🐘 Захват-хобот, который «видит» прикосновение изнутри Инженеры из японского института JAIST собрали мягкий захват EleTac, подсмотрев устройство у кончика слоновьего хобота. Сам он мягкий, резиновый, с двумя гибкими «пальцами» — и, в отличие от привычных манипуляторов, по-настоящему чувствует то, что берёт. Механика хитрая. Чтобы сжаться, захват откачивает из себя воздух через специальный канал: стенки прогибаются внутрь, и пальцы мягко смыкаются на предмете. А у самых кончиков спрятана крохотная камера. Она следит, как деформируется собственная «кожа» захвата в момент контакта. Подсвечивает всё это кольцо из 18 светодиодов — зелёных, красных и синих. Дальше подключается ИИ: на сотнях снимков его натренировали понимать по картинке силу нажатия, форму объекта и то, насколько согнулись пальцы. Выходит, устройство осязает через зрение. На что оно способно? Нащупать спрятанное — в тесте пальцы нашли ручку, закопанную в песок. Дозировать усилие, протирая посуду. Аккуратно брать еду, ткань и игральные карты, да ещё и различать материалы вслепую. Обычные мягкие захваты полагаются на внешнюю камеру, а она слепнет, стоит пальцам обхватить предмет. Здесь же зрение встроено прямо в «руку», и слепой зоны не остаётся. @droidergram

Почему у природы нет идеального оружия От ядовитых зубов змеи до колючек кактуса — «протыкающие» инструменты встречаются по всей живой природе. Учёные из Университета Иллинойса разобрали 140 таких приспособлений и нашли закономерность, которая связывает их все. Суть — в компромиссе. Любой природный «прокол» балансирует между двумя вещами: как легко он протыкает и насколько прочен, чтобы не согнуться и не сломаться. Идеально и то и другое сразу не выходит ни у кого. Каждый инструмент описали двумя параметрами. Первый — заострённость: широкий треугольник, как зуб акулы, или тонкий и вытянутый, как клык. Второй — форма сечения: круглое, как бивень слона, или плоское, как шип на хвосте ската. Оказалось, круглое лучше «раскалывает», а плоское легче входит вглубь — делает тонкую рану, меньше раздвигая ткань. Но за это плоское расплачивается хрупкостью: гнётся и ломается охотнее. Смоделировав 25 вариантов, команда убедилась: усилишь стойкость к излому — потеряешь проникающую способность, и наоборот. Природа ищет золотую середину, потому что энергия у любого организма конечна и её приходится делить между ростом, размножением и защитой. Отсюда и всё разнообразие. Кактус утыкан колючками, которые легко ломаются, — но их много, парой можно и пожертвовать. А вот клыков у хищника всего два комплекта за жизнь, поэтому они заточены на долговечность, а не на рекордный прокол. Шипы у рыб и вовсе часто нужны не чтобы колоть, а чтобы стать слишком крупной и неудобной добычей, которую трудно проглотить. Такие общие правила, кстати, полезнее инженерам, чем копирование одного зверя: подсматривать стоит саму логику природы. @vselennayaplus

Моя любимая история про взаимосвязь размера космической ракеты и ширину задницы лошади. Объясняю эту великую инженерную цепочку. 1. Две лошади везли колесницу. Поэтому расстояние между колёсами делали примерно под ширину двух лошадиных задниц. И туннели в части дорог тоже строили под них. Колесницы оставляли в дорогах колеи. 2. Чтобы новые повозки не ломались, их колёса ставили примерно на том же расстоянии. Так лошадиная задница превратилась в инфраструктурный стандарт. 4. Потом появились железные дороги. Их строили люди, которые до этого делали вагонетки и кареты, плюс уже было построено много инфраструктурных объектов вроде туннелей и мостов. Поэтому ширина между рельсами снова оказалась подозрительно похожей на расстояние между колёсами старых повозок. 5. Затем по железным дорогам начали перевозить части ракет. А по пути были тоннели. Ракету нельзя сделать бесконечно широкой, потому что однажды она должна проехать через тоннель, построенный под поезд, построенный под повозку, построенную под двух лошадей. И получается: лошади > повозки > колея > железная дорога > ракеты это сильно упрощённая история, но мораль прекрасна: даже самые передовые технологии часто ограничены решениями, которые кто-то принял сотни лет назад просто потому, что «так уже принято». И иногда будущее человечества упирается в ширину задницы лошади из далекого прошлого.

