Boston Dynamics kompaniyasi tomonidan ishlab chiqilgan gumanoid Atlas roboti ishlab chiqarish maydonlarida ishlash uchun muhim yangilanishni oldi. Endi mashina tugagan batareyani uch daqiqadan kam vaqtda avtonom ravishda almashtira oladi. Ushbu yangi tizim tufayli uskunalar insonning minimal ishtiroki bilan bir nechta ish navbatlari davomida faoliyat yuritishi mumkin, shu tariqa sanoatning jiddiy muammosi – toʻxtab qolish vaqtini hal qiladi.
Atlasning elektr versiyasi energiya darajasining halokatli holatini aniqlaydi. Bu paytda robot joriy vazifani toʻxtatadi, zaryadlash stansiyasiga boradi, komponentni almashtiradi va toʻxtagan joyidan aniq davom etadi. Bu funksiya Xitoy sanoatida allaqachon amalga oshirilgan.
Robotning avtonomligi bajarilayotgan vazifaning intensivligiga bogʻliq. Standart sharoitlarda Atlas taxminan toʻrtta soat davomli ishlashni taʼminlaydi. Biroq, materiallarni koʻchirish va koʻtarish kabi ogʻir ishlar bajarilganda, bu vaqt ikki baravar qisqaradi va ish davrini taxminan ikki soatga cheklaydi.
Tez batareya almashtirish tizimi joriy etilmasdan oldin, standart zaryadlash taxminan 90 daqiqa davom etardi. Zavod yoki yirik distribyutiv markazda har ikki soatlik faollikdan keyin yarim soat yoʻqotish foydasiz yoʻqotishni anglatardi. Bu oraligʻni qisqartirish orqali kompaniyalar toʻxtab qolishni qoplash uchun butun texnika parklarini sotib olish zaruriyatini yoʻq qiladi.
Ogʻir vazifalarni bajarish uchun Boston Dynamics Atlasni kuchli xususiyatlar bilan jihozladi. Modelning balandligi taxminan 1,90 metr va ogʻirligi taxminan 90 kg. Aslida, u doimiy ravishda 30 kg gacha yuklamalarni bardosh bera oladi, shuningdek, 50 kg gacha boʻlgan qisqa koʻtarishlarni bajara oladi. Mashina qoʻllarida koʻplab taktil sensorlar va 360 daraja koʻrinishni taʼminlovchi kamera tizimi bilan jihozlangan.
Ishlab chiqaruvchi Atlasning standart boʻlmagan obʼektlar bilan ishlashni oʻrganishini namoyish etdi, masalan, kuchaytirilgan oʻrganish usuli yordamida 45 kg dan ortiq vaznli muzlatgichni tashish. Yangi koʻnikmalarni ishlab chiqish kompyuter modellashtirishda boshlanadi, bu yerda tizim millionlab soatlik mashgʻulotlarning ekvivalentini faqat bir kun ichida bajarishi mumkin. Dasturchilar har bir urinishda oʻzgaruvchilarni oʻzgartiradilar va raqamli shaklda yaratilgan xulq-atvor naqshlari keyin real muhitdagi robotga oʻtkaziladi.
Muhandislar jamoasi uskunaning imkoniyat chegaralarini sinovdan oʻtkazishda davom etmoqda, mashinani hayratlanarli akrobatik harakatlarni bajarishga oʻrgatmoqda, bu koʻp yillik anʼanadir. Garchi robot avtomobil yigʻish liniyasining oʻrtasida salto qilmasa ham, bu harakatlar muvozanat, charchoq va tiklanish tushunchalarini rivojlantiradi. Agar uskunaning ogʻir qismni tashishda sirpanib qolsa, masalan, bu sportona koʻnikmalar uning vaznni kompensatsiya qilishiga, oyoqlarini yerga mahkamlashiga va tushishdan saqlanishiga kafolat beradi, shu bilan oʻz uskunasini va zavod mahsulotini himoya qiladi.
