planetnews

Искусственный интеллект, стоящий за беспилотными автомобилями, анализом медицинских изображений и другими приложениями компьютерного зрения, основан на так называемых глубоких нейронных сетях. Сложно смоделированные, они состоят из слоев взаимосвязанных «нейронов» - математических функций, которые отправляют и получают информацию, и «срабатывают» в ответ на особенности входных данных. Первый слой анализирует необработанные входные данные, такие как пиксели в изображении, и передает эту информацию на следующий уровень, пока в конечном итоге не будет определено, что находится во входном изображении.

Но вот в чем проблема, - говорит профессор компьютерных наук Duke Синтия Рудин. «Мы можем ввести, скажем, рентгеновский снимок и увидеть результат анализа, но трудно понять, что происходило в процессе такого анализа». Это так называемая проблема «черного ящика». То, что происходит в голове машины - скрытые слои сети - часто непостижимы даже для людей, которые ее построили. «Проблема с моделями глубокого обучения в том, что они настолько сложны, что мы на самом деле не знаем, что они изучают», - сказал Чжи Чен, доктор философии. «Их рассуждения могут быть совершенно неправильными».

Команда Duke попробовала другой подход. Их метод обучает сеть показывать свою работу, демонстрируя понимание. Это помогает узнать, как различные концепции представлены на разных уровнях сети. Например, имея изображение библиотеки, этот подход позволяет определить, насколько разные уровни нейронной сети полагаются на свое ментальное представление «книг» для идентификации сцены.

Фото: Duke University School of Nursing

Исследователи обнаружили, что с небольшой корректировкой нейронной сети можно идентифицировать объекты и сцены на изображениях и при этом получить существенную интерпретируемость в процессе рассуждений сети. Когда только один нейрон контролирует информацию об одном понятии, гораздо легче понять, как сеть «думает». «Техника очень проста в применении», - сказал Рудин.

Исследователи говорят, что их модуль можно подключить к любой нейронной сети, которая распознает изображения. В одном эксперименте они подключили его к нейронной сети, обученной обнаруживать рак кожи на фотографиях. Но прежде чем ИИ сможет научиться определять меланому, он должен узнать, что отличает меланомы от нормальных родинок и других доброкачественных пятен на коже, просеивая тысячи обучающих изображений, помеченных экспертами по раку кожи.

«Наш метод выявил недостаток, который существует на сегодняшний день», - сказал Рудин. «И показывает, почему мы не должны слепо доверять моделям «черного ящика», не имея ни малейшего представления о том, что происходит внутри них, особенно в случае сложных медицинских диагнозов».

Работа команды опубликована в журнале Nature Machine Intelligence. Подготовлено по материалам techxplore.com

Прямые поставки новостей в Telegram

Доцент школы геронтологии им. Леонарда Дэвиса (USC Leonard Davis), доцент Марк Вермулст и его коллеги сделали открытие, используя новейшие методы кругового секвенирования, чтобы определить, как часто молекулы, называемые РНК-полимеразами, совершают ошибки, когда они читают (или «транскрибируют») нашу ДНК. РНК-полимеразы обращаются к ДНК для создания временных копий генов, которые используются для создания белков, необходимых для поддержания жизни и здоровья.

Воздействие мутагенов, вызывающих мутации, может не только вызвать изменения в ДНК, но и вызвать ошибки, когда гены транскрибируются для образования белков, что может быть важным фактором причин возрастных заболеваний.

«Молекула, выполняющая чтение и запись, - это то, что вносит ошибки, даже если сама ДНК не мутировала», - пояснил Вермулст.

Чтобы продемонстрировать, что мутаген, который может вызывать генетическую мутацию, ведёт к ошибкам, Вермулст и его команда подвергли дрожжевые клетки воздействию химического вещества N-метил-N'-нитро-N-нитрозогуанидина (MNNG). Клетки, подвергшиеся воздействию MNNG, показали гораздо больше ошибок, чем неэкспонированные клетки, и, кроме того, количество ошибок значительно превышало количество мутаций ДНК. Команда подтвердила аналогичные результаты, когда эксперименты были повторены на клетках видов червей C.elegans, плодовых мух D.melanogaster и мышей.

Мутации ДНК возникают, когда геном неточно копируется во время деления клетки, в результате чего вновь сформированные клетки имеют ошибку в ДНК. «При каждой мутации ДНК, которая в конечном итоге возникает, совершается в сотни раз больше ошибок транскрипции», - сказал руководитель исследования.

