Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡19👍12😁1
🔬 ИИ подключили к настоящей лаборатории. Он ошибся — и благодаря ошибке сделал новое открытие
Вот это уже гораздо интереснее очередного «ИИ написал научную статью».
Исследователи создали систему, которая умеет пройти почти весь научный цикл:
придумать гипотезу → разработать эксперимент → передать инструкции лабораторному оборудованию → получить реальные результаты → проанализировать их → придумать следующий эксперимент.
ИИ дали данные примерно о 60 000 биологических связях у обычных пекарских дрожжей.
Из них он самостоятельно сформировал 1 933 проверяемые гипотезы о том, какие вещества могут влиять на выживание клеток при разных стрессах.
А дальше произошло самое красивое.
ИИ предположил, что глутамат поможет дрожжам пережить воздействие муравьиной кислоты.
Провёл эксперимент.
Не помог.
Но вместо классического научного метода «ну ладно» система проанализировала новые данные и предложила другого кандидата — аминоадипат, промежуточное вещество метаболизма лизина.
Сформулировала новую гипотезу.
Отправила её обратно в лабораторию.
И эксперимент показал, что аминоадипат действительно улучшает рост дрожжей в присутствии муравьиной кислоты — примерно на 7% на каждый дополнительный миллимоль вещества в условиях опыта. Исследователи называют эту защитную связь ранее неизвестной.
Важная оговорка: это пока не полностью автономный «учёный в коробке».
Люди задали область исследований и ограничения, а некоторые физические операции в лаборатории всё ещё выполнялись вручную. Да и открытие касается метаболизма дрожжей, а не новой физики Вселенной.
Но принцип уже работает.
ИИ не просто прочитал данные и что-то предсказал.
Он выдвинул гипотезу, проверил её в физическом мире, обнаружил, что ошибся, и использовал ошибку для следующего открытия.
То есть мы автоматизируем уже не только ответы.
Мы начинаем автоматизировать сам научный метод.
Плохая новость для аспирантов: робот уже научился получать отрицательный результат и не впадать после этого в депрессию.
#ИИ #наука #биология #робототехника #биотехнологии #исследования
https://doi.org/10.1098/rsif.2026.0043
Вот это уже гораздо интереснее очередного «ИИ написал научную статью».
Исследователи создали систему, которая умеет пройти почти весь научный цикл:
придумать гипотезу → разработать эксперимент → передать инструкции лабораторному оборудованию → получить реальные результаты → проанализировать их → придумать следующий эксперимент.
ИИ дали данные примерно о 60 000 биологических связях у обычных пекарских дрожжей.
Из них он самостоятельно сформировал 1 933 проверяемые гипотезы о том, какие вещества могут влиять на выживание клеток при разных стрессах.
А дальше произошло самое красивое.
ИИ предположил, что глутамат поможет дрожжам пережить воздействие муравьиной кислоты.
Провёл эксперимент.
Не помог.
Но вместо классического научного метода «ну ладно» система проанализировала новые данные и предложила другого кандидата — аминоадипат, промежуточное вещество метаболизма лизина.
Сформулировала новую гипотезу.
Отправила её обратно в лабораторию.
И эксперимент показал, что аминоадипат действительно улучшает рост дрожжей в присутствии муравьиной кислоты — примерно на 7% на каждый дополнительный миллимоль вещества в условиях опыта. Исследователи называют эту защитную связь ранее неизвестной.
Важная оговорка: это пока не полностью автономный «учёный в коробке».
Люди задали область исследований и ограничения, а некоторые физические операции в лаборатории всё ещё выполнялись вручную. Да и открытие касается метаболизма дрожжей, а не новой физики Вселенной.
Но принцип уже работает.
ИИ не просто прочитал данные и что-то предсказал.
Он выдвинул гипотезу, проверил её в физическом мире, обнаружил, что ошибся, и использовал ошибку для следующего открытия.
То есть мы автоматизируем уже не только ответы.
Мы начинаем автоматизировать сам научный метод.
Плохая новость для аспирантов: робот уже научился получать отрицательный результат и не впадать после этого в депрессию.
#ИИ #наука #биология #робототехника #биотехнологии #исследования
https://doi.org/10.1098/rsif.2026.0043
The Royal Society
Agentic AI integrated with scientific knowledge: laboratory validation in systems biology
Abstract. Automation is transforming scientific discovery by enabling systematic exploration of complex hypotheses. Large language models (LLMs) perform we
😁12👍7👎1
Forwarded from Технозаметки Малышева
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Ладно, будем считать, что высокие цены на память оправданы.
