Российская компания VisionLabs и «Лаборатория Новых Продуктов» представила робота-собаку с системой машинного зрения и интеллектуальной видеоаналитики — он способен наблюдать за производственным процессом и следить за соблюдением работниками требований техники безопасности, сообщает «Хабр».

Источник изображения: habr.com

Четвероногого робота система компьютерного зрения VisionLabs LUNA, которая в реальном времени фиксирует нарушения техники безопасности, в том числе наличие или отсутствие средств индивидуальной защиты, а также присутствие посторонних на промышленном объекте. Система также идентифицирует заданные сценарии: драки, падение человека, утерянные вещи, а также присутствие человека в опасной зоне.

Спутниковая навигация, лидар и автономная система управления позволяют робособаке патрулировать объекты любой сложности, передвигаясь по определённому маршруту — при необходимости оператор может перехватывать управление. Защищённый водо- и пылеустойчивый корпус позволяет машине работать в условиях агрессивной среды.

Поддержка автономной навигации означает, что робособака может эксплуатироваться на объектах, где невозможна установка традиционных камер наблюдения. Система компьютерного зрения VisionLabs отличается высокой точностью: отсутствие защитного шлема на человеке она определяет с точностью 99,2 %, жилета — 97,0 %, перчаток — 92,1 %. Обнаружив нарушение, робот докладывает о нём в диспетчерскую, а дежурный может оперативно связаться с сотрудником и попросить это нарушение устранить.

На практике система способна снизить число несчастных случаев на объекте, повысить уровень дисциплины и уменьшить нагрузку на службу безопасности. К роботу можно подключить и дополнительные датчики, которые помогут инспектировать состояние оборудования: определять его целостность, измерять температуру и уровень вибрации, снимать показания приборов, а также обнаруживать тепло- и газоутечки.

Около двух лет назад OpenAI заявила, что искусственный интеллект общего назначения (Artificial General Intelligence, AGI), который также называнию сильным ИИ или ИИ уровня человека, «может возвысить человечество» и «предоставить всем невероятные новые возможности». Теперь же генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) пытается снизить градус ожидания от появления AGI.

Источник изображения: OpenAI Forum

«Я предполагаю, что мы достигнем AGI раньше, чем думает большинство людей в мире, и это будет иметь гораздо меньшее значение. И многие опасения по поводу безопасности, о которых говорили мы и другие стороны, на самом деле не возникнут в момент создания AGI. AGI можно создать. Мир после этого будет в основном развивается примерно так же, как и сейчас. Некоторые вещи начнут выполняться быстрее. Но переход от того, что мы называем AGI, до того, что мы называем сверхинтеллектом — это очень долгая дорога», — сказал Альтман во время интервью на саммите The New York Times DealBook в среду.

Альтман уже не первый раз преуменьшает значимость, казалось бы, теперь точно неизбежного создания искусственного интеллекта общего назначения, о котором когда-то говорилось в уставе самой компании OpenAI, и который, как она же заявляла, сможет «автоматизировать большую часть интеллектуального труда» человечества. Недавно глава OpenAI намекнул, что это может произойти уже в 2025 году и будет достижимо с помощью актуального специализированного программного и аппаратного обеспечения. Ходят слухи, что OpenAI просто объединит все свои большие языковые модели и назовёт это AGI.

Последующее заявление Альтмана об AGI прозвучало так, как будто OpenAI больше не рассматривает создание искусственного интеллекта общего назначения как нечто грандиозное, что способно решить все проблемы человечества: «Мне кажется, что экономические трудности в мире будут продолжаться немного дольше времени, чем думают люди, потому что в обществе много инерции. Поэтому в первые пару лет [после создания AGI], возможно, будет не так много изменений. А потом, возможно, последует много изменений».

Те надежды и возможные достижения, которые OpenAI ранее приписывала AGI, компания теперь возлагает на так называемый «сверхинтеллект», который как недавно спрогнозировал Альтман, может появиться «через несколько тысяч дней».

Исследователи из Техасского университета и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе разработали экспериментальный метод 3D-печати «татуировок» на голове из проводящих полимеров. Эти «татуировки» работают как традиционные электроэнцефалографические (ЭЭГ) электроды, которые применяются для интерфейсов мозг-компьютер (BCI) и обеспечивают управление роботизированными конечностями, компьютерами, а также объектами в среде виртуальной реальности.