Tadqiqotchilar GlobalBuildingAtlas (GBA) uchun birinchi mustaqil stress-testlardan birini oʻtkazishdi – bu saylodagi har bir binoni xaritalash maqsadida yaratilgan keng qamrovli yangi raqamli maʼlumotlar toʻplami. Hindistonning tez rivojlanayotgan shahar manzaralariga qaratilgan tadqiqot GBA binolarning joylashuvini aniqlashda yuqori aniqlikka ega boʻlsa-da, ularning balandligini tizimli ravishda notoʻgʻri oʻlchayotganini, koʻpincha skrayperlarning haqiqiy balandligini ikki barobar ortiq kamaytirishini aniqladi.
Bu xulosa shahar rejalashtirish va iqlimshunoslik mutaxassislari uchun juda muhimdir, chunki ular energiya sarfi yoki shahardagi suv toshqinlari harakati kabi parametrlarni bashorat qilish uchun uch oʻlchovli modellarisiga tayanadilar.
Ish Milliy masofaviy kuzatuv markazi (NRSC) tomonidan ISRO huzuridagi jamoa tomonidan amalga oshirildi. Tadqiqotchilar Mumbai, Bangalore va Hyderabad kabi turli shahar hududlarini oʻrgandilar. Hindiston bemisol urbanizatsiyadan oʻtganligi sababli, uning shaharlarining raqamli xaritasi resurslarni samarali boshqarish uchun zarur ahamiyat kasb etmoqda.
GlobalBuildingAtlas yaqinda butun dunyo boʻylab 2,75 milliard binoning belgilanishini oʻz ichiga olgan ochiq kirishdagi resurs sifatida chiqarildi. Bu eng katta miqyosda uch oʻlchovli maʼlumotlarni taklif qiluvchi birinchi bunday resurs boʻlib, nafaqat binolar konturlarını, balki taxminiy balandliklar va soddalashtirilgan uch oʻlchovli shakllarni ham taqdim etadi. Biroq, bu xaritalar sunʼiy intellekt va sunʼiy yoʻldosh tasvirlari yordamida yaratilganligi sababli, ularning aniqligi mahalliy sharoitlarga qarab keskin farq qilishi mumkin.
GBA ni tekshirish uchun tadqiqotchilar kosmosdan NASA ICESat-2 yoʻldoshidan foydalanishdi. Ushbu kosmik apparat yer yuzasiga trillionlarcha fotonlarni yuboradigan lazerli altimetrni qoʻllaydi va ularning qaytish vaqtini oʻlchab santimetr aniqligida balandlikni aniqlaydi. Jamoa ushbu lazer oʻlchovlarini turli xil balandlikdagi 20 ta namuna (past etajli sanoat omborlaridan tortib baland yotoq binolarigacha) uchun GBA ning balandlik baholari bilan solishtirdi.
Gorizontal aniqlikni, yoki kontur aniqligini baholash uchun jamoa ISRO ning Bhuvan portalidagi yuqori aniqlikli tasvirlardan foydalandi, bu masofaviy kuzatuv maʼlumotlarini vizualizatsiya qilish platformasidir. Ushbu tasvirlar yerda nima borligini standartlashtirish uchun Segment Anything Model 2 AI modeli bilan qayta ishlandi.
Gorizontal xaritalash natijalari hayratlanarli boʻldi. Beshta yirik hindiston shahridagi rejalashtirilgan yotoq jamoalarida GlobalBuildingAtlas deyarli mukammal edi, 99% dan ortiq toʻldirish koeffitsientiga erishdi. Bangalore va Calcutta kabi shaharlarda raqamli xarita haqiqiy binoga mos keldi. Bu GBA ning mintaqa zichligini yoki shahar tarqalish miqdorini tushunish uchun juda ishonchli vosita ekanligini koʻrsatadi.