Нейрорендер, который уже даже интересно смотреть :)
#plants #zombie #нейрорендер
------
@tsingular
Нейрорендер, который уже даже интересно смотреть :)
#plants #zombie #нейрорендер
------
@tsingular
😁16⚡4👎1
Forwarded from Банкста
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Китай встал в огромных пробках на десятки километров. В стране началась «Золотая неделя» — с 1 по 7 октября миллионы жителей отправляются в путешествия, из-за чего дороги и популярные туристические места оказываются переполнены. @banksta
😁6
Forwarded from AI Projects (Vladimir Ivanov)
OpenAI на деле доказывает, что «конец математики от ИИ», объявленный Сэмом Альтманом, уже наступает. Опубликованы 722 работы новой модели ChatGPT, которая готовится к выпуску. Они важны не просто числом, а исторической значимостью для математики.
722 рукописи, сгруппированные в 372 семейства результатов по 17 областям: теоретическая информатика ~40, комбинаторика ~37, алгебраическая/комплексная геометрия ~36, теория чисел ~31 и др. Это показывает, что не остаётся убежища для «кожаных» математиков — ИИ силён во всех возможных областях математики.
Ключевые заявленные результаты (примеры высокой значимости):
• Квази-гипотеза Римана: все Dirichlet L-функции (включая ζ) свободны от нулей в Re(s) > 7/8 (есть Lean). Это существенный прогресс к классической гипотезе Римана (Re(s) > 1/2).
• Гипотезы Малера (симметричная и общая) во всех размерностях.
• Контрпримеры к гипотезам Капланского (zero-divisor и direct-finiteness).
• Изоморфизм факторов свободных групп (классическая проблема Войкулеску; Lean пока нет).
• Отрицательное решение 10-й проблемы Гильберта над ℚ.
• Иррациональность константы Каталана.
• Прогресс по Birch–Swinnerton-Dyer, Goldfeld, корреляциям мультипликативных функций, NP-hardness порогов, arithmetic progressions, результатам в матфизике (Vlasov–Maxwell, Heisenberg) и др.
Нравится это или нет математикам и сторонникам математического образования, но реальность такова: математика как наука явно уходит к ИИ. Люди скорее будут пользователями сложных матмоделей, заказчиками их создания, контролёрами их качества, но не создателями этих моделей.
Однако высокая доступность математических моделей топ-класса окажет ещё мощнейшее влияние на IT-разработку, где сейчас сложных матмоделей почти нет, потому что программисты — не математики и даже обычно не помнят свои курсы высшей математики из университетов. Сейчас ИИ может создать крайне сложные и рабочие модели прогнозирования и управления для бизнеса, где старые ERP будут смотреться как поделка дилетантов.
https://github.com/openai/math
722 рукописи, сгруппированные в 372 семейства результатов по 17 областям: теоретическая информатика ~40, комбинаторика ~37, алгебраическая/комплексная геометрия ~36, теория чисел ~31 и др. Это показывает, что не остаётся убежища для «кожаных» математиков — ИИ силён во всех возможных областях математики.
Ключевые заявленные результаты (примеры высокой значимости):
• Квази-гипотеза Римана: все Dirichlet L-функции (включая ζ) свободны от нулей в Re(s) > 7/8 (есть Lean). Это существенный прогресс к классической гипотезе Римана (Re(s) > 1/2).
• Гипотезы Малера (симметричная и общая) во всех размерностях.
• Контрпримеры к гипотезам Капланского (zero-divisor и direct-finiteness).
• Изоморфизм факторов свободных групп (классическая проблема Войкулеску; Lean пока нет).
• Отрицательное решение 10-й проблемы Гильберта над ℚ.
• Иррациональность константы Каталана.
• Прогресс по Birch–Swinnerton-Dyer, Goldfeld, корреляциям мультипликативных функций, NP-hardness порогов, arithmetic progressions, результатам в матфизике (Vlasov–Maxwell, Heisenberg) и др.
Нравится это или нет математикам и сторонникам математического образования, но реальность такова: математика как наука явно уходит к ИИ. Люди скорее будут пользователями сложных матмоделей, заказчиками их создания, контролёрами их качества, но не создателями этих моделей.
