Место России в космической гонке: настоящее и будущее
Дискуссия ко дню космонавтики, 10 апреля 2025 г.
Альберт Ефимов — Вице-президент, директор управления исследований и инноваций, модератор
Сергей Переслегин — Исследователь и теоретик фантастики
Николай Севастьянов — Конструктор космических систем, автор и ведущий программы «День
космонавтики» на ТРК «Звезда»
Евгений Кузнецов — Эксперт по инновациям, футуролог
Александр Лутовинов — Учёный-астрофизик, доктор физико-математических наук
Основные идеи дискуссии
1. Текущее состояние российской космонавтики
Российская космонавтика сохраняет сильные позиции в ряде направлений. Среди них — научные проекты вроде рентгеновской обсерватории «Спектр-РГ» и компетенции в области энергетики. В пилотируемых программах Россия опирается на историческое лидерство, хотя используемые технологии устарели. В области ракетной техники ведётся работа над «Союзом-5» как альтернативой многоразовым системам SpaceX. Основные слабые стороны — отставание в коммерческих запусках (третье место после США и Китая), бюрократизация, недостаток частных инвестиций, ограниченные возможности международного сотрудничества.
2. Вызовы
Отрасль нуждается в переходе к современным технологиям: многоразовым ракетам, ионным двигателям, цифровым системам управления и низкоорбитальным спутниковым группировкам. Инфраструктура, ориентированная на геостационарные спутники, устаревает. Экономические вызовы включают слабое присутствие в коммерческих сегментах — связи, навигации, данных дистанционного зондирования. Космическая экономика к 2035 году может превысить $1,5 трлн, но Россия в этих направлениях представлена недостаточно. Отсутствуют полноценные программы поддержки стартапов и венчурного финансирования. На геополитическом уровне ситуацию осложняют санкции и разрыв сотрудничества с западными странами, ограничивающие доступ к оборудованию, технологиям и совместным проектам. Примером служит приостановка миссии «ЭкзоМарс» и отключение немецкого оборудования на «Спектр-РГ».
3. Стратегические возможности
Луна остаётся приоритетным направлением как площадка для отработки технологий, привлекательная как источник титана и стартовая точка для экспедиций к Марсу. Перспективным остаётся изучение спутников Юпитера и Венеры, развитие автономных систем с искусственным интеллектом для работы в условиях задержки связи. Важное значение имеет поддержка частного сектора и создание инфраструктуры для стартапов, а также развитие двойных технологий — перенос космических разработок в металлургию,
медицину и другие отрасли. Именно программы освоения «дальнего» космоса могут обеспечить качественный скачок.
4. Рекомендации
Необходимо сформировать видение долгосрочное (не менее 100 лет) видение в области космического развития. Если коммерческие игроки могут обеспечить развитие в «ближнем» космосе, то государство должно ставить более амбициозные цели. Отдачу от инвестиций в космос сложно оценить, но нужно пытаться. Следует активнее популяризировать космос и поддерживать молодых специалистов. Наличие понятных амбициозных целей (возврат к космосу как к национальной идее) привлечёт таланты в космическую сферу. На международном уровне стоит развивать международное научное и финансовое сотрудничество, но нельзя забывать, что действительно значимые программы будут реализовываться «в одиночку». Искусственный интеллект в космосе — не фантастика, а необходимость (автономные станции, обработка
данных…)
Дискуссия ко дню космонавтики, 10 апреля 2025 г.
Альберт Ефимов — Вице-президент, директор управления исследований и инноваций, модератор
Сергей Переслегин — Исследователь и теоретик фантастики
Николай Севастьянов — Конструктор космических систем, автор и ведущий программы «День
космонавтики» на ТРК «Звезда»
Евгений Кузнецов — Эксперт по инновациям, футуролог
Александр Лутовинов — Учёный-астрофизик, доктор физико-математических наук
Основные идеи дискуссии
1. Текущее состояние российской космонавтики
Российская космонавтика сохраняет сильные позиции в ряде направлений. Среди них — научные проекты вроде рентгеновской обсерватории «Спектр-РГ» и компетенции в области энергетики. В пилотируемых программах Россия опирается на историческое лидерство, хотя используемые технологии устарели. В области ракетной техники ведётся работа над «Союзом-5» как альтернативой многоразовым системам SpaceX. Основные слабые стороны — отставание в коммерческих запусках (третье место после США и Китая), бюрократизация, недостаток частных инвестиций, ограниченные возможности международного сотрудничества.
2. Вызовы
Отрасль нуждается в переходе к современным технологиям: многоразовым ракетам, ионным двигателям, цифровым системам управления и низкоорбитальным спутниковым группировкам. Инфраструктура, ориентированная на геостационарные спутники, устаревает. Экономические вызовы включают слабое присутствие в коммерческих сегментах — связи, навигации, данных дистанционного зондирования. Космическая экономика к 2035 году может превысить $1,5 трлн, но Россия в этих направлениях представлена недостаточно. Отсутствуют полноценные программы поддержки стартапов и венчурного финансирования. На геополитическом уровне ситуацию осложняют санкции и разрыв сотрудничества с западными странами, ограничивающие доступ к оборудованию, технологиям и совместным проектам. Примером служит приостановка миссии «ЭкзоМарс» и отключение немецкого оборудования на «Спектр-РГ».
3. Стратегические возможности
Луна остаётся приоритетным направлением как площадка для отработки технологий, привлекательная как источник титана и стартовая точка для экспедиций к Марсу. Перспективным остаётся изучение спутников Юпитера и Венеры, развитие автономных систем с искусственным интеллектом для работы в условиях задержки связи. Важное значение имеет поддержка частного сектора и создание инфраструктуры для стартапов, а также развитие двойных технологий — перенос космических разработок в металлургию,
медицину и другие отрасли. Именно программы освоения «дальнего» космоса могут обеспечить качественный скачок.
4. Рекомендации
Необходимо сформировать видение долгосрочное (не менее 100 лет) видение в области космического развития. Если коммерческие игроки могут обеспечить развитие в «ближнем» космосе, то государство должно ставить более амбициозные цели. Отдачу от инвестиций в космос сложно оценить, но нужно пытаться. Следует активнее популяризировать космос и поддерживать молодых специалистов. Наличие понятных амбициозных целей (возврат к космосу как к национальной идее) привлечёт таланты в космическую сферу. На международном уровне стоит развивать международное научное и финансовое сотрудничество, но нельзя забывать, что действительно значимые программы будут реализовываться «в одиночку». Искусственный интеллект в космосе — не фантастика, а необходимость (автономные станции, обработка
данных…)
Попугаи против Искр. Большие дебаты о чат-ботах
Действительно ли чат-боты что-то понимают? Или же большие языковые модели, которые позволяют им отвечать на сложные вопросы, анализировать тексты и создавать стихи и компьютерные программы, — это просто масса данных и вычислений, которые имитируют истинное понимание?
