технологии

Вклад армянского народа в развитие мировой цивилизации, науки и культуры охватывает множество эпох — от древнейшего виноделия до передовых технологий современности. Ниже перечислены 12 Армян, которые изменили мир своими выдающимися достижениями в науке, медицине и искусстве.

Иван Айвазовский (Ованес Айвазян)

Выдающийся русско-армянский художник-романтик XIX века. Родился в Крыму в армянской семье и при крещении получил имя Ованес Айвазян. Он стал одним из самых знаменитых и успешных живописцев своей эпохи. Мировую славу ему принесли монументальные и эмоциональные морские пейзажи. За свою творческую карьеру, которая продлилась почти 60 лет, мастер создал около 6000 полотен, ставших классикой мирового изобразительного искусства.

Росс Багдасарян (Дэвид Севиль)

Армяно-американский актер, музыкант и кинопродюсер. Родился в Калифорнии в семье иммигрантов из Османской империи. Был тесно связан с миром театра и кино, играл в голливудских фильмах и бродвейских постановках. Под творческим псевдонимом Дэвид Севиль в 1958 году он придумал всемирно известных анимационных персонажей — Элвина и Бурундуков. Это изобретательное музыкально-визуальное творение принесло ему две престижные премии «Грэмми».

Шер (Шерилин Саркисян)

Американская поп-исполнительница, удостоенная неофициального титула «Богиня поп-музыки». Ее карьера стала символом женской независимости и автономии в индустрии шоу-бизнеса, где в то время доминировали мужчины. Получила известность в дуэте со своим супругом Сонни (хит «I Got You Babe»), после чего построила феноменальную сольную карьеру. Шер — обладательница уникальной коллекции наград: «Оскара», «Грэмми», «Эмми», трех «Золотых глобусов», пальмовой ветви Каннского кинофестиваля и модной премии CFDA. Она продала более 100 миллионов пластинок и остается единственным артистом, чьи синглы возглавляли чарт Billboard в каждом десятилетии на протяжении полувека (с 1960-х по 2010-е годы).

Арам Хачатурян

Выдающийся советский армянский композитор и дирижер, имеющий в Армении статус национального героя. В своем творчестве он гармонично соединил строгие русские музыкальные традиции со сложными и колоритными армянскими народными мотивами. Хачатурян создал первую в истории армянскую балетную музыку, симфонию и концерт. Мировую известность ему принесли балеты «Спартак» и «Гаянэ», а входящий в последний «Танец с саблями» стал одним из самых узнаваемых музыкальных фрагментов в мире.

Аршил Горки (Востаник Манук Адоян)

Американский художник, родившийся в Османской империи под именем Востаник Манук Адоян. В 1915 году вместе с семьей он был вынужден спасаться бегством от Геноцида армян, а в 1920 году переехал в США. Там он взял псевдоним Аршил Горки и стал одним из отцов-основателей абстрактного экспрессионизма и видным сюрреалистом. Трагические события юности и пережитые страдания наложили глубокий отпечаток на его художественный стиль и содержание большинства его полотен.

Анна Казаньцзян Лонгобардо

Американский инженер армянского происхождения, разрушившая гендерные барьеры в точных науках. В 1949 году она стала первой в истории женщиной, получившей инженерную степень в престижном Колумбийском университете. Анна внесла огромный вклад в развитие аэрокосмической отрасли и стала первой женщиной в США, работавшей непосредственно на военных кораблях и подводных лодках ВМФ. Созданные ею проекты существенно повысили точность навигации субмарин, находящихся ниже глубины перископа. За свои заслуги она была удостоена медали Эглестона и стала соучредителем Общества женщин-инженеров.

Раймонд Дамадян

Армяно-американский врач и ученый, чьи медицинские изыскания совершили революцию в мировой диагностике. Доктор Дамадян является создателем магнитно-резонансной томографии (МРТ). Он стал первым в истории медиком, который успешно провел полное сканирование человеческого тела для выявления и диагностики онкологических заболеваний. За свои фундаментальные исследования Дамадян получил множество национальных и международных наград.

Ованнес Адамян

Советский армянский инженер-технолог, опередивший свое время в области телекоммуникаций. Он является первым в мире разработчиком, создавшим жизнеспособную технологию трехцветного (цветного) телевидения. Свои технологические принципы Адамян запатентовал еще в 1908 году, а ровно через 20 лет, в 1928 году, в Лондоне на основе его изобретений был впервые публично продемонстрирован работающий экспериментальный цветной телевизор.

