Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Регистрируясь, я даю согласие на обработку данных и условия почтовых рассылок.
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр Погрузитесь в игру Бильярд 3D: русский бильярд — почувствуйте атмосферу настоящего бильярдного зала!

Бильярд 3D: Русский бильярд

Симуляторы, Спорт, Настольные

Играть

Топ прошлой недели

  • solenakrivetka solenakrivetka 7 постов
  • Animalrescueed Animalrescueed 53 поста
  • ia.panorama ia.panorama 12 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая «Подписаться», я даю согласие на обработку данных и условия почтовых рассылок.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Маркет Промокоды Пятерочка Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Промокоды Яндекс Еда Постила Футбол сегодня
0 просмотренных постов скрыто
0
EasyPhysi
EasyPhysi

Испарение дихлорметана от тепла кончиков пальцев. Миниатюрная версия⁠⁠

1 месяц назад

При контакте с пальцами температура нижнего резервуара повышается, вызывая интенсивное испарение дихлорметана. Согласно уравнению Клапейрона–Клаузиуса, рост температуры приводит к экспоненциальному увеличению давления насыщенного пара.

Повышенное давление внизу вытесняет жидкость вверх по капиллярной трубке в более холодную область. Там пары частично конденсируются, что создаёт разность давлений между резервуарами. После охлаждения нижней части процесс обращается — жидкость возвращается вниз под действием гравитации и разности давлений.

Таким образом, система демонстрирует циклическое преобразование тепловой энергии в механическое движение за счёт изменения фазового состояния летучего вещества под влиянием теплового градиента.

Перейти к видео
Физика Наука Энергия Химия Ученые Видео Короткие видео
2
2
Programma.Boinc
Programma.Boinc

Последние результаты исследования от команды MCM (октябрь 2025 г.)⁠⁠

1 месяц назад

Последние результаты исследования от команды MCM (октябрь 2025 г.)

Поскольку мы продолжаем изучать гены, которые играют ведущую роль в развитии рака, в рамках проекта "Картирование раковых маркеров" (MCM), мы рады поделиться новыми результатами исследования! В этой статье рассказывается о гене NELL2 (нейрональном EGF-подобном белке 2), который играет множество ролей в развитии нервной системы и регуляции гибели клеток.

Проект: Составление карты раковых маркеров

Опубликовано: 28 октября 2025 г.

Терминология

- Гликопротеин: белок в организме, который содержит углеводы, или сахара, связанные с аминокислотами, составляющими его структуру.

- EGF: эпидермальный фактор роста, белок, который играет ключевую роль в росте и дифференцировке клеток.

- Гомолог: в генетическом контексте гомолог - это общий ген двух видов, имеющих общего предка.

- Биожидкость: любой вид биологической жидкости, вырабатываемый организмом.

- РНК: рибонуклеиновая кислота, молекула, которая транскрибируется с помощью ДНК клетки, после чего может быть использована для создания белка при трансляции кода РНК.

- Патогенез: процесс, посредством которого развивается заболевание, от первоначальной причины до симптомов и изменений тканей.

- Онкогенез: процесс, посредством которого нормальные клетки превращаются в раковые клетки.

- Контралатеральная сторона: сторона тела, противоположная той, где что-то возникло.

- Изоформа: белок, который имеет сходную биологическую функцию с другим белком, но не имеет точно такой, же аминокислотной последовательности.

Предыстория проекта

MCM использует замечательную вычислительную мощность World Community Grid (WCG), предоставляемую глобальным сообществом из более чем 817 000 добровольцев, для анализа миллионов различных точек данных, собранных из тысяч образцов здоровых и раковых тканей. Благодаря систематическому изучению этих данных мы выявили 26 генов человека, которые тесно связаны с развитием рака легких. По состоянию на октябрь 2025 года устройства MCM для добровольцев выдали более 2,77 миллиарда результатов для картирования онкомаркеров. Мы искренне благодарим вас за постоянную поддержку и ценим вашу помощь в развитии гуманитарных наук.

В нашем последнем исследовании основное внимание уделялось безэквивалентному регулятору клеточного цикла (ECD), гену, участвующему в пролиферации раковых клеток и подавлении опухолей. В этом обновлении будет описано NELL2, ген, имеющий решающее значение для развития нервной системы.

