This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Попасть точно в голову со 100 метров — теперь задача для обычного дрона 🎯
20 выстрелов из 20 точно в цель: такие результаты показал новый беспилотник, вооруженный стандартной армейской винтовкой. В ходе тестов аппарат завис в небе и методично поразил мишень человеческого роста. Половина пуль легла в круг диаметром всего 11 сантиметров. Это уровень элитного снайпера, но с одной важной деталью — стреляет не человек, а алгоритм.
Главное достижение здесь в том, что системе не нужно специальное дорогое оружие. Дрон работает с обычным автоматом, который есть у любого пехотинца. Чтобы добиться такой меткости, винтовку жестко связали с оптическим датчиком, а умный софт научили в реальном времени компенсировать отдачу, вибрацию и даже порывы ветра. Раньше точность подобных систем не превышала 40%, но цифровая стабилизация подняла её до абсолютных 100%.
Пока платформа работает только в режиме одиночных выстрелов, но этого достаточно, чтобы превратить обычную винтовку в высокоточный инструмент с дистанционным управлением.
@SciTechQuantumAI
20 выстрелов из 20 точно в цель: такие результаты показал новый беспилотник, вооруженный стандартной армейской винтовкой. В ходе тестов аппарат завис в небе и методично поразил мишень человеческого роста. Половина пуль легла в круг диаметром всего 11 сантиметров. Это уровень элитного снайпера, но с одной важной деталью — стреляет не человек, а алгоритм.
Главное достижение здесь в том, что системе не нужно специальное дорогое оружие. Дрон работает с обычным автоматом, который есть у любого пехотинца. Чтобы добиться такой меткости, винтовку жестко связали с оптическим датчиком, а умный софт научили в реальном времени компенсировать отдачу, вибрацию и даже порывы ветра. Раньше точность подобных систем не превышала 40%, но цифровая стабилизация подняла её до абсолютных 100%.
Пока платформа работает только в режиме одиночных выстрелов, но этого достаточно, чтобы превратить обычную винтовку в высокоточный инструмент с дистанционным управлением.
@SciTechQuantumAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😭13🤔4💘1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
🥰4🤔4👨💻3❤2👌2😁1
🔬 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
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
👍12🤔4❤3👌3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Представьте: на складе стоят обычные грузовые контейнеры, вокруг ни души. Дверцы распахиваются, и изнутри начинают подниматься гуманоидные роботы — один, второй, восемнадцатый. Каждый сам встает на ноги и выходит наружу, не сталкиваясь с соседями в тесноте. Они синхронно выстраиваются в строй, а китайская LimX Dynamics заявляет: именно так в ближайшем будущем будут разворачиваться роботы на реальных производствах.
Суть не в том, что машины просто умеют ходить, а в автономности всей цепочки. Привезли контейнеры, открыли двери — дальше роботы сами ориентируются и действуют как слаженная команда. Управляет ими новая операционная система COSA: она связывает восприятие и движение напрямую, без задержек, позволяя роботам запоминать обстановку и адаптироваться к ней на ходу.
Индустрия окончательно переходит от эффектных одиночных трюков к масштабированию. Вместо долгой ручной настройки каждого юнита мы получаем готовую «смену», которая сама выходит на объект и приступает к задачам. Это и есть настоящий порог практического применения гуманоидов — когда технологии становятся действительно удобным инструментом.
@SciTechQuantumAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤2🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 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
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
🔥11❤3❤🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
👍15🔥11❤5👀3😁1
Telegram превратил бусты в главную метрику видимости. Если вам нравится то, что мы делаем — помогите каналу не пропасть из радаров.
Поддержите наш канал бустом (нужен Premium): https://news.1rj.ru/str/boost/SciTechQuantumAI
Это лучший способ сказать «спасибо» за контент.
@SciTechQuantumAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Изобретая будущее
Проголосуйте за канал, чтобы он получил больше возможностей.
❤3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
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
А вы чувствуете такие вспышки на себе или магнитные бури для вас — это миф?
@SciTechQuantumAI
❤7😱4👀3😭2👍1
Изобретая будущее pinned «⚡️ Будущее требует охватов Telegram превратил бусты в главную метрику видимости. Если вам нравится то, что мы делаем — помогите каналу не пропасть из радаров. Поддержите наш канал бустом (нужен Premium): https://news.1rj.ru/str/boost/SciTechQuantumAI Это лучший способ…»
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
😐11❤4👍4🔥2👌2👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❄️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
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
❤13👀9🔥7🤯2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
❤11👍11🔥1💯1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Исследователь из Anthropic Николас Карлини провел эксперимент, который заставляет по-новому взглянуть на возможности LLM. Он объединил 16 агентов Claude Opus в одной среде разработки, поставив задачу написать компилятор языка C с нуля. Две недели, полное отсутствие интернета и только доступ к общему репозиторию — итог составил 100 000 строк кода на Rust и рабочее ядро Linux.
Результат выглядит впечатляюще: компилятор не просто работает, а успешно переваривает PostgreSQL, SQLite, FFmpeg и даже запускает Doom. Агенты сами распределяли задачи, фиксили баги друг за другом и разруливали конфликты в гите без центрального управления. Это уже не просто генерация кода по промпту, а работа слаженной ИИ-команды в режиме 24/7.