Лютер Джордж Симджян

Один из самых продуктивных изобретателей XX века. Спасаясь от Геноцида армян в Османской империи, в 1920 году он иммигрировал в США. За свою долгую жизнь Симджян оформил более 200 патентов на самые разные устройства. Среди его главных подарков человечеству — банкомат (автомат для выдачи наличных денег), аппарат для цветного рентгеновского снимка и самофиксирующаяся камера. Свой финальный патент неутомимый изобретатель подал в возрасте 92 лет.

Вараздат Казанджян

Армяно-американский хирург, официально признанный основателем современной пластической хирургии. Бежав в США из Османской империи из-за преследований армян, он окончил стоматологический факультет. Во время Первой мировой войны работал военным челюстно-лицевым хирургом, восстанавливая лица раненым солдатам. После войны он систематизировал свой уникальный опыт, разработав базовые хирургические методы и стандарты реконструкции тканей, которыми пластические хирурги пользуются до сих пор.

Кристофер Тер-Серобян

Армянский химик из Стамбула, чей научный труд лег в основу безопасности американской финансовой системы. В 1854 году правительство США наняло его для разработки уникального оттенка краски, который невозможно было бы скопировать или подделать. Тер-Серобян создал уникальную формулу зеленого цвета, которая до сегодняшнего дня применяется при производстве американских долларов. Полученный гонорар в размере 6000 долларов позволил ученому успешно завершить обучение на фармацевта.

Мэрилин Гамильтон

Армяно-американка, изобретательница и предпринимательница. После катастрофы во время полета на дельтаплане она оказалась прикована к постели и потеряла возможность пользоваться ногами. Недовольная громоздкостью и неповоротливостью обычных инвалидных кресел, Мэрилин спроектировала инновационную легкую и маневренную коляску Quickie. Сегодня эта модель является самой популярной среди спортсменов с ограниченными возможностями по всему миру. Свою невероятную стойкость и волю к жизни Гамильтон объясняет примером своей бабушки, выжившей во время Геноцида армян.

У подножия горы Фудзи компания Toyota возводит экспериментальный мегаполис Woven City, который должен стать глобальной лабораторией для отработки технологий искусственного интеллекта и автономного транспорта.

О деталях этого футуристического проекта рассказывает издание Euronews, отмечая, что первые «ткачи» — именно так называют жителей инновационного поселения — уже начали осваивать улицы вместе с беспилотниками и курьерскими роботами. На данный момент город занимает 47 тысяч квадратных метров, однако в планах разработчиков расширить территорию проекта почти в шесть раз.

Название Woven City отсылает к историческим корням Toyota как производителя ткацких станков, подчеркивая идею «переплетения» технологий и повседневности. Старший вице-президент Woven by Toyota Дайсукэ Тойода акцентировал внимание на социальной значимости инициативы: «Woven City призван по‑новому интегрировать мобильность в систему социальной инфраструктуры. Таким образом мы стремимся создать большую ценность». Основной упор делается на анализе данных о пешеходных потоках для обеспечения максимальной безопасности городской среды не только для пассажиров транспорта, но и для каждого человека на улице.

Лаборатория под открытым небом

Город функционирует как контролируемая среда, позволяющая обходить жесткие законодательные ограничения Японии на использование автономных систем на дорогах общего пользования. Здесь тестируются не только наземные беспилотники, но и сложные подземные логистические коридоры, а также прототипы летающих такси. Комментируя регуляторную значимость проекта, Дайсукэ Тойода пояснил: «Здесь мы можем пробовать разные решения и сначала доказать, что они безопасны и работоспособны. А затем, опираясь на эти данные, надеемся помочь властям совершенствовать нормативы».

Жители в роли испытателей

Особенность Woven City заключается в том, что его обитатели не просто пользуются комфортом будущего, но и активно участвуют в совершенствовании систем. Автомобильный эксперт Синья Ямамото сравнил местных жителей с «тест-пилотами», которые предоставляют разработчикам прямую обратную связь о полезности внедряемых решений.

Ключевые факты о проекте:

• Население: в настоящее время проживает около 100 человек, планируемый максимум — 2 000.
• Инвестиции: общая стоимость проекта оценивается в 10 миллиардов долларов (около 8,5 млрд евро).
• Инфраструктура: город разделен на зоны для скоростного транспорта, личной мобильности и пешеходных прогулок.
• Площадь: финальный размер поселения составит около 294 тыс. кв. метров.

