Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Для поиска внеземной жизни учёные создали цифровую модель безжизненной Земли
03.11.2026 [14:50],
Геннадий Детинич
Планеты могут быть пригодными для возникновения жизни, но не обязательно обитаемыми. Но как об этом узнать за десятки, сотни и тысячи световых лет, наблюдая за экзопланетами только в телескопы? Оказалось, для этого достаточно создать цифровую модель безжизненной Земли и использовать её как эталон. 
Источник изображения: ИИ-генерация ChatGPT Такую модель создали учёные из США. Они разработали компьютерную модель нашей планеты, в которой полностью исключено влияние живых организмов. Модель воспроизводит взаимодействие геологических и атмосферных процессов на протяжении миллиардов лет и предназначена для решения одной из главных проблем астробиологии — отделения потенциально обитаемых планет от планет, действительно обладающих жизнью. Модель позволяет рассчитать, какие характеристики атмосферы могут возникнуть исключительно в результате геологических процессов, без участия биологии. Это важно при поиске биосигнатур — химических веществ в атмосфере экзопланет, которые могут указывать на существование живых организмов. В отличие от предыдущих разработок, новая модель объединяет несколько взаимосвязанных физических и геохимических процессов. Она построена на программном комплексе VPLanet и дополнена расчётами углеродного цикла, переноса воды между мантией и поверхностью, испарения, осадков и атмосферной динамики. В частности, учитываются вулканическое выделение углекислого газа, химическое выветривание горных пород, поглощение CO2 океаном и его возвращение в атмосферу. Модель представляет собой одномерную систему, связывающую ядро, мантию, земную кору и климат. Расчёт охватывает период от 50 млн лет после формирования Земли до возраста 5 млрд лет — это примерно плюс ещё 500 млн лет к нашему веку. При этом начальный этап существования планеты с глобальным океаном магмы не моделировался. Для проверки разработчики сопоставили результаты расчётов с 19 характеристиками доиндустриальной Земли, включая температуру поверхности и мантии, тепловой поток из недр, параметры земного ядра, магнитное поле, альбедо поверхности и состав атмосферы. Полученные значения уложились в пределы погрешностей измерений. Моделируемая безжизненная Земля сохраняет условия, допускающие существование жидкой воды, но её атмосфера не содержит значительных объёмов кислорода, озона и метана. Это приводит к отсутствию характерных спектральных полос поглощения этих газов, в частности, полосы кислорода около 0,76 мкм и озона около 0,25 мкм. Также исследователи рассчитали возможные спектры отражённого от безжизненной Земли света Солнца в диапазоне длин волн 0,2–2,0 мкм. Этот расчёт поможет проектировать будущую космическую обсерваторию для поиска обитаемых миров — Habitable Worlds Observatory (HWO). В данном случае Земля выступает калибровочным инструментом для этого телескопа. Главный результат работы — это демонстрация того, что планета может сохранять пригодные для жизни условия в течение геологических эпох без участия биологических процессов. Иначе говоря, по всем признакам жизнь могла зародиться в таких условиях, но этого могло и не произойти. Авторы рассчитывают использовать разработку как эталон для поиска биосигнатур в атмосферах экзопланет: если наблюдаемый спектр экзопланеты нельзя объяснить совокупностью известных небиологических процессов (как в случае безжизненной Земли), то это станет основанием для более пристального поиска жизни на ней. Внедрение ИИ позволило Samsung сократить время на тестирование изделий в семь раз до двух дней
17.06.2026 [08:25],
Алексей Разин
К 2030 году, как отмечают южнокорейские СМИ, компания Samsung Electronics рассчитывает внедрить ИИ на всех своих предприятиях как в Южной Корее, так и за её пределами. Технология «цифровых двойников» уже сейчас демонстрирует очевидные выгоды. В частности, время тестирования электронной продукции удалось сократить с 15 до 2 дней. 
Источник изображения: Samsung Electronics В своём ЦОД в Сеуле Samsung недавно установила 517 серверов, которые будут использоваться для внедрения ИИ в производственной инфраструктуре компании. Мощности этой площадки будут использованы для внедрения технологии цифровых двойников. По сравнению с прежними серверами, новые обеспечивают увеличение производительности в 5,8 раза, а объёмы обрабатываемых в виртуальной среде данных выросли в шесть раз. В этой среде Samsung собирается симулировать тестирование электронных устройств и применять технологию цифровых двойников при их производстве. Помимо сокращения затрат времени на тестирование бытовой техники и электроники, цифровые двойники позволяют свести к минимуму использование физических прототипов. Ронять реальные телевизоры или наблюдать за последствиями перегрева микроволновых печей будет не нужно — испытания будут перенесены в виртуальную среду. Например, при испытании смартфонов на устойчивость к падениям их нужно ронять до 700 раз подряд из разных положений, в виртуальной среде все эти симуляции заметно ускоряются. К 2030 году Samsung постарается превратить основную часть своих предприятий по выпуску электронных устройств в полностью автономные. Искусственный интеллект будет внедряться на всех этапах работы таких предприятий. Помимо промышленных роботов, для использования на предприятиях будут активно внедряться человекоподобные. TSMC призналась, что стала выпускать чипы лучше и быстрее благодаря Nvidia
01.06.2026 [09:42],
Алексей Разин
До сих пор считалось, что TSMC главным образом помогает Nvidia, осуществляя массовый выпуск чипов для неё, но компании на этой неделе привели пример и обратного взаимодействия. Технологии Nvidia помогают TSMC выпускать более качественные чипы и делать это быстрее, как отмечается в совместном пресс-релизе компаний. 
