Искусственный интеллект, роботы - применение

[samsony1]

В России выпустят первый полностью созданный с помощью ИИ фильм

В России готовится к выходу первый научно-популярный документальный фильм, полностью созданный с использованием технологий искусственного интеллекта (ИИ). Картина посвящена полководцу Михаилу Кутузову и должна выйти летом или осенью 2026 года.

Автор сценария и режиссер Константин Кузнецов сообщил, что в работе использовали ИИ для создания всего фильма. В картине будут показаны более 50 классических живописных полотен, которые получили анимационное воплощение.

При подготовке проекта авторы консультировались с фондом имени М. И. Кутузова, чтобы точнее передать исторические события.

Продолжительность фильма составит 40 минут. Сейчас создатели оформляют прокатное удостоверение и обсуждают размещение картины на нескольких стриминговых платформах. Получение разрешения на показ стало отдельной задачей, так как ранее полностью созданные с помощью ИИ фильмы не проходили процедуру допуска к прокату.

источник - здесь

[samsony1]

Роботакси Amazon нового поколения начинают перевозить пассажиров

Компания Zoox, дочернее предприятие Amazon, получила от Национального управления безопасностью движения на трассах США (NHTSA) разрешение на коммерческую эксплуатацию своих беспилотных такси. Это первый случай в стране, когда федеральные власти дают «зеленый свет» сервису, использующему транспортные средства, изначально спроектированные без руля, педалей и водительского сиденья.

Полученное разрешение позволяет компании официально взимать плату с пассажиров за поездки. До этого момента Zoox могла проводить только демонстрационные и бесплатные тестовые рейсы. Следующим шагом станет получение необходимых одобрений на уровне отдельных штатов,  коммерческий запуск запланирован на следующий месяц в Лас-Вегасе. В дальнейшем сервис планирует расширять географию своего присутствия.

Роботакси Zoox спроектировано как симметричное транспортное средство. Благодаря двунаправленной конструкции автомобиль может двигаться в любом направлении с одинаковой эффективностью, что избавляет от необходимости разворачиваться в ограниченном пространстве. Четыре колеса способны поворачиваться независимо, обеспечивая высокую маневренность в городских условиях. Световые кластеры с обоих концов идентичны и автоматически переключаются между режимами фар и задних фонарей в зависимости от направления движения. Такая симметричная компоновка также освободила пространство для салона, где пассажиры располагаются лицом друг к другу, а сенсоры, встроенные по углам кузова, получают беспрепятственный круговой обзор.

В отличие от большинства конкурентов, которые адаптируют серийные легковые автомобили под системы автопилота, эта модель создавалась с нуля именно для беспилотного режима. В салоне отсутствуют руль, педали и водительское кресло. Именно из-за отсутствия традиционных органов управления транспортное средство не соответствовало ряду устаревших федеральных стандартов безопасности, которые были разработаны еще с расчетом на человека за рулем.

источник - здесь

[samsony1]

Более 20 тыс. российских учителей прошли обучение работе с искусственным интеллектом

«Яндекс» подвёл итоги программы повышения квалификации для учителей, посвящённой использованию ИИ в образовательном процессе. По данным компании, после завершения обучения доля педагогов, применяющих ИИ при подготовке к занятиям, выросла с 46% до 74%. Всего к программе присоединились более 20 тыс. педагогов из разных регионов России. Обучение проводили совместно с региональными институтами развития образования и педагогическими вузами, рассказали Хабру в пресс‑службе «Яндекса».

Согласно результатам программы, доля учителей, умеющих работать с четырьмя и более нейросетями, увеличилась с 11% до 37%, а число педагогов, не использующих ни одной нейросети, сократилось с 16% до 2%.

Изменился и подход к использованию искусственного интеллекта школьниками. После обучения 72% участников сообщили, что не запрещают ученикам пользоваться нейросетями, а объясняют, как проверять достоверность сгенерированной информации. До начала программы такого подхода придерживались 55% педагогов. При этом доля учителей, полностью запрещающих использовать ИИ при выполнении домашних заданий, снизилась с 14% до 6%.

источник - здесь

[samsony1]

Робот на складе «Лемана ПРО» — о вызовах внедрения инноваций в складской логистике крупной компании

На фоне усугубляющейся нехватки рабочей силы крупный бизнес всё больше процессов в логистике передаёт на исполнение искусственному интеллекту и роботам. Не исключение и ритейлер «Лемана ПРО», где активно работают над расширением опыта применения роботов на своих складах.