Музей компьютерной истории в Менло-парк организовал дебаты между компьютерным лингвистом Вашингтонского университета Эмили М. Бендер, которая вместе со своими соавторами ввела термин «стохастический попугай» в 2021 г. и Себастьяном Бубеком из OpenAI, бывшим вице-президентом по искусственному интеллекту Microsoft, а также ведущим автором влиятельной статьи 2023 года о LLM «Искры искусственного интеллекта».
Эмили Бендер заняла позицию, согласно которой «нет, LLM на самом деле ничего не понимают». Понимание включает в себя гораздо больше, чем слова, например, контекст и сигналы говорящего. LLM обучают смотреть только на форму самих слов, а не на то, как они используются в определенном контексте. Она утверждает, что чат-бот имеет смысл только тогда, когда мы с ним разговариваем, потому что мы сами его осмысливаем. Понимание LLM – экстраординарное утверждение. Поэтому для доказательства этого утверждения необходимы экстраординарные доказательства. Данные, которые помогли бы это проверить, не должны быть скрыты от науки. Генерация текста может выглядеть как рассуждение, но на самом деле это всего лишь проверка того, насколько точно система моделирует обучающие данные.
По мнению Себастьена Бубека «понимание находится в глазах смотрящего». В отрасли AI бенчмарки используются для оценки темпов прогресса, который был замечательным за последние пару лет, поскольку модели продвинулись от решения математических задач на уровне средней школы к решению проблем, которые ни один человек не может решить в одиночку. Тем не менее, Бубек считает, что бенчмарки не показывают понимания, о котором можно судить только путем взаимодействия с системой и экспериментирования, чтобы увидеть, насколько глубоко она может рассуждать.
Понимание — это путешествие человека. Спросите себя, помог ли вам чат-бот понять больше вещей, а не спрашивайте, понял ли их сам чат-бот. Мы можем найти озарения в математике благодаря LLM, но они не будут осознаны до тех пор, пока люди не смогут полностью понять то, что обнаружил чат-бот.
я с огромным удовольствием посмотрел эти дебаты и настоятельно рекомендую всем, кто интересуется этой темой посмотреть самостоятельно, без всяких там LLM))
Действительно ли чат-боты что-то понимают? Или же большие языковые модели, которые позволяют им отвечать на сложные вопросы, анализировать тексты и создавать стихи и компьютерные программы, — это просто масса данных и вычислений, которые имитируют истинное понимание?
Музей компьютерной истории в Менло-парк организовал дебаты между компьютерным лингвистом Вашингтонского университета Эмили М. Бендер, которая вместе со своими соавторами ввела термин «стохастический попугай» в 2021 г. и Себастьяном Бубеком из OpenAI, бывшим вице-президентом по искусственному интеллекту Microsoft, а также ведущим автором влиятельной статьи 2023 года о LLM «Искры искусственного интеллекта».
Эмили Бендер заняла позицию, согласно которой «нет, LLM на самом деле ничего не понимают». Понимание включает в себя гораздо больше, чем слова, например, контекст и сигналы говорящего. LLM обучают смотреть только на форму самих слов, а не на то, как они используются в определенном контексте. Она утверждает, что чат-бот имеет смысл только тогда, когда мы с ним разговариваем, потому что мы сами его осмысливаем. Понимание LLM – экстраординарное утверждение. Поэтому для доказательства этого утверждения необходимы экстраординарные доказательства. Данные, которые помогли бы это проверить, не должны быть скрыты от науки. Генерация текста может выглядеть как рассуждение, но на самом деле это всего лишь проверка того, насколько точно система моделирует обучающие данные.
По мнению Себастьена Бубека «понимание находится в глазах смотрящего». В отрасли AI бенчмарки используются для оценки темпов прогресса, который был замечательным за последние пару лет, поскольку модели продвинулись от решения математических задач на уровне средней школы к решению проблем, которые ни один человек не может решить в одиночку. Тем не менее, Бубек считает, что бенчмарки не показывают понимания, о котором можно судить только путем взаимодействия с системой и экспериментирования, чтобы увидеть, насколько глубоко она может рассуждать.
Понимание — это путешествие человека. Спросите себя, помог ли вам чат-бот понять больше вещей, а не спрашивайте, понял ли их сам чат-бот. Мы можем найти озарения в математике благодаря LLM, но они не будут осознаны до тех пор, пока люди не смогут полностью понять то, что обнаружил чат-бот.
я с огромным удовольствием посмотрел эти дебаты и настоятельно рекомендую всем, кто интересуется этой темой посмотреть самостоятельно, без всяких там LLM))
Объявлены лауреаты Breakthrough Prize 2025: науки о жизни, фундаментальная физика и математика
Breakthrough Prize — престижная научная премия — представили лауреатов 2025 г. Фонд премии основан Сергеем Брином, Присциллой Чан и Марком Цукербергом, Юрием и Юлией Мильнер, а также Энн Войцки в 2012 г. Общая сумма наград в этом году — $18,75 млн. Премии вручены за выдающиеся достижения в области редактирования ДНК, лечения заболеваний, исследования фундаментальных частиц и математических основ Вселенной.
Науки о жизни:
• Даниэль Дж. Друкер, Джоэл Хабенер, Йенс Юул Хольст, Лотте Кнудсен и Светлана Мойсов — открытие гена, кодирующего гормон GLP-1, и создание лекарств для борьбы с диабетом и ожирением на основе GLP-1.
• Стивен Л. Хаузер и Альберто Аскерио — за выявление ключевой роли B-клеток и вируса Эпштейна-Барр в развитии рассеянного склероза (РС). Эта работа открывает возможность лечения РС с помощью противовирусных препаратов, а также разработки вакцины против ВЭБ.
• Дэвид Р. Лю — за разработку технологий базового и примитивного редактирования ДНК, позволяющих точечно корректировать генетические мутации без разреза ДНК.
Фундаментальная физика:
• 13 500+ исследователей из объединений ATLAS, CMS, ALICE и LHCb, работающих в CERN, получили общую премию $3 млн за передовые исследования Стандартной модели, бозона Хиггса, антиматерии и новых частиц. Все средства будут направлены на гранты для аспирантов в рамках CERN & Society Foundation.
• Специальная премия ($3 млн) вручена Герарду эт Хоофту за фундаментальный вклад в развитие Стандартной модели и теории калибровочных полей, включая важные идеи о черных дырах и голографическом принципе.
Математика:
Деннис Гайтсгори получил премию за доказательство геометрической гипотезы Ланглендса, ключевого элемента в теории чисел, алгебраической геометрии и математической физике.
Также по $100 тыс. досталось шести молодым ученым за достижения в квантовой физике, оптике и астрофизике. Три математика получили награду за исследования, связанные с квантовой физикой и геометрией. По $50 тыс. вручили трём женщинам-математикам за вклад в программы Ланглендса, теорию решеток и квантовые алгоритмы машинного обучения.
