Dassault инвестирует в AI-пилотирование

Французская аэрокосмическая компания Dassault Aviation выступила ключевым инвестором в оборонный стартап Harmattan AI в рамках раунда финансирования серии B на сумму $200 млн. Среди ключевых направлений деятельности стартапа – разработка алгоритмов автономной навигации и распознавания целей в условиях отсутствия связи для дронов военного и двойного назначения.

Совокупная оценка Harmattan AI теперь составляет $1,4 млрд. Отметим, что за последние 10 лет совокупная стоимость стартапов в области AI для обороны и безопасности выросла в 62 раза и достигла более $44 млрд.

Прямое участие Dassault Aviation в капитале Harmattan AI продиктовано стратегическими интересами. Концерн рассматривает AI-разработки стартапа как технологический задел для перспективных автономных платформ. Данная сделка — часть наблюдаемого тренда: европейские оборонные компании всё чаще предпочитают прямые инвестиции в подобные стартапы вместо заключения классических контрактов на R&D.

#воентех #автономность #ИИ #дроны

Поставщики комплектующих для чипов (напр., печатных плат) Nvidia H200, недавно получивших разрешение США на продажу в Китае, приостановили производство после того, как китайские власти заблокировали поставки этих процессоров.

Если запрет сохранится, это станет ударом для Nvidia. Компания активно лоббировала Вашингтон и Пекин, чтобы разрешить продажу своих чипов H200, процессоров для искусственного интеллекта более старого поколения, в Китае. После того, как президент США Дональд Трамп в прошлом месяце заявил о готовности разрешить продажи, Nvidia начала наращивать производство. Всего компания ожидала более одного миллиона заказов от китайских клиентов. Все поставщики работали круглосуточно, готовясь к поставкам, первоначально запланированным на март.

Ну если китайцам не нужно, то может нам пригодится?

https://www.ft.com/content/02a3eb7c-684f-4e39-87b8-36e9595ef800?shareType=nongift Nvidia suppliers halt H200 output after China blocks chip shipments

OpenAI инвестировала в стартап Merge Labs, разрабатывающий неинвазивные интерфейсы «мозг–компьютер»

Компания вышла из режима скрытой разработки и объявила о посевном раунде объёмом $250 млн при оценке $850 млн, при этом OpenAI, по данным источников, сделала крупнейшую отдельную инвестицию в этом раунде.

Merge Labs позиционирует себя как исследовательскую лабораторию, ориентированную на объединение биологического и искусственного интеллекта для расширения человеческих возможностей, восстановления утраченных функций и создания новых форм взаимодействия человека с AI. Стартап заявляет о намерении разрабатывать неинвазивные BCI-технологии, в которых используются молекулы вместо электродов и глубоко проникающие методы передачи сигналов, например, ультразвук, для обмена информацией с нейронами.

Инвестиция усиливает конкуренцию Альтмана с Илоном Маском, чья компания Neuralink создаёт инвазивные мозговые импланты и в июне 2025 года привлекла $650 млн при оценке $9 млрд. В число сооснователей Merge Labs входят Алекс Блания (Alex Blania) и Сандро Хербиг (Sandro Herbig) из Tools for Humanity, Тайсон Афлало (Tyson Aflalo) и Самнер Норман (Sumner Norman) из Forest Neurotech, а также исследователь Caltech Михаил Шапиро (Mikhail Shapiro); при этом часть участников проекта продолжит работу в своих текущих компаниях и академических институтах.

OpenAI сообщила о планах совместной работы с Merge Labs над фундаментальными моделями и передовыми инструментами, подчёркивая роль AI в интерпретации намерений человека, адаптации к индивидуальным пользователям и устойчивой работе с шумными нейросигналами, а сами нейроинтерфейсы рассматриваются как потенциальный естественный способ управления AI-системами. Отмечается «круговой» характер сделки: в случае успеха Merge Labs может увеличить аудиторию и ценность продуктов OpenAI, одновременно повышая стоимость стартапа, связанного с её CEO, что дополняет существующую сеть инвестиций и коммерческих соглашений OpenAI с другими проектами Альтмана.

