На ежегодной отраслевой премии «Промышленная робототехника» отметят компании, регионы и субъекты РФ, учёных, инженеров и студентов за достижения в разработке и внедрении промышленных роботов, учебные заведения — за подготовку кадров, а также СМИ, освещающие новости отрасли. Подать заявку можно до 20 июня.

Ученые МФТИ в составе международной группы ученых разработали систему обработки данных 4D-радаров для беспилотников. RadarSFEMOS определяет расположение и движение объектов с большой точностью даже в сложных погодных условиях, где камеры и лидары слепнут: в дождь, снег и туман. В будущем технологию планируют интегрировать в отечественные беспилотные грузовики, а также в городские такси.  Исследование опубликовано в международном научном журнале IEEE Robotics and Automation Letters.

На конференции «Технологии Геоскана 2025» компания впервые официально продемонстрировала модификацию беспилотника самолетного типа «Геоскан 201 Видео», оснащенную компактной комбинированной видео- и тепловизионной камерой PV32 собственной разработки с трехосевой гиростабилизацией. Встроенный в камеру процессорный модуль позволяет реализовывать алгоритмы ИИ в полете.

Команда инженеров из Москвы «Высокое напряжение» для нового сезона «Битвы роботов» создала мощного механического «Скарабея».

Компания "Дронсхаб групп" вывела на российский рынок облачный сервис дистанционного управления, контроля и диспетчеризации беспилотной наземной техники.

ML-разработчики Школы анализа данных Яндекса при поддержке Yandex B2B Tech и ДВФУ создали и выложили в открытый доступ нейросеть, которая умеет определять объём, массу и виды мусора на побережьях водоёмов.

Созданная нейроморфная система способна генерировать электрические сигналы, необходимые для обработки информации, максимально приближенные по характеристикам к тем, которые обеспечивают работу головного мозга.

Объединенная команда ФКН НИУ ВШЭ и Института AIRI заняла первое место во всех номинациях международного соревнования League of Robot Runners, посвященного развитию исследований в области многоагентного поиска пути (MAPF) и ИИ-систем распределения задач между роботами на крупных складах.

Ученые компании Smart Engines обучили ИИ распознавать трудночитаемые рукописные слова, такие как "шиншилла", без языкового контекста.

Ученые российской компании Smart Engines совершили прорыв в области диагностики турбореактивных двигателей. Исследователи предложили новую методику с применением искусственного интеллекта для выполнения томографии реактивного двигателя целиком – без разбора на детали и за одно томографическое измерение на серийной промышленной установке. В разработку ИИ-технологии было вложено $5 млн.