Запущена новая лесная IoT-сеть, которая использует инструменты Интернета вещей для подключения элементов автономной системы реагирования на лесные пожары.
Система Silvanet от Dryad Network создает собственную беспроводную сеть, которая может работать автономно. Датчики расположены в лесах под кронами деревьев и используют искусственный интеллект, чтобы точно обнаруживать дым от пожаров и отличать его, например, от выхлопных газов автомобилей.
Silvanet использует сетевую инфраструктуру, работающую на солнечных батареях, которая позволяет датчикам обмениваться данными и отправлять оповещения о пожаре из глубины леса, где практически отсутствует покрытие мобильной сети. Пограничные шлюзы Silvanet, расположенные на опушке леса, подключают ячеистую сеть к интернету, используя стандартные технологии беспроводного подключения IoT, LTE-M или NB-IOT.
Так компания Silvanet за несколько минут успешно обнаружила несанкционированный лесной пожар в Ливане, продемонстрировав практические возможности передовой технологии сверхраннего обнаружения лесных пожаров Dryad.
Silvanet разработана для совместной работы с полностью автономной системой реагирования на лесные пожары Dryad Silvaguard, что устраняет необходимость в привлечении людей для оказания первой помощи, экономя время, деньги и жизни. Silvanet быстро обнаруживает и точно определяет место возникновения лесных пожаров, информируя Silvaguard о необходимости предупреждения служб экстренного реагирования и использования беспилотных летательных аппаратов на базе искусственного интеллекта, которые могут оценить пожары и автоматически потушить их до того, как они распространятся на более широкие площади.
Исследование, проведенное Институтом мировых ресурсов с использованием данных Мэрилендского университета, показывает, что площадь, выжженная лесными пожарами в США, увеличивалась примерно на 5,4% в год в период с 2001 по 2023 год. В результате лесных пожаров в настоящее время ежегодно погибает почти на 15 миллионов акров больше деревьев, чем в 2001 году, что примерно соответствует площади Хорватии. Как показали недавние пожары в Калифорнии, лесные пожары часто представляют серьезную угрозу для жизни людей и животных, а также для имущества. Кроме того, пожары влияют на местный и глобальный климат и загрязняют системы водоснабжения. Будьте аккуратны в лесу!
📚Тематические ссылки:
https://www.iotworldtoday.com/connectivity/wireless-tree-network-uses-iot-toconnect-wildfire-defense-system
Система Silvanet от Dryad Network создает собственную беспроводную сеть, которая может работать автономно. Датчики расположены в лесах под кронами деревьев и используют искусственный интеллект, чтобы точно обнаруживать дым от пожаров и отличать его, например, от выхлопных газов автомобилей.
Silvanet использует сетевую инфраструктуру, работающую на солнечных батареях, которая позволяет датчикам обмениваться данными и отправлять оповещения о пожаре из глубины леса, где практически отсутствует покрытие мобильной сети. Пограничные шлюзы Silvanet, расположенные на опушке леса, подключают ячеистую сеть к интернету, используя стандартные технологии беспроводного подключения IoT, LTE-M или NB-IOT.
Так компания Silvanet за несколько минут успешно обнаружила несанкционированный лесной пожар в Ливане, продемонстрировав практические возможности передовой технологии сверхраннего обнаружения лесных пожаров Dryad.
Silvanet разработана для совместной работы с полностью автономной системой реагирования на лесные пожары Dryad Silvaguard, что устраняет необходимость в привлечении людей для оказания первой помощи, экономя время, деньги и жизни. Silvanet быстро обнаруживает и точно определяет место возникновения лесных пожаров, информируя Silvaguard о необходимости предупреждения служб экстренного реагирования и использования беспилотных летательных аппаратов на базе искусственного интеллекта, которые могут оценить пожары и автоматически потушить их до того, как они распространятся на более широкие площади.
Исследование, проведенное Институтом мировых ресурсов с использованием данных Мэрилендского университета, показывает, что площадь, выжженная лесными пожарами в США, увеличивалась примерно на 5,4% в год в период с 2001 по 2023 год. В результате лесных пожаров в настоящее время ежегодно погибает почти на 15 миллионов акров больше деревьев, чем в 2001 году, что примерно соответствует площади Хорватии. Как показали недавние пожары в Калифорнии, лесные пожары часто представляют серьезную угрозу для жизни людей и животных, а также для имущества. Кроме того, пожары влияют на местный и глобальный климат и загрязняют системы водоснабжения. Будьте аккуратны в лесу!
📚Тематические ссылки:
https://www.iotworldtoday.com/connectivity/wireless-tree-network-uses-iot-toconnect-wildfire-defense-system
🔥2
Искусственный интеллект продолжает широко использоваться в сфере разработки программного обеспечения от генерации кода по описанию до GitHub Copilot и стартапов, которые собирают простые приложения за несколько часов при поддержке больших языковых моделей.
Как отмечают специалисты, нет причин ожидать, что в ближайшее время ИИ вытеснит программистов, поскольку большие языковые модели по-прежнему плохо справляются с отладкой, на которую уходит большая часть времени любого разработчика. Microsoft Research отметила этот момент в своём новом исследовании, которое представило инструмент Debug-gym — платформу для тестирования и улучшения навыков ИИ в поиске и устранении ошибок в коде.
Debug-gym — это среда, которая позволяет моделям ИИ пытаться отлаживать любой существующий репозиторий кода с доступом к инструментам отладки. При этом ее работа основана на изучении контекста соответствующей кодовой базы, выполнении программы и документации, а не на догадках, основанных на ранее просмотренных обучающих данных.
В тестах debug-gym модели, получившие доступ к инструментам, показали почти вдвое более высокие показатели успешной отладки по сравнению с теми, кто работал «вслепую». Однако даже в лучшем случае модели смогли успешно завершить задание лишь в 48,4% случаев. Прогресс значителен, однако пока недостаточен для того, чтобы заменить человека.
Microsoft объяснила ограничения тем, что текущие языковые модели обучались на данных, в которых мало представлено поведение, характерное для отладки — например, последовательные действия по поиску ошибки. Это делает область особенно перспективной для дальнейших исследований. На следующем этапе планируется обучение специальной модели, предназначенной непосредственно для поиска информации, необходимой для устранения ошибок в коде. Такая «поисковая» модель сможет помогать более крупной системе, снижая расходы на вычисления.
📚Тематические ссылки:
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/debug-gym-an-environment-for-ai-coding-tools-to-learn-how-to-debug-code-like-programmers/
https://www.securitylab.ru/news/558799.php
Как отмечают специалисты, нет причин ожидать, что в ближайшее время ИИ вытеснит программистов, поскольку большие языковые модели по-прежнему плохо справляются с отладкой, на которую уходит большая часть времени любого разработчика. Microsoft Research отметила этот момент в своём новом исследовании, которое представило инструмент Debug-gym — платформу для тестирования и улучшения навыков ИИ в поиске и устранении ошибок в коде.
Debug-gym — это среда, которая позволяет моделям ИИ пытаться отлаживать любой существующий репозиторий кода с доступом к инструментам отладки. При этом ее работа основана на изучении контекста соответствующей кодовой базы, выполнении программы и документации, а не на догадках, основанных на ранее просмотренных обучающих данных.
В тестах debug-gym модели, получившие доступ к инструментам, показали почти вдвое более высокие показатели успешной отладки по сравнению с теми, кто работал «вслепую». Однако даже в лучшем случае модели смогли успешно завершить задание лишь в 48,4% случаев. Прогресс значителен, однако пока недостаточен для того, чтобы заменить человека.
Microsoft объяснила ограничения тем, что текущие языковые модели обучались на данных, в которых мало представлено поведение, характерное для отладки — например, последовательные действия по поиску ошибки. Это делает область особенно перспективной для дальнейших исследований. На следующем этапе планируется обучение специальной модели, предназначенной непосредственно для поиска информации, необходимой для устранения ошибок в коде. Такая «поисковая» модель сможет помогать более крупной системе, снижая расходы на вычисления.
📚Тематические ссылки:
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/debug-gym-an-environment-for-ai-coding-tools-to-learn-how-to-debug-code-like-programmers/
https://www.securitylab.ru/news/558799.php
В Таиланде представили первого полицейского‑робота с искусственным интеллектом. Дебют аппарата под названием «Pol Col Nakhonpathom Plod Phai» («Накхон‑Патхом в безопасности») состоялся 16 апреля на праздновании Сонгкрана в одноимённой провинции. Машину создали совместно региональное управление полиции, мэрия и муниципальные IT‑специалисты.
Робот поколения AI Police Cyborg 1.0 оснащён панорамными камерами, которые круглосуточно транслируют изображение в центр управления. Искусственный интеллект в режиме реального времени анализирует поток данных, сопоставляя изображения с базами разыскиваемых граждан, и распознаёт людей по полу, росту, одежде и чертам лица.
Алгоритмы обучили замечать опасные предметы, например, ножи или дубинки, и игнорировать безобидные водяные пистолеты, популярные во время новогодних водных баталий. При обнаружении драки или подозрительного поведения робот мгновенно передаёт сигнал ближайшим патрулям.
🤖Таиланд не единственное государство, которое экспериментирует с автоматизированной безопасностью. Так, в Китае уже несколько месяцев вместе с полицейскими дежурят гуманоидные роботы PM01 от компании EngineAI. Данные роботы умеют передвигаться по улицам, здороваться с прохожими, отвечать на голосовые команды и работать как интерактивные терминалы. Их программная платформа открыта для разработчиков по всему миру, поэтому функциональность постоянно расширяется.
