Радіосигнал Wi-Fi не зупиняється на межі квартири: його бачать сусіди, він дістає до підʼїзду, а іноді й до вулиці. Li-Fi будували на протилежному принципі — дані переносить світло, а світло зупиняє стіна. Технологія отримала власний стандарт IEEE ще 2023 року й уже працює в оборонних, медичних і корпоративних мережах. Але в головної обіцянки Li-Fi — фізично замкненого каналу — є щонайменше одне велике вікно.

Що таке Li-Fi і як він працює

Li-Fi (Light Fidelity) — це бездротова передача даних за допомогою світла замість радіохвиль. Передавач змінює яскравість джерела світла мільйони разів за секунду, приймач із фотодетектором зчитує ці коливання й перетворює їх назад на біти. Око змін не помічає: для людини світло горить рівно.

Термін придумав німецький інженер Гаральд Хаас. Він озвучив його 2011 року на конференції TED Global, транслюючи відео високої чіткості через звичайну настільну лампу. Наступного року Хаас разом із Мостафою Афгані заснував компанію pureLiFi, а 2023-го увійшов до числа фіналістів European Inventor Award Європейського патентного відомства в категорії «Дослідження».

Важлива деталь, яку майже завжди пропускають в описах технології: промислові системи Li-Fi працюють не на мерехтінні видимої LED-лампи. Стандарт IEEE 802.11bb-2023 описує роботу в ближньому інфрачервоному діапазоні 800–1000 нм — тобто у невидимому світлі. Система Signify Trulifi 6004, наприклад, використовує саме інфрачервоне випромінювання.

2023 рік: Li-Fi перестав бути експериментом

Ключова подія в історії технології сталася в липні 2023 року, коли IEEE затвердив 802.11bb — поправку до того самого сімейства стандартів 802.11, на якому побудований Wi-Fi. Розробкою займалася Light Communications Task Group за участі pureLiFi та німецького інституту Fraunhofer HHI.

Стандарт визначає пропускну здатність від 10 Мбіт/с до 9,6 Гбіт/с і сумісність між пристроями різних виробників зі світлодіодами різної смуги модуляції. До того ринок Li-Fi складався з несумісних між собою пропрієтарних рішень — купивши обладнання одного постачальника, замовник залишався з ним назавжди.

Стандарт уперше дозволяє вписати рішення Li-Fi в екосистему Wi-Fi

Тут же варто зняти поширену плутанину з цифрами. Твердження «Li-Fi у 100 разів швидший за Wi-Fi» і «швидкість до 224 Гбіт/с», які кочують публікаціями про технологію, — це маркетингова теза й лабораторний рекорд відповідно, а не характеристики робочих систем. Стеля, закладена в стандарт, — 9,6 Гбіт/с.

Чому Li-Fi вважають захищеним каналом

Аргументи на користь безпеки Li-Fi стосуються фізики, а не криптографії, і саме тому вони переконливі:

• Сигналу немає в радіоефірі. Ноутбук зі сканером Wi-Fi не побачить мережу Li-Fi — її просто немає серед того, що він здатен прийняти.
• Зона покриття дорівнює освітленій зоні. Непрозора перешкода обриває канал фізично, а не логічно.
• Канал стійкий до глушіння: засоби радіоелектронного придушення працюють в іншому середовищі.
• Немає взаємних радіозавад — тому Li-Fi розглядають для лікарень, літаків і виробництв, де радіочастоти обмежені або заборонені.

У червні 2025 року Signify оголосила, що її система Trulifi 6004 стала першою в світі Li-Fi-системою з криптографічним модулем, валідованим за стандартом FIPS 140-3 Національного інституту стандартів і технологій США (NIST). Одна точка доступу обслуговує до 16 користувачів і не потребує ані Wi-Fi, ані стільникового звʼязку.

У секторах, де приватність і цифрова стійкість критичні, це справді змінює правила

І все ж світло проходить крізь скло

Це те застереження, яке губиться в захопленому переказі переваг. У березні 2026 року на Mobile World Congress компанія pureLiFi показала систему Bridge XC Flex, яка передає гігабітний канал Li-Fi саме крізь вікно — щоб завести вуличний широкосмуговий інтернет у приміщення без свердління стін і прокладання кабелю. Там же компанія продемонструвала архітектуру з пропускною здатністю 10 Гбіт/с.

Тобто та сама фізика, яку продають як гарантію захищеності, має очевидний виняток: скло світло пропускає. Периметр безпеки мережі Li-Fi проходить не по стінах, а по межі поширення світла — вікна, засклені перегородки, відчинені двері, відбиття від блискучих поверхонь. У захищеному приміщенні цей периметр доводиться контролювати окремо, інакше теза «крізь стіну не пройде» перетворюється на самозаспокоєння.

Друге застереження — фізична локалізація не замінює шифрування. Світловий канал сам собою не зашифрований; те, що сигнал важче перехопити, не означає, що перехоплений сигнал буде незрозумілим. Саме тому Signify окремо сертифікувала криптомодуль: без нього «безпека» Li-Fi трималася б винятково на геометрії приміщення.

Де Li-Fi працює вже сьогодні

Перший великий замовник технології — військові. Ще 2021 року pureLiFi уклала з командуванням армії США в Європі та Африці контракт на 4,2 млн доларів на постачання тисяч одиниць системи Kitefin — це було перше масштабне розгортання Li-Fi у світі. У червні 2025 року компанія представила наступне покоління, Kitefin XE, орієнтоване на оборонний і корпоративний сегменти.

Цивільні сценарії йдуть слідом: захищені офіси, фінансові установи, лікарні, високотехнологічні виробництва — середовища, де радіозвʼязок або обмежений регламентом, або ненадійний, або небажаний. Окремий напрям — телеком: доставка широкосмугового сигналу всередину приміщення без монтажних робіт.

Ринок при цьому залишається нішевим. За оцінками галузевих аналітиків, у 2026 році його обсяг становить близько 1,26 млрд доларів із прогнозом зростання до 7,07 млрд до 2035 року. Для порівняння: це частки відсотка від ринку Wi-Fi-обладнання.

Чому цей принцип зрозумілий в Україні без пояснень

Ідея «оптика замість радіо» для українського читача не абстрактна. Саме тому, що радіоканал можна запеленгувати й заглушити, на фронті масово перейшли на FPV-дрони з оптоволоконним керуванням: сигнал іде фізичним світловодом, у радіоефірі його не існує, і засоби РЕБ на нього не діють.

