Аппарат InSingt космического агентства НАСА совершил посадку на поверхность Марса в 2018 году и вскоре установил свой основной научный прибор - сейсмограф SEIS. Собирая данные о движении сейсмических волн от падения метеоритов и марсотрясений, он помогает ученым исследовать внутреннюю структуру планеты. Комбинируя сейсмические данные с оценками плотности коры и применяя байесовский анализ, они могут определить, какие породы, формы пор и какая насыщенность флюидами соответствуют наблюдаемым характеристикам.

Главная особенность A16 - технология Super Power Rail (SPR), которая переносит часть сети электропитания с лицевой стороны кремниевой пластины на обратную. Это освобождает место на лицевой стороне для сигнальных соединений и снижает потери при передаче питания. TSMC рассчитывает таким образом повысить производительность и энергоэффективность чипов.

По данным TSMC, по сравнению с N2P новый процесс обеспечивает прирост скорости на 8-10% при том же напряжении и снижение энергопотребления на 15-20% при той же производительности. Плотность размещения чипов увеличивается в 1,1 раза. В компании считают, что технология особенно подходит для высокопроизводительных вычислений, где используются сложные схемы передачи сигналов и плотные сети питания.

A16 станет частью семейства технологий, которое TSMC развивает после перехода к 2-нм производству. Базовый процесс N2 уже вышел в массовое производство в четвертом квартале 2025 года. Следующим крупным этапом станет A14 (1,4 нм) - технология на базе нанослойных транзисторов, массовый выпуск которой TSMC планирует начать в 2028 году. Серийное производство A13 и A12 запланировано на 2029 год.

Разработка A16 также усиливает конкуренцию TSMC с Samsung Foundry на рынке самых передовых производственных процессов. Samsung первоначально рассчитывала начать выпуск 1,4-нм чипов в 2027 году, однако позднее перенесла этот срок на 2029 год, сосредоточившись на совершенствовании семейства 2-нм процессов и повышении выхода годных чипов.

При этом гонка за более тонкими техпроцессами идет на фоне стремительного роста спроса на ИИ-чипы, производство которых упирается не только в возможности выпуска самих процессоров, но и в мощности передовой упаковки. Одной из ключевых технологий TSMC в этой области остается CoWoS - она позволяет размещать вычислительные чипы и высокоскоростную память HBM на одной подложке. Однако спрос на такую упаковку уже опережает возможности TSMC, поэтому часть работ начали передавать на завод Intel в Малайзии.

Конкуренция в полупроводниковой отрасли всё чаще дополняется сотрудничеством: производители делят между собой этапы создания ИИ-чипов - от разработки процессов до упаковки. По мнению эксперта Тайваньского института экономических исследований Лю Пэйчэня, отрасль отходит от принципа "победитель забирает всё" - специализация и регионализация делают цепочку взаимодополняемой. Разделение труда, когда TSMC отвечает за передовые техпроцессы, а другие - за упаковку, также снижает геополитические риски.

В 1920-х годах физик Эрнст Изинг предложил простую модель, описывающую, как атомы в магнитном материале выстраиваются в едином направлении. Эта модель стала классикой, но ее более сложные варианты (например, трикритическая модель Изинга) оставались теоретическими конструкциями - их нельзя было проверить напрямую, потому что для этого нужны системы, где взаимодействия между частицами доминируют над тепловым движением, сообщает Quantum Zeitgeist.

Исследователи из Вашингтонского университета в Сент-Луисе обнаружили в костном мозге черепа мышей структуры, похожие на лимфатические узлы. Установлено, что в них находятся иммунные клетки, которые помогают запускать защитный ответ против заболеваний. При этом они действуют первыми - раньше, чем отдаленные лимфатические узлы получат сигнал о присутствии, например, аномальных клеток.

Ученые проследили за перемещением белков из головного мозга в костный мозг черепа. Оказалось, что между мозгом, оболочками мозга и костным мозгом существуют небольшие каналы. Через них вещества из мозга могут попадать непосредственно в расположенные рядом иммунные структуры. В этих структурах клетки помогают друг другу вырабатывать антитела.

Такая система работает как ближайший к мозгу пункт иммунной защиты, который может реагировать на изменения раньше других.

