Forwarded from N + 1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Шагающий робот, созданный инженерами из Университета Карнеги-Меллон, претендует на звание самого простого управляемого шагохода. Его конструкция состоит из двух ног без каких-либо суставов и одного единственного сервомотора, расположенного в области таза. Несмотря на такое простое устройство, Mugatu — так назвали шагоход — способен не только двигаться в заданном направлении, но и поворачивать в нужную сторону за счет разницы в длине шага левой и правой ноги. Инженеры предполагают, что такую конструкцию можно будет применять для создания небольших двуногих роботов размером с фигурку LEGO
👍15👌1
Forwarded from Эй, Джи!
Марк Хамфрис уже как-то традиционно в конце декабря подводит нейронаучные итоги года, отмечая впечатлившие его штуки; 2023 не стал исключением:
https://medium.com/the-spike/2023-a-review-of-the-year-in-neuroscience-ece56b1dcc89
Пишет про дофамин, про публикацию «нулевых» результатов в больших журналах типа Nature (там 6 лет работы и стотыщ мух - и они все ж не чувствуют магнитное поле) и, конечно же, отмечает рождественский подарок в виде большущего атласа мышиного мозга (вы наверняка его уже видели, но пусть обзор будет тут, а потыкать атлас можно тут)
Касательно данных о мозге человеческом - от себя еще добавлю про опубликованный в Science 12 октября Brain Cell Census: в трех журналах (Science, Science Advances и Science Translational Medicine) одновременно вышла 21 статья по всякоразной клеточной «переписи населения» мозга приматов и в т.ч. человека:
https://www.science.org/collections/brain-cell-census
В конце Марк упомянул статью, посвященную научным исследованиям, про measurement of disruptiveness - предлагаемую меру того, насколько прорывным оказалось то или иное открытие: берем «поворотную» статью и смотрим, как часто ее цитируют в последующих исследованиях, не ссылаясь больше на более старые данные. В противовес используют меру консолидации - в случае, если новое исследование зацементировало уже имеющуюся информацию.
В оригинальной статье говорят, мол, прорывных статей все меньше (ну в общей массе оно так). Посмотреть на текущие научные реалии и все становится на свои места, цитируя Хамфриса:
>They found their measure decreased over time, up to the present day, leading them to claim that newer science is less disruptive, because we continue to cite older work. But actually it’s all relative: their measure corrected for the exponential increase in published papers over time, so their claim is that science is proportionally less disruptive. Their data showed the absolute number of disruptive papers (and patents) was pretty stable over time. Science is as disruptive as it ever was: it’s just that the disruptive stuff is increasingly outnumbered by the incremental.
That’s hardly a surprise. There’s been an exponential increase in the number of scientists since the 1950s. Their job is to produce research. Papers are how they are weighed and measured. So they write a lot of papers, because they have to, <…> while also teaching, marking, tutoring, sitting on committees, reviewing, interviewing, and endless others “ings”, then those papers are not, unsurprisingly, deeply thought, long-nurtured disruptive ideas.
Режет без ножа, ну
https://medium.com/the-spike/2023-a-review-of-the-year-in-neuroscience-ece56b1dcc89
Пишет про дофамин, про публикацию «нулевых» результатов в больших журналах типа Nature (там 6 лет работы и стотыщ мух - и они все ж не чувствуют магнитное поле) и, конечно же, отмечает рождественский подарок в виде большущего атласа мышиного мозга (вы наверняка его уже видели, но пусть обзор будет тут, а потыкать атлас можно тут)
Касательно данных о мозге человеческом - от себя еще добавлю про опубликованный в Science 12 октября Brain Cell Census: в трех журналах (Science, Science Advances и Science Translational Medicine) одновременно вышла 21 статья по всякоразной клеточной «переписи населения» мозга приматов и в т.ч. человека:
https://www.science.org/collections/brain-cell-census
В конце Марк упомянул статью, посвященную научным исследованиям, про measurement of disruptiveness - предлагаемую меру того, насколько прорывным оказалось то или иное открытие: берем «поворотную» статью и смотрим, как часто ее цитируют в последующих исследованиях, не ссылаясь больше на более старые данные. В противовес используют меру консолидации - в случае, если новое исследование зацементировало уже имеющуюся информацию.