Источник изображений: Cell Biomaterials

Мозг постоянно генерирует электрические сигналы, которые меняются в зависимости от разных мыслей и движений. Инвазивные (имплантируемые) интерфейсы BCI позволяют точно считывать сигналы мозга. Однако такой подход к реализации интерфейсов мозг-компьютер создают возможность заражения или отторжения имплантата, да и в целом не слишком безопасен. Печатать электроды на коже головы куда проще.

Электроды, размещённые на коже головы по одному или с помощью ЭЭГ-колпачков, также могут считывать сигналы мозга, пусть и не с такой точностью, как имплантаты. Последующая обработка полученных сигналов с помощью алгоритмов искусственного интеллекта позволяет улучшить точность считывание сигналов мозга, но без дополнительного обширного изучения этого направления, напечатанные ЭЭГ-электроды по точности будут сопоставимы с традиционной энцефалографией.

Разработанные исследователями из Техасского университета и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе электроды выполнены из проводящего полимера PEDOT:PSS, который наносится на голову в виде жидкости с помощью микроструйного 3D-принтера. «Чернила» просачиваются через волосы к коже головы, так что брить голову не придётся. После полимер можно просто смыть. Учёные отмечают, что PEDOT:PSS остаётся эластичным после застывания, так что его также можно использовать как для создания растягивающейся электроники, так и для растягивающихся дисплеев.

Процесс создания электродов начинается со сканирования головы пациента. После этого на компьютере подбирается необходимый дизайн ЭЭГ-электродов. Для печати десяти ЭЭГ-электродов требуется всего десять минут, а также пять минут для последующей калибровки. Это значительно меньше, чем обычно занимает процесс установки традиционных ЭЭГ-электродов. Кроме того, 3D-напечатанные электроды исключают необходимость в использовании специального влажного состава для лучшего контакта электрода с кожей. Обычно это вещество быстро высыхает, делая процесс традиционной энцефалографии неэффективным. Тесты на добровольцах показали потрясающие результаты. В то время как обычные электроды перестают быть эффективными через 6 часов, электронные «тату» продолжают считывать сигналы мозга в течение 24 часов и даже дольше.

О своём экспериментальном методе 3D-печати «татуировок» на голове из проводящих полимеров исследователи поделились в статье журнала Cell Biomaterials.

Научный поиск вскоре может претерпеть коренные изменения — искусственный интеллект показал себя в качестве непревзойдённого человеком инструмента для анализа невообразимых объёмов специальной литературы. В поставленном эксперименте ИИ смог точнее людей-экспертов дать оценку фейковым и настоящим научным открытиям. Это облегчит людям научный поиск, позволив машинам просеивать тонны сырой информации в поисках перспективных направлений.

Источник изображения: ИИ-генерация Кандинский 3.1/3DNews

С самого начала разработчики генеративных ИИ (ChatGPT и прочих) сосредоточились на возможности больших языковых моделей (LLM) отвечать на вопросы, обобщая обширные данные, на которых они обучались. Учёные из Университетского колледжа Лондона (UCL) поставили перед собой другую цель. Они задались вопросом, могут ли LLM синтезировать знания — извлекать закономерности из научной литературы и использовать их для анализа новых научных работ? Как показал опыт, ИИ удалось превзойти людей в точности выдачи оценок рецензируемым работам.

«Научный прогресс часто основывается на методе проб и ошибок, но каждый тщательный эксперимент требует времени и ресурсов. Даже самые опытные исследователи могут упускать из виду важные выводы из литературы. Наша работа исследует, могут ли LLM выявлять закономерности в обширных научных текстах и прогнозировать результаты экспериментов», — поясняют авторы работы. Нетрудно представить, что привлечение ИИ к рецензированию далеко выйдет за пределы простого поиска знаний. Это может оказаться прорывом во всех областях науки, экономя учёным время и деньги.

Эксперимент был поставлен на анализе пакета научных работ по нейробиологии, но может быть распространён на любые области науки. Исследователи подготовили множество пар рефератов, состоящих из одной настоящей научной работы и одной фейковой — содержащей правдоподобные, но неверные результаты и выводы. Пары документов были проанализированы 15 LLM общего назначения и 117 экспертами по неврологии человека, прошедшими специальный отбор. Все они должны были отделить настоящие работы от поддельных.

Все LLM превзошли нейробиологов: точность ИИ в среднем составила 81 %, а точность людей — 63 %. В случае анализа работ лучшими среди экспертов-людей точность повышалась до 66 %, но даже близко не подбиралась к точности ИИ. А когда LLM специально обучили на базе данных по нейробиологии, точность предсказания повысилась до 86 %. Исследователи говорят, что это открытие прокладывает путь к будущему, в котором эксперты-люди смогут сотрудничать с хорошо откалиброванными моделями.