#наука #news
https://breakthroughprize.org/News/91
Breakthrough Prize — престижная научная премия — представили лауреатов 2025 г. Фонд премии основан Сергеем Брином, Присциллой Чан и Марком Цукербергом, Юрием и Юлией Мильнер, а также Энн Войцки в 2012 г. Общая сумма наград в этом году — $18,75 млн. Премии вручены за выдающиеся достижения в области редактирования ДНК, лечения заболеваний, исследования фундаментальных частиц и математических основ Вселенной.
Науки о жизни:
• Даниэль Дж. Друкер, Джоэл Хабенер, Йенс Юул Хольст, Лотте Кнудсен и Светлана Мойсов — открытие гена, кодирующего гормон GLP-1, и создание лекарств для борьбы с диабетом и ожирением на основе GLP-1.
• Стивен Л. Хаузер и Альберто Аскерио — за выявление ключевой роли B-клеток и вируса Эпштейна-Барр в развитии рассеянного склероза (РС). Эта работа открывает возможность лечения РС с помощью противовирусных препаратов, а также разработки вакцины против ВЭБ.
• Дэвид Р. Лю — за разработку технологий базового и примитивного редактирования ДНК, позволяющих точечно корректировать генетические мутации без разреза ДНК.
Фундаментальная физика:
• 13 500+ исследователей из объединений ATLAS, CMS, ALICE и LHCb, работающих в CERN, получили общую премию $3 млн за передовые исследования Стандартной модели, бозона Хиггса, антиматерии и новых частиц. Все средства будут направлены на гранты для аспирантов в рамках CERN & Society Foundation.
• Специальная премия ($3 млн) вручена Герарду эт Хоофту за фундаментальный вклад в развитие Стандартной модели и теории калибровочных полей, включая важные идеи о черных дырах и голографическом принципе.
Математика:
Деннис Гайтсгори получил премию за доказательство геометрической гипотезы Ланглендса, ключевого элемента в теории чисел, алгебраической геометрии и математической физике.
Также по $100 тыс. досталось шести молодым ученым за достижения в квантовой физике, оптике и астрофизике. Три математика получили награду за исследования, связанные с квантовой физикой и геометрией. По $50 тыс. вручили трём женщинам-математикам за вклад в программы Ланглендса, теорию решеток и квантовые алгоритмы машинного обучения.
#наука #news
https://breakthroughprize.org/News/91
breakthroughprize.org
Breakthrough Prize – Breakthrough Prize Announces 2025 Laureates in Life Sciences, Fundamental Physics, and Mathematics
DeepSeek разрабатывает метод обучения AI-моделей, способных к самосовершенствованию
Китайский стартап совместно с Университетом Цинхуа представил новый метод обучения моделей — самостоятельная настройка принципов и критики (SPCT). Цель разработки — улучшить способности LLM к рассуждению и генерации ответов, соответствующих человеческим предпочтениям, снижая при этом расходы на эксплуатацию моделей.
Метод объединяет генеративное моделирование вознаграждения (generative reward modeling, GRM) и так называемую самостоятельную настройку критики (self-principled critique tuning), в то время как архитектура Mixture of Experts (MoE) обеспечивает эффективность в распределении вычислений.
Эксперименты показали значительное улучшение производительности моделей при использовании SPCT, особенно в задачах общего назначения. DeepSeek-GRM с дополнительным масштабироемым голосованием (Meta RM) показала лучшие результаты на бенчмарке RewardBench, достигнув общей оценки 72,8 — это выше показателей других методов: LLM-as-a-Judge (67) и DeepSeek-GRM-RFT без SPCT (68,8).
Модели GRM планируется сделать открытыми, но дата релиза пока не объявлена.
#news #AI
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-04-07/deepseek-and-tsinghua-developing-self-improving-ai-models
Китайский стартап совместно с Университетом Цинхуа представил новый метод обучения моделей — самостоятельная настройка принципов и критики (SPCT). Цель разработки — улучшить способности LLM к рассуждению и генерации ответов, соответствующих человеческим предпочтениям, снижая при этом расходы на эксплуатацию моделей.
Метод объединяет генеративное моделирование вознаграждения (generative reward modeling, GRM) и так называемую самостоятельную настройку критики (self-principled critique tuning), в то время как архитектура Mixture of Experts (MoE) обеспечивает эффективность в распределении вычислений.
Эксперименты показали значительное улучшение производительности моделей при использовании SPCT, особенно в задачах общего назначения. DeepSeek-GRM с дополнительным масштабироемым голосованием (Meta RM) показала лучшие результаты на бенчмарке RewardBench, достигнув общей оценки 72,8 — это выше показателей других методов: LLM-as-a-Judge (67) и DeepSeek-GRM-RFT без SPCT (68,8).
Модели GRM планируется сделать открытыми, но дата релиза пока не объявлена.
#news #AI
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-04-07/deepseek-and-tsinghua-developing-self-improving-ai-models
Bloomberg.com
DeepSeek and Tsinghua Developing Self-Improving AI Models
DeepSeek is working with Tsinghua University on reducing the training its AI models need in an effort to lower operational costs.
Мнение экспертов: кибератаки с участием AI-агентов становятся реальной угрозой
AI-агенты, способные планировать, выполнять сложные задачи, и даже менять настройки компьютера от вашего имени, могут упростить и ускорить процесс взлома систем. В отличие от простых скриптов, которые действуют строго по заданному алгоритму, AI-агенты могут выбирать наилучшие пути проникновения в систему и корректировать свои действия по ходу выполнения задачи.
На данный момент не существует практики массовых хакерских атак такого рода, но прогнозы исследователей подтверждают потенциальную опасность. По мнению Марка Стокли (Mark Stockley), эксперта по кибербезопасности из Malwarebytes, осуществление большинства кибератак с помощью AI-агентов — лишь вопрос времени. Возможно, мы столкнемся с проблемой безопасности уже в этом году.
Исследовательская группа Дэниела Канга (Daniel Kang) из Университета Иллинойса разработала бенчмарк для оценки способности AI находить уязвимости. Эксперименты показали, что современные агенты могут обнаружить и использовать 13% слабых мест систем, о которых у них не было предварительной информации. При наличии описания показатель составляет 25%.
Palisade Research разработала проект LLM Agent Honeypot — сеть заведомо уязвимых серверов, замаскированных под сайты с важной информацией, для обнаружения хакерских агентов. Система уже зарегистрировала более 11 млн попыток доступа к своим серверам, 8 из которых потенциально являются AI-агентами. Исследователи предполагают, что эти агенты могли быть запущены людьми с целью проверки возможностей AI.
Исследователи пытаются предугадать возможные угрозы и разработать способы их предотвращения. Так, Claude от Anthropic успешно воспроизвела атаку с целью кражи конфиденциальной информации. Команда Project Zero от Google изучает возможности LLM для выявления уязвимостей — их методология тестирования систем с использованием моделей повысила эффективность выявления проблем безопасности в 20 раз.
