Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
BrainCo mizează pe interfețe EEG neinvazive pentru a accelera antrenarea „AI-ului fizic” din robotică, printr-o platformă care traduce activitatea cerebrală a operatorilor în comenzi pentru roboți, potrivit TechRadar. Miza economică și operațională este colectarea de date din utilizare reală, într-un moment în care industria se lovește de lipsa datelor de antrenament de calitate pentru sisteme robotice.
Sistemul, prezentat drept o interfață „creier-robot”, folosește căști EEG (electroencefalogramă) purtate de operatori umani. Acestea captează activitatea neurală și o transformă în instrucțiuni pe care robotul le poate executa, cu ajutorul unor algoritmi de inteligență artificială care asociază tipare de activitate cerebrală cu comenzi „imaginate” de utilizator.
Produsul se numește „Brain-Controlled Robot AI Platform” și a fost dezvăluit la World Artificial Intelligence Conference (WAIC) din Shanghai, eveniment pe care compania îl descrie ca fiind cel mai important din calendarul AI din China. Informațiile despre prezentare au fost relatate inițial de South China Morning Post, preluate apoi de TechRadar.
Pe lângă controlul efectiv al roboților, BrainCo pune accent pe faptul că platforma va genera date pe măsură ce este folosită mai larg. Aceste date ar urma să fie utilizate pentru rafinarea algoritmilor, într-un context în care „datele de antrenament de înaltă calitate” sunt descrise ca un blocaj major al industriei.
„Industria embodied AI a făcut progrese remarcabile în ceea ce pot face roboții singuri. Credem că următoarea frontieră decisivă este despre cum înțeleg roboții oamenii cu care lucrează”, a declarat Nyx He, partener și vicepreședinte senior la BrainCo.
TechRadar notează că sistemul poate funcționa și ca interfață pentru conectarea la brațe robotice și alte dispozitive. Un exemplu dat este instruirea unui braț robotic să ridice o cană doar prin gânduri.
Publicația nu oferă detalii despre calendarul de comercializare, prețuri sau performanțe măsurabile (precum acuratețe ori latență), astfel că impactul imediat în piață rămâne de urmărit. În schimb, direcția este explicită: folosirea interfețelor neinvazive pentru a aduna date operaționale și a îmbunătăți controlul roboților în scenarii reale.
Recomandate
Huawei devansează cu nouă luni lansarea următoarei generații de cipuri Ascend pentru inteligență artificială , într-o mișcare care accelerează ritmul de înlocuire a tehnologiilor americane pe piața chineză, potrivit South China Morning Post . Compania spune că noul Ascend 960DT, destinat antrenării modelelor (procesul intensiv de calcul prin care un model „învață” din seturi mari de date), va fi gata în primul trimestru din 2027, cu trei trimestre mai devreme decât planul inițial. Anunțul a fost făcut de David Wang Tao, președinte rotativ și interimar al Huawei, la conferința Huawei Connect 2026 din Shanghai. Pe lângă 960DT, compania a indicat că Ascend 960PR, cip pentru inferență (folosirea unui model deja antrenat pentru a răspunde la întrebări și a genera rezultate), ar urma să fie lansat în trimestrul al treilea din 2027, cu un trimestru mai devreme decât era așteptat. Ritm anual de upgrade și foaie de parcurs până în 2029 Huawei afirmă că seria Ascend va continua pe un ciclu anual de actualizare. În acest calendar, Ascend 970 și 980 sunt programate pentru 2028, respectiv 2029, conform declarațiilor lui Wang. Contextul mai larg este presiunea Chinei pentru autosuficiență tehnologică, în condițiile în care cipurile avansate și anumite echipamente de producție rămân greu accesibile pe piața internă din cauza controalelor de export ale SUA. De ce contează: alternativă internă la GPU-urile Nvidia, sub presiunea controalelor de export Publicația notează că Ascend 950, cel mai puternic procesor actual al Huawei, este folosit pentru sarcini de inteligență artificială ca alternativă la cele mai avansate procesoare grafice (GPU) ale Nvidia, indisponibile în China din cauza restricțiilor americane la export. Huawei, companie aflată sub sancțiuni americane, este prezentată ca un actor central în efortul Chinei de a-și avansa ambițiile în AI fără a depinde de tehnologii din SUA. Clusterul Atlas 960 SuperPoD și ținta pentru modele uriașe Tot la eveniment, Huawei a anunțat Atlas 960 SuperPoD, un cluster de calcul programat pentru finalul lui 2027. Sistemul ar urma să fie alimentat de cipuri Ascend 960 și să îmbunătățească performanța la antrenare și inferență pentru modele cu 10 trilioane de parametri de 2,3 ori, respectiv 2,5 ori, față de predecesorul Atlas 950 SuperPoD. Atlas 950 SuperPoD este „programat să fie implementat până în trimestrul al patrulea al acestui an”, potrivit informațiilor din articol. Context geopolitic: tehnologia, pe agenda discuțiilor SUA–China Anunțurile vin înaintea unor discuții comerciale la nivel înalt așteptate să aibă loc săptămâna viitoare între președintele Chinei, Xi Jinping, și președintele SUA, Donald Trump, unde inteligența artificială și exporturile de semiconductori ar urma să fie în prim-planul agendei tehnologice, potrivit aceleiași surse. [...]
