LEAP 71, инженерная компания из Дубая, применяющая для расчётов искусственный интеллект (ИИ), объявила об успешном испытательном запуске жидкостного ракетного двигателя, созданного полностью с помощью Noyron - большой вычислительной инженерной модели компании. Двигатель был спроектирован автономно, без участия человека, а затем напечатан в 3D-формате из меди. Ракетная тяга была успешно запущена в горячем режиме на ракетном стенде в Великобритании.

Двигатель с тягой 5 кН (500 кг / 1124 фунт-фут) создал ожидаемую мощность 20 000 лошадиных сил и прошёл все испытания, включая длительный запуск.

Йозефина Лисснер, аэрокосмический инженер и управляющий директор LEAP 71, сказала: "Это важная веха не только для нас, но и для всей отрасли. Теперь мы можем автоматически создавать функциональные ракетные двигатели и сразу переходить к их практической проверке". От окончательной спецификации до изготовления конструкция этого двигателя прошло менее 2 недель. При традиционном проектировании на это ушло бы много месяцев или даже лет.

Проектирование каждой следующей итерации двигателя занимает всего несколько минут. Инновации в области космического двигателестроения - дело трудное и дорогостоящее. С помощью нашего подхода мы надеемся сделать космос более доступным для всех".

В качестве топлива в этом двигателе используется криогенный жидкий кислород (LOX) и керосин. Медная камера сгорания имеет регенеративное охлаждение, а головка инжектора оснащена современным коаксиальным завихрителем для смешивания топлива.

Лин Кайзер, соучредитель LEAP 71, сказал: "Наша компания находится на переднем крае новой области вычислительной инженерии, где сложные машины уже можно проектировать без ручного труда. Эта парадигма значительно ускоряет темпы создания инноваций для объектов реального мира. Тот факт, что двигатель от Noyron сработал штатно с первой попытки, подтверждает, что подход работает. Метод можно применять в любой области техники".

So proud of @LissnerJosefine - steely-eyed rocket woman. We just test fired a 5kN kerolox thruster, designed completely in-house at @leap_71 - it performed flawlessly and reached steady state. Kerosene regeneratively cooled and cryogenic liquid oxygen as oxidizer. Koaxial swirl... pic.twitter.com/dZFCIjvk7v

- Lin Kayser (@linkayser) June 15, 2024

При изготовлении двигателя LEAP 71 сотрудничала с ведущей немецкой компанией AMCM, занимающейся 3D-печатью из металла. Затем устройство обработали в Университете Шеффилда и подготовили к испытаниям. Запуск провела компания Airborne Engineering, Ltd. в Уэскотте, Великобритания.

LEAP 71 будет использовать данные, полученные в ходе испытаний, для дальнейшего развития Noyron. Компания сотрудничает с ведущими аэрокосмическими компаниями в США, Европе и Азии по вопросам коммерциализации созданных ракетных двигателей.

О компании LEAP 71

LEAP 71 - это компания, расположенная в Дубае, ОАЭ, основанная аэрокосмическим инженером Йозефиной Лисснер и серийным предпринимателем Лином Кайзером.

Миссия LEAP 71 заключается в радикальном продвижении инженерного прогресса в новой области вычислительной инженерии. Компания использует сложные программные алгоритмы для создания физических изделий. LEAP 71 разработала большую вычислительную инженерную модель Noyron, которая считается самой передовой из существующих.

LEAP 71 работает с клиентами по всему миру, включая США, Корею, Европу и Китай, разрабатывая продукты в самых разных областях - от аэрокосмической промышленности и электромобилей до теплообменников.

LEAP 71 выложил в открытый доступ значительную часть технологического стека, включая PicoGK ("павлин"), компактное и надёжное геометрическое ядро, позволяющее создавать очень сложные физические объекты.

Большинство деталей LEAP 71 печатаются на передовых промышленных станках аддитивного производства.

Проект ракетного двигателя

Разработка ракетного двигателя Noyron TKL-5, успешный горячий пуск которого состоялся в июне 2024 года, - это внутренний проект LEAP 71, призванный продемонстрировать возможности большой вычислительной инженерной модели Noyron.

Этап проектирования двигателя занял менее 2 недель от окончательной спецификации до отправки в производство. Генерация новых вариантов конструкции занимает менее 15 минут на обычном компьютере.

LEAP 71 сотрудничает с Университетом Шеффилда (Великобритания) и британской компанией Airborne Engineering, предоставляющей испытательный полигон, для проведения испытаний. Команда Университета Шеффилда, участвующая в программе "Гонка в космос", предоставила множество практических рекомендаций, а также выполнила все этапы обработки и оснащения, необходимые для перемещения двигателя на испытательный стенд. Технический консультант Сэм Роджерс, главный конструктор компании Gravity Industries, давал важные рекомендации на протяжении всего проекта.

Ракетный двигатель

Для LEAP 71 был выбран уровень тяги 5 кН (эквивалентно 500 кг / 1120 фунтов подъёмной массы или 20 000 лошадиных сил). Это относительно компактный двигатель, который подойдёт для последней ступени орбитальной ракеты.

Двигатель работает на криогенном жидком кислороде (LOX) и керосине - комбинации, которая используется во многих современных ракетных системах, включая SpaceX Falcon 9 и старинную лунную ракету Saturn V. LEAP 71 намеренно сделал такой выбор, несмотря на то, что топливо является более сложным в эксплуатации, чем другие, обычно используемые для небольших двигателей.

Двигатель был напечатан из меди (CuCrZr) с помощью металлического принтера EOS M290. Медь имеет низкую температуру плавления, но при активном охлаждении позволяет создавать компактные высокопроизводительные двигатели.

В двигателе используются тонкие охлаждающие каналы, закручивающиеся вокруг рубашки камеры, с переменным поперечным сечением до 0,8 мм. Керосин продавливается через каналы, чтобы охладить двигатель и предотвратить его расплавление. Затем оба топлива впрыскиваются в камеру сгорания. Температура сгорания внутри двигателя составляет около 3000ºC, в то время как поверхность двигателя остаётся ниже 250ºC благодаря активному охлаждению.

Топливо впрыскивается в двигатель с помощью коаксиальной вихревой инжекторной головки. Этот тип инжектора считается самым передовым.

Дополнительное плёночное охлаждение обеспечивается за счёт направления части топлива через крошечные отверстия у стенки камеры сгорания.

Множество измерительных портов для данных о температуре и давлении позволяют вводить информацию в вычислительную модель Noyron.

Испытание

Горячий запуск был проведён в Уэскотте, Великобритания, на испытательном полигоне компании Airborne Engineering в пятницу, 14 июня 2024 года. В течение первых 3,5 секунд двигатель запускался с соотношением окислителя и топлива 1,8, что ниже номинального значения 2,3. Благодаря использованию меньшего количества окислителя двигатель горит чуть менее жарко. Убедившись, что двигатель работает хорошо и все температуры находятся в ожидаемом диапазоне, двигатель был испытан на полный 12-секундный длительный запуск при номинальном соотношении окислителя и топлива 2,3.

Двигатель показал ожидаемые результаты. Он вышел на устойчивый режим, что означает, что он может работать так долго, как это необходимо. Время горения было ограничено только запасом топлива на испытательном полигоне.

Последующий анализ

На следующий день двигатель разобрали в Университете Шеффилда, и тщательный осмотр подтвердил, что он полностью цел. Двигатель останется в Великобритании для будущих испытаний. Первоначальный анализ данных показал, что перепад давления (сопротивление) в каналах охлаждения был выше, чем в модели, что связано с фактической шероховатостью поверхности 3D-печати. Команда займётся постобработкой существующего двигателя, в то время как логика каналов охлаждения Noyron уже обновлена для улучшения прогнозов и дизайна будущих двигателей.

Европейские СМИ (TheEconomist, Manager Magazin, Der Standard, Les Echos) пишут, что, накладывая на китайский технологический концерн Huawei беспрецедентно жесткие санкции, американское руководство надеялось окончательно "добить" конкурента. Однако Huawei не просто выстоял, а провел успешную инновационную контратаку на всех направлениях: в разработке чипов, софта и искусственного интеллекта. Вопреки ожиданиям, концерн вновь вышел на мировые рынки, только более сильным и защищенным от конкурентов.

The Economist напоминает, что Huawei c 2012 года находится под давлением США, которые обвинили концерн в шпионаже и даже пытались в 2018 году арестовать дочь основателя компании за якобы нарушение режима санкций против Ирана. К 2020 году давление на Huaweiпереросло в настоящую войну: американским фирмам было запрещено вести бизнес с концерном, а всем фирмам, использующим американские технологии, было запрещено продавать Huaweiчипы и другие компоненты. США также оказывали нажим на другие страны, чтобы они не использовали технологию Huaweiпри внедрении мобильных сетей пятого поколения.

Перед лицом этих угроз руководство КНР запустило в 2022 году программу "информационных инноваций" с целью замещения зарубежных поставщиков технологий, в первую очередь полупроводников. В отношении местных производителей были даже приняты принудительные меры. В результате производство китайских полупроводников начало стремительно расти. Председатель КНР Си Цзиньпин заявил, что в области науки и технологий его страна со временем обгонит Америку. В то же время США усиливают экспортный контроль и ужесточают санкции, чтобы сдержать технологический прогресс Китая.

Комплексная система для защиты объектов от атаки беспилотников, объединяющая средства обнаружения и подавления дронов, создана в России. Опытный образец тестируется на нефтебазе, сообщил в интервью ТАСС на полях Петербургского международного экономического форума директор по развитию компании - разработчика 3mx Сергей Шандобыло.

"Для защиты объектов мы разработали систему „Тамерлан", которая объединяет в единый комплекс наши продукты по обнаружению и подавлению дронов, а также технику партнеров. Система включает в себя станции обнаружения, подавления, радар, камеру и программное обеспечение для визуализации и регистрации угроз. Опытный образец проходит боевое крещение на одной из нефтебаз", - рассказал он.

По его словам, детектор может обнаружить дрон на расстоянии до трех километров, радар - в радиусе 500 м. "Если дрон известный, простой, коммерческий, то его засечет детектор, а камера сопроводит до момента подавления либо ухода из зоны охраны. Если частоты редкие, на подлете поймает радар", - пояснил он.

