Китайская академия наук (CAS) представила модель искусственного интеллекта ScienceOne на Всемирной конференции по ИИ 2025 года, сделав важный шаг в развитии научных инноваций. Эта модель способна анализировать сложные научные данные — от волновых форм и спектров до полей — и объединяет функции извлечения информации из литературы, логического вывода и управления вычислительными инструментами.
ScienceOne создана совместно двенадцатью институтами CAS и основана на китайских открытых базовых моделях с глубокой научной адаптацией. Она включает специализированные инструменты, такие как AlphaFold и MatterGen, и охватывает ключевые принципы в математике, физике, химии, астрономии, науках о Земле и биологии. Модель демонстрирует высокую эффективность в решении задач из различных областей и превосходит существующие системы в использовании научных инструментов и логических расчетах.
На базе ScienceOne разработаны два научных агента: первый помогает анализировать статьи, писать обзоры и оценивать исследования, имея доступ к 170 миллионам публикаций и актуальным данным; второй автоматизирует работу более 300 вычислительных программ, самостоятельно планируя исследования и выбирая оптимальные инструменты. Благодаря этим агентам значительные исследовательские задачи, ранее занимавшие дни, теперь выполняются за минуты.
ScienceOne уже применяется в разных сферах: на платформе X-Cell для определения биологических мишеней, в моделировании частиц на Пекинском электрон-позитронном коллайдере, прогнозировании молекулярных структур, координации телескопов и проектировании высокоскоростных железнодорожных систем. Эта платформа открывает новые возможности для ускорения научных открытий и интеграции ИИ в фундаментальные исследования.
Tesla представила новое обновление программного обеспечения для своих электромобилей, в рамках которого была интегрирована большая языковая модель Grok, разработанная компанией xAI, основанной Илоном Маском. Эта интеграция стала доступна для владельцев Tesla в США, чьи автомобили оснащены медиасистемой на базе процессора AMD, используемого в моделях, выпускаемых с середины 2021 года.
Внедрение Grok в интерфейс автомобилей Tesla знаменует собой важный шаг в развитии технологий искусственного интеллекта внутри транспортных средств, направленный на улучшение пользовательского опыта и расширение возможностей голосового и текстового взаимодействия с системой автомобиля. Однако, по мнению экспертов и журналистов издания Electrek, в текущей версии программного обеспечения функционал Grok ограничен: система не способна напрямую управлять внутренними функциями электромобиля, такими как климат-контроль, навигация или мультимедийные настройки.
Это отличает Grok от некоторых других ИИ-ассистентов, например, Xiaomi YU7, который не только взаимодействует с функциями автомобиля, но и использует встроенную камеру для наблюдения за состоянием машины и окружающей обстановкой, что позволяет более гибко и эффективно интегрировать ИИ в управление и мониторинг автомобиля. В свою очередь, Grok в Tesla пока представляет собой преимущественно интеллектуального чат-бота, аналогичного тем, что доступны пользователям на смартфонах или через веб-браузер, без глубокого доступа к системам управления транспортным средством.
Тем не менее, интеграция Grok открывает перспективы для дальнейшего развития и улучшения программного обеспечения Tesla. В будущем можно ожидать расширения возможностей ИИ, включая более тесную интеграцию с функциями автомобиля, что позволит повысить уровень автоматизации, безопасности и комфорта водителей и пассажиров. Tesla продолжает активно развивать свои программные решения, сочетая инновации в области искусственного интеллекта с передовыми технологиями электромобилей, что подтверждает стремление компании оставаться лидером в индустрии.
Четвероногий робот под названием «Черная пантера 2.0» (Black Panther 2.0) установил новый мировой рекорд по скорости среди роботов-собак, превзойдя предыдущий рекорд, принадлежавший роботу WildCat от компании Boston Dynamics.
При массе всего 38 килограммов и высоте 0,63 метра, «Черная пантера 2.0» достигает впечатляющей скорости в 10,3 метра в секунду. Для сравнения, мировой рекорд по бегу на 100 метров, установленный легендарным легкоатлетом Усэйном Болтом, составляет 9,58 секунды, что эквивалентно примерно 10,44 метрам в секунду. Таким образом, робот почти догоняет скорость одного из самых быстрых спринтеров в истории и мог бы соперничать с ним на коротких дистанциях.
