Obsah. Úvodní slovo. Nově nainstalované štěnice v učebně TK6 44 Vyhodnocení 1. kola soutěže o logo FM 45

Úvodní slovo

Obsah

Vážené a milé čtenářky a čtenáři, náš časopis letos slaví své první narozeniny. Od vydání prvního čísla tomu bude rok přesně 5. května. Stejně jako on je o rok starší, je tomu tak i s redakční radou. Jenže narozdíl od souboru spousty nul a jedniček, kterým elektronický časopis je, jsme my živé a opotřebovávající se bytosti. Za ten rok nám přibyl na hlavě nejeden šedivý vlas způsobený stresem před vydáním dalšího čísla. Největším problémem je nedodržování termínů uzávěrek a špatné formátování příspěvků. Někdy podle řevu ozývajícího se z S14 mám pocit, že náš editor musí každou chvíli dostat infarkt. Prosím proto naše přispěvatele, aby se snažili články dodávat včas a v souladu s pokyny pro autory na našem webu. Není však důvod pouze ke kárání. Osobně si myslím, že pozitivní převyšuje nad negativním. V této souvislosti bych ráda udělila veřejnou pochvalu Katedře Modelování (KMO), která se k naší výzvě o dodání katedrových drbů postavila opravdu zodpovědně. Po několika konzultacích iniciovaných vedením KMO dodala spoustu nádherných a působivě ilustrovaných klepů. Doufáme, že ostatní katedry, které se ještě neprezentovaly, k tomuto úkolu přistoupí stejně zodpovědně. Také dívka čtvrtletí se nám nebývale vyvedla. Způsobil to zejména nový člen redakční rady, kterého jsme přijali jako „Speciálního agenta pro detekci dívek čtvrtletí“. Doufáme, že nová, a zatím ještě mladá, krev ulehčí našemu týmu od starostí a časopis tak bude moci oslavit spoustu dalších narozenin.

Počítačové zpracování digitálních obrázků pro neprogramátory (Lukáš Matela)

2

10. Pochod za Zlatým Mechou

8

Doprava ve francouzském městě TOULOUSE

9

Za redakční radu s pozdravem Monika Matušková

Šifrovací algoritmy v praxi (Monika Matušková) 11 POPIN – nový výchovně vzdělávací program na KMO TUL 17 Dary fakultě Mechatroniky určené pro výuku a výzkum

22

Dívka čtvrtletí – Ája

23

Reverse engineering of photosynthesis responding to a harmonically modulated light (Martin Boško, Bedřich Janeček, Ladislav Nedbal) 35 Šroubárna, aneb mechatronický kviz

39

Jak si změnit výdejnu v menze?

41

Kulturní koutek: I. ročník Elektrické olympiády

42

Nově nainstalované štěnice v učebně TK6 Vyhodnocení 1. kola soutěže o logo FM

44 45

Otevření Laboratoře inteligentních robotů

46

Komiks: Bzuk & Bzik

47

Návod na zesilovač 2×18 W poctivých (Josef Černohorský)

49

Vaříme s drátem

50

Žárovka budoucnosti (Miroslav Novák)

51

Zeměkemně

52

Modelování složitých systémů metodami umělé inteligence (Pavel Kordík, Miroslav Šnorek)

53

Amarant – rostlina, kterou možná neznáte 1. díl (Jiří Jelínek)

57

Jarda stavitel

59

Výsledky šroubárny

61

K^7 vědecko populární časopis TU v Liberci Ročník: II, Číslo: 1/2005, Vychází: 4× ročně, Datum vydání: 23. 3. 2005, Šéfredaktor: Ing. Monika Matušková, tel.: 485 353 641, Redaktor: Ing. Miroslav Novák, Ph.D., tel.: 485 353 290, Redakční rada: Ing. Jan Václavík, Ing. Tomáš Mikolanda, Ing. Jiří Jelínek, Vítězslav Puc, Grafická úprava: Ing. Miroslav Novák, Ph.D., Příští číslo vyjde: 15. 6. 2005, Uzávěrka čísla 2/05: 23. 5. 2005, Vydává: TU v Liberci – FM, Adresa redakce: K7 – KEL, Hálkova 6, 461 17 Liberec, tel.: 485 353 290, e-mail: [email protected], Distribuce: www stránka http://k7.vslib.cz, Registrace: ISSN 1214-7370 Přetisk povolen pouze se souhlasem redakce. Za původnost a správnost příspěvku odpovídá autor.

1

TUL, FM, KEL

Počítačové zpracování digitálních obrázků pro neprogramátory


.

I. díl – Metody předzpracování Lukáš Matela Technická univerzita v Liberci, Fakulta mechatroniky a mezioborových inženýrských studií, Katedra měření, Hálkova 6, 461 17 Liberec, Tel.: 485 353 343, E-mail: [email protected]

Abstrakt: Potřebujete snadno a rychle implementovat algoritmy počítačového zpracování digitálních obrázků? Nepotřebujete k tomu ani umět typické programovací jazyky, jako je třeba C++. Existuje hned několik, z uživatelského hlediska podobných systémů s jednoduchými instrukcemi (chce to, pravda, umět trochu anglicky) a můžete pracovat jednoduše - vzoreček po vzorečku přepisovat na příkazovou řádku a dostávat mezivýsledky. Pokud chcete, můžete celou sekvenci takových příkazů zapsat do souboru, který pak vše vyřeší najednou. Úvod Následující příspěvek vznikl na základě požadavku redakce časopisu K7. Podnítil jej článek Rozpoznávání druhů stromů podle tvarů jejich listů, který vyšel v čísle 2/2004. Článek se zabýval pokročilejšími metodami rozpoznávání, než samotným předzpracováním obrázků. Tuto skutečnost se nyní bude snažit nahradit první díl seriálu o počítačovém zpracování obrázků pro neprogramátory. Ukážeme si jak na předzpracování obrázků v prostředí Matlab, zmíníme se také o projektech Octave a SciLab, které uživatele při srovnatelných schopnostech vyjdou mnohem laciněji. Článek si neklade za cíl přeložit do češtiny dostupné manuálové stránky, nebo suplovat nápovědu. Snaží se pouze přiblížit čtenáři práci s některými základními příkazy. Tento článek je určen pro ty, kteří třeba již s MATLABem pracují, ale zatím neměli čas nebo chuť si „pohrát“ s Image Processing Toolboxem. Pro ty, kteří se zatím s MATLABem nesetkali je určen odstavec Obecné informace – MATLAB. Pokud si chcete algoritmy vyzkoušet na obrázku, na kterém bylo vše testováno, lze jej stáhnout na této adrese: http://ldip.kam.vslib.cz/k7.

Prostředky Co vše tedy potřebujeme, abychom mohli snadno používat předzpracování obrázků? Pokud máme na svém počítači nainstalován MATLAB, měli bychom zkontrolovat, zda instalace obsahuje Image Processing Toolbox. Tento toolbox vyvíjí přímo firma Mathworks http://www.mathworks.com. Na jejich stránkách se můžeme nejen o Image Processing Toolboxu dozvědět více. Současně bych chtěl upozornit, že na tomto webu jsou k jednotlivým toolboxům volně k dispozici velice zdařilé nápovědy a ukázkové příklady [3]. Pokud máme pouze základní verzi Matlabu, která neobsahuje výše zmíněný Image Processing Toolbox, je možné koupit i jiný, komerční toolbox, např. SDC Morphology Toolbox for MATLAB. Na domovské stránce tohoto projektu rovněž můžete, kromě dokumentace, nalézt spoustu užitečných informací http://www.mmorph.com. Jednotlivé příkazy tohoto alternativního toolboxu mají velmi podobné použití jako distribuční Image Processing Toolbox společnosti Mathworks. Pokud jste zastánci Open-Source softwaru, existují i pro vás dnes již poměrně slušně propracované alternativy k prostředí MatLab: SciLab a Octave. K prostředí SciLab (základní verze) je volně dostupný SciLab Image Processing toolbox (SIP). Prostředí Octave zase rozšiřuje, nejen o algoritmy počítačového zpracování obrazu, balík Octave-forge. Výhodou projektů SciLab i Octave je snaha autorů o maximální kompatibilitu se systémem Matlab, která dovoluje většinu, nebo alespoň velké části kódů z „M-fajlů“ přímo a bez úpravy importovat. Kompatibilita však není stoprocentní jednak díky tomu, že v nových verzích MATLABu jsou implementovány stále nové a nové funkce a jednak díky tomu, že MATLAB se snaží zpřehlednit obrovské množství příkazů jejich postupným přejmenováváním v průběhu změn verzí.

K^7 vědecko populární časopis TU v Liberci 1/05 –- http://k7.vslib.cz

2

TUL, FM, KEL


Velká část příkazů, kterými se v článku budeme zabývat, začíná právě dvěma písmeny im, značícími příslušnost k Image Proccesing Toolboxu. Pokud bude v následujícím textu uvedeno, že „MATLAB obsahuje...“ je tím ve většině případů míněno, že „Image Processing Toolbox, jako součást MATLABu obsahuje...“ Prostředí Matlab je možno provozovat jak na OS Windows, tak i na OS Linux, což není až tak běžně známo. Projekty Octave a SciLab vznikly původně právě v prostředí OS Linux, jsou však i přeportovávány a s mírným zpožděním dostupné i pro OS Windows. Obecné informace – MATLAB Všechny příkazy (funkce) je možno psát přímo do příkazové řádky. Pokud je již sekvence příkazů, kterými se blížíme k vytyčenému cíli dlouhá a dosažení výsledku by po restartu MATLABu znamenalo zadat celou sekvenci znovu, pak je výhodné tuto sekvenci uložit do tzv. „M-fajlu“. To může být výhodné, např. když často v budově odpojují bez ohlášení elektrickou síť, což se při psaní tohoto článku několikrát stalo. Děkuji tímto odpovědným osobám za příjemné pracovní podmínky. :-/ V MATLABu je pro každou funkci možno vyvolat nápovědu pomocí příkazu help. Tím získáte přehled o parametrech daného příkazu a o způsobech jeho volání případně o proměnných, které příkaz vrací. Příkladem může být příkaz help filter, který nám vypíše použití funkce filter. Další užitečnou vlastností v novějších verzích je schopnost MATLABu pamatovat si dříve volané příkazy. Ty pak lze v příkazové řádce vylistovat šipkami nahoru a dolů. Velmi výhodné je nezapomínat na středníky na konci příkazů, protože bez nich dojde k výpisu celé vrácené proměnné na obrazovku. To může někdy naši práci velmi zpomalit, zvláště je-li načítán barevný obrázek o velikosti např. 1280×1024 pixelů. Na to však během práce přijde brzy každý sám. Komentování příkazů se v „M-fajlech“ provádí znakem %. MATLAB pak ignoruje celý řetězec, který je za tímto znakem. To co bylo v odstavci doposud popsáno, platí obecně i pro systémy Octave a SciLab. Následující rada však bude platit jen pro MATLAB. Pokud chcete své „M-fajly“ ukládat mimo defaultní úložiště, kterým je adresář work v adresáři, kam se instaloval Matlab (tedy například C:\MATLAB701\work v případě verze 7.01), pak je potřeba v menu File vybrat položku Set Path a tlačítkem Add Folder přidat

danou cestu. Nové nastavení je potřeba potvrdit tlačítkem Save. Obecné informace – Počítačové zpracování obrazu, komprese, formáty Stručně bych se zde chtěl zmínit o některých základních pojmech z oblasti počítačového zpracování obrazu a o formátech obrázků. Pixel je nejmenší element obrázku. Velikost pixelu udává nejmenší možný zobrazitelný detail v obrázku. Pokud tedy digitálním fotoaparátem vyfotím stěnu budovy o rozměru 4×3 metry při rozlišení 1600×1200 pixelů, nejsem schopen zobrazit detail menší než 2,5 mm. Pokud se ke stěně přiblížím (resp. přiblížím stěnu optickým zoomem), takže zobrazím oblast 80×60 cm na této stěně, to znamená detail o velikosti 0,5 mm. Obrázky můžeme rozdělit na 3 základní skupiny, se kterými se nejčastěji setkáme: Binární obrázek – obrázek obsahuje pouze jedničky a nuly. V MATLABu je nula reprezentována černým pozadím, a jednička bílým popředím. V různých softwarech tomu však může být naopak, případně i jinak (červený objekt na černém pozadí). Šedotónový obrázek – je v odstínech šedi. Typickým příkladem je například naskenovaná „černobílá“ fotografie. Šedotónový obrázek pak můžeme vytisknout i na tiskárně s pouze černým inkoustem díky půltónovému tisku, jehož princip je patrný shlédnutím výtisku novin pod lupou. Barevný obrázek – barevné obrázky jsou rozloženy do barev některého barevného modelu. Standardní zobrazovací systém barev ve vyzařovacích technologiích. Barva v systému RGB (red, greem, blue) vzniká smícháním různých intenzit jednotlivých tří světelných složek. RGB systém je aditivní, takže čím vyšší jsou hodnoty jednotlivých složek, tím světlejší je výsledná barva – stoprocentní hodnoty všech tří složek tvoří bílou barvu, 0% hodnoty pak barvu černou. RGB systém se používá v počítačových monitorech. Opakem je subtraktivní (odčítací) systém v tiskárnách, který využívá zvláště metody CMY nebo CMYK. Zde naopak sečtením 100% hodnot složek CMY (cyan, magenta, yellow) dostaneme černou barvu. V tiskárnách bývá pro úsporu dražších barevných inkoustů ještě náplň s černou barvou. Pokud se mluví o barevné hloubce obrázku 24 bitů, pak to zpravidla znamená, že každé složce RGB přísluší 8 bitů. Je tedy možné každou ze tří složek popsat 256 úrovněmi. Počet barev, které pak můžeme poskládat je 2563 = 16,7 mil. barev. Zdá se vám to dostatečné? Lidské oko jich prý dokáže rozlišit mnohem více.


3

TUL, FM, KEL


Co se týká komprese, je pro různé typy obrázků vhodná různá komprese. Neexistuje „nejlepší“ kompresní metoda zrovna tak, jako neexistuje nejlepší auto. Například pro běžné fotografie je zpravidla nejvhodnější komprese JPEG, nebo novější JPEG2000. Komprese JPEG využívá diskrétní Kosinovu transformaci, JPEG2000 využívá pro kompresi transformaci vlnkovou (wavelet). V digitálních fotoaparátech však zatím převládá již zavedený a rozšířený JPEG. To, že komprese JPEG využívá diskrétní kosinovou transformaci, může mít v případě zašuměných obrázků jeden pozitivní důsledek. Obrázky s impulsním šumem, který vzniká na čipu snímače při dlouhých expozičních časech, jsou díky transformaci vyhlazeny (filtrovány) a vliv šumu se tak sníží. Pokud však chceme použít vhodnou kompresi pro obrázky na kterých jsou např. schémata, rozměrové nákresy s rovnými tenkými liniemi, případně obrázky s několika málo barvami, je vhodná komprese GIF. Bohužel používání tohoto formátu je částečně omezeno díky softwarovým autorským právům. Pro binární obrázky je například vhodný také správně implementovaný formát TIFF, který využívá kompresi shodnou s kompresí dat při faxování. Podrobnější informace lze získat např. v [4], [5] a ještě více do hloubky je problematika rozvinuta v [1] str. 621-645. Absolutně nevhodné je naopak použít kompresi jpeg pro obrázky se schématy, grafy nebo některé screenshoty. Zkuste si například takové schéma elektrozapojení uložené v jpg formátu, načíst a převést na binární obrázek. Právě artefakty vzniklé jako negativní dopad nevhodné komprese se vám nyní nevyplatí. No a ještě jedna obecná rada. Počítačové zpracování obrazu je oblast, které se věnují lidé zpravidla velmi zběhlí v práci s počítačem. Tito lidé často spoustu informací publikují na spoustě webových stránek. Velmi snadno se tak vhodným dotazem do některého vyhledávače (nejznámější je asi Google) můžete dobrat k hledaným informacím. Je však potřeba počítat s tím, že drtivá většina hledaných informací je dostupná jen a pouze v anglickém jazyce.

Načtení obrázků Pro načtení slouží funkce imread. Obdobně pro zápis obrázku, který je uložen v matici je možné použít příkaz imwrite, který je nutné volat nejen s parametry názvu souboru a matice, ale rovněž je potřeba udat typ souboru. Jako příklad slouží následující volání:

>> imwrite (IMG, jmsoub, 'bmp'), kde IMG je matice v níž je uložena obrazová informace, jmsoub je název souboru (včetně přípony) a 'bmp' označuje typ souboru. Nyní tedy zpět k načítání obrázků. To provedeme voláním: >> IM = imread ('obrazek .bmp'); %nezapomenout na středník >> imshow (IM)

Obr. 1: načtený obrázek ze souboru 'hed1.bmp' MATLAB umí celkem inteligentně sám rozlišit o jaký typ načteného obrázku se jedná. Dokonce jej neošidíme ani tím, že přejmenujeme soubor z hed1.bmp na hed1.jpg. Načítá si totiž informace z hlavičky souboru. Pokud se podíváme jaký typ dat obsahuje matice IM, tak zjistíme, že se jedná o typ uint8, tedy o položky s 256-ti různými úrovněmi. Příkaz size je obecný příkaz základní distribuce MATLABu a vrací nám, jak již název napovídá, velikost zadané matice. Matice reprezentuje obrazovou informaci, která byla načtena ze souboru na disku. Velikost matice u obrázků je podle typu obrázku buď dvourozměrná (binární a šedotónové obrázky) nebo trojrozměrná (barevné obrázky). V uvedeném příkladu vidíme, jaký je výsledek volání funkce v případě našeho obrázku. >> size(IM) ans = 548 752

3 RGB

Jak je z příkladu patrné, příkaz size vrátil i informaci o barevném prostoru, ve kterém je obrázek uložen. V tomto případě se jedná o RGB.


