Автомат машины: Лучшие автомобили с «автоматом» для начинающих водителей — Российская газета

«Механика» — это, конечно, хорошо и многим очень удобно. Однако большинство из нас, женщин, предпочитают коробку-автомат. Это несколько упрощает жизнь, когда рядом сидит карапуз, в голове список покупок, а на дороге черти что. Кто же сделал нашу жизнь хоть немного, но легче?

Идея создания трансмиссии с автоматической коробкой передач, возникла еще в начале прошлого столетия. Впервые ее установили в шведский автобус фирмы «Лисхольм-Смит» 1928 года. В серийное производство коробка-автомат пришла лишь через 20 лет, а именно, в 1947 году в автомобиле Buick Roadmaster. Изобрел ее немецкий профессор Феттингер.

Первопроходцами также стали Mercedes. Они выпустили в 1914 году небольшую партию автомобилей с коробкой передач, которую можно отдаленно назвать автоматической.

В 30-х годах такие фирмы, как Chrysler, Ford и GMC, вплотную подошли к освоению серийного производства автомобилей с автоматической трансмиссией, и первой из них была GMC, которая в 1940 году стала внедрять автоматическую коробку передач.

Дальнейшее развитие автоматических коробок передач, вплоть до начала 80-х годов ХХ века, шло по принципу освоения технологий и улучшения качества АКПП.  Каких— либо принципиально новых решений здесь не использовалось.

В то же время гидравлическая система управления АКПП постоянно улучшалась. Ее стремились довести до полного совершенства. Лидерами как всегда были Mercedes.

Начиная с 80-х годов прошлого столетия производители автомобилей стали использовать электронную систему управления автоматической коробкой передач. Впервые это сделала в 1983 году фирма Toyota. Затем Ford и Chrysler, которые представили ультрасовременные удобные модели.

Automatic Machine — обзор

1 Введение

Хотя машинное обучение и глубокое обучение стали бесценными в таких областях, как распознавание изображений и автоматический машинный перевод, большинство традиционных инженерных дисциплин все еще стремятся интегрировать эти мощные инструменты в свои процедуры. Такие промышленные приложения часто связаны со сложными системами с пространством входных признаков большой размерности. Сложные структуры, управляемые данными, предлагают привлекательное решение, особенно когда полные модели слишком сложны или неизвестны.Хотя достижения в области сенсорных технологий позволяют собирать огромные объемы данных, результирующие наборы данных подвержены низкой изменчивости, поскольку промышленные процессы часто поддерживаются в пределах нескольких четко определенных рабочих состояний. С другой стороны, экспериментальные исследования исследуют большие области входных характеристик, но часто ограничены из-за высоких затрат. Эти две настройки приводят к созданию либо больших наборов данных с низкой изменчивостью, либо небольших наборов данных с высокой изменчивостью, соответственно. Однако точные модели, основанные на данных, требуют больших наборов данных с высокой изменчивостью, что делает неизбежным рассмотрение неопределенности модели.Было показано, что модели Gradient Boosted Tree (GBT) хорошо работают в реальных промышленных условиях (Friedman, 2001). Более того, модели GBT можно легко встроить в задачи принятия решений, закодировав их как смешанную целочисленную линейную программу (MILP) (Mišic, 2017).

Представленный здесь алгоритм частично основан на работе Mistry et al. (2018) и Mišic (2017), которые исследуют аналогичную задачу оптимизации. В целом, использование моделей, управляемых данными, в качестве суррогатных моделей в задачах оптимизации пользуется все большей популярностью (Bhosekar and Ierapetritou, 2018), e.g., алгебраические уравнения (Boukouvala and Floudas, 2017; Wilson and Sahinidis, 2017), искусственные нейронные сети (Henao and Maravelias, 2011; Schweidtmann and Mitsos, 2019) и гауссовские процессы (Palmer and Realff, 2002). Мы предлагаем алгоритм, который эффективно оптимизирует предварительно обученные модели крупномасштабных деревьев и учитывает неопределенность модели для произвольно распределенных наборов данных. Алгоритм выводит математически проверенные глобальные оптимальные решения, что имеет решающее значение во многих промышленных приложениях, например.g., производственные предприятия с высокой производительностью и критически важными для безопасности настройками.

Можете ли вы законно владеть пулеметом?

Некоторым энтузиастам оружия может быть интересно, могут ли они легально добавить пулемет в свою коллекцию. Хотя пулеметы строго регулируются и, как правило, их трудно получить, вы можете законно владеть этим типом огнестрельного оружия, если отвечаете определенным требованиям. Фактически, многие любители рассматривают пулемет как лучшее дополнение к своим хранилищам из-за затрат и трудностей, связанных с его приобретением.

К чему относится пулемет?

Согласно федеральному закону, пулемет определяется как огнестрельное оружие, которое дает более одного выстрела при каждом нажатии на спусковой крючок. По сути, если ваш палец нажимает на спусковой крючок и выпущено несколько пуль, это огнестрельное оружие классифицируется как полностью автоматический пулемет. Некоторые примеры пулеметов включают следующие модели:

Напротив, полуавтоматическое огнестрельное оружие будет стрелять только одним выстрелом при каждом отдельном нажатии на спусковой крючок, а затем автоматически перезаряжает патронник, так что ружье снова готово к стрельбе.Полуавтоматическое оружие гораздо более распространено, чем полностью автоматическое огнестрельное оружие, из-за менее подробных правил и гораздо более низкой цены.

Ограничения на владение пулеметом

У частных лиц есть несколько аспектов легального владения пулеметом. Во-первых, вы имеете право владеть полностью автоматическим пулеметом (или любым другим оружием) только в том случае, если вы не являетесь «запрещенным лицом» по закону. Некоторые из вещей, которые классифицируют вас как запрещенного человека, включают следующее:

• Лица, осужденные за преступление, наказуемое лишением свободы на срок более одного года
• Уголовники
• Беглецы
• Незаконные потребители контролируемых веществ
• Люди с подтвержденным психическим дефектом
• Лица, ранее помещенные в психиатрическую лечебницу
• Бывшие военнослужащие, досрочно уволенные с работы
• Незаконные иностранцы
• Те, кто отреклись от своего U.S. гражданство

Еще одно ограничение является результатом Закона о защите владельцев огнестрельного оружия (FOPA), принятого в 1986 году. Он запрещает владение новыми пулеметами (произведенными после 1986 года) гражданскими лицами. Если автомат не был зарегистрирован на момент принятия закона, он не может находиться в законной собственности частного лица ни по какой причине.

Кроме того, вы должны соблюдать законы отдельных штатов, которые могут запрещать определенные характеристики огнестрельного оружия. Например, вы не можете законно владеть, производить или продавать пулемет в Калифорнии, Иллинойсе или Нью-Джерси.

Подводя итог, вы не можете быть запрещенным лицом, пулемет должен быть произведен и зарегистрирован до 1986 года, и владение пулеметом должно быть законным в соответствии с законами вашего штата. Однако есть исключения. Например, у некоторых государственных служащих, военных и полицейских могут быть свои собственные правила владения пулеметом.

Требования к регистрации

В соответствии с Национальным законом об огнестрельном оружии (NFA) 1934 года пулеметы относятся к особой категории огнестрельного оружия.Это означает, что они должны быть зарегистрированы в правительстве от одного владельца к другому, чтобы их можно было отслеживать. Некоторые из огнестрельного оружия NFA и связанного с ним оборудования, подпадающего под эту особую категорию, включают:

• Глушители
• Короткоствольные винтовки
• Пистолеты для трости и ручные пистолеты
• Короткоствольное ружье
• Пулеметы полностью автоматические

Чтобы легально владеть пулеметом, вы сначала должны подать заявление на получение разрешения от федерального правительства.После покупки оружия вы должны заполнить анкету ATF Form 4 и дождаться одобрения, прежде чем вступить во владение огнестрельным оружием. ФБР проводит тщательную проверку биографических данных с использованием отпечатков пальцев и фотографии, необходимой для вашего заявления, рассмотрение которой может занять от 9 до 12 месяцев. Пистолет должен оставаться во владении предыдущего владельца до завершения процесса.

Кроме того, вам нужно будет заплатить 200 долларов «налоговый штамп NFA» за каждую сделку с оружием. В случае одобрения вы получите по почте свои документы, которые включают в себя разрешение на имя законного владельца огнестрельного оружия.Только тогда вы сможете забрать автомат домой и законно владеть им.

Цена на пулеметы

Как вы понимаете, запрет на покупку новых моделей пулеметов, выпущенных после 1986 года, означал, что предложение становилось все более и более ограниченным, а спрос продолжал расти. Это привело к завышенным ценам, которые вы видите сегодня. Согласно FOPA, пулеметы, уже имевшиеся у гражданских лиц в 1986 году, могут быть переданы новым владельцам, но никакие дополнительные пулеметы не могут быть добавлены к пулу имеющегося огнестрельного оружия.

Хотите верьте, хотите нет, но сегодня цена пулемета может превышать 20 000 долларов и, как ожидается, будет расти с каждым годом. Некоторые из более эксклюзивных моделей даже дороже, их средняя цена колеблется от 30 000 до 50 000 долларов! Кроме того, вам придется заплатить за боеприпасы, а большинство пулеметов выдерживают от 500 до 1000 выстрелов в минуту. Это может сделать стоимость владения одним из них непрактичной для многих людей.

Стрельба из пулемета, не владея им

Для тех, кто надеется стрелять из полностью автоматического пулемета и не имеет средств для его приобретения, есть другие способы получить этот опыт.Например, в хранилищах некоторых тиров есть пулеметы, и люди могут стрелять из них в безопасной и контролируемой среде.

В Range 702 в Лас-Вегасе у нас есть несколько пулеметов в нашем хранилище, вы можете стрелять индивидуально или как часть пакета опыта стрельбы. Некоторые из наших самых популярных способов стрельбы — это пакеты Triple Threat, Zombie Hunt и Adrenaline Rush, которые включают в себя острые ощущения от стрельбы из пулемета. Загляните в наш оружейный склад, чтобы узнать больше о наших AK-47, MP5, M4, SCAR, RPD, Thompson и многом другом!

KRUPS Супер автоматическая эспрессо-машина EA8250 EA8250J4

Как лучше использовать мой продукт

Могу ли я откалибровать полностью автоматические кофемашины для приготовления эспрессо с учетом жесткости воды?

Да, полностью автоматические кофемашины эспрессо откалиброваны на заводе для уровня жесткости воды 3, но их можно откалибровать в зависимости от типа воды в вашем районе.
Чтобы определить жесткость воды (0 = очень мягкая, 1 = мягкая, 2 = слегка жесткая, 3 = жесткая, 4 = очень жесткая), погрузите одну из бумажных тест-полосок, прилагаемых к устройству, в воду на одну секунду. , затем подождите 1 минуту или обратитесь к поставщику воды. Вы также можете связаться с мэрией, чтобы получить эту информацию.

Как установить тонкость помола?

Поверните ручку регулировки, расположенную в контейнере для кофейных зерен.

Эту настройку следует применять во время помола и шаг за шагом (вы можете услышать шум кофемолки до того, как кофе начнет течь).

В зависимости от модели:

Что мне следует сделать перед первым использованием устройства?

Рекомендуется регулировать прибор в соответствии с жесткостью используемой воды. Это можно определить с помощью прилагаемой к устройству ручки или связавшись с поставщиком воды.
Чтобы улучшить вкус и продлить срок службы вашей кофемашины, мы рекомендуем использовать картридж Claris-Aqua Filter System. Этот картридж следует навинтить на дно резервуара и выбрать настройки.
Подключите прибор к сети, но не включайте его.
Откройте сервисный люк.
Откалибруйте прибор в зависимости от жесткости воды.
Отрегулируйте температуру кофе.
Отрегулировать механизм автоматического отключения питания.
Закройте сервисный люк.
Снимите, наполните и замените резервуар для воды.
Залейте кофе в предусмотренную для этого емкость.
Поскольку устройства проходят заводские испытания, при первом использовании в устройстве могут остаться остатки кофе.
Запустите цикл заваривания с водой только для ополаскивания.
Отрегулируйте тонкость помола кофе.

Какую воду мне следует использовать для наполнения резервуара для воды и приготовления напитка?

Водопроводная вода (обычная бытовая питьевая вода) — это нормально, если в ней нет запаха, который может изменить вкус напитка. Вода в бутылках тоже подходит.
Не используйте охлажденную или теплую воду, так как это может повлиять на температуру напитка.
Используйте всегда свежую воду и замените воду, если система не использовалась более 2 дней.
Для холодных напитков используйте воду комнатной температуры, никогда не охлажденную воду, и поместите в чашку два или более кубика льда (20 г на кубик).
Следует отметить, что жесткость воды является первой причиной образования накипи в машине, поэтому рекомендуется часто очищать машину от накипи (каждые 3 месяца или реже, в зависимости от жесткости воды).

Уход и чистка

Зачем мне очищать кофеварку от накипи?

В вашей кофеварке естественным образом образуются отложения накипи.Регулярная очистка от накипи помогает защитить кофеварку и продлить срок ее службы. Это также поможет сохранить качество кофе, которое останется неизменным с течением времени.

Как лучше всего очистить мою кофемашину от накипи или накипи?

Следуйте инструкциям в вашем личном руководстве по удалению накипи с вашей машины, так как методы различаются в зависимости от вашей модели.
Мы рекомендуем использовать средство для удаления накипи, предоставленное производителем.
При ежедневном использовании в среднем 4 чашек и при жесткой воде мы рекомендуем очищать машину от накипи не реже одного раза в 3 месяца.
Если вы живете в районе с очень жесткой водой, возможно, вы захотите проводить очистку от накипи чаще.

Когда следует заменять фильтр Claris Aqua Filter?

Ваше устройство уведомит вас о необходимости замены картриджа Claris Aqua Filter.
Картридж Claris необходимо заменять примерно через каждые 50 литров воды или не реже одного раза в 2 месяца.

Нужно ли очистить резервуар для воды?

Да, если покрыт окалиной.
Очистите его водой и / или моющими средствами, рекомендованными производителем устройства.
Это может предотвратить засорение выпускного отверстия для воды и проблемы с гигиеной.

Техническая поддержка

Вода не течет.

Это может быть связано с рядом факторов:
• В баке нет воды; заполнить бак,
• Ваш бак установлен неправильно; сильно надавить на бак,
• Фильтр заблокирован; молотый кофе слишком мелкий.Очистите держатель фильтра и попробуйте кофе менее мелкого помола,
• Насос не заправлен; см. инструкции по заправке,
• Ваш прибор увеличился в размерах; удалить накипь,
• Картридж фильтра Claris был заменен, но не залит; обратитесь к инструкциям по его заливке.

Что мне делать, если во время цикла отключилось электричество?

Устройство автоматически перезапустится при восстановлении питания и будет готово к новому циклу.

Что делать, если под прибором есть вода или кофе?

Убедитесь, что поддон для сбора капель не переполнен, и при необходимости опорожните его.
Убедитесь, что поддон для сбора капель установлен правильно.

Почему из сопла не выходит пар?

Убедитесь, что паровое сопло не заблокировано.
Выключите прибор и дайте ему остыть: очистите и прочистите все отверстия форсунки с помощью прилагаемой иглы.
Прочистите отверстие опорной трубы парового сопла иглой.
Извлеките картридж Claris.

Почему кофе подается так медленно?

Снимите фильтр для воды, если он используется в вашей машине. Если это не решит вашу проблему, поверните кнопку тонкости помола вправо, чтобы получить более крупный помол (может зависеть от типа используемого кофе).
Выполните один или несколько циклов ополаскивания.

Почему из парового сопла не выходит вода или пар?

В случае многократного использования из парового сопла может вылететь несколько капель.

Почему кофе слишком слабый или слишком слабый?

• Убедитесь, что в контейнере для кофейных зерен есть кофе и что он подается правильно.


• Избегайте использования масляного, карамелизированного или ароматизированного кофе.


• Приготовьте напиток в два цикла с помощью функции 2 чашек.


• Отрегулируйте степень помола кофе, повернув ручку регулировки, расположенную в контейнере для кофейных зерен.

  Согласно модели:
  

Почему эспрессо или кофе недостаточно горячие?

Проверьте настройку температуры выбранного кофе и при необходимости измените ее.
Нагрейте чашки, ополоснув их в горячей воде, чтобы избежать «теплового шока» от холодных чашек.
Качество полученного кофе будет еще лучше.

Почему индикатор резервуара для воды все еще горит?

Проверьте правильность установки бака на устройстве.
Убедитесь, что магнитный поплавок бака для воды перемещается свободно.
Промойте бак и при необходимости удалите накипь.

Почему насадка Auto-Cappuccino не принимает молоко? (аксессуар продается отдельно)

Убедитесь, что трубка, вставленная в молоко, не забита.
Убедитесь, что гибкая трубка правильно вставлена ​​в аксессуар, чтобы избежать попадания воздуха.
Выключите прибор и дайте ему остыть, разблокируйте розетку насадки Auto-Cappuccino.
Напоминаем, что этот аксессуар необходимо очищать после каждой подготовки.

Почему кофемолка издает странный шум?

Большая часть шума, производимого машиной, исходит от мельницы. Поэтому небольшой шум при помоле кофе является нормальным явлением.
Иногда в кофемолку попадает инородное тело. В этом случае опорожните контейнер для кофейных зерен и пропылесосьте внутреннее пространство рядом с кофемолкой.
Мы рекомендуем использовать кофейные зерна хорошего качества, чтобы продлить срок службы встроенных шлифовальных кругов кофемолки.

Если ваша машина по-прежнему издает ненормальный шум, мы приглашаем вас связаться с нашей службой поддержки клиентов.

Почему кофе не очень сливочный?

Поверните кнопку тонкости помола влево, чтобы получить более мелкий молотый кофе.Удалите картридж Claris.

Почему трудно поворачивать ручку степени помола на кофемолке?

Изменяйте настройку кофемолки только во время ее работы.

Что мне делать, если мой прибор не работает?

После выполнения инструкций в руководстве пользователя по запуску прибора убедитесь, что ваша электрическая розетка исправна, подключив другой прибор. Если он по-прежнему не работает, не пытайтесь самостоятельно разбирать или ремонтировать устройство, вместо этого отнесите его в авторизованный ремонтный центр

Что мне делать, если шнур питания моего прибора поврежден?

Не используйте ваш прибор.Во избежание любой опасности замените его в авторизованном ремонтном центре.

Разные темы

Какие кофейные зерна лучше покупать?

Зерна арабики дают лучший вкус и, естественно, содержат мало кофеина. Поэкспериментируйте с различными сортами, смесями и степенями обжарки, чтобы выбрать то, что вам больше всего подходит. Как правило, чем темнее обжарка, тем сильнее аромат кофе. Легкая обжарка раскрывает полный набор ароматов и приводит к получению мягкого и насыщенного вкуса кофе — настоящего ценителя! Хороший кофе следует только слегка обжаривать, чтобы раскрыть его истинное богатство, тонкость и сложность.Избегайте очень темных обжаренных зерен, так как они могут быть более маслянистыми и могут засорить кофемашину. Проверьте, нет ли крошечных камней, смешанных с бобами, которые также могут повредить машину.

Что делает настоящий кофе эспрессо?

Признак настоящего эспрессо — это пена, которая создается под давлением внутри машины во время приготовления кофе. Давление измеряется в барах (от 1,5 до 19), поэтому чем выше давление в барах, тем гуще и гуще пена.

Чем отличается эспрессо от фильтрованного кофе?

У эспрессо более сильный аромат, чем у «обычного» кофе.
Фактически, эспрессо можно отличить по богатому аромату и кремовой пене на поверхности чашки.
Для этого требуется давление 15 бар (достигается только в кофемашинах эспрессо), вода, нагретая до 90-92 ° C, и тонко измельченный и мерный кофе (7 г на чашку).

Могу ли я использовать молотый кофе в кофемашине для зерен или кофе в зернах в кофемашине для молотого кофе?

Нет, эти приборы специально разработаны в зависимости от типа используемого кофе.
Если вы используете неподходящий кофе, выньте его и налейте правильный сорт.

Каков срок хранения кофейных зерен?

Лучший способ продлить жизнь зерен — это положить их прямо в герметичный контейнер и хранить в холодильнике. Таким образом они должны храниться не менее 3 месяцев.

Где я могу утилизировать мой прибор по окончании его срока службы?

Ваш прибор содержит ценные материалы, которые могут быть переработаны или переработаны.Оставьте его в местном пункте сбора бытовых отходов.

Я только что открыл свое новое устройство и думаю, что какая-то деталь отсутствует. Что я должен делать?

Если вы считаете, что какая-то часть отсутствует, позвоните в Центр обслуживания потребителей, и мы поможем вам найти подходящее решение.

Где я могу купить аксессуары, расходные материалы или запасные части для моего устройства?

Перейдите в раздел « Accessories » на веб-сайте, чтобы легко найти все, что вам нужно для вашего продукта.

Каковы условия гарантии на мой прибор?

Более подробную информацию можно найти в разделе Гарантия на веб-сайте.

Стоит ли покупать супер автоматические эспрессо-машины?

Инканто меня успокоило. В нем все было проще, чем в Magnifica. Он по-прежнему очищался при запуске и выключении, но для этого потреблялось только половину воды. Поскольку резервуар для воды был наверху, я мог вытащить шланг из крана и наполнить его.(Magnifica имеет выдвижной резервуар для воды, установленный сбоку.)

Кнопки на лицевой стороне Incanto очень просты. Вы нажимаете «Одинарный» для одиночного шота, «Двойной» для двойного и «Латте» или «Капучино» для молочного напитка. Обратной стороной этой простоты является то, насколько сложно выполнять задачи, не предусмотренные шестью предоставленными кнопками. Навигация по настройкам на маленьком дисплее потребовала некоторого привыкания, и вместо поворота ручки и нажатия кнопки Magnifica для получения горячей воды Saeco требует, чтобы вы выполняли перемешивание с пятью кнопками, чтобы это произошло.

Мне ни разу не удавалось заставить ни одну машину хорошо принимать уже молотый кофе; они оба предпочитают цельные бобы. Предположительно оба могут принимать молотый кофе, но есть уловка, которую я так и не освоил. Когда я пытался, мне казалось, что я сваливаю землю в забвение (или прямо в шестерни машины).

Сложная очистка

Руководства пользователя Saeco и DeLonghi также просят вас снимать заварную головку и очищать их раз в неделю, а также выполнять глубокую очистку раз в месяц.Как нормальный человек, у которого много дел, я ожидал, что машина за 1000 долларов облегчит жизнь. Я не выполнял эти рутинные процедуры обслуживания с особой тщательностью. Через несколько месяцев я открыл их для хорошей чистки.

Джефф Ван Кэмп

Внутри DeLonghi Magnifica во время очистки (заварочный блок снят)

Внутри DeLonghi Magnifica была вся грязь, и даже несколько пылинок в паре обнажились (почему они обнажены?) винты и движущиеся части в машинах.Крошечная кисточка в комплекте помогла мне смести большую часть этого так же легко, как археолог в фильме обнажает кости динозавра, но я беспокоюсь, что кофейная пыль со временем проникнет в механику. Я не знаю, насколько хрупкие движущиеся части справятся с этим. Я также не вакуумировал внутренности (рекомендуется в руководстве), потому что у меня не было пылесоса с насадкой для шланга.

Несмотря на мою тягу к этому, Saeco Incanto было труднее чистить. У него большая заварочная головка, для которой требуется много воды и интенсивная очистка, а кисть, входящая в комплект, выглядит так, как будто она предназначена для использования с красками на водной основе.Под съемной заварочной головкой Incanto находился поднос, о существовании которого я даже не подозревал. Когда я его обнаружил, он был покрыт россыпью кофейной гущи и плесени. Его нужно чистить чаще.

Хороший эспрессо, а не супер

Несмотря на то, что я предпочитаю Incanto, моя жена через некоторое время снова начала использовать DeLonghi. Из него получался лучший эспрессо с большим количеством пенки (микропены, которая плавает поверх правильного шота). Как бы я ни презирал Magnifica S за интерфейс и большое количество воды, которую он использовал для самоочистки, она была права; он делал более насыщенный кофе с лучшей пенкой, чем Incanto.Оба были в целом превосходны, но кофе из Magnifica вкуснее. Ни одна из кофемашин не могла сравниться с тем, что может сделать ручная кофемашина эспрессо, управляемая опытным оператором.

Цены на эти машины заоблачные, и для них требуется гораздо больше обслуживания, чем кажется на первый взгляд. Не могу не сравнить их с кофемашинами Nespresso. Такие кофемашины на основе чашек не обладают той глубиной вкуса, которую вы можете получить, выбрав зерна и сразу же помолв их, как в кофемашине эспрессо, но они быстрее, намного дешевле и требуют доли уборка.Со временем стоимость чашки эспрессо в суперавтоматической кофемашине может быть дешевле, чем в Nespresso, но это зависит от вашего выбора зерен и предполагает, что эти машины прослужат годы без необходимости ремонта.

Полуавтоматические и полностью автоматические машины — Национальный регион Пьемонта

Полуавтоматические и полностью автоматические машины

Один из первых вопросов, который задают как внутренние торговые представители, так и внешние конечные пользователи, — когда мне следует автоматизировать?

Ответ состоит из нескольких факторов, включая, помимо прочего:

• Тип оборудования, в котором клиент нуждается или думает, что он ему нужен
• Повышенная эффективность — получение большего за аналогичный или меньший срок
• Экономия труда — попытка сделать больше с меньшими затратами
• Оптимальная экономия материала — максимальное использование элементов, которые вносят свой вклад доставить продукт за дверь, но прибыть в конечный пункт назначения в таком же состоянии, в каком он оставил
• Безопасность / эргономика — снижение / устранение травм от повторяющихся движений вместе с общими проблемами безопасности, связанными с автоматизацией
• Бюджет — сколько они хотят потратите или должны потратить для достижения необходимого результата или окупаемости инвестиций (ROI), чтобы оправдать упакованную стоимость (обратите внимание, я не назвал цену машины)

В зависимости от того, как вы хотите автоматизировать, (термоусадочные системы, упаковка оборудование, упаковочные машины и машины для запечатывания / формования ящиков) каждую группу машин можно разделить на 2 группы — полуавтоматические и полностью автоматические.

ПОЛУАВТОМАТИЧЕСКИЙ

Как правило, полуавтоматическое оборудование включает оператора, запускающего процесс и заканчивающего машину. Полностью автоматическая система запускает процесс и завершает его с минимальной помощью оператора. Например, на очень простом полуавтоматическом обмотчике стрейч водитель вилочного погрузчика помещает поддон с продуктом на поворотный стол, прикрепляет конец пленки к поддону и нажимает кнопку, чтобы начать обертывание. После завершения водитель погрузчика разрезает пленку.Наконец, водитель вилочного погрузчика поднимет поддон и переместит его.

ПОЛНОСТЬЮ АВТОМАТИЧЕСКИЙ

Используя этот аналогичный пример в полностью автоматической системе, поддон с продуктом помещается на приводной роликовый конвейер, который либо только что выгружает поддон на этот конвейер (например, паллетоукладчик), либо, чтобы максимизировать пропускную способность, водитель вилочного погрузчика загружает подающий конвейер с поддоном (-ами). Поддоны по очереди будут перемещаться в зону упаковки и с помощью датчиков начнут процесс упаковки.После завершения пленка автоматически разрезается, и поддон выгружается на разгрузочный конвейер, ожидая, пока водитель вилочного погрузчика заберет поддон. В этом сценарии у водителя вилочного погрузчика есть время, чтобы получить другие поддоны, вместо того, чтобы ждать процесса упаковки в нашем полуавтоматическом примере.

Кто ты? PNC обладает опытом и знаниями, чтобы помочь вам определить, готова ли ваша организация перейти на полуавтоматическое или полностью автоматическое приложение, и когда именно.

границ | BrainOS: новая система автоматического машинного обучения, похожая на искусственный мозг

1.Введение

Поскольку люди постоянно окружены данными, их выживание зависит от их способности понимать и оценивать свои наблюдения за внешней средой. Они формулируют и извлекают знания из полученной информации, преобразовывая данные в определенные шаблоны и модели. С этой целью задействован ряд биологических процессов и аспектов мозга (Hernandez et al., 2010). После создания мозговые агенты создают и обращаются к этим моделям при каждом наблюдении.

