🏎 Исследование показало, что ИИ сводит к минимуму количество аварий

Учёные из Лондонской школы экономики, Университета Сунь Ятсена и Университета Висконсин–Мэдисон проанализировали внедрение интеллектуальных камер наблюдения в одном из крупнейших городов Китая. Эти камеры работают на основе искусственного интеллекта, фиксируют видео в реальном времени и способны распознавать гораздо более широкий спектр нарушений, чем традиционные системы. Развертывание камер с поддержкой ИИ по всему городу могло бы предотвратить почти 1 200 аварий, спасти около 500 жизней или избежать серьёзных травм, а также сэкономить миллионы долларов на восстановлении имущества.

Что особенно важно — эффект от установки камер распространяется и на районы, где камер нет. Это значит, что водители, зная о существовании умных систем наблюдения, начинают ездить аккуратнее в целом, а не только в зонах контроля. Более того, исследование опровергает старый страх: новые технологии не «перемещают» аварии на соседние перекрёстки. Напротив, ИИ помогает формировать более безопасную транспортную среду в масштабе всего города.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИскусственныйИнтеллект #AI #УмныйГород #ИИ #Безопасность

🌤 Прогноз погоды от искусственного интеллекта Microsoft оказался быстрее, дешевле и точнее

Новый искусственный интеллект под названием Aurora оказался способным не просто конкурировать, а обгонять ведущие национальные и международные центры прогнозирования погоды. И делает это быстрее, дешевле и точнее, чем когда-либо прежде.

AI-модель не просто предсказывает погоду на 10 дней вперёд — она точно определяет траектории разрушительных тропических штормов и ураганов, обгоняя даже такие авторитетные организации, как Национальный ураганный центр США и ECMWF (Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды). В 2023 году Aurora смогла точнее всех предсказать маршрут супертайфуна Доксури — самого дорогостоящего в истории Тихого океана. Когда официальные прогнозы указывали на север Тайваня, Aurora «увидела» истинный путь: Филиппины, четыре дня до удара.

И это при том, что модель обучалась только на исторических данных, без дополнительных сенсорных или спутниковых потоков в реальном времени. Уже сейчас она обгоняет лучшие существующие модели в 92% случаев при составлении 10-дневных глобальных прогнозов, оперируя с детализацией до 10 квадратных километров. И делает это в сотни раз дешевле по вычислительным затратам.

То, что раньше требовало колоссальных вычислительных мощностей и глубоких физических моделей с учётом законов сохранения массы и энергии, теперь возможно реализовать через обученные нейросети. Причём гораздо быстрее и экономичнее.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИскусственныйИнтеллект #AI #Microsoft #Погода

📖 В ОАЭ представили арабоязычную ИИ-модель

Объединённые Арабские Эмираты официально представили Falcon Arabic — крупнейшую и, по заявлению разработчиков, самую производительную арабоязычную модель искусственного интеллекта в регионе.

Созданная на базе уже известной open-source модели Falcon, представленной в 2023 году, новая версия получила языковую основу, охватывающую весь спектр арабских диалектов — от магрибского до персидского залива. Falcon Arabic обучалась на колоссальном массиве данных на арабском языке и демонстрирует производительность, сопоставимую с моделями, которые в 10 раз превышают её по размеру.

Инициатива реализована под эгидой Совета по передовым технологиям Абу-Даби, который курирует направление ИИ в государстве. Её секретарь Фейсал Аль-Баннаи подчеркнул, что достижение особенно значимо не только с технологической точки зрения, но и с точки зрения культурного суверенитета: теперь арабский язык звучит на равных в глобальной гонке LLM-моделей.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИскусственныйИнтеллект #AI #Falcon #ИИ

🗯 Модель ИИ имитирует обонятельную систему мозга для эффективной обработки данных

Ученые из Корнельского университета научили ИИ «нюхать» так, как это делает мозг. И не просто распознавать запахи, а эффективно обрабатывать хаотичные и шумные сенсорные данные — с той же точностью, скоростью и энергетической эффективностью, которой обладает человек.

