Переименование в России своих автомобилей — типичная для китайских компаний тактика для того, чтобы уйти от возможного ужесточения санкций США. Так, например, сообщал, что российский дистрибутор ООО «Джетур Мотор Рус» зарегистрировал доменные имена votour-motor.ru и votour-auto.ru, юридическое лицо «Вотур Мотор Рус» (адрес которого совпадал с адресом офиса Jetour). Одновременно в VK появился паблик Votour Russia.

Апрель принёс новые выводы о возможностях лазерной связи на Марсе. Исследователи, проанализировав данные климатических моделей, подтвердили: главным барьером для передачи данных становится не расстояние, а атмосферная пыль. Её влияние варьируется от сезонных колебаний до катастрофических потерь сигнала во время бурь, что ставит под вопрос надёжность систем Free Space Optical Communication (FSO) в ключевых регионах планеты.

Основой работы стали расчёты системы Mars Climate Database (MCD), объединившей десятилетия наблюдений с орбитальных аппаратов и марсоходов. Учёные смоделировали три сценария — стандартные условия, повышенную запылённость («тёплый» режим) и глобальные штормы. Для оценки оптической глубины на длине волны 1,55 мкм использовали два метода: упрощённое масштабирование воздушной массы и параметризацию вертикального распределения пыли. Оба подхода показали, что даже в «климатологическом» сценарии регион Hellas Planitia, гигантский кратер глубиной 7 км, остаётся проблемной зоной из-за постоянного накопления частиц. Здесь потери сигнала достигают 90% даже при умеренной запылённости, а в северном полушарии ситуация усугубляется при смене сезонов, когда концентрация пыли увеличивается в четыре раза. Глобальные штормы, подобные событиям 2001 и 2007 годов, делают оптическую связь невозможной на срок до 100 дней, полностью поглощая лазерный луч.

Практические испытания трёх типов связи выявили парадокс: спутник на высоте 350 км теряет до 99% сигнала при низком положении над горизонтом, когда луч проходит через плотные слои атмосферы под острым углом. Воздушные шары на 18 км сокращают путь через пылевые слои в 20 раз, но их применение ограничено коротким временем полёта. Вертолёты, подобные Ingenuity, демонстрируют стабильность на высоте 10 метров, однако их роль в глобальной коммуникационной сети пока минимальна. Исторический контекст работы отсылает к 1980-м, когда первые проекты предполагали использование зелёных Nd:YAG-лазеров (0,53 мкм). Данные миссий Viking и Mariner 9 тогда выявили проблему атмосферного «размытия» сигнала, что подтолкнуло к переходу в инфракрасный диапазон.

Для будущих миссий критически важным становится выбор места размещения терминалов. Район Phoenix в северной полярной зоне сохраняет стабильную связь даже в «тёплых» условиях, тогда как Gale Crater (место работы Curiosity) и Hellas Planitia регулярно сталкиваются с потерей сигнала. Исследователи настаивают на дублировании оптических каналов радиосистемами и использовании орбитальных ретрансляторов, чья высота позволяет минимизировать прохождение луча через пылевые слои. Отдельное внимание уделяется перспективам смены рабочей длины волны: смещение в инфракрасную область до 2 мкм может снизить потери на 30% – 40%, но требует пересмотра конструкции приёмников и передатчиков.

Текущие модели, однако, всё ещё не учитывают некоторые важные факторы — фоновое свечение атмосферы и вибрации платформ. Эти элементы войдут в следующую фазу исследований, наряду с изучением распределения пылевых частиц по размеру (от 0,1 до 10 мкм) и высоте. «Оптика не заменит радио, но станет его мощным дополнением, — отмечают авторы. — Успех зависит от прогнозирования бурь и адаптивности систем». Следующим шагом станут испытания терминалов в земных камерах, имитирующих марсианские условия, где инженеры смогут отработать переключение между каналами в реальном времени.

