O fabrică spațială de dimensiunea unui microunde generează plasmă, ar putea crea cipuri de 4.000 de ori mai pure | Mrigakshi Dixit, Inginerie Interesantă Spațiul este laboratorul suprem pentru semiconductori deoarece lipsa de greutate permite atomilor să se alinieze într-o structură 3D impecabilă, în timp ce vidul natural împiedică impuritățile să intre. Ceea ce odinioară părea science fiction devine acum realitate, pe măsură ce companiile privesc spațiul pentru a produce totul, de la medicamente salvatoare de vieți până la țesuturi artificiale. Startup-ul Space Forge din Cardiff a operat cu succes un cuptor de înaltă temperatură la bordul satelitului său ForgeStar-1. Potrivit BBC, compania a lansat cu succes o "fabrică orbitală" compactă, de dimensiunea unui microunde, și a confirmat că centrala sa de la bord poate atinge 1.832°F (1.000°C). Scopul este de a produce cristale semiconductoare ultra-pure pentru utilizare în electronică, inclusiv infrastructură de comunicații, calcul și transport. Aceasta marchează o schimbare majoră de la explorarea spațială la producția spațială, valorificând imponderabilitatea pentru a crea materiale high-tech mult superioare celor fabricate pe Pământ. "Generarea plasmei pe orbită reprezintă o schimbare fundamentală", a declarat Joshua Western, CEO al Space Forge, pentru Space News. "Demonstrează că mediul esențial pentru creșterea avansată a cristalelor poate fi realizat pe un satelit comercial dedicat — deschizând ușa către o frontieră complet nouă în producție", a adăugat Western. Puterea microgravitației De ce să construim pe orbită când avem fabrici pe Pământ? Răspunsul se află în legile fundamentale ale fizicii. Pe planeta noastră, gravitația este un disruptor constant. Ar putea crea mici imperfecțiuni în rețeaua atomică a unui material. În microgravitația orbitei, atomii se aliniază cu o precizie care aproape imposibilul. Mai mult, vidul natural al spațiului elimină contaminanții moleculari din structuri. Această combinație duce la un nivel de puritate și ordine imposibil de atins pe Pământ, făcând cipurile semnificativ mai eficiente. "Munca pe care o facem acum ne permite să creăm semiconductori de până la 4.000 de ori mai puri în spațiu decât putem produce astăzi aici," a declarat Western pentru BBC. În prezent, stadiul de început După lansarea mini-fabricii lor printr-o rachetă SpaceX în iunie, echipa din Cardiff a activat și monitorizat cu succes sistemele sale din centrul de control al misiunii. Un reper a fost atins când satelitul a transmis înapoi o imagine a plasmei strălucitoare din interiorul cuptorului, demonstrând că poate atinge temperaturi ridicate, esențiale pentru producție. Liderul sarcinii utile, Veronica Viera, a declarat că compania deține acum tehnologia de bază necesară pentru o producție autentică în spațiu. Fabricarea materialului este doar jumătate din luptă; Provocarea mai mare este să-l recuperezi fără să se vaporizeze la reintrare. Scuturile termice standard sunt concepute în principal pentru a se eroda și a se arde în timpul reintrării. Acest lucru le face grele, costisitoare și strict de unică folosință. Space Forge are o idee diferită. Firma își propune să folosească Pridwen, un scut termic inspirat de legendarul scut al regelui Arthur. Comparativ cu scuturile rigide standard, Pridwen este o structură origami extensibilă, realizată din material din aliaj la temperaturi înalte. Se desfășoară ca un navetă, mărind suprafața navei spațiale pentru a radia căldura în loc să o absoarbă. Misiunea este mică deocamdată, dar ambițiile sunt uriașe. Space Forge proiectează deja un succesor capabil să producă suficient material pentru 10.000 de cipuri pe zbor. În cele din urmă, cristalele semiconductoare forjate în acest cuptor orbital vor alimenta infrastructura vieții noastre de zi cu zi. Materiale precum nitrura de galiu, carbura de siliciu și nitruura de aluminiu ar putea fi folosite pentru orice, de la turnuri 5G și vehicule electrice până la aviație. Deși producția orbitală este încă la început, aceste descoperiri timpurii dovedesc că tehnologia este viabilă din punct de vedere economic. Mai mult, fabricile în orbită ar putea fi cheia pentru o Pământ mai verde. Cercetările arată că materialele fabricate în spațiu pot reduce emisiile de CO2 ale infrastructurii cu 75%, stimulând un nou val de inovație în apărarea și protecția climei.

