Активность

Самолёт упал в океан рядом с пляжем в американской Северной Каролине. Во время полёта у легкомоторного самолёта произошли технические неполадки, и пилот принял решение сесть на воду рядом с островом Оук. Очевидцы думали, что это гидросамолёт, но, по их словам, «он как будто приземлялся, а потом рухнул и накренился». Пилота выкинуло из кабины, а местные спасатели успели подплыть к нему и затем благополучно вытащили на берег. Мужчина госпитализирован с ушибами и ссадинами. SHOT_1x1_13.mp4

Thằng nào làm ra con robot này [get-save.com].mp4

aRBDrVB_460svav1[1].mp4

a87z1ZY_460sv[1].mp4

apR8gZ5_460svvp9[1].webm

Жужжащий апокалипсис: что спасет города от нашествия дронов Дроны-курьеры — это не только про удобство доставки, но и про тонны проблем, которых пока никто не замечает. Города по всему миру постепенно осваивают низковысотную логистику — доставку дронами, которая обещает скорость и гибкость. Но у урбанистов появилась новая головная боль: как спроектировать воздушную логистическую сеть так, чтобы она была дешевой, безопасной и при этом не сводила с ума жителей гулом моторов. Команда исследователей из Пекинского университета аэронавтики и астронавтики (Бэйхан) предложила решение. Они разработали многослойную хабовую систему с оптимизацией маршрутов через двойной эволюционный алгоритм. Главное — их модель учитывает шумовые ограничения, особенно важные для больниц, школ и жилых кварталов. Хабо-споковая сеть — это система, где грузы сначала свозятся в центральные узлы (хабы), а оттуда распределяются по конечным точкам (спокам). Например, почта: письма из разных районов сначала попадают в сортировочный центр, а потом — в отделения. В воздушной логистике хабы — это дронопорты, а споки — пункты выдачи. Результаты опубликованы в издании Acta Aeronautica et Astronautica Sinica. “ Шум — это то, что все игнорируют, пока не станет поздно, — говорит доктор Юймэн Ли, руководитель исследования. — Когда дроны начнут летать десятками, люди быстро устанут от постоянного жужжания над головой. Наш подход встраивает контроль за шумом в саму архитектуру сети. Как это работает •Многослойная сеть — дроны движутся на разных высотах, а точки выдачи и центры распределения связаны оптимальными маршрутами. •Учет шума — модель выделяет зоны с разной плотностью населения и жестко ограничивает пролет над чувствительными объектами. Чтобы измерить воздействие, ученые создали 3D-модель шумового фона. Она учитывает как разовый гул от одного дрона, так и накопительный эффект от множества рейсов. Эти данные помогают задать порог шумовой нагрузки для каждого района. Но рассчитать такую систему сложно — слишком много переменных. Поэтому команда применила двойной коэволюционный алгоритм (CCMO-AOS). Он работает с двумя наборами решений: один ищет оптимальные маршруты с учетом шума, а второй — без ограничений, чтобы не застрять в локальном минимуме. Алгоритм постоянно обменивается данными между ними, выбирая лучшие варианты. Эксперименты показали: такой подход действительно снижает шум в жилых зонах, не увеличивая стоимость доставки. Более того, сеть с шумовыми ограничениями выглядит совсем иначе, чем без них — значит, игнорировать этот фактор нельзя. В будущем ученые хотят добавить в модель динамические факторы: погоду, пробки в воздухе и случайные сбои. Это сделает систему еще ближе к реальности. Исследование важно не только для логистических компаний, но и для городов. Если дроны станут массовыми, их маршруты нужно жестко регулировать — иначе протесты жителей похоронят технологию. Модель Бэйхана позволяет: •Снизить конфликты — меньше жалоб на шум = быстрее внедрение. •Оптимизировать затраты — правильные маршруты экономят батареи и время. •Предотвратить хаос — без системы дроны будут сталкиваться или дублировать рейсы. Это шаг к устойчивой урбанистике, где технологии не ухудшают качество жизни. Главный недостаток — статичность модели. В реальности плотность населения, погода и спрос меняются ежечасно. Пока алгоритм не учитывает это в реальном времени. Если дрон перенаправят из-за внезапного митинга под ним, система может дать сбой.