И исследователи, и теоретики, специализирующиеся в области нейробиологии, согласны с тем, что эти мозговые агенты поддерживают задачу анализа внешних данных, их обработки и принятия решений с использованием фундаментальных единиц мышления. Ховард и Хуссейн (2018) описывают этот процесс фундаментальной кодовой единицы как когнитивные минимумы мысли, где обмен информацией от n до N выражается на языке ассемблера на клеточном уровне нейронов. Фундаментальная кодовая единица решает вопрос о том, поступают ли входные сигналы в мозг в их аналогичной форме или же они преобразуются заранее.Теория распознавания компонентов Бирдмана и обзор теорий геометрии восприятия Инь поддерживает модель FCU, в которой бесконечная комбинация паттернов создается из фиксированного числа компонентов (Yin, 2008). Выводы, касающиеся процессов в мозге, полученные из области нейробиологии, применяются параллельно с областью искусственного интеллекта (ИИ) (Wang et al., 2016). Лучшим примером этого является машинное обучение (ML), которое вдохновлено методами мозга обработки внешних сигналов (входных данных) (Wang et al., 2016). ML может имитировать поведение человеческого мозга (Louridas and Ebert, 2016), предоставляя набор подходящих и интеллектуальных методов для анализа данных (Howard and Lieberman, 2014). ML автоматизирует манипуляции с данными, извлекая сложные аналитические модели. В этой ветви ИИ системы способны учиться на данных и распределениях, различать закономерности и принимать автономные решения, что значительно снижает потребность во вмешательстве человека.

Привлекательность машинного обучения значительно возрастает из-за таких факторов, как растущие потребности в инструментах интеллектуального анализа данных (Bredeche et al., 2006). Действительно, в мире, изобилующем данными, интеллектуальные вычисления выгодны с точки зрения затрат и производительности (Wang and Yan, 2015). Автоматизированная обработка данных позволила создать ценные системы, способные решать все более сложные проблемы и обеспечивать более точные результаты.

Три большие проблемы, с которыми все еще сталкивается ML: (1) он требует большого количества обучающих данных и зависит от предметной области, (2) он может давать противоречивые результаты для разных типов обучения или настройки параметров и (3) он дает результаты, которые может быть трудно интерпретировать при использовании таких алгоритмов черного ящика.Здесь мы предлагаем новый автоматический подход к устранению таких недостатков в мультидисциплинарном подходе, который направлен на преодоление разрыва между статистической обработкой естественного языка (NLP) (Cambria et al., 2014) и многими другими дисциплинами, необходимыми для понимания человеческого языка, такими как как лингвистика, здравый смысл и вычисления. Предлагаемый нами подход «Brain OS» представляет собой интеллектуальную адаптивную систему, которая объединяет типы входных данных, историю процессов и цели, исследует знания и ситуационный контекст, чтобы определить наиболее подходящую математическую модель, выбирает наиболее подходящую вычислительную инфраструктуру для выполнения обучения. , и предлагает лучшее решение для данной проблемы.BrainOS имеет возможность собирать данные по различным входным каналам, выполнять улучшение данных, использовать существующие модели искусственного интеллекта, создавать другие и точно настраивать, проверять и комбинировать модели для создания более мощной коллекции моделей. Чтобы гарантировать эффективную обработку, BrainOS может автоматически откалибровать наиболее подходящую математическую модель и выбрать наиболее подходящий компьютерный обучающий инструмент в зависимости от решаемой задачи. Таким образом, он приходит к «оптимальным» или предоптимальным решениям. BrainOS использует как символические, так и субсимвольные методы, поскольку использует модели, такие как семантические сети и представления концептуальных зависимостей, для кодирования значения, но также использует глубокие нейронные сети и множественное обучение ядра для вывода синтаксических шаблонов из данных.Архитектура BrainOS использует концепции модели сознания критик-селектор и подходы к лечению патологии головного мозга.

Здесь обсуждается тщательная оценка современного состояния автоматического машинного обучения, и, в частности, подробно представлена ​​предлагаемая автоматическая ОС BrainOS. Перечислены преимущества BrainOS по сравнению с современными моделями, и представлено эмпирическое исследование для проверки предложенной структуры.

2. Современное состояние: автоматические фреймворки машинного обучения

ML имеет несколько моделей, которые применяют один или несколько методов к одному или нескольким приложениям.Модели машинного обучения включают опорную векторную машину (SVM) (Mountrakis et al., 2011), байесовские сети (BNs) (Bielza and Larranaga, 2014), глубокое обучение (DL) (Bengio et al., 2013), деревья решений (DT) (Kotsiantis, 2013), кластеризация (Saxena et al., 2017), искусственные нейронные сети (ИНС) (Dias et al., 2004) и т. Д.

Каждая модель машинного обучения представляет собой интеллектуальное вычислительное средство, которое обучено выполнять четко определенную задачу в соответствии с набором наблюдений. Эти интеллектуальные модели требуют набора связанных данных для извлечения знаний о текущей проблеме.Построение этих данных является решающим фактором, по которому оценивается производительность модели. Чем больше данных, тем лучше становится производительность.

Все модели ML проходят три основных этапа: (1) получение входных данных (сигналов), (2) обработка этих данных и, наконец, (3) получение выходных данных в соответствии с решаемой задачей. Чтобы проверить, достигает ли система хорошего уровня обучения, вычисляется метрика оценки. Затем он тестируется на ряде паттернов, ранее не наблюдавшихся, и затем оценивается, приобрел ли он хорошую способность к обобщению или нет.

Для любого конкретного приложения существует ряд конкретных моделей, которые могут работать лучше других. Выбор лучшей модели для четко поставленной задачи не подчиняется никаким правилам. Скорее, есть только инструкции о том, как эти модели работают. Таким образом, нет никакого способа понять, как выбрать лучшую модель для задачи.

В то время как классическое машинное обучение фокусируется на разработке новых моделей и методов без учета результирующего увеличения сложности, автоматическое машинное обучение (AML) утверждает, что эти инструменты можно использовать более простым способом.Платформы AML автоматизируют большинство задач ML с меньшими затратами времени и затрат на внедрение. Поэтому автоматическое машинное обучение стало горячей темой не только для промышленных пользователей, но и для академических целей.

Тонкая настройка или оптимизация — ключевой компонент для создания подходящих моделей. Hutter et al. (2019). Фреймворк AML решает такие вопросы, как лучшая модель машинного обучения для различных задач, настройка модели или оптимизация гиперпараметров и т. Д. (Yao et al., 2019). Простые классические методы, байесовская оптимизация и метаэвристика — одни из наиболее часто используемых инструментов оптимизации в AML.

Для разработки таких автоматизированных фреймворков исследователи разработали и предложили несколько решений, например, h3O, Google Cloud AutoML и Auto-sklearn, изображенные на рисунках 1-3 соответственно. Эти структуры, безусловно, решили несколько проблем, но все еще далеки от стратегии, лежащей в основе человеческого мозга. Что можно заметить в перечисленных методах, так это то, что разработчики используют сложные модели машинного обучения без всяких рассуждений; следовательно, нет объяснимого ИИ.

• h3O

h3O (Landry, 2018) — платформа машинного обучения с открытым исходным кодом для предприятий.Платформа содержит модуль, который использует набор четко определенных алгоритмов для формирования конвейера. Он предоставляет специальный графический интерфейс для установки соответствующей модели, критериев остановки и набора обучающих данных.

Он поддерживает несколько линейных и сложных моделей машинного обучения, таких как глубокие нейронные сети (DNN), машины повышения градиента и т. Д. Он также поддерживает методы оптимизации поиска по декартовой и случайной сетке. Он разработан в основном на основе языка разработки Java с некоторыми блоками на Python, Javascript, R и Flow.Стандартная архитектура h3O визуализирована на рисунке 1 (Landry, 2018).

Программный стек h3O, изображенный на рисунке 1, состоит из множества компонентов, которые можно разделить на две части (верхнюю и нижнюю). В верхней части показаны некоторые клиенты REST API, а в нижней части показаны составляющие, которым подвергается виртуальная машина Java.

Несмотря на простоту использования, особенно для начинающих и неспециалистов в области машинного обучения, h3O по-прежнему страдает от недостатка знаний в области науки о данных.Еще один недостаток касается огромного количества задействованных ресурсов. На самом деле, сбои при выполнении сложных задач очень велики.

• Google Cloud AutoML

Cloud AutoML (Vinson, 2018) представляет серию продуктов, позволяющих неопытным пользователям использовать хорошо квалифицированные модели в соответствии с их бизнес-запросами. Он использует сложные возможности Google, такие как трансферное обучение. Он предоставляет пользователям простой интерфейс, так что они могут изучать, оценивать, улучшать и раскрывать методы в соответствии со своими данными.Продукты, предлагаемые этой структурой, включают AutoML Vision и видео-интеллект, естественный язык и перевод AutoML, таблицы AutoML и т. Д. Стандартная архитектура Cloud AutoML визуализирована на рисунке 2 (Vinson, 2018).

Эта структура в основном основана на глубоких нейронных сетях (DNN) и генетических алгоритмах. Он также просит пользователей соблюдать ограничение на размер обучающих данных. Для AutoML размер данных таблиц не должен превышать 100 Go.

• Автосканирование

Auto-sklearn, предложенный Feurer et al.(2015), использует байесовскую точную настройку для настроек гиперпараметров. Это улучшенная версия системы scikit-learn (предшествующий автоматический ML). Стандартная архитектура Auto-sklearn визуализирована на рисунке 3.

Существует 15 подходов к классификации, 14 методов предварительной обработки и четыре метода проектирования признаков. Несмотря на расширенную структуру, пакет этого инструментария не поддерживает ввод на естественном языке. Следовательно, он не может отличить категориальные данные от цифровых данных (Feurer et al., 2015).