Создательницей одного из самых необычных российских автоматов и револьвера Леона из RE9 оказалась ЖЕНЩИНА — инженер Ангелина Матлашова (в девичестве Шедлось) считается «бабушкой» крупнокалиберного автомата АШ-12 под патрон 12,7×55 мм, созданного для спецподразделений. Сначала она участвовала в разработке бесшумной винтовки ВКС «Выхлоп», револьвера РШ-12 (Привет, Леон) и ранних прототипов АШ-12. После ухода главного конструктора Владимира Злобина в 2010 году именно Матлашова вместе с коллегой Константином Казаковым довела проект до серийного производства. Позже на базе автомата появился целый комплекс ШАК-12, включающий разные типы боеприпасов и глушители. Сегодня это одно из самых необычных и мощных стрелковых оружий, разработанных в России. Вот кто раздавал стилёк всё это время😳😳😳

Бобры спасли лондонское метро — инженеры не могли решить проблему с 1970-х💪 Во время сильных ливней в Лондоне регулярно затапливало дома, улицы и ближайшую станцию метро. Решение требовало многомиллионных вложений, но неожиданно его нашли… бобры. После того как животных впервые за 400 лет вернули в парк Парадайз-Филдс, они построили сеть плотин и превратили местный пруд в естественный резервуар, который удерживает дождевую воду и снижает риск наводнений. В итоге район перестало регулярно затапливать, а вместе с бобрами в парк вернулись рыба, птицы, летучие мыши и другие животные. Иногда природа оказывается лучшим инженером😳😳😳

Лазерные спеклы — что это такое и как их применить с пользой? Посвети лазерной указкой на стену, и она покроется мерцающими блёстками. А теперь попробуй сфокусировать на них взгляд. Ничего не выйдет. Точки начнут гаснуть и загораться, но фокус так и не наведётся, хотя поверхность выглядит абсолютно реальной. В обычной жизни такое не встречается нигде, и это здорово озадачивает всех, кто замечает. Всё потому, что блёстки не лежат на стене. Это интерференция когерентного света на микрошероховатости, картина, сложившаяся на микрорасстояниях, и для каждой поверхности она абсолютно уникальна, как отпечаток. Из этого случайного узора инженеры научились вытаскивать неожиданно серьёзные вещи. Например, следить за деформацией бетонной плиты или резервуара под давлением с точностью в сотни нанометров, снимая, не начала ли где-то выпучиваться стенка. Разберём, как из блёсток дешёвой указки получают почти мгновенное 3D-сканирование объектов.

Простая конструкция, но высокая вычислительная мощность: в чём особенность разработки базовых станций На настройку каналов одного радиомодуля базовой станции уходит от 4 до 8 часов. Инженеру нужно вручную покрутить около 800 винтов, причём многие из них влияют на работу соседних, так что вращать их приходится совместно, по кругу. Каждый звонок и каждое видео с котиками проходят через оборудование, которое кто-то настраивал этими 800 винтами. Ведущий инженер YADRO разбирает противоречие в духе ТРИЗ. Базовая станция должна быть простой и дешёвой, потому что их нужны сотни тысяч, и одновременно достаточно мощной, чтобы крутить самые тяжёлые алгоритмы в реальном времени. Всплывает и деталь, переворачивающая представление о профессии. Лучше всех эти винты настраивают люди с музыкальным образованием. Узнаем, как инженеры мирят дешёвое железо с математикой на переднем крае.