#нейроинтерфейсы #инвестиции #BCI #OpenAI #news

https://techcrunch.com/2026/01/15/openai-invests-in-sam-altmans-brain-computer-interface-startup-merge-labs/

Meta* сокращает VR-проекты, перераспределяя ресурсы на AI

Компания Meta сокращает сотрудников, занятых в разработке виртуальной реальности, и закрывает ряд студий в рамках своего подразделения Reality Labs. Это решение отражает стратегический разворот компании от метавселенной к искусственному интеллекту. В то время как VR-проекты типа Horizon Worlds, не достигли ожидаемого успеха, Meta активно инвестирует в AI, включая привлечение ключевых специалистов и разработку новых продуктов, в частности, умные очки Ray-Ban Meta**.

Так, бигтех совместно с EssilorLuxottica оценивает возможность расширения производства умных очков до 20 млн пар в год уже в наступившем году. Партнерство с европейским гигантом EssilorLuxottica обеспечивает Meta* преимущества в производстве и сбыте для продвижения умных очков как доступного носителя AI-технологий.

*организация запрещена в России и признана экстремистской
**продукт организации, которая запрещена в России и признана экстремистской

#news #AI #XR #метавселенная

https://www.cnbc.com/2026/01/13/meta-lays-off-vr-employees-underscoring-zuckerbergs-pivot-to-ai.html

Министр обороны США планирует внедрение AI Grok в военные системы

Министр обороны США Пит Хегсет объявил о планах интеграции AI-инструмента Grok от Илона Маска в сети Пентагона до конца месяца. Это решение принято несмотря на недавние скандалы, связанные с генерацией Grok неподобающего контента. Хегсет также представил «стратегию ускорения AI» для Министерства обороны, направленную на устранение бюрократических барьеров и обеспечение лидерства в военных AI-технологиях. В рамках этой стратегии будет обеспечен доступ ИИ к данным всех IT-систем. Grok присоединится к другим AI-моделям, уже используемым Пентагоном, включая контракты с Anthropic, Google, OpenAI и xAI. В то же время Grok сталкивается с блокировками в некоторых странах и расследованиями регуляторов из-за проблем с генерацией изображений.

#news #AI #militech

https://arstechnica.com/ai/2026/01/hegseth-wants-to-integrate-musks-grok-ai-into-military-networks-this-month/

Anthropic создаёт лабораторию для ускоренной разработки экспериментальных продуктов на базе Claude

Компания Anthropic объявляет о создании лаборатории Anthropic Labs, где команда будет разрабатывать экспериментальные решения с использованием модели Claude. Лаборатория будет быстро тестировать прототипы с бета-тестерами, находить успешные идеи и масштабировать их в стабильные продукты.

Разработку экспериментальных продуктов возглавит Майк Кригер (Mike Krieger), сооснователь Instagram и директор по продуктам Anthropic, он будет работать вместе с Беном Манном (Ben Mann) над «инкубированием» продуктов. Ами Вора (Ami Vora) возглавит участок масштабирования разработок.

«Скорость развития ИИ требует иного подхода к тому, как мы создаем, организуем и на чем сосредотачиваемся. Лаборатории дают нам возможность выйти за рамки привычного и проводить исследования», — утверждает Даниэла Амодей, президент Anthropic. «Теперь у нас есть подходящая структура для поддержки наиболее важных направлений в нашей продуктовой организации — открытия экспериментальных продуктов на переднем крае возможностей Claude и их ответственного масштабирования для удовлетворения потребностей наших корпоративных клиентов и растущей базы пользователей».

https://www.anthropic.com/news/introducing-anthropic-labs

Один оператор против трёх целей

Американская компания Auterion продемонстрировала автономную атаку роя из 4 ударных дронов под контролем только одного оператора на дистанции примерно 4 км от пункта управления. Оператор поставил задачу и отдал разрешение на уничтожение трёх целей, а дальше три аппарата автономно распределили цели между собой и синхронно поразили их. Четвёртый дрон не атаковал, а, по всей видимости, выполнял координирующую функцию в зоне нанесения ударов.
Ранее компании удалось объединить в один рой дроны от разных производителей: 8 FPV-дронов и 2 БПЛА с неподвижным крылом. В рамках демонстрации рой дронов выполнил поиск, идентификацию и нанесение синхронизированного удара по цели. Основную часть работы также выполнило ПО, а оператор только координировал действия беспилотников.
За обеспечение автономной навигации и координации дронов отвечают три ключевых продукта компании в «железе» и «софте».