Li-Fi — це не про дрони: технологія стаціонарна і розрахована на приміщення. Але логіка захисту та сама. Канал, якого немає в ефірі, неможливо ані виявити засобами радіорозвідки, ані придушити перешкодами. У країні, де радіоелектронна боротьба стала частиною побуту, цей аргумент не потребує розгорнутих пояснень — і, ймовірно, саме він визначить, де Li-Fi зʼявиться в Україні першим: у захищених обʼєктах, а не в житлових будинках.

Чого Li-Fi не робить

Навколо технології накопичився шар тверджень, які варто розібрати окремо.

Не замінює Wi-Fi вдома

Li-Fi потребує прямої видимості між передавачем і приймачем. Він не працює крізь стіни між кімнатами, не дістає з кухні до спальні й не переживає накритого кришкою ноутбука. Це доповнення до радіомережі в конкретному приміщенні, а не заміна домашнього роутера. До того ж жоден масовий смартфон чи ноутбук не має вбудованого приймача Li-Fi, тоді як Wi-Fi 7 уже дає мультигігабітні швидкості на звичайному обладнанні, а стандарт наступного покоління, 802.11bn (Wi-Fi 8), перебуває в розробці.

Не прискорює повільний тариф

Якщо провайдер дає 100 Мбіт/с, Li-Fi не перетворить їх на гігабіт. Технологія працює на останньому відрізку — від точки доступу до пристрою — і не впливає на те, що приходить у будинок ззовні.

Не є «кориснішим для здоровʼя»

Твердження, що Li-Fi безпечніший, бо «дає менше випромінювання», не має наукового підґрунтя і зустрічається переважно в рекламних текстах. Видиме й інфрачервоне світло — це теж електромагнітне випромінювання, воно оточує людину постійно, а Wi-Fi працює в діапазоні потужностей, для якого шкідливого впливу не встановлено. Безпека Li-Fi — це про захист даних, а не про здоровʼя, і підміна одного іншим тільки шкодить розумінню технології.

Підсумок

За два роки після ухвалення стандарту Li-Fi змістився з категорії «наукова цікавинка» в категорію «нішеве рішення для середовищ із підвищеними вимогами до безпеки». Купити його в магазині електроніки досі неможливо, і пересічному користувачеві він поки не потрібен.

А якщо технологію колись пропонуватимуть як «канал, який неможливо перехопити», варто памʼятати просту річ: світло справді не проходить крізь стіну — але чудово проходить крізь вікно. І виробник, який продає перше як гарантію захисту, паралельно продає друге як зручність.

Ця стаття Li-Fi: чи справді інтернет через світло неможливо перехопити раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Наталя Зарудня

Дослідники Стенфордського університету та Arc Institute за допомогою геномних мовних моделей Evo 1 і Evo 2 спроєктували з нуля повні геноми бактеріофагів — вірусів, які заражають бактерії. Із приблизно трьох сотень синтезованих конструкцій працездатними виявилися 16. Роботу опубліковано 6 серпня 2026 року в журналі Science. Разом із нею вийшов коментар фахівців з біобезпеки: спроможність компонувати вірусні геноми за допомогою генеративного ШІ вже існує, а системи управління цим ризиком — ще ні.

Мовні моделі, навчені на ДНК замість текстів

Evo 1 та Evo 2 працюють за тим самим принципом, що й великі мовні моделі на кшталт ChatGPT чи Claude, з однією принциповою відмінністю: замість книжок і вебсторінок їх навчали на генетичних послідовностях. Evo 2, опублікована в журналі Nature, охоплює геноми з усіх доменів життя — від бактерій і фагів до рослин, тварин і людини — і здатна не лише передбачати наслідки мутацій, а й генерувати нові послідовності.

Для цього експерименту команда додатково донавчила моделі на 14 466 послідовностях родини Microviridae — тієї самої, до якої належить бактеріофаг ΦX174. Це крихітний вірус, що заражає виключно кишкову паличку Escherichia coli й не становить загрози для людей, тварин, рослин чи грибів.

Чому шаблоном обрали саме ΦX174

Вибір не випадковий. ΦX174 має лише 5 386 нуклеотидів і 11 генів, причому частина генів перекривається — мутація в спільній ділянці має одночасно задовольняти вимоги кількох білків. Для моделі це жорсткий тест на розуміння архітектури геному, а не просто на складання генів у ряд.

Крім того, цей фаг має символічне значення для генетики: у 1977 році він став першим повністю секвенованим геномом у роботі Фредеріка Сенгера та колег, а в 2003-му — першим геномом, синтезованим хімічно командою Крейга Вентера. Спочатку геноми навчилися читати, потім записувати, тепер — проєктувати.

285 конструкцій, 16 працездатних вірусів

Із згенерованих моделлю варіантів дослідники відібрали найперспективніші, синтезували відповідну ДНК і ввели її в бактерії. Розроблений протокол дозволив протестувати 285 конструкцій; 16 із них дали життєздатні фаги. Частина з них розмножувалася швидше за природний ΦX174 або перемагала його в конкурентному тесті.

Кожен із функціональних геномів містив від 67 до 392 нових мутацій порівняно з найближчим природним аналогом. Варіант Evo-Φ2147 із 392 мутаціями та 93,0% ідентичності до фага NC51 за деякими таксономічними критеріями кваліфікувався б як новий вид. Тринадцять геномів мали мутації, яких немає в жодній відомій природній послідовності.

Найпоказовіший результат — фаг Evo-Φ36, який використав білок пакування ДНК від віддалено спорідненого фага G4. Цей коротший білок (25 амінокислот замість 38) раніше не вдавалося вбудувати в ΦX174 методами класичної інженерії. Кріоелектронна мікроскопія показала, що в капсиді він набуває іншої орієнтації: модель самостійно підібрала компенсаторні мутації, які зробили таку комбінацію робочою.

Практична мета — фагова терапія проти стійких бактерій

Робота має цілком прикладний вимір. Стійкість бактерій до антибіотиків — одна з найгостріших проблем сучасної медицини: за оцінкою дослідження в The Lancet, у 2019 році стійкі до антибіотиків інфекції були безпосередньою причиною близько 1,27 млн смертей у світі.