У компании 15 складских комплексов, из них 5 распределительных центров (РЦ). Два крупнейших находятся близко к Москве: один — «Северная звезда» — расположен недалеко от Дмитрова, его площадь составляет порядка 140 тыс. кв. м., а второй — «Южные врата» — тоже находится недалеко от Москвы, но с юга, и его площадь составляет порядка 80 тыс. кв. м. А всего у нас порядка 400 тыс. кв. м. площадей. И ещё есть дарксторы и 3 сортировочные центра. Масштабы впечатляющие.

За последние несколько лет подход к цифровизации складов кардинально изменился. Сегодня ключевые системы, обеспечивающие управление складскими операциями, — это наша собственная разработка. Их доля в общем ландшафте решений для складской логистики составляет порядка 90%.
К таким системам относятся: WMS (управление складом), YMS (управление двором), портал для записи поставщиков и транспортных компаний на логистические объекты, а также система управления логистическими мастер-данными. Это ядро, которое мы развиваем и полностью контролируется.

Есть большой проект по внедрению роборуки-депалетайзера. Он уникален, потому что здесь не просто используется ИИ, а воплощённый ИИ (physical AI) — перенесённый в физическую среду. Процесс его применения начинается с восприятия — 3D-камеры, которые не просто видят палету, а создают ее 3D-модель и полную картину. Дальше ИИ осуществляет планирование, с какого короба начать и какими заниматься дальше. Затем наступает исполнение и управление движением, и в этот момент ИИ переходит в воплощённый ИИ: он превращает решение взять короб в сотни точных команд для моторов и сервоприводов. Чтобы захватить сам короб, нужно провести большое количество действий: подвинуть руку на определенное расстояние, опустить захват, повернуть его на сколько-то градусов, захватить коробку с определённым усилием и т.д. А после наступает фаза обратной связи и принятия решений, где необходимо следить, чтобы всё шло по плану, и вносить поправки. Потому что, например, у короба может сместиться центр тяжести, и тогда он начинает раскачиваться, и в этом случае надо принять решение о снижении скорости движения роборуки. Это всё тоже делает ИИ.

При этом необходимо не забывать про безопасность, потому что металлическая роборука весит около 550 кг и движется с большой скоростью, а рядом может оказаться оборудование, палеты с товаром. Людей сознательно убирают из этой зоны и полностью огораживаем ее сеткой, а если им понадобился доступ к ней, то открывается калитка в этот периметр и роборука автоматически отключается. По требованиям безопасности нельзя, чтобы люди находились в периметре работающей роборуки. это совместный проект с «Яндекс Роботикс».

В сентябре-декабре 2025 года были внедрены 10 автономных мобильных роботов-погрузчиков (FMR), которые перевозят палеты на складе из точки «А» в точку «Б». В ближайшие несколько лет планируетс довести долю роботизированных операций на флагманских складах до 80%.

источник - здесь

[samsony1]

FAST-канал (канал Fairground AI Creator TV) полностью посвящён контенту, созданному с помощью ИИ

Проект дебютирует на более чем пяти подключённых телевизионных платформах и платформах FAST в августе 2026 года, что станет знаменательным моментом в распространении платформы AI Cinema — новаторской формы повествования, объединяющей кинематографические производственные ценности с творческими возможностями искусственного интеллекта.

На канале Fairground AI Creator TV уже начали показывают ИИ-сериалы, короткометражные фильмы, анимацию, документальные проекты и даже комедийные ролики. Причём зритель не выбирает отдельный фильм, а подключается к непрерывному эфиру, как на обычном телеканале. В текущей версии проекта участвуют более 100 авторов и свыше 40 студий, работающих с генеративным видео.

Компания хочет перенести «ИИ-кино» из соцсетей и экспериментальных фестивалей на телевизоры и показать его пользователям, которые раньше с таким форматом не сталкивались.

источник - здесь

[samsony1]

Инженеры Mistral представили Robostral Navigate — свою первую модель для автономной навигации роботов. Система получает изображение с одной RGB‑камеры и инструкцию на естественном языке, после чего проводит робота по помещению. Например, модель можно попросить вывести робота из холла, провести по коридору, завести в кладовую и остановиться перед нужной полкой.

