Звать Сару Коннор или Уилла Смита пока рано, но человечество стремительно приближается к моменту, когда будет пора.
Новый робот называется Figure 03 и действительно большой шаг вперёд по сравнению с двумя предыдущими моделями, которые были скорее инженерными прототипами:
Технические характеристики:
Рост: 1,67 м.
Вес: 60 кг.
Поднимаемый груз: 20 кг.
Время работы от батарей: до 5 часов, в зависимости от нагрузки
Скорость передвижения: 1,2 м/с или 4,32 км/ч (можно будет убежать при необходимости)
Зарядка: индукционная 2 кВт
По заявлению компании-разрабочтика, новый Figure 03 предназначен для выполнения широкого спектра домашних дел. В качестве доказательств приводится вот такой вот ролик:
Смотрится всё интересно, музыка пафосная, робот и впрямь и стирает, и продукты носит и пивка притащит, ежели потребность возникнет. Но не стоит забывать, что всё это промо-материалы, в реальности обычно всё сильно не так. Как минимум в ролике показан дом, далёкий от настоящих жилищ с их огромным количеством вещей.
Из реальных улучшений Figure 03 может похвастаться камерами в руках и новыми датчиками на кончиках пальцев, которые могут распознавать и удерживать груз весом 3 грамма:
Также были значительно усовершенствованно компьютерное зрения, звуковая система и каркас, ставший безопасней и более приспособленный к массовому производству.
Планируется, что в ближайшие 4 года компания сможет производить до 12 тысяч роботов в года, а в дальнейшем достигнет производительности в 100 тысяч роботов в год.
P.S. Ещё у меня есть бессмысленные и беспощадные ТГ-каналы (ну а как без них?):
Немножечко будущего, которое уже настоящее. Компания Neuralink, занимающаяся разработкой интерфейса «Мозг-машина», перешла ко второму этапу развития технологии. Если сначала пациенты могли управлять исключительно курсором в компьютере, то теперь дело дошло до физических объектов:
Испытуемый был парализован ниже шеи несколько лет назад и вот теперь получил возможность управления механическим манипулятором. Как рассказал сам пациент, впервые за много лет он сам смог надеть шляпу, открыть холодильник, разогреть еду в микроволновке, также снимать и надевать крышки на банки. Кроме того, ему удалось управлять своей коляской внутри помещения.
Сейчас пациент проходит многочисленные тесты, разработанные для людей, перенёсших инсульт. Это помогает адаптироваться к управлению роборукой.
В следующем году Neuralink планирует провести опыты по взаимодействию с экзоскелетом, а также попробовать вернуть парализованным пациентом возможность ходить при помощи «моста» из двух чипов. Один установят до разрыва, второй после. Первый будет передавать сигналы, поступающие из мозга и передавать на второй.
Первый пациент получил чип Neuralink в начале 2024 года.
P.S. Ещё у меня есть бессмысленные и беспощадные ТГ-каналы (ну а как без них?):
Если вы любите поесть (а кто не любит?), а готовить вам лень, то можно пойти несколькими путями. Мажоры могут заказывать себе готовую еду с доставкой. Те, кто попроще, могут питаться в столовой. Самые отчаянные женятся, но что взять с безумцев?
Однако, в скором времени проблему можно будет решить техническими методами. Например, заведя себе вот такого вот робота:
Если денег на робота нет или вы боитесь, что однажды он скажет, что его место не на кухне, то в недалёком будущем можно будет купить себе пищевой 3D-принтер:
В реальности всё пока не так хорошо:
Они будут заметно дешевле, да и ночью за не поставленную на место посуду не придушат. Да и удобно: затарился на недельку расходниками, а потом по желанию печатаешь себе блюда:
Увы, сейчас у всех подобных 3D-принтеров есть серьёзный недостаток — они не способны симулировать структуру пищи. В качестве «чернил» применяются различные пасты, которые послойно накладываются друг на друга. И вот тут образуется самая засада: при такой технологии печати все получившиеся шедевры представляют собой похожую однородную массу. Выглядит-то всё красиво, но пирог, например, не ощущется как пирог: при еде всё смешивается.