4

TUL, FM, KEL


Převod obrázku z barevného na binární, prahování Pro převod obrázku znázorněného na obr. 1 použijeme funkci im2bw. Matlab rozezná, jaký typ obrázku vstupující matice (proměnná) reprezentuje, a převede jej na binární. >> BW = im2bw (IM); %opět nezapomenout na středník >> imshow (BW)

Obr. 2: binární obrázek získaný transformací obrázku 'hed1.bmp' prahováním Funkce im2bw nám vytvořila novou matici, jejíž položky jsou typu logical. Funkci lze tudíž používat také pro přetypování celých matic. Pro převod obrázku RGB na šedotónový slouží funkce rgb2gray. Další transformační funkce mezi jednotlivými barevnými formáty můžeme najít v nápovědě. Inverze obrázků V MATLABu je, jak již bylo psáno výše, pozadí reprezentováno černou barvou. Ve výše uvedeném příkladu na obrázku č. 2 jsou však černou barvou znázorněny objekty, které nás zajímají. Proto je potřeba obrázek invertovat. Kouzlo MATLABu spočívá mj. ve velmi jednoduché práci s maticemi. Pro inverzi celého obrázku totiž stačí napsat následující příkaz: >> BWINV = 1 - BW; >> imshow (BWINV); Vzhledem k tomu, že BW je matice, která obsahuje pouze jedničky nebo nuly a jedná se tedy o logické položky, je možné v tomto případě pro-

vést inverzi pomocí negace, což je v MATLABu příkaz: >> BWINV = ~BW; Třetí možností je použít obecnou funkci imcomplenet, která je aplikovatelná na jakýkoli typ obrázku. Již jen pro doplnění, máme možnost v případě negace šedotónových obrázků příkaz: >> GREYSCALEINV = 255-GREYSCALE;

Obr. 3: invertovaný binární obrázek Některé operace matematické morfologie Protože získaný obrázek 3 má místy přerušené hranice objektů, je v mnoha úlohách počítačového předzpracování obrázků potřeba použít funkce ze skupiny matematických morfologických operací. Předmětem tohoto článku není popis ani vysvětlení algoritmů. Více informací můžete najít například v [1] str. 559–575 nebo [2] str. 177– 190, ale spousta velice solidních informací k tomuto tématu je rovněž dostupná na webu. Nyní si ukažme, jak některé morfologické operace implementovat v MATLABu. Nejprve je potřeba definovat strukturní element, který budeme na daný obrázek aplikovat. To můžeme například takto: >> SE = [1 1 1; 1 1 1; 1 1 1]; Stejný výsledek nám však zajistí poněkud elegantnější: >> SE = ones (3, 3) SE = 1 1 1 1 1 1 1 1 1


5

TUL, FM, KEL


Pro definici strukturních elementů existuje v MATLABu funkce strel, která umožňuje snadno vytvořit elementy různých tvarů a velikostí (např. čtvercové, kruhové nebo podlouhlé). Pokud máme strukturní element vhodně definován pro naši úlohu, můžeme přistoupit k volání morfologické funkce, v našem případě dilatace, která zvýrazní objekty na úkor pozadí:

Stačí zavolat: >> IMF = imfill(BWDIL); >> imshow(IMF) a ohraničené objekty jsou vyplněny.

>> BWDIL = imdilate (BWINV, SE); >> imshow (BWDIL)

Obr. 5: Vyplněné jsou pouze ty objekty, které byly souvisle ohraničeny

Obr. 4: Obrázek na který byla aplikována operace DILATACE Jak je vidět, všechny pixely na popředí (bílé pixely) byly zviditelněny – dilatovány. Stalo se tak i pro pixel v pravé části obrázku, který v tomto případě představuje šum, či nečistotu na originálním obrázku. Upozornění: funkce imdilate (resp. imerode) se ve starších verzích Matlabu a Image Processing Toolboxu objevovala pod názvem dilate (resp. erode). Později při použití funkce dilate a erode upozorňovali varovná hlášení na doporučení použít nové funkce imdilate a imerode. Ve verzi Matlabu 7 (a jeho příslušném Image Processing Toolboxu) již funkce dilate a erode nejsou podporovány a jsou plně nahrazeny funkcemi s předponou im. V systému SciLab a SIP však zůstaly funkce pro dilataci a erozi obrázků pod původním názvem bez předpony. Nyní si ukažme opět bez podrobnějšího vysvětlení, jak „vylít“ objekty ohraničené okrajem. K tomuto účelu můžeme použít funkci imfill, která patří mezi pokročilejší funkce matematické morfologie.

Jak je patrné z obrázku, je vyplněna většina kruhových řezů. Bohužel nesouvislá hranice některých objektů nedovolila vyplnit všechny obrysy. V následujícím postupu si ukážeme, jak upravit úlohu, tak abychom vyplnili všechny objekty. Jdeme na to z jiného konce Doposud jsme si ukázali jakým způsobem lze provést transformaci obrázku z RGB na binární, černobílý pomocí funkce im2bw. Nezmínili jsme však možnost dalšího, volitelného parametru. Tímto volitelným parametrem je úroveň prahování. Úroveň je možno nastavit v intervalu <0; 1>. Jedná se tedy o poměrové vyjádření z barevného (šedotónového) rozsahu. Pokud nedovolíme MATLABu vynecháním tohoto volitelného parametru, aby jej navrhl a aplikoval sám, můžeme pro danou úlohu řešení zjednodušit. To uvidíme na následujících ukázkách. Bohužel se však může stát, že podobné obrázky z jiných realizací budou pořízeny při odlišných světelných podmínkách. To pak celou situaci komplikuje. Můžeme například nastavovat hodnoty prahu ručně, což však není příliš elegantní. Jinou možností je „prohnání“ celé skupiny obrázků algoritmem, který znormalizuje průměrnou jasovou hodnotu všech obrázků. Můžeme se dostat i do takové situace, že nebudeme schopni z obrázku nijak jednoduše


6

TUL, FM, KEL


získat souvislou hranici vůbec. Jak detekovat kružnice, aniž máme k dispozici celou souvislou hranici, si ukážeme v některém z příštích pokračování našeho seriálu. Je však zapotřebí použít jiných, speciálních metod. Nyní se vraťme k převodu obrázku z RGB na binární pomocí prahování s pevně nastavenou úrovní. >> BW = im2bw (IM, 0.6); >> imshow(BW)

Obr. 7: Vyplněné objekty pomocí funkce imfill, tentokrát jsou vyplněny všechny dostaneme obrázek, který bude pro náš účel výhodnější. Můžeme dokonce vynechat funkci dilatace ze skupiny morfologických operací. V předchozím případě nám totiž dilatace pomohla zacelit některá přerušení hranice. Automatické spočítání objektů Nyní jsme obdrželi obrázek, v němž jsou jednotlivé řezy vlákna sice již uspokojivě segmentována, ovšem některé řezy jsou spojeny a to je pro nás nežádoucí. V případě, že chceme jednotlivé objekty dále analyzovat, musíme je určitým způsobem oddělit. Pokud chceme tyto objekty pouze spočítat, stačí nám použít několikanásobnou erozi. Eroze objekty postupně oddělí. To lze prakticky realizovat pomocí následující sekvence příkazů:

Obr. 6: Binární obrázek získaný prahováním s pevně nastavenou úrovní

IMres=IMF; SE = [1 1 1; 1 1 1; 1 1 1]; for k=1:15, IMres = imerode (IMres, SE); end imshow (IMres)

Nyní již na první pohled vidíme, že získaný binární obrázek bude pro další zpracování vhodnější, neboť hranice objektů je souvislá a uzavřená. Pomocí již výše popsané sekvence příkazů: >> >> >> >>

INV = 1-BW; imshow(INV) IMF=imfill (INV); imshow(IMF)

Obr. 8: Objekty vzniklé z obrázku 7 několikanásobnou erozí Méně elegantní postup by samozřejmě byl opsat pod sebe 15× příkaz IMres = imerode (IMres, SE); což by umožnilo dojít ke stejnému výsledku. Pro automatické spočítání objektů na obrázku existuje v MATLABu komplexnější funkce bwlabel. Tato funkce vrací jednak novou matici, v níž jsou objekty označeny hodnotami <1; N>, kde N je počet objektů. To umožňuje barevně odlišit objekty pro „lepší“ vizualizaci K^7 vědecko populární časopis TU v Liberci 1/05 –- http://k7.vslib.cz

7

TUL, FM, KEL


výstupu, což si ukážeme v příštím dílu seriálu. Jako druhý parametr funkce vrací právě námi požadovaný počet objektů v obrázku. >> [L,N] = bwlabel(IMres, 8); >> N N = 36 Výsledek, který nám vrátila funkce bwlabel si můžeme snadno ověřit spočítáním objektů na obrázku. Závěr Ukázali jsme si ty nejzákladnější metody počítačového předzpracování obrázků. V našem případě jsme schopni zatím na obrázku automaticky počítat vlákna v řezu příze. Funkce použité v uvedeném příkladu lze vhodným uzpůsobením použít pro velké množství jiných úloh. V příštím vydání časopisu K7 si ukážeme některé další, pokročilejší metody analýzy obrazů. Mezi tyto metody bude patřit například výpočet vzdálenostní funkce a segmentace na základě rozvodí. Z našeho obrázku pak budeme moci zjistit nejen počet objektů, ale i jejich plochy. Ukážeme si také, jak lze objekty barevně vizualizovat.

Reference [1] Šnka M., Hlaváč V., Boyle R. Image Processing, Analysis, and Machine Vision, P.W.S. Publishing, Boston 1999, ISBN 0-534-95393-X [2] Hlaváč V., Sedláček M. Zpracování signálů a obrazů. 2. vyd., skriptum ČVUT, Praha 2002, ISBN 80-01-02114-9 [3] The Mathworks - Image Processing – Demos and Webinars [online]. 2004 [cit. 13. prosince 2004]. Dostupné na www: http://www.mathworks.com/applications/imag eprocessing/demos.html [4] Brabec S., Grafika v UNIXu – další bitmapové formáty. [online] Root.cz, 2002 [cit. 12. prosince 2004]. Dostupné na www: http://www.root.cz/clanek/1001 ISSN 1212-8309 [5] Brabec S., Grafika v UNIXu – bitmapové formáty TIFF a JPEG. [online]. Root.cz, 2002 [cit. 12. prosince 2004]. Dostupné na www: http://www.root.cz/clanek/994 ISSN 1212-8309 [6] Živě – výkladový slovník [online]. [cit 15. února 2005]. Dostupné na www: http://www.zive.cz/slovnik ISSN 1214-1887


8

TUL, FM


Doprava ve francouzském městě . TOULOUSE Rychle se blíží termín konference ECMS 2005, která se koná na spřátelené univerzitě v TOULOUSE. Někteří z nás se vydají v květnu tímto směrem, aby poznali nové věci a nové lidi ve svém oboru. V tomto městě jsem strávil několik studento-měsíců, a proto bych se s vámi chtěl podělit o své zkušenosti. Francouzi jsou zvláštní národ. Člověk kolikrát nechápe, jak to vlastně všechno může fungovat. Na obranu Francouzů musím říci, že mají velmi přehledně zpracovanou mapu MHD. Budu se snažit popsat všechny způsoby, které je možné využit k dopravě po městě.

vané, jen se tam občas najde nějaké to hovínko, jak je vidět na obr. 1. Doprava na kole: Tento způsob dopravy je výhodný, efektivní, rychlý, levný, ale má však svá „ALE“. Francouzi jsou strašní kleptomani, co se jízdních kol týče. Co není přidělané, zamčené nebo jiným způsobem zabezpečené, tak zmizí v nenávratnu. V případě, že je to zabezpečené a zloděj je naštvaný, tak to může dopadnout jako na obr. č. 2. Zloději bohužel nepohrdnou ani totálně starým kolem, které téměř nejezdí. Musím se přiznat, že mě lákalo poskládat si vlastní kolo ze zbytků u stojanů na kola. Bohužel jsem narazil na nedostatek dílů a to hlavně ráfků a sedadel. Zkušení cyklisté vozili v batůžku na zádech obrovskou 3 kg vážící kladku na motorku obr. 2. a to 2 ks. Ta se dá jen těžko přešmiknout kleštěmi. Pokud překonáte všechna možná nebezpečí, která jsou spojená se zlodějinou, tak můžete vyrazit podél vodního kanálu do centra města. Je to cca 15 min jízdy. U radnice je možné si kolo zapůjčit proti složené jistině. Tuto službu nabízí MHD města TOULOUSE. Jak je to s pojištěním zapůjčeného kola jsem nezjistil.

Obr.1. Koblížek smažený na okénku chlazený☺ Doprava autobusem je pohodlná. Nesmíte však narazit na dopravní špičku. Konkrétně uvedu, že linka č. 2 je nepoužitelná v době špičky, která je ráno mezi 8–10 hodinou a odpoledne mezi 18–20 hodinou. Naopak linka č. 24 objíždí centrum města a vyhne se všem tlačenicím. Je však velice klikatá a nedoporučoval bych ji po noční havárii žaludečních šťáv. Také musím pochválit řidiče a zvláště řidičky, kteří v tom chasu a úzkých uličkách bravurně řídí nemalé autobusy. Rychlost mám rád, ale někde jezdili i na mě celkem rychle a zběsile. Cena lístku, který platí 1 hodinu a je možné 2× přestoupit, je 1,30 EUR. Dále existuje lístek A/R (aller retour) – to je zpáteční. Opět platí 1 hodinu v každém směru, ale je možné přestoupit pouze 1×. Jízdní řád neexistuje. Časy nejsou důležité. Uvádí se pouze interval např.: 12 min. Všechny zastávky jsou na znamení. Proto je nutné dát si pozor, kde chcete vystoupit. Pokud přejedete cílovou stanici, zachovejte klid a vystupte na další stanici. Daleko nezajedete, protože jsou blízko u sebe. Autobusy jsou pěkné a udržo-

Obr.2. Kolo po zásahu zuřivého zloděje Doprava autem je snad nejhorší volba, protože ji volí většina Francouzů. Z toho plyne, že jsou všude mraky aut a zácpa na sebe nenechá dlouho čekat. Je to frustrující a pomalé. Zvyšuje to nervozitu řidičů, a proto jich v létě tolik umírá na infarkt v dopravní zácpě. Pokud budete muset autem vyjet, tak se vyhněte časům špičky, které jsem uvedl v odstavci doprava autobusem. Auto doporučuji používat jen v krajních případech a to jen s klimatizací a na dlouhé vzdálenosti. Pokud


9

TUL, FM


naštvete někoho z okolí, může se vám přihodit něco podobného jako na obr. 3.

u drážních vozidel. Celé je to zajímavé. Určitě doporučuji vyzkoušet. Lísky, které platí do autobusů platí i v metru a naopak. Není v tom rozdíl. Na fotkách je vidět jak to vypadá ve skutečnosti.

Obr.3. Renault Megane po FaceLiftu Doprava na koloběžce: Já osobně jsem si přivezl do Francie koloběžku, která mi na začátku ulehčila život. Pěšky trvá cesta do města při velmi rychlé chůzi cca 45 min. Koloběžka je levná skladná a všude si ji můžete vzít s sebou. Odpadá tím dalších 6 kg nějakých zabezpečovacích zařízení, které s sebou člověk vláčí na kole. Asi po 3 týdnech jsem měl levou nohu velmi dobře vytrénovanou a byl jsem ve městě stejně rychle jako autobus č. 2 v dopravní špičce. Také jsem si ověřil, že je možné sehnat náhradní díly. Svou razantní jízdou přes obrubníky jsem zničil zadní kolečko. Za 14 EUR jsem koupil super kvalitní kolečka, která již vydržela naprosto všechno. Při jízdě je vhodné vyhledávat povrchy s malým valivým odporem. Ideální jsou červené chodníky. Je nutné si dávat pozor na psí výkaly. Také nedoporučuji koukat po okolí, protože první kanálek pro vodu, nebo obrubník uvede vaše tělo do letu přes řidítka. O dopadu raději nic říkat nebudu. Pokud chcete levný a spolehlivý dopravní prostředek, tak říkám „ANO“. Doprava metrem je opravdu exkluzivní záležitost. Všechno je jiné a nové. Nestíhal jsem vycházet z úžasu. Vchod nebo-li díra do země je stejná jako u nás, eskalátory také. Když člověk dojede dolů kde by čekal kolejiště, má dojem, že stojí před vchodem do obchodu jako na obr. 4. Pak přijede souprava metra. Otevřou se dveře, které předem připomínaly obchody. Vagónky jsou malé, ale postačují. Největší překvapení pro mne bylo, že nikdo soupravu neřídí. Vše je řízeno automaticky. Prý to funguje dobře, ale bere to lidem práci. Na druhou stranu je dobrý výhled dopředu jak je vidět na obr. 5. Asi poslední zajímavostí je, že vagóny metra jezdí na pneumatikách obr. 6., nikoliv na železných kolech jak jsme zvyklí

Obr.4. Nástupiště metra

Obr.5. Výhled z vagónku do tunelu

Obr.6. Podvozek metra Na závěr musím napsat jediné: Ať si každý vybere dle svého gusta.


Text:Bery, Foto: Bery & Pádža

10

TUL, FM, KSI

Šifrovací algoritmy v praxi

Šifrovací algoritmy v praxi Monika Matušková

Technická univerzita v Liberci, Fakulta mechatroniky a mezioborových inženýrských studií, Katedra softwarového inženýrství, Hálkova 6, 461 17 Liberec, Tel.: 485 353 641, E-mail: [email protected]

Abstrakt: Kapitola 1 se zabývá hlavními oblastmi v nichž se můžeme setkat s kryptografickými produkty. V kapitole 2 a 3 uvedu několik příkladů známých výrobců šifrovacího software a hardware, který je v současnosti na trhu. Společně s výrobci zmíním i konkrétní produkty a používané algoritmy. Zhodnocení mého průzkumu výrobců kryptografických produktů bude uvedeno v kapitole 4.

1 úvod Dnešní kryptologie je rozšířená prakticky ve všech oblastech každodenního života. Často její nástroje ani nevnímáme. Když píšeme email, když si jdeme vyzvednout peníze do bankomatu, když se díváme na televizi, nebo telefonujeme kamarádovi, vždy tu je a nijak nás neobtěžuje. Její působení se dá rozdělit do několika oblastí: - bezpečný přenos a archivace dat, - autentizace a elektronický podpis, - distribuce dat, - VPN (Virtuální privátní síť).