Проделанная работа также показывает, что большинство новых открытий вовсе не новые. ИИ отлично вскрывает эту особенность современной науки. Благодаря новому инструменту учёные, по крайней мере, будут знать, стоит ли заниматься выбранным направлением для исследования или проще поискать его результаты в интернете.

Поставки настольных и мобильных компьютеров с ускорителями для приложений искусственного интеллекта достигли 13,2 млн единиц в третьем квартале 2024 года, что составляет 20 % от всех поставок ПК за указанный период, по подсчётам агентства Canalys. Во втором квартале объём поставок таких компьютеров составлял 8,8 млн единиц.

Источник изображения: Microsoft

Сразу стоит отметить, что к «ИИ-совместимым» персональным компьютерам аналитики Canalys относят все настольные и мобильные компьютеры, оснащённые специализированным ИИ-ускорителем NPU или «его аналогом». Таким образом к данной категории относятся не только системы на Copilot+PC на новейших чипах AMD, Intel и Qualcomm, но и Windows-компьютеры на чипах Intel и AMD прошлого поколения, а также все Apple Mac на процессорах M-серии.

Источник изображения: Canalys

Согласно свежему анализу Canalys, на системы с Windows пришлось более половины (53 %) поставок ПК с ИИ в третьем квартале, тогда как доля Apple снизилась до 47 %. Во втором квартале лидером являлась как раз компания Apple с 59 % поставок систем с поддержкой ИИ, тогда как на долю систем с Windows приходилось 41 % поставок.

Несмотря на прогресс в развитии ПК с поддержкой ИИ производителям по-прежнему приходится убеждать покупателей в том, что покупка такой системы, а стоят они зачастую дороже, того стоит. Некоторые наблюдатели утверждают, что рост поставок таких компьютеров не обязательно связан с тем, что люди ищут именно ПК с ИИ. Просто многие современные системы изначально оснащены ИИ-ускорителем.

Источник изображения: Canalys

Главный аналитик Canalys Ишан Датт (Ishan Dutt) рассказал, что проведённый в ноябре опрос компаний, занимающихся продажами компьютеров, показал, что 31 % не планирует продавать системы Copilot+PC в следующем году, а 34 % респондентов ожидают, что такие устройства составят менее десятой части от общего объёма продаж в 2025 году. Для получения заветного обозначения Copilot+PC компания Microsoft требует от производителей ПК, чтобы система оснащалась ИИ-движком (NPU), производительность которого составляет не менее 40 TOPS (триллионов операций в секунду).

В любом случае поставки и продажи ИИ-совместимых ПК в ближайшие месяцы должны вырасти, поскольку до даты окончания поддержки Windows 10, не имеющей функции ИИ, осталось меньше года. По данным StatCounter, Windows 10 по-прежнему занимает более 60 % рынка настольных ПК на базе Windows во всём мире. С прекращением поддержки многие потребители перейдут на новые ПК с Windows 11 в 2025 году.

Легендарные The Beatles вновь номинированы на музыкальную премию «Грэмми» спустя более 50 лет после распада группы. Их последняя песня «Now and Then», отреставрированная в прошлом году с помощью искусственного интеллекта, претендует на звание «Запись года» наряду с песенными хитами Билли Айлиш (Billie Eilish) и Тейлор Свифт (Taylor Swift).

Источник изображения: Now And Then / YouTube

Песня «Now and Then» была выпущена в ноябре 2023 года, но её история началась ещё в конце 1970-х годов. Тогда Джон Леннон (John Lennon) записал демоверсию этой композиции не в студийных условиях. Позднее запись, вместе с другими треками «Free As A Bird» и «Real Love», была передана оставшимся участникам группы в 1990-х годах для включения в проект The Beatles Anthology. Однако «Now and Then» так и не была завершена из-за технических ограничений того времени, которые не позволяли качественно отделить вокал Джона Леннона от инструментального сопровождения.

Изменить ситуацию удалось только в 2021 году, когда режиссёр Питер Джексон (Peter Jackson) и его команда, снимавшие документальный фильм о «Битлз», использовали технологию машинного обучения. Это позволило ныне живущим Полу Маккартни (Paul McCartney) и Ринго Старру (Ringo Starr) завершить работу над песней, отделив голос от фортепиано и создав полноценный трек с сопровождением музыкальных инструментов. «Теперь, благодаря ИИ, мы смогли вернуть эту песню к жизни», — отметил Маккартни.

