Аддитивное металлическое производство – прорывная технология этого столетия, которая позволяет создавать металлические изделия по их 3D-модели путем «печати» слой за слоем. Трехмерная наплавка металлами обладает высоким потенциалом внедрения в таких отраслях, как авиация, автомобилестроение, судостроение и энергетика. Технология позволяет создавать изделия сложной формы с минимальными потерями материала, что особенно важно при использовании дорогостоящих сплавов. В настоящий момент для контроля трехмерной наплавки оператору нужно непрерывно следить за процессом, при этом печать одного изделия может занимать несколько дней. Ученые Пермского Политеха вместе со школьниками разрабатывают интеллектуальную систему контроля проволочного аддитивного производства. С ее помощью можно автоматизировать производственный процесс и определение дефектов, сократить время проверки печати и достичь более высоких стандартов качества.
Привлечение школьников ведется в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».
Аддитивные технологии играют ключевую роль в производстве сложных деталей для авиастроительной отрасли, обеспечивая необходимые механические характеристики, такие как прочность и термостойкость. В нефтегазовой отрасли 3D-печать также находит своё применение в создании заготовок, которые впоследствии преобразуются в готовые детали.
Главные преимущества такой технологии – это возможность изготовления различных металлических изделий на одной производственной линии, существенное снижение временных и финансовых затрат. Это играет ключевую роль для наукоемких отраслей промышленности, так как срок изготовления литейных деталей уменьшается с 6-9 месяцев до 3-7 дней, а промежуточных заготовок с 3-12 месяцев до 3-14 дней.
Вместе с учеными ПНИПУ команда школьников разрабатывает интеллектуальную систему контроля процессов проволочного аддитивного производства. Она состоит из двух частей: в аппаратную входят камера и датчики, а в программную – нейронная сеть. Использование комплекса позволит в автоматическом режиме контролировать прирост слоя и получаемую геометрию изделия, определять дефекты сварочных швов и информировать о них оператора.
Система контроля установлена на роботе-манипуляторе рядом со сварочной горелкой. Первоначально робот выполняет наплавку слоя, следуя заданной траектории. Затем он смещается так, чтобы снова пройти эту траекторию, но уже датчиками. Если сделано плохо, то процесс останавливается и оператор получает уведомление. На экране управления отображается, на каком участке траектории произошла ошибка. Оператор может навести на него и посмотреть подробную информацию: система покажет фотографии – одну простую, вторую обработанную нейросетью, на которой будет цветами отмечены дефекты. Таким образом, можно оставлять робота, пока он не подаст звуковой сигнал о проблеме.
– Мы используем новейшие технологии машинного обучения, включая нейросети, которые умеют распознавать изображения. Благодаря этому наша разработка может учиться на огромном количестве данных и очень точно находить ошибки в сварных швах. Ее можно настроить так, чтобы она отвечала специфическим требованиям нашего производства. Например, если нам нужно работать с новым типом металла, мы можем добавить параметры, которые помогут системе лучше распознавать дефекты именно для этого металла, – поделился ученик Политехнической школы ПНИПУ Айдар Муниров.
– Целевая аудитория проекта – это организации, использующие в своем производстве аддитивные роботизированные комплексы. Наша лаборатория оснащена специализированным роботом-манипулятором, где мы проводим тестирование нашей системы по наплавке сложнопрофильных заготовок. Поскольку заказы на изготовление этих деталей поступают от реальных промышленных предприятий, наш проект имеет не только теоретическую значимость, но и практическую применимость, – поделился руководитель школьного проекта, научный сотрудник лаборатории методов создания и проектирования систем «материал-технология-конструкция» ПНИПУ Роман Давлятшин.
В будущем разработка ученых Пермского Политеха позволит автоматизировать процесс «выращивания» металлических заготовок. Результатом станет прототип устройства, который может определять дефекты и следить за высотой наплавленного слоя, чтобы контролировать геометрию выращиваемого изделия. Такая система контроля сварки уменьшит ошибки и количество брака, повысит качество работы комплексов.
Недавно проведенное тщательное исследование показало, что внутреннее ядро Луны представляет собой твердый шар с плотностью, схожей с плотностью железа. Ученые надеются, что это открытие поможет урегулировать длительные споры о том, твердое ли внутреннее ядро Луны или же оно расплавлено, и способствует более точному пониманию истории Луны, а также всей Солнечной системы.
Исследование под руководством Артура Брио из Французского национального центра научных исследований проливает свет на развитие магнитного поля Луны и поддерживает теорию, что в первый миллиард лет существования Солнечной системы произошел значительный переворот мантии Луны. Такие выводы были сделаны на основе анализа сейсмических данных, полученных в результате изучения акустических волн от землетрясений и их отражений от внутренних слоев Луны.
Имеющиеся сейсмические данные с миссии Apollo позволяют с трудом однозначно определить состояние внутреннего ядра Луны. Несмотря на известное наличие жидкого внешнего ядра, обсуждение его состава все еще активно среди ученых. Существующие модели как с твердым, так и с полностью жидким ядром одинаково хорошо соответствуют собранным данным.
