​​(Н)и рыба, (н)и мясо, (н)и злак

Мы вступаем в золотой век инженерной биологии. Предвестник этого странного времени - мясной рис, выращенный в лаборатории Университета Ёнсей в Южной Корее.

Чтобы приготовить это блюдо, ученые взяли обычные рисовые зерна, покрыли их рыбьим желатином, засеяли говяжьими миобластами и стволовыми клетками, полученными из жировой ткани. Затем подождали 11 дней, чтобы клетки успели "прорасти", и попробовали получившийся розовый рис на вкус.

«При приготовлении рис сохраняет традиционный внешний вид, но обладает уникальным сочетанием ароматов, в том числе легкой ореховой ноткой и нотками умами, которые характерны для мяса», - рассказал журналистам The Guardian профессор Джинки Хонг - руководитель проекта. «Хотя он не в точности повторяет вкус говядины, он предлагает приятный и новый вкус», - добавил он.

Критики проекта отмечают, что такой гибридный рис содержит всего на 8% больше белка и на 7% больше жира, - не такая уж и большая разница, чтобы говорить об альтернативе обычному мясу.

Создатели уверены, что эти показатели можно улучшить, а я обращу внимание на другой момент - рисовые зерна здесь выступили в роли каркаса, среды для развития животных клеток. Это упрощает производство по сравнению с попытками вырастить мясо в биореакторах с нуля. Так что подобные гибридные продукты перспективны с точки зрения фудтеха.

Продолжительные экспедиции, вроде африканской дарят редкий для городского жителя опыт продолжительного офлайн-существования. Шум, звонки и сообщения, чертовы новости - поток всевозможных раздражителей иссякает. Ощущаешь резкое прекращение сенсорной и когнитивной перегрузки. Проходя разные маршруты постоянно ловлю себя на мысли, о том, что эволюция готовила нас к жизни в малой группе охотников-собирателей, а не к информационному обществу. Мы вынуждены экстренно приспосабливаться, и для этого нужны инструменты.

Вспоминаю идею из романа Нила Стивенсона Fall, or Dodge in Hell (Падение, или Додж в аду), изданного в 2019 году. В мире этой книги проблема дезинформации в медиа так остра, что обеспеченные люди обзавелись личными командами фактчекеров, которые проверяют для них информацию. Полагаю, пока еще это редкость, но уже не фантастика.

Неловко критиковать мэтра, но здесь Стивенсон не докрутил. Идею можно развить до этакого личного "файрвола" - сервиса, который фильтрует, структурирует, дополняет и даже частично осмысливает информационный поток, прежде чем он захлестнет пользователя.

Частично это уже делают антиспам-алгоритмы почтовых ящиков, автоматические новостные агрегаторы и LLM-суммаризаторы, сжимающие содержание целых статей в несколько абзацев. Так что, я ожидаю появления комплексных информационных фильтров в обозримом будущем.
Ключевой вызов здесь - прозрачность и подконтрольность их работы. Может получиться как с рекомендательными алгоритмами: они действительно подбирают интересный контент, но делают это в интересах корпорации, а не пользователя. Что же, снова вся надежда на open-source software и энтузиастов с красными горящими глазами?

Ничего необычного, просто американский роботехнический стартап GITAI и японская телеком корпорация KDDI учат роботов строить сотовые вышки на луне.
Обратите внимание на роборуки, которые постепенно поднимаются вверх по башне, цепляясь за нее то одним концом, то другим.

Мода, пиратство и преступно большая скорость передачи данных

Не знаю, чего ожидал от девятиминутной документалки 1937 года, объясняющей, как фотографии попадали в газеты, но точно не трюка с самолетом, взлетающим с крыши движущегося автомобиля. Рассказ начинается медленно (можете посмотреть с нейропереводом), но набирает обороты, когда доходит до объяснения того, как переслать фотографию в редакцию при помощи проводного аналогового телефона.