Параллельно китайцы испытывают сферического робота‑амфибию RT‑G, способного разгоняться до 35 км/ч, катиться по бездорожью и выдерживать нагрузку в четыре тонны. Быстрый прогресс показывает, что власти разных стран продолжают рассматривать роботов как новый инструмент правопорядка. Машины не устают, не отвлекаются и могут обрабатывать большие массивы данных значительно быстрее человека.
📚Тематические ссылки:
https://www.cdomagazine.tech/aiml/thailand-unveils-first-ai-police-bot
https://www.securitylab.ru/news/558488.php
Робот поколения AI Police Cyborg 1.0 оснащён панорамными камерами, которые круглосуточно транслируют изображение в центр управления. Искусственный интеллект в режиме реального времени анализирует поток данных, сопоставляя изображения с базами разыскиваемых граждан, и распознаёт людей по полу, росту, одежде и чертам лица.
Алгоритмы обучили замечать опасные предметы, например, ножи или дубинки, и игнорировать безобидные водяные пистолеты, популярные во время новогодних водных баталий. При обнаружении драки или подозрительного поведения робот мгновенно передаёт сигнал ближайшим патрулям.
🤖Таиланд не единственное государство, которое экспериментирует с автоматизированной безопасностью. Так, в Китае уже несколько месяцев вместе с полицейскими дежурят гуманоидные роботы PM01 от компании EngineAI. Данные роботы умеют передвигаться по улицам, здороваться с прохожими, отвечать на голосовые команды и работать как интерактивные терминалы. Их программная платформа открыта для разработчиков по всему миру, поэтому функциональность постоянно расширяется.
Параллельно китайцы испытывают сферического робота‑амфибию RT‑G, способного разгоняться до 35 км/ч, катиться по бездорожью и выдерживать нагрузку в четыре тонны. Быстрый прогресс показывает, что власти разных стран продолжают рассматривать роботов как новый инструмент правопорядка. Машины не устают, не отвлекаются и могут обрабатывать большие массивы данных значительно быстрее человека.
📚Тематические ссылки:
https://www.cdomagazine.tech/aiml/thailand-unveils-first-ai-police-bot
https://www.securitylab.ru/news/558488.php
Компания Nippon Telegraph and Telephone (NTT) продемонстрировала возможность управляемого привлечения и перенаправления молнии с помощью дрона. Эксперимент проходил с декабря 2024 по январь 2025 года в горах префектуры Симанэ (Япония) и подтвердил, что молнию можно вызвать в заданную точку и безопасно перенаправить.
Во время испытаний инженеры отслеживали электрическое поле с земли и запускали дрон, когда оно усиливалось при приближении грозы. 13 декабря дрон с токопроводящим тросом подняли на высоту 300 м, а подключение к земле вызвало разряд. Ученые зафиксировали напряжение более 2000 вольт, протекание мощного тока по проводу и изменение напряженности внешнего поля.
Чтобы дроны не выходили из строя, инженеры установили на них защитные клетки, которые могут выдержать удары молнии. Металлический экран защищает электронику от повреждений даже при прямом попадании. Во время эксперимента беспилотник не только выжил в момент удара, но и продолжил полет. Тесты показали, что защита выдерживает ток до 150 кА — в пять раз больше среднего значения для молнии.
Данная технология разработана для сокращения ущерба от молний, который в Японии оценивают ежегодно до 200 млрд иен (около 115 млрд руб.). В отличие от молниеотводов, дроны могут защищать ветряные электростанции, открытые площадки и временные объекты, куда может быть достаточно сложно установить стационарную защиту.
Следующий этап испытаний — создание мобильной системы молниезащиты, которая будет прогнозировать и перенаправлять разряды молний в безопасные зоны. Кроме того, инженеры планируют изучить возможности накопления и использования энергии молний.
📚Тематические ссылки:
https://group.ntt/jp/newsrelease/2025/04/18/250418a.html
https://hightech.fm/2025/04/21/drone-guide-lightning
Во время испытаний инженеры отслеживали электрическое поле с земли и запускали дрон, когда оно усиливалось при приближении грозы. 13 декабря дрон с токопроводящим тросом подняли на высоту 300 м, а подключение к земле вызвало разряд. Ученые зафиксировали напряжение более 2000 вольт, протекание мощного тока по проводу и изменение напряженности внешнего поля.
Чтобы дроны не выходили из строя, инженеры установили на них защитные клетки, которые могут выдержать удары молнии. Металлический экран защищает электронику от повреждений даже при прямом попадании. Во время эксперимента беспилотник не только выжил в момент удара, но и продолжил полет. Тесты показали, что защита выдерживает ток до 150 кА — в пять раз больше среднего значения для молнии.
Данная технология разработана для сокращения ущерба от молний, который в Японии оценивают ежегодно до 200 млрд иен (около 115 млрд руб.). В отличие от молниеотводов, дроны могут защищать ветряные электростанции, открытые площадки и временные объекты, куда может быть достаточно сложно установить стационарную защиту.
Следующий этап испытаний — создание мобильной системы молниезащиты, которая будет прогнозировать и перенаправлять разряды молний в безопасные зоны. Кроме того, инженеры планируют изучить возможности накопления и использования энергии молний.
📚Тематические ссылки:
https://group.ntt/jp/newsrelease/2025/04/18/250418a.html
https://hightech.fm/2025/04/21/drone-guide-lightning
Исследователи из Университета Констанца (Германия) и Института поведения животных Общества Макса Планка (Венгрия) создали VR-систему, в которой рыбки данио-рерио взаимодействуют с виртуальными «голографическими» сородичами. Это позволило изучить принципы, с помощью которых рыбы координируют свои движения в косяке без центрального лидера, избегая столкновений и гибко реагируя на изменения окружающей среды.
Оказалось, рыбы используют достаточно простой алгоритм для координации движений, основанный только на воспринимаемом положении соседей, а не на их скорости. Для проверки реалистичности обнаруженного «закона управления» исследователи провели водный тест Тьюринга, в котором настоящая рыба взаимодействовала с виртуальной, управляемой либо записью движений реальной рыбы, либо разработанным алгоритмом. Интересно, что настоящие рыбы не смогли отличить алгоритмическую модель от реального сородича.
Исследователи использовали «природный закон» движения в группе для управления роботизированными автомобилями, воздушными и водными беспилотными дронами. Результаты показали, что алгоритм обеспечивал производительность, сравнимую с передовыми методами управления автономными машинами, но требовал гораздо меньше вычислений.
По словам Оливера Дойссена, профессора компьютерных наук в Университете Констанца, данная работа подчеркивает взаимосвязь между робототехникой и биологией, а именно, использование робототехники для исследования биологических механизмов, что, в свою очередь, может вдохновить на создание новых и эффективных стратегий управления роботами.
📚Тематические ссылки:
https://hightech.fm/2025/05/01/vr-fish
https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adq6784
Оказалось, рыбы используют достаточно простой алгоритм для координации движений, основанный только на воспринимаемом положении соседей, а не на их скорости. Для проверки реалистичности обнаруженного «закона управления» исследователи провели водный тест Тьюринга, в котором настоящая рыба взаимодействовала с виртуальной, управляемой либо записью движений реальной рыбы, либо разработанным алгоритмом. Интересно, что настоящие рыбы не смогли отличить алгоритмическую модель от реального сородича.
Исследователи использовали «природный закон» движения в группе для управления роботизированными автомобилями, воздушными и водными беспилотными дронами. Результаты показали, что алгоритм обеспечивал производительность, сравнимую с передовыми методами управления автономными машинами, но требовал гораздо меньше вычислений.
По словам Оливера Дойссена, профессора компьютерных наук в Университете Констанца, данная работа подчеркивает взаимосвязь между робототехникой и биологией, а именно, использование робототехники для исследования биологических механизмов, что, в свою очередь, может вдохновить на создание новых и эффективных стратегий управления роботами.
📚Тематические ссылки:
https://hightech.fm/2025/05/01/vr-fish
https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adq6784
👍2
Наши коллеги развиваются и познают мир не только в стенах компании, но и за её пределами. Одни делают заметки в телефоне и заполняют Избранное интересными постами, а другие ведут свои собственные каналы и делятся находками со всеми желающими.
Хотим поделиться одним из таких каналов, который посвящен ИБ и ИТ — CyberGraf. Исследования, подборки, инфографика, мысли по делу и без воды.
Делитесь друг с другом любимыми образовательными каналами в комментариях👇
Хотим поделиться одним из таких каналов, который посвящен ИБ и ИТ — CyberGraf. Исследования, подборки, инфографика, мысли по делу и без воды.
Делитесь друг с другом любимыми образовательными каналами в комментариях
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
CyberGraf
Cybersecurity in my favorites mode.
Author @cyber_graf
Author @cyber_graf
👍4
Шотландский стартап CSignum представил беспроводную систему связи с использованием низкочастотных электромагнитных полей для передачи данных на поверхность через воду, лёд, почву, горные породы и бетон.
Технология позволяет передавать данные с морского или речного дна на берег, с корпуса судна и двигательных установок на палубу и так далее. Она блокирует отражение на границе вода-воздух, что является распространённой проблемой для акустических систем.
Платформа CSignum EM-2 поддерживает двунаправленную передачу данных на расстояние до 100 м или до 2 км с акустическим шлюзом между подводными или подземными датчиками и приповерхностными модулями со скоростью 400 бит/с. С её помощью можно успешно развёртывать и эксплуатировать устройства мониторинга интернета подводных вещей (IoUT).
