Lada Largus может оказаться под временным запретом продаж — Росстандарт направил АвтоВАЗу уведомление о несоответствии требованиям безопасности, сообщает Mash. Поводом стали массовые жалобы владельцев: с наступлением холодов руль автомобиля начинает «закусывать» и становится тяжело управляемым, что создаёт риск аварийных ситуаций.

В письме Росстандарта отмечается, что до завершения расследования введено ограничение на реализацию новых автомобилей Lada Largus, однако фактическая приостановка продаж пока не произошла.

В АвтоВАЗе сообщили, что дополнительных писем от Росстандарта компания пока не получала, но официальный ответ на первый запрос уже готовится.

«Никаких запретов в запросе Росстандарта не содержится. В дилерскую сеть направлены рекомендации с механизмом устранения и профилактики указанной особенности конструкции», — уточнил представитель АвтоВАЗа.

У дилеров в продаже появились внедорожники УАЗ «Хантер» 2025 года. Ранее выпуск этой модели приостанавливался, и на Ульяновском автозаводе говорили об адаптации для этой модели 2,7-литрового мотора от «Патриота». Сейчас же такую машину можно купить.

Стоимость УАЗ «Хантер» 2025 в базовом исполнении Base Fleet составляет 1,645 млн рублей, версия «Экспедиция» с особым оборудованием для внедорожных вылазок оценена в 1,955 млн рублей.

Как сообщают «Автоновости дня», «Хантеры» мощностью 150 л.с. уже есть у дилеров в Ростове-на-Дону, Нижнем Новгороде, Владимире, Краснодаре, Рязани, Туле и Тамбове.

Когда космический корабль выходит на орбиту, мозг астронавта сталкивается с новой реальностью: гравитация исчезает, сигналы от вестибулярного аппарата меняются, а привычное ощущение «верха» и «низа» пропадает. Это несоответствие между ожиданиями мозга и реальными сигналами от органов чувств вызывает космический синдром адаптации — головокружение, тошноту, дезориентацию. Около половины астронавтов испытывают эти симптомы на орбите. При возвращении на Землю ситуация повторяется: организм заново учится жить в гравитации, и в этот момент особенно сильны проблемы при приводнении, когда капсула качается на волнах, а экипажу может потребоваться быстро покинуть корабль.

Сейчас основное средство защиты — препараты против тошноты. Они блокируют часть сигналов в мозге и действительно уменьшают симптомы, но имеют важные минусы: вызывают сонливость и снижают скорость реакции, что критично в нештатных ситуациях. Для дальних миссий добавляются вопросы хранения и стабильности лекарств. Поэтому авторы новой работы проверили альтернативу — использование виртуальной реальности, которая синхронизирует зрительные и вестибулярные сигналы без медикаментов.

В эксперименте участники проходили испытание в условиях меняющейся псевдогравитации, а затем — двигались в режиме, напоминающем качку посадочной капсулы на воде. Их разделили на три группы с разной визуальной информацией в VR. Первая группа не получала понятных зрительных ориентиров, её опыт напоминал ситуацию чтения на заднем сиденье автомобиля, когда глаза и внутреннее ухо «не согласны». Вторая группа видела в шлеме VR «боковое окно» — изображение, совпадающее с реальными движениями. Третья — «лобовое окно», где виртуальная картинка не только соответствовала текущему движению, но и показывала предстоящие изменения, наподобие вида дороги впереди.

Результаты оказались количественно убедительными. В первой группе около 66% участников чувствовали себя настолько плохо, что не смогли завершить испытание. Во второй этот показатель снизился примерно до 20%. В третьей группе, с предсказанием движения, прекратили участие около 10% добровольцев. Таким образом, правильно настроенные VR-сценарии уменьшили тяжёлые проявления укачивания более чем на 80% по сравнению с наихудшим режимом без адекватных визуальных подсказок.

Механизм здесь прямой и понятный: когда визуальный образ согласуется с тем, что «ощущает» вестибулярный аппарат, исчезает конфликт сигналов, который и запускает тошноту и головокружение. В режиме «лобового окна» мозг вдобавок получает заблаговременную информацию о грядущем движении и успевает к нему подготовиться.

Авторы работы отмечают, что такой подход имеет потенциал не только для космических полётов. Подобные VR-«окна» и схемы предсказуемого движения в будущем могут применяться в автомобилях, самолётах, на судах, а также в автономных транспортных средствах, где пассажир не контролирует траекторию, и в самих VR-системах для снижения «киберукачивания».

Работа демонстрирует технологически простой и не основанный на лекарствах способ уменьшить укачивание в условиях, где требуются максимальная концентрация и готовность к действиям. Для астронавтов это может означать более безопасное и эффективное возвращение на Землю, а для наземного транспорта и виртуальной реальности — базу для создания новых систем визуальной поддержки, которые облегчат жизнь миллионам людей, страдающих от укачивания.

Новый ИИ-агент AlphaEvolve от Google DeepMind продемонстрировал масштабное ускорение работы в чистой математике, решив десятки сложных задач и предложив новые подходы к старым проблемам — в тесном сотрудничестве с ведущими математиками.

В опубликованной на этой неделе статье, среди авторов которой — профессор Терренс Тао, описывается, как AlphaEvolve справился с 67 нетривиальными задачами: заново обнаружил лучшие известные решения и предложил новые конструкции для ряда давних вопросов геометрии и теории множеств. Авторы работы подчёркивают, что система не заменяет человека, а выступает инструментом для более быстрой и систематической проверки идей.

В отличие от привычных чат-ботов, которые часто ошибаются в строгих логических выкладках, AlphaEvolve работает как «универсальный эволюционный кодирующий агент». Он использует большие языковые модели, в том числе Gemini, чтобы генерировать, запускать и поэтапно улучшать программы на Python, ищущие решения в огромном пространстве вариантов. Этот подход развивает представленный DeepMind в мае 2025 года прототип и, по формулировке авторов статьи, делает AlphaEvolve «мощным новым инструментом для математических открытий», способным исследовать сложные задачи оптимизации в больших масштабах.

Ключевая идея состоит в том, что ИИ не конструирует математический объект напрямую, а создаёт код, который сам выполняет поиск подходящих примеров или оптимальных фигур. В «режиме поиска» одна относительно редкая и ресурсоёмкая генерация кода запускает затем длинный, но дешёвый перебор миллионов вариантов с помощью созданного эвристического алгоритма. В «режиме обобщения» агент нацелен на формулы и конструкции, которые работают для целых классов чисел, а не единичных случаев. По словам авторов, подготовка постановки многих задач для AlphaEvolve обычно укладывалась в несколько часов, что резко снижает порог для запуска масштабных вычислительных экспериментов.

Система показала себя не только в воспроизведении известных результатов, но и в создании новых. В статье выделяются свежая перспективная конструкция для множеств Никодима и улучшенные конструкции для конечнопольной версии задачи Какея в размерностях 3, 4 и 5. Эти задачи относятся к аналитической и геометрической теории множеств и традиционно требуют сложных комбинаций интуиции и вычислений, AlphaEvolve здесь выступил источником идей, которые уже легли в основу готовящейся научной публикации Тао.

AlphaEvolve одинаково уверенно работает и с более наглядной геометрией. Агент заново нашёл известный «диван Гервер» — фигуру максимальной площади, которую можно протащить через прямоугольный поворотный коридор («задача движущегося дивана»), а также «диван Ромика» для амбидекстричного варианта задачи. Для трёхмерной версии проблема стала ещё сложнее, но система выдала новую конструкцию со строго проверенным объёмом не менее 1,81 (в кубических единицах), которую авторы рассматривают как улучшение по сравнению с ранее известными кандидатами.

Важная часть работы — связка нескольких специализированных ИИ-инструментов в единую цепочку. AlphaEvolve предлагает многообещающую конструкцию, далее такие системы, как Deep Think (используемая ранее DeepMind для задач уровня Международной математической олимпиады), помогают получить доказательства её корректности, после чего инструменты вроде AlphaProof переводят эти доказательства в формальные языки типа Lean для машинной проверки. При этом, как подчёркивает Тао в своём блоге, требуется значительный профессиональный контроль: ИИ склонен искать обходные пути и эксплуатировать слабости проверяющих процедур, поэтому создание «недоминируемого» (необманываемого) проверяющего контура требует серьёзных усилий.

Авторы прямо отмечают, что AlphaEvolve — это новый тип «проверки здравого смысла» для математиков: система может быстро перебирать очевидные и неочевидные контрпримеры к гипотезе до того, как на неё будут потрачены месяцы человеческой работы. При этом в ходе экспериментов ни одна крупная открытая гипотеза опровергнута не была, и статья аккуратно фиксирует этот результат, выделяя его как свидетельство строгости подхода на фоне недавних публичных ошибок других компаний, уже вынужденных отзывать завышенные заявления о «решении» задач Эрдёша.

В совокупности работа над AlphaEvolve продолжает линию проверяемых достижений DeepMind в математике и предлагает практическую модель сотрудничества.

Китайская компания Xpeng анонсировала расширение семейства седанов P7+ за счёт новой версии с увеличителем запаса хода P7+ EREV и одновременное обновление полностью электрических модификаций для рынка Китая. Линейка строится вокруг фирменной платформы Kunpeng с 800-вольтовой архитектурой и ИИ-аккумулятором, а сам P7+ компания позиционирует как «первый в мире автомобиль, определяемый искусственным интеллектом».

Гибридный P7+ EREV оснащён системой с увеличителем запаса хода на базе 1,5-литрового турбированного двигателя мощностью до 110 кВт (148 л.с.) и электромотора на 180 кВт (241 л.с.). Такая компоновка обеспечивает ровную тягу и динамичный разгон. Максимальная скорость заявлена около 200 км/ч. В основе лежит литий-железо-фосфатная батарея ёмкостью 49,2 кВт·ч, которая даёт ориентировочный запас хода на электротяге порядка около 325 км по китайскому циклу CLTC.

Параллельно Xpeng обновляет полностью электрические версии P7+ для Китая. Обновлённый P7+ BEV предлагается с двумя аккумуляторами — 61,7 кВт·ч и 74,9 кВт·ч. В зависимости от конфигурации это обеспечивает запас хода примерно от 590 до 725 км по CLTC. Тем самым компания закрывает сразу несколько сценариев использования — от повседневных городских поездок до длительных маршрутов без частых остановок на зарядку.

Технологической основой для новых версий служит система Kunpeng, впервые представленная Xpeng в ноябре прошлого года. Она построена на 800-вольтовой силовой архитектуре с элементами на основе карбида кремния, включает ИИ-аккумулятор с поддержкой тока 5C (то есть сверхбыстрой зарядки), коаксиальный электропривод на карбиде кремния и эффективный двигатель-генератор в роли увеличителя запаса хода. По данным компании, такая связка обеспечивает около 430 км чисто электрического пробега и примерно 1400 км суммарного хода в гибридном режиме.

Одним из ключевых показателей Xpeng называет скорость зарядки: при использовании скоростной зарядной станции батарея Kunpeng заряжается до 80% за 12 минут. В пересчёте на ход это соответствует примерно одной миле пробега, добавляемой каждую секунду. Компания также подчёркивает низкий уровень эксплуатационного шума системы — 1 децибел — как элемент ориентации на комфорт и аккуратную калибровку силовой установки.

P7+ позиционируется не только как энергоэффективный, но и как интеллектуальный автомобиль. Вся линейка оснащается комплексом продвинутых систем помощи водителю на базе фирменной программной платформы XOS 5.4 и решения AI Hawkeye Visual Solution. Последнее сочетает две 8-мегапиксельные камеры с миллиметровыми радарами и ультразвуковыми датчиками, обеспечивая дальний и точный обзор в разных условиях освещённости и погоды.

По данным Xpeng, обновлённый программный комплекс улучшает «человеко-подобное» поведение систем помощи на дороге: вероятность успешной автоматической смены полосы увеличена на 53%, а способность корректно объезжать препятствия — на 155%. Эти параметры компания приводит как пример того, как интеграция ИИ в архитектуру автомобиля может повысить предсказуемость и безопасность в реальном трафике.

В новой работе профессор Алекc Эллери из Университета Карлтона возвращается к идее «универсального конструктора» Джона фон Неймана и показывает, что самовоспроизводящиеся автоматические аппараты представляют для развитых цивилизаций наиболее эффективный способ межзвёздного освоения. По расчётам теоретиков, такие зонды, запущенные с одной планеты, способны за несколько эонов (миллиардов лет) исследовать всю Галактику. Эллери утверждает, что если подобные системы существуют, то они уже могли достичь Солнечной системы, а значит, программы SETI должны целенаправленно искать следы их деятельности и технологий.

