Nature (journal)

2026-10-19

STARTUPS · 1 ИСТОЧН. · TechCrunch AI

Laplace Intelligence создает платформу автоматизированного red‑teaming для роботов и беспилотников

Компания Laplace Intelligence, основанная Хауи Суном и Генри Лю из Мичиганского университета, создает систему автоматизированного red‑teaming для физических ИИ: она использует донастроенную симуляцию Nvidia Cosmos, основанную на реальных картах и данных о трафике (включая TomTom), а также ИИ‑агентов, генерирующих крайние сценарии для проверки роботов и автономных машин. Стартап покажет продукт на Startup Battlefield 200 на TechCrunch Disrupt и заявляет о начале генерации выручки.

6.0

2026-10-14

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · The Verge AI

Microsoft выпустила в открытый доступ «Probabilistic Bias Correction» для улучшения прогнозов на 2–6 недель

Исследователи Microsoft опубликовали работу в Nature и выложили в открытый доступ ПО Probabilistic Bias Correction (PBC), которое с помощью машинного обучения корректирует систематические смещения в существующих погодных моделях; авторы сообщают, что PBC улучшил показатели модели ECMWF по большинству задач для осадков и температуры и может работать на CPU. В работе есть соавторы из MIT и ECMWF, метод тестируют партнёры, включая Rhiza Research и Метеослужбу Кении.

8.0

2026-10-14

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · MIT News AI

ML‑постобработка удвоила точность прогнозов погоды на 2–6 недель, утверждают авторы

Исследователи, в том числе из MIT, создали ML‑слой постобработки, который учится исправлять ошибки существующих прогнозных систем; при применении к эталонной модели он удвоил точность прогнозов в диапазоне 2–6 недель, занял первое место в международном конкурсе и впервые превзошёл климатический средний показатель, сообщают авторы в Nature. Среди соавторов — Джуда Коэн, Лестер Маки и исследователи Microsoft и ECMWF.

8.0

2026-10-13

STARTUPS · 1 ИСТОЧН. · TechCrunch AI

Laplace Intelligence создаёт платформу автоматизированного «red‑teaming» на ИИ для роботов и самоуправляемых авто

Стартап из Анн‑Арбора Laplace Intelligence разрабатывает автоматизированный red‑teaming для физических ИИ — на основе пост‑обученной версии симулятора Nvidia Cosmos, привязанной к реальным данным, и ИИ‑агентов, которые генерируют сложные краевые сценарии — чтобы выявлять сбои у роботов, автономных автомобилей и других систем; компания выступит на Startup Battlefield в рамках TechCrunch Disrupt. Основатели Хауи Сан и Генри Лю опираются на исследования Мичиганского университета и стремятся обнаруживать проблемные случаи до развертывания в реальном мире.

6.0

2026-10-01

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · The Decoder

Атараксос (CMU/NYU/Stanford/MIT) обыграл лучшего игрока в Stratego Пима Ниемейера

Исследователи из Carnegie Mellon, NYU, Stanford и MIT в статье в Nature представили Ataraxos — ИИ, который, по мнению авторов, впервые достиг сверхчеловеческого уровня в Stratego; в официальной серии из 20 партий он обыграл Пима Ниемейера со счётом 15–1–4. Система обучается методом самоигр, использует сеть для предсказания скрытых фигур и регуляризацию для поддержания разнообразия стратегий; обучение заняло около недели на 16 Nvidia H100 (плюс четыре дня на четырёх GPU для belief-сети) с оценочным бюджетом ниже $8,000 (цены 2025 года).

8.0

2026-09-30

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · MIT News AI

Искусственный интеллект Ataraxos под руководством MIT превзошёл людей в Stratego

Исследователи из MIT, Carnegie Mellon, NYU и Стэнфорда создали Ataraxos — ИИ, обученный методом самоигры и эффективными алгоритмами, который с большим отрывом обыграл сильнейших игроков в Stratego и превзошёл предыдущие модели при существенно меньших вычислительных затратах; статья опубликована в Nature. Система также обобщается на другие игры с неполной информацией и может помочь в реальных задачах с сокрытой информацией.

8.0

2026-09-30

MODELS · 1 ИСТОЧН. · Google

Модель Google AI заняла 1-е место в прогнозах CDC по госпитализациям с гриппом 2025–26

В итоговом анализе CDC проекта FluSight выяснилось, что из 39 моделей лучшая модель Google наиболее точно соответствовала наблюдаемым госпитализациям по гриппу в США за сезон 2025–26 (октябрь–май). Google сообщает, что прогнозы были подготовлены с помощью инструмента Empirical Research Assistance (ERA); исследование ERA опубликовано в Nature, а технология доступна доверенным тестировщикам в рамках экспериментальных научных инструментов Google.

7.0

2026-09-21

MODELS · 1 ИСТОЧН. · Microsoft Research

Модель ретросинтеза RetroChimera опубликована в Nature и выложена с открытым исходным кодом

Фреймворк ретросинтеза RetroChimera, объединяющий два подпроекта (R-SMILES 2 и NeuralLoc) для улучшения предсказания путей синтеза, опубликован в Nature; авторы также опубликовали код и веса, приведя обширную валидацию, включая восстановление редких типов реакций и zero-shot перенос. В слепых тестах эксперты-химики предпочитали разрывы, предложенные RetroChimera, по сравнению с предложениями составляющих моделей и предыдущими подходами.

7.0

2024-03-20

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · Google Research

Исследование Google показывает, что ИИ улучшает глобальные прогнозы наводнений для неоснащённых водосборов

Google Research опубликовала статью в Nature («Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds»), в которой говорится, что модели машинного обучения (включая LSTM-подходы) значительно улучшают глобальные прогнозы наводнений в районах с дефицитом данных — в среднем продлевая надёжность прогнозов с нуля до пяти дней и позволяя Flood Hub предоставлять прогнозы рек до семи дней для участков более чем в 80 странах; оценка моделей проводилась совместно с ECMWF, а сопутствующие гидрологические данные были опубликованы в открытом доступе.

8.0