В оригинальной статье говорят, мол, прорывных статей все меньше (ну в общей массе оно так). Посмотреть на текущие научные реалии и все становится на свои места, цитируя Хамфриса:
>They found their measure decreased over time, up to the present day, leading them to claim that newer science is less disruptive, because we continue to cite older work. But actually it’s all relative: their measure corrected for the exponential increase in published papers over time, so their claim is that science is proportionally less disruptive. Their data showed the absolute number of disruptive papers (and patents) was pretty stable over time. Science is as disruptive as it ever was: it’s just that the disruptive stuff is increasingly outnumbered by the incremental.
That’s hardly a surprise. There’s been an exponential increase in the number of scientists since the 1950s. Their job is to produce research. Papers are how they are weighed and measured. So they write a lot of papers, because they have to, <…> while also teaching, marking, tutoring, sitting on committees, reviewing, interviewing, and endless others “ings”, then those papers are not, unsurprisingly, deeply thought, long-nurtured disruptive ideas.
Режет без ножа, ну
Medium
2023: A Review of the Year in Neuroscience
Dopamine is not the only fruit
👍5❤2🤔1
Для чего только не используют в последнее время нейронные сети. Вот теперь они, понимаешь, добрались до вдумчивого исследования картин художников итальянского возрождения. И обнаруживают неожиданные вещи!
Полотно итальянского живописца Рафаэля, написанное ориентировочно в 1517 году и хранящееся сегодня в музее Прадо в Мадриде, будоражило фантазии искусствоведов давно (я-то не знал, но там, оказывается нешуточные баталии были). Даже мой непрофессиональный взгляд может уловить некоторую стилистическую разницу между лицами героев на переднем плане — Девы Марии с Христом на руках, Иоанна Крестителя в образе младенца — и святого Иосифа на заднем. Святой Иосиф вообще как будет в смартфон уткнулся, и ему ни до чего. Ну и не такой он какой-то слегка. В общем, не слишком удивительно, что многие специалисты предполагали, что в создании шедевра Рафаэлю помогали его ученики (называли имена Джулио Романо, Джанфранческо Пенни и еще всяких людей, которых вы наверняка не знаете). Хотя в ЦЕЛОМ авторство Рафаэля всего полотна не оспаривали никогда.
И тут можно было бы беспочвенно спорить до бесконечности, чем эти профессора исскусствоведения и занимались всегда, между нами говоря, но им решили помочь британские математики. Они разработали алгоритм, который позволяет определять подлинность полотен Рафаэля с точностью до 98 процентов. Исследование ученых было недавно опубликовано в журнале Heritage Science (см.ссылку ниже).
Используя машинное обучение, они протестировали изображения аутентичных картин Рафаэля, чтобы научить компьютер распознавать его стиль очень подробно — начиная от мазков, цветовой палитры, растушевки и заканчивая общей композицией. Искусственный интеллект видит гораздо глубже, чем человеческий глаз. Ну или ШИРЕ, возможно, а не глубже. Да и зрение у него поострее, вплоть микроскопического уровня.
Краткие детали: в методе был применен трехуровневый подход: берем объекты из заранее определенного набора данных с использованием обученной нейронной модели ResNet50; затем для результатов выдачи задействуем классификатор SVM. По завершении обучения производительность модели оценивали с помощью серии тестов.
Ну так и что получилось? Когда ученые анализировали картину целиком, результат нельзя было назвать однозначным. Тогда они (ЛОГИЧНО) стали тестировать отдельные части. Выяснилось, что три фигуры полотна — Мадонна, Христос и Иоанн Креститель — точно написаны Рафаэлем. А вот в том, что он нарисовал святого Иосифа, машина ЗАСОМНЕВАЛАСЬ. Ученые предположили, что авторство этого героя «Мадонны с розой» принадлежит самому выдающемуся ученику Рафаэля — тому самому Джулио Романо, о котором я уже сказал.
Но специалисты по нейросетям, они очень осторожные, конечно! Авторы работы заявляют, что, мол, большинство компьютерных исследований в области искусства, включая наше, сосредоточены просто на повышении уровня знаний специалистов, а не на нахождении абсолютной истины. Результаты работы следует рассматривать не в качестве окончательно вердикта, а как шаг к улучшению понимания авторства того или иного произведения.
Ну и правильно, конечно. Наука - это очень длинный, почти бесконечный ряд шагов по постижению относительных истин, которые только приближают нас к абсолютной истине, но достигнем мы ее очень, очень нескоро. Окончательно вопрос с авторством Рафаэля разрешит разве что создание машины времени - а этого, поверьте, ждать еще очень долго, а вернее сказать - вечность!