Клиенты стартапа работают в Великобритании, ЕС и США. Новые разработки могут использоваться для мониторинга качества воды и окружающей среды, например, для соблюдения требований программы развития водной индустрии Великобритании AMP8, либо беспроводного мониторинга подводной части судна и приложений безопасности для критически важной подводной инфраструктуры. В настоящее время решения уже внедряют в нескольких проектах по мониторингу качества речной воды.
Стартап привлёк инвестиции в размере почти $8 млн в раунде финансирования серии A, который возглавили ассоциация семейных офисов Archangels, инвестиционная компания Scottish VC Par Equity и государственное агентство Scottish Enterprise. Среди инвесторов также присутствуют British Business Investment (BBI), Raptor Group, Deep Future, Blue Angel Network («дочка» SeaAhead).
CSignum направит полученные инвестиции на «расширение глобального присутствия, ускорение разработки продуктов и удовлетворение растущего спроса на надёжную передачу данных в режиме реального времени для подводных и подземных приложений».
📚Тематические ссылки:
https://www.csignum.com/csignum-secures-6m-to-transform-underwater-wireless-networks/
https://habr.com/ru/news/904986/
Технология позволяет передавать данные с морского или речного дна на берег, с корпуса судна и двигательных установок на палубу и так далее. Она блокирует отражение на границе вода-воздух, что является распространённой проблемой для акустических систем.
Платформа CSignum EM-2 поддерживает двунаправленную передачу данных на расстояние до 100 м или до 2 км с акустическим шлюзом между подводными или подземными датчиками и приповерхностными модулями со скоростью 400 бит/с. С её помощью можно успешно развёртывать и эксплуатировать устройства мониторинга интернета подводных вещей (IoUT).
Клиенты стартапа работают в Великобритании, ЕС и США. Новые разработки могут использоваться для мониторинга качества воды и окружающей среды, например, для соблюдения требований программы развития водной индустрии Великобритании AMP8, либо беспроводного мониторинга подводной части судна и приложений безопасности для критически важной подводной инфраструктуры. В настоящее время решения уже внедряют в нескольких проектах по мониторингу качества речной воды.
Стартап привлёк инвестиции в размере почти $8 млн в раунде финансирования серии A, который возглавили ассоциация семейных офисов Archangels, инвестиционная компания Scottish VC Par Equity и государственное агентство Scottish Enterprise. Среди инвесторов также присутствуют British Business Investment (BBI), Raptor Group, Deep Future, Blue Angel Network («дочка» SeaAhead).
CSignum направит полученные инвестиции на «расширение глобального присутствия, ускорение разработки продуктов и удовлетворение растущего спроса на надёжную передачу данных в режиме реального времени для подводных и подземных приложений».
📚Тематические ссылки:
https://www.csignum.com/csignum-secures-6m-to-transform-underwater-wireless-networks/
https://habr.com/ru/news/904986/
❤1
Synaptics Incorporated, американская компания по разработке технологий нейронных сетей и устройств интерфейса компьютер-человек (Сан-Хосе, Калифорния) расширила линейку беспроводных устройств Veros, выпустив первые чипы Wi-Fi 7, разработанные для отрасли Интернета вещей.
Новые компоненты SYN4390 и SYN4384 поддерживают полосу пропускания каналов до 320 МГц, что позволяет достигать пиковой скорости в 5,8 Гбит/с при сохранении низкой задержки. Каждый чип сочетает в себе технологии Wi-Fi 7 и Bluetooth 6.0 с возможностью подключения Zigbee/Thread и поддерживает стандарт Matter. Встроенный радиочастотный интерфейс и микросхема управления питанием помогают снизить стоимость системы и потребление энергии, что делает данные чипы подходящими для использования в «умных» домах, камерах безопасности и автомобильных развлекательных системах.
Многоканальная поддержка Wi-Fi 7 (MLO) позволяет устройствам одновременно отправлять и получать данные в диапазонах 2,4 ГГц, 5 ГГц и 6 ГГц. Это повышает пропускную способность и обеспечивает надежность соединений для работы в режиме реального времени, например, при потоковой передаче видео в формате 8K, интерактивных играх, иммерсивном AR/VR и мониторинге безопасности.
Для дополнительной экономии энергии чипы оснащены двухъядерными ARM-процессорами и встроенной памятью, поэтому они могут самостоятельно решать сетевые задачи, снижая нагрузку на основной процессор. Функции Bluetooth Low Energy Audio, Channel Sounding и LE Long Range дополняют набор функций для беспроводных соединений с низким энергопотреблением.
По словам Венката Кодавати, старшего вице-президента и главного менеджера по беспроводным продуктам в Synaptics, рост инфраструктуры Wi-Fi 7 «откроет двери» для более мощных IoT-устройств. Кодавати отметил, что сопряжение чипов Veros с вычислительной платформой Astra AI-Native от Synaptics позволит разработчикам легко создавать подключенные продукты, управляемые искусственным интеллектом, с такими возможностями, как Wi-Fi sensing.
📚Тематические ссылки:
https://iotdesignpro.com/news/synaptics-launches-veros-wi-fi-7-soc-family-designed-for-iot-applications
Новые компоненты SYN4390 и SYN4384 поддерживают полосу пропускания каналов до 320 МГц, что позволяет достигать пиковой скорости в 5,8 Гбит/с при сохранении низкой задержки. Каждый чип сочетает в себе технологии Wi-Fi 7 и Bluetooth 6.0 с возможностью подключения Zigbee/Thread и поддерживает стандарт Matter. Встроенный радиочастотный интерфейс и микросхема управления питанием помогают снизить стоимость системы и потребление энергии, что делает данные чипы подходящими для использования в «умных» домах, камерах безопасности и автомобильных развлекательных системах.
Многоканальная поддержка Wi-Fi 7 (MLO) позволяет устройствам одновременно отправлять и получать данные в диапазонах 2,4 ГГц, 5 ГГц и 6 ГГц. Это повышает пропускную способность и обеспечивает надежность соединений для работы в режиме реального времени, например, при потоковой передаче видео в формате 8K, интерактивных играх, иммерсивном AR/VR и мониторинге безопасности.
Для дополнительной экономии энергии чипы оснащены двухъядерными ARM-процессорами и встроенной памятью, поэтому они могут самостоятельно решать сетевые задачи, снижая нагрузку на основной процессор. Функции Bluetooth Low Energy Audio, Channel Sounding и LE Long Range дополняют набор функций для беспроводных соединений с низким энергопотреблением.
По словам Венката Кодавати, старшего вице-президента и главного менеджера по беспроводным продуктам в Synaptics, рост инфраструктуры Wi-Fi 7 «откроет двери» для более мощных IoT-устройств. Кодавати отметил, что сопряжение чипов Veros с вычислительной платформой Astra AI-Native от Synaptics позволит разработчикам легко создавать подключенные продукты, управляемые искусственным интеллектом, с такими возможностями, как Wi-Fi sensing.
📚Тематические ссылки:
https://iotdesignpro.com/news/synaptics-launches-veros-wi-fi-7-soc-family-designed-for-iot-applications
❤1
Небольшие летние каникулы закончились, погода тоже пришла в норму, а это значит, что можно продолжать узнавать о мире AI! 🤖 🧠
Ученые под руководством профессора Винода Менона из Стэнфордского университета (США) использовали искусственный интеллект и функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ) для создания «цифровых близнецов» мозга реальных школьников.
Работа стала результатом многолетних исследований профессора психиатрии и поведенческих наук Менона. По его словам, ранее ученые полагались в основном на поведенческие данные и когнитивную нейровизуализацию, однако теперь, благодаря новым инструментам ИИ, можно изучать данные процессы глубже и точнее.
В исследовании, опубликованном в Science Advances, участвовали 45 детей в возрасте от 7 до 9 лет, часть из которых имела диагностированные трудности в изучении математики. Пока дети решали простые задачи на сложение и вычитание, фМРТ регистрировала их мозговую активность. На основе этих данных нейросеть обучили имитировать не только поведение учеников при выполнении заданий, но и характер их нейронной активности.
В результате исследователи обнаружили, что у детей с трудностями в математике наблюдается повышенная нейронная активность в областях мозга, отвечающих за числовое мышление. Это состояние называют гипервозбудимостью. Оно приводит к феномену, который ученые обозначили как репрезентативное перекрытие — мозг реагирует на разные задачи почти одинаково, в результате чего затрудняется точное различение математических операций, то есть ребенок «теряется» в информационном шуме собственного мозга. По словам Менона, повышенная активность подобного рода мешает формировать чёткие ментальные образы задач. Разные математические проблемы вызывают схожие отклики мозга, из-за чего ученик не может «услышать» правильное решение, поскольку всё сливается в едины «фоновый шум».
Однако модели продемонстрировали, что при достаточном количестве обучения дети с нарушениями смогут достичь уровня сверстников. Цифровые близнецы показали, что ученикам с трудностями требуется почти вдвое больше времени и тренировок, чтобы достичь уровня сверстников, но в конечном итоге они способны прийти к той же точности.
Исследователи надеются, что цифровые модели позволят не просто понимать, но и тестировать в компьютерной симуляции различные стратегии коррекции задолго до их внедрения в классы. Это может привести к созданию персонализированных учебных планов, ориентированных на особенности мозга каждого ребёнка. Хотя работа ещё требует доработки и подтверждения, Менон уверен, что она откроет учителям и ученикам новый путь к более эффективному образованию и поддержке тех детей, которым учёба даётся труднее.
