Будущее - рядом

YouTube официально объявил о глобальном развертывании функции автоматического дубляжа видео на разные языки, которая стала доступна авторам с 10 сентября 2025 года. Новый инструмент, работающий на базе искусственного интеллекта Google Gemini, позволяет создателям контента без лишних затрат выходить на международную аудиторию, сохраняя при этом оригинальный стиль и эмоциональную подачу голоса.

Технология, ранее тестировавшаяся с 2023 года в пилотной программе с участием таких блогеров, как MrBeast и Джейми Оливер, теперь внедряется постепенно для всех. Система ИИ анализирует исходную аудиодорожку и генерирует дубляж, стремясь воссоздать тон и манеру речи автора, что делает перевод более естественным. Компания уточняет, что полное развертывание функции займет несколько недель.

Результаты пилотной программы доказали высокую эффективность инструмента. У авторов, использовавших многоязычные дорожки, более 25% времени просмотра приходилось на аудиторию из других языковых регионов. Так, канал знаменитого шеф-повара Джейми Оливера утроил количество просмотров после внедрения ИИ-дубляжа, а Марк Робер теперь добавляет до 30 языковых версий к каждому видео.

Несмотря на прорыв, в YouTube признают, что технология не идеальна и может допускать ошибки, поэтому у авторов останется возможность загружать профессионально созданные аудиодорожки. Параллельно компания продолжает тестировать функцию умного перевода текста на обложках видео, которая пока доступна в ограниченном режиме.

Clone Robotics представила Protoclone — гуманоидного робота, созданного для точного воспроизведения анатомии и кинематики человека. По заявлению компании, платформа сочетает полноценную скелетную систему и свыше тысячи искусственных «мышц», а гидравлический привод имитирует сокращение и расслабление мышечных пучков для близких к человеческим траекторий движений.

В основе Protoclone — биомиметический подход: силовая структура повторяет пропорции и сочленения опорно‑двигательного аппарата, а распределённая система приводов позволяет добиваться высоких степеней свободы и тонкой модуляции усилий. Гидравлика выполняет функцию мышечных актуаторов, обеспечивая быстрый отклик и плавность хода, что потенциально повышает точность манипуляций по сравнению с традиционными сервоприводами.

Разработчик позиционирует платформу как основу для исследований в области биомеханики, управления движением и человеко‑машинного взаимодействия, а также для задач точной манипуляции, ассистивной робототехники и тестирования алгоритмов ИИ‑управления. Биомиметическая конструкция рассчитана на обучение управлению «от намерений к движению», что может ускорить перенос навыков из симуляций в реальные сценарии.

Посмотрим, как компания справится с инженерными вызовами, характерными для «мышечных» гуманоидов: энергоэффективностью и надёжностью гидравлики, долговечностью множества приводных каналов, а также сложностью координации тысяч актуаторов в реальном времени. Ближайшие шаги включают расширение испытаний, публикацию метрик производительности и демонстрации прикладных сценариев.

UCLA представила носимый неинвазивный интерфейс мозг–компьютер с ИИ‑«копилотом», который ускорил выполнение задач до четырёх раз по показателю достижения целей по сравнению с режимом без ИИ.

Система сочетает декодирование сигналов ЭЭГ с «совместной автономией»: пользователь посылает мозговые команды высокого уровня, а ИИ интерпретирует намерение и берёт на себя рутинные микро‑действия. Для управления курсором «копилот» на основе обучения с подкреплением оценивает наиболее вероятную цель и мягко «подтягивает» траекторию к ней, для роботизированной руки модуль компьютерного зрения распознаёт объекты и автоматизирует захват и укладку. Декодер ЭЭГ реализован гибридно — сверточная нейросеть для выделения признаков и адаптивный фильтр Калмана по образцу ReFIT для стабильного онлайн контроля.

В контролируемых испытаниях участвовали четыре человека, включая одного участника с параличом. Во всех случаях ИИ заметно ускорял выполнение: в курсорной center‑out‑задаче прирост производительности участников достигал примерно 3,9× по метрике «попаданий/целей в минуту», а манипуляции роботизированной рукой (перекладка блоков) стабильно удавались только при активном «копилоте». Парализованный участник завершал робо‑задачу за 6,5 минут с ИИ, тогда как без ИИ выполнить её было невозможно. Носимый неинвазивный формат рассчитан на использование вне операционных и без имплантов.