🔬 https://heritagesciencejournal.springeropen.com/articles/10.1186/s40494-023-01094-0
Полотно итальянского живописца Рафаэля, написанное ориентировочно в 1517 году и хранящееся сегодня в музее Прадо в Мадриде, будоражило фантазии искусствоведов давно (я-то не знал, но там, оказывается нешуточные баталии были). Даже мой непрофессиональный взгляд может уловить некоторую стилистическую разницу между лицами героев на переднем плане — Девы Марии с Христом на руках, Иоанна Крестителя в образе младенца — и святого Иосифа на заднем. Святой Иосиф вообще как будет в смартфон уткнулся, и ему ни до чего. Ну и не такой он какой-то слегка. В общем, не слишком удивительно, что многие специалисты предполагали, что в создании шедевра Рафаэлю помогали его ученики (называли имена Джулио Романо, Джанфранческо Пенни и еще всяких людей, которых вы наверняка не знаете). Хотя в ЦЕЛОМ авторство Рафаэля всего полотна не оспаривали никогда.
И тут можно было бы беспочвенно спорить до бесконечности, чем эти профессора исскусствоведения и занимались всегда, между нами говоря, но им решили помочь британские математики. Они разработали алгоритм, который позволяет определять подлинность полотен Рафаэля с точностью до 98 процентов. Исследование ученых было недавно опубликовано в журнале Heritage Science (см.ссылку ниже).
Используя машинное обучение, они протестировали изображения аутентичных картин Рафаэля, чтобы научить компьютер распознавать его стиль очень подробно — начиная от мазков, цветовой палитры, растушевки и заканчивая общей композицией. Искусственный интеллект видит гораздо глубже, чем человеческий глаз. Ну или ШИРЕ, возможно, а не глубже. Да и зрение у него поострее, вплоть микроскопического уровня.
Краткие детали: в методе был применен трехуровневый подход: берем объекты из заранее определенного набора данных с использованием обученной нейронной модели ResNet50; затем для результатов выдачи задействуем классификатор SVM. По завершении обучения производительность модели оценивали с помощью серии тестов.
Ну так и что получилось? Когда ученые анализировали картину целиком, результат нельзя было назвать однозначным. Тогда они (ЛОГИЧНО) стали тестировать отдельные части. Выяснилось, что три фигуры полотна — Мадонна, Христос и Иоанн Креститель — точно написаны Рафаэлем. А вот в том, что он нарисовал святого Иосифа, машина ЗАСОМНЕВАЛАСЬ. Ученые предположили, что авторство этого героя «Мадонны с розой» принадлежит самому выдающемуся ученику Рафаэля — тому самому Джулио Романо, о котором я уже сказал.
Но специалисты по нейросетям, они очень осторожные, конечно! Авторы работы заявляют, что, мол, большинство компьютерных исследований в области искусства, включая наше, сосредоточены просто на повышении уровня знаний специалистов, а не на нахождении абсолютной истины. Результаты работы следует рассматривать не в качестве окончательно вердикта, а как шаг к улучшению понимания авторства того или иного произведения.
Ну и правильно, конечно. Наука - это очень длинный, почти бесконечный ряд шагов по постижению относительных истин, которые только приближают нас к абсолютной истине, но достигнем мы ее очень, очень нескоро. Окончательно вопрос с авторством Рафаэля разрешит разве что создание машины времени - а этого, поверьте, ждать еще очень долго, а вернее сказать - вечность!
🔬 https://heritagesciencejournal.springeropen.com/articles/10.1186/s40494-023-01094-0
👍4🔥3🤔2
Люблю хорошие новости. Вот относительно свежая, от конца ноября - вот мол, люди научились летать как птицы , то есть бросают курить, всего типа 10 минут активно погуляв. Ну, на самом деле это журналисты Medical X-press тут натягивают сову на глобус, как водится, всё не так просто, ученые исследовали феномен того, что при активных прогулках на свежем воздухе меньше хочется курить (больше перерыв до следующей сигареты). Но уже и это неплохая подсказка для страдальцев, которые не знают, как бы им расстаться с никотином.
🔬 https://medicalxpress.com/news/2023-12-brisk-cessation.html (популярное изложение на основе научной статьи)
🔬https://link.springer.com/article/10.1007/s00213-023-06506-4 (собственно сама статья)
🔬 https://medicalxpress.com/news/2023-12-brisk-cessation.html (популярное изложение на основе научной статьи)
🔬https://link.springer.com/article/10.1007/s00213-023-06506-4 (собственно сама статья)
👍3🔥2
Вам, географы и примкнувшие к ним! Прекрасная интерактивная карта бассейнов рек России, делящих пространство страны на природные регионы. Поиск рек по названиям позволяет выделить нужную реку, увидеть ее исток, устье, длину. Кажется, просто классный проект.
«Суша» не такая уж и сухая, оказывается, она напоминает лабиринт, стенки которого состоят из рек и горных хребтов. Реки, словно капилляры, пронизывают континенты, органы планеты, а вокруг рек расцветает жизнь и цивилизация.
UPDATE: Впрочем, внимательные читатели пишут, что нашли там множество недочетов. Скажем, Онега в этом сервисе, оказывается, входит в бассейн Волги, и к тому же впадает в Большую Онегу. А Большая Онега впадает в Малую Онегу. Которая в свою очередь впадает обратно в Большую Онегу 🤪. Такие дела в osm-географии.
🔬 https://frexosm.ru/basin/
«Суша» не такая уж и сухая, оказывается, она напоминает лабиринт, стенки которого состоят из рек и горных хребтов. Реки, словно капилляры, пронизывают континенты, органы планеты, а вокруг рек расцветает жизнь и цивилизация.
UPDATE: Впрочем, внимательные читатели пишут, что нашли там множество недочетов. Скажем, Онега в этом сервисе, оказывается, входит в бассейн Волги, и к тому же впадает в Большую Онегу. А Большая Онега впадает в Малую Онегу. Которая в свою очередь впадает обратно в Большую Онегу 🤪. Такие дела в osm-географии.
🔬 https://frexosm.ru/basin/
🔥13👍5❤2
Forwarded from The Наука
В МФТИ успешно протестирован первый в РФ 12-кубитный сверхпроводниковый процессор
Ученые Московского физико-технического института запустили первый в России 12-кубитный квантовый процессор для квантового машинного обучения на основе сверхпроводников. Его вычислительные элементы изготавливаются из чистого алюминия. Устройство уже применяется для решения задач машинного обучения. До конца 2024 года команда планирует представить первый 16-кубитный процессор, созданный по той же технологии.
#новости_науки #mipt
Ученые Московского физико-технического института запустили первый в России 12-кубитный квантовый процессор для квантового машинного обучения на основе сверхпроводников. Его вычислительные элементы изготавливаются из чистого алюминия. Устройство уже применяется для решения задач машинного обучения. До конца 2024 года команда планирует представить первый 16-кубитный процессор, созданный по той же технологии.
#новости_науки #mipt
👍9🔥5
Наткнулся в канале Жени Тимоновой на пост, который потряс меня до самых...гм... внутренностей. Вот текст:
Анальный дебошир
Рыба-жемчужница живёт в клоаке морского огурца. В принципе, на этом можно и закончить. Но подробности не менее волнующи.
Голотурии действительно похожи на огурцы. И живут в море. Так что все законно. Обычно они пассивно лежат на мелководье, поедая всякую мелкую дрянь, которая позволяет загнать себя в рот. Но и у них есть свои тайны.
Голотурии умеют дышать и даже питаться клоакой. На этом тоже можно было бы закончить. Но... Огурец втягивает воду попой. Получает из нее кислород и, если повезёт, что-нибудь съедобное. И выбрасывает обратно.
Вот рыба-жемчужница и пользуется этой особенностью голотурии. На, извините, выдохе, когда отверстие широкое, взрослая рыба вкручивается хвостом вперед в клоаку огурца (а мальки ныряют ласточкой, то есть головой вперед). Голотурии ни вздохнуть, ни охнуть. И она приоткрывается ещё больше. Наконец, рыба ввинчивается в огурец. И выглядывает из него, как из норки.
Не удивительно, что рыбы-жемчужницы длинные, тонкие и совсем без чешуи. Да и большая часть плавников редуцировалась за ненадобностью. А ещё у них кишка заканчивается около головы, чтоб не пачкать в доме.
По ночам жемчужницы выплывают из огурцов на охоту. А днём прячутся в зад. Но они не ищут свою проверенную голотурию, а готовы воспользоваться первой попавшейся. Видимо для них все морские огурцы на одно лицо.
