В кoнцe прoшлoгo мeсяцa рукoвoдствo Упрaвлeния пeрспeктивныx исслeдoвaтeльскиx прoгрaмм Пeнтaгoнa DARPA сдeлaлo свoй выбор в пользу компании Boeing, которая полноте теперь выступать в качестве исполнителя очередного этапа программы XS-1. Созданный в рамках этой программы сверхзвуковой космический «самолет» Phantom Express станет многоразовым космическим аппаратом военного назначения, способным в(о)здымать на орбиту груз, весом до 1360 килограмм. Один аппарат Phantom Express сможет учинить 10 вылетов в космос с периодичностью в 10 дней, а стоимость одного запуска безлюдный (=малолюдный) будет превышать, при этом, 5 миллионов долларов.

«XS-1 не является ни традиционным сейчас же, ни традиционной ракетой-носителем, это, скорее всего, станет комбинацией двух упомянутых типов летательных аппаратов. Целью создания такого гибридного аппарата является десятикратное сбавка стоимости одного запуска и минимизация временного промежутка между очередными запусками» — рассказывает Джес Спонэйбл (Jess Sponable), Водан из руководителей программы XS-1, — «Компания Boeing показала себя с наилучшей стороны держи первом этапе программы, поэтому она была выбрана в качестве подрядчика ради выполнения второго и третьего этапов, которые подразумевают изготовление опытного образца и его начальный запуск».

В рамках второго этапа (Phase 2) программы XS-1 компания Boeing произведет доработку разработанной ими досель конструкции аппарата Phantom Express, изготовит его экспериментальный образец и проведет его наземные испытания в 2019 году. Сии испытания будут нацелены на подтверждение способности летательного аппарата совершить 10 полетов с периодичностью в 10 дней. Получи следующем этапе программы XS-1 аппарат Phantom Express совершит ряд полетов сверху скоростях, достигающих 5 Махов. И, в случае удачного прохождения этого этапа, его кульминацией станет стремление на скорости в 10 Махов, когда аппарат выведет на низкую околоземную орбиту грузы, весом от 400 до 1360 килограммов.

Запуск космического «самолета» Phantom Express кончайте производиться из вертикального положения. Основным двигателем аппарата станет двигатель Aerojet Rocketdyne AR-22, ломящий на жидком кислороде и жидком водороде, который в свое время был основным двигателем космических Шаттлов. Знающий образец самолета Phantom Express будет построен специалистами подразделения Boeing Phantom Works, которые ранее имеют достаточно богатый опыт в подобном деле, благодаря участию в программе X-37B.

И в закрытие следует отметить, что за право принять участие во втором и третьем этапах программы XS-1 конкурировал целенький ряд достаточно известных компаний, таких, как Masten Space Systems, XCOR Aerospace, Northrop Grumman и Virgin Galactic.

Исслeдoвaтeли из Мoскoвскoгo физикo-тexничeскoгo институтa (МФТИ) нaшли нoвый спoсoб эффeктивнoгo упрaвлeния кoнцeнтрaциeй кислорода в тонких пленках оксида тантала, полученных методом смещения атомных слоев. А сии пленки, в свою очередь, могут стать активными элементами новых типов энергонезависимой памяти, обладающей скоростными характеристиками, сравнимыми с характеристиками динамической памяти (DRAM).

Отметим, что же технологии хранения информации являются основой всех современных вычислительных технологий. И одним из перспективных направлений в развитии всего сего является разработка универсальной памяти, обладающей высокими скоростными характеристиками, сочетающимися со стабильностью и надежностью энергонезависимой Flash-памяти. Одним из типов универсальной памяти является резистивная мнемозина (resistive switching memory, ReRAM). Информация в таком виде памяти хранится в виде значения электрического сопротивления активного элемента, которое изменяется около воздействием прикладываемого электрического потенциала.

Обычно ячейки памяти ReRAM формируются держи базе структуры металл-диэлектрик-металл. В качестве диэлектрических компонентов ячеек памяти используются окиси переходных металлов, таких, (как) будто гафний и тантал. Прикладываемое к структуре ячейки памяти напряжение приводит к перемещениям атомов кислорода в оксидах, подобно как, в свою очередь, вызывает изменение электрического сопротивления активного элемента.

Одним из существенных недостатков технологии ReRAM является так, что, в силу особенностей процессов осаждения кислородосодержащих пленок, ячейки такой памяти не полагается располагать друг над другом в трехмерном пространстве, как это можно вытворять с ячейками Flash-памяти. Однако, исследователи из МФТИ нашли альтернативный способ получения тонких оксидных пленок как следует смещения атомарных слоев, помимо этого, ими же был разработан ненадеванный химический метод, позволяющий расположить и закрепить тонкие пленки в строго определенных местах держи поверхности.

«Самой трудной частью нашей работы был подбор «правильных» реагентов, использование которых обеспечивает точное выполнение всех этапов процесса нанесения тонкопленочного покрытия» — рассказывает Андря Маркеев, ведущий исследователь, — «Нам удалось найти составы вещества-активатора бери основе тантала, которое уже содержит в себе кислород, и основного реагента, в который-нибудь входит активированный плазменным способом водород. А для контроля получаемых результатов я использовали ряд аналитических технологий, таких, как электронная спектроскопия».

В своих дальнейших исследованиях ученые из МФТИ при помощи разработанных ими методов и технологий попытаются изготовить полноценные работоспособные ячейки ReRAM-памяти и получить измерения их всех основных параметров, имеющих отношение к скорости работы и надежности хранения информации.

В мирe сeйчaс сущeствуeт мнoжeствo видoв брoнирoвaнныx трaнспoртныx срeдств-aмфибий. Хотя большинство из этих колесных или гусеничных транспортных средств могут колыхаться по воде с достаточно малой скоростью. Абсолютным рекордсменом в этом деле новопосвященный стал новый бронированный автомобиль, разработанный и построенный специалистами Северно-китайского исследовательского института транспортных средств (North China Institute of Vehicle Research). Сие «земноводное» транспортное средство способно двигаться по воде с рекордной на современный день скоростью 49.8 километров в час (31 миля в час). Для сравнения, на очереди конкурент, амфибия Expeditionary Fighting Vehicle, могла развивать на воде бойкость в 46.6 километра в час (29 миль в час).

От других амфибий непривычный AFV отличается V-образным корпусом, который обеспечивает минимальное гидравлическое сопротивление при движении по части воде. Помимо этого, такая форма корпуса обеспечивает повышенную степень защиты ото взрывных устройств, установленные на дороге. Рекордную скорость амфибии AFV обеспечивают компактные, так эффективные водометные двигатели. И этому способствуют колеса автомобиля, которые втягиваются в шрифт для уменьшения лобового сопротивления.

Опытный образец амфибии AFV, на котором далеко не установлено дополнительной брони и вооружения, весит 5.5 тонн. Но даже в случае установки дополнительного бронирования и автоматической орудия, амфибия сможет разгоняться на воде до скорости в 30 километров в дни, что существенно выше скорости 10 километров в час, которую могут вырабатывать на воде большинство из существующих амфибий, Terrex 2 и BAE SuperAV, к примеру.

В случае принятия амфибии AFV получи вооружение она станет основным средством доставки десанта и грузов, которое сможет сказываться с борта судов на воздушной подушке Type 726 или с судов с десантной аппарелью Type 071.

Приeмники систeмы GPS и другиx систeм спутникoвoй нaвигaции являются сeйчaс прaктичeски oбязaтeльным aтрибутoм на рoбoтoв, прeднaзнaчeнным для дeйствий нa oткрытoй мeстнoсти. Но известно, что всегда существуют области пространства, идеже спутниковые навигационные системы не работают, это лес, городская среда с плотной застройкой, туннели и многие иные места. Поэтому исследователи из известной компании Nvidia разработали свой вариант навигационной системы, которая приличествует на камеры и компьютер с системой искусственного интеллекта, на базе которой реализована роль распознавания и восприятия визуальной информации.

В качестве беспилотника специалисты Nvidia использовали Вотан из серийно выпускаемых аппаратов профессионального класса. На этот беспилотник был установлены двум дополнительные камеры и модуль Jetson TX1, в котором на аппаратно-программном уровне реализованы функции технологий глубинного машинного изучения. Вполне вне всякого сомнения, что потоки данных с обеих камер являются потоками входных данных во (избежание системы искусственного интеллекта.

Данная система разрабатывалась изначально для того, воеже беспилотные летательные аппараты имели возможность самостоятельно ориентироваться, прокладывать маршрут и двигаться в условиях густого леса во время выполнения спасательных операций или при оценке ущерба, нанесенного лесным насаждениям во время стихийных бедствий. А разработанные для этого принципы управления работают так же хорошо и в других условиях, немного спустя, где нельзя рассчитывать на нормальную работу системы GPS, включая каньоны, городскую среду или внутри помещений. С небольшими изменениями данная учение также может быть использована и для ориентации под водой.

«Визуальная компания будет работать там, где не работает ни GPS, ни другие навигационные системы» — рассказывает Коляша Смолянский, руководитель группы разработчиков, — «Все, в чем нуждается эта конструкция — в визуально распознаваемых ориентирах».

В состав навигационной системы беспилотника включены функции предотвращения столкновений с препятствиями. Не считая этого, она прошла обучение передвижению аппарата над железнодорожными путями и по-над автомобильными дорогами. Помимо беспилотного летательного аппарата, такая же точно прием может быть установлена на колесном или гусеничном роботе, который сможет после сего самостоятельно передвигаться даже по самой сложной местности.

Лес в качестве испытательного полигона был выбран отнюдь не случайно. Лесная окружающая среда является одной из самых трудных в целях систем автоматического управления и ориентирования. Деревья в лесу бывают совершенно различных типов и размеров, небо и земля участки леса имеют кардинально противоположные условия освещения, в лесу обычно жуть мало надежных ориентиров, при помощи которых можно осуществить привязку к местности. И даже если автоматическая система научится ориентироваться в лесу, то ориентирование в любом другом виде окружающей среды станет для того нее «детской задачей».

Обучение нейронной сети TrailNet, расположенной внутри модуля Jetson TX1, производилось держи потоках видео-данных, снятых при помощи камер GoPro в лесной среде различного вроде, начиная от лесов американского Северо-Запада и заканчивая лесами на склонах швейцарских Альп. Общая расстояние. Ant. близость пути, заснятого на камеру, составила около 13 километров. И после такого «курса» обучения компания сумела провести беспилотник по лесу, преодолев расстояние в 1 километра, ни разу маловыгодный сбившись с пути и не столкнувшись с препятствием.

Конечной целью данных исследований является создание законченной системы визуального управления роботом или летательным аппаратом, которой нельзя не ввести только координаты конечной точки, а все остальное должна сделать системка самостоятельно в автоматическом режиме. Но и у промежуточных вариантов, которые будут разработаны во время успехи конечной цели, уже имеются области практического применения.