Представляем NELL2!

Рисунок 1. Структура белка NELL2.

NELL2 - это ген, который кодирует экспрессию белка, выделяемого клетками при развитии нервной системы (рис. 1). Этот гликопротеин содержит множество EGF-подобных повторов, которые обеспечивают связывание с кальцием и белками, участвующими в процессе роста (PMID: 32198364).

NELL2 был обнаружен наряду с NELL1 как гомолог куриного белка (PMID: 8975702). После его открытия оказалось, что версия NELL2 у млекопитающих существует и у многих других видов животных, что указывает на эволюционную важность его функции.

NELL2 в основном обнаруживается в нервной системе, но также значительно экспрессируется в репродуктивных тканях, таких как яички и фаллопиевы трубы (рис. 2). Это может быть связано с его ролью в созревании сперматозоидов и эстрогензависимых изменениях в головном мозге (PMID: 32499443, PMID: 20538601).

Тем не менее, основная часть исследований NELL2 сосредоточена на конкретных изменениях, которые он вызывает в развивающейся нервной системе, и на том, как он их запускает. Одним из возможных методов является секреция, поскольку NELL2 передает информацию между клетками после того, как выделяется из этих клеток и перемещается по различным биожидкостям. Такая форма межклеточной коммуникации делает его ценным потенциальным биомаркером, поскольку его можно обнаружить с помощью неинвазивных методов, таких как анализ крови.

Рисунок 2. Данные по экспрессии тканевой РНК для NELL2 (Human Protein Atlas).

Хотя NELL2 широко экспрессируется в головном мозге, он также имеет специфические паттерны экспрессии в каждой области в соответствии с различными типами клеток в этой области (рис. 3).

Например, клетки мозга взаимодействуют друг с другом с помощью сигналов, которые либо активируют, либо деактивируют следующую ячейку в их сети, эффективно передавая сообщение или препятствуя его передаче. Клетки, которые передают сообщения, являются возбуждающими, в то время как те, которые препятствуют передаче сообщений, являются тормозящими.

Экспрессия NELL2 в мозжечке ограничена клетками головного мозга, которые используют тормозную сигнализацию, но преимущественно экспрессируется в возбуждающих клетках Брайана гиппокампа (PMID: 18677093). Хотя оба типа клеток мозга проявляют совершенно противоположные действия, NELL2, скорее всего, экспрессируется в обоих из-за их коллективной зависимости от кальция, влияющего на коммуникацию.

Рисунок 3. Данные по экспрессии РНК в тканях головного мозга для NELL2 (Human Protein Atlas).

Помимо дифференциально регулируемых паттернов экспрессии генов, белок NELL2 обладает многими предполагаемыми механизмами действия. В следующем разделе описаны ключевые функции NELL2 в организме и то, как он участвует в управлении аксонами и развитии нейронов, а также его значение в качестве маркера рака.

Управление аксонами в нервной системе

Рак легких имеет один из самых высоких показателей смертности от рака в мире. Отчасти это связано с его частым метастазированием в мозг, и он является источником примерно 50% метастазов в мозг (опухолей, возникающих в результате рака, возникшего в другом месте). Из-за этого общего пути от рака легких к метастазированию в головной мозг изучение патогенеза этого явления является важной частью понимания заболевания в целом (PMID: 28921309). Таким образом, мы исследуем роль NELL2 в развитии нервной системы, чтобы обеспечить обоснованный подход к роли NELL2 в онкогенезе.

Спинной мозг координирует движения и ощущения в теле с помощью обширной сети нервов. По мере развития эмбриона большинство его нервов пересекают среднюю линию спинного мозга и продолжают отходить в противоположную сторону по пути к головному мозгу (рис. 4). Этот процесс называется перекрещиванием и гарантирует, что то, что ощущается правой стороной вашего тела, в основном обрабатывается левой частью мозга. Часть нерва, которая пересекает нервную систему, является магистралью, по которой передается информация: аксон. Чтобы правильно проложить эти пути прохождения нервных волокон и обеспечить правильную связь конечностей и мышц с мозгом, рост аксонов регулируется многими факторами, которые влияют на длину и направление (PMID: 24040928).