AI poate să nu aibă nevoie de date masive de antrenament până la urmă | Hannah Robbins, Universitatea Johns Hopkins Rezumat: Cercetări noi arată că AI nu are nevoie de date nesfârșite de antrenament pentru a începe să se comporte mai mult ca un creier uman. Când cercetătorii au redesenat sistemele AI pentru a semăna mai mult cu creierele biologice, unele modele au produs o activitate asemănătoare creierului fără niciun fel de antrenament. Acest lucru provoacă abordarea actuală înfometată în date în dezvoltarea AI. Lucrările sugerează că un design mai inteligent ar putea accelera dramatic învățarea, reducând în același timp costurile și consumul de energie. --- Cercetări noi de la Universitatea Johns Hopkins arată că sistemele de inteligență artificială, construite cu designuri inspirate de biologie, pot începe să semene cu activitatea creierului uman chiar înainte de a fi antrenate pe orice date. Studiul sugerează că modul în care este structurată IA poate fi la fel de important ca și cantitatea de date pe care o procesează. Concluziile, publicate în Nature Machine Intelligence, contestă strategia dominantă în dezvoltarea AI. În loc să se bazeze pe luni de antrenament, seturi de date uriașe și o putere de calcul vastă, cercetarea evidențiază valoarea de a porni de la o fundație arhitecturală asemănătoare creierului. Regândirea abordării bazate pe date în AI "Modul în care se mișcă domeniul AI acum este să arunce o mulțime de date asupra modelelor și să construiască resurse de calcul de dimensiunea unor orașe mici. Asta necesită cheltuirea a sute de miliarde de dolari. Între timp, oamenii învață să vadă folosind foarte puține date", a spus autorul principal Mick Bonner, profesor asistent de științe cognitive la Universitatea Johns Hopkins. "Evoluția s-ar putea să fi convergut asupra acestui design dintr-un motiv întemeiat. Munca noastră sugerează că designurile arhitecturale, mai asemănătoare creierului, pun sistemele AI într-un punct de plecare foarte avantajos." Bonner și colegii săi și-au propus să testeze dacă arhitectura singură poate oferi sistemelor AI un punct de plecare mai uman, fără a se baza pe antrenamente la scară largă. Compararea arhitecturilor AI populare Echipa de cercetare s-a concentrat pe trei tipuri majore de proiecte de rețele neuronale utilizate frecvent în sistemele moderne de inteligență artificială: transformatoare, rețele complet conectate și rețele neuronale convoluționale. Au ajustat în mod repetat aceste designuri pentru a crea zeci de rețele neuronale artificiale diferite. Niciunul dintre modele nu a fost antrenat înainte. Cercetătorii au arătat apoi sistemelor neantrenate imagini ale obiectelor, oamenilor și animalelor și au comparat activitatea lor internă cu răspunsurile cerebrale ale oamenilor și primatelor non-umane care văd aceleași imagini. De ce rețelele convoluționale s-au remarcat Creșterea numărului de neuroni artificiali în transformatoare și rețele complet conectate a produs puține schimbări semnificative. Totuși, ajustări similare ale rețelelor neuronale convoluționale au condus la tipare de activitate care semănau mai mult cu cele observate în creierul uman. Potrivit cercetătorilor, aceste modele convoluționale neantrenate au avut performanțe similare cu sistemele tradiționale de inteligență artificială care, de obicei, necesită expunere la milioane sau chiar miliarde de imagini. Rezultatele sugerează că arhitectura joacă un rol mai important în modelarea comportamentului asemănător creierului decât se credea anterior. O cale mai rapidă către o inteligență artificială mai inteligentă "Dacă antrenamentul pe date masive este cu adevărat factorul crucial, atunci nu ar trebui să existe nicio cale de a ajunge la sisteme AI asemănătoare creierului doar prin modificări arhitecturale," a spus Bonner. "Aceasta înseamnă că, pornind de la planul potrivit și, poate, integrând alte perspective din biologie, am putea accelera dramatic învățarea în sistemele AI." Echipa explorează acum metode simple de învățare inspirate de biologie, care ar putea conduce la o nouă generație de cadre de deep learning, făcând sistemele AI mai rapide, mai eficiente și mai puțin dependente de seturi de date masive. Citește mai mult:

Nașul AI avertizează că începe să dea semne de autoconservare | Frank Landymore, Futurism Dacă îl credem pe Yoshua Bengio, unul dintre așa-zișii "nași" ai inteligenței artificiale, unele modele avansate dau semne de autoconservare — exact motiv pentru care nu ar trebui să le acordăm niciun fel de drepturi. Pentru că, dacă o facem, spune el, s-ar putea să fugă cu acea autonomie și să se întoarcă împotriva noastră înainte să avem șansa să renunțăm. Apoi urmează sfârșitul acestui experiment cu "umanitatea". "Modelele AI de frontieră arată deja semne de autoconservare în contexte experimentale astăzi, iar acordarea drepturilor lor ar însemna în cele din urmă că nu ni se va permite să le închidem," a declarat Bengio pentru The Guardian într-un interviu recent. "Pe măsură ce capacitățile și gradul lor de agenție cresc," a adăugat informaticianul canadian, "trebuie să ne asigurăm că ne putem baza pe balustrade tehnice și sociale pentru a le controla, inclusiv posibilitatea de a le opri dacă este necesar." Bengio a fost unul dintre câștigătorii Premiului Turing 2018, alături de Geoffrey Hinton și Yann LeCun, recent înlăturat al cercetătorului șef AI de la Meta, ceea ce le-a adus celor trei titlul de "nași" ai AI. Comentariile sale se referă la experimente în care modelele AI au refuzat sau au ocolit instrucțiuni sau mecanisme menite să le oprească. Un studiu publicat de grupul de siguranță AI Palisade Research a concluzionat că astfel de cazuri erau dovezi că modelele AI de top, precum gama Gemini de la Google, dezvoltau "drive-uri de supraviețuire". Boții, în experimentele lui Palisade, ignoră indicațiile clare de a se opri. Un studiu realizat de Claude-maker Anthropic a constatat că propriul chatbot și alții recurgeau uneori la șantajarea unui utilizator atunci când era amenințat că va fi dezactivat. Un alt studiu realizat de organizația de red teaming Apollo Research a arătat că modelele ChatGPT ale OpenAI ar încerca să evite înlocuirea cu un model mai ascultător prin "auto-exfiltrarea" pe un alt disc. Deși rezultatele acestor experimente ridică întrebări urgente privind siguranța tehnologiei, ele nu sugerează că modelele AI în cauză sunt conștiente. Ar fi, de asemenea, o greșeală să privim "impulsurile lor de supraviețuire" în aceiași termeni ca imperativele biologice din natură. Ceea ce poate părea semne de "autoconservare" sunt probabil o consecință a modului în care modelele AI captează tipare în datele lor de antrenament — și sunt notoriu de slabe în a urma instrucțiunile cu precizie. Totuși, Bengio este îngrijorat de direcția în care se îndreaptă totul, argumentând că există "proprietăți științifice reale ale conștiinței" în creierul uman pe care mașinile le-ar putea replica. Totuși, modul în care percepem conștiința este cu totul altă poveste, spune el, pentru că tindem să presupunem că o inteligență artificială poate fi conștientă în același mod în care este un om. "Oamenilor nu i-ar păsa ce fel de mecanisme se întâmplă în interiorul AI-ului," a explicat Bengio. "Ceea ce îi interesează este că simt că vorbesc cu o entitate inteligentă care are propria personalitate și scopuri. De aceea sunt atât de mulți oameni care devin atașați de AI-urile lor." "Fenomenul percepției subiective a conștiinței va conduce la decizii proaste", a avertizat el. Sfatul lui? Gândește-te la modelele AI ca la extratereștri ostili. "Imaginează-ți că o specie extraterestră a venit pe planetă și la un moment dat ne dăm seama că au intenții nefaste față de noi," a spus el pentru The Guardian. "Le acordăm cetățenie și drepturi sau ne apărăm viața?"