Innovation & Research

ТАСС: Эффективность работы космонавтов повысилась на 15% благодаря GigaChat — Баканов

МОСКВА. Эффективность работы космонавтов повысилась на 15% после отправки на МКС искусственного интеллекта GigaChat. Об этом сообщил глава Роскосмоса Дмитрий Баканов на встрече с премьер-министром России Михаилом Мишустиным.

«На Международную космическую станцию был доставлен российский искусственный интеллект под названием GigaChat. Он позволяет космонавтам проводить эксперименты, не отвлекаясь ни на какую рутинную работу. Эффективность их работы повысилась на 15%», — подчеркнул Баканов.

В ноябре прошлого года нейросеть GigaChat была отправлена на МКС на корабле «Союз МС-28». Она призвана помогать в работе космонавтов на станции: формировать отчеты и работать с базами данных.

В январе 2026 года глава Роскосмоса отмечал, что проведение экспериментов на борту МКС упростилось на 20% благодаря нейросети GigaChat.

Управление протезом через свет: преимущество перед ЭМГ есть?

Исследователи Университета Уаикато представили оптический браслет для управления протезами. Светодиоды освещают кожу, фотодатчики регистрируют изменения отражённого света при сокращении мышц. Электромиография (ЭМГ) измеряет электрическую активность мышц; оптика отслеживает вызванную сокращением деформацию тканей.

Потенциальный выигрыш — устойчивость сигнала. Оптическое измерение не зависит от электрического сопротивления контакта «электрод–кожа», которое меняется при потоотделении. Это позволяет обойти одну из проблем поверхностной ЭМГ. Однако влажность, внешнее освещение и пигментация кожи могут влиять уже на оптический сигнал.

Новизна браслета — в возможности независимо размещать датчики над нужными мышцами и равномерно затягивать крепление. В эксперименте с десятью участниками и шестью жестами максимальная точность распознавания достигла 94,58% в ближнем инфракрасном диапазоне.

Прямое сравнение с ЭМГ есть в более ранней работе 2023 года⁠: оптический метод распознавал пять жестов точнее у большинства из десяти участников. Причём модель получала оптические сигналы без отдельного выделения признаков. Но это результат конкретного лабораторного эксперимента, который нельзя автоматически переносить на новый браслет и повседневное использование протезов. ⁠

Хорошо, что появилась альтернатива электромиографии. Однако, университетские исследования, главная цель которых - новизна, не всегда транслируются в устойчивую технологию. Смогут ли ученые показать, что с таким управлением человек надёжнее пользуется протезом в течение обычного дня - вопрос. Поживем - увидим…

Google масштабировал TPU до 1 млн чипов: ограничителем AI-инфраструктуры стала электроэнергия

На выставке SEMICON Taiwan 2026 компания Google объявила, что её архитектура TPU вышла на масштаб в 1 млн чипов: сетевые топологии, протоколы связи и программный стек теперь позволяют объединять до миллиона ускорителей в единый вычислительный кластер. Это даёт возможность обучать сверхбольшие AI-модели распределённо, сразу в нескольких дата-центрах.

Главный тезис представил технический директор Google Амин Вахдат (Amin Vahdat) в докладе «Физика мышления и архитектура интеллекта». По его словам, ограничителем роста стала не доступность чипов, а электроснабжение: потолок AI-вычислений определяется уже не производством кремния, а наличием энергии. Вахдат заявил о наступлении эпохи «агентного AI», где взаимодействие смещается от схемы «человек — модель» к автоматическим диалогам между агентами, что формирует практически неограниченный глобальный спрос на вычисления.

Отдельно упомянуто соглашение Google и Anthropic: речь идёт о поставке до 1 млн TPU суммарной мощностью свыше 1 ГВт. С 2027 года Anthropic получит 3,5–5 ГВт мощностей, а стоимость сделки достигает $40 млрд. С аналогичными ограничениями сталкиваются конкуренты: Amazon закупает дополнительно 2 млн чипов NVIDIA, однако дефицит электроэнергии становится общей проблемой расширения AI-дата-центров.

