Результаты выборов в США могут повлиять на регулирование инфраструктуры и развитие искусственного интеллекта
Подробнее
Olhar Digital
olhardigital.com.br

Результаты выборов в США могут повлиять на регулирование инфраструктуры и развитие искусственного интеллекта

Исход выборов в середине срока полномочий в Соединенных Штатах, которые состоятся в этот вторник (3-го числа), потенциально могут повлиять на продвижение законопроекта, который предлагает изменить федеральные правила лицензирования окружающей среды для проектов энергетической инфраструктуры. Это происходит на фоне растущего спроса на электроэнергию, необходимую для питания центров обработки данных, поддерживающих расширение искусственного интеллекта.

Закон Бипартизм Американской Доступности Экономики и Занятости (BAAJA), разработанный республиканскими и демократическими парламентариями, направлен на изменение процедур экологической оценки и авторизации крупных предприятий. Эта инициатива объединяет изменения в различных законодательных актах и стремится сократить время, необходимое для перехода инфраструктурных проектов от стадии планирования к реализации.

Текст законопроекта является результатом переговоров между четырьмя сенаторами, занимающими руководящие должности в комитетах по окружающей среде и общественным работам, а также по энергетике и природным ресурсам: Шелли Мур Капито и Майк Ли, являющиеся республиканцами, а также Шелдон Уайтхаус и Мартин Хайнрих, представляющие демократов.

Одной из ключевых целей BAAJA является установление сроков для федеральных экологических оценок. Согласно тексту, анализ крупных проектов должен завершаться, как правило, в течение одного-двух лет. Предложение также предусматривает более тесную координацию между государственными органами, ограничивает определенные возможности судебного оспаривания и устанавливает условия для повышения надежности выданных лицензий.

Проект вносит поправки в положения трех федеральных экологических законов: Национальный закон об экологической политике (NEPA), который регулирует оценку воздействия работ и проектов; Закон о чистой воде, защищающий водные ресурсы; и Закон о видах, находящихся под угрозой исчезновения, направленный на сохранение животных и растений, находящихся под риском вымирания.

Согласно анализу, данная реформа может изменить подход к анализу проектов, затрагивающих природные территории, водотоки и места обитания животных. Заявленная цель сторонников — предотвратить бесконечное затягивание получения разрешений на строительство из-за последовательных административных этапов и судебных споров. Однако природоохранные организации ставят под сомнение, не приведет ли сокращение этих этапов к уменьшению возможностей для общественного участия и надзора.

Предложение также касается передачи электроэнергии. BAAJA предусматривает изменения в деятельности Федеральной комиссии по регулированию энергетики (FERC), расширяя ее полномочия по авторизации определенных межштатных линий, если государственные процессы не продвигаются. Инициатива также корректирует критерии для таких предприятий и направлена на облегчение связи между регионами-производителями и потребителями.

Этот аспект особенно важен, поскольку расширение производства электроэнергии само по себе не решает проблем снабжения. Энергия, произведенная на электростанции, должна достигать потребителей через сеть, способную транспортировать большие объемы на дальние расстояния. При отсутствии линий электропередачи новые проекты генерации могут столкнуться с трудностями при подключении к системе, даже при наличии производственной мощности.

По мнению Тиаго Маиа, физика с магистерской и докторской степенью в ядерной физике, нефтяного инженера и обладателя MBA в области управления проектами, упрощение лицензирования может помочь преодолеть часть этих препятствий. В интервью Olhar Digital он пояснил, что строительство электростанций, подстанций и линий электропередачи может ускориться благодаря сокращению сроков утверждения.

Похожие сюжеты

Шесть человекоподобных роботов AgiBot G2 отработали в магазине в Шанхае 24 часа, выполнив 1730 задач
Подробнее
pandaily.com

Шесть человекоподобных роботов AgiBot G2 отработали в магазине в Шанхае 24 часа, выполнив 1730 задач

Шесть человекоподобных роботов модели AgiBot G2 завершили 24-часовую смену в магазине удобств, который работал в районе Сюйхуй Шанхая. Это мероприятие, транслируемое в прямом эфире, проходило с 10:00 2 ноября по 10:00 3 ноября, и, по данным AgiBot, онлайн-просмотров превысили два миллиона человек.