Изображение: Wikimedia Commons, the free media repository

Гены, кодирующие белок, указывают какие аминокислоты и в каком порядке располагать, а также контролируют белки. Ошибки приводят к образованию кластеров нефункционирующих белков, которые препятствуют правильной работе клеток. Это поднимает вопросы о том, как эти ошибки могут играть роль в таких заболеваниях, как болезнь Альцгеймера, Паркинсона и амиотрофический склероз.

«Это важное открытие в контексте генетической токсикологии. Всё что мы едим и пьем, может считаться безопасным, т.к. не приводит к генетическим изменениям, но приводит к ошибкам транскрипции, оставаясь незамеченным.»

Он надеется, что это исследование установит новые связи между устоявшимися столпами исследований старения - повреждение ДНК, митохондриальная дисфункция, окислительные виды и другие. Это также может помочь определить источники симптомов расстройства дефицита репарации ДНК, при котором пациенты не могут должным образом восстановить повреждения своего генома, что приводит к ускоренному старению или повышенному риску рака.

Подготовлено по материалам Phys.org

Каждый год люди пытаются сделать самую большую рождественскую елку, такую как рождественская елка Губбио, образованная тысячами огней на склонах горы Ингино или трансмиссионная мачта высотой 372 метра в Лопике, в Нидерландах. Маура Виллемс, студентка факультета прикладной физики Делфтского технологического университета (TU Delft), решила поступить наоборот. Она создала, вероятно, самую маленькую рождественскую елку в мире.

Фото: TU Delft

Виллемс работает со сканирующим туннельным микроскопом, очень сложным устройством, способным сканировать отдельные атомы и даже изменять их положение. Она использует этот микроскоп для создания небольших структур, буквально атом за атомом, чтобы изучить их квантово-механические свойства.

Но иногда высокие технологии можно использовать и для чего-то более увлекательного.

Виллемс пришла в голову идея сделать рождественскую елку, удалив 51 атом из идеальной кристаллической решетки. Дерево имеет высоту ровно 4 нанометра или 4 миллионных миллиметра. Но это, правда, не считая верхушки дерева.

Подготовлено по материалам Phys.org

Земля, как известно, выделяет тепло. Чем глубже вы спуститесь, тем выше будет температура. На глубине 25 км температура достигает 750°C; в ядре она, как говорят, составляет 4000°C. Извержения вулканов, гейзеры и землетрясения - все это признаки внутренней электростанции Земли.

Средний тепловой поток поверхности планеты составляет 87 мВт/м2, то есть 1/10 000 энергии, получаемой от Солнца. Это означает, что Земля излучает в общей сложности 47 тераватт , что эквивалентно нескольким тысячам атомных электростанций. Источник тепла Земли в свое время оставался загадкой, но теперь мы знаем, что большая его часть является результатом радиоактивности.

В результате Большого взрыва образовалась материя в форме протонов, нейтронов, электронов и нейтрино . Для образования первых атомов потребовалось около 370 000 лет - протоны притягивали электроны, производя водород. Дейтерий и гелий образовались в процессе, называемом нуклеосинтезом Большого взрыва. К счастью для нас состав Земли включает в себя все природные элементы, от простейшего атома водорода до тяжелых атомов, таких как уран, углерод, железо - всю таблицу Менделеева. Внутри земных недр находится целый комплекс элементов, расположенных внутри различных слоев. Но все это теория и мы мало знаем о внутренней части нашей планеты. Самые глубокие шахты достигают глубины не более 10 км, в то время как радиус земли составляет 6500 км. Научные знания были получены посредством сейсмических измерений. Используя эти данные, геологи разделили структуру Земли на несколько слоев, с ядром в центре, твердым внутри и жидким снаружи, за которым следуют нижняя и верхняя мантия и, наконец, кора. Земля состоит из тяжелых, нестабильных элементов и поэтому радиоактивна, а это означает, что есть еще один способ узнать о ее глубинах и понять источник ее тепла.

Фото: SNOLAB

Несколько слов о радиоактивности - это обычное и неизбежное природное явление. Все на Земле радиоактивно, то есть все производит элементарные частицы (человек испускает несколько тысяч в секунду). Во времена Марии Кюри никто не боялся радиоактивности. Более того, считалось, что это оказывает благотворное влияние: кремы для красоты были сертифицированы как радиоактивные, а литература тех дней превозносила радиоактивные свойства минеральной воды. Морис Леблан писал о термальном источнике, спасшем его главного героя Арсена Люпена во время одного из приключений: «Вода содержала такую энергию и мощь, что делала ее настоящим фонтаном молодости, свойства которой проистекают из ее невероятной радиоактивности». (Морис Леблан, "La demoiselle aux yeux verts" , 1927)

