​​Малый космический аппарат радиолокационного мониторинга с помощью радиоволн сантиметрового диапазона создан учеными и инженерами Самарского университета им. Королёва совместно со специалистами Специального Технологического Центра (ООО "СТЦ") из Санкт-Петербурга.

СТЦ - один из лидеров в области разработки и производства специальных средств и комплексов автоматизированного радиомониторинга, защиты информации, беспилотной авиации и систем связи.

"АИСТ-СТ" должен стать первым отечественным спутником в формате CubeSat, на котором установлена радиолокационная аппаратура. Запуск спутника предварительно запланирован на конец декабря 2025 года совместно с МКА "АИСТ-2Т" производства АО "РКЦ "Прогресс".

"Малый космический аппарат "АИСТ-СТ" успешно прошел наземные испытания, в том числе серию тестов, имитирующих условия космического пространства. Космический аппарат готов к пусковой кампании, намеченной на конец этого года. Благодаря радиолокационной аппаратуре "АИСТ-СТ" сможет вести мониторинг земной поверхности в любое время суток и в любую погоду, независимо от освещенности и метеоусловий на Земле. С его помощью, например, можно будет определять из космоса толщину льда при ледовой разведке и прокладке маршрутов ледоколов в Арктике и Антарктике и помогать решать другие важные для страны задачи. Работы по проектированию и созданию космического аппарата велись совместно с нашим партнером – СТЦ в рамках федеральной программы стратегического академического лидерства "Приоритет-2030" и федерального проекта "Передовые инженерные школы". Наша плодотворная совместная работа будет продолжена – 10 ноября между нашим университетом и СТЦ было заключено соответствующее соглашение о стратегическом сотрудничестве", – рассказал Владимир Богатырев, ректор Самарского университета им. Королёва.

Тема продолжения сотрудничества СТЦ и Самарского университета также была затронута на совещании по тематике центра НТИ "Перспективные технологии для космических систем и сервисов", прошедшем на этой неделе в СТЦ. Иван Ткаченко, заместитель ректора Самарского университета, директор Института авиационной и ракетно-космической техники, представил на совещании проект разработки космической платформы, ориентированной на работу на орбитах 200-300 км.

"АИСТ-СТ" спроектирован в формате CubeSat размерностью 16U. Ученые Самарского университета создали комплект научной аппаратуры, СТЦ - целевую радиолокационную аппаратуру и двигательную установку.

Радиолокационная аппаратура будет работать в Х-диапазоне (длина волн от 3,75 до 2,5 см).

Ожидается, что срок активного существования малого космического аппарата "АИСТ-СТ" составит не менее одного года, расчетная высота рабочей орбиты – 500 км. Максимальная наклонная дальность наблюдения – 500 км, полоса захвата – не менее 70 км. С расчетной высоты радиолокационная аппаратура СТЦ способна обеспечить разрешающую способность в маршрутном режиме около 12 метров, а в детальном – не хуже 2,5 метров.

Информация с космического аппарата будет приниматься наземным комплексом управления малыми космическими аппаратами, развернутым на территории университета.

На борту малого комического аппарата также пройдет научный эксперимент по взвешиванию космической "пыли". Специальный измерительный модуль, разработанный студентами и молодыми учеными Самарского университета им. Королёва, во время полета будет измерять степень загрязнения внешней поверхности корпуса спутника из-за воздействия так называемой собственной внешней атмосферы, которая образуется в космосе вокруг космического аппарата.
Результаты эксперимента помогут в перспективе улучшить качество работы оптической и радиолокационной аппаратуры спутников дистанционного зондирования Земли.

Источник.

#VLEO #Аист

«Это наша самая большая слабость, странный опыт, который мы переживаем каждый день и который невозможно объяснить нашей потребностью в отдыхе»

ИА Красная Весна публикует перевод статьи «Что такое сон» Владислава Вязовского, профессора физиологии сна и преподавателя медицины в Оксфордском университете, вице-президента Европейского общества исследований сна, вышедшей 14 октября 2025 года в журнале Aeon.

📖 Читать полностью: Что такое сон

@ia_rossa ✍️ #ИАКВ #ИАКВ_аналитика

Пара слов о New Glenn

Американская космическая компания Blue Origin успешно осуществила миссию NASA по выводу на орбиту марсианских аппаратов ESCAPADE на второй ракете New Glenn и впервые вернула ее первую ступень.