Система не рассчитывает сразу движения робота в метрах и градусах, а указывает точку на изображении, к которой надо двигаться, и направление, в которое робот должен смотреть после прибытия. Такое решение меньше зависит от габаритов устройства, камер и оптики. Например, если следующая точка маршрута не попадает в кадр, то модель переключается на команды смещения и поворота, чтобы развернуть робота.

источник - здесь

[samsony1]

Студенты Школы информатики, физики и технологий (ШИФТ) — совместного образовательного проекта Питерской Вышки и VK — работают над учебными и научными проектами на облачных GPU‑мощностях VK Cloud.

ШИФТ готовит специалистов в сфере искусственного интеллекта — разработчиков информационных систем, системных архитекторов, ML‑исследователей и ML‑разработчиков. Обучение построено на условиях, близких к работе в бигтехе.

Первый набор школа реализовала в 2025 году: на флагманские программы бакалавриата и магистратуры зачислили 147 студентов при конкурсе более 30 человек на место.

источник - здесь

[samsony1]

Для работы ИИ Google Chrome требует 20 ГБ свободного места на диске

Google обновила документацию Chrome и подробно описала требования для загрузки локальных ИИ-моделей. Браузер может автоматически устанавливать нейросети на компьютер, но только если устройство соответствует определенным требованиям.

Для работы локального ИИ Chrome проверяет аппаратные возможности и производительность компьютера. Также требуется подключение к интернету без ограничений по объему трафика и около 20 ГБ свободного места на накопителе — HDD или SSD. При несоответствии требованиям браузер не будет загружать модели.

В Chrome локальные нейросети (например, Gemini Nano) используются для некоторых генеративных ИИ-функций. Для работы самой Gemini Nano нужно около 4 ГБ, однако Google требует значительно больший запас свободного пространства — примерно 20 ГБ. Вероятно, дополнительные гигабайты нужны для установки, обновлений и работы компонентов модели.

При этом пользователь может полностью отказаться от локального ИИ. Для этого в настройках Chrome предусмотрен переключатель On-device AI («ИИ на устройстве»). После его отключения браузер удаляет уже загруженные модели, отключает использующие их функции и прекращает автоматическую загрузку новых файлов.

источник - здесь

[samsony1]

Более 100 беспилотных грузовиков преодолели 19 млн км на российских трассах

Более 100 беспилотных грузовиков преодолели 19 млн км на российских трассах М-11, М-12 и ЦКАД с начала эксперимента. Операторы проекта — компании «Национальный перевозчик» и Navio — отмечают экономическую эффективность автономных перевозок и готовятся к переходу от экспериментальных правовых режимов к серийной эксплуатации после принятия профильного закона о ВАТС.

Как сообщили в АО «Национальный перевозчик», на отрезках длиннее 700 км эксплуатационные затраты сокращаются на 15–20% относительно классических схем доставки. Такой результат обеспечивается двумя факторами: способностью техники функционировать почти круглосуточно (около 24 часов без привязки к графику отдыха водителя) и уменьшением потребления горючего на 5–7% за счет интеллектуальных алгоритмов управления скоростным режимом. В компании также обращают внимание на безопасность: количество аварийных ситуаций по вине автоматики близко к нулевому значению благодаря комплексу мер, включающему телеметрию, машинное зрение и связь с контрольными центрами.

Беспилотные грузовики перевозят широкий спектр товаров — от повседневного спроса до продукции для ритейлеров и e-commerce. На маршруте Санкт-Петербург — Казань (около 1600 км) автономный тягач прошел дистанцию за 24 часа против 58 часов у обычного автомобиля. Система использует цифровые карты и датчики, связь необходима для мониторинга и удаленной поддержки, поясняют в Navio.

Весной 2026 года была осуществлена первая беспилотная перевозка через границу по направлению Москва — Астана. Протяженность маршрута — 3 тыс. км — была преодолена автономными тягачами за 58 часов, тогда как при обычной транспортировке на это уходит порядка 108 часов. Инициаторами выступили Ассоциация «Цифровой транспорт и логистика», КАМАЗ и «Национальный перевозчик» во исполнение поручения руководителя Минтранса.

источник - здесь

[samsony1]

Искусственный интеллект помогает спутникам принимать решения без команды с Земли

В индустрии космических технологий происходит постепенный сдвиг в подходах к управлению спутниками. Если на протяжении десятилетий все основные команды для аппаратов поступали с Земли, то стремительный рост числа космических объектов заставляет операторов пересматривать эту модель.