Biroq, vertikal natijalar boshqa hikoya gapirdi. Tadqiqotchilar tizimli salbiy cheklovni aniqladilar, bu GBA deyarli har doim binolarning balandligini past baholayotgani degani. Xatoliklar binolar balandligi oshgani sari sezilarliroq boʻldi. Masalan, Mumbai shahrida 266 metrlik skrayper uchun GBA faqat 113 metr balandlikni baholadi, bu 150 metrdan ortiq farqni tashkil etadi. Oʻrta etajli binolar uchun xatolar koʻpincha 40% dan oshardi.
GBA monokulyar optik suratga tayanadi, yaʼni balandlikni ikkita oʻlchovli fotosuratlar orqali baholaydi, toʻgʻridan-toʻgʻri uch oʻlchovli oʻlchovlardan foydalanmaydi. Garchi AI soyalar va perspektivalarni tahlil qilib balandlikni baholashi mumkin boʻlsa-da, u koʻpincha murakkab tomlar, yaqin atrofdagi daraxtlar yoki zich aholi punkti Hindiston shaharlaridagi binolarning yaqinligi tufayli chalkashadi.
Microsoft va Google kabi avvalgi global maʼlumotlar toʻplamlari asosan ikkita oʻlchovli konturlarga eʼtibor qaratgan. GBA uchinchi oʻlchamni – balandlikni qoʻshish boʻyicha ambitsiyali urinishdir, bu zamonaviy barqaror rivojlanish maqsadlari uchun juda muhimdir. Biroq, ISRO tadqiqoti jiddiy cheklovni taʼkidlaydi. GBA ni yaratish uchun ishlatilgan AI modellarining aksariyati Yevropa va Shimoliy Amerika maʼlumotlariga asoslangan. Global Janubdagi, ayniqsa Hindistondagi meʼmoriy uslublar, qurilish materiallari va shahar zichligi keskin farq qilgani sababli, AI sahnalarni toʻgʻri talqin qilishda qiynaladi.
Bundan tashqari, GBA Yuqori Batafsiliqlik Darajasi 1 (Level of Detail 1) deb nomlanuvchi soddalashtirilgan uch oʻlchovli ifodadan foydalanadi, bu har bir binoni tekis blok sifatida koʻrib chiqadi va koʻplab hindiston diqqatga sazovor joylariga xos murakkab tomlar, qamringacha tomlar va vertolyot maydonchalarini eʼtiborsiz qoldiradi. Tadqiqot shuni yakunlaydiki, GlobalBuildingAtlas shaharlarimizning gorizontal joylashuvini tushunish uchun qimmatli manba boʻlsa-da, vertikal aniqlik talab qilinganda uni juda ehtiyotkorlik bilan ishlatish kerak. Bu ish jamiyat uchun hayotiy ogohlantirish vazifasini bajaradi, chunki aqlli shaharlarni loyihalashda, tabiiy ofatlarning oqibatlarini bartaraf etishda yoki tomdan hosil boʻladigan quyosh energiyasini hisoblashda maʼlumotlarning haqiqatni aks ettirishini taʼminlash zarur. Ushbu balandlik xatolarini aniqlagan holda, ISRO jamoasi kelajakdagi yaxshilanishlar uchun yoʻl xaritasi taqdim etdi, bu ICESat-2 kabi yoʻldoshlardagi koʻproq lazer maʼlumotlarini integratsiya qilish oxir-oqibat bizning oʻz shahrimiz kabi baland va murakkab raqamli dunyoga olib kelishi mumkin.
Apple smartfonlarni chiqarish odatiy jadvalini oʻzgartirishi mumkin. Pegatron yetkazib beruvchisidan kelgan maʼlumotlar iPhone 18 Pro modellari 2026 yilning ikkinchi yarimida, standart versiya esa faqat 2027 yilning birinchi choragida taqdim etilishi kutilayotganini koʻrsatadi.