Как объясняет профессор Томас Клеланд, мозг невероятно эффективно фильтрует сенсорный «шум»: даже если запахи перекрываются, искажены или частично утрачены, он извлекает из них нужные сигналы и связывает их с контекстом и памятью. Такой когнитивный процесс сегодня недоступен даже самым продвинутым ИИ-системам, которые требуют колоссальных вычислительных ресурсов.

Команда воспроизвела логику обработки информации на уровне обонятельной луковицы — именно там данные от внешнего мира впервые проходят фильтрацию, прежде чем попасть в глубокие структуры мозга. Это не просто биология, а реальная схема того, как можно обучить ИИ работать с шумными, неполными и сложными данными без потери смысла.

Несмотря на фокус на обонянии, разработанная архитектура подходит для любой сенсорной системы, будь то зрение, слух или химический анализ. Исследователи уже разрабатывают компактные устройства, способные обнаруживать опасные вещества на месте, без необходимости отправлять данные в облако. Такие ИИ-агенты смогут действовать автономно, быстро и безопасно — как если бы это делал сам мозг.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИскусственныйИнтеллект #AI #ИИ

🤖 Искусственный интеллект учится понимать нас: шаг к эмоционально чутким машинам

Исследователи из Университета Эдит Коуэн (ECU) в Австралии предложили новый способ обучения ИИ распознаванию человеческих эмоций. Вместо анализа отдельных изображений с лицами, учёные решили показать машине серии взаимосвязанных выражений — как бы «эмоциональный контекст». Это позволило системе делать более точные и осмысленные выводы о настроении человека, даже если лицо частично закрыто, плохо освещено или повернуто под углом.

Отдельное внимание команда уделяет и тому, чтобы сделать процессы ИИ — особенно в языковых моделях — более прозрачными и понятными для человека. Параллельно учёные работают над концепцией «искусственной эмпатии», обучая системы не только считывать эмоции, но и соответствующим образом на них реагировать. Это особенно актуально в контексте растущего спроса на эмоциональную поддержку — как онлайн, так и в офлайн-пространствах.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #AI #ИскусственныйИнтеллект

🧠 Искусственный интеллект Apple становится умнее

Новая волна обновлений Apple Intelligence демонстрирует, как ИИ может быть не просто функциональностью, а настоящим партнёром: внимательным, деликатным и умным.

Среди ключевых новшеств — живой перевод прямо во время общения. Теперь вы можете говорить или переписываться на разных языках в Messages, FaceTime и даже по телефону, и ИИ будет переводить вас в реальном времени. Всё это — без подключения к интернету и без передачи данных на серверы. Модель работает прямо на устройстве, обеспечивая конфиденциальность разговоров.

Возможности генерации изображений и эмоджи тоже получили мощный апгрейд. Genmoji теперь создаются по описанию, а не просто по эмоциям — и даже могут отображать конкретные черты ваших друзей или родственников, с возможностью редактировать причёски или выражения лиц. В Image Playground можно экспериментировать с художественными стилями — от векторной графики до масляной живописи. При этом интеграция с ChatGPT включается только по вашему согласию, и все сгенерированные данные полностью под вашим контролем.

Система поиска теперь понимает не только текст, но и изображение: достаточно нажать кнопку скриншота, и вы сможете искать похожие вещи, задавать вопросы или сразу добавлять увиденное в календарь. ИИ проанализирует визуальный контент и предложит релевантные действия.

На Apple Watch появляется Workout Buddy — персональный фитнес-ассистент, который подсказывает, корректирует и анализирует тренировку в реальном времени, учитывая предыдущие занятия.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #Apple #ИскусственныйИнтеллект #AI #AppleIntelligence

🧠 Как понять, врёт ли ИИ?

