Будущее + Инженерия

Исследовательская лаборатория Sandia представила уникальный суперкомпьютер SpiNNaker 2, вдохновлённый функционированием человеческого мозга. Эта система, основанная на десятках тысяч ARM-процессоров, отказалась от традиционных компонентов, таких как SSD, жёсткие диски и видеокарты. Тем не менее, по данным издания Blocks and Files, она обещает занять место среди пяти самых передовых нейроморфных платформ в мире.

Конфигурация SpiNNaker 2 включает 24 платы, каждая из которых оснащена 96 гигабайтами оперативной памяти LPDDR4. Общий объём оперативной памяти системы составляет 2,3 ТБ, а встроенная SRAM-память достигает 23 ГБ. В системе функционирует 175 тысяч вычислительных ядер.

Устройство SpiNNaker 2 имитирует работу нейронов и синапсов человеческого мозга, включает десятки материнских плат, каждая из которых содержит около 50 ARM-процессоров. Все компоненты соединены сложной сетью межсоединений, что обеспечивает высокую скорость обмена данными и эффективное распараллеливание задач.

В отличие от графических процессоров Nvidia, которые опираются на мощность и масштаб, SpiNNaker акцентирует внимание на энергоэффективности и гибкости. Вся информация хранится в оперативной памяти и SRAM, что исключает необходимость во внешних накопителях.

Второе поколение SpiNNaker претерпело значительные улучшения по сравнению с первым. Число ядер увеличилось в десять раз, а аппаратная часть стала более технологичной: применяется 22-нм техпроцесс FD-SOI, реализованы адаптивное напряжение питания, динамическое масштабирование частоты и усовершенствованные соединения между чипами.

SpiNNaker 2 способен решать не только классические задачи искусственного интеллекта, но и моделировать нейробиологические процессы, а также симулировать работу мозга и гибридные сценарии ИИ. В Германии планируется создание версии системы на 720 платах, которая будет включать более 5 миллионов ядер и станет одной из крупнейших нейроморфных систем в мире.

🤖 Раньше так играли дети — петардами.

Теперь так играют дроны и робопсы.
Ну, всё правильно. Технологии же вперёд идут.
Или это репетиция будущего — кто его знает.

Если вы думали, что паркинг — это скучно, под углом, через 7 попыток и с фразой «да влезу, чё ты», то вы не видели, что происходит в Китае. Там реально запустили роботов-тележек, которые сами подъезжают под твою тачку, аккуратно поднимают её — и везут на парковочное место. Как будто это не машина, а паллета в логистическом центре. Всё выглядит настолько фантастически, что сначала кажется постановой. Но нет. Это прям рабочая схема: ты подъехал — оставил авто — ушёл, и через пару минут твою ласточку уже красиво поставили куда надо. Причём робот делает это идеально ровно, без нервов, без парковочных войн, и — самое главное — он сам переставляет другие машины, если твою нужно выкатить. Ага, он сам всё решает, ты ему даже не нужен. У нас бы такой штуке пришлось решать «где тут газон, чтобы не запачкать арки» и «как припарковаться у Магнита, если уже 3 ряда». В общем, Китай снова делает шаг в сторону техно-будущего, а мы продолжаем выбирать: газон, бордюр или “я на аварийке, я быстро”.
Роботам — уважение.
Нашим парковщикам — удачи

Инженеры Disney Research не скрывают восторга, создавая дроидов из вселенной «Звёздных войн». А теперь, благодаря Антуану Пирроне, каждый может собрать мини-дроида примерно за 400 долларов. И хотя он выглядит как забавная игрушка, подобные роботы имеют все шансы перешагнуть границы тематических парков и войти в повседневную жизнь.

Похоже, в робототехнике произошел тот самый скачок из количества в качество, о котором талдычили на философии. Машины теперь без особых усилий осваивают навыки, которые раньше приходилось жестко прописывать в коде.

Исследователи из Columbia Engineering недавно продемонстрировали это наглядно: их роботы самостоятельно изучают структуру собственного тела и принципы движения, просто наблюдая за собой через камеру. Буквально смотрят в зеркало и познают себя!

Компания Figure показала Helix — универсальную модель машинного обучения типа Vision-Language-Action (VLA) для гуманоидных роботов. Эта система одновременно обрабатывает изображения и команды на обычном человеческом языке, а затем управляет роботами в реальном времени. Благодаря Helix роботы могут узнавать и работать с тысячами обычных домашних предметов. Кроме того, Figure объявила о создании BotQ — завода по производству роботов. Для начала он будет выпускать до 12 000 гуманоидов ежегодно.

А на прошлой неделе Google DeepMind анонсировала сразу две новые модели: Gemini Robotics с технологией Vision-Language-Action (VLA) и Gemini Robotics-ER с технологией Embodied Reasoning. Обе они работают на базе Google Gemini — многомодальной базовой модели, которая понимает текст, голос и изображения, отвечает на вопросы и дает рекомендации.

Gemini Robotics, в DeepMind назвали "продвинутой системой зрения-языка-действия". Она воспринимает ту же информацию, что и базовая Gemini, но может преобразовывать ее в команды для физических действий робота. Причем она совместима с любым железом. На сайте проекта есть впечатляющие демонстрации работы системы. Интересно узнать больше? Загляните в статью "Внедрение ИИ в физический мир".

К слову, не только Google развивает робототехнику. Apple тоже проявляет интерес — компания показала милую и услужливую роботизированную лампу, и, по слухам, работает над созданием андроидов.

Теперь же, когда NVIDIA представила базовую модель для управления роботами (на примере того самого дроида от Disney) и сразу же опубликовала ее на GitHub и Hugging Face, эта технология становится гораздо доступнее, чем можно было предположить. По крайней мере частично.

Конечно, собрать в гараже человекоподобного робота пока нереально, но вот с роботизированными манипуляторами дела обстоят иначе. Открытых проектов уже хватает: PAROL6, toolboxrobotics, arctosrobotics, Thor — и это лишь верхушка айсберга. С учетом развития программного обеспечения, идея собрать такую роборуку становится все заманчивее. Лично я планирую научить свою готовить не хуже робошефа Зиппи.

Хотите знать больше? Подписывайтесь на SantryBlog