Хотя большинство уже существующих фреймворков машинного обучения эффективно решают несколько проблем, таких как распознавание объектов и понимание изображений, они все еще далеки от моделирования процессов человеческого мозга. ML попытался имитировать мозг как модель для вычислений, например, алгоритмы нейронных сетей, однако ML все еще не может работать так же хорошо, как человеческий мозг. Мы предлагаем новый автоматический фреймворк машинного обучения под названием «BrainOS». Предлагаемая системная архитектура и работа биологически вдохновлены нейронными клетками, спроектированными с очень низким уровнем абстракции.

Рисунок 1 . Стандартная архитектура h3O. h3O разработан в основном на языке Java с некоторыми блоками на основе Python, JavaScript, R и Flow. Программный стек состоит из верхней и нижней частей, разделенных сетевым облаком. В верхней части показаны некоторые клиенты REST API, а в нижней части показаны составляющие, которым подвергается виртуальная машина Java (изображение любезно предоставлено h3O.ai).

Рисунок 2 . Стандартная архитектура Google Cloud AutoML.Cloud AML предлагает простой интерфейс для неопытных пользователей, позволяющий использовать модели в соответствии с их потребностями. Используя DNN и генетические алгоритмы, Cloud AutoML обучает модели машинного обучения, развертывает модели на основе пользовательских данных и сохраняет обученные данные в облачном хранилище. Платформа генерирует прогнозы с помощью REST API (изображение любезно предоставлено Google Cloud).

Рисунок 3 . Стандартная архитектура Auto-sklearns. Auto-sklearn использует байесовскую точную настройку для настроек гиперпараметров.Программа использует 15 подходов к классификации, 14 методов предварительной обработки и четыре метода проектирования признаков.

3. BrainOS: новый автоматический фреймворк машинного обучения

Привлеченные силой способности человеческого мозга рассуждать и анализировать объекты и идеи, мы предлагаем новую автоматическую структуру машинного обучения под названием «BrainOS». Архитектура и работа системы вдохновлены поведением нейронных клеток.

Поскольку существующие модели машинного обучения имеют много проблем, связанных с чрезмерно большими данными обучения, зависящими от задачи, и неинтерпретируемыми результатами, BrainOS устраняет эти недостатки.Действительно, он обеспечивает мультидисциплинарный подход, способный работать с обработкой естественного языка (НЛП), так что разрыв между статистическим НЛП и многими другими дисциплинами, необходимыми для понимания человеческого языка, сводится к минимуму. Лингвистика, здравый смысл и эмоциональные вычисления необходимы для анализа человеческого языка. BrainOS включает в себя как символические, так и субсимвольные методы, используя такие модели, как семантические сети и представления концептуальных зависимостей, для кодирования значения. Кроме того, он использует DNN для вывода синтаксических аспектов из данных.

3.1. Модель BrainOS высокого уровня

Благодаря своей антропоморфной способности и способности адаптироваться к данным, BrainOS может быть очень полезна в различных типах приложений, поскольку она может реагировать по-разному в зависимости от профиля и предпочтений пользователя. Адаптация данных означает возможность выбрать наиболее адекватную математическую модель с точки зрения полученных входных данных.

Высокоуровневая архитектура BrainOS представлена ​​на рисунке 4. Уровень входных данных состоит из точек данных, поступающих из различных исходных каналов (датчики, видео, изображения и т. Д.).Когда данные проходят через этот уровень, они проходят множество этапов извлечения и обработки данных. Например, точки ввода могут быть идентифицированы, типизированы и предварительно обработаны. На этом уровне также могут использоваться методы отбора проб. Уровень обработки данных определяет ряд интеллектуальных подходов в соответствии со следующими этапами:

• Механизм выбора критиков : объединяет типы входных данных, историю процессов и цели, исследует знания и ситуационный контекст, чтобы определить наиболее подходящую модель машинного обучения для существующих данных и то, как система должна управлять ресурсами обработки.

• Обработка данных с использованием конвейеров машинного обучения : ряд вертикальных и горизонтальных конвейеров для распределения данных может помочь подготовить данные более быстро и эффективно.

• Обучение модели и / или переносное обучение : Отсутствие изоляции алгоритмов и использование знаний из предыдущей задачи для решения связанных задач повышает эффективность и точность.

Рисунок 4 . Архитектура ОС мозга высокого уровня. Информация о входных данных поступает из различных каналов смешанных входных данных.Контекст реального мира извлекается из контейнера метамира. Цель представляет цель проблемы обработки и желаемые результаты. Затем создается наиболее подходящая модель и сохраняется в репозитории моделей для будущего использования или выбирается из уже существующей модели в репозитории. Выходные данные содержат результаты и выводы, полученные после обработки данных.

Уровень выходных данных содержит результаты и выводы, полученные после прохождения уровня обработки данных.

BrainOS адаптируется к различным каналам данных. Он использует несколько методов обработки данных и компоненты селектора модели. Подобно человеческому мозгу, BrainOS использует архив данных, знаний и моделей машинного обучения. BrainOS усиливается сложным метакомпонентом классификатора-оркестратора. Селектор критической модели находится внутри оркестратора, чтобы дать ответ на вопрос «Какой инструмент лучше всего выбрать для данной проблемы?».

Основанная на человеческом мозге, который использует разные нейронные области для обработки входных данных, в зависимости от типа рецептора, предлагаемая инфраструктура основана на ансамбле ресурсов, которые управляются селектором критиков (включен и выключен), во многом способ действия биологического разума.

3.2. Фундаментальная архитектура BrainOS

Ключевой концепцией BrainOS является ее адаптируемость к решаемой задаче. Он выбирает подходящие модели для характера входных данных. На рисунке 5 представлен более подробный обзор архитектуры всей инфраструктуры. Как показано на рисунке 5, топология BrainOS состоит из ряда компонентов. В следующем разделе подробно описывается каждый компонент.

Рисунок 5 . Подробная архитектура BrainOS.

3.3. Компонент формализации проблемы

Формализация проблемы — основная точка входа в систему. Он содержит три подкомпонента: данные, мета-информацию о мире и цель задачи. Эти три компонента содержат всю необходимую информацию, связанную с данными и задачей, которую нужно обработать. Входные данные хранятся в контейнере данных, в то время как общие и реальные контекстные данные хранятся в контейнере метамира. Цель задачи представляет собой основную цель проблемы, которую необходимо обработать, и желаемые результаты.

Для согласованности точки входных данных должны соответствовать определенной схеме. Это можно сделать с помощью API для подключения BrainOS к другим пакетам машинного обучения для поддержания целостности и согласованности задачи. На рисунке 6 представлен пример компонента формализации проблемы.

Рисунок 6 . Компонент формализации проблемы. Компонент формализации проблемы включает смешанные входные данные, общий контекст данных реального мира, содержащийся в контейнере метамира, и главную цель проблемы обработки, а также желаемые результаты.

3.4. Критический компонент

Компонент критика (квалификатор) использует формулировку проблемы и историю BrainOS (знания метамира) для улучшения набора данных, подаваемого в систему. Он улучшает данные с помощью наборов данных, предшествующих дате, которые дополняют текущие входные функции в модуле, называемом усилителем данных. Кроме того, он применяет квалификации, налагает ограничения и выстраивает требования для достижения промежуточного уровня. На рисунке 7 показана архитектура критического компонента.

Рисунок 7 . Компонент классификатора (критика). Компонент квалификатора расширяет наборы данных, подаваемые в систему, и применяет квалификации, налагает ограничения и выстраивает требования для достижения промежуточного уровня.

3.5. История базы данных

Предложение адаптивной системы обучения в нестатическом пространстве выглядит как аспект человеческого мышления. Фактически, люди используют свои знания и опыт, чтобы найти решение любых проблем. Вдохновленная этой выдающейся способностью, BrainOS сочетает в себе по крайней мере два подкомпонента памяти: мировые знания и историю.На рисунке 8 показана архитектура компонента базы данных истории.

1. История BrainOS: включает в себя опыт, приобретенный в течение жизненного цикла системы с точки зрения обнаруженных наборов данных, ранее использованных моделей и достигнутых результатов. Такой ресурс быстрого доступа к памяти имеет большую ценность, особенно в ситуациях, когда платформа сталкивается с уже решенными проблемами. В этом случае система использует «рефлекторный ответ».

2. Мировое знание: содержит мировые знания «здравого смысла», перекрывая от общих понятий к предметным.Пакет знаний предметной области содержит множество областей, в которых инфраструктура требует наличия эксперта. Интегрированный исследовательский опыт состоит из моделей и выводов, сделанных на основе реальных знаний, и включает следующие два компонента:

• Сохраненные модели : включают ранее обнаруженные ресурсы без ограничений.

• Более абстрактные исследовательские знания : большое информационное поле. Это может быть выполнено по конкретным формулировкам проблем, отдельным решениям проблем или точным наборам данных.

Рисунок 8 . Компонент базы данных истории. Компонент базы данных истории состоит из мировых знаний, а также истории ОС мозга. Подкомпонент мировых знаний содержит пакет знаний предметной области для сканирования НЛП и онтологий, а также исследовательский опыт, состоящий из сохраненных моделей и более абстрактных исследовательских знаний.

3.6. Компонент Planner

Планировщик основан в основном на обработанной проблеме и истории использованных моделей.Он способен установить наиболее адекватный поток обработки для решаемой проблемы в соответствии с мировыми знаниями, целью и сходством текущей задачи с теми, которые рассматривались в прошлом.

В качестве примера для задачи извлечения намерения из изображения планировщик может прописать следующие шаги:

• Запустите алгоритмы субтитров на изображении, чтобы получить повествование изображения.

• Запустить обнаружение объектов и распознавание активности на изображении.

