Немецкий стартап Vay стал первой компанией, получившей право на эксплуатацию транспорта с удалённой системой управления на европейских дорогах общего пользования. Компания теперь сможет организовать сервис такси с удалённым управлением — своего рода промежуточная ступень к переходу на полностью беспилотные такси.

Источник изображения: Krisztian Bocsi / Bloomberg

Vay оснащает автомобили специальной системой телеприсутствия, позволяющей через мониторы и манипуляторы осуществлять управление оператором, который находится за много километров от машины. Данная технология является промежуточным звеном к эре полной автономности транспорта. Как пишет издание Bloomberg, попытка различных компаний сразу запустить полностью автономный роботизированный транспорт не оправдала ожиданий, даже несмотря на то, что в развитие данной технологии было инвестировано порядка $100 млрд.

Во вторник Vay сообщила, что запустила программу удалённого управления автомобилями по заранее определённым маршрутам в немецком Гамбурге. Сервис Vay подразумевает вызов удалённо-управляемого автомобиля к клиенту для перевозки по нужному адресу. После выполнения заказа операторы удалённо-управляемого транспорта будут направлять его к очередному клиенту.

Разработка и закрытое тестирование технологии удалённого вождения заняли более трёх лет, отмечает компания. На ранних этапах тестирования в специально оборудованных электромобилях Kia, которые используются Vay, требовалось присутствие водителя.

В компании отмечают, что в перспективе стоит обсуждение и сотрудничество с властями по вопросу перспектив использования технологии удалённого управления автомобилями в качестве сервиса для сторонних компаний. Однако этот этап может занять месяцы, если не годы, добавляют в Vay.

Отмечается, что стартап привлёк порядка $100 млн инвестиций на развитие. Среди инвесторов компании значатся, например, бывший финансовый директор Google Патрик Пишетт (Patrick Pichette), шведская инвестиционная компания Kinnevik AB и венчурная фирма Atomico.

Газете The Wall Street Journal (WSJ) стало известно, что ряд участников Комитета по иностранным инвестициям в Соединённых Штатах (CFIUS) призвал министерство юстиции США выдвинуть обвинения в экономическом шпионаже против двух основателей и гендиректора стартапа по разработке беспилотных грузовиков TuSimple из Сан-Диего (Калифорния) в связи с незаконной передачей технологий китайскому стартапу Hydron, занимающемуся выпуском грузовых фур с водородным двигателем.

Источник изображения: TuSimple

В октябре прошлого года WSJ сообщила со ссылкой на свои источники, что CFIUS, ФБР и Комиссия по ценным бумагам и биржам США проверяют правомерность финансирования и передачи технологий TuSimple китайскому стартапу Hydron, который был основан и управляется контролирующим акционером и соучредителем TuSimple Мо Чэнем (Mo Chen). Именно его, а также ещё одного соучредителя TuSimple Сяоди Хоу (Xiaodi Hou) вместе с гендиректором Чэн Лу (Cheng Lu) члены CFIUS подозревают в экономическом шпионаже.

CFIUS начал изучение деятельности TuSimple в 2021 году, так как у него вызвали вопросы крупные инвестиции китайских акционеров и их контроль над двумя местами в совете директоров. В прошлом году CFIUS также провёл ещё одну проверку, на этот раз касающуюся Hydron.

В свою очередь TuSimple утверждает, что информация, которой сотрудники TuSimple делились со стартапом Hydron, соответствует стандартной отраслевой практике, и у иностранных партнёров не было возможности копировать её технологии. «Эта информация не позволит сторонней организации воспроизвести то, что лежит в основе TuSimple — нашу автономную программную технологию», — сообщила в электронном письме представитель TuSimple Меган Стрейдер (Megan Strader).

В ноябре Хоу и Чен расформировали правление TuSimple и привлекли трёх независимых директоров. Стрейдер заявила, что новые независимые члены совета директоров продолжают расследовать взаимодействие компании с Hydron и что делать какие-либо выводы до завершения расследования будет некорректно.

Напомним, что в декабре 2021 года грузовик с автопилотом TuSimple без происшествий проехал без водителя 129 км по дорогам общего пользования США.

