Слова — це не просто набір звуків чи літер — це вікно у найглибші сфери людських емоцій. Дослідники з Японії тепер заглибилися в цей складний взаємозв’язок між мовою та емоціями, виявляючи ідеї, які можуть змінити наше розуміння спілкування та, можливо, навіть те, як ми спілкуємось один з одним. Результати нового дослідження було опубліковано у журналі Scientific Reports.

Завдяки інноваційному аналізу кількох мов дослідники виявили, що певні емоції, зокрема «ДОБРЕ», «ХОЧУ», «ПОГАНО» та «ЛЮБОВ», діють як центральні вузли у складній мережі емоційних виразів. Це знаменує собою значний відхід традиційних теорій, які розглядають емоції як окремі сутності. Натомість слова, які ми використовуємо для опису емоцій, нерозривно пов’язані між собою і перетинаються таким чином, який раніше неможливо було собі уявити.

У 1970-х роках психолог Пол Екман представив шість основних емоцій: щастя, смуток, огиду, страх, здивування та гнів. Пізніше Екман розширив цей основний емоційний діапазон, включивши гордість, сором, збентеження і хвилювання. Подібно до змішування кольорів для створення нових відтінків, емоції можуть змішуватися, утворюючи складні почуття. Наприклад, поєднання основних емоцій, таких як радість та довіра, може породити кохання.

Дослідження 2017 року виявило 27 різних категорій емоцій, що вказує на ще багатший та різноманітніший емоційний ландшафт, ніж вважалося раніше. Схоже, тут є тенденція до розширення палітри людських емоцій. Проте японські дослідники пішли протилежним шляхом, спрощуючи та очищаючи людські емоції, відображену через мову, аж до їхньої суті.

Нове дослідження ґрунтується на ключовій концепції лінгвістики, відомої як колексифікація. Звучить складно, але досить просто. Колексифікація відбувається, коли одне слово мови інкапсулює кілька понять, які семантично пов’язані. Наприклад, розглянемо іспанське слово “malo”, яке може означати як “поганий”, так і “суворий”, залежно від контексту. Те саме і у французькій мові зі словом mauvais. В українській мові слово “поганий” поєднується зі словом “суворий” або “потворний”. А італійською слово «ciao» може означати як «привіт», так і «до побачення».

Дослідники з Токійського університету проаналізували кілька мов і створили мережу колексифікації, яка ретельно поєднує лінгвістичні концепції.

Дослідники стверджують, що замість окремих та окремих емоцій те, як ми використовуємо слова в емоційній мові, можна розділити на «центри», кожен з яких утворює мережу підлеглих емоцій, тісно пов’язаних семантично. Таких хабів чотири: «ДОБРЕ», «ХОЧУ», «ПОГАНО» та «ЛЮБЛЮ».

“У цій статті, зосередивши увагу на колексифікації, нам вдалося виявити центральні емоції, які мають семантичну спільність з багатьма іншими емоціями”, – пояснює старший автор дослідження доктор Ікегуті. Джерело

Збираючи більш складні теплові дані, цей новий метод може покращити автономну навігацію, розпізнавання матеріалів, безпеку та інші програми. Дослідники створили нову технологію, використовуючи метаоптичні пристрої для тепловізорів. Цей метод пропонує більш детальну інформацію про об’єкти, що знімаються, потенційно розширюючи застосування тепловізорів у автономній навігації, безпеці, термографії, медичних зображеннях і дистанційному зондуванні.

«Наш метод долає проблеми традиційних спектральних тепловізорів, які часто є громіздкими та делікатними через використання великих фільтрів або інтерферометрів», — сказав керівник дослідницької групи Зубін Джейкоб з Університету Пердью. «Ми об’єднали метаоптичні пристрої та передові алгоритми обчислювальної обробки зображень, щоб створити систему, яка є одночасно компактною та надійною та має велике поле зору».

В Optica, журналі Optica Publishing Group для досліджень високого впливу, автори описують свою нову систему спектро-поляриметричного розкладання, яка використовує стопку метаповерхень, що обертаються, для розкладання теплового світла на його спектральні та поляриметричні компоненти. Це дозволяє системі візуалізації фіксувати спектральні та поляризаційні деталі теплового випромінювання на додаток до інформації про інтенсивність, яку отримують за допомогою традиційного теплового зображення.

Дослідники показали, що нову систему можна використовувати з комерційною тепловізійною камерою для успішної класифікації різних матеріалів, завдання, яке зазвичай є складним для звичайних тепловізійних камер. Здатність методу розрізняти коливання температури та ідентифікувати матеріали на основі спектро-поляриметричних сигнатур може допомогти підвищити безпеку та ефективність для різноманітних застосувань, включаючи автономну навігацію.

«Традиційні автономні підходи до навігації значною мірою покладаються на RGB-камери, які важко працюють у складних умовах, таких як слабке освітлення або погана погода», — сказав перший автор статті Сюеджі Ван, докторський науковий співробітник Університету Пердью. «Завдяки інтеграції з технологією виявлення та визначення дальності за допомогою тепла наша спектрополяриметрична теплова камера може надавати важливу інформацію в цих складних сценаріях, пропонуючи чіткіші зображення, ніж RGB або звичайні теплові камери. Як тільки ми досягнемо захоплення відео в реальному часі, ця технологія зможе значно покращити сприйняття сцени та загальну безпеку».

Робіть більше з меншим фотокамерою

Спектро-поляриметричне зображення в довгохвильовому інфрачервоному випромінюванні має вирішальне значення для таких застосувань, як нічне бачення, машинне бачення, визначення слідів газу та термографія. Однак сучасні спектро-поляриметричні довгохвильові інфрачервоні фотокамери є громіздкими та мають обмежену спектральну роздільну здатність і поле зору.

Щоб подолати ці обмеження, дослідники звернулися до метаповерхень великої площі — надтонких структурованих поверхонь, які можуть маніпулювати світлом складними способами. Після розробки обертових дисперсійних метаповерхень із індивідуальними інфрачервоними відгуками вони розробили процес виготовлення, який дозволив використовувати ці метаповерхні для створення обертових пристроїв великої площі (діаметром 2,5 см), придатних для обробки зображень. Отриманий обертовий стек має розміри менше 10x10x10 см, і його можна використовувати з традиційною інфрачервоною камерою.

«Інтеграція цих метаоптичних пристроїв великої площі з алгоритмами обчислювального зображення сприяла ефективній реконструкції спектра теплового випромінювання», — сказав Ван. «Це дозволило створити більш компактну, надійну та ефективну спектрополяриметричну тепловізорну систему, ніж це було раніше».

Класифікація матеріалів з тепловізором

Щоб оцінити свою нову систему, дослідники назвали «Purdue», використовуючи різні матеріали та мікроструктури, кожна з яких має унікальні спектрополяриметричні властивості. Використовуючи спектро-поляриметричну інформацію, отриману за допомогою системи, вони точно розрізнили різні матеріали та об’єкти. Вони також продемонстрували триразове підвищення точності класифікації матеріалів порівняно з традиційними методами тепловізійного зображення, підкреслюючи ефективність і універсальність системи.

Дослідники кажуть, що новий метод може бути особливо корисним для додатків, які вимагають детального теплового зображення. «Наприклад, у сфері безпеки це може революціонізувати системи аеропортів, виявляючи приховані предмети чи речовини на людях», — сказав Ван. «Щобільше, його компактна та міцна конструкція покращує його придатність для різноманітних умов навколишнього середовища, що робить його особливо корисним для таких застосувань, як автономна навігація».

Окрім роботи над захопленням відео за допомогою системи, дослідники намагаються покращити спектральну роздільну здатність техніки, ефективність передачі та швидкість захоплення та обробки зображень. Вони також планують вдосконалити дизайн метаповерхні, щоб уможливити більш складну маніпуляцію світлом для вищої спектральної роздільної здатності. Крім того, вони хочуть поширити метод на отримання зображень при кімнатній температурі, оскільки використання стеків метаповерхень обмежує метод об’єктами з високою температурою. Вони планують зробити це за допомогою вдосконалених матеріалів, дизайну метаповерхні та таких методів, як антиблікові покриття.

Нещодавнє дослідження показує, що вплив забруднення повітря, спричиненого викопним паливом, значно більший, ніж вважалося раніше. Відмова від використання викопного палива може призвести до значного покращення здоров’я населення.

Забруднення повітря залишається суттєвим ризиком для здоров’я населення з різними оцінками його впливу на смертність через відмінності в тому, як дослідження вимірюють взаємозв’язок впливу від впливу та типи смертей, які розглядаються. Крім того, кілька досліджень у всьому світі пов’язують смертність із конкретними джерелами забруднення повітря.

У недавньому дослідженні група під керівництвом Джоса Лелівелда та Андреа Поцера з Інституту хімії Макса Планка разом з Енді Хейнсом з Лондонської школи гігієни та тропічної медицини досліджувала вплив поступової відмови від викопного палива як на захворювання, так і на захворювання. загальну смертність, особливо зосереджуючись на пов’язаних із цим змінах у рівнях забруднення повітря.

Дослідники виявили, що більша частина (52%) тягаря смертності пов’язана з кардіометаболічними захворюваннями, зокрема ішемічною хворобою серця, яка може спричинити серцеві напади (30%). На інсульт і хронічне обструктивне захворювання легень припадає близько 16%. Близько 20% не визначені, можливо, причетні до артеріальної гіпертензії, цукрового діабету та нейродегенеративних захворювань. 

«За нашими оцінками, 5,13 мільйона смертей на рік у всьому світі пов’язані із забрудненням навколишнього повітря внаслідок використання викопного палива, і, отже, цього можна було б уникнути шляхом поступової відмови від викопного палива», — стверджує хімік атмосфери Джос Лелівелд, директор Інституту хімії Макса Планка. «Це відповідає 82% максимальної кількості смертей через забруднення повітря, яких можна було б запобігти, контролюючи всі антропогенні викиди».

Нові результати були досягнуті шляхом застосування нової моделі відносного ризику, яка оптимізує співвідношення експозиція-реакція в усьому глобальному діапазоні рівнів навколишнього впливу. Крім того, у цьому дослідженні оцінки смертності від певних причин і від усіх причин через тривалий вплив твердих частинок (PM2,5) і озону (O3) пов’язані з джерелами забруднення.

План дослідження: Метод моделювання атмосфери розрізняє категорії джерел

Вчені розробили метод моделювання глобальної атмосфери з обмеженням даних для обчислення газоподібних і твердих забруднювачів повітря та віднесли їх до категорій джерел. Атмосферну модель використовували для розрахунку часткових змін PM2,5, пов’язаних із секторами викидів, на основі комп’ютерного моделювання, у якому категорії джерел послідовно вимикалися.

«Розраховані часткові зміни нашої моделі потім були застосовані до даних спостережень із високою роздільною здатністю про забруднення твердими частинками, щоб визначити зменшення впливу відповідно до чотирьох сценаріїв викидів», — пояснює Андреа Поцер. Перший сценарій припускає, що всі джерела викидів, пов’язані з викопним паливом, будуть поступово ліквідовані. Другий і третій сценарії «на чверть» і «на півдорозі» припускають, що реалізовано 25 і 50 відсотків скорочення впливу на поступове виведення викопного палива відповідно. Нарешті, четвертий виключає всі антропогенні джерела для довідки, таким чином враховуючи лише природні джерела, такі як еоловий пил, викиди морської та наземної біосфери та природні лісові пожежі. Оскільки відповіді не є сильно нелінійними, команда вчених робить висновок, що скорочення викидів, пов’язане з використанням викопного палива, на всіх рівнях забруднення повітря може суттєво зменшити кількість смертельних випадків.

«Забруднення навколишнього повітря більше не було б основним фактором ризику для здоров’я навколишнього середовища, якби використання викопного палива було замінено справедливим доступом до чистих джерел відновлюваної енергії», — наголошує епідеміолог Енді Хейнс з Лондонської школи гігієни та тропічної медицини. «Це дослідження надає нові докази для мотивації швидкої відмови від викопного палива». Поступова відмова від використання викопного палива є надзвичайно ефективним заходом для покращення здоров’я та порятунку життя, а також головною економічною перевагою цілі Організації Об’єднаних Націй щодо кліматичної нейтральності до 2050 року.