На моделях мышей с глиобластомой ученые показали: когда работу иммунных структур нарушали, опухоли росли быстрее. У животных также снижалась выживаемость. Напротив, стимуляция этих структур вызвала усиленную выработку антител в костном мозге черепа и последующую активацию иммунной системы. Терапия усиливала борьбу с раком и увеличивала продолжительность жизни.

"Мы никогда раньше не видели таких структур в здоровом костном мозге. Это открытие показывает, что сложному органу вроде мозга нужны собственные специализированные иммунные структуры для защиты", - заявил автор исследования Джан Хен Пак.

По словам ученых, обнаруженная система важна не только для лечения опухолей мозга. Эти структуры потенциально можно использовать для воздействия на иммунные процессы при болезни Альцгеймера и Паркинсона, шизофрении и других заболеваниях.

Ранее ученые определили белок, который помогает раку и вирусам "выключать" иммунные клетки.

Исследователи из Китая модифицировали кишечную бактерию Escherichia coli и добавили генетический регулятор, чувствительный к уровню глюкозы, пишет New Altas. Когда концентрация сахара повышалась, бактерии начинали вырабатывать гормон глюкагоноподобный пептид-1, который стимулирует выработку инсулина, замедляет пищеварение и помогает организму регулировать уровень глюкозы.

Исследователи из США изучили вирус простого герпеса первого типа (ВПГ-1) в трехмерной модели нервной ткани человека. Нервные клетки выращивали в каркасах из шелка и коллагена, а затем заражали низкой концентрацией вируса.

Ученые из Университета Южной Калифорнии проанализировали данные 74 исследований с участием 4,2 млн человек в возрасте от 45 до 93 лет из 30 стран. Период наблюдения составил в среднем около 10 лет. Ученые оценивали связь разных видов физической активности с развитием деменции, болезни Альцгеймера и сосудистой деменции.

У людей с высоким уровнем физической активности в свободное время риск деменции был на 24% ниже, чем у наименее активных участников. К такой активности относились ходьба, езда на велосипеде, бег, плавание и занятия спортом.

При этом физическая активность на работе показала противоположную связь. У людей с более высоким уровнем физической нагрузки на рабочем месте риск деменции был на 20% выше. Примечательно, что активное перемещение между домом и работой также было связано с небольшим повышением риска, однако этот вывод основан всего на двух исследованиях.

"Результаты ставят под сомнение давно существующее представление о том, что любое движение полезно для здоровья мозга", - заявил автор исследования Натан Фетер.

Исследователи считают, что причина не только в движении, но и сопутствующих условиях. Так, физически тяжелая работа часто связана с повторяющимися нагрузками, длительным стоянием, подъемом тяжестей и недостаточным временем для восстановления. Кроме того, такие работники чаще сталкиваются с психологическим стрессом, низким контролем над условиями труда, шумом и загрязнением воздуха.

Напротив, физическая активность в свободное время обычно проходит в других условиях: человек сам выбирает нагрузку, может заниматься с комфортной интенсивностью, получать удовольствие от занятий и общаться с другими людьми. Интересно, что более высокий уровень такой активности был связан с постепенным снижением риска деменции, после чего эффект выходил на плато. Для физической нагрузки на работе наблюдалась обратная картина: с увеличением нагрузки риск сначала возрастал, а затем также переставал увеличиваться.

Авторы подчеркивают, что анализ основан на наблюдательных исследованиях и показывает связь, а не причинно-следственный эффект. "Тем не менее мы видим, что контект физической активности не менее важен, чем само движение", - заключили они.

Ранее команда из Австралии показала, что почти половину случаев деменции можно предотвратить изменением образа жизни.

Исследователи из Университета Осло почти два десятилетия наблюдали за здоровыми людьми, которые регулярно проходили МРТ головного мозга. Затем они определили, у кого со временем появились амилоидные бляшки, и сравнили снимки мозга этих людей с более ранними изображениями. О выводах пишет News Medical.