Американский энтузиаст Дуг Макдауэлл представил уникальное творение — компьютер, собранный на базе винтажной кофеварки. В его проекте классическая GE Coffeematic цвета беж 70-х годов обрела вторую жизнь в виде работающего ПК с водяным охлаждением… на горячем кофе. В качестве основы он использовал материнскую плату ASUS M2NPV-VM, 1 ГБ оперативной памяти DDR2 и SSD объёмом 240 ГБ. Вся сборка была установлена прямо на корпус кофемашины с помощью стальной монтажной пластины и герметика для защиты от влаги. При этом провода и компоненты остались полностью открытыми, так что неосторожный пролив напитка может привести к короткому замыканию. Опять же, самая примечательная часть проекта - система охлаждения . Вместо традиционного вентилятора или жидкостного контура Макдауэлл задействовал саму кофеварку. Устройство нагревает воду до 90 °C — как для заваривания кофе — и прокачивает её по трубкам, проложенным прямо над процессором. Перед подачей на CPU жидкость частично охлаждается двумя небольшими радиаторами, которые опускают температуру до 33 °C. Именно эта цифра была зафиксирована с помощью кастомного скрипта логирования, созданного самим автором. Вся система выходит на стабильный температурный режим примерно за 75 минут. Making Coffeematic PC [get-save.com].mp4 Принцип работы выглядит следующим образом: вода заливается в резервуар кофеварки, где нагревается и проходит через кофейные зёрна. Полученный напиток затем циркулирует по системе охлаждения ПК, контактируя с поверхностью процессора. После этого он проходит через радиаторы с вентиляторами, чуть остывает и возвращается обратно в кофейник. Цикл повторяется, пока либо не закончится жидкость, либо не будет остановлен насос. Оба компонента — и кофемашина, и компьютер — сохраняют полную функциональность. За циркуляцию жидкости отвечает насос, а две радиаторные секции расположены в верхней части конструкции. При этом сам кофе не предназначен для питья: из-за специфики сборки он может быть загрязнён, особенно с учётом возраста комплектующих и возможного образования плесени. Проект Coffeematic PC стал уже пятым известным случаем интеграции компьютера в кофеварку. Первый подобный девайс появился в 2002 году — «Caffeine Machine» от Ника Пелиса, представлявший собой громоздкую машину на колёсах. В 2018 году Али Аббас (THE CRE8OR) показал Zotac Mekspresso на технологической выставке, а в 2019 году Logarythm собрал Mr. Coffee PC. Спустя пять лет, уже после пандемии, YouTube-канал Nerdforge создал ещё один гибрид кофейного аппарата и компьютера.

"Popular Science" (Популярная наука) -это давний американский журнал, который делает сложные научные и технологические концепции доступными для общей аудитории. Впервые опубликованный в 1872 году, журнал охватил широкий спектр тем - от новаторских изобретений и изучения космоса до последних тенденций в области здравоохранения, инженерии и науки окружающей среды. С его привлекательным, визуально богатым стилем популярная наука вдохновила поколения любопытных читателей, любителей и новаторов. Это известно тем, что демистификация науки и демонстрация того, как исследования и открытия влияют на повседневную жизнь. За десятилетия он ведет хронику эволюции современных технологий, покрывая все, от ранней авиации и атомной энергии до искусственного интеллекта и изменения климата. В настоящее время журнал, доступный как в печатном, так и в Интернете, продолжает служить мостом между учеными, технологами и общественностью, что является удивлением того, как все работает. Взгляните ниже на эту коллекцию винтажных обложек популярных научных журналов 1920 -х и 1930 -х годов.

Дроны научили летать по вентиляционным шахтам Французские учёные из Национального института исследований в информатике и автоматике (Inria), Национального центра научных исследований (CNRS), Университета Лотарингии и Университета Экс-Марсель смогли научить квадрокоптер ориентироваться и перемещаться внутри узких вентиляционных каналов зданий. Для этого они задействовали передовые технологии, включая искусственный интеллект. Перемещение беспилотника по вентиляционным шахтам может потребоваться в различных ситуациях — например, для осмотра состояния воздуховодов, а также при проведении полицейских, военных или спасательных операций. Проблема в том, что такие шахты представляют собой узкие, тёмные, замкнутые пространства, в которых всё выглядит одинаково. Кроме того, при перемещении внутри цилиндрической трубы дрон может создавать воздушные потоки, способные повлиять на его устойчивость. Французские учёные научили компактные дроны перемещаться внутри воздуховодов диаметром 35 см. Для этого они задействовали роботизированную руку с датчиком силы и крутящего момента, чтобы измерить силу воздушного потока в сотнях точек внутри небольшого тестового воздуховода. Такой подход позволил построить карту с обозначением нестабильных и потенциально опасных участков, а также более безопасных зон, где воздушные потоки компенсируют друг друга. Дополнительно исследователи изучили возможность использования лазеров и искусственного интеллекта для навигации дронов в условиях полной темноты. В результате беспилотник стал перемещаться внутри тестовой среды значительно стабильнее, а число столкновений со стенками воздуховода сократилось. Учёные планируют продолжить исследования, чтобы создать прототип дрона с камерами, тепловизорами или газоанализаторами, благодаря чему устройство сможет выполнять полноценную инспекционную работу. https://www.nature.com/articles/s44182-025-00032-5