Sun'iy intellekt asosidagi Xitoyning bionik qo'li miya signallarini o'qishga qodir

LimX Dynamics manglisi Shen Hua insonoid robotlarning harakatni boshqarish texnologiyasi birlashish nuqtasiga yetib borayotganini ta'kidlaydi va sanoat diqqati imkoniyatlarni namoyish etishdan amaliy holatlarda amaliy qo'llashga o'tmoqda.

Sanoatda e'tiborning siljishi

Shen Hua fikricha, insonoid robotlarning harakati sohasidagi texnologik rivojlanish yakunlanishiga yaqinlashmoqda va cheklovlar toraymoqda. Asosiy urg'u apparat ta'minoti va harakatni boshqarishdan umumlashtirishga o'tgan, bu tananing, serebellum va miyaning koordinatsiyasini o'z ichiga oladi. WAIC 2026 ko'rgazmasi texnologiyalarni ko'rsatishdan joylashtirish imkoniyatlarini tadqiq qilishga aniq o'tishni belgilab berdi, bunda integratorlar palletlash va mashinalarni xizmat ko'rsatish vazifalarini sinovdan o'tkazdilar, shuningdek, boshqaruv va samaradorlik ilovalari tijorat qiymatini tasdiqladi. Bu siljish ham jihozlarning takomullashuvi, ham sun'iy intellekt modellaridagi taraqqiyot bilan bog'liq.

LimX Dynamics strategiyasi

2022 yilda SUSTech professori Zhang Wei tomonidan Shenzhenda tashkil etilgan LimX Dynamics kompaniyasi uch tomonlama strategiyani ishlab chiqdi. U Luna — to'liq hajmli interaktiv insonoid robotni; vazifalarni bajarish uchun modulli TRON 2 robotlarini; shuningdek, uzoq muddatli murakkab operatsiyalar uchun LimX COSA 0.5 miya tizimini o'z ichiga oladi. FluxVLA Engine inkarnatsiya qilingan intellekt infratuzilmasi ma'lumotlar, o'qitish, simulyatsiya va real robotlarda joylashtirish uchun standartlashtirilgan asosni ta'minlaydi, bu esa tarmoqlarga har bir loyihaga moslashish zaruriyati bo'lmagan VLA modellarini ishlab chiqish imkonini beradi.

Serebellum va miya tengligi

Shen Hua sanoatdagi keng tarqalgan fikrni inkor etdi, bu serebellum miyadan ortda qolayotgani haqida. U ba'zi jihatlarda robotning harakatni boshqarish qobiliyati, bu serebellum bilan bog'liq, miya va tana apparatining imkoniyatlari bilan tenglashganini bildirdi. Hozirgi muhim muammo bitta modulning imkoniyatlarini yaxshilash emas, balki miya, serebellum va tanani integratsiya qilishdir: vazifalarni tushunish va qaror qabul qilish, harakatni boshqarish va robot apparatini birlashtirib, haqiqiy inkarnatsiya qilingan intellektga erishish. Serebellum hali ham apparat tana bilan chambarchas bog'liq, motorlar yoki bo'g'in arxitekturasini o'zgartirganda moslashishni talab qiladi, ammo cheklov tizimli integratsiya va qo'llash ssenariysiga mos kelish bo'ldi.

Robototexnikaning evolyutsiyasi va kelajagi

LimX Dynamics ning harakatni boshqaruvchi mutaxassisdan AI tizimlari kompaniyasigacha bo'lgan yo'nalishi butun sanoatning evolyutsiyasini aks ettiradi. Tanaga dastlabki urg'u inkarnatsiya qilingan intellektning ma'lum bir tana orqali dunyo bilan jismoniy o'zaro aloqaga muhtojligi va harakatni boshqarishning o'zi model imkoniyatlarining bir qismi ekanligi taxminiga asoslangan edi. Kompaniya video generatsiyasi asosida robotlarni o'qitish uchun VGM va realdan simulyatsiyaga va qaytish o'quv paradigmasi uchun DreamActor kabi miya darajasidagi modellarga sarmoya kiritdi. Inkarnatsiya qilingan intellekt joylashtirish bosqichiga kirib kelayotgani sababli, sanoat imkoniyatlarning barqarorligi va bashorat qilinadiganligini hal qilish kerak, bu esa robot intellektining arxitekturasini tizimli darajada qayta ko'rib chiqishni talab qiladi. Shen Hua keyingi bosqichni xulosa qildi: harakatni boshqarish asosiy to'siq bo'lmaganda, insonoid robotlar orasidagi raqobat faqat modellar va texnologiyalarga emas, balki kim birinchi bo'lib haqiqatda hayotga mos keladigan qo'llash ssenariylarini topadi va mahsulotni bozonga moslashtira oladi, bunga bog'liq bo'ladi. Sanoat robotlar nima qila olishi masalasidan robotlar real muhitlarga qanday kirib kelishi va qiymat yaratishi masalasiga o'tmoqda.