1.1 Bezpečný přenos a archivace dat Tato oblast tvoří nezanedbatelný podíl aplikací kryptologie. Ať už chceme zabezpečit svoje vlastní data nebo data, která posíláme někomu jinému, používáme podobné šifrovací algoritmy. Šifrovací algoritmy dělíme na symetrické a asymetrické, přičemž pro šifrování velkých objemů dat se lépe hodí symetrické algoritmy. Příkladem nástroje pro šifrování velkého objemu dat, který si můžete osobně vyzkoušet, je např. program TrustPort od české společnosti AEC nebo Steganos SecuritySuite od společnosti Steganos. Oba lze běžně stáhnout z internetu a AEC nabízí dokonce freewarové verze. Zbývající stáhnutelný kryptografický software naleznete většinou ve trial, nebo shareware verzi. Volně ke stažení je také software Phila Zimmermanna – PGP, jehož zveřejnění provázela v USA velká aféra. PGP je vybaveno nástroji pro šifrování souborů, elektronické pošty a pro elektronický podpis.

1.2 Ověření pravosti (autentizace) a elektronický podpis Jak ve svém průzkumu zjistila firma Ernst & Young, v současné době používá, nebo si plánuje používat elektronický podpis více než 50 % organizací [1]. Využívají jej zejména k externí komunikaci se svými obchodními partnery a se zákazníky, ale i k interní komunikaci. Tato oblast pomalu začíná nabývat na významu a postupně se prosazuje. Příkladem je všem dobře známé internetové bankovnictví nebo jiné úřední online operace. Díky PGP se používání elektronických podpisů částečně prosadilo i na nižší úrovni fyzických osob a jeho použití upravuje zákon. Podle zákona 227/2000 Sb. a) elektronickým podpisem jsou údaje v elektronické podobě, které jsou připojené k datové zprávě nebo jsou s ní logicky spojené a které umožňují ověření totožnosti podepsané osoby ve vztahu k datové zprávě, b) zaručeným elektronickým podpisem je elektronický podpis, který splňuje následující požadavky: 1. je jednoznačně spojen s podepisující osobou, 2. umožňuje identifikaci podepisující osoby ve vztahu k datové zprávě, 3. byl vytvořen a připojen k datové zprávě pomocí prostředků, které podepisující osoba může udržet pod svou výhradní kontrolou, 4. je k datové zprávě, ke které se vztahuje, připojen takovým způsobem, že je možno zjistit jakoukoliv následnou změnu dat. Zákon 227/2000 Sb. upravuje nejen používání elektronického podpisu, ale i poskytování souvisejících služeb, kontrolu povinností stanovených tímto zákonem a sankce za porušení povinností stanovených tímto zákonem [2].

1.3 Distribuce dat V mnoha případech jde pouze o jednostrannou komunikaci, kdy dáváme šifrovaná data k dis-


11

TUL, FM, KSI pozici pouze skupině příjemců, které jsou určena. Jde například o placené televizní vysílání nebo zabezpečenou distribuci dat po podnikových sítích, extranetu, nebo internetu.

1.4 VPN – virtuální privátní síť Namísto vlastních fyzických sítí využívá mnoho společností VPN založené na již existující infrastruktuře. VPN umožňují vytváření firemních sítí s využitím IP technologií, takže síť lze využít rovněž k bezpečnému připojení k Internetu. V mnoha případech se zabezpečené VPN tunely vytvářejí pomocí standardních protokolů IPSec. Jedním z poskytovatelů služeb VPN je i náš Český Telecom, který nabízí přístupovou rychlost až 155 Mbit/s.

Šifrovací algoritmy v praxi 2.2 Microsoft Corp. Microsoft vyvíjí, vyrábí, licencuje a podporuje široký rozsah softwarových produktů pro výpočetní techniku. Mezi jeho produkty patří operační systémy pro servery, osobní počítače a inteligentní zařízení, client/server aplikace a podnikový a vývojový software. Dále dodává herní systémy Xbox a poskytuje internetové služby prostřednictvím své sítě MSN. Kromě toho prodává hardwarová zařízení a poskytuje poradenské a školící služby. Vidíte, že oblast působení této společnosti není malá. Kryptografické techniky využívá všem jistě známý Excel 2003, Exchange Server 2003, Internet Information Server, LAN Manager, Microsoft Office Outlook 2003, Windows CE, Microsoft Office Word 2003, Windows 2000 Server Virtual Private Net-work, Microsoft Certificate Services, Windows 2000 servers PKI Expertise, Microsoft NetMeeting a další. O nějakém šifrování ze strany programu nemá běžný uživatel většinou ani ponětí, pokud nezabrouzdá do technické specifikace nebo podrobnějšího nastavení programu. Podporované algoritmy: RC4, CAST, AES.

2.3 PGP Corporation

Obr.1 Routery Cisco 7000 [3]

2. Výrobci kryptografického software 2.1 AEC AEC, spol. s r. o. je česká společnost, která patří již řadu let k nejvýznamnějším poskytovatelům a výrobcům software pro komplexní zabezpečení osobních počítačů jak z hlediska utajení informací, tak antivirové ochrany. Společnost byla založena v roce 1991. Základními produkty jsou TrustPort@ Antivirus, TrustPort@ Disc Protection, TrustPort@ Personal firewall, TrustPort@ Archive Encryption, TrustPort@ Encryption, TrustPort@ Certification Autority. Na webových stránkách firmy je k dispozici volná verze programu TrustPort@ Encryption, který bohužel používá výhradně DES. Stáhnout lze například i program pro vytváření virtuálních diskových jednotek na HDD TrustPort@ Disk Protection, který k šifrování používá AES nebo CAST. Podporované algoritmy: DES, AES, CAST, Twofish, Blowfish, MD5.

Na počátku stálo PGP 1.0 Philla Zimmermana, které v roce 1994 začala prodávat společnost Viacrypt. Od té doby PGP narostlo o množství používaných algoritmů a možností šifrování. PGP je program určený k šifrování elektronické pošty a souborů pomocí veřejných klíčů. Dále nabízí možnost digitálního podpisování pro ověřování pravosti dokumentů. Dostupné jsou verze PGP 8.0 for Macintosh OS X a PGP 8.0 for Windows. Společnost PGP Corporation, hádejte proč se tak jmenuje, kromě stěžejního software nabízí i Gauntlet Firewall, Cyber Cop, PGP VPN, PGP Data Security a PGP E-Business Server. Podporované algoritmy: IDEA, 3DES, CAST, AES (128, 182 a 256), Twofish (256), MD5, SHA-1, RIPEMD160, SHA-2 (256, 384 a 512), RSA, D-H, DSA.

2.4 Oracle Oracle je druhá největší softwarová firma na světě a vedoucí dodavatel globálních e-business řešení pro komerční internet a webové aplikace. Nabízí internetovou platformu, nástroje a internetové aplikace, stejně jako konzultace, výuku a


12

TUL, FM, KSI podporu ve více než 145 zemích po celém světě. Oracle se jako jediná softwarová společnost stoprocentně zaměřuje na internetový software díky úplné řadě produktů: databáze, servery, obchodní aplikace a aplikační vývojové a rozhodující podpůrné nástroje. Software Oracle běží na PC, pracovních stanicích, minipočítačích, mainframech a masivně paralelních počítačích, stejně jako na osobních digitálních asistentech a set-top nástrojích. V době poměrně nedávné se Oracle spojila se společností Phaos a výsledkemje řada kryptografického software Oracle Phaos. Výčet těchto produktů je opravdu dlouhý: Oracle Application Server, Oracle Identity Management, Oracle Phaos Centuris PKI, Oracle Phaos Centuris Server 1.1.5, Oracle Phaos CMS 2.2, Oracle Phaos Crypto 3.0.1, Oracle Phaos Crypto FIPS 3.0.1, Oracle Phaos Cryptoki, Oracle Phaos J/CA 1.2.3, Oracle Phaos Liberty 1.1, Oracle Phaos Micro Foundation 2.0, Oracle Phaos S/MIME 2.2, Oracle Phaos SAML 2.1.1, Oracle Phaos Security Engine 3.0, Oracle Phaos SSLava, Oracle Phaos WSS 1.0, Oracle Phaos XKMS 0.9, Oracle Phaos XML 2.2. Podporované algoritmy: RSA, DSA, DES, 3DES, RC4, RC2, Blowfish, RC4, AES, SHA-1, D-H, MD2.

2.5 RSA Data Security, Inc. I firma RSA Data Security se sídlem v Massachusetts se zabývá ochranou důvěrných informací. Pokud vám název připadá poněkud povědomý, pak vězte, že podobně jako firma PGP se i RSA Data Security nechala inspirovat již existujícím algoritmem. RSA algoritmus je určen pro asymetrické šifrování, avšak firma po něm pojmenovaná se zabývá i algoritmy symetrickými. Uživatelům nabízí nástroje autentikace, elektronického podpisu, šifrování dat, zabezpečení mobilní komunikace, vzdáleného přístupu i VPN. Součástí společnosti je velmi dobře známé výzkumné centrum RSA Laboratories, kde mimo jiné vznikají i nové šifry. Mezi již existující produkty patří například RSA Authentication Manager, RSA ClearTrust, BSAFE Crypto, RSA Keon Web Passport, RSA e-Sign, RSA Keon Certificate Authority a mnohé další. Podporované algoritmy: DES, 3DES, DESX, RC6, RC4, RC5, RC2, RSA.

2.6 Steganos Firmu Steganos bude místní uživatel znát spíše jako dodavatele antivirového programu Steganos

Šifrovací algoritmy v praxi AntiVirus. Firma se ovšem zabývá zejména ochranou osobních dat a komunikace. V kapitole 1 jsem zmiňovala Steganos Security-Suite, což je balík výkonných bezpečnostních nástrojů k ochraně Vašich dat. Umí ukrýt a zašifrovat data na disku, šifrovat e-maily, spravovat generátor hesel, šifrovat celé disky a další. Mezi další produkty patří Steganos Internet Security, Steganos Security Suite, Steganos Secure FileSharing a Steganos Internet Anonym. Podporované algoritmy: AES (128), Blowfish, CAST, SAFER, Twofish.

3 Výrobci kryptografického hardware Současní výrobci nabízí několik typů hardware sloužícího přímo pro šifrování nebo pro jeho podporu: - PCI karty s krypto-procesory, - čipsety, - CPU např. od firmy VIA, - zařízení s integrovaným krypto-procesorem (síťové prvky).

3.1 ASIC International, Inc. Asic International má dlouholeté zkušenosti s návrhem a vývojem komplexních ASIC řešení a systémů v oblasti zpracování signálu, komunikace, kryptografie, grafiky, zpracování zvuku a videa. Pro kryptologii to je konkrétně Ai Montgomery Exponential Core, Ai-DES-1 Core, Ai-MD5-1, Ai-SHA-1 a CryptoEngine. Jak již názvy napovídají, jde o integrované obvody jak pro symetrickou, tak asymetrickou kryptologii. CryptoEngine je výkonný exponenciátor, který významně zvyšuje výkon bezpočtu kryptografických aplikací s veřejným klíčem jako např. generování elektronického podpisu, přidělení klíče, a hašovací funkce pro ověření zprávy. Vykonává od 97.2 do 400 konverzí za sekundu pro 1K bitový klíč v závislosti na vybrané křemíkové technologii (výkon je lineárně závislý na taktovací rychlosti počítače). CryptoEngine je k dispozici ve Verilogu nebo VHDL a je připraven pro syntézu. Podporované algoritmy: DES, 3DES, MD5, SHA-1.

3.2 Cisco Systems, Inc. Cisco Systems je vedoucí světová společnost v oblasti přenosu dat, hlasu a obrazu a v oblasti LAN a WAN sítí. Téměř veškerý provoz Internetu je směrován produkty Cisco Systems.


13

TUL, FM, KSI


Do portfolia výrobků společnosti Cisco patří směrovače, přepínače sítí LAN, páteřní ATM přepínače, přístupové servery, software pro správu sítí a mnoho dalších produktů nutných pro provozování LAN a WAN síťových řešení. Z produktů využívajících kryptologii jmenujme například Cisco 7000 Series VPN Routery (Obr.1), CISCO PIX, CISCO PIX Private Link Card, Cisco VPN, Catalyst 6500 IPSec VPN Services Module, Cisco VPN 3000 Concentrator Series, nebo Cisco Catalyst 6500 SSL Services Module. Podporované algoritmy: DES, 3DES, AES, DSA.

3.3 Rainbow Technologies Jedním z produktů této firmy jsou hardwarové akcelerátory CryptoSwift. CryptoSwift výrazně zvyšují výkon zabezpečených web serverů mnoha společností a zkracují tak dobu jejich odezvy. CryptoSwift obsahuje speciální public-key procesor FastMAP (patentovaná technologie SafeNet, Inc.) zrychlující zpracování šifrovacích operací, které jinak neúměrně zatěžují hlavní procesor web serveru. Akcelerátor je schopen provést až 2000 RSA 1024-bit podepisovacích transakcí za vteřinu. Pro některé aplikace je kritická nejen doba odezvy, ale také bezpečné generování, uložení a destrukce privátních klíčů. Pro tyto případy byl navržen produkt CryptoSwift HSM. Cryptoswift akceleruje: SSL, SSH, TLS, IPSec/IKE, SET, SWAN Podporované algoritmy: RSA, DES, 3DES, RC4, AES, D-H, DSA.

3.4 Hi/fn Vyrábí celou řadu procesorů pro kompresi, šifrování a autentizaci použitelných v celé řadě průmyslových aplikací, sítí a přenosových protokolů (Obr.2). Např. procesory řady SSP jdou určeny pro firewally, IDS a IPS systémy a další podobná bezpečnostní zařízení, procesory ESP pro routery a další pro modemy. Kromě procesorů Hi/fn vyrábí také PCI karty s krypto-procesory a kryptografické akcelerátory řady Access HXL. Produkty společnosti Hi/fn lze najít například v routerech D-link, v modemech 3Com, terminálových adaptérech firmy ZyXEL nebo na PCI deskách PowerCrypt společnosti Global Technologies Group Inc. Podporované algoritmy: AES, DES, 3DES, SHA, MD5, ARC4, RSA, DSA.

Obr. 2 Produkty Hi/Fn [4]

3.5 IBM Společnost IBM je jedním z předních dodavatelů počítačového hardwaru a softwaru na světě. Výrobky IBM zahrnují osobní počítače, monitory, koncová zařízení, servery, mikroelektroniku, systémy pro ukládání dat, vývojový, operační a aplikační software a s tím související poradenské, technické a finanční služby. Společnost působí ve více než 150 zemích světa včetně České republiky. Pro svoje servery vyrábí IBM 4758 PCI Cryptographic Coprocessor (PCICC) a PCI-X Cryptographic Coprocessor (PCIXCC). PCICC je programovatelná PCI karta pro kryptografické účely. Obsahuje kryptoprocesor, RNG a podporuje DES, RSA a DSA. PCIXCC je obdobou a vylepšením PCICC, které splňuje standard FIPS 140-2. Podporuje o něco více algoritmů (DES, 3DES, RSA, SHA-1, DSA) a je rozšířena i o některé další funkce. Dalším produktem na poli bezpečnosti je IBM e-business Cryptographic Accelerator. Ten se ovšem v České republice neprodává. Narozdíl od PCICC není integrován žádný mikroprocesorový podsystém. Vše je implementováno hardwarově. Skládá se z pěti jednotek pro RSA, DES, 3DES, SHA1 a MAC funkce. Dále obsahuje RNG, PCI rozhraní, EEPROM a SRAM pro ukládání klíčů. S krypto-koprocesory firmy IBM se můžete setkat nejen v jejich serverech, ale i v PC a laptopech. Podporované algoritmy: DES, 3DES, SHA, RSA.


14

TUL, FM, KSI


3.6 VIA Aby taiwanská společnost VIA obstála v tvrdém konkurenčním boji s takovými firmami, jako je Intel nebo AMD, vsadila na nízkou spotřebu a zahřívání, ale hlavně na technologii PDE Engine. Tato technologie obsahuje PadLock Advanced Cryptography Engine (ACE) a hardwarové RNG. Zatímco u standardních procesorů jsou náhodná čísla určována algoritmy a nejsou tedy náhodná v pravém slova smyslu, hardwarový RNG získává náhodná čísla měřením tepelné energie na komponentech jádra procesoru a možnost prolomení algoritmu je tedy prakticky nemožná. PadLock ACE šifruje v rychlostech až 12,5 miliardy bitů za sekundu (při frekvenci 1GHz), což je osmkrát rychleji než Pentium 4 na 3GHz. Procesory VIA C3 (Obr.3), VIA Eden a VIA Antaur jsou vyráběny 0,13 mikronovou technologií a díky architektuře CoolStream je velikost čipu pouze 52 mm2. Spotřeba je pouze 7 (Eden) – 15 (C3) wattů. Z toho vyplývá i malé množství vyzařovaného tepla, proto je dostačující pouze pasivní chlazení. Díky nízkému příkonu se s nimi setkáme především v lehkých mobilních zařízeních bez dodatečného chlazení používaných pouze pro kancelářské aplikace. VIA své procesory osazuje na základní desky vlastní výroby VIA EPIA. V budoucnosti by se společnost měla prosadit výrobou specializovaných čipsetů. Podporované algoritmy: DES, 3DES, AES.

Obr.3 procesory VIA [5]

4 Podíl šifrovacího SW a HW na trhu a používané algoritmy Prověřila jsem celkem 364 výrobců, z nichž 235 zmiňuje, jaký algoritmus používá k šifrování. Technické parametry většinou neuvádí, ale pro představu takovýto přehled stačí. Zastoupení hardware a software na trhu a jednotlivých používaných šifer vidíte v tabulkách 1–6. Čísla v pravém sloupečku tabulek 2–6 jsou počty výrobců, které danou šifru používají a netají se tím.