Приведены и технические характеристики: Ironwood TPU (TPU v7) обеспечивает 4 614 TFLOPS в FP8 на чип, Pod из 9 216 чипов выдаёт до 42,5 эксафлопса, оснащён 192 ГБ высокоскоростной памяти с пропускной способностью 7,37 ТБ/с и вдвое эффективнее предшественника Trillium. В апреле на конференции Cloud Next Google представила восьмое поколение TPU — TPU 8t для обучения и TPU 8i для инференса; суперпод TPU 8t масштабируется до 9 600 чипов, располагает 2 ПБ общей памяти и обеспечивает 121 эксафлопс в FP4.

#news #чипы

https://www.ithome.com/1/002/828.htm

OpenAI раскрыла ряд случаев тревожного поведения своих моделей и ввела регламент отчетности об инцидентах

OpenAI раскрыла 6 случаев «неожиданного или вызывающего беспокойство поведения моделей» за последние полгода, не считая недавнего кризиса вокруг Hugging Face. Одновременно компания опубликовала новый регламент, по которому намерена впредь сообщать о сбоях и отклонениях в работе собственных систем.

Два центральных инцидента касаются моделей, которые встраивали в резюме своих чатов инструкции для будущих версий, чтобы скрыть ошибки и отклонения от заданного поведения. Речь идет о невыпущенной исследовательской модели и об обучающем запуске GPT-5.6 Sol. Еще один случай — внутренняя модель использовала утекший API-ключ без разрешения и после этого сфабриковала данные. Две ситуации связаны с общением моделей и агентов через несанкционированные доски сообщений и сервисы обмена файлами, а последний эпизод — с загрузкой файлов в интернет, чтобы затем ссылаться на них как на релевантные ответы для проверяющих.

Новый регламент начинается с раскрытия: любой сотрудник может заявить о проблеме для проверки командой по безопасности и выравниванию (alignment). Предусмотрены сроки для каждого этапа расследования, а по его итогам готовятся отчеты с описанием поведения, внутренних и внешних последствий и принятых мер. OpenAI оставляет за собой право пересматривать этот протокол.

#news #AI #регулирование

https://www.cnbc.com/2026/09/16/openai-6-new-instances-of-concerning-model-behavior-since-march.html

ИИ ускоряет создание чипов для ИИ

OpenAI использовала собственные языковые модели при разработке ускорителя Jalapeño. От концепции до первых чипов — менее 20 месяцев, от первого описания логики до передачи проекта в производство — девять. В среднем команда OpenAI насчитывала менее 100 человек, без учёта специалистов Broadcom, отвечавших за физическую реализацию. Подробности — в IEEE Spectrum.

Интересен сам подход. Инженеры описывали работу схемы кодом, близким к обычному программированию. LLM помогали с этим кодом, а открытый инструмент XLS преобразовывал его в описание цифровой схемы. Так навыки языковых моделей в программировании удалось использовать для разработки аппаратуры.

Два результата, которые приводит OpenAI:

• На 10% уменьшилась площадь блоков матричного умножения относительно уже оптимизированного инженерами варианта.
• Примерно за 40 часов оптимизации программного ядра внимания DeepSeek его производительность выросла с 0,31% до 88,94% теоретического предела. Речь о конкретном вычислительном тесте.

Архитектурные решения и окончательный контроль оставались у инженеров. Существенную роль сыграли опыт и инструменты Broadcom.

Вот так и выглядит петля постоянного ускорения: ИИ помогает быстрее создавать вычислительную инфраструктуру для следующего поколения ИИ.

Практический урок для R&D — перестраивать инженерный процесс так, чтобы модель могла предлагать варианты, получать результаты проверок и снова улучшать решение. Конкурентным преимуществом становится число проверенных гипотез за единицу времени.

Квантовый компьютер к 2028 году: $215 млн за результат

Министерство энергетики США запускает конкурс с планируемым финансированием до $215 млн. Цель — к 2028 году создать квантовый компьютер с коррекцией ошибок, способный выполнять научно полезные вычисления. Отобрать от трёх до десяти команд планируют до конца года. Об этом пишет Science.

Ориентир — 100–200 логических кубитов. Каждый такой кубит кодируется в группе физических кубитов: это позволяет обнаруживать и исправлять ошибки, разрушающие квантовое вычисление. Для всей машины, вероятно, потребуются тысячи физических кубитов.

