Этот пост добавлен читателем Naked Science в раздел «Сообщество». Узнайте как это сделать по ссылке.
Nissan демонстрирует безлюдную фабрику будущего
На заводе по производству автомобилей Nissan нет людей — были да все вышли. Всю работу выполняют роботы, включая покраску, сварку и сборку автомобилей. Ну хорошо, вообще промышленные роботы не то чтобы большая новость, но чем же таким отличается инновационный завод Nissan?
Главной особенностью завода является то, что теперь люди больше не вносят какие-либо коррективы в производство, сейчас это могут делать роботы, оснащенные искусственным интеллектом, которые анализируют поступающие им данные. Поэтому на данной конвейерной линии собираются не только автомобили какого-то одного вида, напротив сборочная линия спроектирована таким образом, что все три типа моделей автомобилей Nissan: электрические, гибридные, и с двигателями внутреннего сгорания, могут быть сделаны на одной линии. По мере продвижения по конвейеру каждый автомобиль оснащается нужной трансмиссией.
Руководство компании Nissan заявляет, что подобные инновации будут постепенно внедряться на других заводах компании по всему миру, включая заводы их французского партнера – Renault.
Nissan приводит множество плюсов от роботизации производства это и снижение потребления энергии на 25%, и стремление достичь углеродного нейтралитета, и восстановить прибыльность после эпидемии COVID–19. Но почему-то никто не упоминает о людях? Где рабочие, куда они делись? В одной из новых научно-популярных книг, касающихся развития искусственного интеллекта и робототехники, автор предлагает закрепить на законодательном уровне, выплачивать пенсию людям, которые потеряли работу из-за автоматизации производства (а точнее, робот, нанимаемый вместо человека, пожизненно «платит» последнему достойную пенсию через отчисления в специальный общественный пенсионный фонд). На мой взгляд, платить пенсию не слишком рентабельно, может быть лучше отправлять новых безработных на бесплатные курсы по переобучению? Как вы считаете?
Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl (Cmd) + Enter.
Telegram 
Дзен 
VK
Предстоящие мероприятия
В большинстве случаев планеты и иные тела, вращающиеся вокруг «нормальных» звезд главной последовательности, формируются достаточно далеко от своих светил, чтобы падать на них. Несмотря на это, теперь астрономы увидели, как красный карлик перетягивает на себя вещество от вращающегося вокруг него объекта. Тот уже делает один оборот вокруг своей звезды меньше, чем за полтора часа, и это время может уменьшаться.
Физики впервые обнаружили, что один из самых классических типов сверхпроводников — соединение YbSb₂ — способен нарушать общепринятое правило физики об «обратимости времени». Раньше ученые считали, что подобным странным свойством обладают только редкие и сложные материалы. Это открытие показывает, что необычные квантовые явления могут скрываться и в гораздо более простых сверхпроводящих соединениях.
Новый анализ наблюдений за северной полярной областью Марса заставил ученых пересмотреть представления о составе водяного льда. Выяснилось, что прежние модели заметно искажали одну из его главных характеристик. С учетом этого, местный лед потенциально может быть куда полезнее для персонала будущих марсианских баз.
Новый анализ наблюдений за северной полярной областью Марса заставил ученых пересмотреть представления о составе водяного льда. Выяснилось, что прежние модели заметно искажали одну из его главных характеристик. С учетом этого, местный лед потенциально может быть куда полезнее для персонала будущих марсианских баз.
Во всем мире мужчины в возрасте от 10 до 39 лет чаще всего погибают в авариях. К такому выводу пришла международная команда исследователей в рамках проекта Global Burden of Disease Study 2023, проанализировав данные 204 стран с 1990 по 2023 год. Работа опубликована в журнале The Lancet Public Health, среди соавторов — профессор НИУ ВШЭ Василий Власов.
История и настоящее атомной отрасли насыщены множеством аббревиатур, на первый взгляд совсем загадочных. На деле понять их несложно, а стоящие за этим истории необычны и весьма увлекательны. Ниже мы выделим такие термины. И, как читатель скоро обнаружит, они вплотную касаются его жизни далеко не только через поток электронов из розетки.
Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?
Новый анализ наблюдений за северной полярной областью Марса заставил ученых пересмотреть представления о составе водяного льда. Выяснилось, что прежние модели заметно искажали одну из его главных характеристик. С учетом этого, местный лед потенциально может быть куда полезнее для персонала будущих марсианских баз.
В последние сорок лет на планете идет активное глобальное озеленение — в том числе в засушливых зонах планеты, от полупустынь до степей. Однако современные климатические модели (в отличие от прогнозов климатологов прошлого) никак не предсказывали это событие. Поэтому множество ученых озабочено непредсказуемостью происходящего. Авторы новой работы попытались найти какие-то минусы у этого процесса и частично преуспели: стабильность засушливости в сухих частях планеты действительно под угрозой.
[miniorange_social_login]
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Комментарий на проверке
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Аккаунт заблокирован!
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Что-то пошло не так!
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноЛучшие материалы
Войти
Вконтакте
По e-mail
Google
Яндекс ID
Ваша заявка получена
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно