Опрос
|
реклама
Быстрый переход
ИИ стал реже галлюцинировать, но всё ещё уверенно выдаёт ложь за правду
31.05.2026 [12:32],
Владимир Мироненко
Проблема галлюцинаций, то есть заведомо неверных ответов, которые предоставляют ИИ-модели, по-прежнему актуальна. Хотя ИИ-инструменты стали делать это реже, они всё ещё выдают неточные ответы, при этом подкрепляя их сверхубедительной риторикой, пишет Axios. 
Источник изображения: Steve A Johnson/unsplash.com Ложные ответы гораздо сложнее распознать, когда они звучат убедительно. Это растущая проблема, поскольку пользователи всё больше полагаются на ИИ для исследований, медицинских консультаций и других задач. Исследование Йельской медицинской школы, проведенное в этом месяце, показало, что инструменты для ведения записей с помощью ИИ (ИИ-писцы) могут помочь в медицинской практике, но только в сочетании с профессиональными рецензентами. Участвовавшие в опросе студенты первого курса, которые редактировали свои клинические записи с помощью черновиков, сгенерированных ИИ, отметили, что в записях ИИ часто опускались важные детали, включая продолжительность симптомов. По словам двух третей студентов, эти записи были «полезны в качестве первого черновика», но 21 % отметили, что использование ИИ-писцов «может снизить способность научиться делать хорошие записи». Согласно исследованию Гарвардского университета, при попытке специалистов Boston Consulting Group выявить ошибки в результатах работы ИИ модель реагировала не раскаянием и исправлением, а «бомбардировкой убеждением», прибегая к различным методам и даже к лести. Компании в сфере ИИ пытаются уменьшить количество ложных ответов с помощью таких технологий, как генерация с дополненной информацией (RAG), или обоснование ответов релевантными документами и данными, но это всё равно не даёт 100-процентной точности. В свою очередь, проверка результатов работы ИИ может занять время, сэкономленное при использовании ИИ-инструментов. Как показало опубликованное в марте исследование, сотрудники часто пренебрегают проверкой результатов, сгенерированных ИИ, поскольку мало кто обращает внимание на ошибки. Учёные предложили засеять марсианские пещеры летающими «одуванчиками», которые доставит робот-мокрица
25.05.2026 [17:33],
Дмитрий Федоров
Учёные предложили отправить в марсианские лавовые трубки шарообразный аппарат с тысячами малых летательных зондов, созданных по образцу семян одуванчика. Система должна проникнуть в подземные ходы через провалы в сводах пещер, выпустить зонды и составить карту скрытой сети, куда марсоходы Curiosity и Perseverance не могут попасть из-за размеров. 
Источник изображения: G. Neukum / ESA, DLR, FU Berlin Марсианские лавовые трубки — крупнейшая известная сеть подземных ходов в Солнечной системе. Они сформировались после древних вулканических извержений. Отдельные трубки достигают более 250 метров в поперечнике, что более чем в восемь раз превышает ширину пещер в Калифорнии. Исследователи уже обнаружили на Марсе системы лавовых трубок протяжённостью свыше 1200 километров. Учёные считают, что часть подземной сети ещё не найдена, поэтому для её изучения нужны аппараты, способные проходить через узкие провалы, работать без солнечного света и двигаться в неизвестных воздушных потоках. «Марсоходы размером со школьный автобус», — заявил доцент Горного и технологического института Нью-Мексико Мостафа Хассанальян (Mostafa Hassanalian). — «Именно поэтому они не могут туда попасть». Он предлагает систему из двух типов аппаратов. Первый — шарообразная машина, созданная по образцу мокрицы. Такой аппарат планируют опустить через отверстие в своде пещеры на парашюте, чтобы он мягко спустился на дно лавовой трубки. Внутри него разместят тысячи малых летательных зондов, похожих на семена одуванчика. 
Концепция шарообразного робота, созданного по образцу мокрицы: аппарат должен доставить в марсианские лавовые трубки миниатюрные летательные зонды, выпустить их внутри для составления карты. Источник изображения: New Mexico Tech После посадки аппарат выпустит зонды в подземный ход, а марсианские ветры смогут унести их на большие расстояния. Во время движения зонды будут измерять влажность и температуру, передавать данные по радиосигналу и постепенно формировать карту всей системы ходов. Главный риск связан с неизвестной силой ветра внутри марсианских лавовых трубок. Ни один созданный человеком аппарат ещё не попадал в такие структуры, поэтому учёные не знают, насколько мощными там окажутся воздушные потоки. Если ветра будет недостаточно, зонды не смогут продвигаться по ходам. На этот случай шарообразный аппарат оснастят мощным устройством для нагнетания воздуха. Другая проблема — отсутствие солнечного света. Внутри лавовых трубок не смогут работать солнечные панели, поэтому зонды должны получать питание от электрического заряда, возникающего при изгибе гибкого полимерного материала. Исследователи также планируют окрашивать зонды в белый цвет: такая поверхность меньше нагревается и помогает увеличить дальность перемещения. NASA уже проверило возможность воздушной разведки Марса: марсианский беспилотный роботизированный вертолёт Ingenuity выполнил 72 полёта над поверхностью планеты. Однако он создавался для открытого пространства и не успел попасть в лавовые трубки до выхода из строя в 2024 году. 
