Управление по атомной энергии Великобритании (UKAEA) совместно с компанией Space Solar провели испытания прототипа космического робота-строителя. В рамках проекта AlbaTRUSS готовится машина, способная строить «масштабные инфраструктурные проекты на орбите», включая дата-центры и энергетические фермы, сообщается в заявлении правительства.

В рамках испытания была проведена сборка секции лонжерона с использованием манипуляторов с дистанционным управлением. По словам участников проекта, речь идёт о создании ключевого основополагающего блока для строительства в космосе гигантских солнечных батарей длиной в несколько километров и шириной около 20 м. Собираемую энергию предполагается отправлять на Землю посредством микроволнового излучения. По данным Datacenter Dynamics, AlbaTRUSS — важная веха не только для британской спутниковой индустрии, но и для будущего крупномасштабных космических структур в целом, от дата-центров до энергетических проектов.

Источник изображения: Space Solar

В Space Solar надеются ввести в эксплуатацию первую демонстрационную систему мощностью 30 МВт уже к 2029 году, а гигаваттной мощности предполагается добиться в начале 2030-х годов. Впрочем, пока существуют как технические препятствия, так и опасения, что стоимость запусков окажется слишком высокой. Успех проектов будет зависеть от возможности снизить стоимость доставки грузов в космос с помощью корабля SpaceX Starship.

Развернуть дата-центры в космосе планируют многие компании. Axiom Space, Starcloud (ранее Lumen Orbit), NTT, Ramon.Space и Blue Origin — лишь немногие из тех, кто планирует организовать вычисления на орбите. На днях Sophia Space привлекла $3,5 млн в рамках предварительного финансирования для периферийных вычислений в космосе. Бывший генеральный директор Google Эрик Шмидт также приобрёл аэрокосмическую Relativity Space для вывода дата-центров на орбиту.

Уже есть некоторые результаты. Ранее в этом году стартап Lonestar успешно опробовал небольшой центр обработки данных на Луне, хотя тот проработал недолго.

Разработчик инфраструктурного ПО «Базис» стал титульным спонсором московской робототехнической команды «Атом», одного из лидеров международного чемпионата «Битва роботов». Сотрудничество направлено на развитие инженерных компетенций в России и укрепление связей бренда «Базис» с высокотехнологичными дисциплинами.

В рамках партнёрства айдентика «Базиса» будет интегрирована в визуальный стиль команды «Атом» и нанесена на сам робот, а также представлена на всех этапах чемпионата. Команда займётся продвижением «Базиса» в социальных сетях, на профильных мероприятиях и в медиа. Отдельный фокус сотрудничества — участие в чемпионате «Битва роботов» как в международной витрине, привлекающей внимание к российскому инженерному мастерству и ИТ-разработкам. Стратегия «Базиса» — как лидера российского рынка управления динамической ИТ-инфраструктурой — ориентирована в том числе и на укрепление позиций на рынке СНГ и выход в страны дальнего зарубежья.

Источник изображений: «Базис»

«Инженерия, современные технологии на стыке с наукой и развитие российского ПО — всё это находится в центре внимания "Базиса". Сотрудничество с командой "Атом" — логичное продолжение нашей стратегии поддержки перспективных инициатив и молодых специалистов. Мы верим, что вместе сможем не только добиться побед на арене, но и вдохновить новое поколение инженеров, показать силу российской инженерной школы и ИТ», — подчеркнул Давид Мартиросов, генеральный директор «Базиса».

Команда «Атом» объединяет инженеров-конструкторов, схемотехников, дизайнеров и пилотов. Их 110-килограммовый робот оснащён высокоскоростным вращающимся орудием — спиннером из уникального секретного сплава, объёмным бронекорпусом и авторскими скоростными приводами. По итогам «Битвы роботов-2024» «Атом» вошёл в топ-5 сильнейших команд чемпионата.

«У нас серьёзные амбиции — мы хотим стать сильнейшей командой чемпионата. Поэтому при выборе партнёра для нас было важно, чтобы это была не просто технологическая компания, а бренд с сопоставимыми целями и азартом. "Базис" уже признан лидером своего рынка и уверенно укрепляет свои позиции в других сегментах ИТ. Это делает нас настоящими союзниками в деле популяризации инженерного дела и российского программного обеспечения», — отметил Максим Зенкин, капитан команды «Атом».

Чемпионат «Битва роботов» проводится в России с 2015 года и с 2023 года носит международный статус. Соревнования машин с дистанционным управлением проходят на арене и собирают десятки тысяч зрителей. В 2024 году в чемпионате приняли участие 96 команд из 8 стран. Количество зрителей по итогам мероприятия превысило 24 млн.

