Квазары — это чрезвычайно яркие галактические ядра, где газ и пыль, падающие в центральную сверхмассивную чёрную дыру, испускают колоссальное количество излучения. Благодаря своей исключительной яркости эти объекты можно наблюдать при высоких красных смещениях, что указывает на их большие расстояния и древность. Астрономы заинтересованы в изучении этих древних объектов, поскольку они содержат подсказки об эволюции нашей Вселенной.

Кандидаты в квазары с высоким красным смещением изначально идентифицируются по их цвету — они очень красные — и затем должны быть подтверждены путем анализа отдельных наблюдений их спектров. Однако некоторые кандидаты с высоким красным смещением могут быть ошибочно исключены из дальнейшего исследования из-за искажений, вызванных гравитационным линзированием.

Гравитационное линзирование происходит, когда массивный объект, такой как галактика, находится между нами и далёким объектом. Масса галактики искривляет пространство, действуя как увеличительное стекло, что приводит к искажению изображения объекта.

Хотя такой эффект может быть полезным, он также способен обманчиво изменить внешний вид квазара, сделав его более синим или размытым, что может привести к его исключению из числа кандидатов в квазары.

Группа астрономов под руководством Ксандера Бирна из Кембриджского университета решила восстановить линзированные квазары, которые были упущены из виду в предыдущих исследованиях.

Бирн отправился на поиски этих объектов в обширном архиве данных Dark Energy Survey (DES), который включает более 700 миллионов объектов. Он сократил этот архив, сравнив данные с изображениями из других обзоров, чтобы отфильтровать маловероятных кандидатов. Этот процесс дал гораздо более упорядоченный набор данных, содержащий уже 7438 объектов.

Чтобы избежать преждевременного исключения линзированных квазаров, Бирн применил алгоритм контрастного обучения, в котором последовательные решения помещают каждую точку данных в группу в соответствии с тем, чем она является или чем не является.

Контрастное обучение — это алгоритм, который не полагается на начальное, заданное человеком определение как на основу для своих решений. Вместо этого алгоритм сортирует каждую точку данных в соответствии со сходством с другими точками данных в наборе. Используя этот подход, алгоритм сгруппировал объекты в «архипелаг», где небольшое «островное» подмножество объектов было сгруппировано вместе как возможные кандидаты в квазары.

Среди этих кандидатов четыре особенно выделялись, «как драгоценные камни в куче гальки». Используя архивные данные телескопа Gemini South, Бирн подтвердил, что 3 из 4 кандидатов действительно являются квазарами с высоким красным смещением. И один из них, DES J0141-54, стал самым далёким линзированным квазаром, обнаруженным на сегодняшний день. Теперь команда планирует провести дополнительные наблюдения, чтобы подтвердить линзированную природу квазара.

«Если открытие подтвердится, то открытие одного линзированного квазара в выборке из четырёх целей будет исключительно высоким показателем! Если бы этот поиск проводился с использованием стандартных методов поиска, то, скорее всего, эта жемчужина осталась бы скрытой», — сказал Бирн.

Работа Бирна служит одним из примеров того, как ИИ помогает астрономам. В ближайшие годы ожидается большой приток астрономических данных — с текущим пятилетним обзором Dark Energy Spectroscopic Instrument, а также предстоящим Legacy Survey и Space and Time, которые будут проводиться обсерваторией Веры Рубин, начиная с 2025 года.

Компания Astroscale Japan опубликовала новые впечатляющие снимки космического мусора на околоземной орбите, демонстрируя серьёзность проблемы.

Токийская компания запустила космический аппарат ADRAS-J (Active Debris Removal) на борту ракеты Rocket Lab Electron 18 февраля 2024 года. ADRAS-J предназначен для тестирования безопасных методов сближения и обследования космического мусора на орбите с помощью операций сближения и сближения (RPO).

Чтобы проверить возможности космического аппарата, Astroscale направила ADRAS-J сфотографировать отработанную верхнюю ступень японской ракеты H-2A, запущенную в 2009 году. 9 июля компания опубликовала заявление, в котором продемонстрировала изображение обломков, дрейфующих в космосе на фоне Земли.

Фотография была сделана ADRAS-J в июне 2024 года, когда он находился всего в 165 футах (50 метрах) от верхней ступени H-2A размером с автобус, длиной около 36 футов (11 метров) и весом 3 тонны.

Помимо фотографирования космического мусора, ADRAS-J отработал манёвры RPO с вышедшей из строя верхней ступенью для демонстрации системы предотвращения столкновений, включая автономные операции. Во время близкого сближения с корпусом ракеты космический аппарат Astroscale инициировал автономную отмену, когда столкнулся с аномалией положения (ориентации).

Затем ADRAS-J успешно уклонился от мусора, продемонстрировав, что космический аппарат «способен сохранять безопасность даже при выполнении наблюдений за близким сближением объектов», говорится в заявлении Astroscale.

Подобные операции на дальнем расстоянии требуют точных манёвров, поскольку многие объекты космического мусора, такие как верхняя ступень H-2A, не предназначены для таких миссий.

Astroscale возлагает большие надежды на ADRAS-J. После завершения текущей фазы миссии, названной «Демонстрация коммерческого удаления мусора» (CRD2), компания планирует перейти к новой фазе, финансируемой Японским агентством аэрокосмических исследований (JAXA). На этом этапе планируется удалить и спустить с орбиты большой фрагмент космического мусора, который не был разработан с учётом такой миссии по сведению с орбиты.

«Следующий этап имеет важное значение для решения проблемы космического мусора и создания основы для устойчивой окружающей среды для будущих поколений», — заявил Эдди Като, президент Astroscale Japan. Начало второго этапа миссии CRD2 запланировано не ранее 2026 года.

Пока у Intel

То есть энергоэффективность Lunar Lake должна быть очень хорошей. Напомним, Intel всегда говорила, что эти процессоры изначально разрабатывались именно с прицелом на энергоэффективность. Конечно, из-за наличия всего четырёх больших и четырёх малых ядер в абсолютном выражении новинки Intel рекордов не поставят, но должны обеспечивать отличную производительность при очень низком потреблении. К тому же у них очень мощный iGPU.  

Похоже, следующее поколение ускорителей для ИИ может быть революционным. Как минимум усилия для этого будут приложены сразу тремя гигантами рынка. SK Hynix объявила о намерении объединить усилия с TSMC и Nvidia. 

Трёхсторонний альянс объявит о совместном плане на предстоящем мероприятии SEMICON. Сотрудничество компаний будет крутиться вокруг грядущей памяти HBM4, которая может позволить значительно повысить производительность ускорителей для ИИ. Кроме того, напомним, Hynix ранее сообщала, что планирует интегрировать память и логические компоненты в один пакет, что означает, что не будет необходимости в технологии упаковки. Видимо, поэтому компании и нужно более близкое сотрудничество с Nvidia и TSMC, чтобы следующее поколение ускорителей изначально создавалось с учётом особенностей HBM4.  

Массовое производство новой памяти, как ожидается, стартует в конце 2025 и в 2026 году в зависимости от производителя. 

Пока рынок

Согласно данным «Автостата», в июне снова был зафиксирован рост, и это уже 16-й месяц подряд, когда рынок растёт. За месяц было продано 6860 мотоциклов, что на 53,6% больше, чем год назад. То есть мало того, что рынок растёт уже 16 месяцев, так и темпы роста просто огромные. За полугодие продано 24 700 мотоциклов, что на 61,7% больше результата годичной давности. 

Лидером рынка является бренд Regulmoto с долей 17% и продажами в 1200 единиц. Далее идут Racer (около 800 мотоциклов) и Motoland (700 единиц). 

В модельном зачёте лидер — Racer RC300 (364 единицы), далее следуют Racer RC250 (330 единиц) и Regulmoto Sport (326 единиц). 

Ближайший миллисекундный пульсар PSR J0437-4715, расположенный в южном созвездии Живописца на расстоянии примерно 510 световых лет от Земли, имеет радиус 11,4 километра и массу в 1,4 раза больше массы Солнца.

Эти точные измерения были проведены группой исследователей под руководством Амстердамского университета (Нидерланды) и раскрывают новые детали о составе и магнитном поле этой нейтронной звезды. Результаты исследования опубликованы в серии научных статей.

PSR J0437 является пульсаром, вращающейся нейтронной звездой, испускающей электромагнитное излучение. Он вращается вокруг своей оси со скоростью 174 раза в секунду и имеет компаньона — белого карлика. Подобно маяку, пульсар посылает луч радиоволн и рентгеновских лучей к Земле каждые 5,75 миллисекунд, что делает его самым близким и ярким миллисекундным пульсаром, а также более стабильными «часами», чем искусственные атомные часы.

Для проведения исследования учёные использовали данные рентгеновского телескопа NICER на борту МКС и моделирование электромагнитных импульсов. Они вычислили сложные статистические модели на голландском национальном суперкомпьютере Snellius, что позволило получить радиус звезды с помощью измерений массы, проведенных Дэниелом Рирдоном (Технологический университет Суинберна, Австралия) и коллегами из Parkes Pulsar Timing Array. Кроме того, исследователи составили карту распределения температуры магнитных полюсов.

Главный исследователь Деварши Чоудхури (Университет Амстердама, Нидерланды) выразил удовлетворение результатами измерений: «Раньше мы надеялись, что сможем точно рассчитать радиус. И было бы здорово, если бы мы могли показать, что горячие магнитные полюса не находятся прямо напротив друг друга на поверхности звезды. Нам удалось сделать и то, и другое».

Новые измерения указывают на «более мягкое уравнение состояния», чем считалось ранее, что означает, что максимальная масса нейтронных звёзд должна быть ниже, чем предсказывают некоторые теории. Этот вывод согласуется с наблюдениями гравитационных волн, как отметила соавтор и эксперт по нейтронным звездам Анна Уоттс (Университет Амстердама).

Похоже, КамАЗ начал продажи своего нового автобуса «4290», который впервые показали ещё в 2020 году. 

Машины появились на сайтах объявлений. В частности, речь о версии КамАЗ 4290-30-5M с дизельным двигателем за 12,65 млн рублей. 

Если заглянуть на сайт производителя, там можно узнать, что существует и версия на газу. При этом она предлагает 197 л.с. и 665 Н·м против 209 л.с. и 700 Н·м у дизельного варианта. Во всех случаях агрегатируются двигатели шестиступенчатой автоматической коробкой передач, только неизвестно, чьего производства. 

Если говорить о машине в целом, то это девятиметровый городской автобус с 25 сидячими местами для пассажиров, 70 местами в целом, пневмоподвеской и двумя дверями. Что интересно, автобус может похвастаться цифровой приборной панелью.  

Авторы Drom.ru обнародовали статистику продаж премиальных российских автомобилей Aurus за первое полугодие 2024 года. 

Оказалось, что за полгода было продано 10 кроссоверов Komendant и 40 седанов Senat. Из них только 15 машин были произведены в текущем году, а все остальные машины выпущены ещё в прошлом. 

Правда, пока что машины в основном продают юридическим лицам. Продажи физическим за все полгода — это лишь два автомобиля. Авторы отмечают, что Hongqi H9, который позиционируют, как конкурента Senat, за полгода нашёл 256 покупателей. Вероятно, в первую очередь из-за шестикратной разницы в цене (примерно 8 млн против примерно 48 млн рублей).  

Проблемы Intel из-за нестабильности работы топовых процессоров Core 13-го и 14-го поколения нарастают. После данных о том, что У Intel опять какие-то проблемы с новыми процессорами? Настольные Core Ultra 200 линейки Arrow Lake-S выйдут лишь в самом конце года

В итоге в Alderon Games решили полностью перейти на процессоры AMD, которые, по словам разработчиков, испытывают в 100 раз меньше сбоев. Более того, разработчики советуют всем поступать так же. Они рекомендуют переходить на CPU AMD также тем, кто размещает серверы для Path of Titans или продаёт игровые серверы в целом. Кроме того, разработчики будут оповещать геймеров прямо в игре, что их проблемы могут быть связаны именно с CPU Intel, а не с игрой.  

Компания OpenAI, известная созданием популярного чат-бота ChatGPT, работает над новым проектом под кодовым названием Strawberry, который призван значительно улучшить возможности «рассуждений» её моделей на базе искусственного интеллекта. Согласно информации источника, знакомого с ситуацией, и внутренней документации, изученной агентством Reuters, проект Strawberry является тщательно охраняемым секретом даже внутри компании.

Проект Strawberry направлен на то, чтобы дать возможность модели не только генерировать ответы на запросы, но и иметь автономный доступ к интернету и выполнять «глубокие исследования». Этого удалось достичь благодаря специализированному способу обработки модели ИИ после предварительного обучения на очень больших наборах данных.

Рассуждение является ключом к достижению ИИ человеческого уровня интеллекта. Хотя большие языковые модели уже могут обобщать и составлять тексты гораздо быстрее человека, они часто не справляются с «проблемами здравого смысла», решения которых кажутся людям интуитивными.

Улучшение рассуждений в моделях ИИ рассматривается как ключ к раскрытию возможностей моделей делать всё: от совершения научных открытий до планирования и создания новых программных приложений.

Проект Strawberry ранее был известен как Q*, и, как сообщало агентство Reuters в прошлом году, в компании уже рассматривали его как прорыв. Два источника рассказали, что в начале этого года они видели демонстрационные версии Q*, способные отвечать на сложные научные и математические вопросы, недоступные сегодняшним коммерчески доступным моделям.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман ранее в этом году заявил, что в области ИИ «наиболее важные области прогресса будут связаны со способностью рассуждать».

Другие компании, такие как Google, Meta* и Microsoft, также экспериментируют с различными методами для улучшения рассуждений в моделях на базе искусственного интеллекта. Однако исследователи расходятся во мнениях относительно того, способны ли большие языковые модели включать исследования и долгосрочное планирование.

В последние месяцы компания конфиденциально дала понять разработчикам и другим внешним сторонам, что она находится на пороге выпуска технологии со значительно более продвинутыми возможностями к «рассуждениям». Проект Strawberry включает в себя специализированный способ так называемого «пост-обучения» моделей генеративного ИИ OpenAI, или адаптации базовых моделей для оттачивания их производительности определённым образом после того, как они уже были обучены на массивах обобщённых данных.

Представитель OpenAI подтвердил факт внутреннего общего собрания, на котором была продемонстрирована демоверсия исследовательского проекта «с навыками рассуждения, подобными человеческим». Однако Reuters не удалось определить, был ли продемонстрированный проект Strawberry. Представитель компании не стал напрямую отвечать на вопросы о новом проекте, но заявил, что «непрерывные исследования новых возможностей ИИ являются обычной практикой в ??отрасли, все мы убеждены, что эти системы со временем будут совершенствовать свои рассуждения».

Reuters не смог установить точную дату документа, в котором подробно описывается план того, как OpenAI намерена использовать Strawberry для проведения исследований. Источник описал план как находящийся в процессе разработки. Информационное агентство не смогло установить, насколько Strawberry близок к тому, чтобы стать общедоступным. Команды внутри OpenAI работают над Strawberry, согласно копии внутреннего документа, с которым Reuters ознакомился в мае. Источник сообщил, что работа над проектом является тщательно охраняемым секретом даже в OpenAI.

* Компания Meta признана в РФ экстремистской организацией и внесена в соответствующий реестр Минюста