• Теги
    • избранные теги
    • Сферы200
      • Показать ещё
      Страны / Регионы227
      • Показать ещё
      Разное231
      • Показать ещё
      Формат32
      Международные организации16
      • Показать ещё
      Люди68
      • Показать ещё
      Показатели18
      • Показать ещё
      Издания12
      • Показать ещё
      Компании98
      • Показать ещё
Выбор редакции
07 ноября, 22:26

В Госдуме констатировали развал российской науки

Хроническое недофинансирование науки и командно-силовой крен госуправления продолжают толкать Россию в болото технологическое отсталости.На сегодняшний день РФ выделяет из федерального бюджета на науку в десятки раз меньше, чем развитые страны, заявил в четверг председатель комитета Госдумы по образованию и науке Вячеслав Никонов.Несмотря на профицит федеральной казны, гигантские резервы Фонда национального благосостояния и поручение президента совершить технологический рывок, отставание по финансированию научных разработок только нарастает.«Если два года назад по размеру государственных финансов, выделяемых на науку, мы отставали от США в 28 раз, сегодня мы отстаем в 33 раза. От Китая мы отставали в 18 раз, сейчас отстаем в 22 раза, от Германии мы отставали в пять раз, сейчас отстаем в восемь раз. От Южной Кореи по общему объему государственного финансирования науки Россия отстает в четыре раза», - заявил Никонов.Российская наука, продолжил он, является единственной в мире, где третье десятилетие подряд сокращается количество исследователей.
«Майские указы» 2012 года о развитии науки были де-факто провалены. Они требовали увеличить расходы на исследования и разработки до 1,77% от ВВП. «В реальности они составляют сейчас 1,11 % от ВВП», - констатировал Никонов, подчеркнув, что следствием такой политики становится «отставание по тем параметрам, которые определяют будущее страны» (цитаты по ТАСС).В 2018 года на гражданскую науку из федерального бюджета было выделено 420,5 млрд рублей - втрое меньше, чем на содержание аппарата чиновников и органов госвласти (1,3 трлн рублей), в 5 раз меньше, чем на правоохранительную систему (2 трлн рублей), и в 7 раз меньше, чем получила армия и предприятия, работающие на гособоронзаказ (3 трлн рублей).По сравнению с кризисными 2016-17 гг финансирование науки увеличилось на 42,6 млрд рублей, или 11,2%, однако оно по-прежнему ниже, чем в 2013 году (425 млрд рублей).Если же оценивать расходы в реальном выражении, с учетом инфляции, то они находятся на уровнях 10-летней давности, а за последние 6 лет упали на 28%, подсчитали эксперты ВШЭ.Причем даже те скромные деньги, которые выделяются государством, уходят главным образом на исследования в области экономики и общегосударственных вопросов: в 2018 году на эти цели было потрачено 54,5% бюджетного финансирования.Прикладным исследованиям в области здравоохранения досталось только 5,9% денег, или 24 млн рублей.

Выбор редакции
26 октября, 21:04

И где могут жить эти серые человечки?

Это инопланетяне. По крайней мере так их представляют художники со слов так называемых контактёров.Обратите внимание на огромные глаза, серую бесцветную кожу и хрупкий скелет без мышц.О чём говорит их облик?Если молекулярно-биохимические структуры инопланетян похожи на таковые же землян, то огромные глаза говорят о том, что живут они в глубоких сумерках. Серая бесцветная кожа говорит о том же.Тонкий скелет без мускулов говорит о том, что живут они в условиях малой тяжести. Их всегда изображают голыми. Если они всегда ходят голые, то значит они живут в тёплых и влажных условиях.Ну и где могут быть такие условия?Явно не на поверхности планет. Особенности излучения звезды таковы, что на поверхности будет или тепло и светло, или темно и холодно.На поверхности планеты не может быть слишком малая тяжесть. Таковая планета не удержит атмосферу. Пример – Марс.Могут ли такие условия быть на искусственных сооружениях в космосе?Могут. Но чем будет согреваться такое сооружение в космосе? Если светом звезды, то зачем делать на этом сооружении темноту? Тоесть, проводить во внутрь тепло и закрываться от света.Если предположить, что жизнь может зародиться только на поверхности планет земного типа, то космические сооружения казалось бы должны имитировать условия, максимально похожие на условия материнской планеты – их Земли.Есть только одно разумное предположение, снимающее эти противоречия.Эти существа уже миллиарды лет живут глубоко внутри охлаждающихся планет у погасших солнц. Или свободно блуждающих в космосе вдалеке от светил.Вначале эти существа жили и эволюционировали как и мы на поверхности. Но потом, спасаясь от всё разгорающегося солнца зарылись под землю. Потом, когда их солнце взорвалось сверхновой, их земля была взрывом откинута в глубокий космос, многосоткилометровый слой земной коры спас их от излучения.Планета, особенно богатая тяжёлыми элементами (типа Земли) будет остывать до самого нутра медленно. Возможно, сотни миллиардов, если не триллионы лет. И эти существа по мере остывания планеты зарывались всё глубже в поисках горизонта с нужной температурой. Там где темно и тепло.Но чем ближе к центру планеты, тем меньше сила тяжести на этом горизонте. В центре её тяжесть равна нулю.Вот за миллиарды лет естественной или искусственной эволюции по преспособлению к своей среде обитания, обитатели той планеты и приобрели такой облик, какими их изображают.При этом ничего не мешает этим существам выходить с поверхности их планеты через лифты и шлюзы в космос. Например, чтобы искать или выращивать братьев по разуму. Или искать подходящую планету для расселения.Но землянам их опасаться не следует. Земля слишком молода и горяча внутри. Холодный слой коры слишком тонок. Не закопаешься. А на поверхности слишком велика сила тяжести. Снаружи эти существа без защитных приспособлений долго не смогут жить из-за обилия света, высокой силы тяжести, космических излучений и больших перепадов температур. Возможно, именно из-за слишком яркого для них света все эти инопланетяне по легенде попадаются землянам только ночью и только в тёплом климате.Им проще найти удалённую одинокую планету не вращающуюся возле звезды, а гуляющую по космосу (такие планеты должны быть в изобилии.  Давно доказано, что чем меньше звезда, тем их больше. Красные и коричневые карлики. А более мелких объектов, сконденсировавшихся из космической пыли и газов по этой логике должно быть ещё больше. Просто они не излучают и мы их не видим.) и зарыться в неё сначала роботами, а потом заселить искусственные пустоты на нужной глубине. Если на той планете плотная атмосфера, то это не препятствие. Если роботами вначале будут оборудованы шлюзы и созданы подходящие батискафы для транспортировки туда поселенцев.Кстати, если планета остыла на всю глубину, то внутри её должна быть огромное пустое пространство. Так как планета охлаждается снаружи и внутреннее вещество, сжимаясь, прилипает к внешней массе. По этой логике на Луне в центре должна быть пустота в несколько сот километров. Толстенная кора вначале переходит в пещеристое тело, которое в свою очередь ближе к центру переходит в лес сталагмитов, а в самом центре пустота.Если это так, то Луна подходящее место для постоянной базы - лаборатории инопланетян для изучения жизни на Земле. И копать сильно не надо.А где искать такие планеты, я писал в статье Пофантазируем: Как найти в космосе сверхцивилизации - ноосферы? и Совершенно ненаучные измышления про цивилизацию и ноосферу.»

Выбор редакции
30 сентября, 18:00

Новый проект межпланетного корабля Starship от Илона Маска

Прошла презентация обновлённого проекта SpaceX Starship в Бока-Чика. Илон Маск выступил перед публикой на фоне собранного вчера первого корабля Starship (модель Mk1). Презентация продлилась полчаса, затем была довольно продолжительная сессия ответов на вопросы. Давайте посмотрим что презентовалось, для того чтобы было с чем сравнить, когда и как это будет происходить… Презентация была приурочена к первому успешному запуску компании (11 лет назад, 28-го сентября, Falcon 1 совершила свой первый успешный полёт). Илон Маск вновь рассказал о важности развития, важности наличия глобальной цели и о том, что он стремится к выводу человечества (и разумной жизни) за пределы Земли. И какие обновления нас ждут? Вот так выглядит официальный новый дизайн SpaceX Starship. Как видите, компания отказалась от трёх рулей у основания корабля, теперь их будет два. На слайде опечатка, сухая масса корабля составляет не 85, а 120 тонн. SpaceX будет стремиться к уменьшению массы до 110 тонн. Длина и диаметр корабля остались неизменными: 50 и 9 метров соответственно. Рули в нижней и верхней части будут обеспечивать тангаж, рыскание и вращение Starship. img src=»http://img12.blogzona.ru/f/4/f/7/4/1f81c2acc4c1c4f808835b2f350_prev.jpg» alt=»Илон Маск представил новый проект межпланетного корабля Starship: все подробности» /> «Нижняя» часть на слайде — та, которой корабль будет обращён к атмосфере при снижении. На ней будут находиться шестиугольные керамические плитки, которые обеспечат теплозащиту. Для «верхней» части теплозащита не нужна (ввиду использования нержавеющей стали и того, что эта часть корабля будет нагреваться не так сильно). Сам корабль изначально строится таким, чтобы его можно было максимально повторно использовать. Конструкция максимально устойчива к перегрузкам и нагреву, а межполётное обслуживание будет занимать считанные часы. Один Starship при запуске с Super Heavy сможет доставлять на орбиту до 150 тонн полезной нагрузки. Илон очень хитро подсчитал, что за сутки один корабль может слетать на орбиту 3 раза, следовательно за год (округлим в меньшую сторону) — 1000 раз. Таким образом, одна связка Starship + Super Heavy способна за год доставить на орбиту 150000 тонн полезной нагрузки. Суммарная «нагрузочная» способность всех доступных ракет на Земле за год сегодня составляет 200-300 тонн (включая ракеты SpaceX). По сути, один Starship способен будет за год выводить в 1000 раз больше полезной нагрузки, чем все земные ракеты вместе взятые. Строительство Starship Mk1 в Бока-Чика заняло около 5 месяцев с нуля. Команда уже нашла несколько способов ускорить работы: например, сталь для секций корабля не будут больше разматывать в прямые листы перед тем как снова свернуть в 9-метровые цилиндры. Команды будут просто сразу разматывать цилиндр нужного диаметра и сваривать его в нужном месте. Таких оптимизационных моментов очень много, особенно если учитывать тот факт, что в SpaceX над Starship трудятся сразу две команды: в Бока-Чика (Техас) и в Коко (Флорида). Корабль, который строят в Коко, называется Mk2. В Бока-Чика уже приступают к строительству модели Mk3, а в Коко вот-вот начнут работу над Mk4. И если две самые первые модели имеют только по три двигателя, то третья и четвёртая уже получат вакуумные «Рапторы». К началу следующего года должны быть построены пятая и шестая модели. Они полетят на орбиту в связке с Super Heavy. А что по Super Heavy? Здесь деталей поменьше. Ускоритель будет содержать минимум 24 двигателя, желательно — 31, возможно — 37. Илон хочет избежать даже включения двигателей при входе в атмосферу, для Boostback burn (зажигание движков чтобы после отделения корабля направить ускоритель на Землю) будут использоваться 7 центральных двигателей. Для посадки будет достаточно нескольких. Большое количество двигателей — перестраховка во имя отказоустойчивости. Super Heavy будет выводить на орбиту Starship и возвращаться к месту старта в течение часа. Ещё столько же времени займёт его дозаправка. Главная задержка в постройке ракеты — количество двигателей. Сейчас SpaceX производит один Раптор в две недели, к началу следующего года Илон надеется выпускать по двигателю раз в два дня. Что ещё интересного? Был показан новый процесс заправки. К находящемуся на орбите Starship нижней частью будет пристыковываться запущенный при помощи Super Heavy танкер — копия корабля, представляющая из себя сплошные баки для топлива. При помощи микрогравитации и плавного изменения орбиты топливо будет перетекать из танкера в баки корабля естественным путём. Маск сказал, что дозаправка на орбите должна быть проще, чем на Земле. В будущем SpaceX планирует добывать топливо на Земле при использовании возобновляемой энергии: с помощью энергии солнечных батарей перерабатывать углекислый газ из воздуха и воду в метан, и в жидкий кислород — горючее и окислитель, необходимый для двигателя Raptor. Для старта с поверхности Луны или Марса не нужен будет Super Heavy: тяги корабля Starship для этого достаточно. Нужно будет только его дозаправить. Обслуживание корабля, его модификация или разборка возможна без выделенного цеха/завода: прямо под открытым небом. Это касается и обслуживания на поверхности других небесных тел. А что со сроками? Первый полёт Starship Mk1 («прыжок» на 20 километров) состоится в ближайшие пару месяцев. Сразу после этого «подпрыгнет» и Starship Mk2. Уже следующий корабль, Mk3, который будет построен в Бока-Чика, должен отправиться на орбиту с первым Super Heavy. Это может прозвучать сумасшедше, но мы хотим достичь орбиты в ближайшие 6 месяцев. После определённого количества орбитальных полётов (около 10) Маск планирует отправить в тестовый полёт первый экипаж. По словам инженера, это реально сделать уже в следующем (2020-м) году, ведь и ракета и корабль полностью повторно используемые: их можно запускать хоть каждый день без необходимости строить новые. Опять же, к этому заявлению стоит относиться осторожно. Но звучит круто, не поспоришь. А через пару лет можно будет и попытаться на Марс полететь. Сперва туда отправятся несколько пустых кораблей для проверки системы посадки и для доставки припасов. Лишь потом — люди. Маск очень доволен темпами работы. И уверен, что команды смогут работать ещё быстрее, ведь разработкой Starship / Super Heavy всё ещё занимаются примерно 5% сотрудников компании: все остальные заняты доведением до ума Falcon и Crew Dragon. Как только на МКС на «Драконе» полетят первые астронавты, основные силы компании будут брошены на оптимизацию Starship и всего амбициозного проекта Илона Маска. Общие впечатления Здесь немного субъективного. Скажу честно, от презентации я ожидал большего. Как минимум, в плане технических деталей. Получилось так, что по наполнению она во многом повторила предыдущие выступления Маска на различных площадках. Да и, не побоюсь сказать, была беднее моей собственной презентации в PowerPoint, которую я показывал зрителям перед началом события. Ситуацию спасли новые рендеры и новая анимация. Здесь всё как всегда на уровне. Так или иначе, мы в Alpha Centauri продолжим следить за ходом этого исторического проекта. И будем рассказывать вам о малейших деталях. https://thealphacentauri.net/ilon-mask-proekt-starship-2019/ Это копия статьи, находящейся по адресу http://masterokblog.ru/?p=48693.

Выбор редакции
22 сентября, 10:00

Компания «Росатома» напечатала на 3D-принтере двигатель для беспилотника

Компания «РусАТ» (входит в госкорпорацию «Росатом», отвечает за развитие в российской атомной отрасли аддитивных технологий) за полгода разработала и изготовила на 3D-принтере двигатель для беспилотного самолета, планируется серийное производство «Мы разработали малогабаритные газотурбинные двигатели для различных летательных аппаратов, 80% такого двигателя распечатывается на 3D-принтере. Сейчас это опытные образцы, далее будем производить их серийно. Смысл именно в том, чтобы освоить серийное производство. Здесь мы активно взаимодействуем с Уральским заводом гражданской авиации», — сообщил журналистам исполнительный директор компании Евгений Григорьев. Григорьев пояснил, что сейчас разработаны первые образцы будущих двигателей, которые в текущем и 2020 году будут проходить испытания и в случае их успешного завершения будут поставлены на производство. «По плану постановка на производство — 2021-2022 годы», — уточнил он.По словам топ-менеджера, газотурбинные двигатели можно использовать для небольших, в том числе беспилотных, самолетов, а также для выработки электроэнергии. Находящийся в работе двигатель создается для беспилотного самолета, а для пилотируемого самолета его нужно будет модифицировать. «Для напечатанных на 80% двигателей одно из преимуществ — это скорость разработки… Здесь мы начали отрабатывать технологию производства шесть месяцев назад и сейчас у нас есть готовый образец, прототип двигателя, который пойдет на испытания. Его спроектировали в „цифре“ и сразу же выдали на печать», — сказал Григорьев, отметив, что в России такого производства двигателей пока нет. Деятельность компании сосредоточена на четырех ключевых направлениях: производстве линейки 3D-принтеров и их компонентов, создании материалов и металлических порошков для 3D-печати, разработке комплексного программного обеспечения для аддитивных систем, а также выполнении услуг по 3D-печати и внедрению аддитивных технологий в производство. Это копия статьи, находящейся по адресу http://masterokblog.ru/?p=47926.

17 сентября, 10:00

Человеческие винтики ИИ

О втором дне "самообучающихся" искусственных интеллектов от крупных технологических компаний.Человеческие винтики ИИМы уже неоднократно затрагивали тему разрушения привычного стабильного трудоустройства глобальным рынком, которое иногда называют гигономикой, равно как и то, что за вывеской «искусственный интеллект» часто скрывается каторжный труд малооплачиваемых работников из стран победнее, выполняющих рутинные операции, пока еще недоступные машине. В последнее время нам на глаза попалось сразу несколько новостей по этой тематике, одна из которых объединяет темы интеллектуальных чернорабочих и непостоянного трудоустройства.Стартап Engineer.ai предлагал заказчикам мобильное приложение, которое всего за час для них сделает искусственный интеллект. Компании удалось собрать $30 млн инвестиций. Выяснилось, что большая часть работ выполняется вручную — с помощью программистов из Индии. Это они ускоренно пишут код для приложения, а не ИИ. Единственное, что делают алгоритмы — распределяют задачи между сотрудниками. За несколько лет работы стартап так и не собрал датасет для обучения нейросети. Также в компании не хватает специалистов, которые бы создавали алгоритмы, поскольку искать их — долго и дорого. В конце концов, зачем нужен ИИ, если есть дешевая рабочая сила?Использование дешевого человеческого труда для выполнения заданий, с которыми плохо справляются компьютерные алгоритмы, или для рутинной работы по обучению этих алгоритмов, не ограничивается мелкими малоизвестными стартапами. Интернет-гиганты, старающиеся охватить собой все стороны человеческой жизни, также используют тысячи неизвестных миру работников для этих же целей, причем интенсивность эксплуатации там оказывается ничуть не меньше, а то и больше. И ряды этих интеллектуальных чернорабочих, как оказалось, вовсе не ограничиваются жителями Индии.AmazonКогда вы в следующий раз зададите вопрос Алексе, голосовому помощнику от Amazon, ваш голос, возможно, пролетит через полмира и окажется в индийском городе Ченнаи, где живые работники в поте лица трудятся над улучшением ответов искусственного интеллекта.На протяжении девятичасовых смен сотрудники стенографируют аудиозаписи, сортируют слова и фразы на категории и оценивают ответы цифрового помощника Amazon. Это лишь один из множества таких центров Amazon по всему миру, где «специалисты по данным» подготавливают миллионы фрагментов разговоров для обучения ИИ Алексы.Один бывший сотрудник описывает свою работу там как «неумолимую». Ему приходилось обрабатывать примерно 700 вопросов к Алексе в день, в условиях жестких показателей того, сколько времени должна занимать обработка одного вопроса. Каждый день сотрудникам демонстрировались данные об их результативности, и за время его пребывания на этой должности целевые показатели все время росли. Работа была довольно монотонной, но ее объем и темпы приводили к умственному истощению, так что он в конечном итоге уволился. С его слов:Невозможно каждый день работать в темпе машины. Система выстроена таким образом, чтобы ты выкладывался на 100% в каждый миг рабочего дня. Для человека это невозможно.С точки зрения пользователей, цифровые помощники, поисковые машины и социальные сети выглядят волшебством, однако их бесперебойная работа зависит от целых армий живых сотрудников, чей вклад часто остается незамеченным. Технологии, воплощенные в цифровых помощниках, выглядят впечатляюще, но они основаны на огромном объеме монотонного труда людей, зачастую в весьма далеких странах.Большая часть этой работы заключается в обучении алгоритмов, на которых покоится состояние крупнейших компаний Кремниевой долины, или заполнении пробелов там, где машинам пока еще тяжело работать. Эта работа часто крайне монотонна и скрыта от глаз потребителей: маркирование данных для обучения ИИ, модерирование сетевого контента, верификация онлайн-списков или тестирование.Хотя представители Amazon и заявляют, что «большинство специалистов по данным являются полноправными сотрудниками Amazon, получающими достойную заработную плату и значительный соцпакет», очень много этого невидимого труда по поддержанию интернет-сервисов, которыми мы пользуемся каждый день, выполняется фрилансерами или людьми на повременных договорах, работающих в компаниях, специализирующихся на аутсорсинге. И существование таких работников куда менее стабильно.Это явление все чаще становится предметом обсуждения. В мае 2019 года антрополог Мэри Грей и Сиддхарт Сури, специалист из области компьютерных наук, дали ему название. По словам Грей, которая совмещает работу в Microsoft Research и Гарвадском университете, их книга «Призрачный труд» посвящена не каким-то конкретным профессиям, а самому видоизменению трудоустройства:Любой проект или задача, которая может быть хотя бы отчасти передана, управляема и проверяема посредством сетевой платформы в наше время может выполняться людьми на краткосрочных контрактах из любой точки земного шара, в которой есть доступ к интернету.Хотя работа «специалистов по данным» из Amazon имеет многие из признаков, отличающих «призрачную работу» ото всей прочей — прежде всего, ее невидимость для окружающих — Грей утверждает, что их книга в основном посвящена независимым подрядчикам, которые выполняют львиную долю такой работы. Очень много ее делается при помощи платформ вроде Amazon Mechanical Turk или Figure Eight — онлайн-бирж труда, где компании могут разбить необходимую им работу на мелкие фрагменты и подряжать людей на их выполнение за фиксированные суммы.YouTube (Google)Когда YouTube рекомендует кому-либо видео, он использует искусственный интеллект, который нужно обучать — чем занимается, например, Марк Кэтт. Марк, сорокашестилетний мужчина из Портленда, штат Орегон, США, работает «механическим турком» с 2013 года. Ему пришлось искать новую работу, поскольку его больная спина не позволяла ему больше работать на его предыдущей должности — обслуживать большое офисное оборудование вроде копировальных машин, принтеров и прочего.Ему нравится гибкий график, который позволяет ему проводить больше времени с детьми, а также использование своих навыков программирования, при помощи которых он ускоряет выполнение рутинных задач. Однако, Кэтт говорит, что не мог бы прокормить семью, если бы не имел возможности жить со своей матерью. Он работает пять часов в день, зачастую семь дней в неделю, и старается зарабатывать 40 долларов США в день — немного выше минимального размера оплаты труда там, где он живет. Это еще очень хорошая ставка для «механического турка» — проведенное в 2018 году исследование показало, что в среднем такие работники зарабатывают примерно 2 доллара в час.Так, по его словам:Я не думаю, что этот труд высоко ценится. Мне даже кажется, что большинство людей даже не догадываются, что их данные обрабатывают живые люди. Сервисы, с которыми люди взаимодействуют каждый день — YouTube, Pinterest, разные приложения по обмену фотографиями — за кулисами прибегают к услугам «механических турок» чтобы обрабатывать и модерировать данные.По мнению Лилли Ирани, ассоциированного профессора Калифорнийского университета в Сан-Диего, которая изучает цифровой труд, это не случайность. Вместо того, чтобы напрямую общаться с работниками, заказчики на платформе Mechanical Turk создают задания при помощи программного интерфейса, примерно как если бы они писали набор инструкций для компьютера. Платформа специально разработана, чтобы замаскировать человеческий труд и позволить заказчикам проще обманывать себя и мнить себя программистами, а не управленцами:Многие из крупных технологических компаний, да и в целом культура компьютерных наук, очень сильно завязаны на производство «технологической магии». Mechanical Turk от Amazon — это то место, куда можно спрятать людей, необходимых для производства этой «магии».Среди инженеров и программистов бытует мнение, что эти работники — всего лишь временное решение, пока ИИ не может их заменить. Это неизбежно обесценивает такой труд. Инвесторы также склонны поддерживать бизнес, основанный на легко масштабируемой технологии, а не громоздкой рабочей силе, которая будет требовать нормальных рабочих мест и достойной оплаты труда.FacebookДаже когда речь не идет о безликих подрядчиках-фрилансерах, технологические компании частенько держат своих «кочегаров» на расстоянии вытянутой руки. Например, Шон Спигл модерировал графический контент для Facebook, но формально был трудоустроен в компании по аутсорсингу из г. Тампа, Флорида.За 15 долларов в час он был вынужден продираться через поток графического контента, в том числе содержащего пытки животных, детскую порнографию и смерть, но правила работы заставляли его смотреть эти видео целиком, даже если он уже их видел раз 30. По его словам, ежедневные необъяснимые и произвольные изменения правил приводили к тому, что психологически травмирующий материал часто так и оставался опубликованным. Он не имел права напрямую обращаться к правоохранительным органам, чтобы сообщить о совершенных преступлениях, записанных на видео, и ему ничего не говорили по поводу судьбы материалов, которые он отправлял «наверх», в команду, которая должна была заниматься подобными вопросами.Я однозначно чувствовал себя просто винтиком огромной машины. У меня никогда не появлялось впечатления, будто я действительно кому-то помогаю.Спигл также утверждает, что компания периодически увольняла большое число работников вне зависимости от качества их работы. Он пережил две такие чистки до того, как почти 90% из тех, кто работал на его этаже, были уволены в один день. По слухам, после серьезных изменений в правилах Facebook, начальство решило, что проще набрать и обучить с нуля новых работников, чем переобучать старых.Нестабильность — неотъемлемая черта «призрачного труда». В отличие от другой работы в «гигономике», типа водителей для Uber, она невидима для потребителей и не привязана к определенным местам, утверждает Марк Грэхем, профессор интернет-географии Оксфордского университета. Это означает, что работники вынуждены конкурировать друг с другом на «всепланетном рынке труда», где оплата и условия работы сильно различаются.Даже более стабильные случаи такой работы находятся в весьма шатком положении, потому что у нее мало барьеров, которые препятствовали бы ее переведению в места с более дешевой рабочей силой, если в ее нынешнем месте вдруг повысится минимальная оплата труда или будут приняты какие-то новые законы.Грей считает, что в интересах каждого бороться с этими тревожными тенденциями в трудоустройстве, потому что «рано или поздно они придут и за тобой»Современная «экономика услуг» вознаграждает компании, которые быстро переключаются с проекта на проект, и все большие объемы интеллектуального труда выполняются подрядчиками и фрилансерами, часто нанимаемыми через платформы типа Upwork или Fiverr. Частью этой проблемы является то, что законы о труде в большинстве стран — там, где они вообще что-то значат — все еще построены вокруг постоянного трудоустройства с фиксированным восьмичасовым рабочим днем. Распространяющиеся же из «гигономики» практики трудоустройства с легкостью обходят эти ограничения, что делает работников практически беззащитными и бесправными.Как мы в очередной раз можем убедиться, современная отрасль информационных технологий, которую ее пиар-менеджеры и журналисты часто пытаются подать как некое торжество прогресса и новшеств, освобождающих человека от рутинного труда «старой» экономики, на самом деле покоится на огромных объемах этого же самого рутинного труда, не слишком заметного для конечных пользователей.Подобно промышленным рабочим полтора столетия назад, интеллектуальные чернорабочие XXI века служат придатком машины, выполняя операции, которые слишком сложны для нее. Они получают за свой труд гроши и им постоянно угрожает перспектива быть замененным более дешевым трудом из другой страны или просто стать ненужными из-за прогресса технологий, которому они же сами и помогают.Дальнейшее развитие современной социально-экономической системы в отсутствие массовой, по-настоящему глобальной борьбы за интересы трудящихся будет все больше ухудшать ситуацию на рынке труда, заставляя все более широкие слои населения соперничать друг с другом за право до изнеможения выполнять малооплачиваемые задания работодателей на платформах «краудсорсинга» просто для того, чтобы выжить. Таково будущее наёмного труда в рамках существующей системы. Тому, кто не хочет мириться с таким вариантом развития событий, остается лишь одно — бороться за другое будущее, за общество, основанное на качественно других принципах.https://prometej.info/chelovecheskie-vintiki-ii/ - цинкИнтересно, где сидят лица отвечающие за козла Фрэнка?

Выбор редакции
26 июня, 22:00

В Китае внедрили ген человеческого мозга в эмбрион обезьяны

Это вызвало международный научный скандалКитайские ученые из Университета зоологии Куньмина в рамках исследования развития человеческого мозга внедрили ген MC HP 1, или микроцефалин, который отвечает за регулирование роста мозга плода, в геном макаки. Это генетическое изменение сделало обезьян умнее, однако международное научное сообщество раскритиковало эксперимент. Исследование опубликовано в журнале National Science Review.Трансгенные организмы давно не являются прорывом в науке. Первые подобные эксперименты прошли еще в 1974 году, когда гены Staphylococcus aureus были сплайсированы в Escherichia coli. Первая трансгенная обезьяна с генами медузы была создана еще 2001 году. Человеческие гены часто добавляют обезьянам для изучения аутизма, а мышам несколько раз внедряли микроцефалин.Однако китайские ученые впервые в истории использовали трансгенных обезьян для изучения генетического происхождения человеческого мозга.В рамках исследования команда ученых внедрила в эмбрионы обезьян человеческий микроцефалин. В результате родились 11 трансгенных макак, из которых выжили только пять. Ученые считают, что это сделало обезьян умнее — мозгу плода понадобилось больше времени для формирования, однако они демонстрируют лучшие навыки памяти и реакцию быстрее, чем их неизмененные сверстники.Это была первая попытка понять эволюцию человеческого познания с использованием модели трансгенной обезьяны.Генетик Бин Су из Института зоологии КуньминаМногие эксперты и ученые раскритиковали подход китайских исследователей, поскольку наука до сих пор не пришла к единому соглашению, этично ли менять гены животных, особенно в области их сознания, для изучения человека. Кроме того, многие европейские страны, а также США запрещают подобные эксперименты.Китайские ученые последние полгода находятся в центре скандалов вокруг экспериментов в области генетики. 22 января китайские власти официально подтвердили рождение первых в мире детей из отредактированных эмбрионов — Лулу и Наны, а также беременность еще одной участницы проекта. О рождении первых в мире детей с отредактированными генами стало известно в конце ноября, однако научное сообщество тогда скептически отнеслось к заявлению генетика Хэ Цзянькуя из-за отсутствия научной работы и исследований.В ходе расследования власти Китая пришли к выводу, что Хэ Цзянькуй проводил все эксперименты по редактированию генов эмбрионов, пытаясь привить им устойчивость к ВИЧ, самостоятельно — не предупредив о своих экспериментах никого. В сообщении министерства отмечалось, что Хэ «намеренно избегал внимания со стороны властей», однако не поясняется, о каком надзоре идет речь.В итоге власти Китая введут уголовную ответственность для ученых, которые проводят эксперименты с геномным редактированием без получения специального разрешенияотсюда

Выбор редакции
14 мая, 16:06

Тренды и запросы

У сериала "Игра престолов" есть одна особенность, которая, конечно, не является его индивидуальным качеством, а является, скорее, общим трендом. Существует мощный запрос на фэнтези при полной утрате запроса на фантастику. В тех художественных произведениях (неважно - книжного формата, телевизионного или кино), где наличествуют внешние атрибуты фантастики (зомби, космические стрелялки и прочее) - это тоже на самом деле фэнтези в чистом, пусть и замаскированном, виде. Просто вместо магии есть некая Сила, адепты которой ничем по большому счету не отличаются от белых и черных магов. Чем Главный ситх отличается от Саурона? Только высокотехнологическим пейзажем вокруг себя.В чем разница между тем и этим? Фэнтези и фантастика - это способы проектирования будущего. Только фэнтези - это детерминированное будущее, будущее, в котором предопределенность является базовым фактором всего проекта. Что может сделать человек, вооруженный любой технологией, против несистемного по отношению к ней магического воздействия? Да ничего. Это и предопределяет невозможность проектирования будущего в магическом мире. Он всегда стационарен и всегда цикличен. Фантастика - это развитие по спирали. Даже повторение пройденного происходит на новом уровне, где возможны падения, подъемы, но нет бесконечного повторяющегося цикла возвращения к началу.Цивилизация, совершившая невероятный технологический рывок в последние сто-сто пятьдесят лет, заметно устала от стремительности. Ей нужна остановка, которая почти невозможна, как нельзя остановиться на мотоцикле - ты просто упадешь. А потому коллективное бессознательное просит возвращения назад, в привычное. Возникает кадавр - высокотехнологичный феодализм, где интернет соседствует с вассально-сеньорскими отношениями и сословным устройством. В каком-то смысле японцы, корейцы, китайцы оказались в наиболее комфортном по отношению к Западу отношении: они в общественном плане продолжают жить в феодально-сословном укладе (естественно, поддающемся давлению новых форм социального устройства, но пока это лишь слабые колебания под напором), который создает ощущение определенной стабильности и привычного. Западный человек, с головой окунувшийся в безбрежную демократию, доведенную местами до полного абсурда, лишен этой опоры. Это не значит, кстати, что демократия - это плохо. Это значит, что ко всему нужно привыкнуть и адаптироваться.Поэтому и востребована фэнтезийная тематика. Привычные графы, короли, война Алой и Белой Роз в том или ином прочтении. Мир магии, где любые проблемы может решить одним заклинанием мудрый и всеведающий маг. Или прилетевший дракон, сжигающий сопоставимого по мощи врага, победа над которым будет стоить колоссальных потерь и издержек. Нет этой проклятой проблемы самостоятельного выбора, который дает возможность рывка, но в то же время опасен риском провала. Бессознательное устало от риска и просит стабильности - и находит ее в фэнтези. Поэтому нет запроса на фантастику: стремительность развития превосходит любые попытки осмыслить даже настоящее, не то что будущее. Люди не хотят в будущее, они хотят в прошлое. Хотя бы виртуально.Неудивительно, что в России так востребовано сословное и очень простое прошлое в качестве замены сложному и очень рискованному во всех отношениях будущему. Три революции, технологические рывки, две мировые войны, прошедшиеся катком по стране и народу, две гражданские (одна в горячей острой фазе, вторая - в растянутой "теплой" фазе криминальной войны девяностых). Неудивительно, что хочется хоть какой-то стабильности. И ее ищут в прошлом. Кто - в идеализированной "России, которую мы потеряли", кто - в не менее идеализированном советском прошлом. Кого-то несет еще дальше по колодцу времени. Будущее интересно очень немногим - все уже устали от него. И понятно, что запрос на прошлое так чутко воспринят правящей братвой, не виртуально, а вполне реально строящей криминальный феодализм. Отсюда и культивируемый образ любых перемен как абсолютного зла: "Вы что, хотите как в...?" Отсюда и образ Путина, как гаранта стабильности - пусть безнадежной, несправедливой, да хоть какой.

Выбор редакции
22 апреля, 21:59

Где находится эпицентр Большого взрыва (БВ) и точка начала всех координат в метагалактике?