Skynode X – аппаратное решение, которое объединяет полётный контроллер, бортовой компьютер и LTE-связь в одном устройстве. Подходит для мультикоптеров, дронов самолётного типа, катеров и роверов. Работает на открытых стандартах (MAVLink, Pixhawk), что позволяет легко подключать сторонние датчики, камеры и полезную нагрузку.

AuterionOS – бортовая операционная система на основе открытой архитектуры PX4, обеспечивающая базовую автономность: стабильный полёт и передачу данных.

Nemyx – специализированное ПО, которое отвечает за координацию нескольких дронов в составе роя, включая: AI-наведение, автономное поражение группы целей и коммуникацию между дронами.

Концепция роевого применения «в поле» выглядит следующим образом:
1. Оператор переносит рой из 6 малых дронов в рюкзаке на спине.
2. Достигнув оптимальной точки, оператор осуществляет запуск дронов с помощью приложения на портативной станции управления.
3. Nemyx фиксирует цели, отслеживает их и направляет дроны.
4. Nemyx приоритезирует цели исходя из положения дронов и осуществляет атаку.

Следует отметить, что в последние несколько месяцев наблюдается значительный рост активности американских компаний в сфере автономного управления и координации.

В сентябре 2025 года Shield AI объявила об успешном автономном полёте дрона-мишени BQM-177A, управляемого собственной AI-системой Hivemind, в рамках учений ВМС США.

Palantir подписала соглашение с Минобороны Украины о создании специализированного дата-центра, который будет использовать миллионы фрагментов данных с датчиков и изображений, собранных Украиной за весь период СВО, для обучения AI-систем, способных предсказывать атаки и затем направлять автономные перехватчики для их отражения.

Успешные испытания Auterion дополнительно усиливают позиции США в сфере оборонного Physical AI особенно на фоне провальных испытаний автономных ударных дронов изначально многообещающего европейского стартапа Stark, которые не смогли поразить ни одной цели в ходе испытаний в октябре 2025 года.

#дроны #militech #автономность

Линейный оптический ускоритель от Цинхуа

В научной статье в журнале Light: Science & Applications группа исследователей из Университета Цинхуа и Пекинского университета во главе с Цзыюэ Яном (Ziyue Yang), Юнчжо Ли (Yongzhuo Li), Сюэ Фэном (Xue Feng) и Идун Хуаном (Yidong Huang) представила архитектуру фотонной вычислительной системы SUANPAN — масштабируемой фотонной линейной векторной машины, потенциально применимой и для задач искусственного интеллекта. Авторы предложили принципиально иной подход к фотонным вычислениям, отказавшись от взаимодействия световых пучков и матричных оптических преобразований в пользу независимых пар «излучатель — детектор», каждая из которых выполняет операцию умножения элементов векторов. Значения векторов кодируются с помощью битового управления излучателями и аналогового детектирования фототока, что позволяет обойтись без массивов цифро-аналоговых и аналого-цифровых преобразователей, которые, как правило, замедляют вычисления.

Экспериментальная реализация системы была выполнена на базе массива из
В ходе экспериментов исследовательская группа сконструировала 64-мерные «фотонные счёты» на основе 8×8 вертикально-излучающих лазеров (VCSEL) и массива из 8×8 фотодетекторов на чипе из теллурида молибдена, достигнув вычислительной точности более 98% в тесте на скалярное произведение случайно сгенерированных векторов. Кроме того, они достигли 88% точности классификации в задаче распознавания рукописных цифр MNIST и успешно решили 1024-мерную случайно сгенерированную задачу Изинга, которая на данный момент является самой высокоразмерной из известных оптических машин Изинга с имитацией отжига.

Отметим, что представлен векторный процессор, т.е. аппарат делает скалярное произведение векторов, а не матричные операции, являясь не универсальным оптическим процессором, а специальным линейным ускорителем. И поскольку представлен пока ещё первый прототип, он работает медленно, но есть потенциал для ускорения.