1. Что Безос вообще может, кроме как списывать у Маска? Наверное все уже забыли, но Джефф Безос был первым человеком, чья компания вернула первую ступень ракеты New Shepard на Землю, случилось это 23 ноября 2015 года, на месяц раньше, чем это сделал Илон Маск. Ступень была гораздо меньше, чем у Falcon 9, но кто мы, чтобы меряться размером.

2. Почему так долго? New Glenn разрабатывалась с 2012 года. То есть 14 лет разработки. Да, десять лет, это практически норма нашего времени для тяжелой ракеты. Маск, это скорее выпадающее исключение, нежели правило. И да, посадка на двигатели еще раз показала себя, вторая тяжелая частично многоразовая ракета – это серьезно.

3. Зачем нужен Безос, если есть уже есть Маск? Затем. Сейчас Маску станет гораздо сложнее жить с таким конкурентом. С учетом высказываний Маска и его практически монополии, держащей американские государственные организации за горло, возможность «вырастить конкурента в своем коллективе» будет сейчас воспринята на ура. Так что самые сладкие государственные заказы скорее всего уйдут сейчас Безосу, чтобы показать SpaceX – вы не уникальны.

4. Ждать ли снижения цен на доставку полезной нагрузки в космос? Ой вряд ли. У Blue Origin наверняка пока не настолько все хорошо с технологическими процессами, чтобы начинать махать ценовой дубиной. Так что пока SpaceX продолжат делать то что делают.

5. А что с этого нам? Ничего, очередной звоночек, что надо ускоряться. Уже две компании показали, что посадка первой ступени работает. Надо и нам спешить.

#макро #квантовая

Позвольте, коллега, несколько слов о "квантовом" пампе.
Этому пампу уже лет эдак с десяток, но если откровенно и уж совсем цинично его охарактеризовать - то это продажа неквалам крайне мутных структурных облигаций.
Выражаясь совсем просто - продажа формально работающей, но по-жизни бесполезной штуки.
Человечество за долгие годы нашло достаточно большое количество разных способов оптимизации для решения разных повседневных задач. Но вот простые велосипеды уже почти все изобретены и названы по именам первооткрывателей - и начинаются мучительные поиски чем бы ученых еще занять.
Сам класс задач, которые для своего решения требуют квантовое вычислительное устройство и не решаются за приемлемое время на компьютере обычном, достаточно резко ограничен.
То есть это самое квантовое превосходство - как тот неуловимый Джо, который реально-то никому не нужен. Но исследования продолжаются, люди при деле и все заняты, иногда даже что-то получается.

Вон у вас там упоминается компания D-wave.
А ведь история ее тянется уже ближе к 30 годам.
Небезызвестный Бёрд Киви уже десять лет как разбирался:
https://3dnews.ru/822671
https://kiwibyrd.org/2014/05/11/135/

Короче, к чему я это все?

Хорошие получились бусы для папуасов.

Материалоемкость небольшая (не нужно балкерами руду через полмира гонять).
Энергоемкость небольшая (не требуется АЭС поблизости)
Наукоемкость зашкаливает (а это позволяет с умным видом брать кредиты)
Как пятое колесо телеге (вещь на практике малоэффективная)

Соответственно штука эта будет применяться для откачки долларового кэша из мира для продолжения жизни долгономики.
Есть кому передать эстафетную палочку от Искусственного Интеллекта.
Просто время еще не пришло.
Ждём.

Залихватские утверждения о «светлом квантовом будущем человечества» и о том, что у нас собираются наладить промышленный выпуск квантовых компьютеров к 2030 году (см. https://t.iss.one/khokhlovAR/777) сейчас подогреваются еще и тем, что 2025 год объявлен ООН Международным годом квантовой науки и технологий (https://t.iss.one/khokhlovAR/897).

На фоне такого неприкрытого хайпа я с удовольствием прочитал интервью одного из наших ведущих ученых в этой области, Станислава Страупе, в котором он дает вполне адекватную картину текущего состояния исследований в этой области:

https://rtvi.com/stories/my-otstaem-vezde-rossiya-v-gonke-za-kvantovym-prevoshodstvom/

С этим интервью будет интересно познакомиться тем, кто хочет больше узнать о квантовых вычислениях и квантовых компьютерах. Данное направление исследований чрезвычайно увлекательно, и все бы хорошо, если бы не безудержный хайп на этой теме, который раздражает многих ученых. А в интервью Страупе все изложено корректно, четко и понятно. Ниже я привожу для инициации интереса небольшие фрагменты этого интервью.