Kimi K3 texnik hisoboti MoonEP, KDA va AttnRes kabi infratuzilma tafsilotlarini ochib beradi. Biroq, haqiqiy farq MFU, ekspert parallelizmi va umumiy ekspertlar amalga oshirilishining ortidagi muhandislik tajribasida qolmoqda.

AI da infratuzilmaning ahamiyati

Sun'iy intellekt infratuzilmasi apparat va ilovalarni bog'lovchi operatsion tizim vazifasini bajaradi. Dasturchilar o'z modellari bilan ishlayotganda, uchinchi tomon yechimlaridan foydalanishga qaraganda xarajatlar sezilarli darajada past bo'ladi, bu infratuzilma bilan ishlash tajribasidagi farq tufayli yuzaga keladi. OpenAI muhandisi Weng Jiayi ta'kidlaganidek, o'quvning asosiy muammosi aynan infratuzilmada bo'lib, muhandislar asosan shu sohadagi xatolarni tuzatish bilan shug'ullanadilar.

O'quv samaradorligi va muammolar

Arxitekturalar bir-biriga yaqinlashib, destillatsiya takrorlash to'siqlarini pasaytirish bilan, aynan infratuzilma muhandisligi o'quv xarajatlarini, joylashtirish samaradorligini va barqarorligini belgilaydi. Kimi K3 dan foydalanadigan yuzta kompaniyalar yuzta turli samaradorlik darajasi erishishi mumkin. Infratuzilma xatolari an'anaviy kamchiliklardan iborat bo'lishi mumkin, ular to'g'rilik va barqarorlikka ta'sir qiladi, shuningdek, matematik aniqlikni buzmaydigan, ammo GPU to'xtashi, xotira yo'qolishi, aloqa bloklanishi va tranzit quvvatining pasayishi kabi tizimli muammolar ham mavjud.

Ishlash ko'rsatkichlari

Modelning FLOPs foydalanish koeffitsiyenti o'quv samaradorligini kuzatilayotgan tranzit quvvati va nazariy maksimal qiymat nisbati sifatida o'lchaydi. Ommaviy tekshiriladigan katta miqyosdagi o'quv holatlari ByteDance MegaScale ning MFU koeffitsientini 55,2% ga yetkazganini ko'rsatadi, bu qayd etilgan eng yuqori natijalardan biridir. Qiyosiy argument sifatida xAI, taxminan 550 000 ta H100 GPU dan foydalangan holda, ichki memorandumlar bo'yicha faqat 11% MFU ko'rsatganini ma'lum qilgani keltiriladi, bu sanoat standartidan 35-45% va raqobatchilar Meta (43%) va Google (46%) ko'rsatkichlaridan sezilarli darajada past. Yuqori o'quv samaradorligi bevosita o'quv sikllarini qisqartirishga, xarajatlarni kamaytirishga, eksperimentlar sonini oshirishga va ma'lumotlar yoki modellar hajmini kengaytirishga olib keladi.

Tarqatilgan tizim mexanizmlari

Kimi K3 tarqatilgan tizimi konveyer parallelizmi, ekspert parallelizmi va ZeRO shardingi kabi klassik parallelizatsiya usullaridan foydalanadi. Konveyer parallelizmi model qatlamlarini mikropaketli qayta ishlash yordamida GPUlar orasida taqsimlab, konveyer 'cho'qqilari' tufayli to'xtash vaqtini kamaytiradi. Tensor parallelizmi og'irlik matritsalari va operatsiyalarni GPUlar orasida ajratadi, bu esa GPU bog'lanishlarining yuqori tranzit quvvatini talab qiladi. Muhim jihat shundaki, MoE qatlamlari EP ranglar bo'yicha replikatsiya qilingan umumiy ekspertlardan foydalanadi, bu esa har bir GPUda bir xil umumiy ekspertlar va turli yo'naltirilgan ekspertlar mavjudligini anglatadi, bu esa umumiy ekspertlarga ma'lumotlardagi umumiy xususiyatlarni o'zlashtirish imkonini beradi. KDA va AttnRes arxitekturalarining arxitektura mexanizmlari tegishli infratuzilma dizayni bilan birlashtirilgan, va MoonEP MoE arxitekturalaridagi ekspert parallelizmi uchun noyob vazifalarni hal qiladi. Katta modellar bilan ishlayotganda kichik modellarida sezilmaydigan muammolar paydo bo'ladi, chunki avval sezilmagan hisoblash jarayonlari yoki xotira ob'ektlari miqyoslashda GPU sig'imi nisbatan muhim ahamiyat kasb etadi.