📚Тематические ссылки:
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adq9990
https://science.mail.ru/news/3478-mozg-protiv-matematiki/
Ученые под руководством профессора Винода Менона из Стэнфордского университета (США) использовали искусственный интеллект и функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ) для создания «цифровых близнецов» мозга реальных школьников.
Работа стала результатом многолетних исследований профессора психиатрии и поведенческих наук Менона. По его словам, ранее ученые полагались в основном на поведенческие данные и когнитивную нейровизуализацию, однако теперь, благодаря новым инструментам ИИ, можно изучать данные процессы глубже и точнее.
В исследовании, опубликованном в Science Advances, участвовали 45 детей в возрасте от 7 до 9 лет, часть из которых имела диагностированные трудности в изучении математики. Пока дети решали простые задачи на сложение и вычитание, фМРТ регистрировала их мозговую активность. На основе этих данных нейросеть обучили имитировать не только поведение учеников при выполнении заданий, но и характер их нейронной активности.
В результате исследователи обнаружили, что у детей с трудностями в математике наблюдается повышенная нейронная активность в областях мозга, отвечающих за числовое мышление. Это состояние называют гипервозбудимостью. Оно приводит к феномену, который ученые обозначили как репрезентативное перекрытие — мозг реагирует на разные задачи почти одинаково, в результате чего затрудняется точное различение математических операций, то есть ребенок «теряется» в информационном шуме собственного мозга. По словам Менона, повышенная активность подобного рода мешает формировать чёткие ментальные образы задач. Разные математические проблемы вызывают схожие отклики мозга, из-за чего ученик не может «услышать» правильное решение, поскольку всё сливается в едины «фоновый шум».
Однако модели продемонстрировали, что при достаточном количестве обучения дети с нарушениями смогут достичь уровня сверстников. Цифровые близнецы показали, что ученикам с трудностями требуется почти вдвое больше времени и тренировок, чтобы достичь уровня сверстников, но в конечном итоге они способны прийти к той же точности.
Исследователи надеются, что цифровые модели позволят не просто понимать, но и тестировать в компьютерной симуляции различные стратегии коррекции задолго до их внедрения в классы. Это может привести к созданию персонализированных учебных планов, ориентированных на особенности мозга каждого ребёнка. Хотя работа ещё требует доработки и подтверждения, Менон уверен, что она откроет учителям и ученикам новый путь к более эффективному образованию и поддержке тех детей, которым учёба даётся труднее.
📚Тематические ссылки:
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adq9990
https://science.mail.ru/news/3478-mozg-protiv-matematiki/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🏆1
Компания Microsoft начала тестирование новых функции с ИИ в Windows 11. Обновления коснулись таких приложений, как «Блокнот», Paint и «Ножницы» — в них были встроены инструменты на базе Copilot, которые призваны помочь в создании, редактировании и расширении контента.
Тестирование было начато с функции генерации текста в приложении «Блокнот» для Windows 11. Новый инструмент уже доступен участникам программы Windows Insider на каналах Dev и Canary. Чтобы воспользоваться функцией, нужно устройство из линейки Copilot+ PC и бета-версия системы. Функция получила название «Запись». Она позволяет:
🤩 создавать текст по пользовательскому запросу,
🤩 дополнять уже написанный текст.
Для запуска необходимо установить курсор в нужное место или выделить фрагмент, который требуется расширить. После этого в меню Copilot появится окно для ввода подсказки. На её основе ИИ сгенерирует текст и вставит его в документ. Пользователь может сохранить результат, удалить или изменить его с помощью новой подсказки. Функция была впервые замечена в бета-версии Windows 11 в начале 2025 года. В настоящее время Microsoft продолжает развивать ИИ-возможности «Блокнота». Ранее компания добавила два инструмента:
🤩 создание краткого содержания по исходному тексту (март 2024);
🤩 переписывание с возможностью изменить стиль, размер и тон (ноябрь 2024).
В Paint был добавлен генератор стикеров. Новая кнопка появилась в меню Copilot. После нажатия на неё откроется окно, куда можно будет ввести описание, по которому ИИ создаст набор стикеров. Пользователь может сохранить их или отправить в другое приложение. Также в Paint появился инструмент «Выбор объекта». Он позволяет выделять и редактировать отдельные элементы на изображении.
Редактор скриншотов «Ножницы» теперь включает в себя ИИ-инструмент «Идеальный скриншот» (Perfect screenshot). Он автоматически подгоняет размеры снимка под содержимое выделенной области. При необходимости пользователь может вручную внести правки. Кроме того, инструмент «Выбор цвета» теперь показывает значения HEX, RGB и HSL под курсором пипетки. Масштабировать изображение для точной работы можно с помощью колеса мыши или сочетания Ctrl + / –.
📚Тематические ссылки:
https://blogs.windows.com/windows-insider/2025/05/22/paint-snipping-tool-and-notepad-updates-with-new-features-begin-rolling-out-to-windows-insiders/
https://hightech.fm/2025/05/23/microsoft-paint-windows
Тестирование было начато с функции генерации текста в приложении «Блокнот» для Windows 11. Новый инструмент уже доступен участникам программы Windows Insider на каналах Dev и Canary. Чтобы воспользоваться функцией, нужно устройство из линейки Copilot+ PC и бета-версия системы. Функция получила название «Запись». Она позволяет:
Для запуска необходимо установить курсор в нужное место или выделить фрагмент, который требуется расширить. После этого в меню Copilot появится окно для ввода подсказки. На её основе ИИ сгенерирует текст и вставит его в документ. Пользователь может сохранить результат, удалить или изменить его с помощью новой подсказки. Функция была впервые замечена в бета-версии Windows 11 в начале 2025 года. В настоящее время Microsoft продолжает развивать ИИ-возможности «Блокнота». Ранее компания добавила два инструмента:
В Paint был добавлен генератор стикеров. Новая кнопка появилась в меню Copilot. После нажатия на неё откроется окно, куда можно будет ввести описание, по которому ИИ создаст набор стикеров. Пользователь может сохранить их или отправить в другое приложение. Также в Paint появился инструмент «Выбор объекта». Он позволяет выделять и редактировать отдельные элементы на изображении.
Редактор скриншотов «Ножницы» теперь включает в себя ИИ-инструмент «Идеальный скриншот» (Perfect screenshot). Он автоматически подгоняет размеры снимка под содержимое выделенной области. При необходимости пользователь может вручную внести правки. Кроме того, инструмент «Выбор цвета» теперь показывает значения HEX, RGB и HSL под курсором пипетки. Масштабировать изображение для точной работы можно с помощью колеса мыши или сочетания Ctrl + / –.
📚Тематические ссылки:
https://blogs.windows.com/windows-insider/2025/05/22/paint-snipping-tool-and-notepad-updates-with-new-features-begin-rolling-out-to-windows-insiders/
https://hightech.fm/2025/05/23/microsoft-paint-windows
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🤡1
Французский стартап Mistral представил собственный AI-инструмент для программистов под названием Mistral Code. Таким образом компания планирует составить конкуренцию таким продуктам, как GitHub Copilot, Windsurf и Cursor от Anysphere. Новый клиент уже доступен в виде бета-версии с ограниченным доступом для среды разработки JetBrains и Microsoft VS Code.
В основе Mistral Code лежит open-source проект Continue, доработанный и дополненный решениями самой компании. Инструмент объединяет в одном пакете несколько ключевых компонентов: встроенного помощника в IDE, возможность локального развёртывания, поддержку корпоративных сценариев и доступ к языковым моделям Mistral.
По словам разработчиков, это позволит создавать автодополнения, выполнять сложную рефакторизацию кода и автоматизировать задачи с помощью «агентных» сценариев непосредственно в привычной среде разработки. При этом платформа может быть развёрнута как в облаке, так и на выделенных мощностях, включая изолированные системы с локальными GPU.
В настоящее время интерес к AI-помощникам в программировании стремительно растёт. Несмотря на то, что такие инструменты пока не умеют создавать надёжный и безошибочный код, они заметно повышают продуктивность работы в целом. Согласно недавнему опросу, в 2024 году 76% разработчиков либо уже использовали, либо собирались использовать подобные решения.
В случае Mistral Code за автодополнение отвечает модель Codestral, за поиск и извлечение кода — Codestral Embed, за выполнение сложных действий — Devstral, а за общение в чат-режиме — Mistral Medium. Инструмент поддерживает более 80 языков программирования и работает с внешними плагинами. Он умеет анализировать файлы, терминальные выводы, сообщения об ошибках и другие артефакты разработки.
Среди первых корпоративных пользователей Mistral Code — консалтинговая компания Capgemini, испанский банк Abanca и французская железнодорожная сеть SNCF. Отдельно подчёркивается, что клиенты могут дообучать модели на своих собственных репозиториях или создавать их облегчённые версии.
Для ИТ-менеджеров предусмотрена детальная админ-панель с настройками доступа, аналитикой использования и управлением лицензиями. При этом наиболее важным аспектом остаётся автоматизация процедур безопасности при внедрении таких решений в корпоративную среде.
Компания обещает в будущем продолжить активное развитие Mistral Code, при этом часть улучшений будут возвращены обратно в open-source проект Continue. Компания Mistral была основана в 2023 году и с момента старта привлекла более 1,1€ млрд инвестиций. Среди других продуктов стартапа — чат-платформа Le Chat и корпоративный сервис Le Chat Enterprise с поддержкой Google Drive, Gmail и SharePoint.
📚Тематические ссылки:
https://www.securitylab.ru/news/560467.php
https://mistral.ai/news/mistral-code
В основе Mistral Code лежит open-source проект Continue, доработанный и дополненный решениями самой компании. Инструмент объединяет в одном пакете несколько ключевых компонентов: встроенного помощника в IDE, возможность локального развёртывания, поддержку корпоративных сценариев и доступ к языковым моделям Mistral.
По словам разработчиков, это позволит создавать автодополнения, выполнять сложную рефакторизацию кода и автоматизировать задачи с помощью «агентных» сценариев непосредственно в привычной среде разработки. При этом платформа может быть развёрнута как в облаке, так и на выделенных мощностях, включая изолированные системы с локальными GPU.
В настоящее время интерес к AI-помощникам в программировании стремительно растёт. Несмотря на то, что такие инструменты пока не умеют создавать надёжный и безошибочный код, они заметно повышают продуктивность работы в целом. Согласно недавнему опросу, в 2024 году 76% разработчиков либо уже использовали, либо собирались использовать подобные решения.
В случае Mistral Code за автодополнение отвечает модель Codestral, за поиск и извлечение кода — Codestral Embed, за выполнение сложных действий — Devstral, а за общение в чат-режиме — Mistral Medium. Инструмент поддерживает более 80 языков программирования и работает с внешними плагинами. Он умеет анализировать файлы, терминальные выводы, сообщения об ошибках и другие артефакты разработки.
Среди первых корпоративных пользователей Mistral Code — консалтинговая компания Capgemini, испанский банк Abanca и французская железнодорожная сеть SNCF. Отдельно подчёркивается, что клиенты могут дообучать модели на своих собственных репозиториях или создавать их облегчённые версии.
Для ИТ-менеджеров предусмотрена детальная админ-панель с настройками доступа, аналитикой использования и управлением лицензиями. При этом наиболее важным аспектом остаётся автоматизация процедур безопасности при внедрении таких решений в корпоративную среде.
Компания обещает в будущем продолжить активное развитие Mistral Code, при этом часть улучшений будут возвращены обратно в open-source проект Continue. Компания Mistral была основана в 2023 году и с момента старта привлекла более 1,1€ млрд инвестиций. Среди других продуктов стартапа — чат-платформа Le Chat и корпоративный сервис Le Chat Enterprise с поддержкой Google Drive, Gmail и SharePoint.
📚Тематические ссылки:
https://www.securitylab.ru/news/560467.php
https://mistral.ai/news/mistral-code
Китайские ученые предложили новый подход к проблеме обнаружения аутизма. Диагностика психических расстройств — одна из самых сложных задач современной медицины. В отличие от многих других заболеваний, депрессию, аутизм и другие нейропсихиатрические нарушения врачи выявляют главным образом на основе субъективных оценок поведения и симптомов пациента. Объективных маркеров, которые можно было бы измерить с помощью медицинского оборудования, до сих пор практически не существовало.
Китайские исследователи создали компьютерную модель, которая имитирует работу человеческого мозга и может предсказывать, как будут развиваться процессы в различных областях у здоровых людей и пациентов с психическими расстройствами.
Для анализа были собраны данные функциональной магнитно-резонансной томографии, которая фиксирует изменения кровотока в мозге во время его работы. Исследователи разработали математическую модель, способную воспроизводить эти сигналы путем настройки двух ключевых параметров - силы связей между различными областями мозга и показателей, характеризующих переходы между различными состояниями мозговой активности.
Преимущество нового подхода состоит в способности адаптироваться к особенностям каждого пациента. Традиционные методы анализа мозговой активности используют усредненные данные, что снижает их точность при работе с конкретными людьми. Созданная китайскими учеными система включает в себя персонализированные алгоритмы, которые учитывают характеристики мозга каждого обследуемого.
Эффективность метода проверили на двух крупных базах данных, содержащих результаты МРТ-сканирования пациентов с большим депрессивным расстройством и расстройствами аутистического спектра. Система продемонстрировала точность как в различении больных и здоровых людей, так и в определении подтипов депрессии. Результаты оказались значительно лучше тех, что показывают существующие методы анализа функциональных связей в мозге.
Детальный анализ выявил специфические области мозга, которые работают по-разному у здоровых людей и пациентов с психическими расстройствами. Наиболее заметные различия обнаружили в гиппокампе, отвечающем за память, двигательных областях коры, поясной коре, связанной с эмоциями, островковой доле и предклинье. Активность таламуса и теменной коры коррелировали с тяжестью симптомов депрессии и аутизма соответственно.
📚Тематические ссылки:
https://spj.science.org/doi/10.34133/research.0648
https://hightech.fm/2025/06/04/ai-mental-health
Китайские исследователи создали компьютерную модель, которая имитирует работу человеческого мозга и может предсказывать, как будут развиваться процессы в различных областях у здоровых людей и пациентов с психическими расстройствами.
Для анализа были собраны данные функциональной магнитно-резонансной томографии, которая фиксирует изменения кровотока в мозге во время его работы. Исследователи разработали математическую модель, способную воспроизводить эти сигналы путем настройки двух ключевых параметров - силы связей между различными областями мозга и показателей, характеризующих переходы между различными состояниями мозговой активности.
Преимущество нового подхода состоит в способности адаптироваться к особенностям каждого пациента. Традиционные методы анализа мозговой активности используют усредненные данные, что снижает их точность при работе с конкретными людьми. Созданная китайскими учеными система включает в себя персонализированные алгоритмы, которые учитывают характеристики мозга каждого обследуемого.
Эффективность метода проверили на двух крупных базах данных, содержащих результаты МРТ-сканирования пациентов с большим депрессивным расстройством и расстройствами аутистического спектра. Система продемонстрировала точность как в различении больных и здоровых людей, так и в определении подтипов депрессии. Результаты оказались значительно лучше тех, что показывают существующие методы анализа функциональных связей в мозге.
Детальный анализ выявил специфические области мозга, которые работают по-разному у здоровых людей и пациентов с психическими расстройствами. Наиболее заметные различия обнаружили в гиппокампе, отвечающем за память, двигательных областях коры, поясной коре, связанной с эмоциями, островковой доле и предклинье. Активность таламуса и теменной коры коррелировали с тяжестью симптомов депрессии и аутизма соответственно.
📚Тематические ссылки:
https://spj.science.org/doi/10.34133/research.0648
https://hightech.fm/2025/06/04/ai-mental-health
Учёные из Университета Эксетера провели необычный эксперимент на побережье Португалии, чтобы понять, как самцы крабов-скрипачей реагируют на появление конкурента. Для этого они создали робота по имени «Волнистый Дейв» (Wavy Dave) — биомиметического краба с 3D-напечатанной клешнёй, способной имитировать брачные движения самцов.
Крабы-скрипачи используют крупную клешню, чтобы привлекать самок: чем больше и быстрее движение — тем выше шансы на спаривание. Исследователи хотели выяснить, как живые самцы ведут себя, когда появляется соперник. Дейва устанавливали в 30 см от норы настоящего краба и управляли им дистанционно по Bluetooth, записывая реакцию на камеру.
Оказалось, что живые самцы начинают активнее размахивать клешнями, особенно если робот выглядел слабее — например, если его клешня была меньше. Они дольше оставались на поверхности и усиливали сигнал, будто пытаясь перещеголять соперника. Однако если клешня у Дейва была крупнее, самцы чаще избегали конкуренции — возможно, оценивая шансы на победу.
«Если ты владелец магазина, а твой конкурент снижает цены, тебе придётся пересмотреть свою стратегию. Что-то похожее происходит и у самцов крабов», — объясняют авторы исследования.
Самки, в свою очередь, Дейва проигнорировали — его движения показались им неестественными. А вот один особенно агрессивный самец воспринял робота как реальную угрозу: он атаковал Дейва и оторвал ему клешню. Эксперимент пришлось приостановить для ремонта робота.
Исследование показало, что крабы способны адаптировать поведение в ответ на действия соперников, что помогает понять механизмы социальной конкуренции в животном мире. Учёные планируют продолжить работу с восстановленным роботом. Результаты исследования опубликованы в журнале Proceedings of the Royal Society B.
📚Тематические ссылки:
https://hightech.fm/2025/08/06/wavy-dave-crab
https://knife.media/uchenye-izobreli-robota-s-kleshnyami-chtoby-izuchit-brachnye-ritualy-krabov-skripachej/
Крабы-скрипачи используют крупную клешню, чтобы привлекать самок: чем больше и быстрее движение — тем выше шансы на спаривание. Исследователи хотели выяснить, как живые самцы ведут себя, когда появляется соперник. Дейва устанавливали в 30 см от норы настоящего краба и управляли им дистанционно по Bluetooth, записывая реакцию на камеру.
Оказалось, что живые самцы начинают активнее размахивать клешнями, особенно если робот выглядел слабее — например, если его клешня была меньше. Они дольше оставались на поверхности и усиливали сигнал, будто пытаясь перещеголять соперника. Однако если клешня у Дейва была крупнее, самцы чаще избегали конкуренции — возможно, оценивая шансы на победу.
«Если ты владелец магазина, а твой конкурент снижает цены, тебе придётся пересмотреть свою стратегию. Что-то похожее происходит и у самцов крабов», — объясняют авторы исследования.
