Астрономы обнаружили гигантскую черную дыру, блуждающую за пределами своей галактики

Пионерская инициатива НАСА, направленная на продление срока службы космического телескопа, столкнулась со значительными препятствиями после того, как корабль, предназначенный для спасательной операции, потерял контроль на орбите. По данным космического агентства и компании Katalyst Space, аппарат начал неконтролируемо вращаться после серии сбоев, что ставит под угрозу продолжение операции.

Цель миссии и контекст

Нанятая компания работает над стабилизацией космического аппарата с использованием резервных систем, ожидая решения НАСА о возможности продолжения миссии в штатном режиме. Это первый случай, когда космическое агентство передает сторонней компании задачу повышения орбиты одного из своих космических телескопов, чтобы он мог работать дольше запланированного первоначально срока.

Основной целью этой миссии является обсерватория Neil Gehrels Swift, запущенная в 2004 году с целью быстро идентифицировать и направить свои инструменты на краткосрочные астрономические события, такие как вспышки гамма-излучения. На протяжении многих лет обсерватория постепенно теряла высоту из-за остаточного атмосферного торможения Земли.

Детали запуска и сбоя

Функция Katalyst Space заключается в стыковке космического аппарата с телескопом и выведении его на более высокую траекторию, тем самым продлевая его научную ценность. Космический аппарат LINK был запущен 3 июля с помощью ракеты Pegasus, произведенной Northrop Grumman. В последующие недели после запуска команды проводили процесс ввода аппарата в эксплуатацию, тестируя все его системы перед приближением к телескопу Swift.

Однако в течение определенных выходных дней космический аппарат начал испытывать трудности с поддержанием ориентации и вошел в неконтролируемое вращение. НАСА сообщило, что это движение привело к «периодической связи» с аппаратом, что вероятно, поскольку антенна перестала быть направленной на Землю во время вращения.

Технические проблемы и восстановление

Агентство сообщило, что два из трех реактивных колес, отвечающих за управление направлением космического аппарата, вышли из строя. Кроме того, одна из двигательных установок также дала сбой. Чтобы попытаться восстановить контроль, инженеры начали использовать альтернативный набор двигателей с целью снижения скорости вращения аппарата. В заявлении команда заверила, что «мы уже начали эту серию активаций и наблюдаем желаемый эффект».

Katalyst Space также сообщила TechCrunch, что операция продолжается. Компания заявила: «Это по-прежнему активная миссия, и мы продолжаем следовать планам по поиску Swift».

Ускоренная разработка и военный интерес

Киран Уилсон, ведущий исследователь миссии в Katalyst Space, объяснил, что до запуска космический аппарат пришлось разрабатывать в очень сжатые сроки из-за срочности повышения орбиты телескопа. Он отметил, что «Все это сложно и рискованно», добавив, что «Существует много космических аппаратов, которые имели гораздо более длительные циклы разработки, с гораздо большим финансированием, и которые потерпели неудачу по незначительным причинам».

В июне Katalyst Space завершила раунд инвестиций на сумму 12 миллионов долларов США (эквивалентно 61,6 миллионам бразильских реалов), возглавляемый Fortitude Ventures и Geodesic Capital, для поддержки миссии. Помимо этого частного вклада, компания также получила поддержку Вооруженных сил США, которые выражают заинтересованность в создании аппаратов, способных проводить обслуживание спутников на орбите или мониторить враждебные космические аппараты.

Компания Mineng Technology, китайский стартап в области нейроморфных вычислений, завершила раунд финансирования Серии А, собрав десятки миллионов юаней. Эти средства направлены на развитие собственного чипа на основе спайковых нейронных сетей (SNN), предназначенного для инференса искусственного интеллекта в медицинских устройствах.

Энергоэффективность и применение чипа

Компания позиционирует себя как основной вычислительный центр для медицинского оборудования, предлагая решения, вдохновленные работой мозга. Эти решения потребляют примерно в тысячу раз меньше энергии по сравнению с традиционными системами на базе графических процессоров (GPU), сохраняя при этом способность выполнять диагностику в режиме реального времени для анализа медицинских изображений, диагностики и обработки биосигналов.

В отличие от стандартных ускорителей глубокого обучения, которые используют непрерывные операции с плавающей запятой, чипы SNN имитируют биологические нейронные системы, передавая информацию через дискретные импульсы или события. Такой подход, основанный на событиях, означает, что чип потребляет энергию только тогда, когда происходят импульсы. Это обеспечивает значительное повышение энергоэффективности для приложений, требующих постоянного мониторинга, но имеющих разреженную обработку событий, например, анализ ЭКГ, мониторинг ЭЭГ и предварительный скрининг медицинских изображений.

Стратегическое направление в медицине

Архитектурные особенности чипа Mineng позволяют ему выполнять инференс ИИ при значительно меньшем потреблении энергии по сравнению с аналогичными решениями на GPU или NPU, что делает его подходящим для портативных медицинских устройств на батарейках и имплантируемых систем мониторинга. Фокус на медицинском оборудовании является стратегическим выбором, поскольку этот рынок требует высокой энергоэффективности, надежности и специализированного ускорения ИИ на периферии.

Современные методы медицинской визуализации все чаще интегрируют ИИ для помощи в диагностике, обнаружении аномалий и улучшении изображений в реальном времени. Однако традиционные решения на базе GPU создают чрезмерное тепловыделение и потребление энергии, что затрудняет их интеграцию в мобильные или устройства для оказания помощи на месте. Чип SNN от Mineng решает эту проблему, обеспечивая необходимую мощность для инференса ИИ в рамках тепловых и энергетических ограничений портативного медицинского оборудования, что позволяет применять диагностику с поддержкой ИИ в условиях скорой помощи, полевых госпиталях и удаленных клиниках.

Контекст развития нейроморфных вычислений

Mineng Technology следует глобальному тренду в области нейроморфных вычислений, наряду с такими проектами, как Intel Loihi, IBM TrueNorth, а также академическими разработками, включая Tianjic и Darwin. Китайская экосистема нейроморфных вычислений демонстрирует растущую активность, поскольку как государственные, так и частные инвесторы видят в нейроморфных вычислениях потенциальную альтернативу или дополнение к традиционным ускорителям глубокого обучения, особенно для задач Интернета вещей (IoT) и периферийных вычислений. Преимущества SNN в обработке временных данных делают их естественным выбором для анализа медицинских биосигналов, где паттерны временных рядов имеют диагностическое значение, отличая их от обычных ускорителей ИИ, оптимизированных для статических изображений и текста.

Генеральный директор Meta Марк Цукерберг подверг резкой критике метод разработки искусственного интеллекта (ИИ), используемый его конкурентами, упомянув OpenAI и Anthropic. В интервью The New York Times во вторник (28) руководитель предупредил, что централизация создания передовых моделей в нескольких корпорациях может ограничить доступ общества к этой технологии и, следовательно, нанести ущерб инновационному прогрессу.

Взгляд на развитие ИИ

Хотя он не называл OpenAI и Anthropic напрямую во всех моментах разговора, Цукерберг указал, что его критика была направлена на компании, которые выступают за более строгий контроль над ИИ. По его словам, эта позиция расходится с традиционной культурой технологического сектора в Соединенных Штатах. Руководитель отметил, что большая часть дискуссий в других лабораториях чрезмерно пессимистична, подчеркнув необходимость наличия голосов, которые внесут в обсуждение элемент реализма.

Дискуссии в Кремниевой долине

Эти заявления подкрепляют существующую поляризацию в Кремниевой долине относительно того, как должны распределяться и создаваться передовые системы ИИ. С одной стороны, руководители, такие как Дарио Амодеи из Anthropic и Сэм Альтман, утверждают, что некоторые передовые модели уже представляют чрезмерные риски и требуют строгих механизмов контроля до их выпуска или разработки. С другой стороны, крупные компании, такие как Microsoft, Nvidia, Google и сама Meta, выступают за то, чтобы значительная часть этих моделей оставалась широко доступной для стимулирования новых исследований, бизнеса и технологических достижений.

Этот спор усилился в этом месяце после того, как китайские модели ИИ снизили технологическое лидерство американских компаний, таких как OpenAI и Anthropic, в этом секторе. В ответ эти компании активизировали диалог с регуляторами в Вашингтоне и выразили обеспокоенность по поводу продвижения моделей с открытым исходным кодом из Китая.

Позиция Nvidia и открытый исходный код

В прошлую пятницу (24) Дженсен Хуанг, генеральный директор Nvidia, опубликовал письмо в поддержку использования программного обеспечения с открытым исходным кодом для ИИ, позиция, которую поддерживают многие другие технологические компании. Кроме того, Хуанг объявил о создании коалиции, сосредоточенной на разработке открытых инструментов кибербезопасности и безопасности ИИ, объединившей такие организации, как SpaceX и IBM. Хуанг и Альтман были среди руководителей, посетивших Вашингтон для обсуждения с правительством президента Дональда Трампа возможных руководящих принципов для отрасли.

Персонализированный суперинтеллект

Во время интервью Цукерберг вновь заявил о своей поддержке идеи о том, что ИИ должен быть доступен для наибольшего числа людей. Он оспорил идею создания единого суперинтеллекта, полностью согласованного с человеческими интересами, что является распространенной концепцией в дискуссиях о безопасности ИИ. Руководитель заявил, что скептически относится к представлению о том, что один тип ИИ может быть гарантированно полезен для человечества посредством идеализированного согласования.

В противовес этому он предложил концепцию «персонализированного суперинтеллекта», где помощники ИИ могут быть настроены в соответствии с индивидуальными предпочтениями, ценностями и потребностями каждого пользователя. Цукерберг заявил, что практически невозможно существование единого благожелательного суперинтеллекта, который удовлетворял бы всех одновременно.

Недавние стратегии и инициативы

К моменту публикации интервью ни OpenAI, ни Anthropic не комментировали заявления Цукерберга. Ранее OpenAI заявила о своей поддержке инициатив с открытым исходным кодом и упомянула свою работу с Белым домом по установлению безопасных методов расширения ИИ. Уже в понедельник (27) Амодеи опубликовал текст, в котором подробно описал, что Anthropic сосредоточена на предотвращении попадания передовых чипов в авторитарные режимы, предотвращении массового воспроизведения моделей ИИ и требовании проведения тестов безопасности для высокоспособных систем, независимо от того, являются ли они открытыми или закрытыми.

Несмотря на различия между компаниями, исследователи из Anthropic, OpenAI, Meta и Google совместно подписали открытое письмо под названием «Pacing the Frontier». Этот документ выступает за глобальные усилия по созданию технических инструментов и механизмов управления, которые позволят замедлить прогресс ИИ, когда безопасность этого потребует.

Изменения в стратегии Meta

Подход Meta к ИИ также претерпел недавние изменения. Раньше компания была известна тем, что бесплатно предоставляла модели ИИ с открытым исходным кодом. Однако после потери позиций в пользу OpenAI и Anthropic Цукерберг пересмотрел стратегию. Компания инвестировала 14,3 миллиарда долларов (73,5 миллиарда рублей) в стартап Scale AI и наняла его основателя Александра Ванга для руководства подразделением ИИ, которое было переименовано в Meta Superintelligence Labs. Кроме того, были выделены миллиарды долларов на найм экспертов-исследователей, которые начали разрабатывать новую закрытую модель ИИ вместо полностью открытой. В этом месяце Meta впервые начала продавать доступ к своей модели Muse Spark, продолжая при этом разработку моделей с открытым исходным кодом.

В заключение Цукерберг выразил убежденность в том, что тенденция в технологической отрасли указывает на постепенную демократизацию инструментов ИИ, заключая, что общий курс сектора всегда стремился сделать технологию более доступной для большего числа людей, а не для меньшего.