Santry's Singularity blog
2.29K subscribers
287 photos
41 videos
6 files
420 links
Авторский блог техноредактора. Научная журналистика, инсайды и нерегулярные записки о приближении сингулярности.
Not generated. Written by @Santry

Art: https://cults3d.com/ru/polzovateli/SantrY/3d-modeli
Download Telegram
Проект Hyperion объявил первый в истории конкурс на разработку межзвездного корабля-поколений с призовым фондом $10 000.

Задача участников - спроектировать "ноев ковчег" по Циолковскому - автономный космический корабль для долгосрочного путешествия к звездам. Корабль должен обеспечить существование нескольких поколений землян во время 250-летнего полета.

В отличие от прошлых проектов, организаторы делают акцент не только на технических аспектах (гравитация, двигатели, жизнеобеспечение), но и на общественном устройстве. Для участия требуется междисциплинарная команда, включающая архитектора, инженера и социолога.

Подробную историю подобных проектов и интервью с организаторами можно прочитать на Universe Today.

Кто хочет помочь нам свалить с этого глобуса? Записывайтесь - главный приз $5000.

Как пишет Yazgı Demirbaş Pech из оргкомитета: «Взгляд за пределы Земли может дать понимание того, как мы могли бы улучшить жизнь здесь, на нашем "космическом корабле Земля"».

#космос #наука #будущее #конкурс
🔥84👍3🤔3
Сердце термоядерного реактора

Пара кремниевых рычагов, удерживающих hohlraum - мишень, внутри которой подвешена капсула с алмазным покрытием и замороженными изотопами водорода дейтерия и трития. Во время эксперимента 192 ультрафиолетовых луча сожгли ее дотла, инициировав реакцию ядерного синтеза.

Фото из национального комплекса лазерных термоядерных реакций США (NIF) - единственной лаборатории, где в результате подобного эксперимента удалось произвести больше энергии, чем он потребовал.

Как побить рекорд по термоядерному синтезу - эта насыщенная графикой статья Nature рассказывает, как ученые и инженеры изобретают рукотворное солнце.

В то же время FT рассказывает, придут ли наконец-то роботы?

Новое поколение нейросетей учится взаимодействовать с физическим миром способами, которые ещё недавно казались научной фантастикой.

#технологии #физика #будущее #ИИ #наука
👍94
Искусственный интеллект в образовании 🎓🤖

Кто про что, а я опять про Стивенсона и его букварь. Нынешнее состояние системы образования представляется удручающим, поэтому хочется понять, как приближение сингулярности изменит ситуацию. К счастью, появляются первые оценки применения LLM в преподавании.

Учащиеся, которые были случайным образом отобраны для участия в программе, значительно превзошли своих сверстников, не участвовавших в ней, по всем направлениям, включая английский язык, что являлось главной целью программы. Эти результаты убедительно доказывают, что генеративный ИИ при продуманном внедрении и поддержке учителей может эффективно выполнять роль виртуального репетитора.

From chalkboards to chatbots: Transforming learning in Nigeria, one prompt at a time.

Стивенсон предполагал, что каждый получит доступ к продвинутому виртуальному репетитору с высокой степенью персонализации, который сделает обучение более легким и продуктивным. Возможно, мы на правильном пути. Исследователи утверждают, что их ученики достигли результатов, эквивалентных двум годам обучения, всего за шесть недель.

Пока не появится больше данных, отношусь к результатам с долей скепсиса, но отмечу: речь идет о совместной работе ученика и учителя с LLM, а не о полной замене педагогов. Это подтверждает общее наблюдение – нынешний ИИ эффективнее всего работает в связке с человеческим интеллектом. Тут невольно вспоминается уже "Культура" Иэна Бэнкса.

#образование #AI #LLM #будущее
🔥11👍7🤔3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🕵️‍♂️ От шпионских стрекоз до агротеха

В закромах ЦРУ можно найти удивительные штуки. Например, в 1970-х они собрали миниатюрную механическую стрекозу с бензиновым двигателем — этакий микробеспилотник для шпионажа. Если верить агентству, она могла пролететь до 200 метров за 60 секунд. Для управления и передачи данных использовали лазер — вероятно, звук считывали с приемника через модуляции отраженного луча. Правда, при малейшем ветре стрекоза сбивалась с курса, и проект пришлось свернуть. Но идея механических насекомых не умерла.

