Ракета Long March 7A Китая потерпела неудачу через 85 секунд после запуска

Исследователи провели один из первых независимых стресс-тестов для GlobalBuildingAtlas (GBA) — масштабного нового цифрового набора данных, целью которого является картографирование каждого здания на планете. Исследование, сосредоточенное на быстрорастущих городских ландшафтах Индии, выявило, что, хотя GBA демонстрирует высокую точность в определении местоположения зданий на земле, он систематически неверно измеряет их высоту, часто уменьшая фактическую высоту небоскребов более чем вдвое.

Этот вывод имеет критическое значение для специалистов по городскому планированию и климатологов, которые полагаются на трехмерные модели для прогнозирования таких параметров, как потребление энергии или движение паводковых вод в городе.

Работа была выполнена командой из Национального центра дистанционного зондирования (NRSC) при ISRO. Исследователи изучили различные городские районы, включая Мумбаи, Бангалор и Хайдарабад. Поскольку Индия переживает беспрецедентную урбанизацию, наличие цифровой карты ее городов становится необходимостью для эффективного управления ресурсами.

GlobalBuildingAtlas был недавно выпущен как ресурс открытого доступа, содержащий более 2,75 миллиарда отметок зданий по всему миру. Он является первым подобным ресурсом, предлагающим трехмерные данные в таком масштабе, предоставляя не только контуры зданий, но и приблизительные высоты и упрощенные трехмерные формы. Тем не менее, поскольку эти карты создаются с помощью искусственного интеллекта и спутниковых снимков, их точность может сильно варьироваться в зависимости от местных условий.

Для проверки GBA исследователи использовали спутник NASA ICESat-2 в качестве эталона из космоса. Этот космический аппарат применяет лазерный альтиметр, который посылает триллионы фотонов на поверхность Земли, измеряя время их возвращения для определения высоты с сантиметровой точностью. Команда сравнила эти лазерные измерения с оценками высоты GBA для 20 репрезентативных сооружений, варьирующихся от низкоэтажных промышленных складов до высоких жилых башен.

Для оценки горизонтальной точности, или точности контура, команда использовала снимки высокого разрешения с портала Bhuvan от ISRO, платформы для визуализации данных дистанционного зондирования. Эти изображения были обработаны моделью ИИ, Segment Anything Model 2, чтобы обеспечить эталон того, что находится на земле.

Результаты по горизонтальному картированию оказались впечатляющими. В запланированных жилых сообществах пяти крупных индийских городов GlobalBuildingAtlas был почти идеален, достигнув коэффициента полноты более 99%. В таких городах, как Бангалор и Калькутта, цифровая карта соответствовала фактическому зданию. Это указывает на то, что GBA является исключительно надежным инструментом для понимания плотности района или масштабов городского расползания.

Однако вертикальные результаты рассказали иную историю. Исследователи обнаружили систематическое отрицательное смещение, что означает, что GBA почти всегда недооценивал высоту зданий. Ошибки становились более значительными по мере увеличения высоты зданий. Например, для 266-метрового небоскреба в Мумбаи GBA оценил высоту всего в 113 метров, что представляет собой расхождение более чем в 150 метров. Для среднеэтажных зданий ошибки часто превышали 40%.

GBA использует монокулярную оптическую съемку, то есть оценивает высоту по двумерным фотографиям, а не используя прямые трехмерные измерения. Хотя ИИ способен анализировать тени и перспективы для оценки высоты, он часто путается из-за сложных форм крыш, близлежащих деревьев или тесной близости зданий в густонаселенных индийских городах.

Предыдущие глобальные наборы данных, такие как те, что выпускали Microsoft и Google, в основном фокусировались на двухмерных контурах. GBA представляет собой амбициозную попытку добавить третий измерение — высоту, что крайне важно для современных целей устойчивого развития. Однако исследование ISRO подчеркивает серьезное ограничение. Модели ИИ, использованные для создания GBA, в значительной степени обучались на данных из Европы и Северной Америки. Поскольку архитектурные стили, строительные материалы и городская плотность в Глобальном Юге, и особенно в Индии, сильно отличаются, ИИ испытывает трудности с корректной интерпретацией сцен.

Кроме того, GBA использует упрощенное трехмерное представление, известное как Уровень Детализации 1, которое рассматривает каждое здание как плоский блок, игнорируя сложные шпили, скатные крыши и вертолетные площадки, которые характеризуют многие индийские достопримечательности. Исследование заключает, что, хотя GlobalBuildingAtlas является ценным источником для понимания горизонтального расположения наших городов, его следует использовать с крайней осторожностью, когда требуется вертикальная точность. Эта работа служит жизненно важным предупреждением для общества, поскольку при проектировании умных городов, планировании ликвидации последствий стихийных бедствий или расчете солнечной энергии, производимой крышей, необходимо гарантировать, что данные отражают реальность. Выявляя эти ошибки высоты, команда ISRO предоставила дорожную карту для будущих улучшений, предполагая, что интеграция большего количества лазерных данных со спутников вроде ICESat-2 в конечном итоге может привести к цифровому миру, который будет таким же высоким и сложным, как наш собственный.

Apple может изменить свой обычный график выпуска смартфонов. Информация от поставщика Pegatron предполагает, что модели iPhone 18 Pro будут доступны во втором полугодии 2026 года, в то время как стандартная версия выйдет только в первом квартале 2027 года.

Это изменение календаря также затронет другие устройства, запланированные для следующего поколения. iPhone 18e и новая модель под названием iPhone Air считаются кандидатами на более позднее выпуск, как и возможный складной iPhone из линейки Ultra, ожидаемый среди премиальных продуктов этой осенью.

Основная причина этого изменения связана с ограниченным предложением компонентов, в частности памяти и чипов. При более ограниченной доступности деталей как производители, так и клиенты, включая Apple, перестраивают пики производства, отдавая приоритет более дорогим устройствам, которые приносят большую прибыль.

Идея разделенного запуска не нова. В прошлом году аналитик Мин-Чи Куо и портал The Information уже упоминали, что Apple рассматривает возможность концентрации выпусков своих самых передовых устройств на осень 2026 года.

Недавно другой поставщик компании сообщил, что один из ее клиентов откладывает выпуск смартфона до начала 2027 года. Это новое сообщение, опубликованное Economic Daily News и освещенное MacRumors, добавляет важную деталь: заявления, сделанные руководителями Pegatron во время презентации результатов компании.

Согласно отчету о встрече, производитель подтвердил, что устройства серии iPhone 18 Pro должны быть выпущены во втором полугодии этого года. С другой стороны, выпуск обычного iPhone 18 перенесен на первые месяцы 2027 года.

Это разделение в календаре соответствует предыдущим слухам о iPhone 18e и iPhone Air. Эти устройства также планируется включить в партию, которая поступит после профессиональных моделей.

Стратегия напрямую связана с трудностями в поставках компонентов. По словам руководителей Pegatron, нехватка памяти и чипов изменяет поведение корпораций в периоды высокого спроса.

В этом контексте такие компании, как Apple, оптимизируют распределение имеющихся компонентов между различными продуктами. Приоритет будет отдан смартфонам более высокой стоимости, поскольку они имеют более высокую маржу и, следовательно, представляют собой более эффективное использование ограниченного запаса деталей.

Если этот график будет подтвержден, Apple откажется концентрировать все следующее поколение iPhone в один годовой период. Самые сложные модели будут представлены первыми, в то время как более доступные устройства будут зарезервированы для второго этапа в 2027 году.

Среди ожидаемых премиальных релизов во втором полугодии также фигурирует предполагаемый складной Ultra iPhone. Включение этого устройства в линейку Pro укрепило бы вероятность того, что компания посвятит свою главную витрину 2026 года продуктам с более высокой добавленной стоимостью.

Google провел масштабную реструктуризацию своего подразделения искусственного интеллекта, переместив части команд Google DeepMind в корпоративную структуру и сосредоточив стратегические решения под руководством Корая Кавукчуоглу. Об этом сообщило Reuters в среду, 12-го числа.

Это изменение происходит в период интенсивной конкуренции, когда Google стремится вернуть утраченные позиции перед такими конкурентами, как Anthropic и OpenAI. Кроме того, этот шаг снижает историческую автономию лаборатории, созданной после ее приобретения в 2014 году, более тесно связывая разработку Gemini с коммерческими целями компании.

Параллельно Сергей Брин возобновил свое влияние на усилия по обучению моделей, выступая за более ускоренный темп достижения технологического передового уровня. Однако Google сталкивается с проблемами, включая задержки в выпуске следующей основной версии Gemini и ограничения доступной вычислительной мощности.