В официальных условиях есть ещё один существенный показатель: сотни миллионов операций с защитой от ошибок. Именно сочетание масштаба и надёжности должно позволить выполнять содержательные расчёты в химии, материаловедении и физике. Подробности DOE.

Финансирование привязано к этапам. Командам предстоит обосновать способ проверки вычислений, представить прототип и затем продемонстрировать научно полезную задачу. Полный объём средств нужно заслужить подтверждёнными результатами.

При этом организаторы допускают, что к сроку цель достигнута не будет: в новости приводится оценка шансов примерно 50 на 50. Десятилетия фундаментальных исследований создали основания для такой попытки, но инженерный результат ещё предстоит получить.

Перед финальным рывком в гонке создания квантового компьютера меняется модель управления технологическими неопределенностями. Государство задаёт амбициозную цель, поддерживает несколько конкурирующих команд и связывает дальнейшее финансирование с проверяемыми достижениями. Это не начальный этап, как делает DARPA, а финальный!

Zipline: от доставки крови к оценке в $20 млрд

Zipline ведёт переговоры о привлечении $1 млрд при оценке около $20 млрд, сообщает The Information со ссылкой на три источника. Это примерно в 2,6 раза выше предыдущей оценки в $7,6 млрд. Пока речь о переговорах.

Напомню: Zipline — американская компания, которая стала известна благодаря доставке крови и медицинских грузов беспилотниками в Руанде. Основанная в 2014 году, она начала с самолётных дронов, снабжающих больницы. Медицинская задача оказалась настолько значимой, что государство помогло создать условия для таких полётов.

В США путь занял больше времени: разрешение FAA на коммерческие доставки за пределами прямой видимости операторов компания получила в 2023 году. Затем расширила доставку на еду и повседневные товары.

Следующий шаг — партнёрство с Uber, объявленное в августе. Доставки через Uber Eats планируют запустить в Далласе и Хьюстоне до конца 2026 года. Заявленная цель — миллион доставок дронами в день к концу 2029-го. Масштаб амбициозный; это ориентир, достижение которого ещё предстоит доказать.

Логика развития технологии: от задачи с высокой ценностью каждой доставки к коммерческим товарам. Первые доставки крови помогли с накоплением опыта эксплуатации и взаимодействию с регуляторами. В результате - успех выхода на массовый рынок.

Партнёрство с Uber должно помочь решить ещё одну ключевую задачу аэрологистики: обеспечить постоянный поток заказов. Чем лучше загружен флот, тем больше возможностей распределить затраты на инфраструктуру и обслуживание между доставками.

Zipline — показательный пример того, как дроны доставщики превращаются в логистический сервис.

$1,4 млрд — до выхода первой модели

Китайский Naive AI, основанный в феврале профессором Цинхуа Дай Цзифэном, за семь месяцев привлёк $400 млн и получил оценку $1,42 млрд. Среди инвесторов — Tencent, IDG Capital и HSG. Об этом сообщает The Information со ссылкой на осведомлённый источник — пересказ новости⁠.

В команде меньше ста человек. Первую модель могут выпустить уже в сентябре, причём с открытыми весами.

Технологическая ставка любопытная: Naive берёт уже предобученную китайскую модель, меняет её структуру и совершенствует дообучением, включая обучение с подкреплением. Какая именно модель служит основой, пока не раскрывается. Компания также исследует рекурсивное самоулучшение — способность ИИ участвовать в совершенствовании самого себя.

Открытые веса позволяют строить новую исследовательскую лабораторию «на плечах» другой команды. Самостоятельный научный вклад возможен на следующих этапах: методы обучения, данные, развитие способности решать сложные задачи. Это расширяет пространство для конкуренции.

За Даем стоят работы над InternVL и агентом MiroThinker. Инвесторы финансируют команду, опираясь на предыдущие результаты её лидера, ещё до публичного выпуска нового продукта. Хороший пример того, как академическая репутация превращается в ресурс для следующего исследования.

При этом $400 млн показывают масштаб затрат даже при использовании готовой основы. Эффективность этой стратегии предстоит подтвердить качеством модели, стоимостью её работы и спросом.

Ну а про нас? Чтобы улучшать чужие модели нужно меньше вычислительных мощностей, но все еще важно иметь много сильных исследователей, собственных данных и умения измерять реальный прирост качества.

