Ведущие российские научные организации авиационной отрасли — ЦАГИ, ЦИАМ, ГосНИИАС, ГкНИПАС, СибНИА, ЛИИ, ВИАМ, ГосНИИ ГА, НИИСУ, НИИАО, НИАТ – в рамках нового подхода к формированию научно-технического задела в области авиации разработали концепцию развития авиационной науки и технологий до 2030 года и дальнейшую перспективу. В документе отмечается особый вклад отечественной композитной отрасли в решение задач авиационной промышленности. Облик авиационных конструкций является компромиссом между требованиями к авиаконструкциям по безопасности, экологии и экономической эффективности и существующими техническими возможностями, определяемыми свойствами конструкционных материалов, технологией производства авиаконструкций и уровнем проектирования. В настоящее время, работая над повышением авиатранспортной эффективности (величина, обратная стоимости перевозки одного пассажира на 1 км,
Архив за день: 28.02.2022
Современные роботы для исследований исторических артефактов
На фото: Робот Djedi, исследовавший пирамиды в Египте и Мексике. Назвали робота Джеди (Djedi), в честь прорицателя, с которым советовался фараон Хеопс перед и во время постройки места своего вечного упокоения. Океанографический институт в Вудс-Хоуле (США) раскрыл тайну, которую хранил три года. Оказывается, затонувший галеон «Сан-Хосе», Святой Грааль всех подводных исследователей, был обнаружен роботом. Исследователи использовали робосубмарину, способную погружаться более чем на 6 км. Также раскрыты подробности о находках: на борту галеона обнаружили изделия из золота и драгоценных камней, оцененные примерно в $17 млрд. Новость стала сенсацией, но мы-то с вами помним, что это не первый случай участия роботов в крупных археологических открытиях. Начнем с предистории вопроса – 300 лет под водой: как искали и нашли «Сан-Хосе». Шестидесятипушечный галеон вышел в свое последнее плавание в июне 1708 года. Он вез груз драгоценностей из колоний королю Испании: золото, серебро и изумруды. .
Перспективные российские многоцелевые АПЛ пятого поколения «Хаски»
Важным преимуществом перспективных российских многоцелевых АПЛ пятого поколения «Хаски», возможно, станет относительно низкая стоимость, считают эксперты. При этом цена лодок может соперничать с техническими характеристиками субмарин за звание основного преимущества. Уже сейчас выдвигаются предположения о том, что новые подлодки по стоимости окажутся существенно дешевле строящихся сейчас лодок проекта «Ясень-М». Для ВМФ это особенно актуально, учитывая тот факт, что в составе флота новые субмарины должны будут заменить все многоцелевые лодки третьего поколения, включая субмарины проекта 949 «Антей» («городская» серия лодок, именно к ним относилась трагически погибшая подлодка К-141 «Курск») и проекта 971 «Щука-Б», которые являются довольно многочисленными. Информация о лодках проекта «Хаски» в настоящее время крайне ограничена. Известно, что работами над проектом многоцелевой атомной подводной лодки с крылатыми ракетами (ПЛАРК) 5-го поколения занимаются в СПМБМ «Малахит», информация об этом впервые появилась в российских СМИ еще в декабре 2014 года.
Системы защиты бронированных машин от огневого поражения в армиях мира
На фото: ОБТ Altay турецкой компании Otokar имеет продвинутую защиту, включая блоки ДЗ; ожидается, что серийные машины будут оборудованы КАЗ Akkor разработки Aselsan. Недавние конфликты показали, что происходит смена акцента на боевую устойчивость машин, теперь от платформ требуется, чтобы они могли выживать при подрывах на СВУ и ракетных ударах. В то время как привычными остаются решения из тяжелой броневой стали, появляются другие решения, которые обеспечивают повышенную защиту при меньшей массе. В широком смысле тремя ключевыми свойствами боевой бронированной машины (ББМ) являются защита, подвижность и огневое могущество. Характер боевых действий в современных зонах конфликтов, включая Ирак и Афганистан, формирует повестку дня, выдвигая защиту на передний план с целью повышения выживаемости экипажей. Впрочем, существуют четкие границы того, сколько дополнительной брони может быть «навешано» на платформу прежде, чем она окажет значительное влияние на подвижность и развертываемость.
Промышленная цифровизация ближайшего будущего: мнение профессионала
Настоящее время как никогда благоприятно для интеграции неосязаемых цифровых решений с основными производственными фондами. Первые шаги в области разработки интеллектуальных систем были сделаны во времена СССР (Андрей Колмогоров и проект «Панкрат-11»). Сегодня технологические и политические возможности позволяют воплотить в жизнь наработки прежних лет. Известный эксперт в области применения машинного обучения (МО), экс-исполнительный директор «Yandex Data Factory» Александр Хайтин рассказал об особенностях внедрения искусственного интеллекта в реальный сектор отечественной экономики и поделился своим видением промышленной цифровизации будущего. – Александр, вы посвятили много выступлений и публикаций теме «Интеллекуальное производство и промышленный IoT, специфике внедрения машинного обучения в производство и т.д. Насколько сегодня машинное обучение и методы анализа и использования больших данных, на ваш взгляд, актуальны для базовых отраслей промышленности?
Разработана новая технология картирования мозга с высоким разрешением на основе ДНК-штрихкодирования
Сидя за столом в своём кабинете на кампусе Лаборатории Колд-Спринг-Харбор, нейробиолог Тони Задор повернул монитор своего компьютера ко мне, чтобы показать сложный график в виде матрицы. Представьте себе электронную таблицу, которая вместо чисел заполнена цветами различных оттенков и градаций. Мимоходом он сказал: «Когда я говорю людям, что разобрался в связях десятков тысяч нейронов и показываю им это, в ответ они просто произносят „А?“ Но когда я показываю людям вот это…» Он нажал на кнопку, и на экране появилась прозрачная трёхмерная модель мозга, вращающаяся вокруг одной из осей, заполненная узлами и линиями, в количестве слишком большом, чтобы их можно было подсчитать. «Они говорят: „Какого … !“ Технология на основе ДНК-штрихкодирования способна легко разметить беспрецедентное количество связей между отдельными клетками мозга. Неожиданная сложность зрительной системы – только первый из обнаруженных ею секретов.
