АРМК

Как спасти водородные батареи от участи утопленника и поднять их мощность на 75%. Водородная энергетика — одна из самых спорных тем среди экспертов, тем не менее основанные на её парадигме топливные элементы считаются очень перспективными источниками чистой энергии. Оставляя после себя только воду, их способность превращать водород и кислород в электричество встречает на пути только одну серьёзную помеху… саму эту воду. Проблему можно представить как дождь внутри батареи. Дело в том, что вода, образующаяся в процессе реакции, заливает поры газодиффузионного слоя, через который кислород пробирается к активным центрам. Этот слой напоминает губку, затопление которой в рамках батареи можно назвать вселенским потопом — столь сильно его воздействие. В результате снижается эффективность дорогостоящего катализатора из платины — он расходуется практически вхолостую, — чем вызывается катастрофическое падение мощности. Особенно остро эта проблема стоит при высоких нагрузках и низком содержании д

Объективная основа для субъективных стратегий. профессионального выживания в новых условиях. Так называемый искусственный интеллект существенно трансформирует наши рабочие будни. С одной стороны, он настолько хорош в автоматизации рутинных задач, что может вытеснить часть профессий, связанных с повторяющимися операциями. Сюда можно отнести, например, сферу учёта, обработки данных или даже конвейерное производство. С другой — создаёт новые возможности и рабочие места, стимулируя спрос на специалистов в области разработки и обслуживания ИИ‑систем, анализа больших данных, машинного обучения и других смежных направлений. Также нельзя не отметить, что, благодаря его использованию, в моменте повышается продуктивность человека во многих отраслях. Дополняя наши усилия, наделённые осмысленным намерением, своими скоростными вычислительными способностями к обработке информации, нейромодели значительно облегчают анализ сведений, обнаружение взаимосвязей, выполнение какого-то функционала, да и пр

На квантовом уровне нет порядка, там царит безвременье суперпозиции. С раннего детства жизнь приучает нас к жёсткому порядку: прошлое нельзя изменить, а кофе не может остыть раньше, чем его налили. Иными словами, сначала причина — затем следствие. Тем возмутительней для нашей интуиции выглядит предположение, что в субатомном царстве квантовой физики столь фундаментальный принцип развития событий вполне может быть нарушен... и это в порядке вещей. Дабы развеять этот когнитивный диссонанс, учёные Венского университета попытались экспериментально подтвердить или опровергнуть эту идею. В самом деле: явление, называемое неопределённым причинным порядком (indefinite causal order, ICO) уже давно ждёт, чтобы с ним разобрались. Представьте себе не обычный квантовый компьютер, а такой, в котором операции могут выполняться одновременно в обоих порядках — не просто назад и вперёд во времени, а словно бы независимо от взаимного влияния. Это способность называется «квантовый переключатель» (quantum

Почему нейросети будут считать «на пальцах» — и нам это очень понравится. Когда наш мозг решает простейшую для него задачу — например, узнать лицо друга в толпе, — он тратит энергии меньше, чем лампочка в холодильнике. Но если это же поручить суперкомпьютеру, понадобится столько энергии, что для охлаждения будет нужна целая система кондиционеров. Причина этой, по большому счёту, главной проблемы современных компьютеров кроется в их архитектуре, разделяющей память и логику на уровне физических устройств. Информации приходится бесконечно метаться туда-обратно по узким шинам данных, создавая подобие «пробок» в трафике и тратя огромное количество энергии и времени. Инженеры давно ищут способ объединить память и вычисления в одном месте, дабы приблизить продуктивность компьютеров к человеческому мозгу. Решением этой непростой задачи стало создание маленькой конструкции под названием мемристор. Проще всего его можно представить как переменный резистор — ограничивающий ток элемент, — который

Правила против данных: триумф, который мы могли пропустить. Чтобы научить робота собирать «Ханойскую башню» — как вы, наверное, знаете, по правилам нельзя класть большой блок на маленький — у нас есть всего два подхода: либо скормить нейросети тысячи примеров и надеяться, что она сама выучит все хитрости; либо дать роботу чёткие правила игры и научить лишь отдельным движениям. Кажется, что по сравнению с языковыми моделями (LLM) современные огромные модели, которые одновременно понимают и речь, и зрение, да ещё и умеют управлять движением (их называют VLA — Vision-Language-Action), в нашей задачке должны быть вне конкуренции. Однако новое исследование показывает обратное. Команда учёных Университета Тафтса и Австрийского технологического института сравнила два подхода на одной и той же задаче. Контрольным образцом выступила передовая VLA-модель π0​, которую дообучили на 300 эпизодах сборки башни, а её оппонентом и главным подопытным стала нейро-символическая система (NSM — Neuro-Symbo