Гравиразведка изучает земные недра посредством измерения ускорения силы тяжести из-за разной плотности геологических тел. Этот метод применяется в геофизике и поиске месторождений полезных ископаемых. Квантовая гравиразведка способна обнаружить крайне малые изменения гравитационного поля Земли, указывающие на залежи ценных минералов. Квантовые датчики с беспрецедентной точностью регистрируют микроскопические изменения плотности и строят трехмерную карту подповерхностных структур.

Испытание технологии запланировано на 2027 год и пройдет в штате Колорадо. В этом регионе есть известные месторождения и геологические аномалии, которые можно использовать для калибровки и проверки датчиков. Компания Infleqtion рассматривает несколько возможных площадок; окончательное место и сроки будут объявлены позже.

"Первый шаг к независимости в сфере минеральных ресурсов - это понимание того, чем вы на самом деле располагаете, - заявил Мэтт Кинселла, гендиректор Infleqtion. - В Колорадо мы планируем продемонстрировать, как технологии квантового зондирования позволяют получать более качественные данные о недрах на ранних этапах геологоразведки, помогая выявлять перспективные геологические структуры и определять приоритетные участки для дальнейших исследований и бурения".

Квантовый метод не заменяет бурение, но позволяет выбирать наиболее перспективные участки, сокращая количество "пустых" скважин. Сейчас компании тратят до 70% бюджета разведки на бурение скважин, многие из которых оказываются непродуктивными. Если квантовый градиометр позволит отсеивать низкопотенциальные участки на ранней стадии, это сократит стоимость разведки и время вывода месторождений в разработку. Кроме того, как пишет IE, снизится экологический ущерб.

Демонстрация технологии в Колорадо - часть более масштабных усилий по внедрению методов квантового зондирования для картирования месторождений полезных ископаемых на территории Соединенных Штатов. Законопроект "О картировании критически важных минеральных ресурсов с применением квантовых технологий" предусматривает, что Геологическая служба США включит квантовую гравиразведку в свою программу картирования ресурсов Земли (Earth Mapping Resources Initiative).

Стартап Earth AI с помощью искусственного интеллекта обнаружил перспективные месторождения меди, кобальта и золота в районах Австралии, которые десятилетиями игнорировались горнодобывающими компаниями. Алгоритмы быстро сканируют обширные территории и выявляют залежи, пропущенные при разведке недр традиционными способами.

Речь идет о мезомасштабных конвективных системах - огромных комплексах грозовых облаков, которые могут растягиваться на сотни километров и существовать несколько часов или даже дольше. Именно они во многих тропических регионах приносят значительную часть сезонных дождей и одновременно становятся причиной экстремальных ливней, сильного ветра и внезапных наводнений.

OpenRouter указывает, что Ox Alpha работает с контекстом до 1,05 млн токенов и принимает текст, изображения и видео. В описании модели говорится о поддержке долгих задач по разработке ПО, сложных рассуждений и рабочих процессов, сочетающих текстовую и визуальную информацию.

Платформа OpenCode, также предоставившая доступ к Ox Alpha, объявила, что в течение недели модель будет доступна практически без ограничений. По данным компании, ее провайдер способен обрабатывать до 100 трлн токенов в день. Для сравнения, это примерно в 100 раз больше объема токенов, который Visa обрабатывает за месяц.

Разработчик Бен Дэвис протестировал Ox Alpha на десяти задачах из DeepSWE - бенчмарка, который проверяет, насколько хорошо ИИ умеет работать с реальными кодовыми базами, находить ошибки и создавать рабочие патчи. Модель набрала около 80%, тогда как Claude Fable 5 показала 65%, а GPT-5.6 Sol - 52%.

К этим цифрам стоит относиться с осторожностью: выборка была небольшой, а модели тестировались при разном количестве попыток. Ox Alpha пока не появилась в публичной таблице лидеров DeepSWE, где первое место с результатом 74% занимает Claude Opus 5. Независимых проверок на более крупных наборах задач пока не проводилось.

Ox Alpha быстро привлекла внимание представителей технологической отрасли. Генеральный директор Stripe Патрик Коллисон протестировал модель и назвал ее "очень впечатляющей". Однако официальных данных о разработчике по-прежнему нет.