Современные языковые модели всё чаще отвечают как люди — уверенно, логично, убедительно. Но когда они дают пояснение к своим решениям, можно ли верить, что это действительно их внутреннее обоснование, а не правдоподобная «отмазка»? Команда исследователей из MIT и Microsoft нашла способ это проверить.

Новая методика оценивает не просто насколько объяснение «хорошо звучит», а насколько оно честно отражает истинную логику модели. Исследование показывает тревожные кейсы. В одном из них GPT-3.5 давал женщинам более высокие оценки при найме на должность медсестры, чем мужчинам — даже если поменять пол кандидатов. При этом объяснение модели утверждало, что решение основано только на возрасте и навыках.

Чтобы выявить подобные случаи, исследователи используют вспомогательную ИИ-модель, которая сначала определяет, какие ключевые понятия присутствуют в вопросе (например, пол, возраст, диагноз). Затем с помощью генерации контрфактических вопросов они подменяют одно из этих понятий — например, меняют пол пациента или удаляют симптом — и проверяют, изменится ли при этом ответ основной модели. Если ответ меняется, это означает, что данное понятие на самом деле влияет на результат, даже если в объяснении оно не упоминается. Такой разрыв между реальным влиянием и заявленными причинами и есть недостоверность объяснения.

Этот метод, хоть и ресурсоёмкий, позволяет распознать системные искажения в логике LLM, которые скрываются за гладкими формулировками. Так, на датасете вопросов, проверяющих наличие социальных предубеждений, исследователи нашли примеры, где модели явно ориентируются на расу или доход, но в объяснениях упоминают исключительно поведение или опыт. На медицинском датасете были выявлены случаи, когда LLM принимали ключевые решения, опираясь на важные симптомы, но объяснения этих факторов попросту не содержали.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #ЭтикаИИ #ИскусственныйИнтеллект #LLM #AI #MIT #MicrosoftResearch

🧠 Китайский ИИ проектирует процессоры быстрее инженеров

Китайская академия наук представила новый инструмент: ИИ-систему QiMeng, способную проектировать процессоры за считанные дни — на уровне инженеров с многолетним опытом.

QiMeng, что переводится как «просветление», построен на основе больших языковых моделей и автоматизирует ключевые задачи в разработке микропроцессоров — от описания аппаратной архитектуры до конфигурации операционной системы и создания компиляторов. Уже сегодня он способен за несколько дней сконструировать чип, на который у команды разработчиков ушли бы недели. Более того, QiMeng уже разработал два полноценных процессора: один по уровню сравним с Intel 486, другой — с ARM Cortex A53.

Разработчики QiMeng открыли код на GitHub и опубликовали исследование с техническими деталями. В планах — развитие возможностей самообучения платформы, а также автоматизация всего жизненного цикла проектирования и верификации чипов.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИскусственныйИнтеллект #Китай #QiMeng #AI #Чипы #Микроэлектроника

🧸 Барби с искусственным интеллектом. Mattel и OpenAI создают умные игрушки будущего

После того как Барби покорила киноэкраны, Mattel берётся за новую амбициозную цель — переизобрести детские игрушки с помощью искусственного интеллекта. Компания запускает стратегическое партнёрство с OpenAI.

Игрушки будущего станут интерактивными, адаптивными и по-настоящему «умными» — способными поддерживать диалог, понимать эмоции и даже помогать детям учиться, играя.

Пока первый продукт держится в секрете и появится только к концу года, ясно одно: он будет построен на культовых брендах Mattel и будет сочетать веселье с инновациями.

Mattel также будет использовать инструменты OpenAI внутри своей команды — от генерации идей до ускорения разработки новых продуктов. Это значит, что ИИ будет участвовать в создании новых миров Барби, Хот Вилс и других знаковых брендов с самого первого дня — не как помощник, а как полноценный соавтор.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИскусственныйИнтеллект #Mattel #OpenAI #AI