🏎 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

👀 Искусственный интеллект учится «думать глазами»

Новая модель V-JEPA 2 позволяет роботам предсказывать, планировать и взаимодействовать с физическим миром, опираясь исключительно на видеоданные.

Модель обучалась на тысячах клипов, где объекты и люди взаимодействуют в реальных условиях. V-JEPA 2 распознаёт причинно-следственные связи, такие как: упадёт ли мяч со стола, исчезнет ли предмет за углом или как изменится сцена при столкновении объектов.

Именно такого уровня «мышления» ждут от будущего искусственного общего интеллекта — когда ИИ будет способен оперировать абстракциями, физикой, последствиями. Уже сейчас разработчики тестируют V-JEPA 2 на роботах в лабораториях. ИИ управляет манипуляциями: выбирает, какой объект схватить, как дотянуться до цели, куда переместить предмет — и делает это в среде, которую не видел раньше.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #AI #VJEPA2 #ИскуственныйИнтеллект #ИИ

🧠 Учёные сократили использование памяти ИИ на 90% без единого сбоя

Современные модели нейросетей с миллиардами параметров требуют невероятных объёмов ресурсов, повышая издержки и ограничивая возможности применения на устройствах с ограниченной вычислительной мощностью.

Учёные из Университета Бар-Илана (Израиль) смогли сократить память, не сокращая интеллект. В рамках нового исследования команда продемонстрировала, что можно удалить до 90% параметров в определённых слоях нейросети — без потерь в точности. Это возможно благодаря глубокому пониманию того, как сети учатся и какие параметры действительно важны для их работы.

Вместо грубого сжатия моделей, исследователи пошли путём так называемой «обрезки». Этот подход включает удаление лишних нейронов и связей, не участвующих в принятии ключевых решений. В зависимости от стратегии, pruning можно внедрять либо уже после обучения модели, либо прямо в процессе — отслеживая и удаляя избыточные элементы «на лету».

Эта технология не только снижает энергозатраты и стоимость обучения моделей, но и открывает двери к повсеместному внедрению ИИ: от смартфонов до автономных дронов, от носимых устройств до систем интернета вещей.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #AI #ИскусственныйИнтеллект #LLM

💊 ИИ против болезни: NVIDIA и SandboxAQ выпускают 5 миллионов молекулярных «карт» для ускорения открытия лекарств

Поддерживаемый NVIDIA стартап SandboxAQ, родом из экосистемы Google, представил крупнейший открытый датасет для ускоренного поиска новых лекарств — SAIR (Structurally Augmented IC50 Repository). Это более 5,2 миллионов синтетически сгенерированных 3D-структур комплексов «лекарство-белок», каждая из которых сопровождается реальными экспериментальными данными о биологической активности.

Сегодня разработка новых препаратов — процесс дорогой, медленный и крайне зависимый от лабораторных испытаний. Учёные должны сначала понять, сможет ли молекула связаться с нужным белком, чтобы повлиять на болезнь. SAIR делает этот этап виртуальным и практически мгновенным. Модели, обученные на SAIR, смогут предсказывать не только форму взаимодействия, но и силу связывания между молекулой и белком — один из главных показателей эффективности будущего препарата.

Каждая структура в датасете была создана с помощью ИИ-модели Boltz-1x на базе NVIDIA-чипов. Из пяти сгенерированных поз для каждой пары «лекарство-белок» отбиралась только самая достоверная по вычисленной активности. В результате получился высокоточный, масштабируемый инструмент для предобучения моделей нового поколения.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #ИскусственныйИнтеллект #AI #Инновации #Технологии #Медицина

🧠 Роботы с мозгом: новый навигационный ИИ работает сутками и экономит до 90% энергии

Исследователи из Австралии представили LENS — систему навигации нового поколения, вдохновлённую тем, как ориентируется в пространстве человеческий мозг. Эта технология использует менее 10% энергии от потребления традиционных систем и может работать даже на миниатюрных вычислительных платформах.

В основе LENS лежит нейроморфное вычисление — способ обработки данных, приближённый к работе настоящих нейронов. Вместо «тяжёлой» картинки с обычной камеры робот получает данные с камеры, которая фиксирует только изменения яркости на уровне пикселей, как это делает зрительная кора мозга. Эта информация поступает в нейросеть, которая «запоминает» места и ориентируется по ним. Благодаря этому робот может узнавать локации на маршруте почти в 5 км, используя всего 180 КБ памяти — в 300 раз меньше, чем у современных систем.

Большинство автономных роботов, особенно в экстремальных условиях — в спасательных операциях, на глубине океана или в космосе — ограничены не интеллектом, а батареей. LENS меняет это. Меньше энергии — значит, больше времени на задачу, больше автономности, меньше зависимости от подзарядки и инфраструктуры.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #ИскусственныйИнтеллект #AI #Инновации #Технологии #Робототехника #Робот

🔍 Siri, кто теперь твой мозг? Apple задумалась о замене своих ИИ-моделей на технологии OpenAI или Anthropic

Apple неожиданно всерьёз рассматривает возможность отдать мозг своего голосового помощника в руки стороннего ИИ. Siri может перестать быть «яблочной» изнутри: по информации Bloomberg, Apple ведёт переговоры с Anthropic (создателем Claude) и OpenAI (автором ChatGPT) о том, чтобы использовать их языковые модели вместо собственных Apple Foundation Models.

Такой шаг может стать настоящим переломным моментом. Пока Android-устройства с Gemini или ChatGPT вовсю демонстрируют возможности продвинутых ассистентов, Siri остаётся где-то в 2018 году — несмотря на миллиарды, вложенные Apple в разработку собственных решений. Новая система на базе LLM Siri, которую должны были представить в 2025 году, уже не вдохновляет руководство: по внутренним тестам, Claude от Anthropic опережает по качеству взаимодействия и точности ответов.

Изменения могут произойти уже в 2026 году, когда Siri начнёт работать на частной облачной инфраструктуре Apple с внедрёнными сторонними моделями. Сценарий, при котором Siri будет генерировать текст с помощью ChatGPT, обрабатывать изображения и управлять приложениями при поддержке Claude — становится всё более вероятным.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #Инновации #ИскусственныйИнтеллект #Apple #Siri #AI #ChatGPT #Claude

🤖 Говорит на 15 языках и улыбается: гуманоид от Realbotix готов заменить сотрудников в отелях, аэропортах и больницах

Роботы уже не просто умеют разговаривать — теперь они говорят на 15 языках свободно и понимают ещё 147 диалектов через облачную интеграцию. Такой апгрейд представила американская компания Realbotix — производитель реалистичных гуманоидных роботов, созданных для работы в индустрии туризма, гостеприимства и здравоохранения.

Новый многоязычный функционал позволяет этим машинам не просто имитировать разговор, а действительно вести живой диалог на родном языке собеседника — будь то посетитель музея, турист в аэропорту или пациент в больнице.

Роботы Realbotix оснащены не только продвинутым языковым ИИ, но и мимикой: они способны выражать эмоции лицом и реагировать на речь пациента или клиента с той же «человеческой» теплотой, которая ранее была доступна только настоящим людям. В клиниках такие помощники смогут собирать жалобы, распознавать симптомы и мгновенно передавать информацию медперсоналу, что особенно важно в условиях нехватки кадров.

Компания уже интегрирует ИИ от сторонних платформ, а сами роботы готовятся к развертыванию в отелях, музеях, на вокзалах, в парках развлечений и других локациях, где людям ежедневно требуется помощь и навигация.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #Робототехника #Робот #Роботы #Инновации #Технологии #Realbotix #AI