Метод Хаббла основан на том, что вещество метагалактики равномерно ускоряется под действием других гипермасс и поэтому скорость разлёта пропорциональна расстоянию от нас. Что является сильным упрощением.Во первых, в самом диске метагалактики имеются супермассы, которые тянут ближнее к ним вещество и назад, и вбок, и вперёд относительно эпицентра БВ. Да и сама гипермасса, восстановившаяся в эпицентре БВ может тянуть ближайшее к ней вещество диска метагалактики и тормозить его разлёт.Кроме того, если часть ближайшего к гипермассе вещества диска не только уменьшило скорость разлёта от эпицентра, но и начала обратно падать на гипермассу, при этом закручиваясь в спиральные структуры, то это внесёт дополнительное искажение в метод определения расстояния по красному смещению.Ну и учтём не учитываемое методом Хаббла векторы разлёта вещества метагалактики относительно эпицентра БВ.Ввиду того, что метод Хаббла даёт искажённое представление о расстояниях, то когда астрономы составят объёмную карту метагалактики, мы увидим не сектор доступной нашему наблюдению сферы, на остром конце которого и будет эпицентр БВ, а нечто вроде куриного яйца. Острый конец которого будет оканчиваться супервойдом в центре которого и будет эпицентр БВ.И если мы обнаружим, что линия максимальной длинны красного-инфракрасного смещения пересекает супервойд, то примерно в центре этого супервойда на пересечении с самой длинноволновой линией красного смещения и будет центр БВ. И там же будет находться сильно похудевшая материнская гипермасса. Внутри войда на пересечении с инфракрасной линией.Его мы и наблюдаем в виде именно супервойда размером 1,8 миллиарда световых лет. Что составляет примерно 13% от приятого сегодня определения размера вселенной. Находится он на самом краю видимоц вселенной.В направлении БВ по ту сторону от него красное смещение должно превратиться в инфракрасное.И если мы заметим инфракрасное сияние на значительной части метагалактики, то на линии с максимальной длинной волны и будет располагаться центр Большого Взрыва.Это и есть кандидат на эпицентр БВ. Где то в его центре и должна находиться похудевшая в результате БВ материнская гипермасса – точка отсчёта всех координат нашей метагалактики.Мы по этой аналогии находимся где то в районе желтка яйца.И ещё: по современным гипотезам во все стороны от нас границы вселенной находятся на примерно равном удалении. Но это означает, что методом Хаббла измеряют не полный радиус метагалактики и тем более не её диаметр, а расстояния от точки наблюдения до внешней границы метагалактики с одной стороны и до границ супервойда с другой.Тоесть, реальный радиус метагалактики должен быть вдвое больше того, что мы измеряем по Хабблу. А диаметр по крайней мере в четверо больше.Тоесть примерно13,5+13,5 +1,3/2=примерно 28 миллиардов световых лет. Это радиус.Диаметр примерно 56 миллиардов световых лет.Толщина диска метагалактики, я предполагаю в среднем процентов 10 от её реального радиуса. И это толщина изменяется в зависимости от удаления от эпицентра.И в разрезе имеет форму следа от радиоактивного облака при ядерном взрыве:Это одна половинка тора метагалактики в перпендикулярном разрезе относительно плоскости метагалактики.

Выбор редакции
22 апреля, 00:34

Вернёмся к гипотезе о большом взрыве.

Я вот тут поспекулировал на научную тему в статье годовой давности «О величии Эйнштейна и спекуляции об устройстве вселенной.» Как я и предполагал, на меня тут же накинулись знатоки школьного курса физики с такими вот комментами:«Видимо с физикой у вас в школе было что-то не то.Пост-таки действительно лучше убрать. Не лезте туда, где не специалист».Для начала привожу этот старый текст с некоторыми добавлениями:«Кто то из учёных сказал, что величие учёного измеряется тем, насколько лет он затормозил развитие науки.    По этому критерию Эйнштейн воистину велик. (Потому, что сильно распиарен.)    Ещё школьником полвека назад я с энтузиазмом читал статьи типа: наконец то блестяще доказана Общая Теория Относительности (ОТО) Эйнштейна путём измерения отклонения луча света в гравитационном поле звезды! И сейчас в СМИ регулярно появляются подобные сообщения: наконец то блестяще доказана ОТО! (А есть ещё СТО - Специальная Сеория Относительности. СТО в отличие от ОТО хорошо подтверждается эксперементально.) Так что, 50 лет назад её таки не доказали? Раз пришлось доказывать снова. А если тогда соврали, то почему я должен верить, что сейчас говорят правду?    Я в своё время малость учил физику. Так во всей физике красной нитью проходит правило, которое мне накрепко вбили в голову: если в результате вычислений появляются бесконечно большие или бесконечно малые величины, то это признак ошибки вычисления или неверной постановки задачи. Так во всей физике.    Кроме ОТО. В ОТО бесконечные величины, это свидетельство гениальности Эйнштейна.    В ОТО основа теории – возникновение вселенной из бесконечно малого объекта бесконечно большой плотности.    Разительно отличается от всей остальной физики.     Давайте рассмотрим подробнее что какие энергии действуют во вселенной?    Первая: энергия электронных оболочек атомов – энергия химических реакций. На ней мы останавливаться не будем. С ней всё ясно. На ней дрова в печке горят.    Вторая: ядерная энергия – энергия распада тяжёлых ядер. С коэффициентом превращения массы в энергию около 1,5%. В космосе именно за счёт этой энергии разогреты внутренности нашей и других планет.    Третья: термоядерная энергия – энергия синтеза лёгких ядер. С коэффициентом превращения массы в энергию 6-12%%. Эта энергия зажигает все звёзды и светит нам солнечными лучами.    Четвёртая: энергия, выделяющаяся в результате поглощения материи чёрной дырой. Открыта сравнительно недавно. С коэффициентом превращения массы в энергию кто говорит 30%, а кто все 60%.  За счёт этой энергии светят квазары и активные ядра галактик.    Есть ещё пятый вид энергии. Который пока предсказан чисто теоретически. С коэффициентом превращения массы в энергию равным 100%. Это аннигиляция вещества в контакте с антивеществом. Пока в природе и космосе этот процесс нигде учёные не наблюдали.    Вопрос: если его нигде нет, зачем он вообще есть?      Давайте проанализируем космические процессы, начиная с галактических масштабов.    Как образовались галактики? Материя после большого взрыва слипалась вначале в малые протогалактики. Которые слипались в свою очередь в большие шаровые галактики. В шаровых скоплениях вещество падало в центр скопления. При этом закручивалось вокруг центра, пока не образовалась в центре сверхмассивная чёрная дыра с вращающимся диском вещества вокруг неё. Дисковая структура с массивным объектом в центре – это типичная структура во вселенной. Именно из таких структур более мелкого масштаба и образуются планетные системы. Мы к этой структуре ещё вернёмся. В эту дыру в центре галактики под действием гравитации всасывается, вращаясь, галактический диск. Пока весь он не всосётся в чёрную дыру. Этот процесс длится сотни миллиардов лет.    Почему я говорю про галактический диск, когда астрономы видят спиральные структуры? Да потому, что астрономы видят светящиеся объекты – звёзды. Которые наиболее интенсивно образуются в местах большей плотности материи в галактическом диске.    Видели, как вода сливается в открытое отверстие ванны? Это аналог «спиральной» галактики. При поглощении воды в дыру слива из ванны вода закручивается и образует спиральные структуры. Тоже происходит и при поглощении вещества галактического диска чёрной дырой. (Только вместо сил поверхностного натяжения силы гравитационного взаимодействия). Образуются спиральные структуры с бОльшей плотностью вещества. И в них происходит более интенсивное звёздообразование. Звёзды образуются в спиралевидных «рукавах» более плотной материи галактического диска. Что мы и наблюдаем в видимом свете как спиральные галактики.    Я так думаю, что большая часть галактического вещества сосредоточена не в звёздах, а в темном веществе галактического диска. А в более старых галактиках в центральной чёрной дыре, куда упадёт со временем всё вещество галактического диска вместе со звёздами.    Не это ли тёмную материю ищут астрофизики для объяснения дефицита массы во вселенной?    Ах, этого мало? Но это ещё не вся тёмная материя.  Все вышеописанные процессы, в общем, не вызывают сомнения у астрофизиков.    А вот дальше воображение учёных тормозится.    Ладно, прошли сотни миллиардов лет и вся галактическая материя упала в чёрные дыры. А дальше то что?    Молчит наука.    Давайте представим себе, что процесс гравитационной конденсации вещества продолжится. И чёрные дыры будут падать одна в другую и слипаться. Чем это может закончиться? Сверхмассивной чёрной дырой, которая через триллионы лет проглотит всю материю видимой вселенной.  Рассуждаем дальше:    Что происходит при гравитационном сжатии материи? Если сжать сильно, электроны проваливаются в ядра атомов и образуют нейтроны. Звезда превращается в нейтронную звезду – небольшой объект с плотностью атомного ядра. А если сжимать ещё больше, что произойдёт?    Науке это неизвестно. Но можно предположить, что вещество продолжит проваливаться во внутрь себя и трансформироваться. И провалившись во внутрь себя ещё глубже, оно может ещё во что то трансформироваться: в кварки там или в какой нибудь электронно-позитронный коктейль?    Что в этом случае произойдёт внутри чёрной сверхдыры? Если предположить, что в результате сжатия возникнет смесь материи и антиматерии (например, электронно-позитронный коктейль), то начнётся аннигиляция с полным уничтожением массы и превращением её в энергию. В фотоны, не имеющие массы. То есть, масса чёрной дыры (и гравитация её) стремительно начнёт уменьшаться, а давление в ней стремительно нарастать. Пока  скопившаяся внутри неё энергия не разорвёт чёрную дыру огромным взрывом. Этот процесс начнётся там, где давление максимально - в центре сверхдыры. И взорвавшись от давления в центре, сверхдыра сбросит оболочку, которая не подвергнется аннигиляции. Именно она и разлетится по вселенной в виде вещества квазаров. Вещество, подвергнувшееся аннигиляции (типа взрывчатки в гранате) трансформируется в энергию, которая конденсируется по мере расширения в атомы и в далнейшем в звёзды и галактики.    Вот вам и проявился последний вид преобразования энергии – аннигиляция.Именно её мощь раскидала галактики по вселенной. И другой силы не требуется. (Помните про "бритву Оккама!")Можно предположить, что эта сверхдыра вращалась перед своим взрывом с огромной скоростью. Поэтому часть материи метагалактики (Нравится мне это слово. Оно более точно отражает суть, чем слово «вселенная») разлетится из-за действия центробежной силы в видеогромного блина в плоскости экватора сверхмассивной чёрной дыры. Что мы и наблюдаем. По некоторым современным данным, наша метагалактика (вселенная) как раз имеет форму блина.И блиноподобные структуры (или их части) уже наблюдаются эксперементально.Цитата отсюда: Сверхскопления, стены, войды:«Великая стена (также Coma Wall, Великая стена CfA2, от англ. Center for Astrophysics - Гарвард-Смитсоновский центр астрофизики) - второй по величине известный пример крупномасштабной структуры Вселенной. Это - видимая плашмя блиноподобная структура из галактик, располагающаяся на расстоянии примерно 200 млн. световых лет, размером 500 млн. световых лет в длину, 300 млн. в ширину и толщиной 15 млн. световых лет. Надо сказать, что точные размеры этого крупномасштабного объекта до сих пор неизвестны, т.к. облака пыли и газа Млечного пути закрывают от нас его часть.Первой же по величине из известных структур Вселенной является Великая стена Слоуна - стена из галактик, простирающаяся в длину на 1.37 миллиардов светолет. Она почти в 3 раза больше Великой стены CfA2. Располагается стена Слоуна приблизительно на расстоянии 1 млрд. световых лет от Земли и содержит более десятка тысяч галактик» То вещество, которое не полетело в плоскости экватора сверхдыры, не получив дополнительного импульса от центробежной силы, не улетит далеко и опять упадёт в центр масс и превратится в чёрную дыру на том же месте. То есть сверхдыра восстановится на прежнем месте. Сверхдыра (Какое неудачное слово!), сбросив несколько процентов своей массы, вновь затаится на триллионы лет, пока не насосётся блуждающего по космосу вещества до критической массы и не взорвётся снова. А точнее, учитывая масштаб объекта, не взорвётся, а вздрогнет, выбросив часть массы в плоскости экватора.    Вещество же, которое разлетелось от экватора чёрной дыры в форме блина, разбросанное аннигиляционным взрывом в купе с  центробежными силами, преодолеет огромное тяготение сверхдыры и продолжит разлетаться в пространстве.Вот вам и объяснение нарушения симметрии вещества и антивещества во вселенной: в оболочке сверхдыры (не люблю этот термин!), сброшенной большим взрывом, было только вещество.       Вопрос: А что с диском метагалактики будет дальше?    И ещё один вопрос: почему метагалактика продолжает расширяться с ускорением?       Что её ускоряет? Астрофизика предлагает для этого множество теорий, одна заумнее другой. А если исходить из принципа Оккама, не проще ли предположить, что выброшенное вещество тянут другие сверхдыры, которыми заполнена вселенная? Которые будут тянуть материю к себе сильнее полегчавшей материнской сверхдыры. Метагалактика будет разлетаться от центра взрыва вначале под действием энергии взрыва, а потом под действием гравитации соседних сверхдыр, пока все её остатки не всосут в себя ближайшие сверхдыры, и насосавшись до критической массы, какая то из них опять не взорвётся, породив новую вселенную из переработанных остатков нашей. При этом в другой сверхдыре может быть одно антивещество. Для восстановления симметрии. В каждой сверхдыре что нибудь одно: или материя, или антиматерия.Вот, кстати, и подоспело подтверждение того, о чём писал год назад. Взято отсюда: http://www.lenta.ru/news/2009/11/17/darkflow/«Астрофизики подтвердили существование так называемого "темного потока" - направленного движения галактических скоплений относительно реликтового излучения. Статья ученых появится в журнале The Astrophysical Journal, а ее краткое изложение приводит New Scientist.Термин "темный поток" возник в работе той же группы астрофизиков в октябре 2008 года. Тогда исследователи обнаружили, что движение галактических скоплений относительно реликтового излучения, которое должно быть в среднем хаотично, имеет выделенное направление. В частности, они определили, что около 800 скоплений перемещаются в направление региона космоса, расположенного между созвездиями Паруса и Центавр.В рамках новой работы ученые постарались опровергнуть контраргументы к своему открытию. В частности, они смогли показать, что в "темном потоке" принимают участие как минимум 1400 скоплений, расстояния от которых до Земли достигает 3 миллиардов световых лет. В исследовании 2008 года рассматривались кластеры, расстояние до которых не более 1,5 миллиардов световых лет.По мнению астрофизиков, причиной возникновения "темного потока" может служит воздействие массы, которая в настоящее время находится за пределами видимой части Вселенной» Продолжим дальше:   Сверхдыра, порождающая метагалактику не может быть больше критической массы. По достижению которой она взорвётся. Поэтому они не могут слипнуться во что то ещё большее. Вот они и висят в космосе неподвижно относительно других сверхдыр. В точках, обеспечивающих взаимное равновесие гравитационных сил от соседних таких же объектов. Получается что то вроде атомов в огромном кристалле. Периодически один из таких атомов вселенной, насосавшись блуждающей материи, взрывается активизируется и, сбросив часть своей материи и опять затихает. Так эти «атомы вселенной» находятся в равновесии, периодически обмениваясь частью своей материи.    Если кому то хочется поискать аналогии в мировых религиях, то этот «атом вселенной» можно назвать яйцом Брамы из которого вылупится когда ни будь новая «вселенная».    Почти вся масса вселенной должна быть сосредоточена в этих «яйцах». Блуждающей между ними материи, внутри которой мы и живём, ничтожное количество.    Нашли мы недостающую тёмную материю?   Если предположить, что кто то своим пальчиком столкнёт один такой «атом вселенной» со своего места из точке гравитационного равновесия, то начнётся процесс гравитационного слипания этих «атомов вселенной» и серия взрывов с выбросом сверхкритической массы, которая равномерно разлетится по вселенной, пока не сконцентрируется опять в точках равновесия и структура вселенной опять не восстановится.    Так что «атомарная» структура вселенной должна быть очень устойчива из-за огромных масс "атомов вселенной" и отсутствия соответствующего пальчика, чтобы толкнуть один такой атом и, кроме того, способна к самовосстановлению в случае разрушения равновесия. Достоинство вышеописаной картины мира в том, что для неё достаточно (или почти достаточно) уже открытых законов природы. И не требуется привлекать всё более чудесатые и чудесатые сущности для объяснения её функционирования. А конкретные расчёты её функционирования в соответствии с уже известными законами пусть делают профессиональные астрофизики. Я думаю, это гораздо проще тех формул, которыми пытаются обосновать ОТО. (Это я опять напоминаю про "бритву Оккама".)   Собственно, осталось только выяснить, что происходит с веществом при сверхсжатии в сверхдыре. И какие трансформации в веществе могут привести к Большому Взрыву. И какое давление для этого надо.  И когда это, наконец, выяснят, то это будет великое объединение квантовой физики и астрофизики.     Сейчас меня эйнштейнофилы закидают учебниками физики для пятых классов, обвинив в лженаучных спекуляциях.    Я не буду возражать: да, спекуляции.    А насколько они лженаучные, покажет история. После того, как ЭКСПЕРЕМЕНТАЛЬНО подтвердит или опровергнет спекуляции Общей теории относительности с её бесконечно малыми и бесконечно большими величинами, антигравитацией, тёмной материей и не менее тёмной энергией, параллельными вселенными  и прочими волшебными сущностями. Призванными замаскировать объяснить несоответствие наблюдаемой вселенной эйнштейновской теории.    Создаётся впечатление, что сегодня ситуация ОТО Эйнштейна аналогичная той, какая была в своё время с птолемеевой теорией устройства вселенной.. Факты, полученные в результате наблюдения за движением планет, всё больше противоречили теории Птолемея о вращении звёзд и планет вокруг земли. И для того, чтобы разрешить противоречия между теорией и результатами наблюдений, приходилось изобретать эпициклы внутри круговых орбит планет, якобы, вращающихся вокруг Земли, а после эпициклы в эпициклах и т.д. Пока Коперник не отважился пустить Землю вокруг Солнца вместе с другими планетами. И сразу всё стало на свои места.Эпициклы не понадобились. Без них всё стало ясно и просто.   Почему вышеописанный мной взгляд на вселенную никто до сих пор не предложил?    Для этого есть три причины.    Первая: это не вписывается в теорию Эйнштейна. А современная научная среда в физике устроена так, что если не будешь ссылаться на Эйнштейна, останешься маргиналом и не видать тебе нобелевки. И вообще ничего хорошего в жизни не видать. Так и сгинешь заштатным преподом физики в заштатном универе. (Это ещё в лучшем случае). Тому тьма примеров. Так что просто страшно.    Вторая: такой взгляд на вселенную противоречит аврамическим религиям. Помните: «И сказал Бог: Да будет свет». И пошли из ничего разлетаться галактики! Так что ещё раз страшно.Физики то, может, и не верят религиозной картине мира, но вот Нобелевский комитет прежде всего учитывает ПиАр и на основании его присуждает премии. А уж грантодатели... Те вообще ориентируются только на общественное мнение. Даже если сами не веруют в бога. Что тоже не факт.    Есть и третья: человеческий «центропупизм» - это когда вся вселенная вращается вокруг моего пупка. Человек привык считать себя центром вселенной. И с трудом избавляется от этого предрассудка. Вначале центром вселенной перестала быть Земля. Потом Солнечная система. Потом галактика Млечный путь. А теперь что, центром вселенной перестала быть сама «вселенная»?    Это что же, человек вовсе и не венец творения? И даже живёт не в центре мироздания?    Блин! Как то обидно!»И ещё вот тут подтверждение, хотя и косвенное. Взято отсюда: «Путин и теория Большого взрыва».Слова Путина:«Первое - мне всегда было интересно, как возникла наша Вселенная, как зародились галактики, как зародились планеты, как развивается космос. Я когда со специалистами разговаривал, а я нечасто, но всё-таки периодически возвращаюсь к этим проблемам, потому что это просто интересно... Вот сейчас наиболее распространённая теория возникновения нашей Вселенной - это так называемая теория Большого взрыва: огромная масса вещества скопилась, там внутренние процессы происходят, взрыв, и постепенно образуются планеты, галактики, звёздные системы. Что любопытно, как специалисты говорят, они не просто разлетаются, а разлетаются как фейерверк, как салют. И вот когда я разговаривал с одним из специалистов - теория Большого взрыва, огромная масса, материя скапливается... Кстати говоря, чёрные дыры, о которых часто упоминают - это не дыры, как вы знаете, это как раз огромная масса материи огромной плотности. И вот я спрашиваю: значит ли это, что взрыв произошёл, потом эти чёрные дыры собирают материю вокруг себя, в себя всасывают, потом накапливается-накапливается, потом опять взрыв и опять всё значит? Он, один из специалистов, с которым я говорил, ответил: «Да, скорее всего, так и есть».Надо полагать, что раз один из специалистов, к которым, в отличие от меня, Путин имел возможность обратиться за консультацией, признал гипотезу, о которой я писал в вышеуказанной статье как вполне научную, значит крамольная идея находит постепенно дорогу и в головы специалистов. (Или прочитали у меня, или сами догадались).Что уже хорошо.Осталось только кому нибудь набраться смелости и онаучить гипотезу: снабдить её мат.аппаратом.Но всё равно до экспериментального подтверждения одной из теорий устройства вселенной, выбор, какой из них руководствоваться, это только вопрос веры.Если кто хочет верить, что вселенная возникла из бесконечно малой сингулярности с бесконечно большой плотностью, которая уникальна, а все чёрные дыры испарятся по Хокингу, с нарушением законов сохранения вещества, ну и аминь!

Выбор редакции
27 февраля, 20:00

Что такое Большой отскок

Вообще все эти теории возникновения Вселенной, нашего мира и вообще всего сущего - это сказки, байки и придумки ученых. Ну как бы кто что придумает тот и молодец. Вернее после того, как ты что то придумал, надо еще придумать доказательства того что ты придумал на тех же придуманных принципах. Потом все это обрастает придуманными теориями и все получают за это награды и зарплату. Ну а что, разве не так?Вот вам еще Шесть альтернатив теории Большого взрыва и еще конкуренты большого взрыва. Фантазия плещет через край как угодно.Как вы знаете, наиболее популярной и общепринятой теорией на сегодня считается космическая инфляция, согласно которой за несколько первых долей секунды после Большого взрыва все пространство-время пережило период невероятно быстрого расширения. Однако есть и другие конкурирующие идеи.Например, согласно циклической модели Вселенной нашему пространству-времени предшествовало другое, которое пережило период Большого сжатия и потом заново взорвалось — его мы сегодня и можем наблюдать.Анимация Большого отскока / © Quanta MagazineУ инфляционной модели множество поклонников, так как быстрое расширение, которое она постулирует, объясняет множество свойств Вселенной — вроде того, почему она выглядит относительно плоской (а не изогнутой, говоря о крупных масштабах) и равномерной во всех направлениях (повсюду в пространстве, во всех направлениях вещества примерно одинаково). Оба условия развиваются, когда области пространства, оказавшиеся далеко друг от друга, изначально располагались очень близко. Однако, похоже, последние версии теории предполагают — или даже требуют, — что инфляция создала не только нашу Вселенную, но бесконечный ландшафт вселенных, на котором образовались все возможные типы вселенных со всеми наборами физических законов и свойств. Некоторым ученым нравится такое предположение, так как оно может объяснить существование именно нашей Вселенной с на первый взгляд случайными, но идеально настроенными условиями для существования жизни. Если на таком ландшафте существуют все вообразимые и невообразимые типы космоса, то нет ничего удивительного, что среди них есть и наш. В то же время другие физики считают идею Мультивселенной отталкивающей — отчасти из-за того, что, если теория предсказывает осуществление всех возможных событий, она не будет однозначно предсказывать нашу Вселенную.Теории Большого отскока также предсказывают плоское и равномерно наполненное пространство благодаря сглаживающим воздействиям, которые могут происходить при его сокращении. Однако камнем преткновения идеи отскока долгое время считался переход от сжатия к расширению, которому требуется ненавистная ученым идея «сингулярности» — времени, когда Вселенная была точкой с бесконечной плотностью, — которую многие считают математически бессмысленным предположением, указывающим на то, что поезд теории сошел с рельсов. С недавних пор физики принялись утверждать, что они нашли уравнения отскока, в которых нет сингулярностей. В 2016 году Нил Турок и Штеффен Гилен опубликовали свои расчеты в журнале Physical Review Letters. Тогда Турок прокомментировал эту работу так:«Мы обнаружили, что можем точно описать квантовую эволюцию Вселенной, и выяснили, что Вселенная гладко переходит через сингулярность на другую сторону. Мы на это надеялись, но ранее таких результатов не получали».Итак, многие считают 2016 год моментом рождения Большого отскока, хотя сама концепция восходит еще к работам таких деятелей науки, как, в частности, Виллем де Ситтер и Геогий Гамов. Прорыв в разработке теории произошел благодаря двум техникам, примененным Туроком и Гиленом. Первая заключалась в использовании еще неполной теории квантовой космологии — смеси квантовой механики и Общей теории относительности — вместо описания Вселенной при помощи классической Общей теории. Вторая техника предполагала, что, когда пространство было совсем молодым, вещество вело себя как свет — в том плане, что законы физики, описывающие его, не зависели от масштабов. Например, свет действует одинаково вне зависимости от его длины волны. Однако физика вещества обычно отличается в зависимости от масштабов, о которых идет речь. По современным моделям, примерно первые 50 тысяч лет Вселенная была наполнена излучением, а обычного вещества, которое сегодня наблюдается повсюду в космосе, было немного. Последние модели Вселенной, образовавшейся в результате Большого отскока, указывают на то, что на ранних этапах она была безмасштабной.Турок и Гилен обнаружили, что сокращающаяся Вселенная при таких условиях никогда не перейдет в состояние фактической сингулярности. По сути, она «туннелирует» через эту точку, «перепрыгивая» с состояния, предшествовавшего ей, в состояние после нее. И хотя поначалу это может показаться уловкой, в квантовой механике это доказанный феномен (квантовое туннелирование). Так как частицы не существуют в абсолютных состояниях, а скорее представляют собой облака вероятностей, есть небольшая, но реальная возможность, что они «туннелируют» через физические препятствия, чтобы попасть в недосягаемые места. Это как проходить через стены, только на микроскопическом уровне. Турок отмечает, что неточности пространства, времени и вещества указывают на то, что нельзя точно утверждать, где Вселенная находится в конкретный момент, что и позволяет ей проходить через сингулярность.Вместе с тем в 2016 году Пол Стейнхардт и Анна Иджас работали над другим способом математической демонстрации возможности отскока. Они ввели в модель Вселенной особый вид поля, в котором сжатие может перейти в расширение, прежде чем пространство станет достаточно малым, чтобы перейти в состояние сингулярности. В своем исследовании они использовали классическую Общую теорию относительности. Другими словами, этой работой они показали, что отскок возможен не только с точки зрения квантовой механики, но и с точки зрения теории относительности.Как и другие гипотезы о происхождении и эволюции Вселенной, теория Большого отскока пытается выявить, почему Вселенная именно такая, какой мы ее наблюдаем. Модели, построенные физиками, отображают только идеализированные, абсолютно гладкие вселенные, в которых отсутствуют малые флуктуации плотности, приводящие к образованию звезд, галактик и реального пространства. Так что ученым еще предстоит развить модели Большого отскока до более сложных систем.Если Вселенная уже однажды «отскочила», то возникает логичный вопрос: произойдет ли это снова? Как бы то ни было, не все теории отскока предполагают, что цикл сжатий и расширений будет бесконечным, как утверждает циклическая модель Вселенной. Например, даже если наша Вселенная прошла через такой отскок, пока нет ни намека на то, что она переходит к очередному сжатию. Более того, наблюдения показывают, что темная энергия все больше растягивает пространство, унося галактики, которые не связаны друг с другом гравитационно, дальше и дальше друг от друга. Однозначного ответа на вопрос о том, что нас ждет в будущем, у науки нет. Однако он напрямую связан с тем, как все началось.источникиhttps://naked-science.ru/article/nakedscience/chto-takoe-bolshoy-otskokВот вам еще вдогонку Теория струн для "чайников"

Выбор редакции
07 февраля, 21:00

9 великих научных мифов, после которых вы усомнитесь в том, что уже знали

В одном из авторитетных научных журналов как-то была опубликована статья под названием «Корчеватель: алгоритм типичной унификации точек доступа и избыточности». Только вот... материал был создан компьютерной программой SCIgen генерации псевдонаучных текстов. А ведь статью проверил рецензент и допустил к публикации, хотя ее содержание и оказалось абсолютно бессмысленным.Что уж говорить о намеренных научных фальсификациях или просто ошибках, допущенных учеными, которые преподносятся миру как настоящие открытия.Животные могут говоритьДолгое время одним из основных отличий человека от животных считалось умение разговаривать. Зверей можно научить определенным словам и командам, даже некоторым жестам языка глухонемых (опыт был проведен с приматами). Однако аналогом свободного человеческого общения это не считается.Недавно же ученые доказали наличие своеобразного языка у пчел, с помощью которого они могут передавать информацию о нахождении того или иного цветка на расстоянии. Определенные речевые диалекты были обнаружены в песнях китов и вое волков. А дельфины, оказывается, даже называют друг друга по именам, как и люди.Возраст божьей коровки нельзя определить по пятнамМы с детства привыкли считать, сколько точек на спинке у божьей коровки, чтобы узнать, сколько ей лет. Однако возраст насекомого никак не связан с количеством пятен. В целом божьи коровки живут около года, некоторые особи доживают до 2 лет. А вот точек на спине у них может быть от 2 до 24. И зависит это только от вида насекомого.Божьи коровки бывают также разных окрасов, а у некоторых пятна даже сливаются друг с другом.Вольные интерпретации ДарвинаУтверждения о том, что выживает сильнейший и что человек произошел от обезьяны, приписывают Дарвину и ищут многочисленные доказательства для них. Однако ученый никогда этого не говорил и на самом деле считал по-другому.Дарвин был убежден, что в природе выживает не самый сильный или самый умный, а тот, кто лучше приспосабливается к изменяющимся условиям, что подтверждается и эволюцией. А что касается происхождения человека, то он лишь предположил, что мы и человекообразные обезьяны можем иметь общего предка. А многие ученые мужи тут же принялись искать недостающее звено между нами.Зефирный тест мало что может сказать о будущем ребенкаАмериканскими учеными было проведено исследование, которое заставило по-новому взглянуть на зефирный тест. Его суть сводится к следующему: ребенку предлагается съесть сладкое сейчас или потерпеть 15 минут и получить вдвое больше. Согласно результатам эксперимента, те, кто соглашался подождать, оказывались более успешными в будущем.Однако в 2018 году выяснилось, что в тесте не учитывались многие другие факторы (например высшее образование родителей), которые также влияют на жизнь ребенка. И зависимость успешности ребенка, когда он вырастет, от его выбора в 5 лет оказалась ничтожна мала.Результаты Стэнфордского тюремного эксперимента оказались сомнительнымиПожалуй, один из самых известных и скандальных психологических экспериментов, демонстрирующий жестокость человеческой природы, сейчас вызывает недоверие в научном мире.Сомнительными оказываются выборка участников (очень узкая группа людей с похожими характеристиками) и методология проведения. К тому же по прошествии лет «тюремщики» и «заключенные» признавались в интервью, что для них это была в том числе и театрализованная постановка. А охранникам даже выдавались инструкции, как себя вести (отсюда возможна и жестокость).Британские психологи Стивен Райхер и Александр Хазлам попытались воспроизвести условия эксперимента, но на этот раз участники не показывали никаких садистских наклонностей.Бык равнодушен к красной тряпкеНекоторые люди, проходя в красной одежде мимо быка, стараются отойти подальше, дабы не вызвать агрессивную реакцию у животного. Но напрасно: они не различают цвета. Почему же тогда в корриде используется именно этот цвет?Во-первых, он просто яркий и красивый, ведь бой с быком — это шоу. Во-вторых, на нем не так видна кровь. А без нее не обходится ни одна коррида. И наконец, дело не столько в определенном цвете, сколько в самом человеке. Бык реагирует на движение. Так что если бы тореадор взял тряпку спокойного небесно-голубого цвета, но стал бы ею размахивать перед животным, его реакция была бы точно такой же.Собаки произошли не от волковБольшинство до сих пор верит, что предок собаки — волк. Но последние исследования ученых опровергают эту гипотезу.Волки и собаки скорее приходятся кузенами друг другу. По мнению исследователей из Чикагского университета, эти животные имели общего предка и стали развиваться параллельно. Но люди не одомашнивали волков, постепенно превращая их в собак.Поскольку эти два разных вида сохранили способность скрещиваться друг с другом, долгое время ученые придерживались другой версии. К тому же, согласно последним исследованиям, собаки одомашнили себя сами, все ближе подходя к человеческим поселениям, питаясь отходами и защищая территорию, а не люди пытались приручить диких животных.Земля не увеличиваетсяВ начале XIX века была выдвинута гипотеза, что Земля расширяется с каждым годом. Основывалось предположение на том, что материки постепенно расходятся.Сегодня ученые с помощью новых методик выяснили, что колебания радиуса Земли в год не превышают 0,1 мм (толщина человеческого волоса). Это не имеет какого-либо значимого влияния на происходящие изменения, поэтому гипотеза была признана несостоятельной.Неандертальцы выглядели почти как мыВ представлении большинства неандертальцы — обезьяноподобные люди с грубыми и крупными чертами лица, сгорбленные и глупые. Такой образ возник из-за реконструкции древнего существа по его останкам. Загвоздка оказалась в том, что это был скелет старого самца, страдающего от артрита.Сегодня антропологи считают, что неандертальцы почти не отличались внешне от современного человека, да и глупыми их назвать нельзя. К тому же древние люди неоднократно скрещивались с ними. Так что каждый из нас, не считая африканцев, на 1–4 % неандерталец.А какие научные заблуждения или фальсификации известны вам?Иллюстратор Ekaterina Gapanovich специально для AdMe.ru

07 февраля, 19:00

Через год мы победим рак! Новое открытие израильских ученых

Израильская фармацевтическая компания Accelerated Evolution Biotechnologies через год планирует представить «полноценное лекарство от рака». По словам представителя AEBi Дэна Аридора, это будет революционный прорыв: «Наше лекарство будет результативным с первого дня, его эффект будет длиться несколько недель, а сам препарат не будет иметь минимум побочных эффектов при гораздо более низкой стоимости, чем большинство других видов лечения на рынке».О информации AEBi, новый препарат получит название MuTaTo, что означает «многоцелевой токсин». Он поражает раковые клетки сразу несколькими пептидами — соединениями из цепочек аминокислот. Такая многоплановая атака, похожая а то, борется с вирусом — залог эффективности лечения. Комбинирование пептидов позволяет окончательно уничтожить раковые клетки и не допустить их мутации, развития резистентности к лекарствам.Более того, метод MuTaTo способен найти подход к типу рака у конкретного больного. У пациентов будут брать биопсию, а затем составлять для каждого индивидуальный лечебный коктейль.На данном этапе в AEBi закончили первый исследовательский эксперимент на мышах. Ученым удалось заблокировать рост раковых человеческих клеток и не допустить побочного эффекта для здоровых клеток. Совсем скоро предстоят клинические испытания. Но для того, чтобы из лаборатории лекарство вышло на рынок, может потребоваться от года, до пяти лет.Источник

