2023 |

Возвращение космического аппарата OSIRIS-REX с пробами астероида на Землю

Завершился проект по возвращению космического аппарата с пробами астероида. Исследователь реголита для установления происхождения методами спектрального анализа OSIRIS-REX (Origins Spectral Interpretation Resource Identification Security Regolith Explorer) – это первый проект NASA по забору проб c астероида и возвращению КА на Землю. И в целом это только вторая миссия в истории по получению образцов с астероида. Запущенный в 2016 году, OSIRIS-REX является третьей миссией программы New Frontiers (Новые рубежи), вместе с Juno и New Horizons (Новые горизонты).

Зонд отправлен на 1999 RQ36, осколок карбонатной породы примерно 580 метров (1900 футов) в диаметре, который классифицируется как астероид группы Аполлона. Это околоземные астероиды, орбиты которых пересекают земную. 1999 RQ36 представляет особый интерес, потому что существует небольшой шанс его столкновения с Землей в период с 2169 и 2199.

31 декабря 2018 года аппарат прибыл к астероиду Бенну и вышел на круговую орбиту вокруг астероида. OSIRIS-REX оснащен набором специальных инструментов, в том числе камерами высокого разрешения для получения приближенных изображений поверхности. Образцы возвращаются на Землю в 2023 году. Они проливают свет на формирование и эволюцию ранней Солнечной системы, начальные стадии формирования планет и источники тех органических соединений, которые привели к образованию жизни. Общая стоимость миссии (в том числе ракеты-носителя) составляет примерно $1 млрд. долларов США.

 

Больше…

Марсоход «Розалинд Франклин» приземляется на Марсе на «Казачке»

«Розалинд Франклин», ранее известная как проект «ЭкзоМарс» (ExoMars), является совместной миссией Европейского космического агентства (ЕКА) и Российского федерального космического агентства (Роскосмос). Разделенный на две части, первый этап был запущен в марте 2016 года и прибыл через девять месяцев. Он состоял из орбитального аппарата – Trace Gas Orbiter – для картографирования источников метана и других газов на Марсе, чтобы определить лучшее место для исследования марсохода. Он также содержал статический демонстрационный модуль, чтобы доказать жизнеспособность посадочной площадки. Скиапарелли – так назывался этот модуль – потерпел неудачу незадолго до того, как достиг поверхности, а позже на снимке НАСА было показано то, что, по-видимому, было местом его падения. Однако следующий этап миссии был продолжен.

«Казачок» — роботизированная марсианская посадочная платформа, построенная Роскосмосом, запущенная на ракете Протон-М в конце 2022 года, доставила марсоход в середине 2023 года. Целевое место приземления, Oxia Planum, лежит к северо-востоку от огромной системы каньонов, известной как Долины Маринерис, в районе низкой высоты примерно на 3000 метров ниже среднего марсианского уровня. Здесь находится одна из самых больших залежей глинистых пород на Марсе, демонстрирующая различные составы, которые указывают на разнообразие условий осадков и увлажнения. После того, как “Казачок” приземляется, он расширяет рампу, чтобы развернуть ровер Розалинд Франклин (названный в честь английского химика и пионера ДНК) на поверхность. “Казачок” остаётся неподвижным и начинает двухлетнюю миссию по исследованию окружающей среды, используя самые разнообразные научные инструменты. Он начнёт работать как автоматическая марсианская станция. Будет получать снимки места посадки, проводить метеорологические измерения и исследовать атмосферу. Номинальная продолжительность работы — земной год

Главная задача Розалинд Франклин — определить любые признаки микробной жизни, прошлой или настоящей. Марсоход оснащен буром, который просверливает скважину на два метра ниже поверхности для извлечения образцов. Они переносятся в миниатюрную лабораторию внутри марсохода. Он содержит датчик для биологических молекул, инфракрасный и рентгеновский спектроскопы, которые каталогизируют минералогический состав образца, а также устройства визуализации.

В буровой конструкции расположен ещё один инфракрасный спектрометр, который исследует внутреннюю поверхность скважины. Розалинда Франклин использует георадар для поиска идеальных мест для бурения. Миссия почти полностью автоматизирована, так как марсоход оснащен камерами визуализации для создания 3D-карты местности для обхода препятствий. Он имеет срок службы семь месяцев, двигаясь по марсианской местности со скоростью 70 м за сол (марсианские сутки) и тестируя десятки образцов во время своего 4-километрового путешествия. Орбитальный аппарат Trace Gas Orbiter (TGO), находящийся на орбите с 2016 года, функционирует как спутник ретрансляции данных как для “Казачка”, так и для “Розалинд Франклин”.

