Развитие генеративного искусственного интеллекта (ИИ) обещает улучшения в различных сферах жизни, но имеет экологические и энергетические риски. Высокие энергозатраты, связанные с обучением и использованием ИИ, вызывают обеспокоенность у экологов и экспертов многих отраслей.

В 2022 году ИИ и криптовалюты потребляли около 460 ТВт·ч энергии, это 2% мирового производства. Но показатель стремительно растёт, к 2027 году энергозатраты LLM могут превысить показатели целых стран. Уже известно, что запрос в тот же ChatGPT расходует в 10 раз больше энергии, чем обычный запрос в браузере.

Несмотря на сложности, уже разрабатываются технологии для уменьшения потребления генеративного ИИ. Например, разрабатывают процессоры, использующие меньше энергии или эффективнее затрачивающие её на вычисления. Упрощаются модели для работы на мобильных и стационарных потребительских устройствах, упрощаются сложные нейросети с минимальной потерей качества.

Эксперты МАИ всё же отмечают, что углеродный след генерации ИИ пока меньше, чем у человека, при этом работа нейросетей более эффективная и дешёвая, если речь не идёт о творческой работе.

Человечество пока не освоило космос из-за многих технических ограничений. Современные жидкостные реактивные двигатели неэкономичны: топливо расходуется за часы, что делает полёты к другим планетам, таким как Марс или Юпитер, невозможными без больших рисков. Даже перспективные ядерные двигатели несут экологические угрозы, а ионные обладают низкой мощностью.

Теоретические разработки, такие как варп-двигатель, способный сжимать пространство, или криозаморозка экипажа, остаются концептами. Более реалистичным вариантом видится отправка роботов с искусственным интеллектом для поиска и подготовки новых миров для колонизации. Такие машины могут работать автономно, исследуя планеты и воспроизводя себе подобных.

Однако основное препятствие, как считают учёные МАИ, не технологии, а человеческая психология. Большинство политиков и людей, обладающих большими ресурсами, больше ориентируются на краткосрочные цели. Поэтому почва для глобальных проектов, которые бы могли объединить мир, не готовится. Ведь результаты этих проектов проявятся спустя поколения, а многие хотят видеть космические путешествия уже сейчас, успеть застать их. Но чем дольше откладывается создание фундамента, тем дальше эта мечта.

На орбите Земли находится более 35 тысяч крупных объектов и более 100 миллионов мелких, большинство из которых — космический мусор. Этот мусор угрожает действующим спутникам, а его скопления могут привести к цепным разрушениям. Существующие системы наблюдения за космическим мусором имеют ограниченные возможности, так как каждая страна отслеживает только свою часть неба. Хотя заниматься этим вопросом начали ещё в 70-х, единого плана наблюдения за космическим мусором у жителей планеты пока нет.

Учёные МАИ предлагают использовать искусственный интеллект для решения проблемы. Например, система Agatha, созданная в США, автоматически мониторит объекты на орбите, анализирует их поведение и предсказывает угрозы. Также разработаны нейросети YOLOv5 и YOLOv8, которые точно идентифицируют частицы мусора на снимках.

Однако глобальная система мониторинга всё же очень нужна. Поэтому учёные ищут пути, как объединить усилия разных стран для обеспечения общей безопасности и создать единую платформу. Этот вопрос пока остаётся открытым.

В Московском авиационном институте (МАИ) создали систему, которая помогает предсказывать поломки автомобилей. Это особенно актуально для крупных автопарков, где сложно своевременно следить за состоянием техники. Задержки в ремонте приводят к простоям и финансовым потерям, поэтому инженеры МАИ разработали алгоритм, способный анализировать ключевые показатели машин и выявлять возможные неисправности заранее.

Для начала алгоритм нужно было обучить на реальных данных настоящих автомобилей. Поэтому для него использовалась информация, собранная со многих регистраторов автомобилей КамАЗ. Особое внимание уделялось 20 основным параметрам, например, скорости движения, оборотам двигателя, температуре, давлению масла и другим. Система их анализировала, обрабатывала и собирала базу данных.

Точность алгоритма после обучения проверили на выборке из десяти авто, где система работала «вслепую», не имея информации о реальных неисправностях. Тестирование подтвердило, что система способна выявлять значительные поломки, однако работа над улучшением её точности продолжается.

Россия бьёт космический рекорд: 49 спутников, учитывая оборудование, созданное в результате совместной работы с КНР и Зимбабве, и две единицы техники из Ирана, были выведены на орбиту планеты единым запуском. Ракета «Союз-2.1б» успешно доставила эту внушительную космическую флотилию, подчёркивая лидерство России в космической отрасли.