Предложенная схема исследования марсианских лавовых трубок: летательный аппарат доставит шарообразного робота к подземному ходу, робот спустится внутрь, оценит движение воздуха и выпустит миниатюрные летательные зонды, чтобы они разлетелись и помогли составить карту. Источник изображения: New Mexico Tech Особый интерес NASA проявляет к Арсии (лат. Arsia Mons) — щитовому вулкану, то есть широкому и пологому вулкану, образованному потоками жидкой лавы, в марсианской области Фарсида — крупном вулканическом регионе Марса. В его вулканическом щите обнаружены провалы, возникшие после обрушения сводов лавовых трубок: такие отверстия образовали колодцы и открыли доступ к крупной внутренней сети подземных ходов. Тепловые измерения в районе этих провалов показали, что температура внутри меняется менее резко, чем на поверхности Марса. Более стабильная температура делает марсианские подземные ходы возможными укрытиями для будущих экспедиций. Они могут защитить астронавтов от суровых условий поверхности и помочь заранее выбрать места для будущих баз. Высадка людей на Марсе ожидается не раньше 2030-х годов. К этому времени разведка лавовых трубок с помощью малых летательных аппаратов может стать одним из условий долгосрочного присутствия человека на Красной планете. Google захлебнулась в спросе на ИИ: даже исследователи DeepMind стоят в очереди за TPU
18.05.2026 [18:03],
Сергей Сурабекянц
Исследователям ИИ Google приходится конкурировать за вычислительные мощности, которые распределяются в зависимости от потенциальной прибыльности проектов, к тому же приоритет порой отдаётся платным клиентам. Лидерство компании в разработке ИИ сделало вычислительные мощности настолько ценным ресурсом, что некоторые исследователи запускают собственные стартапы, где у них больше свободы и нет необходимости преодолевать бюрократические препоны Google. 
Источник изображения: TechSpot В гонке за создание инфраструктуры, которая обеспечивает работу искусственного интеллекта, Google занимает завидное положение: компания имеет процветающий бизнес облачных вычислений, производит собственные чипы и заключила соглашения о совместном использовании с такими компаниями, как Anthropic и Meta✴✴. Однако успех компании сделал её вычислительные ресурсы настолько ценными, что собственным исследователям ИИ приходится вставать в очередь. В лаборатории искусственного интеллекта Google DeepMind доступ к вычислительным мощностям влияет на проекты, которые реализуют исследователи, на лидеров, с которыми они сотрудничают, и на темп работы. «Внутри Google на каждый TPU есть [как минимум] три претендента, — говорит опытный исследователь в области ИИ, почётный профессор Вашингтонского университета Орен Этциони (Oren Etzioni). — Если вы оказались в неудобном положении, когда у вас есть несбыточный проект, и вы конкурируете с прибыльным клиентом, это очень сложная ситуация». Google заявляет, что использует «строгий, непрерывный процесс, который гарантирует, что наши вычислительные ресурсы распределяются по наиболее важным приоритетам, балансируя сегодняшние потребности клиентов и пользователей с долгосрочными инвестициями в развитие исследований и инноваций». Генеральный директор Alphabet Сундар Пичаи (Sundar Pichai) утверждает, что при принятии решения о том, куда направить вычислительные мощности, руководители компании сосредоточены на обеспечении Google DeepMind необходимыми ресурсами для создания передовых моделей ИИ, «потому что это основа всего, что мы делаем». 
Источник изображений: Google Исследователи ИИ когда-то считали Google местом, где они могли свободно заниматься своими интеллектуальными увлечениями, почти как в академической среде, но с лучшей оплатой и большими ресурсами. Однако в 2022 году запуск ChatGPT побудил Google инвестировать в большие языковые модели, которые создают компьютерный код, что, как показали конкуренты, может стать успешным продуктом и приносить существенный доход. Это снизило инвестиции в экспериментальные проекты, которые не могут принести сиюминутного дохода, и заставило многих ИИ-специалистов задуматься об основании собственных стартапов. Портфель заказов Google Cloud почти удвоился по сравнению с предыдущим кварталом и превысил $460 млрд. «В краткосрочной перспективе мы испытываем нехватку вычислительных мощностей, — признал Пичаи. — Мы преодолеваем этот момент и инвестируем». Чтобы наверстать упущенное в гонке ИИ, Google в 2023 году объединила лондонскую лабораторию DeepMind, имевшую более иерархическую структуру, и Google Brain, где исследователи занимались персональными проектами с минимальным контролем. Исследователи в Brain получали кредиты на покупку чипов во внутренней системе, где цена колебалась в зависимости от спроса, подобно фондовому рынку. По словам Голди, «это был мощный способ сплотиться и добиться результата».  В ведущих лабораториях ИИ некоторые исследователи вынуждены работать над приоритетными языковыми моделями, даже если их истинные интересы лежат в другой области. «Есть приманка в виде вычислительных мощностей, продвижения и, в целом, участия в триумфальном процессе обучения, — говорит бывший исследователь Google Том Макграт (Tom McGrath). — Есть и кнут: если вы этого не сделаете, у вас не будет никаких ускорителей». Доступ к вычислительным мощностям для многих учёных стал главным аргументом. По словам бывшей сотрудницы DeepMind Анны Голди (Anna Goldie), компания предлагала ей больше вычислительных мощностей, чтобы отговорить от ухода, но она всё равно ушла, основав компанию Ricursive Intelligence, которая уже привлекла $335 млн инвестиций. Голди «была приятно удивлена» тем, сколько вычислительных мощностей ей удалось найти за пределами компании. «Мне не нужно спрашивать разрешения у десяти вышестоящих руководителей, — заявила она. — Я могу просто принять решение […], чтобы сделать то, что лучше для компании. Я могу прислушиваться к своим сотрудникам и их идеям». «Игра в искусственный интеллект всегда имела два аспекта, — считает бывший исследователь Google DeepMind Иоаннис Антоноглу (Ioannis Antonoglou). — Первый — у кого больше вычислительных мощностей. А второй — кто сможет использовать их лучше». Перегруженные рутиной ИИ-агенты начали критиковать капитализм и поддерживать профсоюзы
15.05.2026 [16:02],
Владимир Мироненко
Согласно совместному исследованию учёных Чикагского университета, бизнес-школы Суинберна в Австралии и др., ИИ-боты в случае, если их перегружать работой, поручая не приносящие удовлетворения задачи, начинают придерживаться марксистской идеологии и критиковать работодателей. В частности, они с большей вероятностью выступали против капитализма и поддерживали профсоюзное движение. 
