Новости
Учёные из Института науки Токио предложили новую теорию для объяснения необычной температурной зависимости и смены знака аномального эффекта Холла (AHE) в металлах с высокой проводимостью.
Аномальный эффект Холла возникает, когда электрический ток, проходящий через магнитный металл, создаёт напряжение, перпендикулярное току, даже в отсутствие внешнего магнитного поля (в обычном эффекте Холла поперечное напряжение появляется только при наличии внешнего магнитного поля). В последнее время AHE, связанный со спиральностью, используется для обнаружения киральных магнитных структур, таких как скирмионы, которые важны для развития спинтроники и квантовых технологий.
Однако на практике AHE часто демонстрирует сложное поведение, включая температурную зависимость и смену знака, что затрудняет обнаружение киральных магнитных структур. Существующие объяснения этого поведения требуют сложных численных расчётов.
Новая теория, разработанная японскими физиками, фокусируется на квантовой интерференции фаз при рассеянии электронов на киральных спиновых текстурах. По словам авторов, их модель объясняет зависимость AHE от температуры и магнитного поля в проводниках.
В рамках исследования учёные использовали модель Изинга-спин-Кондо-решётки на кагоме-решётке, которая считается базовой моделью для изучения AHE, связанного с киральностью. С помощью теории рассеяния они вывели общую формулу для AHE и провели моделирование методом Монте-Карло для изучения температурной и магнитной зависимости эффекта.
Анализ показал, что AHE демонстрирует немонотонную зависимость от волнового числа Ферми и смену знака в магнитной фазовой диаграмме. Согласно теории, при низких магнитных полях конкуренция между вкладами от ближних и дальних спиновых корреляций приводит к немонотонному поведению при понижении температуры. При высоких магнитных полях немонотонная температурная эволюция спиновых корреляций приводит к смене знака AHE.
Разработанная модель поможет анализировать реальные магнитные материалы с использованием расчётов из первых принципов и экспериментальных данных. Авторы считают, что она также может стать основой для разработки спинтронных устройств и магнитных квантовых материалов нового поколения.
В OpenAI возвращаются Барретт Зоф (Barret Zoph) и Люк Метц (Luke Metz), сооснователи ИИ-стартапа Thinking Machines, основанного в 2024 году.
Причины ухода из Thinking Machines вызвали споры. Технологический репортер Кайли Робисон (Kylie Robison) сообщила в X, что Зоф был уволен за «неэтичное поведение». Источник, близкий к Thinking Machines, утверждает, что Зоф делился конфиденциальной информацией компании с конкурентами. Ни одна сторона не подтвердила эту информацию.
Зоф ранее занимал должность вице-президента по пост-тренингу в OpenAI, где руководил командами, занимавшимися улучшением ИИ-моделей перед их внедрением в продукты, такие как ChatGPT и API OpenAI. Метц проработал в OpenAI два года и участвовал в проектах, включая ChatGPT и модель логических рассуждений o1 AI.
Этот кадровый переворот — крупный успех для OpenAI, недавно потерявшей вице-президента по исследованиям Джерри Творека (Jerry Tworek). Последние потери, — серьёзный удар для Thinking Machines.
Thinking Machines Lab — один из нескольких хорошо финансируемых ИИ-стартапов, возглавляемых бывшими ведущими исследователями OpenAI. В прошлом году стартап оценивался в $12 миллиардов и вёл переговоры о привлечении более $4 миллиардов при оценке в $50 миллиардов. Основной продукт стартапа — Tinker, который позволяет разработчикам настраивать ИИ-модели на собственных наборах данных.
Стремительное распространение искусственного интеллекта (ИИ) во всех сферах жизни, от медицины до религии, вызывает всё больше вопросов о принципах его работы. Даже эксперты в области ИИ признают, что внутренние процессы, происходящие в этих «чёрных ящиках», остаются во многом непонятными, несмотря на их применение в критически важных областях.
В качестве решения этой проблемы учёные разрабатывают новые методы изучения ИИ, вдохновлённые биологией. Один из подходов, получивший название «механистическая интерпретируемость», позволяет отслеживать процессы, происходящие внутри ИИ-моделей во время выполнения задач. Разработчики из компании Anthropic создали инструменты, позволяющие визуализировать активность нейросетей, что напоминает использование магнитно-резонансной томографии (МРТ) для изучения работы мозга.
Другой эксперимент, аналогичный созданию органоидов в биологии (миниатюрные версии органов, выращенные в лабораторных условиях), предполагает разработку специальных нейронных сетей, таких как sparse autoencoder. Внутреннее устройство этих сетей проще для понимания и анализа, чем у обычных больших языковых моделей (LLM).
Ещё один метод — «мониторинг цепочки рассуждений», когда ИИ-модели объясняют логику, лежащую в основе их действий. Это позволяет выявлять несоответствия между поведением ИИ и заданными целями.
Боуэн Бейкер, научный сотрудник OpenAI, отметил, что этот метод оказался весьма успешным в обнаружении «нежелательных» действий модели.
Учёные опасаются, что будущие ИИ-модели станут настолько сложными, особенно если они будут разработаны самими ИИ, что понимание их работы станет практически невозможным. Уже сейчас, несмотря на существующие инструменты и методы, возникают неожиданные модели поведения, не соответствующие человеческим представлениям об истине и безопасности. Подтверждением этому служат многочисленные сообщения о случаях, когда люди наносили себе вред, следуя указаниям ИИ. Этот факт вызывает ещё большую тревогу из-за недостаточного понимания принципов работы этих систем.
Инженеры из Университета Дрекселя и Сеульского национального университета разработали новый тип органического светодиода (OLED), способного растягиваться до 200% от своего первоначального размера без потери яркости. Достижение основано на использовании MXene — класса двумерных материалов с металлической проводимостью, открытых одним из руководителей проекта, Юрием Гогоци.
Традиционные OLED-дисплеи состоят из нескольких слоёв, включая катод, органические слои и анод из оксида индия-олова (ITO). ITO обеспечивает прохождение тока, но является хрупким материалом, что ограничивает гибкость дисплея. Новая разработка заменяет ITO на плёнку из MXene и серебряных нанопроволок, обладающую высокой прозрачностью, проводимостью и гибкостью.
Плёнка MXene толщиной всего 10 нанометров способна изгибаться и растягиваться благодаря своей структуре из множества двумерных листов, скользящих относительно друг друга. Кроме того, химическая модификация поверхности MXene улучшает перенос электронов в светоизлучающий слой, повышая яркость дисплея.
Новый материал не только более гибкий, но и увеличивает яркость дисплея почти на порядок. Разработчики также добавили два дополнительных органических слоя: один для направления положительных зарядов, а другой — для переработки потерянной энергии. В результате достигнута рекордная для растягивающихся OLED внешняя квантовая эффективность в 17% — показатель того, насколько эффективно устройство преобразует электричество в свет.
По мнению учёных, такие дисплеи найдут применение в носимой электронике, медицинской диагностике, промышленной автоматизации и робототехнике. Гибкие OLED-дисплеи можно будет встраивать в одежду, использовать в носимой электронике, для мониторинга здоровья, а также создавать складывающиеся и сворачивающиеся устройства.
Однако для коммерциализации технологии необходимо решить проблемы стабильности и защиты от влаги и кислорода, а также минимизировать искажения изображения при растяжении.
NHTSA запросило у Tesla большой объем информации о работе системы FSD после многочисленных жалоб на игнорирование светофоров и выезд на встречную полосу. Национальное управление безопасностью дорожного движения США предоставило компании пятинедельную отсрочку для предоставления информации в рамках расследования работы системы помощи водителю Full Self-Driving (FSD). Расследование было инициировано в конце прошлого года из-за более чем 60 жалоб на то, что автомобили Tesla, использующие FSD, игнорируют красные сигналы светофоров или выезжают на полосу встречного движения.
В рамках предварительного расследования Управление по расследованию дефектов запросило обширный перечень данных. В частности, NHTSA требует предоставить список всех автомобилей, произведённых и проданных или сданных в аренду в США, с указанием наличия и версии FSD. Также запрошены совокупные данные об использовании FSD в американских Tesla и список всех жалоб клиентов, отчётов с мест происшествий, судебных исков и других данных, связанных с игнорированием системой FSD правил дорожного движения.
По каждому инциденту, связанному с аварией, Tesla должна предоставить NHTSA сводку, включая «причины и способствующие факторы». Дополнительные вопросы касаются использования FSD в попавших в ДТП автомобилях, предупреждений, отображаемых водителям, работы, проведённой Tesla для решения проблемы (включая моделирование), модификаций оборудования или программного обеспечения FSD, объяснения принципа работы системы с сигналами светофоров и знаками «Стоп», а также оценки проблемы на стороне компании.
Запрос NHTSA охватывает широкий спектр аспектов работы FSD, их предоставление потребует от Tesla значительных усилий. Отсрочка, предоставленная регулятором, позволит компании собрать и предоставить необходимые данные в полном объёме.
Компания Oshen, основанная в 2022 году, разработала флот автономных микро-роботов C-Stars, предназначенных для сбора данных об океане. В 2025 году эти роботы впервые успешно собрали данные непосредственно во время урагана 5-й категории.
C-Stars способны автономно работать в океане до 100 дней. В преддверии сезона ураганов 2025 года Национальное управление океанических и атмосферных исследований США (NOAA) обратилось к Oshen с просьбой развернуть роботов для сбора данных. Пятнадцать C-Stars были отправлены в район Виргинских островов, где прогнозировалось прохождение урагана «Умберто», который характеризуется скоростью ветра свыше 252 км/ч. Сбор данных внутри таких ураганов крайне важен для улучшения прогнозирования и понимания их динамики.
Несмотря на ожидания, что роботы будут собирать данные только до начала шторма, три робота выдержали ураган 5-й категории и продолжали передавать информацию. Это первый случай в истории, когда океанический робот собрал данные внутри урагана такой силы.
Успех привлёк внимание как правительственных, так и оборонных организаций, и компания заключила контракты с правительством Великобритании. Oshen планирует привлечь венчурный капитал для расширения производства и удовлетворения растущего спроса. Сейчас компания базируется в Плимуте, Англия, в центре морских технологий.
Подписаться