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.

#технологии #будущее #НовостиТехнологий

​​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.

#роботы #LLM #chat_gpt #новости #технологии #ии

Обработка камня очень трудоемка: 70-80% стоимости составляет рабочая сила, а не сам материал. Monumental делает ставку на то, что, используя роботов-резчиков, она превратит операционные расходы в капитальные затраты и значительно снизит стоимость обработанного камня. В многочисленных интервью ее основатель, Мика Спрингут (Micah Springut) говорит, что в перспективе они будут строить полноценные здания. Он считает, что это позволит строить красивее, дешевле и без траты материалов на отделку типа сайдинга.

Это грозит переделом строительной отрасли. Хотелось бы верить в скорый успех, но верится с трудом, и не потому, что идея плоха. Подобные стартапы сталкиваются с жестким сопротивлением со стороны компаний, которые уже поделили рынок. Об этом давно говорят те, кто пытается сделать бизнес на 3D-печати домов. В этой сфере победа новых технологий откладывается.

#робототехника #строительство #будущее #технологии #футурология

​​Bluetooth от смартфона до орбиты

Типичные беспроводные наушники теряют соединение со смартфоном на расстоянии 10-15 метров. Максимальная дальность протокола Bluetooth, при помощи которого они работают, достигает 150 метров.

29 апреля инженеры из американского стартапа Hubble Network заявили, что установили Bluetooth-соединение с космическим спутником на расстоянии в 500 с лишним километров. Хитрость заключается в высокочувствительных антеннах на борту аппарата. Связь получилась односторонней: спутник только принимает сигналы от устройств на Земле, но не может послать пинг обратно. Однако генеральный директор утверждает, что эта технология работает со стандартными чипами Bluetooth. Чтобы достучаться до орбиты, им нужна только перепрошивка. Похоже, что первым коммерческим продуктом компании станут радиометки типа Apple AirTag, работающие в любой точке планеты.

Пару недель спустя Hubble Network объявила о сотрудничестве с Life360 и намерении создать глобальную спутниковую систему отслеживания IoT-устройств. Пока у компании два спутника, однако к началу 2026 года планируется вывести на орбиту 32 космических аппарата. Взлетит или нет эта идея — открытый вопрос, зато видно, как дешевый батут от SpaceX делает космос доступнее для стартапов. Каждый из них хочет частную спутниковую группировку, но не каждый доживет до окупаемости. Интересно, как эта суета в итоге скажется на ситуации с космическим мусором… Впрочем, тут я не специалист, спросите лучше Зеленого кота.

На фото один из спутников Hubble Network в испытательной камере
#наука #технологии #космос #SpaceX #стартапы #новости

​​Камень-навигатор, кулон-диктофон и другие AI-гаджеты

Хотелось бы завести робота-помощника на базе языковой модели как можно скорее, но инженеры пока что скептичны. По их словам, "люди просто не понимают, насколько сложно развертывать роботов этого типа". Даже робототехники-оптимисты считают, что это потребует много денег и времени. Да что там роботы… Похожая на тамагочи говорилка Rabbit R1 с искусственным интеллектом оказалась Android-приложением в красивом корпусе. AI Pin критикуют все кому не лень.

Можно подумать, что первое поколение гаджетов с LLM провалилось, но это не так. В заголовки новостей в основном попадают громкие MVP. Это проекты стартапов, которые в первую очередь хотят продать себя подороже. В то же время в DIY-сегменте тысячи энтузиастов также работают над применением языковых моделей, только эти усилия пока незаметны.

Вот, скажем, OpenGlass — дешевые самодельные умные очки, к которым подключаются Groq, Chat GPT или Ollama. Другой пример - Friend - миниатюрный носимый диктофон-суммаризатор, который анализирует все записанное. Или TERRA - похожий на камень AI-компас с занятной философией. Он самостоятельно составляет закольцованный маршрут для прогулки и подсказывает, куда идти. В результате пользователь не залипает в навигатор, а смотрит по сторонам и исследует окружающий мир.

Итак, новые перспективные форм-факторы AI-гаджетов могут родиться на GitHub. И хотя у таких проектов нет серьезного финансирования, на их стороне подход Open Source. Например, я трижды подумаю, прежде чем покупать носимый диктофон с подключением к серверам техногиганта, но с интересом испытаю гаджет, работающий на базе локальной языковой модели. Проекты, которые вызывают опасения по части конфиденциальности в Open Source-исполнении выглядят уже не так страшно.

А вы как думаете?

#AI #LLM #ИИ #гаджеты #DIY #OpenSource #будущее #технологии

​​ИИволюция в биотехе случилась шесть лет назад

В 2018 году DeepMind показала AlphaFold — алгоритм машинного обучения, берущий последовательность аминокислот и реконструирующий белок, который из них получится. К 2022 году эта компания смоделировала 200 миллионов всевозможных белков для открытой базы. Некоторые из них я даже использовал в опытах с молекулярной визуализацией.

