Космический телескоп «Хаббл» получил детальное изображение галактики Arp 184 (NGC 1961), расположенной в созвездии Жирафа на расстоянии 190 млн световых лет от Земли. Объект привлёк внимание астрономов необычной структурой: его яркая спиральная ветвь, усыпанная молодыми звёздами, направлена в сторону наблюдателя, тогда как обратная сторона галактики обладает лишь разреженными газовыми волокнами и светилами.

Arp 184 вошла в «Атлас пекулярных галактик», составленный Халтоном Арпом в 1966 году, который включает 338 объектов с аномальными формами, не соответствующими классическим спиральным или эллиптическим структурам. Как поясняют учёные, такие деформации часто возникают из-за гравитационного взаимодействия с соседними галактиками, но в случае Arp 184 причина асимметрии остаётся предметом исследований.

Изображение объединило данные трёх кратковременных наблюдательных программ «Хаббла». Первая из них целенаправленно изучала Arp 184 и другие галактики из каталогов Арпа и Барри Мадора, фиксируя их морфологические особенности. Две другие программы анализировали последствия редких событий — вспышек сверхновых и приливных разрушений звёзд чёрными дырами.

Интерес к Arp 184 подогревает её активность: за последние 30 лет (с 1995 по 2025 год) здесь зарегистрировали четыре сверхновых. Это делает галактику ценным объектом для изучения механизмов звёздных взрывов и их влияния на межзвёздную среду. На снимке «Хаббла» различимы области недавнего звездообразования, возникшие, вероятно, из-за ударных волн от сверхновых, сжимающих газовые облака.

Астрономы отмечают, что программы типа Snapshot, использованные для наблюдений, позволяют заполнить паузы между основными заданиями телескопа, максимально задействуя его ресурсы. В случае Arp 184 такой подход дал возможность не только задокументировать структуру галактики, но и создать основу для будущих исследований её динамики.

Снимок демонстрирует возможности «Хаббла» в изучении сложных взаимодействий внутри галактик, даже спустя десятилетия после его запуска. Учёные надеются, что последующие наблюдения, в том числе с помощью телескопа «Джеймс Уэбб», помогут раскрыть причины асимметрии Arp 184 и роль сверхновых в эволюции подобных объектов.

Китайская лаборатория глубокого космоса (DSEL) впервые в мире успешно провела лазерную дальнометрию Земля-Луна в условиях яркого дневного света. В ходе двухдневного эксперимента 26–27 апреля 2025 года лазерный луч, отправленный с Земли, преодолел 130 000 км, отразился от спутника Tiandu-1, находящегося на окололунной орбите, и вернулся, обеспечив точность измерений до сантиметров. Прорыв реализован с использованием спутника, запущенного в марте 2024 года. 

Лазерная дальнометрия — это высокоточный метод определения орбит, при котором наземные станции посылают наносекундные импульсы лазера, отражающиеся от ретрорефлекторов на спутниках. Отраженный сигнал позволяет измерить расстояние с точностью до сантиметров. Если для спутников на низкой околоземной орбите такая технология применяется даже днем, то для Луны солнечный свет создавал помехи, ограничивая измерения ночным временем. DSEL преодолела эту проблему, успешно проведя дальнометрию в условиях яркого дневного света. «Это сравнимо с попаданием в волос с расстояния 10 км», — отметили в лаборатории, подчеркивая сложность задачи из-за высокой скорости спутников в окололунном пространстве.

Эксперимент проводился с использованием спутника Tiandu-1, который вместе с Tiandu-2 и Queqiao-2 был запущен для тестирования сети связи и навигации. Ученые из Обсерваторий Юньнаня Китайской академии наук зафиксировали четкие сигналы от Tiandu-1, находившегося на расстоянии около трети пути к Луне. Успех стал возможен благодаря высокой точности лазерного оборудования и способности подавлять солнечные помехи. Это позволяет проводить измерения в любое время суток, значительно увеличивая объем данных для точного определения орбит.

Лазерная дальнометрия — основа для сети Queqiao, которая обеспечит непрерывную связь, высокоточную синхронизацию времени и автономную навигацию для лунных посадочных модулей, роверов и будущих астронавтов. Китай планирует высадку на Луну к 2030 году и начало строительства Международной лунной исследовательской станции на южном полюсе Луны к 2035 году в партнерстве с Россией. Станция будет исследовать кратеры с запасами водяного льда, а лазерная технология обеспечит точное управление посадкой и координацию экспедиций. 