В журнале Nature впервые вышла статья, в которой учёные сообщили о создании обучаемого машинного алгоритма для обнаружения в радиоастрономических сигналах признаков разумной инопланетной деятельности. Искусственный интеллект смог проявить себя и помог найти восемь кандидатов на такие сигналы, хотя повторное наблюдение не смогло подтвердить эти находки. Но перспективы только раскрываются.

Источник изображения: Jim West/Alamy

До сравнительно недавнего времени проекты по множеству программ SETI — мероприятий по поиску внеземных цивилизаций — не могли похвастаться достаточным набором данных, чтобы их можно было бы обрабатывать с позиций машинного обучения. Сбор информации для таких операций начали в 2015 году после финансирования научной программы Breakthrough Listen миллионером Юрием Мильнером при участии Стивена Хокинга. Это стало крупнейшим в истории финансированием программы SETI, средства на которую достались астрономам Калифорнийского университета в Беркли.

Группа учёных проанализировала данные из 820 звёздных систем, за которыми наблюдал крупнейший на сегодня поворотный 100-метровый телескоп им. Роберта К. Берда в Грин-Бэнк. Наблюдения собрали миллионы сигналов, обработать вручную которые было бы невозможно. Впрочем, учёные давно используют алгоритмы для отсеивания всевозможных помех, но до появления машинного обучения многие интересные сигналы обнаружить было очень и очень сложно, если вообще возможно.

При обработке пакетов радиоданных самой сложной и рутинной работой считается отсеивание радиосигналов от земных (и околоземных, если говорить о спутниках) источников. Радиоэфир вокруг Земли настолько насыщен и разнообразен, что анализ с помощью классических алгоритмов может упустить то единственное зерно истины, ради поиска которого всё затеяно. Внести помехи может даже микроволновая печь, не говоря о сотовой связи и множестве других источников. Новый алгоритм машинного обучения должен был отсеять подобные помехи из миллионов наблюдений, и он с этим в целом справился.

После того, как ИИ скормили всю собранную информацию, алгоритм отметил, как интересные, 20 тыс. сигнатур. Учёные уже вручную перебрали отмеченные ИИ сигналы и выделили из них 8 кандидатов на «техносигнатуры» — сигналы с вероятными признаками искусственного и внеземного происхождения. К сожалению, повторные наблюдения звёздных систем, откуда были приняты эти сигналы, не дали результата — подобных сигналов больше не было.

Главным для исследователей стало подтверждение способности обучаемого алгоритма отсеивать помехи земного происхождения. Новые программы помогут собирать свежие пакеты радиосигналов, благо радиоастрономы продолжают получать всё новые и новые инструменты. В частности, готовится программа исследований по поиску внеземных искусственных сигналов на самом крупном в мире китайском радиотелескопе FAST с 500-м сплошной антенной. Те или иные алгоритмы машинного обучения будут задействованы для обработки данных с этого инструмента, и чем больше будет работ в этом направлении, тем надёжнее будет результат.

Управление транспорта округа Сан-Франциско (SFCTA) намерено замедлить дальнейшее развёртывание сервисов роботакси Waymo и Cruise в городе в связи с создаваемыми ими проблемами, включая блокировку дорожного движения и создание препятствий работе аварийно-спасательных служб, сообщает ресурс The Verge.

Источник изображения: Cruise

В письме, направленном в Комиссию по коммунальным предприятиям Калифорнии (CPUC), управление транспорта предлагает производить развёртывание сервисов роботакси постепенно, в несколько этапов, вместо предоставления разрешений на неограниченное расширение.

Напомним, что в июле прошлого года сразу несколько беспилотных автомобилей Cruise остановились по невыясненным причинам на одном из перекрёстков в Сан-Франциско, заблокировав проезд для другого транспорта. Аналогичный инцидент с участием роботакси Cruise произошёл в сентябре. В свою очередь беспилотный автомобиль Waymo в начале этого месяца создал пробку в Сан-Франциско после того, как остановился посреди перекрёстка.

В связи с внезапным торможением и остановками роботакси Cruise, провоцирующими ДТП, Национальное управление дорожной безопасности США (National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA) начало в декабре прошлого года расследование.

