Национальное управление США по воздухоплаванию и исследованию космического пространства (NASA) сообщило о том, что космический телескоп «Джеймс Уэбб» (James Webb Space Telescope) успешно прошёл важную фазу испытаний.

Новый космический телескоп станет самой большой и мощной орбитальной обсерваторией в истории: размер составного зеркала равен 6,5 метра. Для сравнения: диаметр зеркала «Хаббла» — 2,4 метра.
Поскольку габариты цельного зеркала телескопа «Джеймс Уэбб» не позволили бы разместить его в ракете-носителе, было решено использовать конструкцию из 18 сегментов, которые будут раздвинуты на орбите.
Итак, сообщается, что «Джеймс Уэбб» успешно прошёл тест кривизны. Работы выполнялись в «чистой комнате» в Центре космических полётов Годдарда (Гринбелт, Мэриленд, США). Кроме того, уже проведены тесты, имитирующие вибрации и акустическое воздействие при запуске.

Теперь телескоп отправится в Космический центр имени Линдона Джонсона, который расположен к юго-востоку от Хьюстона (Техас). Здесь аппарат пройдёт ещё одну серию тестов, имитирующих вакуум и экстремально низкие температуры.
Телескоп «Джеймс Уэбб» планируется отправить в космос при помощи ракеты-носителя «Ариан-5» (Ariane 5): старт намечен на октябрь 2018 года. К выполнению первых научных задач аппарат сможет приступить весной 2019-го.
Apple освоила проверку iPhone внутри закрытой упаковки
HMD снова выпустит модульный смартфон Fusion: экран 120 Гц, 12 ГБ ОЗУ, камера 108 Мп и аккумулятор на 5000 мАч
Роботов с ИИ будут тренировать на полигоне, воспроизводящем реальный мир и в физическом виде, и в симуляции
Учёные нашли способ распознавать «зеркальную жизнь» ещё до её появления в лабораториях
YouTube может внедрить кодек AV2 уже в 2027 году: качество видео останется прежним, а трафик сократится на 30%
Запуск Kimi K3 на локальной инфраструктуре Cerebras: пошаговое руководство
Россия планирует к 2030 году построить 300-кубитный квантовый компьютер и объединить квантовые вычислители в единую сеть
Nvidia советует переоборудовать устаревшие АЭС в центры обработки данных для ИИ