Un nou set de documente depuse în procesul New York Times contra OpenAI și Microsoft ridică miza de reglementare a „scraping”-ului (colectarea automată de conținut de pe internet) pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială , potrivit Tom's Hardware . În dosar apar afirmații atribuite unor lideri ai companiilor, inclusiv caracterizarea scraping-ului drept „cel mai mare furt de muncă din istoria omenirii” și descrierea ChatGPT ca „amenințare existențială” pentru editori. Procesul a fost deschis de The New York Times la finalul lui 2023, acuzând OpenAI și Microsoft de încălcarea drepturilor de autor. Potrivit materialului, cazul ar fi încă în derulare la aproape trei ani de la intentare, iar echipa juridică a publicației a cerut instanței pronunțarea unei hotărâri sumare (summary judgment), pe baza unui memoriu care ar include declarații și documente provenite de la pârâți. Ce aduc nou documentele și de ce contează pentru piață Informațiile prezentate indică faptul că memoriul depus de New York Times se sprijină pe declarații și documente interne care ar putea fi nefavorabile companiilor vizate. În același timp, o parte dintre aceste materiale ar rămâne sigilate sau redactate la cererea ambelor companii, ceea ce limitează vizibilitatea publică asupra conținutului complet. Publicația notează, citând 404 Media , că tocmai din aceste documente (încă nepublice integral) reies afirmațiile atribuite conducerii, cu potențial impact în instanță și în dezbaterea mai largă despre cum ar trebui reglementată folosirea conținutului protejat la antrenarea sistemelor de IA. Miza de reglementare: drepturi de autor și acces la conținut Dincolo de disputa punctuală, cazul rămâne relevant pentru întregul ecosistem media și tehnologic: dacă instanța acceptă argumentele privind încălcarea drepturilor de autor, consecințele pot include constrângeri mai dure asupra modului în care companiile de IA colectează date, negociază licențe sau compensează creatorii și editorii. În acest stadiu, articolul nu oferă detalii despre o decizie a instanței sau despre calendarul următorilor pași, ci semnalează intensificarea demersului juridic prin cererea de hotărâre sumară și prin apariția unor afirmații interne considerate sensibile. [...]