Для более точной картины, команда Артура Брио использовала данные от космических миссий и эксперименты с лунным лазерным дальномером, что позволило составить детальный профиль различных аспектов Луны, включая ее деформацию под влиянием Земли, изменение расстояния до Земли и плотность.
Компьютерное моделирование различных моделей внутренней структуры Луны показало, что теория активного переворота глубоко в мантии Луны является наиболее вероятной. Это предполагает, что более плотные материалы опускаются к центру, в то время как менее плотные поднимаются вверх. Эти процессы давно рассматриваются как возможное объяснение наличия определенных элементов в вулканических районах Луны. Исследование также подтверждает, что внутреннее ядро Луны по своей структуре напоминает земное, с жидким внешним слоем и твердым внутренним ядром.
По результатам моделирования, радиус внешнего ядра Луны составляет около 362 км, а внутреннего — 258 км, что приближается к 15% от общего радиуса Луны. Плотность внутреннего ядра составляет приблизительно 7,822 кг/м³, близкая к плотности железа.
В 2011 году аналогичные результаты были получены командой планетологов под руководством Маршалла Рене Вебера из НАСА, которые исследовали внутреннее ядро Луны, используя данные миссий Apollo. Их выводы подтвердили наличие твердого ядра с радиусом около 240 км и плотностью около 8 тыс. кг/м³. Эти исследования также указывают на важность понимания состава ядра Луны для объяснения уменьшения магнитного поля, связанного с конвекцией в ядре.
Новые данные подтверждают, что поверхность Луны химически несимметрична из-за переворота мантии в раннем периоде ее существования, что привело к перемещению материалов с внешних слоев на внутренние и наоборот.
В прошлой заметке (тут) я пытался нагнать ужаса, чтобы показать, что технологии искусственного интеллекта в последние годы развиваются исключительно стремительно. И три кита, на которых это развитие зиждется - это:
Развитие аппаратных средств. В первую очередь - графических ускорителей (видеокарт). Недаром Nvidia, которая продает связку из видеокарт и софта к ним, уверенно идет к статусу самой дорогой компании мира (сейчас, по разным оценкам, она на 3 или даже на 2-м месте). Сила GPU - в способности распараллеливать вычисления, а это как раз то, что нужно нейронным сетям. Раньше работа с таким оборудованием была доступна гиками из пары десятков государственных и частных компаний по всему миру, сейчас - любому школьнику с игровым компом.
Совершенствование алгоритмов обучения и оптимизации. Первые, базовые алгоритмы обучения нейросетей появились еще в 70-е годы. Например, то же алгоритм обратного распространения ошибки, который остается базовым для обучения нейросетей до сих пор, впервые был представлен в статье 1974 года - 50 лет назад! Но более тонкие, продвинутые и эффективные алгоритмы появились совсем недавно и продолжают появляться. Причем во многом это стало возможным именно благодаря повышению доступности графических ускорителей. Больше исследователей - больше разнообразных попыток, больше практических результатов, значительная часть которых, кстати, не имеет под собой глубокого основания. Франсуа Шолле - один из ведущих разработчиков популярного нейросетевого фреймворка TensorFlow, признается в одной из книг: "...машинное и в особенности глубокое обучение не имеют мощной математической платформы и основываются почти исключительно на инженерных решениях. Это практическая дисциплина, в которой идеи чаще доказываются эмпирически, а не теоретически".
Появление Интернета и порожденных им наборов данных для обучения нейросетей (тексты, изображения, видео). Каждый раз, когда проходите капчу, выбирая на картинке все светофоры и велосипеды, вы участвуете в священном процессе разметки данных, помогая обучать систему машинного зрения.
Здорово! Но что же все-таки не дает искусственному интеллекту убить всех человеков стать по-настоящему "сильным" и приобрести все атрибуты человеческого сознания?
Судя по-всему, таким ограничителем является сама природа компьютеров, подчиняющаяся принципам Тьюринга, и теорема Курта Гёделя о неполноте. Давайте по порядку.
Вообще, современные взгляды на моделирование сознания могут быть сведены к четырем парадигмам:
A. Всякое мышление есть вычисление. В частности, ощущение осмысленного осознания есть не что иное, как результат выполнения соответствующего вычисления. B. Cознание представляет собой характерное проявление физической активности мозга. Хотя любую физическую активность можно моделировать посредством той или иной совокупности вычислений, численное моделирование как таковое не способно вызвать осознание. C. Cознание является результатом соответствующей физической активности мозга, однако эту физическую активность невозможно должным образом смоделировать вычислительными средствами. D. Cознание невозможно объяснить в физических, математических и вообще научных терминах.
Сразу отбросим агностическую точку зрения D разу как не соответствующую научному мировоззрению и посмотрим на оставшиеся три, причем особенно пристально - на первую из них. По сути, все наши попытки создать сильный искусственный интеллект к настоящему времени являются вариантами реализации парадигмы А. Она предполагает, что, если придумать достаточно сложный алгоритм, мы сможем воспроизвести любой аспект человеческого сознания. Вот тут на сцену и выходит троица персонажей: Черч, Тьюринг и Гёдель.