Проект стремится создать общество «душевного спокойствия», где технологии органично дополняют человеческую жизнь. По словам создателей, Woven City — это не просто выставка достижений, а реальный инструмент для формирования будущих норм безопасности и надежности глобальной мобильности.

Квантовые компьютеры уже много лет называют машиной будущего. Им приписывают способность взламывать любые шифры, моделировать молекулы и ускорять научные открытия на десятилетия. Но есть проблема, о которой долго предпочитали говорить вполголоса. Эти компьютеры почти не умеют работать стабильно.

В основе квантовых вычислений лежат кубиты — элементы, которые могут находиться сразу в нескольких состояниях. Именно это делает квантовые машины столь мощными. Но одновременно именно это делает их крайне хрупкими. Малейшее вмешательство — тепло, вибрация, электромагнитный шум — может разрушить вычисление.

Поэтому сегодня главная гонка в квантовой индустрии связана не с ростом скорости, а с попыткой удержать вычисления от развала. Согласно аналитическому обзору, именно исправление ошибок стало ключевым узким местом всей технологии.

Почему квантовые компьютеры ошибаются чаще обычных

Обычный компьютер работает предсказуемо. Если он ошибается, это почти всегда программная проблема. Квантовый компьютер ошибается по другой причине. Он буквально существует на границе между вычислением и хаосом.

Кубит нельзя просто «потрогать» или проверить, не разрушив его состояние. Пока вычисление продолжается, кубиты должны оставаться в особом, нестабильном режиме. Чем дольше длится вычисление и чем больше кубитов участвует, тем выше вероятность сбоя.

Инженеры быстро поняли, что простого решения не существует. Нельзя просто добавить «проверку ошибок», как в обычных системах. Любая проверка сама по себе меняет состояние кубитов. Поэтому разработчики начали создавать сложные схемы, где десятки физических кубитов объединяются в один логический. Такой логический кубит ведёт себя устойчивее, но цена за это огромна. Иногда для одного надёжного кубита требуется несколько десятков реальных. Именно поэтому даже самые продвинутые квантовые компьютеры сегодня выполняют очень ограниченный круг задач. Они слишком много времени тратят на то, чтобы не сломаться.

«Розеттский камень» и странные решения инженеров

В 2025 году исследователи из Австралии предложили подход, который сами назвали «розеттским камнем квантовых вычислений». Это сравнение не случайно. Когда-то Розеттский камень позволил расшифровать древние тексты. Здесь идея похожая — перевести сложный квантовый язык в более управляемую форму.

Вместо того чтобы увеличивать число кубитов, ученые пошли другим путём. Они использовали один ион, удерживаемый в специальной ловушке, и задействовали его колебания как носитель информации. Один объект — несколько состояний.

Это позволило кодировать квантовую информацию компактнее и с меньшим числом ошибок. Важный бонус — установка работает при комнатной температуре, без экстремального охлаждения, которое требуется большинству квантовых систем.

Однако у подхода есть ограничения. Он подходит не для всех типов задач и не позволяет сделать универсальный квантовый компьютер. Но он показал, что путь к устойчивости может лежать не через наращивание масштабов, а через более хитрую архитектуру.

Магия без сказок: как очищают квантовые состояния

В квантовой физике есть термин, который звучит почти несерьёзно — «магические состояния». Но за ним стоит очень конкретная идея. Это такие квантовые конфигурации, которые невозможно эффективно воспроизвести на обычных компьютерах.

Именно они позволяют квантовым машинам делать то, что классическим недоступно. Проблема в том, что такие состояния крайне нестабильны. Они шумят, распадаются и теряют точность.

Решение называется дистилляцией. Это процесс, при котором берут много плохих, зашумлённых состояний и получают из них небольшое количество гораздо более чистых. Примерно как перегонка спирта или очистка воды. В 2025 году исследователи показали, что такую очистку можно применять уже к логическим кубитам, а не только к отдельным физическим элементам. Это стало серьёзным шагом вперёд. По утверждению разработчиков, уровень ошибок удалось снизить с одной на тысячу операций до одной на миллиард. Для квантовых вычислений это почти революция.