Несмотря на то, что «Now and Then» была закончена с использованием искусственного интеллекта, она соответствует правилам «Грэмми» в отношении ИИ. Правила гласят, что «только люди имеют право быть номинированными или выиграть премию Grammy, но работы, содержащие элементы ИИ, имеют право участвовать в соответствующих категориях». Церемония «Грэмми» состоится 2 февраля 2025 года, а песне The Beatles придётся конкурировать с современными хитами известных артистов.

Среди американских IT-гигантов зародилась новая забава — соревнование, у кого больше кластеры и твёрже уверенность в превосходстве своих мощностей для обучения больших языковых моделей ИИ. Лишь недавно глава компании Tesla Илон Маск (Elon Musk) хвастался завершением сборки суперкомпьютера xAI Colossus со 100 тыс. ускорителей Nvidia H100 для обучения ИИ, как об использовании более 100 тыс. таких же ИИ-ускорителей сообщил глава Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg).

Источник изображения: CNET/YouTube

Глава Meta✴ отметил, что упомянутая система используется для обучения большой языковой модели нового поколения Llama 4. Эта LLM обучается «на кластере, в котором используется больше 100 000 графических ИИ-процессоров H100, и это больше, чем что-либо, что я видел в отчётах о том, что делают другие», — заявил Цукерберг. Он не поделился деталями о том, что именно уже умеет делать Llama 4. Однако, как пишет издание Wired со ссылкой на заявление главы Meta✴, их ИИ-модель обрела «новые модальности», «стала сильнее в рассуждениях» и «значительно быстрее».

Этим комментарием Цукерберг явно хотел уколоть Маска, который ранее заявлял, что в составе его суперкластера xAI Colossus для обучения ИИ-модели Grok используются 100 тыс. ускорителей Nvidia H100. Позже Маск заявил, что количество ускорителей в xAI Colossus в перспективе будет увеличено втрое. Meta✴ также ранее заявила, что планирует получить до конца текущего года ИИ-ускорители, эквивалентные более чем полумиллиону H100. Таким образом, у компании Цукерберга уже имеется значительное количество оборудования для обучения своих ИИ-моделей, и будет ещё больше.

Meta✴ использует уникальный подход к распространению своих моделей Llama — она предоставляет их полностью бесплатно, позволяя другим исследователям, компаниям и организациям создавать на их базе новые продукты. Это отличает её от тех же GPT-4o от OpenAI и Gemini от Google, доступных только через API. Однако Meta✴ всё же накладывает некоторые ограничения на лицензию Llama, например, на коммерческое использование. Кроме того, компания не сообщает, как именно обучаются её модели. В остальном модели Llama имеют природу «открытого исходного кода».

С учётом заявленного количества используемых ускорителей для обучения ИИ-моделей возникает вопрос — сколько электричества всё это требует? Один специализированный ускоритель может съедать до 3,7 МВт·ч энергии в год. Это означает, что 100 тыс. таких ускорителей будут потреблять как минимум 370 ГВт·ч электроэнергии — как отмечается, достаточно для того, чтобы обеспечить энергией свыше 34 млн среднестатистических американских домохозяйств. Каким образом компании добывают всю эту энергию? По признанию самого Цукерберга, со временем сфера ИИ столкнётся с ограничением доступных энергетических мощностей.

Компания Илона Маска, например, использует несколько огромных мобильных генераторов для питания суперкластера из 100 тыс. ускорителей, расположенных в здании площадью более 7000 м² в Мемфисе, штат Теннесси. Та же Google может не достичь своих целевых показателей по выбросам углерода, поскольку с 2019 года увеличила выбросы парниковых газов своими дата-центрами на 48 %. На этом фоне бывший генеральный директор Google даже предложил США отказаться от поставленных климатических целей, позволив компаниям, занимающимся ИИ, работать на полную мощность, а затем использовать разработанные технологии ИИ для решения климатического кризиса.

Meta✴ увильнула от ответа на вопрос о том, как компании удалось запитать такой гигантский вычислительный кластер. Необходимость в обеспечении растущего объёма используемой энергии для ИИ вынудила те же технологические гиганты Amazon, Oracle, Microsoft и Google обратиться к атомной энергетике. Одни инвестируют в разработку малых ядерных реакторов, другие подписали контракты на перезапуск старых атомных электростанций для обеспечения растущих энергетических потребностей.

В России протестировали технологию мысленного управления беспилотным грузовиком «Газель Next», сообщило «РИА Новости» со ссылкой на IT-компанию Neiry. Это разработчик нейроинтерфейса, позволяющего считывать волновую активность мозга, а также информацию с акселерометра, который отслеживает движения головы.