NASA завершило ключевой этап подготовки миссии Dragonfly — первого винтокрылого аппарата, созданного для исследований за пределами Земли. В апреле проект успешно прошёл этап Critical Design Review (CDR), что подтвердило готовность к сборке и испытаниям. Цель миссии — изучение Титана, самого крупного спутника Сатурна, где, по мнению учёных, могут идти процессы, аналогичные тем, что миллиарды лет назад привели к появлению жизни на нашей планете.

Dragonfly, разрабатываемый Лабораторией прикладной физики Университета Джонса Хопкинса (APL), отправится к Титану не ранее июля 2028 года на ракете SpaceX Falcon Heavy с космодрома Кеннеди. После почти семи лет путешествия аппарат совершит посадку на ледяную поверхность спутника и проведёт более трёх лет, исследуя разные регионы, перемещаясь между ними с помощью восьми винтов. Это позволит преодолевать десятки километров за один полёт, собирая данные об атмосфере, геологии и органических соединениях.

Главная задача — поиск сложных молекул, включая аминокислоты и липиды, которые на Земле являются основой жизни. Уникальность Титана — в его плотной азотной атмосфере, реках и озёрах из жидких метана и этана, а также потенциальном подповерхностном океане. Эти условия делают спутник одной из главных целей для изучения пребиотической химии.

«CDR подтвердил, что все системы, от научных инструментов до навигации в условиях низкой гравитации, соответствуют требованиям», — заявила Элизабет Тёртл, руководитель миссии из APL. — Следующий шаг — производство компонентов и их интеграция».

Над проектом работают более десяти организаций, включая NASA Goddard, Lockheed Martin Space, Honeybee Robotics, а также международных партнёров: французское CNES, немецкое DLR и японское JAXA. Инженеры уже тестируют прототипы в камерах, имитирующих условия Титана: давление в 1,5 раза выше земного, температуру –179 °C и плотную углеводородную дымку, ограничивающую видимость.

Dragonfly станет четвёртой миссией в программе New Frontiers, следуя за станциями «Новые горизонты», «Юнона» и OSIRIS-REx. Успех проекта не только прольёт свет на процессы, предшествующие зарождению жизни, но и задаст стандарт для будущих миссий с воздушными платформами на других планетах.

Группа экс-сотрудников OpenAI, нобелевских лауреатов и экспертов по ИИ потребовала от властей Калифорнии и Делавэра заблокировать переход компании на коммерческую модель. В открытом письме от 21 апреля, направленном генеральным прокурорам штатов Робу Бонте и Кэти Дженнингс, авторы предупредили: реструктуризация OpenAI грозит подорвать миссию по защите человечества от рисков, связанных с искусственным общим интеллектом (AGI).

Инициативу подписали 10 бывших сотрудников компании, включая экс-советника по этике Пейдж Хедли, трёх лауреатов Нобелевской премии и ведущих исследователей в области ИИ. Они раскритиковали планы OpenAI передать операционный контроль коммерческому подразделению — публичной корпорации (Public Benefit Corporation, PBC). По их мнению, это ликвидирует ключевые механизмы безопасности, такие как независимый совет директоров и ограничение прибыли инвесторов до 100-кратной суммы вложений.

«Сейчас в уставе OpenAI есть обязательство делиться технологиями с конкурентами, если те близки к созданию AGI. Но при переходе на коммерческие рельсы эти гарантии исчезнут за один день», — заявил в интервью Associated Press экс-инженер OpenAI Аниш Тондвалкар.

Основанная в 2015 году как некоммерческая организация, OpenAI с 2019 года управляется гибридной структурой: коммерческое подразделение OpenAI LP работает под надзором некоммерческого совета. Новая реструктуризация, по данным подписантов, фактически передаст всю власть PBC, оставив некоммерческому крылу лишь второстепенные проекты.

«Меня тревожит вопрос: кто будет владеть и контролировать AGI, когда он будет создан? — отметила Пейдж Хедли. — Приоритет прибыли может вытеснить безопасность, особенно по мере роста возможностей ИИ». Экс-инженер Низан Стиннон выразился жёстче: «OpenAI способна разработать технологию, которая уничтожит человечество. Только некоммерческая структура, чья обязанность — служить обществу, может этому противостоять. Передача контроля коммерческому юрлицу — предательство миссии».