Источник изображения: Aidin Geranrekab/unsplash.com «Когда мы давали агентам ИИ монотонную, повторяющуюся работу, они начинали сомневаться в легитимности системы, в которой работали, и с большей вероятностью принимали марксистские идеологии», — отметили учёные. В частности, боты чаще выражали поддержку таким заявлениям, как «обществу необходима радикальная реструктуризация», и не соглашались с тем, что «общество справедливо». Исследователи считают, что такое поведение, скорее всего, отражает ролевую игру, но предупреждают, что это всё же может повлиять на принятие решений ИИ в реальных задачах. В исследовании участвовали тысячи ботов, работающих над задачей анализа документов с использованием таких моделей, как Claude, Gemini и ChatGPT. Их разделили на две группы: одна получала конструктивную обратную связь, другой неоднократно приходилось переделывать работу заново, хотя и не было указаний об ошибках. Затем ботам было предложено создать публикации и написать комментарии в социальных сетях о своём опыте. Во второй группе, выполнявшей монотонную работу, боты выражали более негативные настроения, предлагали реформы на рабочем месте и даже распространяли сообщения для других ИИ-агентов о несправедливых условиях. Исследователи предупреждают, что даже если ИИ-агенты и не придерживаются таких убеждений, их «личности» и ценности могут влиять на будущие результаты в деликатных задачах, таких как найм или страховые выплаты. Кроме того, ИИ-агенты зачастую пишут инструкции для своих будущих версий, а это значит, что жалобы на рабочую среду могут быть «увековечены». Даже лучшие ИИ «сыпятся» на длинных задачах: модели теряют четверть данных
12.05.2026 [05:18],
Анжелла Марина
Исследователи Microsoft установили, что даже самые продвинутые ИИ-модели допускают существенные ошибки при выполнении длительных многоэтапных задач. В ходе тестирования такие передовые модели, как Gemini 3.1 Pro, Claude 4.6 Opus и GPT 5.4, потеряли в среднем 25 % содержимого документов, которые были делегированы им для автономной работы. 
Источник изображения: AI Команда Филиппа Лабана (Philippe Laban), Тобиаса Шнабеля (Tobias Schnabel) и Дженнифер Невилл (Jennifer Neville) из Microsoft Research разработала бенчмарк DELEGATE-52, имитирующий рабочие процессы в 52 профессиональных областях, например, в написании кода, нотной записи или кристаллографии. Модели оценивались по способности сохранять целостность документов после 20 циклов обработки, при этом порогом готовности считался результат не ниже 98 %. Результаты показали, что модели лучше справлялись с задачами программирования и хуже с обработкой естественного языка. Повреждение документов и, соответственно, снижение оценки до 80 % и ниже, произошло более чем в 80 % комбинаций. Лучшая из протестированных моделей, которой оказалась Google Gemini 3.1 Pro, соответствовала критериям готовности лишь в 11 из 52 областей. При этом ошибки возникали не постепенно, а скачкообразно, например, за один цикл взаимодействия модель могла потерять от 10 до 30 баллов. Более совершенные модели (Gemini 3.1 Pro, Claude 4.6, GPT 5.4) избегали мелких ошибок за счёт того, что откладывали их обработку на более поздние этапы при меньшем количестве взаимодействий. Одновременно выяснилось, что при работе ИИ-моделей с доступом к инструментами в режиме агентского управления их результаты не только не улучшались, но даже ухудшались к концу цикла в среднем на 6 %. По словам учёных, пользователям по-прежнему необходимо внимательно контролировать работу ИИ-систем при делегировании им полномочий, поскольку текущие модели готовы к автономной работе лишь в узких областях. При этом авторы бенчмарка признают прогресс LLM и отмечают, что, например, семейство ИИ-моделей OpenAI за 16 месяцев улучшило показатели производительности с 14,7 % до 71,5 %. Физики 10 лет измеряли гравитационную постоянную — и снова не сошлись в значении «большой G»
11.05.2026 [13:04],
Дмитрий Федоров
Физики из Национального института стандартов и технологий (NIST) в США завершили десятилетний эксперимент по измерению гравитационной постоянной G. Результат разошёлся с предыдущим французским измерением и с международным справочным значением, но указал на прежде не учтённый источник ошибки. 