Первоначально планировавшийся запуск в 2018 году и посадка на Марс в начале 2019 года, марсоходная часть миссии столкнулась с задержками из-за европейской и российской промышленной деятельности и поставок научной полезной нагрузки. Таким образом, этот график сдвинулся до июля 2020 года. Дальнейшие задержки произошли, отчасти из-за COVID–19, после чего ЕКА и Роскосмос выбрали окно запуска в августе-октябре 2022 года и дату посадки в апреле–июле 2023 года.

“Розалинд Франклин” — одна из многочисленных миссий на Марс, происходящих в это время, когда человечество расширяет свой научный анализ Красной планеты как предшественника миссий с экипажем в последующие десятилетия.

Больше…

Запуск GPT-4

В июне 2018 года исследователи компании OpenAI, базирующейся в Калифорнии, опубликовали исследование о “Генеративном предварительно обученном трансформере” (GPT). До этого лучшие языковые модели искусственного интеллекта (ИИ) в основном использовали обучение с учителем на основе большого количества вручную размеченных данных. Эта зависимость от обучения с учителем ограничивала их использование на неразмеченных наборах данных, а также делала обучение крайне дорогостоящим и затратным по времени для обучения очень больших моделей.

В отличие от этого подход GPT включал в себя этап ненадзорного генеративного “предварительного” обучения, используемый для установки начальных параметров, а затем этап “настройки” для адаптации этих параметров к целевой задаче. GPT имел 117 миллионов параметров, которые можно было рассматривать как примерно эквивалентные отдельным соединениям в мозгу. Новая архитектура GPT обеспечивала более структурированную память, что приводило к “устойчивой переносимой производительности на различных задачах”.

Исследования OpenAI привели к более продвинутой версии с размером набора данных и количеством параметров в 10 раз больше. Как и ее предшественник, GPT-2 использовал ненадзорную модель трансформатора, обученную создавать текст, предсказывая наиболее вероятное следующее слово в последовательности токенов. Продолжая предсказывать дополнительные слова, он мог соединять полные предложения и абзацы с полностью понятными (и семантически значимыми) утверждениями на естественном языке, несколько похожим на очень продвинутую форму автокоррекции на смартфонах. Большой набор данных позволил GPT-2 выполнять задачи за пределами простого создания текста: такие как ответы на вопросы или краткое изложение и даже перевод между языками в различных конкретных областях без предварительной инструкции.

GPT-3, выпущенный в июне 2020 года, поднял исследования на новый уровень. Он имел количество параметров 175 миллиардов, более чем в 100 раз больше, чем у GPT-2, и требовал 800 ГБ хранилища. Около 60% взвешенного набора данных для предварительного обучения GPT-3 было получено из отфильтрованной версии Common Crawl – открытого хранилища данных веб-сайтов, состоящего из 410 миллиардов байт-парных закодированных токенов. Другие источники текста включали WebText2 – корпус веб-сайтов, связанных с сообщениями Reddit с тремя или более положительными отзывами, а также Википедию и цифровые книги.

The New York Times описала способность GPT-3 генерировать естественно звучащий язык, включая компьютерный код, наряду с поэзией и прозой, не только как «удивительный», «жуткий» и «унизительный», но и как «более чем ужасающий». В обзоре Wired говорится, что от GPT-3 «бегут мурашки по всей Силиконовой долине».

Однако некоторые остались настроены скептически, в том числе сам генеральный директор OpenAI Сэм Альтман, который раскритиковал то, что он назвал «ажиотажем вокруг GPT-3», признав, что он имеет «серьезную слабость и иногда делает очень глупые ошибки… ИИ собирается изменить мир, но GPT-3 — это всего лишь очень ранний проблеск».

Растущее использование технологий автоматической генерации текста, основанных на GPT-3 и других языковых генераторах, привело к спорам об академической честности и о том, как школы и университеты должны оценивать, что представляет собой академические проступки, такие как плагиат. Опасения также возникли из-за возможности распространения дезинформации, в том числе предвзятого, сексистского, расистского и другого вредоносного контента, создаваемого ботами. В одном случае французский медицинский стартап протестировал GPT-3 в качестве медицинского чат-бота, который посоветовал вымышленному пациенту покончить жизнь самоубийством.

