Современная электроника №4/2025

ИНЖЕНЕРНЫЕ РЕШЕНИЯ 51 WWW.CTA.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 4 / 2025 Следует заметить, что питание затво- ров мощных MOSFET-транзисторов осуществляется напряжением 10 В непосредственно с выхода параме- трического стабилизатора VD2, R9, R10, VD1, а для питания цифровой части схе- мы применён пятивольтный инте- гральный стабилизатор DA1. Конструкция и детали Оба варианта устройств собраны на печатных платах из двусторон- него фольгированного стеклотексто- лита одинакового размера 90×55 мм. В устройствах применены постоян- ные резисторы типа МЛТ-0,125, МЛТ- 0,5 (R3, R4 – рис. 1), МЛТ-2 (R1, R2 – рис. 1, R9, R10 – рис. 3), конденсаторы неполярные типа К10-17, электроли- тические – К50-35 или импортные. Интегральный стабилизатор приме- нён типа КР1181ЕН5А (78L05). Стаби- литроны – на напряжение стабили- зации 9…12 В – могут быть типа Д809, Д814Б, В, Г или импортные BZX55C10 или BZX55C12, диод VD2 (рис. 3) – кремниевый средней мощности с минимально допустимым обратным напряжением не менее 400 В. Диод- ный мост (рис. 1) должен быть в вер- тикальном исполнении типа KBP210 или аналогичный. Симистор в пер- вом варианте устройства может быть из серий BT137, BT138, BT139 с минимально допустимым рабочим напряжением не менее 400 В. Тран- зисторы MOSFET типа IRF840 замени- мы на IRF740 и другие с минимально допустимым рабочим напряжением сток–исток не менее 400 В и мини- мально возможным сопротивлени- ем канала в открытом состоянии. Максимальная мощность нагруз- ки при эксплуатации устройств без радиатора не должна превышать в первом варианте 100 Вт, а во вто- ром – 150 Вт. Автором проверены также транзисторы КП7173А отече- ственного производства. Их пара- метры: максимальный ток стока I С = 4 А, максимально допустимое напряжение сток–исток U С-И = 600 В. Сопротивление канала в открытом состоянии не более R < 2О мА. Мак- симальная мощность лампы накали- вания в случае применения транзи- сторов типа КП7173А без радиатора не должна превышать 100 Вт. Все ИМС серии КР1564 (74HCxx) заме- нимы на соответствующие аналоги серии КР1554 (74ACxx). Настройка первого варианта регу- лятора заключается в установке необ- ходимой скорости изменения яркости подстроечным резистором R14 и часто- ты задающего генератора резистором R5 около 1600 Гц. Сделать это можно визуально прикосновением к сенсо- ру и наблюдением изменения яркости от нуля до максимума. Если частота генератора будет слишком низкой, то перекрытие диапазона яркости будет неполным, и наоборот, если частота будет слишком большой, то снижение яркости до нуля будет преждевремен- ным. Частоту генератора устанавлива- ют таким образом, чтобы изменение яркости точно соответствовало пере- крытию диапазона от нуля до макси- мума. Второй вариант регулятора нужда- ется в минимальной настройке для установки скорости изменения ярко- сти подстроечным резистором R14. В заключение хочется напомнить о правилах электробезопасности при работе с сетью напряжением 220 В. Следует избегать прикосновения к элементам включённого устрой- ства, а при настройке использовать отвёртку с ручкой из изоляционно- го материала. НОВОСТИ МИРА. ЧИТАЙТЕ НА ПОРТАЛЕ WWW.CTA.RU Малые языковые модели (SLM): новые приоритеты в развитии ИИ В конце 2022 года OpenAI представила свою крупную языковую модель (LLM), что спровоцировало волну аналогичных разра- боток от ведущих технологических компа- ний. Однако, несмотря на мощь больших моделей, их использование сопряжено с рядом проблем: высокие энергозатраты, риски распространения недостоверной ин- формации и сложности с конфиденциаль- ностью данных. Почему малые модели (SLM) становятся приоритетом? 1. Ограниченные и проверенные данные ● В отличие от LLM, обучающихся на огромных, но не всегда надёжных интер- нет-данных, SLM работают с узкоспециа- лизированными наборами информации. Это снижает риск генерации токсичного или ложного контента. ● Пример – Meditron от EPFL, модель, обу- ченная исключительно на медицинских дан- ных из PubMed и клинических руководств. 2. Энергоэффективность и доступность ● SLM требуют значительно меньше вы- числительных ресурсов – некоторые мо- гут работать даже на смартфоне. ● Это делает их идеальными для локаль- ного использования, особенно в условиях ограниченного интернет-доступа. 3. Безопасность и конфиденциальность ● SLM функционируют в закрытых систе- мах, что исключает утечку данных, в от- личие от облачных LLM вроде ChatGPT. ● Например, при обработке медицин- ских запросов или корпоративной доку- ментации SLM не передают информацию на внешние серверы. 4. Точечная адаптация под задачи ● Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) позволяет дополнять модели актуальными данными без полного пере- обучения. ● В EPFL уже тестируют SLM для админи- стративных процессов, расшифровки лек- ций и анализа медицинских изображений. Meditron: пример успешного примене- ния SLM Разработанная EPFL и Йельской школой медицины, эта модель превзошла средние ре- зультаты врачей на американских медицин- ских экзаменах. Её ключевые преимущества: ● Открытый исходный код – прозрачность и возможность доработки сообществом. ● Локализация данных – включение ин- формации из регионов, традиционно не- достаточно представленных в глобаль- ных базах. ● Постоянное улучшение – врачи со все- го мира тестируют модель в реальных ус- ловиях, повышая её точность. Перспективы: персонализированная ме- дицина и не только Исследователи EPFL и CHUV работают над SLM, способными анализировать ан- гиограммы для прогнозирования сердеч- ных приступов. В сочетании с данными носимых устройств это может стать ос- новой для персонализированной медици- ны – при условии надёжной защиты кон- фиденциальности.