Иногда случается, что в одном морском огурце встречаются до 15 рыб-жемчужниц. Они там знакомятся, общаются и даже занимаются сексом. Место встречи изменить нельзя.
Если еды мало, рыба начинает подъедать своего хозяина. Например, может съесть его гонады. По счастью, морские огурцы прекрасно регенерируют и оперативно отращивают утраты.
Конечно, голотурии совершенно не горят желанием получить такого симбионта и если замечают рыбу, сжимают клоаку. Но, хорошие вещи приходят к тому, кто умеет ждать. Рыбе-жемчужнице приходится проявить немного терпения. Или поискать другой домик.
Вот так беззащитные рыбки находят убежище на голом песчаном дне. Вспомните о них, когда соберётесь послать кого-нибудь по известному адресу.
Автор Иван Квасов
источник: https://t.me/VKUZtrip/138
Анальный дебошир
Рыба-жемчужница живёт в клоаке морского огурца. В принципе, на этом можно и закончить. Но подробности не менее волнующи.
Голотурии действительно похожи на огурцы. И живут в море. Так что все законно. Обычно они пассивно лежат на мелководье, поедая всякую мелкую дрянь, которая позволяет загнать себя в рот. Но и у них есть свои тайны.
Голотурии умеют дышать и даже питаться клоакой. На этом тоже можно было бы закончить. Но... Огурец втягивает воду попой. Получает из нее кислород и, если повезёт, что-нибудь съедобное. И выбрасывает обратно.
Вот рыба-жемчужница и пользуется этой особенностью голотурии. На, извините, выдохе, когда отверстие широкое, взрослая рыба вкручивается хвостом вперед в клоаку огурца (а мальки ныряют ласточкой, то есть головой вперед). Голотурии ни вздохнуть, ни охнуть. И она приоткрывается ещё больше. Наконец, рыба ввинчивается в огурец. И выглядывает из него, как из норки.
Не удивительно, что рыбы-жемчужницы длинные, тонкие и совсем без чешуи. Да и большая часть плавников редуцировалась за ненадобностью. А ещё у них кишка заканчивается около головы, чтоб не пачкать в доме.
По ночам жемчужницы выплывают из огурцов на охоту. А днём прячутся в зад. Но они не ищут свою проверенную голотурию, а готовы воспользоваться первой попавшейся. Видимо для них все морские огурцы на одно лицо.
Иногда случается, что в одном морском огурце встречаются до 15 рыб-жемчужниц. Они там знакомятся, общаются и даже занимаются сексом. Место встречи изменить нельзя.
Если еды мало, рыба начинает подъедать своего хозяина. Например, может съесть его гонады. По счастью, морские огурцы прекрасно регенерируют и оперативно отращивают утраты.
Конечно, голотурии совершенно не горят желанием получить такого симбионта и если замечают рыбу, сжимают клоаку. Но, хорошие вещи приходят к тому, кто умеет ждать. Рыбе-жемчужнице приходится проявить немного терпения. Или поискать другой домик.
Вот так беззащитные рыбки находят убежище на голом песчаном дне. Вспомните о них, когда соберётесь послать кого-нибудь по известному адресу.
Автор Иван Квасов
источник: https://t.me/VKUZtrip/138
🔥12😁7👌1
#шутка_юмора
Вам, математики.
Это относительно молодой Луи де Фюнес (если кто еще помнит такого) в самом начале своей кинокарьеры.
Вам, математики.
Это относительно молодой Луи де Фюнес (если кто еще помнит такого) в самом начале своей кинокарьеры.
😁12❤4🤔3
Воспользуюсь, пожалуй, служебным положением. Есть такая премия «ВЫЗОВ» — российская национальная премия в области будущих технологий. Очень честная и очень многоденежная. Про честность могу утверждать, поскольку сам состою в научном комитете премии и знаю все механизмы изнутри. Про денежность: в прошлом году премии были по 10 миллионов рублей, а в нынешнем будут процентов на 50 побольше. То есть очень немаленькие.
Так вот. Чтобы члены научного комитета премии не сошли с ума в нынешнем году во время первичного мониторинга заявок, «ВЫЗОВ» ищет научных аналитиков: приглашает на работу людей, которые хорошо разбираются в науке и готовы анализировать то, что в ней происходит. Вакансия есть тут: https://hh.ru/vacancy/91946314. Деньги в рынке. Может быть, у ваших знакомых есть такие знакомые. А может, это вы?