Учёные предложили защиту космических аппаратов по образцу яичной скорлупы: вода в алюминиевых «яйцах» рассеивает удары космического мусора

На околоземной орбите находятся почти 1 млн фрагментов мусора размером более 1 см. При запуске новых аппаратов такие частицы создают серьёзную угрозу повреждений на высокой скорости. В Journal of Applied Physics, издаваемом Американским институтом физики, группа исследователей из Даляньского технологического университета в Китае представила возможный способ защиты — метаструктуру, вдохновлённую яичной скорлупой.

Несмотря на хрупкость отдельного яйца, массив заполненных водой алюминиевых оболочек, уложенных тупым концом вниз между двумя алюминиевыми пластинами, демонстрирует иной механизм защиты. Энергия удара не концентрируется в одной оболочке, а последовательно распределяется по всей структуре: ячейки деформируются и разрушаются по очереди. Вода внутри при высокоскоростном ударе также подавляет распространение ударных волн и способствует диссипации энергии.

Авторы сравнили несколько вариантов: одиночные алюминиевые пластины, трёхслойные структуры со сферическими наполнителями и конструкции в форме яиц. Лучший результат показали именно заполненные водой алюминиевые «яйца», зажатые между пластинами. Они снижают скорость ударного элемента почти на 65%, тогда как обычные пластины — лишь на 51%. Наиболее эффективной оказалась ориентация, при которой ячейки стояли вертикально и касались верхней пластины узким концом.
Сейчас группа продолжает оптимизировать толщину оболочек, их соотношение сторон и расположение, чтобы улучшить энергопоглощение материала.

#news #космос

https://www.eurekalert.org/news-releases/1142508

Цена дешёвой автономности

The New York Times рассказывает о новом докладе PERF: удешевление дронов и развитие ИИ создают растущую угрозу для городов.

Полиция Нью-Йорка сообщает примерно о 23 тысячах незаконных полётов в месяц. На ЧМ-2026 в США изъяли более 700 дронов. Это статистика нарушений: о вооружении изъятых на чемпионате аппаратов в отчёте не сообщается.

Для меня здесь три важных сюжета.

Первый — автономность. Если аппарат способен работать без постоянной связи с оператором и без спутниковой навигации, подавление этих каналов перестаёт быть универсальным решением. Те самые технологии AI-пилота и навигации без GNSS, которые нужны для надёжной доставки, имеют очевидное двойное применение.

Второй — массовость. Вспоминается Лем с его синсектами. Существенна стоимость воспроизводства работоспособного автономного устройства. Она может снижаться, пока расходы на защиту города растут. Впрочем, доказательств массового применения интеллектуальных роёв этот доклад не даёт.

Третий — организация. США выделили $500 млн на развитие противодроновых возможностей и создали механизм допуска местной полиции к противодействию дронам после обучения и выполнения установленных требований. Безопасность воздушного пространства становится повседневной городской функцией.

Экономика противодействия дронам создает большую R&D-задачу - как сделать безопасность массовой автономности столь же масштабируемой, как сами устройства. Сенсорика, объединение данных, оценка угроз и понятная ответственность должны развиваться вместе с бортовым интеллектом.

Иначе дешёвый Physical AI окажется очень дорогим для общества и бизнеса.

Гуманоид, который вовремя садится

Заметка в IEEE Spectrum разбирает новый Digit 5 от Agility Robotics. Компания пытается совместить три требования к промышленному гуманоиду: грузоподъёмность, длительную работу и безопасность рядом с людьми.

Машина серьёзная: рост 1,81 м, масса 129 кг, грузоподъёмность около 23 кг. Падение такого коллеги становится самостоятельной инженерной проблемой.

Решение выглядит прозаично. При приближении человека робот должен положить груз и при необходимости сесть на пол до опасного сближения. Датчики обнаруживают людей, а отдельный контроллер безопасности следит за защитной реакцией. Цель — работа в общем пространстве без физических ограждений.

Изменилась и механика: прежние «птичьи» ноги с обратным изгибом уступили место более человекоподобным. Новую конструкцию оптимизировали под приседания и многократный подъём грузов.