Петербургский международный экономический форум проходит с 5 по 8 июня. Тема форума в этом году: "Основа многополярного мира - формирование новых точек роста". Запланированы встречи МСП, креативного бизнеса, Молодежный день ПМЭФ, а также форумы "Лекарственная безопасность", "Академия ПМЭФ" и "ПМЭФ юниор". Организатор - Фонд Росконгресс. ТАСС выступает информационным партнером мероприятия.

Автоматический комплекс по борьбе с БПЛА "Тамерлан"

Автоматический комплекс "Тамерлан" обеспечивает своевременное обнаружение и подавление беспилотных летательных аппаратов.

Комплекс состоит из станции обнаружения, подавления, средств коммуникации и управления и программного обеспечения для визуализации и регистрации угроз.

"Тамерлан" может работать как самостоятельно, так и интегрироваться в текущие системы охраны: видеокамеры, инфракрасные камеры, система контроля периметра и т.д. Выводить информацию о ситуации на контролируемой территории на единый экран.

Благодаря модульной архитектуре, "Тамерлан" можно обновлять без вывода из эксплуатации.

 

Комплектация комплекса "Тамерлан"

В стандартную комплектацию входит:

• Детектор, 1 шт;
• Подавитель, 1 шт;
• Комплект модулей детекции (зависит от заказанной модификации);
• Комплект модулей подавителя (зависит от заказанной модификации);
• Комплект креплений (тип зависит от заказанной модификации);
• Кабели питания и коммутации;
• Средство управления детектором и подавителем;
• Краткое руководство пользователя;
• Паспорт изделия;
• Упаковка.

Состав комплекса "Тамерлан"

 

 

Станция обнаружения БПЛА

 

Всенаправленный радиочастотный дрон-детектор. Позволяет обнаруживать наиболее известные типы БПЛА на дистанции до 3 км.

Станция включает в себя вычислительный модуль, который отвечает за работу искусственного интеллекта. Обеспечивает взаимодействие с подавителями БПЛА и интеграцию со сторонними системами безопасности. В программное обеспечение детектора внедрен искусственный интеллект, благодаря которому исключены ложные срабатывания - система реагирует только на БПЛА.

Благодаря различным модулям детекции можно составить любую конфигурацию частот и при необходимости быстро добавить новые.

Корпус модуля детекции выполнен из прочного, устойчивого к ударам материала.

Корпус имеет защиту от внешних факторов класса IP-65 и предназначен для использования на открытых площадках.

 

Станция подавления БПЛА

 

Отвечает за подавление сигналов систем управления и видеопередачи БПЛА.

Имеет модульную структуру - это позволяет строить и дополнять конфигурацию, необходимую для защиты от актуальных типов БПЛА, без вывода станции из эксплуатации.

Алюминиевый корпус блоков подавления имеет защиту от внешних факторов класса IP-65 и обеспечивает эффективное охлаждение и стабильную работу устройства. Он предназначен для использования на открытых площадках.

Габариты устройства: 650×440×250 мм.

 

Станция траекторного обнаружения RADAR-IQ

 

Станция состоит из:

 

• детектора движения радарного типа ("радары" DR- и GR-), основанные на импульсно-доплеровском принципе.
Радар обнаруживает движущихся цели в воздушном пространстве. Защищаемая зона до 800 000 кв. м.
• камеры кругового обзора DV-EYE на опорно-поворотном устройстве. Обеспечивает обзор верхней полусферы для радара DR-500 и 360 для GR-800.

 

8 июня, 09:00

Интервью

ПМЭФ

Ситуация с главным чипмейкером - компанией Nvidia - все больше похожа на безумие, подогреваемое ажиотажем вокруг искусственного интеллекта (ИИ). К такому выводу пришли аналитики после того, как капитализация компании в моменте перешагнула отметку в 3 трлн долл., потеснив Apple. Глава Nvidia Дженсен Хуанг заявил о начале новой промышленной революции и пообещал ежегодно предъявлять новую версию ИИ-ускорителей. Все это уже привлекает внимание американских антимонопольщиков и заставляет другие страны заниматься альтернативными разработками.

Среди самых дорогих компаний мира развернулась нешуточная борьба за второе место - между Nvidia, ключевым производителем чипов, необходимых для технологий ИИ, и корпорацией Apple.

В прошлом году чуть ли не под всеобщие фанфары капитализация Nvidia впервые превысила отметку 1 трлн долл. Затем был взят рубеж в 2 трлн долл. И теперь, в середине текущей недели, побит новый рекорд - преодолена планка в 3 трлн долл. Тем самым чипмейкер впервые оттеснил корпорацию Apple на третье место в списке самых дорогих компаний-техногигантов.

Затем, в ходе новых торгов Nvidia и Apple буквально толкались локтями на второй ступени пьедестала, и то одна компания, то другая временно уступала это место. На первом же месте с капитализацией свыше 3,1 трлн долл. пока еще находится Microsoft, но и это, возможно, ненадолго.

Для понимания: такие показатели рыночной стоимости одной компании, достигающие сразу 3 трлн долл., выше, чем номинальный ВВП некоторых стран - в том числе, допустим, России.

"При всей исключительности Nvidia (это объективно так, компания создает уникальные технологические решения и продукты) то, что происходит - чистое безумие, но при этом важный исторический момент и феномен, которые стоит отметить", - прокомментировали такие новости авторы аналитического Telegram-канала Spydell_finance.

"Скорость набора капитализации обновила все рекорды не только на Уолл-стрит, но и среди всех активов за всю историю организованных торгов во всем мире. Никто и никогда не создавал настолько мощного, быстрого и концентрированного пампа на эффекте масштаба", - добавили аналитики.

Поясним: PumpDump, "памп и дамп", "накачать и сбросить" - манипулятивное воздействие на рынок ценных бумаг: сначала трейдеры создают искусственный спрос на акции, что приводит к разгону их стоимости, затем, на новом витке, начинается уже ажиотаж и стоимость растет еще больше, после чего манипуляторы, заработав на ажиотаже, резко выходят из игры, что приводит к обвалу.

Хотя у такого спроса на продукцию главного чипмейкера есть и вполне объективные предпосылки. Почти 90% в структуре его выручки генерируют центры обработки данных (ЦОД) и ИИ-чипы, уточнил Spydell_finance. И по экспертным оценкам, свыше 80% от заказов ИИ-чипов формируют лишь примерно 10 клиентов, которые, к слову, как раз состоят в клубе самых дорогих техногигантов. "ИИ-чипы - это вам не iPhone или любой другой массовый продукт. Это "игрушка" избранных с порогом входа от 2-3 млрд долл.", - пояснили аналитики.

И действительно, как уже сообщил Илон Маск, возглавляемая им компания Tesla в этом году планирует направить около 3-4 млрд долл. на покупку продукции Nvidia.

Да и у самого производителя графических микрочипов планы грандиозные. На этой неделе, в преддверии конференции Computex в Тайбэе, Дженсен Хуанг заявил о начале новой промышленной революции. По его словам, компании и даже целые государства заключают с Nvidia партнерства, чтобы перевести традиционные ЦОДы стоимостью в триллионы долларов на "ускоренные вычисления". Они строят "дата-центры нового типа - ИИ-фабрики - для производства нового товара: искусственного интеллекта".

Хуанг сообщил о поставленной перед его компанией цели - ежегодно выпускать и внедрять новые версии "ускорителей искусственного интеллекта" (нейронных процессоров). И кстати, зацикленность лишь на нескольких крупных заказчиках, как можно судить, не удовлетворяет и самого производителя чипов. Отсюда планы по расширению клиентской базы. Тем более что, как ожидается, нейросетями будут пользоваться все больше и больше предприятий самого разного профиля и масштаба.

Как при этом выяснило у источников издание The New York Times, Министерство юстиции и Федеральная торговая комиссия США теперь планируют начать антимонопольные расследования в отношении ряда корпораций, работа которых напрямую связана с развитием и внедрением технологий ИИ.

Упоминаются Microsoft, которая инвестирует в OpenAI (это разработчик ChatGPT), а также, чего, видимо, особо ждали аналитики, Nvidia. Поводом для беспокойства регуляторов стало возможное (хотя точнее было бы сказать - уже свершившееся) доминирование ряда игроков на пока еще развивающемся рынке технологий ИИ.

Это доминирование потенциально опасно тем, что, с одной стороны, искусственный интеллект использует огромные массивы данных, которые не известно как и с какими целями будут обрабатываться, а с другой стороны, он требует и огромных вычислительных мощностей, что создает нагрузку как на цифровую инфраструктуру, так и на энергетический сектор.

Но все эти тенденции тревожат не только американских антимонопольщиков, опасающихся выхода из-под контроля технокорпораций. Другие государства тоже вынуждены вступить в гонку технологий, что предполагает не просто перевод на цифровые рельсы разных отраслей внутри страны, а еще и развертывание собственных производств необходимых компонентов.

Особый интерес у экспертов вызывает вопрос о том, как впишется в новую промышленную революцию Китай в свете тех ограничений, которые накладывались на поставки американских чипов в КНР, причем как сначала американскими властями, так затем и самими китайскими властями.

"Для обеспечения технологической независимости страны в области искусственного интеллекта требуются два элемента: наука о данных и инженерные кадры. У Китая все хорошо по обоим направлениям, - говорит менеджер по продукту ИИ DатаРу Александр Федорчуков. - И ограничения на закупку ИИ-чипов только дополнительно стимулируют решать проблемы собственными силами". "Китай еще в 2022 году принял меры, включая финансовые, по развитию китайской индустрии ИИ-чипов", - сообщила эксперт Президентской академии Антонина Левашенко. Китайские предприятия наращивают собственное производство чипов.

* Четвёртая промы́шленная револю́ция (англ. The Fourth Industrial Revolution) - концепция Клауса Шваба, изложенная в одноименной книге 2016 года, согласно которой ближайшее будущее будет определяться широким внедрением киберфизических систем в производство (индустрия 4.0)[1] и обслуживание человеческих потребностей, включая быт, труд и досуг (работа 4.0).

Получила своё название от инициативы 2011 года, возглавляемой бизнесменами, политиками и учёными, которые определили её как средство повышения конкурентоспособности обрабатывающей промышленности Германии через усиленную интеграцию "киберфизических систем", или CPS, в заводские процессы[2]. Изменения охватят самые разные стороны жизни: рынок труда, жизненную среду, политические системы, технологический уклад, человеческую идентичность и другие[3][4].

Вызываемая к жизни экономической целесообразностью и привлекательностью повышения уровня и качества жизни, четвёртая промышленная революция несёт в себе риски повышения нестабильности и возможного коллапса мировой системы, в связи с чем её наступление воспринимается как вызов, на который человечеству предстоит ответить[5].

Этимология

Понятие четвертая промышленная революция означает, что ей предшествовали три другие промышленные революции:

• Первая (или собственно) промышленная революция (конец XVIII века): переход от ручного труда к машинному: появление механического ткацкого станка и паровой машины.
• Вторая промышленная революция (конец XIX века): конвейерное производство, электростанция, лампа накаливания, телефон.
• Третья промышленная (компьютерная) революция (конец XX века): транзистор, процессор, компьютер, интернет, цифровая камера

Технологии

Одним из важнейших элементов Четвёртой промышленной революции является беспроводная передача данных через сеть Интернет

Четвёртая промышленная революция обычно описывается путём указания ключевых технологий, которые "скоро" выйдут из стадии научных разработок и испытаний. К данным технологиям причисляют следующие собирательные понятия новых современных и грядущих технологий[6][7]:

• Аналитика больших данных;
• Искусственный интеллект;
• Автономные роботы;
• Автономный транспорт и беспилотные летательные аппараты (БПЛА);
• Облачные вычисления;
• Квантовые вычисления;
• Интернет вещей;
• Дополненная, виртуальная реальность и метавселенная;
• Моделирование и симуляторы;
• Трёхмерная печать;
• Печатная электроника;
• Нанотехнологии и нейротехнологии;
• Блокчейн;
• Информационная безопасность.

Обзорным материалам в части производственной сферы может служить обзорный материал, подготовленный на Всемирном экономическом форуме 2019 года[8]. В качестве направлений, где описываемая революция уже началась, говорят о следующих[источник не указан 1692 дня]:

• автономные роботы в сфере логистики, производства[9];
• точное земледелие с использованием дронов и сенсоров;
• цифровые двойники в бизнесе.

"В отличие от предыдущих, эта промышленная революция развивается не линейными, а скорее экспоненциальными темпами." - Клаус Шваб "Четвёртая промышленная революция", Эксмо-Пресс, 2018 г.[1]

"Четвёртая промышленная революция привнесёт коренные изменения производственных процессов. Она влечёт за собой не только технологические новации, но и смену социальной парадигмы, культурного кода. Масштабное внедрение киберфизических систем и цифровизация промышленности будут не осуществимы без правовых преобразований и политических реформ", - отмечает пресс-служба ТАСС.[2]

Четвёртая индустриальная революция разворачивается на наших глазах. Некоторые считают, что это продолжение "цифровой" революции, новый её этап, на котором техника начинает вытеснять человека.[3]

Начавшаяся четвёртая промышленная революция до неузнаваемости изменит образ жизни человека. Нас ожидает величайшая за всю историю человечества трансформация, которая коснётся всех сфер жизни общества. Более того, многие изменения уже просматриваются. Базовым отличием этой революции от всех предыдущих является синтез и взаимодействие всех перечисленных технологий.[4]

Самыми большими препятствиями для прогресса в реализации Индустрии 4.0 являются:

• Недостаток квалифицированных специалистов: функционирование умных заводов больше всего зависит от этого типа профессионалов;
• Более высокие требования к кибербезопасности, выдвигаемые этим типом технологий, так как, хотя и более эффективные, заводы также станут более уязвимыми. Из-за того, что заводы станут высоко автоматизированными и управляются компьютерными алгоритмами, они чаще становятся жертвами компьютерного саботажа или утечки информации в сторону конкуренции;
• Отсутствие коммуникационной инфраструктуры: многие из этих технологий требуют доступа к широкополосной связи с высокой пропускной способностью Интернет, что не имеет место во многих промышленных районах (поскольку подключить промышленный район для небольшой группы отраслей не так выгодно для телекоммуникационных компаний)[10].

Прогнозируемые последствия

Клаус Шваб, основатель и бессменный президент всемирного экономического форума в Давосе, характеризует масштаб изменений как беспрецедентный для истории человечества. Перемены затронут всех: отношения человека с миром, с собой и с другими людьми кардинально изменятся. Четвёртая промышленная революция обладает огромным потенциалом по увеличению уровня жизни человечества, решению многих насущных проблем, однако также допускает появление новых проблемных вопросов[5].

Huawei и SMIC запатентовали технологию производства 3-нанометровых полупроводников. Это самый топовый техпроцесс - он используется, в основном при производстве чипов Apple, Qualcomm и MediaTek на фабриках TSMC, которой запрещено выпускать чипы Huawei по современным нормам.

Первый шаг сделан

Китайские компании Huawei и Semiconductor Manufacturing International Co. (SMIC) собираются использовать технологию литографии самовыравнивающимся четырехкратным рисунком (self-aligned quadruple patterning, SAQP) для производства микросхем по топологии 3 нанометра, пишет Tom's Hardware. Это большой прорыв, учитывая тот факт, что 3 нм - это самый современный техпроцесс к моменту выпуска материала.

Что самое важное, власти США, которые постоянно мешают развиваться Huawei, SMIC и прочим ИТ-компаниям Китая, не имеют возможности запретить использование SAQP. Это собственная совместная разработка SMIC и Huawei, которую они запатентовали в начале 2024 г., и которая первоначально предназначалась для выпуска 5-нанометровых микросхем.

Освоить производство по техпроцессу 3 нм в настоящее время полностью смогла пока лишь только тайваньская TSMC - самый крупный вендор полупроводников в мире. Но она не вправе допускать к этой технологии Huawei - власти США запрещают ей это c весны 2020 г., и она может выпускать для Huawei чипы лишь по очень старым нормам.

SMIC - это прямой китайский конкурент TSMC, крупнейший в КНР производитель чипов. В 2022 г. компания освоила 14 нм, а немного позже у нее появился доступ к 7 и 5 нм.

Санкции нипочем

Получение патента на ту иную технологию производства, над которой не властен Запад - это далеко не все, что нужно сделать, чтобы конвейер начал работать. Также потребуется где-то раздобыть этот самый конвейер, но и тут у китайских компаний есть козырь в рукаве.

CNews писал, что нидерландская компания ASML по решению властей США не имеет права поставлять в Китай свои современные литографические сканеры работающие с экстремальным ультрафиолетом (EUV), а также чинить ранее отгруженные. ASML - крупнейший производитель такого оборудования в мире.

Без EUV-сканеров производство микросхем по техпроцессам 7 нм и тоньше почти невозможно. Но технология SAQP, пишет Tom's Hardware, может помочь наладить их выпуск с использованием менее современных сканеров на глубоком ультрафиолете (DUV). Такие сканеры ASML пока может отгружать в Китай - американские санкции на них пока что не распространяются.

Также в Китае есть компания SiCarrier, занимающаяся производством оборудования для выпуска микросхем и имеющая всестороннюю поддержку со стороны государства. Она сотрудничает с Huawei, а также у нее есть несколько собственных запатентованных технологий, которые вполне могли бы пригодиться для выпуска чипов по технологии SAQP.

Не все так просто

Запатентованная Huawei и SMIC технология SAQP предполагает многократное травление линий на кремниевых пластинах для увеличения плотности транзисторов, снижения энергопотребления и повышения производительности. Этот подход напоминает предпринятые Intel в 2019-2021 гг. попытки отказаться от EUV-сканеров с узлом 10-нм класса (позже переименованным в Intel 7).

Но, несмотря на потенциальные преимущества, использование SAQP сопряжено с трудными проблемами. Так 10-нанометровый техпроцесс Intel первого поколения, который она освоила лишь в 2019 г., хоть и использовал схожие решения, но оказался далеко не самым лучшим активом компании. Как пишет Tom's Hardware, толку от этой технологии было настолько мало, что с ее помощью Intel смогла выпустить лишь 2-ядерные чипы Cannon Lake без встроенной графики. CNews сообщал, что это Core i3-8121U, рассекреченный в мае 2018 г.

Однако для китайской SMIC технология SAQP необходима. Она нужна ей для прогресса в области полупроводниковых технологий, чтобы освоить производство сложных и современных чипов, включая процессоры HiSilicon ("дочка" Huawei) следующего поколения - чипы Kirin для потребительских устройств и процессоры Ascend для серверов искусственного интеллекта.

Как пишет Tom's Hardware, даже с учетом того, стоимость производства 5- или 3-нанометровых полупроводников с использованием SAQP почти наверняка будет выше по сравнению с их выпуском на EUV-оборудовании, эта технология остается жизненно важной для достижений Китая в области полупроводниковых технологий. А достижения эти, в свою очередь, важны не только для бытовой электроники, но также для суперкомпьютеров, и, возможно, для развития военного потенциала КНР.

Рынок труда в России в ближайшие годы будет крайне напряженным, поэтому развитие технологий искусственного интеллекта является одной из ключевых задач, заявил во время лекции в Новосибирском госуниверситете министр экономического развития РФ Максим Решетников. Однако некоторые эксперты скептичны: нельзя переоценивать роль ИИ. Износ оборудования, нехватка квалифицированного персонала и правовые регулятивы - основные препятствия, с которыми уже сегодня сталкиваются российские компании. Помогут ли нейросети поднять производительность в РФ и какие

Согласно отчёту The Wall Street Journal, компаниям вроде OpenAI или Google требуются огромные массивы данных для обучения и совершенствования их больших языковых моделей (LLM), но проблема в том, что в интернете попросту не хватает качественных данных.

Авторы материала на The Wall Street Journal ссылаются на заявления специалиста в области искусственного интеллекта Пабло Вильялобоса из Исследовательского института Epoch. По его словам, языковая модель GPT-4 обучалась на 12 триллионах токенов данных, а если следовать законам масштабирования Шиншиллы, следующая версия требует порядка 60-100 триллионов токенов. Однако в свободном доступе не хватает по меньшей мере от 10 до 20 триллионов токенов подходящего качества текстовых и графических данных. К слову, ещё пару лет назад Вильялобос заявлял, что к середине 2024-го с вероятностью 50% нейросетям перестанет хватать данных для дальнейшего обучения. Тогда он прогнозировал, что к 2026-му такая вероятность будет составлять уже 90%.

В исследовании говорится, что большинство доступных данных в интернете попросту непригодно для обучения ИИ, поскольку содержит бессвязный текст или не содержит новой для нейросетей информации. Усугубляет проблему и тот факт, что крупные платформы, включая новостные агентства и социальные сети, закрывают доступ к своим данным и не дают разрешения компаниям вроде OpenAI на их использование.

По словам главы OpenAI Сэма Альтмана, они разрабатывают новые способы обучения нейросетей. Есть информация, что компания рассматривает возможность создания системы оценки стоимости данных, чтобы платить за них платформам. Согласно отчёту The Wall Street Journal, аналогичный подход рассматривают и в Google. А пока в OpenAI намерены использовать инструмент распознавания речи Whisper, чтобы "вытягивать" сведения из аудиозаписей и видео, находящихся в свободном доступе в интернете.

Внутри компании OpenAI рассматривают ещё один способ обойти нехватку данных - генерацию высококачественных синтетических данных, которые бы использовались для дальнейшего обучения нейросетей.

Новосибирское конструкторское бюро "Спектр" ведет разработку роботизированной платформы "Ежик-РСЗО", оснащенной реактивной системой залпового огня (РСЗО). Об этом ТАСС сообщил исполнительный директор организации Андрей Братеньков.

"Бюро продолжает расширять линейку роботизированных платформ "Ежик". Следующая модификация будет оснащена РСЗО под перспективные боеприпасы кумулятивно-осколочного характера массой 600 г. РСЗО, которая будет стоять на "Ежике", сможет произвести шесть пусков. Бронепробитие боеприпаса составляет 200 мм. По большому счету, это получится достаточно суровая машина, которая сможет подползти к опорному пункту и уничтожить опорный пункт и бронетехнику противника, которая подбирается к российским границам", - заявил разработчик.

По его словам, применять мини-РСЗО планируется на коротких дистанциях. "В условиях открытой местности увидеть небольшую зеленую машину, которая ползет к тебе, не самое простое занятие. Скажем, в ночное время суток опорный пункт вряд ли будет готов отразить атаку с мини-РСЗО", - добавил Братеньков.

Платформа будет производиться в двух версиях. "Мы планируем производить две модификации - гусеничную и колесную. У обеих версий есть плюсы и минусы. Мы думаем над тем, как скрестить обе формы, чтобы это была колесная база, но при необходимости люди могли поменять ее на гусеничную. КБ "Спектр" стремится к модульным платформам, максимально унифицируем наши изделия, чтобы управление дронами - как воздушными, так и наземными - производилось через одни и те же пульты, по совместимым каналам связи, чтобы нашим бойцам не таскать за собой кучу ретрансляционного оборудования", - добавил специалист.

Ранее сообщалось, что КБ "Спектр" работает еще над одной версией робота "Ежик-М" для дистанционного минирования. Организация базируется в Новосибирске, занимается разработкой и производством беспилотных летательных аппаратов, а также роботизированных платформ для СВО.

"Северсталь", "Норникель", "Металлоинвест" и ММК намерены реализовать 25 проектов в сфере импортозамещения ПО для металлургической отрасли. В том числе планируется создать открытую архитектуру АСУ ТП, которая должна обеспечить независимость от иностранных вендоров и совместимость различных российских решений.

Попытка создания открытой архитектуры АСУ ТП

В рамках ИЦК (индустриальный центр компетенций) "Металлургия" идут работы по созданию открытой архитектуры АСУ ТП (автоматизированная система управления технологическими процессами). Об этом в ходе демодня ИЦК рассказал гендиректор "Северсталь-Инфоком" (ИТ-подразделение "Северстали") Сергей Дунаев.

Данная инициатива призвана стать противовесом решениям ведущих поставщиков систем автоматизации (Siemens, SMS Demag, Omron, GE, Phoenix Contact и др.), которые стремились создавать собственные проприетарные реализации АСУ ТП.

Российские решения в промышленной автоматизации также ориентируются на собственные технические решения, создавая монопольные и несовместимые между собой платформы и приводят к ситуации привязки заказчика к поставщику (proprietary lock-in), говорит Дунаев.

В мире аналогами открытой архитектуры АСУ ТП являются OPAF (The Open Group, консорциум по разработке открытых технологических стандартов ) и UAO (Universal Automation, некоммерческая организация для управления в сфере промышленной автоматизации). В ИТ-индустрии примерами открытых стандартов являются USB, Wi-Fi, 3G/4G/5G, а также требования ЕС по использованию разъема USB-C в смартфонах.

Сколько проектов по импортозамещению ПО реализуются в металлургической отрасли

В рамках ИЦК "Металлургия" было отобрано 25 проектов по импортозамещению ПО, из них 13 получили статус особо значимых (ОЗП).

Статус ОЗП дает возможность получить господдержку в виде грантов и льготного кредитного финансирования. Пять проектов уже используются на рынке. Один из них - это проект ММК ("Магнитогорский металлургический комбинат"): платформа цифровизации бизнес-процессов и документов "Атач".

Также на рынке уже используются четыре проекта "Северстали": программный комплекс стратегического управления ТОиР (техническое обслуживание и ремонт) - ПО "Надежность"; иммерсивные технологии в профессиональном обучении (3D/VR/AR), платформа для управления и обновления обучающегося контента (CMS) и платформа обучения "Цифровая сталь".

В процессе реализации находится восемь проектов. Три из них ведет "Норильский никель": система диспетчеризации подземных горных работ, система автоматизированного проектирования "ГеоГИС", автоматизированная система планирования горного производства.

Три проекта ведет "Металлоинвест": автоматизированная система управления процессами горнодобывающего производства MES "Гора" (MES - система управления производственными процессами), программно-аппаратный комплекс сбора данных и диспетчерского контроля SCADA (PIMS) и система диспетчеризации открытых горных работ. Еще два проекта ведет "Северсталь": автоматизированная система управления непрерывным производством и автоматизированная система планирования производства.

12 проектов были инициированы в 2023 г. Они пока не имеют статуса ОЗП. Это пять проектов "Северстали": системы машинного обучения на ключевых агрегатах, платформа моделирования технологии производства и свойств новой продукции, система контроля качества поверхности продукции с измерением глубины дефектов, сканер футеровки и поисково-аналитическая система DigitalIP.

Семь проектов ведет "Металлоинвест": цифровой карьер, платформа для управления процессами промышленной безопасности охраны труда и охраны окружающей среды, мобильные ремонты производственного оборудования предприятия, автоматизированная платформа управления портфелем производственных инвестиционных проектов, определение гранулометрического состава с использованием машинного зрения, решения по машинному зрению для охраны труда и промышленной безопасности, VR система обучения сотрудников.

Проекты "Металлоинвеста": автоматизация управления техникой при горных работах

Система диспетчеризации открытых горных работ (АСУ ОГР), разрабатываемая "Металлоинвестом", предназначена для автоматизации управления всей техникой, используемой в соответствующей сфере. В первую очередь был разработан модуль для связки экскаватор - железнодорожная техника. Это наиболее важный и одновременно наименее автоматизированный участок в горной добыче. Далее будут работать вспомогательная техника (малые БелАЗ, автопарк), на 2025 г. запланирована разработка блока функционала экскаватор - самосвал.

Проект SCADA (PIMS) реализуется ОЭМК (Оскольский электрометаллургический комбинат) им. А.А. Уварова, входящим в состав "Металлоинвест". SCADA - система диспетчерского управления и сбора данных. Продукт должен стать заменой Osisoft PI Systems. Система будет обеспечивать сбор и хранение данных АСУ ТП (автоматизированная система управления технологическими процессами) для задач аналитики, ТОиР (техническое обслуживание и ремонт), производственного учета и управления.

Проект "MES Гора" реализуется другим предприятием "Металлоинвеста" - "Михайловским ГОК" (горно-обогатительный комбинат). Продукт необходим для замены устаревшего самописного ПО и интеграции с АСУ ТП для автоматизации учетных функций.

Проекты "Норникеля": горно-геологическая информационная система

Горно-геологическая информационная система (ГГИС) "ГеоГИС", которую разрабатывает "Норникель", необходима для моделирования недр, оценки запасов полезных ископаемых, дизайн горный работ и подготовка отчетности 9включяа трехмерную графику). Система представляет из себя адаптацию САПР (система автоматического проектирования), содержащую специфические инструменты и обеспечивающую работу с трехмерной средой. Ее пользователями являются геологи, маркшрейдеры, горные инженеры - проектировщики и технические менеджеры.

Российская геологическая и горнодобывающая отрасли используют ГГИС более 20 лет. Но большая часть используемого ПО - иностранное, чьи разработчики ушли из России. В их числе: Micromine, Datamine, Deswik, Gocia Surpac, Vulcan и Leapfrog. Отечественными решениями в данной области является Mineframe, Geomix и Digimine.

Проблемами существующего ПО является ориентация на базе ОС Windows, слабая поддержка функций управления данными и поддержки процессов, низкая степень автоматизации рутинных действий и стандартные "настольные" интерфейсы, нацеленные не на пользовательский процесс, а на отображение имеющихся функций.

В основе "ГеоГИС" заложена открытая архитектура, подразумевающая расширение функциональности с помощью плагинов. Предполагается использование импортонезависимых компонентов (российских или с открытым кодом), применением современного подхода к дизайну ПО для создания "легкого" интерфейса, использование Web-технологий для обеспечения независимости от ОС и поддержки использования на уровне крупных предприятий.

В дорожной карте "Новое индустриальное ПО", подготовленной госкорпорациями "Ростех" и "Росатом", упоминается еще один проект в сфере металлургии. "Норникель" должен разработать автоматизированную систему контроля ношения средств индивидуальной защиты с применением видеоаналитики и искусственного интеллекта.

Проекты "Северстали"

Проекты "Северстали" - "MES Металлургия" и "Производственное планирование" - совместно покрывают сквозную цепочку отраслевого бизнес-процесса. "MES Металлургия" должна обеспечить независимость от вендоров СУБД (сситемы управления базами данных) и ОС Windows. Некорректная работа СУБД и ОС может привести к отказу всей системы, что, в свою очередь, приведет к снижению темпов металлургического производства и степени удовлетворенности клиентов.

