Шелк вместо кремния: первый компьютер был из бамбука

Что если первый компьютер был сделан не из транзисторов? Ассоциация CAST заявляет: древний станок ti hua ji, созданный 2000 лет назад, — это полноценный протокомпьютер. Он работал строго «по программе»: связки нитей задавали алгоритм узора, выступая в роли физического софта, который автоматически управлял сложным механизмом.

Логика станка бинарна: поднятая нить — единица, опущенная — ноль. Этот двоичный код позволял контролировать 10 тысяч нитей, совершая миллионы операций. CAST называет находку «древнейшим компьютерным железом», доказывая, что основы автоматизации и программирования были заложены на два тысячелетия раньше первых ЭВМ.

Позже эта технология вдохновила Жозефа Жаккара на создание перфокарт, ставших символом промышленной эпохи. Китай переосмысляет историю технологий: хотя эра электроники началась в 1946 году с ENIAC, сама концепция программируемого устройства родилась в древних ткацких мастерских.

@SciTechQuantumAI

🔬 Три «бота» за пять часов сделали то, на что у людей уходят месяцы

В Сандии, национальной лаборатории Минэнерго США, пытались решить практичную задачу: научиться управлять светом от светодиодов так, чтобы они стали дешевой и энергоэффективной альтернативой лазерам. Обычно такие поиски упираются в бесконечный перебор параметров. Команда решила ускориться радикально, подключила к установке трех ИИ-лаборантов и получила результат, который самих исследователей, судя по описанию, удивил.

За пять часов агенты провели больше 300 экспериментов и нашли способ управления излучением, который оказался примерно в четыре раза эффективнее человеческих наработок. Важно, что это не история про «чат-бот придумал на словах». Вся схема работала в замкнутом цикле с реальным оптическим оборудованием, модели предлагали следующий эксперимент, запускали, измеряли, анализировали и снова уточняли стратегию. При этом исследователи сознательно обошлись без больших языковых моделей, вместо них использовали более зрелые подходы: вариационный автокодировщик для подготовки данных, байесовскую оптимизацию для активного обучения и отдельную простую сеть, которая пыталась вывести формулу и объяснить, почему найденная конфигурация вообще работает.

Самое интересное здесь не рекорд скорости, а намек на будущее научной рутины. Если такой контур можно переносить на другие задачи, например на разработку материалов, сплавов или печатной электроники, «самоуправляемая лаборатория» становится не красивой метафорой, а реальным инструментом.

@SciTechQuantumAI

🚀 Тонну разогнали до сверхзвука, а датчики просто не выдержали

В Китае раскрыли новые детали проекта «электромагнитных саней», наземной разгонной установки в Цзинане, которая еще в 2023 году первой в мире разогнала испытательную платформу до скорости выше Маха 1. На тестах тележка массой около 1 тонны уходила в сверхзвук, и это быстро уперлось не в «мотор», а в банальную проблему измерений.

На сверхзвуке у самой земли ударная волна и нестабильные потоки создают такое акустическое и механическое воздействие, что измерительная аппаратура буквально разрушается. А для платформы это критично, кратковременная потеря данных о положении и параметрах движения легко превращается в потерю управления. Команда под руководством Сюй Фэя из Института электротехники КАН предложила обходной путь: «безсенсорную» оценку скорости и параметров разгона, без внешних датчиков, которые не переживают ударные нагрузки.

Идея в том, что сама силовая система оставляет «след» в электрических сигналах. В сегментированных катушках при работе появляются кратковременные колебания напряжения, по ним алгоритм в реальном времени оценивает движение, собирая данные с нескольких соседних секций, подавляя шумы и сводя две независимые оценки в одну. В испытаниях заявляют погрешность около 1,1% при скоростях до 370 м/с. Для масштаба: американская EMALS на авианосцах разгоняет самолеты примерно до 78 м/с, это далеко от сверхзвука.

@SciTechQuantumAI

Шины, которые выросли в пустыне

Китай нашел способ избавиться от импортной зависимости: ученые превратили пустыню Гоби в плантации дуцзуна — дерева, дающего высокоценный натуральный каучук. Раньше 85% этого сырья везли из-за границы, что в Пекине считали критической уязвимостью. Теперь в Синьцзяне вместо барханов растут тысячи гектаров выносливого леса, который не боится засухи и дает материал для оборонки и автопрома.

Этот каучук — не просто замена обычному. Добавка дуцзуна в резиновую смесь делает шины практически неубиваемыми и устойчивыми к проколам, а также используется в композитах для защиты от электромагнитного излучения. Долгое время проект тормозила сложность переработки, но китайцы внедрили технологию «rubber priority», которая в разы ускорила и удешевила процесс добычи ресурса из коры и листьев.

Масштабы поражают: к 2030 году площади под эти деревья увеличат до 3,3 млн гектаров. Это не просто экологический проект по озеленению, а создание новой автономной отрасли, которая закроет потребности крупнейшей промышленности мира. Китай в очередной раз показал, как с помощью науки превратить бесплодную землю в стратегический актив.

@SciTechQuantumAI

Наша звезда разбушевалась: мощный выброс плазмы летит прямо к нам. В ролике расскажем, к чему готовиться.

А вы чувствуете такие вспышки на себе или магнитные бури для вас — это миф?

@SciTechQuantumAI

Земля закончилась, идем на орбиту. Зачем SpaceX понадобился миллион спутников для нейросетей

30 января SpaceX подала заявку в FCC на запуск до миллиона спутников — «орбитальных дата-центров». На Земле ИИ пожирает энергию и воду, а в космосе солнце светит круглосуточно. Маск хочет превратить орбиту в гигантский сервер, избавив планету от лишней нагрузки на электросети и дефицита мощностей.

Но космос — не бесплатный холодильник. В вакууме тепло отводят через радиаторы, а успех затеи целиком зависит от дешевизны Starship. Пока Google и Безос только проектируют свои сети, Маск готовит почву для связки SpaceX + xAI. Это попытка создать вертикальную монополию: свои ракеты, своя инфраструктура в небе и свой ИИ.

Риски огромны: от «синдрома Кесслера» до ослепления телескопов. Миллион аппаратов — это юридический «потолок», но даже часть этой армады изменит небо навсегда.

@SciTechQuantumAI

❄️Роботы против русской зимы: Unitree G1 выжил при -47°C

Гуманоид Unitree G1 прошел испытание в горах Алтая при −47,4°C. Робот самостоятельно преодолел маршрут по снегу, сделав более 130 000 шагов без дистанционного управления. С помощью навигации Beidou он с сантиметровой точностью воспроизвел на льду контур эмблемы зимней Олимпиады на участке 186 на 100 метров.

Для защиты от холода G1 оснастили утепленной курткой и накладками на шарниры. При весе 35 кг робот сохранял баланс на скользкой поверхности благодаря алгоритмам адаптивного планирования. Модель укомплектована 3D-лидаром, камерой глубины и восьмиядерным процессором, а время автономной работы от одного заряда достигает 2 часов.

Пока аналоги работают преимущественно до −20°C, Unitree проверила систему в экстремальный мороз. Максимальная скорость ходьбы G1 составляет 2 м/с. В 2025 году поставки гуманоидов компании превысили 5500 штук. Базовая цена модели в Китае составляет 99 000 юаней, что позиционирует ее как доступное решение начального уровня.

@SciTechQuantumAI

Мона Лиза в гидрогеле: как 4D-печать создает «живую» маскировку

Инженеры из Пенсильвании создали «умную» кожу из гидрогеля, способную менять рельеф и форму по команде. В основе — 4D-печать: к обычной геометрии добавляется параметр поведения во времени. Это позволяет простому листу плотного «желе» превращаться в сложные 3D-структуры при нагреве или контакте с влагой. Никаких моторов и проводов — только физика полимера, который сам «знает», когда и как ему нужно трансформироваться.

Идею подсмотрели у осьминогов. Чтобы повторить их талант к маскировке, ученые применили полутоновое кодирование: в структуру геля при печати встраивается микроузор, задающий зональную реакцию. В итоге одни участки материала активно набухают от воды, а другие остаются жесткими. Это превращает деталь в программируемую матрицу, где алгоритм действий заложен не в стороннем софте, а в самой плотности материала.

Возможности метода подтвердили, «зашив» в структуру портрет Моны Лизы — он проявляется только при контакте со спиртом или нагреве. Скрытые данные можно считывать даже по микродеформациям при растяжении, которые фиксирует камера. Технология открывает путь к идеальному камуфляжу и защите данных, где секреты прячутся не в цифровых битах, а в физических свойствах мягкой материи.

@SciTechQuantumAI