Рисунок 4. Пересечение чувствительного нерва с правой стороны тела на левую сторону мозга.

Сенсорная информация передается вверх по нервному аксону от правой руки, через тело клетки в дорсальном корешковом узле и вверх по спинному мозгу по пути к головному мозгу. Когда аксон достигает ствола головного мозга, он пересекает среднюю линию спинного мозга через перекресток и направляется к контралатеральной стороне головного мозга.

Рисунок 4. Пересечение чувствительного нерва с правой стороны тела на левую сторону мозга. Сенсорная информация передается вверх по нервному аксону от правой руки, через тело клетки в дорсальном корешковом узле и вверх по спинному мозгу по пути к головному мозгу. Когда аксон достигает ствола головного мозга, он пересекает среднюю линию спинного мозга (перекресток) и направляется на противоположную сторону головного мозга.

NELL2 связывается с рецептором Robo3 на клеточной поверхности аксонов, направляя их к контралатеральной стороне мозга (PMID: 26586761).

В ходе этого процесса аксон экспрессирует изоформу Robo3, называемую Robo3.1, перед пересечением. Реакция NELL2, связывающего Robo3.1, направляет аксон по средней линии спинного мозга, где он начинает изменяться. Достигнув средней линии, аксон начинает экспрессировать новую изоформу рецептора, называемую Robo3.2.

NELL2 больше не может взаимодействовать с этим новым белком, поэтому аксон снова начинает расти прямо (PMID: 32198364). Таким образом, эта система обеспечивает правильный рост нейронов спинного мозга и возможность передачи сигналов по мере развития нервной системы млекопитающих.

Помимо раннего развития нервной системы, NELL2 также связан с нейробластомой и имеет высокую экспрессию в раковых тканях. Таким образом, его участие в развитии рака у детей в сочетании с его ролью в развитии нервной системы требует дальнейшего изучения его роли в опухолеобразовании нейробластомы (PMID: 11803583).

NELL2 при раке легких

Рак легких является одним из наиболее часто диагностируемых видов рака во всем мире. Его сложная диагностика и неблагоприятный прогноз делают его лечение серьезной проблемой для пациентов, но исследования продолжают искать новые способы выявления этого заболевания.

Данные об экспрессии в тканях указывают на значительное вовлечение NELL2 в развитие рака щитовидной железы, предстательной железы, колоректального рака и рака поджелудочной железы (рис. 5), однако, несмотря на ограниченную экспрессию при раке легких, наши недавние результаты указывают на его потенциальный биомаркер.

Рисунок 5. Данные по экспрессии РНК в раковых тканях для NELL2 (Human Protein Atlas).

Аденокарцинома (ADC) и плоскоклеточный рак (SQC) являются двумя наиболее распространенными подтипами немелкоклеточного рака легких (НМРЛ), которые вместе составляют большинство случаев как НМРЛ, так и рака легких в целом. Хотя NELL2 в основном изучался при таких видах рака, как почечно-клеточный рак (ПКР) и гепатоцеллюлярная карцинома (ГЦК), значительное улучшение показателей выживаемости пациентов было связано с высокой экспрессией NELL2 в АЦП легких (рис. 6А). Однако эти преимущества, по-видимому, не распространяются на SQC легких (рис. 6Б).

Рисунок 6. Кривые выживаемости Каплана-Мейера при аденокарциноме легкого (ADC) и плоскоклеточном раке легкого (SQC) в контексте экспрессии NELL2. A. Высокая экспрессия NELL2 связана со значительно большей вероятностью выживания (ось y) с течением времени (ось x) при ADC (HR = 0,69 - 0,97, р = 0,023; снижение риска до 31%). B. Экспрессия NELL2 не оказывает существенного влияния на выживаемость пациентов при SQC (ОР = 0,72 - 1,05, р = 0,15).

Рисунок 6. Кривые выживаемости Каплана-Мейера при аденокарциноме легкого (ADC) и плоскоклеточном раке легкого (SQC) в контексте экспрессии NELL2.

A. Высокая экспрессия NELL2 связана со значительно большей вероятностью выживания (ось y) с течением времени (ось x) при ADC (HR = 0,69 - 0,97, р = 0,023; снижение риска до 31%).