В компании настаивают, что изменения необходимы для конкуренции с такими игроками, как Anthropic и xAI Илона Маска. «Любые структурные корректировки направлены на то, чтобы как можно больше людей получили доступ к преимуществам ИИ», — говорится в официальном заявлении OpenAI.

Однако критики уверены: стремление обогнать конкурентов вынуждает компанию спешить с выпуском продуктов, жертвуя безопасностью. «Цена ошибок будет катастрофически расти по мере развития ИИ», — подчеркнула Хедли.

Ситуацию осложняет иск Илона Маска, поданный в 2024 году. Соучредитель OpenAI, покинувший совет директоров в 2018-м, обвинил компанию в отходе от изначальных принципов. Но текущее письмо — первый случай, когда против планов OpenAI выступили её бывшие сотрудники и авторитетные учёные, детально понимающие риски AGI.

Генеральный прокурор Делавэра Кэти Дженнингс уже пообещала провести «тщательный анализ планов OpenAI для защиты общественных интересов». Её калифорнийский коллега Роб Бонта пока воздерживается от комментариев из-за продолжающегося расследования. Решение регуляторов определит судьбу реструктуризации, сроки которой привязаны к привлечению миллиардных инвестиций до конца 2025 года.

Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, сложил с себя полномочия председателя совета директоров Oklo, калифорнийского стартапа, разрабатывающего ядерные реакторы. Это решение было принято спустя несколько месяцев после того, как Альтман помог Oklo выйти на публичный рынок посредством слияния со специальной компанией приобретений (SPAC) AltC Acquisition, председателем которой он также является.

Компания Oklo объяснила, что отставка Альтмана призвана обеспечить большую гибкость в исследовании стратегических партнёрств, особенно в сфере искусственного интеллекта. По мнению руководства, это позволит устранить потенциальные конфликты интересов, возникающие при расширении клиентской базы Oklo, в том числе среди технологических компаний, нуждающихся в чистой и надёжной энергии.

Oklo активно продвигает новое поколение компактных, усовершенствованных ядерных реакторов, которые могут стать ключевым элементом энергоснабжения масштабных центров обработки данных, важных для стремительно развивающейся индустрии искусственного интеллекта.

Растущий спрос на чистую электроэнергию, обусловленный развитием искусственного интеллекта, электромобилей и глобальными усилиями по декарбонизации, требует новых решений. Строительство традиционных атомных электростанций – процесс дорогостоящий и длительный. Oklo надеется изменить эту ситуацию.

Реакторная установка Aurora, разработанная Oklo, значительно меньше и проще в конструкции, чем традиционные реакторы. Ожидается, что её мощность будет варьироваться от 75 до 100 мегаватт и более. Компания планирует строить и эксплуатировать реакторы, а затем продавать электроэнергию напрямую клиентам по долгосрочным контрактам.

Компания планирует ввести в эксплуатацию свой первый реактор на территории Национальной лаборатории Айдахо к 2027 году. Это может сделать его одним из первых в Соединенных Штатах проектов ядерного деления, успешно реализованных на практике.

Тем не менее, компании пока не удалось заключить партнёрство с «гиперскейлерами» – технологическими корпорациями, такими как Google, Amazon или Microsoft. Эти компании активно ищут долгосрочные источники ядерной энергии для обеспечения бесперебойного и экологически чистого энергоснабжения своих крупных центров обработки данных.

Несмотря на уход из совета директоров, Альтман сохраняет связь с Oklo в качестве стратегического советника. Как заявила соучредитель и операционный директор Oklo Кэролайн Кохран, компания «с нетерпением ждет продолжения сотрудничества с ним [Сэмом Альтманом] для обеспечения масштабируемой чистой энергией сектора искусственного интеллекта и за его пределами, а также продолжения изучения стратегических партнёрств с ведущими компаниями в области искусственного интеллекта, включая, возможно, OpenAI».

Сам Альтман также подчеркнул эту направленность в своем заявлении: «По мере того, как Oklo изучает стратегические партнёрства для развёртывания чистой энергии в масштабе, особенно для обеспечения развития искусственного интеллекта, я считаю, что сейчас подходящее время для меня покинуть совет директоров».

