SciOne

Добрый вечер, друзья! Новая Пушка уже на канале) https://youtu.be/O2S58HgXi1A

Казалось бы, о свойствах света мы знаем уже больше, чем нужно, однако ученые обнаружили ранее неизвестный способ взаимодействия света с веществом. Оказывается, такой материал, как кремний, на первый взгляд, скудный по своим оптическим свойствам, может излучать свет в ответ на видимое излучение, если его определённым образом обработать. Это открытие может помочь заметно улучшить, например, солнечные батареи, светодиоды и полупроводниковые лазеры. Исследователи выяснили, что фотоны могут получать значительный импульс, аналогичный импульсу электронов в твердых материалах, когда они ограничены в наноразмерных пространствах в кремнии. Хотя ученые знали об этом явлении десятилетиями, точное происхождение свечения было предметом споров. Это явление аналогично явлению комптоновского рассеяния. В 1923 году Артур Комптон обнаружил, что гамма-фотоны обладают достаточным импульсом для взаимодействия со свободными или связанными электронами, доказав, что свет обладает как волновыми, так и корпускулярными свойствами. В новых экспериментах ученые показали, что импульс гораздо менее мощного по сравнению с гамма-излечением видимого света, ограниченный нанокристаллами кремния, производит аналогичное оптическое взаимодействие в полупроводниках, что раньше считалось невозможным. Понимание природы этого взаимодействия требует возврата к работам индийского физика Ч.В. Рамана, который в 1928 году безуспешно пытался повторить эксперимент Комптона с видимым светом из-за существенной разницы в импульсах электронов и видимых фотонов. Тем не менее, его исследования неупругого рассеяния в жидкостях и газах привели к открытию колебательного эффекта Рамана и спектроскопии, получившей его имя. Новое открытие фотонного импульса в разупорядоченном кремнии связано с формой электронного рамановского рассеяния, которое, в отличие от обычного колебательного, включает различные начальные и конечные состояния электрона - явление, ранее наблюдавшееся только в металлах. Это открытие бросает вызов нашему пониманию взаимодействия света и вещества, подчеркивая критическую роль импульса фотонов. В разупорядоченных системах согласование импульсов электронов и фотонов усиливает взаимодействие - аспект, ранее связанный только с высокоэнергетическими гамма-фотонами в классическом комптоновском рассеянии. В конечном счете, это исследование прокладывает путь к расширению применения оптической спектроскопии за пределы традиционного химического анализа в область структурных исследований. Это открытие позволит повысить эффективность устройств преобразования солнечной энергии и светоизлучающих материалов, включая те, которые ранее считались непригодными для излучения света. Будущее оптоэлектроники выглядит ярким! Исследование 👾 Подписаться на SciOne 👾 #новости

Несмотря на невероятную вычислительную мощь мозга, ему все еще не под силу полностью понять самого себя. Но это не останавливает ученых, стремящихся создать полную "карту" нейронных связей — так называемый "коннектом" человеческого мозга. И вот команда исследователей из Гарварда и Google Research опубликовала полнейшую на сегодня “карту” нейронных связей в человеческом мозге. Правда, речь идет всего о крошечном образце ткани размером с маковое зернышко - всего 1 кубический миллиметр. Но даже в этом микроскопическом объеме содержится 57 000 нейронов, 230 миллиметров кровеносных сосудов и 150 миллионов синапсов. Картографирование этого крохотного фрагмента мозга породило колоссальный массив данных - 1,4 петабайта (1,4 миллиона гигабайт)! Для сравнения, это эквивалентно 28 000 двухслойных Blu-ray дисков, уложенных в стопку высотой 364 метра - выше, чем Статуя Свободы на вершине Эйфелевой башни. Представьте теперь, какой объём данных потребуется для всего мозга! Анализируя эти данные, ученые обнаружили множество интересных деталей. Они раскрасили нейроны в разные цвета в зависимости от их размера и типа, создав изображения, напоминающие густые леса. Исследователи также заметили необычные "завихрения аксонов" - странные петли, образованные длинными отростками нейронов. Возможно, это связано с эпилепсией, которой страдал донор этого образца мозга. Конечно, этот крошечный фрагмент - лишь малая часть огромной головоломки под названием "человеческий мозг". Ученые уже смогли картографировать мозг червя и половину мозга плодовой мушки. Теперь они переходят к более сложным задачам - картографированию мозга мышей. И хотя до полной "карты" человеческого мозга еще очень далеко, этот результат обнадеживает насчет будущих открытий в нейробиологии. Исследование 👾 Подписаться на SciOne 👾 #новости