Претендентов ждет собеседование с Алексеем Федоровым, самым молодым профессором Физтеха (и зампредседателя премии) и Артемом Огановым (председателем научного комитета. премии).
Так вот. Чтобы члены научного комитета премии не сошли с ума в нынешнем году во время первичного мониторинга заявок, «ВЫЗОВ» ищет научных аналитиков: приглашает на работу людей, которые хорошо разбираются в науке и готовы анализировать то, что в ней происходит. Вакансия есть тут: https://hh.ru/vacancy/91946314. Деньги в рынке. Может быть, у ваших знакомых есть такие знакомые. А может, это вы?
Претендентов ждет собеседование с Алексеем Федоровым, самым молодым профессором Физтеха (и зампредседателя премии) и Артемом Огановым (председателем научного комитета. премии).
🔥7👍2
Forwarded from The Batrachospermum Magazine via @like
Дерзкий грызун поймал цаплю за клюв и пыжится утащить ее в норку, чтобы ощипать и скормить писклявым детенышам. Добыча крайне удивлена подобным поворотом событий и даже не пытается вырваться. 😯 Фото: Giulio Ilari.
😁11😢1
🔥 Naked Science впервые стал самым цитируемым научно-популярным СМИ по итогам года!
Я проработал в NS два года главным редактором (до середины 2023), да и до сих пор сохраняю с этим изданием тесные связи (как член редсовета), так что очень за них рад и от души поздравляю.
Для справки: Индекс цитируемости, рассчитываемый «Медиалогией», по ее же определению, есть «показатель качества распространения контента СМИ». Эта компания мониторит средства массовой информации и соцсети в режиме реального времени. В учитываемую в этом индексе базу входят более 90 тысяч самых влиятельных источников: ТВ, радио, газеты, журналы, информационные агентства, интернет-СМИ и множество аккаунтов в соцсетях.
При составлении рейтинга в расчет брали данные с 1 января по 31 декабря 2023 года. Индекс учитывает не просто количество ссылок на издание в других СМИ, но и так называемую влиятельность цитирующего источника, опубликовавшего ссылку, а также социальную влиятельность (количество лайков и репостов в соцсетях).
Я проработал в NS два года главным редактором (до середины 2023), да и до сих пор сохраняю с этим изданием тесные связи (как член редсовета), так что очень за них рад и от души поздравляю.
Для справки: Индекс цитируемости, рассчитываемый «Медиалогией», по ее же определению, есть «показатель качества распространения контента СМИ». Эта компания мониторит средства массовой информации и соцсети в режиме реального времени. В учитываемую в этом индексе базу входят более 90 тысяч самых влиятельных источников: ТВ, радио, газеты, журналы, информационные агентства, интернет-СМИ и множество аккаунтов в соцсетях.
При составлении рейтинга в расчет брали данные с 1 января по 31 декабря 2023 года. Индекс учитывает не просто количество ссылок на издание в других СМИ, но и так называемую влиятельность цитирующего источника, опубликовавшего ссылку, а также социальную влиятельность (количество лайков и репостов в соцсетях).
Naked Science
Naked Science впервые стал самым цитируемым научно-популярным СМИ по итогам года
Ранее такое происходило только в отдельные кварталы. Индекс цитируемости часто трактуют как некий показатель качества издания, на которое ссылаются другие СМИ.
👍4🔥3❤2👏1
Совершенно пропустил в конце января историю с храбрым малышом Ingenuity и с тем, что он отправляется в отставку. Даже грустно немного.
Аппарат этот — поистине геройский. Вместо пяти полетов он совершил 72. Вместо пары минут он провел в марсианском воздухе почти 129 (два часа, восемь минут 55 секунд). Общая дальность полета достигла 17 242 метров. Высота — 24 метров, при плановых 12. И все это смог сделать аппарат, в котором большая часть компонентов никогда не предназначалась для работы в условиях открытого космоса или другой планеты.
https://naked-science.ru/article/cosmonautics/ingenuity-legacy
Аппарат этот — поистине геройский. Вместо пяти полетов он совершил 72. Вместо пары минут он провел в марсианском воздухе почти 129 (два часа, восемь минут 55 секунд). Общая дальность полета достигла 17 242 метров. Высота — 24 метров, при плановых 12. И все это смог сделать аппарат, в котором большая часть компонентов никогда не предназначалась для работы в условиях открытого космоса или другой планеты.