Полвека спустя Инженеры MIT создали нового робота-насекомое. И этот малыш уже совсем другого уровня — держится в воздухе целых 17 минут и выполняет сложные акробатические трюки.

🌾 Зачем это сейчас? Главная цель уже не шпионаж, а спасение сельского хозяйства. В вертикальных фермах будущего критически нужны опылители, а живых пчел уже не хватает — в Калифорнию их свозят фурами во время цветения миндаля. Роботы-опылители могут стать решением этой проблемы.

#технологии #роботы #будущее #агротех
🤯8👍73👎1
Автономная наука 🔬🤖

Помните, как выглядят исследования в стратегических компьютерных играх? Выбираете направление, тратите ресурсы, ждете и получаете гарантированный результат. Последнего обещать не могу, но автоматизация лабораторий приближает нас к похожему сценарию.

Суть автономной науки проста: компьютеры генерируют и анализируют гипотезы, а роботы проводят эксперименты. Майкл Бронштейн (Michael Bronstein) из DeepMind описывает эволюцию научного процесса от нулевого поколения (люди с пробирками), до четвертого поколения, в котором искусственный интеллект полностью управляет циклом научных открытий. Это стало возможным благодаря трем важным прорывам:

Во-первых, машинное обучение. Во-вторых, цены на роботизированные манипуляторы снизились с 30 тысяч до 500 долларов. В-третьих, появились технологии создания лабораторий на чипах.

Передовые лаборатории внедряют полуавтономные системы для медицинских исследований и синтеза новых материалов, но самые интересные сценарии вероятно реализуются там, где человеческих возможностей не хватает.

Представьте будущее где алгоритмы непрерывно берут пробы, анализируют патогены, отслеживают их эволюцию и синтезируют вакцины. Автономные подземные и космические лаборатории проводят эксперименты с альтернативной эволюцией. Роботы создают персональные лекарства, проверяя эффективность на клеточных культурах конкретного пациента.

Однажды исследования в этих замкнутых системах создадут петлю обратной связи: искусственный интеллект генерирует данные, эти данные улучшают его работу, а усовершенствованные модели находят неочевидные связи для новых прорывов.

Но что, если однажды эта петля затянется слишком сильно? Что скажете, готовы ли вы доверить науку машинам?

#AI #наука #будущее #биотех #автоматизация
👍7🤔4🤯2🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 "Упал, отжался!" Роботы-гуманоиды научились вставать после падения

Помните, как старичок Atlas от Boston Dynamics перепрыгивал препятствия и крутил сальто? За кадром осталось, то, как инженеры поднимали его после падений. Долгое время это была непреодолимая сложность для роботов.

Во время соревнований DARPA Robotics Challenge 25 из 26 упавших машин превратились в беспомощные груды металла и нуждались в человеческой помощи. 🤷‍♂️

Дело в том, что подъем на ноги как инженерная задача радикально отличается от ходьбы. В отличие от циклических шагов при ходьбе, подъем требует непериодического поведения. Робот сталкивается с множественными точками контакта тела с поверхностью и большим разнообразием ситуаций. Возникает проблема разреженности наградных сигналов — алгоритму сложно понять, какие действия привели к успеху, потому что положительная обратная связь приходит только после целого комплекса действий, когда робот наконец устойчиво стоит на ногах.

👨‍🔬 Инженеры из Университета Иллинойса придумали, как обойти проблему недостатка мотивации. Они разделили одну крайне сложную задачу на две попроще: сначала найти траектории, чтобы "просто как-нибудь подняться", а затем оптимизировать решение — сделать движения плавными, энергоэффективными и подходящими к различным поверхностям. Вместо одного сложного процесса обучения с редкими подкреплениями получается две последовательных задачи, каждая из которых решается эффективнее.