Также вызывает недовольство у городских властей создание препятствий беспилотными автомобилями работе аварийно-спасательных служб. Например, в апреле прошлого года автономный автомобиль Cruise остановился на полосе движения и «создал препятствие для автомобиля пожарной охраны Сан-Франциско, находившегося на пути к трём источникам пожара». Через несколько месяцев беспилотный автомобиль Cruise «наехал на пожарный шланг, который использовался на месте тушения пожара», а другой робомобиль Cruise сделал то же самое на месте пожаротушения в начале этого месяца.

Кроме того, сервис роботакси Cruise трижды звонил в службу 911 по поводу «нереагирующих» пассажиров, которые, как выяснялось по прибытии работников службы экстренной помощи к месту нахождения автомобиля, просто заснули.

В транспортном управлении Сан-Франциско заявили о безусловной поддержке распространения беспилотных технологий, потребовав вместе с тем большей прозрачности и дополнительных мер безопасности. В частности, управление требует предоставлять больше данных о работе сервисов роботакси, в том числе о том, как часто и как долго их беспилотные автомобили блокируют движение. Власти также собираются запретить сервисам роботакси работать на «центральных улицах Сан-Франциско» в часы пик до тех пор, пока те не докажут, что могут стабильно работать без создания заторов и препятствования функционированию аварийно-спасательных служб.

Mercedes-Benz первой из автомобильных компаний получила одобрение регулирующих органов США на использование системы автономного вождения 3-го уровня. Компания заявила, что прошла сертификацию в штате Неваде, позволяющую использовать автомобили с пакетом DRIVE PILOT на дорогах общего пользования.

Источник изображения: Mercedes-Benz

DRIVE PILOT является единственной в отрасли системой автономного вождения третьего уровня по классификации SAE, сертифицированной для использования в серийном автомобиле. В конце 2021 года Mercedes-Benz получила разрешение регулирующих органов на использование DRIVE PILOT на некоторых дорогах Германии при движении автомобиля со скоростью не более 60 км/ч. А в мае компания начала продажу автомобилей с пакетом DRIVE PILOT.

При использовании DRIVE PILOT водитель может убрать руки с руля во время движения автомобиля, в то время как автопилот будет контролировать скорость и дистанцию, а также движение по своей полосе, избегая небезопасных манёвров и реагируя на внезапное появление поблизости других транспортных средств. При этом водитель должен быть готов сразу же взять управление на себя в случае нештатной ситуации.

Кроме того, водитель должен постоянно держать лицо в поле зрения камер, установленных в салоне, хотя и может поворачивать голову, чтобы обратиться к пассажиру. При невыполнении этого условия система сразу отключается. Другими словами, система не даст водителю вздремнуть во время движения или пересесть на заднее сиденье.

В дополнение к камерам и радару система DRIVE PILOT использует данные лидара для построения трёхмерной модели окружающей среды, а также микрофоны для определения приближения машин экстренной помощи.

Mercedes-Benz сообщила, что сертификация DRIVE PILOT стала возможной благодаря соответствию системы требованиям штата Невада по «условиям минимального риска», согласно которым «полностью автономные» автомобили третьего уровня или выше должны иметь опцию остановки в случае неисправности в системе.

Компания уточнила, что Drive Pilot будет работать только на скорости до 40 миль в час (до 64 км/ч) на «подходящих участках автомагистралей и там, где есть высокая плотность движения», что предполагает его использование только в условиях интенсивного движения с частыми остановками.

Компания Precision Neuroscience создала устройство, которое называет чем-то вроде седьмого слоя для больших полушарий головного мозга человека. Оно дополнит шесть биологических слоёв и позволит парализованным людям управлять цифровыми устройствами, используя только нейронные сигналы, фактически, силой мысли. При этом вживлять его куда проще, чем многие аналоги.

Источник изображений: Precision Neuroscience

Пациенты с тяжёлыми дегенеративными заболеваниями, такими как боковой амиотрофический склероз (БАС), при котором теряется способность к выполнению любых контролируемых движений, смогут снова общаться с близкими, перемещая курсор и набирая текст с помощью своего разума.