Команда виростила три штами E. coli, стійкі до ΦX174. Природний фаг не зміг подолати цю стійкість, а коктейль зі згенерованих ШІ фагів упорався з усіма трьома штамами за один–пʼять пасажів. Успішні варіанти виявилися мозаїчними: вони поєднали генетичні елементи з двох-трьох різних конструкцій, згенерованих моделлю. Саме різноманіття, яке дає генеративний підхід, і забезпечує кілька еволюційних шляхів для обходу бактеріального захисту.

Які запобіжники застосували автори

Автори від початку обмежили сферу експерименту. З навчальних даних Evo 2 навмисно виключили віруси еукаріотів — модель не може згенерувати послідовність вірусу людини. Специфічність до господаря контролювали через збереження спайкового білка, який визначає коло хазяїв ΦX174.

Усі 16 функціональних фагів заражали лише непатогенні лабораторні штами E. coli C та E. coli W і не росли на шести інших перевірених штамах. Роботи проводили у боксах біологічної безпеки з окремими процедурами утилізації, обладнання не виносили за межі зони ізоляції.

Чому фахівці з біобезпеки бʼють на сполох

Разом зі статтею Science опублікував коментар Томаса Інглзбі та Моріца Ганке з Центру безпеки охорони здоровʼя Університету Джонса Гопкінса. Вони пишуть, що результат порушує невідкладні питання біобезпеки та біозахисту: технічна спроможність компонувати вірусні геноми вже існує, а управління, яке б безпечно її спрямовувало, — ні.

Їхня головна практична вимога стосується вузького місця всього ланцюжка — компаній, які синтезують ДНК на замовлення. Сьогодні перевірка замовлень здебільшого добровільна. Інглзбі та Ганке наполягають, що скринінг має стати законодавчо обовʼязковим і охоплювати як саму послідовність, так і особу замовника. Автори дослідження зі свого боку пропонують залучати фахівців з біобезпеки на всіх етапах — від побудови моделі до лабораторних тестів — і виключати чутливі вірусні послідовності з навчальних даних.

Що така перевірка не є непробивною, показало окреме дослідження. У жовтні 2025 року команда Microsoft під керівництвом Еріка Горвіца повідомила в Science, що згенеровані ШІ «перефразовані» варіанти відомих токсинів проходили повз скринінгове програмне забезпечення постачальників ДНК. Експеримент був суто обчислювальним, реальних білків не виробляли, а розробників ПЗ попередили заздалегідь — патчі вже випустили.

Контраргумент: загрозу легко переоцінити

Не всі фахівці вважають, що йдеться про новий клас загроз. Том Елліс, професор інженерії синтетичних геномів Імперського коледжу Лондона, назвав роботу вражаючою, але нагадав про масштаб: геном фага — найменший і найпростіший з тих, які взагалі можна спроєктувати, до того ж фаги добре переносять мутації. Геном коронавірусу приблизно вшестеро довший, а складність завдання зростає експоненційно — за його оцінкою, це приблизно у сто разів важче.

За словами Елліса, значно ближчою і серйознішою загрозою залишається модифікація вже наявних патогенів, а не конструювання нових із нуля. Зменшити ризик, на його думку, можна контролем доступу до генетичних даних і перевіркою підозрілих замовлень на синтез ДНК — і уряди вже рухаються в цьому напрямку.

Що з цього випливає

Технологія класично подвійного призначення: та сама модель, що здатна дати медицині керовану фагову терапію проти супербактерій, у принципі може бути перенавчена на іншому матеріалі. Різниця між корисним і небезпечним застосуванням тут визначається не самим алгоритмом, а тим, які дані потрапили в навчальну вибірку, хто має доступ до моделі та чи перевіряє хтось замовлення на синтез ДНК.

Поки що всі три запобіжники тримаються переважно на добрій волі дослідників. Автори цієї роботи нею скористалися. Питання, яке ставлять фахівці з біобезпеки, полягає в іншому: чи встигне регулювання оформитися до того, як спроможність вийде за межі лабораторій, які самі себе обмежують.

Ця стаття Штучний інтелект уперше спроєктував повні геноми вірусів — 16 із них виявилися життєздатними раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Наталя Зарудня

Українська технологічна компанія Zibra AI за підтримки інвестиційної групи Roosh представила ZibraGDS — технологію, яка змінить підхід до створення складної 3D-графіки в реальному часі. Вона дає можливість працювати з анімованою геометрією без тривалого офлайн-рендерингу. Офіційно ZibraGDS представили в межах міжнародної програми ACM SIGGRAPH 2026. Про це розповів Сергій Токарєв — інвестор і генеральний партнер Roosh.

Які можливості демонструє нова технологія

Головною сферою застосування ZibraGDS розробники називають анімовані 3D-сцени з високою деталізацією, на кшталт симуляції води, руйнування об’єктів, створення складних візуальних ефектів та інших подібних елементів. Раніше через ресурсомісткі офлайн-процеси на обробку таких сцен йшло багато часу. Це призводило до повторного рендерингу та уповільнення роботи навіть за умов невеликих змін.

Технологія ZibraGDS виправить це, адже вона дозволяє:

• прискорювати процес рендерингу у 10 разів;
• скорочувати до 92% обсяг анімованих даних;
• обробляти складну геометрію на GPU;
• працювати зі сценами, які мають мільйони полігонів.

Сергій Токарєв наголошує, що інвестиції в технології такого рівня впливають на розвиток нових напрямів — від штучного інтелекту до інструментів розробки цифрового контенту.

Що лежить в основі ZibraGDS

Розробники із Zibra AI запевняють, що їхня технологія може працювати з великим обсягом геометричних даних. У процесі стиснення 3D-об’єкти діляться на meshlets — компактні структурні елементи. Потім завдяки amplification та mesh shaders на графічному процесорі відбувається декомпресія. У результаті продуктивність майже не падає навіть під час паралельної обробки великого обсягу інформації та відтворення складних сцен.

ZibraGDS — це продовження розвитку платформи ZibraVDB, яку розробники представили у 2024 році. Вона працює в режимі реального часу з різними об’ємними ефектами, а саме вогнем, димом і рідинами.

«На майбутнє цифрового виробництва впливатиме поява та розвиток технологій для швидкої генерації та масштабування складних продуктів. Тому нам необхідно створити нову інфраструктуру, яка стане фундаментом для всієї індустрії. Продукт Zibra AI — це ще один етап, який допоможе налаштувати виробництво швидшого, доступнішого та масштабованішого цифрового контенту», — говорить Сергій Токарєв.