#news #фотоника #AI

https://www.tsinghua.edu.cn/info/1175/123852.htm

Китай отстаёт на «несколько месяцев» — глава DeepMind Хассабис

Генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис заявил, что китайские модели искусственного интеллекта отстают от американских и других западных аналогов всего на «несколько месяцев». Он отметил, что Китай значительно сократил разрыв за последние годы благодаря таким компаниям, как DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI и Zhipu, которые выпустили конкурентоспособные модели, несмотря на ограничения в доступе к передовым чипам. Однако Хассабис подчеркнул, что китайским компаниям еще предстоит доказать способность к фундаментальным инновациям, подобным трансформеру от Google 2017 года. Также исследователь отметил вызовы, с которыми сталкивается Китай, включая экспортные ограничения США на полупроводники NVIDIA.

#news #AI #Китай

https://www.cnbc.com/2026/01/16/google-deepmind-china-ai-demis-hassabis.html

Китай подал заявку на создание группировки на 200 тыс. спутников

В Международный союз электросвязи (International Telecommunication Union, ITU) поступило две предварительные заявки на создание негеостационарных спутниковых мегагруппировок до 96 714 аппаратов каждая, размещённых в 3 660 орбитальных плоскостях, что в сумме делает эти подачи одними из крупнейших за всю историю ITU.

Первая заявка уже включает более продвинутый этап координации, тогда как вторая пока ограничивается предварительной публикацией; обе оформлены на условного оператора «новое операционное агентство». Эти документы не дают разрешения на развертывание спутников, но фиксируют приоритет Китая на орбиты и радиочастотный спектр и запускают процесс технической экспертизы и возможной координации с другими странами. Заявки являются частью единой стратегической линии Китая по резервированию ресурсов для мегагруппировок следующего поколения и защите своих позиций от конкурентов.

Параллельно Китай развивает и другие орбитальные проекты: China Satcom планирует вывод 24 спутников на среднюю околоземную орбиту в связке с программой Guowang, China Mobile — две группировки на 144 и 2 520 спутников с ориентацией на прямую спутниковую связь, а компания Galaxy Space заявила проект из 91 аппарата. Уже строятся национальные группировки Guowang и Qianfan («Тысяча парусов») численностью более 10 000 спутников каждая. В 2025 году Китай выполнил рекордные для страны 92 космических запуска, при этом активно наращивая пусковые мощности и инфраструктуру.

Если заявки будут реализованы, это будет одним из важнейших событий для индустрии и рынка связи, поскольку закрепит долгосрочный приоритет Китая в орбитально-частотных ресурсах и усилит глобальную конкуренцию мегагруппировок, способную повлиять на распределение спектра, инвестиции и структуру мирового спутникового рынка.

#news #Китай #космос

https://spacenews.com/china-files-itu-paperwork-for-megaconstellations-totaling-nearly-200000-satellites/

Axiom Space запускает первые орбитальные серверы для обработки данных в космосе с помощью AI

Компания Axiom Space 11 января отправила на орбиту два узла Orbital Data Center, создав первую инфраструктуру для обработки и хранения данных непосредственно в космосе. Это позволит спутникам обрабатывать данные через AI/ML-модели на орбите, снижая трафик и ускоряя аналитику. Узлы оснащены оптическими каналами 2,5 Гбит/с и совместимы со стандартами Space Development Agency. Axiom Space поэтапно развивала технологии: в 2022 году запустила AWS Snowcone на МКС и провела первый коммерческий AI-инференс на орбите, затем установила квантово-защищённую связь с Землёй через Quantinuum, а осенью 2025 года развернула прототип дата-центра на станции. К 2030+ годам планируется масштабировать сеть до мегаватт вычислительной мощности, создавая распределённую инфраструктуру космических вычислений.

#news #космос #ЦОД

https://www.axiomspace.com/orbital-data-center

О технологическом барьере сложности

Народная инженерная мудрость утверждает: то, что сделал один умный человек, может повторить другой умный человек. История технологий от атомного проекта до космоса и ИИ многократно это подтверждала.
Но возникает вопрос: а существует ли такой уровень технологической сложности, который невозможно преодолеть ни деньгами, ни мобилизацией, ни политической волей — просто потому, что его нельзя ускорить?

Чтобы создать по-настоящему гиперсложную технологию, необходимо совпадение трёх факторов.