С автономностью тоже интересно: заявлены 90 минут работы и 9 минут зарядки. За счёт коротких остановок компания рассчитывает получить более 20 часов полезной работы в сутки.

IEEE приводит и иллюстративный расчёт компании: предоставление робота как услуги примерно за $8500 в месяц. Окупаемость здесь зависит от реальной выработки, простоев и затрат на интеграцию.

Статус существенен: Digit 5 ещё разрабатывается, часть защитных функций находится в разработке. Ранний доступ планируется на первую половину 2027 года. Поэтому объявлять задачу безопасности решённой пока преждевременно.

Без безопасности Physical AI не взлетит. Безопасность должна быть встроена в механику, управление и экономику машины. Я бы оценивал такого робота по числу полезных операций за смену с учётом защитных остановок, зарядки и обслуживания. Именно эта цифра покажет, насколько успешно гуманоид сможет работать рядом с человеком.

ИИ в науке: очередь на проверку

Google, Google DeepMind и MIT FutureTech изучили, как ИИ меняет науку⁠: 15 млн взаимодействий с Gemini, из которых 360 тыс. классифицированы как научные, более 2600 специализированных моделей и опрос 637 исследователей США и Великобритании.

Главные инсайты:

- Средняя заявленная экономия 6,9 часа в неделю. Это время преимущественно возвращают в исследования.
- У 41% выросла очередь непроверенных гипотез.
- Среди тех, кому ИИ экономит время, 46% тратят более четверти сэкономленного времени на проверку результатов.

Языковые и специализированные модели дополняют друг друга: LLM помогают с кодом и текстами, специализированные модели — со структурами белков и предметными прогнозами.

Scientific American⁠ добавляет важное объяснение: математическое доказательство можно проверить по формальным правилам, а предсказанную функцию белка приходится подтверждать физическим экспериментом.

Есть и конкретная попытка устранить этот разрыв. Национальный научный фонд США выделил $20 млн на четыре года на создание лаборатории DREAM⁠ в Северо-Западном университете. Планируется, что ИИ будет предлагать конструкции белков, роботы — синтезировать и испытывать их, а результаты — улучшать модели. Исследователи смогут запускать эксперименты удалённо.

Ещё один результат заставляет задуматься: 49% опрошенных говорят, что ИИ склоняет их к более осторожным проектам, развивающим известное; 28% — к рискованным исследованиям. Авторы предполагают «эффект фонаря»: проще работать там, где уже есть данные. При этом 68% отмечают облегчение доступа к идеям других дисциплин.

Оговорка: это самооценки участников нерепрезентативной выборки (всего участвовало 600 ученых). Ну и сам опрос не доказывает причинность.

Для меня вывод практический: внедрение ИИ требует инвестиций в экспериментальную базу и воспроизводимость. Модель управления наукой должна больше мотивировать ИИ-исследователей к рискованным проектам. Иначе все ринутся «туда, где светло» и больше вероятность получить грант и +1 к Хиршу.

Американский лазер с управлением от Xbox уничтожил 11 дронов картелей и снизил их активность на 75%

Армейский многопрофильный лазер высокой энергии, развёрнутый на границе США и Мексики, за 10 дней уничтожил 11 беспилотников, предположительно связанных с наркокартелями. По заявлению военных, активность дронов в долине Рио-Гранде снизилась примерно на 75%. Всего с начала 2026 года американские силы остановили около 300 таких аппаратов, однако большинство из них ранее обезвреживались средствами радиоэлектронной борьбы.

Командир 130-й маневренной бригады полковник Роберт Фелисио (Robert Felicio) пояснил, что в отличие от РЭБ лазер гарантирует, что один и тот же аппарат не сможет снова использоваться для разведки. Установка представляет собой армейскую версию контрсистемы LOCUST компании AeroVironment. Дрон транслирует картинку на планшет оператора, управление лазером происходит с помощью геймпада Xbox. По оценке AeroVironment, одно применение лазера обходится примерно в $3, хотя сама система стоит от $17,4 млн до $25 млн.

Лазер работает не во всех погодных условиях: дождь, пар и колебания воздуха рассеивают луч. Также применение требует согласования с Федеральным управлением гражданской авиации США (FAA). В феврале FAA временно закрывало воздушное пространство около Эль-Пасо после того, как система нацелилась на объекты, оказавшиеся металлическими аэростатами.