Де можна буде використовувати ZibraGDS

Нова технологія має полегшити роботу спеціалістів, які займаються створенням та обробкою масштабних 3D-сцен. ZibraGDS можна буде використовувати під час розробки фільмів, відеоігор, інтерактивних продуктів і віртуальних просторів. Команди в режимі реального часу бачитимуть результат, що дозволить скорочувати виробничі цикли, швидше тестувати рішення та ефективніше використовувати ресурси.

Зі слів CEO Zibra AI Алекса Петренка, ZibraGDS вирішуватиме проблеми, пов’язані з офлайн-рендерингом і годинами очікування, адже масштабні 3D-сцени працюватимуть безпосередньо всередині рушія. Відповідно, це вплине не лише на швидкість роботи, а й на підхід студій до виробничого процесу.

Ця стаття Інновації у створенні 3D-графіки: Сергій Токарєв анонсував нову технологію ZibraGDS раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Наталя Зарудня

Найбільші суперники у сфері штучного інтелекту відклали взаємні чвари заради спільної мети — ускладнити використання їхніх технологій для створення біологічної зброї. У відкритому листі до законодавців США керівники технологічних компаній закликають Конгрес ухвалити норми, які закриють, за їхніми словами, тривожну прогалину в біобезпеці, здатну спричинити глобальну пандемію.

Хто підписав лист

Серед підписантів — генеральний директор Anthropic Даріо Амодеї, очільник OpenAI Сем Альтман і керівник Microsoft AI Мустафа Сулейман. У відкритому листі, оприлюдненому 4 червня 2026 року, вони закликають владу США зобовʼязати компанії, що продають синтетичні ДНК і РНК (генетичний матеріал, який можна замовити онлайн і зібрати в лабораторії), перевіряти замовлення на наявність послідовностей, придатних для виготовлення небезпечних патогенів.

Серед інших підписантів — головний фахівець Meta зі штучного інтелекту Александр Ван і керівник Google DeepMind Деміс Гассабіс, лауреат Нобелівської премії з хімії 2024 року за роботу над передбаченням структури білків за допомогою ШІ. Лист також підписали відомі науковці, експерти з національної безпеки та політики, а також керівники біотехнологічних компаній, зокрема Twist Bioscience й Ansa Biotechnologies — великих постачальників синтетичного генетичного матеріалу. Як повідомляє один з організаторів, лист підготували два аналітичні центри — Foundation for American Innovation та Institute for Progress.

Що саме пропонують підписанти

Автори листа наполягають, щоб перевірка замовлень синтетичних нуклеїнових кислот — і обладнання для їх виготовлення — стала обовʼязковою. На їхню думку, це один із «найкраще вивчених і найменш обтяжливих» наявних заходів біобезпеки. Постачальники синтезованої ДНК і виробники обладнання для синтезу мають перевіряти запити на наявність послідовностей, що викликають занепокоєння, та підтверджувати легітимність замовника перед відвантаженням.

Окремо лист наголошує на потребі вести докладні записи про замовлення й дані про послідовності. Це потрібно, щоб будь-яку загрозу, яка оминула початкову перевірку, можна було відстежити до джерела — зокрема й тоді, коли окремі послідовності самі по собі не викликають підозр. За словами авторів, сама обізнаність про можливість відстеження вже стримує зловживання.

Чому саме зараз: ставки підвищує штучний інтелект

Проблема не нова: ще 2009 року компанії-синтезатори створили Міжнародний консорціум синтезу генів (IGSC) для впровадження добровільних запобіжників проти зловживань. Новими є темпи розвитку ШІ. У листі зазначено, що сучасні системи штучного інтелекту вже перевершують вірусологів рівня PhD у відповідях на вузькоспеціалізовані запитання про лабораторні процедури в межах їхньої власної експертизи.

Автори визнають, що докази щодо реальних загроз біобезпеці сьогодні неоднозначні, проте загальна тенденція очевидна: знаннєві барʼєри, які історично заважали зловмисникам отримати біологічну зброю, можуть суттєво ослабнути. Науковці давно попереджають, що розвиток синтетичної біології спрощує інженерію небезпечних організмів або навіть відтворення давно зниклих патогенів. Досі такі можливості залишалися переважно в руках кваліфікованих фахівців із доступом до складних лабораторій та обладнання — однак із падінням вартості й зростанням доступності біологічних інструментів, а також із посиленням можливостей ШІ-моделей ці захисні барʼєри починають руйнуватися.

Добровільні заходи проти законодавчої вимоги

Хоча лист визнає, що багато найбільших постачальників синтетичних ДНК і РНК уже перевіряють замовлення, роблять вони це добровільно, а не на вимогу закону. Підписанти прагнуть закріпити цю практику законодавчо й створити єдиний національний стандарт замість «клаптикової ковдри» суперечливих регіональних норм. Наразі в Конгресі вже розглядають кілька законопроєктів, спрямованих на посилення нагляду за синтезом нуклеїнових кислот, проте їхнє просування загальмувалося в профільних комітетах.

Експерти також застерігають, що штучний інтелект може полегшити створення й інших видів загроз — зокрема хімічної зброї. Це робить дискусію про синтетичну біологію частиною ширшої розмови про подвійне використання технологій ШІ.

«Рідкісний момент згоди»

«З огляду на темпи зміни базових технологій, ми вважаємо, що потреба є нагальною», — ідеться в листі. Автори називають нинішню ситуацію рідкісним моментом згоди між сторонами, які зазвичай перебувають у суперечці, і висловлюють сподівання, що політики відреагують на неї рішучими діями.

Ця стаття Творці ШІ вимагають зробити перевірку замовлень синтетичної ДНК обовʼязковою раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Наталя Зарудня

Компанія Plugable представила TBT5-AI — зовнішній корпус для відеокарт, який дозволяє підключати потужні настільні GPU до ноутбуків через один кабель Thunderbolt 5. Це перший пристрій такого типу, орієнтований саме на локальний запуск великих мовних моделей штучного інтелекту.

Що таке зовнішній GPU-корпус і навіщо він потрібен

Зовнішні корпуси для відеокарт існують вже кілька років — зазвичай їх використовують для підключення потужних GPU до ігрових ноутбуків або для задач, які потребують серйозної графічної продуктивності. TBT5-AI від Plugable належить до цієї категорії, але має чітку орієнтацію: запуск ШІ-моделей локально, без хмарних сервісів.