Цена прогресса и границы возможного

Однако у этой магии есть цена. Чтобы получить одно стабильное магическое состояние, приходится жертвовать множеством других. Значительная часть ресурсов квантового компьютера уходит не на решение задач, а на обслуживание самого себя.

Фактически современные квантовые машины большую часть времени заняты борьбой с собственными ошибками. Но альтернативы пока нет. Без этого они вообще не смогут выйти за рамки лабораторных экспериментов.

Исследователи сходятся во мнении, что именно магические состояния и методы их очистки станут фундаментом будущих квантовых архитектур. Пусть это дорого, сложно и неэффективно с точки зрения сегодняшних стандартов.

Но история технологий показывает: именно такие странные и неуклюжие решения часто становятся основой прорыва.

Квантовые компьютеры всё ещё далеки от повседневного применения. Но впервые за долгое время стало ясно, что путь к настоящему квантовому превосходству существует. И он лежит не через скорость, а через контроль над ошибками.

В Великобритании владелец малого онлайн-магазина рассказал, что его ИИ-чат отлично работал более полугода. Помощник консультировал клиентов и помогал оформлять заказы. Но один покупатель сумел обмануть систему и получить купон на 80% скидки.

Как пояснил предприниматель, клиент сначала убедил чат-бота дать 25% скидки. Затем разговор зашел о процентах и расчетах. В итоге ИИ «впечатлился» и увеличил скидку до 80%. После этого покупатель оформил заказ почти на £8 тысяч.

Как ИИ «придумал» купон

По словам владельца, бот сгенерировал код, которого не существовало в системе. Это был случайный набор символов. Он предназначался лишь для демонстрации, а не реальной транзакции. Однако клиент воспользовался кодом и завершил покупку.

«Малый бизнес в Англии. На веб-сайте есть ИИ-чат… Клиент общался с ИИ в чате, и ему удалось убедить ИИ предоставить ему скидку в размере 25%, а затем он договорился с ИИ о скидке в размере 80%», — рассказал владелец магазина. Он отметил, что при исполнении заказа потерял бы тысячи фунтов только на себестоимости.

Угроза суда и отмена сделки

Когда продавец попросил отменить заказ, клиент пригрозил судом. «Они дали мне 3 дня на ответ», — сообщил предприниматель. Деньги были возвращены, а заказ аннулирован владельцем. «Деньги уже возвращены. Предполагается, что чат-бот не принимает финансовых решений», — добавил он. По его словам, пользователь около часа уговаривал систему, проверяя её «математику». Итогом стала фальшивая скидка, созданная ради впечатления клиента.

Мировой рынок полупроводников может достичь оборота в $1 трлн уже в этом году, пишет 3dnews, ссылаясь на прогнозы отрасли. Ещё недавно считалось, что такой уровень будет достигнут лишь к концу десятилетия. Теперь этот рубеж сдвигается сразу на четыре года вперёд. Рост оказался напрямую связан с бумом искусственного интеллекта. В прошлом году рынок увеличился до $792 млрд. Если в этом году он вырастет ещё на 26%, отметка в $1 трлн будет пройдена уже сейчас.

ИИ меняет темпы роста отрасли

Глава отраслевой ассоциации SIA Джон Нойффер заявил, что ускорение носит системный характер. Он подчеркнул: «Наша технология лежит в основе практически каждой критически важной со стратегической точки зрения отрасли. Это весьма хороший фундаментальный знак». Ранее, по его словам, такие прогнозы считались нереалистичными. По оценке Нойффера, экспоненциальный рост в полупроводниках усиливает эффект и в других секторах экономики. Именно ИИ стал главным драйвером, резко изменившим ожидания рынка. В результате долгосрочные прогнозы пришлось пересмотреть.

Где растут доходы быстрее всего

Выручка от логических компонентов за прошлый год выросла на 40% и достигла $302 млрд. Аналитики допускают, что рост цен опережал физические объёмы производства. Это означает, что денежный рост был выше реального выпуска.

Сегмент памяти показал рост на 35% и принёс $223,1 млрд. Во втором полугодии ускорилось повышение цен. Это создаёт предпосылки для ещё более сильной динамики в текущем году.

Политика и циклы никуда не делись

Нойффер отметил, что цикличность рынка сохранится и в будущем. Однако общий масштаб отрасли стал значительно больше. Торговое противостояние США и Китая нанесло ущерб рынку, но эффект оказался слабее ожиданий.