#news #кибербез
https://www.technologyreview.com/2025/04/04/1114228/cyberattacks-by-ai-agents-are-coming/
AI-агенты, способные планировать, выполнять сложные задачи, и даже менять настройки компьютера от вашего имени, могут упростить и ускорить процесс взлома систем. В отличие от простых скриптов, которые действуют строго по заданному алгоритму, AI-агенты могут выбирать наилучшие пути проникновения в систему и корректировать свои действия по ходу выполнения задачи.
На данный момент не существует практики массовых хакерских атак такого рода, но прогнозы исследователей подтверждают потенциальную опасность. По мнению Марка Стокли (Mark Stockley), эксперта по кибербезопасности из Malwarebytes, осуществление большинства кибератак с помощью AI-агентов — лишь вопрос времени. Возможно, мы столкнемся с проблемой безопасности уже в этом году.
Исследовательская группа Дэниела Канга (Daniel Kang) из Университета Иллинойса разработала бенчмарк для оценки способности AI находить уязвимости. Эксперименты показали, что современные агенты могут обнаружить и использовать 13% слабых мест систем, о которых у них не было предварительной информации. При наличии описания показатель составляет 25%.
Palisade Research разработала проект LLM Agent Honeypot — сеть заведомо уязвимых серверов, замаскированных под сайты с важной информацией, для обнаружения хакерских агентов. Система уже зарегистрировала более 11 млн попыток доступа к своим серверам, 8 из которых потенциально являются AI-агентами. Исследователи предполагают, что эти агенты могли быть запущены людьми с целью проверки возможностей AI.
Исследователи пытаются предугадать возможные угрозы и разработать способы их предотвращения. Так, Claude от Anthropic успешно воспроизвела атаку с целью кражи конфиденциальной информации. Команда Project Zero от Google изучает возможности LLM для выявления уязвимостей — их методология тестирования систем с использованием моделей повысила эффективность выявления проблем безопасности в 20 раз.
#news #кибербез
https://www.technologyreview.com/2025/04/04/1114228/cyberattacks-by-ai-agents-are-coming/
ThreatDown by Malwarebytes
ThreatDown State of Malware report 2025
The ThreatDown State of Malware report focuses on a few key developments that we witnessed in 2024.
Hyundai планирует приобрести «десятки тысяч» роботов от Boston Dynamics
Hyundai Motor Group и Boston Dynamics объявили о планах углубления сотрудничества, включающего закупку десятков тысяч роботов автоконцерном в ближайшие годы.
Hyundai уже использует на своих объектах роботов Spot для инспекции и технического обслуживания. Теперь компания собирается внедрить антропоморфных роботов Atlas. Вице-президент Hyundai Motor Group Джэхун Чанг (Jaehoon Chang) назвал роботов и AI-технологии ключевыми элементами преобразования бизнеса.
Также Hyundai инвестирует в США $21 млрд, $6 млрд из которых пойдет на инновации и стратегические партнерства. Boston Dynamics, приобретённая Hyundai у SoftBank в 2021 г. за $880 млн, продолжит развивать свои технологии совместно с корейской корпорацией.
Boston Dynamics продолжает совершенствовать свои разработки, анонсировав новые партнёрства с NVIDIA, Google DeepMind и Toyota Research Institute. В 2024 г. была представлена электрическая версия робота Atlas, которую начнут тестировать с Hyundai и другими партнёрами в 2025 г. Разработка получила премию RBR50 Robotics Innovation Award.
Партнёрство с Hyundai откроет доступ Boston Dynamics к широкому кругу клиентов и создаст возможности для поставки роботов вместе с автомобилями и другим оборудованием. По оценкам Goldman Sachs, мировой рынок гуманоидных роботов достигнет объёма более $38 млрд к 2035 г.
#news #роботы #авто
https://www.therobotreport.com/hyundai-purchase-tens-of-thousands-boston-dynamics-robots/
Hyundai Motor Group и Boston Dynamics объявили о планах углубления сотрудничества, включающего закупку десятков тысяч роботов автоконцерном в ближайшие годы.
Hyundai уже использует на своих объектах роботов Spot для инспекции и технического обслуживания. Теперь компания собирается внедрить антропоморфных роботов Atlas. Вице-президент Hyundai Motor Group Джэхун Чанг (Jaehoon Chang) назвал роботов и AI-технологии ключевыми элементами преобразования бизнеса.
Также Hyundai инвестирует в США $21 млрд, $6 млрд из которых пойдет на инновации и стратегические партнерства. Boston Dynamics, приобретённая Hyundai у SoftBank в 2021 г. за $880 млн, продолжит развивать свои технологии совместно с корейской корпорацией.
Boston Dynamics продолжает совершенствовать свои разработки, анонсировав новые партнёрства с NVIDIA, Google DeepMind и Toyota Research Institute. В 2024 г. была представлена электрическая версия робота Atlas, которую начнут тестировать с Hyundai и другими партнёрами в 2025 г. Разработка получила премию RBR50 Robotics Innovation Award.
Партнёрство с Hyundai откроет доступ Boston Dynamics к широкому кругу клиентов и создаст возможности для поставки роботов вместе с автомобилями и другим оборудованием. По оценкам Goldman Sachs, мировой рынок гуманоидных роботов достигнет объёма более $38 млрд к 2035 г.
#news #роботы #авто
https://www.therobotreport.com/hyundai-purchase-tens-of-thousands-boston-dynamics-robots/
The Robot Report
Hyundai to buy ‘tens of thousands’ of Boston Dynamics robots
Hyundai will also help Boston Dynamics grow by integrating its manufacturing capabilities with Boston Dynamics.
2025-04-14_ARTIFICIAL INTELLIGENCE creativity_RUS 1.pdf
1.4 MB
Как AI использовать в творчестве? MIT Technology Review поговорил с творцами.
В недавно опубликованном репортаже интересен спектр - поговорили с музыкантами, художниками, геймдизайнерами. Интересны нестандартные подходы к использованию AI в творческом процессе. Ну и не лишне напомнить всем нам, что «творчество — это основное поведение человека».
Однако, проблема в том, что существующие генеративные модели облегчили создание, но они не облегчили творческий подход. И между ними большая разница.
Возникают и риски. В феврале команда Microsoft Research из Кембриджа опубликовала отчет, в котором делается вывод о том, что генеративные инструменты AI «могут препятствовать критическому отношению к работе и потенциально могут привести к долгосрочной чрезмерной зависимости от инструмента и снижению навыков самостоятельного решения проблем».При
использовании генеративных инструментов усилия людей «переключаются с выполнения задач на управление задачами».