DSEL планирует расширить дневные испытания, увеличив дальность и частоту лазерных импульсов, чтобы интегрировать технологию в повседневные операции глубокого космоса. Помимо этого, Китай разрабатывает систему управления космическим движением для координации до 100 000 спутников на низкой орбите к концу десятилетия. В рамках миссии Chang’e-8, запланированной на 2028 год, Китай и Россия тестируют ядерный реактор и альтернативные источники энергии для лунной станции.

Команда ученых из Техасского университета A&M разработала уникальный самозаживляющийся полимер Diels-Adler Polymer (DAP), который впервые в мире способен защищать спутники и космические аппараты от высокоскоростного космического мусора, движущегося со скоростью 8 км/с — быстрее пули. Материал, протестированный на наноуровне с использованием передовой технологии лазерного ударного тестирования (LIPIT), демонстрирует способность растягиваться, поглощать энергию удара, плавиться и мгновенно восстанавливаться, оставляя лишь микроскопическое отверстие. 

Полимер DAP обладает уникальной структурой с динамическими ковалентными связями, которые разрываются при сильном нагреве или ударе, но быстро восстанавливаются при охлаждении, даже если конфигурация слегка изменяется. При столкновении с микрочастицами, такими как микрометеороиды, материал поглощает кинетическую энергию, растягивается, переходит в жидкое состояние, пропускает объект и затем мгновенно возвращается в твердую форму. «Это первое открытие материала с таким поведением на любом масштабе», — заявила доктор Светлана Сухишвили, профессор кафедры материаловедения Техасского университета A&M. Тестирование с помощью LIPIT, запускающего кремниевые частицы диаметром 3,7 микрометра, показало, что полимер не образует значительных повреждений, оставляя лишь крошечные следы.

Для проверки свойств DAP ученые использовали лазерный метод LIPIT, который имитирует высокоскоростные столкновения в космосе. Ультраскоростная камера с экспозицией 3 наносекунды фиксировала процесс удара с интервалами 50 наносекунд. Изначально исследователи предположили, что частица не попала в цель, так как видимых отверстий не было. Однако анализ показал, что полимер растянулся, расплавился и восстановился, поглотив энергию удара. «Полимер действует как супергерой, мгновенно залечивая свои раны», — отметил профессор Эдвин Томас. На наноуровне материал показал выдающуюся прочность, эластичность при нагреве и текучесть при высоких температурах.

Космический мусор в низкой околоземной орбите (НОО) представляет серьезную угрозу: с 2019 по 2023 годы спутники Starlink выполнили более 50 000 маневров уклонения. DAP может защитить спутники, окна космических кораблей и станции от микрометеороидов и обломков. На Земле материал перспективен для создания легкой и прочной брони, устойчивой к высокоскоростным ударам. «Полимеры DAP уникальны: они жесткие при низких температурах, эластичные при нагреве и текучие при экстремальных условиях», — подчеркнул Томас.  Пока DAP протестирован только на наноуровне, и ученые признают, что его поведение на макроуровне требует дальнейших исследований. Команда планирует масштабировать технологию для реальных космических аппаратов и изучить ее долговечность в условиях космоса.

Инженеры Массачусетского технологического института (MIT) представили материал, который может изменить подход к созданию тепловизоров. Современные инфракрасные очки используют детекторы на основе теллурида кадмия ртути, требующие охлаждения до температур жидкого азота (–196°C). Такие системы громоздки — их вес достигает нескольких килограммов. Однако новая разработка команды MIT позволяет отказаться от охлаждения, сохранив или даже улучшив качество детекции.

Традиционные неохлаждаемые сенсоры, использующие пироэлектрические материалы (например, турмалин), страдают от тепловых шумов из-за атомных колебаний при комнатной температуре. Это снижает их чувствительность к слабым инфракрасным сигналам. Исследователи под руководством Синьюань Чжан предположили, что ультратонкие плёнки из пироэлектрического материала смогут минимизировать шумы. Для этого требовалось создать структуры толщиной в несколько нанометров и отделить их от подложки без повреждений — задача, которая долго оставалась нерешаемой.

Прорыв произошёл благодаря материалу PMN-PT (ниобат-титанат свинца-магния). В ходе экспериментов учёные обнаружили, что свинец в его составе ослабляет связи между плёнкой и подложкой. Это позволило легко отделять наноплёнки, просто создав микротрещину на границе материалов. «Достаточно небольшого механического напряжения — и плёнка отслаивается за секунду», — пояснила Чжан.

Собрав детектор из 100 слоёв PMN-PT толщиной 10 нм каждый, команда провела тесты. Сенсор размером 60 мкм2 продемонстрировал чувствительность во всём инфракрасном диапазоне, превзойдя охлаждаемые аналоги на основе теллурида кадмия ртути. Кроме того, он реагировал на минимальные изменения температуры, что критично для обнаружения удалённых объектов в сложных условиях.

Несмотря на успех, до коммерциализации технологии предстоит решить несколько задач. «Нужно интегрировать оптику, источники питания и схемы в компактный корпус», — отметила Чжан. По её словам, новая разработка может привести к созданию тепловизоров в форме обычных очков вместо массивных масок. Другое возможное применение — сенсоры для беспилотных автомобилей, улучшающие навигацию в тумане или дожде.

Метод «атомного отслоения», разработанный в MIT, также открывает перспективы для других материалов. Ослабление связей между подложкой и плёнкой с помощью свинца может быть адаптировано для гибкой электроники, носимых устройств или миниатюрных компьютеров. «Если метод удастся масштабировать, то это изменит подход к производству полупроводников», — добавила Чжан. Ожидается, что первые прототипы «очков-тепловизоров» появятся в течение следующих двух лет.

Код, созданный искусственным интеллектом, регулярно содержит ссылки на несуществующие сторонние библиотеки, что открывает возможности для атак на цепочку поставок программного обеспечения. К такому выводу пришли исследователи из Университета Техаса в Сан-Антонио, чья работа будет представлена на симпозиуме USENIX Security Symposium. Учёные проанализировали 576 тыс. образцов кода, сгенерированных 16 популярными языковыми моделями, включая OpenAI и открытые решения. В 19,7% случаев зависимости (сторонние компоненты, необходимые для работы кода) оказались «галлюцинациями» — пакетами, которых не существует в публичных репозиториях.

Особую опасность такие ошибки представляют из-за повторяемости: 43% «галлюцинированных» названий появлялись в более чем 10 запросах, а 58% — повторялись хотя бы раз в 10 итерациях. Это позволяет злоумышленникам предсказуемо создавать вредоносные пакеты с такими именами и внедрять их в легитимные программы. Как объяснил ведущий автор исследования Джозеф Спраклен, если разработчик установит поддельную зависимость, то код злоумышленника выполнится на его системе, что может привести к утечке данных или установке бэкдоров.

Наиболее уязвимыми оказались открытые модели, такие как CodeLlama и DeepSeek, — они «галлюцинировали» в 22% случаев против 5% у коммерческих аналогов. Учёные связывают это с размером моделей: коммерческие решения, такие как ChatGPT, имеют в 10 раз больше параметров, что улучшает точность. При этом в рамках открытых моделей разница в размере не влияла на частоту ошибок, что указывает на роль других факторов: обучающих данных, тонкой настройки и механизмов безопасности.

Язык программирования также имел значение: JavaScript-код содержал 21% несуществующих зависимостей против 16% у Python. Исследователи предполагают, что причина — в 10-кратном превосходстве экосистемы JavaScript по числу пакетов и сложности неймспейсов, что затрудняет точное воспроизведение названий.

Проблема усугубляет риски «подмены зависимостей» — атак, при которых злоумышленник публикует вредоносный пакет с именем, совпадающим с легитимным, но более новой версией. В 2021 году подобная техника использовалась против Apple, Microsoft и Tesla. С ростом популярности ИИ-генераторов кода, по прогнозам Microsoft CTO Кевина Скотта, к 2030 году 95% программ может создаваться с их помощью, что увеличит масштаб угрозы.

«Галлюцинации в LLM — это не случайные ошибки, а системная уязвимость, — подчеркнул Спраклен. — Разработчикам критически важно проверять каждую зависимость, даже если её предложил ИИ». Исследователи призвали сообщество усилить механизмы верификации кода и разработать инструменты для автоматического обнаружения «галлюцинированных» пакетов, чтобы снизить риски для всей экосистемы разработки.

Команда ученых из Национальной лаборатории ядерной энергетики (NEAL) Университета Южного Китая представила прорыв в проектировании радиационной защиты для ядерных реакторов следующего поколения. Впервые в мире разработаны два алгоритма — RP-NSGA и RP-MOABC, основанные на стратегии выбора опорных точек, которые позволяют одновременно минимизировать вес и объем защитных структур, обеспечивая максимальную защиту от радиации. Эти алгоритмы решают многокритериальные задачи, превосходя традиционные методы, и подходят для современных реакторов, включая транспортные, морские и космические. Исследование, опубликованное 1 мая 2025 года, обещает изменить подход к проектированию ядерных систем, делая их легче, компактнее и безопаснее.

Традиционные методы проектирования радиационной защиты опирались на интуицию экспертов и не справлялись с требованиями новых реакторов, которым нужны легкие и компактные защитные структуры. Алгоритмы RP-NSGA и RP-MOABC интегрируют стратегию выбора опорных точек с генетическими алгоритмами (NSGA) и алгоритмами искусственного пчелиного роя (MOABC). Это позволяет автоматически находить оптимальные конфигурации, учитывающие четыре и более цели, такие как снижение веса, объема и уровня радиации. «Эти алгоритмы решают задачи, которые раньше были недоступны из-за множества параметров и целей», — отмечают исследователи.

Алгоритмы были протестированы в двух экспериментах. В первом, на простой трехмерной защитной структуре, RP-NSGA сократил объем и вес до 24,5% и 14,5% от значений, полученных традиционным методом. Результат RP-MOABC — минус 17,3% по объему и 9,77% по весу. Во втором эксперименте, с многослойной многоматериальной структурой, алгоритмы добились сокращения объема на 19,12% и веса на 24,50%. Эти результаты подтверждают, что новые алгоритмы позволяют радикально облегчить защиту, сохраняя строгие стандарты радиационной безопасности.

Новые реакторы, разрабатываемые для морских судов, космических аппаратов и мобильных установок, требуют компактных и легких защитных решений. Традиционные методы не могли обеспечить баланс между размером, весом и безопасностью. Алгоритмы RP-NSGA и RP-MOABC автоматизируют процесс проектирования, снижая сложность и предоставляя инженерам готовые решения на стадии концептуального дизайна. «Это открытие дает техническую поддержку для создания новых типов реакторов», — подчеркивают ученые.

Алгоритмы применимы не только к ядерной энергетике, но и к другим областям, где требуется многокритериальная оптимизация, например, в авиации и материаловедении. Ученые планируют адаптировать их для более сложных структур и повысить точность. «Мы предложили новый подход к проектированию, который улучшит качество и безопасность ядерных технологий», — заключают исследователи.

Спустя годы после бума криптовалют майнинг Bitcoin (BTC) перестал быть доступным даже для крупных игроков. По данным исследования CoinShares, опубликованного через Overclockers в мае 2025 года, добыча одной монеты обходится публичным майнинговым компаниям в $82 000 — почти вдвое больше, чем в предыдущем квартале. Для небольших организаций эта цифра достигает $137 000, тогда как текущая рыночная стоимость BTC составляет $94 703. Такое расхождение ставит под вопрос экономическую целесообразность процесса.

География играет ключевую роль: в Германии, например, себестоимость майнинга взлетает до $200 000 за BTC из-за высоких тарифов на электроэнергию. Это делает страну одним из наименее выгодных регионов для добычи. Даже оптимизация оборудования и переход на возобновляемые источники энергии не спасают от убытков в таких условиях.

Однако майнинг не исчезает полностью. Крупные компании делают ставку на технологическое превосходство: они модернизируют фермы, снижая энергопотребление и увеличивая скорость вычислений. Кроме того, гибкость инфраструктуры позволяет перепрофилировать мощности для облачных вычислений или задач искусственного интеллекта в периоды низкой доходности BTC. Это стратегия хеджирования рисков, — когда рынок криптовалют восстанавливается, мощности можно быстро вернуть к майнингу.

Для частных энтузиастов эпоха домашних установок, судя по всему, окончательно ушла в прошлое. Современные промышленные центры, размещённые в регионах с дешёвой электроэнергией (например, в Скандинавии или Центральной Азии), доминируют в отрасли. Их масштабы позволяют оперативно переключаться на новые алгоритмы или криптовалюты, что блокирует возможность конкуренции со стороны малых игроков.

Тем временем сообщество напоминает о ранних днях Bitcoin — эре «цифровой золотой лихорадки», когда майнеры случайно выбрасывали жёсткие диски с сотнями монет или зарабатывали состояния за считаные месяцы. Сегодня подобные истории звучат как легенды. Современные реалии требуют многомиллионных вложений, а рентабельность остаётся под вопросом даже для индустриальных гигантов.

Похоже, что майнинг BTC превратился в узкоспециализированную отрасль с высокими барьерами для входа. Его будущее теперь зависит не столько от цены самой криптовалюты, сколько от прорывов в энергоэффективных технологиях и способности компаний адаптироваться к волатильности рынка. Для рядовых пользователей, как иронично отмечают в сообществе, «лучшее применение видеокартам — всё ещё игры, а не погоня за цифровым золотом».

Международная команда ученых под руководством Института ядерной физики Университета им. Иоганна Гутенберга в Майнце (JGU) впервые в мире синтезировала один из самых нейтронно-избыточных изотопов — водород-6, состоящий из одного протона и пяти нейтронов. Эксперимент был проведен на ускорителе частиц Mainz Microtron (MAMI) с использованием высокоэнергетического электронного пучка мощностью 855 МэВ, он открыл новую методику изучения экзотических ядер. Результаты, полученные в сотрудничестве с учеными из университетов Китая и Японии, показали, что энергия основного состояния водород-6 ниже, чем предсказывали теории, что заставляет пересмотреть модели взаимодействий нейтронов в нестабильных ядрах.

Эксперимент на MAMI использовал инновационный двухэтапный процесс. Электронный пучок энергией 855 МэВ направлялся на специально подготовленную мишень из лития-7. На первом этапе электрон взаимодействовал с протоном в ядре лития, вызывая его распад на нейтрон и пион. На втором этапе этот нейтрон передавал энергию другому протону, формируя водород-6 вместе с остаточным ядром. Для обнаружения слабого сигнала водород-6, ученые использовали три высокоточных магнитных спектрометра, которые одновременно регистрировали рассеянный электрон, выброшенный пион и протон. «Эта методика уникальна благодаря качеству пучка MAMI и точности спектрометров», — отметил профессор Йозеф Похозалла из JGU.

Создание водород-6 потребовало преодоления серьезных препятствий. Ученые разработали удлиненную мишень из лития (45 мм в длину, 0,75 мм в толщину), что увеличило вероятность взаимодействия. Работа с хрупким и химически активным литием была крайне сложной. За четыре недели эксперимента регистрировалось около одного события водород-6 в день, но высокая точность и низкий уровень фонового шума позволили подтвердить создание изотопа. Удивительно, что энергия основного состояния водород-6 оказалась ниже теоретических прогнозов, указывая на более сильные нейтронные взаимодействия в ядре.

Водород-6, с соотношением нейтронов к протонам 5:1, находится на границе ядерной стабильности. Изучение таких изотопов помогает ответить на фундаментальный вопрос: сколько нейтронов может удерживать ядро. «Данные об экзотических ядрах редки, а результаты часто противоречивы», — подчеркивают ученые. Новый метод открыл возможность исследования других нейтронно-избыточных ядер, таких как водород-7, он также улучшит понимание многочастичных взаимодействий. Это имеет значение не только для ядерной физики, но и для астрофизики, где такие ядра играют роль в звездообразовании.

Компания UPS, один из мировых лидеров логистики, рассматривает возможность внедрения гуманоидных роботов Figure 02 от стартапа Figure AI на свои склады. Как сообщает Bloomberg, переговоры находятся на ранней стадии, но их успех может стать важным шагом в автоматизации отрасли. Роботы, разработанные для работы в человекоориентированной среде, способны поднимать до 20 кг, выполнять сортировку, транспортировку грузов и другие повторяющиеся задачи.