22 января, 22:01

35 лет назад Айзек Азимов предсказал, что случится в 2019 году

Многие его прогнозы оказались пророческими.35 лет назад, накануне 1984 года,  The Star, впечатлённое антиутопией Оруэлла «1984», попросило знаменитого фантаста Айзека Азимова написать статью-прогноз на 2019-й.Год был выбран не случайно. Оруэлловский шедевр вышел из печати в 1949-м — за 35 лет до того. Журналистам показалось любопытным выяснить, как же изменится наш мир ещё через 35 лет. Азимов тоже заинтересовался и дал свою версию развития событий.Сейчас мы наконец достигли того момента, когда пророчества известного писателя можно проверить.Что сбылосьС точки зрения Азимова, человечество на пути к 2019-му должны были тревожить три наиболее важных мысли:Вероятность ядерной войны.Массовая компьютеризация.Использование космического пространства.Что касается первого пункта, на дворе стояли доперестроечные годы, когда взаимоотношения между двумя сверхдержавами — СССР и США — достигали точки кипения. Мир находился на пороге катастрофы, однако футурист всё же предпочёл остаться оптимистом.Если Соединённые Штаты и Советский Союз продолжат цепляться друг к другу, совершенно бесполезно обсуждать, какой будет жизнь в 2019 году. В таком случае лишь немногие из нас, наших детей и внуков останутся живы, и я не вижу смысла подробно описывать глобальные страдания. Поэтому давайте предположим, что ядерной войны не будет. Айзек АзимовКомпьютеризацию Азимов тоже предсказал удивительно точно, хотя в начале 1980-х в массовое развитие этой сферы мало кто верил. Причём фантаст сделал из своего пророчества ряд дополнительных выводов, которые сегодня тоже сбываются. Если коснуться этой темы подробнее, получится вот что.1. Массовая компьютеризацияЕё Азимов твёрдо назвал неизбежной. По его мнению, к 2019-му общество достигнет того уровня, когда попросту не сможет существовать без компьютеров, которые будут использоваться как в экономике и промышленности, так и в каждом доме.Те страны, которые отстают в этом отношении, будут страдать столь очевидно, что их правительства сами начнут требовать компьютеризации, как сегодня они требуют оружия. Айзек АзимовЭто пророчество однозначно сбылось: сегодня ПК есть практически в каждом доме даже в странах третьего мира.2. Исчезновение некоторых профессийЭтот факт, с точки зрения Азимова, является неотвратимым следствием компьютеризации. Но при этом далеко не всех порадует.До промышленной революции подавляющее большинство человечества занималось сельским хозяйством и смежными с ним обслуживающими работами. Когда началась индустриализация, переход от фермы к фабрике был быстрым и болезненным. С компьютеризацией переход от фабрики к чему-то новому будет ещё более быстрым и, как следствие, ещё более болезненным. Айзек АзимовДело даже не в том, что компьютеры отнимут у людей рабочие места. Просто исчезнет необходимость в целом ряде профессий: любая канцелярщина, любая сборка, любые механические повторяющиеся работы будут автоматизированы. Их начнут выполнять компьютеры и управляемые ими роботы, причём будут делать это более быстро и успешно.Предсказание тоже сбылось: до 2019-го уже отмер целый ряд профессий, например телефонисты и стенографисты, а до 2020-го ожидается исчезновение с рынка десятков других специальностей. Причём, как и предполагал Азимов, связано это аккурат с автоматизацией и развитием компьютерных систем управления.3. Смена концепции образованияНаступление компьютеров и связанные с ним изменения на рынке труда, по мнению писателя, потребуют кардинальных перемен в подходе к школьному (да и дальнейшему) образованию. Прежде всего, оно должно быть компьютеризированным. Если до индустриализации человек мог сыто жить, не владея грамотой, то в 2019-м это будет невозможно без умения обращаться с компьютерами и ориентироваться в новом высокотехнологичном мире.Футурист прогнозировал исчезновение учителей. Их к 2019 году вполне могут заменить компьютеры, а дети будут получать образование дома — не по стандартной школьной программе, а в индивидуальном темпе и в соответствии с собственными интересами.В целом это предсказание тоже можно считать если не сбывшимся, то активно сбывающимся. Принципы воспитания и образования детей кардинально изменились, причём всё больше родителей отдают предпочтение так называемому дистанционному обучению в онлайн-школах.4. Нарастающие проблемы с экологиейПоследствия человеческой безответственности с точки зрения отходов и загрязнения со временем будут становиться всё более очевидными и невыносимыми. Попытки справиться с этим станут более напряжёнными. Следует надеяться, что к 2019 году прогресс в области технологий предоставит нам инструменты, которые помогут обратить вспять ухудшение экологии. Айзек АзимовПервая половина этого прогноза, очевидно, сбылась: экологические проблемы в мире действительно нарастают. А вот со вторым, к сожалению, вышла промашка: современные учёные так и не смогли предложить выход из этого кризиса.Что не сбылось (но, возможно, ещё сбудется)Есть и другие моменты, в которых человеческое общество прогрессирует медленнее, чем рассчитывал проницательный фантаст. Вот они.1. Роботы в каждом домеАзимов как автор законов робототехники накануне 1984-го был уверен: «Мобильный компьютеризованный объект, он же — робот, уже проник в промышленность. В следующем поколении он проникнет в каждый дом».Пока этого не случилось. Если, конечно, не считать полноценными «мобильными компьютеризованными объектами» роботы-пылесосы, умные кофеварки и чайники с выходом в интернет.2. Успешное освоение космосаК 2019 году, по прогнозам Азимова, человечество с новыми силами вернётся на Луну и даже создаст там колоссальную обитаемую станцию, сотрудники которой будут добывать полезные ископаемые и производить из них строительные материалы, необходимые для возведения других объектов в космосе. Также фантаст предполагал вывод на орбиту глобальных производств (это позволило бы уменьшить загрязнение окружающей среды на планете) и создание огромной космической электростанции для сбора солнечной энергии и передачи её на Землю.Но что-то пошло не так.3. Мир во всём миреНеобходимость решать социальные, образовательные, экологические, космические вопросы, от которых напрямую зависит существование нашей цивилизации, должна заставить человечество сплотиться.Будет расти сотрудничество между нациями и группами внутри наций — не из-за внезапного роста идеализма или порядочности, а из-за хладнокровного осознания: отсутствие сотрудничества означает гибель для всех. Айзек АзимовТак полагал Азимов, предрекая даже создание некоего подобия мирового правительства. Увы, в этом вопросе легендарный фантаст снова оказался слишком оптимистичным.В тему: Пророчества Азимова

Выбор редакции
16 января, 15:48

Китай построит нейтринную обсерваторию на глубине 700 метров под землей

На юге Китая завершилось строительство бункера на глубине около 700 м под землей, где будет располагаться обсерватория для изучения нейтрино, сообщает Asia Times.

10 января, 16:32

Россия запустит космический аппарат на Луну в 2021 году

Глава госкорпорации «Роскосмос» Дмитрий Рогозин заявил, что в 2021 году Россия запустит космический аппарат на Луну. «Мы приняли решение восстановить лунную программу»,— сказал он в интервью телеканалу «Россия-24». Господин Рогозин добавил, что в эти сроки будут отработаны технологии и посадки и взлета с лунной поверхности. Кроме того, аппараты «Луна-26» и «Луна-27» «полетят соответственно в 2023 и в 2024 годах». Ранее господин Рогозин сообщал, что запуск «Луны-26» и «Луны-27» перенесли на 2023 и 2024 год. А запуск лунной станции «Луна-25» перенесен на 2021 год с 2019 года.«Для нас сегодня главная задача, и мы это пропишем четко в новой стратегии, которую будем принимать в этом году, это вернуть России лидерство в космосе. Ни меньше, ни больше»,— заявил он. «Неверия в себя» у «Роскосмоса» нет.Кроме того, господин Рогозин отметил, что принцип «космос вне политики» при современных тенденциях не работает. «Есть такая прекраснодушная фраза, иногда она работает, но чаще всего не работает. Космос — это квинтэссенция…

Выбор редакции
08 января, 15:00

Топ-10 технологических прорывов 2018 года

Прорывные технологии ежедневно становятся реальностью. В минувшем году мы наблюдали рост интереса к блокчейну, искусственному интеллекту, квантовым технологиям.

Выбор редакции
02 октября 2018, 21:00

На квантовом уровне будущее управляет прошлым

Лев ХудойСтараюсь максимально просто объяснить чтобы и самому понять.В опыте Томаса Юнга 1803 года фотоны света пролетали через одну или две щели в преграде и оставляли след на экране. При пролете через одну щель фотоны оставляют одну полоску на экране напротив щели. А при пролете через две щели фотоны проявляют себя как волна, потому что на экране возникает так называемая "интерференционная картина", которая может возникать при наложения двух волн одинаковой частоты, исходящих из 2-х точек (или щелей). Она представляет собой чередование ярких и светлых полос.Яркие полосы там где гребни волн налагаются друг на друга, а темные - где верхний гребень одной волны налагается на нижний гребень другой (противофаза).Тогда ученые поняли впервые, что фотон - волна. Давно это было. Позже тоже самое выяснилось и о электроне и многих других частицах.Чтобы в этом точно убедиться, этот опыт, по мере развития техники, усовершенствовали до такой степени, что смогли стрелять не пучком электронов, а отдельными электронами. И оказалось, что каждый отдельный электрон создавал на экране интерференционную картину как будто он волна.Все бы было так просто, если бы кому-то не пришло в голову понаблюдать, через какую из 2 щелей пролетел каждый электрон. И под наблюдением, к изумлению ученых, на экране появились две полоски (то есть, электроны вели себя как частицы - каждый раз пролетали только через одну щель).Что значит "наблюдать"? Это значит, возле каждой щели ставился специальный датчик, который подавал сигнал, если именно через его щель пролетала частица.Получается 2 возможных варианта объяснения:1. "Мистический": Поведение электрона зависит от того, ведется ли за ним наблюдение или нет.2. "Естественный": на электрон влияет то техническое устройство ("датчик"), которое фиксирует, через какую щель пролетает частица.К еще большему удивлению ученых выяснилось, что результат одинаков для разных видов датчиков, точнее, для разных технологий наблюдения и для разных частиц. То есть, любое наблюдение одинаково влияет на поведение. Независимость от способа наблюдения усиливала подозрение в пользу мистического варианта объяснения как будто важен сам факт наблюдения, а не влияние прибора.Чтобы разобраться с этим, решили усложнить опыт так, чтобы полностью исключить влияние датчика. Каким образом? Поставили эксперимент так, чтобы датчик пролета частицы через щель срабатывал ПОСЛЕ того, как частица уже проявила себя либо как частица, либо как волна, оставив соответствующий след на экране.И вот именно тут произошло подтверждение мистического объяснения. Оказалось, будущие действия влияли на прошлые события. Если показания с датчика считывались после прилета частицы на экран, то оказывалось, что частица не вела себя как волна. А если не считывались - то на экране оставался след от волны.Этот вариант эксперимента называется "Эксперимент с отложенным выбором". Потому что вы на будущее переносите решение считывать ли информацию о том, через какую щель летела частица, или не считывать.Вот об этом из Википедии https://goo.gl/iJrYUv :Основной результат эксперимента заключается в том, что не имеет значения, был процесс стирания выполнен до или после того, как фотоны достигли экрана детектора (и заявили о себе либо как частица либо как волна) [1][2]В пользу того, что на результат влияет сам факт наблюдения, а не наличие физического датчика, говорит то, что самые выдающиеся нобелевские физики 20 века Эйнштейн, Бор и другие много обсуждали это явление. Если бы всё упиралось в обычное физическое влияние детектора, никто бы не удивился, и говорить было бы не о чем. Напротив, ученые повыдвигали много сложных теорий по объяснению феномена. Точнее, по законам микромира на основании открытого феномена, при котором будущее наблюдение как-то влияет на прошлое событие. В частности, Эйнштейн так выразился:«Вы действительно верите в то, что Луны нет на небе, пока мы не взглянем на неё?»***А теперь подробнее. Как технически проводится эксперимент?Каким образом можно установить датчик, до которого частица долетит после того, как она уже прилетела на экран? Разве такое возможно? Раз прилетела на экран, то, дальше никуда не летит.Для начала надо познакомиться с важнейшим понятием квантовой механики "запутанная пара".Это 2 частицы, которые появились в результате одного события, и, находясь на любом расстоянии друг от друга, обладают взаимосвязанными свойствами таким образом, что изменения какого-либо параметра одного члена запутанной пары очень быстро влияют на этот же параметр другого фотона, даже, если он находится на другом краю вселенной.Что такое "очень быстро"? Это, по крайней мере, в 100 000 раз быстрее скорости света!!! (А, возможно, эта скорость передачи информации внутри запутанной пары вообще ... бесконечна!!! Просто у науки пока нет инструментов для измерения таких скоростей).Когда было открыто существование таких связанных между собой пар частиц, появилась возможность для эксперимента с отложенным выбором. Одна частица оставляет след на экране, (она называется "сигнальная частица"), а другая продолжает лететь в другом направлении в сторону датчика-указателя щели, через которую летит частица. Это называется "холостая частица". Если датчик будет включен, то, в экспериментах всегда оказывалось, что сигнальная частица оставила след на экране как след от частицы, а не от волны. А если он не был включен, то, на экране был след волны.Напоминаю, до экрана частица долетает раньше чем до датчика. Но, долетев до экрана в лаборатории на Земле, она уже "знает" будет ли включен датчик, даже если он стоит на Луне. В этом заключается мистический элемент.Сразу возникает желание включить или выключить датчик после того, как частица уже прилетела на экран. Но это не возможно. Поскольку датчик стоит в этом эксперименте дальше экрана, то любой сигнал на его включение будет идти некоторое время не выше скорости света. И наша команда дойдет до него в идеальном случае одновременно с фотоном, а в реальности всегда хотя бы на мгновение дольше.***Теперь не важные, но любопытные технические детали эксперимента.В начале полета частицы её помечают определенным образом. То есть, вместо датчика, на пути полёта частиц устанавливается постановщик меток на частицу (или "маркировка"). И тогда, будучи помеченной, она оставляет на экране точечный след, как частица. А, если на пути полета к экрану с этой же частицы снять уже поставленную метку (стереть "квантовым ластиком"), после чего нельзя определить, через какую щель пролетел сигнальный фотон, то, эта частица оставит на экране след, как волна (интерференционная картина).(Иностранное слово "Ластик" - это аналог стирательной резинки, то есть, средство удаления информации).Данные стираются квантовым методом. Это называется "Эксперимент квантового ластика".А теперь самое интересное. У этого эксперимента есть вариант с возможностью удалить информацию "после того как", после того как фотон достигнет экрана. И о чудо! Выяснилось, что если метку стереть уже "после того как", то, это стирание влияет на след на экране, оставленный ранее! То есть, будущее действие повлияло на прошлое событие.Этот вариант эксперимента называется "Эксперимент квантового ластика с отложенным выбором".***Как создается запутанная пара фотонов? В начале, фотон пропускается через кристалл бета-бората бария (BBO), который преобразует единичный фотон в пару запутанных фотонов пониженной частоты, сигнальный и холостой, которые летят в разные стороны.***Последний технический вопрос. Каким образом ставится и снимается метка с частиц?Это зависит от каждого типа частиц. Например, фотоны могут имеют поляризацию. Перед каждой прорезью в двухщелевой пластине помещается поляризатор, выполняя поляризацию по часовой стрелке для света, проходящего через одну щель, и против часовой стрелки для света, проходящего через другую щель. Эта поляризация регистрируется на датчике, "маркируя" таким образом фотоны и разрушая интерференционную картину.Наконец, линейный поляризатор устанавливается на пути первого запутанного фотона из пары, придавая ему диагональную поляризацию (см. рис. 2). Запутанность гарантирует дополнительную диагональную поляризацию у второго фотона, который проходит через двухщелевую пластину. Это нивелирует влияние круговых поляризаторов: каждый фотон будет давать смесь света, поляризованного по часовой стрелке и против неё. Следовательно, второй детектор больше не может определить, какой именно путь был выбран, и интерференционная картина восстанавливается.***Вот вопрос, который я буду задавать специалистам:Здравствуйте!Если стирать метку с "холостого" фотона запутанной пары ПОСЛЕ того как его "сигнальный" фотон уже долетел до детектора, то, восстановится интерференционная картина, которую создает сигнальный фотон?Подробности тут http://levhudoi.blogspot.com/2017/02/kvant.htmlЕсли отвечают "ДА", то будущее управляет прошлым. Если нет, то не управляет. Но, правильный ответ "ДА". Это результат эксперимента. Но не порядочным ученым не нравится сам факт влияния будущего на прошлое, и они будут словоблудить, признавая-отрицая оно и тоже.Я одного такого молодого русского физика вызвал на публичную дискуссию. Публично он отказался, а в личной переписке ходил по кругу, то признавая, то отрицая то, что признавал и постоянно меня унижал всякими намеками на мою тупость и суеверие.Лев ХудойИсточник: https://levhudoi.blogspot.com/2017/02/kvant.html

Выбор редакции
12 июня 2018, 19:09

Инна Сафонова. Как поднять «хирш»

Современная наука завязана на публикациях. Чем больше у вас статей, чем чаще они цитируются, тем значительнее ваш индекс Хирша и внушительнее научный вес. Однако чтобы ваши данные «выстрелили», недостаточно просто их представить, надо это сделать правильно. Как — рассказывает человек с большим Хиршем старший научный сотрудник Института геологии и минералогии им. В.С. Соболева СО РАН и ассоциированный редактор Gondwana Research кандидат геолого-минералогических наук Инна Юрьевна Сафонова на лекции в ИГМ СО РАН.Инна Юрьевна Сафонова — специалист в области изучения Центрально-Азиатского складчатого пояса, эволюции древних океанов и мантийного магматизма, включая изотопную геохронологию, геохимию и изотопию. Она занимается научной работой в ИГМ СО РАН и заведует лабораторией эволюции палеоокеанов и мантийного магматизма НГУ. Исследовательница опубликовала 73 работы, включенные в наукометрическую базу данных Web of Science (WoS), c общим цитированием 1 520 (H-index по WoS = 19). Работала в рамках научного обмена и по грантам в Токийском институте технологий (2004—2015 г.), Университете Токио (2010—2017 г.), Корейском институте геологии и минеральных ресурсов (2010—2012 г.), Университете Нанкина (2017—2018 г.). Инна Юрьевна является единственным из России ассоциированным редактором одного из самых высокорейтинговых научных журналов в области наук о Земле — Gondwana Research (IF = 7.5), а также ассоциированным редактором журналов Geoscience Frontiers (IF = 4.1) и Journal of Asian Earth Sciences (IF = 2.3). Лауреат GR 2017 Top Editor Award от Elsevier и 2016 Best Associate Editor Award от Geoscience Frontiers.«У нас сложилась такая система образования, в которой при переходе из университета в аспирантуру и дальше в научную среду не предъявляются какие-то жесткие правила по количеству и качеству публикаций. В лучшем случае требуется одна статья, причем не важно, где именно, в реальности — в любом журнале наукометрической системы РИНЦ, можно и вовсе без импакт-фактора. Для сравнения, в Китае действует правило: пока ты не опубликовал статью, где ты первый автор или автор-корреспондент, в топовом журнале с импакт-фактором больше двух, твои шансы получить позицию в университете крайне низки. Наши правила гораздо мягче, поэтому такой сильной мотивации писать статьи нет», — говорит Инна Сафонова. Однако в нынешних условиях публикационная активность снова становится всё более актуальной, и рано или поздно эти требования ужесточатся.Хорошие статьи обеспечивают не только карьерный рост, славу и признание, но и финансовую состоятельность. В России этот механизм работает в первую очередь за счет показателей результативности научной деятельности (ПРНД). «С тех пор, как была введена эта система, количество статей в наших институтах выросло, причем очень сильно, — комментирует исследовательница. — Конечно, нам еще далеко до того же Китая, где за статью уровня Gondwana Research платят премию эквивалентную трем тысячам долларов, а за статью уровня Nature и Science — равную примерно трехкомнатной квартире».Чтобы ваша статья не пылилась на страницах/сайте научного журнала, а была актуальной и вызывала у коллег живой интерес, она должна соответствовать нескольким, вполне четким и обозримым критериям.ГлобальностьСамый очевидный способ поднять цитирование — придать своей статье глобальный характер. Вы должны не только представить свои данные, но и показать мировые или региональные аналоги для сравнения. «Это вроде бы очевидно, но каждая вторая статья, которая ко мне приходит, как к редактору, не отвечает этому правилу», — отмечает исследовательница.Все десять самых цитируемых статей Gondwana Research за 2016 год носят обзорный характер. Во многих из них даны оригинальные, абсолютно новые данные, но к ним для сравнения привлечен огромный материал из смежных регионов, похожих объектов со всего мира. «Это не значит, что нам не нужны хорошие статьи обычного уровня, где мы представляем новые данные, — говорит Инна Сафонова. — Они нужны, и это нормальный, естественный этап. Но рано или поздно любой исследователь приходит на тот уровень понимания темы, когда начинает писать обзорные работы — он столько всего знает, что у него формируется свое виденье проблемы, появляется возможность взглянуть на нее с другой стороны». Также хорошо быть соавтором обзорной статьи.КачествоКачество должно соблюдаться на всех этапах исследования и подготовки публикации — начиная с выбора места и процедуры отбора геологического образца, его последующей обработки, описания и заканчивая обобщениями и способом подачи материала. Важно, чтобы нигде не было слабых звеньев, каждое из них должно быть сильно.Новизна и актуальностьНеактуальные исследования не читают, не цитируют и не финансируют. Сегодня актуально одно, завтра — другое, через пять—десять лет — следующее, поэтому, если вы чувствуете, что ваша сегодняшняя тема не входит в список того, что сейчас популярно и поддерживается, надо задуматься, сделать вывод и потихоньку корректировать свои приоритеты. Нужно постоянно быть в курсе новейших исследований, много читать, отслеживать, какие проекты выигрывают гранты в этом году.«У нас есть много случаев, когда люди сидят на одной теме десятилетиями. Это неправильно. Надо всегда куда-то двигаться, если постоянно топтаться на одном месте, прорыва не будет», — говорит Инна Сафонова.УниверсальностьВаша модель и выводы должны быть универсальны с точки зрения восприятия и геологами не только вашей специальности или специализации. Если модель хорошая, если выводы сделаны и обоснованы правильно, то они должны быть понятны любому.КоммуникацииСебя надо рекламировать. Аккуратно, без задиристости, без излишнего напора, чтобы никого не обидеть. Тем не менее необходимо, чтобы к вашим коллегам каким-то образом попадали ваши статьи. Для этого можно активно пользоваться различными профессиональными ресурсами, присутствующими в Интернете. Например, такими как Research Gate, Mendeley и т.п. Это действительно работает.Также есть вещи, которые делать не надо (даже если вам очень хочется известности и регалий). Их хорошо описывает научная этика.ПлагиатНельзя выдавать за свои данные, полученные кем-то другим. Плагиат бывает осознанным и неосознанным. Второй — это заблуждение, когда нам кажется, что мы сами что-то придумали, а на самом деле где-то услышали, забыли, а потом снова «изобрели». Был случай, когда на докторскую диссертацию пришла рекламация, что ее автор без ссылки использовал термин, который придумал автор этой рекламации. Соискатель перерыл огромное количество литературы и нашел публикации 70-летней давности. То есть используемый термин был придуман задолго до того, как «плагиатор» поступил в университет.Самоплагиат«Это очень распространенная история. Некоторые старшие товарищи вводят молодежь в заблуждение, давая рекомендации такого рода: вы опубликуйте эту короткую статью сначала в нашем низкорейтинговом российском журнале или университетском вестнике, а потом ее расширенную версию в высокорейтинговом международном издании. Так делать нельзя. Если вы опубликовали данные в любом журнале, кроме докладов конференций, значит, вы их опубликовали. Забудьте о них до тех пор, пока не начнете писать обзорную статью, — говорит Инна Сафонова. — За годы, что я работаю в Gondwana Research, было три случая, когда статьи снимали с публикации из-за того, что ранее они были опубликованы в местных журналах, даже без импакт-фактора, причем только на национальном языке (китайский, турецкий, иранский). Соответственно, поздние, более качественные и подробные работы были сняты с сайта с соответствующими пометками. Это очень серьезно, нужно понимать, что самоплагиат так же недопустим, как и плагиат».КопированиеИспользовать хорошие статьи в качестве образца для подражания — это нормально, но не надо свою собственную статью строить ровно так же, как построена та работа, которая вам понравилась. С теми же разделами, результатами, с похожими выводами.НеуважениеЗдесь речь идет в первую очередь о ссылках. Ученые часто ссылаются либо на свои работы, либо на работы дружественных коллег, игнорируя те, в которых исследуемая тематика была затронута в первый раз или в нее был внесен существенно больший вклад. Надо обязательно упоминать фундаментальные источники, отдавать должное тем, кто, например, первым пришёл в Кузнецкий бассейн и описал там базальтовые траппыКонфликт интересовНельзя рецензировать статью своего коллеги, особенного того, который работает в вашей лаборатории, своего ученика или бывшего ученика, научного или административного руководителя. «Я как редактор не могу работать со статьями из нашего института, в результате российских статей в моем «портфеле» почти нет, моя деятельность практически полностью переместилась в сторону других стран. Мы в геологии все так сильно связаны друг с другом (не только в Новосибирске, но и в других городах), что избежать конфликта интересов почти невозможно. Причем это в положительном смысле, я уже не говорю про отрицательный, когда кто-то имеет на кого-то «зуб» и целенаправленно хочет навредить», — отмечает Инна Юрьевна. Рецензии — это пока единственный в мире инструмент, который может давать независимую экспертную оценку полученного научного результата.Последствия нарушения научной этики могут быть как репутационными, так и юридическими. По многим причинам сейчас они более очевидны и чувствительны, чем 20—30 лет назад. Ранее на отклонения от правил обращали меньше внимания, поскольку их было сложнее отследить. Сейчас царствует эра Интернета и мобильных устройств, со всеми вытекающими последствиями.Как работает «кухня» научного журнала?После того как вы написали статью, нужно правильно выбрать журнал, в котором вы ее опубликуете. Для этого рекомендуется просмотреть издания по вашей тематике и выбрать из них те, где выходят подобные исследования. Вы не будете заниматься этим всю жизнь, постепенно у вас сформируется круг из семи-восьми журналов, где вы потенциально можете публиковаться. Когда вы отправляете статью, вам дозволяется рекомендовать рецензентов, но выбирают их всегда редакторы. С редактором надо общаться вежливо. В деловой корреспонденции стиль СМС не работает. Всегда важно помнить, что 99 % редакторов (как и рецензентов) высокорейтинговых журналов — это добровольная, неоплачиваемая работа Ученые считают: мотивация к экспертизе должна быть только одна — научная истина, но никак не деньги.Сначала ваша заявка попадает к главному редактору (в некоторых изданиях он один, в других его функции выполняют несколько человек). Он либо ее отклоняет, либо распределяет одному из ответственных редакторов (Associate Editor). Тот также может отклонить статью сразу, однако в этом случае обязательно пишет письмо главному редактору, где подробно объясняет, чем обусловлено такое решение. Это гарантирует автору, что никто никогда не откажет его статье в публикации просто потому, что она ему не нравится. Если статья соответствует требованиям, редактор начинает искать для нее рецензента. Сначала смотрит тех, которых предлагают авторы, проверяет, не знакомы ли они, не было ли у них совместных публикаций. Сейчас есть много цифровых помощников для редакторов, и это сделать просто. Но как минимум в половине случаев редакторы выбирают рецензентов, исходя из темы статьи и своего опыта.Количество рецензий, которые выбирает каждый редактор на одну статью, варьируется от одной до четырех. Автор и рецензенты не могут общаться друг с другом напрямую, каждый контактирует только с редактором. Когда рецензии написаны и они положительные, статья отправляется к техническим редакторам. От того, насколько тщательно вы ее подготовили — от текста до графики, — зависит то, как много вы будете с ними работать.Отрезок времени от подачи статьи до первого решения в Gondwana Research обычно составляет месяц-полтора, до окончательного решения проходит 11—16 недель. Это считается хорошей скоростью, во многих журналах ждать приходится дольше. В исключительных случаях в некоторых журналах можно опубликовать краткую срочную статью. Это практикуется, когда результаты обладают действительно большой научной ценностью и есть риск потерять приоритет. Однако каждый журнал решает этот вопрос индивидуально.Если вы создаете свой журнал и хотите, чтобы он приобрел международный характер, в его названии желательно избегать какой-либо локальной привязки (таких слов, как вестник, государственный университет, новосибирский и подобных). Главные факторы, которые везде работают для достижения рейтинга журнала, это — редакционный состав (не почетные личности, а активные, административно независимые профессионалы, готовые уделять работе много времени), качество статей, команда рецензентов и то, насколько объективны рецензии и цитирование. Необходимо обеспечить бесплатный доступ к электронной версии журнала и рекламу: распространение буклетов, медиа, рассылку по электронным адресам (но не спам).«У российских журналов есть две серьезные проблемы, — рассказывает Инна Сафонова. — Во-первых, у нас много главных редакторов, и зачастую это заслуженные люди, которым некогда заниматься журналом, из-за чего сильно страдает скорость обработки статей. Во-вторых, когда главный редактор является выдающейся фигурой не только в стране, но и в мире, он часто административной властью бронирует себе спецвыпуски. Качество статей в них часто оставляет желать лучшего, и это сильно снижает импакт-фактор издания. Кроме того, большинство наших журналов — переводные, и переводят их на английский язык зачастую не геологи».Однако, по мнению исследовательницы, публиковаться в российских журналах однозначно стоит, как и ссылаться на статьи в них — это и продвижение, и пропаганда, и проявление научной этики и уважения. Кроме того, Инна Сафонова затронула «скользкое» ответвление темы цитирования. Нередко бывает, что в высокорейтинговых журналах опубликован очень дискуссионный материал. На него сразу идет вал ссылок, большая часть из которых — попытки опровергнуть. Это повышает импакт-фактор журнала, но вызывает вопросы с точки зрения научной этики.«Здесь речь идет не столько о научной этике, сколько о репутации журнала. Если журнал опубликует такую тему, то это будет иметь для него негативные последствия в будущем, — говорит исследовательница. — У нас на каждом заседании редакции идет обсуждение: как соблюсти баланс между тем, чтобы поддержать цитирование и сохранить высокое качество статей. В Gondwana Research таких вопиющих случаев не было, но тенденции к этому прослеживались. И каждый раз мы договаривались, что для нас репутация журнала важнее, чем импакт-фактор».Лекция Инны Сафоновой была организована Советом научной молодежи ИГМ СО РАН при поддержке дирекции ИГМ СО РАН и Минобрнауки РФ.Записала Диана ХомяковаФото предоставлено Инной Сафоновой, иллюстрации Дарьи РубахинойНаука в СибириВы также можете подписаться на мои страницы:- в фейсбуке: https://www.facebook.com/podosokorskiy- в твиттере: https://twitter.com/podosokorsky- в контакте: http://vk.com/podosokorskiy- в инстаграм: https://www.instagram.com/podosokorsky/- в телеграм: http://telegram.me/podosokorsky- в одноклассниках: https://ok.ru/podosokorsky

Выбор редакции
10 мая 2018, 19:00

Российские ученые первыми в мире разморозили и запустили сердце

Основной проблемой современной крионики (науки о заморозке живых тканей) является сложность в разморозке этих тканей таким образом, чтобы кристаллы льда не повредили живой материал. Поэтому во всем мире ведутся исследования по созданию безопасной технологии «размораживания». И первыми в мире это удалось сделать отечественным специалистам из Фонда перспективных исследований (ФПИ) во главе с профессором Анатолием Ковтуном.В ходе серии экспериментов сердце лягушки было заморожено при температуре минус 196 градусов Цельсия, а спустя 45 дней его успешно разморозили и добились восстановления активности органа. Подобный успех может стать настоящим прорывом в трансплантологии, ведь благодаря длительной криоконсервации тканей и органов их можно будет сохранять гораздо дольше, чем сейчас. Более того, некоторые органы можно будет хранить в специальных хранилищах и размораживать по мере необходимости, не заставляя пациента рисковать жизнью в ожидании донорского органа. Как заявил профессор Ковтун,«К настоящему времени разработана и экспериментально обоснована на клеточной, тканевой и органной моделях концепция витрификации биологических объектов, обеспечивающая замораживание без кристаллизации в условиях сниженной на 20-30 процентов суммарной концентрации криопротекторов. Например, на модели аорты крысы доказано восстановление эндотелиального и гладкомышечного слоев сосуда на уровне 85-95 процентов живых клеток после замораживания до криогенных температур».В прошлом году я вам сообщал, что американским медикам впервые удалось успешно разморозить кусочки замороженных тканей и органов, не повредив при этом саму клеточную структуру и межклеточное пространство.Группе ученых из университета Миннесоты в Миннеаполисе под руководством доктора Джона Бишофа удалось решить эту проблему. По их словам, основная проблема разморозки заключается в том, что замороженные ткани разогреваются неравномерным образом, в результате чего они трескаются и разваливаются на части. На помощь специалистам пришли наночастицы: они обратили внимание на то, что микроскопические фрагменты железа и многих других металлов можно нагреть до крайне высоких температур. Эти же самые наночастицы можно применять и для мгновенной разморозки органов. Добавление даже небольшого числа наночастиц в ткани защищает их клетки от повреждений и позволяет разморозить органы очень быстро. По заверениям доктора Бишофа,«Нам впервые удалось показать, что мы можем взять крупные образцы биоматерии и быстро разморозить ее, не повреждая тканей, повышая температуры на сотни градусов за минуту. Подобные результаты радуют нас и позволяют надеяться, что в будущем мы сможем создать целые банки замороженных органов для трансплантации».источникиhttps://hi-news.ru/research-development/rossijskie-uchenye-pervymi-v-mire-razmorozili-i-zapustili-serdce.htmlhttp://stm.sciencemag.org/content/9/379/eaah4586