Bu kalendarni oʻzgartirish keyingi avlod uchun moʻljallangan boshqa qurilmalarga ham taʼsir qiladi. iPhone 18e va iPhone Air deb nomlangan yangi model keyinchalik chiqarilishi mumkin boʻlgan nomzodlar hisoblanadi, shuningdek, ushbu kuzda premium mahsulotlar orasida kutilayotgan Ultra liniyasining potentsial egiluvchan iPhoneʼi ham mavjud.
Bu oʻzgarishning asosiy sababi komponentlar, xususan, xotira va chip yetkazib berishidagi cheklov bilan bogʻliq boʻlishi mumkin. Qisqaroq qism mavjudligi bilan ishlab chiqaruvchilar va mijozlar, shu jumladan Apple, ishlab chiqarish choʻqqilarini qayta tuzib, yuqori foyda keltiradigan qimmatroq qurilmalarga ustuvorlik berishmoqda.
Boʻlinma chiqarish gʻoyasi yangi emas. Oʻtgan yili tahlilchi Ming-Chi Kuo va The Information portali Apple eng ilgʻor uskunalari chiqarilishini 2026 yil kuziga jamlashni koʻrib chiqayotganini eshitgan edi.
Yaqinda kompaniyaning boshqa bir yetkazib beruvchisi mijozlaridan birining smartfon chiqarilishini 2027 yil boshiga kechiktirayotganini bildirdi. Economic Daily News tomonidan eʼlon qilingan va MacRumors tomonidan xabar qilingan bu yangi maʼlumot muhim tafsilot qoʻshadi: Pegatron rahbarlari kompaniya natijalari boʻyicha taqdimot paytida berilgan bayonotlar.
Uchrashuv haqidagi hisobotga koʻra, ishlab chiqaruvchi iPhone 18 Pro seriyasi qurilmalari joriy yilning ikkinchi yarimida chiqarilishi kerakligini tasdiqladi. Boshqa tomondan, iPhone 18 anʼanaviy modeli 2027 yilning dastlabki oylariga qayta belgilanishi kerak.
Kalendardagi bu boʻlinish iPhone 18e va iPhone Air haqidagi oldingi xabarlarga mos keladi. Bunday qurilmalar ham professional modellar dan keyin keladigan partiyaga kirishi kutilmoqda.
Strategiya toʻgʻridan-toʻgʻri komponentlar taʼminoti bilan bogʻliq qiyinchiliklarga bogʻliq boʻladi. Pegatron rahbarlari hisobotiga koʻra, xotira va chip yetishmasligi korxonalarning yuqori talab davrlaridagi xatti-harakatini oʻzgartirmoqda.
Bu kontekstda, Apple kabi kompaniyalar mavjud komponentlarni turli mahsulotlar oʻrtasida taqsimotini optimallashtirmoqda. Ustuvorlik yuqori qiymatdagi smartfonlarga beriladi, chunki ular yuqori marjaga ega va shu bois cheklangan qism stokidan samaraliroq foydalanishni anglatadi.
Agar bu jadval tasdiqlansa, Apple keyingi iPhone avlodining barchasini bitta yillik davrda jamlashdan voz kechadi. Eng murakkab modellar dastlab taqdim etiladi, tepa holatdagi qurilmalar esa 2027 yilda ikkinchi bosqichga ajratiladi.
Ikkinchi yarimda kutilayotgan premium chiqarishlar orasida Ultra egiluvchan iPhone ham mavjud. Ushbu qurilmani Pro liniyasiga kiritish kompaniyaning 2026 yildagi asosiy vitrinini yuqori qoʻshilgan qiymatli mahsulotlarga bagʻishlash imkoniyatini mustahkamlaydi.