• Запустите алгоритм, чтобы получить онтологию для ранее извлеченных концепций.

• Сделайте вывод о намерении, используя все ранее полученные сущности и онтологии.

Планировщик играет роль большого двунаправленного графа, в рамках которого могут выполняться специальные алгоритмы эвристического поиска для обнаружения правильных последовательностей узлов для данной задачи. Архитектура планировщика визуализирована на Рисунке 9.

Рисунок 9 . Архитектура планировщика. Планировщик устанавливает наиболее адекватный поток обработки для проблемы в соответствии с мировыми знаниями.В планировщике могут быть запущены специальные алгоритмы эвристического поиска для обнаружения правильных последовательностей узлов для данной задачи.

3,7. Параллельный исполнитель

Параллельный исполнитель играет роль планировщика задач. Этот компонент создает модели, хранит модули решения и выбирает инфраструктуру. Он управляет тем, когда, какие и как потоки будут выполняться после того, как они поступят из селектора.

Параллельный исполнитель запускает несколько потоков для удобных структур.На основе моделей, предоставленных селектором, исполнитель создает новые модели или комбинирует существующие. Он разделяет соответствующие задачи на одновременную обработку параллельных потоков. Архитектура параллельного исполнителя визуализирована на рисунке 10.

Рисунок 10 . Параллельный исполнитель. Параллельный исполнитель создает новые модели или комбинирует существующие. Он разделяет соответствующие задачи на одновременную обработку параллельных потоков.

3.8. Планировщик модулей

Планировщик модуля принимает потоки, отправленные параллельным исполнителем, и планирует график выполнения решения.Это дает возможность параллельного выполнения с использованием разных ресурсов.

3.9. Компонент селектора

Селектор, ключевой компонент BrainOS, выбирает подходящую модель в соответствии с формулировкой проблемы. Чтобы предоставить подходящие модели, Селектор параллельно выполняет следующие шаги:

1. Поиск адекватной модели в истории BrainOS. Если найдено подходящее решение, то соответствующий инструмент оптимизируется, обучается и оценивается.

2. Иначе, поиск в Research Knowledge, включая опубликованные статьи и исходные коды. Если подходящий кандидат найден, его настраивают, изучают и оценивают.

3. Создание инструмента с нуля после определения типа и топологии. После этого модель настраивается, обучается и оценивается.

4. Выполнение ансамблевого обучения путем объединения нескольких моделей, которые могут дать лучшие результаты, чем модель с более высокой точностью.

Таким образом, прежде чем селектор принимает модель решения для данной формулировки проблемы, он анализирует, существует ли комбинация моделей, которая может превзойти выбранную модель.Если Селектор находит такую ​​комбинацию моделей, то решение модели представляет собой ансамбль моделей. Архитектура селектора модулей представлена ​​на рисунке 11.

Рисунок 11 . Селектор. Селектор запускает селектор исторической модели, построитель на основе исследования, ансамблер моделей и конструктор моделей параллельно. Селектор исторической модели ищет подходящую модель в истории BrainOS. Построитель, основанный на исследованиях, ищет подходящую модель в опубликованных статьях и исходном коде.Ансамблер моделей объединяет несколько моделей, которые могут дать лучшие результаты, чем модель с более высокой точностью. Дизайнер модели создает инструменты с нуля. Процессор моделей оценивает и обучает выбранные модели.

Выбранный набор моделей, постановка задачи и заданная точность затем архивируются в истории BrainOS. Четыре подхода выполняются параллельно, где каждый модуль записывает лучшую модель в онлайн-репозиторий моделей.

Критерий определяет, является ли поиск достаточно подходящим подходом в соответствии с заранее определенными целями или когда один из модулей должен быть исключен из поиска.Для каждой части плана обработки BrainOS выбираются соответствующие модели. Желательно предоставить различные специализированные экземпляры селектора, зависящие от предметной области, каждый из которых оптимизирован для определенных знаний предметной области или контекста проблемы. Например, для целей классификации можно использовать SVM, кластеризацию K-средних, ИНС и другие инструменты. Для задач, зависящих от времени, настоятельно рекомендуются повторяющиеся архитектуры, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) (Chouikhi et al., 2017). Для решения проблем проектирования функций используется анализ независимых компонентов (ICA) (Henriquez and Kristjanpoller, 2019), анализ независимых компонентов (PCA) (Kacha et al., 2020), автоэнкодеры (AE) (Xu et al., 2016), матричная факторизация и различные формы кластеризации.

Что касается задач оптимизации, существует множество полезных методов, таких как эволюционные вычисления (Chouikhi et al., 2016), глобальная оптимизация, наивная оптимизация и т. Д.

3.10. Компонент Orchestrator

На высоком уровне абстракции BrainOS играет роль инфраструктуры, ориентированной на оркестратор, поскольку она отслеживает все модели. Он организован в виде графика для выбора путей обработки.Предлагаемая структура кажется мощной, поскольку она может использовать любой подход от обучения с учителем до обучения без учителя, обучения с подкреплением, алгоритмов поиска или любую их комбинацию.

Оркестратор — это метакомпонент, который объединяет входные данные, историю процессов и цели, а также исследует знания и ситуационный контекст, чтобы определить наиболее подходящую модель машинного обучения для данной формулировки проблемы. Оркестратор состоит из четырех компонентов: селектора моделей, классификатора проблемы, планировщика и параллельного исполнителя.

4. Интерпретации

Наша оценка BrainOS фокусируется на следующих вопросах:

Вопрос 1 Гибкость и адаптируемость : Достаточно ли BrainOS способна работать с большим разнообразием областей приложений?

Вопрос 2 Быстрая сходимость : Работает ли BrainOS быстро при решении определенной задачи или требуется много времени, чтобы сойтись?

Вопрос 3 Точность : Как BrainOS обеспечивает получение точных результатов?

4.1. Гибкость и адаптируемость

Одной из наиболее важных характеристик BrainOS является ее гибкость для решения нескольких задач. BrainOS можно адаптировать для большого количества существующих проблем, а также расширить для новых подходов. Здесь мы предоставляем лишь небольшую часть возможных областей применения BrainOS. Его можно применить к антропоморфизму в проблемах взаимодействия человека и машины, включая эмуляцию личности и эмоциональный интеллект. Кроме того, BrainOS важен для диагностики и лечения заболеваний головного мозга (например,г., болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона и т. д.), автоматизированные производственные системы, управление энергопотреблением и т. д.

Фактически, внутренние модули памяти, инкубированные в архитектуре BrainOS, хранят предыдущий опыт и знания. Это дает нашей платформе возможность решать любые типы приложений, даже с высоким уровнем абстракции. Что определяет предлагаемую парадигму по сравнению с современным уровнем техники, так это согласованность с концептуальными данными, такими как НЛП. Действительно, он устраняет недостатки существующих моделей при решении многих контекстных задач.Кроме того, он предоставляет множество моделей машинного обучения, каждая из которых работает в определенной области.

4.2. Быстрая сходимость

BrainOS может уменьшить время выполнения. Если проблема была ранее решена, и другая проблема в том же контексте собирается передать BrainOS, ранее использовавшаяся модель может быть непосредственно найдена в истории BrainOS и использована для решения новой задачи. В этом случае нет необходимости переходить к селектору и последующим компонентам. Кроме того, одна из общих задач автоматических систем машинного обучения — быстро решить, как выбрать модель, которая лучше всего подходит для данной задачи.BrainOS включает в себя компонент выбора, который автоматически и напрямую выбирает лучшие модели в соответствии с поставленной задачей. Это может быть выгодно с точки зрения времени выполнения. Кроме того, BrainOS поддерживает параллельное выполнение за счет одновременного запуска нескольких потоков через компонент параллельного исполнителя. Это может сэкономить много времени и ускорить обработку данных.

4.3. Точность

BrainOS содержит множество компонентов, которые составляют уровни, по которым циркулируют данные. На большинстве этих уровней имеется хранилище исторических обработок, моделей и знаний из мирового опыта.Запись предыдущих моделей и их результатов дает априорные указания о том, какую модель использовать. Кроме того, BrainOS предоставляет несколько методов оптимизации, а также модели машинного обучения, обеспечивающие высокую способность к обобщению. Также возможно проводить групповое обучение, выполняя несколько моделей одновременно и выбирая лучшую из них.

4.4. Доступность и масштабируемость

отвечает за сбор данных из различных входных каналов, их распаковку и сохранение для последующего использования.Существует большое количество каналов данных, которые могут отправлять данные в BrainOS. Таким образом, в облаке существует потребность в высокой масштабируемости при записи этих данных, а также будет потребность в хранении их большого количества. Существуют различные технологии, которые могут поддерживать это, но наиболее подходящими из них, которые могут обеспечить постоянное увеличение входных данных и высокий уровень параллелизма входящих данных, являются технологии, основанные на парадигме публикации / подписки. В этом конкретном случае обработки данных входные данные будут действовать как издатели данных, а BrainOS, обрабатывающая данные, как подписчик.

5. Эмпирические результаты

В настоящее время внедрение моделей AML, таких как решение Google AI, вероятно, будет подвержено большим задержкам, вычислительным затратам и потребляемой мощности. Это связано с огромным потоком данных, представленным более крупными наборами данных. Большая проблема, с которой отрасль не справится легко, заключается в том, что в ней используются цифровые арифметические устройства и логические вентили, которые сами по себе не соответствуют принципам работы нейронов и синапсов. Следовательно, это представляет собой плохой подход к реализации глубоких нейронных архитектур.Чтобы продолжить решение более сложных проблем, использование все большего количества оборудования является обязательным, но неустойчивым. Предлагаемая BrainOS находится в стадии реализации. Мы разрабатываем и тестируем некоторые модули BrainOS, и мы соберем все модули в одну структуру. Например, мы работаем с совершенно новой архитектурой для глубоких нейронных сетей (DNN), которую мы называем глубокой когнитивной нейронной сетью (DCNN) (Howard et al., 2019).

5.1. Глубокая когнитивная нейронная сеть (DCNN)

DCNN — одна из новых моделей машинного обучения, обладающая характеристиками, аналогичными человеческому мозгу, такими как восприятие и рассуждение, и гораздо лучше подходит для построения нейронных сетей.Ценность этой новой архитектуры заключается в том, что анализ больших данных может выполняться почти в реальном времени на небольших устройствах, таких как мобильные телефоны и устройства IoT. Предлагаемая архитектура DCNN, показанная на рисунке 12, состоит из одного миллиона нейронов и 2,5 миллиардов синапсов. DCNN обладает замечательным свойством одновременного получения высокоэффективной реализации, быстрого принятия решений и отличного обобщения (долгосрочное обучение). DCNN обладает высокой энергоэффективностью при вычислениях со сверхнизкими требованиями к энергии, которые могут быть легко реализованы как в аппаратном, так и в программном обеспечении, поскольку ее нейроны могут быть представлены простыми уравнениями, состоящими из операций сложения, вычитания и деления.Высокоэффективная реализация мелких нейронных сетей с использованием технологии комплементарных металлооксидных полупроводников (CMOS) или вероятностных CMOS (PCMOS) показала, что они в 300 раз более эффективны с точки зрения энергоэффективности продукта (EPP). Существенный выигрыш на операцию является пропорциональным, который зависит от всего приложения, где ожидается большой выигрыш с глубокими структурами для крупномасштабной обработки.

Рисунок 12 . Архитектура DCNN (1000 скрытых слоев, 1 миллион нейронов и 2.5 миллиардов синапсов).

5.2. DCNN для быстрого принятия решений

DCNN была обучена и протестирована с использованием современного набора данных MNIST (LeCun et al., 1998). Результаты принятия решений показаны на рисунке 13. Можно увидеть, что для очень крупномасштабной обработки DCNN продемонстрировала до 300 раз более быстрое принятие решений по сравнению с современным многоуровневым персептроном (MLP). на основе глубокой нейронной сети.

Рисунок 13 . Скорость принятия решений: для очень крупномасштабной обработки DNN результаты моделирования DCNN показали в 300 раз более быстрое принятие решений по сравнению с современной глубокой нейронной сетью на основе Multi-Layer Perceptron (MLP), состоящей из миллиона нейронов и 2.5 миллиардов синапсов.

5.3. Интеграция DCNN с алгоритмом рассуждений

Еще одним уникальным свойством разработанной DCNN является ее быстрая адаптируемость и поведение сходимости при интеграции с алгоритмами рассуждений для получения человеческих вычислений (как восприятие, так и рассуждение одновременно) в реальном времени. По данным крупномасштабного моделирования, процесс принятия решений стал в 80 раз быстрее. Смоделированная структура рассуждений / оптимизации показана на рисунке 14. На рисунке 14A показана процедура определения и адаптации на основе DCNN, обученная на оптимизированном наборе данных, созданном структурой оптимизации.Структура оптимизации показана на рисунке 14B, который отвечает за анализ и рассуждения. В этой структуре обучающий модуль помогает процессу рассуждений в выборе наилучших конфигураций, которые будут использоваться в новой предстоящей ситуации. Принимая во внимание, что модуль рассуждений [например, генетический алгоритм (GA)] использует модуль обучения для максимизации функции полезности. Предлагаемая структура используется для оптимизированного и автономного управления мощностью в беспроводных системах восходящей линии связи. Результаты моделирования продемонстрировали значительное улучшение производительности среды DCNN + GA по сравнению с DNN + GA с точки зрения принятия решений в реальном времени.В частности, в автономном режиме оптимизации DCNN занимала 0,28 секунды на решение по сравнению с 2 минутами на решение DNN. Тем не менее, как только DCNN обучена на оптимизированном наборе данных, она работает в 300 раз быстрее, чем DNN, как показано на рисунке 14. Более подробная информация о структуре оптимизации и наборе данных подробно представлена ​​в Adeel et al. (2016).

Рисунок 14 . Оптимизированное принятие решений на основе DCNN. (A) Оптимальная адаптация в реальном времени на основе DCNN. (B) Оптимизированное извлечение набора данных: данные сначала собираются для обучения, что помогло процессу рассуждений на основе GA построить оптимизированный набор данных.

Мы считаем, что предлагаемая нами DCNN является оптимальным выбором для будущих сверхмалопотребляющих и энергоэффективных устройств, способных обрабатывать массивные массивы математических вычислений в режиме реального времени как для обобщенного обучения, так и для приложений оптимизации. Чтобы добиться большей гибкости при работе с различными приложениями, в настоящее время мы внедряем регрессионную модель DCNN вместе с проектированием и тестированием других модулей BrainOS. В последнее время мы будем собирать все модули в одном фреймворке.

6. Заключение

Наша работа была мотивирована как интеллектуальной целью создания модели человеческого интеллекта, которая больше напоминала бы работу мозга и познания, так и связанной с ней практической целью создания более эффективного подхода к машинному обучению; в частности, подход автоматического машинного обучения. Хотя подходы машинного обучения и искусственного интеллекта, как правило, основывались на дублировании функций мозга и когнитивных функций, их различная пригодность для решения различных типов проблем означает, что ни одна модель не подходит для всех проблем.Путь вперед, как многие предполагали давно, состоит в том, чтобы выяснить, как выбрать подход (который может быть одной или системой моделей) автоматическим, рациональным / объяснимым образом для любой конкретной проблемы под рукой, чтобы выявить оптимальные решения этой проблемы. Это означает выбор и калибровку (т. Е. Выбор параметров) системы / архитектуры моделей. Система BrainOS, описанная в этой статье, отличается от существующих автоматических инструментов машинного обучения тем, что она автоматизирует и как это происходит. Он исходит из существующей систематики подходов в литературе по автоматическому машинному обучению для разработки собственной архитектуры.Предварительные исследования убедили нас, что BrainOS может решать сложные высокоуровневые проблемы, такие как обработка естественного языка.

Авторские взносы

NH способствовал разработке предлагаемого подхода. NC был ответственным за обзор современного состояния и описание статьи. Компания AA разработала и совместно разработала первоначальную идею оптимизированного принятия решений на основе DCNN и DCNN. К.Д. внес значительный вклад в написание и редактирование рукописи. Ахо был соавтором предложенной архитектурной модели.AHu отвечал за общее планирование и направление предлагаемого подхода, включая структуру DCNN.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Авторы выражают огромную благодарность Мандару Гогейту из Эдинбургского университета Напьера и Хади Лариджани из Каледонского университета Глазго за их вклад в DCNN и структуру оптимизации, которые цитируются здесь для справки.

Список литературы

Адил, А., Лариджани, Х., и Ахмадиния, А. (2016). Новая структура принятия решений на основе случайных нейронных сетей для оптимизированного и автономного управления мощностью в системе восходящей линии связи LTE. Phys. Commun. 19, 106–117. DOI: 10.1016 / j.phycom.2015.11.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бенжио Ю., Курвиль А. и Винсент П. (2013). Репрезентативное обучение: обзор и новые перспективы. IEEE Trans. Pattern Anal. Мах.Intell. 35, 1798–1828. DOI: 10.1109 / TPAMI.2013.50

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бредеш Н., Ши З. и Цукер Дж. Д. (2006). Перцептивное обучение и абстракция в машинном обучении: приложение к автономной робототехнике. IEEE Trans. Syst. Человек Киберн. C Прил. Ред. 36, 172–181. DOI: 10.1109 / TSMCC.2006.871139

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Камбрия, Э., Уайт, Б., Дуррани, Т., и Ховард, Н.(2014). Вычислительный интеллект для обработки естественного языка. IEEE Comput. Intell. Mag. 9, 19–63. DOI: 10.1109 / MCI.2013.2291686

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чуйхи Н., Аммар Б., Рокбани Н. и Алими А. М. (2017). Анализ параметров сети на основе PSO для прогнозирования временных рядов. Заявл. Soft Comput. 55, 211–225. DOI: 10.1016 / j.asoc.2017.01.049

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чуйхи, Н., Фдхила, Р., Аммар, Б., Рокбани, Н., и Алими, А. М. (2016). «Одно- и многоцелевой рой частиц для оптимизации структуры коллектора в сети эхо-состояний», в International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) (Vancouver, BC), 440–447.

Google Scholar

Диас Ф. М., Антунес А. и Мота А. М. (2004). Искусственные нейронные сети: обзор коммерческого оборудования. Eng. Прил. Артиф. Intell. 17, 945–952. DOI: 10.1016 / j.engappai.2004.08.011

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фурер М., Кляйн А., Эггенспергер К., Спрингенберг Дж. Т., Блюм М. и Хаттер Ф. (2015). «Эффективное и надежное автоматизированное машинное обучение», в Sytstem Neural Information Processing, ред. F. Hutter, L. Kothoff и J. Vanschoren (Cham: Springer), 113–114.

Google Scholar

Энрикес, Дж., И Кристьянполлер, В. (2019). Комбинированный анализ независимых компонентов и нейросетевая модель для прогнозирования колебаний обменного курса. Заявл. Soft Comput. 83: 105654. DOI: 10.1016 / j.asoc.2019.105654

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эрнандес, К., Санс, Р., Рамирес, Дж. Г., Смит, Л. С., Хуссейн, А., Челла, А. и др. (2010). «От мозга к системам», в Brain-Inspired Cognitive Systems , ред. К. Эрнандес, Р. Санс, Дж. Гомес Рамирес, Л. С. Смит, А. Хуссейн, А. Челла и И. Александр (Нью-Йорк, Нью-Йорк). : Springer-Verlag), 1–250.