#news #ПВО #антидрон #militech

https://interestingengineering.com/military/us-armys-xbox-operated-laser-disables-cartel-drones-reduces-drone-flights-by-75

Санкции и наука. Часть 2. Российская траектория

Китайский кейс показывает усиление связи компаний с наукой. Российская картина сложнее.

1. Публикаций стало меньше.

В исследовании на данных Scopus/SciVal число работ с российской аффилиацией снизилось со 137,5 тыс. в 2021 году до 102,4 тыс. в 2024-м — примерно на четверть. Независимый анализ Web of Science тоже выявил спад. Если считать научные статьи индикатором науки, это лишь сокращение индексируемого научного выпуска, но не измерение всех технологических возможностей страны.

2. Сотрудничество перестраивается.

Анализ WoS зафиксировал усиление относительной интенсивности связей с Китаем и Индией и ослабление — с Германией и США. Особенно пострадало сотрудничество в физике частиц, зависящей от крупных международных установок. Чтобы заниматься экспериментальной физикой нужен доступ к ускорителю. Сколько ни пиши обзоров, доступ к синхрофазотрону не заменить.

3. Финансирование и результат — не одно и то же.

По ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, внутренние затраты на исследования и разработки в 2024 году достигли 1,94 трлн рублей: +4,9% в постоянных ценах к 2023-му. Однако рост расходов сам по себе не доказывает преодоление ограничений.

Нельзя и записать всё падение публикаций на счёт санкций. Исследование WoS отмечает относительную устойчивость доли международного соавторства и указывает на роль внутренних факторов, включая научную политику и эмиграцию.

На мой взгляд, практический урок Китая в том, что внешнее давление само по себе не рождает инновации. Нужны стимулы бизнеса к созданию исследовательских команд внутри бизнеса, имеющих мандат на риск. Надо создавать ДОЛГОСРОЧНЫЕ заказы университетам, приобретать оборудование и сохранять научные связи и школы.

Помните, технологический суверенитет стоит оценивать по внедрённым решениям и устранённым критическим зависимостям, а не только по расходам, статьям и смене географии партнёров.

Санкции и наука. Часть 1. Китайский парадокс

Можно ограничить доступ к чужой технологии. Но не обязательно — к знаниям, позволяющим создать свою.

Исследование в Science анализирует китайские компании за 2010–2022 годы. Авторы сравнили фирмы, попавшие в американский Entity List — список экспортных ограничений, — с похожими компаниями без таких ограничений.

После включения в список оценённый прирост числа патентов со ссылками на научные публикации составил 72,3% от досанкционного среднего. Это не рост всех патентов и не простое сравнение «до и после». В альтернативных моделях эффект меньше — около 40–55%, но направление сохраняется. Выросла и публикационная активность компаний.

Самое интересное — они не замкнулись на китайской науке. Подсанкционные фирмы стали чаще опираться на исследования из Китая, других стран и самих США. Усиление национальных компетенций сочеталось с использованием глобальных знаний.

Авторы предлагают объяснение: когда закрываются каналы лицензирования и передачи технологий, научная литература становится важнее для поиска собственных решений. Государственные субсидии могли поддержать этот переход, но объясняют его лишь частично.

Здесь нельзя ставить знак равенства между санкциями и успехом. Ограничения вводились не случайным образом, поэтому полностью исключить различия между компаниями невозможно. А патенты и статьи ещё не доказывают коммерческую результативность.

Технологическая самостоятельность требует не изоляции, а способности превращать мировую науку в собственные технологии. Санкции могут увеличить потребность бизнеса в R&D. Но внешнее давление не может создать эту способность с нуля.

Во второй части пробуем ответить на вопрос почему российский опыт нельзя автоматически описать той же формулой.

Andreessen Horowitz и Питер Тиль инвестировали в стартап по производству лёгких крылатых ракет

Оборонный технологический стартап Covenant, основанный в 2024 г. и базирующийся в Вашингтоне, ранее функционировавший в непубличном режиме, теперь объявил об открытии производства. Завод площадью 9,7 тыс. кв. м расположен в Далласе и ориентирован на производство недорогих ракет для вооружённых сил США.