Пожалуй, самое важное - это роль неудачи в творческом процессе. Если вы на самом деле поговорите с художниками, они скажут: «Ну, я преуспел, делая это
снова, и снова, и снова. Но неудача — вещь паршивая. И мы всегда ищем способы обойти её». Генеративные модели позволяют нам избежать разочарования от плохого выполнения работы. И получить мгновенное удовлетворение (ну вот сойдет?).
И это проблема, так как «мы исключаем единственное, что вам нужно сделать, чтобы развить в себе творческие навыки, — это потерпеть неудачу, — утверждает Кук. Но абсолютно никто не хочет этого слышать.»
Реальный потенциал AI в том, чтобы помочь нам стать лучше в том, что мы хотим делать, а не делать это за нас.
В недавно опубликованном репортаже интересен спектр - поговорили с музыкантами, художниками, геймдизайнерами. Интересны нестандартные подходы к использованию AI в творческом процессе. Ну и не лишне напомнить всем нам, что «творчество — это основное поведение человека».
Однако, проблема в том, что существующие генеративные модели облегчили создание, но они не облегчили творческий подход. И между ними большая разница.
Возникают и риски. В феврале команда Microsoft Research из Кембриджа опубликовала отчет, в котором делается вывод о том, что генеративные инструменты AI «могут препятствовать критическому отношению к работе и потенциально могут привести к долгосрочной чрезмерной зависимости от инструмента и снижению навыков самостоятельного решения проблем».При
использовании генеративных инструментов усилия людей «переключаются с выполнения задач на управление задачами».
Пожалуй, самое важное - это роль неудачи в творческом процессе. Если вы на самом деле поговорите с художниками, они скажут: «Ну, я преуспел, делая это
снова, и снова, и снова. Но неудача — вещь паршивая. И мы всегда ищем способы обойти её». Генеративные модели позволяют нам избежать разочарования от плохого выполнения работы. И получить мгновенное удовлетворение (ну вот сойдет?).
И это проблема, так как «мы исключаем единственное, что вам нужно сделать, чтобы развить в себе творческие навыки, — это потерпеть неудачу, — утверждает Кук. Но абсолютно никто не хочет этого слышать.»
Реальный потенциал AI в том, чтобы помочь нам стать лучше в том, что мы хотим делать, а не делать это за нас.
Если у вас есть готовый продукт, команда и первые продажи или MVP наукоемкого решения, подавайте заявку в 6 волну международного акселератора Sber500.
Участников ждет около 12 недель акселерации с топ-менторами из 17 стран.
Программа проходит на английском, участие бесплатное.
В этом наборе в приоритете стартапы, которые развивают AI-помощников и DeepTech-решения, а также команды из БРИКС. Но мы рассматриваем заявки стартапов из всех индустрий.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Innovation & Research
ЕС запускает план по достижению лидерства в AI Евросоюз представил план «AI Continent Action Plan» с целью стать мировым лидером в области искусственного интеллекта. Документ включает следующие ключевые направления: 1. Инфраструктура для AI: Создание сети…
Foster_innovation_and_accelerate_AI_adoption_in_strategic_EU_sectors.pdf
1 MB
Innovation & Research
Мнение экспертов: кибератаки с участием AI-агентов становятся реальной угрозой AI-агенты, способные планировать, выполнять сложные задачи, и даже менять настройки компьютера от вашего имени, могут упростить и ускорить процесс взлома систем. В отличие от простых…
Cyberattacks by AI agents are coming MIT Technology Review.pdf
4.3 MB
Китайская компания DeepRoute.ai объединится с Qualcomm для разработки передовых решений помощи водителю
DeepRoute.ai — стартап, основанный в 2019 г., привлек более $500 млн инвестиций и разработал платформу автопилота DeepRoute IO. Она способна анализировать дорожную обстановку в режиме реального времени без лидара и детальных цифровых карт.
Компания объявила о сотрудничестве с Qualcomm для разработки «экономически эффективных» передовых решений помощи водителям на базе платформ Snapdragon.
Решения будут охватывать лидарные системы и системы компьютерного зрения и поддерживать такие функции, как городская навигация на автопилоте, навигация по шоссе и автоматическая парковка.
#news #авто
https://www.reuters.com/technology/chinas-deeprouteai-team-up-with-qualcomm-develop-advanced-driver-assistance-2025-04-08/
DeepRoute.ai — стартап, основанный в 2019 г., привлек более $500 млн инвестиций и разработал платформу автопилота DeepRoute IO. Она способна анализировать дорожную обстановку в режиме реального времени без лидара и детальных цифровых карт.
Компания объявила о сотрудничестве с Qualcomm для разработки «экономически эффективных» передовых решений помощи водителям на базе платформ Snapdragon.
Решения будут охватывать лидарные системы и системы компьютерного зрения и поддерживать такие функции, как городская навигация на автопилоте, навигация по шоссе и автоматическая парковка.
#news #авто
https://www.reuters.com/technology/chinas-deeprouteai-team-up-with-qualcomm-develop-advanced-driver-assistance-2025-04-08/
Reuters
China's DeepRoute.ai to team up with Qualcomm to develop advanced driver assistance solutions
Chinese autonomous driving technology developer DeepRoute.ai said on Tuesday it will cooperate with Qualcomm to develop "cost-effective" advanced driver assistance solutions based on Snapdragon platforms.
Языковые модели приобретают способность к самоанализу раньше, чем предполагалось
Исследователи из компании Essential AI обнаружили, что современные языковые модели начинают проявлять способность к рефлексии — анализу собственных рассуждений для исправления ошибок — значительно раньше, чем считалось до сих пор. Феномен наблюдается на этапе предобучения моделей, а не только при последующем обучении с подкреплением. Причем даже сравнительно небольшие модели, прошедшие предобучение на значительных объемах данных, могут демонстрировать начальные формы рефлексии.
Команда авторов разработала 6 специализированных наборов данных, чтобы протестировать возможности LLM. Данные охватывают широкий спектр областей, включая математику, программирование, логическое мышление и накопление знаний. Примеры задач включают ситуации, когда модели должны обнаружить несоответствия в своих выводах и скорректировать их.
Способность к самоанализу усиливается по мере увеличения объемов вычислений. В частности, модель OLMo-2 показала рост частоты явного проявления рефлексии при увеличении числа параметров и объема тренировочных данных. При этом корреляция между точностью рефлексии и ресурсоемкостью составляет 0,76. Простая команда «Wait,» внутри промпта существенно повышает точность модели при анализе и исправлении ошибок.
Открытие позволит улучить процесс обучения и тестирования моделей. Фокус может быть смещен на качество предварительного этапа, что позволит эффективнее распределять вычислительные мощности.
#news #AI
https://arxiv.org/abs/2504.04022
Исследователи из компании Essential AI обнаружили, что современные языковые модели начинают проявлять способность к рефлексии — анализу собственных рассуждений для исправления ошибок — значительно раньше, чем считалось до сих пор. Феномен наблюдается на этапе предобучения моделей, а не только при последующем обучении с подкреплением. Причем даже сравнительно небольшие модели, прошедшие предобучение на значительных объемах данных, могут демонстрировать начальные формы рефлексии.
