Рубрика: Наука

Зазвичай, коли ми думаємо про Антарктику, у нас на думку спадають зображення пінгвінів, ковзаючих на льоду. Однак, нещодавні відкриття переносять нас аж на 50 мільйонів років назад, до часу коли континент був набагато теплішим, і домівкою для значно більш лякаючих сутностей: стародавніх хижих птахів. Кароліна Акоста Госпіталече та її колеги здійснили розкопки на формації Ла-Мезета, що є еоценовими відкладеннями на острові Сеймур в Антарктиді. Під час цих досліджень вони виявили несподівану знахідку.

«В антарктичних біомах ми раніше не зустрічали великих хижаків. Відомо було про денних птахів-хижаків і невеликих комахоїдних, але жодного разу не виявляли великих хижих істот», — поділилася доктор Акоста Госпіталече з Palaeontologia Electronica.

На відміну від решток дрібних ссавців, які зазвичай знаходять тут, дослідник виявив два великих кігті довжиною 8 сантиметрів, що могли належати великому нелітаючому хижаку, відомому як “страшний птах”.

Цей термін зазвичай застосовують до птахів вимерлої родини Phorusrhacidae, які вважаються швидкими хижаками. Хоча кігті з Антарктики натякають на приналежність до цієї групи, відсутність решти скелета ускладнює точну класифікацію. Вчені припускають, що ця істота могла мати висоту приблизно 2 метри та вагу близько 100 кілограмів, що робить її домінуючим хижаком свого часу.

Вважається, що ці птахи живилися переважно малими та середніми хребетними, використовуючи свої довгі кігті та гострі дзьоби для полювання, тим самим виконуючи роль вершинних хижаків на континенті. Це відкриття має велике значення для розуміння екосистеми Антарктики еоценового періоду. З новими знахідками скам’янілостей, сподіваються розкрити більше деталей про цих страшних птахів і середовище, в якому вони мешкали.

«Через значну ерозію антарктичних островів ми щороку отримуємо нові скам’янілості. Це неперервне відкриття через ерозію надає нам унікальну можливість глибше зануритися в знання про давні екосистеми Антарктики», – зазначив Акоста Госпіталече.

Отже, це дослідження відкриває новий погляд на динаміку та різноманітність життя на Антарктиді в далекому минулому, додавши важливий штрих до картини давніх континентальних екосистем. Джерело

Дослідники EPFL виявили, що нанорозмірні пристрої, які використовують гідроелектричний ефект, можуть збирати електроенергію від випаровування рідин з більшою концентрацією іонів, ніж очищена вода, розкриваючи величезний невикористаний енергетичний потенціал.

Випаровування є природним процесом, настільки поширеним, що більшість із нас сприймає його як належне. Фактично, приблизно половина сонячної енергії, яка досягає Землі, призводить до процесів випаровування. З 2017 року дослідники працюють над використанням енергетичного потенціалу випаровування за допомогою гідровольтаїчного (HV) ефекту, який дозволяє збирати електроенергію, коли рідина пропускається через заряджену поверхню нанорозмірного пристрою. Випаровування створює безперервний потік усередині наноканалів усередині цих пристроїв, які діють як пасивні насосні механізми. Цей ефект також спостерігається в мікрокапілярах рослин, де транспорт води відбувається завдяки поєднанню капілярного тиску та природного випаровування.

Хоча гідроелектричні пристрої в цей час існують, існує дуже мало функціонального розуміння умов і фізичних явищ, які керують виробництвом високовольтної енергії на нанорозмірі. Цю інформаційну прогалину хотіли заповнити Джулія Тальябуе, керівник Лабораторії нанонауки для енергетичних технологій (LNET) Інженерної школи, і докторант Тарік Анвар. Вони використали комбінацію експериментів і мультифізичного моделювання, щоб охарактеризувати потоки рідини, потоки іонів і електростатичні ефекти внаслідок взаємодії твердого тіла з рідиною з метою оптимізації високовольтних пристроїв.

«Завдяки нашій новітній висококонтрольованій платформі це перше дослідження, яке кількісно визначає ці гідроелектричні явища, підкреслюючи важливість різних міжфазних взаємодій. Але в процесі ми також зробили важливий висновок: гідроелектричні пристрої можуть працювати в широкому діапазоні солоності, що суперечить попередньому розумінню того, що для найкращої роботи потрібна високоочищена вода», — говорить Тальябуе.

Дослідження LNET нещодавно було опубліковано в журналі Cell Press Device.

Розкриваюча мультифізична модель

Пристрій дослідників являє собою перше гідроелектричне застосування техніки під назвою наносферна колоїдна літографія, яка дозволила їм створити гексагональну мережу точно розташованих кремнієвих наностолбів. Проміжки між наноколонками створювали ідеальні канали для випаровування зразків рідини, і їх можна було точно налаштувати, щоб краще зрозуміти вплив утримання рідини та зони контакту між твердою та рідиною.

«У більшості рідинних систем, що містять сольові розчини, ви маєте однакову кількість позитивних і негативних іонів. Однак, коли ви обмежите рідину наноканалом, залишаться лише іони з полярністю, протилежною полярності поверхневого заряду», — пояснює Анвар. «Це означає, що якщо ви дозволите рідині протікати через наноканал, ви будете генерувати струм і напругу».

«Це сходить до нашого головного висновку про те, що хімічну рівновагу поверхневого заряду нанопристрою можна використати для розширення роботи гідроелектричних пристроїв за шкалою солоності», — додає Тальябуе. «Справді, зі збільшенням концентрації іонів рідини зростає і заряд поверхні нанопристрою. У результаті ми можемо використовувати більші канали для рідини під час роботи з рідинами з більшою концентрацією. Це полегшує виготовлення пристроїв для використання з водопровідною або морською водою, а не лише з очищеною водою».

Вода, вода всюди

Оскільки випаровування може відбуватися безперервно в широкому діапазоні температур і вологості – і навіть вночі – існує багато захоплюючих потенційних застосувань для більш ефективних високовольтних пристроїв. Дослідники сподіваються дослідити цей потенціал за підтримки початкового гранту Швейцарського національного наукового фонду, метою якого є розробка «абсолютно нової парадигми утилізації відпрацьованого тепла та виробництва відновлюваної енергії у великих і малих масштабах», включаючи прототип модуля під реальними умовами. -світові умови на Женевському озері.

І оскільки пристрої HV теоретично можна використовувати будь-де, де є рідина або навіть волога, як піт, їх також можна використовувати для живлення датчиків підключених пристроїв, від смарт-телевізорів до носіїв для здоров’я та фітнесу. Завдяки досвіду LNET у системах збору та зберігання енергії світла, Тальябу також хоче побачити, як можна використовувати світлові та фототермічні ефекти для контролю поверхневих зарядів і швидкості випаровування в системах ВН.

Нарешті, дослідники також бачать важливу синергію між системами HV та виробництвом чистої води.

«Природне випаровування використовується для керування процесами опріснення, оскільки прісна вода може бути зібрана з солоної шляхом конденсації пари, що утворюється поверхнею випаровування. Тепер ви можете уявити собі використання високовольтної системи для виробництва чистої води та використання електроенергії одночасно», — пояснює Анвар.

Розвиток нової теорії, як правило, асоціюється з великими фізиками. Ви можете згадати, наприклад, Ісаака Ньютона чи Альберта Ейнштейна. За нові теорії вже присуджено багато Нобелівських премій. Дослідники з Forschungszentrum Jülich тепер запрограмували штучний інтелект, який також впорався з цим.

Їхній ШІ здатний розпізнавати шаблони в складних наборах даних і формулювати їх у фізичній теорії. Розвиток нової теорії, як правило, асоціюється з великими фізиками. Ви можете згадати, наприклад, Ісаака Ньютона чи Альберта Ейнштейна. За нові теорії вже присуджено багато Нобелівських премій. Дослідники з Forschungszentrum Jülich тепер запрограмували штучний інтелект, який також впорався з цим. Їхній ШІ здатний розпізнавати шаблони в складних наборах даних і формулювати їх у фізичній теорії.

У наступному інтерв’ю професор Моріц Геліас з Інституту перспективного моделювання Forschungszentrum Jülich (IAS-6) пояснює, що таке «фізика штучного інтелекту» та наскільки вона відрізняється від звичайних підходів.

Як фізики приходять до нової теорії?

Зазвичай ви починаєте зі спостережень за системою, перш ніж спробувати запропонувати, як різні компоненти системи взаємодіють один з одним, щоб пояснити спостережувану поведінку. Потім на основі цього виводяться нові прогнози, які перевіряються. Відомим прикладом є закон тяжіння Ісаака Ньютона. Він не тільки описує силу тяжіння на Землі, але також може використовуватися для досить точного прогнозування руху планет, супутників і комет, а також орбіт сучасних супутників.

Однак шляхи, якими досягаються такі гіпотези, завжди відрізняються. Ви можете почати із загальних принципів і основних рівнянь фізики та вивести з них гіпотезу, або ви можете вибрати феноменологічний підхід, обмежившись якомога точним описом спостережень без пояснення їх причин. Складність полягає у виборі хорошого підходу з багатьох можливих підходів, його адаптації, якщо необхідно, та спрощенні.

Який підхід ви використовуєте до ШІ?

Загалом, це передбачає підхід, відомий як «фізика для машинного навчання ». У нашій робочій групі ми використовуємо методи фізики для аналізу та розуміння складної функції ШІ.

Ключова нова ідея, розроблена Клаудією Мергер з нашої дослідницької групи, полягала в тому, щоб спочатку використати нейронну мережу, яка навчиться точно відображати спостережувану складну поведінку в простішій системі. Іншими словами, ШІ прагне спростити всі складні взаємодії, які ми спостерігаємо між компонентами системи. Потім ми використовуємо спрощену систему та створюємо зворотне відображення за допомогою навченого ШІ. Повертаючись від спрощеної системи до складної, ми розробляємо нову теорію. На зворотному шляху складні взаємодії по частинах складаються зі спрощених. Зрештою, підхід не дуже відрізняється від підходу фізика, з тією різницею, що спосіб, у який збираються взаємодії, тепер зчитується з параметрів ШІ. Цей погляд на світ – пояснюючи його взаємодією між його різними частинами, які підпорядковуються певним законам – є основою фізики, звідси й термін «фізика ШІ».

У яких програмах використовувався ШІ?

Ми використали, наприклад, набір даних чорно-білих зображень із рукописними цифрами, який часто використовують у дослідженнях при роботі з нейронними мережами. У рамках своєї докторської дисертації Клаудія Мергер досліджувала, як малі субструктури на зображеннях, такі як краї чисел, складаються із взаємодії між пікселями. Виявлено групи пікселів, які мають тенденцію бути яскравішими разом і таким чином впливають на форму краю числа.

Наскільки велике обчислювальне зусилля?

Використання штучного інтелекту – це трюк, який робить розрахунки можливими в першу чергу. Ви дуже швидко досягаєте дуже великої кількості можливих взаємодій. Без використання цього трюку ви могли б дивитися лише на дуже маленькі системи. З усім тим, обчислювальні зусилля все ще великі, що пов’язано з тим, що існує багато можливих взаємодій навіть у системах з багатьма компонентами. Однак ми можемо ефективно параметризувати ці взаємодії, щоб тепер ми могли переглядати системи з приблизно 1000 взаємодіючими компонентами, тобто областями зображення до 1000 пікселів. У майбутньому завдяки подальшій оптимізації також мають стати можливими набагато більші системи.

Чим цей підхід відрізняється від інших ШІ, таких як ChatGPT?

Багато ШІ прагнуть вивчити теорію даних, які використовуються для навчання ШІ. Однак теорії, які вивчає ШІ, зазвичай не можна інтерпретувати. Натомість вони неявно приховані в параметрах навченого ШІ. Навпаки, наш підхід виділяє вивчену теорію та формулює її мовою взаємодії між компонентами системи, яка лежить в основі фізики. Таким чином, він належить до області пояснюваного ШІ, зокрема до «фізики ШІ», оскільки ми використовуємо мову фізики, щоб пояснити те, чого навчився ШІ. Ми можемо використовувати мову взаємодії, щоб побудувати міст між складною внутрішньою роботою ШІ та теоріями, зрозумілими людям.

Здається, вчені проявляють творчість, намагаючись зрозуміти людський мозок! Команда в Китаї розробила спеціальний чіп на основі того, як вони вивчають об’єкти далеко-далеко в космосі. Цей чіп розроблений, щоб допомогти їм розкрити таємниці мозку в режимі реального часу.

Новий чіп може дуже швидко аналізувати багато даних про мозок і працює над цим негайно

Проблема ось у чому: тепер вчені можуть відразу сфотографувати цілий мозок рибки даніо, але з’ясування значення всієї цієї інформації займає надто багато часу. Це як гігантський пазл без малюнка на коробці.

Китайські дослідники помітили дещо цікаве. Коли астрономи вивчають швидкі спалахи радіохвиль із космосу, їм також потрібно швидко проаналізувати багато даних. Отже, вчені взяли сторінку з підручника астрономів і розробили мікросхему зі спеціальною обчислювальною потужністю. Цей чіп може обробляти величезну кількість даних про мозок (наприклад, сотні фільмів, що відтворюються одночасно) і відразу починає розуміти їх.

Їхні дослідження, опубліковані в науковому журналі, показують, що чіп дійсно працює. Він може відстежувати активність до 100 000 клітин мозку крихітної рибки даніо. Вчені навіть використовували чіп, щоб контролювати плавання паралізованих рибок даніо, що нагадує чіп Neuralink, але не буде неправильним порівняти їх два.

Сподіваємось, цей крихітний чіп виявиться великим кроком вперед для дослідження мозку. Це може допомогти вченим зрозуміти, як наш мозок працює в режимі реального часу, що призведе до отримання нових даних або, навіть краще, нових медичних методів лікування.

Брижі піску зачаровують. Вони симетричні, але вітер, який їх викликає, зовсім не симетричний. Крім того, їх можна знайти на Марсі та на Землі. Було б ще цікавіше, якби той самий ефект, який був виявлений на Марсі, можна було б виявити і тут, на Землі. Що, якби одна єдина теорія могла пояснити їх утворення на двох різних планетах нашої Сонячної системи?

Про це стверджують фізики з Університету Бен-Гуріона в Негеві професор Хезі Їзхак і професор Іцхак Катра та їхні колеги з Данії, Німеччини, Італії, Китаю та США в Nature Geoscience.

Піщана брижа, сфотографована на Марсі марсоходом NASA Curiosity у 2015 році, показала дві чіткі моделі — великої брижі (метровий масштаб) і коротшу «ударну» брижі (дециметровий масштаб). Переважаюча теорія, запропонована з того часу, стверджує, що брижі меншого масштабу утворюються внаслідок механізму удару частинок, які переносяться вітром, як звичайні брижі на Землі, а більші брижі утворюються через гідродинамічну нестабільність, подібно до підводних брижів.

Крім того, вважалося, що фізичні умови, які породили їх на Марсі, не могли створити їх на Землі.

Проте професор Їзхак і професор Катра експериментально довели, використовуючи аеродинамічну трубу Університету Бен-Гуріона та Марсіанський тунель Орхуського університету, що таке явище може існувати на Землі — просто ми цього ще не помітили, тому що не знали, що треба його шукати.

Імітувати марсіанський пісок було нелегко, оскільки він дрібніший, ніж пісок тут, на Землі, пояснює професор Їзхак, але прорив стався, коли вони вирішили спробувати крихітні скляні кульки, щоб представляти дрібні піщинки.

Крім того, міжнародна дослідницька група запропонувала уніфіковану теоретичну основу, яка б пояснила брижі піску на Марсі та на Землі. На самому базовому рівні брижі піску на Марсі, спричинені вітром, виглядають як брижі піску на Землі, спричинені водою.

«Потрібно ще багато досліджень, як польових, так і експериментальних, щоб підтвердити нашу теорію, але це дивовижно запропонувати щось настільки радикально нове в галузі, яку я вивчаю більше ніж 20 років. Це захоплююче вийти та спробувати знайти на Землі те, що можна чітко побачити на Марсі», – каже професор Їзхак.

Черпаючи натхнення в технології космічних човників, дослідники Penn Engineering розробили новий метод синтезу важливого елемента ліпідних наночастинок (LNP). Ці LNP мають ключове значення для застосування мРНК-терапій, таких як вакцини Pfizer-BioNTech і Moderna проти COVID-19, покращуючи як простоту виробництва LNP, так і їхню ефективність у транспортуванні мРНК у клітини для медичного лікування.

У статті в N Nature Communications Майкл Дж. Мітчелл, доцент кафедри біоінженерії, описує новий спосіб синтезу іонізованих ліпідоїдів, ключових хімічних компонентів LNP, які допомагають захищати та доставляти медичні корисні навантаження. Для цієї статті Мітчелл і його співавтори протестували доставку препарату мРНК для лікування ожиріння та інструментів редагування генів для лікування генетичних захворювань.

Оптимізація виробничого процесу

Попередні експерименти показали, що ліпідоїди з розгалуженими хвостами краще доставляють мРНК до клітин, але методи створення цих молекул потребують часу та витрат. «Ми пропонуємо нову стратегію побудови для швидкого та економічно ефективного синтезу цих ліпідоїдів», — каже Сюєсян Хан, докторант лабораторії Мітчелла та один з авторів статті.

Метод передбачає поєднання трьох хімічних речовин: амінної «голови», двох алкілепоксидних «хвостів» і, нарешті, двох ацилхлоридних «розгалужених хвостів». Подібність готового ліпідоїда до космічного човника, прив’язаного до двох ракет-носіїв, не випадкова: у коледжі, згадує Хан, документальний фільм про космічний човник залишив його враженим конструкцією твердотільних ракетних прискорювачів, які дозволили шатлу вийти на орбіту. «Я подумав, що ми можемо додати два хвости гілки як «бустери» до ліпідоїду для сприяння доставці мРНК», — каже Хан.

Дійсно, додавання розгалужених хвостів призвело до разючого збільшення здатності LNP, оснащених новим ліпідоїдом, доставляти мРНК до клітин-мішеней, подібно до ракети, чиї прискорювачі дозволяють їй легше проникати в атмосферу. «Ми спостерігали різке збільшення гормону, який регулює метаболізм у цільових клітинах після доставки мРНК за допомогою цих ліпідоїдів, що справді захоплююче, якщо розглядати це як спосіб лікування ожиріння», — говорить Мітчелл.