Когда ChatGPT или Gemini дают, казалось бы, экспертный ответ на ваши насущные вопросы, вы можете не осознавать, на каком объёме информации он основан. Как и другие популярные генеративные модели искусственного интеллекта (ИИ), эти чат-боты опираются на базовые (foundation) модели, обученные на миллиардах или даже триллионах данных.

Аналогичным образом инженеры надеются создать базовые модели, которые обучат различные роботы новым навыкам — например, поднимать, перемещать и класть объекты в таких местах, как дома и фабрики. Проблема в том, что собирать и передавать учебные данные между разными роботами сложно. Можно обучить систему, телеманипулируя оборудованием пошагово с использованием технологий вроде виртуальной реальности (VR), но это отнимает много времени. Обучение на интернет-видео менее эффективно, поскольку они не предоставляют пошагового специализированного объяснения задач для конкретных роботов.

Подход, основанный на симуляции, под названием PhysicsGen от Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL) MIT и Института робототехники и ИИ, адаптирует тренировочные данные для роботов, чтобы помочь им находить наиболее эффективные движения для задачи. Система может превратить несколько десятков VR-демонстраций почти в 3000 симуляций на каждую машину. Эти высококачественные инструкции затем сопоставляются с точной конфигурацией механических систем, таких как роботизированные руки и манипуляторы.

PhysicsGen создаёт данные, которые обобщаются под конкретные роботы и условия, используя трёхэтапный процесс. Сначала гарнитура VR отслеживает, как человек манипулирует объектами, например, кубиками, используя свои руки. Эти взаимодействия одновременно отображаются в 3D-физическом симуляторе, визуализируя ключевые точки на руках в виде маленьких сфер, которые повторяют жесты. Например, если вы перевернёте игрушку, вы увидите 3D-фигуры, представляющие различные части ваших рук, вращающие виртуальную версию объекта.

Представьте сцену недалёкого будущего. В яркой, высокотехнологичной операционной рядом с хирургическим столом стоит изящная рука робота. Этот автономный робот не будет действовать полностью самостоятельно, но он поможет в предстоящей операции, выполняя ключевые задачи независимо, с повышенной точностью и сниженным риском.

Пациент — один из более чем 150 000 человек, которым ежегодно в одних только США диагностируют рак толстой кишки. Единственное излечение — удалить поражённую часть кишки, желательно с помощью малоинвазивной лапароскопической операции, при которой хирургические инструменты и тонкая камера вводятся через небольшие разрезы. Но такие операции часто сложны. Основными факторами, влияющими на исход и осложнения (которые возникают до 16 % случаев), остаются навыки, опыт и техника хирурга. Эти осложнения могут снизить качество жизни пациента и увеличить риск смерти. Надежда заключается в том, что автономный хирургический робот улучшит эти показатели.

Во время операции робот выполнит задачи, требующие предельной точности. Сначала хирург вручную управит движениями робота для удаления раковой ткани, а затем проследит, как робот самостоятельно сошьёт оставшуюся здоровую кишку. Используя несколько видов визуализации и планирование операции в реальном времени, робот наложит каждый шов с субмиллиметровой точностью — такого не достигнут человеческие руки. В итоге линия шва будет прочнее и ровнее, а значит, с меньшей вероятностью разойдётся — опасное осложнение, которое возникает, когда соединение заживает плохо.

Foro Transfiere 2025 в Малаге объединил научные разработки, технологии будущего и стратегии устойчивого развития — и показал, как наука меняет мир

Малага, март 2025 года. В начале весны в испанской Малаге прошёл один из ключевых европейских форумов в сфере науки, технологий и инноваций — Foro Transfiere 2025 . Более 5 000 участников, около 230 стартапов, более 100 тематических сессий — всё это сделало мероприятие не просто конференцией, а мощной платформой для обмена опытом, установления деловых контактов и продвижения научных разработок.

Могут ли ядерные ракеты доставить нас на Марс?

Долететь до Марса занимает действительно много времени — около девяти месяцев при использовании сегодняшних ракетных технологий. Это потому, что обычные ракетные двигатели сжигают топливо и кислород вместе (как двигатель автомобиля), но они не очень эффективны. Фундаментальная проблема в том, что космическим аппаратам нужно нести и топливо, и окислитель, так как в космосе нет воздуха, поддерживающего горение. Это создаёт порочный круг: чем больше топлива вы несёте, чтобы лететь быстрее, тем тяжелее становится ваш космический аппарат, и требуется ещё больше топлива, чтобы ускорить этот дополнительный вес. Чтобы лететь быстрее, вам понадобилось бы огромное количество топлива, что делает ракеты невероятно дорогими и тяжёлыми. Текущие химические системы тяги уже примерно на своих теоретических пределах, с очень небольшим потенциалом для повышения эффективности.

В то время как финансирование NASA было сокращено администрацией Трампа без выделений на ядерную термальную тягу и/или ядерную электрическую тягу, учёные из Европейского космического агентства (ESA) изучали ядерную тягу. Вот как это работает: вместо сжигания топлива с кислородом, ядерный реактор нагревает рабочее тело, например водород. Сильно нагретое рабочее тело затем вылетает из ракетного сопла, толкая космический аппарат вперёд. Этот метод гораздо более эффективен, чем химические ракеты.

Открытые технологии, разработанные для гражданского сектора, могут быть использованы в военных целях или во вред. Проблема двойного применения становится все актуальнее для инженерных дисциплин. Хотя "открытость" open-source технологий стимулирует инновации и обеспечивает всеобщий доступ, она же делает эти технологии доступными для военных и преступников.

Что произойдет, если непризнанные государства, незаконные вооруженные формирования или школьные стрелки проявят такую же креативность и изобретательность с открытыми технологиями, как и инженеры? Именно этот вопрос мы обсуждаем: как сохранить принципы открытых исследований и инноваций, стимулирующих прогресс, одновременно снижая риски, присущие доступным технологиям?

Как будто умное кольцо для настроения, но прямо на лбу!

Чувствуете стресс? Переработки зашкаливают? Новое электронное тату, которое крепится на лбу, может вскоре предоставить информацию о вашем психическом состоянии в режиме реального времени.

Исследователи из Университета Техаса в Остине разработали беспроводное, сверхтонкое носимое устройство, которое прикрепляется к коже как временное тату и отслеживает сигналы мозга и движения глаз, чтобы оценить уровень умственной нагрузки.

Представьте себе что-то вроде продвинутого аналога кольца Oura, но на лице — и оно может помочь пилотам, хирургам, гонщикам и военным сохранять ясность мышления даже в условиях сильного давления. «В таких высокоставленных задачах мы можем получать данные о ментальной нагрузке в реальном времени и расшифровывать её», говорит Наншу Лу, биомедицинский инженер из UT-Austin, возглавлявшая разработку датчика на лбу.

По её словам, такие данные можно использовать для корректировки заданий, перераспределения рабочих обязанностей до возникновения ошибок или даже для отправки предупреждений, если когнитивная нагрузка достигает критического уровня. Лу и её коллеги описали эту технологию в журнале Device.

Роботы стали на шаг ближе к обладанию чувством осязания благодаря разработке недорогой, прочной и высокочувствительной искусственной "кожи" исследователями из Кембриджского университета и Университетского колледжа Лондона.

По словам команды, эту кожу можно надеть на роботизированную руку, как перчатку, что позволит роботам получать информацию об окружающей среде почти так же, как люди.

AET превосходно работает в тесных и загромождённых пространствах, проходя через трубы самых разных форм и преодолевая препятствия там, где обычные летающие манипуляторы пасуют. Благодаря способности захватывать широкий спектр объектов и функционировать в разнообразных условиях, AET значительно расширяет возможности применения воздушных манипуляторов.

Intel представляет новые технологии упаковки чипов для мощных ИИ-систем

Комбинация трёх технологий позволяет разместить 10 000 мм² кремния в одном корпусе.

На IEEE Electronic Components and Packaging Technology Conference Intel анонсировала разработку новой технологии упаковки чипов, которая позволит создавать более крупные процессоры для искусственного интеллекта.

Поскольку закон Мура замедляется, производителям GPU и других чипов для дата-центров приходится увеличивать площадь кремния, чтобы успевать за растущими потребностями ИИ. Однако максимальный размер одного кристалла ограничен примерно 800 мм² (за одним исключением), поэтому компании переходят на продвинутые методы упаковки, объединяющие несколько кристаллов в единую систему.

Intel представила три ключевые инновации, позволяющие увеличить объём кремния в одном корпусе и расширить его размеры:

Китай достиг рекордной скорости лазерной связи между спутниками: 400 Гбит/с

В марте 2025 года китайская коммерческая компания Laser Starcom заявила о первом успешном тесте межспутниковой лазерной связи на скорости 400 гигабит в секунду, что стало важным шагом в развитии глобальной системы спутникового интернета.

Испытание проводилось между двумя спутниками Guangchuan 01 и Guangchuan 02, запущенными в ноябре 2024 года на ракете Zhuque-2 компании Landspace. Спутники находились на расстоянии 640 км друг от друга на низкой околоземной орбите (LEO) и обменялись 14,4 терабайт данных за 6 минут и 44 секунды.

Современные беспилотные летательные аппараты (БПЛА), или дроны, уже давно стали незаменимыми инструментами во множестве сфер — от киноиндустрии и логистики до сельского хозяйства, строительства, охраны окружающей среды и обеспечения безопасности. Несмотря на широкое применение существующих технологий, специалисты продолжают совершенствовать их возможности, чтобы расширить границы использования в сложных условиях.

Инженеры из Корейского научно-исследовательского университета POSTECH и Центра технологий автономии в рамках Агентства оборонных разработок Южной Кореи представили новую версию дрона, оснащённого складными крыльями. Такой подход позволил значительно повысить манёвренность устройства, особенно при выполнении резких поворотов и торможений. Конструкция аппарата была вдохновлена летающей белкой — животным, способным планировать между деревьями за счёт эластичных кожных перепонок между передними и задними лапами.

Основной задачей при проектировании стало воспроизведение способности летяги резко снижать скорость перед посадкой. Это достигается за счёт увеличения аэродинамического сопротивления при расправлении перепонок. Аналогично, для дрона было предложено использовать дополнительные силовые элементы — подвижные силиконовые крылья, которые могут разворачиваться и сворачиваться в зависимости от ситуации.

В более ранней работе авторы представили базовую конструкцию робота и методы машинного обучения, позволяющие ему эффективно управлять скоростью при выполнении сложных воздушных манёвров. В новой статье, опубликованной в открытой научной базе arXiv, исследование получило дальнейшее развитие. Была разработана система с развертываемыми крыльевыми мембранами, обеспечивающая повышенную точность и стабильность при резком торможении и изменении направления полёта.

Исследование, опубликованное в журнале Nature Machine Intelligence, представляет носимую систему, предназначенную для помощи в навигации слепым и слабовидящим людям. Система использует алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) для анализа окружающей среды и отправки сигналов пользователю при приближении к препятствию или объекту.

Носимые электронные системы визуальной помощи предлагают многообещающую альтернативу медицинским процедурам и имплантируемым протезам для слепых и слабовидящих. Эти устройства преобразуют визуальную информацию из окружающей среды в другие сенсорные сигналы для помощи в повседневных задачах. Однако современные системы сложны в использовании, что препятствует их широкому распространению.

Лэйлэй Гу и его коллеги представили носимую систему визуальной помощи, которая может предоставлять направление движения с помощью голосовых команд. Авторы разработали алгоритм ИИ, обрабатывающий видео с камеры устройства для определения безопасного маршрута для пользователя.

Сигналы об окружающей среде перед пользователем могут передаваться через наушники с костной проводимостью. Также были созданы эластичные искусственные "кожи" для ношения на запястьях, которые передают вибрационные сигналы для указания направления движения и избегания боковых препятствий.

Авторы протестировали устройство с гуманоидными роботами, а также со слепыми и слабовидящими участниками в виртуальной и реальной средах. Они наблюдали значительное улучшение навигации и после-навигационных задач среди участников, таких как способность избегать препятствий при прохождении лабиринта и возможность дотянуться и схватить объект.

Учёные из Корейского научно-исследовательского университета POSTECH разработали уникальный высокопрочный сплав, способный сохранять свои механические свойства в экстремальных условиях — от –196 °C до +600 °C. Это достижение открывает новые перспективы для применения материала в авиакосмической, автомобильной и энергетической промышленности.

Исследование было проведено под руководством профессора Хён Соп Кима из кафедры материаловедения и инженерии POSTECH, а также специалистов Градуированного института черных металлов и кафедры машиностроения. Результаты работы опубликованы в международном научном журнале Materials Research Letters.

Astron Aerospace представляет двигатель, который может спасти технологию внутреннего сгорания: компактный как газонокосилка, мощностью 160 л.с. и почти без выбросов

В то время как развитые страны ускоряются к запрету двигателей внутреннего сгорания к 2035 году, американская компания делает ставку на совершенно другой путь: она пересоздаёт многовековую технологию тепловых двигателей, предлагая решение почти чистое, компактное и лёгкое, как дрель.

Миниатюрные роботы, размером с насекомых, способны проникать в места, недоступные для более крупных машин — например, глубоко внутрь обрушившихся зданий, чтобы искать выживших после землетрясений. Однако, двигаясь среди обломков, такие маленькие ползающие роботы могут сталкиваться с высокими препятствиями, которые они не могут перелезть, или скользкими поверхностями, по которым они будут соскальзывать. Воздушные роботы могли бы избежать этих опасностей, но для полёта требуется слишком много энергии, что серьёзно ограничивает расстояние, на которое они могут уйти от базы, прежде чем им потребуется вернуться и подзарядиться.

Чтобы объединить преимущества обоих способов передвижения, исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали подпрыгивающего робота, который может перепрыгивать через высокие препятствия и перескакивать через наклонные или неровные поверхности, используя при этом значительно меньше энергии, чем летающий робот. Работа опубликована в журнале Science Advances.

Устройство выходит за пределы простых вибраций и создаёт сложные осязательные ощущения

Современные технологии тактильной отдачи (haptic feedback) в основном ограничиваются простыми вибрациями. Но наша кожа намного чувствительнее — она способна воспринимать давление, растяжение, скольжение и другие типы механического воздействия.

Теперь инженеры из Северо-Западного университета (Northwestern University) представили новое устройство, способное с высокой точностью воссоздавать эти сложные осязательные ощущения. Исследование будет опубликовано в журнале Science.

Компактное, лёгкое и беспроводное устройство крепится на кожу и способно создавать силу в любом направлении, имитируя не только вибрации, но и растяжение, давление, скольжение и кручение. Комбинируя эти воздействия и варьируя их скорость, система создаёт реалистичную и многообразную тактильную картину.

Работает устройство от небольшой аккумуляторной батареи и подключается к VR-гарнитурам и смартфонам через Bluetooth. Благодаря малым размерам, оно может быть размещено в любом месте тела, объединено в массивы или встроено в уже существующие носимые устройства.

Разработчики считают, что новая технология откроет широкие перспективы: от усиления ощущений в виртуальной реальности до помощи людям с нарушениями зрения и слуха. Например, устройство может помочь «ощущать» музыку или распознавать текстуры при онлайн-шопинге.

Новая технология, разработанная в NYU Tandon School of Engineering, способна коренным образом изменить опыт пользователей в среде виртуальной и дополненной реальности. Метод позволяет напрямую предсказывать, что будет видно пользователю в 3D-сцене — без необходимости передавать весь объём данных. Это даёт экономию трафика до семикратной по сравнению с традиционными подходами.

Результаты были представлены 1 апреля 2025 года на 16-й конференции ACM по мультимедийным системами уже находят применение в рамках проекта по обучению танцу с использованием 3D-видео — при поддержке Национального научного фонда США (NSF).

Нам нужны новые системы безопасности, учитывающие их странности

Люди регулярно ошибаются — это часть нашей повседневной жизни. Мы можем допустить промах как в новых, так и в привычных действиях. Одни из них несущественны, другие — фатальны. Они способны подорвать доверие окружающих, испортить репутацию на работе или даже стать вопросом жизни и смерти.

За тысячелетия человечество создало множество механизмов, минимизирующих типичные промахи. В казино, например, часто меняют крупье, поскольку монотонность увеличивает вероятность сбоев. В больницах пациенты перед операциями получают пометки на теле, чтобы врачи не перепутали часть тела, и проводят проверку инструментов, чтобы ничего не осталось внутри. Мы научились справляться с человеческим фактором — от корректуры текстов и двойной бухгалтерии до апелляций в судах.

Теперь в обществе активно внедряется новый тип участника процессов — искусственный интеллект (ИИ). Системы, вроде больших языковых моделей (LLMs), решают когнитивные задачи, которые ранее были доступны только людям. Но и они не безупречны. Порой их «советы» — как есть камни или добавлять клей в пиццу — вызывают недоумение. Однако важен не сам факт наличия сбоев, а природа этих сбоев — она совсем иная, чем у человека.

Многие риски, связанные с ИИ, проистекают из этой разницы. Нам нужны новые системы безопасности, адаптированные под специфику машинного мышления, чтобы свести к минимуму потенциальный вред.

Человеческие ошибки vs. ошибки ИИ

Жизненный опыт помогает нам предсказывать, где и почему может оступиться человек. Обычно сбои происходят на границах знаний: большинство из нас легко допустит ошибку в сложной математике. Мы понимаем, что промахи часто идут "пачкой": неуверенность в одном вопросе тянет за собой другие. Мы также знаем, что на надежность влияет усталость или отвлеченность. И чаще всего человек осознаёт, когда чего-то не знает: тот, кто не силён в матанализе, вероятно, прямо скажет «не знаю».

В 1942 году легендарный писатель-фантаст Айзек Азимов представил свои Три закона робототехники в своем рассказе «Застрявший». Эти законы позже были популяризированы в его знаменитом сборнике рассказов Я, Робот.

Первый закон: Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.

Второй закон: Робот должен подчиняться приказам человека, если только эти приказы не противоречат Первому закону.

Третий закон: Робот должен заботиться о своей безопасности, пока это не противоречит Первому или Второму закону.

Хотя эти законы были изначально созданы в художественных произведениях, они на протяжении десятилетий формировали дискуссии об этике роботов. По мере того как системы ИИ — которые можно рассматривать как виртуальных роботов — становятся все более сложными и распространенными, некоторые технологи находят подход Азимова полезным для размышлений о необходимых мерах защиты ИИ, взаимодействующего с людьми.

Однако существующие три закона недостаточны. Сегодня мы вступаем в эпоху беспрецедентного сотрудничества человека и ИИ, которую Азимов едва ли мог предвидеть. Быстрое развитие возможностей генеративного ИИ, особенно в области создания текста и изображений, создало проблемы, выходящие за рамки первоначальных опасений Азимова, связанных с физическим вредом и подчинением.

Если бы у инженеров был девиз, он бы звучал так: «Когда никто не знает, как это устроено — мы выясним». Обратное проектирование — это не просто технология. Это искусство тех, кто умеет видеть в металле алгоритм, в плате — замысел, а в сломанной детали — производственный шанс. Это когда ты не проектируешь — ты воскрешаешь. Не создаёшь — а возвращаешь к жизни.

Реверс-инжиниринг — это инженерный шаманизм. Ты берёшь объект, у которого нет документации, нет автора, нет паспорта — и превращаешь его в цифру, модель, процесс. Это значит, что производить можно снова. И снова. И снова.

Когда всё работает — про реверс не думают. Но когда ломается, исчезает, теряется — он становится единственным ответом. Потому что оригинал — потерян, а задача — осталась. И ты или сдаёшься. Или реверсишь.

Сегодня реверс-инжиниринг — не маргинальный приём из китайских лабораторий. Это опора реального производства. Это инструмент импортозамещения, ускоренного прототипирования, бережливого ремонта. Его применяют везде: от станка с прошлого века до титано-керамической челюсти.