Figure 02 — двуногий робот высотой 165 см, управляемый искусственным интеллектом. Его ключевое преимущество — адаптивность: в отличие от узкоспециализированных систем, он способен обучаться новым операциям. Для UPS это особенно актуально, учитывая уже имеющийся опыт автоматизации: в хаб-центре Луисвилля (Кентукки) и других объектах компании работают свыше 700 роботов, но их функционал ограничен конкретными процессами.

Сейчас стороны обсуждают пилотные испытания, а не масштабное развёртывание. UPS планирует оценить, насколько роботы смогут вписаться в существующие рабочие задачи, повысить эффективность и компенсировать нехватку персонала. Компания пока не раскрывает сроки начала тестов или количество задействованных машин, но внутренняя подготовка уже ведётся.

У Figure AI есть опыт коммерческого внедрения: с 2024 года её роботы помогают сотрудникам завода BMW в Спартанберге (Южная Каролина), занимаясь транспортировкой материалов. Партнёрство с автоконцерном, однако, развивается постепенно — стартап делает ставку на долгосрочные проекты. Если сделка с UPS состоится, то компания присоединится к таким гигантам, как Amazon и Tesla, экспериментирующим с гуманоидными системами для снижения зависимости от ручного труда.

Успех инициативы будет зависеть от двух факторов: надёжности роботов в реальных условиях и их способности адаптироваться к динамичной среде складов, где маршруты и задачи часто меняются. Для UPS, которая столкнулась с ростом затрат на рабочую силу и дефицитом кадров, это потенциальный путь к оптимизации — если технологии докажут свою окупаемость.

Пока рынок «универсальных» роботов остаётся нишевым, однако интерес со стороны логистических компаний растёт. Решение UPS может ускорить переход от экспериментов к промышленному применению, особенно если пилотные тесты завершатся до конца 2025 года. Впрочем, даже в случае успеха массовое внедрение Figure 02 едва ли произойдёт раньше 2026-2027 годов.

Исследователи из Университета Южной Калифорнии (USC) под руководством профессора Даниэля Лидара представили первое в мире доказательство масштабируемого преимущества квантового компьютера над классическими суперкомпьютерами в задачах приближенной оптимизации. Используя процессор D-Wave Advantage и метод квантовой отжиговой коррекции (QAC), команда создала более 1300 логических кубитов с подавлением ошибок, что позволило обойти самый эффективный классический алгоритм — параллельное темперирование с изоэнергетическими кластерными перемещениями (PT-ICM).

Квантовый отжиг — это специализированный вид квантовых вычислений, использующий принципы квантовой физики для поиска оптимальных или близких к оптимальным решений сложных задач. В отличие от традиционных методов, требующих точных решений, квантовый отжиг фокусируется на результатах, отклоняющихся от идеала не более чем на 1%. «Квантовый отжиг ищет низкоэнергетические состояния в квантовых системах, которые соответствуют лучшим решениям задач», — объясняет Лидар. Такой подход идеально подходит для практических задач, например, для выбора акций в инвестиционных портфелях, где достаточно превзойти рыночный индекс.

Эксперимент проводился на квантовом процессоре D-Wave Advantage, установленном в Институте информационных наук USC. Главной проблемой квантовых компьютеров остается шум, который снижает их эффективность. Команда USC внедрила метод QAC, включающий код коррекции ошибок с энергетическими штрафами, что позволило создать более 1300 устойчивых логических кубитов. Это обеспечило преимущество над PT-ICM в задачах оптимизации на двумерных моделях спинового стекла с высокоточной взаимодействием спинов.

Квантовые вычисления обещают революцию в областях, где важны быстрые и близкие к оптимальным решения. Например, в финансовом секторе они могут оптимизировать портфели, в логистике — маршруты доставки, а в науке — моделирование материалов. Эксперимент показал, что квантовый компьютер с QAC превосходит PT-ICM в выборке низкоэнергетических состояний с оптимальным разрывом не менее 1%. «Это первый случай, когда квантовый алгоритм продемонстрировал масштабируемое ускорение в приближенной оптимизации», — подчеркивает Лидар.

Ученые планируют расширить исследования на более сложные задачи и многомерные проблемы, а также улучшить квантовое оборудование для усиления преимущества. «Мы только начинаем раскрывать потенциал квантовых алгоритмов», — говорит Лидар.