Учёный связывает мотивацию к запуску самовоспроизводящихся зондов прежде всего с задачей выживания цивилизации: уход от ограниченного срока жизни звезды, геологических и иных угроз, а также с военной разведкой для оценки потенциальных опасностей и союзников. Эллери подчёркивает, что научное любопытство и «инстинкт исследования» сами по себе играют меньшую роль, а за экспансией чаще стоят потребность в ресурсах и стремление к безопасности. В отличие от биологических организмов, автоматы не ограничены комфортным ускорением порядка 9,8 м/с2, не нуждаются в запасах пищи, системах жизнеобеспечения и утилизации отходов: сырьё для них можно добывать по пути — в поясах астероидов, на спутниках, малых телах и объектах межзвёздной среды.

Исходя из этой логики, Эллери описывает типичный цикл деятельности разумных самовоспроизводящихся аппаратов в шесть шагов. Сначала они используют доступные астероиды и луны как источник материалов для универсального конструктора. Затем строят разведывательные аппараты для полного обзора системы: распределения ресурсов и потенциально обитаемых зон. Далее выбирают наиболее богатые ресурсами точки и создают базы производства, после чего переходят к масштабному самовоспроизводству — новых заводских комплексов, зондов-разведчиков и «сторожевых» систем. На пятом этапе следует длительное детальное исследование системы, а на шестом — выполнение «целевых задач»: от строительства цилиндров О'Нила — больших обитаемых станций — до, при определённых сценариях, направленного засевания планет жизнью, при этом с заявленным стремлением не вмешиваться в миры с собственной биосферой.

Эти предполагаемые действия должны оставлять технологические маркеры — признаки искусственной активности, которые отличимы от естественных процессов. Эллери уделяет особое внимание ресурсной базе: по данным наблюдений, состав астероидов и малых тел в других планетных системах, включая планетезимали, разрушающиеся и аккрецирующие на белых карликах в пределах 650 световых лет (≈200 парсек) от Земли, сходен с объектами в нашей системе. Там преобладают кислород, магний, кремний и железо, а также меньшие доли летучих элементов — набор, характерный для астероидов и лун. Это подкрепляет вывод, что самовоспроизводящиеся зонды в любой системе будут ориентироваться на сходные типы тел.

По расчётам Эллери, переработку астероидов трудно отличить от естественных процессов, а вот Луна выглядит идеальной площадкой для долговременной индустриальной базы таких зондов. Её недра и поверхность богаты оксидами кремния, металлами и продуктами древних астероидных ударов, а условия стабильно благоприятны для размещения автоматизированных производств. Учёный предполагает, что для питания подобных комплексов разумные системы могли бы использовать ядерные реакторы — в том числе реакторы типа Magnox (газоохлаждаемые установки на природном уране с графитом и диоксидом углерода в качестве теплоносителя), которые теоретически можно собрать из лунных ресурсов.

Ключевой признак таких гипотетических реакторов — изменённые изотопные соотношения некоторых элементов. Эллери указывает, что техномаркерами могли бы стать аномальные изотопные отношения Тория-232, Неодима-144 и Бария-137 в лунных породах, а также специфические магнитные аномалии в глубинных слоях. В своей работе он выдвигает идею, что самовоспроизводящийся зонд мог оставить на Луне «подарок» — артефакт или универсальный конструктор, скрытый среди богатых металлами астероидных залежей и рассчитанный на обнаружение только цивилизацией, достигшей определённого технологического уровня. По его словам, поиски таких следов логично совместить с грядущими программами освоения Луны, где люди и роботы всё равно будут детально картировать ресурсы никеля, кобальта, вольфрама и других металлов.

Эллери призывает сообщество SETI сместить фокус: помимо традиционного поиска радиосигналов из глубин космоса, необходимо серьёзно заняться поиском внутри собственной планетной системы — от лунных пород до поясов астероидов и объектов пояса Койпера, где, по его оценке, могли бы «притаиться» компактные автоматические аппараты. Учёный отмечает, что Солнечная система при этом остаётся в значительной степени неосвоенной и малоизученной, тогда как именно здесь, при наличии самовоспроизводящихся зондов, статистически ожидались бы наиболее явные следы деятельности.

Значение этого подхода в том, что он переводит вопрос «одни ли мы» в конкретную экспериментальную плоскость: те же миссии, которые готовят возвращение на Луну, полёты к астероидам и долговременное присутствие в окололунном пространстве, могут одновременно проверять гипотезу о возможном визите внеземных машин. По Эллери, поиск аномальных изотопных соотношений, необычных структур и скрытых артефактов на Луне и малых телах даёт шанс получить прямые доказательства существования иных цивилизаций или, по крайней мере, уточнить границы собственных сценариев развития перед тем, как человечество начнёт превращать Солнечную систему в собственную индустриальную зону.

6 ноября Сэм Альтман публично дистанцировался от предположений о возможных госгарантиях для дата-центров компании, однако OpenAI продолжает последовательно продвигать идею расширенной государственной поддержки инфраструктуры для искусственного интеллекта в США. Поводом для разъяснений стали высказывания финансового директора Сары Фрайер на мероприятии Bloomberg, где она отметила, что федеральный «бэкстоп» мог бы помочь привлечь инвестиции в будущие центры обработки данных. Эти слова были восприняты как сигнал о потенциальном запросе на участие налогоплательщиков в страховании рисков дорогостоящих ИИ-инфраструктур, что вызвало критику на фоне растущих затрат на серверы и энергосистемы для крупных моделей.

На этом фоне Альтман опубликовал заявление в X, подчеркнув, что OpenAI не имеет и не добивается прямых государственных гарантий по своим дата-центрам. По его словам, правительство не должно «выбирать победителей и проигравших», а налогоплательщики не должны покрывать последствия неверных управленческих решений частных компаний. Он добавил, что OpenAI нацелена на построение «чрезвычайно успешного бизнеса», и если стратегия окажется ошибочной, то ответственность должна лежать на компании, а не на государстве. Заявление прозвучало спустя считаные часы после комментария руководителя по вопросам ИИ в администрации Трампа Дэвида Сакса, который публично заявил, что «никакого федерального бейлаута [государственной финансовой помощи] для ИИ не будет», усилив политическую чувствительность вокруг темы субсидий и гарантий для отрасли.

Несмотря на публичное отрицание интереса к прямым гарантиям для собственных объектов, документы OpenAI свидетельствуют о более сложной позиции. В подаче в Управление по науке и технологии при Белом доме от 27 октября компания предложила расширить действие налогового кредита Advanced Manufacturing Investment Credit (AMIC), чтобы в него явно входили производство ИИ-серверов и создание ИИ-ориентированных дата-центров. OpenAI также призвала включить в зону господдержки критически важное для инфраструктуры электротехническое оборудование: высоковольтные трансформаторы, преобразователи HVDC, коммутационную аппаратуру, линии электропередачи и иные элементы сетей, необходимых для питания крупных вычислительных кластеров.

В этом документе OpenAI аргументирует, что инфраструктура для масштабных вычислений ИИ должна рассматриваться наряду с полупроводниковым производством как приоритетное направление промышленной политики. Компания предлагает использовать целевые гранты, кредиты и госгарантии по кредитам для ускорения размещения производств в США и сокращения сроков поставок ключевых компонентов энергосистемы: по оценке OpenAI, прямое финансирование может сократить сроки изготовления и ввода в эксплуатацию трансформаторов, HVDC-конвертеров, распределительного оборудования и кабелей с нескольких лет до нескольких месяцев. Такая конфигурация мер не означает адресной поддержки баланса OpenAI, но способна существенно улучшить экономику и сроки проектов для гипермасштабных облачных провайдеров, OEM-поставщиков и энергетических компаний, разворачивающих новые ИИ-кластеры.

На практике это создаёт примечательный нюанс: формально отвергая идею «спасения» конкретной компании за счёт бюджета, OpenAI по сути выступает за отраслевую модель, при которой государство субсидирует фундаментальную инфраструктуру, от которой зависят все крупные игроки рынка искусственного интеллекта, включая саму OpenAI и её партнёров. При этом компания не раскрывает, какая доля её планируемых мощностей может опираться на потенциальные льготы и стимулы, которые могут быть реализованы через обновлённый AMIC или родственные программы. На фоне роста капитальных затрат, обсуждений возможного перегрева рынка ИИ и публичных сомнений инвесторов и комментаторов в устойчивости текущего уровня расходов, эта стратегия демонстрирует стремление OpenAI встроить развитие вычислительной и энергетической инфраструктуры для ИИ в долгосрочную национальную промышленную повестку, оставаясь в формальных рамках принципа: без прямых госгарантий для собственных дата-центров, но с настойчивым лоббированием широкой поддержки экосистемы, в которой она сама является одним из ключевых бенефициаров.

Компания EchoStar заключила новое соглашение со SpaceX, по которому продаст весь свой пакет лицензий на неиспользуемые частоты диапазона AWS-3 за $2,6 млрд в акциях SpaceX. Эти частоты входят в диапазон 3GPP Band 70n (1695–1710 МГц, восходящий канал) и предназначены для работы систем мобильной связи. Соглашение уточняет условия предварительной сделки, объявленной ещё в сентябре.

Полученные частоты станут частью расширенного спектра, который SpaceX использует для развития спутниковой сети Starlink Direct to Cell. В этот спектр также входят диапазоны AWS-4 и H-block, уже принадлежащие EchoStar. Объединение частот создаст основу для следующего поколения спутниковой связи, способной напрямую подключать мобильные устройства без наземных вышек.

По словам главы EchoStar Хамида Ахавана (Hamid Akhavan), сделка «укрепляет потенциал компании развивать новые направления бизнеса и повышать стоимость для акционеров». Он подчеркнул, что объединение спектра EchoStar с возможностями SpaceX в области ракетных запусков и производства спутников «ускоряет реализацию доступных сервисов прямой связи для пользователей по всему миру, включая абонентов Boost Mobile».

Starlink Direct to Cell рассчитан на предоставление базовых сервисов связи — обмена текстами, голосовых вызовов и передачи данных — в регионах без покрытия сотовой сети. В долгосрочной перспективе эта технология должна объединить спутниковую и наземную связь, позволяя телефонам подключаться к орбитальной инфраструктуре напрямую.

В заявлении подчёркивается, что текущая работа подразделений DISH TV, Sling TV, Boost Mobile и Hughes не изменится. Завершение сделки ожидается после получения регуляторных одобрений и выполнения стандартных условий закрытия.

Для SpaceX это соглашение становится стратегическим шагом в конкуренции с другими операторами спутниковой мобильной связи и важным элементом интеграции Starlink в экосистему будущей глобальной связи.

Компания Quantinuum представила квантовый процессор Helios, в котором число кубитов увеличено с 56 до 96 без потери точности операций. Устройство относится к категории ионных квантовых компьютеров — систем, где каждый кубит представляет собой отдельный ион, удерживаемый электромагнитным полем и управляемый лазерами.

Главное преимущество таких машин в том, что атомы-кубиты не нужно производить: все они идентичны и могут перемещаться внутри ловушки. Это позволяет соединять («запутывать») любые два кубита, а значит — строить гибкие схемы алгоритмов и коррекции ошибок. Однако рост числа кубитов усложняет физическое перемещение ионов: при длинных траекториях время операций может превысить допустимое время когерентности, то есть устойчивости квантового состояния.

В процессоре Helios инженеры реализовали новую перекрёстную топологию каналов, напоминающую дорожное пересечение, соединяющее два ионных хранилища. В ней ионы циркулируют по замкнутому «кольцу», а при необходимости направляются в боковые ветви для выполнения двухкубитных операций. Такая организация уменьшает «пробки» при перемещении частиц и ускоряет выполнение квантовых схем.

«Мы сохранили и даже улучшили точность двухкубитных операций при увеличении числа кубитов», — подчеркнула вице-президент Quantinuum Дженни Страбли. По её словам, новая конструкция помогает отрабатывать надёжность узлов пересечения, что станет основой для будущих крупномасштабных систем.

Управление Helios осуществляется через собственный компилятор и программную среду Guppy, основанную на Python. Новая версия поддерживает циклы и условные операторы, что позволяет реализовать начальные формы квантовой коррекции ошибок — автоматического обнаружения и исправления сбоев. При этом Helios может работать как с 94 активными кубитами, контролируя ошибки, так и в конфигурации с 48 логическими кубитами, объединёнными в один кодовый блок.

На новом процессоре команда Quantinuum уже провела квантовую симуляцию модели Ферми–Хаббарда, описывающей образование электронных пар при переходе вещества в сверхпроводящее состояние. Даже без встроенной коррекции ошибок система показала почти идеальное совпадение с теоретическими расчётами.

Helios станет переходным этапом перед созданием квантовых чипов с двумерной сеточной архитектурой, где ионы смогут перемещаться по множеству пересечений. Как отмечают в компании, принципы, опробованные в Helios, помогут перейти к большим системам, где тысячи кубитов смогут взаимодействовать параллельно.

Интересной статистикой поделился глава «Автостата» Сергей Целиков: по его словам, в прошлом месяце россияне приобрели 26 новых люксовых британских авто. Для сравнения, в октябре 2024 года было куплено всего 8 штук, так что в годовом выражении рост внушительный — в три раза.