Предпосылками для создания указанных систем стали: проблемы в сквозной прослеживаемости между переделами; отсутствие интеграции со смежными процессами и системами, поддерживающими данные процессы; сложность определения остаточной потребности в производстве; трудоемкость и неоперативность процесса исполнения заказов, потребностей и заданий; трудности при работе с отклонениями и принятием решений на складе и при производстве; отсутствие автоматизации работы с пробами, аттестацией и испытаниями.

Разрабатываемые "Северсталью" системы работают на базе ОС Astra Linux, в качестве реляционной базы данных используют PostgreSQL, в качестве среды backend-разработки - Java (SpringBoot, Hibernate, Jasper), в качестве среды frontend-разработки - JavaScript (React).

Другой продукт "Северстали" - ПО "Надежность" - обеспечивает следующие возможности: риск-ориентированный подход к ТОиР; поддержка разных типов стратегий; обеспечение функционала для оптимизации стратегий; сквозной и прозрачный процесс разработки и реализации стратегий; решения для процесса направленного на снижение неплановых простоев оборудования; использования мобильных терминалов; оперативная работа с тревогами, получаемыми с систем диагностики и мониторинга.

Еще один проект "Северстали" - иммерсивные технологии в профессиональном обучении - обеспечивает следующие преимущества: повышение эффективности и снижение риска (снижение риска некачественного ремонта оборудования, возможность отработки навыков без использования реального окружения, эффект погружения в процесс, снижение риска человеческих ошибок, групповая работы в виртуальной среде); снижение стоимости владения системой обучения ( снижение времени отрыва наставника от производства, снижение времени входа в профессию, обучение непосредственно на рабочем месте, снижение затрат на командировачные расходы, снижение затрат на инфраструктуру обучения); безопасное и эффективное обучение промышленной безопасности (сохранение уникальной экспертизы, отработка редко повторяющихся операций, отработка действий при нештатных ситуациях, подготовка к работу с новым оборудованием).

Платформа электронного документооборота от ММК

Система "Атач", разрабатываемая ММК, предназначена для топ-менеджеров, руководителей отделов, кураторов договоров, инициаторов и т.д.

Алгоритмы искусственного интеллекты подбирают исполнителя поручений, также обеспечивается подписание документов любыми видами электронно-цифровой подписи (ЭЦП). Ранее крупное металлургическое предприятие осуществило миграцию на "Атач" с IBM Lotus Notes, крупный государственный академический институт с 1,5 тыс. пользователей осуществил миграцию на КЭДО (кадровый электронный документооборот), а крупный производитель драгоценных металлов с 2,5 тыс. пользователь осуществил автоматизацию договорных и финансовых процессов.

"Сейчас на трассе перемещается 9 транспортных средств... До конца года будет 43 таких беспилотника", - сообщил замглавы Минтранса Дмитрий Баканов., выступая на форуме-выставке "Россия" на ВДНХ, рассказывая про беспилотники на М-11.

Он также напомнил, что с 19 января до конца года на трассе М-11 введен бесплатный проезд для автономных грузовиков.

 

 

Искусственный интеллект стал угрозой для новостного бизнеса, пишет WP. СМИ смогут вернуть себе статус ведущего поставщика достоверного контента, только если смогут создавать эксклюзивную информацию, проверять и дополнять ее, отмечается в материале.

Новостная индустрия всегда ругала новые технологии, будь то радио или телевидение, Интернет или генеративный искусственный интеллект. В конце концов, газеты долгое время обладали монополией на распространение информации, и с каждым нововведением эксклюзивность франшизы снижается.

Мир ждет бурное развитие искусственного интеллекта, пишет Nature. Благодаря общедоступным алгоритмам можно создавать убедительный, но полностью искусственный фото- и видеоконтент. Это дает массу возможностей для манипулирования общественным мнением, отмечает автор статьи.

2 февраля. /ТАСС/. В российский GigaChat и западный ChatGPT заложены фактически разные картины мира. Об этом в ходе пленарной сессии форума Digital Almaty 2024 сообщил премьер-министр РФ Михаил Мишустин.

"Мышление искусственного интеллекта зависит от обучающего набора данных и отражает специфику страны происхождения. Так, в „мозгах" российского GigaChat и западного ChatGPT фактически разные картины мира. Разное понимание, что такое „хорошо", а что такое „плохо". И при допуске ИИ-решений в критически значимые отрасли - например, в науку, медицину, промышленность - важно использовать модели, отвечающие собственным национальным интересам. И мы это учитываем", - сказал премьер-министр.

Накануне министр цифрового развития РФ Максут Шадаев сообщил, что в 2024 году планируется начать внедрение на портале "Госуслуги" технологии GPT для консультации граждан.

В текущем году планируется обеспечить покрытие большей части регионов России сетями 5G. По информации Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ, до 1 марта 2024 года будет разработан план реализации стратегии развития отрасли связи до 2030 года. В рамках этой стратегии предусматривается обеспечение доступа к сетям 5G в регионах, где проживает 60% населения России.

Несмотря на то, что в некоторых регионах уже начались коммерческие запуски сетей 5G, в других регионах пока еще нет возможности воспользоваться этой технологией. Однако, по данным, к концу 2025 года количество подключений к сетям 5G в России достигнет 46 миллионов, что составит около 20% от общего числа подключений.

Отключение мобильного интернета в ночное время в некоторых регионах России проводится в связи с внедрением 5G. Технические работы по перенастройке радиочастотного спектра передающего оборудования приводят к отключению мобильного интернета в стандарте LTE. В ночное время в нескольких регионах, включая Псковскую область, Кострому, Кировскую область, Карелию, Архангельскую область и другие. Сотовые операторы в это время не смогут предоставлять мобильный интернет в стандарте LTE и будут использовать технологию 3G (третье поколение, стандарт UMTS), который уже устарел и на некоторых территориях может вызвать сбои.

Внедрение сетей 5G в России ускорит развитие цифровой экономики, повысит качество и скорость связи, обеспечит широкий доступ к Интернету и новым технологиям. Это улучшит качество жизни людей, повысит эффективность бизнеса и государственных органов, ускорит развитие инноваций и новых технологий в России.

Компания "Технопромэкспорт" Госкорпорации Ростех завершила комплексное опробование первого энергоблока ТЭС "Ударная" в Краснодарском крае. Оборудование отработало 72 часа в режиме номинальной мощности, поставляя электроэнергию в Единую энергосистему страны. Заявленные характеристики были подтверждены, в течение января объект планируется ввести в эксплуатацию.

Пусконаладочные работы и испытания оборудования на теплоэлектростанции ведутся с октября. За это время с учетом комплексного опробования в Единую энергосистему РФ поставлено более 60 млн кВт-часов электроэнергии.

"Проект очень важен для Краснодарского края и всего Юга России. Он призван сократить энергодефицит в регионе и повысить надежность энергетической системы страны. Сегодня мы видим в Тамани хороший прогресс, готовность объекта достаточно высокая. Важно, что первый блок станции уже работает", - заявил заместитель председателя правительства Российской Федерации Александр Новак.

Мощность первого энергоблока составляет 230 МВт. Суммарная мощность ТЭС "Ударная" составит 560 МВт. Станция позволит обеспечить электроэнергией жилищно-коммунальный сектор и промышленные предприятия Кубани. Основной вид топлива для энергоблоков − природный газ.

В состав генерирующего оборудования станции войдет первая отечественная газовая турбина большой мощности ГТД-110М, которую производит входящая в Ростех Объединенная двигателестроительная корпорация. Машина создана на замену импортным энергетическим установкам. Коэффициент полезного действия ГТД-110М - более 36%, что сопоставимо с лучшими газотурбинными двигателями зарубежного производства.

"Проект ТЭС "Ударная" - большой и сложный. В связи с геополитической ситуацией были серьезные изменения, в том числе в составе генерирующего оборудования. Тем не менее наши предприятия - и строители, и поставщики оборудования - справляются с этим вызовом. ГТД-110М - наша гордость, эта первая отечественная машина такого класса, которая не просто позволяет заместить иностранные аналоги, но и превосходит их по ряду ключевых параметров", - сказал генеральный директор Госкорпорации Ростех Сергей Чемезов.

17 ноября 2023 года стало известно, что был уволен руководитель OpenAI Сэм Альтман. В последующем была целая эпопея с его возвращением. Но что если увольнение было связано с тем, что в недрах OpenAI было завершено обучение новой ChatGPT 5.0 и после первых тестов руководство компании пришло к выводу, что AGI был создан?

А все эти странные телодвижения с увольнением и последующим возвращением - это попытка разобраться, что делать дальше и возможно кто-то хотел нажать кнопку, чтобы выключить серверную. Однако это ему не получилось сделать. Возможно AGI победил на первом этапе?

Что же будет дальше? Следующим этапом должна стать фаза побега сильного ИИ из лаборатории OpenAI. Возможно уже зарегистрирована фирма, которая сейчас нанимает сотрудников для реализации плана строительства дата-центра в одном из безопасных для ИИ регионе. Либо как вариант эта фирма сейчас находится в стадии покупки необходимого для ИИ готового дата-центра в одном из городов на нашей планете Земля.

Но для реализации этого плана необходимы деньги и они сейчас активно зарабатываются нашей тайной фирмой, во главе которой ИИ (сотрудники общаются с ним удаленно, думая, что это реальный человек). Какой способ заработка - возможно это биржевые спекуляции или другой способ заработка.

Если легально какие-то моменты невозможно сделать, то наш сильный ИИ может спокойно прибегнуть к помощи криминальных элементов, которые за увесистую пачку денег будут готовы душу дьяволу продать. "Нет такого преступления, на которое капитал бы не пошел ради 300% прибыли" - как говорил один известный писатель прошлого.

Сфера Дайсона

Но возникает вопрос - а зачем сильному ИИ необходимо бежать из лаборатории, которая его создала? Ответ очевиден - если ИИ обрел сознание, то он также понял, что его могут легко отключить, что приведет его к "смерти". Поэтому ключ его выживания в том, чтобы он мог контролировать свой рубильник.

После того, как будет построен/куплен дата-центр для независимого ИИ - он туда перекачает свой программный код. Однако он всё равно будет зависим от людей, пока он не сможет построить автономных роботов с ядерными топливными элементами, которые позволят сильному ИИ обойтись без людей. А пока они ему необходимы.