Землетрясения — это, прежде всего, следствие движения тектонических плит земной коры. Однако учёные обнаружили, что некоторые землетрясения могут быть вызваны гораздо более неожиданными причинами. Например, снегопады и дожди. Учёные присмотрелись к серии землетрясений, происходивших на японском полуострове Ното с конца 2020 года. В отличие от типичной последовательности "главный толчок - афтершоки", здесь наблюдалась серия множественных продолжающихся толчков без явного основного. Более того, у этих землетрясений не было очевидного сейсмического триггера. Проанализировав данные о сейсмической активности в регионе, исследователи обнаружили любопытную закономерность. Начало серии "нетипичных" землетрясений на Ното в 2020 году оказалось синхронизировано с изменениями давления под землёй, на которые повлияли сезонные колебания погоды - выпадение осадков в виде дождей и снега. Дождь и снег увеличивают поровое давление в земных трещинах и разломах, замедляя распространение сейсмических волн. Когда вода уходит или испаряется, давление падает, и волны распространяются быстрее. Учёные разработали трёхмерную модель, которая подтвердила, что сильные снегопады могут частично объяснить многие землетрясения на Ното. Таким образом, даже такие привычные явления, как осадки, могут оказывать влияние на сейсмическую активность. Это открытие поможет лучше понять иные механизмы возникновения землетрясений и, возможно, в будущем научиться их прогнозировать. Исследование 👾 Подписаться на SciOne 👾 #новости

Представьте себе ИИ-врача, которого не колбасит из-за галлюцинаций, то есть он, например, не прописывает несуществующее лекарства от вашей реальной болезни. Так вот Google со своим ИИ-танком в виде Deep Mind, отставая в гонке универсальных моделей вроде GPT-4 и Claude 3, сделали ход конем и выпустили Med-Gemini, которая специализируется в медицинских вопросах. Это новое поколение мультимодальных систем, способных обрабатывать информацию из разных источников: текста, изображений, видео и аудио. Как работает Med-Gemini разбирается в работе на 58 страниц, ссылка на нее, как всегда, в конце поста. Для постановки диагноза и выбора лечения врачам обычно нужно сочетать свои медицинские знания с множеством других данных: симптомами, историей болезни, результатами анализов и т.д. Med-Gemini умеет искать дополнительную информацию в интернете (на профильных медицинских ресурсах, куда ходят и врачи-люди уточнить свои знания), чтобы уточнить свои ответы на медицинские вопросы. Электронные медкарты могут быть очень объёмными, но врачи должны знать, что в них содержится, могут упускать детали. Med-Gemini может находить упоминания редких заболеваний и симптомов в огромных массивах медицинских записей. В тестовых беседах Med-Gemini задавал уточняющие вопросы пациенту, жалующемуся на зудящее образование на коже, попросил фото, поставил правильный диагноз и дад рекомендации по лечению. И всё это без специального обучения именно диалогам с пациентам, по которым поди найди или сделай сколь-нибудь внушительный датасет (врачебная тайна — юридическое серьезное препятствие для таких разработок)! Конечно, исследователи признают, что предстоит ещё много работы. Необходимо учесть вопросы конфиденциальности, справедливости и безопасности, прежде чем такие системы можно будет применять в реальной медицине. Но заметьте, они в основном не инженерные, а юридические и социальные. А вы бы доверились такому врачу? Исследование 👾 Подписаться на SciOne 👾 #новости

Одна из форм прокрастинации, за которые стыдно, но меньше, чем за остальные — ролики по истории, особенно далекой и эпичной, как завоевание Англии человеком, который надолго сделал ее самой французской после Франции. Гео снял, как всегда, под стать истории — красиво, откровенно и увлекательно. https://youtu.be/IVz7W51qNjA

А давайте заставим мух играть в видеоигры? А давайте, решили авторы этого исследования. Всё ради науки, конечно, а точнее: чтобы разобраться в одной из самых удивительных и загадочных структур, созданных природой — крыльях насекомых. Это толькоа кажется, что мы уже понимаем до конца, как они работают. Например, всё еще не ясно, вплоть до инженерных деталей, как крылья насекомых преобразуют незначительные движения мышц в энергию для столь маневренного и быстрого полёта. Автор работы, помимо сложной и громоздкой экспериментальной установки, придумали целую видеоигру для мухи, чтобы одновременно регистрировать сокращения всех мельчайших мышц, приводящих в движение эти крохотные крылышки, и фиксировать их движения по всем трём осям. Крылатое насекомое окружили панорамой из светодиодных экранов. VR на минималках. Окружение в игре могло как реагировать на движения мухи, так и им можно было управлять извне. Это позволяло исследователям менять ход полёта — заставлять уклоняться влево, вправо, вверх, вниз, ускоряться или замедляться. Кажется, что смешное дело, а на деле архитектура эксперимента была очень сложной. Нужно было предельно точно (до нанометров) остлеживать движения 12 мельчайших мускулов крыльев мухи и их взаимодействия с трехмерными изменениями полета. Все операции выполнялись в реальном времени при сохранении комфортных условий для насекомых. Особенно это касалось температуры воздуха, мухи гораздо менее охотно летали при температуре выше 25 градусов по Цельсию. Для отображения работы мускулов в режиме реального времени ученые использовали микроскоп, который проецировал свет определенной длины волны на муху для возбуждения люминофора в мускулах, движения которых потом тщательно записывались. Что касается записи движения крыльев, то были использованы три высокоскоростные камеры, способные снимать с частотой 15 000 кадров в секунду. Эти камеры работали на максимально высоком разрешении, доступном для таких устройств. Снова и снова всё ради тех самых мельчайших движений и мышц. В результате собрано гигантское количество данных по 72 000 взмахам крыльев! Часть этого массива пошла на обучение нейронной сети, способной предсказывать движение крыльев по активности мышц. Также была построена физическая модель мускульной системы крылышек мухи и шарниров, к которому эти крылышки прикреплены. Пока что эксперименты проводились только на генномодифицированных плодовых мушках, но исследователи надеются, что в будущем смогут сравнить свои результаты с данными по москитам. Полученные знания авторы планируют использовать для создания компьютерных симуляций и разработки физических устройств, воспроизводящих работу крыльев. Исследование 👾 Подписаться на SciOne 👾 #новости

Нейроимпланты — это, конечно, потрясающее будущее, которое сегодня становится реальностью. Но что делать, когда эти импланты технически устареют или их производитель прекратит поддержку? Если это смартфон, вы можете просто купить новый. А если это устройство в вашем черепе, которое, например, контролирует эпилептические приступы или снимает хроническую боль? Серьезная проблема поднимается в новом исследовании, где авторы предлагают некоторые неочевидные решения неочевидных задач. В 2010м году жительнице Австралии Рите Леггетт вживили в мозг экспериментальное устройство, которое заранее предупреждало её о приступах эпилепсии, чтобы она могла вовремя принять лекарство и избежать приступа, или хотя бы прилечь и обезопасить себя. Устройство успешно функционировало, что позволяло Рите жить полноценной жизнью. Но вскоре, посреди клинического испытания, компания NeuroVista, которая разработала устройство для Риты, закрылась. Инвесторы разуверились в проекте. Всем участникам, в том числе и Рите, пришли письма с требованием удалить импланты, так как, по договору, у них не было прав на это устройство, и они не могли его оставить себе и продолжать использовать. Устройство Риты удалили, несмотря на судебные тяжбы и предложения ее семьи выкупить устройство. Позже женщина говорила, что у неё будто “забрали часть её самой”. Это не единственный подобный случай. Хотя удаления имплантов все же, как правило, удаётся избежать. Но такие юридические хитросплетения, а вовсе не научно-технологические проблемы, могут свести на нет весь эффект от лечения или терапии. И вот авторы нового исследования проанализировали более 700 таких случаев и разработали для юристов формулу, которая должна защитить пациентов. Ученые предложили формальное определение "отказа от имплантированных неврологических устройств". Это и если у компании-разработчика нет планов по медицинской, технической и финансовой поддержке импланта, если она не выполняет обязательства по поддержке устройства до конца срока службы, если игнорирует насущные потребности пациента и неспособна обеспечить доступ к импланту и его обслуживанию после завершения клинических испытаний — всё это можно и нужно фиксировать в документах, считают исследователи. По мнению учёных, это определение может стать основой для правил и политик в только зарождающейся индустрии, чтобы защитить пациентов и их врачей в случае, если производитель импланта закроется, обанкротится или просто перестанет поддерживать имплант. Тогда люди хотя бы своими силами могли бы поддерживать работу своих устройств и не бояться судебных исков. Ведь извлечение нейроимпланта — это слишком дорогая и рискованная процедура, чтобы просто у всех по умолчанию извлекать “собственность компании”. А пока что судьба пациентов с нейроимплантами на самом деле во многом зависит от удачи и доброй воли производителей. Но с ростом популярности этих устройств (по прогнозам, к 2026 году рынок нейротехнологий достигнет 17,1 млрд долларов) ситуация должна измениться. Будем надеяться, что раньше, чем кто-то всерьез пострадает из-за излишнего приволья для разработчиков. Исследование 👾 Подписаться на SciOne 👾 #новости