B. Экспрессия NELL2 не оказывает существенного влияния на выживаемость пациентов при SQC (ОР = 0,72 - 1,05, p = 0,15). Данные получены с помощью KM Plotter.

АЦП возникает из железистых клеток (клеток, которые вырабатывают и секретируют жидкости), в то время как SQC образуется из плоских клеток, которые выстилают поверхность кожи и других органов. Эти данные могут свидетельствовать о том, что NELL2 играет более важную роль в биологии железистых опухолей, чем в плоскоклеточных, благодаря своей природе как белка, который секретируется с помощью биожидкостей. Это также является убедительным показателем его потенциала в качестве биомаркера рака, поскольку его можно обнаружить неинвазивно. Однако высокая экспрессия NELL2 способствует выживанию только у женщин с АЦП (рис. 1). 7А), в то время как выживаемость пациентов с АЦП у мужчин остается неизменной (рис. 7Б).

Рисунок 9. Кривые выживаемости Каплана-Мейера при ADC в легких у пациентов мужского и женского пола в контексте экспрессии NELL2.

A. Высокая экспрессия NELL2 связана с большей вероятностью выживания с течением времени при ADC (ОР = 0,49 - 0,86, р = 0,0021; снижение риска до 51%).

B. Экспрессия NELL2, по-видимому, не влияет на выживаемость пациентов мужского пола (ОР = 0,74 - 1,18, р = 0,58).

Рисунок 9. Кривые выживаемости Каплана-Мейера при ADC в легких у пациентов мужского и женского пола в контексте экспрессии NELL2.

A. Высокая экспрессия NELL2 связана с большей вероятностью выживания с течением времени у женщин с ADC (ОР = 0,49 - 0,86, р = 0,0021; снижение риска до 51%)..

B. Экспрессия NELL2, по-видимому, не влияет на выживаемость пациентов с ADC у мужчин (ОР = 0,74 - 1,18, p = 0,58). Данные получены с помощью KM Plotter.

Дальнейшие исследования влияния курения на ADC или SQC в контексте экспрессии NELL2 не дали существенных результатов. Тем не менее, зависящее от пола влияние NELL2 на выживаемость поднимает интересные вопросы, касающиеся взаимодействия NELL2 с гормонами, специфичными для пола, и генетическими факторами, влияющими на биологию опухоли.

Предыдущие исследования установили связь между передачей сигналов эстрогена и транскрипцией NELL2 в головном мозге, а также потенциальное влияние NELL2 на дифференцировку мозга в зависимости от пола, но эти связи еще предстоит изучить в контексте развития рака легких (PMID: 20538601, PMID: 21643849).

Вывод

NELL2 - это ген, который влияет на множество ключевых процессов в организме, от развития нервной системы и передачи сигналов клетками до созревания сперматозоидов. Наши анализы показывают, что он также играет важную роль при раке легких, особенно при аденокарциноме (ADC), где высокая экспрессия коррелирует с улучшением выживаемости пациенток женского пола. Хотя его экспрессия при плоскоклеточном раке (SQC), по-видимому, менее выражена, различия в выживаемости при ADC в зависимости от пола указывают на интригующие взаимодействия между NELL2, гормонами и генетическими факторами, которые еще предстоит полностью изучить. В целом, эти результаты указывают на новые захватывающие возможности в поиске прогностических и диагностических маркеров рака легких, и проект MCM находится на переднем крае этого важнейшего исследования.

Пожалуйста, свяжитесь с нами, если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии по поводу нашего исследования, или не стесняйтесь поделиться своими мыслями на форуме проекта.

Спасибо, что продолжаете поддерживать World Community Grid и расширяете возможности наших исследований.

Искренне, Команда MCM

https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/article.s?articleId=827

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:

https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view

https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

https://boinc.ru

Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.

https://github.com/BOINC/boinc

Ссылка на телеграмм https://t.me/TSCRussia

https://kmplot.com/analysis/index.php?p=service&cancer=lung

https://www.proteinatlas.org/ENSG00000184613-NELL2/cancer

https://www.uniprot.org/uniprotkb/Q99435/feature-viewer

https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/article.s?articleId=825

Показать полностью 7
Наука Ученые Mcm Исследования Boinc Рак и онкология World Community GRID Telegram (ссылка) Длиннопост
0
Vrednajatetka
Vrednajatetka
Исследователи космоса

А можно я вот сюда с космической конспирологией?⁠⁠

1 месяц назад
А можно я вот сюда с космической конспирологией?