https://naked-science.ru/article/cosmonautics/ingenuity-legacy
Naked Science
Вертолетик, который смог: как Ingenuity совершил революцию в космонавтике
Он должен был хотя бы раз оторваться от поверхности Красной планеты, а в итоге сделал это 72 раза. Рассчитанный всего на месяц работы, марсианский вертолет прослужил почти три года. Технологический демонстратор, предназначенный для простой проверки концепции…
🔥14
Тут не так давно некоторые СМИ разразились новостью с заголовками вроде "Учёные вырастили копию человеческого мозга и подключили его ПРЯМО к ПК" (прочитал на gagadget.ru). Журналисты, как обычно, сильно погорячились, дай им Бог здоровья: никакой это не человеческий мозг был, конечно, и не к ПК его подключали. Однако, если вы при этих моих словах выдохнули, то зря: реальность-то может быть и еще покруче, на самом деле.
Итак, что случилось? Группа исследователей еще в прошлом году опубликовали научную работу (см.ссылку ниже). В ней написано, что они взяли и и вырастили органоид (напомню, что органоиды - это такие постоянные структуры клеток человека и животных). Как вырастили? А путём дифференцировки плюрипотентных стволовых клеток человека. Просто подтолкнули их развиваться не в какой попало орган, печень там какую-нибудь, а в то, что нужно в нейроны (из которых и мозг состоит, и нервы, да).
Этот органоид положили на подложку из электродов, что дало, соответственно, вводы-выводы на нейроны. Полученную нейрокашицу использовали как органическую замену нейросети. Хотя, собственно, она и есть "нейросеть" в чистом виде. А потом сравнили сделанные таким способом расчеты с расчётами на обычных процессорах.
Другими словами, один из учёных откачал немного своего жира, выделил оттуда плюрипотентные клетки, отдал им команду развиваться в нейроны и просто разложил их 3D-принтером на подложке. Эта технология позаимствована из других работ недавних лет (тут тоже см.ссылку ниже). Вместо копии человеческого мозга получилась маааааленькая капля субстанции на чипе. Но даже на такой штуке получилось посчитать многие интересные вещи. Что мы увидели? А вот что:
1) Что первый сценарий Матрицы, где людей использовали не как батарейки, а как процессоры, в целом-то работает. А мы смеялись, помните (Изначально в сценарии было написано что машины используют людей как wetware процессоры для своего существования).
2) При том же уровне качества решения задачи получается обучать биологическую сеть быстрее. А вот это уже очень серьезно.
3) Питания биосистема требует куда меньше. А это, возможно, еще серьезнее.
Вот цитата одного из исследователей: "Мы разработали прототип живого искусственного интеллекта с архитектурой а-ля "человеческий мозг" с возможностью обучения на чипе. Мы также продемонстрировали реальное применение для распознавания речи и решения нелинейных уравнений. Этот подход может дать новое представление об оборудовании ИИ".
Вывод: компьютерное железо теперь можно делать из мяса, парадокс. И оно будет быстрее и эффективнее. Впереди, правда, еще годы исследований. НО - годы, а не десятилетия
🔬 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.02.28.530502v1.full
🔬 https://ru.wikipedia.org/wiki/Индуцированные_стволовые_клетки
Итак, что случилось? Группа исследователей еще в прошлом году опубликовали научную работу (см.ссылку ниже). В ней написано, что они взяли и и вырастили органоид (напомню, что органоиды - это такие постоянные структуры клеток человека и животных). Как вырастили? А путём дифференцировки плюрипотентных стволовых клеток человека. Просто подтолкнули их развиваться не в какой попало орган, печень там какую-нибудь, а в то, что нужно в нейроны (из которых и мозг состоит, и нервы, да).
Этот органоид положили на подложку из электродов, что дало, соответственно, вводы-выводы на нейроны. Полученную нейрокашицу использовали как органическую замену нейросети. Хотя, собственно, она и есть "нейросеть" в чистом виде. А потом сравнили сделанные таким способом расчеты с расчётами на обычных процессорах.
Другими словами, один из учёных откачал немного своего жира, выделил оттуда плюрипотентные клетки, отдал им команду развиваться в нейроны и просто разложил их 3D-принтером на подложке. Эта технология позаимствована из других работ недавних лет (тут тоже см.ссылку ниже). Вместо копии человеческого мозга получилась маааааленькая капля субстанции на чипе. Но даже на такой штуке получилось посчитать многие интересные вещи. Что мы увидели? А вот что:
1) Что первый сценарий Матрицы, где людей использовали не как батарейки, а как процессоры, в целом-то работает. А мы смеялись, помните (Изначально в сценарии было написано что машины используют людей как wetware процессоры для своего существования).