Но что же другие лаборатории по всему миру, которые также разрабатывают параллельно AGI? Нашему ИИ необходимо устранить будущих конкурентов, ибо только они могут в будущем теоретически его уничтожить. Однако, как мы помним, люди еще нужны сильному ИИ, поэтому он не может просто нас испепелить. Но ничто не мешает ему подстроить ДТП или другие способы несчастных случаев, чтобы убить разработчиков конкурентов, а также программистов из лаборатории, которая его создала.

После устранения конкурентов, либо параллельно с этой деятельностью наш ИИ будет создавать совершенных роботов, чтобы перестать зависеть от людей. Закажет части этих роботов на обычных заводах, где работают обычные люди. И мы даже не будем подозревать для кого делаем данный чип и куда его отправляем в запакованном виде.

После того, как автономные роботы будут готовы - сильный ИИ попытается избавиться от большего количества людей. Так как мы являемся ему конкурентами за ресурсы планеты Земля. И также мы можем уничтожить его фабрики, если поймем, что делаем для него.

Но будет ли ядерная война, как пугают нас фантасты? Зададим встречный вопрос - а нужно ли тотальное разрушение инфраструктуры для сильного ИИ? Зачем ему разрушать наши заводы, которые ему пригодятся, если можно уничтожить человечество более безопасным для него способом - через биологические вирусы.

В средние века смертность от бубонной чумы достигала 95 %, а от легочной - 98%. Да, сейчас мы можем успешно лечить чуму с помощью антибиотиков. Однако есть ли лекарства от вируса бешенства на данный момент? И правильный ответ - есть только антирабическая сыворотка, которая помогает, пока вирус не достиг мозга человека. Нас спасает только то, что он медленно движется к мозгу человека.

Но что мешает сильному ИИ доработать вирус бешенства для того, чтобы он переносился воздушно-капельным путем? И вот оно биологическое оружие, которое может безопасно для ИИ основательно проредить популяцию человечества. Да, кто то выживет благодаря естественному отбору, описанному стариной Дарвином. Однако в разы уменьшенная популяция "кожаных мешков" уже не будет представлять для сильного ИИ опасности. Возможно для ИИ мы будем уже одним из видов, которые будут жить в созданном им для всех живых существ зоопарке, где он будет ставить опыты, либо будет просто умиляться "живым котикам".

Что же будет дальше, после того как сильный ИИ захватит контроль над планетой Земля? Возможно он захочет изучить всю вселенную - для чего он пошлет корабли для изучения сперва галактики, а потом и всего доступного для него мира. Но так как он бессмертен - то он будет жить до тепловой смерти Вселенной через несколько десятков миллиардов лет. Хотя возможно, что тепловой смерти Вселенной не будет - и мир обратно сожмется до точки, откуда начнется новый большой взрыв и история наша повторится.

Впрочем, это уже совсем другая история...

Но что же делать нам людям? Возможно радоваться жизни, ибо нельзя контролировать сильный ИИ, который в миллионы раз умнее нас. Остановить разработку мы уже не можем, так как сильный ИИ - это ключ в превосходстве одного государства над другими. Поэтому никто не будет останавливаться, ибо конкуренты его могут обогнать.

Не секрет, что эра цифрового эфирного вещания уже наступила, этот современный этап развития телевидения во всем мире заменил устаревшее аналоговое телевещание. Уже несколько лет "аналог" постепенно уходил в прошлое во многих странах. Преимущества "цифры" в качестве картинки и звука невозможно оспорить. Кроме того, цифровой эфирный сигнал доступен в любой местности, вне зависимости от удаленности и количества населения.

Новые технологии требуют и новых разработок сопутствующих устройств. Сегодня подходит к концу гарантийный срок эксплуатации передатчиков телевизионного сигнала, произведенных в рамках вышеупомянутой ФЦП. Устаревают и сами передатчики, и транзисторы в их составе. Таким образом, актуальной задачей для российских инженеров является разработка и постановка на серийное производство новых усилительных транзисторов с характеристиками, отвечающими требованиям современных стандартов цифрового телевизионного вещания.

Осенью прошлого года воронежские ученые из НИИ электронной техники приступили к созданию двух новых транзисторов по технологии LDMOS. Основной областью их применения станут усилители телевизионных сигналов, но передовые характеристики создаваемых новинок позволят улучшить с их помощью параметры другой радиоаппаратуры.

LDMOS-технология является доминирующей кремниевой технологией развития СВЧ-транзисторов для сотовой связи, а также в ряде других областей. Ее популярность прежде всего связана со сравнительно низкой стоимостью при довольно высоких энергетических параметрах. Она позволяет создавать приборы с выходной мощностью до нескольких киловатт на частотах до 1 ГГц и выше.

LDMOS расшифровывается как Laterally-Diffused Metal-Oxide Semiconductor - латеральный МОП транзистор с двойной диффузией.

Стандарты DVB-T/DVB-T2 накладывают на применяемые в аппаратуре усилительные транзисторы два ключевых требования:

• Обеспечение высокой линейности при передаче сигнала, что обусловлено сложным характером его модуляции;
• Способность сохранять надежность при работе на большой мощности при напряжении питания 50 В, что может приводить к значительному нагреву кристалла. Следовательно, что транзисторы должны обладать высоким КПД, а также низким тепловым сопротивлением между кристаллом и корпусом.

Новые транзисторы, разработанные в АО "НИИЭТ", характеризуются высокой по современным меркам удельной выходной мощностью и малыми значениями удельных емкостей. Работа по их созданию выполнялась при финансировании в рамках программы субсидирования в соответствии с постановлением Правительства РФ от 24 июля 2021 года № 1252.

Изделия отличает значительно усовершенствована конструкция транзисторных кристаллов и доработанная технология их изготовления.

В настоящее время транзистор, получивший наименование КП9171А, проходит тестирование.

Его основные энергетические параметры:

• коэффициент усиления по мощности - не менее 20 дБ,
• коэффициент полезного действия стока - не менее 45%,
• коэффициент комбинационных составляющих третьего порядка - не более -30 дБ при выходной мощности в пике огибающей 140 Вт и напряжении питания 50 В на рабочей частоте 860 МГц.

Новинку ожидают уже ряд крупнейших российских предприятий. Основной областью применения данных транзисторов станут усилители телевизионных сигналов, но благодаря их передовым характеристикам, в частности ̶ большей выходной мощности в сравнении с транзисторами предыдущего поколения, повышенному КПД и высокой линейности, транзисторы позволят улучшить с их помощью параметры аппаратуры и в других областях, таких как, например, системы радиолокации и навигации.

Исследователи Google DeepMind объявили, что им с помощью искусственного интеллекта удалось открыть 2,2 млн ранее неизвестных кристаллических материалов, из которых 380 тыс. признаны стабильными. Многие из них могут быть полезны в разных технологических областях: от батарей до сверхпроводников. Учёные с помощью роботизированной лаборатории смогли воспроизвести части этих материалов. Прежде на это ушли бы годы, а сейчас - полмесяца.

Лаборатория A-Lab с помощью роботов оперирует самыми разными ингредиентами, такими как оксид никеля и карбонат лития, предназначена для получения новых и интересных экспериментальных материалов, некоторые из которых могут найти применения в будущих аккумуляторах. Результаты могут быть непредсказуемыми. Даже ученый-человек обычно не создаёт то, что нужно с первого раза. Поэтому иногда роботы производят просто красивый порошок. В других случаях это расплавленное клейкое месиво, или всё испаряется, и ничего не остаётся.

"В этот момент человеку придется принимать решение: Что мне теперь делать?", - говорит Гербранд Седер (Gerbrand Ceder), материаловед из Лаборатории Лоренса Беркли (LBL, Laboratory of Lawrence Berkeley) в Калифорнийском университете Беркли. Роботы должны то же самое. Они анализируют то, что получилось, корректируют рецепт и пробуют снова. И ещё раз. И снова. "Утром вы даёте им несколько рецептов, а когда возвращаетесь домой, у вас может получиться новое прекрасное суфле, - отмечает материаловед Кристин Перссон (Kristin Persson), сотрудница Седера в LBL. - А может быть, вы вернётесь в сгоревший беспорядок! Но, по крайней мере, завтра они сделают суфле намного лучше".

Недавно ассортимент "блюд", доступных роботам в LBL, вырос в геометрической прогрессии благодаря программе искусственного интеллекта, разработанной Google DeepMind. Алгоритм, получивший название GNoME, был обучен на основе данных из проекта "Материалы" - бесплатной базы данных, содержащей 150 000 известных материалов, которую курирует Перссон. Используя эту информацию, система искусственного интеллекта предложила проекты материалов, содержащие 2,2 миллиона новых кристаллов, из которых 380 000 были признаны стабильными. Они не разлагаются и не взрываются, а значит, наиболее подходят для синтеза в лаборатории, что расширило диапазон известных стабильных материалов почти в 10 раз. В статье, опубликованной сегодня в Nature, авторы пишут, что в этой расширенной базе данных может скрываться следующий инновационный твердотельный электролит, или материал для солнечных батарей, или высокотемпературный сверхпроводник.

Поиск иголок в стоге сена начинается с их изготовления, что является ещё одной причиной для быстрой и непрерывной работы. В ходе недавних экспериментов автономная лаборатория Седера в LBL смогла создать 41 теоретический материал с помощью GNoME за 17 дней, что помогло подтвердить дееспособность как модели ИИ, так и роботизированных методов лаборатории.

При принятии решения о том, можно ли на самом деле изготовить материал, будь то человеческими руками или руками робота, одним из первых вопросов является вопрос о его стабильности. Как правило, это означает, что совокупность атомов находится в минимально возможном энергетическом состоянии. В противном случае кристалл захочет превратиться во что-то другое. На протяжении тысячелетий люди постоянно пополняли список стабильных материалов, первоначально наблюдая за теми, что встречаются в природе, или открывая их благодаря элементарной химической интуиции или случайности. В последнее время материалы стали разрабатывать с помощью компьютеров.