Источник изображения: DeltaWorks/Pixabay

«Российские инженеры из УлГТУ совместно с российской биотех-лабораторией Neiry провели эксперимент по управлению беспилотным грузовиком “Газель Next” с помощью нейроинтерфейса. Они представили уникальное решение, позволяющее управлять автомобилем без рук — с помощью волновой активности головного мозга и датчиков акселерометра», — рассказали корреспонденту «РИА Новости» в компании.

Для управления автомобилем была создана цепочка: нейроинтерфейс, который снимает показатели электроэнцефалограммы головного мозга человека, а также отслеживает движение головы и пульс, подключили к компьютеру, а компьютер — к системам автомобиля. Как сообщается, это позволило создать сложную логику алгоритма управления автомобилем, которая обеспечивает поворот колёс, управление скоростью и позволяет выполнить экстренную остановку.

Что немаловажно, нейроинтерфейс позволяет определить, в каком состоянии находится мозг: его когнитивную нагрузку, усталость, стресс и концентрацию внимания. «Если водитель сконцентрирован на дороге и при этом не отвлекается, скорость автомобиля увеличивается. Как только система детектирует нарастание усталости или отвлечение — скорость снижается. В экстренной ситуации или если водитель надолго отвлёкся от приборной панели и лобового стекла, — например, когда уснул и кивает, — срабатывает система аварийной остановки», — рассказали в Neiry, добавив, что речь идёт об эксперименте и массовое производство сейчас не планируется.

По словам декана факультета информационных систем и технологий УлГТУ Кирилла Святова, нейроинтерфейсы — достаточно молодая сфера. Технология может найти применение для предотвращения несчастных случаев на дорогах и в целом для повышения безопасности. Также её смогут использовать люди с ограниченными возможностями при условии внедрения технологического решения на особых территориях.

Сегодня состоялась торжественная церемония, посвящённая запуску движения полностью беспилотных грузовых автомобилей по трассе М-11 «Нева», соединяющей Москву и Санкт-Петербург, пишет ТАСС. В церемонии запуска, проведённой в рамках форума «Цифровая транспортация», принял участие вице-премьер РФ Виталий Савельев.

Источник изображений: Минтранс России

«В июне прошлого года мы начали беспилотные грузоперевозки между двумя столицами. На маршрут вышли автономные тягачи. Сначала на трассе работало три автомобиля, а за год их число увеличилось до 22. Они проехали более 3 млн км и перевезли свыше 330 тыс. м³ груза. К концу года автопарк вырастет до 43 машин, а в следующем году составит уже 93 автомобиля», — сообщил вице-премьер.

Как сообщает ТАСС, в рамках проекта осуществляется перевозка грузов таких компаний, как «Национальный перевозчик», «Глобалтрак», «ПЭК», Х5, «Магнит», «Газпромнефть-Снабжение» и Wildberries.

Беспилотные грузовики начали осуществлять перевозки по трассе М-11 «Нева» летом 2022 года, в рамках проекта «Беспилотные логистические коридоры», предложенного Минтрансом России и бизнесом весной 2021 года. Для запуска эксперимента правительство РФ одобрило введение экспериментального правового режима (ЭПР) на участке трассы М-11 «Нева» между Москвой и Санкт-Петербургом, который позволяет протестировать все аспекты внедрения технологий, нормативно-правовое регулирование и бизнес-модели. За рулём всё это время находились страхующие водители. В августе этого года действие ЭПР было распространено на трассы М-12 «Восток» и ЦКАД.

OpenAI объявила об устранении проблемы, из-за которой ChatGPT самостоятельно отправлял сообщения пользователям без их запроса. Этот инцидент вызвал обеспокоенность среди пользователей Reddit, обнаруживших необычное поведение ИИ-чат-бота, но компания разъяснила причины сбоя и заверила, что это больше не повторится.

Источник изображения: AllThatChessNow / Pixabay

На прошлых выходных пользователь Reddit под ником SentuBill опубликовал скриншот, на котором ChatGPT инициировал диалог, спросив: «Как прошла твоя первая неделя в старшей школе? Ты хорошо освоился?». Подобное поведение оказалось неожиданным для чат-бота, который обычно реагирует исключительно на запросы пользователей.

Удивлённый SentuBill ответил: «Ты только что написал мне первым?». ChatGPT подтвердил: «Да, я так и сделал! Я просто хотел узнать, как прошла твоя первая неделя в старшей школе. Если ты предпочитаешь сам начинать разговор, просто дай мне знать!». Этот обмен сообщениями вызвал широкий резонанс в сообществе.