Первые двое заложили математическую основу работы всех без исключения современных вычислительных устройств в виде тезиса Черча (или тезиса Черча-Тьюринга). В первоначальной форме, предложенной американским логиком Алонзо Черчем в 1936 году, этот тезис гласил, что любой процесc, который можно корректно назвать «чисто механическим» математическим процессом, — т.е. любой алгоритмический процесс — может быть реализован в рамках конкретной схемы, открытой самим Черчем и названной им лямбда-исчислением (λ-исчислением). То есть существует математическая система, которая позволяет описать любой алгоритм. А машина Тьюринга, которая является описанием абстрактного компьютера, гарантированно реализует этот алгоритм, выполняя наборы простых действий (считать данные из ячейки памяти, выполнить инструкцию, переместиться к другой ячейке, записать новые данные и т.д.). И все это очень строго, формально и доказательно. Прекрасно. Остается открыть или описать достаточно сложные алгоритмы для всех функций нашего сознания и подсознания. Да, обращу Ваше внимание еще на одну важную деталь: алгоритм должен решить задачу за конечное число шагов. Если в результате выполнения алгоритма мы уходим в бесконечный цикл или бесконечную рекурсию (компьютер "зависает"), такое решение алгоритмом не является.
Так вот, Курт Гёдель, доказав свою "Теорему о неполноте", поставил всех перед крайне неудобным фактом: любая формальная теория либо неполна, либо противоречива.
Но Черч создал теорию, обладающую полнотой! Именно это позволяет ей описать любой алгоритм. А Гёдель утверждает, что если ваша теория полна, то она неизбежно противоречива, то есть содержит утверждения, которые нельзя ни доказать, ни опровергнуть средствами самой этой теории (Sic!). Причем таких утверждений может быть бесконечное количество. Есть много следствий из этого неприятного факта. Например, можно сказать, что любая теория содержит проблемы, которые не могут быть решены в рамках самой теории и требуют её обобщения, "надстройки" новых правил. Но фокус заключается в том, что как только мы делаем эту нажстройку, в ней тут же появляются новые недоказуемые и неразрешимые проблемы. Прямо "Уловка-22".
На бытовом уровне это означает, что тьюринговскому компьютеру всегда можно поставить задачу, которую он не сможет решить, не уходя в бесконечный перебор, поскольку не сможет ни подтвердить, ни опровергнуть некоторое утверждение. Приведем такой пример. Дадим компьютеру задачу: "Найди два натуральных числа, сумма квадратов которых является отрицательным числом". Если не давать компьютеру готовое знание о том, что это невозможно (сумма квадратов не может быть отрицательной), то он вынужден будет следовать простому алгоритму: взять число, возвести в квадрат, взять второе, тоже возвести в квадрат, сложить. Проверить, является ли сумма числом меньше нуля. Нет? Попробовать другую пару цифр. И еще. И еще. Поскольку множество натуральных чисел не является конечным, этот перебор никогда не закончится. У компьютера не будет оснований для останова. Иными словами, даже такая простая задача алгоритимически невычислима! И тут не спасет ни наращивание вычислительных мощностей, ни новое усложнение формальной теории.
И самое вот самым важным для нас в контексте рассматриваемой проблемы является следующее следствие из Теоремы Геделя: нельзя создать такую формальную систему логически обоснованных математических правил, доказательства которой было бы достаточно, хотя бы в принципе, для доказательства всех истинных теорем элементарной арифметики.
То есть способность человека к пониманию и постижению сути вещей невозможно свести к какому бы то ни было набору вычислительных правил. Иными словами, нельзя создать такую систему правил, которая оказалась бы достаточной для доказательства даже тех арифметических положений, истинность которых, в принципе, доступна для человека с его интуицией и способностью к пониманию, а это означает, что человеческие интуицию и понимание невозможно свести вообще к какому бы то ни было набору правил.
Приехали.
Помните советский фильм "Отроки во вселенной"?. Вот в этом эпизоде показан блестящий пример боевого применения теоремы Гёделя против киборгов, построенных на баз тьюринговской машины (не удивлюсь, кстати если окажется, что в числе научных консультантов был математик, подсказавший такую вот идею).