Тем не менее, GPT-3 оказалась чрезвычайно впечатляющей технологией во многих областях. Продолжались исследования алгоритмов, что привело к созданию нового прототипа, который пытался уменьшить количество негативных или ложных ответов. ChatGPT, версии 3.5, был запущен в ноябре 2022 года и продемонстрировал улучшенное понимание этики и морали. Он мог предложить более вдумчивые ответы о том, что делать — с учетом законности, чувств и эмоций людей и безопасности всех участников — с четко сформулированными ответами во многих областях знаний. ChatGPT также обладал феноменальными навыками компьютерного кодирования, способного сгенерировать весь макет веб-сайта или подробный сценарий за считанные секунды всего по нескольким запросам пользователя. Однако его фактическая точность оказалась в ряде случаев неравномерной.

GPT-4 появляется в 2023 году, и эксперты по технологиям начали размышлять о том, какими могут быть его возможности. Оценки количества параметров сильно различались — от тех, кто считал, что оно будет таким же или лишь немного больше, чем 175 миллиардов GPT-3, до тех, кто предсказывал еще один огромный скачок, возможно, на сотни триллионов.

В конце концов, GPT-4 оказывается в нижней части этих прогнозов. Однако эффективное масштабирование значительно улучшилось в последние годы, а это означает, что количество параметров само по себе больше не является лучшим показателем производительности языковой модели — схлже с так называемым «мифом о мегагерцах» 2000-х годов, который применялся к скоростям персональных компьютеров. Вместо этого обучение на больших наборах данных теперь более важно.

GPT-4 представляет собой самую впечатляющую языковую модель из когда-либо созданных — она прошла несколько модифицированных версий теста Тьюринга и вызвала широкие общественные дебаты по поводу потенциала искусственного интеллекта в ближайшем будущем. Он имеет большую скорость, более длинное контекстное окно, лучшую точность фактов и улучшенную способность «запоминать» и ссылаться на информацию из предыдущих разговоров. В нем также дополнительно рассматриваются этические проблемы, связанные с более ранними версиями.

Благодаря постоянному повышению эффективности и снижению стоимости оборудования GPT-4 и его производные начинают распространяться в таких приложениях, как обслуживание клиентов и техническая поддержка. Пятое и шестое поколения языковых моделей будут разработаны во второй половине 2020-х годов, что приведёт к созданию действительно человекоподобного ИИ, способного имитировать реального человека почти в 100% случаев.

Больше…

Тропические леса Борнео на грани исчезновения

Третий по величине остров в мире, Борнео (Калимантан), был когда-то домом для ошеломляющего спектра биологического разнообразия, охватывающего сотни тысяч квадратных километров. Расчистка и преобразование естественных лесов в участки для выращивания каучука, пальмового масла и промышленные плантации древесины, а также их уничтожение для мелких фермерских хозяйств привели к значительному обезлесению в последние десятилетия. Лесные пожары расчищали около 25 000 км² для посадок пальм и производства пальмового масла. Также, угроза исходила от разведки нефти и угля и осушения водно-болотных угодий. В итоге от леса остаётся лишь малая часть. Многие редкие виды на грани исчезновения, в том числе орангутанги – одни из самых умных обезьян.

Больше…

Гориллы на грани вымирания в Центральной Африке

Активное и неконтролируемое браконьерство вместе с крупномасштабной вырубкой леса, сельским  хозяйством, горнодобывающей промышленностью, загрязнением, болезнями и милитаристскими операциями привели к драматическому сокращению популяции горилл.

Больше…

Имплантаты для головного мозга восстанавливают утраченные воспоминания

Теперь становится возможным тиражировать небольшие участки мозга с помощью «нейронных протезов» для того, чтобы возместить физический ущерб от болезни Альцгеймера, инсульта или травмы, включая в себя восстановление утерянных воспоминаний. Эти устройства могут имитировать электрохимические сигналы в таких регионах головного мозга, как гиппокамп (участвует в консолидации информации из кратковременной в долговременную память, а также пространственной ориентации).

