Combat Cafe в Уматилле, и его часто упоминали на TikToks совладельца Бет Чемберс.Его танцевальные и патриотические выступления позволили ему взять интервью у Кларксона в рамках празднования Дня ветеранов в прошлом году.
Затем недавно команда Dream Flight связалась с Бет и Брюсом Чемберсами, которые были указаны как контактные лица МакКрари.
«Папа Джон» МакКрари: Вирусные видеоролики Vet в TikTok попадают на шоу Келли Кларксон
Пара соединила команду с Папой Джоном, чтобы это произошло. Некоторые из членов семьи Combat Cafe даже болели за него во время его полета мечты в международном аэропорту Лисберга во вторник.
«Dream Flight стартовал в 2011 году», — сказал пилот Dream Flight Дэррил Смит. «Наш основатель и его семья преданы авиации и пожилым ветеранам. С тех пор было совершено более 4000 полетов мечты. В этом году мы изменили и развили операцию «Сентябрьская свобода», которую посвятили исключительно ветеранам Великой Отечественной войны. Мы хотим почтить их память. У нас есть более 1100 ветеранов Второй мировой войны, которые должны летать на одном из наших шести Stearman, которые мы летаем по Соединенным Штатам в 61 город ».
История продолжается
Дэррил и его жена Мелани, которые сами являются ветеранами, едут в каждый из городов, чтобы почтить память этих ветеранов полетами мечты.
По их словам, им так же весело, как и ветеранам.
«Я почти чувствую себя эгоисткой, какое удовольствие я получаю от этого», — сказала Мелани. «Для меня большая честь встретиться с этими ветеранами. У всех есть истории, и эти истории не будут долго существовать, поэтому для них всегда большая честь поделиться ими ».
Полет длился около 20 минут в воздухе, но МакКрари вернулся с широкой улыбкой на лице.
«Я никогда не мечтал, чтобы эти озера были такими большими», — сказал МакКрари после приземления.«Там так красиво. Теперь я знаю, почему они называют это Лейк-Каунти. Для них большая честь обращаться со мной так ».