Команда Технического университета Делфта впервые в реальном времени наблюдала, как ядерный спин отдельного атома переключается между квантовыми состояниями, добившись одноимпульсного считывания состояния через электронную оболочку с помощью сканирующего туннельного микроскопа (STM) и электронного спин-резонанса (ESR). Наблюдалась уникальная стабильность ядерного спина на масштабах порядка 5 секунд, что открывает путь к атомарному квантовому сенсингу и управлению на поверхности твердого тела.

Исследователи использовали STM/ESR-подход, при котором прямое состояние ядра считывается косвенно — по влиянию сверхтонкого (hyperfine) взаимодействия на электронный спин и туннельный ток, давая «ступенчатые» переключения в реальном времени. На одиночном атоме изотопа 49Ti на подложке MgO/Ag реализован быстрый импульсный режим, где скорость измерения превышает скорость естественного флипа ядра, что обеспечило одноимпульсное чтение без усреднения; характерное время стабильности ядерного спина составило около 5 с, тогда как электронный спин релаксирует примерно за 100 нс.

Значимость результата в том, что продолжительное время жизни ядерного спина на поверхности создают ресурс для долговременной памяти и высокочувствительных сенсоров на атомном масштабе, где ядерные спины выступают более «тихими» кубитами по сравнению с электронными. Достижение одноимпульсного чтения — ключевой рубеж: считывание быстрее релаксации открывает возможность протоколов обратной связи и управляемых последовательностей без статистического усреднения, что критично для поверхностной квантовой метрологии, сенсоров и симуляторов.

Японские физики из Университета Осаки объявили об открытии нового состояния квантовой материи. В ходе исследования они обнаружили в материале CeRhSn (церий-родий-олово) тяжёлые фермионы (тяжелые электроны), которые демонстрируют устойчивую квантовую запутанность при высоких температурах, что может ускорить создание нового поколения квантовых компьютеров.

Исследовательская группа под руководством доктора Шин-ичи Кимуры наблюдала, как электроны в сплаве церия, родия и олова взаимодействуют с магнитными полями, эффективно увеличивая свою массу в сотни раз.

Эти «тяжелые» частицы оказались связаны квантовой запутанностью — ключевым ресурсом для квантовых вычислений. Уникальность открытия заключается в том, что этот эффект сохраняется при температурах, близких к комнатной, в то время как большинство существующих квантовых систем требуют охлаждения до абсолютного нуля.

Это открытие решает одну из главных инженерных проблем на пути к созданию практичных квантовых устройств, упрощая их конструкцию и снижая стоимость. Стабильная при высоких температурах запутанность открывает дорогу к разработке более надежных и масштабируемых квантовых процессоров, которые смогут решать задачи, недоступные классическим суперкомпьютерам.

Комментарий редакции: Хотя технология находится на ранней стадии и требует дальнейших исследований, работа японских ученых закладывает фундаментальную основу для будущих инноваций в области квантовых технологий и материаловедения.

Канадская компания D-Wave Systems объявила о достижении «квантового превосходства» на практически значимой задаче. Их новейший квантовый компьютер Advantage2 смог за считанные минуты выполнить сложную симуляцию магнитного материала — задачу, которая, по оценкам, заняла бы у самых мощных классических суперкомпьютеров миллионы лет.

Прорыв был достигнут при моделировании поведения так называемого «спинового стекла» — экзотического магнитного состояния вещества. Эта задача имеет прямое отношение к разработке новых материалов, созданию лекарств и оптимизации сложных систем. Используя метод квантового отжига, процессор D-Wave с более чем 5000 кубитов смог найти решение, точность которого недоступна для классических алгоритмов при таком масштабе. По расчетам исследователей, для достижения аналогичного результата суперкомпьютеру Frontier потребовалась бы энергия, превышающая годовое мировое потребление.

Редакция канала считает, что оценка времени для классических компьютеров преувеличена, и с помощью более совершенных алгоритмов они могли бы справиться с задачей быстрее. Квантовый отжиг — это специализированный метод, который подходит не для всех типов вычислений, в отличие от универсальных квантовых компьютеров, разработкой которых занимаются Google и IBM.

Тем не менее, это событие является важной вехой в развитии квантовых технологий. Впервые продемонстрировано, что квантовое устройство способно не просто конкурировать, а превосходить лучшие классические системы при решении реальной, а не сугубо академической проблемы. Это открывает путь к практическому применению квантовых вычислений в науке и промышленности уже в ближайшие годы.