Во-первых, это люди. Не просто умные, а те, кто десятилетиями живёт внутри одной задачи, ошибается, переписывает решения и накапливает неявное знание, которое невозможно импортировать или купить.

Во-вторых, это деньги. Но не «большие бюджеты», а терпеливый капитал, готовый годами финансировать отсутствие результата, срывы сроков и повторяющиеся ошибки, не требуя быстрых побед и демонстраций.

В-третьих, это экосистема партнёров — компаний, инженеров и поставщиков, которые готовы инвестировать десятилетия своей жизни в создание компонентов и решений, даже не зная, пригодятся ли они вообще.

По отдельности эти факторы кажутся банальными. Но технологический барьер сложности преодолевается только при их одновременной максимизации. Убери хотя бы один — и система не сходится.

Показательный пример ASML.
За последние 30 лет на рынке литографических машин не появилось «номера два». Японские игроки, обладая и деньгами, и инженерной школой, фактически ушли с этого рынка, ограничившись нишевыми направлениями. И это при том, что спрос на EUV-литографию колоссален, а геополитическая мотивация догнать максимальна.

Почему же нет второго ASML? Потому что барьер здесь не рыночный и не финансовый, а барьер технологической сложности. Его невозможно перепрыгнуть быстрыми инвестициями, доливанием ресурсам игрокам или политическим давлением. Нужны десятилетия выращивания кадров, терпение клиентов, готовых принимать ошибки новичка, и инвесторы, способные выдержать годы неопределённости. В условиях жёсткой рыночно-геополитической гонки такое терпение сейчас редкость.

Важно различать типы технологий. Для business-critical направлений ИИ-сервисов, цифровых платформ, даже части робототехники — подход «быстро сделать, быстро проверить» работает. Ошибки допустимы, цена сбоя ограничена.

Но для life-critical технологий, таких как автономного транспорта, атомной энергетики, сложной промышленной инфраструктуры, и той же литографии торопливость разрушительна. Здесь работает правило из старого кино: «не, торопиться не надо». История автономных автомобилей это подтверждает: от первых прототипов до ограниченного внедрения прошли два десятилетия.

Кейс ASML это важный урок для стейкхолдеров и полисимейкеров. Если хочется создать что-то действительно невероятно сложное, придётся научиться терпеть ошибки, срывы сроков и годы без очевидного прогресса, но и при этом продолжать доверять умным.

Третий закон Кларка гласит: любая достаточно развитая технология неотличима от магии. Вопрос лишь в том, готовы ли мы инвестировать достаточно времени и терпения, чтобы эта магия действительно сработала — а не превратилась в очередную попытку «сделать хотел грозу, а получил козу».

Ян ЛеКун против LLM. Снова. И на этот раз всерьёз.

В MIT Technology Review вышло большое интервью с Yann LeCun — человеком, который последние годы методично портил праздник вокруг больших языковых моделей. Теперь он делает следующий ход: запускает собственную компанию AMI Labs в Париже и прямо говорит ставка индустрии на LLM как путь к «разуму» ошибочна.

Ключевая мысль ЛеКуна проста и неудобна: LLM это отличный интерфейс для языка, но не модель мира. Они не понимают физическую реальность, не умеют планировать действия и предсказывать последствия. Отсюда и парадокс: чат-боты пишут эссе, а домашнего робота уровня кошки мы всё ещё не можем сделать. Его альтернатива это world models и архитектура JEPA: обучение на видео, сенсорных данных и взаимодействии с реальным миром, а не на тексте как суррогате реальности.

Отдельно интересно политико-технологическое измерение. ЛеКун жёстко критикует закрытые «фронтир-лабы» и считает, что закрытие моделей является стратегической ошибкой Запада. Если ИИ станет медиатором нашего знания о мире, выбор между проприетарным американским ИИ и открытым, но ценностно ангажированным китайским так себе будущее. Его ставка на открытые, настраиваемые, разнообразные модели, как инфраструктура, а не как чёрный ящик.

Это интервью не про стартап. Это про коррекцию AI-гипотезы 2023–2024 годов. Про сдвиг от «ещё больше параметров» к пониманию мира, действиям, агентам и физическому ИИ. И, честно говоря, это звучит куда более реалистично, чем очередной токен-контекст-лимит.