Raqobatdosh ustunlik haqidagi xulosa

Og'irliklar uchun ochiq kirish modellaridan foydalanishni demokratlashtiradi, ammo infratuzilma sohasidagi kompetensiyalarni emas. Joylashtirish xarajatlaridagi bir necha tartibli farq o'quv va inferens iqtisodiyotida ishlab chiquvchi uchun struktural ustunlik yaratadi. Ushbu hisobot bir vaqtning o'zida bilimlarni almashish va raqobatdosh imkoniyatlar haqida signal bo'lib xizmat qiladi: arxitekturani o'rganish mumkin, ammo 2,8 trillion miqyosdagi muhandislik tajribasi hujjatlar orqali uzatib bo'lmaydi. Model imkoniyatlari tobora tovarga aylanayotgan bo'lsa, infratuzilmaning mukammalligi uzoq muddatli himoya ustunligiga aylanadi.

LINK sun'iy yo'ldoshining 2026-yil iyul oyining boshida Yer atrofidagi orbitaga ishga tushirilganligi haqida jiddiy muammolar yuzaga keldi. 2026-yil 28-iyul kuni yo'nalishni nazorat qilish tizimidagi uchta dvigatel-mahavichdan ikkitasi ishdan chiqqan bo'lib, bu apparatning aylanishi va aloqa qilishda qiyinchiliklarga duch kelishiga olib keldi.

Texnik muammolar va apparat holati

Bundan tashqari, uchta ksenon dvigatelidan foydalanadigan dvigatel ulagining samaradorligining pasayishi kuzatilmoqda. Bu nosozliklar elektr quvvatlash tizimining noto'g'ri ishlashiga bog'liq. Bunga qaramay, sun'iy yo'ldosh batareyalarini zaryadlash va yer boshqaruv markazi bilan aloqani ushlab turish qobiliyatini saqlab qolmoqda. Yo'nalishni nazorat qilish tiklangandan so'ng, apparatga yangilangan dasturiy ta'minot o'rnatilishi rejalashtirilgan.

LINK sun'iy yo'ldoshining missiyasi

LINK kompaniya Katalyst Space Technologies tomonidan NASA buyrug'i bilan yaratilgan. Ushbu apparatning asosiy vazifasi uchta manipulyator yordamida Swift gamma-observatoriyasiga ulanish va teleskopning orbitasi balandligini deyarli boshlang'ich darajaga ko'tarishdir. Agar bu amalga oshmasa, teleskop yaqin oylarda Yer atmosferasida yonib ketish xavfi ostida qoladi.

Ishga tushirish tarixi va anomaliyalar

Ishga tushgandan so'ng, sun'iy yo'ldosh quyosh panjuralarini muvaffaqiyatli ochdi, Yer bilan aloqa o'rnatdi va tizimlarning dastlabki diagnostikasini o'tkazdi, shuningdek, tasviriy ma'lumotlarni uzatdi. Biroq, ishga tushgandan keyin taxminan ikki hafta o'tgach, dvigatel-mahavichlardan birining ishlashidagi anomaliya aniqlandi va uni tezkor ravishda bartaraf etish mumkin bo'ldi.

Missiyadan qo'shimcha kadrlari

Matnda 2026-yil 6-iyundan 7-aprelda Oyning orqa tomonini aylanib o'tgan paytda 'Artemis-2' ekibi tomonidan olingan va NASA tomonidan namoyish etilgan rasmlar ham tilga olinadi. Ushbu rasmlardan birida Yerning yarim oy shaklidagi botishi Oy gorizonti ortida tasvirlangan. Astronomlar maqsadi 1968-yilda 'Apollo-8' ekibi tomonidan olingan Yer chiqishi rasmini qayta yaratish edi. Bunday kuzatuvlar Oyning libratsiyalari tufayli mumkin, ammo ular nafaqat sun'iy yo'ldosh yonidagi past orbitalar uchun kuzatuv hududining maydoni, balki vaqt bilan ham cheklangan, chunki 'Orion' ekibida sayyoraning chiqishi yoki botishi kadrini olish uchun faqat bir necha daqiqa bor edi. Shuningdek, bir rasmdagi to'liq quyosh tutulishi tasvirlangan, bu tarixda birinchi marta oy atrofidagi fazo insonlari tomonidan kuzatilgan.