Инженеры Корейского института передовых технологий (KAIST) организовали участие собакоподобного робота RAIBO2 в двадцатьвтором забеге на марафонскую дистанцию Sangju Dried-Persimmon. Это потребовало ряда непростых технических решений.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте

Линия защиты: обзор виртуальных машин и песочниц для Android

Компьютер месяца — май 2026 года

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображений: news.kaist.ac.kr

Победитель последнего забега — человек — преодолел марафонские 42 км 195 м за 2 часа 36 минут и 32 секунды; робот RAIBO2 прошёл эту дистанцию за 4 часа 19 минут и 52 секунды. Машина покрыла необходимое расстояние, в том числе два 50-метровых подъёма, на одном заряде аккумулятора. Трасса с перепадами высот оказалась непростой для роботизированной собаки — сложный ландшафт означает «непредвиденные потери эффективности». Используя метод обучения с подкреплением в среде моделирования RaiSim, молодые учёные обеспечили RAIBO2 возможность стабильно передвигаться по склонам и обледенелым дорогам. RAIBO первого поколения умел ходить по песку.

Шарнирный механизм с высоким крутящим моментом помог RAIBO2 собирать излишки энергии на спусках, которые впоследствии использовались при подъёмах и на других участках трассы. Помощь студентам KAIST оказывали специалисты компании Raion Robotics, учреждённой одним из профессоров института: молодые инженеры разработали для RAIBO2 систему смягчения вибраций и ударов, которые могли повредить механику машины; Raion Robotics интегрировали компоненты, которые снизили потери при работе привода и повысили пропускную способность системы управления. Компания также взяла на себя доработку механики, электрики, программной части и искусственного интеллекта.

Авторы проекта планируют и дальше выставлять RAIBO2 на участие в марафонских забегах — в перспективе машина получит автономную навигацию. Интерес к проекту проявила Samsung, но в институте не уточнили, какой вклад в него сделал электронный гигант. На практике собакоподобный робот с такими способностями сможет использоваться в горных районах и в условиях стихийных бедствий.

В одном из апрельских номеров журнала Nature вышла статья учёных из Южной Кореи, в которой было рассказано об одной очень перспективной разработке. Открытие можно представить как обнаружение Святого Грааля в области памяти — ячеек, которые одновременно и быстрые как DRAM, и энергонезависимые как NAND. По самым скромным оценкам, новая память потребляет в 15 раз меньше, чем выпускаемые сегодня аналоги, а выпускать её — дешевле некуда. Не память, а мечта.

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Компьютер месяца — май 2026 года

От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте

Линия защиты: обзор виртуальных машин и песочниц для Android

Слева современная PCM, справа — новая разработка. Источник изображений: Nature

Сразу поясним, речь идёт о памяти с фазовым переходом или PCM (phase-change memory). Ячейка PCM представляет собой некий объём вещества, которое может находиться либо в аморфном состоянии, либо в кристаллическом. В первом случае движения электронов в ячейке нет — там настоящий хаос, а во втором — это упорядоченная структура, которая способна проводить ток. От одного к другому состоянию ячейка переходит с помощью локального нагрева, что изначально сложно назвать энергоэффективным решением. Спасают только самые передовые техпроцессы, когда ячейка выходит максимально маленькой, и заказчики, которые готовы, не торгуясь, платить за устойчивую к разным влияниям среды память, например, нечувствительную к радиации.

Теоретически памятью PCM можно считать незаслуженно вычеркнутую из планов Intel память 3D XPoint (Optane), хотя её также можно отнести и к ReRAM или к резистивной памяти. В принципе, суть остаётся той же, и у неё точно те же проблемы — это дорогое производство и плохое масштабирование.

Но списывать PCM со счетов ещё рано. Учёные с Факультета электротехники университета KAIST разработали техпроцесс, в ходе которого PCM-переход образуется электрическим методом (в ходе миграции атомов вещества, по-видимому). Для такого производства не нужны дорогая литография и всё самое лучшее. С помощью нового техпроцесса размеры перехода удалось снизить до 5 нм. И это при том, что производители памяти за 20 с небольшим лет разработки и производства PCM приблизились только к 40-нм ячейкам, используя распространённые в производстве техпроцессы.

Очевидно, что 5-нм ячейка PCM будет потреблять меньше 40-нм. В ходе опытов прототип новой памяти PCM, которая «быстрая, как DRAM и энергонезависимая, как NAND-флеш», показал энергопотребление в 15 раз меньше, чем в случае современных аналогов.

«Разработанное нами устройство памяти с фазовым переходом имеет большое значение, поскольку оно предлагает новый подход к решению проблем при производстве устройства памяти при значительно повышенных производственных затратах и энергоэффективности. Мы ожидаем, что результаты нашего исследования станут основой электронной инженерии будущего, позволяя реализовывать различные продукты, включая трёхмерную вертикальную память высокой плотности и нейроморфные вычислительные системы, поскольку оно открыло возможности выбора из множества материалов», — скромно представили новинку разработчики, которая, в случае успеха, тянет на революцию в области оперативного и долговременного хранения данных.