Для дополнительной иллюстрации отсутствия кaкoгo бы то ни было реальноrо понимания у современных компьютеров рассмотрим исходную шахматную позиuию, приведенную на схеме:
Начальная расстановка фигур в шахматной задаче, неверно решенной суперкомпьютером Deep Thought:
Любому человеку, знакомому с правилами шахматной игры, понятно, что в этой позиции черные имеют существенное преимущество по фигyрам в виде двух ладьей и слона. И все же белые легко избегают поражения, просто делая ходы королем на своей стороне доски. Стена из пешек для черных фигyр непреодолима, и черные ладьи или слон не представляют для белых никакой опасности, если бесконечно делать ходы королем. Но для компьютера недоступно понятие бесконечности, он может лишь просчитывать большое количество комбинаций, ограниченное доступным временем и его вычислительной мощностью. Поэтому когда эту позицию (белые начинают) предложили компьютеру «Deep Thought» — самому мощному на то время (1990-е годы) шахматному компьютеру, имеющему в своем активе несколько побед над гроссмейстерами-людьми, он тут же совершил грубейшую ошибку, взяв пешкой черную ладью, что разрушило заслон из пешек и поставило белых в безнадежно проигрышное положение:
Ход суперкомпьютера Deep Thought
Человек понимает стратегию выигрыша, оперируя понятием "бесконечность", компьютер же перебором просчитывает лучший вариант в конечном пространстве возможностей.
Нобелевский лауреат Роджер Пенроуз в своих книгах "Тени разума" и "Новый ум короля" неоднократно приводит примеры наличия неалгоритмической составляющей в нашем мозге. Он детально рассматривает точки зрения B и С,при этом приводит весьма убедительные доводы в пользу точки зрения C, которая предполагает, что обладающий сознанием мозг функционирует таким образом, что его активность не поддается никакому из известных нам типов численного моделирования. Основой сознания по Пенроузу выступают квантовые процессы, происходящие в нанотрубках мозга. Теория настолько же интересная, насколько и спорная. Однако запомним ключевой термин - квантовые процессы. Именно они (если верить сэру Роджеру) помогают нам приходить к решению скачкообразно, дискретно, схлопывая волновую функцию вероятности.
Ну хорошо. Гёдель выстроил неразрушимую стену на пути появления истинно мыслящих машин, работающих по заветам Черча и Тьюринга. Однако данное фундаментальное ограничение вовсе не означает, что отдельные аспекты сознания совершенно невозможно моделировать. Что же заставляет думать таким образом?
Ряд выдающихся ученых и мыслителей, начиная с античных времен, выдвигали предположения о материальности духовного мира и происходящих в нем процессов. Так, например, для Фрейда ментальные процессы не менее реальны, чем физические и химические процессы. Идеи, желания, чувства, эмоции, переживания взаимодействуют друг с другом подобно тому, как взаимодействуют физические тела:
Я, следовательно, подтвердил, что забытые воспоминания не исчезли. Больной владел еще этими воспоминаниями, и они готовы были вступить в ассоциативную связь с тем, что он знает, но какая-то сила препятствовала тому, чтобы они сделались сознательными, и заставляла их оставаться бессознательными. Существование такой силы можно было принять совершенно уверенно, так как чувствовалось соответствующее ей напряжение, когда стараешься в противовес ей бессознательные воспоминания привести в сознание больного. Чувствовалась сила, которая поддерживала болезненное состояние, а именно — сопротивление больного.
Лауреат нобелевской премии и один из основоположников квантовой физики Вольфганг Паули был сторонником идеи о том, что:
В будущей науке реальность не будет ни ментальной, ни физической, а каким-то образом обеими из них сразу, и в то же время ни той или другой по отдельности …Наиболее важная и в высшей степени сложная задача нашего времени – заложить новую идею реальности…И самое оптимальное, если бы физика и душа представлялись как комплементарные аспекты.
Кстати, Паули снились сны. Странные, необычные, сны, наполненные архетипичными образами. Настолько странные и необычные, что их анализ лег в основы теории...Карла Густава Юнга, для которого Паули был не только пациентом, но и близким другом. Воистину, история науки порой закручена сильнее детектива.
Великий русский ученый В.М. Бехтерев (кстати, уроженец Елабуги, где я сейчас работаю. Еще одно совпадение?) также считал, что мысли являются материальными объектами и представляют собой лишь особый вид энергии:
«Необходимо признать, что все явления мира, включая и внутренние процессы живых существ или проявления «духа», могут и должны быть рассматриваемы как производные одной мировой энергии, в которой потенциально должны содержаться как все известные нам физические энергии, так равно и материальные формы их связанного состояния и, наконец, проявления человеческого духа»
И, наконец, выдающийся физик Макс Тегмарк в марте 2015 года опубликовал статью «Сознание как состояние материи», в которой делается заявка на выстраивание полноценной математической формализации для устройства и работы сознания:
Я предполагаю, что сознание может быть понято как еще одно состояние материи. Точно так же, как существует много типов жидкостей, имеется множество типов сознания
Таким образом, вполне естественно попытаться создать формальную теорию для математического описания взаимодействия в пространстве бессознательного ментальных объектов: идей, ассоциаций, мыслей.
Для этого "всего лишь" необходимо выбрать соответствующую систему координат и установить законы перехода системы из состояния в состояние. Большинство исследователей во всем мире идут по пути использования для моделирования сознания той же вещественной системы координат, которая использовалась для описания материального макромира. В сотнях лабораторий по всему миру создаются все более и более точные вещественные декартовы карты активации нейронов в головном мозге, однако данный факт практически не приблизил нас к пониманию феномена сознания.