Каждый робот выполнял строго определенную функцию: один встречал покупателей у входа, двое занимались комплектацией, пополнением запасов и патрулированием полок, один готовил кофе, один обслуживал кассу и горячую еду, а шестой отвечал за уборку столов. Согласно итоговому подсчету AgiBot, шесть роботов выполнили 1730 задач, которые включали 683 приема клиентов, 369 доставок и получения товаров, 147 приготовленных кофе, 126 заказов завтрака, 277 операций по пополнению запасов и проверке полок, а также 128 случаев уборки столов.

Четыре из шести роботов прошли аттестацию мероприятия, которая оценивала скорость выполнения задач, реакцию, способность справляться с исключениями и отзывы клиентов. Приглашенные тестировщики пытались создать трудности для роботов, смешивая обычную и диетическую колу и запрашивая только последнюю, устраивая беспорядок на полной полке жевательной резинки, а также стоя в проходах или роняя коробки на пути роботов.

По сообщениям, роботы подтверждали напитки, комбинируя голосовой запрос с визуальной проверкой; они восстанавливали полки, считая товары визуально, вместо того чтобы полагаться на расположение ценников; и останавливались, обходя препятствия. Мелкие манипуляции, такие как подвешивание пакетов конфет на крючки или подбор мягкого торта без его повреждения, оставались одними из самых сложных задач, и роботы иногда допускали ошибки.

Все шесть роботов координировались с помощью Genie Master, фреймворка воплощенного агента от AgiBot, который связывает решения о задачах, выполнение движений и обратную связь через свой Протокол Воплощенного Выполнения. Система ежедневно анализирует успешные и неудачные прогоны, сохраняет полезный опыт в долговременной памяти и отфильтровывает исправленные попытки для использования в обучающих данных, а роботы практиковались в часы наименьшей активности. AgiBot подчеркнул, что тест проводился без участия человека в цикле, что означает отсутствие демонстраций человеком или ручной настройки на месте.

Рен Гуанхуй, вице-президент центра воплощенных исследований AgiBot, сообщил СМИ, что компания будет отслеживать такие показатели, как процент успешного выполнения задач, успех с первой попытки, время отклика, общее время цикла, количество квалифицированных доставок в единицу времени, частота вмешательства человека, время восстановления и доступность системы. Однако цифры, опубликованные по завершении, касались только количества выполненных задач, и AgiBot еще не обнародовал данные о показателях успеха или количестве вмешательств.

Этот тестовый запуск ознаменовал завершение серии релизов AI WAVE от AgiBot, которая началась 22 октября и объединила на одной живой платформе наборы данных компании, симуляционную платформу, модели и аппаратное обеспечение роботов.

Гуманоидный робот Xiaomi отработал первую восьмичасовую смену на автозаводе и начал испытания в квартире
Подробнее
pandaily.com

Гуманоидный робот Xiaomi отработал первую восьмичасовую смену на автозаводе и начал испытания в квартире

Компания Xiaomi объявила, что ее гуманоидный робот впервые выполнил восьмичасовой рабочий цикл на автомобильном заводе. В течение этой смены робот обеспечивал полный дневной производственный спрос на станции сортировки боковой крышки центральной консоли.

Этот значимый этап был представлен компанией во время Саммита Всемирной интернет-конференции в Учжэне в 2026 году. Там команда по робототехнике получила награду «Ведущая технология» за технологию базовой модели, предназначенной для крупномасштабной манипуляции роботами.

Согласно информации от Xiaomi, робот самостоятельно устранял обнаруженные аномалии в ходе смены и взаимодействовал с системами производственной линии, что компания расценивает как предварительную проверку возможностей на уровне линии. Данный запуск является частью стажировки на заводе, начавшейся в марте. Тогда робот три часа автономно работал на станции загрузки самонарезающих гаек, достигнув показателя успеха двусторонней установки в 90,2% при соблюдении 76-секундного цикла линии.

К июлю показатель успеха вырос до 98%, и робот взял на себя работу на двух дополнительных станциях: сортировке боковых крышек и складывании контейнеров. Общий процент успешности на этих трех станциях составляет от 94% до 98%.

В бытовой среде Xiaomi приступила к испытательным операциям в Молодежной квартире Xiaomi — жилом комплексе компании для сотрудников. Инженеры разработали агентную систему поверх предварительно обученной модели Xiaomi-Robotics-1. Эта система охватывает сбор данных, вывод модели и выполнение задач, и была доработана после нескольких раундов дополнительного обучения.

В ходе тестового запуска система непрерывно функционировала более 30 минут в трех комнатах, выполнив свыше 50 заданий. Среди них были подготовка инструментов, приведение в порядок дивана и столов, уборка мусора, расстановка предметов на место, осмотр помещений, повторная проверка всего помещения и выход.