Источник изображения: TSMC Вычислительная литография и симуляция процессов, происходящих на уровне транзисторов, позволяют TSMC улучшить производственные условия и ускорить разработку новинок. Искусственный интеллект при поддержке Nvidia теперь помогает быстрее проектировать чипы, быстрее осваивать их массовое производство и лучше контролировать показатели качества. В частности, так называемая вычислительная литография позволяет TSMC разрабатывать фотомаски для изготовления чипов на 20–50 % эффективнее по сравнению с методом, для которого вместо GPU используются CPU. Себестоимость при этом остаётся прежней. TSMC полагается на библиотеку cuLitho, которая ускоряет расчёты силами графических процессоров Nvidia. В области материаловедения TSMC полагается на инструмент cuEST, который позволяет симулировать свойства материалов на уровне транзисторов, ускоряя расчёты в области химии в 50 раз. За поддержку стабильности техпроцессов при производстве чипов в компании отвечает библиотека cuML компании Nvidia, позволяющая полагаться на технологии машинного обучения при контроле за технологическими процессами. Кроме того, ИИ-модели Nvidia позволяют оптимизировать логистические и производственные процессы TSMC, добиваясь максимальной отдачи с точки зрения объёмов выпуска продукции. Метод цифровых двойников и технология FabTwin активно для этого используется. Внедрение новых технологий сначала отрабатывается на виртуальном двойнике, и только в случае успеха переносится в реальный сценарий. Платформа Metropolis и инструментарий TAO Toolkit позволяют TSMC более эффективно осуществлять поиск дефектов при обработке кремниевых пластин. ИИ сам подстраивается под изменения в типах дефектов и не требует регулярного переобучения, позволяя сохранять качество продукции без дополнительных затрат времени. Швейцарский стартап научит Microsoft создавать ИИ на цифровых двойниках мозга насекомых, животных и людей
18.03.2025 [20:14],
Геннадий Детинич
Компания Microsoft объединила усилия со швейцарским стартапом inait для создания цифрового мозга по образу и подобию живых нейронных тканей. Фактически партнёры намерены создать цифровых двойников живого мозга различной сложности от насекомых до людей. Ожидается, что следование природным и эволюционным принципам даст лучший результат в сфере искусственного интеллекта, чем развитие машинного обучения и нейронных сетей. 
Визуализация области неокортекса и таламуса вместе с кровеносными сосудами. Источник изображений: inait Компания inait была создана в 2018 году, но проект по моделированию нервных тканей во всём их многообразии зародился в начале 2000-х годов в рамках 20-летнего проекта, финансируемого правительством Швейцарии. Проект завершён в декабре 2024 года, и его результаты готовы к передаче заинтересованным исследовательским группам и компаниям. Генри Маркрам (Henry Markram), руководитель швейцарского проекта и соучредитель inait, сказал, что проект собрал данные исследований мозга млекопитающих и послужил основой для написания 18 млн строк компьютерного кода для создания симуляций. «В основном он был создан на основе мозга мыши, но это универсальный рецепт, и его можно использовать для воссоздания или копирования мозга других видов — от муравьёв вплоть до людей», — сказал он. Биологически точные цифровые копии человеческих органов и непосредственно мозга обещают лучше справляться с задачами обучения и принятия решений, чем традиционные компьютерные модели и нейросети, используемые до сих пор. Более того, для большинства прикладных задач нет нужды воспроизводить процессы во всём мозге, что значительно упрощает создание ИИ на базе цифровых двойников. Биржевым трейдером или оператором дрона может работать функционально самодостаточный «фрагмент» цифровой версии мозга. Кроме того, цифровой двойник мозга после передачи клиенту продолжит обучаться, становясь совершеннее со временем. Исполнительный директор inait Ричард Фрей (Richard Frey) сказал, что компания была основана «с идеей, что единственная подтверждённая форма интеллекта находится в мозге, и если бы мы смогли овладеть мозгом, то смогли бы создать совершенно другой, очень мощный, новый вид искусственного интеллекта». Он добавил: «Я рад, что сейчас мы создаём продукты, в которых обучаем цифровые мозги различных размеров и типов решать самые сложные задачи, с которыми сталкиваются сегодня основные отрасли». Компания Microsoft намерена использовать опыт и наработки inait для расширения возможностей своих ИИ-моделей для собственных клиентов. В финансовом секторе партнёрство будет сосредоточено на предоставлении передовых торговых алгоритмов, инструментов управления рисками и персонализированных консультаций. В области робототехники это поможет разработать машины для промышленного производства, которые будут более адаптированы к сложным и динамичным условиям. 
Цифровая реконструкция гиппокампа с 800 000 нейронами «inait внедряет новую парадигму искусственного интеллекта, выходя за рамки традиционных моделей, основанных на данных, и создавая цифровой мозг, способный к истинному познанию», — сказал Адир Рон (Adir Ron), директор Microsoft по облачным технологиям и ИИ для стартапов в регионе EMEA (Европа, Ближний Восток, Африка). Разработанная в рамках швейцарского проекта технология моделирования предоставляется исследователям в виде набора бесплатных продуктов и продуктов по подписке от Института открытого мозга, некоммерческой организации, основанной Генри Маркрамом. По его словам, это также может стать основой для создания специальных симуляций, которые позволят учёным исследовать и лучше понимать неврологические заболевания, такие как аутизм. Раньше при исследовании нервной ткани мозга учёные создавали атласы коннектомов — связей нейронов через синапсы для передачи нервных импульсов (мыслей и желаний). Компания inait пошла дальше. Она как бы оживила такие атласы, создав модель работающего мозга, что в Microsoft надеются поставить на службу человеку в виде искусственного интеллекта, мыслящего подобно ему же. |
© 1997—2026 3DNews
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