Не исключено, что неудачи в данном направлении обусловлены не вполне корректным выбором математического аппарата для построения формализованной модели сознания. Вполне вероятно, что мы все все это время пытались приспособить для описания сознания "неправильные" числа, не предназначенные для этого самой Вселенной. Оказывается, у наших "привычных" вещественных чисел есть "близнец", который обладает рядом удивительных свойств. Этот близнец известен под именем p-адических чисел (читается "пэ-адические").
Этим числам я постараюсь посвятить следующую публикацию, если будут желающие послушать. Но в качестве спойлера напишу следующее: знаменитая теорема теории чисел — теорема Островского утверждает, что существует всего два варианта задать непрерывное поле (континуум) чисел: либо использовать вещественные числа, либо p-адические.
Но если вещественные числа, как показала практика, не подходят для создания модели сознания, то, в силу теоремы Островского, такая модель может быть только ... p−адической! Здесь уместно привести высказывание одного из известных исследователей биофизики С.В.Козырева:
«Неэффективность математических методов в биологии может быть связана именно с тем, что к биологии пытались применять, как и к физике, методы вещественного анализа, в то время как базовые модели биологии, возможно, должны выражаться на ультраметрическом языке»
Стоит ли удивляться, что эти самые p-адические числа оказались удивительно удобными при описании...квантовых процессов и первыми в практической работе из стали активно использовать физики-теоретики? Помните Пенроуза и его мысль о порождении сознания квантовыми процессами в нано-трубках мозга? Почти мистические подсказки, расставленные тут и там Вселенной, как мне кажется...Причем подсказок этих не одна и не две. И в следующей публикации я постараюсь рассказать об этом подробнее, призвав на помощь Аристотеля и Декарта.
Хочу поделиться своим исследованием на остросоциальную тему. Уверена, она касается большинства из нас.
Введение. С каждым годом кулично-пасочная продукция занимает все большую нишу хлебало-булочных изделий в связи с ростом спроса. Рост этот выражается как в увеличении периода спроса, так и количества, в некоторых случаях и размера, потенциальных покупателей. Если еще несколько лет назад куличи приобретались только к празднику Пасхи, то теперь продажи начинаются за 3 недели до, и заканчиваются через 2 недели после праздника. Очевидно, что кулич перестал носить характер атрибута религиозного праздника и перешел в ранг сдобы, рассчитанной на массового и неодухотворенного покупателя. Раздел 1. Об изюме. В такой парадигме странным остается консерватизм производителей. Согласно опросу [1] проведенному коллегами 30% не любят изюм в куличах, а по данным опроса проведенным Дарацентром среди молодежи это значение больше 50% (25 респондентов).
Тем не менее на полках сетевых магазинов не найти кулич без изюма, а покупатели вынуждены своими руками избавлять домочадцев от ненавистных им сухофруктов. А рынок безызюмной продукции относится к премиальному, достигая баснословных цен [2] 6900 рублей за 650 грамм. Даже ВкусВилл, обычно тонко чувствующий запросы покупателей, предлагает лишь Шоколадный кулич без изюма, возводя нелюбителей изюма в один ранг с любителями шоколадных куличей и обесценивая их как религиозное меньшинство [3].
Раздел 2. О посыпке и верхушке С детства человек задается вопросом, почему нельзя сделать кулич полностью состоящий из верхушки. В ответ на него он получает неподкрепленные фактами отговорки о том, что так не принято, это несъедобно. В сознании укрепляется мысль о том, что единственный выход - это приспособиться к обществу, где есть только такой кулич - на 95% объема состоящий из хлебной части. Хотя на практике нет препятствий к созданию изделия большего по площади, и меньшего в высоту, чтобы обеспечить большую площадь верхушечной части.
Есть примеры компаний, которые пытаются выйти за рамки стереотипного кулича. Например, пасхальные маффины с ванильной начинкой [4]. Но даже притом, что форма изделия классическая, а состав претерпел малые изменения, покупатели испытывают сомнения в ответе на философский вопрос "Хайпово, но церковно ли?"[5] .
Так что, возможно, это именно общество препятствует созданию идеала, ведь его представители еще не готовы к появлению того самого кулича, хотя бы на 50% состоящего из глазури.
Заключение. Несмотря на возросшее количество предложений на рынке куличей, разнообразие их остается христиански скромным, и не удовлетворяет запросам искушенных потребителей. Расширение ассортимента, несмотря на небольшие, казалось бы, необходимые затраты, не происходит.
Возможной причиной этому может являться табуированность отклонения от классической формы и содержания. Кроме того, существует предположение о сакральной роли изюма в христианской культуре. Общеизвестно, что Иисус превращал воду в вино. Однако мы мало знаем о побочных явлениях этого процесса. Вполне вероятно, что в качестве сопутствующего суб-чуда Иисус также превратил отсутствие воды (комочки муки в хлебе) в изюм. Таким образом, традиция добавления изюма в кулич может существовать уже тысячелетия как дань уважения маленьким и незаметным чудесам. Бонусом идет христианское же страдание для всех, кому изюм не по вкусу.