Первоначально пользователи предположили, что за моделью может стоять китайская лаборатория Z.ai. Одним из аргументов стало сходство Ox Alpha с Pony Alpha - анонимной моделью, которую ранее связывали с тестированием GLM-5. Позднее появились предположения, что Ox Alpha может быть связана с семейством MAI от Microsoft.

Сама OpenRouter подчёркивает, что Ox Alpha разработана и управляется анонимным сторонним поставщиком, а платформа лишь направляет к нему запросы. В ситуации, когда бесплатная модель получает широкий доступ к пользовательским данным, анонимность становится не просто поводом для любопытства, но и вопросом доверия: пользователи вынуждены полагаться на условия неизвестного поставщика и не знают, где и как обрабатываются их запросы.

GEN-1.5 анализирует видео одновременно с данными сенсоров, языковыми и проприоцептивными сигналами - информацией о положении и движении собственных частей робота. Модель удерживает в контексте до 30 секунд данных и генерирует траектории движений с частотой 100 Гц. В качестве "промпта" можно использовать демонстрацию человека с ручным контроллером или запись действий другого робота.

"Атрофия мозга действительно происходит, и это очевидно, - сказала в интервью The New York Post доктор Сьюзан Шнайдер, директор-основатель Центра изучения разума будущего в Атлантическом университете Флориды. - Поговорите с любым профессором в области гуманитарных или социальных наук, и они скажут вам, что студенты, которые ищут подсказку у ИИ и сдают свою работу, не учатся". Врачи лаборатории Массачусетского технологического института обнаружили, что подростки, которые писали свои работы с помощью ChatGPT, проявляли меньшую активность мозга при выполнении задания, придавали меньшее значение мышлению и анализу, и со временем становились все более ленивыми.

Группу из 54 молодых людей в возрасте от 18 до 39 лет разделили на три отделения: одни писали работы с помощью ChatGPT, другие с помощью поиска Google, третьи полагались на свои знания. Их попросили написать четыре эссе в течение четырех месяцев. Ученые контролировали мозговую активность участников исследований с помощью электроэнцефалографии и обнаружили, что группа с ChatGPT имела самую низкую вовлеченность мозга при письме и демонстрировала наименьший уровень исполнительного контроля и внимания.

В течение эксперимента участники группы с ChatGPT начали по-другому использовать ИИ. Сначала они просили минимальной помощи у "искусственного разума", например, с написанием плана работы. Но ближе к концу периода исследования стали чаще прибегать к копированию и вставке целых разделов текста.

В исследовании, проведенном в Массачусетском технологическом институте, группа, работавшая без помощи ИИ и поисковых систем, демонстрировала повышенную активность в областях, связанных с творчеством, памятью и обработкой языка. Эти участники исследования также показали большую вовлеченность, удовлетворение и ответственность за свою работу. По мнению ученых, чем больше молодой человек вовлекается в подготовку своих работ или заданий с помощью ИИ, тем больше он, подобно игроману, становится зависимым от него. Некоторые участники эксперимента охотно копировали тексты на любые темы и предоставляли на конкурс вдвое или втрое больше работ, чем требовали от них.

Мерфи Кенефик, учитель литературы в средней школе Нэшвилла, сказал, что он воочию видел, как критическое мышление и концентрация внимания учеников были разрушены искусственным интеллектом. "Я ловил их на использовании ИИ при написании заданий около 40 раз, и кто знает, сколько еще раз им это сходило с рук", - сказал он. Роберт Блэк из города Канандайгуа в штате Нью-Йорк, который на прошлой неделе вышел на пенсию, сказал, что последние два года его 34-летней карьеры были "кошмаром из-за ChatGPT". "Когда их ловят, дети просто пожимают плечами, - сказал он. - Они даже не могут понять, почему это неправильно, почему им нельзя копировать ИИ, и почему важен процесс написания".

Психолог Джин Твенге, автор книги "10 правил воспитания детей в мире высоких технологий", согласна с тем, что ИИ - это лишь один из дополнительных барьеров на пути к обучению для поколения Z и поколения Альфа. По ее словам, международные результаты стандартизированных тестов по математике, чтению и естественным наукам снижаются в течение многих лет. Она связывает это с изоляцией из-за пандемии и появлением смартфонов, социальных сетей и ChatGPT.