Источник изображения: SentuBill / Reddit

Появление таких сообщений привело к спекуляциям о том, что OpenAI тестирует новую функцию, позволяющую ChatGPT самостоятельно обращаться к пользователям для повышения вовлечённости. Некоторые предположили, что это может быть связано с недавно представленными ИИ-моделями OpenAI — o1-preview и 01-mini, которые, по утверждению компании, обладают «человеческой» способностью рассуждать и способны справляться со сложными задачами.

В ответ на запросы журналистов OpenAI признала наличие проблемы и сообщила об её устранении. «Мы исправили проблему, из-за которой казалось, что ChatGPT начинает новые разговоры. Эта ошибка возникала, когда ИИ-модель пыталась ответить на сообщение, которое не было корректно отправлено и выглядело пустым. В результате она либо давала общий ответ, либо опиралась на собственную память», — заявили в компании.

Между тем, в интернете разгорелись споры о подлинности скриншота. Некоторые издания утверждали, что подтвердили его, изучив журнал сообщений на ChatGPT.com. Однако разработчик ИИ Бенджамин де Кракер (Benjamin de Kraker) в видео на платформе X (ранее Twitter) продемонстрировал, что добавление пользовательских инструкций, заставляющих ChatGPT сразу же обращаться к пользователю перед началом разговора, и ручное удаление первого сообщения могут привести к схожему результату.

Тем не менее, другие пользователи сообщили о подобных случаях. «У меня было такое на этой неделе!» — написал другой пользователь Reddit. «Я спрашивал его на прошлой неделе о некоторых симптомах здоровья, а на этой неделе он спросил меня, как я себя чувствую и как прогрессируют мои симптомы! Это меня очень насторожило».

Сообщество социальных сетей активно обсуждало ситуацию, зачастую с долей юмора. «Нам обещали ИИ общего назначения (AGI), а вместо этого мы получили сталкера», — пошутил один из пользователей X. «Подождите, пока он не начнёт пытаться взломать нас», — добавил другой.

Инцидент с неожиданными сообщениями от ChatGPT подчёркивает сложности в разработке и тестировании продвинутых ИИ-моделей. Несмотря на оперативную реакцию OpenAI и быстрое устранение проблемы, ситуация подняла вопросы о границах взаимодействия между человеком и ИИ. Подобные случаи подчёркивают необходимость тщательного контроля и оценки ИИ-систем перед их широким внедрением, чтобы обеспечить безопасность и этичность их использования.

Производитель автономных роботов для доставки Nuro объявил о решении лицензировать систему автономного вождения Nuro Driver для автопроизводителей и провайдеров мобильных сервисов. Система будет адаптироваться в соответствии с конкретным вариантом использования лицензирующей компании, будь то полностью автономное роботакси или функция помощи водителю ADAS, сообщил ресурс The Verge.

Источник изображений: Nuro

Компания также планирует предлагать ИИ-платформу разработчика «для поддержки разработки и проверки ИИ для Nuro Driver». В марте этого года Nuro сообщила, что система Nuro Driver, обеспечивающая автономное вождение 4-го уровня для нескольких типов транспортных средств, была создана на базе суперчипа Nvidia Drive Thor, и работает под управлением операционной системы Nvidia DriveOS для автономных транспортных средств. Nuro также использует графические процессоры Nvidia для обучения ИИ.

«Созданная на основе комплексной архитектуры безопасности AV Nvidia, Nuro Driver может интегрировать обработку данных с датчиков и другие критически важные для безопасности возможности, а также автономность на основе ИИ в единую централизованную вычислительную систему», — сообщил Риши Дхалл (Rishi Dhall), вице-президент Nvidia по автомобильному бизнесу, добавив, что это обеспечивает надёжность и производительность, необходимые для безопасного развёртывания автономных транспортных средств в масштабе.

Nuro является одной из немногих компаний, получивших в порядке исключения из федеральных правил безопасности транспортных средств право на использование транспортных средств без определённых элементов управления, таких как боковые зеркала. Это отчасти связано с тем, что беспилотные автомобили Nuro использовались только для доставки товаров и продуктов. Но теперь компания предлагает использовать её технологию для перевозки людей.

Эндрю Клэр (Andrew Clare), главный технический директор Nuro, заявил, что причина изменения бизнес-модели компании заключается в том, что её технология беспилотного вождения усовершенствовалась до такой степени, что теперь может использоваться для более широкого спектра задач, выходящих за рамки только доставки предметов и продуктов.