Команда авторов разработала 6 специализированных наборов данных, чтобы протестировать возможности LLM. Данные охватывают широкий спектр областей, включая математику, программирование, логическое мышление и накопление знаний. Примеры задач включают ситуации, когда модели должны обнаружить несоответствия в своих выводах и скорректировать их.
Способность к самоанализу усиливается по мере увеличения объемов вычислений. В частности, модель OLMo-2 показала рост частоты явного проявления рефлексии при увеличении числа параметров и объема тренировочных данных. При этом корреляция между точностью рефлексии и ресурсоемкостью составляет 0,76. Простая команда «Wait,» внутри промпта существенно повышает точность модели при анализе и исправлении ошибок.
Открытие позволит улучить процесс обучения и тестирования моделей. Фокус может быть смещен на качество предварительного этапа, что позволит эффективнее распределять вычислительные мощности.
#news #AI
https://arxiv.org/abs/2504.04022
arXiv.org
Rethinking Reflection in Pre-Training
A language model's ability to reflect on its own reasoning provides a key advantage for solving complex problems. While most recent research has focused on how this ability develops during...
Призовой фонд премии — 76,5 млн рублей
Стартовал приём заявок на Научную премию Сбера. Лауреатами станут учёные, которые открывают новые перспективы развития науки и технологий в России.
Премия вручается в трёх основных номинациях:
Для молодых исследователей до 35 лет выделены три отдельные номинации — «AI в науке», охватывающие те же области.
Кто станет победителем в этом году?
Следите за новостями Премии и узнайте первым, кто двигает науку вперед!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Стартовал приём статей для публикации в научном журнале международной конференции по искусственному интеллекту - AI Journey
Приз за лучшую статью - 1 миллион рублей!
Ключевые исследования будут опубликованы в специальном выпуске журнала «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Издание выходит на площадках мировых электронных библиотек и индексируется в крупнейших библиографических базах научного цитирования
Подайте заявку до 20 августа и получите возможность не только опубликовать статью, но и представить свое исследование на площадке конференции AI Journey 2025 и побороться за денежный приз!
Работа может быть написана на русском или английском языке, а также не должна содержать ранее опубликованные материалы
Подать заявку и подробнее ознакомиться с Правилами отбора статей можно на сайте AI Journey
Приз за лучшую статью - 1 миллион рублей!
Ключевые исследования будут опубликованы в специальном выпуске журнала «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Издание выходит на площадках мировых электронных библиотек и индексируется в крупнейших библиографических базах научного цитирования
Подайте заявку до 20 августа и получите возможность не только опубликовать статью, но и представить свое исследование на площадке конференции AI Journey 2025 и побороться за денежный приз!
Работа может быть написана на русском или английском языке, а также не должна содержать ранее опубликованные материалы
Подать заявку и подробнее ознакомиться с Правилами отбора статей можно на сайте AI Journey
Anthropic опубликовала отчет о том, как люди используют Claude 3.7 Sonnet
Компания запустила инициативу Anthropic Economic Index, целью которой является регулярная публикация исследований, посвященных воздействию AI на экономику. Второй отчет содержит данные о применении модели Claude 3.7 Sonnet на основе 1 млн диалогов пользователей. Первый подобный отчет был выпущен месяцем ранее.
Основные выводы из сравнения документов:
1. Рост количества запросов, связанных с программированием, образованием, наукой и здравоохранением, может быть связан либо расширением применения AI в разных областях экономики, либо с неожиданным улучшением возможностей модели.
2. Уменьшение количества запросов, посвященных искусству, дизайну, медиа, офисной и административной поддержке.
3. Новый режим «расширенного мышления» (extended thinking) для углубленного анализа наиболее востребован в технической сфере — его в основном используют программисты (10%), разработчики программного обеспечения (8%) и дизайнеры игр (~6%).
4. Пользователи учатся взаимодействовать с машиной и улучшать результаты генерации, а не просто автоматизировать процессы. Количество обучающих итераций, когда пользователь просит Claude предоставить пояснение по различным темам, увеличилось с ~23% до ~28%.
5. Степень автоматизации работы варьируется от профессиональных задач. Так, копирайтеры и редакторы используют модель для доработки текста и ведут с ней диалог, в то время как переводчики чаще полагаются на полную автоматизацию процесса. Но нет ни одной области, где бы доминировала автоматизация. Даже в технических отраслях баланс остается близким к 50/50, что подчеркивает необходимость сотрудничества человека и машины.
Данные исследований — открыты. По мнению компании, понимание долгосрочных последствий внедрения технологий искусственного интеллекта в экономику позволит разработать стратегии адаптации к изменениям. Anthropic также представила таксономию из 630 категорий, отражающих различные возможности AI. Этот набор данных поможет ученым глубже исследовать новые способы применения моделей и выявить ранее незамеченные тенденции.
Датасеты для анализа областей применения моделей
Датасеты для анализа применения режима «расширенного мышления»
Данные о взаимодействии человека и модели для улучшения результатов работы
#news #AI
https://www.anthropic.com/news/anthropic-economic-index-insights-from-claude-sonnet-3-7
Компания запустила инициативу Anthropic Economic Index, целью которой является регулярная публикация исследований, посвященных воздействию AI на экономику. Второй отчет содержит данные о применении модели Claude 3.7 Sonnet на основе 1 млн диалогов пользователей. Первый подобный отчет был выпущен месяцем ранее.
Основные выводы из сравнения документов:
1. Рост количества запросов, связанных с программированием, образованием, наукой и здравоохранением, может быть связан либо расширением применения AI в разных областях экономики, либо с неожиданным улучшением возможностей модели.
2. Уменьшение количества запросов, посвященных искусству, дизайну, медиа, офисной и административной поддержке.
3. Новый режим «расширенного мышления» (extended thinking) для углубленного анализа наиболее востребован в технической сфере — его в основном используют программисты (10%), разработчики программного обеспечения (8%) и дизайнеры игр (~6%).
4. Пользователи учатся взаимодействовать с машиной и улучшать результаты генерации, а не просто автоматизировать процессы. Количество обучающих итераций, когда пользователь просит Claude предоставить пояснение по различным темам, увеличилось с ~23% до ~28%.
5. Степень автоматизации работы варьируется от профессиональных задач. Так, копирайтеры и редакторы используют модель для доработки текста и ведут с ней диалог, в то время как переводчики чаще полагаются на полную автоматизацию процесса. Но нет ни одной области, где бы доминировала автоматизация. Даже в технических отраслях баланс остается близким к 50/50, что подчеркивает необходимость сотрудничества человека и машины.