Выбор редакции
15 апреля 2018, 19:00

Что уже могут вырастить в лабораториях

Наука шагнула так далеко вперед, что невероятное становится очевидным. Да, конечно это все не в "промышленных масштабах", но могут же уже! К чему это приведет - неизвестно. Лучше станем жить или руками ученых и тамими разработками вообще уничтожим когда нибудь жизнь на Земле - непонятно.Ну как минимум уже есть вот такой список:Бактерии, питающиеся пластикомИсследователи из Японии обнаружили бактерии, которые могут есть пластик, а точнее полиэтилентерефталат, который является одним из самых распространенных на Земле. Они надеются, что эти бактерии можно будет использовать для сокращения пластиковых отходов.Стволовые клетки кровиВ 2017 году ученым удалось вырастить стволовые клетки, необходимые для производства крови. Благодаря этому они надеются, что смогут лечить такие заболевания, как лейкемия, и что у них будет достаточное количество крови для переливания.КожаОбычно кожу получают из шкур коров. Но компания Modern Meadow разработала методику изготовления настоящей кожи без уничтожения животных. Они выращивают штамм дрожжей, который вырабатывает коллаген. Этот белок и придает коже прочность и эластичность.УхоЯпонские учёные утверждают, что искусственные уши можно будет выращивать на заказ и пересаживать человеку уже в ближайшие пять лет. Они недавно вырастили человеческую ушную раковину на спине лабораторной мыши.ТрахеяШведские ученые смогли вырастить человеческую трахею из стволовых клеток. Вдобавок ко всему, они пересадили ее больному раком, у которого опухоль блокировала дыхательные пути.КонечностьХаральд Отт из Массачусетской больницы смог вырастить крысиную конечность из живых клеток. Это достижение может войти в историю как первый шаг к созданию реальных, биологически функциональных конечностей для инвалидов.МоскитыЗачем нам выращивать москитов, скажете вы. Но в данном случае в американской лаборатории специально выращивают москитов, которые предназначены для переноски бактерий, губительных для других комаров, которые являются переносчиками вируса Зика и других опасных заболеваний.«Топливные» бактерииВ 2013 году группа исследователей из Эксетерского университета (Великобритания) заставила бактерии E.coli (кишечная палочка) вырабатывать дизельное топливо. Такое топливо не надо смешивать с нефтепродуктами прежде чем заливать в бак автомобиля.ОдеждаНе только кожа выращивается в лаборатории, но и другой материал для одежды тоже. Компания под названием Biocouture начала разрабатывать одежду из особого материала, добыть который можно с помощью большой ёмкости (например, ванной), зеленого чая, сахара и специальных бактерий. После того как био-одежда изнашивается, ее можно легко утилизировать.БриллиантыРечь не идет о синтетическом камне, известном под названием кубик циркония. Вы и представить себе не можете сколько алмазов, обладающих такими же химическими характеристиками, как и природные алмазы, выращивают в лабораториях. Многие из них уже добрались до полок известных ювелирных магазинов.ГамбургерыЕще с 2008 года ученые пытались получить вполне съедобное мясо в лабораторных условиях и, наконец, их старания увенчались успехом в 2013. Взяв стволовые клетки коровы, ученые вырастили из них 20,000 мышечных волокон, которые были потом извлечены из своих пробирок и сформированы в котлетку. Ее использовали при приготовлении гамбургера, который съели на дегустации в Лондоне.СпермаУченые из Нанкинского медицинского университета в Китае смогли превратить стволовые клетки мышей в клетки спермы, давая надежду на лечение мужского бесплодия.КораллыУченые придумали способ выращивать кораллы в пробирке, собрав половые клетки, выпущенные различными колониями кораллов, расположенных вблизи острова Кюрасао. Достижения ученых может предотвратить исчезновение коралловых рифов.МозгНедавно ученые начали выращивать крошечные шарики человеческой мозговой ткани. Они имеют диаметр всего около 4 мм. Исследуя их, ученые надеются понять природу таких заболеваний, как болезнь Альцгеймера.источникиhttp://mixstuff.ru/archives/140110Вернемся к итогам прошлого года. Вот так перечисляли Научные открытий 2017 года, которые звучат как фантастика

17 сентября, 10:00

Человеческие винтики ИИ

О втором дне "самообучающихся" искусственных интеллектов от крупных технологических компаний.Человеческие винтики ИИМы уже неоднократно затрагивали тему разрушения привычного стабильного трудоустройства глобальным рынком, которое иногда называют гигономикой, равно как и то, что за вывеской «искусственный интеллект» часто скрывается каторжный труд малооплачиваемых работников из стран победнее, выполняющих рутинные операции, пока еще недоступные машине. В последнее время нам на глаза попалось сразу несколько новостей по этой тематике, одна из которых объединяет темы интеллектуальных чернорабочих и непостоянного трудоустройства.Стартап Engineer.ai предлагал заказчикам мобильное приложение, которое всего за час для них сделает искусственный интеллект. Компании удалось собрать $30 млн инвестиций. Выяснилось, что большая часть работ выполняется вручную — с помощью программистов из Индии. Это они ускоренно пишут код для приложения, а не ИИ. Единственное, что делают алгоритмы — распределяют задачи между сотрудниками. За несколько лет работы стартап так и не собрал датасет для обучения нейросети. Также в компании не хватает специалистов, которые бы создавали алгоритмы, поскольку искать их — долго и дорого. В конце концов, зачем нужен ИИ, если есть дешевая рабочая сила?Использование дешевого человеческого труда для выполнения заданий, с которыми плохо справляются компьютерные алгоритмы, или для рутинной работы по обучению этих алгоритмов, не ограничивается мелкими малоизвестными стартапами. Интернет-гиганты, старающиеся охватить собой все стороны человеческой жизни, также используют тысячи неизвестных миру работников для этих же целей, причем интенсивность эксплуатации там оказывается ничуть не меньше, а то и больше. И ряды этих интеллектуальных чернорабочих, как оказалось, вовсе не ограничиваются жителями Индии.AmazonКогда вы в следующий раз зададите вопрос Алексе, голосовому помощнику от Amazon, ваш голос, возможно, пролетит через полмира и окажется в индийском городе Ченнаи, где живые работники в поте лица трудятся над улучшением ответов искусственного интеллекта.На протяжении девятичасовых смен сотрудники стенографируют аудиозаписи, сортируют слова и фразы на категории и оценивают ответы цифрового помощника Amazon. Это лишь один из множества таких центров Amazon по всему миру, где «специалисты по данным» подготавливают миллионы фрагментов разговоров для обучения ИИ Алексы.Один бывший сотрудник описывает свою работу там как «неумолимую». Ему приходилось обрабатывать примерно 700 вопросов к Алексе в день, в условиях жестких показателей того, сколько времени должна занимать обработка одного вопроса. Каждый день сотрудникам демонстрировались данные об их результативности, и за время его пребывания на этой должности целевые показатели все время росли. Работа была довольно монотонной, но ее объем и темпы приводили к умственному истощению, так что он в конечном итоге уволился. С его слов:Невозможно каждый день работать в темпе машины. Система выстроена таким образом, чтобы ты выкладывался на 100% в каждый миг рабочего дня. Для человека это невозможно.С точки зрения пользователей, цифровые помощники, поисковые машины и социальные сети выглядят волшебством, однако их бесперебойная работа зависит от целых армий живых сотрудников, чей вклад часто остается незамеченным. Технологии, воплощенные в цифровых помощниках, выглядят впечатляюще, но они основаны на огромном объеме монотонного труда людей, зачастую в весьма далеких странах.Большая часть этой работы заключается в обучении алгоритмов, на которых покоится состояние крупнейших компаний Кремниевой долины, или заполнении пробелов там, где машинам пока еще тяжело работать. Эта работа часто крайне монотонна и скрыта от глаз потребителей: маркирование данных для обучения ИИ, модерирование сетевого контента, верификация онлайн-списков или тестирование.Хотя представители Amazon и заявляют, что «большинство специалистов по данным являются полноправными сотрудниками Amazon, получающими достойную заработную плату и значительный соцпакет», очень много этого невидимого труда по поддержанию интернет-сервисов, которыми мы пользуемся каждый день, выполняется фрилансерами или людьми на повременных договорах, работающих в компаниях, специализирующихся на аутсорсинге. И существование таких работников куда менее стабильно.Это явление все чаще становится предметом обсуждения. В мае 2019 года антрополог Мэри Грей и Сиддхарт Сури, специалист из области компьютерных наук, дали ему название. По словам Грей, которая совмещает работу в Microsoft Research и Гарвадском университете, их книга «Призрачный труд» посвящена не каким-то конкретным профессиям, а самому видоизменению трудоустройства:Любой проект или задача, которая может быть хотя бы отчасти передана, управляема и проверяема посредством сетевой платформы в наше время может выполняться людьми на краткосрочных контрактах из любой точки земного шара, в которой есть доступ к интернету.Хотя работа «специалистов по данным» из Amazon имеет многие из признаков, отличающих «призрачную работу» ото всей прочей — прежде всего, ее невидимость для окружающих — Грей утверждает, что их книга в основном посвящена независимым подрядчикам, которые выполняют львиную долю такой работы. Очень много ее делается при помощи платформ вроде Amazon Mechanical Turk или Figure Eight — онлайн-бирж труда, где компании могут разбить необходимую им работу на мелкие фрагменты и подряжать людей на их выполнение за фиксированные суммы.YouTube (Google)Когда YouTube рекомендует кому-либо видео, он использует искусственный интеллект, который нужно обучать — чем занимается, например, Марк Кэтт. Марк, сорокашестилетний мужчина из Портленда, штат Орегон, США, работает «механическим турком» с 2013 года. Ему пришлось искать новую работу, поскольку его больная спина не позволяла ему больше работать на его предыдущей должности — обслуживать большое офисное оборудование вроде копировальных машин, принтеров и прочего.Ему нравится гибкий график, который позволяет ему проводить больше времени с детьми, а также использование своих навыков программирования, при помощи которых он ускоряет выполнение рутинных задач. Однако, Кэтт говорит, что не мог бы прокормить семью, если бы не имел возможности жить со своей матерью. Он работает пять часов в день, зачастую семь дней в неделю, и старается зарабатывать 40 долларов США в день — немного выше минимального размера оплаты труда там, где он живет. Это еще очень хорошая ставка для «механического турка» — проведенное в 2018 году исследование показало, что в среднем такие работники зарабатывают примерно 2 доллара в час.Так, по его словам:Я не думаю, что этот труд высоко ценится. Мне даже кажется, что большинство людей даже не догадываются, что их данные обрабатывают живые люди. Сервисы, с которыми люди взаимодействуют каждый день — YouTube, Pinterest, разные приложения по обмену фотографиями — за кулисами прибегают к услугам «механических турок» чтобы обрабатывать и модерировать данные.По мнению Лилли Ирани, ассоциированного профессора Калифорнийского университета в Сан-Диего, которая изучает цифровой труд, это не случайность. Вместо того, чтобы напрямую общаться с работниками, заказчики на платформе Mechanical Turk создают задания при помощи программного интерфейса, примерно как если бы они писали набор инструкций для компьютера. Платформа специально разработана, чтобы замаскировать человеческий труд и позволить заказчикам проще обманывать себя и мнить себя программистами, а не управленцами:Многие из крупных технологических компаний, да и в целом культура компьютерных наук, очень сильно завязаны на производство «технологической магии». Mechanical Turk от Amazon — это то место, куда можно спрятать людей, необходимых для производства этой «магии».Среди инженеров и программистов бытует мнение, что эти работники — всего лишь временное решение, пока ИИ не может их заменить. Это неизбежно обесценивает такой труд. Инвесторы также склонны поддерживать бизнес, основанный на легко масштабируемой технологии, а не громоздкой рабочей силе, которая будет требовать нормальных рабочих мест и достойной оплаты труда.FacebookДаже когда речь не идет о безликих подрядчиках-фрилансерах, технологические компании частенько держат своих «кочегаров» на расстоянии вытянутой руки. Например, Шон Спигл модерировал графический контент для Facebook, но формально был трудоустроен в компании по аутсорсингу из г. Тампа, Флорида.За 15 долларов в час он был вынужден продираться через поток графического контента, в том числе содержащего пытки животных, детскую порнографию и смерть, но правила работы заставляли его смотреть эти видео целиком, даже если он уже их видел раз 30. По его словам, ежедневные необъяснимые и произвольные изменения правил приводили к тому, что психологически травмирующий материал часто так и оставался опубликованным. Он не имел права напрямую обращаться к правоохранительным органам, чтобы сообщить о совершенных преступлениях, записанных на видео, и ему ничего не говорили по поводу судьбы материалов, которые он отправлял «наверх», в команду, которая должна была заниматься подобными вопросами.Я однозначно чувствовал себя просто винтиком огромной машины. У меня никогда не появлялось впечатления, будто я действительно кому-то помогаю.Спигл также утверждает, что компания периодически увольняла большое число работников вне зависимости от качества их работы. Он пережил две такие чистки до того, как почти 90% из тех, кто работал на его этаже, были уволены в один день. По слухам, после серьезных изменений в правилах Facebook, начальство решило, что проще набрать и обучить с нуля новых работников, чем переобучать старых.Нестабильность — неотъемлемая черта «призрачного труда». В отличие от другой работы в «гигономике», типа водителей для Uber, она невидима для потребителей и не привязана к определенным местам, утверждает Марк Грэхем, профессор интернет-географии Оксфордского университета. Это означает, что работники вынуждены конкурировать друг с другом на «всепланетном рынке труда», где оплата и условия работы сильно различаются.Даже более стабильные случаи такой работы находятся в весьма шатком положении, потому что у нее мало барьеров, которые препятствовали бы ее переведению в места с более дешевой рабочей силой, если в ее нынешнем месте вдруг повысится минимальная оплата труда или будут приняты какие-то новые законы.Грей считает, что в интересах каждого бороться с этими тревожными тенденциями в трудоустройстве, потому что «рано или поздно они придут и за тобой»Современная «экономика услуг» вознаграждает компании, которые быстро переключаются с проекта на проект, и все большие объемы интеллектуального труда выполняются подрядчиками и фрилансерами, часто нанимаемыми через платформы типа Upwork или Fiverr. Частью этой проблемы является то, что законы о труде в большинстве стран — там, где они вообще что-то значат — все еще построены вокруг постоянного трудоустройства с фиксированным восьмичасовым рабочим днем. Распространяющиеся же из «гигономики» практики трудоустройства с легкостью обходят эти ограничения, что делает работников практически беззащитными и бесправными.Как мы в очередной раз можем убедиться, современная отрасль информационных технологий, которую ее пиар-менеджеры и журналисты часто пытаются подать как некое торжество прогресса и новшеств, освобождающих человека от рутинного труда «старой» экономики, на самом деле покоится на огромных объемах этого же самого рутинного труда, не слишком заметного для конечных пользователей.Подобно промышленным рабочим полтора столетия назад, интеллектуальные чернорабочие XXI века служат придатком машины, выполняя операции, которые слишком сложны для нее. Они получают за свой труд гроши и им постоянно угрожает перспектива быть замененным более дешевым трудом из другой страны или просто стать ненужными из-за прогресса технологий, которому они же сами и помогают.Дальнейшее развитие современной социально-экономической системы в отсутствие массовой, по-настоящему глобальной борьбы за интересы трудящихся будет все больше ухудшать ситуацию на рынке труда, заставляя все более широкие слои населения соперничать друг с другом за право до изнеможения выполнять малооплачиваемые задания работодателей на платформах «краудсорсинга» просто для того, чтобы выжить. Таково будущее наёмного труда в рамках существующей системы. Тому, кто не хочет мириться с таким вариантом развития событий, остается лишь одно — бороться за другое будущее, за общество, основанное на качественно других принципах.https://prometej.info/chelovecheskie-vintiki-ii/ - цинкИнтересно, где сидят лица отвечающие за козла Фрэнка?

Выбор редакции
08 января, 15:00

Топ-10 технологических прорывов 2018 года

Прорывные технологии ежедневно становятся реальностью. В минувшем году мы наблюдали рост интереса к блокчейну, искусственному интеллекту, квантовым технологиям.

23 марта 2018, 22:00

Ученые подтвердили существование нового вида материи: кристаллов времени

Постоянно в движении без затрат энергииУже несколько месяцев идут разговоры о том, что исследователям удалось создать кристаллы времени — странные кристаллы, атомная структура которых повторяется не только в пространстве, но и во времени, что означает, что они постоянно двигаются без затрат энергии.Теперь это официально подтвердили: исследователи только недавно рассказали в деталях, как создать и измерить эти странные кристаллы. И две независимые группы ученых утверждают, что им действительно удалось создать кристаллы времени в лабораторных условиях, пользуясь предоставленной инструкцией, тем самым они подтвердили существование абсолютно нового типа материи.Открытие может показаться абсолютно абстрактным, но оно является предвестником начала новой эры в физике, ведь многие десятилетия мы изучали лишь материю, которая по определению была ‘в равновесии’: металлы и изоляторы.Но звучали предположения о существовании во Вселенной самых разных странных видов материи, которая не находится в равновесии и которую мы даже не начали еще изучать, в том числе и кристаллы времени. Теперь мы знаем, что это не выдумка.Сам факт того, что у нас теперь есть первый пример ‘неравновесной’ материи, может привести в прорыву в нашем понимании окружающего мира, а также таких технологий как квантовые вычисления.“Это новый вид материи, и точка. Но классно и то, что это один из первых экземляров ‘неравновесной’ материи,” делится впечатлениями ведущий исследователь Норман Яо из Калифорнийского университета в Беркли.“Всю вторую половину прошлого века мы изучали материю в равновесии, такую как металлы и изоляторы. И только сейчас мы ступили на территорию ‘неравновесной’ материи.”Но давайте сделаем паузу и оглянемся, ведь концепт кристаллов времени существует уже несколько лет.Впервые их предсказал нобелевский лауреат теоретик физики Фрэнк Вильчек в 2012-м году. Кристаллы времени — это структуры, которые, кажется, находятся в движении даже при малейшем уровне энергии, известным как основное состояние или состояние покоя.Обычно, если материя находится в основном состоянии, также известным как состояние нулевой энергии системы, это означает, что движение теоретически невозможно, ведь на него требуются затраты энергии.Но Вильчек утверждал, что кристаллов времени это не касается.У обычных кристаллов атомная решетка повторяется в пространстве, совсем как углородная решетка алмаза. Но, как рубин или изумруд, они не двиггаются, потому что находятся в равновесии в своем основном состоянии.А у кристаллов времени структура повторяется еще и во времени, не только в пространстве. И поэтому они в основном состоянии находятся в движении.Представьте себе желе. Если его ткнуть пальцем, оно начнет колебаться. То же самое происходит и в кристаллах времени, но большое отличие в том, что им на движение не требуется энергия.Кристалл времени — это как постоянно колебающееся желе в своем привычном, основном состоянии, и именно это делает его новым видом материи — ‘неравновесной’ материи. Которая просто не может усидеть на месте.Но одно дело предсказать существование таких кристаллов, и совсем другое действительно их создать, что и произошло в новейшем исследовании.Яо и его команда создали детализированную схему, в которой подробно описали, как создать и измерить характеристики кристалла времени, и даже предсказать какими должны быть различные фазы, окружающие кристалл времени, другими словами, они описали эквиваленты твердого, жидкого и газообразного состояний нового типа материи.Опубликованную в Physical Review Letters статью Яо назвал “мостиком между теоретической идеей и эксперементальным воплощением”.И это вовсе не спекуляци. Следуя инструкции Яо, две независимые группы — одна из Университета Мериленда, другая из Гарварда — сумели создать свои собственные кристаллы времени.Результаты обоих исследований были объявлены в конце прошлого года на сайте arXiv.org (тут и тут), и были отправлены на публикацию в рецензируемые журналы. Яо стал со-автором обеих статей.Пока мы ждем публикаций, стоит оставаться скептически настроенными к заявлениям. Но сам факт, что двум независимым группам удалось по одной схеме создать кристаллы времени в абсолютно разных условиях, звучит многообещающе.В Университете Мериленда кристаллы времени были созданы из цепочки из 10-ти ионов иттербия, все с запутанными спинами электронов.Ключом к превращению этой основы в кристалл времени было сохранение ионов в неравновесии, и для этого по ним по очереди ударяли из двух лазеров. Один лазер создавал магнитное поле, второй лазер частично разворачивал спины атомов.Так как спины атомов были изначально запутаны, они вскоре вошли в стабильную, повторяющуюся схему поворота спина, которая и определяет кристалл.Это было нормальным, но чтобы стать кристаллом времени, система должна была сломить симметрию во времени. При наблюдении за цепочкой атомов иттербия, исследователи заметили нечто необычное.Два лазера, периодически ударяющих по атомам иттербия, вызывали повторение в системе с периодом в два раза больше периода ‘толчков’, а это было как раз тем, что не могло возникнуть в нормальной системе.“Не правда ли, было бы очень странно, если бы вы ткнули желе и обнаружили, что оно реагирует на это с разными временными периодами?” — объясняет Яо.“Но в этом и есть природа кристалла времени. У вас есть какой-то возбудитель с периодом T, но система каким-то образом синхронизируется, и вы наблюдаете ее движение с периодом, превышающим T.”В зависимости от магнитного поля и пульсации лазера, кристалл времени потом мог изменить свою фазу, как тающий кубик.Кристалл из Гарварда был другим. Исследователи создали его, используя плотные азотно-вакансионные центры в алмазе, но пришли к тому же результату.“Таких схожие результаты, полученные в двух очень разных системах, подтверждают, что кристаллы времени — широко распространенная форма материи, а не какая-то любопытная особенность, наблюдаемая лишь в небольшой, особенной системе,” — объясняет Фил Риферми из Университета Индианы в сопуствующей к работе заметке, он не участвовал в исследовании, но рецензировал статью.“Наблюдение этого отдельного кристалла времени… подтверждает, что слом симметрии может происходить в всех областях природы, а это открывает новые сферы для исследований.”Схема Яо была опубликована в Physical Review Letters, а со статьей из Гарварда о кристаллах времени вы можете ознакомиться тут, со статьей Университета Мериленда тут.Специально для проекта “Наука от Фансаенс”Отсюда

Выбор редакции
11 января 2018, 02:00

Просто про простые числа

Свойства простых чисел впервые начали изучать математики Древней Греции. Математики пифагорейской школы (500 — 300 до н.э.) в первую очередь интересовались мистическими и нумерологическими свойствами простых чисел. Они первыми пришли к идеям о совершенных и дружественных числах.Простые числа делятся без остатка на единицу и на самих себя. Они - основа арифметики и всех натуральных чисел. То есть тех, которые возникают естественным образом при счете предметов, например, яблок. Любое натуральное число это произведение каких-нибудь простых чисел.И тех и других - бесконечное множество.Простые числа, кроме 2 и 5, заканчиваются на 1, на 3, на 7 или на 9. Считалось, что они распределены случайным образом. И за простым числом, оканчивающимся, к примеру, на 1 может с равной вероятностью - в 25 процентов - следовать простое число, которое оканчивается на 1, 3, 7, 9.Простые числа — это целые числа больше единицы, которые не могут быть представлены как произведение двух меньших чисел. Таким образом, 6 — это не простое число, так как оно может быть представлено как произведение 2×3, а 5 — это простое число, потому что единственный способ представить его как произведение двух чисел — это 1×5 или 5×1. Если у вас есть несколько монет, но вы не можете расположить их все в форме прямоугольника, а можете только выстроить их в прямую линию, ваше число монет — это простое число.У совершенного числа сумма его собственных делителей равна ему самому. Например, собственные делители числа 6: 1, 2 и 3. 1 + 2 + 3 = 6. У числа 28 делители — это 1, 2, 4, 7 и 14. При этом, 1 + 2 + 4 + 7 + 14 = 28.Числа называются дружественными, если сумма собственных делителей одного числа равна другому, и наоборот – например, 220 и 284. Можно сказать, что совершенное число является дружественным для самого себя.Ко времени появления работы Евклида «Начала» в 300 году до н.э. уже было доказано несколько важных фактов касательно простых чисел. В книге IX «Начал» Эвклид доказал, что простых чисел бесконечное количество. Это, кстати, один из первых примеров использования доказательства от противного. Также он доказывает Основную теорему арифметики – каждое целое число можно представить единственным образом в виде произведения простых чисел.Также он показал, что если число 2n-1 является простым, то число 2n-1 * (2n-1) будет совершенным. Другой математик, Эйлер, в 1747 году сумел показать, что все чётные совершенные числа можно записать в таком виде. По сей день неизвестно, существуют ли нечётные совершенные числа.В году 200 году до н.э. грек Эратосфен придумал алгоритм для поиска простых чисел под названием «Решето Эратосфена».Никто точно не знает, в каком обществе стали впервые рассматривать простые числа. Их изучают так давно, что у ученых нет записей тех времен. Есть предположения, что некоторые ранние цивилизации имели какое-то понимание простых чисел, но первым реальным доказательством этого являются египетские записи на папирусах, сделанные более 3500 лет назад.Древние греки, скорее всего, были первыми, кто изучал простые числа как предмет научного интереса, и они считали, что простые числа важны для чисто абстрактной математики. Теорему Евклида по-прежнему изучают в школах, несмотря на то что ей уже больше 2000 лет.После греков серьезное внимание простым числам снова уделили в XVII веке. С тех пор многие известные математики внесли важный вклад в наше понимание простых чисел. Пьер де Ферма совершил множество открытий и известен благодаря Великой теореме Ферма, 350-летней проблеме, связанной с простыми числами и решенной Эндрю Уайлсом в 1994 году. Леонард Эйлер доказал много теорем в XVIII веке, а в XIX веке большой прорыв был сделан благодаря Карлу Фридриху Гауссу, Пафнутию Чебышёву и Бернхарду Риману, особенно в отношении распределения простых чисел. Кульминацией всего этого стала до сих пор не решенная гипотеза Римана, которую часто называют важнейшей нерешенной задачей всей математики. Гипотеза Римана позволяет очень точно предсказать появление простых чисел, а также отчасти объясняет, почему они так трудно даются математикам.Открытия сделаные в начале 17-го века математиком Ферма, доказали гипотезу Альбера Жирара, что любое простое число вида 4n+1 можно записать уникальным образом в виде суммы двух квадратов, и также сформулировал теорему о том, что любое число можно представить в виде суммы четырёх квадратов.Он разработал новый метод факторизации больших чисел, и продемонстрировал его на числе 2027651281 = 44021 × 46061. Также он доказал Малую теорему Ферма: если p – простое число, то для любого целого a будет верно ap = a modulo p.Это утверждение доказывает половину того, что было известно как «китайская гипотеза», и датируется 2000 годами ранее: целое n является простым тогда и только тогда, если 2n-2 делится на n. Вторая часть гипотезы оказалась ложной – к примеру, 2341 — 2 делится на 341, хотя число 341 составное: 341 = 31 × 11.Малая теорема Ферма послужила основой множества других результатов в теории чисел и методов проверки чисел на принадлежность к простым – многие из которых используются и по сей день.Ферма много переписывался со своими современниками, в особенности с монахом по имени Марен Мерсенн. В одном из писем он высказал гипотезу о том, что числа вида 2n+1 всегда будут простыми, если n является степенью двойки. Он проверил это для n = 1, 2, 4, 8 и 16, и был уверен, что в случае, когда n не является степенью двойки, число не обязательно получалось простым. Эти числа называются числами Ферма, и лишь через 100 лет Эйлер показал, что следующее число, 232 + 1 = 4294967297 делится на 641, и следовательно, не является простым.Числа вида 2n — 1 также служили предметом исследований, поскольку легко показать, что если n – составное, то и само число тоже составное. Эти числа называют числами Мерсенна, поскольку он активно их изучал.Но не все числа вида 2n — 1, где n – простое, являются простыми. К примеру, 211 — 1 = 2047 = 23 * 89. Впервые это обнаружили в 1536 году.Многие годы числа такого вида давали математикам наибольшие известные простые числа. Что число M19, было доказано Катальди в 1588 году, и в течение 200 лет было наибольшим известным простым числом, пока Эйлер не доказал, что M31 также простое. Этот рекорд продержался ещё сто лет, а затем Люкас показал, что M127 — простое (а это уже число из 39 цифр), и после него исследования продолжились уже с появлением компьютеров.В 1952 была доказана простота чисел M521, M607, M1279, M2203 и M2281.К 2005 году найдено 42 простых чисел Мерсенна. Наибольшее из них, M25964951, состоит из 7816230 цифр.Работа Эйлера оказала огромное влияние на теорию чисел, в том числе и простых. Он расширил Малую теорему Ферма и ввёл φ-функцию. Факторизовал 5-е число Ферма 232+1, нашёл 60 пар дружественных чисел, и сформулировал (но не смог доказать) квадратичный закон взаимности.Он первым ввёл методы математического анализа и разработал аналитическую теорию чисел. Он доказал, что не только гармонический ряд ∑ (1/n), но и ряд вида1/2 + 1/3 + 1/5 + 1/7 + 1/11 +… получаемый суммой величин, обратных к простым числам, также расходится. Сумма n членов гармонического ряда растёт примерно как log(n), а второй ряд расходится медленнее, как log[ log(n) ]. Это значит, что, например, сумма обратных величин ко всем найденным на сегодняшний день простым числам даст всего 4, хотя ряд всё равно расходится.На первый взгляд кажется, что простые числа распределены среди целых довольно случайно. К примеру, среди 100 чисел, идущих прямо перед 10000000, встречается 9 простых, а среди 100 чисел, идущих сразу после этого значения – всего 2. Но на больших отрезках простые числа распределены достаточно равномерно. Лежандр и Гаусс занимались вопросами их распределения. Гаусс как-то рассказывал другу, что в любые свободные 15 минут он всегда подсчитывает количество простых в очередной 1000 чисел. К концу жизни он сосчитал все простые числа в промежутке до 3 миллионов. Лежандр и Гаусс одинаково вычислили, что для больших n плотность простых чисел составляет 1/log(n). Лежандр оценил количество простых чисел в промежутке от 1 до n, какπ(n) = n/(log(n) — 1.08366) А Гаусс – как логарифмический интегралπ(n) = ∫ 1/log(t) dt с промежутком интегрирования от 2 до n. Утверждение о плотности простых чисел 1/log(n) известно как Теорема о распределении простых чисел. Её пытались доказать в течение всего 19 века, а прогресса достигли Чебышёв и Риман. Они связали её с гипотезой Римана – по сию пору не доказанной гипотезой о распределении нулей дзета-функции Римана. Плотность простых чисел была одновременно доказана Адамаром и Валле-Пуссеном в 1896 году.В теории простых чисел есть ещё множество нерешённых вопросов, некоторым из которых уже многие сотни лет:гипотеза о простых числах-близнецах – о бесконечном количестве пар простых чисел, отличающихся друг от друга на 2гипотеза Гольдбаха: любое чётное число, начиная с 4, можно представить в виде суммы двух простых чиселбесконечно ли количество простых чисел вида n2+ 1 ?всегда ли можно найти простое число между n2and (n + 1) 2? (факт, что между n и 2n всегда есть простое число, было доказан Чебышёвым)бесконечно ли число простых чисел Ферма? есть ли вообще простые числа Ферма после 4-го?существует ли арифметическая прогрессия из последовательных простых чисел для любой заданной длины? например, для длины 4: 251, 257, 263, 269. Максимальная из найденных длина равна 26.бесконечно ли число наборов из трёх последовательных простых чисел в арифметической прогрессии?n2— n + 41 – простое число для 0 ≤ n ≤ 40. Бесконечно ли количество таких простых чисел? Тот же вопрос для формулы n2 — 79 n + 1601. Эти числа простые для 0 ≤ n ≤ 79.бесконечно ли количество простых чисел вида n# + 1? (n# — результат перемножения всех простых чисел, меньших n)бесконечно ли количество простых чисел вида n# -1 ?бесконечно ли количество простых чисел вида n! + 1?бесконечно ли количество простых чисел вида n! – 1?если p – простое, всегда ли 2p-1 не содержит среди множителей квадратов простых чиселсодержит ли последовательность Фибоначчи бесконечное количество простых чисел?Некоторые считают, что простые числа не стоят глубокого изучения, но они имеют фундаментальное значение для математики. Каждое число может быть представлено уникальным способом в виде простых чисел, умноженных друг на друга. Это значит, что простые числа — это «атомы умножения», маленькие частички, из которых может быть построено что-то большое.Так как простые числа — это строительные элементы целых чисел, которые получаются с помощью умножения, многие проблемы целых чисел могут быть сведены к проблемам простых чисел. Подобным образом некоторые задачи в химии могут быть решены с помощью атомного состава химических элементов, вовлеченных в систему. Таким образом, если бы существовало конечное число простых чисел, можно было бы просто проверить одно за другим на компьютере. Однако оказывается, что существует бесконечное множество простых чисел, которые на данный момент плохо понимают математики.У простых чисел существует огромное количество применений как в области математики, так и за ее пределами. Простые числа в наши дни используются практически ежедневно, хотя чаще всего люди об этом не подозревают. Простые числа представляют такое значение для ученых, поскольку они являются атомами умножения. Множество абстрактных проблем, касающихся умножения, можно было бы решить, если бы люди знали больше о простых числах. Математики часто разбивают одну проблему на несколько маленьких, и простые числа могли бы помочь в этом, если бы понимали их лучше.Вне математики основные способы применения простых чисел связаны с компьютерами. Компьютеры хранят все данные в виде последовательности нулей и единиц, которая может быть выражена целым числом. Многие компьютерные программы перемножают числа, привязанные к данным. Это означает, что под самой поверхностью лежат простые числа. Когда человек совершает любые онлайн-покупки, он пользуется тем, что есть способы умножения чисел, которые сложно расшифровать хакеру, но легко покупателю. Это работает за счет того, что простые числа не имеют особенных характеристик — в противном случае злоумышленник мог бы получить данные банковской карты.Один из способов нахождения простых чисел — это компьютерный поиск. Путем многократной проверки того, является ли число множителем 2, 3, 4 и так далее, можно легко определить, простое ли оно. Если оно не является множителем любого меньшего числа, оно простое. В действительности это очень трудоемкий способ выяснения того, является ли число простым. Однако существуют более эффективные пути это определить. Эффективность этих алгоритмов для каждого числа является результатом теоретического прорыва 2002 года.Простых чисел достаточно много, поэтому если взять большое число и прибавить к нему единицу, то можно наткнуться на простое число. В действительности многие компьютерные программы полагаются на то, что простые числа не слишком трудно найти. Это значит, что, если вы наугад выберете число из 100 знаков, ваш компьютер найдет большее простое число за несколько секунд. Поскольку 100-значных простых чисел больше, чем атомов во Вселенной, то вполне вероятно, что никто не будет знать наверняка, что это число простое.Как правило, математики не ищут отдельных простых чисел на компьютере, однако они очень заинтересованы в простых числах с особыми свойствами. Есть две известные проблемы: существует ли бесконечное количество простых чисел, которые на один больше, чем квадрат (например, это имеет значение в теории групп), и существует ли бесконечное количество пар простых чисел, отличающихся друг от друга на 2.Самое большое простое число, вычисленное проектом GIMPS [Great Internet Mersenne Prime Search], можно посмотреть в таблице на официальной странице проекта.Самые большие близнецы среди простых чисел – это 2003663613 × 2195000 ± 1. Они состоят из 58711 цифр, и были найдены в 2007 году.Самое большое факториальное простое число (вида n! ± 1) – это 147855! — 1. Оно состоит из 142891 цифр и было найдено в 2002.Наибольшее праймориальное простое число (число вида n# ± 1) – это 1098133# + 1.Чтобы записать новое простое число, найденное математиками, потребовалась бы книга более, чем в 7 тысяч страниц. Оно – это небывало большое число – состоит из 23 249 425 цифр. Обнаружить его удалось благодаря проекту распределенных вычислений GIMPS (Great Internet Mersenne Prime Search).Простые числа – это такие, которые делятся на единицу и на самих себя. И больше ни на что. Найденное ныне относится еще и к так называемым числам Мерсенна, которые имеют вид 2 в степени n минус 1. Выразить рекордное число можно как 2 в степени 77232917 минус 1. Оно стало 50 известным числом Мерсенна.Простые числа используют в криптографии – для шифрования. Они стоят немалых денег. Например, в 2009 году за одно из простых чисел было выплачена премия в $100 тысяч.Несмотря на то, что простые числа изучаются уже более трех тысячелетий и имеют простое описание, о простых числах до сих пор известно на удивление мало. Например, математики знают, что единственной парой простых чисел, отличающихся на единицу, являются 2 и 3. Однако неизвестно, существует ли бесконечное количество пар простых чисел, отличающихся на 2. Предполагается, что существует, но это пока не доказано. Это проблема, которую можно объяснить ребенку школьного возраста, однако величайшие математические умы ломают над ней голову уже более 100 лет.Многие из наиболее интересных вопросов о простых числах как с практической, так и с теоретической точки зрения заключаются в том, какое количество простых чисел имеет то или иное свойство. Ответ на самый простой вопрос — сколько есть простых чисел определенного размера — теоретически можно получить, решив гипотезу Римана. Дополнительный стимул доказать гипотезу Римана — приз размером в один миллион долларов, предложенный математическим институтом Клэя, равно как и почетное место среди самых выдающихся математиков всех времен.Сейчас существуют неплохие способы предположить, каким будет правильный ответ на многие из этих вопросов. На данный момент догадки математиков проходят все численные эксперименты, и есть теоретические основания, чтобы на них полагаться. Однако для чистой математики и работы компьютерных алгоритмов чрезвычайно важно, чтобы эти догадки действительно были верными. Математики могут быть полностью удовлетворены, только имея неоспоримое доказательство.Самым серьезным вызовом для практического применения является сложность нахождения всех простых множителей числа. Если взять число 15, можно быстро определить, что 15=5х3. Но если взять 1000-значное число, вычисление всех его простых множителей займет больше миллиарда лет даже у самого мощного суперкомпьютера в мире. Интернет-безопасность во многом зависит от сложности таких вычислений, потому для безопасности коммуникации важно знать, что кто-то не может просто взять и придумать быстрый способ найти простые множители.Сейчас невозможно сказать, как простые числа будут использоваться в будущем. Чистая математика (например, изучение простых чисел) неоднократно находила способы применения, которые могли показаться совершенно невероятными, когда теория впервые разрабатывалась. Снова и снова идеи, воспринимавшиеся как чудной академический интерес, непригодный в реальном мире, оказывались на удивление полезными для науки и техники. Годфри Харольд Харди, известный математик начала XX столетия, утверждал, что простые числа не имеют реального применения. Сорок лет спустя был открыт потенциал простых чисел для компьютерной коммуникации, и сейчас они жизненно необходимы для повседневного использования интернета.Поскольку простые числа лежат в основе проблем, касающихся целых чисел, а целые числа постоянно встречаются в реальной жизни, простым числам найдется повсеместное применение в мире будущего. Это особенно актуально, учитывая, как интернет проникает в жизнь, а технологии и компьютеры играют большую роль, чем когда-либо раньше.Существует мнение, что определенные аспекты теории чисел и простых чисел выходят далеко за рамки науки и компьютеров. В музыке простые числа объясняют, почему некоторые сложные ритмические рисунки долго повторяются. Это порой используется в современной классической музыке для достижения специфического звукового эффекта. Последовательность Фибоначчи постоянно встречается в природе, и есть гипотеза о том, что цикады эволюционировали таким образом, чтобы находиться в спячке в течение простого числа лет для получения эволюционного преимущества.Также предполагается, что передача простых чисел по радиоволнам была бы лучшим способом для попытки установления связи с инопланетными формами жизни, поскольку простые числа абсолютно независимы от любого представления о языке, но при этом достаточно сложны, чтобы их нельзя было спутать с результатом некоего в чистом виде физического природного процесса.Источники:https://habrahabr.ru/post/276037/https://postnauka.ru/faq/66114

10 декабря 2017, 12:00

Нейросеть победила сильнейшую шахматную компьютерную программу

Да, я еще помню, как все следили за компьютерной программой DeepBlue, которая победила чемпиона мира Гарри Каспарова. Многие тогда не верили, что какой то алгоритм сможет победить хитрость и ум человека. И вот спустя 20 лет, в шахматах грянула новая революция!Алгоритму AlphaZero, разработанному Google и DeepMind, хватило всего четырех часов игры с самим собой, чтобы самостоятельно синтезировать шахматные знания человечества за полтора тысячелетия и достичь уровня, который не только превосходит людей, но и позволяет громить чемпионов среди компьютерных алгоритмов.Все блестящие хитрости и утонченности, которые программисты использовали для создания шахматных движков, были отправлены на свалку истории, отмечает портал Chess24.com.Нейросеть победила сильнейшую шахматную компьютерную программу Stockfish 8 в ста партиях, не проиграв ни одной. Играя белыми, AlphaZero добилась 25 побед при 25 ничьих. Без преимущества первого хода ей удалось выиграть три партии при 47 ничьих. Итого в ста играх нейросеть одержала 28 побед, сведя остальные 72 вничью.Как утверждают разработчики, AlphaZero достигла этого уровня всего через четыре часа после того, как в нее были загружены только базовые правила игры в шахматы, без дополнительных сведений о тактике, алгоритмах и дебютах.В отличие от традиционных шахматных программ, AlphaZero выбирает ход не за счет перебора возможных вариантов, а применяя собственные алгоритмы, выработанные при самообучении. Для сравнения: AlphaZero рассматривала 80 тысяч позиций за секунду, тогда как Stockfish — до 70 миллионов.Ранее детище DeepMind потратило два часа на постижение сеги (японские шахматы) и за восемь часов научилась безупречной игре в го.По мнению компании-разработчика, в будущем подобные нейро-алгоритмы смогут решать важные исследовательские задачи, включая разработку новых лекарств и материалов.источникиhttp://www.newsru.com/sport/08dec2017/deep.htmlА я уже вам рассказывал искусственный интеллект обыграл людей в покер и как Искусственный интеллект победил человека в Го

23 сентября 2017, 23:16

Где искать научные статьи в открытом доступе. Большая подборка легальных ресурсов

Где искать научные статьи, если у вас нет доступа к платным базам данных? На сайте «Индикатор» опубликована подборка из 10 открытых ресурсов для ученых.1. UnpaywallОдин из самых удобных инструментов для бесплатного доступа — расширение для браузеров Chrome и Firefox Unpaywall. Оно автоматически ищет полные тексты научных статей. Если вы заходите на страницу какой-нибудь публикации, справа на экране появляется иконка с изображенным на ней замком. Если она зеленая и замок открыт, то достаточно просто нажать на него, и вы автоматические перейдете на страницу с полным текстом статьи в формате PDF. Установить расширение можно на его сайте.2. Академия GoogleДругой сайт, который может помочь, — это Академия Google. Вы просто пишете название статьи в поисковой строке и читаете полный текст. Если он, конечно, есть в открытом доступе.3. Open Access ButtonЕсли ни Unpaywall, ни Академия Google вам не помогли, может пригодиться сайт Open Access Button. Большая волшебная кнопка справится с поиском нужной статьи.4. ArXiv.orgЭтот сайт был создан специально для того, чтобы решить проблему открытого доступа к статьям. На ArXiv ученые выкладывают препринты своих статей, то есть черновики, которые в итоге публикуются с некоторыми изменениями. Большинство авторов — математики и физики, но сейчас по инициативе фонда Присциллы Чан и Марка Цукерберга разрабатывается аналог для биологии и других естественных наук — BioRxiv.5. КиберЛенинкаНаучная электронная библиотека «КиберЛенинка» — крупнейшее в России собрание научных статей, в основном на русском языке, хотя есть и иностранные публикации.6. Библиотека eLibraryНа этом сайте выкладываются статьи и научные публикации, входящие в РИНЦ (российский индекс научного цитирования). Необходима регистрация, причем вас могут попросить указать специальный пароль вашей организации. В профиле сохраняются настройки поиска и ваши подборки статей.7. Электронные библиотеки, сотрудничающие с вузамиУ многих вузов все-таки есть подписки на разные научные журналы. Они заключают договоры с электронными библиотеками, например с ЭБС «Университетская библиотека онлайн» или IQ Library.Узнайте, с какой библиотекой сотрудничает ваш вуз и как получить к ней доступ. Например, в МГУ доступ ко всем подпискам университета автоматически активируется, если вы ищете статью в компьютерном классе или через Wi-Fi-сеть МГУ.8. Российская государственная библиотека (РГБ)У РГБ есть электронный каталог, в котором можно найти не только статьи, но и диссертации и монографии на разные темы. К сожалению, не все работы есть в электронном варианте, но в каталоге есть функция «проголосовать за перевод в электронный вид необходимой книги или статьи». Сроки, к сожалению, неизвестны.9. Авторы статей или коллеги-ученыеЕсли нигде на вышеперечисленных ресурсах не удается найти статью, можно попробовать написать напрямую авторам или их коллегам и попросить полный текст. В научном мире это довольно распространенная практика. И есть два отработанных способа: написать в твиттере пост с хэштегом #icanhazpdf и указать, какую статью вы ищете и куда вам ее прислать, или зарегистрироваться на сайте Research Gate, найти нужную статью в профиле автора и нажать на кнопку «попросить полный текст». Чаще всего авторы отвечают в течение недели и присылают файл на указанную в профиле почту. Кстати, в этом случае статью можно даже обсудить с самим автором. Аналогичный ресурс, но более популярный среди ученых, работающих в области социальных и гуманитарных наук, — Academia.edu. Там часто даже просить ничего не надо — статьи, препринты, доклады и даже главы из книг можно скачать прямо из профиля исследователя.10. Специализированные базы данныхПомимо перечисленных выше ресурсов, существуют различные специализированные базы полных текстов статей, вот список самых крупных из них:1.PubMedБаза в основном по медицине и биологии, иногда содержит ссылки на полные бесплатные тексты статей.2.JstorОбширная база англоязычных статей, журналов и научных работ по самым разнообразным темам.3.MedLineКрупнейшая библиографическая база статей по медицинским наукам (NLM). Интегрирована в сервис SciFinder.4.PsyjournalsСайт с электронными версиями психологических журналов.5.SciFinderНаиболее полный и надежный источник химической информации, охватывающий более 99% текущей литературы по химии, включая патенты. Также там можно найти информацию по биологическим и биомедицинским наукам, химической физике, инженерии.6.ERICАнглоязычная база данных со статьями и научными публикациями по психологии из разных стран мира.7.Сборники статей от FrontiersFrontiers делает подборки статей по разным темам и выкладывает их в открытый доступ.8.HEP SearchБаза данных по физике высоких энергий.Вы также можете подписаться на мои страницы:- в фейсбуке: https://www.facebook.com/podosokorskiy- в твиттере: https://twitter.com/podosokorsky- в контакте: http://vk.com/podosokorskiy- в инстаграм: https://www.instagram.com/podosokorsky/- в телеграм: http://telegram.me/podosokorsky- в одноклассниках: https://ok.ru/podosokorsky

23 июня 2017, 19:23

Борьба с свободным распространением научных знаний

Elsevier — один из крупнейших издателей научных журналов — выиграл суд против Sci-Hub и LibGen. Об этом в четверг, 22 июня, сообщили Nature News. Судья обязал владельцев сайтов выплатить Elsevier компенсацию в размере 15 миллионов долларов.Sci-Hub — это сервис для бесплатного скачивания научных статей, в том числе, тех, которые находятся в закрытом доступе. Он даёт доступ к трудам учёных практически мгновенно: не нужно ждать, пока кто-то из академиков сам выложит препринт в открытый доступ или загрузит копию статьи в хранилище, достаточно ввести в поисковую строку адрес и немедленно получить результат. Для многих — включая учёных и студентов, которым вузы не предоставляют платную подписку — это единственный источник научных работ. Несмотря на попытки организовать легальный сервис по поиску статей, пока пиратский Sci-Hub остаётся самым эффективным способом добраться до знаний.Sci-Hub основан нейрофизиологом Александрой Элбакян, его серверы расположены в Санкт-Петербурге. Library Genesis тоже базируется в России — на сайте хранятся тысячи монографий, научно-популярных и документальных книг. Elsevier подал в суд на Sci-Hub и LibGen в 2015 году, причём для разбирательства с российскими пиратами нидерландский издательский дом выбрал американскую судебную систему. И США не подвели: в том же году судья Роберт Свит (Robert Sweet) вынес временный судебный запрет, и доменное имя «sci-hub.org» заблокировали. В ответ на это Sci-Hub сменил адрес и продолжил работу.В мае Elsevier предоставил суду список из 100 статей, которые Sci-Hub и LibGen позволяли нелегально скачивать. Стоит отметить, что Elsevier действительно досталось от пиратов больше всех: из 28 миллионов статей, загруженных с помощью Sci-Hub в 2016 году, подавляющая часть была опубликована именно в журналах этого издательского дома (второе и третье места занимают Springer Nature и Wiley-Blackwell). 21 июня судья окружного суда США в Нью-Йорке вынес окончательное решение в пользу Elsevier. Ни Элбакян, ни её законные представители на заседании не присутствовали.«Суд не допустил ошибки, приняв противозаконную деятельность за действие на благо общества, — отреагировала на решение президент Ассоциации издателей США Мария Палланте (Maria Pallante). — Напротив, он признал действия обвиняемой чудовищным и вопиющим нарушением, каковым они на самом деле и являются и подтвердил, что закон об авторском праве играет решающую роль в содействии научным исследованиям и интересам общества». Однако исход дела едва ли повлияет на деятельность пиратов, поскольку и сервера, и владельцы сайтов находятся за пределами юрисдикции США. Мы обратились к Александре Элбакян с просьбой прокомментировать решение суда. Вот её слова:«В каком-то смысле решение американского суда меня даже порадовало, так как оно подчёркивает тот маразм, который происходит на Западе: в судебном порядке запрещают работу сайта, единственная вина которого — это распространение научных статей. Зачем нам разрабатывать ядерные бомбы и другие виды вооружения, когда все, что нужно — это просто разрешить людям бесплатно читать научные статьи? По мнению юристов Эльзевира, с которым согласился американский суд, этого достаточно, чтобы „причинить и продолжать причинять непоправимый ущерб Эльзевиру, его клиентам и публике“. То есть, просто читая на сайте Sci-Hub научные статьи, вы наносите непоправимый ущерб Эльзевиру и американским гражданам.Можно сделать вывод, что если ещё больше людей начнут читать через Sci-Hub научную литературу, ущерб станет настолько непоправимым, что США рухнут. Так победим!»https://22century.ru/society/51631 - цинкPS. Это была бесплатная реклама Sci-Hub http://sci-hub.cc/(как пользоваться написано вот здесь https://vk.com/sci_hub) и свободного распространения научных знаний. Копирасты хорошо устроились - с одной стороны гребут деньги за публикации в научных журналах, а с другой стороны - за чтение этих статей.Обратите внимание, есть ли в этом журнале page charge (publication fee — плата за публикацию или корректуру — техническую или лингвистическую). В некоторых журналах практикуют плату за рассмотрение статьи (manuscript acceptance), в некоторых журналах просят оплатить публикацию статьи в журнале (publication costs), или заплатить за её размещение на веб-сайте журнала для открытого просмотра. Однако, иногда можно договориться с редакцией, чтобы плату за рассмотрение статьи или её публикацию, в виде исключения, не брали.http://phdru.com/publications/prestigious/ - цинкПоэтому вполне естественно, что пираты предлающие бесплатный доступ к научным знаниям, покушаются на доход узкой группы лиц, паразитирующих на публикации научных статей, так как свободное размещение таких статей ликвидирует посредника между автором научной работы и читателем. Достаточно наглядный пример того, как "экономическая эффективность" лиц стремящихся к монополизации информации становится препятствием для прогресса.

02 июня 2017, 01:01

Главный секрет Искусственного Интеллекта: никто не знает как он работает

В прошлом году на тихих дорогах Монмут-Каунти, штат Нью-Джерси, появился странный беспилотный автомобиль. Экспериментальный аппарат, разработанный Nvidia, внешне не отличался от других автономных автомобилей, но тем не менее не был похож на то, что продемонстрировали Google, Tesla или General Motors. Автомобиль не выполнял инструкции инженеров или программистов. Вместо этого он полностью полагался на алгоритм, который учился водить, наблюдая, как человек делает это.Научить автомобиль вести себя подобным образом было внушительным достижением. Однако тревогу вызывает то, что непонятно машина принимает решения. Информация от датчиков автомобиля поступает прямо в огромную сеть искусственных нейронов, которые обрабатывают данные, а затем доставляют команды, необходимые для управления рулевым колесом, тормозами и другими системами. Результат, кажется, соответствует реакциям, которые вы ожидаете от человека-водителя. Но что, если однажды он сделает что-то неожиданное, например, врежется в дерево или заглохнет на зелёном? На данный момент трудно будет понять почему. Система настолько сложна, что даже инженеры, разработавшие её, испытывают сложности в установлении причин отдельных действий. И вы не можете спросить её: нет очевидного способа создать такую ​​систему, чтобы она всегда могла объяснить, почему она сделала то, что она сделала.Таинственный ум этого автомобиля свидетельствует о надвигающейся проблеме. Базирующаяся в автомобиле технология искусственного интеллекта, известная как глубокое обучение, оказалась очень эффективной при решении проблем за последние годы, и она широко применяется для таких задач, как распознавание изображений, голоса и языковой перевод. Сейчас есть надежда, что такие же методы смогут диагностировать смертельные болезни, принимать решения в торговле на миллионы долларов и делать бесчисленное множество других вещей для преобразования целых отраслей.Но этого не произойдёт — или не должно произойти — если мы не найдём способы сделать такие методы, как глубокое обучение, более понятными их создателям и подотчётными пользователям. В противном случае будет трудно предсказать, когда могут произойти сбои, а они неизбежны. Это одна из причин, по которой автомобиль Nvidia все ещё экспериментален.Уже сейчас математические модели используются для определения того, кто заслуживает условно-досрочного освобождения, кто достоин получения кредита, а кого следует взять на работу. Если бы вы могли получить доступ к этим математическим моделям, можно было бы понять их рассуждения. Но банки, военные, работодатели и другие теперь обращают внимание на более сложные подходы, которые могут сделать автоматизированное принятие решений совершенно непостижимым. Глубокое обучение — наиболее распространённый из этих подходов, представляет собой принципиально иной путь программирования компьютеров. «Эта проблема уже актуальна, и в будущем она будет гораздо более актуальной», — говорит Томми Яаккола, профессор Массачусетского технологического института, который работает над приложениями машинного обучения. «Неважно инвестиционное ли это решение, медицинское или, возможно, военное, вы не захотите просто полагаться на метод из «чёрного ящика».Уже существует аргумент по поводу того, что возможность допросить систему ИИ о том, как она пришла к своим выводам, является фундаментальным юридическим правом. Начиная с лета 2018 года, Европейский Союз может потребовать, чтобы компании давали пользователям объяснения решений, которые принимают автоматизированные системы. Это может быть невозможно даже для систем, которые кажутся относительно простыми, таких как приложения и веб-сайты, которые используют глубокое обучение для показа рекламы или рекомендации песен. Компьютеры, которые запускают эти службы, запрограммированы сами собой, и они делают это так, что мы не можем понять. Даже инженеры, которые строят эти приложения, не могут полностью объяснить их поведение.Это поднимает ошеломляющие вопросы. По мере развития технологии, мы, возможно, вскоре пересечём некоторый порог, за которым использование ИИ потребует большего доверия. Конечно, мы, люди, не всегда можем по-настоящему объяснить наши мыслительные процессы — но мы находим способы интуитивно доверять и оценивать поведение других людей. Будет ли это также возможно с машинами, которые думают и принимают решения иначе, чем мы? Человечество никогда раньше не строило машины, которые принимают решения неведомым даже их создателям образом. Насколько мы можем доверять разумным машинам, которые могут быть непредсказуемыми и непостижимыми? Эти вопросы отправили меня в путешествие к самому передовому краю исследований в области алгоритмов искусственного интеллекта, в ходе которых я посетит Google, Apple и многие другие места, а также встретился с одним из великих философов нашего времени.Художник Адам Феррисс создал это и следующее в статье изображение, с помощью программы Deep Dream, которая настраивает картинку так, чтобы глубокой нейронной сети было удобнее его распознавать. Изображения были получены с использованием слоя нейронной сети среднего уровняВ 2015 году исследовательская группа в больнице Маунт Синай в Нью-Йорке решила ​​применять глубокое обучение в обширной базе данных больницы о пациентах. Этот набор данных содержит сотни переменных, взятых из результатов тестирования, визитов к врачу и т. д. Полученная в результате программа, которую исследователи назвали Deep Patient, была обучена с использованием данных примерно 700 000 человек, а при тестировании на новых данных она оказалась невероятно хороша при прогнозировании болезни. Без какой-либо экспертной инструкции Deep Patient обнаружил шаблоны, скрытые в больничных данных, которые указывали на то, что люди находились на пути к широкому спектру заболеваний, включая рак печени. «Существует много замечательных методов прогнозирования заболеваний на основе записей пациента», — говорит Джоэл Дадли, возглавляющий команду Маунт Синай. Но, добавляет он, «Deep Patient просто потрясающ».В то же время Deep Patient немного озадачивает. Похоже, что он на удивление хорошо обнаруживает зарождение психических расстройств, таких как шизофрения. Но поскольку шизофрения, как известно, трудно поддаётся предсказанию для медиков, Дадли задался вопросом как это возможно. Он все ещё не знает. Новый инструмент не даёт представления о том, как он это делает. Если что-то вроде Deep Patient на самом деле собирается помочь врачам, в идеале он должен объяснить свой прогноз, дабы убедить их в том, что он является точным и оправдать, скажем, изменение в лекарствах, которые будут назначены. «Мы можем построить эти модели, — печально говорит Дадли, — но мы не знаем, как они работают».Искусственный интеллект не всегда был таким. С самого начала были две мыслительные школы которые спорили по поводу того, насколько понятным или объяснимым должен быть ИИ. Многие думали, что имеет смысл создавать машины, которые рассуждали по правилам и логике, делая их внутренний диалог прозрачным для любого, кто хотел бы изучить код. Другие считали, что интеллект будет легче проявляться, если бы машины будут черпать вдохновение в биологии и будут учиться, наблюдая и переживая. Это означало, что компьютерное программирование должно происходить у него в голове. Вместо написания команд программистом программа генерирует свой собственный алгоритм на основе данных примера и желаемого результата. Технологии машинного обучения, которые позже эволюционировали в самые мощные сегодня системы ИИ, следуют последнему пути: машина, по сути, сама программирует себя.Сначала этот подход имел ограниченное практическое применение, и в 1960-х и 70-х годах он оставался в основном ограниченным. Затем возобновился интерес к компьютеризации многих отраслей и появлению больших массивов данных. Это вдохновило разработку более мощных методов машинного обучения, особенно новых версий одной из них, известной как искусственная нейронная сеть. К 1990-м годам нейронные сети могли автоматически оцифровывать рукописные символы.Но только в начале этого десятилетия, после нескольких хитроумных ухищрений и уточнений, очень большие или «глубокие» нейронные сети продемонстрировали значительное улучшение автоматического восприятия. Именно глубокое обучение «виновно» в сегодняшнем росте возможностей ИИ. Оно дало компьютерам необычайные возможности, такие как способность распознавать произносимые слова почти так же хорошо, как и человек — слишком сложный навык, чтобы вручную обучить ему машину. Глубокое обучение трансформировало компьютерное зрение и значительно улучшило машинный перевод. В настоящее время оно используется для руководства всеми видами ключевых решений в медицине, финансах, производстве и за его пределами.Адам Феррис и DeepDreamРабота любой технологии машинного обучения по своей природе более непрозрачна даже для компьютерных специалистов, чем вручную написанная система. Это не значит, что все будущие техники искусственного интеллекта будут одинаково непознаваемы. Но по своей природе глубокое обучение — особенно глубокий чёрный ящик.Вы не можете просто заглянуть внутрь глубокой нейронной сети, чтобы увидеть, как она работает. Аргументация сети встроена в поведение тысяч смоделированных нейронов, расположенных в десятках или даже сотнях сложно взаимосвязанных слоёв. Каждый нейрон в первом слое получает вводную, как и интенсивность пикселя в изображении, а затем выполняет вычисление перед выводом нового сигнала. Эти выходные сигналы передаются в сложной сети нейронам следующего уровня и так далее, пока не будет получен общий результат. Кроме того, существует процесс, известный как back-propagation, который корректирует вычисления отдельных нейронов таким образом, чтобы сеть научилась производить желаемый результат.Множество уровней в глубокой сети позволяют распознавать вещи разной сложности абстракции. Например, в системе, предназначенной для распознавания собак, нижние слои распознают простые вещи, такие как контуры или цвет; более высокие слои распознают более сложные вещи, такие как мех или глаза; и уже самый верхний слой идентифицирует весь объект как собаку. Такой же подход может быть применён и к другим вводным, которые заставляют машину обучать себя: звукам, которые составляют слова в речи, буквам и словам, которые создают предложения в тексте, движениям рулевого колеса, необходимым для вождения.Использовались оригинальные стратегии, чтобы попытаться отследить и таким образом объяснить более подробно, что происходит в таких системах. В 2015 году исследователи из Google изменили алгоритм распознавания изображений на основе глубокого обучения, чтобы вместо того, чтобы определять объекты на фотографиях, он генерировал или изменял их. За счёт эффективного выполнения алгоритма в обратном порядке, они хотели обнаружить функции, которые программа использует для распознавания, скажем, птиц или зданий. Полученные изображения, созданные проектом, известным как Deep Dream, продемонстрировали гротескных инопланетных животных, появлявшихся из облаков и растений, радужные пагоды, цветущие среди лесов и горных хребтов. Изображения доказали, что глубокое обучение необязательно полностью непостижимо: алгоритмы основываются на знакомых визуальных функциях, таких как птичий клюв или перья. Но изображения также намекали на то, насколько глубокое обучение отличается от человеческого восприятия, и как оно интерпретирует артефакты, которые мы могли бы проигнорировать. Исследователи Google отметили, что когда его алгоритм генерировал изображения гантели, он также генерировал человеческую руку, удерживающую её. Машина пришла к выводу, что рука является частью вещи.Дальнейший прогресс был достигнут благодаря использованию идей, заимствованных из неврологии и когнитивной науки. Группа во главе с доктором из Университета Вайоминга Джеффом Клюном (Jeff Clune) использовала аналоговый эквивалент оптических иллюзий для тестирования глубоких нейронных сетей. В 2015 году группа Клюна продемонстрировала, как определённые изображения могут обмануть такую ​​сеть и заставить её воспринимать вещи, которых там нет, потому что изображения используют низкоуровневые шаблоны, которые ищет система. Один из сотрудников Clune, Джейсон Йосинский, также создал инструмент, который действует как зонд в мозге. Его инструмент нацелен на любой нейрон в середине сети и ищет изображение, которое активирует его больше всего. Изображения, которые появляются, являются абстрактными (представьте, что импрессионисты рисуют фламинго или школьный автобус), вынося на первый план таинственную природу способностей машины воспринимать вещи.Однако нам нужно больше, чем просто заглянуть в мышление ИИ, и простого решения нет. Именно взаимодействие вычислений внутри глубокой нейронной сети имеет решающее значение для распознавания образов более высокого уровня и принятия сложных решений, но эти вычисления являются паутиной математических функций и переменных. «Если бы у вас была очень маленькая нейронная сеть, вы могли бы её понять», — говорит Яаккола. «Но как только она становится очень большой и имеет тысячи единиц на слой при сотнях слоёв, тогда всё становится совершенно непонятным».В офисе рядом с Яакколой работает Регина Барзилай, профессор Массачусетского технологического института, которая намерена применять машинное обучение в медицине. Метод был удивительным сам по себе, но Барзилай был также встревожен тем, что современные методы статистического и машинного обучения не использовались для оказания помощи в онкологических исследованиях или для руководства по лечению пациентов. Она говорит, что ИИ обладает огромным потенциалом для медицины, но понимает, что этот потенциал будет означать выход за рамки одних лишь медицинских записей. Она предлагает использовать больше необработанных данных, которые, по её словам, в настоящее время недостаточно используются: «обработка изображений, данных патологии, всей этой информации».После того, как она закончила изучать лечение рака в прошлом году, Барзилай и её ученики начали работать с врачами в больнице Массачусетса, чтобы разработать систему, способную выявлять патологии и идентифицировать пациентов с определёнными клиническими характеристиками, которые исследователи могли бы хотеть изучить. Тем не менее, Барзилай понял, что системе необходимо будет объяснить свои аргументы. Итак, вместе с Яакколой и учеником она добавила шаг: система извлекает и выделяет отрывки текста, которые являются репрезентативными по найденному шаблону. Барзилай и её ученики также разрабатывают алгоритм глубокого обучения, способный обнаруживать ранние признаки рака молочной железы по изображениям маммограммы, и они направлены на то, чтобы дать этой системе некоторую способность объяснить ёе рассуждения. «Вам действительно нужно создать цикл, в котором машина и человек будут сотрудничать», — говорит Барзилай.Насколько хорошо мы можем поладить с машинами, которые непредсказуемы и непостижимы?Американские военные вкладывают миллиарды в проекты, которые будут использовать машинное обучение для пилотирования транспортных средств и самолетов, выявлять цели и помогать аналитикам просеивать огромные груды разведывательных данных. Здесь больше, чем где-либо ещё, даже больше, чем в медицине, мало места для алгоритмической тайны, и министерство обороны определило объяснимость как ключевой камень преткновения.Дэвид Ганнинг, менеджер программ в Агентстве перспективных исследований обороны, наблюдает за программой под названием Explainable Artificial Intelligence. Ветеран агентства, который ранее курировал проект DARPA, позднее переродившийся в Siri, Ганнинг говорит, что автоматизация примерима в бесчисленных военных областях. Аналитики тестируют машинное обучение как способ выявления закономерностей в огромных количествах шпионских данных. В настоящее время разрабатываются и тестируются многие беспилотные наземные транспортные средства и летательные аппараты. Но солдаты, вероятно, не будут чувствовать себя комфортно в роботизированном танке, который не будет им ничего объяснять, а аналитики будут неохотно работать с информацией без каких-либо рассуждений. «Часто характер этих систем машинного обучения приводит к появлению множества ложных тревог, поэтому аналитику Intel действительно нужна дополнительная помощь, чтобы понять, почему была сделана та или иная рекомендация», — говорит Ганнинг.В марте этого года DARPA выбрало 13 проектов из академических и промышленных кругов для финансирования по программе Ганнинга. Некоторые из них могли опираться на работу, возглавляемую Карлосом Гестрином, профессором Вашингтонского университета. Он и его коллеги разработали способ, позволяющий системам машинного обучения обосновывать свои результаты. По сути, в рамках этого метода компьютер автоматически находит несколько примеров из набора данных и даёт по ним короткое пояснение. Например, система, предназначенная для классификации сообщений электронной почты, поступающих от террориста, может обрабатывать миллионы сообщений при подготовке и принятии решений. Но, используя подход вашингтонской команды, она может выделить определённые ключевые слова в сообщении. Группа Гестрина также разработала способы для систем распознавания изображений, чтобы распознать их алгоритмы, выделив наиболее важные части изображения.Один из недостатков этого подхода и других подобных ему, состоит в том, что предоставленные объяснения всегда будут упрощены, что означает, что некоторые важные сведения могут быть потеряны на этом пути. «Мы не достигли мечты, согласно которой в ИИ беседует с нами и объясняет свои действия», — говорит Гестрин — «мы далеко от истинной интерпретации ИИ».Неясности не должно быть в ситуациях с высокими ставками, таких как диагностика рака или военные манёвры. Знание рассуждений ИИ также будет иметь решающее значение, если технология станет общей и полезной частью нашей повседневной жизни. Том Грубер, возглавляющий команду Siri в Apple, говорит, что объяснимость — это ключевое соображение для его команды, поскольку она пытается сделать Siri более умным и способным виртуальным помощником. Грубер не комментирует конкретные планы относительно будущего Siri, но легко представить, что если вы получите рекомендацию ресторана от Siri, то захотите узнать, на чём были основаны её выводы. Руслан Салахутдинов, директор отдела исследований ИИ в Apple и адъюнкт-профессор Университета Карнеги-Меллона, видит объяснимость в качестве основы эволюции отношений между людьми и интеллектуальными машинами. «Это приведёт к доверию» — говорит он.Так же, как многие аспекты человеческого поведения невозможно объяснить подробно, возможно, и для ИИ не получится объяснить все, что он делает. «Даже если кто-то может дать вам разумное объяснение [его или её действий], оно, вероятно, будет неполно, и то же самое может быть справедливо для ИИ», говорит Кьюн из Университета Вайоминга. «Это может быть только часть природы интеллекта, только часть доступна рациональному объяснению. Некоторые из них просто инстинктивны, или подсознательны, или непостижимы».Если это так, то на каком-то этапе нам, возможно, придётся просто довериться мнению ИИ или обойтись без его использования. Точно так же, как общество строится на контракте ожидаемого поведения, нам нужно будет проектировать системы ИИ, чтобы уважать наши социальные нормы и соответствовать им. Если мы хотим создавать роботизированные танки и другие машины для убийства, важно, чтобы принятие ими решений соответствовало нашим этическим суждениям.Чтобы исследовать эти метафизические концепции, я отправился в Университет Тафтса для встречи с Дэниелом Деннеттом, известным философом и ученым-когнитивистом, который изучает сознание и ум. Глава последней книги Деннетта «От бактерии до Баха и обратно», энциклопедического трактата о сознании, предполагает, что естественная часть эволюции самого интеллекта — это создание систем, способных выполнять задачи, которые их создатели не могут выполнить. «Вопрос в том, что нам нужно сделать, чтобы сделать наше детище разумным: какие стандарты мы требуем от них и от нас самих?» — говорит он мне в своем захламлённом кабинете в идиллическом университетском городке.У него также есть одно предупреждение. «Я думаю, что, если мы собираемся использовать эти вещи и полагаться на них, тогда давайте крепко задумаемся о том, как и почему они дают нам ответы, насколько это возможно», — говорит он. Но так как не может быть идеального ответа, мы должны быть так же осторожны в объяснениях ИИ – также, как и в человеческих обьяснениях — независимо от того, насколько умна машина. «Если она не может достичь успеха в обьяснении нам своей логики, — говорит он, — тогда не доверяйте ей».MIT Technology Review. Автор: Уйилл Кнайт, (с)

04 декабря 2016, 08:03

Высокотехнологическое производство (ICT)

ICT (Information and communication technology) – индустрия созданная в 70-х годах прошлого века, получившая наибольший импульс развития в 90-х и выведшая на принципиально иные рубежи в 21 веке. Индустрия, включающая в себя аудио-видео производство, потребительскую электронику, периферию, компьютеры и компоненты, телекоммуникационное и информационное оборудование и смежные услуги. Сейчас ICT по мировому экспорту превышает 1.6 трлн долларов.ICT имеет одну из самых низких энергоемкостей и капиталоёмкости среди все отраслей, что позволяет высвобождать значительные ресурсы на R&D и развитие. Грубо говоря, количество энергии и материального капитала (основных фондов) необходимое для функционирования индустрии и производства товаров и услуг в рамках заданных технологических и бизнес процессов является самым низким. Например, по другую сторону баррикад стоит металлургическое производство, имеющее наивысшую энергоемкость и капиталоемкость.ICT имеет наивысший показатель добавленной стоимости на занятого среди всех отраслей экономики, добавленная стоимость которых по миру превышает 300 млрд долл. Наравне с ICT стоит фармацевтическая отрасль, далее инвестиционный банкинг, нефтегаз. Самый низкий коэффициент добавленной стоимости в расчете на занятого у аграрного сектора, текстильной промышленности, деревообработки и смежных отраслей.Например, в США по всей индустрии выходит в среднем 200 тыс долларов на занятого для ICT. В таких компаниях, как Apple и Google выше миллиона долларов. С другой стороны, различные сельскохозяйственные компании и бизнес по производству продуктов питания очень редко выходит за 50 тыс, а большинство представителей низко маржинального бизнеса функционируют в диапазоне 25-35 тыс.Самые технологически развитые страны мира – это Корея, Япония и Швеция. В Корее не менее 12% всей экономики непосредственно в ICT. В США около 6%, в России менее 0,5% По Китаю актуальной информации пока нет. Однако, Китай является на данный момент абсолютным лидером по хайтек патентам и затратам на R&DНаличие в рейтинге таких стран, как Венгрия, Чехия связано с аутсорсингом европейского высокотехнологического производства в страны Восточной Европы.Наибольшее количество занятых в ICT находится в Финляндии (6%), в Швеции около 5% В целом технологические развитые страны имеют этот показатель не менее 3,5% Данных по Корее и Китаю тут нет.Что касается объема высокотехнологического экспорта, то разумеется впереди планеты всей находится Китай – более полутриллиона долларов. США – около 150 млрд.Сингапур – это свыше 85% реэкспорт в том числе из Китая и Кореи. Формально на третьем месте Корея, потом Тайвань. Малайзия на 90% выполняет подряды из США, Европы, Японии, Китая и Кореи.Доля ICT экспорта в общем экспорте по данным Всемирного банка:Китай – четверть, Корея – 20%, США и Япония около 9%. Это собственно реальные технологические лидеры, имеющие в первую очередь технологическую базу и права на интеллектуальную собственность, а не только производственные мощности. Например, ICT экспорт из Мексики очень высок (около 16%), однако почти все обеспечено заказами из США, Канады и Японии (в основном потребительская электроника), а своего дай бог 1.5% наберется. Аналогично высок ICT экспорт из Венгрии, Чехии, Малайзии, Вьетнама, Таиланда, Филиппин. Но ни одна из перечисленных стран не имеет прав на интеллектуальную собственность произведенной продукции. Но важно не только производить (конвейерно-отверточное производство), но и владеть технологиями, потому что основная маржа генерируется именно у собственников технологий.Россия предсказуемо в самом конце. Долгое время было 0.2-0.3%, сейчас аж 0.8%, но все равно меньше 1% от всего экспорта. Среди крупных стран нет никого, кто бы имел столь низкие показатели. 10-15 или сколько там лет одни и теже разговоры о том, что нужно диверсифицировать и развивать экономику, поднимать высокотехнологическое производство. Каждый год одно и тоже и ничего не меняется. Все, как всегда в России.Ну а мир двигается вперед, пока всякие там Улюкаевы и Набиуллины генерируют очередные «гениальные» планы по «возрождению» российской «экономики». Вот, что значит гремучая смесь оцепенеющей некомпетентности и откровенной враждебности.Тем не менее, ICT и нанотех, фарма, новые синтетические материалы и химия – это то, что формирует реальный, а не мнимый эффект богатства общества. Если в стране нет технологий и производства в  указанных индустриях – тот нет и быть не может экономики.