Как пробиться сквозь дебри цифрового бреда. Люди нередко одни и те же явления запоминают очень по-разному. Отсюда рождаются споры и небезызвестный эффект Манделы — массовое ложное воспоминание о событиях, которые никогда не происходили. Это «зашито» в природе некоторой туннельности и, как следствие, избирательности и нашего внимания: мы ведём не объективную фактическую «видеозапись», а складываем картинку, как пазл из субъективных впечатлений, основанных на самых ярких моментах происшествия. В беседах с другими людьми мы можем восстановить историю более детально, чем сами, поэтому относимся к своей и чужой памяти с понимаем и прощаем себе и другим её неточности. Но совсем другое дело — нейросети. «Это машины, умные «калькуляторы», они не могут ошибаться!» — сидит у обычного пользователя в подсознании. Однако уже не секрет, что большие языковые модели иногда допускают весьма и весьма досадные просчёты. Но не это главное, хоть и является причиной очень серьёзных проблем. Беда в том, что

Восстания машин никто не услышит: нас просто оболванят нейросети. «Мы стоим на пороге когнитивной катастрофы, которая маскируется под технический прогресс», — так начинается очерк, созданный нейромоделью по итогам дискуссии с ней же о влиянии на человечество повсеместного злоупотребления возможностями больших языковых моделей. Концепция «мёртвого интернета» (Dead Internet Theory) из маргинальной теории заговора превращается в наблюдаемую реальность. Речь идёт не просто об изоляции отдельных сегментов сети вроде мифического «Чебурнета» (гипотетический полностью изолированный российский сегмент интернета), а о глобальной мутации самой среды нашего обитания — информационной сферы. Главный агент этих изменений — искусственный интеллект, который незаметно становится не только инструментом, но и основным «населением» сети. Последствия этого процесса для лингвистики и когнитивного развития человечества могут быть необратимыми. С точки зрения когнитивных наук, язык — это не просто средство ком

Энергия теплового шума как топливо для нейросетей. Представьте, что вы пытаетесь вести важный разговор в шумном цеху завода. Вам приходится кричать, напрягаться и тратить уйму энергии, чтобы ваши слова были услышаны сквозь грохот станков. Примерно так сегодня работают все наши компьютеры. Хаотичное тепловое движение электронов внутри микросхем — это тот самый «шум цеха», сквозь который пытается пробиться полезный сигнал. И если с акустическим шумом мы уже немного научились справляться применением комплексных решений от ловушек и противофазных излучателей до средств связи со встроенным шумоподавлением, то как быть электронам, проносящим важную весть сквозь хаос собратьев-бездельников? В идеале, конечно, хорошо бы заставить их замолчать, но это задача, прямо скажем, нереалистичная. А что, если этот грохот использовать? Мы знаем, что любой шум — это не только помеха, но и дешёвая энергия, и, значит, электронный шум может стать дешёвой энергией для вычислений. Именно эту, на первый взгляд

Как тепловые выбросы промышленности «охладят голову» искусственному интеллекту. Гигантские склады с серверами, где хранятся наши фото, видео и работает самая совершенная на сегодняшний день вычислительная технология — искусственный интеллект, — потребляют колоссальное количество электричества. Однако казус в том, что львиная доля этой энергии уходит вовсе не на расчёты, а лишь на поддержку чипов в рабочем состоянии. Это целая бездна энергопотребления, которая нужна только для того, чтобы миллионы процессоров не расплавились. Как вы уже понимаете, речь о троглодитах, которые называются «системы охлаждения». Миллионы плотно расположенных серверов выделяют столько тепла, что угрожают их же функционалу и вообще работоспособности. Проблема столь обширна, что для оценки энергоэффективности дата-центров введён параметр PUE (Power Usage Effectiveness) — отношение общего энергопотребления центра обработки данных к потреблению его ИТ-оборудования. Таким образом, чем ближе его значение к 1, тем

Новая стратегия улучшения инвертированных солнечных элементов. Что вы знаете о перовските? Названный в честь русского учёного графа Перовского, этот минерал стал прототипом для множества соединений, получивших его же имя. Они находят применение в высокотехнологичных областях: электронике, катализе и многих других. Но наибольшую популярность перовскиты приобрели благодаря своей роли в расцвете солнечной энергетики. Именно они, лёгкие и гибкие, похожие на бумагу, позволили нам преобразовать солнечный свет в электричество эффективнее традиционного кремния. Однако, как это часто бывает с передовыми технологиями, у перовскитных солнечных элементов есть своя «ахиллесова пята». Обычно такие батареи довольно сложны в производстве и очень нестабильны. Их более перспективная «инвертированная» версия, где слои материала расположены в обратном порядке, долгое время страдала от микродефектов, которые учёные называют нерегулируемыми структурами. Они возникают на невидимой глазу границе, где перовск