Самки, в свою очередь, Дейва проигнорировали — его движения показались им неестественными. А вот один особенно агрессивный самец воспринял робота как реальную угрозу: он атаковал Дейва и оторвал ему клешню. Эксперимент пришлось приостановить для ремонта робота.
Исследование показало, что крабы способны адаптировать поведение в ответ на действия соперников, что помогает понять механизмы социальной конкуренции в животном мире. Учёные планируют продолжить работу с восстановленным роботом. Результаты исследования опубликованы в журнале Proceedings of the Royal Society B.
📚Тематические ссылки:
https://hightech.fm/2025/08/06/wavy-dave-crab
https://knife.media/uchenye-izobreli-robota-s-kleshnyami-chtoby-izuchit-brachnye-ritualy-krabov-skripachej/
🔥3
Учёные из Института науки и технологий Тэгу Кенбук (DGIST) в Южной Корее разработали эффективную систему беспроводной зарядки для имплантируемых медицинских устройств с использованием ультразвука. Новая технология позволяет полностью зарядить аккумулятор, вживлённый в ткани, менее чем за два часа — вдвое быстрее существующих аналогов.
С ростом числа кардиостимуляторов, нейростимуляторов и других имплантов остро стоит проблема ограниченного ресурса батарей. Традиционно их замена требует хирургического вмешательства, что связано с рисками для пациентов и высокими затратами. Беспроводные системы на основе ультразвука уже разрабатывались ранее, но сталкивались с низкой эффективностью преобразования энергии и громоздкими компонентами.
Команда DGIST предложила решение — пьезоэлектрический накопитель энергии с «сэндвич-структурой». Он состоит из двух слоёв: первый улавливает прямую ультразвуковую волну, второй — отражённую, что позволяет задействовать больше энергии и повысить общую эффективность более чем на 20%. Такой подход обеспечивает стабильную зарядку даже на глубине до 30 мм под тканями.
В ходе тестов аккумулятор ёмкостью 140 мА·ч зарядился за 1 час 40 минут под водой, а через свиную ткань аналогичной толщины аккумулятор на 60 мА·ч заряжался 1 час 20 минут. Исследователи отмечают, что система работает в пределах безопасного для человека уровня ультразвукового воздействия.
Разработка уже привлекла интерес медицинских компаний. Учёные планируют интегрировать технологию с реальными имплантируемыми устройствами и начать клинические испытания. В перспективе это может радикально сократить количество операций по замене батарей и улучшить качество жизни пациентов.
📚Тематические ссылки:
https://www.ferra.ru/news/techlife/uchyonye-razrabotali-ultrazvukovuyu-besprovodnuyu-zaryadku-dlya-implantov-05-08-2025.htm
https://hightech.fm/2025/08/05/ultrasound-wireless
С ростом числа кардиостимуляторов, нейростимуляторов и других имплантов остро стоит проблема ограниченного ресурса батарей. Традиционно их замена требует хирургического вмешательства, что связано с рисками для пациентов и высокими затратами. Беспроводные системы на основе ультразвука уже разрабатывались ранее, но сталкивались с низкой эффективностью преобразования энергии и громоздкими компонентами.
Команда DGIST предложила решение — пьезоэлектрический накопитель энергии с «сэндвич-структурой». Он состоит из двух слоёв: первый улавливает прямую ультразвуковую волну, второй — отражённую, что позволяет задействовать больше энергии и повысить общую эффективность более чем на 20%. Такой подход обеспечивает стабильную зарядку даже на глубине до 30 мм под тканями.
В ходе тестов аккумулятор ёмкостью 140 мА·ч зарядился за 1 час 40 минут под водой, а через свиную ткань аналогичной толщины аккумулятор на 60 мА·ч заряжался 1 час 20 минут. Исследователи отмечают, что система работает в пределах безопасного для человека уровня ультразвукового воздействия.
Разработка уже привлекла интерес медицинских компаний. Учёные планируют интегрировать технологию с реальными имплантируемыми устройствами и начать клинические испытания. В перспективе это может радикально сократить количество операций по замене батарей и улучшить качество жизни пациентов.
📚Тематические ссылки:
https://www.ferra.ru/news/techlife/uchyonye-razrabotali-ultrazvukovuyu-besprovodnuyu-zaryadku-dlya-implantov-05-08-2025.htm
https://hightech.fm/2025/08/05/ultrasound-wireless
🙏2
Учёные из Наньянского технологического университета в Сингапуре и их японские коллеги создали первую в мире роботизированную линию по массовому производству тараканов-киборгов. Теперь сборка одного биомеханического насекомого занимает всего 68 секунд и проходит полностью без участия человека.
В основе — промышленный манипулятор UR3e с камерой глубины Intel RealSense, который с помощью системы компьютерного зрения точно позиционирует компоненты. Тараканов временно обездвиживают с помощью углекислого газа, после чего к их спине крепится миниатюрная электронная платформа, напоминающая рюкзак. Для управления движением в область передних лап вводятся два электрода, стимулирующие нервную систему: подача сигнала на одну лапу вызывает поворот, на обе — остановку.
В качестве платформы выбраны шипящие мадагаскарские тараканы — одни из крупнейших в мире, длиной до 7 см. Их размер позволяет нести необходимую электронику, чего пока не могут сделать более мелкие виды. Главное преимущество таких киборгов — энергоэффективность живого организма: накормленное насекомое работает дольше любого мини-робота с аккумулятором.
Ключевое преимущество насекомых-киборгов — их естественная энергоэффективность. Ни один современный миниатюрный аккумулятор не способен обеспечить роботу такую выносливость, как у живого таракана. При достаточном питании насекомое может двигаться значительно дольше и преодолевать большие расстояния, чем механический аналог с полным зарядом батареи. Рои таких кибернасекомых способны оперативно обследовать руины, труднодоступные помещения и сложные инженерные сооружения, не требуя разборки или разрушения конструкций.
Испытания показали, что киборги, собранные автоматически, управляются не хуже, чем собранные вручную. Эксперимент с роевым управлением подтвердил эффективность подхода: четыре таракана совместно обследовали почти всю заданную территорию, что демонстрирует потенциал для применения в сложных условиях.
Технология открывает путь к использованию роев кибернасекомых в разведке, поисково-спасательных операциях при стихийных бедствиях и инспекции труднодоступных объектов, где невозможно применение традиционной техники. Исследование опубликовано в журнале Nature Communications 2025.
📚Тематические ссылки:
https://hightech.fm/2025/08/02/cyber-inc
https://3dnews.ru/1126995/v-singapure-nalageno-pervoe-v-mire-massovoe-proizvodstvo-tarakanovkiborgov
В основе — промышленный манипулятор UR3e с камерой глубины Intel RealSense, который с помощью системы компьютерного зрения точно позиционирует компоненты. Тараканов временно обездвиживают с помощью углекислого газа, после чего к их спине крепится миниатюрная электронная платформа, напоминающая рюкзак. Для управления движением в область передних лап вводятся два электрода, стимулирующие нервную систему: подача сигнала на одну лапу вызывает поворот, на обе — остановку.
В качестве платформы выбраны шипящие мадагаскарские тараканы — одни из крупнейших в мире, длиной до 7 см. Их размер позволяет нести необходимую электронику, чего пока не могут сделать более мелкие виды. Главное преимущество таких киборгов — энергоэффективность живого организма: накормленное насекомое работает дольше любого мини-робота с аккумулятором.
Ключевое преимущество насекомых-киборгов — их естественная энергоэффективность. Ни один современный миниатюрный аккумулятор не способен обеспечить роботу такую выносливость, как у живого таракана. При достаточном питании насекомое может двигаться значительно дольше и преодолевать большие расстояния, чем механический аналог с полным зарядом батареи. Рои таких кибернасекомых способны оперативно обследовать руины, труднодоступные помещения и сложные инженерные сооружения, не требуя разборки или разрушения конструкций.
Испытания показали, что киборги, собранные автоматически, управляются не хуже, чем собранные вручную. Эксперимент с роевым управлением подтвердил эффективность подхода: четыре таракана совместно обследовали почти всю заданную территорию, что демонстрирует потенциал для применения в сложных условиях.
Технология открывает путь к использованию роев кибернасекомых в разведке, поисково-спасательных операциях при стихийных бедствиях и инспекции труднодоступных объектов, где невозможно применение традиционной техники. Исследование опубликовано в журнале Nature Communications 2025.
📚Тематические ссылки:
https://hightech.fm/2025/08/02/cyber-inc
https://3dnews.ru/1126995/v-singapure-nalageno-pervoe-v-mire-massovoe-proizvodstvo-tarakanovkiborgov
🙉1
Учёные впервые с помощью компактного детектора зафиксировали редкое взаимодействие антинейтрино с атомными ядрами. Эксперимент CONUS+ стал прорывом в нейтринной физике: детектор массой всего 3 килограмма смог зарегистрировать когерентное упругое рассеяние антинейтрино на ядрах — процесс, в котором частица взаимодействует не с отдельными нуклонами, а со всем атомным ядром, слегка изменяя его движение.
Установка была размещена всего в 20 метрах от активной зоны реактора швейцарской АЭС «Лайбштадт», где поток антинейтрино достигает десятков триллионов частиц в секунду на квадратный сантиметр. После почти четырёх месяцев измерений учёные зафиксировали 395 сигналов с погрешностью ±106 — статистически значимый результат, полностью согласующийся с теоретическими предсказаниями.