OpenAI plătește până la 500.000 de dolari (aprox. 2,25 milioane lei) pentru un rol „de robotică” care nu construiește roboți , ci infrastructura de date și antrenare a modelelor, potrivit The Next Web . Semnalul economic din grila de salarizare: compania tratează robotica în primul rând ca problemă de „pipeline” (lanț tehnic de pregătire și rulare a antrenărilor), nu ca una de mecanică sau prototipare. Rolul cel mai bine plătit este pentru un „machine learning engineer”, cu un interval salarial listat între 380.000 și 500.000 de dolari (aprox. 1,71–2,25 milioane lei), plus acțiuni (equity). Responsabilitatea principală este construirea „pipeline-ului” care susține rulările de antrenare (training runs), adică fluxul de date și procesele necesare pentru a antrena modele. Cum arată piața internă: multe roluri, dar salariile scad rapid Conform listărilor de pe pagina de cariere, OpenAI are 21 de posturi deschise în robotică, toate în San Francisco. După pozițiile din vârf, nivelurile salariale scad semnificativ. Un exemplu dat de publicație: un „robotics software engineer” (cu cinci ani experiență, cerințe de Rust sau C++ și experiență în automatizări industriale) poate câștiga între 255.000 și 325.000 de dolari (aprox. 1,15–1,46 milioane lei). Un „inference engineer” are un salariu fix de 380.000 de dolari (aprox. 1,71 milioane lei). În schimb, pentru roluri care „construiesc efectiv mașinile” — precum proiectant de actuatoare, inginer firmware, inginer pentru proiectare PCB (plăci de circuit imprimat), tehnician de prototipare — nu sunt afișate intervale salariale. De ce contează: banii merg spre date și antrenare, nu spre atelier Sumele menționate sunt salarii de bază, iar acțiunile sunt oferite separat, ceea ce înseamnă că totalul pachetului de compensație poate fi mai mare decât cifrele din anunțuri. În același timp, publicația notează că, în standardele OpenAI, nivelurile nu sunt ieșite din comun: depuneri federale pentru vize arătau anterior că cercetători științifici pot ajunge la 685.000 de dolari (aprox. 3,08 milioane lei), iar ingineri hardware la 555.000 de dolari (aprox. 2,50 milioane lei). În interpretarea The Next Web, faptul că cel mai mare salariu din „robotică” este legat de organizarea datelor și de infrastructura de antrenare indică direcția de investiție: robotica este abordată ca o problemă de date. Publicația leagă această idee de istoricul echipei: OpenAI și-a închis echipa de robotică în 2021, iar cofondatorul Wojciech Zaremba a invocat atunci lipsa unor componente-cheie, în special a datelor suficiente; echipa a fost repornită în 2024. OpenAI a închiriat și un spațiu de 200.000 de square feet (aprox. 18.600 mp) în Richmond, peste golf. Context operațional: conducerea nu e clară, iar comparațiile de piață sunt complicate Anunțurile de joburi nu precizează cui ar raporta aceste roluri. Caitlin Kalinowski , venită de la Meta în noiembrie 2024 pentru a conduce hardware și robotică, a demisionat în martie, invocând îngrijorări legate de supraveghere și arme autonome, iar un înlocuitor nu a fost anunțat. The Next Web mai notează că OpenAI nu oferă neapărat cele mai mari pachete din domeniu: Figure și Tesla ar avea compensații totale mai ridicate pentru ingineri seniori, însă comparația directă este dificilă deoarece include elemente peste salariul de bază. Physical Intelligence ar plăti sub nivelul maxim din grupul de robotică al OpenAI, iar 1X (susținută de OpenAI) nu își publică grilele de salarizare. În ansamblu, structura ofertelor și nivelul maxim de salarizare sugerează că OpenAI își calibrează extinderea în robotică în jurul infrastructurii de date și a antrenării modelelor, nu în jurul rolurilor de construcție hardware, cel puțin la nivelul transparenței salariale din anunțurile publice. [...]
Noile funcții Apple Intelligence din iOS 27 cer până la 14 GB spațiu liber pe cele mai noi iPhone-uri , aproape dublu față de cerința anterioară de 8 GB, ceea ce poate influența direct decizia de cumpărare (capacitate de stocare) și modul în care utilizatorii își gestionează memoria pe dispozitivele premium, potrivit 9to5Mac . Creșterea cerinței nu se aplică tuturor modelelor. Majoritatea iPhone-urilor rămân la pragul de până la 8 GB necesari pentru funcțiile de inteligență artificială din iOS 27, însă anumite modele au nevoie de „aproape dublu” spațiu liber pentru a rula cele mai avansate capabilități „pe dispozitiv” (adică procesate local, nu în cloud). Ce modele ajung la cerința de până la 14 GB Conform unui document de suport Apple citat de publicație, cerința de până la 14 GB spațiu liber pentru „toate” funcțiile AI din iOS 27 se aplică următoarelor modele: iPhone 18 Pro și iPhone 18 Pro Max iPhone Duo iPhone 17 Pro și iPhone 17 Pro Max iPhone Air Pentru toate celelalte modele de iPhone, cerința rămâne de până la 8 GB. De ce crește necesarul de stocare: două funcții avansate, model local mai mare Motivul invocat este că aceste iPhone-uri pot rula două capabilități avansate care nu sunt disponibile pe alte modele, iar acestea necesită un model „on-device” mai puternic (și, implicit, mai voluminos ca stocare): personalizarea vocii Siri AI (expresivitate și ritm) acuratețe îmbunătățită pentru dictare În practică, asta înseamnă că utilizatorii care vor pachetul complet de funcții Apple Intelligence pe modelele de top trebuie să aibă mai mult spațiu liber disponibil permanent, nu doar la instalare. Context: iOS 27 și relansarea Apple Intelligence 9to5Mac notează că Apple Intelligence nu a fost „neapărat” succesul așteptat la lansarea din 2024, însă iOS 27 vine cu o revizie majoră, inclusiv o versiune Siri AI descrisă drept un upgrade important față de Siri-ul anterior. În același timp, această evoluție aduce și o constrângere operațională pentru o parte dintre utilizatori: presiune mai mare pe stocarea internă, în special pe dispozitivele care rulează cele mai avansate modele locale. [...]