Активно разгоняется интерес к космическому объекту 31/ATLAS. Одни учёные говорят, что это простая комета. Другие - пока осторожничают в оценках. Третьи - готовятся встречать инопланетян.

Особенно старается астроном Ави Лёб из Гарварда. Он прямо намекает на искусственность объекта. Он заявил, что "комета 31/ATLAS, размером с Манхэттен и весом 33 миллиарда тонн, может представлять угрозу для человечества. Он предположил, что этот межзвёздный объект мог бы быть «троянским конём»." (Цитата по Life.ru)

Снимок межзвёздной кометы 3I/ATLAS на телескоп «Хаббл» 21 июля 2025

Снимок межзвёздной кометы 3I/ATLAS на телескоп «Хаббл» 21 июля 2025

Он также выразил обеспокоенность по поводу негравитационного ускорения кометы и её аномальной траектории, которая приведёт к сближению с Юпитером, Венерой и Марсом. И, по его мнению, это может указывать на инопланетный зонд с возможными враждебными намерениями.

Так чего же нам ждать? Скорее всего, этот объект окажется банальной кометой. Но так хочется чего-то необычного...

Показать полностью 2
[моё] NASA Солнечная система Комета Инопланетяне НЛО Наука Космос Космический корабль Вселенная
36
110
CatScience
CatScience
Наука | Научпоп

Компьютеры, которые играют в игры⁠⁠

1 месяц назад

Кто победит, если две одинаковые программы устроят между собой шахматный турнир? Будут ли партии всегда заканчиваться вничью или у белых будет преимущество первого хода? *старая добрая шутка про расизм* И есть ли какая-то выигрышная стратегия, которая позволила бы полному чайнику одолеть чемпиона?

Сегодня мы продолжим разговор про игры, а в частности – про шахматы. От математики в этой заметке не осталось ничего, кроме парочки больших чисел, и она является скорее кратким историческим обзором. Однако теория игр без шахмат – как самолет без двигателя, так что заваривайте чаёк и присаживайтесь.

Итак, по сравнению с великими и ужасными шахматами, шашки покажутся развлечением для малышей. Помните, что для английских шашек количество различных вариантов партий равняется 5х10^20, и полностью просчитать их смогли только спустя 18 лет после начала работы программы?

*Тут нужно отдельно напомнить, что обыграть в шашки особь вида Homo sapiens компьютер смог гораздо раньше, целью проекта было не научить машину побеждать людей, а знать последствия каждого его хода вплоть до окончания игры.

Напрашивается очевидный вопрос: раз шашки рассчитали, то и шахматы сможем, разве нет? Ждали же 18 лет, подождем и еще. Всё равно простым смертным нет дела до этих математических извращений, и в каком-нибудь 2040 году, листая ленту девятым кибер-пальцем, мы смахнем новость про найденное решение для шахмат.

К сожалению, пока что это утопия. И дело не в том, что математики поняли, что страдают какой-то фигней, проблема заключается в сложности самой игры: одних только позиций фигур на доске существует около 10^46, а уникальных партий – не меньше 10^120.

Десять в сто двадцатой степени. Это много. Так много, что у нас даже нет аналогии, чтобы показать весь ужас этого гигантского числа, его попросту не существует в физическом мире. Чтобы вы понимали, количество атомов в известной нам части Вселенной примерно равно 10^80, а количество оригинальных партий в шахматах больше этой цифры в 10^40 раз. Причем в начале игры все выглядит довольно безобидно: у белых есть всего двадцать ходов пешками и четыре конями - но с каждым сделанным шагом количество возможных комбинаций на доске очень быстро растет. Так, например, после первого хода каждого из соперников, на поле существует 400 различных позиций для следующего шага, после второго – 72084, после третьего – больше 9 миллионов, после четвертого – более 288 миллиардов. Такое число соразмерно с количеством звезд в нашей галактике, а ведь это всего лишь самое начало партии.