При этом важно понимать реальную цену такой «автономии». Эксперимент обошелся в 20 000 долларов только за использование API, не считая ресурсов на обучение моделей. Карлини пришлось вручную создавать стенды тестирования и системы фильтрации логов, так как нейросети быстро перегружали свой контекст лишней информацией и начинали буксовать.
Технически проект пока не идеален. Компилятор не умеет генерировать 16-битный код для ранней стадии загрузки Linux, поэтому там всё еще используется GCC. Качество исходников на Rust заметно уступает работе опытного программиста, а производительность итогового кода без оптимизаций оставляет желать лучшего. Но база создана, и она работает.
@SciTechQuantumAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍6🤝6👀3👏1😁1
🤯 Китайские инженеры 20 лет работали над этой деталью. И она наконец полетела
Инженеры из Нанкинского университета авиации и космонавтики реализовали мечту, над которой бились 20 лет: они успешно подняли в небо дрон CK300 с аэродинамическим соплом. Вместо тяжелых и капризных механических приводов, которые физически поворачивают сопло на современных истребителях, новая система управляет реактивной струей за счет «умного» перераспределения потоков воздуха. Это первый случай в истории, когда крупный скоростной беспилотник (до 0,9 Маха) продемонстрировал сверхманевренность без единой движущейся детали в хвостовом узле.
Цифры говорят сами за себя: новая конструкция вдвое проще в производстве и весит на 20% меньше традиционных аналогов. Испытания подтвердили, что радиус разворота аппарата заметно сократился, а управляемость превзошла ожидания. Ключевая особенность этого решения — его «модульность». Инженеры просто заменили сопло на серийном БПЛА, не внося глубоких изменений в конструкцию. Это открывает путь к быстрой модернизации уже существующих скоростных дронов, увеличивая их дальность и скорость за счет снижения веса.
Этот успех — результат 50 патентов и эволюции от первых тестов 2013 года до полноценного полета сегодня. Отказ от механики в пользу аэродинамики не только облегчает конструкцию, но и радикально повышает её надежность: ломаться в сопле теперь просто нечему.
@SciTechQuantumAI
Инженеры из Нанкинского университета авиации и космонавтики реализовали мечту, над которой бились 20 лет: они успешно подняли в небо дрон CK300 с аэродинамическим соплом. Вместо тяжелых и капризных механических приводов, которые физически поворачивают сопло на современных истребителях, новая система управляет реактивной струей за счет «умного» перераспределения потоков воздуха. Это первый случай в истории, когда крупный скоростной беспилотник (до 0,9 Маха) продемонстрировал сверхманевренность без единой движущейся детали в хвостовом узле.
Цифры говорят сами за себя: новая конструкция вдвое проще в производстве и весит на 20% меньше традиционных аналогов. Испытания подтвердили, что радиус разворота аппарата заметно сократился, а управляемость превзошла ожидания. Ключевая особенность этого решения — его «модульность». Инженеры просто заменили сопло на серийном БПЛА, не внося глубоких изменений в конструкцию. Это открывает путь к быстрой модернизации уже существующих скоростных дронов, увеличивая их дальность и скорость за счет снижения веса.
Этот успех — результат 50 патентов и эволюции от первых тестов 2013 года до полноценного полета сегодня. Отказ от механики в пользу аэродинамики не только облегчает конструкцию, но и радикально повышает её надежность: ломаться в сопле теперь просто нечему.
@SciTechQuantumAI
👍10❤3👏3🔥2
Параметры «Большой пятерки» (от экстраверсии до нейротизма) теперь видны алгоритмам даже без тестов. Исследователи проверили это на выборке из 96 000 профилей в LinkedIn. Результат: нейросеть способна оценить характер по фото и связать его с вашим финансовым успехом.
В основе метода лежит алгоритм, который ищет статистические связи между портретом и тем, как человек сам описывает себя в анкетах. Важный нюанс: ИИ не оценивает «впечатление» со стороны. Он пытается угадать, как бы вы сами ответили на вопросы психолога. И этот прогноз оказался пугающе точным для предсказания уровня доходов и престижности вуза.
Несмотря на цифры, проект вызвал шквал критики. Оппоненты уверены, что это «слабые гипотезы», упакованные в сложное машинное обучение. Оценка профессионализма по биологическим признакам — это этическое минное поле, которое сильно смахивает на цифровую физиогномику.
Авторы работы с критикой согласны, но подчеркивают: HR-подразделения уже внедряют подобные инструменты. Автоматический анализ видеоинтервью и анкет становится нормой. Исследователи настаивают, что такие проверки в академической среде нужны сейчас, чтобы завтра у нас были измеримые данные для регулирования этих «черных ящиков».
Пока мы спорим об этике, алгоритмы уже учатся превращать наши фото в данные для принятия решений. Понимать, как работает эта механика, полезно как минимум для того, чтобы осознанно управлять своим цифровым следом
@SciTechQuantumAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯9👍5👀4❤1🥴1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Мексике фанатов на ЧМ-2026 будут усмирять говорящие робособаки
Пока фанаты бронируют отели, власти Гваделупе (это агломерация Монтеррея) вовсю закупают «железо». К чемпионату мира по футболу безопасность стадионов и окрестностей доверили не только людям, но и четвероногим роботам. Это не просто дорогая игрушка для имиджа: город выделил на это около 145 тысяч долларов, создав отдельное спецподразделение K9-X.
Логика простая и жесткая: там, где риск для жизни патрульного слишком высок, первым идет робот. Замкнутые пространства, темные переулки или зоны массовых беспорядков — это теперь работа для платформ на четырех «лапах». Роботы умеют ходить по лестницам и неровному покрытию, передавая картинку и звук оперативникам в реальном времени.
Важный момент для тех, кто уже начал рисовать в голове сцены из «Черного зеркала»: на роботах нет оружия. Их задача — разведка, трансляция видео и голосовые команды через громкоговоритель. Это «глаза» и «уши» полиции, а не боевые единицы. Они нужны, чтобы оценить угрозу до того, как в помещение зайдет живой офицер.
Пока фанаты бронируют отели, власти Гваделупе (это агломерация Монтеррея) вовсю закупают «железо». К чемпионату мира по футболу безопасность стадионов и окрестностей доверили не только людям, но и четвероногим роботам. Это не просто дорогая игрушка для имиджа: город выделил на это около 145 тысяч долларов, создав отдельное спецподразделение K9-X.
Логика простая и жесткая: там, где риск для жизни патрульного слишком высок, первым идет робот. Замкнутые пространства, темные переулки или зоны массовых беспорядков — это теперь работа для платформ на четырех «лапах». Роботы умеют ходить по лестницам и неровному покрытию, передавая картинку и звук оперативникам в реальном времени.
Важный момент для тех, кто уже начал рисовать в голове сцены из «Черного зеркала»: на роботах нет оружия. Их задача — разведка, трансляция видео и голосовые команды через громкоговоритель. Это «глаза» и «уши» полиции, а не боевые единицы. Они нужны, чтобы оценить угрозу до того, как в помещение зайдет живой офицер.
😁3❤2🍾1
Раньше шпионаж из космоса напоминал пересылку писем «Почтой России»: спутник делал снимок на пленку, сбрасывал капсулу, ее ловили самолетом, проявляли... К моменту анализа данные устаревали на недели. Сегодня эта схема кажется дикостью, но именно так ковалась безопасность в годы Холодной войны.
Сейчас правила игры диктует «цифра». Американские KH-11 (те же «Хабблы», только смотрящие вниз) передают картинку в реальном времени. Больше никаких пауз — аналитики видят перемещение каждой единицы техники почти в тот же момент, когда это происходит на земле.
К игре подключился Илон Маск со своим Starshield. Это не просто интернет, а тысячи малых аппаратов, работающих «роем». Сбить один или два бессмысленно — сеть мгновенно адаптируется. Это распределенная архитектура, которую практически невозможно ослепить.
Китай не отстает со своей системой Yaogan. Они работают связками: сначала радиоразведка «слышит» вражеский корабль, а затем на него наводятся радары и оптика. Это конвейер, который превращает океан в прозрачный аквариум.
Мир стал просматриваемым насквозь в режиме 24/7. Погода, облачность и время суток больше не являются защитой, спасибо радарам типа Topaz и NISAR. Спрятать подготовку к крупной операции сегодня — задача из разряда невозможных.
@SciTechQuantumAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👀3❤2👍2
Компания получила патент на технологию, позволяющую ИИ вести аккаунты в Instagram* или Facebook*, если пользователь взял долгий перерыв или умер. Система нацелена на создание «цифрового клона», способного поддерживать активность профиля, чтобы подписчики не чувствовали пустоты из-за отсутствия человека. Автором идеи выступил CTO Meta Эндрю Босворт: он предложил использовать нейросети для имитации поведения юзеров на основе их прошлых действий в сети.
Технология базируется на языковых моделях (LLM), обученных на истории постов, комментариях и лайках конкретного человека. ИИ-бот сможет не просто копировать стиль общения, но и полноценно взаимодействовать с платформой: отвечать на сообщения в Директе, реагировать на контент друзей и даже симулировать аудио- или видеозвонки. Для инфлюенсеров это может стать инструментом «цифрового детокса» без потери охватов, а для обычных пользователей — способом оставить после себя интерактивный след.
Хотя в Meta* заявляют, что планов по немедленному внедрению технологии пока нет, патент официально выводит сферу grief tech (технологий скорби) в мейнстрим. Однако вопросы этики и приватности после смерти остаются открытыми. Пока одни видят в этом способ сохранить память, социологи опасаются, что цифровые «призраки» превратят соцсети в бесконечный некрополь и помешают людям реально проживать утрату.
* Компания Meta и её продукты (включая Instagram, Facebook, Threads) признаны экстремистскими, их деятельность запрещена на территории РФ.
@SciTechQuantumAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👎6🤯4🤣2👀2🙊2