Новый рекорд был официально зафиксирован во время демонстрационного шоу роботизированных собак на Всемирном конкурсе роботов, организованном China Media Group 6 июля. В ходе мероприятия «Черная пантера 2.0» продемонстрировала не только высокую скорость, но и отличную манёвренность и устойчивость, что является важным достижением в области робототехники.
Несмотря на впечатляющие показатели, робот всё ещё уступает по скорости самым быстрым животным на планете. Например, гепард способен развивать скорость до 30 метров в секунду, страус — около 20 метров в секунду, а антилопа гну — примерно 20–25 метров в секунду. Тем не менее, достижение «Черной пантеры 2.0» знаменует собой значительный шаг вперёд в создании высокоскоростных и манёвренных роботов, способных выполнять задачи в сложных условиях.
Разработка таких роботов открывает новые возможности в различных сферах: от спасательных операций и разведки до доставки грузов и обслуживания труднодоступных объектов. Высокая скорость и мобильность «Черной пантеры 2.0» позволяют ей эффективно передвигаться по пересечённой местности, что делает её перспективным инструментом для применения в экстремальных ситуациях.
Это достижение также стимулирует дальнейшие исследования в области робототехники, направленные на улучшение динамики движения, энергоэффективности и автономности роботов, приближая их возможности к характеристикам живых существ.
Создание наноразмерных светочувствительных материалов, известных как квантовые точки, позволило создать устройство, которое реагирует на свет быстрее, чем человеческий глаз. Это может революционизировать автономные транспортные средства.
Учёные из Китая создали новый датчик для андроидов, который может быстро адаптироваться к очень яркому или очень тёмному освещению — примерно за 40 секунд. Это быстрее, чем человеческий глаз, который тоже умеет приспосабливаться к таким условиям, но требует для этого несколько минут.
Как это работает? В датчике используются крошечные частицы, называемые квантовыми точками. Они умеют превращать свет в электрические сигналы. Учёные сделали так, что эти квантовые точки могут «запоминать» свет, как губка впитывает воду, а потом при необходимости отдавать его, похожим образом, как наши глаза накапливают светочувствительные вещества, чтобы лучше видеть в темноте.
Сам датчик состоит из нескольких слоёв, в которых эти квантовые точки находятся вместе с другими материалами. Благодаря такой конструкции он быстро реагирует на изменения освещения — например, если машина выезжает из тёмного туннеля на яркое солнце, датчик мгновенно подстраивается.
Кроме того, этот датчик умнее обычных систем машинного зрения. Он сразу «отбрасывает» ненужные детали и передаёт только важную информацию, что экономит энергию и ускоряет работу. Это похоже на то, как наши глаза сосредотачиваются на главном, а не на всём подряд.
В будущем учёные планируют сделать такие датчики ещё более сложными и добавить в них искусственный интеллект, чтобы они могли сразу обрабатывать данные и помогать автономным автомобилям и роботам лучше ориентироваться в меняющихся условиях освещения.
Главное преимущество этого изобретения — оно позволяет машинам «видеть» там, где обычные датчики уже не справляются, делая их работу безопаснее и эффективнее.
Химия часто ассоциируется с смешиванием жидкостей в пробирках или колбах, но во многих медицинских и промышленных задачах работают с долями миллилитра, где незаменимы микророботы.
В журнале Nanotechnology and Precision Engineering исследователи из Китайской академии наук и Китайского института электроснабжения разработали микроробота, который управляет маленькими каплями с помощью магнитных полей.
Для создания робота учёные смешали неодиумовые магнитные частицы и сахар с химически стабильным полимером. Затем сахар растворили, оставив поры для увеличения площади поверхности. Полимер обработали плазмой, чтобы он притягивал воду и другие жидкости.
«Мы хотели создать чистую и быструю систему без остатков — важно для медицинской диагностики и работы с реактивами», — отметил автор Лин Гуй.
Магнитные частицы позволили управлять роботом с помощью магнитных полей. Мощные неодиумовые частицы сделали робота более отзывчивым и эффективным по сравнению с существующими моделями.
«Ранее магнитные методы были слабыми, ограничивая размер и скорость капель, а добавки часто вызывали коррозию или загрязнение», — пояснил Гуй. «Создать робота с сильным магнитным полем, химической стойкостью и высокой скоростью — задача для инновационных материалов и инженерии».
В экспериментах робота направляли к капле жидкости, которую он мог перемещать благодаря притягивающему покрытию.
На низких скоростях робот объединял капли для реакции, на высоких — делил каплю на меньшие части.
Благодаря мощным магнитам скорость робота была в 20 раз выше предыдущих моделей, он мог переносить капли почти в миллилитр и устойчив к агрессивным веществам, таким как кислоты.
Команда планирует применять робота в лабораториях для автоматизации процессов и в медицине для минимально инвазивных операций. В будущем хотят уменьшить устройство для работы с нанолитровыми каплями и интегрировать датчики для доставки лекарств или очистки загрязнений.
«Мы стремимся миниатюризировать робота и расширить его возможности», — сказал Гуй.
Вы когда-нибудь задумывались, почему ни одно изображение не может быть бесконечно четким? Это не просто вопрос недостатка технологий или плохого освещения. На протяжении последних 150 лет учёные знают, что существуют фундаментальные пределы разрешения, которые невозможно преодолеть. Положение частицы никогда не может быть измерено с бесконечной точностью; определённая степень размытости неизбежна. И всё это связано с физическими свойствами света и передачей информации.
Но вот интересная новость: команда из Венского университета, Университета Глазго и Университета Гренобля решила разобраться, где же находится этот абсолютный предел точности, и как можно максимально приблизиться к нему. И они сделали это!
Абсолютный предел точности: загадка, которую стоит разгадать!
Представьте себе ситуацию: вы пытаетесь рассмотреть маленький объект, скрытый за мутным стеклом неправильной формы. Вместо четкого изображения вы видите сложный световой узор, состоящий из множества светлых и темных пятен. Вопрос, который возникает: насколько точно мы можем определить, где на самом деле находится объект, основываясь на этом изображении?
Эта задача имеет огромное значение для таких областей, как биофизика и медицинская визуализация. Когда свет проходит через биологические ткани, он теряет информацию о более глубоких структурах. Но какую часть этой информации можно восстановить? Ответ на этот вопрос не только технический — здесь вступает в игру сама физика, устанавливающая фундаментальные ограничения.
Здесь на помощь приходит теоретический показатель, известный как информация Фишера. Этот показатель описывает, сколько информации содержит оптический сигнал о неизвестном параметре, таком как положение объекта. Если информация Фишера невелика, точное определение становится невозможным, независимо от того, насколько тщательно вы анализируете сигнал. Исходя из этого, команда смогла рассчитать верхний предел теоретически достижимой точности в различных экспериментальных сценариях.
Нейронные сети: учимся на хаосе.
Пока теоретики занимались расчетами, экспериментальная группа, возглавляемая Дорианом Буше из Университета Гренобля, провела захватывающий эксперимент. Лазерный луч направлялся на небольшой отражающий объект, скрытый за мутной жидкостью. На полученных изображениях были видны только сильно искаженные световые узоры. Условия измерения варьировались, что усложняло получение точной информации о местоположении объекта.
"Для человеческого глаза эти изображения выглядят как случайные узоры", — говорит Максимилиан Веймар, один из авторов исследования. Но вот в чём фишка: если мы введём множество таких изображений — каждое с известным положением объекта — в нейронную сеть, она сможет распознать, какие шаблоны связаны с какими позициями. После достаточного обучения сеть смогла очень точно определять положение объекта, даже с учётом новых, неизвестных шаблонов.
Почти на пределе физических возможностей.
Интересно, что точность прогнозирования была лишь незначительно ниже теоретически достижимого максимума, рассчитанного с использованием информации Фишера. "Это означает, что наш алгоритм, поддерживаемый искусственным интеллектом, не только эффективен, но и почти оптимален", — утверждает профессор Роттер. Он обеспечивает почти ту же точность, что и законы физики.
Это открытие имеет далеко идущие последствия: с помощью интеллектуальных алгоритмов оптические методы измерений могут быть значительно усовершенствованы в широком спектре областей — от медицинской диагностики до исследований материалов и квантовых технологий. В будущих проектах исследовательская группа планирует сотрудничать с партнёрами из прикладной физики и медицины, чтобы исследовать, как эти методы, поддерживаемые искусственным интеллектом, могут быть использованы в конкретных системах.
Таким образJV, мы стоим на пороге новой эры в оптических измерениях. Искусственный интеллект, в сочетании с глубокими знаниями о физике, открывает двери к более точным и эффективным методам визуализации. В будущем мы сможем разглядеть мир с такой чёткостью, о которой раньше могли только мечтать. И, возможно, в этом мире не останется ни одного «размытого пятна».