Google sunʼiy intellekt sohasi boʻyicha keng koʻlamli qayta tuzilmani joriy etdi, Google DeepMind jamoalarining qismlarini korporativ tuzilmaga joylashtirdi va strategik qarorlarni Koray Kavukcuoglu rahbariyatining nazoratiga jamladi. Bu maʼlumotlar Reuters tomonidan shu chorshanba kuni, 12-sentabrda eʼlon qilindi.
Bu oʻzgarish kuchli raqobat davrida sodir boʻlmoqda, bunda Google Anthropic va OpenAI kabi raqobatchilarga nisbatan yoʻqotilgan oʻrinlarini tiklashga harakat qilmoqda. Bundan tashqari, bu harakat laboratoriyaning 2014-yilda sotib olinganidan keyingi tarixiy avtonomiyasini kamaytirib, Gemini rivojlanishini kompaniyaning tijorat maqsadlariga yanada yaqinlashtirmoqda.
Shu bilan birga, Sergey Brin modellarni oʻqitish saʼy-harakatlarida taʼsirini tikladi va texnologik ilgʻorlikka erishish uchun tezlashtirishni himoya qildi. Biroq, Google yangi asosiy Gemini versiyasini chiqarishdagi kechikishlar va mavjud hisoblash quvvatining cheklovlari kabi muammolarga duch kelmoqda.
Bu transformatsiya 5-avgustda jamoatchilik oldida namoyon boʻldi, bu paytda Google Google DeepMind boshqaruvidagi oʻzgartirishlarni eʼlon qilgan edi. Demis Hassabis laboratoriya ijrochi rahbariyatidan ketdi va prezidentlikni egalladi, uning oʻrnini Koray Kavukcuoglu egallab, birlik yoʻnalishida markaziy oʻrinni band qildi.
Bu yangi tuzilma allaqachon jarayonda boʻlgan hokimiyat oʻtishini rasmiylashtirdi. Kavukcuoglu 2025-yildan boshlab Googlening asosiy sunʼiy intellekt arxitekti lavozimini egallagan edi, bu lavozim kompaniya mahsulotlarida Gemini ishtirokini kengaytirish uchun maxsus yaratilgan edi. Operatsiyaga yaqin manbalar Reutersga shuni maʼlum qilishdiki, u shu vaqtdan beri model yoʻnalishiga taʼsiri sezilarli darajada oshgan.
Kavukcuoglu lavozimi uni AI bilan daromad keltiruvchi boʻlimlar bilan ham yaqinlashtirdi. U London dan Mountain View ga koʻchib oʻtishidan oldin ham u DeepMind va Google Cloud oʻrtasidagi asosiy bogʻlanish sifatida qaralgan edi, bu soha Googlening AI biznesi uchun muhim hisoblanadi.
Bu yangi tartib boshqa mashhur nomlarga ham taʼsir qildi. Gemini ning asl texnik jamoasining aʼzolari boʻlgan Jeff Dean va Oriol Vinyals kompaniyadan ketib, yangi startapga qoʻshildilar. Ushbu ijrochilarning ketishi modelni bevosita oʻqitishdan tashqarida tadqiqotlar oʻtkazish uchun koʻproq erkinlikka ega boʻlgan guruhlarning kelajagi haqida savollarni keltirib chiqardi.
6-avgustda oʻtkazilgan umumiy yigʻilish davomida xodimlar baʼzi texnik boʻlmagan jamoalar DeepMind tuzilmasidan olib tashlanib, toʻgʻridan-toʻgʻri Google korporativ tashkilotiga hisobot berishini bildirishdi. Bu choralar laboratoriya aʼzolari orasida mustaqilligi kamayib borayotgani haqidagi his-tuygʻularni mustahkamladi.
Boshqaruv bu xavotirlarni tinchlantirishga harakat qildi, laboratoriyaning kundalik faoliyati mohiyatan oʻzgarmasligini taʼminladi. Hassabis ilmiy va sunʼiy intellektning ijtimoiy taʼsirlariga oid uzoq muddatli masalalarga eʼtibor qaratishda davom etadi, tandis ki Kavukcuoglu Gemini ustidan nazoratni saqlab qoladi.