Корпус має повнорозмірний слот PCIe x16, куди можна встановити звичайну настільну відеокарту. Інтегрований блок живлення на 850 Вт забезпечує достатню потужність для високопродуктивних GPU, які зазвичай працюють лише у стаціонарних комп’ютерах.

Thunderbolt 5 — ключ до продуктивності

Підключення відбувається через один кабель Thunderbolt 5, який забезпечує пропускну здатність до 80 Гбіт/с в обох напрямках. У режимі boost швидкість може зростати до 120 Гбіт/с для певних задач. Усередині корпусу GPU підключається через PCIe 4.0 x4, що значно зменшує вузькі місця передачі даних порівняно з попередніми поколіннями зовнішніх відеокарт.

Окрім розміщення GPU, пристрій функціонує як хаб-розширювач для ноутбука: він забезпечує зарядку до 96 Вт, має порт 2.5-гігабітного Ethernet та кілька високошвидкісних USB-портів.

Фокус на локальному запуску ШІ

За словами Plugable, дедалі більше інженерів і розробників прагнуть обробляти моделі та дані на власному обладнанні, а не відправляти їх у хмару. TBT5-AI дозволяє запускати великі мовні моделі безпосередньо на локальному залізі замість використання хмарної інфраструктури.

Пристрій підтримує популярні фреймворки для локального ШІ: llama.cpp, моделі Hugging Face та платформу Nvidia NIM для inference.

Головний технологічний директор Plugable Берні Томпсон пояснив, що обладнання орієнтоване на галузі з жорсткими вимогами до захисту даних: «Приватність даних — це не функція, а обов’язкова вимога», — зазначив він, маючи на увазі охорону здоров’я, фінансові послуги та юридичні організації.

Корпоративні версії вже у розробці

Plugable готує корпоративні версії під назвами TBT5-AI16, TBT5-AI32 та TBT5-AI96, які включатимуть відеокарти у комплекті. Ці конфігурації матимуть програмне середовище Plugable Chat — ізольовану від мережі платформу для організацій із суворим регулюванням.

Компанія стверджує, що такі системи дозволять перенести обробку ШІ з хмарних підписок на локально контрольовану інфраструктуру.

Ціна та доступність

Окремий корпус коштує $599.95. Пристрій офіційно випущено кілька днів тому і вже доступний на Amazon та Plugable.com.

Для кого це корисно

TBT5-AI — спеціалізоване рішення для розробників, дослідників та організацій, які працюють з великими мовними моделями і потребують локального запуску ШІ на власному обладнанні. Якщо ви хочете експериментувати з llama, Stable Diffusion чи іншими моделями без відправки даних у хмару — такий корпус дозволить використати потужність настільних відеокарт на ноутбуці.

Ця стаття Pluggable TBT5-AI — перший зовнішній GPU-корпус для запуску ШІ-моделей на ноутбуках раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Семенюк Валентин

Дослідники з Університету Міссурі повідомили про прогрес у розробці накопичувача даних на основі ДНК, який, за їхніми словами, здатний зберігати, стирати та перезаписувати інформацію багаторазово. Якщо технологія виправдає покладені на неї очікування, вона може стати альтернативою сучасним енергоємним центрам обробки даних.

Молекулярна стабільність як основа нового підходу до зберігання даних

На відміну від звичайних жорстких дисків або хмарних сховищ, що покладаються на магнітні чи твердотільні носії, новий підхід використовує молекулярну стабільність ДНК. Науковці стверджують, що ДНК забезпечує надзвичайно високу щільність зберігання та довговічність, що може зробити такі пристрої практичними та енергоефективними порівняно з нинішніми дата-центрами.

«ДНК — це неймовірна молекула: вона зберігає «план» усього живого у крихітній, стабільній формі», — зазначив Лі-Цюнь Гу, професор хімічної та біомедичної інженерії інженерного коледжу університету. — «Ми хотіли з’ясувати, чи можливо зберігати та перезаписувати інформацію на молекулярному рівні швидше, простіше та ефективніше, ніж будь-коли раніше».

Фреймшифтне кодування та нанопорові сенсори

Деталі процесу запису залишаються обмеженими, однак у відповідній науковій статті описано метод фреймшифтного кодування (frameshift encoding): бінарна інформація перетворюється на послідовності нуклеотидів, з яких потім синтезуються ланцюги ДНК. Для зчитування дослідники поєднали компактний електронний пристрій із нанопоровим сенсором.

Коли ДНК проходить крізь нанопору, прилад фіксує незначні зміни електричного сигналу, які потім інтерпретуються програмним забезпеченням — послідовності A, C, G і T перетворюються назад у двійковий код. Така комбінація молекулярного кодування та електронного зчитування покликана забезпечити функцію перезапису у форматі, що нагадує звичний жорсткий диск.

Перезаписуваність як ключова перевага

Попри захоплення, підхід поки що залишається переважно теоретичним. Дослідники стверджують, що він міг би слугувати довгостроковою альтернативою енергоємним сховищам, але мініатюрного, готового до використання пристрою продемонструвати ще не вдалося. Технічні характеристики прототипу, показники продуктивності та строки виходу на ринок не оприлюднено — питання швидкодії, надійності та вартості залишаються відкритими.

Принципова відмінність від попередніх систем — у можливості перезапису. Раніше ДНК-сховища були переважно архівними: дані можна було записати, але не легко змінити. Автори визнають, що зменшення ДНК-накопичувача до розмірів USB-флешки є радше довгостроковою метою, ніж найближчою реальністю. Порівняння з хмарними або комерційними жорсткими дисками поки залишаються умоглядними, а практичне впровадження може потребувати багатьох років інженерних розробок і перевірок.

Контекст: десятиліття досліджень і рекордні показники щільності

Нинішній прорив спирається на десятиліття досліджень у сфері зберігання даних на основі ДНК — зокрема, на роботи за участю MIT, Університету Вашингтона та Microsoft. Відрізняє цю розробку задекларована комбінація простоти, швидкості та можливості перезапису.

Технологія ДНК-зберігання загалом обіцяє мільярди терабайт у мікроскопічних обсягах із терміном зберігання, що вимірюється сторіччями. Так, компанія Atlas Data Storage нещодавно анонсувала плани зберігати 13 ТБ цифрової інформації в об’ємі, порівнянному з краплею води.