Это достижение, опубликованное в журнале Nature, открывает путь к созданию портативных нейтринных детекторов. В будущем такие устройства смогут в реальном времени контролировать мощность ядерных реакторов и состав их изотопов, что важно для ядерной безопасности и нераспространения.
Кроме прикладного значения, CONUS+ даёт уникальную возможность изучать тонкие эффекты в рамках Стандартной модели и искать отклонения от неё. Уже осенью 2024 года установку модернизировали, добавив более чувствительные детекторы. Исследователи считают, что этот эксперимент может стать отправной точкой для нового направления в физике частиц.
📚Тематические ссылки:
https://hightech.fm/2025/08/01/neutrino-run
https://www.securitylab.ru/news/561908.php
https://istina.msu.ru/download/140874805/1kNu5a:0Ii5DtRSfDmANq9Lj2yHm2NcdA0/
Установка была размещена всего в 20 метрах от активной зоны реактора швейцарской АЭС «Лайбштадт», где поток антинейтрино достигает десятков триллионов частиц в секунду на квадратный сантиметр. После почти четырёх месяцев измерений учёные зафиксировали 395 сигналов с погрешностью ±106 — статистически значимый результат, полностью согласующийся с теоретическими предсказаниями.
Это достижение, опубликованное в журнале Nature, открывает путь к созданию портативных нейтринных детекторов. В будущем такие устройства смогут в реальном времени контролировать мощность ядерных реакторов и состав их изотопов, что важно для ядерной безопасности и нераспространения.
Кроме прикладного значения, CONUS+ даёт уникальную возможность изучать тонкие эффекты в рамках Стандартной модели и искать отклонения от неё. Уже осенью 2024 года установку модернизировали, добавив более чувствительные детекторы. Исследователи считают, что этот эксперимент может стать отправной точкой для нового направления в физике частиц.
📚Тематические ссылки:
https://hightech.fm/2025/08/01/neutrino-run
https://www.securitylab.ru/news/561908.php
https://istina.msu.ru/download/140874805/1kNu5a:0Ii5DtRSfDmANq9Lj2yHm2NcdA0/
🔥1
Мы не календарь, поэтому на дворе 4 сентября, а это значит, что пора выпускать новый пост на тему Интернета вещей!
Команда ONEKEY Research Lab выявила опасную уязвимость в прошивке MeteoBridge — компактного устройства, которое связывает персональные метеостанции с публичными сервисами вроде Weather Underground. Проблема затрагивает версии прошивки 6.1 и ниже, позволяя злоумышленникам без авторизации выполнять произвольные команды с root-правами. Уязвимости присвоен идентификатор CVE-2025-4008, её критичность оценена в 8.7 баллов по шкале CVSS.
Причиной стала ошибка в CGI-скрипте /cgi-bin/template.cgi, который принимает входные данные из переменной $QUERY_STRING без какой-либо фильтрации и передаёт их напрямую в eval — приём, признанный одним из самых провальных в плане безопасности. Любой запрос вида http://[цель]/public/template.cgi?templatefile=$(команда) может привести к выполнению произвольного кода.
Ситуация усугубляется ошибкой в конфигурации веб-сервера uhttpd - хотя директория /cgi-bin требует авторизации, тот же уязвимый скрипт дублируется в открытой папке /public, где аутентификация не предусмотрена. Таким образом, атака становится возможной даже без ввода логина и пароля.
По данным Shodan в сети обнаруживается от 70 до 130 таких устройств. Это означает, что вероятность реальных атак является достаточно высокой. Особенно опасны сценарии социальной инженерии - злоумышленник может встроить вредоносную ссылку в изображение или HTML-элемент, и после «клика» у пользователя произойдёт несанкционированное выполнение кода.
Если говорить об эксплуатации, то методика одного HTTP-запроса методом GET. ONEKEY показала, как можно использовать curl для отправки команды и получения её результата напрямую в теле ответа — это упрощает автоматизацию атак и повышает эффективность эксплуатации.
Уязвимость была обнаружена новым модулем статического анализа bash-скриптов, внедрённым в платформу ONEKEY. Процесс раскрытия уязвимости оказался достаточно сложным: первоначально администрация MeteoBridge удалила сообщение об уязвимости и заблокировала учётную запись автора на форуме. Однако в результате настойчивых уведомлений, в том числе с участием Федерального ведомства по информационной безопасности Германии (BSI), разработчик выпустил исправленную версию 14 мая 2025 года.
Пользователям устройства рекомендуется обновить версию до 6.2. Организациям, работающим с IoT-технологиями, рекомендуется внедрить автоматические инструменты проверки прошивок, поскольку подобные инциденты наглядно демонстрируют, насколько незаметными, но опасными могут быть подобные уязвимости.
📕 Тематические ссылки:
https://www.ptsecurity.com/ru-ru/research/threatscape/
https://www.securitylab.ru/news/559746.php
Команда ONEKEY Research Lab выявила опасную уязвимость в прошивке MeteoBridge — компактного устройства, которое связывает персональные метеостанции с публичными сервисами вроде Weather Underground. Проблема затрагивает версии прошивки 6.1 и ниже, позволяя злоумышленникам без авторизации выполнять произвольные команды с root-правами. Уязвимости присвоен идентификатор CVE-2025-4008, её критичность оценена в 8.7 баллов по шкале CVSS.
Причиной стала ошибка в CGI-скрипте /cgi-bin/template.cgi, который принимает входные данные из переменной $QUERY_STRING без какой-либо фильтрации и передаёт их напрямую в eval — приём, признанный одним из самых провальных в плане безопасности. Любой запрос вида http://[цель]/public/template.cgi?templatefile=$(команда) может привести к выполнению произвольного кода.
Ситуация усугубляется ошибкой в конфигурации веб-сервера uhttpd - хотя директория /cgi-bin требует авторизации, тот же уязвимый скрипт дублируется в открытой папке /public, где аутентификация не предусмотрена. Таким образом, атака становится возможной даже без ввода логина и пароля.
По данным Shodan в сети обнаруживается от 70 до 130 таких устройств. Это означает, что вероятность реальных атак является достаточно высокой. Особенно опасны сценарии социальной инженерии - злоумышленник может встроить вредоносную ссылку в изображение или HTML-элемент, и после «клика» у пользователя произойдёт несанкционированное выполнение кода.
Если говорить об эксплуатации, то методика одного HTTP-запроса методом GET. ONEKEY показала, как можно использовать curl для отправки команды и получения её результата напрямую в теле ответа — это упрощает автоматизацию атак и повышает эффективность эксплуатации.
Уязвимость была обнаружена новым модулем статического анализа bash-скриптов, внедрённым в платформу ONEKEY. Процесс раскрытия уязвимости оказался достаточно сложным: первоначально администрация MeteoBridge удалила сообщение об уязвимости и заблокировала учётную запись автора на форуме. Однако в результате настойчивых уведомлений, в том числе с участием Федерального ведомства по информационной безопасности Германии (BSI), разработчик выпустил исправленную версию 14 мая 2025 года.
Пользователям устройства рекомендуется обновить версию до 6.2. Организациям, работающим с IoT-технологиями, рекомендуется внедрить автоматические инструменты проверки прошивок, поскольку подобные инциденты наглядно демонстрируют, насколько незаметными, но опасными могут быть подобные уязвимости.
https://www.ptsecurity.com/ru-ru/research/threatscape/
https://www.securitylab.ru/news/559746.php
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2❤1
Более миллиона домашних устройств по всему миру заражены вредоносным ПО BADBOX 2.0, которое превращает обычную электронику в инструмент киберпреступников. Под угрозой находятся недорогие китайские Android-устройства, включая телевизоры, медиаплееры, проекторы, планшеты и другие IoT-гаджеты.
Суть атаки заключается в том, что злоумышленники используют заражённые устройства как резидентные прокси, что позволяет им маскировать свою активность, перенаправляя вредоносный трафик через IP-адреса ничего не подозревающих пользователей. Кроме того, заражённая техника участвует в кликфроде, автоматической прокрутке рекламы и в атаках на аккаунты с помощью ранее украденных паролей.
Особую опасность представляет способ заражения. BADBOX 2.0 может быть предустановлен на устройство ещё до покупки, непосредственно на заводе, либо попасть на него при установке обновлений или приложений из сторонних маркетов. Как подчёркивают специалисты, основное заражение происходит уже на этапе первой настройки, когда устройство скачивает обязательные приложения, содержащие в себе бэкдор.
После активации вирус подключается к управляющим серверам злоумышленников, получая команды на дальнейшее использование. Одной из его главных функций становится участие в прокси-сетях, через которые преступники ведут анонимную деятельность в интернете. Это также позволяет скрывать массовые атаки на сайты, совершать мошенничество с рекламой и использовать взломанные IP в подборе паролей.
Все инфицированные гаджеты используют открытую версию Android Open Source Project (AOSP), а не сертифицированную Android TV OS. Это значит, что защита Google Play Protect на них отсутствует. Большинство устройств поступают с китайских фабрик и продаются по всему миру под десятками малознакомых брендов.
В числе заражённых устройств десятки моделей, включая X96Q, X96mini, TX3mini, MX10PRO, Smart TV от Fujicom и другие устройства, перечисленные в отчёте HUMAN. Многие из них продвигаются как «разлоченные» или «с поддержкой бесплатного контента», что повышает интерес пользователей, но фактически делает их мишенью.
Обнаружить заражение можно по характерным признакам: подозрительные приложения, отключённая защита Google, необычный сетевой трафик, неизвестный бренд устройства. Иногда даже имя модели, такое как «TVBOX» или «Smart», может указывать на потенциальную угрозу.