Компания электрических летательных аппаратов с вертикальным взлетом и посадкой (СВВП) Archer Aviation сообщила, что прототип воздушного такси Midnight с летчиком испытателем совершил свой первый полет.
Летчику в ходе испытаний удалось разогнать "Midnight" до скорости более 200 километров в час и достичь максимальной высоты 460 метров. Правда, во время тестов СВВП Midnight использовал для подъема в воздух взлетно-посадочную полосу.
Новая фаза испытаний, которая продемонстрировала надежность шасси аппарата, поможет компании собрать важные данные в поддержку ее программы по сертификации и коммерциализации Midnight в США и ОАЭ.
Archer Aviation планирует продолжить испытания, чтобы подтвердить эффективность и безопасность своего аппарата. В будущем компания намерена провести дополнительные тесты, которые включат в себя различные сценарии полета, такие как взлет и посадка в городских условиях. Это позволит продемонстрировать возможности Midnight в реальных условиях эксплуатации и убедить регулирующие органы в его надежности.
Кроме того, Archer Aviation активно работает над улучшением технологий, используемых в Midnight, чтобы обеспечить более высокую эффективность и меньший уровень шума. Это важно не только для удовлетворения требований клиентов, но и для соблюдения экологических норм, которые становятся все более строгими в глобальной авиационной индустрии.
С запуском Midnight, Archer Aviation надеется не только изменить подход к городским перевозкам, но и внести свой вклад в развитие устойчивого транспорта, предлагая пассажирам удобное и быстрое средство передвижения по городу. В ближайшие годы компания планирует начать коммерческие операции, что станет значительным шагом к внедрению воздушных такси в повседневную жизнь.
Они прилетели, чтобы изучать нашу планету, но оказалось, что без защитной оболочки им тут не справиться. Но в ваших силах им помочь! Открывайте игру с тамагочи и сделайте электронного питомца счастливым. Это не так просто, как было в детстве. Если справитесь, получите награду в профиль.
Некроз, хаотичная форма гибели клеток, может стать ключевым фактором в развитии возрастных заболеваний и представлять серьезные препятствия для длительных космических миссий. Новое исследование продемонстрировало, что некроз запускает каскад воспалительных реакций и повреждений тканей, что ускоряет системную деградацию организма. Ученые предлагают бороться с этим процессом, чтобы продлить жизнь, улучшить заживление и защитить здоровье космонавтов в условиях микрогравитации.
Некроз — это гибель клеток, вызванная сильным повреждением, инфекцией или стрессом. При разрушении клетки в нее поступает чрезмерное количество кальция, что нарушает ее нормальное функционирование и приводит к гибели. Содержимое клетки, включая токсичные вещества, проникает в окружающие ткани, вызывая воспаление и усугубляя повреждения.
В отличие от запрограммированной клеточной гибели, которая происходит упорядоченно, некроз представляет собой хаотичный и цепной процесс. Смерть одной клетки инициирует гибель соседних, что усиливает разрушение тканей. Ученые полагают, что именно так развиваются хронические заболевания, такие как болезнь Альцгеймера, почечная недостаточность и сердечно-сосудистые патологии.
По мнению исследователей, некроз — это не просто конечная стадия клеточной гибели, а ключевой механизм, способствующий системной дегенерации при многих заболеваниях. При возрастных болезнях, затрагивающих различные органы, непрерывные процессы некроза усугубляют патологические изменения. Это часто сопровождается ухудшением процессов заживления, что ведет к фиброзу, воспалению и дальнейшему повреждению клеток. Каждый каскад запускает и усиливает следующий.
Некроз также может затруднить освоение космоса. Во время космических полетов микрогравитация и космическая радиация ускоряют старение организма астронавтов. Исследование, проведенное в прошлом году, показало, что в условиях низкой гравитации функция почек быстро ухудшается, что вызывает опасения относительно безопасности длительных космических миссий.
Ученые считают, что борьба с некрозом может стать новым подходом к лечению заболеваний и открыть новые горизонты для космических путешествий.
«Предотвращение некроза, даже временное, может остановить деструктивные процессы, дать возможность восстановиться нормальным функциям и клеточному делению, а возможно, даже запустить регенерацию», — утверждает ведущий автор исследования, доктор Карина Керн.