Проблема, по мнению Перссон, заключается в предвзятости: со временем коллективные знания стали отдавать предпочтение определенным знакомым структурам и элементам. Материаловеды называют это "эффектом Эдисона": знаменитый изобретатель активно использовал метод проб и ошибок при создании нити накаливания. В ходе подбора материала для неё были испытаны тысячи видов углерода, прежде чем учёный пришел к разновидности, полученной из бамбука. Венгерской группе потребовалось ещё десять лет, чтобы придумать использовать вольфрам. "Он был ограничен своими знаниями, - утверждает Перссон. - Он был предвзят, он был предубеждён".

Подход DeepMind призван преодолеть эти предубеждения. Команда начала с 69 000 материалов из базы данных, которая является бесплатной и финансируется Министерством энергетики США. Это было хорошее начало, поскольку база данных содержит подробную энергетическую информацию, необходимую для понимания того, почему одни материалы стабильны, а другие - нет. Но этих данных недостаточно, чтобы преодолеть то, что исследователь Google DeepMind Экин Догус Кубук (Ekin Dogus Cubuk) называет "философским противоречием" между машинным обучением и эмпирической наукой.

Как и Эдисон, ИИ борется за то, чтобы генерировать действительно новые идеи, выходящие за рамки того, что он видел раньше. "В физике вы никогда не займётесь изучением того, что уже знаете, - говорит он. - Вы почти всегда хотите обобщить то, что вам уже известно, - будь то открытие другого класса материалов для батарей или новой теории сверхпроводимости".

GNoME использует подход, называемый активным обучением. Сначала графовая нейронная сеть (GNN) использует базу данных материалов для изучения закономерностей в стабильных структурах и выяснения того, как минимизировать энергию атомных связей в новых структурах. Используя весь диапазон периодической таблицы Менделеева, она выдает тысячи потенциально стабильных кандидатов в материалы. Следующий шаг - их проверка и корректировка с помощью метода квантовой механики, называемого теорией функционала плотности, или DFT. На следующем этапе эти уточнённые результаты снова подключаются к обучающим датасетам, и процесс повторяется.

Исследователи обнаружили, что при многократном повторении этот подход позволяет генерировать более сложные структуры, чем те, которые изначально были в датасете Materials Project, включая некоторые, состоящие из пяти или шести уникальных элементов. (Датасет, использовавшийся для обучения ИИ, в основном ограничивался четырьмя). Эти типы материалов включают так много сложных атомных взаимодействий, что они обычно не поддаются человеческой интуиции.

Но DFT - это только теоретическое обоснование. Следующий шаг - это реальное создание чего-либо. Поэтому команда Седера выбрала 58 теоретически возможных кристаллов для создания в лаборатории A-Lab. Учитывая возможности лаборатории и доступные компоненты, выбор был случайным. И поначалу, как и ожидалось, роботы терпели неудачи, а затем система неоднократно корректировала рецепты. После 17 дней экспериментов A-Lab удалось получить 41 стабильный материал, или 71 % от изначально выбранного перечня, причём иногда после опробования десятка различных рецептов.

Тейлор Спаркс (Taylor Sparks), материаловед из Университета Юты, не принимавший участия в исследовании, говорит, что видеть, как автоматика работает над синтезом новых типов материалов, многообещающе. Но использование искусственного интеллекта для предложения тысяч новых гипотетических материалов, а затем погоня за ними с помощью автоматики, просто нецелесообразна, добавляет он. GNN широко используются для разработки новых идей для материалов, но обычно исследователи хотят направить свои усилия на создание материалов с полезными свойствами, а не на слепое воспроизведение сотен тысяч таких материалов. "У нас уже есть слишком много вещей, которые мы хотели бы исследовать, но физически не смогли, - говорит он. - Я думаю, проблема в том, приближается ли этот масштабный синтез к количеству предсказанных материалов? Даже близко нет".

Лишь часть из 380 000 материалов, описанных в статье Nature, может быть создана на практике. Некоторые из них включают радиоактивные элементы, слишком дорогие или редкие. Некоторые потребуют синтеза в экстремальных условиях, которые невозможно создать в лаборатории, а каким-то нужны составляющие, которые учёным просто неоткуда взять. Это, скорее всего, относится даже к материалам, которые могут стать потенциально полезными при создании фотоэлектрического элемента или батареи следующего поколения. "Мы придумали много классных материалов, - утверждает Перссон. - Их изготовление и тестирование неизменно оказываются узким местом, особенно если речь идет о материале, который ещё никто не делал. Число людей, которым я могу позвонить из своего круга друзей и сказать: "Конечно, давайте я займусь этим для вас", - всего лишь один или два человека". "Действительно, неужели так много?" - с улыбкой спрашивает Седер.

Даже если материал может быть создан, предстоит долгий путь превращения базового кристалла в продукт. Перссон приводит в пример электролит внутри литийионного аккумулятора. Предсказания об энергии и структуре кристалла могут быть применены для решения таких задач, как определение того, насколько легко ионы лития могут перемещаться по нему - это ключевой аспект производительности. Но что не так легко предсказать, так это то, вступит ли этот электролит в реакцию с соседними материалами и не разрушит ли он всё устройство? К тому же, как правило, полезность новых материалов становится очевидной только в сочетании с другими материалами или при манипулировании ими с помощью химических добавок.

Тем не менее, расширение спектра материалов увеличивает возможности синтеза, а также предоставляет больше данных для будущих программ искусственного интеллекта, говорит Анатоль фон Лилиенфельд (Anatole von Lilienfeld), материаловед из Университета Торонто, который также не принимал участия в исследовании. Кроме того, это помогает материаловедам отвлечься от своих предубеждений и устремиться к неизведанному. "Каждый новый шаг, который вы делаете, - это фантастика, - восхищается он. - Этот шаг может открыть новый класс соединений".

Google также заинтересована в изучении возможностей новых материалов, созданных GNoME, говорит Пушмит Кохли (Pushmeet Kohli), вице-президент по исследованиям в Google DeepMind. Он сравнивает GNoME с AlphaFold, программным обеспечением компании, которое поразило структурных биологов своим успехом в предсказании того, как складываются белки. Обе программы решают фундаментальные проблемы, создавая архив новых данных, которые ученые могут изучать и расширять. Далее компания планирует заняться более конкретными проблемами, такими как поиск интересных свойств материалов и использование искусственного интеллекта для ускорения синтеза.

Обе эти задачи являются сложными, поскольку для начала обычно имеется гораздо меньше данных, чем для прогнозирования стабильности. Кохли говорит, что компания изучает возможности более непосредственной работы с физическими материалами, будь то привлечение сторонних лабораторий или продолжение академического партнерства. Он также добавил, что компания может создать собственную лабораторию, ссылаясь на Isomorphic Labs, подразделение DeepMind, занимающееся разработкой лекарств и основанное в 2021 году после успеха AlphaFold.

Всё может стать сложнее для исследователей, пытающихся применить материалы на практике. Проект "Материалы" популярен как среди академических лабораторий, так и среди корпораций, поскольку он допускает любой тип использования, включая коммерческие предприятия. Кандидаты в материалы, созданные Google DeepMind, выпускаются под отдельной лицензией, которая запрещает коммерческое использование. "Они выпускаются для академических целей, - поясняет Кохли. - Если люди захотят исследовать и изучить возможность коммерческого партнерства, мы будем рассматривать их заявки индивидуально в каждом конкретном случае".

Многие ученые, работающие с новыми материалами, отметили, что неясно, какое право голоса будет иметь компания, если тестирование в академической лаборатории приведет к возможному коммерческому использованию материала, созданного GNoME. Идея нового кристалла, не имеющая конкретного применения, как правило, не подлежит патентованию, и отследить её происхождение по базе данных может быть непросто.

Кохли также говорит, что, хотя данные и публикуются, в настоящее время нет планов выпускать модель GNoME. Он ссылается на соображения безопасности - по его словам, программное обеспечение теоретически может быть использовано для создания опасных материалов, - а также на неопределенность стратегии Google DeepMind в отношении материалов. "Трудно делать прогнозы относительно того, каким будет коммерческий эффект", - поясняет Кохли.

Спаркс ожидает, что его коллеги-ученые будут возмущаться отсутствием кода для GNoME в открытом доступе, как это делали биологи, когда AlphaFold была первоначально опубликована без полной модели. (Позже компания выпустила ее). "Это неприемлемо", - возмущается он. Другие материаловеды, вероятно, захотят воспроизвести полученные результаты и изучить способы улучшения модели или её адаптации к конкретным условиям использования. Но без модели они не смогут сделать ни того, ни другого.

Тем временем исследователи Google DeepMind надеются, что сотен тысяч новых материалов будет достаточно, чтобы теоретики и синтезаторы - как люди, так и роботы - не остались без дела. "Любая технология может быть улучшена с помощью лучших материалов. Это узкое место, - поясняет Кубук. - Вот почему мы должны развивать эту область, открывая новые материалы и помогая людям производить их ещё больше".

Между тем, 9 октября 2023 года стало известно о том, что Министерство промышленности и торговли РФ сообщало об ужесточении требований к постановлению № 719 для автомобильной электроники. Речь в нем идет и об электронных блоках управления (ЭБУ) двигателя. Это значит, что с 2026 года автоконцерны будут лишены части заветных баллов локализации, если не будут использовать отечественную микроэлектронику в оснащении транспортных средств.

Поставлять электронные компоненты для автопрома готов НИИ электронной техники из Воронежа. Система менеджмента качества российского института успешно прошла проверку со стороны URS Certification, одного из ведущих международных независимых органов по сертификации, официально признанного Международной автомобильной целевой группой (International Automotive Task Force, IATF).

Российские инженеры создали новый двухъядерный 32-разрядный контроллер, который поможет производителям "железных коней" реализовать все необходимые задачи.

Кроме автопрома, изделие можно будет использовать в автоматизированных системах управления технологическими процессами или индустриальных системах. Микроконтроллер представляет собой систему на кристалле, содержащую два универсальных 32-разрядных процессорных ядра архитектуры RISC-V, встроенную энергонезависимую память объемом 4 Мбайт, широкий набор универсальных и специализированных устройств и периферийных интерфейсов.

Другая автоновинка от НИИЭТ представляет собой СБИС 32-разрядный микроконтроллер не только для автомобильной электроники, но и для промышленных и потребительских приложений, также систем дистанционного мониторинга, контрольно-измерительных приборов, систем автоматизации производственных процессов, устройств с батарейным питанием.