Проблему пытаются решить, объединяя принтер с микроволновкой/духовкой, но получается не слишком хорошо.
Теперь же решение, похоже, найдео. Учёные из Колумбийского университета Нью-Йорка разработали систему лазерного запекания 3D-блюд. При помощи лазеров трёх длин волн (синего, ближнего инфракрасного и среднего инфракрасного) им удалось точно контролировать эластичность и уровень «жевательности» во всём объёме блюда.
Мало того, средний уровень деформации продукта при таком способе готовки составил 5-10% против 20-30% для приготовленных в духовке, которые оказались более плотными.
Уровень проникновения лазера в продукты зависил от длины волны: инфракрасные лазеры лучше всего подрумянивают, а синие глубоко прожаривают:
В качестве доказательств работоспособности технологии был приготовлен обед из трёх блюд, состоящий из 14 компонентов. На сегодняшний день это рекордное количество:
1/4
P.S. Ещё у меня есть бессмысленные и беспощадные ТГ-каналы (ну а как без них?):
По итогам 3 квартала 2025 год Tesla поставила новый рекорд по продажам электромобилей: 497 099 единиц. Из них большая часть пришлась на Model 3/Y, а оставшаяся на Model S/X и Cybertruck.
Квартал действительно рекордный, лучше у Tesla дела шли в 4 квартала 2024 года, когда удалось продать 495 570 автомобилей:
Потом Маск решил заняться политикой и всё покатилось куда-то не туда: продажи уже в 1 квартале 2025 года откатились на уровень 2022 года.
И вот, кажется, дела пошли на поправку — пусть до вожделенных 500 тысяч не дотянули, зато стали историческими. Однако всё не так просто.
Во-первых, хотя продажи действительно выросли, выросли они за счёт распродажи запасов. На складах Tesla скопилось 50 тысяч автомобилей, что для компании было сильно нетипично. Ранее электромашинки от Маска разлетались, как горячие пирожки.
Во-вторых, продажи выросли у многих производителей, а не только у Tesla. С сентября 2025 года в США заканчивается федеральная льгота на покупку электромобилей, так что люди просто спешили затариться напоследок.
Наиболее показательным будут 4 квартал, когда халява уже не будет действовать. В Германии, например, отмена льгот на покупку обвалила продажи электричек примерно на 30%. Правда, затем они постепенно восстановились.
P.S. Ещё у меня есть бессмысленные и беспощадные ТГ-каналы (ну а как без них?):
Пока речи о высадке на поверхность не идёт нужно успеть подготовить декорации — планируется лишь облёт спутника по круговой орбите в миссии Artemis II:
Принимать участие в ней будут 4 астронавта, полетят на связке космический корабль Orion+ ракета SLS. Полёт должен занять 10 дней и это будет первый за более чем 50 лет полёт, когда люди вновь окажутся хотя бы около Луны.
Зато в ходе Artemis II планируется побить рекорд по максимальному удалению человека от Земли — астронавты должны будут отлететь от планеты на 9200 километров.
Если миссия пройдёт успешно, то следующей станет Artemis III. И вот она уже будет предусматривать посадку на поверхность. Правда, осуществить её планируется не раньше середины 2027 года и это очень, очень оптимистичный срок. Скорее всего, сроки уедут сильно вправо, так как за посадочный лунный модуль отвечает Илон Маск, а его Трамп хочет депортировать обратно в Африку делает он всё неспешно. Лунный посадочный модуль разрабатывается на основе Starship, который пока чаще взрывается, чем нормально летает. И даже если в ближайшие пару лет удастся его доделать до грузового варианта, разработка лунного Starship займёт ещё годы. Как минимум потому, то на Луне нет «палочек» для ловли корабля, как на космодроме:
Когда забыл про то, что на других планетах нет посадочных башен
А значит, нужно будет делать что-то вроде такого:
HLS (Human Landing System), лунный посадочный корабль
Так что, возможно, когда астронавты на своём новеньком корабле таки высадятся на Луне, там их уже будет ждать Китайская лунная республика.