Однако не просто так было сказано, что теория игр без шахмат – как самолёт без двигателя. После окончания Второй мировой еще на заре эпохи машинных вычислений шахматы стали своеобразным эталоном для проверки различных идей в этой области. Клод Шеннон *кстати, именно в честь него число 10^120 называется числом Шеннона*, один из основателей раздела об искусственном интеллекте, говорил, что не видит практической ценности в вычислении всех возможных шахматных партий, но сама эта мысль побуждает исследователей двигаться вперед и развивать технологии до тех пор, пока они не найдут решение.

Первую программу для игры в шахматы написал еще в 1952 году Дитрих Принц (коллега Алана Тьюринга) на компьютере Ferranti Mark. Правда, тут не стоит обольщаться, этот компьютер, лишь отдалённо напоминающий наши современные устройства, был таким слабеньким, что объем его оперативной памяти мог содержать программу только по типу «мат в два хода». Она была рассчитана лишь для последних двух ходов, но начало шахматной эпопеи было положено.

В 1956 году компьютер MANIAC-1 *милое название* сыграл три партии в облегченные шахматы (на поле 6х6 и без слонов) – сам с собой, против сильного игрока и против новичка. Несмотря на то, что опытный шахматист в начале игры решил отказаться от ферзя, программа все равно ему проиграла *какой неумелый маньяк*, но вот последнего – слабого соперника компьютер смог победить. Это была первая победа машины над человеком.


После изобретения в 1971 году первого микропроцессора у ученых появилась возможность задействовать более мощные компьютеры, а значит, сохранять в памяти машины еще больше победных комбинаций. В 1974 году был организован первый чемпионат по шахматам среди программ, в 1978 году машина обыграла международного мастера по шахматам, а в 1981-м Cray Blitz стал первым компьютером, получившим рейтинг мастера.

Но несмотря на то, что с появления первого компьютера, играющего в шахматы, прошло уже много времени, алгоритм программы оставался на уровне решения крестиков-ноликов: легендарный суперкомпьютер Deep Blue от компании IBM использовал типовой метод поиска по шахматному дереву— минимаксный алгоритм с альфа-бета-отсечениями. Преимущество того или иного компьютера заключалось лишь в мощности процессора и количестве загруженных в него победных ходов живых шахматистов.


Кстати, легендарным Deep Blue стал 11 мая 1997 года, когда выиграл матч из шести партий у чемпиона мира Гарри Каспарова. Интересно, что за восемь лет до этого в Нью-Йорке Каспаров победил более слабого предшественника Deep Blue под названием Deep Thought. Тогда он высказал такую мысль: «Если компьютер сможет превзойти в шахматах лучшего из лучших, это будет означать, что ЭВМ в состоянии сочинять самую лучшую музыку, писать самые лучшие книги. Не могу в это поверить. Если будет создан компьютер с рейтингом 2800, то есть равным моему, я сам сочту своим долгом вызвать его на матч, чтобы защитить человеческую расу». Что ж, ему явно пришлось пересмотреть свои взгляды

Deep Blue

Deep Blue

Окончательно и бесповоротно человечество проиграло шелезякам в 2005-м: в этот год представитель нашей расы в последний раз смог одержать верх над программой. Сегодня рейтинг живых шахматистов настолько отстал от их железных соперников, что человеку больше никогда не выиграть партию с машиной. На начало сентября 2022 года наивысший шахматный рейтинг человека составляет 2861, а программы 3535.

Чувствуете, как повеяло киберпанком? Но несмотря на такие потрясающие успехи компьютеров, сама игра так и остается нерешенной: нам неизвестно, как закончилась бы идеально просчитанная партия, где обе программы знают последствия каждого хода вплоть до конца игры. Ученые лишь предполагают (но до сих пор не могут доказать), что белые обладают преимуществом первого хода, так как в идеальной игре черные могут только реагировать на создаваемые ими угрозы. Некоторую надежду в этой области вселяет активное развитие квантовых компьютеров, которые могут вести поиск одновременно по нескольким ветвям дерева решений, но тем не менее какого-то революционного алгоритма для самого поиска мы не имеем, и идеальной стратегии для чайников не существует.