Придуманное для этого устройство, было портативным. Оно подключалось к линии и отправляло скан через этакий аналоговый модем. Фотографию закрепляли на вращающемся валике и построчно сканировали, преобразуя изменения яркости бумаги в электрический сигнал. На один снимок уходила примерно минута.

Wirephoto здорово подстегнуло индустрию новостных изданий, спровоцировало громкое дело о пиратстве и, как ни странно, повлияло на историю быстрой моды.

После Второй мировой войны на показах в Париже Фредерик Л. Мильтон делал эскизы свежих нарядов и тут же пересылал их своим подписчикам в США, чтобы те могли скопировать парижскую моду. В 1955 году четыре крупных модельера (Ланвен, Диор, Пату и Жак Фат) подали в суд на Милтона. Wirephoto обеспечивало такую скорость передачи данных, которая, как утверждали французы, нанесла ущерб их бизнесу. Если я правильно понял витиеватый юридический английский, то суд встал на сторону модельеров.

Авторское право всегда отставало от технологического прогресса. Можете представить, чтобы подобное разбирательство повторилось сегодня?

​​Будущее проступает пятнами. Пока поблизости происходят вещи, которые не должны происходить, на другой стороне глобуса, будто в другой вселенной. Там судят 80-летнего владельца ранчо, который клонировал гигантского барана, чтобы вывести гибридную породу суперовец.

Washington post описывает многолетний заговор, который начался в 2013 году, когда неизвестный убил на территории Кыргызстана краснокнижного архара - это крупнейший из доживших до наших дней видов баранов (до двух метров в длину, 120 см в холке и до 180 кг веса). Охотник отобрал образцы и тайком привез ткани животного в США, из них в лаборатории создали более 150 клонированных эмбрионов. Они были подсажены овцам на ранчо Артура "Джека" Шубарта, подобно тому, как ученые поступили с арктическим волком. Так в штатах родился чистокровный клонированный Архар по кличке Montana Mountain King, которого вы видите на фотографии ниже.

В 2019 году Шубарт заплатил 400 долларов охотнику за яички толсторога, другого крупного барана, обитающего в Скалистых горах. Он использовал свежий биоматериал для скрещивания толсторога с потомством Горного Короля. Целью заводчика было создание породы гибридных гигантских баранов, пригодных для трофейной охоты. Шубарт полагал, что сумеет продать их владельцам американских охотничьих угодий. К тому времени за потомков клонированного архара ему уже платили по 10 тыс. долларов.

В итоге Шубарт оказался в суде, но не из-за биологических экспериментов, а за торговлю дикими животными, завоз инвазивных видов и подделку ветеринарных сертификатов. Он признал себя виновным и ожидает вынесения приговора 11 июля 2024 года по двум обвинениям, каждое из которых влечет за собой максимальное наказание в виде пяти лет тюрьмы и штрафа в 250 тыс. долларов.

​​Астрологи объявили взрывной рост объемов 3D-контента — ситуация стремительно набирает обороты. За конец марта опубликовано 13 статей про генерацию трехмерных объектов из текста и изображений.

SV3D: Stability AI показала новую модель для реконструкции изображения в 3D с высоким разрешением.
LATTE3D от NVIDIA: новый метод преобразования текста в 3D, позволяющий генерировать текстурированные сетки из текста всего за 400 мс.
Isotropic3D: генерация изображения в 3D на основе создания многоракурсных плоских изображений.
MVControl: преобразование текста в 3D с управлением по типу ControlNet (резкость, глубина и т. д.).
Make-Your-3D: преобразование изображения в 3D с возможностью управления генерацией с помощью текстовых подсказок.
MVEdit: поддерживает преобразование текста в 3D, изображения в 3D и 3D в 3D с генерацией текстур.
VFusion3D: преобразование изображения в 3D на базе предварительно обученных моделей видеодиффузии.
GVGEN: преобразование текста в 3D с объемным представлением.
GRM: эффективное преобразование текста в 3D и изображения в 3D за 100 мс.
FDGaussian: преобразование изображения в 3D с предварительной генерацией разных ракурсов в 2D.
Ultraman: преобразование изображения в 3D с упором на человеческие аватары.
Sculpt3D: и снова преобразование текста в 3D.
ComboVerse: преобразование картинок в 3D с комбинированием моделей и созданием сцен.

Не везде доступен код, так что сравнивать сложно, но первые результаты уже есть — пара божественных мезоамериканских нейролягушек.

World Sim — представьте себе игру, основная предпосылка которой звучит так: «Ты — бог. На дворе нулевой день творения — действуй!». В основе LLM, вероятно, Claude. И это одно из самых увлекательных, блестящих, глупых и бессмысленных применений этой технологии, которые я видел за последнее время.

Перепишите физику, создайте двухмерную вселенную и посмотрите, какая жизнь в ней зародится. Создайте цивилизацию муравьев, и отправьте ее в космос. Организуйте средние века, или пустите историю по другим рельсам. Создавайте утопии и ставьте социальные эксперименты.

Неисчерпаемый источник вдохновения. Лем с карманным компьютером фанатов научной фантастики нервно курит в сторонке. Как любитель жанра, настоятельно рекомендую. Это уникальный шанс заселить морскую планету расой разумных тостеров, которые должны побороть ржавчину, уничтожающую их вид. Или сделать нечто совершенно иное…но столь же невероятное.

P.S.
Чтобы переключиться на русский, просто попросите об этом нейронку.

В начале месяца в Дубаи состоялась первая гонка на реактивных костюмах. Всего анонсировано 5 отборочных залет... заездов этапов и финал с участием 8 пилотов, которые наденут на себя по семь реактивных двигателей (пара на каждой руке и три в рюкзаке) общей мощностью более 1 тысячи лошадиных сил.

В 2017 году Ричард Браунинг рассказывал на TED, как придумал эту конструкцию, а сегодня его компания продает костюмы по цене от 380 тысяч евро всем желающим. Было много попыток найти им применение в спасательных миссиях и военных операциях, но больше всего технология приглянулась экстремалам и пиарщикам. А теперь шейхи вложили в нее большие деньги - сочетание, которое может положить начало новому высокотехнологичному спорту.

​​Помните карту reddit? Посмотрите аналог для email-рассылок

Этот формат доставки информации не очень-то популярен в рунете. Может дело в спаме, а, возможно, потому, что большинство почтовых сервисов застряли в прошлом с точки зрения UI/UX-дизайна. Долго я читал только один русскоязычный дайджест, который приходит по электронной почте. В глобальной сети они, наоборот, довольно популярны - только на substack хостится более 20 тысяч информационных бюллетеней минимум.

Недавно взялся за обновление своих подписок. На substack есть тематические рейтинги, поиск и даже глобус, но лучший способ узнать экосистему - карта, построенная на рекомендациях, которыми иногда обмениваются авторы. Граф запутанный и может зависать на слабых компьютерах, хотя и не включает некоторые проекты, например, уже упомянутую рассылку Михаила Калашникова. Зато за выходные я основательно полазил по желтому кластеру экономистов и сложному переплетению проектов популярных инфлюенсеров. Но самое странное по краям карты. Кто первым найдет уютненькое гнездо конспирологов?

Короче, substack разнообразный, его интересно изучать. В итоге можно получить источники отобранных вручную новостей по любой теме (причем более актуальных, чем большинство телеграмм-каналов). Вот, скажем нейронки (специально для моих новых подписчиков):

aisupremacy.substack.com
importai.substack.com
thesequence.substack.com
datascienceweekly.substack.com
nathanbenaich.substack.com
thesequence.substack.com

Если вдруг захотите получать их по почте, забейте на обычный ящик и юзайте omnivore - опенсорсное приложение, заточенное под этот источник информации: темная тема, масштабирование и маркер для выделения текста, теги, даже плагин для интеграции с Obsidian.