В марте 2025 года Google, HUMAN, Trend Micro и The Shadowserver Foundation провели совместную операцию, временно прервав связь более 500 тысяч устройств с управляющими серверами. Но несмотря на успех, новые устройства продолжают подключаться к сети BADBOX 2.0, и угроза остаётся актуальной.
ФБР призвало всех владельцев IoT-устройств проверить свою технику, избегать загрузки приложений из сторонних источников и внимательно следить за трафиком в домашних сетях. При малейшем подозрении на заражение рекомендуется немедленно изолировать устройство от интернета, что может прервать его связь с ботнетом и нарушить управление со стороны злоумышленников.
📕 Тематические ссылки:
https://www.humansecurity.com/learn/blog/satori-threat-intelligence-disruption-badbox-2-0/
https://www.ic3.gov/PSA/2025/PSA250605#fn2
https://www.securitylab.ru/news/560122.php
Суть атаки заключается в том, что злоумышленники используют заражённые устройства как резидентные прокси, что позволяет им маскировать свою активность, перенаправляя вредоносный трафик через IP-адреса ничего не подозревающих пользователей. Кроме того, заражённая техника участвует в кликфроде, автоматической прокрутке рекламы и в атаках на аккаунты с помощью ранее украденных паролей.
Особую опасность представляет способ заражения. BADBOX 2.0 может быть предустановлен на устройство ещё до покупки, непосредственно на заводе, либо попасть на него при установке обновлений или приложений из сторонних маркетов. Как подчёркивают специалисты, основное заражение происходит уже на этапе первой настройки, когда устройство скачивает обязательные приложения, содержащие в себе бэкдор.
После активации вирус подключается к управляющим серверам злоумышленников, получая команды на дальнейшее использование. Одной из его главных функций становится участие в прокси-сетях, через которые преступники ведут анонимную деятельность в интернете. Это также позволяет скрывать массовые атаки на сайты, совершать мошенничество с рекламой и использовать взломанные IP в подборе паролей.
Все инфицированные гаджеты используют открытую версию Android Open Source Project (AOSP), а не сертифицированную Android TV OS. Это значит, что защита Google Play Protect на них отсутствует. Большинство устройств поступают с китайских фабрик и продаются по всему миру под десятками малознакомых брендов.
В числе заражённых устройств десятки моделей, включая X96Q, X96mini, TX3mini, MX10PRO, Smart TV от Fujicom и другие устройства, перечисленные в отчёте HUMAN. Многие из них продвигаются как «разлоченные» или «с поддержкой бесплатного контента», что повышает интерес пользователей, но фактически делает их мишенью.
Обнаружить заражение можно по характерным признакам: подозрительные приложения, отключённая защита Google, необычный сетевой трафик, неизвестный бренд устройства. Иногда даже имя модели, такое как «TVBOX» или «Smart», может указывать на потенциальную угрозу.
В марте 2025 года Google, HUMAN, Trend Micro и The Shadowserver Foundation провели совместную операцию, временно прервав связь более 500 тысяч устройств с управляющими серверами. Но несмотря на успех, новые устройства продолжают подключаться к сети BADBOX 2.0, и угроза остаётся актуальной.
ФБР призвало всех владельцев IoT-устройств проверить свою технику, избегать загрузки приложений из сторонних источников и внимательно следить за трафиком в домашних сетях. При малейшем подозрении на заражение рекомендуется немедленно изолировать устройство от интернета, что может прервать его связь с ботнетом и нарушить управление со стороны злоумышленников.
https://www.humansecurity.com/learn/blog/satori-threat-intelligence-disruption-badbox-2-0/
https://www.ic3.gov/PSA/2025/PSA250605#fn2
https://www.securitylab.ru/news/560122.php
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤬2🔥1
Японские инженеры разработали систему, которая позволяет оператору управлять всенаправленными дронами по шести степеням свободы с помощью движений одной руки и жестов.
В отличие от обычных мультикоптеров, всенаправленные дроны способны контролировать ориентацию в пространстве по всем шести степеням свободы — перемещение по трем осям, а также крен, тангаж и рысканье. Пропеллеры таких дронов, как правило, имеют поворотный механизм, который позволяет им изменять направление вектора тяги всех роторов. Благодаря этому всенаправленные дроны могут зависать под любым углом и прилагать усилие к объектам в любом направлении, что делает их идеальным инструментом для воздушных манипуляций. Однако управление такими сложными системами представляет проблему. Традиционные джойстики и радиоуправляемые пульты обычно рассчитаны на стандартные мультикоптеры с четырьмя степенями свободы (перемещение по трем осям и поворот вокруг вертикальной оси) и плохо подходят для точного управления всенаправленными дронами.
Инженеры под руководством Модзю Чжао из Токийского университета предложили свой вариант решения этой проблемы. Они разработали систему телеуправления, которая использует естественную моторику человеческой руки для управления положением и ориентацией всенаправленного дрона по всем осям. Разработка состоит из перчатки с датчиками для распознавания жестов и двух комплектов маркеров для плеча и кисти внешней системы захвата движения.
Маркеры позволяют с высокой точностью отслеживать положение кисти относительно плеча, а перчатка снабжена сенсорами, которые измеряют степень растяжения материала, и на основе этих данных система распознает текущий жест. Положение плеча используется как точка отсчета, а положение и ориентация кисти транслируются в команды для дрона. Перчатка позволяет переключаться между несколькими режимами управления, сгибая пальцы в определенные комбинации.
Исследователи отмечают, что для успешного выполнения сложных заданий, которые могут включать в себя перемещение на большое расстояние и точные манипуляции с объектами, необходимо не менее четырех режимов управления, каждый из которых оптимизирован под определенный этап задачи. Например, в одном из режимов дрон ведет себя как продолжение руки оператора: плечо выступает в качестве центра сферической системы координат, а направление от плеча к кисти задает направление полета дрона. Когда оператор вытягивает руку вперед, дрон улетает дальше, а когда сгибает — возвращается. А в другом режиме положение и ориентация дрона полностью повторяют положение и ориентацию кисти оператора.
Для проверки работоспособности системы инженеры провели эксперимент — оператор должен был с помощью всенаправленного дрона с вилкообразным захватом повернуть вентиль на вертикальной трубе. В дальнейшем разработчики планируют сделать систему полностью автономной, используя носимые датчики вместо внешней системы захвата движения и сенсоры на борту аппарата для определения его местоположения. Также планируется добавить тактильную обратную связь, чтобы оператор мог чувствовать контакт дрона с объектами.
📕 Тематические ссылки:
https://arxiv.org/abs/2506.15009
https://nplus1.ru/news/2025/06/30/hand-based-teleoperation-for-omnidrone
В отличие от обычных мультикоптеров, всенаправленные дроны способны контролировать ориентацию в пространстве по всем шести степеням свободы — перемещение по трем осям, а также крен, тангаж и рысканье. Пропеллеры таких дронов, как правило, имеют поворотный механизм, который позволяет им изменять направление вектора тяги всех роторов. Благодаря этому всенаправленные дроны могут зависать под любым углом и прилагать усилие к объектам в любом направлении, что делает их идеальным инструментом для воздушных манипуляций. Однако управление такими сложными системами представляет проблему. Традиционные джойстики и радиоуправляемые пульты обычно рассчитаны на стандартные мультикоптеры с четырьмя степенями свободы (перемещение по трем осям и поворот вокруг вертикальной оси) и плохо подходят для точного управления всенаправленными дронами.
Инженеры под руководством Модзю Чжао из Токийского университета предложили свой вариант решения этой проблемы. Они разработали систему телеуправления, которая использует естественную моторику человеческой руки для управления положением и ориентацией всенаправленного дрона по всем осям. Разработка состоит из перчатки с датчиками для распознавания жестов и двух комплектов маркеров для плеча и кисти внешней системы захвата движения.
Маркеры позволяют с высокой точностью отслеживать положение кисти относительно плеча, а перчатка снабжена сенсорами, которые измеряют степень растяжения материала, и на основе этих данных система распознает текущий жест. Положение плеча используется как точка отсчета, а положение и ориентация кисти транслируются в команды для дрона. Перчатка позволяет переключаться между несколькими режимами управления, сгибая пальцы в определенные комбинации.
Исследователи отмечают, что для успешного выполнения сложных заданий, которые могут включать в себя перемещение на большое расстояние и точные манипуляции с объектами, необходимо не менее четырех режимов управления, каждый из которых оптимизирован под определенный этап задачи. Например, в одном из режимов дрон ведет себя как продолжение руки оператора: плечо выступает в качестве центра сферической системы координат, а направление от плеча к кисти задает направление полета дрона. Когда оператор вытягивает руку вперед, дрон улетает дальше, а когда сгибает — возвращается. А в другом режиме положение и ориентация дрона полностью повторяют положение и ориентацию кисти оператора.
Для проверки работоспособности системы инженеры провели эксперимент — оператор должен был с помощью всенаправленного дрона с вилкообразным захватом повернуть вентиль на вертикальной трубе. В дальнейшем разработчики планируют сделать систему полностью автономной, используя носимые датчики вместо внешней системы захвата движения и сенсоры на борту аппарата для определения его местоположения. Также планируется добавить тактильную обратную связь, чтобы оператор мог чувствовать контакт дрона с объектами.
https://arxiv.org/abs/2506.15009
https://nplus1.ru/news/2025/06/30/hand-based-teleoperation-for-omnidrone
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2