Хотя еще в 1960-х шахматы были своеобразным испытательным полигоном при проверке различных методов создания искусственного интеллекта, сложные стратегические игры и сегодня служат этой цели. В чистом виде они не представляют особой ценности, но подходы, используемые для обучения и самообучения машин, имеют большое значение для науки. Кроме того, мне кажется, сама мысль о том, что мы знаем, как рассчитать шахматы, но пока просто не имеем для этого ресурсов, очень вдохновляет.

Автор - Александр Грибоедов

Ещё нас можно читать в ВК, телеге и Дзене

Показать полностью 4
[моё] Наука Шахматы Компьютер Информатика Научпоп Длиннопост
15
5
EofruPikabu
EofruPikabu
Край Будущего

NVIDIA и Oracle построят крупнейший в США суперкомпьютер!⁠⁠

1 месяц назад
NVIDIA и Oracle построят крупнейший в США суперкомпьютер!

NVIDIA и Oracle объединились с Министерством энергетики США для создания крупнейшей в стране ИИ-системы, которая ускорит инновации в климатологии, национальной безопасности и других областях.

Система Solstice оснащена рекордными 100 000 графическими процессорами NVIDIA Blackwell, а ее компаньон Equinox — 10 000 GPU. Обе разместятся в Аргоннской национальной лаборатории и соединятся высокоскоростной сетью NVIDIA, обеспечивая совокупную производительность в 2 200 экзафлопс.

«Solstice и Equinox ускорят решение научных задач с помощью ИИ, — сказал директор Аргоннской лаборатории Пол К. Кернс. — Они интегрируются с экспериментальными установками Министерства, такими как Усовершенствованный источник фотонов, помогая решать ключевые проблемы страны».

Показать полностью
Наука Искусственный интеллект Суперкомпьютеры Nvidia Проект
1
4
SelivanAriel

Прорыв в лечении облысения: сыворотка на жирных кислотах⁠⁠

1 месяц назад

Ученые из Национального университета Тайваня разработали инновационную сыворотку, способную восстановить рост волос всего за 20 дней, как сообщают издания The Sun и Times of India.

В ходе лабораторных экспериментов на мышах препарат, наносимый на кожу, стимулировал жировые клетки и приводил к регенерации волосяных фолликулов. В основе сыворотки лежит открытие, что раздражение кожи, подобное экземе, может вызывать избыточный рост волос — явление, известное как гипертрихоз.

Исследователи выяснили, что при повреждении кожи иммунные клетки заставляют жировой слой выделять жирные кислоты. Эти кислоты, в свою очередь, активируют стволовые клетки волосяных фолликулов, запуская процесс роста. Ученым удалось воспроизвести этот механизм, создав сыворотку на основе мононенасыщенных жирных кислот, таких как олеиновая и пальмитолеиновая. Состав сыворотки полностью натурален и безопасен, поскольку используемые жирные кислоты в большом количестве содержатся в жировых тканях человека и многих растительных маслах, пишет New Scientist.

Ведущий автор исследования, профессор Сун-Джан Лин, лично протестировал раннюю версию продукта на себе и отметил положительный эффект. Команда уже запатентовала свою разработку и планирует провести клинические испытания на людях для определения оптимальной дозировки перед выводом продукта на рынок.

Первоисточник публикации: https://politikus.info/events/172225-proryv-v-lechenii-oblyseniya-syvorotka-na-zhirnyh-kislotah.html

Показать полностью
Лысина Ученые Исследования Наука Текст
1
598
Tehnic2012
Tehnic2012
Авиация и Техника

Тогда еще летал Стелс. Как сбивали самолет-"невидимку" в Югославии?⁠⁠

1 месяц назад

Есть военные технологии, которые внушают трепет. А бывают такие, которые просто работают. Почти безотказно. Как автомат Калашникова. История о том, как однажды в Югославии сошлись американский "Стелс" и советский зенитный комплекс - как раз про это.

Незримый ударный "гость"

К концу девяностых годов 20 века штурмовик ВВС США F-117 Nighthawk стал легендой. Самолет-невидимка. Технология "стелс". Построен по схеме "летающее крыло". Имеет оригинальную геометрию и граненый фюзеляж. Композитные и радиопоглощающие материалы делают его незаметным для радаров и систем ПВО. Пока дело не коснется техники из СССР.