21 ноября 2016, 21:02

Полезные сайты, повышающие уровень интеллекта

Порой мы бесполезно проводим свободное время, переписываясь с друзьями в социальных сетях или выкладывая в Инстаграм очередную фотку.Вместо этого предлагаю вашему вниманию подборку из необычайно полезных для саморазвития сайтов.Coursera — это образовательная платформа, которая предлагает всем желающим онлайн-курсы от ведущих университетов и организаций мира.Универсариум — глобальный проект, предоставляющий возможность получения качественного образования от лучших российских преподавателей и ведущих университетов для миллионов российских граждан.Khan Academy — бесплатный образовательный ресурс содержит коллекцию из более чем 4200 бесплатных микролекций по всевозможным дисциплинам — от литературы до космологии.Udemy — ярмарка знаний, в которой на сегодняшний день зарегистрировано свыше 10 миллионов студентов со всего мира. В программу входят более 40 тысяч курсов.UNIWEB — платформа онлайн-обучения, которая совместно с ведущими вузами разрабатывает образовательные онлайн-продукты с целью распространения качественного образования на русском языке.Университет без границ — площадка обмена актуальными академическими знаниями для русскоязычной аудитории, независимо от места проживания, географии, места работы или учебы, а также социально-экономического статуса.HTML Academy — онлайн-курсы, цель которых — превратить любого желающего из новичка в профессионала веб-разработки.Lumosity — сайт для развития умственных способностей. Вроде бы ничего нового, но у Lumosity есть своя особенность: приложение подбирает индивидуальную программу «тренировок» для каждого человека. Не пожалейте своего времени на этот увлекательный проект!Eduson — центр онлайн-подготовки будущих бизнесменов со всего мира. Основная методика — различные курсы от ведущих профессоров и преуспевающих практиков.Wikihow — сайт является результатом совместных усилий тысяч людей для создания наиболее полезного пошагового руководства в мире. Точно так же, как и Википедия (Wikipedia), WikiHow является частью wiki-сообщества, и любой человек может написать или отредактировать страницу на сайте.Интернет-школа НИУ ВШЭ — курсы по предметам социально-экономического профиля, по математике, истории, русскому и английскому языкам.Lingualeo — платформа для интересного и эффективного изучения английского языка, на которой зарегистрировано уже более 12 миллионов человек.Memorado — бесплатное приложение для смартфонов, именуемое своими создателями не иначе как «настоящий тренажерный зал для мозгов». Игра имеет огромное количество уровней — 600, которые представлены разнообразными головоломками.Duolingo — бесплатная платформа для изучения языка и краудсорсингововых переводов. Сервис разработан так, что по мере прохождения уроков пользователи параллельно помогают переводить веб-сайты, статьи и другие документы.4brain — бесплатные тренинги по развитию навыков скорочтения, устного счета, креативного мышления, ораторского мастерства, памяти и т.д.Psychology Today — интернет-журнал, посвященный исключительно любимой всеми нами теме: нам самим. Тематика портала охватывает все аспекты поведения и настроения человека: психическое и эмоциональное здоровье, личный рост, отношения, секс, воспитание детей и многое другое.Brainexer — сайт с большим количеством тестов и упражнений на устный счет, запоминание, внимание и мышление. Тесты бесплатны и доступны без регистрации. Несмотря на то что ресурс англоязычный, есть перевод на русский язык.Memrise — уникальная онлайн-платформа, использующая наиболее продвинутые техники работы с памятью, для того чтобы помочь пользователям запоминать информацию быстрее и более эффективно, чем при любом другом методе.Все10 — онлайн-тренажер, который дает возможность бесплатно научиться набирать текст на клавиатуре вслепую, используя все 10 пальцев. На сайте ведется ваша статистика, а также общий рейтинг успеваемости пользователей.Project Gutenberg — электронная универсальная библиотека различных произведений мировой литературы, которая была основана в 1971 году.Школа Яндекс — электронные лекции, главной целью которых является подготовка специалистов — как для самого Яндекса, так и для IT-индустрии в целом.Curious — сайт был создан для того, чтобы учителя, студенты и талантливые люди по всему миру могли поделиться со всеми своими знаниям и умениями, да еще и с возможностью подзаработать.Sentences — сайт, который поможет вам выучить и запомнить новые английские слова в контексте предложений. Высокой эффективности изучения материалов способствует система, отслеживающая уровень владения языком.Интуит — крупнейший российский интернет-университет с возможностью получения высшего и второго высшего образования, а также профессиональной переподготовки и повышения квалификации.Лекториум — интересный сайт с огромным количеством русскоязычных лекций на самые разные темы. Помимо лекций здесь выкладывают видеоматериалы с различных научных конференций.[link]

05 сентября 2016, 18:00

"Волшебный двигатель" отправят в космос

Спутник компании Cannae из шести юнитов CubeSatОживленное обсуждение вызвал в свое время пост про Безтопливный двигатель работает, но никто знает почему. Я всегда был сторонником того, что спор должен решится конкретным фактом использования или просто временем. Что касается именно этого двигателя, то похоже развязка приближается. Вот немного в продолжении этой темыЭксперты и энтузиасты с 2003 года спорят о возможности существования гипотетического «волшебного» электромагнитного двигателя EmDrive. Принцип его работы очень простой: магнетрон генерирует микроволны, энергия их колебаний накапливается в резонаторе высокой добротности, а факт наличия стоячей волны электромагнитных колебаний в замкнутом резонаторе специальной формы является источником тяги. Так создаётся тяга в замкнутом контуре, то есть в системе, полностью изолированной от внешней среды, без выхлопа.При желании, собрать свой собственный EmDrive может любой желающий, у которого есть паяльник и ненужная микроволновка.С одной стороны, этот двигатель вроде бы нарушает закон сохранения импульса, на что указывают многие физики. С другой стороны, британский изобретатель Роджер Шойер (Roger Shawyer) свято верит в работоспособность своего EmDrive — и у него много сторонников (см. несколько сотен страниц обсуждений на форуме NASASpaceFlight). Проведённые испытания на Земле (результаты 22 зарегистрированных испытаний) как будто подтверждают работоспособность EmDrive.Наконец пришло время положить конец спорам.--------------------------------------------Окончательную точку в спорах намерен поставить Гвидо Петта (Guido Fetta) — единомышленник Шойера и конструктор ещё одного гипотетического двигателя Cannae Drive, который работает на том же принципе: генерация микроволн и создание тяги в замкнутом контуре без выхлопа.17 августа 2016 года Гвидо Петта объявил, что намерен запустить экспериментальный образец Cannae Drive на орбиту — и проверить его в действии. Гвидо Петта является исполнительным директором компании Cannae Inc. Сейчас компания Cannae Inc. лицензировала технологию электромагнитного двигателя фирме Theseus Space Inc., которая выведет на низкую околоземную орбиту спутник CubeSat.Среди основателей компании Theseus Space — сама Cannae Inc., а также малоизвестные фирмы LAI International, AZ и SpaceQuest.Дата запуска пока не объявлена. Возможно, энтузиастам удастся собрать деньги и построить экспериментальный аппарат в 2017 году.Единственная задача этого спутника — испытания двигателя Cannae Drive в течение шести месяцев. Спутник попробует передвинуться с помощью электромагнитной тяги Cannae Drive.Разработчики Cannae Drive заявляют, что их двигатель способен генерировать тягу до нескольких ньютонов и «более высоких уровней», что лучше всего подходит для использования в маленьких спутниках. Двигателю не требуется топлива, у него нет выхлопа.Объём двигателя на спутнике CubeSat — не более 1,5 юнитов, то есть 10×10×15 см. Источник питания — менее 10 Вт. Сам спутник будет состоять из шести юнитов.Спутник компании CannaeСразу после успешной демонстрации на орбите компания Theseus Space намерена предложить новый двигатель сторонним производителям для использования на других спутниках.По расчётам Cannae, более массивная версия электромагнитного двигателя весом 3500 кг способна доставить груз массой 2000 кг на расстояние 0,1 светового года за 15 лет. Общая масса такого аппарата вместе с системами охлаждения и другими деталями составит 10 тонн.Испытания электромагнитного двигателя Cannae с гелиевым охлаждениемЕсли работоспособность двигателя подтвердится в результате надёжного повторяемого научного эксперимента, то учёным придётся найти объяснение этому феномену. Сам Роджер Шойер предполагает, что принцип работы двигателя основан на специальной теории относительности. Двигатель преобразовывает электричество в микроволновое излучение, которое испускается внутри закрытой конической полости, что приводит к тому, что микроволновые частицы прилагают к большей, плоской части поверхности полости, большее усилие, чем в более узком конце конуса, и тем самым создают тягу.Шойер уверен, что такая система не противоречит закону сохранения импульса.Гвидо Петта предлагает похожее объяснение в описании патента США № 20140013724, упоминая силу Лоренца — силу, с которой электромагнитное поле действует на точечную заряженную частицу.Исследователи НАСА, которые испытывают EmDrive, предполагают, что тяга создаётся благодаря «квантовому вакууму виртуальной плазмы» частиц, которые появляются и исчезают в замкнутом контуре пространства-времени. То есть систему на самом деле не изолированная, поэтому она не нарушает закон сохранения импульса благодаря эффектам квантовой физики.Собрать прототип может любой желающий, буквально из нескольких кусков меди и старого магнетрона от китайской микроволновки. Соблюдать какие либо пропорции точно не требуется.Достаточно, что-бы получившаяся конструкция была условно конической формыРазработка EmDrive в целом игнорируется научным сообществом, хотя некоторые эксперименты всё-таки проводятся. Например, в 2012 году группа китайских физиков опубликовала результаты измерений тяги электромагнитного двигателя, которая составила 70-720 мН при мощности микроволнового излучателя 80-2500 Вт, при ошибке измерений менее 12%. Это слегка превышает тягу ионного двигателя, сопоставимой массы и энергетической мощности.Энтузиасты уверены: если EmDrive работает, то в перспективе станет возможным создание не только эффективных космических двигателей, но и летающих автомобилей, а также кораблей, самолётов — любого транспорта на электромагнитной тяге.Компания Cannae — не единственная, кто хочет проверить работу электромагнитного двигателя в космосе. Немецкий инженер Пол Коцыла (Paul Kocyla) сконструировал маленький карманный EmDrive, а сейчас собирает деньги в рамках краудфандинговой кампании. Чтобы запустить прототип в космос на мини-спутнике PocketQube, требуется 24 200 евро. За три месяца удалось собрать 585 евро.Прототип EmDrive немецкого инженера Пола КоцылыНедавно научные работы Шойера были опубликованы в открытом доступе. «По всему миру люди измеряли тягу. Одни строили двигатели у себя в гаражах, другие — в крупных организациях. Все они выдают тягу, тут нет великой тайны. Кто-то думает, что здесь некая чёрная магия, но это не так. Любой нормальный физик должен понять, как оно работает. Если кто не понимает, ему пора менять работу», — категорично заявил британский инженер.источник

27 августа 2016, 16:01

Мир вокруг «иглы» 1

Впрочем, можно назвать и несколько иначе – полцарства за “иглу”. Да – я снова про то, что имеет страна-бензоколонка и как она живет без айфона… Только в этот раз вынужден заранее попросить прощения: много технических деталей, без разъяснения которых понять, что к чему, зачем и почему – не получится.Что происходит внутри атомного реактора, если на пальцах? Ядерная реакция – в реакторе созданы условия для того, чтобы ядра атомов урана успешно разваливались, без взрывов выделяя при этом энергию, которую мы научились использовать себе во благо. Помните школьное: “в ядро атома попадает нейтрон, выбивает из него 2 нейтрона, те выбивают из следующих атомов еще по 2 нейтрона“? Ну, вот оно самое. Но, как нам известно из политики – разваливается только то, что подспудно к развалу готово: есть атомы, которые после удара нейтрона разваливаются, но куда больше тех, которым такие удары глубоко по барабану, стучи ты в него или не стучи. БОльшая часть атомов урана именно так себя и ведет – не выколачиваются из него нейтроны, да и все тут.Ядро атома урана состоит из 238 протонов и нейтронов, и им вместе “хорошо”. В 30-е годы прошлого века Энрико Ферми разгонял на ускорителе нейтроны и обстреливал ими уран: хотел, чтобы ядра “приняли” эти нейтроны внутрь себя и получились химические элементы тяжелее, чем уран. Стрелял-стрелял, да что-то никакого толка от этого не было. В 1939 два немца – Отто Ган и Фриц Штрассман смогли понять, в чем проблема: часть атомов урана разваливается на куски, выпуливая еще и дополнительные нейтроны. Почему я про Гана и Штрассмана вспомнил? Чтобы напомнить: именно Германия, уже ставшая гитлеровской, была ближе всех к созданию атомной бомбы. И это нам оказалось полезно – но уже после войны. А миру повезло с тем, что Гана больше интересовало, на что именно разваливаются атомы урана, а не то, как использовать “лишние” нейтроны. Этими “лишними” нейтронами занялись американцы, результат их трудов на себе почувствовали японцы в 1945-м году…Так что такое с ураном-то? То он делится, то он не делится… Большая часть природного урана – 99,3% – это уран-238, в нем никакая цепная реакция не идет. Но есть среди атомов урана и отщепенцы – уран-235, у которых в ядре на 3 частицы меньше. Вот эти “оппозиционеры”, как и всегда, воду мутят и не дают спокойно жить. Прибывший нейтрон разваливает уран-235 на куски, при развале урана-235 и идет выделение той самой энергии, которая может и города в куски разрывать, и мирно греть воду, которая крутит турбины атомных электростанций. Но, развалившись, уран-235 превращается в атомы других элементов, которые больше участия ни в каких таких полезных нам ядерных реакциях участвовать не желают. Развалился уран-235 один раз – и все, в дальнейшей игре он уже не участвует. Значит, чтобы реактор работал долго, урана-235 надо много. Как этого добиться? Ну, либо берем гору природного урана, либо добиваемся того, чтобы урана-235 в нем было не 0,7%, а больше.Поэкспериментировали – выяснили, что если уран-235 в куске природного будет 5-7%, получится то, что надо: гореть будет спокойно, без взрывов, гореть будет достаточно долго, отдавая человеку нужную ему энергию. Поскольку человеки завсегда думают про деньги, процесс увеличения концентрации урана-235 в природно уране-238, они назвали “обогащением”. Ну, так уж мы устроены)Короче: хотите, чтобы уран был полезен для АЭС – обогащайте его. Хотите, чтобы уран взрывался в едрен-батонах – обогащайте его.Тут и встал вопрос: а как этого добиться-то? Ну, вот лежит перед тобой кусок урана – как выкинуть из него лишние атомы-238 и оставить только атомы-235? Задачка… Достаточно быстро удалось выяснить, что уран легко присоединяет к себе атомы фтора, превращаясь в кристалл, которому нужно всего 56 градусов тепла, чтобы стать газом. Если точнее – смесью газов. В одном из них атомы чуть крупнее и чуть тяжелее – это фтор с ураном-238. Второй газ состоит из атомов чуть поменьше и чуть полегче – фтор с ураном-235. Ну – разделяй и властвуй!Изначально физики прицепились к словам “больше – меньше”. Ставим сетку, прогоняем через нее газ – уран-235 проскочил, уран-238 застрял, мы в дамках. Собственно, проблемой разделения изотопов теоретически начал заниматься еще в начале 30-х сам Пауль Дирак – звезда первой величины в физике. Группа ученых под его руководством сделала расчеты и для изотопов урана, по которым получалась, что разделение при помощи центрифуг – антинаучная утопия. Как происходит разделение при помощи центрифуги? Да по тому же принципу, по которому в сепараторе делают масло из молока. Берем ось, которая будет вращаться, вставляем в бочку, наливаем в нее молоко. Раскручиваем как следует ось – масло на оси, все, что легче – на стенках. Делов-то! Вот только расчеты теоретиков показали: для того, чтобы легкие атомы урана-235 отделить от тяжелых атомов урана-238, ось центрифуги должна вращаться со скоростью не менее 1200 оборотов в … секунду. Так не бывает – вот вердикт физиков. Нет таких моторов, никакой металл для оси не выдержит такую нагрузку, никакие подшипники не выдержат такой скорости, никакой материал для стенок не пройдет частоту резонанса (ось набирает скорость постепенно, и обязательно проходит так называемую “критическую частоту”, совпадающую с частотой резонанса стенок центрифуги. Помните роту солдат на каменном мосту, шагающей нога в ногу, из-за чего мост просто разваливается?), не разлетевшись на куски. “Безнадега!” – сказали большие физики. Yes! – ответили американцы и в “Манхеттенском проекте” стали заниматься исключительно сетками.Научное название метода – “диффузионное разделение”: газ ведь проходит сквозь сетку, а в физике такой процесс и называют диффузией. Как работается с этими сеточками? Кропотливый труд: одна сетка отделяет 1,0002 так нужного атома урана-235. Чтобы добраться до нужных для АЭС 7% урана-235 нужно поставить друг за другом 1 500 сеток. Сама сетка – произведение инженерного искусства. Величина дырочек в ней – 0,000 01 мм, при этом сетка должна выдерживать температуру под 100 градусов, материал должен не бояться постоянной радиации. И таких сеток нужны тысячи и тысячи. На функционирование каскадов этих сеток уходит прорва электроэнергии: даже после 50 лет усовершенствования этого метода на единицу разделения тратилось 2 500 кВт*ч. Но результаты таких трудов и таких затрат того стоили – благодаря этим самым сеточкам американцы не только уничтожили Хиросиму и Нагасаки, но и могли строить планы ядерной бомбардировки городов СССР.В СССР в декабре 1945 года работа по созданию диффузионных производств была поручена Исааку Константиновичу Кикоину. Один из плеяды блистательных советских ученых, ставший доктором физических наук в 27 лет, в годы войны Кикоин занимался, как и вся страна, спасением страны. За изобретение и внедрение в производство магнитных взрывателей для противотанковых мин Кикоину в 1942 была присвоена Сталинская премия. А чуть позже, 28 сентября 1942 настал день, который можно считать днем рождения атомного проекта в СССР. В этот день вышло постановление ГКО (государственного комитета обороны) № 2352с – “Об организации работ по урану”. Исаак Кикоин стал одним из первых, кого привлекли к этой работе, потому и в 1945 от предложения Лаврентия Павловича Берии возглавить 2-й отдел Лаборатории № 2 в Спецпроекте Исаак Константинович и не думал отказываться. Времени с той секретной поры прошло много, теперь даже можно “перевести на русский” задачу, которая была поставлена Кикоину. Тогда это звучало так: “Обеспечить строительство завода № 813 в Свердловске-44“. Что-нибудь понятно? Перевод: создать проект и обеспечить строительство завода газо-диффузионного обогащения урана в новом закрытом городе. Не в городке, а именно в городе – в советские времена населения там было 150 тысяч человек. Завод и сейчас работает, хотя давно уже перешел на центрифуги. Это – Уральский электрохомический комбинат в городе Новоуральске Свердловской области. Задание было успешно выполнено, свидетельством чему и стал взрыв в Семипалатинске нашей Бомбы № 1 уже в 1949 году.Но Лаврентий Берия не был бы Берией, если бы не делал свою работу с “перезакладом”. Сеточки с диффузией – дело хорошее, но стоит ли сбрасывать со счетов центрифуги? Расчеты Дирака показали, что надо именно сбросить, но это всего-навсего Дирак, да и сказал он это не на допросе в НКВД… Лаврентий Павлович прекрасно знал, что теоретические расчеты группы Дирака экспериментально пытались перепроверить в Германии. По этой причине лагеря военнопленных внимательно проверяли в поисках именно этих специалистов. В конце сентября 1945 в лагере в Познани сверхштатный сотрудник Ленинградского физтеха (да-да, именно так звучала эта должность) Лев Арцимович обнаружил бывшего сотрудника фирмы “Сименс” Макса Штеенбека. А, собственно, где должен был находиться один из разработчиков кумулятивного заряда для фаус-патронов? Жить бедолаге оставалось недолго – если бы не Арцимович. Для Льва Андреевича Штеенбек был не заурядным нацистом, а одним из ведущих специалистов в физике плазмы, автором двухтомного учебника для вузов. В общем, Лев Андреевич предложил Штеенбеку, как это сейчас говорят, очень выгодный контракт – 10 лет поработать гастарбайтером в СССР, а тот и не отказался, причем совершенно добровольно. Удивительно, правда? Безработица в послевоенной Германии – и только она! – помогла группе сверхштатных сотрудников всяческих советских научных институтов набрать еще около 7 000 таких же добровольцев. Правда, все они в своих мемуарах называли этих самых сверхштатных сотрудников исключительно “офицерами НКВД”, но это все, конечно, какое-то массовое заблуждение. 300 человек из них решили, что им очень хочется работать в городе Сухуми, где в 1951 году и был создан широко известный в узких кругах Сухумский физико-технический институт. Возглавил его, само собой, очень уважаемый в научных кругах специалист – генерал НКВД Кочлавашвили. И я не ёрничаю ни разу: уважали его немецкие ученые, даже очень уважали. Попробовали бы не уважать – были бы гастарбайтерами не 10 лет, а все 20…Группе Макса Штеенбека было поручено перепроверить возможность обогащения урана при помощи центрифуг. Штеенбек собрал всех, кто мог быть полезен – около 100 человек, в числе которых оказался и инженер Гернот Циппе. Инженерил он при Гитлере по поводу радаров и совершенствования самолетных пропеллеров, вот и испытал в 1945 году неимоверную тягу поработать в СССР годиков так с десяток. Бывает…Работали немцы старательно, дисциплинированно и достаточно результативно. Но мы ведь помним, кто руководил Спецкомитетом? Мог этот замечательный человек доверять этим славным людям безоговорочно? Ответ очевиден. Поэтому рядом с немцами появился еще один инженер (а не соглядатай, как некоторые могли подумать) – Виктор Иванович Сергеев. Этот молодой парень (1921 года рождения) перед войной учился на инженера в МВТУ, Какие это были люди и какое было время… С начала июля 1941 Виктор Сергеев – доброволец Бауманской дивизии народного ополчения Москвы. Уцелел, выжил. С января 1943 участия в боях больше не принимал, поскольку получил совсем другое задание: ему было поручено изучать и находить самые слабые места в конструкциях “Тигров”, “Пантер” и прочих “Фердинандов”. К концу войны Виктор Сергеев прекрасно разбирался в том, как работает немецкая инженерная школа и – где чаще всего допускает ошибки. Так что рядом с Штеенбеком он оказался совершенно не случайно. Умел Берия подбирать кадры – ой, как умел!.. Виктор Иванович Сергеев, Герой Социалистического Труда, наш секретный Инженер с большой буквы, оказался в нужное время в нужном месте. Чертовски хочется дожить до тех дней, когда имя Виктора Сергеева будет знать и помнить вся Россия!Штеенбек решил проблему подшипника – его стараниями этот узел вообще исчез из конструкции центрифуги. Нижняя часть оси опирается на иглу, которая стоит на подложке из очень твердого сплава. Пока немцы экспериментировали с этим сплавом, пришел Сергеев и все упростил: немцы просто не были в курсе, что в Армении еще до войны научились выращивать искусственный корунд – второй по твердости минерал после алмаза. С такой же душевной простотой был решен и вопрос с материалом самой иглы. Центрифуги в России продолжает выпускать Владимирский завод “Точмаш”. Заводу много лет: основан он был в 1933 году, и назывался он тогда … Владимирский граммзавод. Выпускал самую что ни на есть мирную продукцию – патефоны и хромированные иголки к ним. Замечательные иголки, просто вот лучшие в мире. Немцы про этот завод были, как водится, не в курсе, а вот 30-летний парень Виктор Сергеев не иначе, как любил послушать патефон. Догадаться, что чуть ли не самый мирный завод может быть полезен для атомного проекта – это надо действительно обладать не шаблонным мышлением. Советская инженерная школа обеспечивала немалый кругозор…Не думаю, что у Сергеева сложились хорошие отношения с группой Штеенбека: немцы прекрасно понимали, что этот человек занят поиском их ошибок и недочетов. Найди он их в слишком большом количестве – и контракт на гастарбайтерство в СССР мог быть продлен автоматически…. Ну, а уж сам герр Штеенбек, ученый с мировым именем, к крестьянскому сыну точно никакого пиетета не испытывал. В 1952 группу Штеенбека перевели в Ленинград, в конструкторское бюро Кировского завода, и это стало решающим моментом в истории “Советской иглы”.Позволю себе последнюю техническую подробность, поскольку она остается главной во всей работе по обогащению урана.Газ с ураном – это ведь не молоко со сметаной, правда? Если кто-то сбивал масло в домашних условиях, то помнит, как все заканчивается: центрифугу надо остановить, ось вытащить и счистить с нее масло, а все прочее – слить в канализацию. Так то – масло, а тут – уран с его радиацией. Да и не “прилипает” газ к оси – а разделить надо. Сергеев предложил внутри центрифуги разместить так называемую трубку Пито, но Штеенбек поднял его на смех, поскольку никакая теория такого безобразия не допускала. Если ось вращается со скоростью 1 500 оборотов в секунду – с такой же бешеной скоростью вращается и газ, а потому любое препятствие обязано вызвать всяческие турбулентности, из-за которой разделенный газ снова смешается в “общую кучу”, и вся работа по разделению пойдет насмарку. Виктор Иванович пытался спорить, но переубедить упрямого немца не смог и – просто махнул на него рукой. Каким таким макаром Сергеев сумел “воткнуть” в центрифугу свою трубку, почему никаких таких турбулентностей не появляется – сие тайна велика есть. Но и обращение к Исааку Кикоину ничего не изменило. Группа Кикоина, без всякой связи с группой Штеенбека, разработала теорию обогащения на центрифуге – и точно так же уперлась в ту же самую турбулентность. Но Сергеев не успокоился и сумел найти двух человек, которые просто поверили в его разработку – директора конструкторского бюро Кировского завода Николая Синева и одного их руководителей Средмаша генерала-маойра НКВД/КГБ Александра Зверева. На дворе стоял уже 1955 год, из жизни ушли Сталин и Берия, Спецкомитет стал “министерством среднего машиностроения”, но “атомный генерал” Александр Дмитриевич Зверев остался в атомном проекте вплоть до своей смерти прямо на рабочем месте в 1986 году. Бывший профессиональный контрразведчик стал профессиональным атомщиком, с формулировкой “за заслуги перед атомной отраслью” в 1962 получил звание Героя соцтруда. О Звереве вообще можно книги писать, но давайте остановимся на том, что уже после истории с Виктором Сергеевым именно Александр Дмитриевич был руководителем государственной приемной комиссии по запуску нашего первого реактора на быстрых нейтронах – БН-350. Вот такие были люди в ведомстве Берии…При поддержке Николая Синева и Александра Зверева Сергеев “продавил” через … партком конструкторского бюро Кировского разрешение на создание первой центрифуги. Но в одиночку он бы точно не справился, а потому усилиями все того же Зверева к работе был привлечен Иосиф Фридляндер. Это имя многое говорит специалистам авиастроения: из сплавов, разработанных Фридляндером, создавались и создаются корпуса и всяческие узлы Ту-16, Ту-95, Ил-86, Ил-96, МиГ-23, Су-30, Су-35, баки “Протона”. Корпуса центрифуг первого поколения – это его заслуга. Корпуса, которые выдерживали давление, температуру, излучение. Поскольку в моем распоряжении только открытые источники, все, что я могу сказать про этот материал – так только то, что называется он “алюминиевый сплав 1960”, он же – “сплав В96ц”. Вот такая славная компания создала опытные образцы центрифуг, которые успешно прошли все испытания, и уже в 1958 году Владимирский граммзавод стал “Точмашем”. Известны и слова Исаака Кикоина, видевшего, как все это происходило: “Да сделайте вы так, чтобы они работали, а теорию мы подгоним!” И подогнал, само собой. В 1953 году он стал академиком АН СССР. именно за теорию обогащения урана.Таким было начало истории “иглы” – рождение и становление получились достаточно бурными, но это было только начало. От себя прошу попробовать запомнить имена тех, без кого атомный проект в его нынешнем виде был бы попросту невозможен. Кикоин, Штеенбек, Сергеев, Зверев, Фридляндер – каждый из них достоин памяти и уважения. Почти 60 лет назад их умом, настойчивостью страна-бензоколонка обрела технологию, позволившую обогнать производителей айфонов на десятки лет.“Игла” в СССР и в РоссииПервый завод по обогащению урана на центрифужной технологии был построен в Новоуральске 4 октября 1957 года. Да-да, именно в тот день, когда весь мир узнал русское слово “Спутник”. Вот про него знали все, а про начало новой эпохи в атомном проекте не только СССР, но и всего прочего мира – только те, кто имел к этому событию непосредственное отношение. Не стоит забывать, что у урана две ипостаси: он и топливо АЭС, и основа самого страшного оружия. Сравнивая работу по разделению урана при помощи диффузии и при помощи центрифуг самого первого поколения, Средмаш уже все понял: на одинаковый объем урана-235 центрифуги требовали электроэнергии в … 17 раз меньше, чем “сеточки”. Соответственно диффузионный завод Д-1 был реорганизован в то, что нынче известно, как Уральский электрохимический комбинат.Гарантии на первое поколение центрифуг были недолгими – три года. Первый блин, впрочем, комом не оказался – они проработали больше 10 лет, поскольку по ходу эксплуатации выяснилось, что самая большая страшилка центрифугам вовсе не грозит. А боялись … сейсмических колебаний. Ка-а-ак тряхнет, как коснется бешено вращающаяся “игла” неподвижной стенки, ка-а-ак разнесет все на куски!!! Но выяснилось, что вращающаяся “игла” к колебаниям устойчива так же, как устойчив гироскоп при стабильной скорости вращения. И теперь “бочоночки” центрифуг высотой меньше метра стоят в три яруса и крутятся, крутятся, крутятся… Я вот пишу – 1 500 оборотов в секунду, даже не комментируя, а давайте попробуем представить, что это такое. Стиральные машины с пылесосами у всех есть – гляньте, сколько у них оборотов. 1 200 – 1 500 в минуту. Сколько времени они при таких оборотах могут работать – несколько часов? А “игла” центрифуги – в 60 раз быстрее и 30 лет без единой остановки. Поломки? Да, имеют место быть – 0,1% в год, такова статистика. Из тысячи центрифуг 1 за год может аварийно отключиться. Подшипников нет, “гореть” нечему. Поколения центрифуг обновлялись, в среднем, раз в 8 лет. Немножко увеличивалась скорость вращения, немножко улучшался материал корпуса и т.д. Эти “немножко” за минувшие годы снизили энергозатраты на единицу работы разделения в 10 раз, а вот производительность центрифуг – выросла, причем в 14 раз. “Уходят” поколения центрифуг неторопливо: в 2009 году, к примеру, выключили центрифуги пятого поколения, которые были раскручены в 1979 году – при Леониде Ильиче Брежневе. Грустно – не растет ВВП, не работает “Точмаш” в три смены… А что взять с ватников? Сделали “бочонки” и давай водку с медведем пить… Ну, а если без анекдотов, то Виктор Сергеев, отладив работу центрифуг для урана, и не думал сидеть, сложа руки. Под его руководством созданы центрифуги для разделения изотопов самых разных химических элементов, Виктор Иванович продолжал работу до своего ухода в 2008 году. Люди этого поколения и этой закалки с работы уходили тогда же, когда и в мир иной…Итоги вращения советско/российской “иглы” ежегодно подводит МАГАТЭ. Мировая мощность заводов по обогащению урана в 2015 году составила 57 073 тысячи единиц работы разделения. Мощность заводов компании ТВЭЛ – 26 578. 46,6% мировых мощностей. Впрочем, можно учесть еще и Китай, в котором обогащение идет на советских центрифугах шестого поколения – 4 220 тысяч ЕРР. Тогда российская доля производства топлива для АЭС получается 54%. Такая вот арифметика. И, напоследок – снова о Викторе Сергееве. Росатом продал Китаю завод по обогащению: в 2008 году в Шэньси за 1 миллиард долларов поставили каскады центрифуг 6-го поколения. Как китайцы умеют копировать технологии – известно: что угодно, быстро и дешевле оригинала. Российские центрифуги разобрали до последнего винтика – но вот на дворе уже 2016, а никакой информации о том, что китайцы справились с копированием технологии их изготовления, по прежнему нет. А в России Росатом в 2015 году запустил центрифуги 9-го поколения, после чего настало время для НИОКР поколения № 10. О том, какие деньги на этом зарабатывает Россия, я расскажу позже – после того, как припомню историю приключений “иглы” в Европе, в США, в Пакистане, Северной Корее, в Иране, в Японии, Индии, Китае. Не просто ж так я придумал заголовок-то.geoenergetics.ru

23 апреля 2016, 14:01

Рой роботов-пауков как безразмерный 3D-принтер

Вот это уже интересно. Это в русле современных тенденций. Помните мы обсуждали как взаимодействуют роботы, рассчитанные на работу «роем» в тысячи экземпляров, а вот как куча крошечных роботов могут сдвинуть автомобиль и всего лишь 540 танцующих роботов. За кучей мелких роботов будущее во всех сферах. Исследовательская группа Siemens лаборатории робототехники в Принстоне, Нью-Джерси, разработала автономные 3D-принтеры в виде роботов-пауков. Они могут самостоятельно перемещаться и взаимодействовать, чтобы совместно изготавливать сложные и объёмные конструкции.Долгое время 3D-принтер рассматривался как стационарное устройство, в котором габариты печатаемых деталей ограничиваются размерами его камеры. Siemens предлагает совершенно новую концепцию аддитивного производства – рой мобильных 3D-принтеров в виде роботов-пауков. Если нельзя объять необъятное сразу, то это можно сделать по частям.Вот как это происходит:Проектирование роботов SiSpis в Принстонской лаборатории робототехники (фото: Siemens).Роботы SiSpis (Siemens Spiders) ведут себя как общественные насекомые. Их колония выдвигается на место сборки, окружает его и начинает 3D-печать согласно программе. Когда у одного робота заканчивается материал, он уходит на перезаправку. В это время остальные продолжают печать своих участков будущей конструкции.«Мы рассматриваем возможность использования множества автономных роботов для совместного аддитивного производства больших структур, таких как кузов автомобиля, корпус корабля или фюзеляж самолёта, – пояснил руководитель исследовательской группы Siemens по моделированию и дизайну продукции Ливио Даллоро (Livio Dalloro). – SiSpis – часть более масштабного проекта, который мы называем «Быстрые и гибкие производственные системы Siemens» (SiAMS). Роботы SiSpis представляют ключевую часть нашего исследования автономных систем здесь в Принстоне».Роботы SiSpis могут действовать автономно или управляться дистанционно (фото: Siemens).Сегодня многие объёмные конструкции изготавливаются из отдельных сегментов, что снижает их прочность и увеличивает риск ошибки при сборке. Монолитная структура более надёжна во всех отношениях. Современная трёхмерная печать позволяет работать с разными материалами – металлом, пластиком, живыми клетками.Пока SiSpis тренируются печатать кукурузным крахмалом, но это лишь дешёвый тестовый материал. По мере доработки алгоритмов их можно будет перепрофилировать на лазерную стереолитографию, селективное лазерное спекание металлических порошков и другие технологии 3D-печати.Долгое время главным ограничением аддитивного производства был размер камеры, но вскоре этот лимит останется в прошлом. Метод коллективной сборки в ближайшей перспективе подарит возможность создавать на 3D-принтере что угодно. Сами роботы SiSpis тоже содержат напечатанные детали. Наравне с ними в прототипах используются серийно выпускаемые электромоторы и кабели, но в будущем SiSpis можно сделать саморемонтируемыми и даже самовоспроизводимыми. Вам такой сценарий ничего не напоминает?Робот SiSpis уже рассчитывает план по захвату мира (фото: Arthur F. Pease).Действовать совместно роботам-паукам помогают адаптивные алгоритмы поведения. Они постоянно оценивают своё взаимное расположение и результат работы при помощи микрокамер и лазерных дальномеров. Вся область будущей сборки разделяется на участки небольшого размера. Затем они распределяются внутри роя без остатка. Далее каждый робот просто печатает свои фрагменты будущей конструкции. Остальное доделывают его соседи по мобильному сборочному цеху.Siemens разрабатывает проект мобильной 3D-печати с 2014 года и уже достигла значительных успехов. Главная задача (автоматическое распределение задания между двумя и более роботами) уже выполнена. Остаётся лишь адаптировать SiSpis к разным технологиям аддитивного производства и выпустить их на рынок.источникиhttp://www.siemens.com/innovation/en/home/pictures-of-the-future/digitalization-and-software/autonomous-systems-siemens-research-usa.htmlhttp://www.computerra.ru/146099/siemens-sispis-3d-printing-robots/?_utm_source=1-2-2Еще что нибудь из интересных технологических находок: знаете ли вы например Что может КНДР и не может США?, а вот на полном серьезе пытаются создать подводное "облако" и оказывается существует Прозрачный алюминий. Скоро на прилавках нас ждет Лазерная бритва, а на дорогах Асфальт без луж. Видели ли вы когда нибудь Компьютер в аквариуме и как двигают здания?

20 апреля 2016, 21:01

Прогноз развития космонавтики до XXII века

Оригинал взят у ___lin___ Вступительная заставка сериала «Пространство»: схематичное изображение распространения человечества по Солнечной системеЯ подготовил для журнала «Популярная механика» небольшую статью - прогноз развития космонавтики. В материал «5 сценариев будущего» (№ 4, 2016) вошла лишь малая часть статьи - всего один абзац :) Публикую полную версию!Часть первая: ближайшее будущее — 2020–2030В начале нового десятилетия человек вернется в окололунное пространство, в ходе осуществления программы NASA «Гибкий путь» (Flexible Path). Новая американская сверхтяжелая ракета Space Launch System (SLS), первый пуск которой запланирован на 2018 год, в этом поможет. Полезная нагрузка — 70 т на первом этапе, до 130 т на последующих. Напомню, у российского «Протона» полезная нагрузка лишь 22 т, у новой «Ангары-А5» — около 24 т. В США также строится государственный космический корабль Orion.SLSИсточник: NASA Американские частники обеспечат доставку астронавтов и грузов на МКС. Вначале два корабля — Dragon V2 и CST-100, затем подтянутся и другие (возможно, крылатые — например, Dream Chaser не только в грузовом, но и в пассажирском варианте).МКС будут эксплуатировать как минимум до 2024 года (возможно и дольше, особенно российский сегмент).Затем NASA объявит конкурс на новую околоземную базу, в котором победит, вероятно, Bigelow Aerospace с проектом станции с надувными модулями.Можно прогнозировать к концу 2020-х годов наличие на орбите нескольких частных пилотируемых орбитальных станций различного назначения (от туризма до орбитальной сборки спутников).С использованием тяжелой ракеты (с грузоподъемностью немного больше 50 т, иногда ее классифицирует как сверхтяжелую) Falcon Heavy и Dragon V2, сделанных в фирме Илона Маска, вполне вероятны туристические полеты на орбиту вокруг Луны — не просто облет, а именно работа на окололунной орбите — ближе к середине 2020-х.Также ближе к середине-концу 2020-х вероятен конкурс от NASA на создание лунной транспортной инфраструктуры (частные экспедиции и частная лунная база). По недавно опубликованным оценкам частникам потребуется около $10 млрд государственного финансирования, чтобы вернуться на Луну в обозримое (меньше 10 лет) время.Макет лунной базы частной компании Bigelow AerospaceИсточник: Bigelow Aerospace Таким образом, «Гибкий путь» ведет NASA на Марс (экспедиция к Фобосу — в начале 30-х, на поверхность Марса — только в 40-х, если не будет мощного ускоряющего импульса от общества), а низкую околоземную орбиту и даже Луну отдадут частному бизнесу.Кроме того, будут введены в строй новые телескопы, которые позволят найти не только десятки тысяч экзопланет, но и измерить прямым наблюдениям спектры атмосфер ближайших из них. Рискну предположить, что до 30-го года будут получены доказательства существования внеземной жизни (кислородная атмосфера, ИК-сигнатуры растительности и т.д.), и вновь возникнет вопрос о Великом фильтре и парадоксе Ферми.Состоятся новые полеты зондов к астероидам, газовым гигантам (к спутнику Юпитера Европе, к спутникам Сатурна Титану и Энцеладу , а также к Урану или Нептуну), появятся первые частные межпланетные зонды (Луна, Венера, возможно, и Марс с астероидами).Разговоры о добычи ресурсов на астроидах до 30-го года так и останутся разговорами. Разве что частники проведут совместно с государственными агентствами небольшие технологические эксперименты.Начнут массово летать туристические суборбитальные системы — сотни людей побывают на границе космоса.Китай в начале 20-х построит свою многомодульную орбитальную станцию, а к середине — концу десятилетия осуществит пилотируемый облет Луны. Также запустит множество межпланетных зондов (например, китайский марсоход), но на первое место в космонавтике не выйдет. Хотя и будет находиться на третьем-четвертом — сразу за США и крупными частниками.Россия в лучшем случае сохранит «прагматичный космос» — связь, навигацию, дистанционное зондирование Земли, а также советское наследие по пилотируемой космонавтике. К российскому сегменту МКС будут летать космонавты на «Союзах», и после выхода США из проекта, вероятно, российский сегмент образует отдельную станцию — намного меньше советского «Мира» и даже меньше китайской станции. Но этого хватит, чтобы сохранить отрасль. Даже по средствам выведения Россия откатится на 3–4 место. Но этого будет хватать, чтобы выполнять задачи народно-хозяйственного значения. В плохом варианте после завершения эксплуатации МКС пилотируемое направление в космонавтике в России будет полностью закрыто, а в наиболее оптимистичном варианте — будет объявлена лунная программа с реальными (а не в середине 2030-х) сроками и четким контролем, что позволит уже в середине 2020-х провести высадки на Луну. Но такой сценарий, увы, маловероятен.К клубу космических держав присоединятся новые страны, в том числе несколько стран с пилотируемыми программами — Индия, Иран, даже Северная Корея. И это не говоря о частных фирмах: пилотируемых орбитальных частных аппаратов к концу десятилетия будет много — но вряд ли больше десятка.Множество небольших фирм создаст свои сверхлегкие и легкие ракеты. Причем некоторые из них постепенно будут наращивать полезную нагрузку — и выходить в средние и даже тяжелые классы.Принципиально новых средств выведения не появится, люди будут летать на ракетах, однако многоразовость первых ступеней или спасение двигателей станут нормой. Вероятно, будут проводиться эксперименты с аэрокосмическими многоразовыми системами, новыми топливами, конструкциями. Возможно, к концу 20-х будет построен и начнет летать одноступенчатый многоразовый носитель.Часть вторая: превращение человечества в космическую цивилизацию — от 2030 до конца XXI векаНа Луне множество баз — как государственных, так и частных. Естественный спутник Земли используется как ресурсная база (энергия, лед, различные составляющие реголита), опытный и научный полигон, где проверяются космические технологии для дальних полетов, в затененных кратерах размещены инфракрасные телескопы, а на обратной стороне — радиотелескопы.Луна включена в земную экономику — энергия лунных электростанций (поля солнечных батарей и солнечных концентраторов построенных из местных ресурсов) передается как на космические буксиры в околоземном пространстве, так и на Землю. Решена задача доставки вещества с поверхности Луны на низкую околоземную орбиту (торможение в атмосфере и захват). Лунный водород и кислород используется в окололунных и околоземных заправочных станциях. Конечно, все это только первые эксперименты, но уже на них частные фирмы делают состояния. Гелий-3 пока добывается только в небольших количествах для экспериментов связанных с термоядерными ракетными двигателями.На Марсе — научная станция-колония. Совместный проект «частников» (в основном — Илона Маска) и государств (в основном — США). Люди имеют возможность вернуться на Землю, однако многие улетают в новый мир навсегда. Первые эксперименты по возможному терраформированию планеты. На Фобосе — перевалочная база для тяжелых межпланетных кораблей.Марсианская базаИсточник: Bryan Versteeg По всей Солнечной системе множество зондов, цель которых — подготовка к освоению, поиск ресурсов. Полеты скоростных аппаратов с ядерными энергодвигательными установками в пояс Койпера к недавно обнаруженному газовому гиганту — девятой планете. Роверы на Меркурии, аэростатные, плавающие, летающие зонды на Венере, изучение спутников планет-гигантов (например, подводные лодки в морях Титана).Распределенные сети космических телескопов позволяют фиксировать экзопланеты прямым наблюдением и даже составить карты (очень низкого разрешения) планет у ближайших звезд. В фокус гравитационной линзы Солнца отправлены большие автоматические обсерватории.Развернуты и работают одноступенчатые многоразовые средства выведения, на Луне активно используются не ракетные способы доставки грузов — механические и электромагнитные катапульты.Летает множество туристических космических станций. Есть несколько станций — научных институтов с искусственной гравитацией (станция-тор).Тяжелые пилотируемые межпланетные корабли не только достигли Марса и обеспечили развертывание на Красной планете базы-колонии, но и активно исследуют пояс астероидов. Множество экспедиций отправлено к околоземным астероидам, осуществлена экспедиция на орбиту Венеры. Началась подготовка к развертыванию исследовательских баз у планет-гигантов — Юпитера и Сатурна. Возможно, планеты-гиганты станут целью первого испытательного полета межпланетного корабля с термоядерным двигателем с магнитным удержанием плазмы.Запуск метеозонда на ТитанеИсточник: Walter Myers В космонавтике активно применяются достижения биологии, ведь генетические модификации позволяют избавиться от множества проблем, вызванных невесомостью и радиацией. Ускоряется адаптация к новым условиям (пониженной гравитации Луны и Марса). Созданы системы жизнеобеспечения с высокой степенью замкнутости (95–98% по массе). Ведется разработка синтетической жизни — «вакуумных цветов», добывающих ценные ресурсы из астероидов.Часть третья: светлое космическое будущее — XXII век и далееМагнитные катапульты Меркурия выстреливают ресурсы, лазерные околосолнечные установки используются для передачи энергии по всей Солнечной системе и для разгона солнечных парусников — первые зонды отправлены в облако Оорта и к ближайшим звездам.В космосе живут и работают миллионы постлюдей (внешний вид многих из них сильно отличается от обычного человека).Десятки тысяч обитателей летающих городов Венеры. Генетически модифицированные колонисты способны работать на поверхности планеты в легких скафандрах. Проводятся эксперименты по терраформированию этой планеты.В космосе, в точках Лагранжа у Луны — базы межпланетных кораблей, колонии О’Нейла, телескопы, боевые платформы.На Луне гигантские города под куполами, заводы, электростанции.Первый этап терраформирования Марса завершен — на поверхности можно находиться в кислородных масках, есть жидкая вода. Пыль из атмосферы убрана. Новое небо Марса — темно-фиолетовое.В астероидном поясе гигантские верфи, заводы, колонии-города внутри астероидов. Ведется активная добыча ресурсов (которые, как правило, тут же и потребляются).Строительство космического поселения из астероидного материалаИсточник: Deep Space IndustriesУ Юпитера за радиационными поясами — научная орбитальная станция-тор, на которой работают сотни ученых. Временные базы есть и на спутниках Юпитера.На Титане у Сатурна — крупные базы, фактически колонии. В атмосфере Сатурна активно ведется добыча гелия-3.Небольшие научные базы действуют в системах Урана и Нептуна. В поясе Койпера ведется активная исследовательская деятельность — одновременно работает десяток тяжелых термоядерных межпланетных кораблей.Земля постепенно превращается в заповедник — все более строгие законы и квоты. Большая часть промышленности перенесена на Луну, орбиту, астероиды. На Земле остались обычные люди — те, кто по религиозным или иным соображениям хотят здесь состариться и умереть.Завершено строительство экваториального пускового кольца — проблема с доставкой грузов из глубокого гравитационного колодца Земли практически решена.Следующий шаг — звезды! Если законы нашей вселенной не позволяют перемещаться быстрее света, то к звездам полетят «эмбрионы и идеи» на «медленных» кораблях — со скоростью 1/10 световой. На сотни лет затянется первый этап экспансии в Галактику. Однако для постлюдей и тысяча лет не будет казаться большим сроком. Новые корабли будут становиться все быстрее, пока не появятся субсветовики покрывающие межзвездные бездны за считанные годы, а по корабельному времени — и того быстрее.Если же путешествия быстрее скорости света возможны (например, в виде пузыря Алькубьерре), то экспансия в Галактику может начаться даже раньше освоения Солнечной системы. Может быть, уже в XXI веке — но это уже совсем другая история.Колония на Титане. Искусственное Солнце в небе и синтетическая жизнь, преобразующая атмосферу, на поверхностиИсточник: Gary Tonge.

31 марта 2016, 12:01

НЕЙРОПСИХОЛОГИЯ ЧТЕНИЯ: КАК МЫ ЧИТАЛИ, ЧИТАЕМ И БУДЕМ ЧИТАТЬ

Мы редко задумываемся о том, как мы совершаем то или иное действие. Наши тела — идеальные машины, в которых все шестеренки крутятся плавно и слаженно. Но когда заглядываешь внутрь механизма, изумляешься, сколько разных частей движутся внутри, когда мы делаем самые простые вещи: едим, идем, видим сны, занимаемся сексом, читаем.Благодаря достижениям науки мы неплохо изучили работу наших тел, и мы знаем, в какие зоны мозга приливает кровь, когда мы открываем книгу. Но начать эту историю следует не отсюда, а с далекого 1896 года от Рождества Христова.Странная история Перси1896 год. В Великобритании, в графстве Сассекс, местечке Сифорд, живет 14-летний мальчик Перси. Он второй ребенок из семи. Он воспитывается в семье интеллигентных родителей. Сообразительный, умный, он ни в чем не отстает от своих сверстников. Но есть одна проблема. Перси не умеет читать. Родители нанимают ему частных учителей, которые предпринимают самые невероятные попытки, чтобы заставить Перси прочесть хотя бы слово. Но все тщетно.Отчаявшиеся родители обращаются к врачу общей практики по имени Уильям Прингл Морган. Мистер Морган обнаруживает, что Перси знает все буквы, может написать их и прочитать. Но прочесть больше слога он не в состоянии, а еще он так и не смог овладеть письмом. Вместо Percy он пишет Precy, English — Englis, Seashore — seasaw. И даже то, что он написал сам, прочитать он не в состоянии. При этом Перси отлично считает и записывает математические выражения.Прингл Морган изумился уникальности этого случая и опубликовал в British Medical Journal статью с описанием заболевания Перси. Он назвал это странное нарушение «врожденная слепота к словам» (congenital word blindness) и предположил, что дело во врожденном нарушении работы мозга. Помочь Перси Прингл Морган был не в состоянии.И даже в конце XX века вряд ли Перси смог бы получить врачебную помощь, но ему уже поставили бы диагноз «дислексия», нарушение способности к овладению навыком чтения. В основе дислексии лежат нейробиологические причины. Определённые зоны мозга у таких людей функционально менее активны, чем в норме. Структура мозговой ткани тоже имеет у лиц с дислексией отличия от нормы — например, у них обнаружены зоны пониженной плотности в задней части средней височной извилины слева.Такой диагноз Перси могли бы поставить благодаря тому, что в начале века, во время Первой и Второй мировых войны в СССР жил и работал выдающийся ученый Александр Романович Лурия. Лурия оказывал врачебную помощь солдатам и заметил, что при повреждениях разных зон головного мозга у солдат возникали разные нарушения. Он предположил, что нельзя выделить какую-то конкретную зону мозга, которая отвечает за что-то одно и любой психический процесс является сложным, в нем задействовано сразу много зон.МРТ позволяет заглянуть в мозг без того, чтобы вскрывать черепную коробкуЛурия стал основателем науки, которая изучает связь структуры и функционирования головного мозга с психическими процессами и поведением живых существ. Он назвал ее «нейропсихология». В современном мире наука занимается в основном изучением и реабилитацией больных с травмами головного мозга, но кроме этого, она изучает, как протекают разные процессы, в том числе интересующее нас чтение.В наше время в арсенале нейропсихолога есть приемы и методы, которых не было раньше. Например, МРТ, которое позволяет заглянуть в мозг без того, чтобы вскрывать черепную коробку. С помощью МРТ можно отследить, в какую часть мозга приливает больше крови, и таким образом мы узнаем, какая часть мозга у нас активна, когда мы мечтаем, читаем или едим.Что такое чтениеВернемся в 1896 год, к мальчику Перси. Перси был совершенно здоровым ребенком, у которого, как мы понимаем, по сути проблем практически не было, кроме того, что он не мог научиться читать. С точки зрения эволюции можно сказать, что Перси был отличным представителем своего вида. Как мы можем с легкостью заметить, для приматов, к отряду которых принадлежит homo sapiens, не характерно чтение.Человечество умеет читать и писать всего около 5000 лет. Наша способность к речи гораздо старше. В контексте эволюции это ничтожно малый срок, за который не могло сформироваться ни нового биологического вида, ни стабильной, передающейся из поколения в поколение и присутствующей у каждого человека мутации нового гена. Человеческому мозгу приходится идти на невероятные ухищрения, чтобы мы могли читать.В акте чтения участвуют 17 областей мозга, причем не все из них одновременно!Когда мы видим слово на странице, наш мозг сначала анализирует визуальную информацию, затем соединяет ее с тем, что мы знаем о слове («корова» выглядит вот так, значит вот это, звучит вот так). А затем — магия! Наш мозг в течении пары миллисекунд соединяет информацию, которую мы получили, с тем, что персонально мы знаем об этой информации, анализирует и сравнивает, и так мы можем делать собственные выводы о прочитанном и получать ассоциации. Чтобы совершать такие сложные операции, наш мозг вынужден импровизировать и использовать области, которые предназначены для распознавания устной речи, моторной координации и зрения. В акте чтения участвуют 17 областей мозга, причем не все из них одновременно!Например, для того чтобы соотнести образ буквенного знака с его звучанием, мы используем теменно-затылочные отделы коры мозга в левом полушарии. Это та самая часть мозга, которая, например, помогает нам отличить лимон от ананаса, а табуретку от кошки. Из-за этого мы воспринимаем буквы как физические объекты. И, кстати, во многом поэтому, как пишет, например, психолингвист Марианна Вулф в книге «Пруст и кальмар», первыми видами письма были пиктограммы и иероглифы, а буквы современных алфавитов произошли от форм предметов и явлений материального мира. В букве С несложно узнать убывающую луну, а латинская S напоминает по форме змею.Мозг воспринимает текст как ландшафтЧтение не является в чистом виде «рецептивным» процессом. Прочитать книгу — значит не просто запомнить сюжет. Чтение также является продуктивным, производящим процессом, так как во время чтения мы проговариваем слова, которые читаем, и осмысляем то, что мы читаем. За осмысление отвечают лобные доли левого полушария мозга. Люди с травмами лобных долей не могут, например, создавать смысловые догадки, додумывать прочитанное и строить стратегию чтения. Все вместе это приводит к неправильному пониманию читаемого.Интересно, что мозг воспринимает текст как ландшафт. Во время чтения возникает ментальная модель текста, в которой значение привязано к структуре, внешнему виду и даже к запахам и тактильным ощущениям. Многие из нас наверняка замечали, что, сидя на экзамене в университете и пытаясь судорожно припомнить цитату из учебника, мы вспоминаем не только сам текст, но и его место на странице, шрифт, которым он набран, и фактуру бумаги.Кстати, с этим частично связан тот факт, что многие люди предпочитают бумажную книгу электронной — в бумажной проще «ориентироваться», ведь у нее есть обложка и оглавление, ее можно осязать и нюхать. А электронная книга часто создает у читателя ощущение, что его «телепортируют» бог весть куда, когда он нажимает на ссылку.Второе пришествие ГутенбергаПервой серьезной революцией в мире книги стало изобретение книгопечатания. Станок немецкого мастера Гутенберга позволил чтению стать общедоступным. То, что было уделом избранных, внезапно стало массовым. Казалось, самый серьезный переворот в мире книги уже случился, и теперь мы можем только пожинать плоды и почивать на лаврах. Но, как оказалось, самое серьезное событие было еще впереди.Настоящая революция в мире чтения происходит прямо сейчас, у нас на глазах. Ею стало появление доступных компьютеров и электронных текстов, расколовшее общество на сторонников «старой доброй книги» и тех, кто приветствует чтение с устройств.Первые исследования того, как мозг воспринимает электронный текст, стали появляться еще в 80-х. До 1992 года все исследования показывали, что люди читают с экрана медленнее, чем с бумаги, и хуже понимают, о чем речь. Но в 1990-х ситуация начала меняться, и результаты предыдущих экспериментов стали жестко критиковаться.Например, в 80-х исследователи утверждали, что люди читают с экрана на 20–30% медленнее, чем с бумаги. В начале 2000-х появились ученые, которые заявили, что этим результатам нельзя доверять, потому что в экспериментах были использованы экраны с разными разрешениями и разными размерами шрифта.С точки зрения понимания содержания нет большой разницы между чтением с бумаги или с электронной книгиВ 1985 г было объявлено, что люди хуже понимают текст, читая с экрана. В 2014 г университет Ставангера (Норвегия), провел эксперимент, участники которого, студенты примерно одного возраста, читали мистическую повесть с бумаги или с Kindle. Выяснилось, что нет никакой разницы между временем чтения, уровнем понимания текста и эмоциональной реакцией группы, которая читала бумажную книгу, и группы, которая использовала устройство. Впрочем, неудивительно, что люди с выработанной привычкой к чтению с экрана понимают текст не хуже, чем те, кто читает с бумаги.Современные исследования показывают, что с точки зрения понимания содержания нет большой разницы между чтением с бумаги, с электронной книги или с устройства с обычным экраном. Исключение составляют пожилые люди — они читают гораздо быстрее, если предложить им планшет с высокой яркостью экрана.На заре исследований чтения с экрана ученые использовали в том числе хорошо известный юзабилити-специалистам метод eye tracking (отслеживание движения глаз). Они ожидали, что если чтение с экрана сильно отличается от чтения с бумаги, то и движение глаз человека будет другим.Во время чтения глаза совершают так называемые прыжки и остановки. Остановка длится примерно 250 миллисекунд, и во время нее мозг воспринимает слово. Во время остановки мы в состоянии воспринять только слово, которое находится в «визуальном поле чтения», в очень узком коридоре, на который направлен наш взгляд. Это поле может быть измерено в количестве символов.В 1987 году было проведено исследование, которое показало, что при чтении с экрана происходит на 15% больше остановок, но в целом движение глаз такое же. А в 2006 г обнаружилось, что способ чтения с экрана резко изменился. Если в 1987 году люди читали линейно, то есть одно слово за другим, то теперь они стали пользоваться так называемым нелинейным чтением, или «F-паттерном». Это способ, которым люди обычно просматривают веб-страницу — они прочитывают заголовок или верхнюю линию, а дальше просто сканируют левую сторону текста, додумывая содержание правой. Это увеличивает скорость чтения, но ухудшает понимание текста.Постоянное чтение с экрана влияет на тип чтения, которым мы пользуемся, когда читаем с бумаги. До появления электронных текстов мы читали линейно, и многим людям приходилось учиться скорочтению. А теперь ситуация поворачивается неожиданной стороной — люди разучиваются читать линейно. Некоторые психолингвисты даже рекомендуют заставлять себя читать линейно 30–40 минут в день, чтобы не потерять навык.Интуитивной навигацией обладает книга, но не читалкаОсновной проблемой для людей, читающих электронные тексты, становится навигация и невозможность применить к электронному тексту навыки манипуляции с текстом бумажным. Например, у бумажной книги можно загибать уголки или слюнявить странички, переворачивая их. Процесс общения с бумажной книгой во многом носит тактильный характер и активирует дополнительные зоны в мозгу. Устройства не могут передать ощущение переворачивающихся страниц, в них нельзя загнуть уголок. Ученые предполагают, что это влияет на чувство контроля происходящего, увеличивает стресс и ухудшает запоминание текста. Как бы мы ни говорили об интуитивной навигации, интуитивной навигацией обладает книга, но не читалка. Именно поэтому так важно, чтобы читалка имела номера страниц и прочие маленькие милые особенности, которые делают ее более похожей на бумажную книгу.Гиганты электронной книжной индустрии, такие как Amazon и Kobo, активно исследуют изменения читательских привычек современного человека. Они выясняют, что лучше — свайп или скролл (спойлер: мозгу все равно) и мешает ли чтению добавление интерактивных ссылок в текст (очень мешает). И становится ясно, что с каждым годом мы все больше переносим свои сетевые привычки в материальный мир. Как бы мы ни любили запах бумаги, то, как мы читаем, определяет уже не печатная книга, а веб-страница. Конечно, книга не умрет, но она изменится так, чтобы нам было удобно ее читать.Некоторые источники (увы, не все)Mybook, автор статьи Алена Соснинаhttps://mybook.ru/blog/105-nejropsihologiya-chteniya-kak-my-chitali-chitaem-i/

Выбор редакции
23 марта 2016, 21:48

10 крупнейших научно-технологических прорывов в медицине в 2015 году

Оказывается 2015 год стал для медицины особенно продуктивным. Было совершено множество захватывающих открытий, сделаны яркие прорывы в медтехнологиях, ряду уже существующих лекарств было найдено новое применение. В нашем обзоре десятка самых значимых медицинских открытий ушедшего года.Хотя я очень далек от этой области, мне было интересно почитать, что же нас ждет, и вообще, когда мы будем жить по 200 лет :-)Читаем ...1. Открытие теиксобактинаВ 2014 году Всемирная организация здравоохранения предупредила всех о том, что человечество вступает в так называемую постантибиотическую эру. Наука и медицина с 1987 не производили новых видов антибиотиков. Однако болезни не стоят на месте. Каждый год появляются новые инфекции, более устойчивые к существующим медикаментам. Это стало настоящей мировой проблемой. Тем не менее в 2015 году ученые совершили открытие, которое, по их мнению, привнесет кардинальные перемены.Ученые открыли новый класс антибиотиков, получивший название теиксобактин. Этот антибиотик уничтожает микроорганизмы, блокируя их способность производить новые клетки. Другими словами, микроорганизмы под воздействием этого лекарства не могут развиваться и вырабатывать со временем устойчивость к препарату. Теиксобактин к настоящему моменту доказал свою высокую эффективность в борьбе с резистентным золотистым стафилококком и бактерией, которая вызывает туберкулез.Лабораторные испытания теиксобактина проводились на мышах. Подавляющее большинство экспериментов показали эффективность препарата. Испытания у людей должны начаться в 2017 году.2. Медики вырастили голосовые связки с нуляОдно из самых интересных и перспективных направлений в медицине является регенерация тканей. В 2015 году список воссозданных искусственным методом органов пополнился новым пунктом. Врачи из Висконсинского университета научились выращивать человеческие голосовые связки фактически из ничего.Группа ученых под руководством доктора Натана Вельхэна биоинженерным способом создала ткань, способную имитировать работу голосовых связок, которые вибрируя позволяют создавать человеческую речь. Клетки-доноры, из которых впоследствии были выращены новые связки, были взяты у пяти пациентов-добровольцев. В лабораторных условиях за две недели ученые вырастили необходимую ткань, после чего добавили ее к искусственному макету гортани.Создаваемый полученными голосовыми связками звук, ученые описывают как металлический и сравнивают его со звуком роботизированного казу (игрушечный духовой музыкальный инструмент). Однако ученые уверены в том, что созданные ими голосовые связки в реальных условиях (то есть при имплантации в живой организм) будут звучать почти как настоящие.В рамках одного из последних экспериментов на лабораторных мышах с привитым человеческим иммунитетом исследователи решили проверить, будет ли организм грызунов отторгать новую ткань. К счастью, этого не случилось. Доктор Вельхэм уверен, что ткань не будет отторгаться и человеческим организмом.3. Лекарство от рака может помочь страдающим болезнью ПаркинсонаТасинга (или нилотиниб) является проверенным и одобренным лекарством, которое обычно используют для лечения людей с признаками лейкемии. Однако новое исследование, проведенное медицинским центром Джорджтаунского университета, показывает, что лекарство Тасинга может являться очень сильным средством для контроля моторных симптомов у людей с болезнью Паркинсона, улучшая их моторные функции и контролируя немоторные симптомы этой болезни.Фернандо Паган, один из докторов, проводивших данное исследование, считает, что нилотинибная терапия может являться первым в своем роде эффективным методом снижения деградации когнитивных и моторных функции у пациентов с нейродегенеративными заболеваниями, такими как болезнь Паркинсона.Ученые в течение шести месяцев давали увеличенные дозы нилотиниба 12 пациентам-добровольцам. У всех 12 пациентов, прошедших данное испытание препарата до конца, наблюдалось улучшение моторных функций. У 10 из них отметили значительное улучшение.Основной задачей данного исследования была проверка безопасности и безвредности нилотиниба на человеческий организм. Используемая доза препарата была гораздо меньше той дозы, которая обычно дается пациентам с лейкемией. Несмотря на то, что препарат показал свою эффективность, исследование все же проводилось на небольшой группе людей без привлечения контрольных групп. Поэтому перед тем, как Тасингу начнут использовать в качестве терапии болезни Паркинсона, придется провести еще несколько испытаний и научных исследований.4. Первые в мире 3-D-напечатанные ребраПоследние несколько лет технология 3D-печати проникает во многие сферы, приводя к удивительным открытиям, разработкам и новым методам лечения,. В 2015 году доктора из университетского госпиталя Саламанка в Испании провели первую в мире операцию по замене поврежденной грудной клетки пациента на новый 3D-напечатанный протез.Человек страдал редким видом саркомы, и у врачей не осталось другого выбора. Чтобы избежать распространение опухоли дальше по организму, специалисты удалили у человека почти всю грудину и заменили кости титановым имплантатом.Как правило, имплантаты для крупных отделов скелета производят из самых разных материалов, которые со временем могут изнашиваться. Помимо этого, замена столь сложного сочленения костей, как кости грудины, которые, как правило, уникальны в каждом отдельном случае, потребовала от врачей провести тщательное сканирование грудины человека, чтобы разработать имплантат нужного размера.В качестве материала для новой грудины было решено использовать титановый сплав. После проведения высокоточной трехмерной компьютерной томографии, ученые использовали принтер Arcam стоимостью 1,3 миллиона долларов и создали новую титановую грудную клетку. Операция по установке новой грудины пациенту прошла успешно, и человек уже прошел полный курс реабилитации.5. Клетки кожи были превращены в клетки мозгаУченые из калифорнийского Института Солка в Ла-Холья посвятили ушедший год исследованиям человеческого мозга. Они разработали метод трансформирования клеток кожи в мозговые клетки и уже нашли несколько полезных сфер применения новой технологии.Следует отметить, что ученые нашли способ превращения кожных клеток в старые мозговые клетки, что упрощает дальнейшее их использование, например, при исследованиях болезней Альцгеймера и Паркинсона и их взаимосвязи с эффектами, вызываемыми старением. Исторически сложилось, что для таких исследований применялись клетки мозга животных, однако ученые в этом случае были ограничены в своих возможностях.Относительно недавно ученые смогли превратить стволовые клетки в клетки мозга, которые можно использовать для исследований. Однако это довольно трудоемкий процесс, и на выходе получаются клетки, не способные имитировать работу мозга пожилого человека.Как только исследователи разработали способ искусственного создания клеток мозга, они направили свои усилия на создание нейронов, которые обладали бы возможностью производства серотонина. И хотя полученные клетки обладают лишь крошечной долей возможностей работы человеческого мозга, они активно помогают ученым в исследованиях и поиске лекарств от таких болезней и расстройств, как аутизм, шизофрения и депрессия.6. Противозачаточные таблетки для мужчинЯпонские ученые из Научно-исследовательского института исследований микробных заболеваний в Осаке опубликовали новую научную работу, согласно которой в недалеком будущем мы сможем производить реально действующие противозачаточные таблетки для мужчин. В своей работе ученые описывают исследования препаратов «Такролимус» и «Цикслоспорин А».Обычно эти лекарства используются после проведения операций по трансплантации органов для подавления иммунной системы организма, чтобы та не отторгала новую ткань. Блокада происходит благодаря ингибированию производства энзима кальцинейрина, который содержит белки PPP3R2 и PPP3CC, обычно имеющиеся в мужском семени.В своем исследовании на лабораторных мышах ученые обнаружили, что как только в организмах грызунов производится недостаточно белка PPP3CC, то их репродуктивные функции резко сокращаются. Это натолкнуло исследователей к выводу, что недостаточный объем этого белка может привести к стерильности. После более тщательного изучения специалисты заключили, что данный белок дает клеткам спермы гибкость и необходимые силу и энергию для проникновения через мембрану яйцеклетки.Проверка на здоровых мышах только подтвердила их открытие. Всего пять дней применения препаратов «Такролимус» и «Цикслоспорин А» привело к полной бесплодности мышей. Однако их репродуктивная функция полностью восстановилась всего через неделю после того, как им перестали давать эти препараты. Важно отметить, что кальцинейрин не является гормоном, поэтому применение препаратов никоим образом не снижает половое влечение и возбудимость организма.Несмотря на многообещающие результаты, потребуется несколько лет для создания реальных мужских противозачаточных таблеток. Около 80 процентов исследований на мышах не применимы для человеческих случаев. Однако ученые по-прежнему надеются на успех, так как эффективность препаратов была доказана. Кроме того, аналогичные препараты уже прошли человеческие клинические испытания и широко используются.7. Печать ДНКТехнологии 3D-печати привели к появлению уникальной новой индустрии — печати и продаже ДНК. Правда, термин «печать» здесь скорее используется именно для коммерческих целей, и необязательно описывает то, что же в этой сфере происходит на самом деле.Исполнительный директор компании Cambrian Genomics объясняет, что данный процесс лучше всего описывает фраза «проверка на ошибки», нежели «печать». Миллионы частей ДНК помещаются на крошечные металлические подложки и сканируются компьютером, который отбирает те цепи, которые в конечном итоге должны будут составлять всю последовательность ДНК-цепочки. После этого лазером аккуратно вырезаются нужные связи и помещаются в новую цепочку, предварительно заказанную клиентом.Такие компании, как Cambrian, считают, что в будущем люди смогут благодаря специальному компьютерному оборудованию и программному обеспечению создавать новые организмы просто для развлечения. Конечно же, такие предположения сразу же вызовут праведный гнев людей, сомневающихся в этической корректности и практической пользе данных исследований и возможностей, но рано или поздно, как бы мы этого хотели или не хотели, мы к этому придем.Сейчас же ДНК-печать демонстрирует немногообещающий потенциал в медицинской сфере. Производители лекарств и исследовательские компании — вот список первых клиентов таких компаний, как Cambrian.Исследователи из Каролинского института в Швеции пошли еще дальше и начали создавать из ДНК-цепочек различные фигурки. ДНК-оригами, как они это называют, может на первый взгляд показаться обычным баловством, однако практический потенциал использования у этой технологии тоже имеется. Например, его можно будет применять при доставке лекарственных средств в организм.8. НаноботыВ начале 2015 года сфера робототехники одержала большую победу, когда группа исследователей из Калифорнийского университета в Сан-Диего объявила о том, что провела первые успешные тесты с применением наноботов, которые выполнили поставленную перед ними задачу, находясь внутри живого организма.Живым организмом в данном случае выступали лабораторные мыши. После помещения наноботов внутрь животных микромашины направились к желудкам грызунов и доставили помещенный на них груз, в качестве которого выступали микроскопические частички золота. К концу процедуры ученые не отметили никаких повреждений внутренних органов мышей и тем самым подтвердили полезность, безопасность и эффективность наноботов.Дальнейшие тесты показали, что доставленных наноботами частичек золота в желудках остается больше, чем тех, которые были просто введены туда с приемом пищи. Это натолкнуло ученых на мысль о том, что наноботы в будущем смогут гораздо эффективные доставлять нужные лекарства внутрь организма, чем при более традиционных методах их введения.Моторная цепь крошечных роботов состоит из цинка. Когда она попадает в контакт с кислотно-щелочной средой организма, происходит химическая реакция, в результате которой производятся пузырьки водорода, которые и продвигают наноботов внутри. Спустя какое-то время наноботы просто растворяются в кислотной среде желудка.Несмотря на то, что данная технология разрабатывается уже почти десятилетие, только в 2015 году ученые смогли провести ее фактические тесты в живой среде, а не обычных чашках Петри, как делалось много раз до этого. В будущем наноботов можно будет использовать для определения и даже лечения различных болезней внутренних органов, путем воздействия нужными лекарствами на отдельные клетки.9. Мозговой наноимплантатГруппа ученых из Гарварда разработала имплантат, обещающий возможность лечения ряда нейродегенеративных расстройств, которые приводят к параличу. Имплантат представляет собой электронное устройство, состоящее из универсального каркаса (сетки), к которому в дальнейшем можно будет подсоединять различные наноустройства уже после введения его в мозг пациента. Благодаря имплантату можно будет следить за нейронной активностью мозга, стимулировать работу определенных тканей, а также ускорять регенерацию нейронов.Электронная сетка состоит из проводящих полимерных нитей, транзисторов или наноэлектродов, которые соединяют между собой пересечения. Почти вся площадь сетки состоит из отверстий, что позволяет живым клеткам образовывать новые соединения вокруг нее.К началу 2016 года команда ученых из Гарварда по-прежнему проводит тесты безопасности использования подобного имплантата. Например, двум мышам имплантировали в мозг устройство, состоящее из 16 электрических компонентов. Устройства успешно используются для мониторинга и стимуляции определенных нейронов10. Каннабис из дрожжейМногие годы марихуана использовалась в медицине в качестве обезболивающего средства и в частности для улучшения состояний больных раком и СПИДом. В медицине также активно используется и синтетический заменитель марихуаны, а точнее ее основного психоактивного компонента тетрагидроканнабинола (или THC).Однако биохимики из Технического университета Дортмунда объявили о создании нового вида дрожжевого грибка, производящего THC. Более того, по неопубликованным данным известно, что эти же ученые создали еще один вид дрожжевого грибка, который производит каннабидиол, другой психоактивный компонент марихуаны.В марихуане содержится сразу несколько молекулярных соединений, которые интересуют исследователей. Поэтому открытие эффективного искусственного способа создания этих компонентов в больших количествах могло бы принести медицине огромную пользу. Однако метод обычного выращивания растений и последующая добыча необходимых молекулярных соединений является сейчас наиболее эффективным способом. Внутри 30 процентов сухой массы современных видов марихуаны может содержаться нужный компонент THC.Несмотря на это, дортмундские ученые уверены, что смогут найти более эффективный и быстрый способ добычи THC в будущем. К настоящему моменту созданный дрожжевой грибок повторно выращивается на молекулах такого же грибка вместо предпочтительной альтернативы в виде простых сахаридов. Все это приводит к тому, что с каждой новой партией дрожжей уменьшается и количество свободного компонента THC.В будущем ученые обещают оптимизировать процесс, максимизировать производство THC и увеличить масштабы до индустриальных нужд, что в конечном итоге удовлетворит нужды медицинских исследований и европейских регуляторов, которые ищут новый способы производства тетрагидроканнабинола без выращивания самой марихуаны.источникИ еще что нибудь интересное по теме медицины: вот тоже для меня была новость - Аппендикс не так бесполезен, как считалось ранее, а вот некоторые Полезные мутации у людей. Вы же знаете, что существуют некоторые Мифы о «домашней медицине» и Великое витаминное надувательство