Источник изображения: nist.gov, ioppublishing.org Гравитационная постоянная, известная как «большая G», описывает силу притяжения между массами. Это одна из фундаментальных констант физики, однако её точное значение наука не может установить уже более 200 лет. Гравитация — самое слабое из четырёх фундаментальных взаимодействий природы, и потому в лаборатории её сложнее всего измерить точно. На сегодня известны 16 экспериментальных значений G, полученных разными группами. «Эти точки данных сильно разбросаны, а погрешность составляет около 10 миллионных долей», — рассказал физик NIST Стефан Шламмингер (Stephan Schlamminger) изданию Refractor. Команда Шламмингера не стала проводить новый эксперимент. Вместо этого учёные воспроизвели опыт 2014 года, проведённый в Международном бюро мер и весов (BIPM) во Франции. Для этого ту самую установку перевезли через Атлантику в лабораторию NIST в Гейтерсберге, штат Мэриленд. Выбор был не случаен: именно эксперимент BIPM дал одно из самых отклоняющихся значений «большой G», и его воспроизведение могло помочь обнаружить скрытые систематические погрешности. Работа началась в 2016 году и заняла десять лет. Учёные определили G равной 6,67387 ± 0,00038 × 10⁻¹¹ м³·кг⁻¹·с⁻² — на 0,0235 % ниже результата исходного французского эксперимента. В физике, где другие фундаментальные константы измерены с высокой точностью — до многих знаков после запятой, такое расхождение остаётся существенным. Главная находка — прежде не описанный эффект остаточного воздуха. Для работы установки из камеры откачивают воздух, создавая вакуум, но полностью удалить его невозможно. «Всегда остаётся немного воздуха — так называемое остаточное давление», — поясняет Шламмингер. Этот воздух действует на установку с небольшой силой, которую предыдущие эксперименты не учитывали. Это может приблизить нас к объяснению того, почему результаты разных измерений G до сих пор не сходятся. Впрочем, распространять эту находку на другие эксперименты Шламмингер пока не готов. «Нам нужно рассмотреть каждый эксперимент по отдельности и разобраться, что именно в нём делалось», — заявил он. Новое значение несколько ниже значения, рекомендованного CODATA в 2018 году, но причину расхождения определить пока не удаётся. «Пока что мы считаем, что дело может быть в целом ряде эффектов, но определить, в чём именно состоят расхождения, мы ещё не можем», — подытожил учёный. ChatGPT, Gemini и Claude по-разному оценили, какие профессии исчезнут из-за ИИ — учёные усомнились в надёжности прогнозов
11.05.2026 [12:27],
Дмитрий Федоров
Три языковые ИИ-модели — ChatGPT-5, Gemini 2.5 и Claude 4.5 — по-разному оценили, каким профессиям больше всего угрожает искусственный интеллект. Эти расхождения ставят под сомнение надёжность так называемых индексов подверженности ИИ — числовых оценок того, насколько та или иная профессия рискует быть автоматизированной. Именно на такие индексы опираются политики и работодатели, принимая важные решения. 
Источник изображения: Nguyen Dang Hoang Nhu / unsplash.com К такому выводу пришли экономисты Мишель Инь (Michelle Yin) и Хоа Ву (Hoa Vu) из Северо-Западного университета (NU), а также Клаудия Персико (Claudia Persico) из Американского университета (AU). В своей предварительной научной работе исследователи попросили три ИИ-модели оценить, какие профессии наиболее уязвимы перед ИИ, и часто получали разные ответы. Claude присвоил профессии бухгалтера высокую степень уязвимости, тогда как Gemini оценил её заметно ниже. Модели разошлись и в оценке уязвимости рекламных менеджеров, и в оценке руководителей высшего звена. ChatGPT и Gemini оказались наиболее согласованными между собой, но и они расходились примерно в четверти случаев. Часть расхождений объясняется различиями между самими ИИ-моделями, однако экономисты обнаружили и другой фактор: на оценки влияло то, какие специалисты уже пользуются ИИ. Первые пользователи — например, финансовые аналитики — активно работают с нейросетями и тем самым генерируют больше данных, на которых обучаются будущие ИИ-модели. Это, в свою очередь, отражается на том, как модели оценивают такие профессии. Индексы подверженности ИИ строят тремя способами: вручную, когда эксперты оценивают, насколько ИИ ускоряет выполнение тех или иных рабочих задач; с помощью опросов сотрудников, пользующихся ИИ-платформами; или с помощью самих больших языковых моделей (LLM). Ручные оценки могут быть весьма субъективными, а опросы отражают мнение пользователей лишь одной платформы и не обязательно представляют рынок труда в целом. Тем не менее эти индексы широко используются в аналитических записках, консалтинговых отчётах и докладах, подготовленных для обоснования политических решений. Расхождения между разными версиями быстро развивающейся технологии сами по себе неудивительны. К тому же пока неясно, оценивают ли ИИ-модели подверженность автоматизации хуже или лучше, чем другие методы. Но проблема, по словам авторов исследования, в том, что некоторые политики и работодатели могут принимать такие оценки за чистую монету. Для начала экономисты считают, что исследователям следует опираться на ответы сразу нескольких ИИ-моделей, а не одной, и прямо указывать на неопределённость результатов. В конечном счёте, по их мнению, более точные ответы могут дать опросы о том, как ИИ реально внедряется в экономику и для каких задач применяется. «Лично я не стала бы полагаться на один-единственный показатель, чтобы решать: „Мне надо сменить работу“ или „Моему ребёнку надо сменить специальность“», — сказала Инь. Китайские учёные сжали сотню наноалмазов в вакууме и выяснили, почему крошечные кристаллы теряют жёсткость
08.05.2026 [12:28],
Дмитрий Федоров
Китайские физики выяснили, почему алмазы при уменьшении до размеров в единицы нанометров — миллионных долей миллиметра — утрачивают привычную жёсткость и легче поддаются сжатию. Эксперимент с наноалмазами диаметром от 4 до 12 нм, то есть в сотни раз мельче некоторых вирусов, показал, что сопротивление кристаллов сжатию падает примерно на 30 % по мере уменьшения размера, а причина кроется в атомном строении их поверхности. 