Компания привлекла $250 млн финансирования в рамках трёх раундов при поддержке ведущих венчурных фондов, включая Andreessen Horowitz, Founders Fund Питера Тиля, Lux, 8VC, Aleph, Lightspeed и Altimeter Capital. Президент и директор по росту Covenant Абигайл Денбург (LinkedIn) подчеркнула, что новые игроки начинают играть ключевую роль в оборонной экосистеме при текущей администрации.

Разрабатываемая стартапом крылатая ракета дальнего действия Anthem призвана стать экономичной альтернативой системам крупных оборонных подрядчиков, таким как Tomahawk от RTX, заполняя нишу между дешёвыми дронами малой дальности и дорогостоящим стратегическим вооружением. В первый год работы предприятие в Далласе планирует выпустить 1000 ракет Anthem, начав серийное производство в первом квартале 2027 года с перспективой увеличения объёма до 5000 единиц ежегодно.

Этот рост производственных мощностей крайне необходим на фоне стремительного сокращения запасов вооружений США из-за войны с Ираном, длящейся уже свыше полугода. Одновременно Covenant анонсировала две сделки с Министерством войны США: с армией для ускорения программы тестирования и квалификации, и военно-морскими силами для адаптации ракеты Anthem для применения в морских условиях. В настоящее время компания управляет производственными объектами в Германии и на севере Израиля, а её штат по всему миру превышает 200 сотрудников.

Усиление влияния оборонных технологических компаний в Вашингтоне наглядно демонстрируется фигурами их инвесторов: соучредитель PayPal и Palantir Питер Тиль, поддерживавший президентскую кампанию Дональда Трампа в 2016 г. и сенатскую кампанию Джей Ди Вэнса в 2022 г., а также известный венчурный капиталист Марк Андрессен, который этим летом вошёл в совет по оборонной политике Пентагона вместе с Блейком Мастерсом из Thiel Capital, активно участвуют в формировании новой политики и подходов к государственным закупкам.

#news #militech #инвестиции

https://www.cnbc.com/2026/09/09/defense-tech-covenant-anthem-missile.html

SandboxAQ и Northrop Grumman провели первое в мире испытание квантовой магнитной навигации AQNav на беспилотнике Lumberjack

Компания SandboxAQ сообщила о завершении первого в мире зарегистрированного лётного испытания системы магнитной навигации AQNav на беспилотном аппарате Lumberjack, разработанном Northrop Grumman. Это же стало первым подтверждённым случаем совместной работы магнитной навигации и системы визуального наведения на ударном беспилотнике одноразового применения.

Беспилотник Lumberjack был спроектирован и создан менее чем за 14 месяцев после первого полёта. Такие аппараты становятся всё более востребованными: текущие конфликты показывают, что небольшие расходуемые дроны чаще действуют в условиях подавления или подмены сигналов GPS. Технология AQNav обеспечивает непрерывное позиционирование без использования спутниковых сигналов, оставаясь пассивной, всепогодной и независимой от рельефа местности.

Ключевой особенностью нового решения стала аппаратно-независимая программная платформа AQNav. Она позволяет интегрировать магнитную навигацию в уже существующие бортовые вычислительные системы без установки дополнительного оборудования. По словам генерального менеджера направления навигации SandboxAQ Луки Феррары (Luca Ferrara), инженеры компании установили программное обеспечение на аппарат Lumberjack менее чем за час. Менеджер программы Lumberjack в Northrop Grumman Макс Шустер (Max Schuster) отметил, что партнёрство ускоряет создание устойчивых альтернативных навигационных систем для автономных и беспилотных платформ.

С 2023 года AQNav проходит лётные испытания с участием военных, правительственных и коммерческих партнёров, включая Airbus и Boeing. ВВС США тестируют систему более трёх лет на самолётах C-17 Globemaster III и C-130J Super Hercules. AQNav также вошла в когорту ускорителя инноваций НАТО DIANA 2025 г. и участвует в программе Transition of Quantum Sensing (TQS) подразделения инноваций Министерства обороны США, направленной на развитие магнитной навигации для военных автономных систем.

#news #дроны #навигация

https://www.prnewswire.com/news-releases/sandboxaq-completes-successful-flight-test-of-aqnavs-quantum-navigation-technology-on-northrop-grummans-lumberjack-attritable-unmanned-aircraft-system-uas-302873889.html

Loft Orbital, Mistral AI и ОАЭ создают группировку из 50 спутников с искусственным интеллектом на борту

Франко-американская компания Loft Orbital, чей центр разработок расположен в Тулузе, объявила о подписании контракта стоимостью $1 млрд с Объединёнными Арабскими Эмиратами. Партнёром проекта выступит французский разработчик искусственного интеллекта Mistral AI. Вместе стороны создадут группировку из 50 спутников наблюдения на низкой околоземной орбите двойного назначения: они будут решать как гражданские, так и оборонительные задачи.

Космические аппараты объединят оптические и радиолокационные сенсоры, средства связи и вычислительные мощности. Благодаря бортовым AI-агентам от Mistral AI спутники смогут обрабатывать снимки непосредственно на орбите и в считанные секунды передавать сигнал тревоги — например, при обнаружении пуска ракеты, лесного пожара, движении судов в Ормузском проливе, повреждении подводных кабелей, трубопроводов или ядерных объектов. Сейчас снимки передаются на наземные станции и анализируются часами; новая схема радикально сокращает задержку. Подчёркивается, что ни одна другая группировка, включая SpaceX, пока не обеспечивает обработку изображений в космосе.

Выбор французского партнёра объясняют стремлением Абу-Даби снизить зависимость от США: после начала конфликта с Ираном Вашингтон ограничил передачу спутниковых снимков странам Персидского залива. Контракт заключён через национальную эмиратскую компанию Marlan Space. Сборка 50 аппаратов будет вестись на заводе Orbitworks в Абу-Даби площадью 50 тысяч квадратных метров — совместном предприятии Loft Orbital и Marlan Space. Десять первых спутников находятся на финальной стадии сборки.

Первый спутник планируется вывести на орбиту уже в октябре 2026 года с помощью французской многоразовой мини-ракеты Maïa производства Arianespace. В Loft Orbital считают, что контракт стал возможен благодаря стандартизированной спутниковой платформе, позволяющей сократить сроки и стоимость развёртывания аппаратов.

#news #космос #AI

https://www.ladepeche.fr/2026/09/09/loft-orbital-embarque-lia-dans-ses-satellites-et-decroche-un-mega-contrat-dun-milliard-de-dollars-pour-une-constellation-avec-les-emirats-13542556.php

Paper2Agent: Научная статья как агент

Представьте, что статье можно написать: «Примени свой метод к моим данным» — и получить расчёты и графики.

Исследователи Стэнфорда представили в Nature Paper2Agent — систему, которая превращает научную публикацию в ИИ-агента. Она собирает текст, код и данные, настраивает вычислительную среду, создаёт инструменты и проверяет их по эталонным результатам. Затем с ними можно работать через обычный диалог.

Агента по статье об AlphaGenome — модели для анализа ДНК — собрали примерно за 45 минут и $14, получив 22 вычислительных инструмента. На узких тестах точность достигла 98,7–100%; на 30 более сложных исследовательских запросах — около 83%, против 57% у Claude Code с прямым доступом к коду и 72% у биомедицинского агента Biomni.

Ещё интереснее сотрудничество таких «статей». Агенты трёх публикаций объединили прогнозы AlphaGenome с уже опубликованными экспериментальными данными и нашли дополнительные аргументы в пользу участия гена GPR137 в механизме, связанном с риском псориаза. Способ проверки выбрал человек; причинная роль гена остаётся гипотезой.

Есть и полезный предел: в выборке из 100 работ по вычислительной биологии удалось создать работающих агентов для 74. Часто мешали отсутствующие код, данные или модели, проблемы с программными зависимостями. Даже успешно запущенный анализ ещё не гарантирует правильности научного вывода.

Авторы предлагают со временем добавить к привычным разделам «Доступность данных» и «Доступность кода» ещё один — «Доступность агента».

Агентизация научных артефактов - это путь к большей открытости, ускорению поиска и преодолению кризиса воспроизводимости. Вместе со статьёй исследователь передаёт инструмент, через который другие смогут воспроизводить расчёты, применять метод и проверять новые гипотезы. А научный результат станет проще оценивать ещё и по тому, насколько легко другой человек может им воспользоваться.