Neoweb.nl

Recent Posts

Pages: 1 [2] 3 4 5 6 ... 10
11
De situatie in Oekraïne is complex en is het gevolg van verschillende factoren, waaronder etnische, linguïstische, economische en politieke spanningen. De oorlog begint volgens sommigen in Oost-Oekraïne in 2014, toen pro-Russische separatisten delen van de regio's Donetsk en Loegansk bezetten.

De separatisten hebben een referendum gehouden over de onafhankelijkheid van de regio's van Oekraïne, maar deze werd niet erkend door de Oekraïense regering of de internationale gemeenschap. Rusland heeft beweerd dat de separatisten de legitieme vertegenwoordigers van de regio's zijn en heeft hen gesteund met wapens, training en geld. Oekraïne en zijn bondgenoten beschuldigen Rusland van het direct ondersteunen van de separatisten en het leveren van zware wapens aan hen.

Dit conflict heeft geleid tot duizenden doden en gewonden, evenals tot grote schade aan de infrastructuur en economie van de regio. Beide partijen hebben beschuldigingen geuit van schendingen van het staakt-het-vuren en mensenrechtenschendingen. Rusland heeft ook de Krim geannexeerd, wat heeft geleid tot internationale veroordeling en sancties tegen Rusland.

Er is geen eenduidige verklaring voor het conflict en de oorlog in Oekraïne. Sommigen beschouwen het als een strijd tussen Oekraïne en Rusland over de controle over de regio, terwijl anderen het zien als een intern Oekraïens conflict tussen pro-Russische separatisten en de regering in Kiev. Het conflict heeft ook geleid tot spanningen tussen Rusland en westerse landen, met name de Verenigde Staten en de Europese Unie.

Kortom, de situatie in Oekraïne is een complex en gevoelig probleem dat veel verschillende factoren omvat. Het conflict heeft geleid tot duizenden doden en heeft grote gevolgen gehad voor de regio en de internationale betrekkingen. Het is belangrijk dat beide partijen de dialoog voortzetten en streven naar een vreedzame oplossing voor het conflict.
12
Kunstmatge intelligentie (AI) ChatGPT en BARD
Artificial Intelligence (AI) en Large Language Models (LLM) hebben de afgelopen jaren enorme vooruitgang geboekt en hebben een aanzienlijke impact gehad op de samenleving. AI wordt steeds geavanceerder en heeft inmiddels toepassingen gevonden in verschillende sectoren, waaronder gezondheidszorg, financiën en transport.

Een belangrijke ontwikkeling in de wereld van AI is de opkomst van Large Language Models. Dit zijn AI-systemen die zijn getraind op grote hoeveelheden tekstuele data en daarmee in staat zijn om complexe taken uit te voeren, zoals het genereren van tekst, vertalingen en samenvattingen. LLM's hebben de potentie om ons te helpen bij het begrijpen en analyseren van grote hoeveelheden informatie, en hebben al bijgedragen aan de ontwikkeling van geavanceerde chatbots en virtuele assistenten.

Een van de meest bekende LLM's is GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) van OpenAI. GPT-3 is getraind op meer dan 45 terabyte aan tekstuele data en heeft een capaciteit van 175 miljard parameters, waardoor het in staat is om mensachtige tekst te genereren. Dit heeft talloze toepassingen, waaronder automatische tekstcorrectie en -aanvulling, en het genereren van inhoud voor nieuwsartikelen en marketingmateriaal. Google heeft zijn eigen AI-bot, genaamd BART.

Hoewel LLM's veel potentie hebben, zijn er ook zorgen geuit over hun mogelijke impact op de samenleving. Een belangrijk punt van zorg is de mogelijkheid van misbruik, waarbij LLM's worden gebruikt om desinformatie te verspreiden en propaganda te genereren. Er zijn ook zorgen over de privacy en veiligheid van de gegevens die worden gebruikt om LLM's te trainen en over de mogelijke gevolgen van de concentratie van AI-ontwikkeling in de handen van een paar grote bedrijven.

Om deze zorgen aan te pakken, zijn er inspanningen gaande om ethische richtlijnen en regelgeving voor LLM's te ontwikkelen. Organisaties zoals de Europese Unie en het Partnership on AI hebben ethische richtlijnen opgesteld voor het gebruik van AI, en er zijn oproepen voor meer transparantie en verantwoordingsplicht in het ontwikkelingsproces van LLM's.