​​Видеоролик с новым поколением робота Atlas моментально разлетелся по техноканалам — в отсутствии информации их авторы в основном писали про жутковатый дизайн этой машины, но появление Atlas заслуживает серьезного внимания.

Журналисты ieee spectrum взяли интервью у генерального директора Boston Dynamics - Роберта Плейтера (Robert Playter). Вот отдельные тезисы:

"Мы разработали для электрического Atlas новый набор действительно компактных приводов… Этот робот будет сильнее, чем человек в большинстве суставов, даже сильнее, чем профессиональный спортсмен, и будет иметь диапазон движений, который превосходит все, что доступно человеку. Мы также сравнили мощность нашего нового электрического Atlas с гидравлическим Atlas, и электрический Atlas сильнее".

"…относительно формы головы… мы приняли осознанное решение… не делать ее похожей на человеческую. Мы пытаемся спроектировать некое приятное место, на которое можно посмотреть, чтобы получить представление о намерениях робота. Дизайн заимствован из некоторых приятных форм, которые мы видели раньше. Например, есть старая лампа Pixar, в которую все полюбили несколько десятилетий назад, она легла в основу нашего дизайна".

"Мы сосредоточились на балансе, мобильности, возможности поднять что-то и сохранить при этом подвижность - это были темы исследований прошлого, с которыми мы справились... Нам предстоит проделать большую работу над универсальностью, чтобы роботы-гуманоиды могли брать в руки любую из тысячи различных деталей и разумно обращаться с ними. Такой уровень универсальности еще не реализован, но мы считаем, что это перспективное направление, и что ИИ станет одним из инструментов, который поможет решить эту проблему".

Я еще 12 лет назад писал о том, что для создания полноценного "машинного сознания" потребуется тело, наконец-то это происходит. У LLM есть то, чего не хватает роботам: доступ к знаниям практически обо всем, что когда-либо писали люди, от квантовой физики до K-pop и разморозки филе лосося. В свою очередь, у роботов есть то, чего не хватает LLM: физические тела, которые могут взаимодействовать с окружающей средой, исследовать мир. Мы можем их соединить.

Прямо сейчас разные компании разрабатывают несколько десятков разных гуманоидных роботов. Boston Dynamics показала четвероногого робота Spot, соединенного с ChatGPT, а инженеры Microsoft доказали, что языковая модель может генерировать корректные программы для роботов. Не в реальном времени, но это делала нейронка, которую, вообще-то, учили только предсказывать следующее слово в предложении. Что смогут специализированные модели?

Скоро у нас будет ответ.

В Бразилии создали первую в мире корову, которая производит молоко с человеческим инсулином. В ДНК коровьего эмбриона ученые вставили человеческий ген проинсулина (это предшественник инсулина). А затем поместили этот эмбрион в матку коровы — и родился необычный теленок.

Сначала биоинженеры рассчитывали, что корова будет давать молоко с проинсулином, а потом они очистят его до инсулина. Но оказалось, что она переработала все сама. В молоке нашли чистый человеческий гормон — несколько граммов на литр.

Что это значит для людей? В день средняя корова производит до 50 литров молока. В таком количестве будет содержаться 50 граммов инсулина — хватит на месяц каждодневных инъекций одному диабетику. А это только одно животное — и за один день.

«Я вижу будущее, в котором стадо в 100 голов, эквивалентное небольшой молочной ферме, производит весь инсулин, необходимый стране», — говорит один из авторов исследования. Получается, стадо побольше может обеспечить инсулином весь мир?

Это один из важнейших трендов в фарме, - современные лекарства все чаще производят не химические фабрики, а живые организмы, причем многие из них и не получится произвести иначе. Но картинка из старого Science посвящена другому исследованию - интеллекта коров. Она здесь, чтобы напомнить о том, что коровы – не фабрики по производству мяса, молока или инсулина, а живые и осознающие существа, как и мы наделенные способностью радоваться и страдать, - и позаботиться о них, кроме нас, некому.