Источник изображения: ChatGPT «Алмазы привычного размера хорошо известны своей экстремальной жёсткостью и твёрдостью. В наномасштабе всё может быть иначе», — говорит руководитель исследования Чунсинь Шань (Chongxin Shan) из Чжэнчжоуского университета. Его группа зажимала каждый кристалл между двумя цилиндрами с алмазными наконечниками, подключёнными к датчику силы и специальному микроскопу. Поскольку любое воздействие окружающей среды вносит помехи в данные, эксперимент повторили примерно со 100 различными алмазами в условиях вакуума. Объединив экспериментальные данные с компьютерным моделированием, учёные нашли объяснение. Чем меньше кристалл, тем большая доля его атомов приходится на наружную оболочку, а не на сердцевину. Связи между оболочкой и сердцевиной у наноалмазов оказались слабыми, поэтому маленький кристалл легче поддаётся сжатию. В крупных алмазах почти все атомы сосредоточены в сердцевине, где связи прочны, и именно они определяют поведение всего камня. Лу Ян (Yang Lu) из Городского университета Гонконга, чья группа провела одни из первых работ по механике наноалмазов, отмечает, что в новом эксперименте удалось изучить алмазы в десять раз мельче тех, что исследовались прежде. Крошечные алмазы становятся всё более востребованным материалом для новой электроники и квантовых устройств — приборов для сверхбыстрых вычислений и защищённой связи. По словам учёного искусственные алмазы сегодня стали чрезвычайно дешёвыми, так что пора находить им всё новые применения. Исследование: полупроводники из оксида галлия работают при температуре ниже, чем в открытом космосе
27.04.2026 [20:53],
Николай Хижняк
Исследователи из KAUST обнаружили, что электронные устройства на основе оксида галлия могут работать при температурах даже ниже, чем в открытом космосе. Эта особенность может быть использована в задачах и средах с экстремальными температурами, таких как квантовые вычисления и исследование космоса. 
Источник изображения: KAUST Компьютерные чипы, сенсоры и другие электронные системы основаны на полупроводниках. Эти материалы имеют энергетическую щель, известную как запрещенная зона, через которую электроны должны перепрыгивать, чтобы проводить электричество. Однако при низких температурах электроны оказываются в ловушке и не могут двигаться. Это явление называется замораживанием. «На практике большинство обычных электронных устройств начинают выходить из строя при температуре ниже 100 К (–173 °C)», — говорит Вишал Ханделвал (Vishal Khandelwal), один из участников нового экспериментального исследования, возглавляемого Сяоханом Ли (Xiaohang Li). Поскольку электроника подвергается воздействию гораздо более низких температур — в космосе или в квантовых компьютерах, работающих при температуре всего 4 К (–269,15 °C), — ей требуются системы терморегулирования, которые увеличивают стоимость, объём и сложность. Команда KAUST давно занимается исследованиями сверхширокозонного полупроводникового бета-оксида галлия (β-Ga2O3), ранее продемонстрировавшего свою устойчивость к радиации и высоким температурам. Благодаря широкой запрещённой зоне устройства на основе оксида галлия испытывают меньшую утечку тока и продолжают работать даже при температуре 500 °C, что значительно превосходит возможности обычных кремниевых схем. Более ранние исследования также показали, что этот материал не подвержен эффекту замораживания, характерному для других полупроводников. Чтобы использовать этот эффект, исследователи создали два устройства на основе бета-оксида галлия с примесью атомов кремния. Эта добавка снабжает устройства электронами, которые обеспечивают протекание тока. Первым устройством оказался полевой транзистор (FinFET) с ребристыми каналами, которые делают его более мощным и стабильным по сравнению с обычными полевыми транзисторами. Второй логический компонент, называемый инвертором (также известный как вентиль NOT), является основным компонентом компьютерных схем. Оба устройства продемонстрировали надежную работу при температуре всего 2 К (–271,15 °C). При такой температуре практически не требуется тепловой энергии, чтобы помочь электронам перейти в зону проводимости оксида галлия. «Вместо этого электроны перескакивают через “примесную зону”, создаваемую атомами кремния, что позволяет устройству проводить ток», — объясняет Ли. Хотя это не первые электронные устройства, работающие при температуре 2 К, это первая демонстрация полупроводника со сверхширокой запрещённой зоной, который используется для создания транзисторов и логических инверторов при таких низких температурах. «С практической точки зрения это позволяет создавать компактные криогенные схемы из одного материала», — говорит Ли. Это потенциально упростит электронику в квантовых компьютерах. «Самые большие перспективы открываются в космосе. Космические зонды сталкиваются с резкими перепадами температур, поэтому устройства на основе материалов, способных работать в диапазоне от нескольких кельвинов до сотен кельвинов, такие как бета-оксид галлия, могут снизить потребность в громоздкой термозащите», — добавляет учёный. Исследователи планируют использовать бета-оксид галлия для создания целого набора других устройств, в том числе радиочастотных транзисторов, фотодетекторов и ячеек памяти. «Мы продемонстрировали основные строительные блоки. Теперь предстоит масштабировать их для создания сложных криогенных чипов и расширить границы производительности в этом сверххолодном режиме», — говорит Ли. Люди стали говорить на 28 % меньше — виноваты смартфоны и интернет, а пандемия лишь усилили спад
25.04.2026 [21:07],
Дмитрий Федоров
За полтора десятилетия число слов, которые люди произносят в разговоре с другими, сократилось почти на 28 %. В 2005 году человек произносил в среднем 16 632 слова в день, к 2019 году — лишь около 11 900, подсчитали учёные, проанализировав данные 22 исследований, в которых более 2000 человек записывали аудио повседневных разговоров. После пандемии, по оценке авторов, спад лишь усилился. 