Видеозапись, опубликованная Xiaomi, демонстрирует этот запуск как единый 32-минутный отрезок. Xiaomi-Robotics-1 был представлен 16 июля и открыт для общественности в августе. Компания сообщает, что модель была предварительно обучена на более чем 100 000 часах траекторий манипуляций в реальных условиях, охватывающих более 1700 сцен и 260 типов задач. Затем она прошла дополнительное обучение на более чем 10 000 часах кросс-эмбодиментных данных, что позволяет адаптировать ее к мобильным манипуляторам и двуручным роботам.

Компания также отметила, что в июле модель заняла первое место в общих рейтингах RoboCasa 365 и RoboDojo. Отдельная модель зрения, языка и действия, Xiaomi-Robotics-0, использует гибридную архитектуру, которая, по утверждению Xiaomi, обеспечивает задержку вывода в 80 миллисекунд на потребительской видеокарте.

Xiaomi представляет оба применения — промышленное и бытовое — как единый стек моделей. Компания не раскрыла, сколько роботов участвует в испытаниях в квартире, какая именно квартира используется для этого тестирования или как долго продлится испытательный период.

Huawei Cloud прекращает поддержку моделей openPangu-2.0 на платформе MaaS и рекомендует альтернативы
Подробнее
pandaily.com

Huawei Cloud прекращает поддержку моделей openPangu-2.0 на платформе MaaS и рекомендует альтернативы

Huawei Cloud объявила о планах вывести из эксплуатации сервисы моделей openPangu-2.0-Flash и openPangu-2.0-Pro на своей платформе MaaS (Model as a Service). Согласно уведомлению о выводе моделей, эти сервисы перестанут продаваться 6 ноября по пекинскому времени, а полностью будут отключены 30 ноября.

IT Home сообщил об этом уведомлении, опубликованном на сайте поддержки Huawei Cloud 3 ноября. В рамках графика, новые пользователи не смогут приобрести или активировать указанные сервисы после 6 ноября, однако существующие клиенты сохранят возможность их использования до конца месяца. После 30 ноября доступ к обоим моделям будет закрыт как для новых, так и для старых пользователей. Уведомление перечисляет эти сервисы в регионе CN Southwest-Guiyang1 Huawei Cloud.

Компания предлагает рекомендованные замены для каждой модели. Пользователям openPangu-2.0-Flash версии 20260630 рекомендуется перейти на DeepSeek-V4.1-Flash-1017, а пользователи openPangu-2.0-Pro версии 20260730 направляются к GLM-5.3 от Zhipu. Huawei Cloud подчеркивает, что модели различаются по возможностям, параметрам API, ценообразованию и производительности в реальных задачах, и советует клиентам изучить документацию и провести собственную оценку перед переключением.

Руководство по миграции указывает, что клиентам, использующим стандартный API MaaS V1, потребуется перейти на конечную точку, совместимую с OpenAI, тогда как тем, кто уже использует API V2 или интерфейс, совместимый с OpenAI, достаточно изменить только параметр модели.

По данным IT Home, Huawei Cloud планирует выпуск нового поколения моделей openPangu поэтапно, но пока не раскрыла их названия или сроки. Эти две модели были одними из крупнейших открытых релизов Huawei в текущем году: openPangu-2.0-Flash с 92 миллиардами параметров был открыт в конце июня, а sparse-модель openPangu-2.0-Pro с 505 миллиардами параметров, обученная на Ascend NPUs, вышла в конце июля. В сентябре Huawei также выпустила код для предварительного обучения, контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением для этой серии. При этом уведомление о выводе из эксплуатации касается только размещенных сервисов MaaS и не затрагивает открытые релизы.

Смена моделей на платформе происходит часто. В том же бюллетене Huawei Cloud запланировала вывод из эксплуатации GLM-5.1 16 ноября, заменив его на GLM-5.3, а также переводит пользователей DeepSeek-V4-Flash на DeepSeek-V4.1-Flash и выводит из эксплуатации Kimi-K2.6 8 ноября, при этом также указываются несколько моделей Qwen и Wan для вывода.

Ранее в сентябре были выведены из эксплуатации DeepSeek-V4-Pro, а летом — несколько версий DeepSeek, Qwen и GLM. Для клиентов MaaS это означает, что рабочие нагрузки, построенные на openPangu-2.0, должны быть перенесены на другие размещенные модели платформы, по крайней мере, до появления следующего поколения openPangu.

Популярное