Новое устройство, получившее название Layer 7 Cortical Interface (кортикальный интерфейс 7 слоя), является мозговым имплантатом, позволяющим пациентам с параличом управлять цифровыми устройствами, используя только нейронные сигналы. Внешне Layer 7 напоминает кусок скотча. На самом деле это массив электродов, который тоньше человеческого волоса, что позволяет размещать его на поверхности мозга, не повреждая ткани.

Соучредителями Precision являются Майкл Магер (Michael Mager) и Бенджамин Рапопорт (Benjamin Rapoport), который также входит в состав соучредителей компании Neuralink Илона Маска (Elon Musk). Компания Precision Neuroscience была создана в 2021 году. В отличие от Neuralink, работающей над способами имплантации чипов непосредственно в ткань мозга, Precision полагается на менее травмирующие хирургические технологии.

Для вживления массива Layer 7 в черепе делают очень тонкий разрез, в который и вставляют устройство, «как письмо в щель почтового ящика». По словам Магера, который также является гендиректором Precision, образовавшаяся в результате разреза щель имеет толщину менее миллиметра — она настолько мала, что даже нет необходимости выбривать волосы на голове для выполнения операции.

Количество электродов в массиве можно увеличить, что, как утверждает Магера, в конечном итоге позволит использовать устройство и при неврологических заболеваниях. Что также немаловажно, имплантат можно будет удалить, если пациент решит, что он ему больше не нужен или потребуется замена на более новую версию в будущем.

Джейкоб Робинсон (Jacob Robinson), доцент Университета Райса и основатель компании Motif Neurotech, отметил, что технология Precision несёт меньше рисков для пациента, но поскольку устройство не вводится непосредственно в ткань мозга, сила передаваемых сигналов мозга будет меньше, чем у некоторых других имплантатов.

Precision уже успешно использовала Layer 7 для декодирования нейронных сигналов у животных и Магер выразил надежду на получение в ближайшие месяцы одобрения Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) на тестирование технологии на людях.

Стало известно, что сотрудники научно-технического центра «КамАЗа» приступили к реализации проекта «Беспилотные логистические коридоры», в рамках которого на федеральной трассе М-11 «Нева», соединяющей Москву и Санкт-Петербург, пройдёт тестирование беспилотных грузовых автомобилей.

Источник изображения: «КамАЗ»

В пресс-службе завода отметили, что, несмотря на санкции, «КамАЗ» продолжает работу в высокотехнологических отраслях с целью реализации стратегических проектов и обеспечения технологического суверенитета России. В настоящее время один из лидеров отечественного грузового машиностроения готовится к началу тестирования беспилотных грузовиков на трассе М-11 «Нева». В прошлом году по трассе проехали «КамАЗ-54901» и «КамАЗ-54907», было отсканировано полотно дороги. Теперь же специалисты работают над созданием высокоточной цифровой карты трассы.

В компании отметили, что создание цифровой карты обеспечит безопасное движение беспилотных автомобилей, а также позволит им иметь полную информацию об инфраструктурных объектах, расположенных вдоль трассы. Собранные ранее данные помогут беспилотным авто осуществлять корректное планирование своих действий во время движения по дороге и при совершении разных манёвров.

Напомним, в середине прошлого года «КамАЗ» объявил, что совместно со специалистами МГУ им. Н.Э. Баумана был разработан тяжёлый самосвал «КамАЗ-6559» «Юпитер-30», который предназначен для ведения карьерных работ в автономном режиме. Беспилотный самосвал имеет в оснащении камазовский двигатель рабочим объёмом 11,9 л, который функционирует в паре с генератором. Полный привод реализован на основе использования двух тяговых электродвигателей — по одному на каждый мост.

До последнего времени был довольно трудно предсказать, какие именно песни станут хитами. Алгоритмы «подсказок», используемые многими стриминговыми платформами, далеко не всегда работают, но ситуация может кардинально измениться благодаря новому исследованию учёных из США.

Источник изображения: Pexels/pixabay.com

Американские учёные использовали технологии машинного обучения, разработав систему, в итоге способную с вероятностью 97 % предсказать, превратится ли песня в хит или так и останется на задворках музыкальных чартов. Известно, что ранее использовались различные методики — от анализа стихов песен, постов в блогах до упоминаний в социальных сетях, но в большинстве случаев точность предсказаний была весьма низкой. Теперь учёные Клермонсткого университета в Калифорнии использовали машинное обучение, система анализирует реакцию мозга и данные от дополнительных датчиков.