2) При том же уровне качества решения задачи получается обучать биологическую сеть быстрее. А вот это уже очень серьезно.
3) Питания биосистема требует куда меньше. А это, возможно, еще серьезнее.
Вот цитата одного из исследователей: "Мы разработали прототип живого искусственного интеллекта с архитектурой а-ля "человеческий мозг" с возможностью обучения на чипе. Мы также продемонстрировали реальное применение для распознавания речи и решения нелинейных уравнений. Этот подход может дать новое представление об оборудовании ИИ".
Вывод: компьютерное железо теперь можно делать из мяса, парадокс. И оно будет быстрее и эффективнее. Впереди, правда, еще годы исследований. НО - годы, а не десятилетия
🔬 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.02.28.530502v1.full
🔬 https://ru.wikipedia.org/wiki/Индуцированные_стволовые_клетки
🔥12👍3😱3❤1
ЭТО ЗАБАВНО:
"Напоследок журнал «За науку» провел собственный опрос — мы просто вышли в коридор Физтеха и спросили у 10 проходящих мимо людей, считают ли они работу в науке привлекательной. Как ни странно, было получено 100 процентов положительных ответов. Наверное, социологи недаром едят свой хлеб и умеют составлять правильные выборки респондентов, чтобы получить корректные результаты. Каждому делу учиться надо!"
Смешно получилось. Но на на самом деле опрос-то был серьезный и цифры любопытные: например, что "55% респондентов считают, что заниматься наукой в России — привлекательно", или что "54% мам и пап детей до 18 лет потенциально видят будущее своих детей в науке – это очень серьезный показатель"
https://zanauku.mipt.ru/2024/02/08/v-nauku-molodyh-tak-i-tyanet/
"Напоследок журнал «За науку» провел собственный опрос — мы просто вышли в коридор Физтеха и спросили у 10 проходящих мимо людей, считают ли они работу в науке привлекательной. Как ни странно, было получено 100 процентов положительных ответов. Наверное, социологи недаром едят свой хлеб и умеют составлять правильные выборки респондентов, чтобы получить корректные результаты. Каждому делу учиться надо!"
Смешно получилось. Но на на самом деле опрос-то был серьезный и цифры любопытные: например, что "55% респондентов считают, что заниматься наукой в России — привлекательно", или что "54% мам и пап детей до 18 лет потенциально видят будущее своих детей в науке – это очень серьезный показатель"
https://zanauku.mipt.ru/2024/02/08/v-nauku-molodyh-tak-i-tyanet/
👍5👌1
Только что получили продолжение две истории о конфликтах между академиками и коллективами научных институтов (и некоторые из членов коллективов этот канал читают, кстати). Речь о Научно-технологическом центре уникального приборостроения и об Институте проблем передачи информации РАН. Крайне прикольно, что в ИППИ РАН прошло заседание учёного совета, который большинством голосов признал работу и.о. директора неудовлетворительной (того самого, которого засунули на место вполне хорошего директора).
Составитель прекрасного канала Russian Research пишет по этому поводу: "Так или иначе, схема приблизительно одинаковая: пожилой академик формально оставляет пост директора, но хочет сохранить власть в институте, продвигая на пост своего ставленника. Затем либо ставленник обретает самостоятельность, либо коллектив избирает другого директора, и (внезапно!) всё работает лучше прежнего. Академик обижается и начинает борьбу".
(картинке не удивляйтесь, это так увидела этот текстик нейросеть))
Подробнее по ссылке:
https://t.me/trueresearch/1777
Составитель прекрасного канала Russian Research пишет по этому поводу: "Так или иначе, схема приблизительно одинаковая: пожилой академик формально оставляет пост директора, но хочет сохранить власть в институте, продвигая на пост своего ставленника. Затем либо ставленник обретает самостоятельность, либо коллектив избирает другого директора, и (внезапно!) всё работает лучше прежнего. Академик обижается и начинает борьбу".
(картинке не удивляйтесь, это так увидела этот текстик нейросеть))
Подробнее по ссылке:
https://t.me/trueresearch/1777
😁5👍1🔥1