Z mého výzkumu plyne, že čistě výrobou kryptografického software se zabývá plných 57 % firem, zatímco kryptografický hardware vyrábí pouhých 15,5 % výrobců. Zbytek se zabývá jak hardwarem, tak softwarem. Většinou se jedná o zařízení doplněná firmwarem. I kdybychom však tuto skupinu přiřadili k výrobcům hardware, vidíme, že množství šifrovacího software na trhu jednoznačně převyšuje. Je to způsobeno nižšími výrobními náklady a lepší dostupností pro zákazníka. Zatímco ceny hardware se pohybují ve stovkách až tisících dolarů, software lze zpravidla pořídit jen za několik desítek dolarů. Co se týče šifrovacích algoritmů, byla jsem poměrně překvapena. Přestože je již čtyři roky schválen nový šifrovací standard AES, produkty nabízející DES a 3DES jednoznačně převyšují. Po nich pak je AES a Blowfish. Z proudových šifer se na čele drží RC4. Tabulka 1. Zastoupení produktů mezi výrobci Výrobci SW 206 Výrobci HW 101 Výrobci SW i HW 57 Tabulka 2. Blokové šifry AES 63 ARC4 4 BATON 1 Blowfish 47 CAST 16 CDMF 1 Cobra128 1 DES 118 3DES 98 DESX 2 FEAL 1 GOST 1 HMAC 1 HPC 1 IDEA 25 MARS 4 RC2 13 RC5 6 RC6 2 RED PIKE 1 SAFER+ 6 SAFER-SK 1 SERPENT 2 SKIPJACK 16 SHARK 1 Solitaire 1 SSH1 1 SSH2 1 TEA 2 Twofish 12


15

TUL, FM, KSI


Tabulka 3. Proudové šifry Base64 1 RC4 38 SEAL 1 Tabulka 4. Asymetrické šifrování D-H 19 ELGAMAL 2 ECC 9 RSA 54 Tabulka 5. Hashovací funkce MD1 1 MD2 4 MD5 19 RIPEMD 3 SHA-1 28 SNEFRU 1 Tabulka 6. Elektronický podpis DSA 18 DSS 1

6 Seznam zkratek AES ARC4 ASIC CDMF CM D-H DES DSA DSS ECC FEAL FIPS IDEA IDS IKE IPS IPSec MD5 PCI PDA PDE RC4 RC5 RC6

Advanced encryption standard Alleged RC4 Application Specific Integrated Circuits Comercial Data Masking Facility Counter Mode Diffie Hellman Data Encryption Standard Digital Signature Algorithm Digital Signature Standard (FIPS 186) Eliptic Curve Cryptography Fast data Encipherment ALgorithm Federal Information Processing Standard International Data Encryption Algorithm Intrusion Detection System Internet Key Exchange Intrusion Prevention System Internet Protocol Security Message Digest #5 Peripheral Component Interconnect Personal Digital Assistant Padlock Data Encryption Rivest Cipher #4 Rivest Cipher #5 Rivest Cipher #6

RIPEMD RNG RSA SET SHA SSH SSL SWAN TEA TLS VHDL VHSIC VPN

RACE Integrity Primitives Evaluation Message Digest Random Number Generator Rivest-Shamir-Adleman Secure Electronic Transaction Secure Hash Algorithm Secure SHell Secure Socket Layer Secure Wide Area Network Tiny Encryption Algorithm Transport Layer Security VHSIC Hardware Descryptionn Language Very High Speed Integrated Circuit Virtual Private Network

7 Literatura [1] Luhový K. Banky a finanční instituce mají nejbezpečnější IS. [on-line] Dostupné na www: http://www.svetsiti.cz/view.asp?rubrika=Aktu ality&clanekID=438 [2] Zákon 227/2000 Sb. ze dne 29. června 2000 o elektronickém podpisu a o změně některých dalších zákonů (zákon o elektronickém podpisu) [on-line] Dostupné na www: http://www.sagit.cz/pages/sbirkatxt.asp?zdroj =sb00227&cd=76&typ=r [3] CISCO 7600 SERIES ROUTERS [on-line] Dostupné na www: http://www.cisco.com/en/US/products/hw/rout ers/ps368/index.html [4] Products overview [on-line] Dostupné na www: http://www.hifn.com/products/index.html [5] VIA processors [on-line] Dostupné na www: http://www.via.com.tw/en/products/processors/

Seznam dalších prohledávaných URL: http://www.telecom.cz/ http://www.aec.cz/ http://www.microsoft.com/ http://www.pgp.com/ http://www.phaos.com/ http://www.rsasecurity.com/ http://www.steganos.com/ http://www.securityfocus.com/products/vendor/48 3 http://www.cisco.com/ http://www.safenet-inc.com/CryptoSwift http://www.hifn.com/ http://www.IBM.com/ http://www.via.com.tw/


16

TUL, FM, KMO

POPIN – nový výchovně vzdělávací program na KMO

POPIN – nový výchovně vzdělávací program na KMO TUL Jak začít? Snad slovy klasika. Cituji tedy z vládní koncepce reformy vysokého školství ze dne 13.12. 2004: … pozornost zasluhuje srovnání nízkého počtu absolventů VŠ v oblasti technických a přírodních věd v porovnání s průmyslově vyspělými zeměmi (viz materiál Analýza stavu výzkumu a vývoje v České republice a jejich srovnání se zahraničím v roce 2003, kap. A.2.3)… … ze sledovaných zemí je podíl absolventů přírodovědných a technických studijních programů v Česku druhý nejnižší (4,02 %), nižší je jen v Řecku… (viz. graf – pozn. aut.) … studium přírodovědných a technických oborů je obecně považováno za obtížnější a fruktifikace získaných znalostí bývá zpravidla časově odložena. Kariéry ve VaV v podnicích i veřejně podporovaných pracovištích VaV jsou zpravidla pomalejší než u absolventů společenskovědních oborů. Druhým důvodem je kulturní a společenské vědomí. U mladé generace v řadě zemí se projevuje odpor vůči technice a technologiím… … v každém případě je však třeba začít s motivací ke studiu v přírodovědných a inženýrských oborech již v útlém věku. Zde je nezastupitelná role základních škol, jejich dobře připravených učitelů, kteří jsou schopni mladé adepty těchto oborů získat… Konec citace. Po přečtení všech 49 stránek jsme již nemohli déle čekat. Na úrovni Řecka… To nestačí, že nás porazili ve fotbale! Při krizovém zasedání na Vánoční besídce byl odhlasován vznik nového výchovně vzdělávacího programu POPIN (Průměrný občan přírodovědcem a inženýrem). S názorem na stav kulturního a společenského vědomí se ztotožňujeme s MŠMT. Interní anketa na KMO ukázala, že většina pracovníků projevuje odpor vůči technice a technologiím, které každodenně používá ke své práci jen s největším odporem. Ovšem ohledně problému motivace budoucích inženýrů se s postojem MŠMT rozcházíme. Dle našeho názoru není nikdy pozdě! Odvážnou tezi jsme ještě rozvinuli – i absolvent humanitního oboru je schopen převýchovy v inženýra. A nejlépe v přírodovědného inženýra. Byl sestaven tým zkušených odborníků, kteří uvedou program v život.

.

Slovinsko

13,12

Slovensko Maďarsko

4,52

Polsko

5,92

Česko

4,02

EU

10,3

USA

10,2

UK

16,2

Řecko

3,8

Rakousko

7,1

Nizozemsko

5,8

Německo

8,2

Japonsko

12,51

Francie

18,72

Finsko

17,8

Dánsko

8,32

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

Byl stanoven síťový graf projektu a časový harmonogram jednotlivých dílčích úkolů. Metodou kritické cesty CPM jsme pak v síťovém grafu nalezli cestu, po které se celý náš vědecký tým vydal. Konstruktivní debata nastala nad problémem, co myslí ministerstvo tou fruktifikací znalostí absolventa. Problém vyřešila Komise pro fruktifikaci pod vedením Ing. Pavla Ságla, který je vášnivým zahrádkářem a tvrdil, že fruktifikaci rozumí. Komise svůj úkol splnila a pro vyhodnocení výsledné fruktifikace znalostí absolventa navrhla volně přístupný standard Fruktifikace, který je součástí projektu Pěstovaní jedlých hub a výroba jogurtu (http://www.volny.cz/zatamoko/fruktifikace_m.html). Standard je součástí přílohy A. Komise pro fruktifikaci poté ukončila svou činnost. Popis řešení projektu v jeho jednotlivých fázích je obsahem následujícího textu.

Fáze 0 – sestavení odborného týmu Tým byl sestaven z pracovníků schopných samostatně řešit i náročné vědecké úkoly, jejichž výsledky mají praktické využití. Jak vidno na obrázku 1 a 2, bylo na čem stavět.


17

TUL, FM, KMO


Obr 1. Ing. Petr Rálek řeší úlohu/ Ing. Rálek vyřešil úlohu Fáze 1 – výběr vhodného adepta Byl vybrán typický absolvent humanitního oboru na VŠ, který má problém najít uplatnění a je tudíž motivován k dalšímu vzdělávání v perspektivnějším oboru. M.H., věk 28 let, ženatý, bezdětný, s kulturním rozhledem, těžce řeší svou bytovou situaci,

ale přesto je motivován k neustálému objevování nového a neznámého, což je rys osobnosti vlastní každému inženýru.


18

TUL, FM, KMO


Kurz vědeckého psaní, přednáška Strukturovaný text, přednáší Prof. Ing. Miroslav Tůma, CSc. Studentovi se členové týmu věnovali i při řešení problémů, které přímo nesouviseli se studiem.

Fáze 2 – Prezenční studium Student se intenzivně věnoval výukovému programu, navštěvoval přednášky a kurzy, kde se učil vědecké práci.

Kurz kvalitního a jakostního bydlení Já bydlím. Bydlíš i ty?, přednášející Ing. Pavel Fuchs, CSc.

První krůčky pod vedením zkušeného asistenta Ing. Jana Šembery, Ph.D. (vpravo).

Kurz slušného chování, Ing. Pavel Fuchs, CSc.


19

TUL, FM, KMO


Fáze 3 – praktická cvičení v terénu Stěžejní částí POPINU byla praktická cvičení, na kterých student aplikoval znalosti získané na přednáškách. Prubířským kamenem pak bylo cvičení z předmětu Navazování vhodné odborné konverzace s nepoučenou osobou, kde student výběrem konverzačního tématu reaguje na aktuální okrajové podmínky. Logický test V rámci praktického cvičení probíhalo soustavné vyhodnocování dosažených výsledků a odborný tým se věnoval přípravě na další fáze výuky.

Vedení odborné debaty na téma Sanace odpadních vod z restauračních zařízení, figurantka Ing. Lada Šemberová (vpravo). Zde již byl zřejmý posun studentových odborných i osobnostních schopností. Důraz byl jako vždy kladen na samostatnost a kreativitu. Technická zpráva obsahující výsledky praktických cvičení bohužel podléhá utajení. Po absolvování náročného logického testu již následovala první úspěšná studentova samostatná přednáška.

M.H. (vpravo) přednáší. Tabule (vlevo) je skryta. Obsah a forma prezentace ještě nedosahovaly úrovně vhodné ke zveřejnění.

Ing. Petr Rálek efektivně využívá multimediálního výukového prostředí Kiks ke své přípravě.


20

TUL, FM, KMO


Fáze 4 – závěrečná zkouška Studium bylo zakončeno závěrečnou zkouškou, na které student M.H. aplikoval před odbornou komisí své nabyté znalosti a schopnost samostatné vědecké práce při řešení zadaného problému.

Při neveřejném hodnocení výsledků pak Ing. Hana Čermáková, CSc. seznámila komisi s kvantifikací vynaložených nákladů na studenta, dosažených výsledků a výtěžností celé akce (omluvte prosím nezřetelnost grafu, je zapříčiněna jednak sníženou kvalitou fotografie, jednak jsou dosažené výsledky stále trochu nejasné).

Fáze 5 – zhodnocení výsledků POPINu a zařazení absolventa do vědeckého týmu

Náročná práce odborné komise při závěrečné zkoušce (zleva Ing. Otto Severýn, Ph.D., Doc. RNDr. Tomáš Pačes, DrSc., externí členka komise RNDr. Klára Císařová, Doc. Dr. Ing. Jiří Maryška, Csc., Prof. Ing. Zdeněk Strakoš, DrSc. – čouhající nos, Prof. Ing. Miroslav Tůma, CSc., Ing. Jan Šembera, Ph.D.).

Celou akci POPIN je nutno hodnotit velmi kladně. M.H. se stal plnohodnotným členem našeho vědeckého týmu. Procento vědeckých pracovníků v přírodovědných a inženýrských oborech se zvýšilo o 0,0001% ze 4,02 % na 4,0201% (směrodatná odchylka 0,5%). Index odporu obecné populace k novým technologiím se snížil ze 45 MZ* na 43,5 MZ za laboratorních podmínek. Fruktifikace znalostí absolventa M.H. začala již po 14 dnech, kdy našel v implementaci modelu chybu ve znaménku. Časový odklad fruktifikace znalostí, zmíněný ve zprávě MŠMT, se nám tak podařilo minimalizovat. Při vytvoření vhodných podmínek lze předpokládat soustavnou fruktifikaci absolventa (srovnej s průměrným ovocným stromem, který fruktifikuje jen jednou za rok, a to jenom tehdy, když nechytne nějakou plíseň). Odborná komise s uspokojením ohodnotila výsledek projektu POPIN a doporučila vědeckému týmu vypracovat na jeho základě studijní program, který by se zaslal na MŠMT k akreditaci hned, jak vstoupí v platnost zmiňovaná reforma vysokého školství.

M.H. (vlevo) přednáší svou prezentaci (vpravo) pod dohledem děkana Doc. Dr. Ing. Jiřího Maryšky, CSc. (úplně vpravo dole).

M.H. (vpravo nahoře) vypichuje podstatný bod (uprostřed) v problému řešeném Ing. Josefem Novákem, PhD. (vpravo dole). Ing. Hana Čermáková, CSc. rozptyluje obavy členů komise ohledně návratnosti akce POPIN.

*MZ = Miloš Zeman, pozn. aut.


21

TUL, FM, KMO


Příloha A – Fruktifikace

7. sklizňové vlny mají interval cca 12 dní

Obilný substrát 1. přichystat cca 1500 ml krycí zeminy (viz Receptury) 2. přichystat 5 sklenic po 150 g kolonizovaného substrátu (G1, 750 g) nebo 4 sklenice po 175 g očkovaných 150 g G1 substrátu (G2, 850 g) toto množství je optimalizované pro uvedené rozměry pěstebních beden (viz Pomůcky), v jiném případě se kolonizovaný substrát vrší do výše 2–3 cm 3. DŮKLADNĚ omýt pěstební bedny 4. vnitřek beden sterilizovat lihem 5. na dno bedny nasypat vrstvu perlitu cca 1 cm silnou (vlhký perlit předem sterilovat 90 minut v Papinově hrnci) 6. substrát nasypat do beden a ihned jej převrstvit krycí zeminou o výšce 1 cm (ne více a ne méně!) 7. uzavřít bednu víkem a opatřit popiskou (viz Organizace výroby) a ponechat v místnosti s teplotou kolem 21 °C (vliv světla/tmy nebyl prokázán, výnosy byly téměř stejné) 8. mycelium během 7 dní proroste krycí vrstvou 9. umožnit přístup světla – sluneční (NE však přímé záření!) nebo umělé (12 h světlo / 12 h tma) 10. za dalších cca 12 dní nasadí primordia 11. za dalších cca 7 dní se sklízí 1. vlna 12. sklízí se mírným vykroucením a tahem 13. během sklizně se nesmí poškodit okolní primordia a malé nezakrnělé plodničky (základ 2. vlny) 14. zasypat sterilizovanou krycí zeminou 15. další vlna následuje za 8–12 dní a vlny se opakují po cca po 8 dnech (celkem 3×–6×) 16. vyplozený substrát se zlikviduje (lze jej kompostovat!) a bednu připravit pro další pěstební cyklus 17. jestliže se na povrchu krycí zeminy objeví zelená plíseň (viz Kontaminace), je nutné obsah pěstební bedny ihned zlikvidovat!!! Objemný substrát – Límcovka 1. prorostlý slamnatý substrát pokrýt krycí zeminou do výšky cca 2 cm 2. udržovat teplotu kolem 25 °C a vlhkost více než 90 % 3. nevětrat! 4. jakmile se objeví primordia, začít s výměnou vzduchu (cca 2–4 krát za hodinu) 5. vlhkost udržovat na více než 95% úrovni mlžením rozprašovačem 6. houby sklízet těsně před odtržením závoje, kdy mají nejlepší chuť

Shii-také 1. z kompaktního prorostlého bloku sundat sáček 2. blok umístit do pěstební bedny na podstavec tak, aby byl cca 1–2 cm nad dnem bedny (místo bedny lze s úspěchem použít akvárium zakryté skleněnou deskou či igelitem) 3. udržovat teplotu kolem 20 °C a vlhkost na více než 90% úrovni 4. po nasazení primordií víko mírně pootevřít (mezera cca 5 mm) a 1× denně lehce mlžit rozprašovačem 5. plodnice sklízet v době, kdy je klobouk ještě trochu podvinutý odříznutím těsně u bloku (zbytky třeňů by mohly zahnívat a infikovat celý blok!) 6. po sklizni blok uložit na vlhké místo s teplotou kolem 20 °C a vlhkostí kolem 95 % na dobu 6 týdnů (dobu je možno i zkrátit, ale delší doba je lepší) 7. blok propíchat velkým, lihem sterilizovaným hřebíkem na 10–20 místech pravidelně rozmístěných po celém bloku (tyto vpichy umožní lepší nasáknutí vody) 8. blok ponořit na 12 hodin do převařené vody o teplotě kolem 20 °C 9. opakovat body 2–8 až do úplného vyčerpání a rozpadnutí bloku

Dary Fakultě mechatroniky určené pro výuku a výzkum V listopadu a prosinci 2004 dostala Katedra měření FM v rámci dobré spolupráce s americkými firmami dva významné dary. Od firmy Analog Devices, MA, USA, obdržela v rámci University Donation Programme vývojové prostředky pro práci se signálovými procesory – software a In Circuit Emulator. Od firmy National Instruments, USA obdržela vybavení pro výuku a výzkum v oblasti číslicových měřicích systémů, analýzy signálů a obrazů. Jsou to základní software Lab VIEW FDS, Measurement studio FDS, knihovny pro zpracování obrazu, desky pro zpracování obrazu a signálů nové řady podporované NI-DAQ mx, výukové panely s generátory, inkrementálními snímači aj. Celková cena daru je zhruba 400 000,- Kč v univerzitních cenách.


Doc. Ing. Ivan Jaksch, CSc.

22

TUL, FM

Dívka čtvrtletí

Dívka čtvrtletí Mechatronička jarního čísla K7 je jak jinak než neobyčejná. Však posuďte sami. Jarní fotoseriál je postříbřen pro Liberec typickou jarní sněhovou nadílkou. Nadechněte se a dejte se do čtení a prohlížení.

Ája Mlejnková Mechatronika 2. ročník Obor: Elektronické informační a řídicí systémy Bakalářský studijní program Bery (09:31 AM) : Takže na úvod obligátní otázka. Jak se máš? miracle (09:31 AM) : Celkem dobře. Bery (09:32 AM) : Můžeš se čtenářům trochu představit? Město, ročník atd.- prostě co tě napadne. miracle (09:33 AM) : Ok, bydlím v malé vesničce vedle Turnova, momentálně studuji 2.ročník Bery (09:34 AM) : Proč jsi se rozhodla studovat Mechatroniku?

miracle (09:35 AM) : Asi ze dvou hlavních důvodů. Jsem takový technický typ a mám tu kamaráda ve 4.ročníku, který mně pověděl spoustu věcí o této fakultě. Bery (09:36 AM) : Lákal tě více kamarád nebo tvoje touha po technice? miracle (09:39 AM) : To je těžké rozhodnout, je pravda, že v tom hrál velkou roli ještě jeden faktor, takže jsem potom neměla moc na výběr kam bych šla na VŠ. Bery (09:39 AM) : Dobrá, ten faktor bude asi osobní a nehodláš ho čtenářům prozradit. miracle (09:40 AM) : Ano, nechám si to pro sebe, není to nic s čím bych se chtěla chlubit. Bery (09:41 AM) : OK. Jaké byly tvé první pocity, když jsi začala chodit na TUL? miracle (09:42 AM) : Každopádně jsem z toho měla radost, těšila jsem se, že potkám nové lidi. Bery (09:43 AM) : A naplnilo se tvé očekávání, nebo jsi byla z lidí zklamaná a podrážděná? miracle (09:44 AM) : To jsou samé záludné otázky :-), ono asi od každého něco, nedá se odpovědět jednoznačně. Bery (09:45 AM) : Já mám často záludné otázky. Někdy bych sám nevěděl, co odpovědět, ale takový už je život. Bery (09:45 AM) : Takže pokračujeme?! miracle (09:45 AM) : :-) Bery (09:45 AM) : Jak tě přijali kluci v klubu Bery (09:46 AM) : nebo ve skupině chceš-li? miracle (09:47 AM) : Už je to celkem dlouho, moc si to nepamatuji, ale myslím, že celkem dobře. Bery (09:48 AM) : Baví tě mít tolik chlapů neustále kolem sebe nebo ti to je úplně jedno? miracle (09:48 AM) : Vlastně jsem i jednoho spolužáka poznala v létě, takže tam byl alespoň někdo známý. Bery (09:48 AM) : OK, to se vždy hodí.


23

TUL, FM miracle (09:49 AM) : No není to vždy o tom, že by mě to bavilo, ale co jsem poznala, tak s klukama si rozumím lépe a je s nima vetší legrace. Bery (09:50 AM) : To říká hodně žen. Asi na tom něco bude.

Bery (09:51 AM) : Položím další vtíravou otázečku :-P. Pociťuješ nějaké výhody být holkou na tech. škole při zkouškách? miracle (09:51 AM) : Jj, u mě je to i kvůli tomu, že mám ráda techniku a když si člověk chce povídat o tom, co ho baví, většinou to holky moc nezajímalo. Bery (09:52 AM) : To je sice pěkné, ale mě zajímalo jestli někdo občas více nezavře oko při hodnocení? miracle (09:52 AM) : Já nevím, možná. Bery (09:52 AM) : OK miracle (09:53 AM) : Přeci jen jsem neměla možnost srovnat mé vědomosti s dalším človíčkem a porovnat naše známky. Bery (09:53 AM) : Na co se v technice zaměříš do budoucna? Jaký z nabízených oborů tě zajímá? miracle (09:54 AM) : To je otázka, jak říkám, kterou asi začnu blíže řešit až budu mít bakaláře:-) miracle (09:54 AM) : Ale asi by se mně líbila ta informatika, i když kdo ví. Bery (09:55 AM) :

Dívka čtvrtletí Pak se musím zeptat, co tě baví? To by mělo nějak napovědět výběru, ne? miracle (09:58 AM) : To ano, ale myslím, že jsem toho poznala ještě málo na to, abych věděla, co bych chtěla dělat. Určitě se mně líbí všeobecně práce s PC, dlouho bylo mým snem být správce sítě, líbí se mi programování, ale jsou to věci, na které nevím, jestli mám, nejsem v ničem ta nej a navíc asi budu mít jednou problém, protože dnes má stále plno mužů pocit, že ženy do techniky nepatří. Bery (09:59 AM) : Já si to nemyslím. Určitě existuje hodně žen, které se uplatňují velmi dobře v technice. Bery (10:00 AM) : Ještě se vrátím k těm zkouškám. Bereš si na zkoušky atraktivnější prádlo než jindy (myslím atraktivnější pro mužské pohlaví)? Bery (10:00 AM) : Já měl spolužačku a ta to dělala. Nevím, zda to potřebovala, ale vždy jí to seklo. miracle (10:01 AM) : No já bych skoro nechala, ať to posoudí někdo jiný. miracle (10:01 AM) : Ale snažím se chodit tak nějak normálně, nenosím žádné velké výstřihy. Bery (10:01 AM) : Řekl bych, že jsi k sobe dost kritická, ne? OK miracle (10:02 AM) : Ano, přiznávám se. Bery (10:02 AM) : Co děláš ráda ve volném čase? miracle (10:03 AM) : Sport, PC, popovídat si s kamarády. Bery (10:03 AM) : A co třeba knihovna? Chodíš ráda do knihovny a hledáš nové informace? miracle (10:04 AM) : Záleží na náladě, někdy se vrhnu na takové ty ruční práce, jako je háčkování, nebo pletu takové ty náramky přátelství z bavlnek. Bery (10:04 AM) : Aha, zajímavé a uděláš mi jeden? miracle (10:04 AM) : No ráda, občas tam zajdu, když mě něco zajímá. miracle (10:05 AM) : Dobrá a jak by asi tak měl vypadat, jaké barvy? Bery (10:05 AM) : Preferuješ jako zdroj informací spíše knihovnu nebo internet? Bery (10:05 AM) : Barva...hm asi něco modrého. miracle (10:06 AM) : Možná internet, pokud to umím najit, člověk je holt línej a internet je mnohem pohodlnější.


24

TUL, FM miracle (10:06 AM) : modrá a co k tomu? Bery (10:06 AM) : Třeba zelená. miracle (10:06 AM) : Ok a dál? Bery (10:07 AM) : A co jazyky? Baví tě, nebo je to jen útrapa a nepřekonatelná překážka? Bery (10:07 AM) : Jak dál, kolik jich tam má být? Třeba .. já nevím, fakt ne, oranžová. miracle (10:07 AM) : Je to trošku oříšek, baví mě, líbí se mi, ale nějak pro ně asi nemám vlohy. Bery (10:08 AM) : To já taky ne. Z toho si nic nedělej, to se časem poddá. Bery (10:09 AM) : Kolega mi říká, ať se zeptám na toto. Jezdíš ráda na pekáči, či na saních? miracle (10:09 AM) : No, to doufám, už jsem přemýšlela někam vyjet do zahraničí na práci, ale brání mi myšlenka, jak já se tam domluvím.... miracle (10:09 AM) : jsem pro každou legraci, když se sejdou fajn lidi, proč ne. Bery (10:09 AM) : Nebraň se, odvaž se a vyraž! Vřele doporučuji. miracle (10:10 AM) : i když mě teď poslední dobou zaujal snowboard. Bery (10:10 AM) : Tak myslím, že už jsme toho celkem nažvanili dost. Asi posledních pár otázek. Co vlastně plánuješ do budoucna? miracle (10:11 AM) : V jakém slova smyslu? miracle (10:11 AM) : Škola, život? Bery (10:11 AM) : Obojí. miracle (10:12 AM) : Ve škole bych určitě chtěla pokračovat dokavad to půjde a na tom se potom bude odvíjet můj život. Bery (10:13 AM) : Pokud budem předpokládat, že to doděláš do stupně Ing. Co dál? miracle (10:13 AM) : To by záleželo na okolnostech, ale lákalo by mě zůstat jako doktorand. Bery (10:14 AM) : Takže bys ráda dělala vědu a výzkum? miracle (10:14 AM) : Já bych ráda spoustu věcí, jen nevím, jestli na ně mám.

Dívka čtvrtletí Bery (10:15 AM) : A peníze tě nelákají? Jako doktorand si nebudeš moc hodně věcí dovolit. miracle (10:16 AM) : No, ani nelákají, ale samo sebou to závisí na těch okolnostech. miracle (10:17 AM) : I když myslím, že i šikovnej doktorand si může umět vydělat. Bery (10:17 AM) : Jasně to každopádně. Položím poslední otázku a zaklapnem to, abychom se vešli do časáku. miracle (10:17 AM) : OK, to jsem zvědavá, co to bude.

Bery (10:17 AM) : Jak jsi se cítila, když tě fotili jako dívku čtvrtletí? miracle (10:18 AM) : Líbilo se mi, že jsem byla středem pozornosti, ale jsem trochu plachá, tak to dle toho vypadalo. Bery (10:18 AM) : Teď už budeš jenom slavná a plachost ti nepomůže. miracle (10:19 AM) : Neumím pózovat jako modelky :-) miracle (10:19 AM) : A v čem tkví ta sláva? Bery (10:20 AM) : To teprve uvidíš. Já přesně nevím, já slavnej nejsem. Bery (10:20 AM) : To poznáš časem. Bery (10:20 AM) : Asi. miracle (10:20 AM) : Aha, no, já abych si třeba všimla až to přijde. miracle (10:20 AM) : :-D Bery (10:21 AM) : Takže se měj krásně, díky za rozhovor a doufám, že se ti z otázek nezhoršila náladička. Čau. miracle (10:21 AM) : Nene, nápodobně. Ahoj. Autor: Bery, fotosérie: NoMiR, MiT, MT


25

TUL, FM


Dívka čtvrtletí

26

TUL, FM


Dívka čtvrtletí

27

TUL, FM


Dívka čtvrtletí

28

TUL, FM


Dívka čtvrtletí

29

TUL, FM


Dívka čtvrtletí

30

TUL, FM


Dívka čtvrtletí

31

TUL, FM


Dívka čtvrtletí

32

TUL, FM


Dívka čtvrtletí

33

TUL, FM


Dívka čtvrtletí

34

TUL, FM, KŘT

Reverse engineering of photosynthesis responding to …

Reverse engineering of photosynthesis responding to a harmonically modulated light Martin Boško1 , Bedřich Janeček1 and Ladislav Nedbal2 1

Department of Control Engineering, Technical University of Liberec, Czech Republic [email protected], [email protected] 2 Institute of Physical Biology JcU & Institute of Landscape Ecology CAS Zámek 136, CZ-37333 Nové Hrady, Czech Republic, [email protected]

Abstract: Plant photosynthesis is performed by a complex, strongly regulated system with light serving as an energetic input and, indirectly, as a dominant regulatory signal. The output signals communicating system variables: chlorophyll fluorescence emission, gas exchange or light absorption by electron-transport components can be non-invasively and accurately measured. The light input that can be modulated from femtoseconds to infinity, the accurately measurable output signals and the strong regulation sustaining homeostatic operation in a dynamic light make photosynthesis an exquisite model system for reverse engineering of biological regulation. Here, we explore harmonically modulated light of a long period (typically tens of seconds) as an input that is expected to yield output signals highly sensitive to relatively slow regulatory processes. The light activation of ATPase or the activation of RUBISCO are known examples of positive feedback mechanisms whereas the non-photochemical quenching or state transitions represent, in photosynthesis, the negative feedback regulation. In the present paper, we explore mathematical models assuming that the observed complex non-linear response of plants to harmonic forcing reflects a generalized feedback regulation by a sensor component.

1. Introduction: Kautsky effect, the chlorophyll fluorescence transient elicited by a step-wise change in irradiance (approx. Heaviside distribution) has been extensively used for more than half a century to probe photosynthesis and propose models with input-output relation approximating the experiment. Similarly, the plant response to a flash of light (approx. ±-distribution) has been widely used

to construct models of the rapid electron transport in the reaction centers.

Fig. 1. Kautsky effect fluorescence transientcaptured by the FluorCam instrument developed 1.1 Why photosynthesis Photosynthesis provides an exquisite model for study of general properties of strongly regulated biological systems, for the following reasons: – Light is simultaneously the energetic input and the major regulatory signal of photosynthetic organisms and, for experimental purposes, light can be easily modulated in time and limited via wavelength to particular absorber pigments. – Photosynthetic organisms rely on a highly effective regulation allowing them to harvest and utilize light energy in a dynamic environment where incident irradiance can rapidly fluctuate between saturating levels and levels barely exceeding the compensation point. – The output signals, e.g., chlorophyll fluorescence emission, gas exchange rates or absorption changes reflecting individual redox reactions, can be accurately and non-invasively


35

TUL, FM, KŘT


measured to obtain information about instantaneous values of system variables. – Genomes of several photosynthetic organisms are mapped and the complexes serving the primary function in photosynthesis are known. – Numerous problems remain to be solved on the system level rather than on the level of individual proteins. For example, the complex regulation leading to robustness of plant photosynthesis in a dynamic light environment is poorly understood. The nonlinearity occurring during the transition from relaxed, darkadapted state of the thylakoid membrane to its energized state also remains to be characterized. A systems approach is required in these cases as neither of these non-linear phenomena can be explained in terms of function of isolated complexes.

2. System requirement Here, we explore harmonically modulated light as an input that is expected to yield output signals highly sensitive to relatively slow regulatory processes.We show that the harmonically modulated light elicits a highly non-linear fluorescence response with resonances appearing at characteristic frequencies and with strong upper harmonic modes Fig.2.

Fig. 2. Harmonic analysis: A - Input - harmonically modulated light, B - Output - chlorophyll fluorescence emission, C Deconvolution upper harmonic We propose that these non-linear features in chlorophyll fluorescence emission and in other state variables (Nedbal and Březina, 2002, Nedbal et al., 2003) reflect the strong regulation that is known to stabilize photosynthetic activity in ocean waves or in light flecks of a canopy where the irradiance can rapidly fluctuate between the saturating levels and the levels barely exceeding the compensation point. The light activation of

ATPase or the activation of RUBISCO are known examples of positive feedback mechanisms whereas the non-photochemical quenching or state transitions represent, in photosynthesis, the negative feedback regulation. In the present paper, we explore mathematical models assuming that the observed complex non-linear response of plants to harmonic forcing reflects a generalized feedback regulation by a sensor component. As a starting point, we show that neither the existing comprehensive models of photosynthesis nor the models that are designed specifically to describe fluorescence transients can account for the non-linear response that occurs during harmonic forcing. In these models, the system description is typically reduced to an extensive set of autonomous differential equations for redox states xi(t) of individual photosynthetic components.

dxi (t ) = (Iaij + bij )x j (t ) + cijk x j (t )x k (t ) dt

(1)

xi, state variables; I, incident photon flux density; aij, rates of the photochemical reactions normalized to the incident photon flux density; bij, rates of the dark redox reactions close to equilibrium; cijk, non-linear factors correcting the dynamics for the out-of-equilibrium states.

Eq.1 is based on the detailed balance law assuming no regulation and no impact of the system state on the rate constants. In particular, the rate constants aij representing the photochemical processes do not depend on the system state. Such a limited model predicts photochemistry proceeding with equal rates in dark-adapted and in lightadapted plants. It ignores the known regulation of the photochemical reactions that adjusts the yields to an optimum corresponding to the instantaneous incident irradiance. Two strategies to correct the present model can be considered. First, Eq.1 can be extended by loops representing the known negative and positive feedback regulatory mechanisms. However, our current knowledge of these interactions is not sufficient to construct such a detailed comprehensive model. Alternatively, methods of reverse engineering can be used to identify the simplest network that is capable of mimicking the observed input-output relation. The simplified network structure can be subsequently incorporated as a constituent feature of more advanced models extending Eq.1.


36

TUL, FM, KŘT


Fig. 3: Analyze plant photosynthesis a simplified model of the regulatory interaction involving two components and diff. equations

Fig. 4: Mathematical model with a linear feedback regulation 3. Model of the photosynthetic regulation The upper harmonie modulation of fluorescence response of cyanobacteria to harmonically modulated irradiance reflects a negative feedback regulation of the light harvesting in Photosystem II (left). Here, we analyze a simplified model of the regulatory interaction involving two components. The reporter component XA occurs in two forms XA1 and XA2 controlling the fluorescence emission (homologous to QA/QA- in PSU). XA2 is generated from XA1 with a rate that is proportional to the incident irradiance I(t) and to the effective antenna size a that is modulated by the regulatory interaction δ to a.(1δ(XB2)). The regulator component XB (homologous to PQ pool) also occurs in two forms: XB2 is generated from XB1 by a reaction coupled with XA2 -> XA1. The regulatory interaction δ is assumed to depend on the state of the regulator component (XB2) in an unknown way (δ(XB2)). First, we explore the linear proportionality δ(XB2)= δ.XB2 ("pressure sensor" regulation). Second, we find δ(XB2)

giving the best fit between the measured and the modeled output signals.

4. Model optimization with a linear feedback regulation We proposed earlier (Nedbal and Březina, 2002) a simplified model allowing approximate analytical solution explaining some of the nonlinear features appearing in the fluorescence response to forcing by a harmonically modulated light. The model was based on an assumption of a weak linear negative feedback (δ=δXB2, δ->0) and a low light intensity (XA2*XB2->0). It is easy to demonstrate (not shown) that the numerical solution of this simplified model cannot fit the experimental data and, aithough non-linear, remains dominated by the fundamental harmonie component (F(t)~Fo+Fi.cos(cot+θi)). In C, we show that the numerical solution remains unsatisfactory even when the condition of low light is abandoned (full model in A,B). We interpret


37

TUL, FM, KŘT


this failure of the model as indicating a problem with the assumption of a linear negative feedback (δ=δXB2). 5. Search for a non-linear feedback regulation Dropping the assumption of the linear feedback regulation, it is possible to achieve a perfect fit between the experimental data (red line in A) and the model prediction (identical curve). The calculated model regulátory interaction 8 - -δ(XB2(t)) (green line in B) varies strongly with the phase of the harmonically modulated irradiance (blue line in A). The relation between the regulátory interaction -δ (XB2(t)) and the concentration of the regulátory component XB2(t) can be described by a complex hysteresis cycle shown in C.

cally modulated irradiance reflects a negative feedback regulation of light harvesting by photosynthetic antennae. The model used in our earlier paper (Nedbal and Březina, 2002) assumes a linear relationship between the regulatory component XB2 and the regulatory interaction δ=δXB2. Here, we show that such a regulation cannot account for the observed strong upper harmonie modulation. Keeping the assumed feedback regulation, we showed that the strongest non-linearity occurs during the low light phase of the harmonie forcing and that the regulation is rather a positive feedback than a negative one. The positive vs. negative feedback is considered relative to the light caturing capacity (PSU fluorescence emission) rather than to the electron transport. Also, the generalized relation between the regulátory component XB2 and the regulatory interaction δ=δ(XB2) exhibits a significant hysteresis. 6. Conclusions The newly found, strong upper harmonie modulation of Chl-fluorescence emission (and of other output signals) appearing in harmonically modulated irradiance cannot be explained by a linear negative feedback regulation. The light harvesting capacity, if involved in the regulation, is rather stimulated in low light than down-regulated in high-light phase of the harmonically modulated irradiance. The hysteresis of the regulation indicates that future, more advanced models must include interaction that is not local in time: ∞

δ (t ) = ∫ δ (t − τ )X B 2 (τ )dτ

(2)

τ =0

7. References

Fig. 5: Response of model optimization with a non-linear feedback regulation Based on the present knowledge of the photosynthetic regulation, we proposed that the newly found non-linear Chl-fluorescence response of cyanobacteria and plants to harmoni-

[1] Csete M. E., Doyle J. C. Reverse engineering of biological complexity (2002) Science 295: 1664–1669 [2] Nedbal L., Březina V. Complex metabolic oscillations in plants forced by harmonic irradiance (2002) Biophys. J. 83: 2180–2189. [3] Nedbal L., Březina V., Adamec F., Štys D., Oja V., Laisk A., Govindjee. Negative feedback regulation is responsible for the nonlinear modulation of photosynthetic activity in plants and cyanobacteria exposed to a dynamic light environment (2003) Biochim. Biophys. Acta, in press. [4] Nicolis G., Prigogine I.: Exploring complexity. (1989) W.H.Freeman and Co., New York


38

TUL, FM

Šroubárna

Šroubárna Nová šroubárna je zacílena na KMO, čili na matematiky. Doufám, že Vás to moc nevyděliso. Pro jistotu je zpestřena otázkami z dění fakulty, dávno minulých podob našich kantorů a otázkami z článků aktuálního čísla. Jako vždy může být správná odpověď jedna, více, všechny anebo taky vůbec žádná. Správné odpovědi naleznete na poslední straně. 1) Již roku 1941 sestrojil německý stavební inženýr Konrad Zusse první programovatelný počítač. Víte, jaký byl jeho název? a. b. c. d. e.

Z1 Z2 Z3 Z4 Z5

2) I v dnešní době se bohužel většina lidí domnívá, že jazyk symbolických adres (Assembler) je historicky prvním a základním programovacím jazykem. V původních počítačích, které byly však postaveny na relátkách, se používal jazyk jiný, který je považován právě za předchůdce Assembleru. Jaký to byl „jazyk“? a. b. c. d. e.

Freiburský kód Valhala Marconiho kód Bratův kód ALGOL

3) Dlouho se věřilo, že veličina „absolutní entropie“ neznamená nic a že je možné definovat pouze rozdíly entropie. Jednoho dne však jeden fyzik přišel s tzv. „větou o teple“. Tu dnes nazýváme třetím zákonem termodynamiky, který tvrdí asi toto: „Každý objekt má při absolutní nule nulovou entropii“. Který fyzik přišel k tomuto postulátu, jenž je dodnes po něm nazýván? a. b. c. d. e.

Niels Bohr William Cruickshank Johann Wilhelm Ritter Walther Hermann Nernst Michael Faraday

4) Zůstaneme-li u termodynamiky, tak můžeme občas narazit na odlišné formulace jejích třech

zákonů. Jakou možnou formulací z níže uvedených by šlo také popsat první zákon termodynamiky? a. Makroskopický náboj vesmíru je vždy konstantní b. Energie vesmíru je vždy konstantní c. Entropie vesmíru vždy vzrůstá d. Entropie vesmíru je vždy nulová e. Entalpie je odvoditelná z principu virtuálních prací 5) Jak se nazývá tepelný oběh s nejvyšší termickou účinností, sestávající se ze dvou expanzních změn a ze dvou změn kompresních, který nelze prakticky realizovat? a. b. c. d. e.

Carnotův cyklus Krebsův cyklus Novákův cyklus Cyklus Navier-Stokesův Cardanův cyklus

6) Který slavný vědec zavedl roku 1865 pojem entropie? Jako nápovědu můžeme uvést, že autor je současně považován za zakladatele termodynamiky. a. b. c. d. e.

John Napier Jean-Louise Marie Poiseulle Johanes Diderik van der Waals Nicolas Léonard Sadi Carnot Rudolf Julius Emanuel Clausius

7) Kolikáté výročí slaví tento rok fakulta mechatroniky od svého založení? a. b. c. d. e.

9 10 11 12 13

8) Roku 1956 se v New Hampshire konala konference „Dartmouth Artificial Intelligence conference“, kde byly vyřčeny předpoklady pro počítač roku 1970. Který z uvedených předpokladů mezi ně nepatří? a. Počítač bude velmistrem šachu b. Počítač odhalí nové významné matematické teorémy


39

TUL, FM

Šroubárna

c. Počítač porozumí přirozenému jazyku a bude sloužit jako překladatel d. Počítač bude schopen komponovat hudbu na úrovni klasiků e. Počítač bude navrhovat léčebný proces pacientů 9) Které z následujících oborů se zahrnují do oboru umělé inteligence? a. b. c. d. e.

Plánování Znalostní inženýrství Reprezentace znalostí Neuronové sítě Zpracování přirozeného jazyka

10) Jaký počet prvků musí mít množina se dvěma operacemi, které tvoří komutativní grupu a platí pro ně distributivní zákon, aby byla tělesem? a. b. c. d. e.

Lichý Sudý Musí to být prvočíslo Je to holý nesmysl Právě jedna

11) Jaké vlastnosti musí splňovat relace na množině, aby byla ekvivalencí? (Matematické rovnítko) a. b. c. d. e.

Reflexivní Symetrická Tranzitivní Monoidní Identická

12) Co znamená pojem bijekce? a. b. c. d. e.

Injekce s dvojitou jehlou Injekce a zároveň surjekce Prosté zobrazení z množina A na množinu B Prosté zobrazení z množina A do množiny B Prosté zobrazení množiny A do množiny B

13) Mluvíme-li o piezometrické výšce, jaká je to výška? a. Výstupná výška vodní hladiny b. Přírůstek výšky piezokeramiky při jmenovitém buzení harmonickým signálem c. Hladina artéské vody d. Tloušťka piezokeramiky v tzv. relaxovaném stavu e. Zkrácení rozměrů prostoru v silném elektrickém poli 14) Dokážete správně zařadit fotografie z dětství kantorů a doktorandů FM? K písmenu přiřaďte číslo.


40

TUL, FM

Šroubárna

15) Jakým vědeckým termínem se označuje obecný strach z práce?

20) Co představuje operace „eroze“ ve zpracování obrazu?

a. b. c. d. e.

a. Okysličení obrazu s časem b. Duální morfologická operace k operaci otevření c. Duální morfologická operace k operaci dilatace d. Operace otevření následovaná operací uzavření e. Operace uzavření následovaná operací otevření

iofobie thaasofobie ergasiofobie hodofobie elektrofobie

16) Jaká jednotka se dnes používá pro termodynamickou teplotu? a. b. c. d. e.

Kelvin Celsius Fahrenheit Rankin žádná, jedná se o bezrozměrnou veličinu

17) Pro jednoduché rozlišování požárů byla vytvořena základní klasifikace, která zařazuje hořlaviny do čtyř základních tříd, které jsou uvedeny i na hasicích přístrojích. Kterými z následujících přístrojů lze hasit požáry na zařízeních pod elektrickým napětím? a. b. c. d. e.

Vodním Vodním aerosolovým (tzv. vodní mlha) Práškovým Sněhovým Halonovým

18) To, že duha je čistě optickým jevem, který vzniká odrazem a lomem světla na částicích vodních par ve vzduchu při určitém postavení slunce, vodních par a pozorovatele, ví dnes jistě již každý. Troufnete se zařadit duhu do správné kategorie podle meteorologického hlediska? a. b. c. d. e.

Fotometeor Halový jev Halův jev Fotometrie Bolid

Autor: MiT, MM, jBF, Fotokolekce: NoMiR

Jak si změnit výdejnu v menze? Každý určitě někdy zažil zklamání u informačního panelu v menze. Pro lidi z Husovky je oběd na Harcově nežádoucí. Zajímal jsem se o možnost jak to změnit.

Od pana ředitele kolejí a menz jsem se dozvěděl, že je to možné. Prý, je to velice jednoduché. Zavolejte paní Špačkové na tel. 5290 a ona vám změní výdejnu na vámi požadovanou. Doufám, že tento návod odpověděl mnoha strávníkům z “Husovky“. Přeji příjemné objednávání.

19) Dnes se za nejprestižnější vědecké uznání obecně uznává Nobelova cena, která je udělována společně s finančním ohodnocením z tzv. Nobelova fondu. Ten založil Alfred Nobel, aby odčinil „zlo“, které přinesl světu svým vynálezem. O jaký vynález se jednalo? a. b. c. d. e.

Dynamit Krakatit Kuprexit Semtex Atomová bomba Autor: Bery, Foto: Bery, JJ


41

TUL, FM


Kulturní koutek: I. ročník Elektrické olympiády Jak už je zvykem, ani uplynulé čtvrtletí se neobešlo bez kulturní akce pořádané kolektivem divadelního spolku ÚNOS. Nápad uspořádat „Elektrickou olympiádu“ vznikl již v loňském roce, své realizace se však dočkal až 10. února 2005. Tuto neobvyklou akci lze považovat za celkově vydařenou, přestože se setkala s mírnou nedůvěrou ze strany akademické obce. Všichni přítomní totiž museli buď soutěžit, nebo organizovat a nezbyli tak žádní diváci na fandění. Organizátoři připravili pro přítomné nejen výborné občerstvení (obr.1), ale i neobvyklé soutěžní disciplíny s mechatronickou tématikou. Silným motivačním faktorem pak byly také hodnotné ceny pro vítěze.

3. Překlad věty „Dostal jsem ránu elektrickým proudem“ 4. Skok přes velmi vysoké napětí

Obr.3 Velmi vysoké napětí se zračilo i ve výrazech soutěžících 5. Měření odporu

Obr.1 Příprava občerstvení Soutěžní disciplíny: 1. Zakreslení schématu ve ztížených podmínkách 2. Konektivita, aneb spoj vše co jde

Obr.4 Měřící soustava v akci

Obr.2 Tým KAM spojuje i to co nejde

6. Sestavení básně „Elektrická sesle“ na čas 7. Výroba elektrického proudu, aneb kdo se více klepe


42

TUL, FM


8. Sestavení elektrického obvodu z dostupných součástek

Jak můžete vidět z bodovací tabulky, první cenu si odnesl tým Katedry elektrotechniky (KEL) ve složení Čabas, Koprník a John.

Obr.6 Tak toto omluví jen pozdní hodina a momentální přítomnost dívek v týmu 9. Přesnost umístění součástek na ploše 10. Slepý obvod, aneb manuální autorouter

Obr.8 Hrdý vítězný tým Tito borci předvedli své schopnosti zejména při tvorbě elektrických obvodů a ve skocích přes velmi vysoké napětí. Zajímavé je, že v těchto disciplínách se jim těsně v patách vždy držela Katedra softwarového inženýrství (KSI). Snad proto se KSI podařilo umístit na druhém místě. Tuto skutečnost se však podařilo odhalit až při psaní tohoto článku. Přispěli k tomu dvě skutečnosti. Za prvé opětovný součet bodů byl prováděn za střízlivosti pisatele a za druhé k ověření byly použity moderní prostředky informatiky. A tak byla KSI odměněna za třetí místo, zatímco stříbrnou pozici obsadil záludný KES, tj. Katedra elektroniky a zpracování signálů.

Obr.7 Na KAM žádný skrytý routerovací talent nedříme Soutěžící borci: KEL KSI Čabas Pirklík Koprník Tomík John Dan/Andrea

KAM Jirka Světla Ája

KES Milan Miky Přemek

Bodování týmů v jednotlivých disciplínách: KEL KSI KAM KES 1. 4 2.5 2.5 1 2. 2 4 1 3 3. 2 1 2 1 4. 4 3 1 2 5. 2.5 1 4 2.5 6. 2 3 4 1 7. 1 3 2 4 8. 4 3 1 2 9. 2 1 3.5 3.5 10. 2 3 1 4 celkem 25.5 24.5 22 24

Obr.9 KSI se raduje ze třetího místa Jako poslední se umístila Katedra měření (KAM) ve složení Jirka, Světla a Ája. Největších úspěchů dosáhli zejména při měření odporu, kde neztratili ani jediný bod. Tato disciplína ukázala, že jsou odborníky na svém místě, když dokázali přesně určit odpor dvou figurantů k různé demonstrované havěti. Za zmínku také stojí, že šlo o jediný tým, ve kterém figurovali ženy. Ty tvořili jeho větší část. Ani to jim však kupodivu nepomohlo k lepšímu umístění.


43

TUL, FM

Kulturní koutek: I. ročník Elektrické olympiády piáda zpestřovat život akademické obce i nadále a se stále větším úspěchem.

Obr.10 KES s neprávem nabytou šplouchající cenou Jistě jste si povšimli, že první Elektrické olympiády se zúčastnily pouhé čtyři katedry. Snad to bylo způsobeno nevhodným termínem konání a zmiňovanou nedůvěrou. Snad název akce vzbudil ve veřejnosti pocit, že budou muset prokazovat nějaké znalosti z oboru. Doufejme, že tyto překážky a obavy budou do budoucna rozptýleny a další ročník uvítá mnohem více návštěvníků. Kolektiv organizátorů věří, že bude Elektrická olym-

Obr.11 Ani zástupci KAM neodešli s prázdnou Autor: MM

Nově nainstalované štěnice v učebně TK6 Studenti těšte se! V učebně TK6 neopíšete teď už vůbec nic. Antiopisovací a antiwebovací zrcadlo bylo doplněno moderním odposlouchávacím zařízením. Tak bylo dále posíleno potírání studentských nekalostí během výuky. Tajnou instalaci odposlouchávacího systému zachycují následující fotografie. Ultracitlivé mikrofony jsou ukryty ve stropních panelech, kde je rovněž umístěna nezbytná kabeláž. Upravený a zesílený signál je přenášen infračerveným portem do sluchátek vyučujícího a je rovněž zaznamenávám na fakultním serveru.

Obr. 2: Montáž štěnice Obr. 1: Instalace kabelu K^7 vědecko populární časopis TU v Liberci 1/05 –- http://k7.vslib.cz

Autor, foto: NoMiR

44

TUL, FM

Vyhodnocení 1.kola soutěže o logo FM

Vyhodnocení 1. kola soutěže o logo FM V podzimním čísle našeho časopisu K7 (3/2004) byla oficiálně vyhlášena soutěž o logo FM. Současně byla tato informace rozvěšena po budovách TUL. Do uzávěrky, která byla stanovena na 30. 11. 2004, se nám sešlo celkem 27 návrhů. Bylo tedy skutečně z čeho vybírat. Zajímavostí je, že návrhů, které nějak vystihovali zaměření fakulty se sešlo velmi poskromnu. Naopak se většina přihlášených zaměřila na jednoduchost a téměř všichni se koncentrovali na ona dvě písmena, která tvoří zkratku naší fakulty. Všechna loga, tak jak jsme je obdrželi byla vložena do složky, ke které byl připojen hodnotící arch. Každému bylo přiřazeno registrační číslo, pod kterým v hodnocení jednoznačně vystupovaly jeho návrhy. Hodnocení proběhlo zcela anonymně. Složka s návrhy putovala po jednotlivých katedrách FM. Z každé katedry mohlo návrhy hodnotit maximálně deset zaměstnanců a doktorandů a vybrat až 10 návrhů. Hodnocení se za Fakultu mechatroniky účastnilo celkem 47 osob. Tab.1: Přiřazení reg. čísel podavatelům návrhů Reg. ID# Jméno #1 Radim Doležal #2 Lukáš Brom #3 Jan Kadlas #4 Miroslav Novák #5 Monika Matušková #6 Jan Václavík #7 Jan Magasanik #8 Ondřej Busta #9 Martin Hejl #10 Adam Gebrian #11 Ondřej Pleštil #12 Jaroslav Richter #13 Ondřej Špican #14 J. Gašparík #15 Eliška Podzimková #16 Martin Klenovský #17 Dita Gratzová #18 Kateřina Juráková #19 Alfons Máslo aka Rom #20 Katka Hanačíková #21 Dana Krčmářová #22 Jan Koprnický #23 Aleš Novák #24 Milan Kolář #25 David Honců #26 Jan Hlaváč #27 Martin Hák

První čtyři návrhy, které vzešly jako nejlépe hodnocené po 1.kole:

1.místo: návrh #22 Jana Koprnického – 25 hlasů


45

TUL, FM

Vyhodnocení 1.kola soutěže o logo FM

2.místo: návrh #25 Davida Honců – 19 hlasů

3.místo: návrh #23 Aleše Nováka – 16 hlasů

4.místo: návrh #6 Jana Václavíka – 15 hlasů

A co dál? Vybrané návrhy budou umístěny na webu http://paya.kmo.vslib.cz/~anketa/, kde budete moci hlasováním vybrat nové logo. Vítězný návrh bude poté upraven a doplněn, protože návrhy většinou nesplňují požadavky pro logo. Častou chybou je nekompletní název fakulty, polotóny nevhodné ke kopírování a příliš drobné detaily. Hlasování bude probíhat do 10. dubna. Za organizační tým MiT

Otevření Laboratoře inteligentních robotů 15. února 2005 byla v rámci 10. výročí fungování Fakulty mechatroniky slavnostně otevřena laboratoř inteligentních robotů. Obligátní oranžovou pásku přestřihl sám děkan fakulty. Předvedeny byly rozpustilé hrátky nových robotů ABB za nemalého zájmu fotografů a kameramanů. Záběry z této akce jistě všichni znáte, protože prolétly periodiky i českým televizním éterem. Na akci se samozřejmě servírovalo šampaňské a vybrané pochoutky.

Obr. 2: Po necelé vteřině se zbytky slavnostní pásky válely u nohou bývalé studentky fakulty

Obr. 1: Slavnostní střih

Obr. 3: Roboti ve světle objektivů


Autor, foto: NoMiR

46

TUL, FM

Komiks: Bzuk & Bzik


47

TUL, FM

Komiks: Bzuk & Bzik


48

TUL, FM, KEL

Návod na zesilovač 2×18 W (poctivých)

Návod na zesilovač 2×18 W (poctivých) Vezměte nefunkční počítačový zdroj a vyvrhněte ho. Síťovou zásuvku, ideálně s filtrem, vypínač nebo přepínač rozsahu (115 V/ 230 V) nechte na místě.

Obr. 3: Výkonový stupeň

Obr. 1: Běžný zdroj do PC AT Vezměte katalogový list a dva kusy TDA2040. Kousíček univerzální bastl desky a pár pasivních součástek. Když nemáte bastl desku, tak postačí kousíček kuprexitu, kvalitní lihový fix a pár kapek leptacího roztoku. Páječkou a pájkou slepte dohromady a vše šroubky s izolačními podložkami přitáhněte k masivnímu chladiči.

Obr. 4: Detail transformátoru a usměrňovače Namontujte vstupní a výstupní konektor a vše zadrátujte. Výrobce počítačového zdroje váš výrobek prohlašuje za schválený, tak ho alespoň označíme jako elektrické zařízení.

Obr. 2: Montážní sada pro integrovaný zesilovač Obzvláštní péči věnujte napájecímu zdroji. Zdroj tvoří trafo o výkonu alespoň 50 VA s vyvedeným středem vinutí, bytelný diodový můstek a pár elektrolytických kondenzátorů (znalci tvrdí alespoň 1G/A). Svitkový kondenzátor je hned na nožkách zesilovače. Nezbytností je tavná pojistka na straně primáru, sekundár je na vás. Vše vměstnejte do krabičky od počítačového zdroje. Připojte ochranný vodič PE na kostru transformátoru.

Obr. 5: Propojení všech částí – finální produkt Připojíme 4 Ω 3-pasmové HiFi autoreproduktory renomavaného asijského výrobce a uspořádáme zahořovací/vyhořovací párty. Během akce se několikrát přesvědčíme, že se zařízení dobře


49

TUL, FM, KEL

Návod na zesilovač 2×18 W (poctivých)

chladí. Opijeme se, aby nám bylo lhostejné, až zvědavci začnou provádět zatěžovací zkoušky. Ráno ohledáme, zda zesilovač přežil jak elektricky tak mechanicky, pokud ano, máme zesilovač. Pokud ne, nahradíme poddimenzované součástky a akci zopakujeme.

Po iniciační zkoušce, kdy jsme zjistili, že průměrný špekáček je docela dobře vodivý jsme se jej jali proudem opékati. Proto vás nyní můžeme zasvětit do tohoto mechatronického taje. Ono to totiž není jen tak. Největším problémem jsou připojovací elektrody a určení optimálního výkonu na špekáčku mařeném. Použití holých banánků a proudy nad 1 A nejsou příliš vhodné, protože masíčko se záhy okolo elektrod speče, vysuší a přestane být vodivým. Řešením je nastavení banánků měděnou skobičkou ze silného vodiče. Též jsme uvažovali o použití vidliček menzaček, ale tento pokus nebyl doposud realizován.

Obr. 6: HiFi sestava Autor, foto: Josef Černohorský Obr. 2: Vylepšení konstrukce elektrod – prodloužení měděnou skobičkou

Vaříme s drátem! Jak si poradí mechatronik s úpravou špekáčků v zimě, nemá-li suchého dřeva? Proč to nezkusit proudem! Již na základním kurzu elektrických obvodů ELO se každý mechatronik dozví, že při průchodu proudu vodičem v něm vzniká úbytek napětí. Součin těchto je cílený výkon, který se nám ve špekounu v teplo přemění a dá-li ohmův zákon k chuti špekouna nám přihřeje.

Špekáček jsme napájeli bezpečně odděleným napětím, dále přes snižovací autotransformátor a ochranný jistič. Měření podle obr. 1 ukázalo že na špekounu je úbytek napětí cca 17 V. Jako optimální se projevil proud 0,87 A. Pečení tedy probíhalo hezky pozvolna střídavým příkonem o necelých 15 W. Výsledná chuť mechatronicky připečeného špekouna je lahodná směrem ke koncům elektricky lehce štiplavá. Dobrou chuť přeje váš Drát!

3

Obr. 3: Zapojení obvodu pro pečení Obr. 1: Základní konfigurace s použitím běžných banánků a s měřením úbytku napětí na špekáčku.

Autor: NoMiR, foto, pokusy: NoMiR, MM, jBF


50

TUL, FM, KEL

Žárovka budoucnosti

Žárovka budoucnosti Miroslav Novák Technická univerzita v Liberci, Fakulta mechatroniky a mezioborových inženýrských studií, Katedra elektrotechniky, Hálkova 6, 461 17 Liberec, Tel.: 485 353 290, E-mail: [email protected]

Spotřebitelé neustále vyžadují lepší vlastnosti a vyšší účinnost u spotřebičů každodenního použití jako je žárovka. Největším problémem současných žárovek a to ať klasických nebo halogenových je nízká teplota chromatičnosti a bídná účinnost. Omezení plynou z použití wolframu jako vlákna. Wolfram se taví při 3390 °C. Mechanické vlastnosti však ztrácí již při nižší teplotě, proto je pracovní teplota vlákna 2100 °C u vakuových žárovek, 2600 °C u plynem plněných žárovek a až 3050 °C u halogenidových žárovek. Jelikož je wolfram kovem s nevyšší teplotou tavení nelze očekávat vývoj žárovek s vyšší teplotou chromatičnosti využívajících prostého zvýšení teploty vlákna. Řešením možná bude použití materiálů s lepší spektrální emisivitou než má wolfram. Takové látky vyzáří více energie v oblasti viditelného světla než v okolních pásmech. Pokusy byly prováděny s karbidem tantalu nebo oxidem hořečnatým, bohužel se doposud uspokojivě nepovedlo překonat technologické a výrobní potíže. Výzvou pro budoucnost je použití těchto látek pro povlakování nosného wolframového vlákna. Nejnovější vlaštovkou je zavržení wolframu a použití nízkoteplotních zářičů s velmi vysokou emisivitou. Nízká účinnost žárovek je způsobena také tím, že wolfram má vysokou hustotu a je tedy neprůhledný. Světlo vznikající teplotními kolizemi iontů a elektronů se může dostat ven z vlákna jen z několika posledních atomárních vrstev vlákna. Ostatní vytvořené fotony se při kolizi s materiálem uvnitř vlákna pohltí. Proto byly provedeny experimentální práce na vytvoření jemné wolframové mřížky s výrazně větším povrchem než má běžná v žárovkách používaná jednoduchá či dvojitá spirála. Výzkumníkům i nadále leží v žaludku velké tepelné ztráty žárovky. Dnes již jsou běžné žárovky s baňkou povrstvenou několika desítkami vrstev odrážejících zpět k vláknu teplené záření IRC (Infra-Red-Coating). Problémem této technologie je směrování infračervených paprsků zpět k vláknu. To vyžaduje precizní geometrii baňky a polohu vlákna. To vše při technologických přesnostech, které dovoluje hromadná výroba. Zlepšení účinnosti pomocí IRC u dnešních žárovek do-

sahuje jednotek procent, ale dá se očekávat postupné zlepšování.

Obrázek 1: Halogenová žárovka Halolux Classic – rozměry standardní žárovky s ultramoderním vnitřkem [3] Další možností využití tepelných ztrát je konverze infračerveného tepleného záření zpět na záření viditelné. To je již dnes v laboratorních podmínkách možné pomocí dvoukvantových luminoforů. Tyto látky přemění dva nízkoenergetické infračervené fotony na jeden foton ve viditelné oblasti. Příkladem může být luminofor na bázi Yb3+–Er3+, který s uspokojivou účinností přeměňuje infračervené fotony 900–1000 nm na zelené nebo červené záření. Nebo podobný luminofor s ionty Er3+ ukotvenými ve skle GeO2-PbONb2O5. Nechme se tedy překvapit jestli se žárovka budoucnosti zahalí do neprůhledné baňky pokryté luminoforem, jak to známe u zářivek. Jistou nepříjemností je nízká životnost žárovek. Ta je způsobena postupným odpařováním vlákna a usazováním wolframu na stěnách baňky u vakuových žárovek nebo na chladnějších částech vlákna a jeho držácích u halogenových žárovek. Problém částečně vyřešilo zavedení halogenidového cyklu, kdy je wolfram chemicky vázán na halogenid a transportován zpět k vláknu žárovky. Důležitější než tento vratný proces je ovšem vysoký pracovní tlak halogenidových nebo plynem plněných žárovek, který dosahuje až 25 atmosfér. Zvyšuje se tak parciální tlak wolframových par v okolí vlákna žárovky, čím se sníží jeho


51

TUL, FM, KEL

Žárovka budoucnosti

odpařování. Vlastní halogenidový cyklus vracející wolfram zpět k vláknu má oproti tomu malou účinnost. Zvyšování tlaku v žárovkách je omezeno mechanickou pevností baňky. Další vývoj žárovek závisí jak na vývoji materiálů pro baňky, tak na technologii zatavování přívodů. Nemalá pozornost je věnována technologickým hlediskům a preciznímu návrhu tvaru baňky. Nové žárovky budou mít stále menší a kompaktnější baňky. Již dnes se objevují výrobky s dvojitou baňkou, viz obr. 1. Vnější baňka chrání okolí před explozí přetlakové vnitřní baňky [2, 3]. Běžné se staly průchodky přívodů molybdenovou fólií, které známe z vysokotlakých výbojek. Díky své jednoduchosti, nízké ceně a oblibě s námi jistě žárovka zůstane i v budoucnosti a doufejme, že si polepší na účinnosti. Článek „Žárovka budoucnosti“ byl vytvořen za podpory evropského projektu COST 529 „Účinné osvětlení pro 21. století“. Literatura [1] Wolfram [on-line] Chemie v elektrotechnice [cit.: 18. 3. 2005] Dostupné na www: http://mujweb.cz/www/fghi/kovy/vysokotavne/ wolfram.html [2] LightNews. červen 2004 [on-line] Informace o nových produktech OSRAM [cit.: 18. 3. 2005] Dostupné na www: http://www.osram.cz/pdf/LN_Halolux.pdf [3] Vše, co musíte nyní udělat pro brilantní osvětlení tmavých místností… [on-line] OSRAM [cit.: 18. 3. 2005] Dostupné na www: http://www.osram.cz/tisk_10.htm [4] Mahajan K. S., Khare P. K., Chandra B. P. The kinetic limitation of anti-Stokes luminescence of Er3+ and Yb3+ doped infrared upconversion materials. Journal of physics. Vol. 53, No. 5 November 1999. pp. 903–910

Volby do Akademického senátu TU za Fakultu mechatroniky Volby proběhnou v týdnu od 16. do 20. května 2005. Návrhy na kandidáty podávejte písemně do 3. května libovolnému členovi volební komise: RNDr. Pavel Satrapa, Ph.D. (KAI) Ing. Zdeněk Plíva, Ph.D. (KES) Ing. Jan Václavík (KEL) Martin Hák (student) Ing. Martin Vlasák (student)


52

ČVUT, FEL

Modelování složitých systémů metodami umělé inteligence

Modelování složitých systémů metodami umělé inteligence Pavel Kordík, Miroslav Šnorek Katedra počítačů, FEL, ČVUT Praha, Karlovo náměstí 13, e-mail [email protected], [email protected]

Při zkoumání jevů v přírodě, medicíně nebo při návrhu řídících a regulačních mechanizmů složitějších technologických procesů se setkáváme s potřebou vytvořit model systému, se kterým pracujeme. Většinou se tvoří tzv. matematický model systému. Měříme hodnoty vstupů a výstupů systému jako je teplota, spotřeba vody, atd. Z naměřených dat se pak snažíme pomocí statistických metod odvodit vztahy mezi vstupy a výstupy. Model je pak tvořen souborem matematických formulí, které tyto vztahy popisují. Tvorba matematických modelů je nejoblíbenější zejména proto, že jasně definuje vztahy proměnných systému. Má však i svá úskalí. Vyžaduje hlubší znalost významu jednotlivých vstupů pro chování modelovaného systému. Dále je nezbytná spolupráce expertů na zkoumaný systém s odborníkem na statistickou analýzu dat a matematické modelování. Nezanedbatelná není ani doba potřebná k vytvoření modelu a předání získaných znalostí zpět expertům. Tento článek se věnuje alternativnímu přístupu k modelování složitých systému – využití metod umělé inteligence. Tyto metody umožňují automatickou konstrukci modelů systému, jejichž chování reflektuje chování skutečného systému. Prostřednictvím vytvořených modelů mohou experti studovat chování systému a vztahy mezi jeho vstupy a výstupy.

Induktivní modelování Teorie induktivního modelování patří do oblasti umělé inteligence. Velmi blízko má zejména k neuronovým sítím. Základy teorie zveřejnil již v roce 1966 ukrajinský vědec Prof. Ivachněnko, který se nedávno dožil 90 let, a stále je na poli vědy aktivní. Teorie induktivního modelování je rozvíjena mnoha vědci po celém světě, a je úspěšně nasazována v praxi.

12135 Praha 2,

tel.:

604 499 078,

Jednou z metodik tvorby induktivních modelů je Group Method of Data Handling (GMDH). Za nic neříkajícím názvem se skrývá soubor metod pro konstrukci modelů z dat. Modely vypadají podobně jako neuronové sítě, viz obr. 1. Jsou složeny z jednotek uspořádaných ve vrstvách. Ty přenášejí signál ze vstupů na výstup.

Vstupní proměnné Vstupní vrstva

P

C

P

G

Druhá vrstva

3 vstupy P

P

Čtyřvstupová jednotka P

C

Třetí vrstva

mezivrstvé spojení Výstupní vrstva

Výstupní proměnná Obr. 1: Schéma metodiky modelování Group Method of Data Handling

Jak tedy vytvořit z pospojovaných jednotek model, který se bude chovat jako skutečný systém? U neuronových sítí se běžně používá následující postup. Vytvoří se neuronová síť s požadovaným počtem vstupů, výstupů a neuronů ve skrytých vrstvách. Spustí se proces učení sítě. Během učení se síti předkládají data naměřená na modelovaném systému a nastavují se váhy spojů mezi neurony tak, aby se odpověď sítě pro dané hodnoty vstupů co nejvíce blížila odpovídající hodnotě výstupu.


53

ČVUT, FEL


Ačkoli je tento způsob široce používaný, a existují poměrně spolehlivé algoritmy nastavování vah spojů sítě, má mnoho nedostatků. Například vhodný počet neuronů ve skrytých vrstvách se určuje poměrně obtížně, většinou experimentálně, a pro každý modelovaný systém je jiný. Proces učení většinou selhává při velkém počtu vstupů systému. Při dnešních objemech dat a zpracovávaných informací se není problém setkat se systémy o řádově tisících vstupech. Příkladem jsou modely pro ekonomii, při zpracování obrázků a filmů, atd. Zde se pak projevuje fenomén zvaný „prokletí mnohorozměrnosti“, protože s každým dalším měřeným vstupem nám neúměrně narůstá rozloha vstupního prostoru a naměřená data v něm řídnou. K tomu, abychom mohli s dostatečnou přesností tvrdit, že je náš model platný, potřebujeme řádově více dat, tj. měření systému. Induktivní modely se tvoří způsobem, který většinu jmenovaných nedostatků potlačuje. Modely takzvaně „rostou z dat“ – data driven approach. Pro každý výstup systému se tvoří jeden model. Struktura sítě není předem daná jako u klasických neuronových sítí, ale vytváří se v průběhu učení. V první vrstvě jsou vybrány jednotky, které nejlépe modelují daný výstup ze dvou vstupů, v dalších vrstvách zpracovávají jednotky informaci předzpracovanou jednotkami vrstev předchozích. Tak se simuluje proces indukce jak ho známe u lidí. Pro každý systém je optimální jiná struktura sítě, jiný typ jednotek. Induktivní modelování toto respektuje, a automaticky tvoří modely s optimálním počtem jednotek vhodného typu (přenosová funkce, způsob nastavení koeficientů). Zároveň potlačuje „prokletí mnohorozměrnosti“ tím, že do modelu jsou vybrány jen jednotky připojené k relevantním vstupům. Vstupy, které modelovaný výstup významně neovlivňují, jsou ignorovány. Další faktor přispívající k odolnosti induktivních modelů vůči mnohorozměrným datům je faktická dekompozice problému na jednodušší, dvourozměrné podproblémy, jednotky o dvou vstupech, z jejichž řešení se pak postupně indukuje řešení celkové. Vytvořené induktivní modely zrcadlí chování modelovaného reálného systému. Jak z nich ale můžeme extrahovat informace, které nás na systému zajímají? Induktivní modely lze převést na modely matematické. To je schůdná cesta pro modely velmi jednoduchých systémů. U složitějších modelů jsou odvozené matematické zápisy extrémně dlouhé, složité a pro člověka tak nesrozumitelné. Pro složitější modely tedy musíme použít jiný způsob získání znalostí o modelovaném sys-

tému, tzv. knowledge mining viz. kapitola Vizualizace chování modelů.

Můžeme induktivním modelům věřit ? Mnoho lidí, zevrubně seznámených s problematikou, přisuzuje neuronovým sítím a obecně metodám soft computingu téměř magické schopnosti. Umějí se přece učit a generalizovat, tak je něco naučíme a ony to nějak vyřeší… Tito lidé zpravidla prožijí rozčarování, když zjistí, že neuronové sítě nenaplní jejich očekávání. Velké procento z nich se posíleno touto zkušeností ocitá v další typické skupině – neuronových „pohrdačů“. Mezi těmito dvěma tábory manévrují lidé, kteří se pídí po tom, proč nám neuronové a induktivní modely někdy neposkytují výsledky, jež od nich očekáváme. Většina problémů tkví v nevhodných datech, špatně zvoleném typu sítě, a někdy i v nesprávné interpretaci výsledků. Jmenujme několik hlavních příčin, proč metody soft computingu selhávají. a) Hledaná informace v datech není obsažena Měří se irelevantní vstupy nebo chybí vstupy důležité pro hledané závislosti. Hledané jevy nastávají v datech velmi zřídka, většina je nezajímavá. b) Data nejsou reprezentativní, nerovnoměrné zastoupení jevů Data nepopisují modelovaný systém ve všech zajímavých stavech. Dominují některé jevy, zatímco jiné jsou v datech zastoupeny zřídka, nebo vůbec. c) Žádné nebo nevhodné předzpracování dat Téměř každá reálná data je třeba pro metody soft computingu předzpracovat. Například vyvážit zastoupení jevů, normalizovat, upravit rozdělení, doplnit chybějící hodnoty, atd. Tato činnost většinou zabere až 60 % celkového času modelování. d) Nevhodná volba metody Pro každou úlohu a každá data je vhodná jiná metoda zpracování. Kde jedna metoda selže, druhá může poskytnout výborné výsledky. Pro správnou volbu je třeba mít zkušenosti. Oblíbená Backpropagation neuronová síť se zdaleka nehodí na všechny úlohy. e) Proces učení selže – nedoučení, přeučení Některé metody učení neumožňují modelu, aby se svými odpověďmi k učicím datům dostatečně přiblížil. Nebo se naopak přiblíží natolik, že ztrácí schopnost generalizace – naučí se i šum. Na jiných datech pak odpovídá s chybou. To se stává hlavně pro komplexní a zašuměná data.


54

ČVUT, FEL


f) Pohybujeme se mimo oblast dostatečné hustoty učicích dat Pokud se podaří vytvořit modely, které dávají na testovacích datech uspokojivé výsledky, ještě není vyhráno. Modely jsou platné jen v oblastech dostatečné hustoty a vhodného rozložení učicích dat. Čím dále se od těchto oblastí pohybujeme, tím nepodloženější jsou odpovědi modelu. V oblastech daleko od učicích dat jsou odpovědi modelů chaotické. Hlavně kvůli poslednímu z problémů jsme vyvinuli metodu vizualizace chování modelů vytvořených metodami soft computingu. Ta umožňuje vyhodnotit platnost modelů v dané oblasti. Zároveň lze z tvořených grafů vyčíst závislosti výstupů na vstupech modelovaného systému – visual knowledge mining. konstantní

x1

měnící se

x2

konstantní

x3

Vizualizace chovaní modelů K modelu přistupujeme jako k černé skříňce black box system. Nezajímá nás vnitřní struktura, zkoumáme pouze, jak se model chová. Zaznamenáváme reakce výstupu modelu, např. spotřeby vody, na změnu hodnoty nějakého vstupu, např. teploty vzduchu. Hodnoty ostatních vstupů se nemění. Pro jiné nastavení vstupů, tj. jiné podmínky, zaznamenáme většinou i odlišnou reakci výstupu na změnu daného vstupu. Tímto způsobem můžeme zkoumat chování systému prostřednictvím reakcí modelů jeho výstupů na změny vstupů. Zjistíme tedy například jaký vliv má změna teploty vzduchu, v podmínkách daných ostatními vstupy, na spotřebu vody. To nám však ještě neřekne nic o platnosti modelu v dané oblasti.

yk M odGM DH

měnící se

x1

měnící se

x2

x 1 = x 3 = const.

yk

x2

min

max

x 3 = const.

ym

max

ym x1

konstantní

x3 M odGM DH

x2

min

max

Obr. 2: Přístup k modelu při vizualizaci

Skupina modelů K učení modelů, tj. nastavování koeficientů a vah, se ve valné většině metod soft computingu používá iterační proces. Většinou jde o gradientní metody: Backpropagation, Newtonova metoda, atd. nebo o optimalizaci pomocí genetických algoritmů. Během iterace dochází k postupnému přibližování odezvy modelu požadované hodnotě. To se děje jen v oblastech, kde jsou nějaká učicí data přítomna. Ve větší vzdálenosti od dat je odezva modelu prakticky náhodná. Pokud tedy zobrazíme odezvy skupiny modelů naučených na stejných datech, můžeme si všimnout, že v oblastech dostatečné hustoty učicích dat se odpovědi modelů, červené křivky v obrázku, shodují, kdežto mimo data se rozcházejí.

y4

y

x2 = 0.01

y2 y9 y3 y1 y6

y7

y5 y8 oblast dat -1.0


0.0

j = x1

1.0

2.0

Obr. 3: Zobrazení chování modelu

55

ČVUT, FEL


To je celkem běžný jev. Například skupina žáků, těsně po hodině dějepisu, ve které se probíral „Černý pátek“ na newyorské burze, bude mít na vývoj hodnoty akcií v inkriminovaném období poměrně shodný názor. Zeptáte-li se však na hodnotu akcií mimo toto období, odpovědi žáků se začnou znatelně lišit. U modelů učených metodami soft computingu se naštěstí nestává, že by chodili za školu. Proto se v oblastech dobře definovaných učicími daty odpovědi všech modelů shodují. To lze využít k vyhodnocení platnosti modelů. V oblastech, kde se odezvy modelů shodnou, jsou modely platné, tam kde se významně rozcházejí, jsou modely neplatné. Vytvořením skupiny modelů a monitorováním shody jejich odezev získáme nástroj vhodný pro vyhodnocování platnosti výsledků modelování.

Praktické použití

max

Nutnost validace odezev modelů je patrná zejména pro praktické aplikace, kde se často setkáváme s daty složitých systémů. U těchto datových souborů jsou oblasti úplné absence, nebo nedostatečné hustoty dat velmi hojné. Model poskytuje výstup i pro tyto oblasti. Výše popsaný postup umožňuje zjistit míru platnosti odpovědi modelu. Platnost modelu je v grafech vstupněvýstupních závislostí indikována barevnou obálkou v pozadí. Čím je větší rozptyl odezev modelů, tím je větší i obálka a menší platnost modelů. y2

y (spotřeba studené vody)

y3

Grafické znázornění ve formě závislosti výstupu na jednotlivých vstupech modelů je vhodné také pro přímé získávání znalostí o modelovaném systému – visual knowledge mining. Na obrázku 4 je uveden příklad reálného systému. Naměřená data pro hodnoty vstupů: meteorologická data – teplota, vlhkost vzduchu, intenzita slunečního záření, udávají hodnoty výstupu: spotřeba studené vody za daných podmínek. Data byla předpřipravena pro modelování: normalizace, vypuštění špatných měření, atd. Bylo vytvořeno devět induktivních modelů. V grafu na obrázku je zobrazena závislost spotřeby studené vody na teplotě vzduchu, tak jak ji modelují induktivní modely 1–9 – modré křivky. Z tvaru křivek lze odvodit konkrétní znalosti o modelovaném systému. Ze vzrůstající teplotou vzduchu spotřeba studené vody roste. Pokud změníme podmínky – hodnotu některého z dalších vstupů, změní se i křivky závislostí spotřeby vody na teplotě. To nám dovoluje studovat chování systému v libovolných podmínkách. V grafu je zároveň patrný rozptyl odpovědí modelů pro nízké teploty vzduchu. Pro tuto oblast nejsou modely platné – velká modrá obálka v pozadí. To je zřejmě dáno tím, že pro tyto podmínky nebylo naměřeno dostatek dat. Chceme-li tedy studovat závislosti i v těchto oblastech, je třeba naměřit více dat o chování systému při nízkých teplotách vzduchu.

Oficiální stránky projektu GAME jsou: http://neuron.felk.cvut.cz/game/index.html

x2 = 0.272 (normalizovaná vlhkost vzduchu) x3 = 0.7585 (norm. intenzita slunečního záření) x4 = 0.248 (norm. síla větru)

y1

y4 y6 y7 y8

y5

y9

min

x1 (teplota vzduchu)

max

Obr. 4: Příklad modelu K^7 vědecko populární časopis TU v Liberci 1/05 –- http://k7.vslib.cz

56

TUL, FM, KAM

Amarant – rostlina, kterou možná neznáte 1. díl

Amarant – rostlina, kterou možná neznáte 1. díl Jiří Jelínek Technická univerzita v Liberci, Fakulta mechatroniky a mezioborových inženýrských studií, Katedra měření, Hálkova 6, 461 17 Liberec, Tel.: +420 485 353 647, E-mail: [email protected] Abstrakt: Zajímají vás možnosti zdravého stravování a rovněž ekologické obnovitelné zdroje energie? Nemusíte se proto hned vrhnout na surfování po stránkách dietetických poraden ani zkoušet, jak dlouho vám bude teplo z panáka domácí slivovice. Stačí vám obeznámit se v teple domova s vlastnostmi jedné rostliny. Jmenuje se amarant a je nazývána „rostlinou třetího tisíciletí“ [1].

klimatickým podmínkám, zejména vůči suchu a nenáročnost na kvalitu půdy.

Úvod Amarant patří mezi nepravé obilniny – pseudoobilniny. Nejedná se o výsledek práce genetických inženýrů. Amarant byl pěstován již starými Mayi, Aztéky a Inky. S pěstováním amarantu v Evropě se začalo asi před 10 lety. Dosud bylo v přírodě zachováno dle botanické klasifikace šedesát druhů rostlin rodu Amaranthus (Laskavec). Většinou rostou planě Obr.1 nebo jako okrasné druhy Obr.2 a jen několik málo druhů je pěstováno pro sklizeň Obr.3. Jde o rostliny, které se užitím podobají klasickým užitkovým trávám – cereáliím, ale zároveň mají i řadu odlišností. Užitek z hlediska potravy poskytují dvojí. Nejen svými semeny, ale zároveň i chutným jedlým podílem zeleniny jejich listové části. Mají původ v tropických pásmech ±30 stupňů zeměpisné šířky kontinentů Ameriky a Asie. Některé druhy se přizpůsobily kratšímu světlému dni i nadmořské výšce do 3500 metrů. Daří se jim optimálně v teplotním rozmezí 20 °C až 45 °C. Migrací obyvatelstva se adaptovaly na pásma subtropická i mírná.

Kde a jak se amarant pěstuje dnes Amarant se již několik desítek let pěstuje ve větším rozsahu zejména v Jižní Americe, Severní Americe, v Asii, Austrálii a na Novém Zélandě. Některé odrůdy se v posledním desetiletí pěstují i v České republice. Velkou předností amarantu je jeho mimořádná odolnost vůči extrémním

Obr. 1: Laskavec – plevel (laskavec zelenoklasý) Amarant vyžaduje k pěstování nezaplevelené pozemky, lehké až střední půdy, které jsou písčitohlinité až lehčí hlinité. Amarant patří k teplomilným rostlinám. Pro rychlé vzcházení a růst potřebuje teplotu vzduchu nad 15 °C a půdu vyhřátou na 10 °C. Mráz (-3 až –4 °C) způsobí zmrznutí mladých a později vzešlých rostlin. Proto vyséváme až po 10.–15. květnu do hloubky 1 cm. Vysází se 350–400 tisíc klíčivých semen na 1 ha (výsev 1,2–1,5 kg/ha) [2]. Termín sklizně je silně ovlivněn průběhem počasí, zejména na konci vegetace. Zrna dozrávají nestejnoměrně, sklízíme až dozrají dvě třetiny rostlin. Rostliny amarantu jsou zelené i po dozrání semen a vegetaci končí až s příchodem mrazů. Sklízíme pouze za suchého počasí. Po sklizni je nutné zrno ihned vyčistit.


57

TUL, FM, KAM

Amarant – rostlina, kterou možná neznáte 1. díl druhů se preferuje barva světlá obr. 4. Tvar zrna je čočkovitý, pod tuhou slupkou je na periférii roviny největšího obvodu stočen klíček, zabírající jednu třetinu objemu zrna a obkružující perisperm zásobárnu škrobu. Sklizeň zrna je možná podle klimatu až třikrát ročně, v našich podmínkách jednou ročně.

50 mm Obr. 4: Zrno amarantu

Obr. 2: Laskavec – okrasná odrůda (laskavec ocasatý)

Charakteristický pro amarant je mimořádně vysoký obsah bílkoviny a výborná schopnost asimilace. V bílkovině zrna amarantu jsou ve vyšší míře zastoupeny esenciální aminokyseliny, které si tělo nedokáže vyrobit a přitom jsou pro jeho vývoj nezbytné. Ve velkém množství obsahuje lyzin, leucin, isoleucin a tryptofan. U amarantu je jejich obsah několikrát vyšší než u ostatních známých obilovin. Bílkoviny amarantu neobsahují lepek. Amarantové zrno obsahuje vysoce hodnotný tuk obsahující více jak dvě třetiny nenasycených mastných kyselin. Amarant zaručuje vyváženou stravu co se týče minerálních látek, jako jsou vápník, hořčík, železo a vitamíny řady B, dále vitamín C a E.

Historie pěstování amarantu

Obr. 3: Amarant – zemědělská odrůda (amarant k237) Amarantové zrno má velmi malé rozměry, v průměru 1 až 1,5 mm, široké rozmezí je 0,6 až 2,1 mm, malou váhu 1000 až 1500 zrn/g, barvy od bělavé do béžové, hnědavé až černé. U užitkových

Vezmi si pšenici, ječmen, boby, čočku, proso a špaldu a nasyp to vše do jedné nádoby; budeš si z toho připravovat pokrm po tolik dní, co budeš ležet na boku, budeš to jíst po tři sta devadesát dní. Ezechiel [4:9] Amarant je odpradávna spojován s indiány. Pochází z drsných podmínek vysokohorských oblastí Jižní Ameriky [3]. Zmínky o pěstování amarantu nacházíme již 4 000 let před naším letopočtem. Sklizeň amarantu byla pro Indiány slavností, na které se podílely celé vesnice. Aztékové přisuzovali amarantu mystické vlastnosti a věřili v drahocenné schopnosti jeho semen posílit lidskou sílu. Uctívali ho jako dar bohů a nazývali jej nesmrtelným. Byl oblíbenou plodinou pro svůj dvojí užitek: Ze zrna amarantu připravovali mouku vynikajícího složení a listy se jedly jako salát nebo se upravovaly jako špenát. Ženy k rozdrce-


58

TUL, FM, KAM

Amarant – rostlina, kterou možná neznáte 1. díl

ným semenům přidávaly med a lidskou krev a hnětly do červené masy, kterou pekly ve tvarech ptáků a hadů. Tuhle zvrácenou delikatesu jedli Aztékové na náboženských obřadech pro povzbuzení víry a síly. Křesťanští misionáři následně po svém příchodu spálili každý čtvereční palec vyšlechtěného amarantu jako odpověď na tyto pohanské praktiky. Tehdejší křesťané nařídili useknout ruce každému, u koho našli semínko amarantu. Pěstování bylo v Americe až na odlehlá horská místa téměř zapomenuto.

cvičení a přednášky ve zmáchaných botách a na kalhotách měli originální solní batiku.

Závěr Představil jsem vám základní rysy a vlastnosti indiány milované a křesťany v minulosti zatracované rostliny. Amarant má pro nás už v blízké budoucnosti velmi perspektivní využití a to v potravinářství i v energetice. O těchto aspektech se dočtete v příštím vydání časopisu K7.

Obr. 1: Sněhové nadělení únor-březen

Reference [1] Petr J. Amarant – plodina 21.století. Úroda 1997, 45, 1, str. 22–23. [2] Jarošová J. Jak pěstovat amarant. Úroda 1997. 45, 7, str.19–23. [3] Amarant. [on-line] Dietologie 2003. [cit. 21. 3. 2005] Dostupné na www: http://www.dietologie.cz/dtClanekDetail.aspx? intUniKis=30000011&intRubrKis=212

Jarda stavitel Ne, tohle není žádná parodie na večerníček Bořek stavitel, jak by jste si mohli myslet podle názvu. Je to spíš vzpomínka na náročnost letošní zimy. Začátkem března jsem někde zaslechl nadšenou hlášku zaníceného lyžaře, že kdyby se nám do toho nepletl ten červenec, tak máme letos pěknou zimu. Zima začala naplno řádit opravdu až letos. Vánoce byly na Liberec docela poklidné a silničáři si ze sněhu nemuseli s úklidem dělat vrásky obr. 1. Dokonce se nechali slyšet, že mají obavy, jak zužitkovat nakoupený posypový materiál. Pak ale sníh postupně přibýval a studenti chodili na

Obr. 2: Sněhové zpravodajství z kolejí Harcov Sníh se sypal a sypal dál. Koleje a město byly čím dál více zahaleny rostoucí sněhovou pokrývkou. Proto jsem si nemohl nepovšimnout skutečnosti, že v okolí budov, kde sídlí KAI, KAM, KEL, KES, KMO, KMS, KŘT, KSI, sníh jakoby ukázněně padal jenom na velké hromady sněhu, viz obr. 3.

Obr. 3: Sníh a vzorně složen na hromadě


59

TUL, FM, KAM Nebylo tomu tak. Žádná z vyjmenovaných kateder zatím nepřišla na to, jak usměrnit padání vloček jen na vytýčené místa. Hromady sněhu totiž byly veledílem hrdiny dnešní zimy – veledílem Jardy stavitele.

Obr. 4: Jarda stavitel hledá vhodné místo pro sněhovou stavbu

Jarda stavitel Pravidelně po noční sněhové nadílce brzy ráno nastartoval svoji upravenou ještěrku a dal se do díla. Stavěl pilně hromadu za hromadou a jak je vidět nedělalo mu problémy konkurovat svým uměním práci našich architektů.

Obr. 7: Jardova hromada sněhu s dílem našich architektů Myslím, že ze sněžných velehor měly největší radost děti, které hojně využívaly tyto kvalitní vysoké skluzavky. Poslední dny nám naznačují, že zima opustí i Liberec. Silničáři si budou moci vydechnout, nebo poběží pomáhat při stavění protipovodňových hrází. Bílá krása mizí. Studentům připomene jejich dva a půlmetrového sněhuláka mezi budovami kolejí A a B už jenom kupička větviček.

Obr. 5: Jarda stavitel využívá možností svého stroje na maximum

Obr. 8: Jarda v akci – děkujeme!!! My můžeme na konci sněžné zimy poděkovat našemu Jardovi staviteli za péči o studentské náměstí. Jardo díky a příští zimu znova do boje.

Autor, foto: JJ Obr. 6: Jarda stavitel vyráží do terénu


60

Vychutnej si letní semestr!

Velikonoční volno je 28. března 2005 Přihlášky ke studiu na FM: 1. kolo 31. březen 2005 pro prezenční formu studia, 29. duben 2005 pro kombinovanou formu studia a pro navazující studium, 2. kolo 12. srpen 2005

Obsah. Úvodní slovo. Nově nainstalované štěnice v učebně TK6 44 Vyhodnocení 1. kola soutěže o logo FM 45

Recommend Documents