«Битва роботов» — международный чемпионат, в котором роботы сражаются в захватывающих поединках. Машинами управляют команды-разработчики, состоящие из опытных инженеров и юных специалистов из разных стран. Согласно распоряжению правительства, начиная с 2023 года, чемпионат проходит ежегодно. Координацию подготовки и проведения чемпионата осуществляет Минцифры. Финальный этап чемпионата прошёл при поддержке правительства Московской области. Оператор чемпионата — АНО «Инженеры и роботы». Генеральный технологический партнёр чемпионата — VK, генеральный индустриальный партнёр — «ИКС Холдинг», партнёр мини-битвы — Сферум.

Президент России поручил рассмотреть вопрос о внедрении инновационных технологий в промышленности. Для этого необходимо создать национальный суперкомпьютерный центр, роботизированные лаборатории, активнее внедрять искусственный интеллект. Об этом говорится в «Перечне поручений по итогам пленарного заседания и посещения выставки Форума будущих технологий, встречи с учеными».

Как указано в документе, до 1 июня 2025 года премьер-министр РФ Михаил Мишустин должен представить предложения о создании единой межотраслевой цифровой базы данных свойств высокотехнологичных материалов и их компонентов, разработанной совместно с «Российской академией наук» и «Росатомом». В срок до 15 июля 2025 года необходимо также представить предложения о создании роботизированных лабораторий для проведения научных исследований с применением технологий ИИ.

Среди поручений к середине июля 2025 года также необходимо рассмотреть вопрос о создании национального суперкомпьютерного центра. При этом доступ к его вычислительным мощностям получат все российские исследователи.

Источник изображения: Eli Alvarez / Unsplash

Кроме того, президент поручил до 1 августа 2025 года представить предложения о расширении применения технологий ИИ и компьютерного моделирования для сокращения сроков разработки и внедрения новых материалов в химической отрасли. Ожидается, что благодаря внедрению ИИ и компьютерного моделирования сроки разработки и внедрения новых материалов в России можно уменьшить до 5–10 лет, а со временем и до двух-трёх лет.

К 1 сентября 2025 года Правительство РФ совместно с «Российской академией наук», «Росатомом» и «Курчатовским институтом» должно разработать предложения о создании межотраслевого центра аддитивных технологий или 3D-печати для ускорения внедрения промышленными предприятиями таких технологий.

Министерство промышленности и торговли РФ, «Яндекс» и «Сбербанк» совместно разрабатывают унифицированный стандарт ПО для промышленных роботов. Об этом, как сообщает газета «Ведомости», рассказал начальник отдела департамента станкостроения и тяжелого машиностроения Минпромторга Руслан Ахмедов на круглом столе «Промышленная роботизация в России».

Разработка осуществляется в рамках федерального проекта «Развитие промышленной робототехники и автоматизации производства», на который Минпромторг выделил около 350 млрд руб. из госбюджета до 2030 года. Цель заключается в увеличении плотности роботизации — прежде всего в автомобильной, электронной и пищевой отраслях.

В мае 2024 года президент России утвердил Указ «О национальных целях развития РФ на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года», в соответствии с которым одной из приоритетных задач является вхождение России в число 25 ведущих стран мира по плотности роботов в индустриальном секторе к концу текущего десятилетия.

Источник изображения: unsplash.com / Simon Kadula

По данным Минпромторга, сейчас в РФ установлены 14 382 промышленных робота, а их плотность составляет 19 машин на 10 тыс. рабочих. Для сравнения: в мировом масштабе этот показатель равен 162 на 10 тыс. По оценкам Kept, для вхождения в Топ-25 стран по плотности роботизации России необходимо увеличить значение до 194 роботов на 10 тыс. работников к 2030 году. Таким образом, предстоит внедрить дополнительно около 85 тыс. роботов.

Предполагается, что появление унифицированного стандарта ПО позволит ускорить разработку и развёртывание промышленных роботов. Благодаря унификации может быть существенно упрощено масштабирование проектов. Генеральный директор «Дронсхаб групп» полагает, что необходимости делать абсолютно универсальный софт для каждого робота нет. Но целесообразно разрабатывать ПО верхнего уровня, способное работать с широким спектром машин, а также развивать облачные платформы контроля, диспетчеризации и управления.

Компания Kept отмечает, что развитию российского рынка промышленной робототехники препятствуют несколько факторов. Это, в частности, нехватка специалистов на всех уровнях — от менеджмента до инженеров-программистов и сервисных техников. Кроме того, требования к уровню локализации для получения субсидий не соответствуют реальным возможностям производителей, что снижает эффективность господдержки. Наблюдается низкая производительность интеграторов и недостаток финансирования участников рынка. Плюс ко всему себестоимость российских роботов значительно выше китайских аналогов, что связано в том числе с сильной зависимостью от импортных комплектующих.