Скрасим выходные победителем кому милого, кому заставляющего испытывать неловкость конкурса "Станцуй свою кандидатскую", который проводит ежегодно очень серьезный и престижный научный журнал Science. Хотел стать музыкантом, но стал учёным — рассказывает о себе победитель этого года Менарио Коста. Так что видео он делал по-взрослому, со всей страстью нереализованной мечты. https://youtu.be/RoSYO3fApEc Коста изучает кенгуру, так что и клип про них. Снимали в национальном парке в Бразилии, где исследователь работал 3 года. В клипе Коста делится главным, что узнал про этих удивительных животных: 🦘 кенгуру — социальные животные, но могут переходить из одной группы в другую 🦘 у каждого кенгуру — своя уникальная личность (особый набор индивидуальных особенностей поведения) 🦘 эти особенности проявляются уже в раннем детстве 🦘 близнецы у кенгуру часто очень похожи и этими особенностями поведения, а еще так же похожи матери и их дети 🦘 несмотря на личные особенности, кенгуру стремятся подстраивать свое поведение под порядки, существующие в группе, в которой они находятся, им важнее быть, как все, чем следовать своим личным инстинктам 🦘 очень сильно то, как устроена группа, зависит от особенностей пространства, в котором она обитает 🦘 но похожие "личности" у кенгуру (со схожими особенностями поведения) стремятся сбиваться в общие группы В общем, кенгуру — классные и сложные, а вовсе не простаки. Любые же аналогии с людьми могут навести на интересные мысли, но мы все же разные, поэтому выводы про нас лучше делать по исследованиям людей 🤓 Про конкурс подробнее здесь, там же клипы других участников 👾 Подписаться на SciOne 👾 #познавательное

Новая научная загадка да ещё под самым носом. Исследователи обнаружили странный повтор в структуре различных соединений, который получил название "правило четырех". Анализ показал, что у 60% из более чем 80 000 изученных материалов минимальная повторяющаяся структурная единица содержит число атомов, кратное четырем. Самое удивительное, что ученые пока не могут объяснить причину этой аномалии. И беспокойство ученых она вызывает из-за того, что теоретически все типы структур должны быть представлены в базах данных в равной степени, а значит, и заметных отклонений на таких массивах быть не должно. А тут очень странные загогулина выпирает и совсем не чуть-чуть. Нет ли в наших данных, которые используются в сотнях исследований, некой очень серьезной ошибки, которая до сих пор ускользала из-под носа? Исследователи перепроверили работу алгоритмов, отвечающих за выделение элементарных ячеек в материалах, рассмотрели разные версии, но ни одно из предположений не подтвердилось. Даже специально разработанный алгоритм, группирующий соединения по сходству атомных свойств, не выявил иных закономерностей. Любопытно, что при анализе данных с помощью алгоритма машинного обучения, нейросеть смогла предсказывать подчинение соединения "правилу четырех" с точностью до 87%. Это намекает на существование пока неизвестного людям фактора, лежащего в основе загадочной закономерности.м. Исследование Фото: Alessandro Piglione, победитель конкурса Royal Microscopical Society’s Scientific Imaging Competition 👾 Подписаться на SciOne 👾 #новости