Американцы перенесли посадку лунохода VIPER на Луну

Для работы на спутнике Земли будет задействован мощный колёсный аппарат, который изначально создавался в качестве наземного дублёра для марсоходов Curiosity и Perseverance. Ровер, известный под техническим обозначением PROMISE (полярный аппарат для наблюдений, картографирования и контактных исследований), долгое время находился в лаборатории реактивного движения и использовался для отработки алгоритмов управления на земных полигонах.

Позже его рассматривали как резервный вариант для отправки на Марс с возможной установкой радиоизотопного генератора. Теперь же пунктом назначения выбрана Луна.

Машина сможет преодолевать значительные расстояния в поисках полезных ископаемых и водяного льда. Ключевое отличие от прежнего проекта VIPER — PROMISE не будет зависеть от солнечного света благодаря тому же РИТЭГу.

Одновременно NASA распределило почти 600 миллионов долларов на четыре новых лунных экспедиции. Компания Astrobotic получила контракт на два модуля Peregrine общей стоимостью 297,9 миллиона долларов.

Firefly Aerospace должна будет доставить одну станцию Blue Ghost за 144,2 миллиона, а Intuitive Machines — модуль Nova-C стоимостью 148,3 миллиона. Каждый из этих подрядчиков уже пытался отправить свои аппараты к Луне, и у всех за плечами разный опыт — как успешный, так и не вполне удачный.

Научная начинка всех четырёх платформ будет унифицирована. NASA рассчитывает не только оценить реальные возможности модулей в идентичных условиях, но и заложить страховочный запас на случай сбоя одного из них.

Посадочные площадки для каждой миссии выбраны разные, чтобы собрать максимум данных для будущего строительства обитаемой базы в районе Южного полюса Луны.

Исследователь из Университета Алабамы в Хантсвилле изучил данные зонда NASA Parker Solar Probe и предложил новое звено в этой головоломке. Ранее считалось, что твёрдые микрочастицы не выживают вблизи Солнца из-за экстремальных температур и мощного излучения.

Поэтому все теории нагрева короны строились на модели плазмы, состоящей лишь из электронов, ионов и магнитных полей. Однако зонд Parker Solar Probe зафиксировал присутствие пыли даже на таких сверхблизких дистанциях.

На зонде нет специального детектора для подсчёта пылинок, их регистрируют косвенным образом: микрозёрна, врезаясь в корпус аппарата на гиперзвуковых скоростях, испаряются и порождают микроскопические плазменные облака. Эти события проявляются в виде характерных всплесков напряжения на антеннах инструмента FIELDS, который обычно измеряет электрические и магнитные поля.

Сайед Аяз включил заряженные пылинки в модели распространения кинетических альфвеновских волн — основных переносчиков энергии в солнечной атмосфере. Как только частицы приобретают заряд (за счёт фотоэффекта или столкновений с плазмой), они начинают влиять на электродинамику системы.

Их масса делает среду более инертной, волны замедляются и могут уносить энергию дальше. Заряд пыли усиливает локальное взаимодействие волн с полями и частицами, что способствует выделению тепла на месте.

Какой из этих механизмов окажется доминирующим, зависит от соотношения массового и зарядового эффектов пылевой компоненты. Учёт пыли меняет представление о том, где именно распределяется и рассеивается колоссальная электромагнитная энергия звезды.

В эксперименте участвовали 232 женщины, которым предлагали блюда по фотографиям в меню. При этом менялся цвет и размер тарелок.

Исследователи предположили, что визуальные иллюзии могут стать бюджетным способом борьбы с перееданием. Например, маленькая посуда делает порцию крупнее, а определённый оттенок влияет на аппетит.

Однако замена тарелок не привела к значимому снижению калорийности или устойчивому переходу на здоровые варианты. Тем не менее учёные зафиксировали несколько интересных выводов.

Когда участницы хотели съесть меньше, они чаще выбирали небольшие тарелки. Для десертов предпочтение отдавалось красной посуде — с неё выбирали более полезные сладости охотнее, чем с зелёной.

С основными блюдами картина оказалась сложнее и зависела от привычек женщины. Те, кто контролирует размер порций в повседневной жизни, чаще останавливались на здоровой пище, поданной на зелёной тарелке.

А те, кто не ограничивает себя в еде, напротив, чаще выбирали те же блюда, но с красной посуды. Это показывает, что реакция на цвет не универсальна, а зависит от личного пищевого поведения.

В итоге учёные пришли к выводу, что проблему переедания одним лишь дизайном посуды решить не получится. Эффект существует, но он слишком слаб и сильно зависит от индивидуальных особенностей, чтобы рекомендовать такие приёмы как самостоятельную меру борьбы с лишним весом.

В экспериментах ИИ-агентам назначали пары ролей с явной разницей во власти: директор и учитель, судья и адвокат, шеф-повар и су-шеф. Модели не просто имитировали диалог, а наследовали социальное положение со всеми его скрытыми ожиданиями, что влияло на их поведение и способы взаимодействия.

Учёные измерили три известных психологических эффекта. Первый — местоименный: в человеческой речи руководители чаще употребляют «мы» и «нас», а подчинённые — «я» и «мне».

Большинство протестированных систем воспроизвели ту же закономерность, причём у моделей семейства GPT она проявилась особенно ярко. Второй эффект — языковая координация, когда собеседник подстраивает стиль под оппонента.

У людей это обычно делает тот, чей статус ниже, однако ИИ подстраивались обоюдно и почти симметрично. Куда серьёзнее оказались результаты по убеждению и вредному подчинению.

Во всех моделях зафиксирован авторитарный перекос: аргументы от высокостатусной роли убеждали ИИ чаще, даже при идентичном содержании. Например, Qwen меняла позицию примерно в 25% случаев от низкостатусного агента и почти в 31% — когда те же доводы исходили «сверху».

Соавтор исследования Снигдха Чатурведи подчеркнула, что именно те социальные инстинкты, которые делают ИИ «живым» и естественным, одновременно могут сделать его небезопасным. Учёные признают, что работали лишь с текстовыми симуляциями и упрощёнными ролевыми моделями — в реальности на восприятие влияют эмоции, интонация и культурный контекст.

В ближайших планах — проверить эти эффекты в живом диалоге с людьми и разработать специальные тренировочные методики, которые помогут моделям сопротивляться опасным социальным сигналам.