Компания Submer, специализирующаяся на системах погружного (иммерсионного) охлаждения, работает над роботом ADA (Autonomous Datacenter Assistant) для автоматизации процесса установки и извлечения серверов из резервуаров СЖО, сообщает Datacenter Dynamics.

Резервуары в помещениях дата-центров значительно отличаются от традиционных стоек. Серверы и оборудование из охлаждающей жидкости необходимо погружать и извлекать вертикально. Нередко для этого применяется переносной кран, похожий на лебёдку для снятия автомобильных двигателей. Встречаются и стационарные подвесные системы, если это позволяют ресурсы и размеры помещения. После извлечения серверов необходимо очистить их от диэлектрической жидкости — нередко в процессе используется специальный поддон и чистящий раствор.

Источник изображения: Submer

Робот может значительно ускорить и упростить процесс извлечения и очистки. Сообщается, что подвижная роботизированная платформа появится в продаже в конце 2025 года, хотя исходная версия ADA была представлена ещё в октябре 2021 года. Систему изначально разрабатывали для мониторинга, а также вывода серверов из эксплуатации и ввода в эксплуатацию, в том числе для установки и извлечения серверов из резервуаров с жидкостью. Дополнительной информации о новинке журналистам не представили. По последним данным Submer получила на развитие $55,5 млн.

Помимо Submer автоматизацией установки серверов в резервуарах занималась, например, TMGcore. Она запустила платформу двухфазного иммерсионного охлаждения Otto, которая включала роботизированную лебёдку. Разработанная при сотрудничестве с Olympus Controls, система обеспечивала «горячую замену» с использованием расположенного рядом резервного сервера. В 2021 году была анонсирована версия Ottomobile, которая крепилась к задней части грузовика Ford, спроектированного как мобильный микро-ЦОД. С тех пор компанию купила Modline и включила её в подразделение Airedale.

Акселератор Y Combinator намерен инвестировать в компании, занимающиеся разработкой решений для комплексной автоматизации процесса проектирования, строительства и эксплуатации ЦОД, в том числе в области робототехники и ПО, сообщает Datacenter Dynamics.

Обычно Y Combinator консультирует стартапы на ранних этапах работы, параллельно предоставляя финансирование, «облачные» кредиты, обеспечивая доступ к своим связям и мероприятиям. Взамен инвестор получает около 7 % доли в молодых бизнесах. В частности, с его помощью уже созданы весьма известные Airbnb, Coinbase, Cruise, DoorDash, Dropbox, Instacart, Reddit, Stripe и Twitch. Посредством Y Combinator Сэм Альтман (Sam Altman) ещё до OpenAI основал стартап Loopt. Хотя тот не преуспел, позже сам Альтман стал председателем Y Combinator, а полученные связи помогли ему создать OpenAI.

Y Combinator, как и многие венчурные фонды, в последнее время много внимания уделяет ИИ, а теперь сконцентрировалась на инфраструктурных ИИ-проектах. Компания уже инвестировала в космический ЦОД Lumen Orbit, а также занимающуюся подводными дата-центрами NetworkOcean — «автономные» проекты, где люди фактически не участвуют в эксплуатации и обслуживании.

Источник изображения: İsmail Enes Ayhan/unsplash.com

Теперь Y Combinator ищет компании, способные вовсе исключить людей из всей бизнес-цепочки. В компании заявили, что нужно больше ЦОД, которые следует создавать быстрее и дешевле, с новыми решениями для инфраструктуры питания, охлаждения, закупки материалов и управления проектами. В Y Combinator видят будущее, где автономные системы будут управлять всеми аспектами планирования и создания ЦОД или складов — от выбора площадки до собственно строительства, настройки и эксплуатации. На таких объектах будут 24 часа в сутки должны работать роботы.

Индустрия ЦОД давно проявляет интерес к объектам, не требующим наличие персонала. Например, американская AOL запустила первый подобный объект ещё в 2011 году. Впрочем, пока добиться полной автономности не удаётся — всё равно задействованы десятки людей, клиентов и подрядчиков. Microsoft уже пыталась реализовать Project Natick, но была вынуждена отказаться от него, хотя наработки используются для создания роботов, обслуживающих дата-центры.

Задолго до бума технологий генеративного ИИ системы искусственного интеллекта применялись гиперскейлерами, например, для выбора площадок и управления ёмкостью ЦОД. В каких масштабах используются подобные технологии, хранится в секрете. ПО и системы машинного обучения также используются для регулирования цепочек поставок ЦОД. Впрочем, последние изменения, связанные с масштабным внедрением ИИ, привели к тому, что людям по-прежнему приходится активно участвовать в работе дата-центров. По оценкам Uptime Institute, в сфере ЦОД сегодня работает более 2 млн человек.

Глава Tesla Илон Маск (Elon Musk) сообщил о том, что компания расширяет вычислительную инфраструктуру, необходимую для обучения человекоподобного робота Optimus. По словам Маска, в долгосрочной перспективе этот проект может принести более $10 трлн.

Предполагается, что антропоморфные машины Optimus смогут выполнять самые разные задачи в быту и на производствах, взаимодействия с людьми. Но для разработки ИИ-систем робота требуются огромные вычислительные ресурсы. Маск подчёркивает, что обучение такой машины — гораздо более сложная задача, нежели обучение интеллектуальных автомобилей с автопилотом.

Глава Tesla говорит, что у человекоподобного робота, вероятно, в 1000 раз больше функций, чем у транспортного средства. Это не означает, что обучение масштабируется в 1000 раз, но прирост вычислительных мощностей на порядок всё же необходим. «Потребности в обучении для гуманоидного робота Optimus, по всей видимости, как минимум в 10 раз превышают то, что требуется для создания полнофункционального умного автомобиля», — заявил Маск.

Источник изображения: channeliam.com

Он не стал вдаваться в подробности о том, какая инфраструктура нужна компании для обучения Optimus. Ранее сообщалось, что Tesla планирует ввести в эксплуатацию дата-центр с 50 тыс. ускорителей NVIDIA H100. Кроме того, у компании есть кластер Dojo на базе собственных ускорителей D1. Маск говорит, что с учётом потенциала проекта Optimus даже инвестиции в размере $500 млрд в вычислительные ресурсы могут быть оправданными, хотя такую сумму Tesla на текущем этапе вкладывать не планирует. Вероятно, указанная сумма — это отсылка к проекту Stargate.

Tesla потратила более $10 млрд на капитальные затраты в 2024 году. Примерно столько же средств компания намерена выделить в 2025 и 2026 годах. Ранее Маск говорил, что небольшое количество роботов Optimus будет задействовано на предприятиях Tesla до конца 2024-го. На коммерческом рынке эти человекоподобные машины, как ожидается, появятся в 2026 году.

Облачный провайдер DigitalOcean представил платформу GenAI, которая позволяет использовать базовые модели от сторонних поставщиков для создания и развёртывания агентов ИИ за считанные минуты без необходимости глубоких знаний в области ИИ или машинного обучения. Как сообщает DigitalOcean, интуитивно понятная работа в GenAI позволяет клиентам вне зависимости от уровня подготовки настраивать агентов с доступом к надёжным конвейерам данных и многоагентным командам.

DigitalOcean GenAI позволяет компаниям создавать чат-боты на основе базовых моделей сторонних поставщиков (Anthropic, Meta✴, Mistral и др.) для анализа документов, семантического поиска, создания изображений и т.д. Платформа создана так, чтобы быть независимой от фреймворков. Платформа упрощает и создание агентов, специфичных для конкретных вариантов использования, привнося контекстные данные в базовые LLM.

Клиенты смогут не только извлекать неструктурированные данные из файлов, но и структурированные данные из баз данных или обращаясь к API, чтобы дополнять подсказки и задействовать Retrieval Augmented Generation (RAG), обеспечивая агентам доступ к точной и актуальной информации. С помощью вызываемых функций можно дописать кастомный код, чтобы расширить возможности своего агента.

Источник изображения: DigitalOcean

Встроенные ограничители (guardrails) позволяют повысить достоверность ответов агента, помогая отфильтровывать неправильные или ненадлежащие результаты. А возможность частных подключений и наличие готового интерфейса для чат-ботов упрощают запуск этих агентов на веб-сайте клиента. В будущем появится возможность обращаться к источникам данным по URL, поддержка конвейеров AgentOps и CI/CD, тонкая настройка моделей и многое другое.

Команда Microsoft Research поделилась информацией о прототипах робототехники, предназначенной для обслуживания дата-центров. Соответствующую команду компания сформировала год назад. Как передаёт Datacenter Dynamics, её представители заявили о самом начале «фундаментального сдвига» в принципах разработки оборудования и ПО для ЦОД.