Несмотря на громкие заголовки, in silico и in vivo не одно и то же. Предсказания AlphaFold приходится тщательно проверять, но тогда машинное обучение начало серьезно менять биологию. Теперь оно, вероятно, спасет человечество как минимум от одного экзистенциального риска — бактерий, устойчивых к антибиотикам.

От таких бактерий умирает больше миллиона человек в год, к 2050 году эта цифра может достигнуть 10 миллионов. В то время как на открытие одного нового антибиотика уходит около десяти лет. Точнее, уходило.

В начале месяца биофизики рассказали, как при помощи машинного обучения проанализировали десятки тысяч микробных геномов из еще одной открытой базы данных. В результате алгоритм нашел более 800 тысяч фрагментов ДНК, которые кодируют потенциальные антимикробные соединения. Более 90% из них не были описаны прежде. Три из 100 соединений, синтезированных исследователями, действительно вылечили лабораторных мышей. Осталось проверить еще 799 900 — работы хватит на всю жизнь.

Машинное обучение позволило буквально перетряхнуть все известное микробное разнообразие в поисках нужных соединений, но самое удивительное, что мы не ограничены живущими сейчас организмами. Похожим образом антибиотики ищут, например, в иммунной системе неандертальцев.

Синтезом найденных соединений пока что занимаются люди, но Science уже пишет о создании шести автоматизированных лабораторий. Такие системы будут оперативно проверять результаты работы нейросетей. Этот подход уже используют для создания светоизлучающих материалов. Биотех и фармацевтика на очереди.

К тому же, согласно первым исследованиям, препараты, открытые ИИ, показывают 80-90% успешности на первой фазе испытаний, по сравнению с обычными 40-60%. Вероятно, по крайней мере в среднесрочной перспективе, будет открыто больше успешных терапевтических препаратов, чем во всей истории биотехнологий.

На фото: метициллинрезистентный золотистый стафилококк, от которого точно стоит избавиться.

#футурология #биотех #машинное_обучение #будущее #ИИ #технологии #антибиотики

Астронавт NASA Кейт Рубинс (Kate Rubins) в макете лунного скафандра выбирает инструмент для геологических исследований. Снимок сделан во время генеральной репетиции новой лунной высадки на вулканическом поле в Аризоне.

Если все пойдет по плану, Рубинс с коллегами ступят на настоящую Луну чуть более чем через два года, а пока они учатся ориентироваться и работать в условиях резкого освещения, которое ждет на южном полюсе.

#nasa #космос #технологии #фото

​​Подход, придуманный для поиска гравитационных волн, помог лучше понять функции Антикитерского механизма

Дайверы подняли этот аналоговый компьютер с морского дна не в идеальном состоянии. Поэтому исследователи уже долго спорят, сколько отверстий было в одном из его колец. А от этого во многом зависит понимание функциональности механизма.
Так вот, профессор Грэм Воан (Graham Woan) из Школы физики и астрономии Университета Глазго решил использовать методы статистического анализа, разработанные для интерпретации сигналов детекторов гравитационных волн LIGO, для анализа рентгеновских снимков злополучной детали.

Воан провел расчеты во время рождественских каникул и насчитал 354 отверстия. Это значит, что Антикитерский механизм работал с лунным календарем, а не, например, египетским. Сам профессор говорит, что "адаптировал методы, которые мы используем для изучения вселенной сегодня, чтобы лучше понять механизм, который помогал людям наблюдать за небесами почти две тысячи лет назад" - получается красивая симметрия.

А еще эта история показывает, как фундаментальная наука всегда находит практические (и порой внезапные) применения и доказывает важность открытых коммуникаций, как катализатора прогресса. Ведь Грэм Воан случайно узнал о задаче подсчета отверстий из серии видео на YouTube.

Фотография Антикитерского механизма из национального археологического музея, Афины, Греция.
#наука #технологии #история

Calculating empires — генеалогическое древо технологий и власти с 1500 года — головокружительная инфографика, изображающая эволюцию мышления в 30 областях.

Составители пишут, что это способ увидеть наше технологическое настоящее в историческом контексте. Эта схема иллюстрирует изменения в устройствах связи, инфраструктурах и вычислительных архитектурах, а также то, как они переплетены с механизмами социального контроля.

Вертикальная ось представляет время начиная с 16 века. Горизонтальная ось включает в себя коллекцию систем: от связи и медицины до политики и войны. Навигация гибкая: можно исследовать отдельно взятую тему, временной срез или набор идей.

#наука #инфографика #технологии