P.S. Ещё у меня есть бессмысленные и беспощадные ТГ-каналы (ну а как без них?):
Широкой публике нейросети обычно известны как генераторы изображений, прикольных видео и чат-боты, которым можно пожаловаться на то, что в 2007 год никто никогда уже не вернётся.
Однако на деле нейросети применяются куда более широко, и одно из таких направлений применения — наука. В некоторых областях искусственный интеллект (все нынешние системы — это не совсем ИИ, но будем их так тоже называть для простоты) уже совершил революцию и продолжает их совершать.
Когда Deep действительно Mind
Лаборатория Google DeepMind была основана в 2010 году. Тогда она была просто DeepMind и к Google отношения не имела. Основал её Демис Хассабис:
Демис — один из умнейших людей планеты, который заслуженно получил в 2024 году Нобелевскую премию по химии за разработку программы AlphaFold. По образованию программист и нейробиолог, а список его наград и достижений больше, чем типичный пикабушный 49,5.
Начинал работу Демис программистом искусственного интеллекта для видеоигр, работал с нескольким достаточно известными компаниями, но в конце-концов решил вернуться в науку, основав ту самую DeepMind. По счастью, Google вовремя подсуетилась, приобретя стартап за смешную сумму в 400-600 млн. фунтов стрелингов. На компанию тогда претендовала и Facebook, но, как истинный еврей Марк Цукерберг не согласился заплатить запрошенную сумму. И с тех пор понеслось.
Первоначально подразделение работало над искусственным интеллект для игр (похоже, эта сфера Демиса так и не смогла отпустить), обучая ИИ играть в разные старенькие игрушки. И уже в 2015 году создало AlphaGo – программу, которая последовательно побеждала любого человека, в том числе и чемпионов, в игру Го. Что, в отличии от шахмат, считалось невозможным — слишком много в Го возможных сценариев игры. После AlphaGo DeepMind выпустила ещё несколько программ, которые могли играть не только в Го, но и в другие игры.
С тех пор DeepMind периодически создавала продукты, в основе которых лежали нейронные сети. А в 2023 году DeepMind объединилась с Google Brain – ещё одним исследовательским проектом Google, так же занимающимся проблемами искусственного интеллекта. И окончательно стала тем, кем сегодня является — лучшей лабораторией, работающей над проблемами искусственного интеллекта. Подобные отделы есть у многих компаний, разрабатывающих ИИ, но DeepMind тут вне конкуренции.
Кстати, мало кто знает, но именно Google Brain в 2017 году представили трансформерную архитектуру, лежащую в основе всех больших современных нейросетей. Так что теперь вы знаете, кого винить за заполонившие интернет сгенерированные картинки, видео и тексты. И то ли ещё будет!
Deep Money
Как и любая компания, Google очень любит денежки, поэтому DeepMind пришлось частично переквалифицироваться и заняться запуском коммерческих продуктов. И если сначала команда сильно отставала от конкурентов в лице тех же OpenAI или Midjourney, то теперь захватила лидерство по многих позиция.
Основным является Gemini — семейство моделей искусственного интеллекта общего назначения, аналог GPT от OpenAI или DeepSeek:
Veo. Про эти модельки, наверное, не слышал только ленивый (даже если не слышали название, то уж популярные ролики-интервью или средневековые блоги точно видели). На сегодняшний день это лучший генератор видео, который в 2025 году научился не только видео показывать, но ещё и озвучивать его.
Imagen. Аналог Midjourney, генератор картинок.
Lyria. Генератор песен и картинок, как более известные Suno и Udio.