Источник изображения - Википедия

Источник изображения - Википедия

Самолет стоил в конце 90-х более 100 млн $. Пентагон, впрочем считал цену вполне оправданной, считая что машина может безнаказанно пролететь хоть над Красной площадью.

Весной 1999 года F-117 вовсю "работали по Югославии". Казалось, сербы могут только сжимать кулаки в полном бессилии.

Призрак из прошлого

27 марта 1999 года. 3 день боевых действий войны НАТО против Югославии. Сербская деревушка под названием Буджановцы. Здесь стояла 3-я батарея 250-й ракетной бригады Войск Югославии. Командовал ею подполковник Золтан Дани. На вооружении у него был зенитный ракетный комплекс С-125 "Нева". Разработанный в СССР аж в 1961 году. Для американских пилотов это - музейный экспонат...

Технология против смекалки

Американцы знали частоты радаров "Невы". Включил радар - получил ракету в установку. Сербы это понимали. Потому включали радары буквально на двадцать секунд. Засек цель - сразу выключил. Работа шла также в полном радиомолчании. Срочные донесения - только курьером. В противном случае позицию "отработает" ударный самолет НАТО.

Но главная "хитрость" была в использовании старых советски радаров. Это П-12 "Енисей" (на вооружении - с 1958 года) и П-18 "Терек" (1971 год). Надежные установки, работающие в метровом диапазоне радиоволн. Они ловили помехи, которые создавал в воздухе даже "невидимый" F-117. Его стелс-покрытие хорошо работало против определенных волн, но не против всего спектра сразу.

Вечером 27 марта 1999 года расчет Золтана Дани поймал такой "хвост". Они включили радар на считанные секунды, захватили цель и выпустили две ракеты. По легенде, одна из них была с неконтактным взрывателем, который сработал просто рядом с самолетом.

Ирония судеб людей и самолета

Пилот F-117, лейтенант-полковник Дейл Зелко, катапультировался и был спасен. А его суперсовременный Nighthawk рухнул на землю, став единственной боевой потерей проекта за все время.

Обломки самолета разобрали на экспонаты для музея в Белграде, а часть передали куда надо... Говорят, китайские и российские специалисты срисовали то, что хотели о знать о технологиях "стелс".

А Золтан Дани стал национальным героем. Ежегодно 27 марта он празднует это событие. Выпекая торт в форме F-117 в своей пекарне.

F-117 в 2008 году сняли с вооружения. Произошло ли это из-за того, что миф его неуязвимости был развеян старой советской системой, сказать сейчас трудно. Официально Пентагон вдруг решил, что самолет очень дорогой. К тому же пролетит ли он теперь над Красной площадью - "бабушка надвое сказала"... И власти свернули финансирование.

История лишний раз доказывает, что самую совершенную военную технологию можно одолеть. Если захотеть. А еще - имея под рукой старую добрую советскую технику...

Подписаться на технические драмы в Телеге

Показать полностью 1
[моё] Наука Военная авиация Техника Технологии Истребитель Стелс Югославия Югославская война НАТО Ракета Вооружение ПВО Длиннопост Политика
132
11
Evsey154
Evsey154

Про нобелевскую премию⁠⁠

1 месяц назад

Семихатову Алексею Михайловичу.

— он очень интересный физик.

Дробышевскому Станиславу Владимировичу

— антрополог очень интересный.

За популяризацию науки. За то, что обычные люди начинают смотреть в будущее (а как тут без прошлого)

И да, я понимаю, что есть достаточно исследований и открытий. Но я думаю, что такие люди уже давно сделали столько для человечества, столько внедрили на понятном нам языке, что они и именно они этого заслуживают! В конце концов, наука ведь для людей. Какой бы коллайдер не построили, он всё равно для общества. Вот и эти люди тоже.

P.S. не отрицаю , что в мире есть аналогичные популяризаторы науки. Ни сколько не хуже. Но я их не знаю.

[моё] Наука Нобелевская премия Алексей Семихатов Станислав Дробышевский Мнение Текст
15
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Маркет Промокоды Пятерочка Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Промокоды Яндекс Еда Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии