Исследователи из проекта Wild Dolphin Project (WDP), занимающегося изучением дельфинов с 1985 года, объединились с компанией Google, чтобы сделать значительный шаг вперёд в понимании сложной системы свистов и кликов, используемых дельфинами для общения. WDP применяет неинвазивный подход к изучению сообщества атлантических пятнистых дельфинов, создавая видеозаписи и аудиозаписи их поведения, а также соответствующие заметки.

Основной целью WDP является анализ того, как дельфины используют вокализации и как это влияет на их социальное взаимодействие. За десятилетия исследований учёным удалось связать некоторые базовые действия с определёнными звуками. Например, было обнаружено, что атлантические пятнистые дельфины имеют характерные свисты, которые, по-видимому, используются как имена, позволяя двум особям находить друг друга. Кроме того, они постоянно воспроизводят «квакающие» звуковые шаблоны во время драк.

Исследователи WDP считают, что понимание структуры и закономерностей дельфиньих вокализаций необходимо для определения того, является ли их общение языком. Конечной целью является возможность «говорить на языке дельфинов», если таковой существует. Для достижения этой цели WDP создал огромный, тщательно размеченный набор данных, который, по мнению Google, идеально подходит для анализа с помощью генеративного искусственного интеллекта.

Для анализа вокализаций дельфинов исследователи используют модель DolphinGemma, основанную на открытых моделях искусственного интеллекта Google Gemma, которые, в свою очередь, построены на той же основе, что и коммерческие модели Gemini. Модель DolphinGemma использует разработанную Google технологию SoundStream для токенизации вокализаций дельфинов, позволяя звукам быть поданными в модель в том виде, в котором они записаны.

Большие языковые модели (LLM), по сути, предсказывают шаблоны. Им предоставляется входной сигнал, и модели предсказывают следующий токен снова и снова, пока не будет получен выходной сигнал. Когда модель обучена эффективно, этот выходной сигнал может звучать так, как будто он был создан человеком. Google и WDP надеются сделать нечто подобное с помощью DolphinGemma для морских млекопитающих.

Использование искусственного интеллекта в изучении дельфинов может стать значительным прорывом в понимании их языка и социального поведения. С помощью модели DolphinGemma исследователи надеются получить новые открытия в области коммуникации дельфинов и, возможно, приблизиться к пониманию их «языка».

Программа NASA по созданию лунной орбитальной станции Lunar Gateway, несмотря на первоначальные планы и обещания, продолжает сталкиваться с вызовами и критикой. Идея Gateway возникла ещё во времена администрации Обамы как часть инициативы по захвату и перемещению небольшого астероида ближе к Земле, но позже была переориентирована на создание мини-космической станции на орбите Луны при администрации Трампа. Основной целью Gateway было заявлено использование в качестве промежуточной базы для астронавтов, путешествующих на поверхность Луны и обратно.

Изначально предполагалось, что Gateway поможет лунным модулям достичь южного полюса Луны, где, как считается, имеются значительные запасы водяного льда. Кроме того, станция должна была обеспечить дополнительное жилое пространство для астронавтов и помочь накопить опыт по поддержанию экипажей на расстоянии в 1000 раз большем от Земли, чем МКС. Однако со временем оказалось, что многие из этих целей либо утратили актуальность, либо могут быть достигнуты другими средствами. Например, корабль Starship от SpaceX, который NASA планирует использовать для высадки на Луну, не требует стыковки с Gateway для достижения поверхности Луны.

Более того, стыковка Starship с Gateway представляет собой отдельную проблему, поскольку двигатели Gateway не были рассчитаны на поддержание стабильности станции при присоединении к ней такого массивного космического корабля. Это привело к вопросам о необходимости Gateway и даже к предположениям, что станция может стать препятствием для целей NASA. Сторонники Gateway, включая официальных лиц NASA, теперь подчёркивают международное сотрудничество как основное обоснование программы, поскольку значительная часть компонентов будет поставлена международными партнёрами.

На данный момент NASA потратило более $3,5 млрд на программу с момента её официального старта в 2019 году. Запуск первых двух модулей Gateway, Power and Propulsion Element (PPE) и Habitation and Logistics Outpost (HALO), запланирован на конец 2027 года, что на пять лет позже первоначального графика. Стоимость разработки и запуска этих модулей оценивается в $5,3 млрд. Основные компоненты Gateway, включая PPE и HALO, находятся в стадии производства и интеграции. PPE, строящийся компанией Maxar Technologies, будет оснащён 12-киловаттными двигателями Холла, самой мощной электрической двигательной установкой, когда-либо отправлявшейся в космос.

Руководство программой Gateway заверяет, что несмотря на вызовы и задержки, работа над станцией продвигается. Модуль HALO уже был доставлен из Италии в Аризону, где будет оснащён необходимыми системами. Сборка и интеграция модулей являются ключевыми задачами на пути к запуску. Кроме того, NASA работает над решением проблем, связанных с управлением массой Gateway и его стабильностью при стыковке с другими космическими кораблями. При всём этом прогрессе остаётся примечательным, что Джаред Исаакман, номинированный на пост администратора NASA, во время слушаний в Сенате не взял на себя обязательств по программе Gateway, указав на необходимость более глубокого понимания её перспектив и проблем.

Польская компания PIAP Space Sp. z o. o., специализирующаяся на разработке робототехники для космических приложений, представила роботизированную руку TITAN, предназначенную для выполнения инспекций, ремонтов и модернизации спутников на орбите. Устройство призвано снизить время и стоимость обслуживания многомиллионных спутников.

По мере экспоненциального роста спутниковой отрасли, орбита Земли становится всё более загруженной активными и неактивными космическими аппаратами. Такая загруженность повышает риск неисправностей, столкновений и потери инвестиций. Многие спутники остаются работоспособными с точки зрения аппаратного обеспечения, но становятся непригодными для использования из-за отказа всего одного компонента.

Без использования робототехники единственным способом устранения неисправности спутника является его спуск с орбиты и замена на новый, что увеличивает количество космического мусора и ведёт к росту затрат на космические миссии. Поэтому автономное обслуживание на орбите (in-orbit servicing, IOS) становится стратегическим приоритетом для Европейского космического агентства (ESA) и мировой космической отрасли.

TITAN является ответом PIAP Space на эти вызовы. Робот был спроектирован таким образом, чтобы быть масштабируемым, модульным и достаточно универсальным для выполнения орбитальных и планетарных миссий.

Роботизированная рука TITAN разработана для выполнения таких задач, как инспекция спутников, замена компонентов, помощь в стыковке и установка модулей. Она имеет размах 2 м и 7 степеней свободы, что обеспечивает субмиллиметровую точность — 0,5 мм при позиционировании и 0,1° при ориентации. Каждый сустав имеет независимые линии электропитания, шины данных и систему терморегуляции, чтобы предотвратить общесистемный отказ. PIAP отмечает, что такая архитектура и программная гибкость делает его пригодным для различных сценариев использования — от базового обслуживания до сложных строительных операций на орбите.

При финансовой поддержке ESA в размере €2,6 млн, TITAN достиг уровня технической готовности 6 (TRL6), это означает, что система готова к интеграции в миссии по обслуживанию.

PIAP также адаптирует TITAN для участия в инициативе IOSHEX — совместном проекте ESA и SAB Aerospace. Целью проекта является создание долгосрочной платформы обслуживания на низкой околоземной орбите, где роботизированные руки, подобные TITAN, будут выполнять задачи по техническому обслуживанию и модернизации. Модуль IOSHEX будет оставаться на орбите до пяти лет в качестве роботизированной сервисной станции, в то время как космический аппарат ESA Space Rider будет доставлять сменные компоненты и возвращать устаревшее оборудование на Землю для переработки.

Компания Dexterity, специализирующаяся на разработке робототехники и физического ИИ, представила, по её заявлению, первого в мире «промышленного супер-гуманоидного» робота под названием Mech. Новый роботизированный комплекс предназначен для выполнения тяжёлых и повторяющихся задач на складах и в производственных помещениях, которые традиционно выполнялись людьми.