Кажется, это один из самых важных текстов про «что дальше после LLM».

OpenAI создаёт секретную лабораторию для обучения роботов домашним делам

Компания создала лабораторию в Сан-Франциско, где около 100 операторов-аутсорсеров тренируют роботизированные руки выполнять домашние задачи, например, помещение хлеба в тостер или складывание одежды. Для управления используются 3D-печатные контроллеры GELLO и роботы Franka. Ключевая задача — сбор данных о движении устройств; работа идёт в три смены. OpenAI делает фокус на отборе необходимой информации через удалённое управление. Этот способ считается более дешёвым и легко масштабируемым, чем методы Tesla и Figure — когда данные списываются с человека в костюме с датчиками, предназначенными для управления полноразмерным роботом.

Лаборатория расширилась в четыре раза с февраля 2025 года, и компания планирует открыть вторую в Ричмонде, Калифорния. Ранее OpenAI инвестировала в робототехнические стартапы и сотрудничала с Figure в 2024 г., работа была прекращена в 2025 году. Компания также ищет партнёров в США для разработки потребительских устройств и робототехники, но детали финансирования и сроки не раскрываются. Эксперты, включая Джонатана Эйткена из Университета Шеффилда и Алана Фейна из Университета штата Орегон, отмечают, что эта технология находится на ранней стадии. Ключевой вызов — получение качественных данных для обучения AI, аналогично тому, как это делалось для языковых моделей вроде ChatGPT.

Будущее проекта неясно: неизвестно, как быстро данные от роботизированных рук будут преобразованы в полноценных человекоподобных роботов. Однако подход OpenAI предлагает гибкую и экономичную альтернативу в конкурентной сфере антропоморфной робототехники.

#news #роботы #AI

https://www.ithome.com/0/915/580.htm

OpenAI готовится к выпуску наушников с искусственным интеллектом

Ожидается, что в первый год выпуска объём поставок может достичь 40–50 млн единиц. Это указывает на амбициозные планы компании по выходу на рынок потребительской электроники. Директор по связям с общественностью OpenAI Крис Лехейн подтвердил, что компания стремится представить своё первое устройство во второй половине этого года. Дополнительные детали он не сообщил.

Ранее было известно, что OpenAI активно разрабатывает аудиомодели AI и работает над «безэкранным» устройством, способным воспринимать окружающую среду пользователя. Это согласуется с концепцией наушников, которые могут интегрировать передовые технологии для обработки звука и взаимодействия с человеком. Проект реализуется в сотрудничестве с бывшим главным дизайнером Apple Джони Айвом, что подчёркивает стремление OpenAI к созданию эстетически привлекательного и функционального продукта и фокус компании на инновационных потребительских устройствах.

#news #электроника #OpenAI

https://www.ithome.com/0/915/028.htm

Китайская UBTech поставит антропоморфных роботов на заводы Airbus

UBTech подписала соглашение с Airbus о поставке роботов для использования в авиационном производстве. Airbus уже приобрел промышленного робота-гуманоида Walker S2 от UBTech, и стороны планируют совместно расширять применение таких роботов в аэрокосмическом производстве. Пока встраивание роботов в процессы Airbus находится на ранней стадии тестирования концепции. Человекоподобные роботы становятся всё более важными для Китая в контексте торговых трений с США, сокращения населения и замедления экономического роста. UBTech также ранее сотрудничала с Texas Instruments, а в 2025 году стоимость заказов на её роботов-гуманоидов превысила $200 млн.

#news #роботы

https://www.reuters.com/world/asia-pacific/ubtech-agrees-airbus-deal-expand-robot-use-aviation-manufacturing-2026-01-21/

Маск ускоряет IPO SpaceX для финансирования космических дата-центров искусственного интеллекта

Илон Маск возобновляет планы по выводу SpaceX на биржу, чтобы привлечь капитал на строительство ЦОДов для AI в космосе. Эта инициатива направлена на опережение конкурентов — в первую очередь Google, — которые также изучают возможность размещения центров данных на орбите. Успешное IPO может обеспечить ресурсную поддержку для xAI и создать долгосрочный цикл финансирования. Другие компании, включая Blue Origin и OpenAI, также рассматривают космические дата-центры как одно из решений растущих энергетических и экологических проблем наземной инфраструктуры.

#news #космос

https://www.ithome.com/0/915/291.htm

🚀 AI и космос: как ML нашёл то, что люди не успели заметить

Вселенная настолько огромна, что попытка описать всё, что в ней скрыто, сравнима с подсчётом песчинок в Сахаре. Но теперь у астрономов появился новый инструмент — искусственный интеллект. Очень многие из тех, кто работают с большими астрофизическими данными, используют машинное обучение. Однако всегда интересны конкретные примеры.

С помощью машинного обучения исследователи нашли в архивных данных космического старожила-телескопа Hubble более 800 ранее неизвестных космических аномалий, десятилетиями остававшихся незамеченными.

Исследователи из Европейского космического агентства создали AI-модель, которая проанализировала почти 100 миллионов фрагментов изображений из Hubble Legacy Archive — данных, накопленных за 35 лет. То, на что у команды учёных ушли бы годы, ИИ сделал всего за 2,5 дня.

Результат впечатляет: более 1300 аномальных объектов, включая сливающиеся галактики, «медузные» галактики с газовыми щупальцами, кандидаты в гравитационные линзы и десятки объектов, которые пока не поддаются однозначной интерпретации. Примерно 800 из них никогда ранее не описывались в научной литературе.

Работа опубликована в журнале Astronomy & Astrophysics. Собственно, такое и ждем от AI в науке. Этот кейс интересен именно тем, что может стать универсальной моделью для изучения других гигантских научных архивов. AI не «заменяет» учёных — он расширяет границы видимого. Это реально «микроскоп 21 века». Микробы (данные) уже и так перед нами, но теперь мы можем их увидеть!

Microsoft представила модель Rho-alpha для управления роботами с помощью естественного языка

Microsoft представила новую модель искусственного интеллекта Rho-alpha, предназначенную для робототехники. Модель позволяет роботам преобразовывать голосовые команды в управляющие сигналы для выполнения сложных операций, например, манипуляции двумя руками, без заранее заданных сценариев. Rho-alpha включает возможности тактильного восприятия для корректировки действий на основе обратной связи и адаптивности в реальном времени. Модель обучается на комбинации реальных демонстраций, симуляций и данных визуальных вопросов-ответов, используя инфраструктуру Azure. Microsoft планирует предоставить доступ к Rho-alpha через исследовательскую программу раннего доступа, что является частью её стратегии по расширению ИИ в физический мир.

#news #AI #роботы

https://www.ithome.com/0/915/459.htm

Blue Origin представила проект мегагруппировки спутников связи

Компания, основанная Джеффом Безосом, объявила о разработке группировки TeraWave из 5408 оптически связанных спутников, которая будет обеспечивать скорость передачи данных до 6 Тбит/с по всему миру. В отличие от Starlink, TeraWave ориентирована на корпоративных, государственных пользователей и центры обработки данных, а не на потребительский рынок. Развертывание планируется начать в 4-м квартале 2027 года, что создаст дополнительные вызовы для компании, уже занятой множеством проектов, включая ракету New Glenn и лунные посадочные модули.

#news #космос

https://arstechnica.com/space/2026/01/blue-origin-we-want-to-have-a-megaconstellation-too/

Роботизированный рой имитирует цветение растений для адаптивной архитектуры

Исследователи Принстонского университета создали рой из 40 модульных мини-роботов, которые «расцветают» в ответ на изменения уровня освещения в офисе. Система под названием Swarm Garden использует алгоритмы роевого интеллекта, вдохновленные поведением муравьев, птиц и растений, для создания динамических фасадов зданий. Роботы оснащены датчиками света и приближения, а также актуаторами, управляющими пластиковыми листами. В демонстрациях система использовалась для адаптивного затенения окон и интерактивного дизайна интерьеров, реагируя на жесты пользователей. Цель авторов — создать встроенную среду, которая будет вдохновлена живой архитектурой и постоянно адаптироваться к окружающим условиям и жильцам.

#news #роботы #строительство

https://arstechnica.com/science/2026/01/watch-a-robot-swarm-bloom-like-a-garden/