В результате полевые испытания Unitree G1 выглядят как занятия в хореографическом училище — робот демонстрирует почти органическую пластику.

Unitree G1 уверенно поднимается на разных поверхностях: от гладкого бетона до скользкого снега и травянистых склонов с уклоном до 10°. Успешность — 78,3%. Причем алгоритм учитывает особенности конструкции и больше использует мощные ноги (с моторами на 83 Н), чем слабые руки (всего 25 Н).

По словам разработчиков алгоритма, это "первая успешная демонстрация обученных алгоритмов подъема для гуманоидных роботов человеческого размера в реальном мире". Ещё один шаг к автономным машинам, способным работать в сложных человеческих средах.

Интересно, подадут ли они руку, когда мы упадем? 🤔

#роботы #AI #будущее
🔥14👍8🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
The Next Big Thing

Инженеры Disney Research не скрывают восторга, создавая дроидов из вселенной «Звёздных войн». А теперь, благодаря Антуану Пирроне, каждый может собрать мини-дроида примерно за 400 долларов. И хотя он выглядит как забавная игрушка, подобные роботы имеют все шансы перешагнуть границы тематических парков и войти в повседневную жизнь.

Похоже, в робототехнике произошел тот самый скачок из количества в качество, о котором талдычили на философии. Машины теперь без особых усилий осваивают навыки, которые раньше приходилось жестко прописывать в коде.

Исследователи из Columbia Engineering недавно продемонстрировали это наглядно: их роботы самостоятельно изучают структуру собственного тела и принципы движения, просто наблюдая за собой через камеру. Буквально смотрят в зеркало и познают себя!

Компания Figure показала Helix — универсальную модель машинного обучения типа Vision-Language-Action (VLA) для гуманоидных роботов. Эта система одновременно обрабатывает изображения и команды на обычном человеческом языке, а затем управляет роботами в реальном времени. Благодаря Helix роботы могут узнавать и работать с тысячами обычных домашних предметов. Кроме того, Figure объявила о создании BotQ — завода по производству роботов. Для начала он будет выпускать до 12 000 гуманоидов ежегодно.

А на прошлой неделе Google DeepMind анонсировала сразу две новые модели: Gemini Robotics с технологией Vision-Language-Action (VLA) и Gemini Robotics-ER с технологией Embodied Reasoning. Обе они работают на базе Google Gemini — многомодальной базовой модели, которая понимает текст, голос и изображения, отвечает на вопросы и дает рекомендации.

Gemini Robotics, в DeepMind назвали "продвинутой системой зрения-языка-действия". Она воспринимает ту же информацию, что и базовая Gemini, но может преобразовывать ее в команды для физических действий робота. Причем она совместима с любым железом. На сайте проекта есть впечатляющие демонстрации работы системы. Интересно узнать больше? Загляните в статью "Внедрение ИИ в физический мир".

К слову, не только Google развивает робототехнику. Apple тоже проявляет интерес — компания показала милую и услужливую роботизированную лампу, и, по слухам, работает над созданием андроидов.

Если нейронные VLA-сети пойдут по тому же пути развития, что и языковые модели (LLM), то скоро в интернете появятся открытые нейросети для управления роботами. И да, эта технология может быть гораздо доступнее, чем многие думают сейчас. По крайней мере частично.

Конечно, собрать в гараже человекоподобного робота пока нереально, но вот с роботизированными манипуляторами дела обстоят иначе. Открытых проектов уже хватает: PAROL6, toolboxrobotics, arctosrobotics, Thor — и это лишь верхушка айсберга. С учетом развития программного обеспечения, идея собрать такую роборуку становится все заманчивее. Лично я планирую научить свою готовить не хуже робошефа Зиппи.

#ИИ #робототехника #DIY #будущее
🔥10👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Вышло даже быстрее, чем я ожидал. Сегодня NVIDIA представила базовую модель для управления роботами и сразу же опубликовала ее на GitHub и Hugging Face. Особенно интересно, что демонстрацию провели на том самом дроиде от Disney Research.

#ИИ #робототехника #opensorce #будущее
🔥143