Висока вартість залишається головним бар’єром

Попри вражаючі технічні перспективи, ДНК-зберігання поки що залишається надзвичайно дорогим. Французький стартап Biomemory продає картки ємністю 1 КБ парами за 1000 доларів. Таким чином, зберігання лише 5 МБ даних обійшлося б приблизно у 5 мільйонів доларів — що робить технологію практично недосяжною для індивідуальних користувачів у її нинішньому вигляді.

Ця стаття HDD на основі ДНК: вчені заявляють про можливість багаторазового перезапису молекулярної пам’яті раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Наталя Зарудня

На виставці MWC компанія Lenovo поряд із новими концептами ноутбуків та низкою готових до продажу пристроїв представила два концепти настільних AI-помічників для підвищення продуктивності. Обидва пристрої є автономними настільними рішеннями, покликаними допомагати офісним працівникам та скласти їм штучну «компанію» на робочому місці.

AI Workmate — роботизований асистент з виразними очима

Пристрій Lenovo AI Workmate Concept позиціонується як «завжди активний настільний компаньйон». Зовні він нагадує мініатюрну роботизовану руку на поворотній основі з округлим екраном, на якому відображається пара виразних очей. Взаємодія з пристроєм здійснюється за допомогою голосових команд і жестів завдяки локальній обробці даних AI.

Окрім комунікації, AI Workmate допомагає і з практичними робочими завданнями. Вбудована під екраном камера сканує нотатки й документи, після чого AI генерує резюме, структурує ідеї або автоматично перетворює їх на презентації. Вбудований проєктор дозволяє відображати документи на поверхні стола або на стіні — зручно для спільної роботи.

AI Work Companion — інтелектуальний планувальник дня

Інший концепт — Lenovo AI Work Companion — зовні нагадує прикроватний будильник із великим екраном, однак виконує зовсім інші функції. Пристрій синхронізує завдання та розклади з усіх пристроїв користувача й формує збалансований план на день. Для профілактики вигорання він стежить за часом роботи за екраном і нагадує про необхідність робити перерви — з анімованими реакціями та ігровими елементами взаємодії. Наприкінці тижня пристрій підбиває підсумки виконаних завдань.

Крім того, AI Work Companion функціонує як докстанція: підключає ноутбук до кількох зовнішніх дисплеїв через HDMI та оснащений достатньою кількістю USB-портів для заряджання інших пристроїв, що допомагає зменшити безлад на робочому столі.

Перспективи виходу на ринок

Lenovo має успішний досвід перетворення концептів на комерційні продукти — зокрема, ноутбук ThinkBook Plus Gen 6 з висувним роликовим екраном вийшов на ринок минулого року. Втім, компанія поки не підтвердила, чи надійдуть в продаж AI Workmate або AI Work Companion.

Ця стаття Lenovo представила концепти настільних AI-асистентів — у тому числі роботизовану руку з «очима цуценяти» раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Олена Кожухар

Швейцарський розробник Ів Жанрено (Yves Jeanrenaud) опублікував у відкритому доступі Android-застосунок Nearby Glasses, призначений для виявлення смарт-окулярів із підтримкою Bluetooth поблизу користувача та надсилання відповідного сповіщення.

Навіщо це потрібно

Поштовхом до створення застосунку стало занепокоєння розробника щодо дедалі ширшого використання смарт-окулярів для прихованого відеозапису у громадських місцях. Зокрема, відомі випадки застосування окулярів Meta Ray-Ban для фіксації рейдів прикордонної служби. Окрема загроза — можливість проведення миттєвого розпізнавання облич: дослідники вже демонстрували такі сценарії у польових умовах, а Meta, за повідомленнями ЗМІ, розглядає впровадження цієї функції безпосередньо в пристрій.

Світловий індикатор запису, передбачений виробниками, фактично не є надійним захистом — його можна відключити програмно, тоді як виробники відмовляються від будь-якої відповідальності за подібне використання.

Принцип роботи Nearby Glasses

Застосунок сканує ефір у пошуку пристроїв Bluetooth Low Energy (BLE) та аналізує заголовки рекламних пакетів (ADV-фреймів). Смарт-окуляри, як і будь-який BLE-пристрій, транслюють у відкритому вигляді ідентифікатор виробника (Company ID) — унікальний числовий код, закріплений за компанією в реєстрі Bluetooth SIG. Саме цей ідентифікатор неможливо приховати або змінити в рамках стандарту.

На сьогодні застосунок розпізнає пристрої таких виробників: Meta Platforms, Inc. (0x01AB), Meta Platforms Technologies, LLC (0x058E), Luxottica Group S.p.A — виробник оправ Ray-Ban (0x0D53), а також Snapchat, Inc. — виробник Snap Spectacles (0x03C2).

Поріг виявлення за замовчуванням встановлено на рівні −75 дБм, що відповідає приблизно 10–15 метрам на відкритому просторі або 3–10 метрам у приміщенні чи натовпі.

Важливе застереження

Розробник відверто попереджає про можливість хибних спрацьовувань: той самий ідентифікатор виробника мають і інші продукти Meta або Snap — зокрема VR-гарнітури. Тому застосунок слід розглядати як допоміжний інструмент підвищеної обережності, а не як однозначний детектор. Розробник не несе відповідальності за будь-які дії, вчинені на підставі сповіщень застосунку.

Функціональність

Застосунок працює у фоновому режимі завдяки Android Foreground Service, надсилаючи push-сповіщення при виявленні підозрілого пристрою. Інтервал між сповіщеннями налаштовується (за замовчуванням — 10 секунд). Передбачено також ведення журналу BLE-сканування з можливістю його експорту для технічного аналізу.

Жодних даних про користувача застосунок не збирає, телеметрія та реклама відсутні. Журнал зберігається виключно локально і містить лише ідентифікатори виробників BLE-пристроїв.

Доступність

Nearby Glasses є безкоштовним застосунком з відкритим вихідним кодом (ліцензія PolyForm Noncommercial). Завантажити його можна через Google Play або безпосередньо з репозиторію на GitHub. Актуальна версія — 1.0.2, випущена 16 лютого 2026 року.

Ця стаття Nearby Glasses: Android-застосунок для виявлення смарт-окулярів поблизу раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Семенюк Валентин

За початковими прогнозами, людство вже мало б відпочивати на Місяці, їздити на літаючих автомобілях і доручати домашні справи гуманоїдним роботам-помічникам. Хоча роботи-помічники стали ближчими, ніж будь-коли, шлях до їхнього широкого впровадження супроводжується сумнівами, викликами та серйозними питаннями приватності.