Трансформация получила публичное освещение 5 августа, когда Google объявил об изменениях в управлении Google DeepMind. Демис Хассабис покинул высшее руководство лабораторией и занял пост президента, в то время как его преемник, Корай Кавукчуоглу, занял центральную должность в руководстве подразделением.

Эта новая конфигурация формализовала переход власти, который уже был в процессе. С 2025 года Кавукчуоглу занимал должность главного архитектора искусственного интеллекта Google — должность, созданную специально для расширения присутствия Gemini в продуктах компании. Источники, близкие к операции, сообщили Reuters, что его влияние на направление модели значительно возросло с тех пор.

Позиция Кавукчуоглу также сблизила его с подразделениями, отвечающими за генерацию дохода от ИИ. Еще до переезда из Лондона в Маунтин-Вью он считался ключевым связующим звеном между DeepMind и Google Cloud, сектором, который считается жизненно важным для ИИ-бизнеса Google.

Новая схема затронула и другие выдающиеся имена. Джефф Дина и Ориол Виньяльса, которые входили в оригинальную техническую команду Gemini, покинули компанию, чтобы присоединиться к новому стартапу. Уход этих руководителей вызвал вопросы о будущем групп, которые имели большую свободу для проведения исследований вне прямого обучения модели.

Во время общего собрания, состоявшегося 6 августа, сотрудникам было сообщено, что некоторые нетехнические команды будут выведены из структуры DeepMind и начнут подчиняться непосредственно корпоративной организации Google. Эта мера усилила среди членов лаборатории ощущение уменьшения их независимости.

Руководство попыталось успокоить эти опасения, заверив, что повседневная деятельность лаборатории останется по существу неизменной. Хассабис продолжит фокусироваться на долгосрочных вопросах, касающихся науки и социального воздействия искусственного интеллекта, в то время как Кавукчуоглу сохранит контроль над Gemini.

Однако это изменение происходит на фоне растущего давления по достижению результатов. По сообщениям Reuters, внутренние тесты вынудили Google отложить выход новой основной версии Gemini на два месяца из-за результатов, уступающих результатам конкурентов в таких областях, как программирование.

Недавняя история способствовала этому давлению. Gemini ненадолго возглавил список конкурирующих моделей после обновления, выпущенного в ноябре 2025 года, но впоследствии потерял позиции перед достижениями конкурирующих компаний.

Источники, связанные с разработкой, объяснили часть этой трудности структурными проблемами. Ограниченность доступной вычислительной мощности и разногласия между руководителями проектов затруднили концентрацию ресурсов в критически важных областях, таких как программирование. Внутренняя бюрократия также была названа фактором, способствующим более низкому темпу выпуска по сравнению с более гибкими конкурентами.

В этом сценарии Брин вновь вмешался неофициально в работу команд, ответственных за обучение моделей. Как сообщил инсайдер, соучредитель потратил месяцы на давление на сотрудников с целью более быстрого приближения к системам, считающимся передовыми.

Влияние Брина также распространилось на распределение ресурсов. Среди вопросов, привлекших его внимание, была концепция рекурсивного самосовершенствования, связанная с возможностью систем ИИ улучшать собственные возможности без вмешательства человека.

Хотя он больше не занимает исполнительной должности, Брин сохраняет влияние благодаря своему статусу соучредителя. Reuters упомянула, что после запуска ChatGPT в 2022 году он также принял позицию внутренней мобилизации после того, как прогресс OpenAI вызвал сильную внутреннюю реакцию в Google.

Со своей стороны, Хассабис сократил свое непосредственное участие в управлении Gemini после помощи в запуске модели в 2023 году. Источники, цитируемые Reuters, указали, что обязанности по разработке постепенно передавались его подчиненным.

Концентрация власти в руках Кавукчуоглу также может повлиять на динамику между DeepMind и Google Cloud. Сообщение, полученное Reuters, предполагает, что руководители подразделения облачных вычислений ожидают, что это изменение минимизирует конфликты, связанные с распределением чипов искусственного интеллекта, известных как TPU.

Таким образом, новая структура помещает стратегию моделей, интеграцию Gemini в продукты и коммерческие требования в структуру, более близкую к штаб-квартире Google. Представитель компании подтвердил Reuters, что Кавукчуоглу будет иметь решающее слово в важных решениях, касающихся DeepMind.