Усугубляет ситуацию неспособность потребителей признавать ценность своих желаний, и ставить ее выше сложившихся в обществе устоев.
Все больше доказательств указывают на то, что наша галактика находится в центре самой крупной космической "пустыни" диаметром 2 миллиарда световых лет. И если это так, то нам, возможно, придется пересмотреть стандартную модель космологии.
Вам никогда не казалось, что мы живем в пустоте? И это действительно так. Астрономы называют ее "местной пустотой" (войд KBC). Это самая большая из известных нам космических "пустынь", простирающаяся на 2 миллиарда световых лет. Наша галактика находится недалеко от ее центра, но проблема не в том, что эта пустота представляет для нас какую-то опасность, а в том, что она вообще не должна существовать.
Мы живем в космической пустоте - настолько пустой, что это нарушает все законы космологии. Все больше доказательств указывают на то, что наша галактика находится в центре самой крупной космической "пустыни" диаметром 2 миллиарда световых лет. И если это так, то нам, возможно, придется пересмотреть стандартную модель космологии.
Более того, в последние годы астрономы обнаружили и другие столь же огромные структуры. Поэтому сегодня все чаще звучит вопрос: если мы действительно живем в пустоте, нужно ли кардинально менять наши космические теории? Это может потребовать переосмысления гравитации, природы темной материи, а возможно, и того, и другого.
Идею о том, что Вселенная неизменна на протяжении всей своей истории, можно проследить, по крайней мере, со времен Исаака Ньютона. Он утверждал, что движение звезд и планет можно объяснить законом всемирного тяготения, который действует везде. Сегодня аналогичная теория применяется в методике распределения вещей. Космологический принцип гласит, что Вселенная должна быть изотропной и однородной, то есть каждый наблюдатель в один и тот же момент времени, независимо от места и направления наблюдения, обнаруживает во Вселенной в целом одну и ту же картину.
Для этого есть четкое обоснование. Сразу после Большого взрыва материя была сконцентрирована в чрезвычайно плотном и горячем "шаре", который затем увеличился в размерах в эпоху, которую мы называем инфляцией. Этот очень быстрый период расширения должен был сгладить плотность материи, что в конечном итоге привело бы к созданию Вселенной, в которой галактики распределены равномерно
Стандартная космологическая модель.
Эти теории лежат в основе стандартной космологической модели (модель ΛCDM), на данный момент наиболее убедительно объясняющей, как появился и эволюционировал космос. Наряду с космологическим принципом, модель ΛCDM также включает предположение, что Вселенная состоит из темной энергии и темной материи. Первая обладает "силой", связанной с постоянным расширением космоса, а вторая — это неопознанная субстанция, которая лишь гравитационно взаимодействует с обычной материей. Исходя из этого, модель хорошо объясняет главные свойства космоса, включая количество гелия и дейтерия, образовавшихся в первые несколько минут существования Вселенной, а также реликтовое излучение, оставшееся после Большого взрыва и известное как космический микроволновый фон.
Однако космологический принцип является статичным по своей природе. Это означает, что несмотря на то, что Вселенная в целом однородна, принцип не запрещает образования пространств с очень большой или малой плотностью вещества, если конечно они не слишком многочисленны. "В рамках общей однородности могут возникнуть определенные аномалии, но таких случаев должно быть мало. Вы можете рассчитать вероятность появления подобных структур, и она может быть очень низкой - но не нулевой", - говорит астрофизик Приямвада Натараджан из Йельского университета. В итоге мы не ожидаем увидеть пустоты или структуры диаметром более 1,2 миллиарда световых лет".
Первые намеки на то, что наша область Вселенной "игнорирует эту концепцию", появились в 1990 году, когда Томас Шанкс из Даремского университета (Великобритания) и его коллеги изучили результаты исследования, сделанные на основе оптических фотографий, и подсчитали количество находящихся в ней галактик. Их оказалось гораздо меньше, чем они ожидали. В 1997 году группа астрономов подсчитала количество галактик в том же регионе на основе инфракрасных снимков и пришла к такому же заключению.
три исследователя - Райан Кинан из Института астрономии и астрофизики Academia Sinica на Тайване, Эми Баргер из Университета Висконсин-Мэдисон и Леннокс Кови из Гавайского университета - провели повторное исследование с помощью современного инфракрасного телескопа. Они исследовали ту же самую область с крайне низким количеством галактик и, что очень важно, составили структурную карту этой пустоты. "Стало совершенно ясно, что существует регион с чрезвычайно низкой плотностью вещества", - говорит Кови. Ученые обнаружили, что мы живем в космической "пустоте" шириной 2 миллиарда световых лет, плотность вещества в которой примерно на 20 процентов ниже средней.
Теперь эта область известна как "местная пустота" или "войд KBC" - по инициалам ее первооткрывателей. Однако долгое время оставались сомнения в том, так ли уж она пустынна, как может показаться на первый взгляд. В конце концов, там может находиться множество объектов, которые не излучают видимый или инфракрасный свет, и поэтому их могли просто не заметить.