Складність створення гуманоїдних роботів

Найбільша проблема гуманоїдних роботів полягає в тому, що вони призначені імітувати людську фізіологію — завдання далеко не просте. Такі елементарні дії, як встати без падіння або відновити рівновагу після падіння, є результатом мільйонів років еволюції.

Сучасний світ побудований саме навколо людської фізіології, що й становить найвагоміший аргумент на користь гуманоїдних роботів. Хоча прямоходіння значно допомогло людству протягом мільйонів років до появи комфортного сучасного життя, згодом люди адаптували навколишнє середовище під себе, а не навпаки.

Доказом складності створення гуманоїдних роботів, здатних ходити, розмовляти й поводитися як люди, є їхня відсутність у повсякденному житті. Скільки таких роботів можна побачити щодня? Наскільки резонансними є новини про те, що амбітний стартап оголосив про робототехнічний прорив? І скільки таких проєктів потрапили на смітник історії, не реалізувавши жодної одиниці продукції?

Найпам’ятнішими моментами робота ASIMO стали його невдачі. Падіння зі сходів розробки вартістю десятки мільйонів доларів досі викликає усмішку. Але найбільшою невдачею ASIMO була неспроможність вийти на ринок у комерційно життєздатний спосіб. Honda закрила проєкт у 2018 році, не продавши жодної одиниці.

Технології ще не готові

Попри те, що такі компанії, як Tesla, а нещодавно й X1, продемонстрували начебто функціональних прямоходячих роботів, до появи гуманоїдних помічників у домогосподарствах ще далеко. Натомість інші роботи з відмінним підходом до загального дизайну успішно працюють уже десятиліттями.

Роботи нині домінують у виробничих процесах, починаючи з 1960-х років і постійно вдосконалюючи свої можливості. Пристрій, на якому ви читаєте цей текст, не існував би, якби робот не зібрав його найделікатніші компоненти. Все — від побутової техніки до автомобілів — створюється за допомогою спеціалізованих роботів.

Існують роботи-газонокосарки, роботи для миття важкодоступних вікон, роботи-очищувачі басейнів та модульні роботи для прибирання снігу й листя. У комерційних приміщеннях можна побачити роботів-офіціантів у ресторанах чи готелях, складні торгові автомати для приготування кави та чаю, роботів для доставки їжі та вантажів, дронів-кур’єрів та роботів для управління складами.

Розробка апаратного та програмного забезпечення для досягнення однієї або кількох конкретних цілей значно реальніша, ніж створення універсального гуманоїда.

Загроза приватності

Одним із найпередовіших гуманоїдних роботів наразі є 1X NEO — робот вартістю $20 000 з щомісячною підпискою $500. Його вже можна замовити із завдатком $200 на вибір у трьох кольорах. Поставки планується розпочати в 2026 році, компанія заявляє про наміри відвантажити 10 000 одиниць протягом наступного року.

У певних ситуаціях робот передає керування співробітнику 1X. Віддалений працівник у VR-гарнітурі виконує завдання, одночасно збираючи дані для навчання робота автономному виконанню цих завдань у майбутньому. Технологія ще не готова, і за це доводиться платити не лише грошима.

1X називає це “соціальним контрактом” — угодою між покупцем і виробником про те, що робота в будь-який момент може контролювати реальна людина. Це справжній кошмар приватності та ціна, що здається значно неприйнятнішою за й без того приголомшливу вартість.

Така модель є неминучою на поточному етапі розвитку технології, і компанія принаймні чесна щодо цього. Чи знайде 1X достатню кількість людей, готових відкрити свої домівки таким чином для створення робочої бази даних, покаже час.

Звісно, крім Optimus від Tesla та NEO від 1X, на горизонті з’являються й інші гуманоїдні роботи, наприклад, Atlas від Boston Dynamics. Але шлях до їхнього масового впровадження в домогосподарствах залишається тернистим і невизначеним.

Ця стаття Майбутнє гуманоїдних роботів у розумному домі виглядає невтішним раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Наталя Зарудня

Під час щорічних зборів акціонерів Tesla у четвер увечері Ілон Маск виголосив низку амбітних заяв і обіцянок. За його словами, компанія «майже готова» дозволити власникам автомобілів з функцією повного автопілоту (FSD) «писати смс за кермом».

Наразі системи Tesla суворо відстежують водіїв, аби їхні очі залишалися на дорозі. Проте Маск заявив, що компанія запустить FSD без нагляду, який дозволить писати повідомлення під час керування, «протягом місяця-двох».

Варто зазначити, що FSD від Tesla зараз здатний лише на автономне водіння другого рівня. Маск обіцяє досягти принаймні четвертого рівня — коли водій може повністю відсторонитися, а автомобіль виконує всі задачі керування самостійно — у стислі терміни. Хоча він і зазначив, що Tesla спершу проаналізує дані безпеки, Маск не обговорював конкретні кроки для впровадження цієї функції та чи узгоджує компанія її легальність з регуляторами.

Cybercab і літаючий автомобіль

Говорячи про Cybercab, Маск повідомив, що виробництво роботаксі розпочнеться у квітні наступного року. Оскільки автомобіль спеціально розроблятиметься з прицілом на автономність, він не матиме педалей, кермового колеса і навіть бічних дзеркал. За словами Маска, процес виробництва Cybercab кардинально відрізняється від традиційного автомобілебудування й більше нагадує виробництво телефонів. Тому він вважає, що компанія зможе випускати один автомобіль кожні 10 секунд.

Маск також розповів про літаючий автомобіль, який анонсував у шоу Джо Рогана. На запитання на заході він повідомив, що презентація тепер відбудеться 1 квітня 2026 року, а не цього чи наступного місяця, як казав Рогану. Поки незрозуміло, чи не стане це первоапрільським жартом, але Маск стверджує, що виробництво літаючого Tesla розпочнеться приблизно через рік після презентації.

Як завжди, до заяв Маска варто ставитися скептично — він відомий своїми надто амбітними термінами.

Optimus: «найбільший продукт усіх часів»

Поки Маск виступав, гуманоїдний робот Optimus стояв збоку від сцени. Генеральний директор заявив, що Optimus стане «найбільшим продуктом усіх часів», більшим за мобільні телефони, «більшим за все». Tesla почне з виробничої лінії на мільйон одиниць, потім на 10 мільйонів, але компанія очікує зрештою виробляти від 100 мільйонів до мільярда роботів Optimus щороку.