Biroq, bu oʻzgarish natijalar uchun tobora ortib borayotgan bosim kontekstida sodir boʻlmoqda. Reuters tomonidan yigʻilgan hisobotlarga koʻra, ichki sinovlar Googleni yangi asosiy Gemini versiyasining kelishini ikki oyga kechiktirishga majbur qildi, chunki dasturlash kabi sohalarda raqobatchilarga erishilgan natijalardan pastroq natijalar kuzatildi.
Yaqinda sodir boʻlgan voqealar ushbu bosimga hissa qoʻshdi. Gemini 2025-yil noyabr oyida chiqarilgan yangilanishdan soʻng, vaqtinchalik raqobatchi modellar orasida yetakchilik qilgan, ammo keyinchalik raqobatchi kompaniyalarning taraqqiyotiga qarshi oʻrnini yoʻqotdi.
Rivojlanish bilan bogʻliq manbalar bu qiyinchilikning bir qismini tuzilmaviy muammolarga bogʻladilar. Hisoblash quvvati mavjudligi cheklanganligi va loyiha rahbarlari oʻrtasidagi farqlar resurslarni dasturlash kabi muhim sohalarga jamlashni qiyinlashtirdi. Ichki byurokratiya ham raqobatchilardan tezroq chiqarish surʼatiga hissa qoʻshgan omil sifatida koʻrsatildi.
Bu vaziyatda Brin modellarni oʻqitish uchun masʼul jamoalar bilan norasmiy ravishda aralashdi. Uning ishtirokiga oid biladigan shaxsning maʼlumotlariga koʻra, mangadir oʻzining eng zamonaviy deb hisoblangan tizimlarga tezroq yaqinlashish uchun xodimlarga oylar davomida bosim oʻtkazgan.
Brinning taʼsiri resurslarni ajratishga ham kengaydi. Uning eʼtiborini tortgan mavzular orasida inson aralashuvi talab qilmasdan AI tizimlarining oʻz imkoniyatlarini yaxshilashi mumkin boʻlgan rekursiv avtotaskillashtirish tushunchasi ham mavjud edi.
Garchi u endi ijrochi lavozimga ega boʻlmasa ham, Brin mangadir holati tufayli taʼsirini saqlab qoladi. Reuters unchalik eshitganiki, u 2022-yilda ChatGPT chiqarilgandan soʻng, OpenAI ning taraqqiyoti Google ichida kuchli reaksiya keltirib chiqarganida ham ichki mobilizatsiya posturasini qabul qilgan.
Oʻz navbatida, Hassabis 2023-yilda modelni chiqarishga yordam berganidan soʻng, Gemini boshqaruvidagi bevosita ishtirokini kamaytirdi. Reuters tomonidan keltirilgan manbalar rivojlanish masʼuliyatlari asta-sekin uning boʻysunuvchilariga oʻtkazilganini koʻrsatdi.
Kavukcuoglu ustidagi vakolatlar jamlanishi DeepMind va Google Cloud oʻrtasidagi dinamikaga ham taʼsir qilishi mumkin. Reuters tomonidan olingan maʼlumot shuni koʻrsatadiki, bulutli hisoblash boʻlimining ijrochilari bu oʻzgarish TPU deb ataladigan sunʼiy intellekt chiplarini taqsimlash bilan bogʻliq nizolarni kamaytiradi deb umid qilishmoqda.
Shunday qilib, yangi dizayn model strategiyasi, Gemini ning mahsulotlarga integratsiyasi va tijorat talablarini Google bosh qarorgohi yaqinroq tuzilmada joylashtiradi. Kompaniyaning kotib-rasmiy xodimi Reutersga Kavukcuoglu DeepMind bilan bogʻliq muhim qarorlarda yakuniy soʻzni aytishini tasdiqladi.