Основная причина изменений — масштаб. Когда одна компания оперирует тысячами спутников одновременно, наземные службы физически не успевают обрабатывать все данные и принимать оперативные решения по каждому аппарату. В этой ситуации ИИ берет на себя три основных направления: автономность отдельных спутников, координацию целых группировок и оптимизацию коммуникационных сетей.

Спутники начинают принимать решения без задержек, связанных с ожиданием сигнала с Земли. Это критично для низких орбит, где связь с одной станцией длится всего несколько минут. Бортовые системы ИИ способны мгновенно реагировать на изменения — фиксировать лесные пожары, движение судов или технические неполадки, отправляя на Землю не сырые данные, а уже готовый результат. Подобные технологии тестируют NASA, а новые спутники наблюдения оснащаются специальными процессорами для анализа данных прямо на месте.

Когда на орбите сотни и тысячи аппаратов, они должны работать как единый флот. Самая насущная задача здесь — предотвращение столкновений. Спутниковые группы ежедневно получают десятки предупреждений о сближении с другими объектами или мусором. ИИ берет на себя расчет рисков и даже планирование маневров уклонения. В проектах NASA уже отрабатывается обмен данными между малыми спутниками, чтобы они могли перераспределять задания и корректировать действия коллективно, без участия человека.

Это направление наиболее заметно для конечных пользователей, поскольку напрямую влияет на качество спутникового интернета. Спутники движутся на огромных скоростях, соединения с наземными станциями постоянно меняются, а спрос на трафик варьируется в течение суток. ИИ в реальном времени решает, какой спутник с какой станцией взаимодействовать, как перенаправлять лазерные сигналы и как формировать лучи для обслуживания самых загруженных регионов. Такие решения уже применяются, например, в сети Starlink для маршрутизации трафика и адаптации к изменениям спроса.

Человек не устраняется из процесса — операторы по-прежнему задают общие правила и могут вмешаться при нештатных ситуациях. Однако по мере роста числа спутников до десятков тысяч переход от ручного управления каждым аппаратом к наблюдению за автоматизированными системами становится не просто технологическим выбором, а объективной необходимостью для поддержания работоспособности орбитальных группировок.

источник - здесь

[samsony1]

Объем российского рынка ИИ по итогам 2025 года превысил 316 млрд рублей

На текущий момент в России насчитывается 883 компании, работающие в сфере ИИ. Наибольшую долю выручки – 31,1% – обеспечивает сегмент ИИ-оборудования. При этом основным заказчиком выступает корпоративный сектор (B2B), на долю которого приходится 71,9% доходов, тогда как частные клиенты и государство обеспечивают 15,6% и 12,5% соответственно. Эксперты объясняют это тем, что именно крупный бизнес обладает необходимым объемом данных и финансовыми ресурсами для окупаемости внедряемых технологий.

Прогнозы развития отрасли до 2030 года варьируются в зависимости от макроэкономических условий. Базовый сценарий предполагает рост рынка до 830 млрд рублей, тогда как оптимистичный – до 1,12 трлн рублей. Консервативный прогноз ограничивает показатель 582 млрд рублей, связывая это с возможным ростом ключевой ставки, усилением санкционного давления и дефицитом квалифицированных кадров. Несмотря на локальные успехи, эксперты отмечают, что из-за геополитических факторов российскому ИИ будет сложно занять существенную долю на мировом рынке, однако он имеет все шансы стать полностью суверенным в промышленном и корпоративном сегментах.

источник - здесь

[samsony1]

Школьники из России третий раз подряд стали абсолютными чемпионами олимпиады по ИИ

Школьная сборная России одержала победу в Астане на Международной олимпиаде по искусственному интеллекту (IOAI) среди старшеклассников, заняв первое общекомандное место третий год подряд. В соревнованиях, проходивших со 2 по 7 августа 2026 года, команда завоевала 8 медалей – 7 золотых и 1 бронзовую, а участник сборной Артем Горохов стал абсолютным победителем олимпиады.

Как сообщает пресс-служба Сбербанка, в финале IOAI российская команда противостояла 465 школьникам из 105 государств – среди них Аргентина, Австралия, Дания, Казахстан, Китай, Нидерланды, Норвегия, Республика Корея, Испания, Швеция, Швейцария, ОАЭ, Великобритания и США. Количество стран-участниц достигло рекордного значения за все годы проведения мероприятия.