Изначально эксперименты были проведены на грызунах, затем обезьянах, а потом уже на добровольцах в 2015 году. После восьми лет клинических исследований, процесс теперь может благополучно использоваться в больницах. Электродные датчики вначале используются для фиксации активности в здоровой ткани мозга. Уникальные структуры, ответственные за создание воспоминания распознаются и сохраняются на компьютере. Эти структуры используются затем, чтобы предсказать, что должны делать идущие далее поврежденные участки. Наконец, необходимая деятельность в здоровых участках может быть реплицирована, стимулируя клетки мозга с помощью электродов. Нейронные протезы создают мосты и устраняют разрыв между здоровыми и повреждёнными «ячейками» памяти.

В сочетании с лекарственными препаратами имплантаты могут лечить раннее слабоумие и потерю памяти. У пациентов с развитой болезнью Альцгеймера, однако, нервные сигналы, как правило, слишком деградированы для успешного исхода лечения. Тем не менее, это значительный шаг вперед в понимании головного мозга. В будущем, можно будет имитировать целые регионы, минуя гиппокамп, реализовывая сложные функции мозга целиком электродными сигналами. А ещё позже, по мере развития технологии нейронных имплантатов, откроется путь для полной загрузки разума человека в компьютерные носители.

Сверхзвуковой самолёт Aerion AS2 начинает свои полёты

После многих лет исследований и разработки аэрокосмической компанией Aerion запущен в производство сверхзвуковой бизнес-джет для сверхбогатых. Известный как АS2, он имеет максимальную скорость 1.5 Маха, что на 67 процентов быстрее, чем верхняя планка круизной скорости для обычных дозвуковых самолетов. Вмещая до 12 пассажиров, AS2 развивает скорость до 4,750 морских миль (8,800 км/ч) со сверхзвуковой скоростью, что поможет сэкономить 2,5 часа в полете через Атлантику, сравнивая с полётом дозвуковых самолетов, и более пяти часов на транс-тихоокеанских маршрутах. Этот самолёт, обладая тремя реактивными двигателями отправился в первый испытательный полет в 2021 году и вошёл в коммерческую эксплуатацию в 2023.

Конкурент сверхзвуковому джету – Spike S-512 – был выпущен на рынок также в 2023 году.

Эти самолеты являются одними из первых в новом поколении быстрых авиалайнеров. Конструкция крыла АS2 позволяет меньше расходовать топливо и увеличивает дальность хода за счет уменьшения аэродинамического сопротивления на 20%.

Сверхзвуковой бизнес-джет Spike S-512 выходит на рынок

Разработанный Spike Aerospace, американской фирмой-производителем аэрокосмической техники, сверхзвуковой самолёт, предназначенный для деловых и частных путешественников, может преодолевать расстояния, например, из Нью-Йорка в Лондон всего за три-четыре часа вместо шести-семи на обычных бизнес-джетах. У самолёта нет окон для пассажиров, вместо этого он оснащён крошечными камерами, посылающими кадры на тонкие изогнутые дисплеи, расположенные вдоль внутренних стенок фюзеляжа.

К 2025 году планируется также разработать 50-местный вариант для более широкого круга авиапутешественников.

Первый пилотируемый полёт космического корабля «Орион»

В 2023 году НАСА проводит первый испытательный полет Ориона с экипажем. Космический корабль, который в конечном итоге приведет человека на Марс — Многоцелевой частично многоразовый транспортный космический корабль «Орион» (MPCV) получил своё полное название в 2011 году. Его конструкция основывается на чертежах разрабатываемого ранее CEV (Crew Exploration Vehicle — пилотируемый исследовательский корабль). Затем корабль получил официальное название в честь известного созвездия — «Орион», который является составной частью программы «Созвездие». Космический аппарат состоит из двух основных частей: командного модуля (построен компанией Lockheed Martin) и служебного модуля (при участии Европейского космического агентства). Диаметр корабля — 5,3 метра, масса корабля — около 25 тонн. Внутренний объём «Ориона» будет в 1,5 раза больше, чем внутренний объём корабля «Аполлон». Объём кабины корабля около 9 м³. И это не общий объём герметичной конструкции, а именно пространство, свободное от оборудования, компьютеров, кресел и другой «начинки». «Орион» располагается на вершине «Системы космического запуска» (SLS) — огромной новой ракете, разрабатанной для путешествий на Луну и Марс.