Маск уявляє світ, у якому гуманоїдні машини надаватимуть людям медичну допомогу… а також світ, де замість ув’язнення Optimus супроводжуватиме злочинців, щоб не дати їм скоїти нові злочини.

Пакет винагороди на трильйон доларів

Перед виступом Маска акціонери Tesla проголосували за схвалення його пакета винагороди вартістю до $1 трильйона протягом наступних 10 років. Щоправда, для отримання цих коштів Tesla має досягти кількох цілей, зокрема збільшити ринкову вартість до $8,5 трильйона з поточних $1,4 трильйона та продати мільйон роботів Optimus.

Редакторська примітка: усі терміни та обіцянки, озвучені Ілоном Маском, варто сприймати з обережністю, враховуючи його історію невиконаних прогнозів.

Ця стаття Ілон Маск: власники Tesla незабаром зможуть писати смс за кермом раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Наталя Зарудня

Група комп’ютерних науковців з Корнельського університету представила те, що, на їхню думку, може стати новим інструментом у боротьбі зі згенерованими штучним інтелектом відео, діпфейками та відредагованими роликами.

Техніка водяних знаків під назвою “кодоване шумом освітлення” приховує дані верифікації в самому світлі, щоб допомогти слідчим виявляти підроблені відео. Цей підхід, розроблений Пітером Майклом, Зекуном Хао, Сержем Белонжі та доцентом Ейбом Девісом, було опубліковано в ACM Transactions on Graphics від 27 червня, а Майкл представить його на конференції SIGGRAPH 10 серпня.

Система додає ледь помітне мерехтіння до джерел світла в кадрі. Камери записують цей псевдовипадковий візерунок, хоча глядачі не можуть його виявити, і кожна лампа чи екран, що мерехтить, несе свій унікальний код.

Наприклад, уявіть прес-конференцію, знятну в брифінг-залі Білого дому. Студійне освітлення було б запрограмоване мерехтіти з унікальними кодами. Якщо пізніше з’явиться вірусний ролик з тієї прес-конференції з начебто провокаційною заявою, слідчі можуть пропустити його через декодер і, перевіривши, чи збігаються записані світлові коди, визначити, чи було відео підроблено.

“Кожен водяний знак містить низькоякісну версію з часовою міткою немодифікованого відео при дещо іншому освітленні. Ми називаємо їх кодовими відео”, — сказав Ейб Девіс, доцент комп’ютерних наук у Корнеллі. “Коли хтось маніпулює відео, змінені частини починають суперечити тому, що ми бачимо в цих кодових відео, що дозволяє нам побачити, де були внесені зміни. А якщо хтось намагається створити фейкове відео за допомогою ШІ, отримані кодові відео виглядають просто як випадкові варіації”.

Хоча науковці визнають, що швидкий рух і яскраве сонячне світло можуть перешкоджати ефективності техніки, вони оптимістично налаштовані щодо її корисності в таких умовах, як презентації в конференц-залах, телевізійні інтерв’ю або лекції в аудиторіях.

Ця стаття Мерехтливе світло може допомогти в боротьбі з дезінформацією раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Наталя Зарудня

Цього тижня пасажири метро Шеньчженя (КНР) зіткнулися з незвичайним видовищем: десятки роботів-доставників у формі пінгвінів почали заходити в поїзди разом із людьми. Автономні машини, заввишки близько метра з привітними LED-обличчями, представляють першу у світі роботизовану службу доставки в метро, яка перевозить товари до магазинів у мережі метрополітену.

Пілотна програма стартувала в понеділок із 41 роботом, якими керує VX Logistics — дочірня компанія гіганта нерухомості Vanke, частково належить Shenzhen Metro. Роботи подорожують у години непікового навантаження, автономно користуються ліфтами, заходять у поїзди на лінії 2 та доставляють товари до понад 100 магазинів 7-Eleven, розташованих на станціях метро.

Кожен робот оснащений панорамними лідарними датчиками для навігації та системою диспетчеризації на основі штучного інтелекту, яка розраховує оптимальні маршрути доставки на основі даних про замовлення в реальному часі, розташування магазинів і розкладу поїздів. Машини мають спеціально розроблені системи шасі, які дозволяють їм долати прогалини між платформою та вагоном і заходити у вагони без сторонньої допомоги.

“Ці роботи спеціально розроблені з унікальними системами шасі, які дозволяють їм долати прогалини для входу в ліфти та вагони”, — сказав Хоу Шанцзє, керівник відділу автоматизації VX Logistics, за повідомленням South China Morning Post. “Вони продовжуватимуть удосконалюватися на основі реальної продуктивності”.

Роботи привернули значну увагу пасажирів під час свого дебюту — люди зупинялися, щоб сфотографувати машини, коли ті вишиковувалися всередині вагонів поїздів.

Вирішення проблем міської логістики

Ініціатива спрямована на вирішення постійних проблем із доставкою, з якими стикаються підземні торгові точки. Традиційні методи постачання вимагали від працівників паркувати транспортні засоби на поверхні та вручну транспортувати товари через переповнені станції, часто в години пік.

“Раніше працівники доставки мали паркуватися на поверхні, розвантажувати товари та вручну проштовхувати їх на станції метро”, — розповіла місцевому виданню SZNews Лі Яньянь, менеджерка магазину 7-Eleven, що бере участь у програмі. “Тепер з роботами це набагато простіше та зручніше”.

За даними China Daily, розгортання 41 робота задовольнить потреби в доставці в години пік для всіх магазинів 7-Eleven у метро Шеньчженя, яке обслуговує приблизно 9 мільйонів щоденних пасажирів.

Розширення розумного міста

Проєкт є частиною “Плану дій щодо втілених інтелектуальних роботів” Шеньчженя, запущеного в березні з метою розширення впровадження сервісних і промислових роботів до 2027 року. Місто, де розташовано понад 1600 робототехнічних компаній, позиціонує себе як полігон для випробування технологій міської автоматизації.

VX Logistics розглядає випробування як основу для ширшого застосування в розгалужених мережах метро Китаю. “Ми хочемо перетворити метро на гнучку артерію доставки”, — сказав представник компанії, зазначивши, що майбутні версії можуть обробляти кілька посилок для різних зупинок і з’єднуватися з іншими видами транспорту.

Ця стаття Роботи-пінгвіни для доставки товарів їздять у метро Шеньчженя раніше була опублікована на сайті CyberCalm, її автор — Наталя Зарудня