Deep Science
Наукой в Deep Mind занимаются всерьёз, причём область интересов крайне обширна: тут и фундаментальная/прикладная математика с физикой, и химия, и биология и много чего ещё. Вот, например, статья, даже название-то которой с трудом понимаешь:
Что-то на эльфийском
Результатом вот таких вот исследований стал целый набор нейросетей, которые помогают учёным двигать науку дальше. Цели разработок исключительно благие: захват власти над миром создание искусственного интеллекта, который сможет решить проблемы человечества.
Для этого у DeepMind целый набор моделей по биологии, математике, физики, химии и климату:
Неполный набор нейросетевых моделей для науки
Самой известной моделью, за которую Демис Хассабис и удостоился Нобелевской премии, является AlphaFold. Первая её версия была выпущена в 2018 года, а третья — в 2024 году и работа над новыми продолжается.
AlphaFold 3 предназначена для предугадывания состава и формы белков, а также их взаимодействия с широким спектром разных других молекул. На сегодняшний день AlphaFold 3 уже предсказала более 200 миллионов разных белков с высокой степенью точности. Выявление структуры традиционными способами такого количества молекул просто-напросто невозможно:
Бифункциональная УДФ-N-ацетилглюкозамин 2-эпимераза, кодируемая геном GNE и предсказанная AlphaFold
Используется эта нейросеть крайне активно в огромном количестве исследований: разработке лекарств от малярии, раннего выявления остеопороза, разработке методов борьбы с резистентыми бактериями и так далее.
В 2025 году DeepMind представила ещё одно нейросеть: AlphaGenome, которая может предсказывать (во всяком случае, пытается) регуляторную способность участка ДНК. На вход модели подаётся последовательность ДНК длинной до миллиона оснований, а на выходе получаются данные о местах сплайсинга, начале и конце генов, количестве РНК и других молекулярных механизмах с разной степенью вероятности:
Для настоящих маньяков
Однако без практического применения наука мало кому интересна, так что AlphaFold уже применяется в разработке (именно в разработке, а не исследованиях) реальных лекарств. Об этом заявил глава Isomorphic Labs, дочернего подразделения Alphabet, Колин Мердок. По его словам, уже в ближайшее время лаборатория приступит к испытанию на людях ряда лекарств, разработанных при помощи нейросети AlphaFold.
Ещё одна моделька, Wether Next, предназначена для предсказания погоды. И делает это так ловко, что превзошла по точности традиционные детерминированные модели:
А модель Fusion предназначена для моделирования поведения плазмы термоядерном реакторе, что в перспективе позволит человечеству получить стабильный и практически безграничный источник энергии:
Всем наука
Перечисленные нейросети от Deep Mind (их, кстати, в основном предоставляют бесплатно или с небольшими ограничениями) далеко не единственные. Специализированных нейросетей для науки в разных её проявлениях наклепали уже тысячи разных, не только от Google:
AI, AI, AI...
И они весьма активно используются, так что не котиками едиными.
P.S. Ещё у меня есть бессмысленные и беспощадные ТГ-каналы (ну а как без них?):
Вполне возможно, что в скором времени господству дронов на поле боя придёт конец, а если и не конец, то эффективность их сильно понизится. Сразу две оборонные компании (из Австралии и Израиля) сообщили о готовности тактических систем лазерной ПВО.
Первая из них — Apollo от австралийской EOS (Electro Optic Systems):
С истема предназначена для уничтожения дронов на небольшом расстоянии и ослеплении на большом.
ТТХ Apollo:
Уничтожение дронов: на расстоянии от 50 м. до 3 км.;
Ослепление оптических датчиков дронов: на расстоянии от 50 м. до 15 км.;
Выходная мощность: от 50 до 150 кВт; рабочая мощность — 100 кВт.;
Возможность уничтожения не менее 20 дронов в минуту в случае групповой цели;
Запас энергии на 200 автономных выстрелов, при внешнем питании запас выстрелов не ограничен;
Время наведения и захвата цели: менее 1,5 с.
Нейтрализация цели: от 1,3 до 4,4 с.
Как заявили в компании, уже подписан первый контракт на поставку системы с одной из европейских стран НАТО.