Данные исследований — открыты. По мнению компании, понимание долгосрочных последствий внедрения технологий искусственного интеллекта в экономику позволит разработать стратегии адаптации к изменениям. Anthropic также представила таксономию из 630 категорий, отражающих различные возможности AI. Этот набор данных поможет ученым глубже исследовать новые способы применения моделей и выявить ранее незамеченные тенденции.
Датасеты для анализа областей применения моделей
Датасеты для анализа применения режима «расширенного мышления»
Данные о взаимодействии человека и модели для улучшения результатов работы
#news #AI
https://www.anthropic.com/news/anthropic-economic-index-insights-from-claude-sonnet-3-7
huggingface.co
Anthropic/EconomicIndex · Datasets at Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
КНР_Ускорение_продвижения_цифрового_образования.pdf
234.5 KB
Китай будет полагаться на искусственный интеллект в своей попытке реформировать образование
Китай интегрирует приложения искусственного интеллекта в образовательную деятельность, учебники и школьную программу в рамках реформы образования, согласно заявлению властей.
Мера нацелена на учащихся и преподавателей начальных, средних и высших учебных заведений. Министерство образования заявило, что повышение качества и роли Al поможет «развивать базовые способности учителей и учащихся» и сформировать «основу для конкурентоспособности инновационных талантов», к таким базовым способностям относят широкий спектр навыков от самостоятельного мышления и решения проблем до общения
и сотрудничества.
Эти усилия были предприняты после того, как китайские университеты запустили курсы по искусственному интеллекту и расширили набор студентов после того, как стартап DeepSeek привлек к себе внимание всего мира в январе запуском конкурентоспособной на мировом уровне LLM.
Перевод приложен.
Китай интегрирует приложения искусственного интеллекта в образовательную деятельность, учебники и школьную программу в рамках реформы образования, согласно заявлению властей.
Мера нацелена на учащихся и преподавателей начальных, средних и высших учебных заведений. Министерство образования заявило, что повышение качества и роли Al поможет «развивать базовые способности учителей и учащихся» и сформировать «основу для конкурентоспособности инновационных талантов», к таким базовым способностям относят широкий спектр навыков от самостоятельного мышления и решения проблем до общения
и сотрудничества.
Эти усилия были предприняты после того, как китайские университеты запустили курсы по искусственному интеллекту и расширили набор студентов после того, как стартап DeepSeek привлек к себе внимание всего мира в январе запуском конкурентоспособной на мировом уровне LLM.
Перевод приложен.
Alphabet и Nvidia инвестируют в компанию Ильи Суцкевера
Стартап Ильи Сцукевера Safe Superintelligence (SSI), оценивающийся после недавней сделки в $32 млрд, получил инвестиции от Alphabet и Nvidia. Сумма данного раунда не разглашается. Этот шаг подчеркивает рост интереса крупнейших IT-компаний к стратегическим инвестициям в развитие прорывных AI-решений, требующих огромных объемов вычислений. Компании отказались от комментариев.
Облачные провайдеры начали вкладываться в разработчиков базовых моделей AI, одновременно рассматривая их в качестве потенциальных клиентов своей инфраструктуры. Так, подразделение облачных сервисов Alphabet недавно предложило SSI масштабированный доступ к своим тензорным процессорам (TPU).
Изначально Google проектировала TPU для внутреннего использования, теперь же компания ориентирована и на внешних клиентов. TPU предназначены для решения специфических задач AI и более эффективны по сравнению с GPU общего назначения. Эти чипы использовались для создания крупномасштабных моделей Apple и Anthropic.
До сих пор разработчики предпочитали графические процессоры Nvidia, которая занимает 80% рынка, но SSI ориентируется преимущественно на использование чипов от Google.
#news #AI #стартапы #бигтехи
https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/alphabet-nvidia-invest-openai-co-founder-sutskevers-ssi-source-says-2025-04-12/
Стартап Ильи Сцукевера Safe Superintelligence (SSI), оценивающийся после недавней сделки в $32 млрд, получил инвестиции от Alphabet и Nvidia. Сумма данного раунда не разглашается. Этот шаг подчеркивает рост интереса крупнейших IT-компаний к стратегическим инвестициям в развитие прорывных AI-решений, требующих огромных объемов вычислений. Компании отказались от комментариев.
Облачные провайдеры начали вкладываться в разработчиков базовых моделей AI, одновременно рассматривая их в качестве потенциальных клиентов своей инфраструктуры. Так, подразделение облачных сервисов Alphabet недавно предложило SSI масштабированный доступ к своим тензорным процессорам (TPU).
Изначально Google проектировала TPU для внутреннего использования, теперь же компания ориентирована и на внешних клиентов. TPU предназначены для решения специфических задач AI и более эффективны по сравнению с GPU общего назначения. Эти чипы использовались для создания крупномасштабных моделей Apple и Anthropic.
До сих пор разработчики предпочитали графические процессоры Nvidia, которая занимает 80% рынка, но SSI ориентируется преимущественно на использование чипов от Google.
#news #AI #стартапы #бигтехи
https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/alphabet-nvidia-invest-openai-co-founder-sutskevers-ssi-source-says-2025-04-12/
Reuters
Exclusive: Alphabet, Nvidia invest in OpenAI co-founder Sutskever's SSI, source says
The funding illustrates renewed interest from the big tech and infrastructure providers in making strategic investments in the startups developing cutting-edge AI.
Hugging Face покупает стартап по производству антропоморфных роботов
Объект покупки — Pollen Robotics, французская компания, основанная в 2016 г. Сумма сделки не разглашается. Известно, что всего с момента основания до сделки с Hugging Face компания привлекла $2,83 млн.
Для Hugging Face интерес представляет робот Reachy 2, код которого предполагается сделать открытым для сторонних разработчиков. Ранее Hugging Face уже сотрудничала с Pollen Robotics в создании Le Robot — экспериментального open source робота для домашних дел. Также Hugging Face также организовал робототехническую команду во главе с Реми Каденом (Remi Cadene), ранее работавшим над роботом Optimus в Tesla.
Компании-разработчики искусственного интеллекта всё шире вовлекаются в робототехнику. И если раньше это касалось больших игроков типа OpenAI и Google, то теперь в игру вступают средние игроки — вчерашние стартапы.
#news #роботы #стартапы
https://techcrunch.com/2025/04/14/hugging-face-buys-a-humanoid-robotics-startup/
Объект покупки — Pollen Robotics, французская компания, основанная в 2016 г. Сумма сделки не разглашается. Известно, что всего с момента основания до сделки с Hugging Face компания привлекла $2,83 млн.
Для Hugging Face интерес представляет робот Reachy 2, код которого предполагается сделать открытым для сторонних разработчиков. Ранее Hugging Face уже сотрудничала с Pollen Robotics в создании Le Robot — экспериментального open source робота для домашних дел. Также Hugging Face также организовал робототехническую команду во главе с Реми Каденом (Remi Cadene), ранее работавшим над роботом Optimus в Tesla.