Kortom, de ontwikkelingen op het gebied van AI en LLM zijn indrukwekkend en veelbelovend. Maar om de volledige potentie van deze technologieën te benutten en tegelijkertijd de mogelijke risico's te beperken, is het van cruciaal belang dat we ons richten op het ontwikkelen van ethische en verantwoorde richtlijnen voor het gebruik ervan.
13
zelfrijdende auto's zijn auto's die zonder menselijke besturing kunnen rijden. De technologie hiervoor is al enige tijd beschikbaar, maar het duurt nog enige tijd voordat we ze op grote schaal op de weg zullen zien.

Er zijn al enkele bedrijven die zelfrijdende auto's hebben ontwikkeld en getest, zoals Google en Tesla. Deze auto's maken gebruik van verschillende sensoren, zoals cameras, radars en lasers, om hun omgeving te scannen en te navigeren.

Op dit moment zijn er nog een aantal obstakels waar bedrijven en overheden mee te maken hebben voordat zelfrijdende auto's op grote schaal kunnen worden ingezet. Zo is er nog onduidelijkheid over de verantwoordelijkheid in het geval van een ongeval en moeten er nog regels worden opgesteld voor het gebruik van deze auto's op de weg.

Daarnaast zijn er ook zorgen over de werkgelegenheid, aangezien zelfrijdende auto's in staat zullen zijn om veel ritten zelfstandig te maken.

Ondanks deze obstakels wordt er hard gewerkt aan de ontwikkeling van zelfrijdende auto's en verwacht wordt dat we deze in de toekomst op grote schaal op de weg zullen zien. Het is echter moeilijk om te zeggen wanneer precies, aangezien er nog veel werk aan de winkel is voordat deze technologie volledig is geïmplementeerd.

De technologie die nodig is voor zelfrijdende auto's kan worden onderverdeeld in verschillende niveaus, afhankelijk van de mate van automatisering. Deze niveaus zijn vastgesteld door de Society of Automotive Engineers (SAE) en zijn als volgt:

  • Niveau 0: Geen automatisering. De bestuurder moet alle taken zelf uitvoeren.
  • Niveau 1: Beperkte automatisering. De auto kan bepaalde taken overnemen, zoals het houden van de snelheid en het houden van de rijstrook, maar de bestuurder moet nog steeds aanwezig zijn en in staat zijn om snel te reageren als dat nodig is.
  • Niveau 2: Gedeeltelijke automatisering. De auto kan meerdere taken tegelijk overnemen, maar de bestuurder moet nog steeds aandacht hebben voor de weg en in staat zijn om te reageren als dat nodig is.
  • Niveau 3: Conditional Automation. De auto kan alle veiligheidsgerelateerde taken overnemen en de bestuurder hoeft alleen in te grijpen als dat nodig is.
  • Niveau 4: Hoge automatisering. De auto kan zelfstandig rijden in specifieke omstandigheden, zoals op de snelweg, en de bestuurder hoeft zich niet bezig te houden met de rit.
  • Niveau 5: Volledige automatisering. De auto kan in alle omstandigheden zelfstandig rijden en de bestuurder hoeft zich helemaal niet bezig te houden met de rit.

Op dit moment zijn de meeste zelfrijdende auto's nog op niveau 2 of 3, hoewel er al enkele auto's zijn die op niveau 4 kunnen opereren. Het duurt waarschijnlijk nog enkele jaren voordat we volledig geautomatiseerde auto's (niveau 5) op de weg zullen zien.

Er zijn verschillende uitdagingen waar bedrijven en overheden voor staan als het gaat om het ontwikkelen van volledig geautomatiseerde auto's (niveau 5). Een aantal van de belangrijkste uitdagingen zijn:

Technologie van zelfrijdende auto's: Er moeten nog veel technologische obstakels worden overwonnen voordat volledig geautomatiseerde auto's een feit kunnen worden. Zo moeten de sensoren en algoritmen die de auto's gebruiken nog verder worden verbeterd om de auto's in staat te stellen om complexe situaties te begrijpen en op te lossen.

Regelgeving mbt zelfrijdende auto's: Er moeten nog regels worden opgesteld voor het gebruik van volledig geautomatiseerde auto's op de weg, en overheden moeten beslissen hoe ze de verantwoordelijkheid voor ongevallen zullen regelen.

Acceptatie door de maatschappij van zelfrijdende auto's: Veel mensen zijn nog terughoudend om in een volledig geautomatiseerde auto te rijden, dus er moet werk worden gedaan om de maatschappij ervan te overtuigen dat deze auto's veilig zijn.