Робот оснащён двумя мощными манипуляторами, установленными на подвижном основании, что позволяет ему автономно перемещаться по складским помещениям или производственным площадкам и выполнять физически сложные операции, такие как загрузка грузовиков, штабелирование паллет, а также комплектация заказов. Манипуляторы робота способны поднимать груз весом до 29,5 кг каждый, что позволяет ему оперировать совокупной нагрузкой в 59 кг и размещать предметы на высоте до 2,4 метров, что значительно превышает возможности большинства современных гуманоидных роботов.

Особенностью Mech является интеграция системы физического ИИ от Dexterity. Встроенный стек координирует работу сотен моделей, которые позволяют роботу с точностью манипулировать широким спектром предметов, даже в незнакомых средах. Это включает в себя обработку случайных наборов коробок, работу в ограниченном пространстве с координацией двух манипуляторов, а также управление хрупкими упаковками посредством тактильной обратной связи. Адаптивность позволяет роботу функционировать в диапазоне температур от 0 до 50 градусов Цельсия и перемещаться по неровной местности благодаря четырём независимо управляемым колёсам.

Mech также вводит новый уровень масштабируемости роботизированных операций. Один сотрудник может одновременно контролировать и управлять до десяти роботов Mech, что потенциально снижает риск травм на рабочем месте, связанных с повторяющимися нагрузками и подъёмом тяжестей, и одновременно существенно увеличивает производительность.

В версии на момент запуска робот оснащён приложением для загрузки грузовиков, Dexterity планирует выпустить дополнительные приложения, специфичные для конкретных задач, в течение года, расширяя функциональность Mech на различные производственные процессы.

Компания Nvidia представила видеокарты GeForce RTX 5060 Ti и GeForce RTX 5060. Возможно, это самые младшие карты линейки Blackwell, так как слухи об RTX 5050 были, но достаточно невнятные, так что не факт, что такая карта выйдет. 

Nvidia, конечно, старается показать максимальное преимущество новых карт над предшественницами, но большинство диаграмм, к сожалению, как в последнее время заведено у компании, демонстрируют мощь новинок исключительно за счёт DLSS и генерации кадров. Если же посмотреть на голую производительность, то получится, что новинки быстрее примерно на 20%. Это не особо впечатляет, но можно вспомнить, что RTX 4060 Ti на старте вообще нередко была ровно на том же уровне, что и RTX 3060 Ti, а сейчас преимущество в среднем составляет 13%. Учитывая прирост на 20%, RTX 4070 всё ещё будет быстрее. 

Открытие девяти гигантских экзопланет, сделанное с помощью наземного телескопа SuperWASP и космического TESS, проливает свет на тайны формирования «горячих Юпитеров» — планет, чьи размеры сопоставимы с Юпитером, но обращаются очень близко к своим звёздам.

Эти планеты были обнаружены благодаря транзитному методу, когда планета, проходя перед звездой, вызывает периодические уменьшения её блеска. В дальнейшем, благодаря спектрографическим наблюдениям, удалось измерить массы этих планет и подтвердить их планетарную природу.

Все девять открытых «горячих Юпитеров» обращаются вокруг звёзд, относящихся к спектральным классам F, G или K, и имеют периоды обращения менее 7 дней. Их радиусы близки к радиусу Юпитера. Особый интерес представляет WASP-195 b — планета с массой всего 0,1 массы Юпитера и радиусом, сопоставимым с ним, что делает её чрезвычайно «раздутой» и выделяет на фоне других обнаруженных планет.

Исследования этих планет позволили не только уточнить их характеристики, но и обнаружить интересные особенности. Например, у некоторых звёзд были выявлены компаньоны, находящиеся в непосредственной близости, что может влиять на формирование и эволюцию планетных систем.