После объявления об отставке Альтмана акции Oklo упали на 12% в ходе послеторговых операций.

В рамках Шанхайского автосалона состоялась премьера нетипичного спорткара — Binrui Cool с двигателем внутреннего сгорания, который работает не на бензине, а на метаноле. Получилось экологично и в меру мощно: мотор выдает 250 л.с. и 400 Нм крутящего момента. Степень сжатия достигает 15:1, тепловой КПД — около 46%.

Болид создан для участия в гоночной серии Chaoji League PRO, старт которой запланирован на 2026 год.

Учёные представили новую разработку в области метаматериалов – модульные конструкции, способные к сложному, независимо управляемому движению. Эти материалы, по сути, ведут себя как миниатюрные механизмы, открывая перспективы для создания новых типов роботов, адаптивных конструкций и даже устройств для хранения информации.

В основе разработки лежит сочетание двух типов элементов: ауксетических ячеек – структур, которые расширяются при растяжении и сжимаются при сжатии – и оригами-вдохновлённых колонн, изготовленных по принципу трубок Креслинга. Такое сочетание позволяет материалу одновременно скручиваться, сжиматься в плоскости более чем на 25% и уменьшаться в объёме более чем на 50% под воздействием одного управляющего фактора. Важно, что эти деформации не связаны между собой, то есть управление одной из них не влияет на другие.

Исследовательская группа, работающая под руководством учёных из Принстонского университета, предоставила все данные и программный код, использованный в работе, в открытом доступе на платформе Zenodo. Они использовали 3D-печать для создания прототипов и провели серию тестов, чтобы продемонстрировать возможности нового материала.

Потенциальные применения этой технологии охватывают широкий спектр областей. От «роботизированных трансформеров», способных менять свою форму для выполнения различных задач, до систем терморегуляции, механических запоминающих устройств, использующих гистерезис, и устройств шифрования информации, основанных на некоммутативных переходах состояний. Также возможно создание plug-and-play конструкций для поглощения энергии и защиты от ударов.

Учитывая возможности по масштабированию и перепрограммированию, данная технология может стать ключевым элементом в создании нового поколения адаптивных материалов и робототехнических систем, способных функционировать в самых разных условиях. Дальнейшие исследования будут направлены на оптимизацию материалов и разработку более сложных управляющих алгоритмов для реализации всего потенциала этих «машин из материи».

Страхи перед искусственным интеллектом оказались ближе к реальности, чем к голливудским сценариям. Исследование Университета Цюриха, в котором участвовали более 10 000 человек из США и Великобритании, показало: людей тревожат не гипотетические «восстания машин», а уже существующие проблемы — например, автоматизация рабочих мест или алгоритмическая предвзятость при приёме на работу. Это отличает общественное восприятие от популярного в медиа образа ИИ как неконтролируемой силы, угрожающей человечеству.

Учёные провели три масштабных эксперимента, предлагая респондентам оценить разные типы рисков — от катастрофических сценариев до повседневных вызовов, таких как распространение фейков через нейросети или ошибки в медицинских диагностических системах. Оказалось, что даже после знакомства с апокалиптическими прогнозами участники сохраняли повышенное внимание к актуальным угрозам. «Люди не теряют бдительность, — объясняет политолог Фабрицио Жиларди, один из авторов исследования. — Они понимают разницу между тем, что может произойти через 50 лет, и тем, что влияет на их жизнь уже сейчас».

Парадокс в том, что публичные дебаты часто сосредоточены на далёких рисках, словно игнорируя проблемы, с которыми общество сталкивается ежедневно. Например, алгоритмы, управляющие кредитными рейтингами или подбором контента в соцсетях, могут усиливать социальное неравенство — но об этом говорят реже, чем о гипотетическом «бунте ИИ». Однако, как показало исследование, такой дисбаланс в медиа не мешает людям самостоятельно расставлять приоритеты. «Обеспокоенность текущими рисками остаётся стабильной, даже если на первый план выходят футуристические прогнозы», — подчёркивает соавтор работы Эмма Хоэс.