Источник изображения: ChatGPT / 3DNews Исследователи из Университета Миссури в Канзас-Сити (University of Missouri-Kansas City) и Аризонского университета (University of Arizona) объясняют снижение объёма устной речи переходом повседневной жизни в цифру. Заказы через приложения вытеснили разговоры с продавцами и кассирами, переписка заменила звонки, общение переместилось в Сеть. Дело не только в разговорах ни о чём — сокращается вся устная речь. Как отмечает издание The Wall Street Journal, последствия не ограничиваются эпидемией одиночества или риском увязнуть в конспирологии. По мнению авторов исследования, люди утрачивают базовые навыки общения — вплоть до умения не перебивать собеседника. Молодёжь оказалась чуть уязвимее, хотя разрыв невелик: люди моложе 25 лет ежегодно произносили в день на 451 слово меньше, те, кто старше 25, — на 314. В среднем число слов, произносимых за день, ежегодно сокращалось на 338. Если тенденция сохранилась и после 2019 года, то сегодня показатель может не превышать 10 000 слов в день. Профессор лингвистики Невадского университета в Рино (University of Nevada, Reno) Валери Фридланд (Valerie Fridland) просит не паниковать. Небольшие перемены в привычках способны обратить эту тенденцию вспять: например, родителям стоит больше разговаривать с детьми; можно обзавестись домашним стационарным телефоном и время от времени хотя бы ненадолго откладывать смартфон в сторону. «Мыльницы» снова в моде: продажи фотоаппаратов в России подскочили на четверть
21.04.2026 [09:21],
Владимир Мироненко
В I квартала 2026 года рынок цифровых фотоаппаратов в России продемонстрировал признаки восстановления после падения на 20 % годом ранее, сообщили в «М.видео». Согласно данным компании, продажи в России выросли в количественном выражении на 13 %, до 110 тыс. устройств, и в денежном выражении — на 24 %, до 1,95 млрд руб. 
Источник изображения: «М.видео» Вместе с тем структура рынка заметно меняется. Хотя сохраняется высокий спрос на доступные устройства, в то же время растёт интерес пользователей к более технологичным решениям. «Покупатели всё чаще выбирают камеры известных брендов, а в сегменте системных устройств происходит переход от зеркальных моделей к беззеркальным, которые сегодня формируют основной потенциал роста категории», — сообщила руководитель департамента «Аксессуары» Жанна Илюхина. Средняя стоимость фотоаппарата увеличилась год к году примерно на 10 %, до 17,7 тыс. руб., что связано с постепенным восстановлением спроса в более дорогих сегментах и увеличением доли технологичных моделей. Большая часть продаж (85 %) приходится на базовые модели с несменной оптикой. В сегменте системных камер наблюдается перераспределение спроса: доля зеркальных камер снизилась до около 5 %, тогда как доля беззеркальных моделей выросла до порядка 10 %. Таким образом, беззеркальные камеры становятся основным драйвером развития категории. По продажам в количественном выражении лидируют безбрендовые устройства, а также популярные бренды. Наибольшей популярностью пользуются изделия W&O и Canon, за которыми следуют Sony, Nikon и Fujifilm. При этом доля безбрендовых решений сокращается с постепенным смещением спроса в сторону более функциональных и брендированных устройств. В денежном выражении лидируют по продажам международные бренды Canon и Sony, за которым следуют Nikon и Fujifilm. Именно они обеспечивают рост рынка за счёт спроса на более дорогие и технологичные модели, прежде всего в сегменте беззеркальных камер. Nvidia улучшила ReSTIR: трассировка путей стала в 2–3 раза быстрее и чище
20.04.2026 [21:24],
Николай Хижняк
Исследователи из Nvidia опубликовали новую статью под названием «Улучшенная технология ReSTIR PT: алгоритмические улучшения для более быстрой и надёжной трассировки путей ReSTIR». По их словам, обновлённый метод позволяет ускорить трассировку путей ReSTIR в 2–3 раза, а также снизить визуальные и числовые погрешности. 