Werkgelegenheid of banenverlies door zelfrijdende auto's: Er zijn zorgen over de gevolgen voor de werkgelegenheid als volledig geautomatiseerde auto's op grote schaal worden ingezet, aangezien dit ten koste zou kunnen gaan van banen voor mensen die nu als chauffeur werken.

Infrastructuur tbv zelfrijdende auto's: Er moet ook worden geïnvesteerd in de infrastructuur om volledig geautomatiseerde auto's mogelijk te maken, zoals het aanleggen van speciale rijstroken of het installeren van sensoren langs de weg.

Al deze uitdagingen moeten worden overwonnen voordat volledig geautomatiseerde auto's op grote schaal kunnen worden ingezet. Het is moeilijk om te zeggen wanneer precies dit zal gebeuren, maar verwacht wordt dat het nog enkele jaren zal duren voordat we deze auto's op grote schaal op de weg zullen zien.

Verbeteren algoritmes tbv zelfrijdende auto's

Er zijn verschillende manieren waarop de algoritmen die zelfrijdende auto's gebruiken, kunnen worden verbeterd:

Door meer data te verzamelen: Hoe meer data de algoritmen krijgen om mee te werken, hoe beter ze in staat zijn om complexe situaties te begrijpen en op te lossen. Bedrijven die aan zelfrijdende auto's werken, verzamelen daarom zoveel mogelijk data van hun auto's tijdens testritten om de algoritmen te verbeteren.

Door machine learning te gebruiken: Machine learning-algoritmen zijn in staat om zelf te leren en zich te verbeteren aan de hand van de data die ze krijgen. Door machine learning te gebruiken, kunnen de algoritmen die zelfrijdende auto's gebruiken zich continu verbeteren.

Door samen te werken met wetenschappers en onderzoekers: Er wordt veel onderzoek gedaan naar zelfrijdende auto's, en door samen te werken met wetenschappers en onderzoekers kan er kennis worden gedeeld en kan er gezamenlijk worden gewerkt aan het verbeteren van de algoritmen.

Door te testen in verschillende omstandigheden: Het is belangrijk om de algoritmen te testen in verschillende omstandigheden, zodat ze in staat zijn om te reageren op een breed scala aan situaties. Door de algoritmen in verschillende omstandigheden te testen, kan er gegevens worden verzameld om ze te verbeteren.

Door te blijven innoveren: De technologie voor zelfrijdende auto's is nog relatief nieuw, dus er is nog veel ruimte voor innovatie. Door te blijven innoveren en nieuwe ideeën te ontwikkelen, kunnen de algoritmen die zelfrijdende auto's gebruiken, worden verbeterd.

Wanneer komen zelfrijdende auto's

Het is moeilijk om een concrete datum te noemen wanneer de eerste volledig geautomatiseerde auto's (niveau 5) op grote schaal zullen rijden. Er zijn nog veel technologische en andere uitdagingen waar bedrijven en overheden voor staan voordat deze auto's op grote schaal kunnen worden ingezet.

Sommige bedrijven, zoals Waymo, hebben al volledig geautomatiseerde taxi's in beperkte tests op de weg, maar het duurt waarschijnlijk nog enkele jaren voordat deze auto's op grote schaal beschikbaar zullen zijn. Het is moeilijk om te zeggen wanneer precies dit zal gebeuren, aangezien er nog veel werk aan de winkel is voordat deze technologie volledig is geïmplementeerd.

14
Wanneer is de olie op? Wanneer raakt de olie op?

Op dit moment zitten er grofweg nog zo'n 1.431.799.631.816 vaten olie in de grond.
Met een verbruik van zo'n 100 miljoen vaten per dag in 2022, kunnen we nog zo'n 14.317 dagen op dit niveau doorgaan.

Dat is 39 jaar. Dus in dit tempo is de olie in 2061 op.

De consumptie van olie stijgt nog elk jaar en zal in 2023 bijvoorbeeld al op 101.2 miljoen vaten olie liggen. Als we uitgaan van een stijging van 1,2% per jaar dan is de olie in 2054 op.

Als de wereldwijde consumptie van olie per jaar vanaf nu met 2% stijgt, dan is de olie in 2051 op.

De VS verbruikt ongeveer 20% van alle olie.
Gevolgd door China & Europa met beide zo'n 11%

bronnen:
https://www.statista.com/statistics/271823/daily-global-crude-oil-demand-since-2006/
https://www.worldometers.info/oil/ (let op! deze gevens zijn uit 2016! dus 6 jaar oud)
15
Cryptocurrency, bitcoin, altcoins, blockchain, ethereum, etc. / Re: Bitcoins BTC
« Last post by Robert on January 11, 2022, 03:04:37 PM »
Na een flinke correctie de afgelopen dagen/weken staat bitcoin nu op 41.690 dollar met een totale marktcapitalisatie van 789 miljard dollar. Ethereum staat op 3116 dollar en heeft een totale marktwaarde van 371 miljard dollar.