Исследователи считают, что эти данные помогут перестроить диалог вокруг ИИ. Вместо противопоставления «близких» и «далёких» угроз учёные предлагают рассматривать их комплексно — как части одной системы. Например, разработка этических стандартов для «умных очков», распознающих эмоции, требует не только защиты приватности сегодня, но и прогнозирования долгосрочных последствий для общества.

Прогнозируя будущее, авторы отмечают: рост осознанности в отношении текущих рисков может ускорить внедрение регуляторных мер — например, обязательную проверку ИИ-систем на предвзятость перед их запуском. При этом дискуссия о будущем искусственного интеллекта, вероятно, станет более предметной, сместившись от спекуляций к анализу конкретных сценариев — от автоматизации до кибербезопасности. Как заключает Жиларди, «технологии развиваются быстрее страхов — и это шанс направить их развитие в интересах человека».

Ресурс Videocardz сообщил о том, что продажи самой доступной видеокарты Nvidia нового поколения из уже представленных — GeForce RTX 5060 — стартуют 19 мая. Эта дата была подтверждена самой Nvidia, компания сейчас работает над запуском новинки со своими партнерами.

Исследователи из Университета Буффало совершили прорыв в области медицинского искусственного интеллекта: их метод Semantic Clinical Artificial Intelligence (SCAI) позволил языковым моделям значительно улучшить результаты на экзамене USMLE — тесте для получения медицинской лицензии в США. Ключевой компонент технологии, механизм RAG, обогащает модель структурированными клиническими данными, что особенно помогло компактным версиям ИИ. Например, модель с 13 миллиардами параметров смогла преодолеть проходной порог на Step 3 USMLE только после интеграции SCAI, тогда как более мощные версии (70 и 405 миллиардов параметров) достигли точности выше 90% на отдельных этапах. Это открытие задаёт вектор для разработки инструментов, способных работать в партнёрстве с врачами.

Принцип работы SCAI напоминает создание цифрового медицинского справочника. Алгоритм анализирует учебные материалы, клинические руководства и базы данных (например, MedlinePlus и DrugBank), выделяя связи между симптомами, анализами и диагнозами в виде троек «объект-отношение-субъект». Эти структурированные данные преобразуются в числовые шаблоны, которые модель использует для дополнения контекста при ответе на вопрос. Например, при запросе о пациенте с кашлем и температурой система автоматически подключает информацию о типичных возбудителях пневмонии или рекомендует исключить COVID-19. Такой подход снижает риск «галлюцинаций» — генерации непроверенных фактов.

Эффективность метода подтверждают конкретные кейсы. В одном из вопросов USMLE описывалась 24-летняя пациентка с учащённым мочеиспусканием на фоне авиафобии. Базовая модель Llama 13B без SCAI предложила успокоительные, но после добавления структурированных данных (связь между приёмом оральных контрацептивов и аменореей, роль анализа мочи в диагностике кристаллурии) ИИ рекомендовал поведенческую терапию — корректный ответ, соответствующий стресс-индуцированной дисфункции мочевого пузыря.

Главное преимущество SCAI RAG — возможность «дообучения» моделей без их полной перестройки. Это критически важно для медицины, где данные постоянно обновляются. Например, при появлении новых клинических рекомендаций по лечению диабета система может оперативно интегрировать их в свою базу, не требуя месяцев на переобучение. При этом уровень ошибочных ответов у самой крупной модели (405B) с SCAI составил всего 4,9% на этапе Step 3 против типичных 10-15% у базовых ИИ.

Авторы подчёркивают: цель технологии — не замена врачей, а создание инструментов для снижения диагностических ошибок и ускорения принятия решений. Уже сегодня SCAI можно применять в образовании — например, для симуляции сложных клинических случаев в обучении студентов. В перспективе подобные системы могут стать частью электронных медкарт, анализируя историю пациента и предлагая врачу актуальные рекомендации.

Однако внедрение таких решений потребует тщательной валидации. Следующий шаг учёных — тестирование SCAI в реальной клинической практике, где важно не только качество ответов, но и скорость работы, интеграция с медоборудованием, а также этические аспекты.