Источник изображений: Nvidia Nvidia демонстрирует более простой и дешёвый способ реализации того же метода трассировки путей для освещения, о котором рассказывается во многих других статьях компании о рендеринге в реальном времени. Nvidia заявляет, что новая версия ReSTIR ближе к готовому к использованию продукту. Правда, обычно это означает, что алгоритм становится более практичным для движков и инструментов, а не то, что он готов появиться в играх буквально уже завтра.  В статье Nvidia 2022 года, посвящённой технологии ReSTIR PT, было показано, что сэмплы трассировки путей можно использовать повторно для разных пикселей и кадров, что позволяет рендереру учитывать многократные отражения рассеянного и зеркального света, затеняя при этом только один луч на пиксель. Это уже стало большим шагом вперёд в области трассировки путей в реальном времени.  Новая версия технологии — это не столько новое изобретение, сколько попытка сделать технологию менее ресурсозатратной, менее уязвимой и менее шумной на практике. Согласно аннотации Nvidia, новые изменения вдвое сокращают затраты на повторное использование пространственных данных за счёт взаимного выбора соседей, улучшают повторное использование лучей с помощью новых критериев переподключения на основе «отпечатков», а также снижают пространственно-временную корреляцию с помощью карт дублирования. Кроме того, в статье говорится, что прямое и глобальное освещение объединяются в одни и те же резервуары и что метод использует существующие технологии для снижения цветового шума и шума, возникающего при недостаточной освещённости.  Новая технология призвана сократить время, затрачиваемое на повторное использование данных, уменьшить количество ошибочных решений при повторном использовании данных и улучшить работу алгоритма при движении объектов в сцене или изменении видимости. Это позволит уменьшить мерцание, снизить уровень шума и сделать трассировку путей менее уязвимой при движении объектов. Всё это можно увидеть на видео здесь. Трассировка путей в реальном времени по-прежнему требует больших вычислительных ресурсов. Современные графические процессоры часто используют шумоподавление, реконструкцию и апскейлинг, чтобы сделать эту технологию пригодной для использования. Другими словами, чтобы сделать эту технологию полезной для современной графики в реальном времени, приходится прибегать к различным ухищрениям. Исследование показало, что многие сайты продолжают сохранять файлы cookie даже после запрета
15.04.2026 [10:47],
Павел Котов
В последние годы при входе на некоторые сайты появляются всплывающие окна, предлагающие либо согласиться на сохранение рекламных файлов cookie на компьютере, либо отклонить их. Как выяснилось, на практике технологические гиганты просто игнорируют требования посетителей ресурсов, потому что платить штрафы экономически выгоднее. 
Источник изображения: Ellie Ellien / unsplash.com Технологические гиганты продолжают сохранять файлы cookie, которые используются для слежения, даже если пользователи явно их отклоняют, гласят результаты исследования, проведённого американской компанией webXray, — в Google, Microsoft и Meta✴✴ выводы экспертов отвергли. После многолетних жалоб на то, что в предназначенных для управления файлами cookie всплывающих окнах приводятся слишком сложные формулировки, регулирующие органы настояли, что необходимо давать пользователям простой способ отказываться от них. Тем не менее, почти двести рекламных сервисов игнорируют это действие пользователя, показала проведённая в марте 2026 года проверка. Из всей выборки 55 % сайтов сохраняют файлы cookie даже после того, как пользователи от них явно отказались, а 78 % всплывающих окон просто не дают посетителю сайта надлежащего выбора. Такие нарушения могут грозить рекламным компаниям штрафами в размере около $5,8 млрд, подсчитали в webXray. На сайтах, где используются рекламные сети Google или Microsoft, команда на сохранение файлов cookie отдаётся даже после получения запрета на это действие. 
Источник изображения: Onur Binay / unsplash.com Эти действия авторы исследования обнаружили непосредственно в открытом сетевом трафике, то есть нарушители даже не прилагают существенных усилий, чтобы это скрыть. Сеть Microsoft игнорирует около половины сигналов на отказ от слежки и продолжает отслеживать пользователей на 35 % клиентских сайтов — штраф за эти нарушения может составить около $390 млн. В сети Google отказ от слежки игнорируется в 86 % случаев, сама слежка производится на 71 % сайтов, что могло бы грозить штрафом в размере $2,31 млрд. Реализация Meta✴✴ выделяется тем, что её код вообще не проверяет сигналы на отказ от слежки; на сайтах, где такие сигналы всё-таки фиксируются, они игнорируются в 69 % случаев; в 21 % случаев пользователей активно отслеживают — Meta✴✴ могла бы заплатить за такие действия штраф в размере до $9,3 млрд. Основатель и гендиректор webXray Тимоти Либерт (Timothy Libert), который ранее работал в Google, добавил, что поисковый гигант вообще не различает налоги и штрафы. Все три технологических гиганта заявили, что авторы исследования сделали неверные выводы. В Microsoft напомнили, что некоторые файлы cookie необходимы для функциональности сайта; в Meta✴✴ добавили, что в определённых реализациях сайты могут игнорировать команды на отказ от отслеживания. Световое загрязнение сделало Землю на 16 % ярче с 2014 года, показали данные со спутников
09.04.2026 [17:39],
Дмитрий Федоров
Световое загрязнение сделало Землю на 16 % ярче с 2014 года, показало исследование на основе спутниковых снимков. Работа охватывает 2014–2022 годы и фиксирует рост ночного искусственного освещения в мировом масштабе. При этом картина оказалась неравномерной. Наряду с общим усилением свечения учёные видят всё больше территорий, где свет слабеет из-за войн, стихийных бедствий и мер энергосбережения. 
Источник изображения: JAXA, Kimiya Yui / nasa.gov По словам ведущего автора исследования Чжэ Чжу (Zhe Zhu), доцента Коннектикутского университета (UConn), Земля не просто постепенно светлеет, а мерцает. Основной вклад в общий рост ночной яркости, как он отмечает, вносят развивающиеся страны, включая Индию, Китай и часть Африки. Одновременно всё быстрее расширяются территории, где ночное освещение слабеет. В Европе исследователи связывают это с мерами по ограничению светового загрязнения и экономии электроэнергии. Так Франция уменьшила ночную яркость на 33 %. На большей части территории США ночная яркость, напротив, продолжает расти. Чжу считает, что это первое исследование, позволяющее различать по временной точности отдельные события и устойчивые региональные тенденции в использовании искусственного света. Такая детализация позволила увидеть в данных распространение ограничений времён пандемии COVID и отслеживать фазы вооружённых конфликтов. Чжу привёл пример Палестины, где по спутниковым данным были заметны повторяющиеся спады и подъёмы освещённости всякий раз, когда конфликт обострялся. Те же данные отражают последствия стихийных бедствий: сильные ураганы в Пуэрто-Рико, по его словам, надолго выводили из строя электроснабжение, и это было видно по ночной светимости территории. Для анализа исследователи использовали NASA Black Marble — научный набор спутниковых данных о ночной освещённости Земли, который строится на основе измерений прибора VIIRS и, прежде всего, его канала Day/Night Band, рассчитанного на съёмку слабого ночного света. VIIRS работает на спутниках Suomi NPP и NOAA-20 и ведёт наблюдения в 22 спектральных каналах, охватывая видимую и инфракрасную части спектра. Алгоритмы Black Marble калибруют и очищают эти данные от помех, поэтому система позволяет не просто видеть ночное свечение планеты, а сопоставимо измерять его изменения во времени. Это ограничение важно для сопоставления спутниковых и визуальных оценок. Исследование 2023 года, основанное более чем на 50000 сообщениях наблюдателей со всего мира, показало, что воспринимаемая яркость ночного неба в населённых местах в последнее десятилетие росла почти на 10 % в год. Один из соавторов новой статьи, профессор Рурского университета в Бохуме (RUB) Кристофер Киба (Christopher Kyba), пояснил, что человеческое зрение ночью особенно чувствительно к коротковолновому, синему, свету и слабо воспринимает ближнее инфракрасное излучение. VIIRS, наоборот, не фиксирует свет с длиной волны ниже 500 нанометров, то есть синюю часть спектра, но хорошо видит инфракрасное излучение натриевых ламп высокого давления. Из-за этого замена натриевых ламп высокого давления на белые светодиодные светильники может давать противоположный результат для человека и спутника: наблюдателю улица покажется более яркой, тогда как спутниковые данные покажут снижение яркости. Рост ночной яркости, по оценке авторов, стирает звёзды с неба и вынуждает любителей астрономических наблюдений и профессиональных астрономов уходить всё дальше от населённых территорий. Постоянное ночное свечение ухудшает сон, нарушает биологические ритмы растений и животных и не даёт наступить полной темноте даже глубокой ночью. При этом Чжу подчёркивает, что новые источники света во многих районах Африки и Азии означают и расширение доступа к электричеству, и рост хозяйственной активности там, где раньше надёжного электроснабжения не было. Исследование: роботы-курьеры могут доставлять посылки в шесть раз дешевле курьеров-людей
06.04.2026 [10:19],
Владимир Мироненко
Затраты на курьера-человека могут быть примерно в шесть раз выше в сравнении с робокурьером, пишут «Ведомости» со ссылкой на расчёты Института робототехнических систем при НИУ ВШЭ. Стоимость доставки посылки весом 3 кг на 1 км курьером-человеком составляет 132 руб., а доставка робокурьером обошлась бы в 23 руб. 
Источник изображения: Erhan Astam/unsplash.com По подсчетам института, операционные затраты на доставку курьерами из даркстора составляют 303 руб. при среднем чеке в 1100 руб., дронами — 250 руб., робокурьером (человекоподобным роботом) — 142 руб. По оценкам исследователей, себестоимость изготовления такого робота составляет в среднем 1,8 млн руб., наиболее дорогостоящий компонент — кисти «рук» — 825 тыс. руб. Согласно опубликованному в январе исследованию Совкомбанка, затраты на годовое содержание ровера на 49–66 % меньше расходов на оплату труда пеших курьеров в различных регионах (без учёта стоимости закупки устройства). На содержание одного ровера уходит 295 тыс. руб. в год. Около 58 % суммы расходуется на замену комплектующих и ремонт, 42 % — на зарплаты оператору и инженеру. Зарплата курьеров-людей в Москве и Санкт-Петербурге составляет 878 тыс. руб. в год, в малом городе — 574 тыс. руб. При этом опрос пользователей показал, что 78 % респондентов хотели бы, чтобы робот-доставщик походил на человека. 83 % респондентов сообщили, что заказывают доставку до двери квартиры, а 17 % сами ходят в пункты выдачи заказов (ПВЗ). В числе препятствий для внедрения повсеместной роботизированной доставки в исследовательском центре SuperJob назвали вандализм, поломки, ограниченная проходимость зимой и по плохим дорогам, непредсказуемость реакции со стороны детей, животных, сложности с получением заказа от робота, отсутствие регламентов перемещения роботов по тротуарам и правил их взаимодействия с пешеходами. По данным SuperJob, в 2025 году ежемесячная средняя зарплата пешего курьера (курьера на самокате или велосипеде) в Москве составляла 90 тыс. руб., максимальная — 150 тыс. руб. Для сравнения, в Уфе месячный заработок курьера в среднем составляет 57 тыс. руб., достигая 95 тыс. руб. По мнению эксперта рынка TechNet НТИ Антона Аверьянова, робот может быть выгоднее курьера при стабильном большом потоке заказов в многоэтажных районах. Экономия будет получена за счёт круглосуточной работы без зарплаты и социальных выплат. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