«Применяя машинное обучение к нейрофизиологическим данным, мы могли почти идеально идентифицировать потенциальные хиты. То, что нейроактивность 33 человек может предсказать, станут ли это слушать миллионы других, просто удивительно», — заявил старший автор исследования Пол Зак (Paul Zak). По его словам, никому прежде не удавалось добиться таких результатов.

Для мониторинга участников исследования использовали простые серийные сенсоры — люди прослушивали подборки из 24 песен, после чего их спрашивали о предпочтениях, а также учитывали некоторые демографические данные. В ходе исследования учёные изучали «нейропсихологические ответы» на песни. По словам Зака, собранные данные о сигналах мозга отражают мозговую активность, связанную с настроением и уровнем энергии. Он добавил, что это позволило предсказывать и «рыночные» результаты песен, включая число прослушиваний того или иного трека.

Нейропрогнозирование позволяет регистрировать нейроактивность у небольшой группы людей и экстраполировать результаты на большие сообщества без необходимости обследований сотен человек. После сбора данных исследователи использовали различные статистические методы для оценки прогностической точности нейропсихологических переменных, модель машинного обучения тестировала различные алгоритмы для получения наилучших результатов. Учёные выяснили, что линейная статистическая модель даёт точность прогнозов на уровне 69 %, а применение к собранным данным методов машинного обучения повышает точность до 97 %. Кроме того, машинное обучение применялось и для оценки первых минут песен, в этом случае точность составила 82 %.

По мнению учёных, это означает, что стриминговые сервисы теперь смогут с высокой долей вероятности определять, какие именно песни станут хитами — это упростит работу стриминговых площадок, а в будущем, когда ношение датчиков станет повсеместным, каждый пользователь сможет получать контент в зависимости от нейропсихологических особенностей — например, на выбор будут предлагаться не двести-триста песен, а две-три, зато точно соответствующие индивидуальным предпочтениям. Несмотря на блестящие предварительные результаты, исследователи отметили, что для анализа пока использовалось относительно немного песен, а в исследовании не участвовали определённые этнические и возрастные группы. При этом учёные отмечают, что их технология в принципе универсальна и в будущем сможет использоваться и для подборки других типов развлечений, включая фильмы и ТВ-шоу.

Профессиональный графический ускоритель NVIDIA RTX A6000 Ada Generation был представлен ещё в сентябре прошлого года. Но продажи видеокарты для рабочих станций начались только сейчас, пишет портал VideoCardz.

Источник изображений: NVIDIA

Новинка на архитектуре Ada Lovelace мелькала в базах данных магазинов ещё с ноября прошлого года. Однако её продажи начались в этом месяце. NVIDIA сообщила её официальную стоимость — $6800. Это на 46 % дороже предшественника поколения Ampere. Кроме того, это в 4,25 раза дороже игровой флагманской модели GeForce RTX 4090.

Профессиональный графический ускоритель NVIDIA RTX 6000 Ada Generation использует графический процессор AD102 с 18 176 ядрами CUDA, что на 11 % больше, чем у игровой модели GeForce RTX 4090. Кроме того, чип содержит 568 тензорных ядер и 142 RT-ядер. Видеокарта имеет на борту 48 Гбайт памяти GDDR6 с функцией коррекции ошибок (ECC) и скоростью работы 20 Гбит/с на контакт. Максимальная теоретическая пропускная способность памяти составляет 960 Гбайт/с, что на 25 % выше, чем у модели RTX A6000 предыдущего поколения, оснащённой чипами память со скоростью 16 Гбит/с на контакт.

Источник изображения: VideoCardz

Заявленный показатель энергопотребления NVIDIA RTX A6000 Ada Generation равен 300 Вт. Карта получила новый 12+4-контактный разъём питания 12VHPWR. Также новинка имеет активную систему охлаждения и работает с интерфейсом PCIe 4.0 x16. В оснащение ускорителя входят четыре разъёма DisplayPort 1.4.