Google DeepMind își separă dezbaterea despre AGI de poziția oficială a companiei , lansând o platformă dedicată cercetării și politicilor publice într-un moment în care industria accelerează investițiile și apar tot mai multe declarații că „AGI a sosit”, potrivit The Next Web . Institutul DeepMind (DeepMind Institute – DMI) este prezentat ca un spațiu de cercetare și dezbatere despre inteligența artificială generală (AGI), definită în eseul de lansare ca un sistem care ar manifesta „toate capacitățile cognitive ale creierului uman”. Publicația notează că, deși textul susține că sistemele actuale încă eșuează la unele sarcini de bază, autorii „se așteaptă ca aceste lacune să fie închise curând”. Un element-cheie cu relevanță operațională și de guvernanță: DMI precizează că materialele publicate reflectă opiniile autorilor și „nu ar trebui citite ca poziția oficială a Google”. Platforma va găzdui texte semnate de cercetători din Google DeepMind, Google și comunitatea mai largă, iar eseul de lansare anticipează explicit că autorii „nu vor fi întotdeauna de acord”. Cine conduce și ce teme pune pe agendă DMI are trei directori: Shane Legg (cofondator și Chief AGI Scientist la Google DeepMind), Demis Hassabis (cofondator și președinte al laboratorului, totodată chief scientist la Alphabet) și James Manyika (președinte pentru research, labs, technology and society la Google). Legg este și managing editor. Ca riscuri actuale și emergente, eseul de lansare indică: securitatea cibernetică și riscurile biologice (biorisks); „potențialul de pierdere a controlului” în sisteme viitoare care se îmbunătățesc singure. În context, articolul amintește că, în august, un executiv DeepMind a legat cheltuielile din AI de ideea unor mașini care se auto-îmbunătățesc. Mesajul de prudență: „capabilitățile” să nu depășească „controalele de siguranță” Legg a declarat pentru Financial Times că abilitățile AI nu trebuie să o ia înaintea controalelor de siguranță. În același context, el a spus că apelul CEO-ului Anthropic, Dario Amodei, de a încetini (dar nu opri) lansările de modele de frontieră este „interesant ca direcție” și „merită luat în considerare”. Amodei a afirmat pe 12 septembrie că industria trebuie să încetinească. Tot Legg a spus pentru FT că este prematur să se declare că AGI a fost atinsă, pe fondul unor afirmații recente din industrie: Jensen Huang (Nvidia) a spus pe 7 septembrie că AGI a sosit, iar OpenAI a făcut propria revendicare pe 4 septembrie. Potrivit FT, Legg rămâne „confortabil” cu prognoza sa de 50% șanse ca o formă „minimală” de AGI să apară până în 2028. Primele eseuri și miza economică: politici „cu regret minim” pentru o economie cu AGI Pe lângă eseul de lansare, site-ul listează patru texte, inclusiv unul despre politici economice pentru AGI. În „Economic policy for AGI” (semnat de Julian Jacobs și Alex Imas), autorii evaluează 11 politici folosind analize de literatură, sondaje și 51 de evaluatori tip „agent AI” construiți din date de sondaj pe 51 de economiști reali. Autorii subliniază că „nicio inițiativă nu este răspunsul la tot” și propun trei răspunsuri „cu regret minim”, în funcție de scenariu: Perturbare ușoară: extinderea asigurării de șomaj, lărgirea Earned Income Tax Credit și recalificare condusă de angajatori; Deplasare moderată: transformarea creditului fiscal într-un impozit negativ pe venit; Decuplarea muncii de capital: un „sprijin universal de capital” (universal basic capital backstop), utilizat dacă ponderea muncii în PIB scade pe o perioadă susținută. În același eseu, venitul de bază universal (UBI) este descris drept „un instrument scump și grosier” care poate să nu direcționeze suficient ajutorul acolo unde e nevoie. Datele de opinie citate în articol indică, în sondajul menționat de autori, sprijin de 85% în SUA pentru recalificare finanțată public și 72% pentru asigurarea de șomaj; sprijinul pentru „universal basic capital” este de 54%. Ca scoruri, „universal basic capital” a obținut 76,3/100 la capitolul „agency” și 33,1 la fezabilitate, al doilea cel mai mic scor după o garanție federală a locurilor de muncă. În ansamblu, lansarea DMI instituționalizează o dezbatere internă și externă despre AGI, dar o face cu o delimitare explicită față de „poziția Google” — un detaliu care poate conta atât pentru modul în care sunt interpretate public aceste idei, cât și pentru discuțiile de reglementare și politici publice care se intensifică în jurul modelelor de frontieră. [...]
Apple ar putea reveni pe piața serverelor enterprise cu un model pentru AI în 2029 , bazat pe cipuri M-series Ultra, într-o mișcare care ar extinde utilizarea hardware-ului propriu dincolo de Mac-uri și ar miza pe cererea în creștere pentru infrastructură de inteligență artificială, potrivit Ars Technica . Publicația scrie că Apple lucrează la un server de AI care ar folosi cipuri M-series Ultra, similare celor din desktopurile Mac. O lansare estimată pentru 2029 ar însemna primul server Apple ajuns pe piață „în aproape două decenii” și o revenire notabilă în zona enterprise, după retragerea Xserve în ianuarie 2011. Ce știe piața despre configurații și calendar Conform The Information (citat de Ars Technica), serverul ar urma să vină în două configurații, cu două sau patru cipuri M8 Ultra (o generație viitoare de procesoare Apple). Proiectul ar fi început în urmă cu un an și ar fi avut sprijinul actualului CEO, John Ternus , încă din perioada în care conducea ingineria hardware. De ce contează: cererea de „Mac-uri pentru AI” împinge Apple spre data center Materialul leagă proiectul de vânzările în creștere pentru Mac mini și Mac Studio, pe fondul interesului dezvoltatorilor și companiilor care folosesc aceste sisteme pentru sarcini de AI. The Information susține că firme de AI precum OpenAI au cumpărat „zeci de mii” de Mac mini și Mac Studio pentru antrenarea agenților AI prin învățare prin încercare și eroare (reinforcement learning), iar Anthropic ar fi închiriat Mac mini prin Amazon Web Services. Posibilă colaborare tehnologică cu Nvidia, dar cu risc de anulare Apple ar lua în calcul conectarea cipurilor M8 folosind echipamente de rețelistică pentru centre de date de la Nvidia. În acest context este menționată NVLink Fusion , iar surse citate de The Information spun că Apple și Nvidia ar fi discutat despre utilizarea tehnologiei Nvidia în strategia Apple pentru AI. Totuși, aceeași sursă avertizează că proiectul ar putea fi anulat sau ar putea continua fără integrarea tehnologiei Nvidia. Obstacol operațional: deficitul de cipuri de memorie Ars Technica notează că planurile Apple și popularitatea Mac-urilor în „boom-ul AI” se lovesc de o problemă de lanț de aprovizionare resimțită în toată industria: deficitul de cipuri de memorie, alimentat de investițiile accelerate în centre de date pentru AI. Publicația amintește că această penurie a dus la scumpiri pentru electronice de consum, inclusiv pentru o gamă largă de produse Apple. În acest stadiu, proiectul rămâne la nivel de informații din surse și planuri interne, cu un orizont de timp îndepărtat (2029) și cu incertitudini privind arhitectura finală și parteneriatele tehnologice. [...]