Ключевым, по мнению исследователей Microsoft, является отход от попыток создания гуманоидных роботов. Вместо них предлагается использование самодостаточных модульных роботов для узкопрофильных задач, способных заниматься как ремонтом оборудования, так и его текущим обслуживанием. А мониторинг и автоматизация позволят проактивно выявлять возможное поломки до наступления инцидентов. Увы, развитие технологий не привело к существенному снижению отказов в сложных системах, констатируют исследователи. А человеческий фактор становится всё более значимым.

Источник изображений: Microsoft

В Microsoft Research рассказали о прототипах двух роботов, предназначенных для обслуживания ЦОД. Первый оснащён рукой-манипулятором и захватом для обслуживания отдельных трансиверов. Захват позволяет аккуратно поправлять, вставлять и вынимать трансиверы из корзин, не задевая кабели и соседние трансиверы, что нередко случается, когда обслуживанием занимается живой техник. Система машинного зрения позволяет роботу оценивать сложную окружающую среду и автономно ориентироваться в скоплениях кабелей.

Второй робот предназначен для очистки волокон и трансиверов. Трансивер с подключённым кабелем достаточно поместить внутрь робота, что может сделать человек или роборука. Робот способен самостоятельно вынимать кабель из трансивера и осматривать торец кабеля и гнездо в трансивере, при необходимости очищая их. Для человека это довольно трудоёмкий процесс, особенно в случае MPO-кабелей. Робот использует камеры и специальные модули распознавания для определения типа кабеля. Дисплей на роботе позволяет получать вспомогательную информацию оператору и крупным планом осматривать проверяемые подключения.

Теперь компания концентрирует усилия на создании малых модулей для минимизации количества форм-факторов машин, необходимых для поддержки широкого спектра операций. Многие из участников нового проекта работали над роботами для хранилищ Project Silica. Такие роботы способны автономно передвигаться между стойками, а также вверх и вниз по самим стойкам.

Команда разделила процесс эволюции робототехники для ЦОД на четыре этапа. Level 1 предусматривает использование машин для помощи людям, Level 2 допускает частичную автоматизацию, где роботы могут выполнять специальные задачи под наблюдением людей, Level 3 предусматривает высокий уровень автоматизации с ограниченным контролем со стороны людей. Наконец, на уровне Level 4 обеспечена полная автоматизация, все операции по ремонту и обслуживанию ЦОД не нуждаются в человеческом участии.

На уровне Level 4 речь идёт о полностью «самодостаточных» дата-центрах, физически не рассчитанных на участие в процессах людей и оптимизированных для работы в условиях высокой плотности стоек и высокой энергетической эффективности. Люди смогут наблюдать за ЦОД без личного присутствия в помещениях. Учёные подчёркивают, что даже создание роботов первого и второго уровней — непростая задача, и сейчас их усилия направлены именно на такие системы. Тем не менее считается, что после достижения второго уровня переход к Level 3–4 будет легче.

Конечно, над проектами роботизации ЦОД работают не только в Microsoft. Google тоже создаёт технологии, способные заменить людей при обслуживании дата-центров, а роботов-сопровождающих и робособак-патрульных уже используют довольно широко по всему миру разные вендоры. Интересно, что Meta✴ тоже начала создание роботов с систем TopoOpt для обслуживания сетей.

Облачная платформа VK Cloud объявила о внедрении так называемого «Верховного архитектора мультиоблака» — консультанта на основе ИИ, отвечающего за мгновенную техническую поддержку. Этот помощник в виде бота Telegram работает в круглосуточном режиме.

Отмечается, что ассистент обучен на масштабной базе знаний по продуктам VK Cloud объёмом более 6000 документов по 600 разделам. Помощник выполнен на базе LLM с RAG. При обучении консультанта были задействованы такие ИИ-технологии, как HyDE — для точного сопоставления запроса с документами, Router — для выбора наиболее подходящего направления поиска и Reranker — для дополнительной проверки и сортировки найденных ответов. Помощник работает только с публичной документацией и не имеет доступа к внутренним системам VK Cloud.

Ассистент готов помочь с любыми вопросами, связанными с работой облачной платформы VK Cloud. Задавать вопросы можно в произвольной форме, а в ответ он напишет подробные инструкции, скрипты, манифесты Terraform. Система постоянно обновляется с учетом изменений в сервисах и документации VK Cloud.

Источник изображения: VK Cloud

Среди преимуществ ИИ-бота названы глубокое понимание контекста, помощь в любое время дня и ночи, а также быстрые ответы, на генерацию которых требуются считаные секунды. Если консультант не сможет оперативно помочь, пользователь может обратиться в традиционную службу техподдержки. Фактически, как заявляет VK Cloud, это личный помощник разработчика и DevOps-инженера.