Помните про синдром Кесслера, когда все на орбите посталкиваются, и вилы? И вот в этой истории нам поможет шапочка из фольги! Её надо натянуть на спутник, и он станет надёжно защищён. Смысл в том, что при огромных скоростях твёрдое тело ведёт себя как жидкость, и можно довольно-таки эффективно защищать станцию пакетом из Пятёрочки. Утрируя. Серьёзно. @KotikJo показал щит Уиппла и через него сказал, что это всё про Кесслера страшилка. Частично да. Щитом Уиппла теперь оборудуют крупные спутники. Но по большому счёту это не сильно отсрочило проблемы с замусориванием. Но давайте разберёмся с самим щитом. Итак первая работа 1947 года "Meteorites and Space Travel". За 10 лет до первого полёта уже начали изобретать противометеоритную защиту. На тот момент думали, что сферический корабль в вакууме диаметром 3,7 метра с обшивкой 6,3 миллиметра будет пробит метеоритом раз в 50 лет. Метеорит весит примерно один миллиграмм, летит на скорость 30 км/с. Когда метеорит врезается в тонкий лист, то и метеорит, и пробитый им кусочек листа мгновенно превращаются в пар и плазму при очень высокой температуре. Твёрдая крупинка разлетается облаком раскалённого газа с довольно ощутимой центральной струёй внутри. Дальше берём миллиметр металла и заворачиваем в него спутник на расстоянии пары сантиметров от основного корпуса. Метеорит попадает в этот тонкий лист, взрывается на нём и превращается в облако пара. Тонкий жертвенный экран на расстоянии защищает лучше, чем простое утолщение стенки. Вот вторая работа, практические расчёты. А вот 4 типа экранов: — Уже знакомый Уиппл — Многоударный щит (ставят 4–5 очень тонких разнесённых листов, чаще всего из керамической ткани Nextel, масса всех 4 керамических бамперов примерно равна массе одного щита Уиппла) — Сетчатый двойной — металлическая сетка, алюминиевый лист, слой ткани (кевлар, спектра или керамика) и задняя стенка. — Гибридный: 2–3 слоя керамической ткани ставят перед обычным двухлистовым экраном Уиппла. Прикол в том, что имеющуюся станцию очень легко заворачивать в ткань. Многослойные лучше, меньше чувствительности к форме частицы, эффективнее перевод в тепло, меньше накапливают повреждения задней стенки (то есть легче чинятся). Тут доработка под наш земной мусор, у него другие скорости и параметры. Там же целый детектив с накоплением ошибки в литературе — одна опечатка, и 4 работы, основанные друг на друге, протащили эту лошадиную задницу в космос. Результат 1335 выстрелов — формула дала точность 76%, всё равно надо брать железки и стрелять ими в другие железки. Щиты для МКС — она летает на высоте около 400 км и постоянно под обстрелом микрометеороидов и мусора. — Есть норматив, что за 10 лет вероятность пробоя должна быть ниже 24%. — Катастрофический пробой раз в 200 лет. Основной риск МКС создавали наш модуль (СМ Звезда), Союзы и Прогрессы, стыковочный отсек. У них лёгкая и слабая защита. 85% всей площади станции — американские, европейские и японский модули — защищены хорошо, 10 кг защиты на квадратный метр, держит частицы до 1 см. Наши модули обычно 2 кг на квадрат. Собственно, добавляли щиты — где-то обвешали сайдингом 10 см с алюминиевым фасадом, алюминиевой гофрой и стеклотканью типа кевлара, где-то накрывали щитами-крыльями, а из интересного — повернули солнечные батареи СМ почти вертикально, чтобы они сами прикрывали модуль. Так что если в вашего Росинанта стреляют из гаусс-пушек, разворачивайте солнечные батареи! И ещё в работе есть каталог попаданий. Самое серьёзное повреждение — удар по внешнему стеклу иллюминатора 13 служебного модуля. Пришлось закрыть его изнутри крышкой. Так что МКС примерно с 2002 года отремонтирована навесным фасадом. -- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты Если у вас плохо с физикой, ракеты будут биться о небесную твердь!

Робоптица, умеет нырять в воду и взлетать обратно Природа придумала это давно: около сотни видов птиц легко ныряют за добычей, а потом взмывают прямо из воды в небо. Инженеры из MIT и EPFL впервые повторили весь этот трюк в машине размером с птицу. И, что важно, одним и тем же набором крыльев — без винтов, без ног и без складных механизмов. Робот весит всего 250 граммов и, по словам создателей, стал первым в своём классе, кто прошёл полный цикл: плыть, нырять, выпрыгнуть и лететь. Задача та ещё: вода почти в 800 раз плотнее воздуха, и мало какая конструкция переживает такой скачок сопротивления без смены «железа». Хитрость — в гибких крыльях и точном контроле частоты взмахов. Под водой крылья пассивно сгибаются почти на 90%, снимая нагрузку с мотора: в воздухе они машут до 11 раз в секунду, а под водой — от 0,1 до 6. Сам робот сделан нейтрально плавучим, чтобы не тратить заряд на борьбу со всплытием. Но самое трудное это тот самый миг вылета из воды. Робот выпрыгивает меньше чем за секунду, делая 8–10 взмахов, и только при узких условиях: крылья средней жёсткости, короткий хвост у корпуса и угол выхода около 70 градусов. Слишком полого — хвост утянет вниз, слишком круто — опрокинется назад. Стоит такой аппарат около 300 долларов из доступных деталей, а чертежи авторы выложили в открытый доступ — собрать можно хоть на домашнем 3D-принтере. @vselennayaplus

Из чего состоит «сделать» Представьте, что на работе вас попросили добавить поддержку нового способа оплаты через Яндекс.Сплит. Если вы взялись это сделать, вот, что от вас ждут: Сначала вы очень хорошо подумаете и разберетесь в задаче. Куда добавить? Какие ограничения? Как это выглядело бы для клиентов? Затем вы очень хорошо подумаете о решении. Как это будет работать под капотом? Какие есть еще варианты? Что есть из готового, а что нужно и стоит писать самим? Какие требования и ограничения? Потом вы очень хорошо подумаете о краевых случаях. Какие они? Что с ними делать? На что можно забить? Какие не дадут запуститься? Тут вы еще и об ошибках подумаете. Скажем, что делать, если вебхук от Сплита пришел, когда мы лежали? А что делать, если Сплит вовремя не ответил, когда пытались создать заказ? Ретрай? Сколько раз, с какой паузой? Затем подумаете о данных. Что нам надо хранить, в каком виде? Это будет jsonb или нам вообще не нужен список товаров? А если решим расширить существующую модель заказов, как ее смигрировать? Что мы пока не знаем о данных и их хранении? Потом прикинете, как это все проверять. Какие тесты и для чего нужны? Что проверим автоматом, а что вручную? Есть ли у Сплита песочница, как в ней потыкаться? Потом придумаете, как запускать. Сразу всем? Втихаря на 10%? А за чем следить? Потом придумаете «анонс». Как и кому мы об этом рассказываем? Какие слова и термины используем, на что напираем? Что нашим клиентам от того, что у нас появился Сплит? Наконец начнете все это программировать. Возможно, сами, возможно, ллмкой. Проверите то, что получается. Что-то проверите автоматическими тестами, что-то руками, что-то агентом. Главное сейчас — убедиться, что оно готово к пуску. Затем ревью и пара-тройка раундов исправлений. Наконец смержите все в мастер и выкатите в прод. Еще раз убедитесь, что все работает. Не протыкал — не сделал. Если пуск затрагивает коллег, расскажете им об этом. Убедитесь, что не осталось хвостов. Если что-то нужно перепроверить через месяц-два, добавите задачку в календарь или агента. Поздравляю, теперь вы официально сделали задачу. P. S. Конечно, этот список меняется от компании к компании и от разработчика к разработчику. Если вы соло-предприниматель, все на вас. Если вы в бигтехе, анонсы писать не будете, но придется помудохаться с безопасниками. Если вы джун, от вас мало что ждут, но надеются, что вы со временем сможете закрывать весь список. Если вы сеньор, вы и сами все это знаете и регулярно делаете.

НАМИ показал 2,2-литровый турбомотор НАМИ-414320 на 299 сил На «Иннопроме-2026» ФГУП «НАМИ» рассекретило новый рядный четырёхцилиндровый турбодвигатель НАМИ-414320. Это, по сути, половина аурусовского V8 4.4 на 2,2 литра рабочего объёма, которая способна выдавать 299 л.с. (220 кВт) и 420 Н·м крутящего момента, что, на самом деле, в два с лишним раза больше, чем 184 Н·м у двигателя 1.8 EVO (ВАЗ-21179-95). Пока мотор представлен в версии с распределённым впрыском — когда топливо смешивается с воздухом ещё во впускном коллекторе, это самый простой и дешёвый в производстве вариант, — однако конструктивно двигатель готов и к непосредственному впрыску прямо в цилиндры, а также к комбинированной схеме, что даст больше мощности и экономичности. Экологический класс — «Евро-5». Блок цилиндров — с закрытой рубашкой охлаждения для максимизации жесткости и герметичности. В НАМИ говорят, что моторов такой мощности на 2,2 литра в России раньше не делали. Мотор можно дефорсировать до льготных с налоговой точки зрения 250 л.с.. Для Lada он, по мнению разработчиков, «избыточен» — что, скорее всего, означает, значительный рост стоимости в сравнении с тем же 1.8 Evo. А вот для Volga, Sollers Atlant, «ГАЗелей», «Соболей» и нового УАЗ «Патриот» это вполне может быть сбалансированным решением. От души поздравляем российских конструкторов! P.S. Я знаю, что новость уже неделю как байан, но в комментариях меня просили освещать технологически новости из России, даже если мы их пропустили в момент первоначальной публикации.

AI НЕ ДЕЛАЕТ ВАС ПРОДУКТИВНЕЕ Незыблемый факт: AI уже очень хорош в маленьких задачах. Написать плагин, скрипт, небольшую tool'у, UI для UnityEditor окна, вытащить текст из аудио, накидать интеграцию с Google Sheets — вот здесь он реально экономит время. У меня таких историй уже пачка: — история буфера обмена на macOS — парсинг локализаций из Google Sheets в MySQL — извлечение текста из аудиозаписей — терминальный чат для тестирования внутриигрового чата — интеграция BenchmarkDotNet в Unity И тут спорить бессмысленно: да, это ускоряет. Многие мелкие автоматизации можно сделать буквально за 1 промпт. Когда раньше, я даже не брался за это, т.к. на отладку и написание могло уйти полдня-день. 🔸Проблема - большой production Когда я работал в Playtika, уже тогда менеджмент пытался понять, как ускорить процессы разработки через AI. Но модели упирались в контекст. Они могли решить локальную задачу, но плохо держали систему целиком. Сейчас модели стали намного сильнее. Контекст вырос. Opus уже технически способен написать кусок фичи почти полностью. Но я всё равно не готов просто взять и запушить это в большой production-проект. Почему? Потому что в проекте на сотни тысяч строк AI все равно не хватит контекста, чтобы изучить и прочитать все что есть, из-за этого: 🔹Генерируется функционал, который уже есть в проекте 🔹Системы используются не правильно или не полностью 🔹Агент может посчитать, что функция в другой системе написана не правильно и "исправить". И кажется что сделано много, так много кода и анализа никто бы из нас быстро не делал. Но из-за того что это нужно потом вычитать внимательно, проверить и/или переписать, общее время на разработку может только увеличится. 🔸И это не только мое наблюдение METR проверили это на 16 опытных open-source разработчиках, которые в среднем 5 лет работали на своих репозиториях. Результат: с AI они стали медленнее на 19% 🤯 При этом ожидания до начала эксперимента были: ускорение на 24% А после, разрабы думали что AI их ускорил на 20%. Т.е. человек делает больше и из этого создается эффект ускорения. И эти результаты нужно поправлять за Echoes of AI, где:

на чужой кодобазе среднего размера AI действительно ускорял — медианное время падало на 30.7%.

Т.е. получается примерно такой парадокс: 🔹 Если проект маленький или среднего размера, то с AI можно в среднем получать +30% к продуктивности 🔹 Если проект большой или огромный, то важно выделять места, где AI может быть полезен, но не отдавать все ему на откуп. Несоблюдние баланса = +20% к времени выполнения задачи. Этот вывод я и сам ощущаю, когда иной раз проще самому написать, чем промптить, а потом ходить и все переписывать. Это может показаться бредом, если опираться на новостной фон и хайпа вокруг AI. Но это отлично согласовывается даже с тем, что я писал еще до AI хайпа:

Природа разработки ПО - это перенос информации из мира реального в мир абстрактный. Где человек играет ключевую и незаменимую роль.

А скорость переноса ограничена особенностями мозга и ростом синаптических связей. Что ограничено естественным жизненным циклом организма. И это естественное ограничение продуктивности. И даже когда скорость написания кода стремится к бесконечности, проекты НЕ стало разрабатывать быстрее или дешевле. 🔸Функция снижения AI-продуктивности Точных цифр нет, но если накидать порядок величин, кривая выглядит логарифмической. Пусть: x — текущий размер проекта в kLOC, y — прирост продуктивности в %, Smin — kLOC-min, минимальный размер проекта, когда появляется сложность, Smax — максимальный размер проекта, когда эффект от AI = 0 Тогда формула снижения влияния AI на продуктивность будет выглядеть примерно так: y ≈ Smin · ln(Smax / x)

 kLOC | эффект
------+-------
    5 | +23%
   50 | +12%
  500 |   0%

🔻Проще запомнить: продуктивность падает примерно на ~3-5% на каждое удвоение размера проекта. Ставь 👍 если тебе заходит такого рода контент! Ты знаешь кому переслать эту статью 💪 #ai@UniArchitect

Умный летний дом своими руками (буквально) Задумывалась беседка 3х4, а выросло трёхлетнее строительство капитального флигеля своими руками, от фундамента до розеток. Чтобы сэкономить, автор взял дешёвый забутовочный кирпич, крепкий и красивый, но абсолютно разный по форме, где трапеция, где параллелограмм. Обе сговорчивые бригады скисли при виде неровных штабелей, а одиночный мастер на второй день собрал вещи и ушёл со словами в духе «сами мучайтесь с этим кирпичом или сразу выкидывайте». Осталось 10 тысяч кирпичей у фундамента и ни одного каменщика. И вот тут человек, который по профессии инженер-автоматизатор, а не строитель, натянул леску, кинул отвес и с 30 марта начал класть сам, каждый вечер, учась на ходу. А впереди ещё печь, кровля и умный дом на программируемом реле. Посмотрим, как из кривого кирпича и упрямства за три года вырос Флигель с автоматикой и голосовым управлением.