Однако высокая доступность математических моделей топ-класса окажет ещё мощнейшее влияние на IT-разработку, где сейчас сложных матмоделей почти нет, потому что программисты — не математики и даже обычно не помнят свои курсы высшей математики из университетов. Сейчас ИИ может создать крайне сложные и рабочие модели прогнозирования и управления для бизнеса, где старые ERP будут смотреться как поделка дилетантов.
https://github.com/openai/math
👍11👎3
⚛️ Физики создали первые в мире работающие ядерные часы. Теперь время измеряют внутри атомного ядра
И это гораздо интереснее, чем кажется.
До сих пор самые точные часы человечества использовали переходы электронов между энергетическими уровнями атомов.
Но электронные оболочки чувствительны к внешним воздействиям.
А вот атомное ядро — совсем другое дело.
Оно более чем в 10 000 раз меньше атома и гораздо лучше защищено от внешних электромагнитных возмущений.
Поэтому физики давно мечтали создать часы, которые будут отсчитывать время по квантовым переходам внутри самого ядра.
И вот две независимые команды — из Вены и Пекина — практически одновременно сделали это.
Результаты опубликованы 7 октября в Nature.
Секрет — в необычном изотопе торий-229.
У его ядра есть чрезвычайно редкое свойство: переход между двумя ядерными состояниями можно вызвать ультрафиолетовым лазером с длиной волны около 148 нанометров.
Учёные поместили ядра тория в крошечные кристаллы фторида кальция и научились автоматически подстраивать частоту лазера по ядерному переходу.
Получились настоящие работающие ядерные часы.
Европейская установка проработала около суток, достигнув относительной нестабильности частоты порядка 10⁻¹⁵ после усреднения измерений.
Пока лучшие атомные часы точнее. Но потенциал новой технологии огромен.
И самое интересное: ядерные часы уже использовали для поиска тёмной материи.
Согласно некоторым теориям, сверхлёгкая тёмная материя может вызывать микроскопические колебания фундаментальных физических констант.
А ядерные часы потенциально способны такие изменения заметить.
В первом эксперименте тёмную материю не обнаружили, зато удалось установить новые ограничения для некоторых моделей её взаимодействия с обычным веществом.
В будущем подобные устройства могут использоваться для сверхточной навигации, измерения гравитации и проверки фундаментальных законов физики.
Получается довольно красиво.
Человечество настолько хорошо научилось измерять время, что теперь пытается использовать часы для поиска невидимой материи Вселенной.
Осталось только научиться приходить на встречи вовремя.
#физика #квантоваяфизика #ядерныечасы #темнаяматерия #технологии #наука
https://www.nature.com/articles/s41586-026-11084-4
И это гораздо интереснее, чем кажется.
До сих пор самые точные часы человечества использовали переходы электронов между энергетическими уровнями атомов.
Но электронные оболочки чувствительны к внешним воздействиям.
А вот атомное ядро — совсем другое дело.
Оно более чем в 10 000 раз меньше атома и гораздо лучше защищено от внешних электромагнитных возмущений.
Поэтому физики давно мечтали создать часы, которые будут отсчитывать время по квантовым переходам внутри самого ядра.
И вот две независимые команды — из Вены и Пекина — практически одновременно сделали это.
Результаты опубликованы 7 октября в Nature.
Секрет — в необычном изотопе торий-229.
У его ядра есть чрезвычайно редкое свойство: переход между двумя ядерными состояниями можно вызвать ультрафиолетовым лазером с длиной волны около 148 нанометров.
Учёные поместили ядра тория в крошечные кристаллы фторида кальция и научились автоматически подстраивать частоту лазера по ядерному переходу.
Получились настоящие работающие ядерные часы.
Европейская установка проработала около суток, достигнув относительной нестабильности частоты порядка 10⁻¹⁵ после усреднения измерений.
Пока лучшие атомные часы точнее. Но потенциал новой технологии огромен.
И самое интересное: ядерные часы уже использовали для поиска тёмной материи.
Согласно некоторым теориям, сверхлёгкая тёмная материя может вызывать микроскопические колебания фундаментальных физических констант.
А ядерные часы потенциально способны такие изменения заметить.
В первом эксперименте тёмную материю не обнаружили, зато удалось установить новые ограничения для некоторых моделей её взаимодействия с обычным веществом.
В будущем подобные устройства могут использоваться для сверхточной навигации, измерения гравитации и проверки фундаментальных законов физики.