Компании-разработчики искусственного интеллекта всё шире вовлекаются в робототехнику. И если раньше это касалось больших игроков типа OpenAI и Google, то теперь в игру вступают средние игроки — вчерашние стартапы.
#news #роботы #стартапы
https://techcrunch.com/2025/04/14/hugging-face-buys-a-humanoid-robotics-startup/
Fourier Intelligence анонсировала выпуск антропоморфного робота с открытым исходным кодом
Модель Fourier N1 представляет собой аппарат высотой 1,3 метра и массой 38 кг. Робот способен передвигаться со скоростью до 3,5 м/с, а приводы FSA 2.0 обеспечивают высокую степень маневренности даже на сложных поверхностях. Проект прошёл 1 тыс. часов обширных испытаний.
Для пользователей предоставляется полный открытый доступ ко всей документации проекта: перечень всех необходимых деталей и материалов; CAD-чертежи и трёхмерные модели; программа управления.
Дополнительно представлен Fourier-GRX SDK — набор инструментов разработки для установки, настройки и контроля роботизированных устройств общего назначения. Основная поддержка осуществляется для Python.
SDK поддерживает различные операционные системы, включая Ubuntu 22.04 LTS, Windows и macOS, но наиболее стабильная работа гарантируется на платформе Ubuntu. Интерфейсы делятся на уровни: User (основан на протоколе Zenoh) и Developer (опирается на библиотеки Python).
Также представлены инструкции по началу работы, демонстрации кода, справочные материалы по API и руководство по обновлению прошивки робота.
#news #роботы #стартапы
https://fourier-grx-n1.github.io/
Модель Fourier N1 представляет собой аппарат высотой 1,3 метра и массой 38 кг. Робот способен передвигаться со скоростью до 3,5 м/с, а приводы FSA 2.0 обеспечивают высокую степень маневренности даже на сложных поверхностях. Проект прошёл 1 тыс. часов обширных испытаний.
Для пользователей предоставляется полный открытый доступ ко всей документации проекта: перечень всех необходимых деталей и материалов; CAD-чертежи и трёхмерные модели; программа управления.
Дополнительно представлен Fourier-GRX SDK — набор инструментов разработки для установки, настройки и контроля роботизированных устройств общего назначения. Основная поддержка осуществляется для Python.
SDK поддерживает различные операционные системы, включая Ubuntu 22.04 LTS, Windows и macOS, но наиболее стабильная работа гарантируется на платформе Ubuntu. Интерфейсы делятся на уровни: User (основан на протоколе Zenoh) и Developer (опирается на библиотеки Python).
Также представлены инструкции по началу работы, демонстрации кода, справочные материалы по API и руководство по обновлению прошивки робота.
#news #роботы #стартапы
https://fourier-grx-n1.github.io/
GitHub
GitHub - FFTAI/Wiki-GRx-Deploy: The Wiki-GRx code repository offers a fundamental module library and example code for the GRx motion…
The Wiki-GRx code repository offers a fundamental module library and example code for the GRx motion control system. This repository serves as a resource for developers and engineers looking to imp...
Компания-конкурент Neuralink получила одобрение FDA на менее инвазивный мозговой имплант
Стартап Precision Neuroscience, запущенный одним из сооснователей Neuralink, разработал новый нейроимплант Layer 7 — тонкую плёнку с более чем 1024 электродами, которая размещается на поверхности мозга, а не внедряется в его ткани. Это делает устройство менее инвазивным и опасным.
Массив составляет 1/5 толщины человеческого волоса, а толщина щели для введения — менее 1 мм. Плотность электродов в матрице в 600 раз выше, чем в стандартных кортикальных матрицах. Причем электроды могут как регистрировать импульсы, так и стимулировать, обеспечивая точную связь с мозгом.
В начале месяца имплант был в рамках эксперимента временно размещен на поверхности мозга 63-летнего Тима Фишера (Tim Fisher), страдающему болезнью Паркинсона. С помощью устройства и небольшой тренировки он смог управлять роботизированной рукой, просто двигая своей собственной.
Layer 7 тестировали на 37 пациентах из 5 медицинских центров. По данным компании, около трети медицинских учреждений США, которые проводят крупные операции на головном мозге, проявили к нему интерес.
Имплант получил одобрение FDA по форме 510k, что фактически означает разрешение на коммерциализацию. Это первое полное разрешение регулирующих органов, предоставленное компании, разрабатывающей беспроводной BCI. Он может записывать, мониторить и стимулировать активность мозга, но не дольше 30 дней. Precision планирует начать коммерческую продажу в 2026 г. и пока сосредоточена на дополнительных исследованиях и совершенствовании ПО.
Layer 7 уже используется для более точного картирования активности мозга во время операций и может помочь хирургам избегать важных функциональных зон. Исследователи также рассчитывают использовать его для изучения работы мозга с беспрецедентной детализацией.
#news #трансгуманизм #медицина #стартапы
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-04-17/neuralink-rival-precision-neuroscience-receives-fda-clearance-on-brain-device
Стартап Precision Neuroscience, запущенный одним из сооснователей Neuralink, разработал новый нейроимплант Layer 7 — тонкую плёнку с более чем 1024 электродами, которая размещается на поверхности мозга, а не внедряется в его ткани. Это делает устройство менее инвазивным и опасным.
Массив составляет 1/5 толщины человеческого волоса, а толщина щели для введения — менее 1 мм. Плотность электродов в матрице в 600 раз выше, чем в стандартных кортикальных матрицах. Причем электроды могут как регистрировать импульсы, так и стимулировать, обеспечивая точную связь с мозгом.
В начале месяца имплант был в рамках эксперимента временно размещен на поверхности мозга 63-летнего Тима Фишера (Tim Fisher), страдающему болезнью Паркинсона. С помощью устройства и небольшой тренировки он смог управлять роботизированной рукой, просто двигая своей собственной.
Layer 7 тестировали на 37 пациентах из 5 медицинских центров. По данным компании, около трети медицинских учреждений США, которые проводят крупные операции на головном мозге, проявили к нему интерес.
Имплант получил одобрение FDA по форме 510k, что фактически означает разрешение на коммерциализацию. Это первое полное разрешение регулирующих органов, предоставленное компании, разрабатывающей беспроводной BCI. Он может записывать, мониторить и стимулировать активность мозга, но не дольше 30 дней. Precision планирует начать коммерческую продажу в 2026 г. и пока сосредоточена на дополнительных исследованиях и совершенствовании ПО.
Layer 7 уже используется для более точного картирования активности мозга во время операций и может помочь хирургам избегать важных функциональных зон. Исследователи также рассчитывают использовать его для изучения работы мозга с беспрецедентной детализацией.
#news #трансгуманизм #медицина #стартапы
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-04-17/neuralink-rival-precision-neuroscience-receives-fda-clearance-on-brain-device
precisionneuro.io
Precision - Product
Restoring freedom
through brain-computer interfaces
through brain-computer interfaces