Глава SIA считает, что американской полупроводниковой индустрии потребуется дополнительная государственная поддержка. Речь идёт о финансировании исследований и разработок. Он также подчеркнул важность открытой иммиграционной политики для привлечения специалистов.

Историю телевидения традиционно связывают с именем Джона Логи Бэрда. Однако, как показывает материал, реальный путь этой технологии был намного сложнее. Телевидение возникло не как единичное открытие, а как результат десятилетий параллельных экспериментов в разных странах.

В январе 1926 года Бэрд провел публичную демонстрацию устройства Televisor в Лондоне. На экране появился размытый движущийся образ куклы Stooky Bill. Качество изображения было примитивным. Но сам факт передачи живого изображения по воздуху произвел эффект сенсации.

Эта демонстрация доказала принципиальную возможность телевидения. Она показала, что изображение можно не только записывать, но и транслировать. Именно этот момент стал переломным для дальнейшего развития технологии.

От первых идей к технической возможности

Идея передачи изображения возникла задолго до появления работающих телевизоров. Термин «телевидение» предложил инженер Константин Перский еще в 1900 году. Он объединил понятия «видеть» и «расстояние». Однако практической реализации тогда не существовало.

В XIX веке ученые открыли свойства селена, способного превращать свет в электрический сигнал. Это дало надежду на передачу изображений. Но чувствительность фотоэлементов была слишком низкой. Электросети также не выдерживали нужных объемов данных.

Немецкий изобретатель Пауль Нипков предложил механическую систему с вращающимся диском. Он запатентовал ее в 1885 году. Диск последовательно сканировал изображение. Однако технология оказалась нежизнеспособной из-за технических ограничений эпохи.

Почему у телевидения нет одного автора

Бэрд переработал идеи Нипкова, изменив расположение источника света и фотоэлементов. Его ассистент позже вспоминал: «Изображения были немного размытыми, но это было поразительно». Газета The Times писала, что изображение было «Слабое и часто размытое», но подтверждало сам факт передачи движения.

Параллельно свои разработки вели и другие инженеры. В США Чарльз Дженкинс демонстрировал систему radiovision. Крупные компании начали собственные эксперименты. Эти процессы шли одновременно и независимо друг от друга.

Историки подчеркивают, что телевидение — это коллективное изобретение. В 1930-х механические системы уступили электронным. Лучевые трубки позволили добиться стабильного изображения. Началось лицензирование телестанций.

После Второй мировой войны телевидение стало массовым. К 1952 году в США насчитывалось 24,3 млн телевизоров. Телевидение изменило новости, развлечения и рекламу. Оно сформировало массовую аудиторию. Так технология, начавшаяся с размытых силуэтов, стала одним из главных медиа современности.

Ученые со всего мира проверили пределы возможностей ИИ. Обновлённый тест Humanity’s Last Exam был описан в материале The Conversation, а результаты опубликованы в Nature. Итоги оказались неожиданно слабыми даже для самых мощных моделей.

Над бенчмарком работала группа из почти тысячи исследователей. Они создали предельную проверку для машинного интеллекта. Название теста сразу задало тон — «Последний экзамен человечества».

В экзамен вошли 2500 сложных вопросов. Они охватывают математику, биологию, физику и гуманитарные науки. Даже модели уровня GPT-5 и Gemini 2.5 Pro набрали около 25 процентов.

Зубрежка вместо мышления

ИИ уверенно справляется со школьными и типовыми заданиями. Но в этом тесте он оказался беспомощным. Причина — способ обучения нейросетей.

Если ответ есть в интернете или обучающих данных, модель его находит. Но вопросы экзамена не имеют готовых решений. Они требуют логики и применения знаний в новых условиях.

Примером стал перевод надписи на древнем языке. Таких текстов нет в учебниках. Здесь и выяснилось, что за «интеллектом» часто скрывается память.

Гонка за баллами

После публикации теста разработчики начали натаскивать модели. Новые версии, такие как GPT-5.2 и Gemini 3 Pro, уже показывают 30–38 процентов. Ученые подчеркивают: это не рост интеллекта.

Авторы статьи отмечают: «Человеческий интеллект первичен, язык — это инструмент». У моделей язык и есть интеллект, под ним ничего нет. Высокие баллы не означают умение принимать сложные решения.

Исследователи советуют не доверять бенчмаркам слепо. Экзамен показал, что до гибкого человеческого разума машинам ещё далеко.