Существуют различные виды радиоактивности, каждый из которых связан с высвобождением частиц и излучением энергии. Сейчас мы говорим о «бета-распаде», когда испускаются нейтрино. Электрон поглощается, как только он образуется, но нейтрино обладает удивительной способностью проникать через широкий спектр материалов. Вся Земля прозрачна для нейтрино, поэтому обнаружение нейтрино, порожденных радиоактивным распадом внутри Земли, должно дать нам представление о том, что происходит на ее самых глубоких уровнях. Для этого можно использовать геонейтрино - они предоставляют оригинальный способ исследования глубин Земли. Хотя их обнаружение непростая задача, поскольку они слабо взаимодействуют с веществом. Но некоторые детекторы способны осуществлять такого рода исследования.

Геонейтрино в основном возникают из тяжелых элементов с очень длительным периодом полураспада, свойства которых полностью изучены в результате лабораторных исследований: в основном это уран, торий и калий. Например, при распаде одного ядра урана-238 высвобождается в среднем 6 нейтрино и 52 мегаэлектронвольта энергии, переносимых высвобождаемыми частицами, которые затем оседают в веществе и выделяют тепло.

На практике же необходимо проводить совокупные измерения в месте обнаружения потоков. К исследованиям добавились два недавних эксперимента: с детектором KamLAND, весом 1000 тонн под японской горой, и детектором Borexino , который расположен в туннеле под горой Гран-Сассо в Италии и весит 280 тонн. Чтобы обнаружить нейтрино с Земли или космоса, нужен метод обнаружения, эффективный при низких энергиях. Нейтрино взаимодействуют с протонами, и полученные частицы излучают наблюдаемый свет.

KamLAND зафиксировал более 100 случаев, а Borexino - около 20, которые можно отнести к обнаружению геонейтрино, с коэффициентом неопределенности 20-30%. Нельзя точно определить их источник, но это общее измерение, хотя и довольно грубое, соответствует предсказаниям моделирования в пределах полученной низкой статистики. Поэтому традиционная гипотеза о некоем ядерном реакторе в центре Земли , состоящем из шара делящегося урана, как на атомных электростанциях, теперь исключена. Деление не является спонтанной радиоактивностью, а стимулируется медленными нейтронами в цепной реакции. В настоящее время разрабатываются новые, более эффективные детекторы: канадский SNO + и китайский Juno , которые улучшат наши знания о геонейтрино.

«Отнюдь не уменьшая его, добавление невидимого к видимому только обогащает последнее, придает ему смысл, завершает его». (Поль Клодель, «Позиции и предложения» , 1928 г.)

Подготовлено по материалам Phys.org

В дополнение к трем нормальным состояниям материи (твердое, жидкое и газообразное), которые мы наблюдаем вокруг себя каждый день, существует дополнительное состояние, называемое плазмой, которое существует только при высоких температурах. В этих условиях электроны отделяются от своих родительских атомов, оставляя после себя положительно заряженные ионы. В космической плазме электроны и ионы редко сталкиваются друг с другом, а это означает, что они могут сосуществовать в разных условиях, например, при разных температурах. Однако нет очевидной причины, по которой они должны иметь разные температуры, если только какая-то сила не воздействует на них по-разному. Долгое время оставалось загадкой почему ионы в космической плазме обычно горячее электронов.

Фото: Йохей Кавазура

Один из способов нагрева плазмы - турбулентность. Хаотические колебания турбулентности плавно перемешиваются с частицами, а затем их энергия превращается в тепло. Чтобы определить роль различных типов флуктуаций в нагреве плазмы, международная группа под руководством Йохея Кавадзуры из Университета Тохоку в Японии выполнила первое в мире моделирование космической плазмы, включая два типа флуктуаций: поперечные колебания силовых линий магнитного поля и продольные колебания давления. Они использовали нелинейное гибридное гирокинетическое моделирование, которое особенно хорошо подходит для моделирования медленных колебаний. Это моделирование проводилось на нескольких суперкомпьютерах, включая ATERUI II в Национальной астрономической обсерватории Японии.

Результаты показали, что продольные флуктуации смешиваются с ионами, но игнорируют электроны. С другой стороны, поперечные флуктуации могут смешиваться как с ионами, так и с электронами. «Удивительно, но продольные колебания разборчивы в отношении видов-партнеров, с которыми они могут смешиваться», - говорит Кавазура. Это ключевой результат для понимания отношения нагрева ионов к электронам в плазме, наблюдаемой в космосе, например, вокруг сверхмассивной черной дыры в Галактике M87.

Подготовлено по материалам Phys.org