Получается довольно красиво.
Человечество настолько хорошо научилось измерять время, что теперь пытается использовать часы для поиска невидимой материи Вселенной.
Осталось только научиться приходить на встречи вовремя.
#физика #квантоваяфизика #ядерныечасы #темнаяматерия #технологии #наука
https://www.nature.com/articles/s41586-026-11084-4
Nature
A thorium-229 optical nuclear clock with feedback loop
Nature - A thorium-229 nuclear clock is realized by stabilizing a continuous-wave laser to the 148-nm nuclear excitation with a rapid feedback loop based on absorption spectroscopy.
👍14
Forwarded from Лаборатория солнечной астрономии (XRAS)
К Земле летят сразу три облака плазмы
Сразу три облака плазмы, выброшенных в сторону планеты, летят сейчас по направлению к Земле. Об этом свидетельствуют последние данные наблюдений и расчетные модели. Первое из облаков, выброшенное ещё во вторник, 6 октября, в ходе солнечной вспышки класса M1.4, прибудет к Земле уже сегодня после 18 часов по московскому времени, вызвав магнитные бури уровня G2 и, предположительно, запустив интенсивные полярные сияния на широтах от 55-60 градусов и выше. Два других облака, покинувших Солнце с интервалом в сутки 7 и 8 октября (второе — после вчерашней самой сильной вспышки этой осени), по прогнозам должны слиться по пути к Земле в одну структуру и совместно ударить по планете в воскресенье в середине дня. Предварительно на это время прогнозируется вторая буря такого же уровня G2, что и первая.
В целом, солнечная и геомагнитная активность начала октября показывают заметный рост по сравнению с на редкость спокойным первым месяцем осени. Тем не менее пытаться мысленно распространить эту тенденцию на весь предстоящий месяц пока преждевременно. В настоящий момент активность имеет неуверенный рваный характер и выглядит больше как сжигание случайно доставшихся запасов энергии, чем как системный отрыв ото дна. Тот факт, что вчера была зарегистрирована самая сильная вспышка, начиная с августа, никак не меняет эту оценку. Событию предшествовал перерыв во вспышках продолжительностью почти сутки, и энергия просто могла накопиться. Размер наблюдающихся на звезде новых групп пятен, запустивших текущую вспышечную серию, стабилизировался на средних уровнях и, если сегодня-завтра не будет найдено новых ресурсов для роста, начнутся процессы разрушения пятен. Два ожидающихся удара по Земле в этом случае станут последним завершающим аккордом, после которого солнечная активность снова рухнет на дно.
Сразу три облака плазмы, выброшенных в сторону планеты, летят сейчас по направлению к Земле. Об этом свидетельствуют последние данные наблюдений и расчетные модели. Первое из облаков, выброшенное ещё во вторник, 6 октября, в ходе солнечной вспышки класса M1.4, прибудет к Земле уже сегодня после 18 часов по московскому времени, вызвав магнитные бури уровня G2 и, предположительно, запустив интенсивные полярные сияния на широтах от 55-60 градусов и выше. Два других облака, покинувших Солнце с интервалом в сутки 7 и 8 октября (второе — после вчерашней самой сильной вспышки этой осени), по прогнозам должны слиться по пути к Земле в одну структуру и совместно ударить по планете в воскресенье в середине дня. Предварительно на это время прогнозируется вторая буря такого же уровня G2, что и первая.
В целом, солнечная и геомагнитная активность начала октября показывают заметный рост по сравнению с на редкость спокойным первым месяцем осени. Тем не менее пытаться мысленно распространить эту тенденцию на весь предстоящий месяц пока преждевременно. В настоящий момент активность имеет неуверенный рваный характер и выглядит больше как сжигание случайно доставшихся запасов энергии, чем как системный отрыв ото дна. Тот факт, что вчера была зарегистрирована самая сильная вспышка, начиная с августа, никак не меняет эту оценку. Событию предшествовал перерыв во вспышках продолжительностью почти сутки, и энергия просто могла накопиться. Размер наблюдающихся на звезде новых групп пятен, запустивших текущую вспышечную серию, стабилизировался на средних уровнях и, если сегодня-завтра не будет найдено новых ресурсов для роста, начнутся процессы разрушения пятен. Два ожидающихся удара по Земле в этом случае станут последним завершающим аккордом, после которого солнечная активность снова рухнет на дно.
👍8