Клэр отметил, что Nuro является «коммерчески независимой» компанией, что даёт ей преимущество в переговорах с потенциальными партнёрами. Другие крупные разработчики систем автономного вождения, такие как Waymo (принадлежит Alphabet), Cruise (General Motors) и Zoox (Amazon), этим похвастаться не могут.

В настоящее время автономные транспортные средства Nuro, используемые в Калифорнии и Техасе, проехали более 1 млн миль (1,6 млн км) без каких-либо серьёзных инцидентов, связанных с безопасностью, сообщил Клэр. Парк компании включает роботов-доставщиков R1 и R2, а также кроссоверы Toyota Highlander, оснащённые оборудованием для автономного вождения. Nuro также строит завод в Неваде, где будет выпускать автономные транспортные средства следующего поколения.

Материнский холдинг Alphabet в июле пообещал увеличить инвестиции в бизнес Waymo на $5 млрд, и компания принялась оправдывать эти вложения в информационном пространстве, регулярно докладывая о своих новых достижениях. Рассказав недавно о беспилотных такси нового поколения, она следом отметила, что с мая увеличила количество еженедельно осуществляемых в США беспилотных перевозок пассажиров до 100 000 штук.

Источник изображения: Waymo

По состоянию на май этого года Waymo на территории США осуществляла 50 000 платных поездок в беспилотных такси в неделю. С тех пор компания успела расширить географию предоставления услуг в Сан-Франциско и Лос-Анджелесе, а ещё она осуществляет коммерческие перевозки пассажиров в беспилотных такси в двух городах Аризоны. По словам представителей Waymo, на которые ссылается CNBC, больше всего поездок с использованием сервиса компании сейчас осуществляется в Сан-Франциско. Всего в парке Waymo One эксплуатируется 700 прототипов беспилотных такси на территории США.

В Финиксе Waymo One сотрудничает с Uber, позволяя пользователям одноимённого приложения вызывать свои беспилотные такси, в июне территория обслуживания в этом городе была увеличена на 233 квадратных километра. Теперь компания обслуживает при помощи своих беспилотных такси самую обширную территорию в США. По статистике Waymo, беспилотные такси компании проехали почти 24 млн км, и они в три с половиной раза реже попадают в ДТП с пострадавшими, чем обычные водители, и в три раза реже участвуют в авариях без пострадавших, которые требуют оформления в полиции.

Исследовательский институт Toyota (TRI) и Стэнфордский университет внедрили ИИ в две Toyota Supra, которые на видео демонстрируют впечатляющее синхронное тандемное вождение в стиле Formula Drift. Вице-президент TRI по интерактивному вождению Авинаш Балачандран (Avinash Balachandran) уверен, что автономный дрифт автомобилей в тандеме является «вехой» и имеет «далеко идущие последствия для создания передовых систем безопасности» в будущих транспортных средствах.

Источник изображения: Toyota

Один из руководителей Центра автомобильных исследований в Стэнфорде профессор Крис Гердес (Chris Gerdes), объяснил, что физика дрифта аналогична поведению автомобилей на снегу или льду. Балачандран добавляет, что разработанная технология может вмешиваться в управление, чтобы предотвратить потерю контроля над автомобилем. Система анализирует массив параметров 50 раз в секунду, чтобы сформировать управляющие импульсы для рулевого управления, газа и тормоза.

Модифицированные автомобили Toyota Supra используют ИИ, который дополнительно обучается при каждой поездке. TRI разработала алгоритмы управления головной машиной, а Стэнфордская инженерная школа — модели ИИ для машины-преследователя, обеспечивающие следование за лидером без столкновений. Транспортные средства поддерживают связь через сеть Wi-Fi, которая была настроена специалистами из GReddy и Toyota Racing Development.

Отметим, что автономно дрифтующие автомобили не являются чем-то новым для Стэнфорда — группа исследователей построила DeLorean с такой возможностью ещё в 2015 году.

Разработчик беспилотных автомобилей Cruise, являющийся дочерним предприятием General Motors, решил отказаться от планов по созданию Origin, собственного роботакси без руля и педалей. Вместо этого компания продолжит использовать в своей работе электромобили Chevrolet Bolt нового поколения, дополненные электроникой Cruise.

Источник изображения: Cruise

На этой неделе генеральный директор GM Мэри Барра (Mary Barra) сообщила акционерам, что решение об отказе от дальнейшей разработки Origin «сделает проще путь компании к масштабированию» и устранит неопределённость с точки зрения регулирования, которая возникла из-за необычного дизайна роботакси. В дополнение к этому существенно снизятся затраты на единицу продукции, что поможет Cruise оптимизировать свои ресурсы.