28 февраля 2016, 19:51

Мозги на прокачку

Многое из того, что здесь написано, уже показывали в теленовостях. В интересное время живём. Совсем скоро появятся сверхчеловеки, новый вид гомо сапиенс. Ну и настоящие зомбаки, конечно. А ваш мозг станет открытой книгой для правительства и преступников.Оригинал взят у lexpartizan в Мозги в пакетике.Мозги в пакетике.Несмотря на мой скептицизм по отношению к нейромозговым интерфейсам, направление стремительно развивается.И намерение DARPA создать новый интерфейс мозг-компьютер и даже читать мысли уже не выглядит фантастикой.Хотя современные неинвазивные датчики ЭКГ были и остаются всего-навсего попыткой судить о вычислениях по температуре процессора. Однако вживляемые электроды способны судить о активности отдельных нейронов. Что совсем уже другое дело и другая точность.Считывание информации с мозга.Например, сотрудник Ицхака Фрида — врач и нейрофизиолог Родриго Киан Кирога — демонстрировал испытуемым на экране своего ноутбука подборку широко известных зрительных образов, среди которых были как популярные личности, так и знаменитые сооружения, вроде оперного театра в Сиднее. При показе этих картинок в мозге наблюдалась электрическая активность отдельных нейронов, причем разные образы «включали» разные нервные клетки. Например, был установлен «нейрон Дженнифер Энистон», который «выстреливал» всякий раз, когда на экране возникал портрет этой актрисы романтического амплуа. Какое бы фото Энистон ни демонстрировали испытуемому, нейрон «ее имени» не подводил. Более того, он срабатывал и тогда, когда на экране появлялись кадры из известного сериала, в котором актриса снималась, пусть даже ее самой в кадре не было. А вот при виде девушек, лишь похожих на Дженнифер, нейрон молчал.Это означает, что по активности этого нейрона можно определить, когда пациент фапаетдумает нао Дженифер Энистон.А это уже чтение мыслей и никак иначе. Оно возможно. И достижимо.А совсем недавно учёные научились даже распознавать картинки, которые показывают пациенту. Нет, к сожалению, растровое изображение из мозга не вытянули, а всего лишь навсего смогли отличить одну картинку от сотни других, но и то хлеб.А тем временем, во время обычной операции на мозге пациенту наклеили плёнку из электродов, что позволило точнее управлять протезом.Наличие 128 крошечных электродов на пленке позволили ученым увидеть, какие именно части мозга пациента задействовались в работе, когда человека просили совершить сгибательные движения каждым пальцем руки, один за одним.Данная методика теоретически может позволить управлять роботами или военной техникой со скоростью мысли, без всяких интерфейсов, ручек, рычагов управления и тд. Чем и занята DARPA.Методы воздействия на мозг.Однако, мозг можно не только читать, но в него можно и писать.Например, древний эксперимент(ещё в 2007 году), проведенный в США, позволил ученым приблизиться к созданию нового типа протезов глаза, предназначенного для более широкого круга больных, чем активно разрабатываемые сейчас протезы сетчатки. Электроды, вживленные исследователями в таламус мозга обезьян, смогли воспроизвести воздействие света на зрительный анализатор. Сотрудники Медицинской школы Гарварда обучили подопытных обезьян следить за перемещениями световой точки на экране. Затем в латеральное коленчатое тело таламуса головного мозга животных вживляли один или два электрода, имитирующих сигнал, поступающий в таламус от светочувствительных рецепторов сетчатки.По данным ученых, при стимуляции зрительных центров электрическими импульсами зрачки обезьян перемещались точно так же, как если бы они продолжали следить за реальной световой точкой, хотя на самом деле никакой точки перед их глазами не было.На следующем этапе исследования ученые планируют аналогичным образом смоделировать движения сразу нескольких точек. Это позволило бы формировать в зрительных центрах образы вертикальных и горизонтальных линий.А ещё более древние эксперименты (2003 год) позволяли справляться с хронической болью. Электроды, внедрённые в мозг, помогают пациентам справиться с непрекращающейся болью.Современные исследования же утверждают, что можно не только лечить болезни, но и "прокачать параметры".Например, память.В США рассказали о промежуточных результатах эксперимента по вживлению электродов в мозг — представители Агентства передовых оборонных исследовательских проектов (DARPA) утверждают, что им удалось улучшить память участников опыта.Во время операции ученые имплантировали небольшие массивы электродов в области мозга, участвующие в формировании простых воспоминаний - событий, мест, объектов. Кроме того, электроды вживили в зоны мозга, участвующие в формировании пространственной памяти и навигации. В эксперименте участвовали несколько десятков человек, страдающих неврологическими расстройствами. В итоге исследователи смогли не только записать и интерпретировать сигналы, в виде которых хранятся воспоминания в мозге, но и улучшить возможность пациентов запоминать целые списки объектов, пишет Business insider.Память можно также улучшить и посредством магнитного воздействия.Учёные Северо-западного университета США, кажется, нашли способ увеличить производительность памяти у здоровых людей с помощью неинвазивной стимуляции определённых областей мозга электромагнитными импульсами. Данное исследование проливает свет на нейронные сети, которые хранят воспоминания, и может привести к созданию терапии для людей с дефицитом памяти.Транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС) становится всё более популярным способом лечения психических расстройств, мигрени, депрессии. Учёные ещё не понимают, как это работает, но эффект очевиден.После прохождения добровольцами базового теста памяти, команда начала сессии стимуляций мозга: по 20 минут ежедневно. Во время эксперимента учёные показывали добровольцам пары из фотографий лиц людей и подписанных под ними слов, которые испытуемые должны были запомнить. Через несколько секунд учёные демонстрировали те же самые снимки без подписей и просили участников эксперимента вспомнить связанные с ними слова. Перед каждым сеансом исследователи прикрепляли к темени каждого добровольца коробочку, которая в половине случаев содержала магнитный стимулятор (в другой половине случаев она была муляжом, чтобы различать самовнушение и эффективность работы прибора). Устройство включали на 20 минут ежедневно, магнитные импульсы посылались к задней части черепа. Расположение прибора несколько отличалось у всех испытуемых, так как у каждого человека связи между теменной корой и гиппокампом уникальны. Через 5 дней участникам дали 24-часовой перерыв в стимуляции и снова провели тестирование памяти. Люди, получившие ТМС, улучшили свои показатели на 20-25%, а вот те, кого "стимулировали" муляжом, не продемонстрировали никакого улучшения.Сканирование мозга также показало увеличение количества связей между гиппокампом и теменной корой (на 17-48%). Причём чем больше эти два региона работали вместе, тем лучше люди выполняли тест.То есть, мы видим стимуляцию образования новых связей в мозгу.Электроды необязательны, обычно используют электростимуляцию, хотя электроды действуют более избирательно.Кстати, это была догадка, пока я писал статью. Чуть позже, в процессе написания поста, я нашёл подтверждение своей догадке.Британские учёные выяснили, что при неинвазивной электрической стимуляции одного отдела головного мозга могут пострадать функции другого. К примеру, таким образом можно улучшить память и способность к обучению, но умение мгновенно реагировать на обстоятельства заметно ухудшится. Изначально целью эксперимента было улучшить память и внимание у пациентов, а также помочь парализованным людям восстановить речь и моторные функции. В процессе работы учёные заметили, что некоторые отделы мозга добровольцев стали работать хуже. Ежедневно на протяжение пяти дней добровольцам показывали ряд цифр и фигур им соответствующих и спрашивали, какой из знаков соответствует большему числу. С этим заданием пациенты справлялись быстро. На шестой день их попросили определить, какая из фигур большего размера. Те, кто проявил лучшие показатели в тесте на память, справились с последним тестом хуже всех.Рой Коэн Кэдош (Roi Cohen Kadosh), нейробиолог из Оксфордского университета, говорит: "Это исследование напомнило нам о том, что у всего есть своя цена".Однако, электроды могут действовать изирательно и не задевать другие участки мозга, так что я всё же перечислю эти исследования.Обучаемость.Команда неврологов из университета Вандербильда, которую возглавили Роберт Рейнхарт (Robert Reinhart) и Джеффри Вудман (Geoffrey Woodman) создали настоящую "думательную шапочку". Учёные заметили, что транскраниальная стимуляция мозга постоянным током (когда воздействие осуществляется через кости черепа) позволяет избирательно манипулировать способностями человека к обучению, и что эти способности можно улучшать или ухудшать в зависимости от направления электрического тока, проходящего через голову испытуемого. При анодной стимуляции (от макушки к одной из щёк) у 75% испытуемых всплеск отрицательного напряжения медиальной лобной коры был в два раза выше, чем в первоначальном случае (до стимуляции). На поведении это также сказалось: по мере выполнения задания люди делали значительно меньше ошибок, чем после мнимой стимуляции. Катодная стимуляция (от щёк к макушке), в свою очередь, дала ровно противоположный эффект. Всплеск был крайне низок, а добровольцы делали массу ошибок и дольше обучались. Сами испытуемые ничего не замечали. Эффект от стимуляции длился, к сожалению, около 5 часов.Способности к математике.В 2007 году Рой Коэн Кадош (Roi Cohen Kadosh) и его команда из Оксфордского университета выяснили, какая область мозга виновата в появлении дискалькулии (нарушении способности к счёту) у 20% людей.В 2010 году учёные представили методику транскраниальной стимуляции постоянным током, которая помогла людям запоминать и анализировать различные символы и цифры. О своём исследовании специалисты написали в статье в журнале Current Biology.Позднее в другом исследовании та же команда показала, что стимуляция мозга улучшает работу одних отделов за счёт других.Сегодня Коэн Кадош и его коллеги представили аналогичную методику, которая поможет людям улучшить их математические навыки. Немаловажно, что эффект от процедуры довольно длительный.Для испытания технологии был проведён эксперимент с участием 25 добровольцев, чьи способности к математике были изначально одинаковыми, а средний возраст был порядка 20 лет. Первой группе (шесть мужчин и семь женщин) провели транскраниальную стимуляцию беспорядочным шумом (TRNS), поместив электроды на поверхность черепов людей. Электроды в течение 20 минут посылали флуктуирующий сигнал префронтальной коре головного мозга, стимулируя работу её нейронов.Вторая группа (шесть мужчин и шесть женщин) была контрольная. Участникам эксперимента также прикрепили к черепу электроды, но сигнал посылался на очень короткий срок (о чём они, естественно, не знали).Процедура проводилась каждый день на протяжении пяти дней. По окончании сеансов представители первой группы показали намного лучшие результаты тестирования, чем добровольцы из контрольной группы. Если в первый день разницы было почти не видно, то в последующие дни они производили вычисления вдвое быстрее и в пять раз лучше запоминали различные символы и таблицы.Через полгода после последней процедуры тестирование повторили. Добровольцы из первой группы по-прежнему справлялись с заданиями быстрее, но теперь уже на 28%.Личные качества.Упорство и желание добиться поставленных целей перед лицом невзгод − замечательная черта характера. Но, как оказалось, её можно быстро воспитать в себе искусственным путём: всего лишь стимулируя крошечный раздел головного мозга.Чувствительность кожи.Сенсорное восприятие можно "прокачать" с помощью ультразвука. В отличии от электростимуляции, этот способ более локален и, в отличии от электродов, неинвазивен(не нужно вскрывать черепушку).Интересно, что именно этот тест показал снижение чувствительности после воздействия ультразвуком, но последующие эксперименты продемонстрировали противоположные результаты. В ходе второго и третьего этапов испытания добровольцам провели ультразвуковую стимуляцию, после чего попросили различить, одной или двумя булавками касаются их руки, а также подсчитать, сколько микрофенов подуло на их кожу.Сложность теста состояла в том, что чем ближе головки булавок были друг к другу и чем быстрее двигались потоки воздуха по коже, тем сложнее было определить, сколько источников сенсорной стимуляции действуют на тело. Результаты эксперимента показали, что после ультразвукового воздействия добровольцы значительно лучше определяли количество булавок и микрофенов, чем представители контрольной группы. Тайлер отмечает, что когда они передвинули источник ультразвука всего на один сантиметр, то эффект пропал.Но есть ещё более тонкие способы работы с мозгом и конкретными нейронами.Ученые из Института стволовых клеток Гарвардского университета разработали технологию повторного перепрограммирования нейронов, превращения нейронов одного типа в нейроны других типов прямо в мозге живых животных. Теперь они сделали следующий шаг, продемонстрировав, что нейронные сети также могут быть подвержены реконфигурации путем разрыва существующих и установления новых синаптических связей между нейронами, прошедшими через процесс перепрограммирования.Проводя исследования, ученые повторно запрограммировали нейроны одного определенного типа на их превращение в нейроны другого типа. После превращения нейронов ученые особо внимательно следили за "запрещенными" нейронными связями, особыми связями, которые остались от нейронов старого типа, но которые никогда не устанавливаются между нейронами нового типа."Мы продемонстрировали, что не только нейроны могут достаточно быстро изменить свой тип от одного к другому прямо в мозге живого существа" - рассказывает Паола Арлотта, - "Соседние с изменившимися нейроны определили произошедшие с соседями изменения и начали приспосабливаться к этим изменениям. В результате структура нейронной сети претерпела кардинальные изменения, все "запрещенные" синаптические связи исчезли и вместо них сформировалась новая "схема", состоящая из связей, подходящих для взаимодействия с нейронами нового типа. Все это демонстрирует то, что синаптические связи не возникают беспорядочно".Все исследования по превращению нейронов и реконфигурации синаптических связей были проведены с использованием мозга очень молодых грызунов, мозга, который более пластичен, нежели мозг взрослого животного.Полученные в результате этих исследований знания позволят в будущем разработать стратегии изменения дефектных синаптических связей, которые являются источниками некоторых психических заболеваний, таких, как шизофрения и аутизм.Это уже программирование аппаратного обеспечения мозга, направленное на замещение физических повреждений.А группа исследователей из университета Альберты (University of Alberta), разработали технологию быстрого соединения нейронов друг с другом при помощи сверхкоротких импульсов лазерного света. Данная технологи дает исследователям возможность полного контроля процесса изготовления искусственных нейронных сетей, что открывает огромные перспективы в области нейробиологических исследований и в области медицины для устранения последствий некоторых неврологических заболеваний и травм нервных тканей. Очень маловероятно, что такой метод лазерной сварки может быть использован в ближайшем будущем для практического восстановления нервных связей. Слишком уж специфические условия требуются для успешного проведения этой процедуры.ЭлектродыОднако, вернёмся к нашим баранам электродам.Конечно, никто не собирается сверлить себе тыкву, чтобы повелевать айфоном. Поэтому разрабатываются более гуманные способы доставки электродов в мозг.Поэтому учёные решили доставлять электродную сетку с помощью кровеносных сосудов. Такой сеткой является является аналог медицинского стента. Электрод "stentrode", размером со спичку, который был разработан группой австралийских ученых, может быть просто введен в вену, входящую в состав кровеносной системы головного мозга.Он сделан из нитинола и когда доходит до нужного места - принимает свою запрограммированную форму и врастает в стенки вены.. Тонкие провода, которые остаются в вене и подходят к беспроводному передадатчику, имплатированному в грудной мышце, меня, честно говоря, крайне смущают. Полосы пропускания сигналов таким электродом достаточно для обеспечения съема электрических сигналов от 10 тысяч отдельных нейронов. В течении нескольких дней, пока электрод не врастёт в вену, датчик выдаёт крайне нестабильный и зашумленный сигнал, однако позже качество сигнала приближается к имплантированной электродной сетке. Отторжения нет. Овца с датчиком чувствует себя хорошо. В 2017 планируются испытания на парализованных добровольцах.Но есть способ поперспективнее, как мне кажется.Нанороботы.Это кажется фантастикой, но, похоже, это уже реальность. А ж не верится. Неужто началось?Группа исследователей-медиков из Международного университета Флориды в Майами разработала способ установления своего рода прямого "беспроводного соединения" с нейронами головного мозга при помощи специальных наночастиц, которые в количестве 20 миллиардов штук были введены в мозг подопытного животного.Магнитоэлектрические наночастицы (magnetoelectric nanoparticle, MEN), введенные в мозг подопытных грызунов, обладают рядом специальных свойств. Они достаточно малы для того, чтобы они могли приблизиться непосредственно к внешней оболочке нейронов на расстояние, позволяющее им реагировать на электрические сигналы нервных импульсов. Эти частицы могут быть активированы при помощи внешнего магнитного поля, производя свое собственное электрическое поле, воздействующее на расположенные рядом нейроны. И это электрическое поле наночастиц может объединять непосредственно с электрическим полем нейронных сетей, вмешиваясь в их функционирование."Когда MEN-частицы подвергаются воздействию низкочастотного магнитного поля, они производят свое собственное локальное электрическое поле, частота которого совпадает с частотой магнитного поля" - рассказывает Сахрат Хизроев (Sakhrat Khizroev), ведущий исследователь, - "Это электрическое поле объединяется с полем нейронной сети, позволяя вмешиваться извне в работу ее "электрической схемы".Используя такой подход, исследователи успешно реализовали технологию доставки лекарственных препаратов в строго определенные участки головного мозга.роме этого, MEN-частицы могут быть использованы для создания нового типа прямого интерфейса между мозгом и компьютером. Обратная связь в таком случае получается за счет измерений магнитных полей, создаваемых наночастицами в ответ на электрические сигналы, проходящие по нейронным сетям.А теперь представим маленьких нанороботов, которые имеют возможность двигаться(как спермобот по команде), умеют подключаться к нейронам, умеют получать химическую энергию из крови по необходимости и подключаться к ближайшим нейронам и путешествовать по организму с кровотоком.Как сделать нанороботов? С помощью электронного микроскопа, например. Ведь это нано3Dпринтер.Электронные микроскопы производят в Украине, в Сумах. Если ещё на металл не порезали. Кроме того, электронные микроскопы необходимы для электронной промышленности.В общем, "Сеть Нанотех", одна из самых моих любимых повестей, потихонечку действительно становиться реальностью.В чём опасность? Взлом мозга хакерами или правительством. Представляете, когда правительство сможет срать в мозги не через зомбоящик, а получать быдло, отключая критические участки мозга напрямую? Чтение мыслей, мыслепреступления и тд и тп.В чём прелесть? Ремонт мозга, прокачка параметров, виртуальная реальность и обмен ощущениями. Запись эмоций и многое другое. При этом для этого не нужна будет сегодняшняя техника. Вы сможете есть полезных насекомышей, а чувствовать рябчиков с ананасами. Полная виртуальная реальность не несёт больших расходов, потреблядство и нелепое растрачивание ограниченных ресурсов исчезает(вместе с капиталистической экономикой, ведь никому больше не нужны машины и прочий хлам), но появляется гедонизм(удовольствия ничего не стоят, а мы помним, что случилось с обезьяной, имевшей электрод в центре удовольствий), отказ от реальности и ленивое исчезновение.

08 января 2016, 12:02

Фунги сапиенс. Грибы куда умнее и хитрее, чем мы думали

Грибы — не то, чем они кажутся. А ведь после того, как ты поел грибов, казаться может все, что угодно. Ты в курсе, что гриб — почти разумное животное?Непросто все с грибами. Знаешь ли ты, что они вполне официально являются чем-то средним между растениями и животными? Зоологи и ботаники, действуя в стиле «Так не доставайся же ты никому!», даже выдумали для них особую науку — микологию. Получается, что вегетарианцы, азартно жующие грибы, в корне неправы. Более того, исследования, проведенные в последнее время, заставляют нас предположить, что грибы в некотором смысле разумны. Да, это очень особый разум. Грибной. И тем не менее.Кто такие эти грибыПо мнению ряда биологов, именно грибы, а также грибоподобные организмы и водоросли сотворили на этой планете современную органическую жизнь. Споры грибов живут внутри тебя, они находятся в твоей пище, твоем мозге, твоей крови и твоем кишечнике. Грибы в компании с бактериями съедят тебя после смерти. Грибницы пронизывают землю, создавая гигантские, планетарного масштаба сети, они объединяют весь плодородный слой триллионами километров своих нитей. Грибы отвечают за массу процессов, происходящих в природе, но при этом не слишком бросаются в глаза. Их служба, как говорится, на первый взгляд как будто не видна.Кто же они вообще такие? Они не растения, потому что не умеют синтезировать питание из света. Ну нет у них хлорофилла! Поэтому грибам, как и животным, приходится питаться веществами, которые выработали растения. Или веществами, выработанными животными, которые до этого питались тем, что выработали растения. (Вот такая несправедливость творится в природе: по-настоящему работают лишь всякие травки-цветочки, а все прочие только хищничать умеют.) Биохимия гриба тоже гораздо ближе к биохимии животных, чем растений. Но самая любопытная новость заключается в том, что мицелий (грибница) может проявлять то, что условно можно счесть разумностью. Точно доказано, что мицелий умеет планировать, собирать и использовать информацию, понимает свое местоположение в пространстве и, что самое интересное, передает эту информацию своим потомкам — частям грибниц, отделившимся от материнской сети. Доказал это профессор Университета Хоккайдо Тосиюки Накагаки, который в 2008 году опубликовал в журнале Nature результаты своего эксперимента.Самая любопытная новость заключается в том, что грибница обладает тем, что условно можно счесть разумностьюПрофессор «обучал» мицелий желтого плесневого гриба искать в лабиринте сахар, который эти грибы очень любят. Так как, в отличие от мышей, грибы обычно не располагают достаточным для передвижения количеством ног, чтобы добраться до сахара, ниточке-мицелию пришлось расти. Унюхал он его моментально и целенаправленно попер в сторону сахара. За несколько часов грибница легко справилась с лабиринтом и к вечеру уже вовсю лопала сладость. Профессор почесал в затылке и повторил эксперимент. Взяв кусок грибницы, участвовавшей в опыте, он положил его у входа в точно такой же лабиринт с сахаром на прежнем месте. И дальше случилось невероятное. Грибница разделилась на две нити, одна из которых отправилась кратчайшим путем к сахару, не путаясь в тупиковых отрезках лабиринта, и прибыла на место через час. Но там ее уже ждала вторая нить, которая вообще плюнула на правила игры, влезла на потолок стеклянного лабиринта и проползла по прямой над всеми перегородками прямо к цели, блаженно свесившись с потолка на сахар.Ни одна мышь, ни одна крыса не демонстрировали таких потрясающих результатов! Запомнить лабиринт такой сложности с первого раза не всегда способен даже человек.После этого Тосиюки еще долго экспериментировал с грибами, и вершиной их совместной деятельности стала «грибная схема железнодорожного сообщения Японии»: ученый разложил по карте куски сахара в районах крупных городов и вскоре имел точный, экономичный и эффективный план маршрутов, во многом превосходящий по этим параметрам реально существующую дорожную схему.Если рассматривать грибницу как аналог мозга, который тоже проводит простейшие сигналы по миллионам клеток, создавая то, что мы считаем мышлением, то разумность гриба становится объяснимой. У высших грибов существует даже нечто вроде наших органов чувств. Мы эти органы чувств, собственного говоря, и называем грибами, ходим за ними в лес, солим и жарим. Но вообще-то эти наросты на грибнице всего лишь перископы-скауты, которые грибница выбрасывает вверх, чтобы решить кое-какие задачи. Узнать, какая там погода. Приманить насекомых и отравить их, чтобы трупики сделали субстрат вокруг более вкусным и питательным. Выбросить в воздух споры. Просто потусоваться, полюбоваться на молодую березку… Версии могут быть любыми, потому что до сих пор ни один миколог не может точно определить все функции грибов на грибнице.Если рассматривать грибницу как аналог мозга, который проводит простейшие сигналы по миллионам клеток, то разумность гриба становится объяснимойА стало быть, управлять грибами человечество еще как следует не умеет. А зря. Грибы и так украшают нашу жизнь всеми способами, но если бы мы научились полноценно с ними сотрудничать, страшно представить, в какой фантастический рассвет биоцивилизации это могло бы вырасти. Сморчковые компьютеры и сыроежки, завоевывающие для нас космос, — это было бы только началом пути, вершиной которого, несомненно, мог бы стать бессмертный и фактически всемогущий симбиоз «человек — гриб».Но, в принципе, грибы и так уже пашут на нас вовсю.Сотрудники, нахлебники и кормильцыВ отличие от большинства растений, грибы чрезвычайно общительны и расположены к сотрудничеству. Иногда они, правда, просто паразитируют, заселяясь непрошеными гостями в тело жертвы и подъедая его понемножку. Болезни, вызванные такими грибами, называются «микозы», и заболеть ими могут все живые существа на планете, начиная с незабудки и кончая президентом Путиным. У человека грибки больше всего любят селиться в кишечнике, на половых органах, в бронхах, ротовой полости, в подмышках и на ногах, то есть там, где темно и влажно. И если иммунитет прохлопал ушами, то грибок устроит себе маленькую грибную цивилизацию, которая в худшем случае может привести к летальному исходу.Впрочем, грибы вовсе не стремятся всегда быть незаконными пассажирами. Гораздо чаще они вступают с другими организмами во взаимовыгодные союзы. Например, лишайники — это симбиоз грибов и некоторых водорослей. Устроено все очень удобно: водоросль живет в грибе, защищенная им от солнца, сухости, неприятных кислот в почве и прочих вещей, которые водоросли не любят. Гриб, в свою очередь, получает от водоросли питание, которая она умеет вырабатывать посредством фотосинтеза.С другими растениями грибы часто организуют долгосрочные деловые союзы — микоризы. Наши предки недаром называли грибы «подосиновиками», «подберезовиками», «опнятами» и «боровиками», ведь за исключением паразитов-опят, которые просто едят погибающие деревья, все прочие перечисленные грибы состоят в микоризе с представителями лиственных и еловых лесов. Суть микоризы в следующем: грибница подползает к корню дерева, засовывает в него специальные отростки (гифы) и кушает продукты фотосинтеза. Дерево не возражает: взамен оно получает от гриба влагу, а также кое-какие элементы, которые гриб умеет извлекать из почвы и атмосферы куда лучше, чем дерево, — например, дефицитный фосфор. Многие орхидеи, скажем фаленопсисы, вообще не умеют размножаться семенами без грибов. Крошечные семена, падающие на субстрат, так беспомощны, что неспособны прокормить себя сами. Их подбирают добрые грибы, находящиеся в микоризе с корнями орхидей, защищают бедняжек от злых бактерий и кормят питательной смесью. Не зная о роли грибов в процессе, очень долго любители орхидей считали, что семена у них стерильные, так как не могли ничего из этих семян вырастить.Мы эти органы чувств, собственно говоря, и называем грибами, ходим за ними в лес, солим и жарим. Но вообще-то эти наросты на грибнице всего лишь перископы-скаутыВ результате привычки к микоризе немалая часть высших грибов вообще не умеют жить, когда рядом нет их любимого дерева, даже если по уши сидят в питательных веществах. Скажем, кулинары Франции пятьдесят лет как объявили немалый приз тому микологу, который сумеет создать технологию искусственного выращивания трюфелей, потому что пока с трюфелями происходит безобразие. Растут они только в буковых лесах, но не во всех. Можно посадить буковый лес, натаскать туда спор трюфелей и сто лет исправно ждать урожая, но так ничего и не дождаться (прецеденты были, так экспериментировали несколько владельцев французских и испанских поместий). Поэтому трюфельные леса охраняются законом, в мире их всего ничего, а цена за грамм трюфеля превышает цену грамма золота.Впрочем, без трюфелей человек может обойтись. Гораздо труднее ему обойтись без других видов грибов — дрожжевых и плесневых. Именно одноклеточные грибы-дрожжи делают нам хлеб и пиво, вино и кефир. Плесневые же грибы фактически отлынивают от участия в продовольственной программе, если не считать того, что некоторые их виды портят сыр до такого состояния, что гурманы готовы платить за него втридорога. Зато именно плесневые грибы спасли человечество от массового вымирания, потому что из них делают все основные антибиотики, а также митотоксины — вещества, которые помогают бороться с грибковыми заболеваниями. И заметьте, не человек это все придумал, а сами грибы. Именно они удачно залетали и в мех с виноградным соком, и в миску с тестом, и в чашку Пет­ри к открывателю пенициллина Флемингу, а мы, как те орхидеи*, лишь увидели, что это хорошо. И открытий предстоит еще масса, ведь то, что человечество пока знает о грибах, — это чуть больше, чем ничего. Мы даже не знаем, сколько их видов существует (похоже, около полутора миллионов). Мы не знаем всех свойств даже самых изученных нами грибов вроде пивных дрожжей. То и дело из мира науки приходят странные сообщения о том, что «такой-то плесневый грибок разложил в лабораторном опыте пластиковый образец на соль и воду три раза, а потом категорически отказа