После того, как с помощью различных инструментов наблюдения, в том числе благодаря исследованию 2020 года, в котором изучалось рентгеновское излучение галактик была, составлена подробная карта Местного Войда, ученые пришли к выводу, что “наша” пустота менее плотная, чем Вселенная в целом. "Наблюдательные доказательства очень убедительны", - говорит Шанкс. "Подсчет галактик — это простой и надежный метод".
Это ставит учёных в затруднительное положение. Что, если Вселенная не настолько изотропна и однородна, как мы всегда считали? "Обнаружение того, что это не так, заставит нас пересмотреть стандартную модель космологии", - говорит Кови.
Он не считает, что факт существования войда КВС является достаточной причиной для паники. Но есть и другие поводы для беспокойства. В 2019 году Алексия Лопес из Университета Центрального Ланкашира (Великобритания) тестировала новый метод анализа изображений, полученных в ходе Слоановского цифрового обзора неба. (Цель проекта - картографирование всего ночного неба в северном и южном полушариях Земли). В своей работе она использовала способность чрезвычайно ярких объектов, называемых квазарами, подсвечивать более тусклую материю. В своей статье, опубликованной в 2021 году, она сообщила, что обнаружила гигантскую дугу из галактик, простирающуюся на 3,3 миллиарда световых лет. И это лишь одно из нескольких удивительно огромных космических объектов, обнаруженных за последние несколько лет.
Напряжение Хаббла.
Огромные пустоты и структуры - не единственная проблема, с которой сталкивается стандартная модель космологии. Существует также напряжение Хаббла. Известно, что Вселенная расширяется с постоянно растущей скоростью, которая определяется величиной, известной как постоянная Хаббла. Проблема в том, скорость расширения Вселенной, измеренная локально, примерно на 10% больше, чем это следует из наблюдений реликтового излучения. Другими словами, что наш локальный участок Вселенной, вероятно, расширяется быстрее, чем все остальное. Буквально на прошлой неделе появились результаты исследования, которые, возможно, помогут решить проблему "напряжения Хаббла". Однако эта тема по-прежнему является предметом жарких дискуссий среди астрономов.
Не исключено, что результаты некоторых из этих наблюдений могут быть ошибочными. Комментируя выводы Лопеса, астроном Томас Шэнкс из Даремского университета (Великобритания) считает, что это наблюдение весьма интересно, но при этом предупреждает, что наш мозг "очень быстро формирует в сознании такие формы, как кольца".
Однако если предположить, что эти мегаструктуры реальны, то факт их существования противоречит стандартной космологической модели, которая утверждает, что такие массивные формы в принципе невозможны. А если это так, то, вероятно, наша модель Вселенной нуждается в корректировке.
Новое исследование, проведенное учеными из Калифорнийского университета в Сан-Диего, обнаружило уникальные тормозные нейроны в передней части мозга человека. Это открытие не только улучшило модели функционирования мозга, но и показало, что некоторые нейроны делят общие линии развития, что важно для понимания мозговых заболеваний.
Исследователи из Медицинской школы Университета Калифорнии в Сан-Диего исследовали развитие передней части мозга человека и выявили доказательства существования специфических тормозных нейронов, называемых dInN, которые отличаются от тех, что находят в мозге других видов, таких как мыши. Эти нейроны обычно функционируют как нейронные «выключатели», в отличие от возбуждающих нейронов, которые действуют как «включатели».
«У человека, в отличие от грызунов, очень развитая и морщинистая кора головного мозга, что поддерживает сложные когнитивные функции», — объяснил Глисон. Это исследование позволило глубже понять структуру человеческого мозга на клеточном уровне и проверить существующую модель на практике.
Исследователи установили, что у людей существуют dInNs, отсутствующие у мышей, что открывает новые возможности для понимания устройства человеческого мозга. «Мы ожидаем, что dInNs обеспечат новые, более точные модели человеческого мозга, которые могут помочь объяснить происхождение заболеваний, таких как эпилепсия, шизофрения или аутизм», — сказал Глисон.
В ходе исследования было также выяснено, что некоторые тормозные и возбуждающие нейроны имеют общую клеточную происхождение, что свидетельствует о их разделении на поздних этапах эмбрионального развития. Исследователи получили прямой доступ к мозгу умерших нейротипичных доноров и использовали мозаичные варианты для определения происхождения клеток, выявления родственных клеток в одной области мозга и оценки распространения каждой «клеточной семьи».
«Наша работа может помочь другим ученым создать более совершенные модели неврологических заболеваний и выяснить, какие заболевания мозга могут быть связаны с нарушениями его развития», — заключил Глисон. Исследование также подтверждает недавние достижения в области искусственного интеллекта, которые помогают понять, как воспоминания влияют на наше восприятие мира, переживание прошлых событий и формирование новых впечатлений в процессе воображения и планирования.
В интернет-ресурсах не всегда пишут истину. Чтобы понимать разницу правды от мифа, нужно читать много разнородной информации о той или иной теме. Сегодня рассмотрим одну из них.
Кенни и Вилли
На изображении представлены два тигра. Первого называют самым страшным тигром в мире, второй имеет косоглазие.
Посмотрите внимательнее: можно ли кому-то из них диагностировать синдром Дауна?
История о Кенни
В 1999 году родился белый тигрёнок.Уродство тигра приводило в гнев заказчика,поэтому он хотел убить животное, но его сыну показалась мордочка Кенни милой.
Несколько лет животное не жило, а существовало: не давали ему должного условия проживания. Грязь и голод- вот что встречало Кенни после пробуждения, и так изо дня в день.
В 2002 году тигрёнка выкупили работники заповедника дикой природы Терпентайн-Крик. До этого он жил в Арканзасе, США.
Немного позже тигр освоил новую местность и его стали показывать публике. Та, в свою очередь, не оставила милого Кенни без внимания. Новости 2000-х так и стремились одна за другой: "Самый уродливый тигр в мире"," Синдром Дауна у белого тигра","Аутист Кенни" и т. п.
Причины белого окраса тигров и становление "нового вида"
На самом деле тигр имеет не какие-либо интеллектуально отстающие заболевания, а физические нарушения: проблемы с почками, тяжелое дыхание, позвоночные заболевания и др.
Почему? Внешне ведь похож на животного с даунизмом или аутизмом. На самом деле здесь нужно углублённо изучать историю Кенни. Она неотъемлемо связана и с другими темами. Она сложна и неповторима, но одновременно чудовищная и пугающая.
"Не верьте тому, что видите. Не верьте тому, что слышите. Помните: то, что вы видите, это совсем не обязательно то, что вы слышите" - из книги "Лис Улисс и потерянный город"
Кенни в зоопарке
В нулевые годы всё больше распространялась информация. И всё это дошло до того, что "вывели" новый вид животных. Белые тигры считались отдельным видом тигров, хотя это совсем не так. Это тот же бенгальский тигр только без оранжевой пигментации.
Но где она? Значит они альбиносы? Нет.
Если б тигры были альбиносами, то их окраска была бы полностью белой. Но у наших тигров также есть и чёрный пигмент, что говорит нам о том, что животные страдают лейкизмом, при котором сохраняется меланин. Белых тигров всегда было меньшее количество. Чтобы сохранить такой окрас, нужно было двух партнёров с рецессивными генами спаривать до того момента, пока не появится белый тигрёнок, а "обычных" или продавали, или ликвидировали.
Белые тигры есть подобие истории семьи Габсбургов?
Первого белого тигра звали Мохан. Из-за отсутствия партнёрши с соответствующим окрасом, его спаривание было с оранжевошёрстной тигрице. В итоге родились все обычной окраски тигрята, но рвачи не остановились на этом. Мохану утроили спаривание со своей же дочерью Радхой(Ратхой)... Так возникло четверо белых тигрят. Отсюда следует, что у неё был рецессивный ген.
Инцест- половые отношения между родственниками.
Инбридинг- широкое понятие. Скрещивание близкородственных организмов в пределах одной популяции.
И инцест, и инбридинг имеют негативные последствия. При присутствии рецессивных мутаций возникают организмы с какими-либо отклонениями.
Карл ll
Так можно сказать про Габсбургов. Особенностью которых была "Габсбургская челюсть". Это явное последствие инбридинга. Карл 2- последний представитель данного рода, имел уйму заболеваний: умственные отклонения, проблемы с речью, ходьбой, пищеварением, сердцем и пр. Но выделяло из всего это бесплодие, которое прекратило существование династии.
Одной из особенностей семьи Мохана стало также косоглазие, так спустя многие годы появился брат Кенни- Вилли, косоглазый бенгальский тигр.
Кенни умер в 2008 году после борьбы с меланомой — рак кожи, развивающийся в клетках, которые вырабатывают меланин.
Заключение
Так какой же урок мы получили из этой истории? Последствия разведения белых тигров является халатное отношение людей к животным. Личная выгода- вот что интересует корыстных лиц. А то, что страдают невинные организмы- это дело уже вне их компетенции.
Этой статьёй я хочу сказать, что нужно прекращать разводить животных и заниматься браконьерством. Много уникальных зверей сейчас находятся под риском исчезновения.Вместо разведения больных животных( "уникальных"), нужно помогать развиваться тем, которые за считанные годы перестанут существовать на земле.
Да, конечно, спустя многие годы некоторые виды возвращаются. Это удивительное явление, которое нужно ценить и беречь. Путём упорных, тщательных работ: создание заповедников, поиск и спасение растительных и животных объектов, а также, несомненно, улучшение экологической обстановки; это способы сохранения и развития окружающей нас природы. Помогайте миру и мир поможет вам!
Спасибо большое Utopia Show за очередной качественный выпуск "Опасная игра с природой". Благодаря каналу я узнала о том, что белые тигры не являются отдельным видом тигров