По итогам второго квартала GM сообщила о расходах в размере $583 млн, которые связаны со списанием активов Origin и другими расходами на проведение реструктуризации. Операционный убыток Cruise во втором квартале составил $1,14 млрд, куда вошли затраты на обесценивание активов в размере $605 млн.

Таким образом, заявление главы GM означает, что проект по созданию беспилотных шаттлов, не имеющих привычных узлов управления, фактически мёртв, несмотря на то, что когда-то GM заявляла, что в будущем количество авто Origin будет исчисляться десятками тысяч. В это же время Cruise планирует задействовать в своей работе новые полностью электрические Chevrolet Bolt, производство которых должно начаться в 2025 году.

В GM отказались от комментариев касательно того, когда первый автономный и полностью электрический Chevrolet Bolt может появиться на дорогах общего пользования. «GM и Cruise оптимизируют ресурсы, чтобы сосредоточить разработку нашего следующего автономного автомобиля на базе нового поколения Bolt вместо Origin», — прокомментировал данный вопрос представитель GM. Такой подход позволит создать более экономически эффективный и масштабируемый вариант для приближения к автономному будущему без необходимости столкновения с неопределённостью в плане соответствия нормативным требованиям в США, что могло стать проблемой в случае дальнейшего развития проекта Origin. Напомним, в Origin нет рулевого колеса и педалей, а пассажиры располагаются в два ряда лицом друг к другу.

Стартап Inbrain Neuroelectronics из Барселоны добился разрешения на первые в мире эксперименты с перспективным нейроимплантатом из графена. В отличие от традиционных металлических электродов для считывания активности клеток мозга, графен не подвержен электрохимическим изменениям, что позволит использовать более мощную стимуляцию тканей с выраженным терапевтическим эффектом. Графеновые имплантаты будут не просто считывать сигналы, они будут лечить.

Источник изображения: Inbrain Neuroelectronics

Погружение электродов имплантатов в мозг или их тесный контакт с живыми тканями мозга равнозначно погружению металла в электролит. При прохождении даже слабого электрического сигнала на границе электролит/металл происходят так называемые фарадеевские (электрохимические окислительно-восстановительные) процессы, которые постепенно снижают эффективность электродов. Ситуация усугубляется, если требуется стимулировать ткани мозга более сильными импульсами, что, например, необходимо делать для проведения терапии (лечения).

Инженеры Inbrain Neuroelectronics предложили обойти это ограничение с помощью электродов из графена. Графен — это обычный углерод с высокой проводимостью, обусловленной его строением. В электролите он ни окисляется, ни восстанавливается. Имплантируемый в мозг графеновый датчик в виде массива точек мкм размера сможет считывать импульсы с нервной ткани пациента и, в случае необходимости, возвращать ей стимулирующие импульсы повышенной мощности без опасения вызвать ухудшение в работе электродов, а в мозг лишний раз лучше не влезать, с чем все согласятся.

Впервые в мире датчик Inbrain будет испытан этим летом в Университете Манчестера во время операции по удалению пациенту опухоли головного мозга. Датчик Inbrain будет использоваться в данном случае как регистратор здоровой ткани для определения границ опухоли, чтобы не удалить пациенту незатронутые болезнью области мозга. На следующем этапе датчик будет испытан на больном болезнью Паркинсона. Интерфейс в таком случае помещается в области нигростриарного пути, что поможет с высоким разрешением регистрировать мозговую активность пациента в процессе его активности.

На втором этапе датчик тоже не будет напрямую использоваться для восстановления здоровья пациента. Его задачей станет выявление симптомов, указывающих на улучшение или ухудшение течения болезни. Это должно помочь снизить приём часто небезопасных лекарств до 50 %.

На третьем этапе испытаний графенового нейродатчика его будут использовать непосредственно для терапии болезни Паркинсона. Предложенное решение будет способно выдержать без запуска фарадеевских реакций в 200 раз более сильный импульс, чем металлические электроды. Графеновые имплантаты компания уже проверила на биосовместимость с тканями мозга на «крупных животных» и уверена, что у людей не возникнет проблем совместимости с графеном.

С производством графеновых датчиков всё достаточно просто, заявляют в компании. Они могут выпускаться на любом даже не самом современном полупроводниковом заводе. Их толщина составляет 10 мкм, а точки-контакты будут размерами от 25 до 300 мкм.