Открытие таких планет, как WASP-195 b, даёт учёным возможность изучать процессы, которые приводят к формированию планет с низкой плотностью. Это важно для понимания эволюции планет и их атмосфер. В будущем с помощью более совершенных инструментов, таких как телескоп «Джеймс Уэбб», можно будет детальнее исследовать атмосферы этих планет и получить новые данные об их составе и свойствах.

Учёные предложили новый метод поиска жизни за пределами Земли — искать корреляции между характеристиками планет и их расположением в космосе. Этот подход основан на модели, в которой жизнь распространяется между планетными системами посредством панспермии и терраформирования.

Суть метода заключается в том, что при распространении жизни планеты, на которых она присутствует, приобретают схожие характеристики, которые коррелируют с их расположением. Для проверки этой гипотезы исследователи создали модель, в которой «жизнь» перемещается между планетами и изменяет их характеристики. Модель показала, что по мере распространения жизни корреляция между характеристиками планет и их положением в пространстве увеличивается.

«Жизнь» наследует характеристики планеты, с которой она стартует, и передаёт их планете, на которую перемещается, изменяя её. Процесс терраформирования описывается как смешение характеристик исходной планеты и «жизни», с возможностью мутаций.

Для выявления планет, на которых, вероятно, присутствует жизнь, исследователи использовали тест Мантеля — статистический метод, измеряющий корреляцию между двумя матрицами расстояний. Кластеризация планет по их характеристикам с последующим анализом пространственного распределения этих кластеров позволила выявить те из них, которые, вероятно, содержат планеты с жизнью.

Исследователи обнаружили, что по мере увеличения доли планет с жизнью коэффициент Мантеля — показатель корреляции между пространственными и характеристическими расстояниями — растёт, а затем убывает. При этом p-значение теста Мантеля, отражающее статистическую значимость наблюдаемой корреляции, уменьшается, что указывает на наличие «биомаркера» — признака, который можно использовать для поиска жизни.

Модель показала, что выявление кластеров планет с высокой вероятностью наличия жизни возможно даже при относительно низкой доле таких планет в общей популяции. При этом способность правильно идентифицировать планеты без жизни — оказалась высокой, тогда как способность обнаруживать планеты с жизнью — варьировалась.

Авторы работы подчёркивают, что их подход не требует априорного знания о том, как выглядит жизнь или какие планеты являются обитаемыми. Вместо этого он опирается на предположение о том, что жизнь распространяется между планетными системами и изменяет характеристики планет. Это делает метод перспективным для поиска жизни в условиях неопределённости относительно её проявлений.

Учёные планируют развивать свой подход, учитывая дополнительные факторы, такие как движение звёзд относительно друг друга и возможность различных сценариев формирования планет. Это повысит надёжность метода и его применимость к реальным астрономическим данным.

Команда Яндекса показала на прошедшей конференции «Алиса, что нового?» умную колонку «Станция Мини 3 Про» с поддержкой Zigbee-устройств и подключаемыми модулями. К колонке можно подключать разнообразные датчики, лампочки и розетки с поддержкой Zigbee или Matter over Wi-Fi. 

Новая колонка станет доступна для покупки летом 2025 года. Её цену и стоимость дополнительных модулей Яндекс сообщит ближе к началу продаж.

На конференции «Алиса, что нового?» команда Яндекса представила большое обновление для фирменного цифрового помощника. Как подчеркнули в пресс-службе, это крупнейший апдейт с момента создания «Алисы». Новые возможности появились благодаря внедрению языковой модели YandexGPT 5 Pro и мультимодальной нейросети Яндекса (Visual Language Model, VLM).

Кроме того, «Алиса» освоила новые навыки, чтобы помогать родителям развивать и обучать детей. К играм и заданиям для ребят 5–8 лет добавились квесты и игры для малышей 3–5 лет. Они разработаны совместно с экспертами «Яндекс Учебника» и направлены на тренировку памяти, логики, моторики и речи дошкольников.   

Команда Яндекса показала на прошедшей конференции прототип новой мультимедийной платформы «Яндекс Авто». Как рассказали в компании, она позволяет управлять голосом не только сервисами Яндекса, но и системами автомобиля.