«Если вы хотите, чтобы квантовый компьютер приносил пользу, он должен делать что-то лучше, чем классический. Что такое квантовое превосходство? Это когда вы свой квантовый процессор не можете промоделировать на классическом компьютере за разумное время. То есть он, грубо говоря, делает что-то быстрее, чем его классический собрат. Это необходимое условие, чтобы квантовый компьютер приносил пользу. Не достаточное, но необходимое.

Квантовые алгоритмы всегда, как правило, вероятностны. То есть результат вы получаете с определенной вероятностью ошибки. Вам нужно, чтобы эта вероятность ошибки была не очень большой. Чтобы, грубо говоря, правильный результат получался чаще, чем неправильный. Тогда вы сможете отделить один от другого — очень грубо говоря, тот, который получается чаще, тот и правильный.

В классических компьютерах вероятность ошибки очень маленькая. Ваш калькулятор, в принципе, может выдать неправильный результат, просто вероятность этого настолько маленькая, что вы, скорее всего, в жизни с этим не столкнетесь.
.
А в квантовых компьютерах все то же самое, просто вероятность ошибки сейчас большая, и это приводит к тому, что полезные вычисления сделать не удается. И есть понимание, что нужно двигаться в сторону того, чтобы ошибки активно корректировать. Но эта коррекция ошибок не дается даром, она достигается за счет избыточного кодирования. То есть вам нужно больше кубитов на то, чтобы кодировать логическую информацию. Поэтому основная работа сейчас ведется не столько в сторону увеличения числа кубитов, сколько в направлении увеличения точности операций.»

Земля, Юпитер и Венера — вид с Марса

Подписчики поправляют: фото в посте выше скорее всего сделано в виртуальном планетарии
https://www.discovermagazine.com/an-unreal-mars-skyline-193

А жаль.

Пока внедренцы ИИ рассказывают всем про то, что "галлюцинации" ИИ - это не баг, а фича, создатели ИИ ищут способы "мехницизировать" ИИ для того, чтобы управлять его работой и иметь понимание того, как ИИ будет решать ту или иную задачу.

https://www.technologyreview.com/2025/11/13/1127914/openais-new-llm-exposes-the-secrets-of-how-ai-really-works/

Компания OpenAI, создавшая ChatGPT, разработала экспериментальную большую языковую модель, которая гораздо проще для понимания, чем обычные модели. ...

«По мере того как эти системы искусственного интеллекта будут становиться всё более мощными, они будут всё больше интегрироваться в очень важные сферы, — сказал Лео Гао, научный сотрудник OpenAI, в эксклюзивном интервью MIT Technology Review о новой работе. — Очень важно убедиться, что они безопасны».

Это интересное исследование, говорит Элисенда Григсби, математик из Бостонского колледжа, которая изучает принципы работы больших языковых моделей и не участвовала в проекте: «Я уверена, что предложенные методы окажут значительное влияние».

Ли Шарки, научный сотрудник стартапа в области искусственного интеллекта Goodfire, согласен с этим. «Эта работа направлена на достижение правильной цели и, похоже, хорошо выполнена», — говорит он. ...

Работа OpenAI является частью нового перспективного направления исследований, известного как механистическая интерпретируемость. Его цель — составить карту внутренних механизмов, которые модели используют при выполнении различных задач. ...

Вместо того чтобы создавать модель с использованием плотной сети, OpenAI начала с типа нейронной сети, известного как разреженный по весам трансформер, в котором каждый нейрон связан лишь с несколькими другими нейронами. Это позволило модели представлять функции в виде локализованных кластеров, а не распределять их.

Их модель работает намного медленнее, чем любая другая языковая модель на рынке. Но её нейроны или группы нейронов легче соотнести с конкретными понятиями и функциями. «Разница в интерпретируемости модели действительно огромна», — говорит Гао.

Гао и его коллеги протестировали новую модель на очень простых задачах. Например, они попросили её дополнить блок текста, начинающийся с кавычек, соответствующими знаками в конце. Это тривиальный запрос для LLM. Дело в том, что выяснение того, как модель выполняет даже такую простую задачу, как эта, требует распутывания сложного клубка нейронов и связей, говорит Гао. Но с новой моделью они смогли точно следовать шагам, которые предпринимала модель.

«На самом деле мы нашли схему, которая представляет собой именно тот алгоритм, который вы могли бы реализовать вручную, но модель полностью его освоила, — говорит он. — Я думаю, это действительно круто и захватывающе». ...

В OpenAI считают, что смогут усовершенствовать этот метод и создать прозрачную модель, не уступающую GPT-3, прорывной языковой модели 2021 года.

#ИИ #наука