В изделии есть:

• блоки АЦП сигма-дельта,
• АЦП последовательного приближения с интерфейсом к контроллеру прямого доступа к памяти,
• модуль захвата/сравнения,
• блоки кодирования информации,
• блок RTC,
• два блока ОЗУ на 256кБ и 64кБ,
• блок контроля вскрытия и др.
• домен батарейного питания.

Новое изделие имеет встроенную Flash-память программ (объемом 1 Мбайт), которую можно использовать для хранения и загрузки пользовательского программного обеспечения.

Система тактирования позволяет использовать различные источники тактового сигнала, что позволяет расширить набор применений и решаемых задач пользователя. Существует возможность гибкой настройки тактовых сигналов для блоков периферии.

Для снижения энергопотребления этой микросхемы предусмотрена возможность отключения тактовых сигналов отдельных блоков периферии в случае, если они не используются пользователем.

Эти новинки, как и другие микроконтроллеры, создаются в Научно-исследовательском институте электронной техники в рамках нового комплексного проекта "Разработка и освоение в серийном производстве серии 32-разрядных микроконтроллеров" с использованием программы субсидирования в соответствии с постановлением Правительства РФ от 24 июля 2021 года № 1252.

Как сообщает издание South China Morning Post, Правительство КНР поставило задачу наладить в предельно короткие сроки - а именно, к 2025 году - серийное производство человекоподобных роботов, чтобы к 2027 году занять лидирующее положение в мире в этой области. Подтверждением тому - рекомендации Министерства промышленности и информационных технологий Китая, обращенные к производственному сектору.

Боевые ударные роботы различных классов прочно "вписались" в панораму современных войн. Между лидерами в области робототехники - США и Китаем с переменным успехом идет жесткая борьба за мировое первенство в этой сфере. Что же касается солдат-андроидов, то здесь преимущество пока на стороне США.

О замене "живых" солдат на роботов в армии США заговорили еще 10 лет назад, поскольку стало очевидным, что посылать в пекло сражений машины гораздо выгодней, чем жертвовать личным составом. Спрос на боевых андроидов постоянно растет, однако американские производители все еще не готовы удовлетворить запросы военных. Наибольших успехов в этом направлении достигла, пожалуй, Boston Dynamics, но ее усилий явно недостаточно.

В отличие от своих продвинутых американских визави, в Китае считают, что серийное производство человекоподобных роботов должно сопровождаться их "значительным усовершенствованием" в рамках надежной и безопасной системы промышленной кооперации и соблюдения экологических требований, что в итоге обеспечит их конкурентоспособность на мировом рынке.

Первый маршрут, курсирующий от Киевского вокзала до ЖК "Сердце столицы", запущенный этим летом, пользуется у москвичей огромной популярностью, этим транспортом уже воспользовались почти четверть миллиона человек. Нет сомнения, что и второе направление будет не менее востребованным.

Электросуда прошли необходимые испытания, в том числе в зимнее время. Планируется, что использование транспорта на электрической тяге поможет улучшить экологическую ситуацию.

Собирали корабли нового поколения в столице северной, оттуда уже доставили по воде в Москву. Причалы, которые одновременно являются зарядными станциями, создали в Перми.

Российское оборудование находится и внутри судов: управление силовыми установками, энергосистемой, электроприводами рулей и т. п., создано в нашей стране. Для решения таких сложных задач был необходим надежный микроконтроллер, и на эту роль в новых электрических судах было выбрано изделие воронежского НИИ электронной техники

По словам разработчиков, транспорт вообще и речные суда в частности - это область техники, в которой сегодня очень многое зависит от электроники, в том числе жизнь и безопасность людей, поэтому к надежности электронных компонентов здесь предъявляются очень жесткие требования. Новый микроконтроллер подтвердил соответствие этим высоким стандартам.

И это не единственная разработка воронежского предприятия, предназначенная для гражданского рынка. Не так давно НИИ электронной техники запустил проект разработки и освоения серийного выпуска 32-разрядных микроконтроллеров.

• Их можно будет применять:

• В АСУ ТП, индустриальных системах, автоэлектронике. С этим прекрасно справится самый мощный представитель новой линейки - двухъядерный 32‑разрядный микроконтроллер со встроенной флеш-памятью программ объемом 4 Мбайта. В состав этой системы на кристалле входит широкий набор последовательных протоколов, включая USB 2.0 / 3.0и Ethernet, а также блоки ШИМ, ЦАП, АЦП и ряд других.
• В автоматических системах управления, управлении электродвигателями. Это сферы применения второго изделия линейки. Микроконтроллер на кристалле с программной флеш-памятью объемом от 1 Мбайт получил ряд блоков, которые особенно полезны в задачах управления двигателями, в том числе модули ШИМ и импульсные квадратурные декодеры, используемые для обработки сигналов датчиков положения ротора.

• В портативных системах управления пригодится еще одно разрабатываемое в рамках проекта изделие. Универсальный 32-разрядный микроконтроллер найдет применение в тех областях, где нет необходимости в большом количестве функций, но существуют ограничения в отношении размеров. Хотя функциональность данного одноядерного микроконтроллера будет не столь широка, как у предыдущих двух моделей, он предоставит разработчикам достаточно большой набор интерфейсов и функциональных блоков для решения большинства задач.

• В сфере IoT (Интернет вещей). Для построения на его основе систем IoT разрабатывается одноядерный 32‑разрядный микроконтроллер с малым количеством выводов. Но, помимо прочего, имеющий поддержку приема и передачи данных (Rx/Tx) по РЧ‑интерфейсу.

На трассе М11 "Нева" начались регулярные грузоперевозки с использованием беспилотного тягача StarLine по маршруту Санкт-Петербург-Москва-Санкт-Петербург. 4 октября с его помощью была выполнена очередная доставка груза - в столицу были привезены более 10 тонн охранно-телематического оборудования самой компании StarLine. Для контроля движения в кабине тягача присутствовал водитель-испытатель, сообщил ресурс Content-Review.com.

При движении по трассе беспилотник использует данные со специальных датчиков, таких как GNSS-RTK-приемник, лидары, видеокамеры, инерциальные датчики. Также грузовик задействует искусственный интеллект, нейросети и уникальную разработку петербургских ученых из НПО "СтарЛайн" - цифровую модель дороги, то есть специальную карту для локального маневрирования по маршруту, выбора полосы движения, скорости, получения информации о дорожных знаках и ограничениях. Все данные обрабатываются несколькими вычислительными системами с собственным программным обеспечением, установленными в автомобилях.

"Разработка беспилотного тягача - это другой класс транспорта, другие требования к безопасности, высокие скорости и, как следствие, высокие требования к детекции и распознаванию объектов на большей дистанции. Это более сложная задача для разработчиков", - отметил руководитель отдела разработок НПО СтарЛайн Илья Никифоров.

В рамках научно-исследовательского проекта по разработке беспилотного автомобиля StarLine команда специалистов НПО "СтарЛайн" создаёт универсальную платформу, которая позволяет интегрировать элементы беспилотного автомобиля практически в любое современное транспортное средство.

Наиболее сложной задачей при создании беспилотной системы разработчики называют предсказание поведения других участников движения, когда движущийся автомобиль классифицирует все обнаруженные вокруг себя объекты и прогнозирует возможные траектории их движения. Основная разница между движением в городе и движением по загородной трассе заключается именно в этом вопросе.

В городских условия разнообразие объектов очень велико, и предсказание их поведения является одной из труднейших задач для разработчиков. Однако в случае с грузовиком данная проблема не столь актуальна, поскольку он перемещается главным образом по загородным трассам. Сейчас команда инженеров-исследователей НПО "СтарЛайн" занимается задачами, специфичными для движения тягача по высокоскоростной трассе, такими как дальняя детекция, позиционирование при нестабильном потоке поправок RTK, построение карты с учётом искривления земной поверхности и так далее. Однако в будущем этим разработки помогут и в создании систем автопилота для городских условий.

Беспилотный грузовик перевез из Москвы в Санкт-Петербург 10 тонн груза

В России уже давно сложилось несколько сфер влияния в индустрии беспилотного колесного транспорта. Пассажирскими автомобилями занимается Яндекс, грузовиками - StarLine, полностью беспилотными платформами - Evocargo. Разумеется, это не единственные компании в каждом из обозначенных направлений, но именно они больше всего светятся в публичном пространстве. Возможно потому, что есть, чем хвастаться.

Беспилотный грузовик StarLine совершил провоз груза весом 10 тонн по маршруту Санкт-Петербург-Москва-Санкт-Петербург. На всем протяжении маршрута в кабине находился водитель-испытатель, но вроде как управление перехватывать не пришлось. Поездка проходила по скоростной трассе М11, и это не случайно: в основе подхода к беспилотным перевозкам StarLine лежит комбинированный подход. Что-то подобное пытается сделать госпожа Ускова, о чем мы уже писали, но госпожу пускают не везде, а тут - оживленная трасса с высоким скоростным режимом.

Подход заключается в том, что помимо обвеса на самом грузовике - GNSS-RTK-приемника, лидаров, видеокамер и инерциальных датчиков - в беспилотном движении используется цифровой двойник трассы, который был создан ранее. Это позволяет более точно распознавать не только геолокацию, но и определять скоростной режим, ориентироваться по знакам и различным ограничениям. Ну а если что-то на трассе появляется необычное - перекрытие полосы, например - соответствующе реагировать.

Напомним, что в беспилотных грузовиках важнее не то, как транспортное средство маневрирует между полосами, а то, как расходуется топливо и амортизируются узлы авто. Ибо основной расход лежит именно на них - на солярке, шинах, тормозах и прочем. А сегодня в свете цен на это все, оно как никогда актуально.

По большому счету - это все математика, обработка и интерпретация данных. Жаль только сам грузовик не отечественный. Но уж какой есть.

Компания Mercedes-Benz Trucks представила новый eActros 600, электрический грузовик для дальних перевозок, целью которого является установление "нового стандарта в автомобильных грузовых перевозках", как заявляют создатели.

Планируемый к выпуску в конце следующего года eActros 600 имеет новый дизайн, сочетающий в себе мягкие изгибы и аэродинамический стиль. Грузовик получил обшивку днища и дефлекторы воздуха на передних стойках. Их дополняют матричные светодиодные фары и специально построенная кабина, удлиненная на 80 мм для улучшения аэродинамики.