Google Scholar

Ховард, Н., Адил, А., Гогейт, М., Хусейн, А. (2019). Глубокая когнитивная нейронная сеть (DCNN) . Патентное приложение США. 16/194 721. Вашингтон, округ Колумбия: Бюро по патентам и товарным знакам США.

Google Scholar

Ховард Н. и Либерман Х. (2014). Brainspace: связь нейробиологии со знаниями о повседневной жизни. Cogn. Comput. 6, 35–44. DOI: 10.1007 / s12559-012-9171-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Hutter, F., Kotthoff, L., and Vanschoren, J.(2019). Автоматизированное машинное обучение . Чам: Спрингер.

Google Scholar

Кача, А., Гренез, Ф., Рафаэль, Дж., Аррояв, О., и Шентген, Дж. (2020). Анализ главных компонент спектрограммы речевого сигнала: интерпретация и применение к дизартрической речи. Comput. Speech Lang. 59, 114–122. DOI: 10.1016 / j.csl.2019.07.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коциантис, С. Б. (2013). Деревья решений: недавний обзор. Artif. Intell. Ред. 39, 261–283. DOI: 10.1007 / s10462-011-9272-4

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ландри, М. (2018). Машинное обучение с R и h3O . Маунтинвью, Калифорния: h3O.ai, Inc.

Google Scholar

Маунтракис, Г., Им, Дж., И Оголе, К. (2011). Поддержка векторных машин в дистанционном зондировании: обзор. J. Photogramm. Рем. Sens. 66, 247–259. DOI: 10.1016 / j.isprsjprs.2010.11.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Саксена, А., Прасад, М., Гупта, А., Бхарилл, Н., Патель, О. П., Тивари, А. и др. (2017). Обзор методов и разработок кластеризации. Нейрокомпьютеры 267, 664–681. DOI: 10.1016 / j.neucom.2017.06.053

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Винсон, Б. (2018). Машинное обучение с помощью Google Cloud Platform . Технический отчет, Google Cloud.

Ван Х. и Ян Х. (2015). Оптимизация сети состояний эха с помощью алгоритма оптимизации роя бинарных частиц. Зн. На основе Syst. 96, 182–193. DOI: 10.1016 / j.knosys.2015.06.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wang, Y., Widrow, B., Zadeh, L.A., Howard, N., Wood, S., Bhavsar, V.C., et al. (2016). Когнитивный интеллект: глубокое обучение, мышление и рассуждение с помощью систем, управляемых мозгом. Внутр. J. Cogn. Сообщить. Естественный интеллект. 10, 1–20. DOI: 10.4018 / IJCINI.2016100101

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сюй, Дж., Сян, Л., Лю, К., Гилмор, Х., Ву, Дж., Тан, Дж. И др. (2016). Составной разреженный автоэнкодер (SSAE) для обнаружения ядер на гистопатологических изображениях рака молочной железы. IEEE Trans. Med. Imaging 35, 119–130. DOI: 10.1109 / TMI.2015.2458702

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Яо, К., Ван, М., Чен, Ю., Дай, В., Ху, Ю. К., Ли, Ю. Ф. и др. (2019). Исключение человека из обучающих приложений: обзор автоматизированного машинного обучения . Технический отчет, arXiv: 1810.13306 [cs.AI], ArXiV.

Google Scholar

Инь, П.-Й. (2008). Теория когнитивного распознавания образов , Глава Методы распознавания образов. Вена: Ай-тек.

Google Scholar

Best 2020 Супер автоматические коммерческие эспрессо-машины

См. Наш список коммерческих супер-автоматических эспрессо-машин.

Суперавтоматическая эспрессо-машина — это эспрессо-машина, в которой используется максимальная автоматизация для производства напитков на основе эспрессо.Суперавтоматы бывают двух типов — одноступенчатые и двухступенчатые. Одноступенчатые машины автоматически измельчают, утрамбовывают, извлекают эспрессо, а также автоматически выпаривают и взбивают молоко одним нажатием кнопки. Двухступенчатые машины делают все, кроме молочных аспектов приготовления напитков. Охладитель молока необходим для одноступенчатой ​​суперавтоматики, для двухступенчатой ​​не требуется. Некоторые суперавтоматики также имеют силовые камеры для ароматизаторов или порошка мокко.

Коммерческие суперавтоматы намного надежнее, чем домашние машины, и если вы планируете кофейный бизнес, мы настоятельно рекомендуем вам приобрести машину, способную обрабатывать большие ежедневные объемы напитков.Эспрессо-машины, предназначенные для домашнего использования, не предназначены для коммерческого использования и не могут справиться с объемом, который может выдержать коммерческая машина. Если вы попытаетесь использовать слишком маленькую кофемашину, снизится качество ваших напитков, у вашей эспрессо-кофемашины, вероятно, начнутся проблемы, и у вас будут периоды, когда вы не сможете готовить напитки, так как машине потребуется время для восстановления .

Есть много марок супер автоматических эспрессо-кофемашин.Некоторые из них являются эксклюзивными для определенных брендов, например, Starbucks, у которой есть собственный бренд. Другие легко доступны в большинстве розничных продавцов эспрессо-машин. А другие делаются только на заказ и требуют предварительного заказа.

Мы продаем все коммерческие супер автоматические модели Unic, Faema, La Cimbali и Nuova Simonelli. Это лучшие в стране бренды в области суперавтоматики. Есть и другие бренды суперавтоматики, которые мы не продаем, в том числе Cecilware, Rancilio, Franke (a1000 FM, S700, A400 FM, A600 FM), Eversys и Schaerer.Jura — это бренд, который иногда используется в офисных помещениях. Мы не продаем и эту марку, но некоторые модели довольно популярны для офисов, в том числе Giga 5, Giga 6 и W3.

Коммерческие суперавтоматические кофемашины для эспрессо начинаются от примерно 7000 долларов за небольшую кофемашину до более 30 000 долларов за очень прочную. Если у вас кафе среднего размера, вам понадобится достаточно большая машина, чтобы справиться с ежедневным объемом напитков для вашего магазина, но, что более важно, в часы пик.Согласно проведенным нами опросам и нашим внутренним данным о продажах, большинство кафе, которые предпочитают супер-автоматические кофемашины, а не традиционные эспрессо-кофемашины, обычно тратят в среднем 18 500 долларов на супер-автоматические эспрессо-кофемашины.

Для офисных кофемашин эспрессо компании обычно покупают либо домашнюю кофемашину высокого класса, либо коммерческие машины меньшего размера. Диапазон цен на высококачественную домашнюю суперавтоматику начинается примерно от 3000 долларов (за что-то вроде Quick Mill Monza). Офисы с большим количеством сотрудников обычно тратят около 10 000 долларов на свою суперавтоматику.

Наши кофемашины эспрессо марок Faema, La Cimbali и Nuova Simonelli произведены в Италии. Машины Unic производятся во Франции.

Если у вас небольшая кофейня, подойдет что-то вроде Nuova Simonelli Prontobar или La Cimbali Q10. Это также хорошая машина, если у вас есть универсальный магазин, магазин мороженого, магазин чая боба, ресторан малого и среднего размера, пекарня или другой магазин сладостей или крытый игровой центр для детей.

Это все термины, которые люди используют для обозначения кофемашин эспрессо. Эспрессо-машина — правильный термин, но если вы решите называть их одним из этих других имен, это совершенно нормально.

Люди обычно используют термины полностью автоматический и автоматический для описания кофемашин эспрессо, которые относятся к категории супер-автоматов.Супер автоматические машины измельчают, утрамбовывают, варят, а также за один прием готовят пар и взбивают молоко. Эспрессо-машины, относящиеся к полностью автоматическим или автоматическим, не так автоматизированы, как супер-автоматические. Главное, что определяет один из этих типов машин, связано с тем, будет ли машина автоматически дозировать объемы порций эспрессо. Помимо супер-автоматов, существуют еще три типа кофемашин эспрессо: рычажные, полуавтоматические и автоматические (или объемные). Рычажная машина управляется человеком, который тянет за рычаг, чтобы вытащить рюмку эспрессо.Полуавтоматическая машина использует насос для приготовления шота, и бариста должен запускать и останавливать вручную. Автоматическая кофемашина также использует насос для создания давления заваривания, но бариста должен только активировать заваривание, поскольку машина автоматически останавливается после выдачи заранее определенного количества эспрессо. Ни один из этих типов машин не перемалывает, не утрамбовывает, не заваривает, не прекращает подачу и не разливает использованный кофе, а готовится к следующему выстрелу одним нажатием кнопки.Большинство из них не имеют встроенных шлифовальных машин, а для других требуются отдельно стоящие шлифовальные машины. Супер автоматика — единственная конструкция, которая все делает.

Нет, не знаем. Хотя иногда вы можете получить хорошие бывшие в употреблении коммерческие эспрессо-машины с другими типами эспрессо-машин, мы не рекомендуем использовать коммерческие эспрессо-машины, если вы не получите очень выгодную сделку. Причина в том, что в коммерческой эспрессо-кофемашине много деталей, и если что-то пойдет не так, будет легче, если эспрессо-кофемашины будут регулярно обслуживаться, а ремонт может быть очень дорогостоящим.Если у вас есть суперавтоматическая машина для вашего кофейного бизнеса, мы рекомендуем приобрести новую, но если у вас нет на это бюджета, мы рекомендуем приобрести менее автоматизированный тип машины.