Это событие не просто демонстрация технического могущества, а свидетельство растущего спроса на спутниковые услуги. Как отмечают специалисты Центра космических технологий Московского авиационного института, спутники осуществляют множество задач, облегчающих жизнь на Земле. Всемирная коммуникация, наблюдение за состоянием атмосферы, прогноз погоды, сеть, навигация — всё это стало неотъемлемой частью современного мира, и без спутников нам уже трудно представить своё существование.

Конечно, возникает вопрос о безопасности такого количества спутников на орбите. Однако, по мнению экспертов, вероятность их столкновения крайне мала. К тому же, даже в случае нештатной ситуации, космический мусор естественным образом очистится с орбиты за несколько месяцев.

В будущем возможно появление единого мегаспутника, способного выполнять функции всех существующих сейчас аппаратов. Но это пока лишь перспектива, и сегодня мы можем наслаждаться плодами космического прогресса, который приносит нам пользу и новые возможности.

Прогресс цифровых технологий кардинально меняет использование авиационной техники, выведя их на принципиально новый уровень продуктивности и безопасности. Важную роль в этом процессе играет анализ данных, основанный на прогнозировании с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Это позволяет предвидеть возможные проблемы и эффективно планировать техническое обслуживание.

Предиктивная аналитика использует огромные объёмы данных, собранные в процессе использования авиационных двигателей. В систему загружаются данные о работе мотора, текущих характеристиках, а также документы с дизайном и расчётами техники. ИИ анализирует эти данные, выявляя закономерности и тенденции, и прогнозирует потенциальные проблемы с работой двигателя.

Одним из результатов работы системы предиктивной аналитики является «индекс здоровья». Он отражает общий уровень надёжности двигателя и предоставляет дополнительную информацию о причинах возможного отклонения от нормального состояния. Благодаря этому специалисты получают чёткое представление о состоянии двигателя и могут своевременно планировать профилактическое обслуживание, предотвращая возможные отказы.

В 2023 году профессионалы S7 TechLab передали данные о работе авиационных моторов на «цифровую кафедру» МАИ. Студенты института, используя эти данные, обучили ИИ и проанализировали работу системы оценки двигателя. Результатом совместной работы стали инновационные решения, которые будут применены в современных системах, использующих методы прогнозирования, включая антиципацию температурных режимов работы двигателя.

В Арктике на территории РФ произошло удивительное событие: пропал остров Месяцева. Это открытие сделали учащиеся института №6 МАИ, которые в рамках дочерней компании ООО ИТЦ «СКАНЭКС», направленной на изучение и подготовку зондирования нашей планеты из космоса, анализировали снимки со спутника.

Студентки заметили, что площадь острова постепенно сокращалась, а далее он полностью исчез с карты. Как утверждает руководитель группы, доцент МАИ, пропажа острова произошло в сентябре этого года.

Остров Месяцева был не обычным островом, а куполообразным ледником. Вследствие повышения температуры воды и воздуха на планете, а также рост уровня моря привели к его таянию. Исчезновение острова Месяцева — это тревожный сигнал, подтверждающий серьёзность климатических изменений в Арктике.

Это не первый случай, когда в Арктике исчезает земля. В 2019 году сообщалось о пропаже полярной станции на острове Ушакова. Подобные события подчёркивают важность исследований и мониторинга изменений в Арктике.

В начале развития авиации пилоты управляли самолётом, ориентируясь по карте, компасу. Сейчас разрабатываются технологии с ИИ, которые могут улучшить анализ данных, точнее прогнозировать погоду и оптимизировать маршруты. Например, в России планируют ввести виртуального второго пилота к 2030 году, прогнозируют в Московском авиационном институте.

Современные самолёты обмениваются данными в реальном времени, собирают и анализируют информацию о своей работе и внешних условиях. Системы с ИИ помогают прогнозировать поломки и улучшать обслуживание. Также ИИ используется для точного прогноза погоды, пусть даже пока не применяется в бортовых системах. На земле ИИ помогает в организации рейсов, что снижает расходы авиакомпаний.

Также активно развиваются технологии повышения безопасности: создаются системы контроля за действиями пилотов, которые могут автоматически предотвратить аварии, если поведение экипажа станет опасным.

Кроме того, авионика становится более экологичной. Новые технологии помогают снижать расход топлива, выбросы углекислого газа и выбирать экономичные маршруты. В перспективе планируется улучшить интернет на борту, внедрить системы развлечений, а также заменить иллюминаторы на мониторы.