Первый беспилотный испытательный полёт (EFT-1) состоялся 5 декабря 2014 года, в нём использовалась ракета-носитель Delta IV Heavy, достигнув большей высоты, чем любой космический аппарат предназначенный для использования людьми с 1973 года. «Орион» сделал два оборота на высокоэллиптических орбитах Земли перед повторным входом в атмосферу и приводнения в Тихом океане. Максимальная скорость аппарата при возвращении составила 8900 м/с.

Второй испытательный полёт, снова беспилотный, проведен в конце 2018 года, впервые запущен с помощью новой ракеты SLS. Он провёл примерно три недели в космосе, из них шесть дней облетая Луну по ретроградной орбите. Основная цель этой миссии заключалась в демонстрации интегрированных систем космического корабля предшествующих пилотируемому полёту и, кроме того, испытании высокой скорости входа в атмосферу (11 км/с) и теплоизоляции «Ориона». Груз из 13 недорогих спутников Cubesat находился во второй ступени ракеты-носителя, с которого они были направлены на изучение Луны, сближающихся с Землей астероидов и других различных космических исследований.

Третий полет происходит в 2023 году – первый с участием экипажа и ракеты SLS. Четыре астронавта на две недели выведены на отдаленную ретроградную орбиту на расстояние около 71,000 км от Луны. Эта первая за 50 лет миссия после Аполлона-17, совершённая в декабре 1972 года, когда люди покинули низкую околоземную орбиту (НОО). Экипаж вышел на лунную орбиту, провёл тесты критических событий, выполнил различные операции в соответствующих условиях.

В течение 18 лет, начиная с более ранних версий программы Созвездие (запущенной в 2005), вплоть до первого полета экипажа (2023), общая стоимость «Ориона» составила около 17 млрд. долл. Бюджет SLS с начала 2014 года до первого демонстрационного пуска ракеты в 2018 году составил 7 миллиардов долларов.

После первого пилотируемого полёта, потребуется провести ряд дополнительных запусков в последующие годы. Одна из таких миссий включает в себя облёт небольшого астероида, находящегося на лунной орбите. Помимо этого, будет установлено современное обновлённое оборудование, чтобы SLS и «Орион» стал более универсальным. Пожалуй, наиболее значительным из них станет новая конфигурация SLS, которая практически удвоит его полезную нагрузку — с 70,000 кг до внушитиельных 130,000 кг. Будут разработаны новые модули, расширяющие доступный объём среды обитания, способные продлить сроки миссии и улучшить стыковку и другие функции. Такое сочетание более крупной и более мощной ракеты с улучшенными возможностями MPCV «Орион» позволит осуществить пилотируемую миссию на Марс в 2030-е годы.

Больше…

IBM выпускает квантовый компьютер объёмом более 1000 кубитов

В 2023 году IBM запускает новый квантовый компьютер, известный как Condor. Он включает в себя 1121 кубит – это первая машину IBM, которая преодолела рубеж в 1000 кубитов и в 17 раз больше по сравнению с проектом Hummingbird 2020 года.

Благодаря тому, что исследователи IBM преодолели многие из предыдущих проблем с точки зрения масштабирования, Condor представляет собой переломный момент в коммерциализации квантовых технологий. Другая компания, D-Wave Systems, ранее также анонсировала квантовые компьютеры с тысячами кубитов. Однако, они опирались на метод, называемый квантовым отжигом, с высокой частотой ошибок и, как правило, не принимаемый исследователями в качестве истинных “универсальных” квантовых компьютеров. Напротив, новейшая машина IBM отличается исключительной точностью, при этом частота ошибок снизилась с 1% в 2020 году до примерно 0,0001% в 2023 году.

Новый процессор Condor может решать целый ряд задач с более сложными рабочими нагрузками, чем любой существующий чип. Проект используется для изучения потенциальных Квантовых Преимуществ – расчетов, которые более эффективно работают на квантовом компьютере, чем на лучших суперкомпьютерах мира. Это стало возможным благодаря новому жидкостному холодильнику, большему, чем любой из ранее построенных, для охлаждения различных компонентов почти до абсолютного нуля. Архитектура Кондора – наряду с аналогичными прорывами конкурентов, таких как Google и Intel, – прокладывает путь для крупномасштабных квантовых систем с миллионами кубитов в 2030-х годах.

Больше…