В отличии от австралийцев, еврее подошли к вопросу серьёзно. Их «Железный луч» - полноценная тактическая система ПВО, способная сбивать всё, что сбивается. По заявлению разработчиков, недавно завершились финальные испытания системы и в ближайшее время Iron Beam планируется поставить на боевое дежурство.
ТТХ Iron Beam:
Цели: БПЛА, тактически ракеты, миномётные снаряды, баллистические угрозы малой дальности, артиллерийский снаряды и ПТУР;
Выходная мощность: 100 кВт;
Дальность перехвата: до 10 км.;
Время уничтожения цели: до 1 минуты, в зависимости от типа;
Количество выстрелов: не ограничено при внешнем питании;
В настоящий момент Iron Beam существует в нескольких версиях: стационарной (выгружается, а затем стоит на земле), мобильной грузовой (специализированная тяжёлая машина), мобильной небольшой (устанавливается на джипах) и корабельной:
Ключевой особенностью обеих систем является стоимость выстрела — всего несколько долларов для поражения одной цели, если не учитывать стоимость разработки и производства. Кроме того, у лазерных систем боезапас ограничен лишь доступной энергией.
Пафосный ролик с поражение разных целей:
Недостатки типичны для всех лазерных систем: плохо работает или совсем не работает в дождь, снег, туман, пылевые бури и при других плохих погодных условиях. Правда, евреи знали, где селиться, так что 90% времени в местах применения Iron Beam погода подходящая. Кроме того, евреи не были бы евреям, так что намерены разместить лазерное оружие и в самолётах над облаками, где внешние условия точно не помешают.
Возможно, лет через 10-15 лазер будет штатным вооружением вообще любой техники.
P.S. Ещё у меня есть бессмысленные и беспощадные ТГ-каналы (ну а как без них?):
Реклама существующих косметических средств, конечно, обещает ровно такой же эффект, но на деле всё оказывается куда как скромнее: старение кожи лица если и удаётся предотвратить, то не слишком сильно. А уж убрать возрастные изменения можно лишь в небольших пределах.
Тут же всё серьёзно, причём подтверждено клиническими испытаниями, которые провели китайский учёные.
Тестировалась эмульсия с птеростильбеном 0,1% — органическим соединением, которое естественным образом синтезируется в чернике, винограде и птерокарпусе (это такое дерево). В настоящий момент птеростильбен активно изучается, так как обладает множеством замечательных свойств, начиная от антиоксидантных и заканчивая противовирусными.
В исследовании принимал участие 31 пациент (мужчины и женщины), от 32 до 53 лет с выраженными возрастными изменениями кожи лица: провисаниями , морщинами и снижением эластичности. В течении 28 дней подряд испытуемые дважды в день наносили на половину лица контрольную эмульсия и эмульсию с птеростильбеном.
Эффект ежедневного контролировался при помощи видеонаблюдения, а в 0-й, 14-й и 28-й день проводились инструментальные измерения качества кожи при помощи нескольких устройств.
В конце учитывались как объективные показатели, так и субъективные оценки состояния кожи.
По истечению срока все отметили значительные улучшения свойств своей кожи, включая повышенную влажность, утонченность, гладкость, прозрачность, сияние, яркость, тонус, эластичность и упругость. Кроме того, инструментально было зафиксировано уменьшение размера пор и уменьшение морщин на разных участках лица. Также было зафиксировано увеличение слоя эпидермиса, повышение интенсивности выработки коллагеновых и эластичных волокон:
Каких-либо побочных эффектов не наблюдалось, однако пока непонятно, как поведёт себя организм при длительном использовании крема. Эффект накопительный и не ясны его пределы: достаточно ли будет мазаться пару раз в неделю, чтобы кожа регенерировала или придётся всё же дважды в день пожизненно, чтобы удержать эффект.
P.S. Ещё у меня есть бессмысленные и беспощадные ТГ-каналы (ну а как без них?):
Вот тут про молекулярную биологию, медицину и новые исследования: https://t.me/nextmedi;