En waar het totale aandeel van de cryptomarkt voor Bitcoin aan het dalen is en nog (maar) zo'n 40% is, zie je dat ethereum 21% aan een opmars bezig is.
16
Zonnepanelen op landbouwgrond / zonnevelden
Een goede oplossing is zonnepanelen op landbouwgrond.

Zonnepanelen zijn een technologisch product en worden jaarlijks goedkoper en efficienter (net als computerchips).

Plaats goedkope IJzer/Nikkel accu's om de pieken op te vangen (robuust, levensduur zo'n 30 jaar, patentloos en dus goedkoop). En in veldopstelling maakt formaat niet zoveel uit als je ze vergelijkt met Li-ion Accu's. IJzer en Nikkel zijn in tegenstelling tot zeldzame aardmetalen niet schaars.

Maar kostbare landbouwgrond???

Plantjes zetten 0,5% van het zonlicht om in massa/eiwit. Zonnepanelen halen op z'n minst 28% van de energie uit zonlicht (het theoretisch maximum van tandemcellen icm concentrated photovoltaics ligt zelfs rond 87%). Je kan een veld volgooien met gestapelde containers vol met lagen eiwitrijke plantjes en die met led-groeilampen gericht 'voeden', waarbij je energieverlies minimaal is. Dan kan 1 hectare (gestapeld) opeens 20 tot 56x meer eiwit produceren dan nu het geval is. (en in de toekomst tot 174x meer). Dan kan 'kostbare' landbouwgrond waarop eiwitten worden verbouwd als veevoer dus met een factur 20 - 56 (of 174 in de toekomst) kleiner en worden omgevormd tot woningbouw, recreatie, natuur of zonnevelden voor onze broodnodige energievoorziening.
17
Blij dat ze mijn originele idee van 12 jaar geleden inmiddels al iets verder hebben weten uit te werken.

https://windcatching.com/

18
Een mooie collectie van nieuwe NFT's voor relatief lage bedragen is de "Monster Rafo Collection" op opensea.
Op het moment van schrijven kun je deze unieke NFT's kopen voor 0.01 Wrapped Ethereum. ( +/- 38 dollar)

https://opensea.io/collection/rafaoryan-collection

De verwachting is dat deze NFT collectie snel in waarde zal stijgen.

Meer info op:
https://twitter.com/MonsterRafo
https://www.reddit.com/user/Unique_Aerie8156/


19
Door een discussie over het energieverbruik van diverse munten zie je een voorzichtige verschuiving naar duurzame munten, die beloven een stuk minder energie te consumeren, zoals:

ADA (Cardano) (nummer #4 van de wereld) met een koers van 'slechts' 2,15 dollar maar een totale marktkapitalisatie van $70,813,474,934 (70 miljard)
SOL (Solano) #7 met een koers van 157 dollar en een totale marktkapitalisatie van ruim 54 miljard dollar.
DOT (Polkadot) #8 op een koers van 42, marktkapitalisatie van 42 miljard
AVAX (Avalanche) #16 koers 55 dollar, marktcap: 12 miljard.
MATIC (polygon) #21 op 1,53 en daarmee gewaardeerd op 10.4 miljard marktkapitalisatie.

Deze munten hebben daarnaast ook goedkopere transactiekosten en een snellere throughput dan bijvoorbeeld bitcoin en ethereum waar transactiekosten inmiddels oplopen tot enkele tientallen dollars en het soms 'minuten' duurt voor je transactie is bevestigd.
De nieuwe munten beloven sneller, goedkoper en milieuvriendelijker te zijn dan ethereum en bitcoin.

20
Cryptocurrency, bitcoin, altcoins, blockchain, ethereum, etc. / Re: Bitcoins BTC
« Last post by Robert on October 18, 2021, 11:48:45 AM »
Vandaag staat Bitcoin BTC op 61.887 dollar met een totale marktkapitalisatie van $1,166,391,175,488 (1 triljoen, 166 miljard, 391 miljoen, 175 duizend, 488)

Op de tweede plek staat Ethereum met 3.829 dollar en een totale marktkapitalisatie van $452,183,170,985 (ruim 452 miljard)
Pages: 1 [2] 3 4 5 6 ... 10