Компания LEGO представила новый набор своей линейки Education — Spike Prime, разработанный для обучения школьников программированию и робототехнике. Конструктор состоит из более 500 деталей и управляется с помощью приложения. Подробнее о новинке можно прочитать на сайте компании.
Обычно базовым навыкам программирования учат школьников среднего и старшего возраста в рамках уроков по информационным технологиям. Для этого нередко используют языки программирования со встроенной визуальной средой, как Scratch, разработанный специально для детей. При этом разрабатываются также и осязаемые среды программирования, которые позволяют детям применить базовые навыки для управления настоящими роботами. Например, у того же Scratch есть встроенный инструмент, который помогает в обучении роботов, а конструктор для осязаемого программирования пару лет назад также представила компания Google.
В новый набор от LEGO входят 523 детали: как обычные кубики, так и детали из серии Technic (например, шестерни, блоки с сенсорами и моторами). К каждому набору прилагается станция для отладки создаваемых конструкций: роботов можно подключить к ней с помощью USB, а также она поддерживает Bluetooth; в станции также есть встроенный гироскоп. Управлять созданной системой можно с помощью Scratch-приложения с простым интерфейсом.
Набор целиком обойдется в 330 долларов, а поставки покупателям начнутся в августе этого года. К каждому набору компания обещает предоставить несколько 45-минутных видеоуроков для использования в классе. Судя по всему, представлен конструктор будет и в России: на официальном русскоязычном сайте компании даже появилось обучающее видео.
Два года назад компания Cozmo Code Lab представила уже готового робота для детей, которым можно управлять с помощью специального приложения для блочного программирования. Прочитать об этом можно в нашей заметке.
Елизавета Ивтушок
Как устроены игровые нейродвижки
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора
Генеративный ИИ последовательно осваивает разные форматы контента: сначала тексты, затем изображения и музыка, а с недавнего времени и видео. Однако видеоигры оказались принципиально более сложной задачей для нейросетей. В отличие от картинки или видеоролика, игра представляет собой многоуровневую систему, которую не так просто свести к набору пикселей. Тем не менее в последние годы появился новый класс моделей — нейродвижки, — которые учатся предсказывать следующий игровой кадр прямо по видеозаписям геймплея, не опираясь на традиционные ресурсы и правила. Разбираемся, как это работает и способны ли нейродвижки изменить геймдев.