Учёные впервые применили методы машинного обучения для прямого определения фундаментальных космологических параметров по данным рентгеновского телескопа eROSITA. Вместо классических подходов, основанных на косвенных оценках масс скоплений галактик и масштабных соотношениях, исследователи обучили модель Random Forest на гидродинамических симуляциях Magneticum с разными наборами параметров Вселенной.

После обучения алгоритм был применён к реальным наблюдениям скоплений из каталогов. Модель анализировала сразу несколько рентгеновских характеристик — светимость, температуру, массу газа и характерные радиусы — и использовала их для восстановления космологических параметров.

В результате были получены значения плотности материи Ωm = 0,30(−0,02;+0,03), амплитуды флуктуаций σ8 = 0,81 ± 0,01 и нормированной постоянной Хаббла h0 = 0,710 ± 0,004. По точности эти оценки сопоставимы со стандартными космологическими анализами и не показывают противоречий с данными реликтового излучения и слабого гравитационного линзирования.

При этом значения заметно отличаются от оценки астрономического спутника Планк (Planck) Европейского космического агентства, созданного для изучения вариаций космического микроволнового фона и ближе к результатам локальных измерений расстояний. Это делает новый подход потенциально важным инструментом для изучения «напряжения Хаббла». «Напряжение Хаббла» — это расхождение между скоростью расширения Вселенной, измеренной по ранней Вселенной (реликтовому излучению), и её значением, полученным из наблюдений близких галактик, пока что его не удаётся объяснить в рамках стандартной космологической модели.

Авторы подчёркивают, что ключевое преимущество метода — способность учитывать сложные взаимосвязи между наблюдаемыми параметрами скоплений и снижать влияние систематических ошибок, связанных с калибровкой масс. Именно эти неопределённости долгое время оставались одним из главных ограничений рентгеновской космологии.

Проверка на симуляциях показала устойчивость результатов к изменению состава выборки, уровню шума и параметрам обучения. Это говорит о том, что модель не просто подгоняется под данные, а действительно извлекает физически значимую информацию.

По мнению исследователей, предложенный подход открывает новые возможности для анализа крупных рентгеновских обзоров и независимой проверки стандартной космологической модели. По мере накопления данных eROSITA и расширения набора симуляций точность таких методов может заметно вырасти.

В перспективе этот метод может стать одним из ключевых инструментов космологии наблюдений, дополняя традиционные статистические методы и помогая получать надёжные оценки параметров Вселенной из всё более сложных массивов данных.

Компания Google, похоже, хочет интегрировать свой генератор изображений Nano Banana в картографический сервис Google Maps. 

Сама Google пока ничего об этом не говорила, но авторы Android Authority обнаружили намёки в коде ПО. В Google Maps версии 26.09.00.873668274 содержатся строки, которые предполагают, что Google может добавить Nano Banana в приложение. 

Предположительно, ИИ появится в режиме Street View. В это случае пользователи смогут создавать изображения своих любимых мест в новом стиле.  

В главном поясе астероидов регулярно происходят крупные столкновения, в результате которых формируются семейства обломков — от километровых фрагментов до мелких тел. В новой работе учёные представили сводный каталог 335 таких семейств, включающий данные об их возрасте, составе, альбедо, размерах родительских астероидов и крупнейших фрагментов.

Авторы объединили результаты трёх крупных исследований, опубликованных в период с 2015 по 2026 год, и уточнили методы идентификации семейств. Для этого использовались иерархическая кластеризация орбит и статистический анализ значимости группировок. Отдельное внимание уделено молодым семействам возрастом менее 10 миллионов лет, которые формируются при разрушении сравнительно небольших астероидов.

Для каждого семейства были рассчитаны ключевые физические и динамические параметры. В ряде случаев исследователи также выявили возможных интерлоперов — астероиды, не связанные с группой общим происхождением и случайно попавшие в неё по орбитальным характеристикам.

Каталог позволяет проследить долговременную эволюцию астероидных семейств. Старые группы, образованные при разрушении малых тел, со временем теряют мелкие фрагменты под действием эффекта Ярковского — слабого, но накопленного воздействия солнечного излучения на орбиты астероидов. В результате такие семейства постепенно перестают выделяться на фоне общего распределения объектов в поясе.

Для оценки возраста древних семейств применён метод V-образной оболочки, учитывающий орбитальный дрейф. Для молодых групп использовался анализ обратной сходимости орбитальных долгот, позволяющий восстановить момент их образования.

В работе приведены примеры наиболее масштабных разрушительных событий, включая семейства Гефион и Дора. Также указаны группы астероидов, связанные с источниками метеоритов и крупными ударными объектами, потенциально опасными для Земли.

Авторы отмечают, что каталог станет основой для дальнейших исследований с использованием данных Обсерватории имени Веры Рубин. Он позволит выявлять новые семейства, уточнять их происхождение и лучше описывать динамику главного пояса.

В более широком контексте работа важна для понимания истории столкновений в Солнечной системе и оценки долгосрочных рисков сближений астероидов с Землёй.

Компания Google, похоже, хочет интегрировать свой генератор изображений Nano Banana в картографический сервис Google Maps. 

Сама Google пока ничего об этом не говорила, но авторы Android Authority обнаружили намёки в коде ПО. В Google Maps версии 26.09.00.873668274 содержатся строки, которые предполагают, что Google может добавить Nano Banana в приложение. 

Предположительно, ИИ появится в режиме Street View. В это случае пользователи смогут создавать изображения своих любимых мест в новом стиле.  

В главном поясе астероидов регулярно происходят крупные столкновения, в результате которых формируются семейства обломков — от километровых фрагментов до мелких тел. В новой работе учёные представили сводный каталог 335 таких семейств, включающий данные об их возрасте, составе, альбедо, размерах родительских астероидов и крупнейших фрагментов.

Авторы объединили результаты трёх крупных исследований, опубликованных в период с 2015 по 2026 год, и уточнили методы идентификации семейств. Для этого использовались иерархическая кластеризация орбит и статистический анализ значимости группировок. Отдельное внимание уделено молодым семействам возрастом менее 10 миллионов лет, которые формируются при разрушении сравнительно небольших астероидов.

Для каждого семейства были рассчитаны ключевые физические и динамические параметры. В ряде случаев исследователи также выявили возможных интерлоперов — астероиды, не связанные с группой общим происхождением и случайно попавшие в неё по орбитальным характеристикам.

Каталог позволяет проследить долговременную эволюцию астероидных семейств. Старые группы, образованные при разрушении малых тел, со временем теряют мелкие фрагменты под действием эффекта Ярковского — слабого, но накопленного воздействия солнечного излучения на орбиты астероидов. В результате такие семейства постепенно перестают выделяться на фоне общего распределения объектов в поясе.

Для оценки возраста древних семейств применён метод V-образной оболочки, учитывающий орбитальный дрейф. Для молодых групп использовался анализ обратной сходимости орбитальных долгот, позволяющий восстановить момент их образования.

В работе приведены примеры наиболее масштабных разрушительных событий, включая семейства Гефион и Дора. Также указаны группы астероидов, связанные с источниками метеоритов и крупными ударными объектами, потенциально опасными для Земли.

Авторы отмечают, что каталог станет основой для дальнейших исследований с использованием данных Обсерватории имени Веры Рубин. Он позволит выявлять новые семейства, уточнять их происхождение и лучше описывать динамику главного пояса.

В более широком контексте работа важна для понимания истории столкновений в Солнечной системе и оценки долгосрочных рисков сближений астероидов с Землёй.

Компании Hynix и SanDisk собираются вместе работать над созданием новой высокоскоростной флеш-памяти. Память High Bandwidth Flash (HBF) описывается, как новый уровень для выполнения задач искусственного интеллекта, занимающий промежуточное положение между HBM и SSD, ориентированный на большую емкость, чем HBM, без перехода к схемам доступа, характерным для обычных накопителей. 

В рамках разработки на первом этапе SanDisk собирается достичь пропускной способности в 1,6 ТБ/с, ёмкости 256 Гбит на кристалл и объёма 512 ГБ на 16-слойный стек. По размерам и энергопотреблению такой стек будет максимально близок к стеку HBM4. 

Когда такая память может выйти на рынок, пока неизвестно.  

Кроссовер Geely Monjaro стал самым продаваемым полноприводным автомобилем на российском рынке по итогам 2025 года. 

По данным аналитического агентства «Автостат», за прошлый год было реализовано 37 660 таких машин, что позволило модели занять первое место в сегменте полноприводных машин.

Вторую строчку заняла Lada Niva Legend с результатом 34 310 проданных автомобилей, немного уступив лидеру. Замыкает тройку Lada Niva Travel — 34 076 единиц. Таким образом, Monjaro сумел обойти традиционных фаворитов рынка и укрепить позиции китайских брендов в России.

Всего в 2025 году в стране было продано 524 063 полноприводных автомобиля, что составляет 39,5% от общего объёма рынка. Несмотря на лидерство Monjaro, сегмент в целом показал снижение на 13% по сравнению с предыдущим годом.

MSI выпустила новые материнские платы Pro B550M-B и B550M-A Pro для устаревшего сокета AMD AM4. Новинки рассчитаны на оперативную память DDR4, которая сейчас гораздо дешевле DDR5. Соответственно, на их базе можно построить бюджетную игровую систему.

MSI B550M-A Pro: Максимально упрощенный вариант с 4-контактным питанием CPU и одним слотом M.2. Плата сохранила два порта PS/2 и имеет видеовыход DVI-D.

В Японии стоимость MSI Pro B550M-B составляет 90 долларов, MSI B550M-A Pro — 75 долларов. Официальный старт продаж намечен на 27 февраля.

Пользователь форума Reddit под ником AccomplishedFan8690 поделился историей невероятного везения: он заказал в интернет-магазине один комплект оперативной памяти Corsair 32GB DDR5-6000, а обнаружил на пороге своего дома целую запечатанную коробку, в которой находилось 10 таких комплектов. Таким образом, вместо заказанных 32 ГБ счастливчик стал владельцем 320 ГБ высокоскоростной памяти.

В условиях текущего кризиса полупроводников такая ошибка склада — настоящий джекпот. Сейчас один такой комплект Corsair на Amazon стоит около 400 долларов, так что пользователь получил памяти на 4000 долларов.

Причиной инцидента, скорее всего, стала банальная невнимательность сотрудника склада, который приклеил почтовую этикетку на всю коробку, решив, что внутри одна единица товара. Подобные случаи уже фиксировались ранее: в прошлом году покупатели вместо одного SSD получали упаковки по 20 штук.

Поскольку современные материнские платы не поддерживают такой объем оперативной памяти, а для игр 32 ГБ остаются «золотым стандартом», владелец не планирует использовать всё богатство сам. Он намерен распродать лишние 9 комплектов по ценам ниже рыночных, чтобы помочь другим геймерам обновить свои системы в условиях дефицита.

Мировая полупроводниковая индустрия столкнулась с новым витком дефицита критически важного сырья. Несмотря на официальное «перемирие» в торговой войне между Вашингтоном и Пекином, достигнутое в октябре 2025 года, американские компании массово заявляют о невозможности получить экспортные лицензии на китайские редкоземельные металлы. Особенно критическая ситуация сложилась вокруг скандия — ключевого элемента для производства чипов 5G и базовых станций сотовой связи.

Китайская сторона перешла к тактике «адресного контроля». Теперь Пекин требует от экспортеров раскрывать конечного потребителя каждой партии сырья. Под жесткий надзор попали практически все материалы, необходимые для производства логических чипов по техпроцессу 14 нм и меньше, чипов памяти с количеством слоев 256 и более.

Более того, Китай запретил экспорт не только самих минералов, но и технологий их обработки. Это лишает США и их союзников возможности быстро наладить собственные производственные циклы, даже если они найдут альтернативные месторождения. На данный момент Китай контролирует около 61% мировых поставок редкоземельных элементов.