источник - tadviset.ru

[samsony1]

Импланты «мозг-компьютер», вводимые через кровеносную систему, можно вживить за несколько минут

В Китае активно развивается направление нейрокомпьютерных интерфейсов (НКИ). Местные компании работают над созданием имплантируемых устройств, которые позволят пациентам управлять техникой с помощью силы мысли. Китайские власти оказывают поддержку национальным игрокам в этом секторе, чтобы они могли составить конкуренцию американской компании Neuralink Илона Маска.

Главное отличие китайских разработок от традиционных подходов заключается в методе имплантации. Если классические интерфейсы «мозг – компьютер» требуют полноценной нейрохирургической операции на головном мозге, то китайские аналоги предлагают более щадящую процедуру. Устройство планируется вводить через кровеносную систему, подобно тому, как это делается при установке сосудистого стента. Это позволяет значительно снизить инвазивность вмешательства.

Одним из значимых проектов в этой сфере стал стартап StairMed Technology. В декабре прошлого года компания совместно с учеными из Китайской академии наук анонсировала программу по установке интерфейса в целевую область мозга через сосуд с последующей фиксацией вне сосудистой стенки. На данный момент технология прошла испытания на овцах; клинические исследования с участием людей еще не начались.

источник - здесь

[samsony1]

Разработана методика нейроморфного обучения, открывающая эпоху маломощного ИИ

Корейские ученые создали энергоэффективный алгоритм обучения ИИ, который в шесть раз экономичнее разработки Google и при этом точнее. Технология A²SG приближает эру маломощного искусственного интеллекта в повседневных устройствах.

Генерация изображений и текста с помощью искусственного интеллекта стала привычной, однако работа крупных дата-центров требует значительных энергетических затрат. В связи с этим глобальные технологические компании активно исследуют так называемые «нейроморфные» полупроводники, которые подражают принципам работы человеческого мозга и потребляют меньше энергии.

Отличительной особенностью мозга является передача сигналов только при необходимости, что позволяет экономить ресурсы. Созданные по этому принципу «спайковые нейронные сети» (SNN) значительно энергоэффективнее традиционных моделей, но до сих пор уступали в точности глубоким нейросетям (DNN), лежащим в основе современных систем вроде ChatGPT.

Ученые из Кореи разработали новую методику обучения  A²SG, которая призвана повысить эффективность глубоких нейросетей.  Предложенная технология была протестирована на крупномасштабной спайковой нейронной сети на основе архитектуры трансформера. В ходе испытаний на наборе данных ImageNet она продемонстрировала наивысший на данный момент показатель точности среди подобных сетей.

Сложность обучения SNN заключалась в том, что они используют иной принцип обмена сигналами, и стандартные методы коррекции (градиенты), применимые к DNN, для них работали неэффективно. A²SG решает эту проблему за счет комбинирования адаптивной настройки в зависимости от контекста и асимметричного подхода, учитывающего биологические особенности нервных клеток.

По данным исследователей, новый метод требует примерно в шесть раз меньше вычислительных мощностей по сравнению с ведущей разработкой Google, обеспечивая при этом более высокую точность. Его эффективность подтверждается на различных архитектурах — от малых до крупных моделей.

Важной особенностью разработки является то, что она реализуется программно и не требует изменений в «железе». Это открывает возможности для применения в устройствах с ограниченным энергопотреблением: смартфонах, носимой электронике, дронах и датчиках, работающих круглосуточно.

источник - здесь

[samsony1]

Китай захватил 97 % мирового рынка человекоподобных роботов

По итогам первого полугодия китайские поставщики заняли 97 % сегмента человекоподобных роботов, утверждают аналитики калифорнийской компании Smart Analytics Global. Все мировые производители сообща отгрузили 19 100 человекоподобных роботов — более чем в три раза больше по сравнению с первой половиной прошлого года, когда объём поставок не превысил 5100 штук.

Более того, эксперты ожидают, что к 2030 году мировой объём рынка таких роботов вырастет до 500 000 единиц, а по итогам текущего года достигнет 60 000 роботов. Лидером среди китайских производителей в первом полугодии стала компания Agibot, которая заодно заняла 44 % мирового рынка, поставив за этот период 8400 роботов. Unitree, которая до этого лидировала, ограничилась поставками 5900 роботов. Американские Tesla, Figure AI и Agility Robotics заметно уступают китайским конкурентам в этом отношении.

источник - здесь