Учёные впервые испытали препарат, способный замедлить болезнь Хантингтона, нашли способ обнулить группу крови донорской почки и провели крупнейшее в истории исследование генетики депрессии. Разбираемся, что именно сделали исследователи и почему это важно.
Начнём с болезни Хантингтона. Это страшное нейродегенеративное заболевание. Симптомы включают в себя непроизвольные движения (хорею), подёргивания рук и ног, гримасничанье, агрессию, тревожность, нарушения мышления, памяти, когнитивных функций, а в итоге — полную утрату дееспособности. Это заболевание генетическое, хотя симптомы начинают проявляться обычно в возрасте 30–50 лет. Только представьте, каково это — узнать в молодости, что такое с тобой неизбежно случится в зрелости. Ужас. Вот Реми Хэдли, «тринадцатая» из «Доктора Хауса», долго не хотела узнавать, есть у неё этот диагноз или нет — и понятно почему.
Причина болезни — образование токсичного белка хантингтина, который постепенно убивает нервные клетки мозга. Лечения нет. Но попытки его создать ведутся. Учёные разработали особую генную терапию, которая вводится прямо в мозг. Да, там сверлятся дырки в черепе. Терапия представляет собой оболочку вируса, в которой помещён ген, кодирующий маленькую микроРНК — молекулу, способную выключить патогенный ген.
Ранние попытки использовать похожий подход провалились: лекарство вводили в спинномозговую жидкость. Но среда в ней агрессивна по отношению к маленьким РНК, поэтому методику изменили для большей эффективности. В этот раз, хоть выборка и была небольшой, удалось снизить темпы ухудшения ряда когнитивных способностей на 75%. То есть болезнь прогрессировала, но меньше.
Конечно, это ещё не абсолютное доказательство эффективности, но у сотен тысяч ранее обречённых людей внезапно появилась небольшая, но надежда. И всё благодаря науке. Будем наблюдать!
Как «перепрошить» почку
Надежда появилась и у многих людей, нуждающихся в почке. Органы можно пересаживать людям только если у донора подходящая группа крови, иначе случится острое отторжение. Это, конечно, затрудняет поиски нужного органа. Но что, если группу крови органа можно изменить?
Группа крови определяется особыми молекулами — антигенами, которые бывают двух типов: А и В. Если антигенов нет, получается группа крови 0, подходящая всем. Люди с группой крови 0 являются, поэтому, универсальными донорами.
И вот учёные из Канады и Китая придумали, что можно удалить А- и В-антигены с помощью особых ферментов, технически превращая орган в орган группы 0. Для испытания они взяли и пересадили такую искусственно лишённую антигенов А и В почку пациенту с мёртвым мозгом — видимо, чтобы не жалко было в случае чего. И увидели, что резкого отторжения нет.
Звучит как очень многообещающая технология!
Гены депрессии
Я очень надеюсь, что такие позитивные новости из науки помогают вам не грустить. В мире, увы, много поводов для депрессии. Вот и её учёные активно изучают. И оказывается, что у депрессии есть вполне ощутимая генетическая компонента: да, некоторые люди больше склонны к депрессии, чем другие. В частности, кстати, женщины больше подвержены ей, чем мужчины.
И вот учёные взяли почти 500 тысяч человек — с депрессией и без, мужчин и женщин — и проанализировали их ДНК. Нет, какого-то одного «гена депрессии» они, разумеется, не нашли. Вряд ли всё было бы так просто. Но они нашли аж 16 генетических вариантов, влияющих на риск депрессии. Один из вариантов был ранее неизвестен и располагался на Х-хромосоме. Поиск таких генетических вариантов важен, потому что от генетики человека может зависеть ещё и эффективность лечения.
Это не новость, но известны генетические варианты, влияющие не на риск депрессии, а, например, на эффективность и побочные действия антидепрессантов. Поэтому то, что работает с одним человеком, может работать хуже или не работать с другим. Именно поэтому психиатры часто подбирают нужные лекарства, а теперь — иногда и с учётом индивидуальных генетических особенностей пациентов.
Чем больше мы знаем о депрессии, тем легче будет с ней бороться. Вот ещё один способ, которым наука сможет поднять нам настроение!
«Нормисы» — один из социальных трендов последних лет. Это люди, которые строят свою жизнь на проверенных временем правилах и получают удовлетворение от привычного распорядка. Кто они и в чем их особенность — рассказали ученые Пермского Политеха.
Понятие «нормис» происходит от английского слова «normie», что переводится как «нормальный, обычный человек». Впервые встречается в этом значении в английском языке в 1950-х годах. За рубежом в интернет-сленге его начали употреблять еще в 2000-х годах, а в русскоязычном интернет-пространстве оно появилось примерно в конце 2010-х.
Термин отражает растущее противопоставление между «обычными» людьми и представителями различных субкультур. Используется обычно для ироничного обозначения обывателя, ведущего конформный (то есть приспособленческий, следующий за большинством) образ жизни. Для такого человека следование традиционным нормам и ценностям — это не вынужденная позиция, а проявление личного выбора. Его не интересуют узкие интернет-тренды, которые быстро приходят и уходят. Вся его жизнь наполнена работой, семьей, друзьями и заботой о собаке, а вечера он проводит за просмотром сериалов.
Отличить нормиса можно по ряду внешних и поведенческих признаков, которые формируют его узнаваемый образ. Прежде всего, это стремление к строгому соответствию неким усредненным социальным стандартам.
— Его одежда, как правило, лишена ярких деталей и заявки на индивидуальность, предпочтение отдается масс-маркету и практичным, не привлекающим излишнего внимания вещам. В общении он стремится избегать конфликтов и находить компромиссы, что проявляется в обращении к общепринятым мнениям, дистанцировании от категоричных позиций и острых дискуссий, во многом способствуя стереотипизации коммуникации. Его жизненные цели обычно сводятся к стабильности и комфорту в рамках традиционной парадигмы: стандартная карьера, семья, потребительские блага, отдых по установленным канонам, — рассказывает Михаил Ермаков, заведующий кафедрой «Фундаментальные и гуманитарные дисциплины» Когалымского филиала ПНИПУ, кандидат социологических наук.
Главная же черта, выдающая нормиса, — это недоверчивое отношение ко всему, что выходит за рамки его привычной картины мира.
— Новые, нестандартные или сложные идеи вызывают у него не интерес, а скорее настороженность или даже отторжение. Его жизненная позиция часто определяется принципом «живи как все» и «будь как все». То есть, это не просто среднестатистический обычный человек, а тот, кто сознательно или бессознательно стремится раствориться в массе, избегает яркой идентичности и, в определенной степени, личной ответственности, находит утешение в предсказуемости и одобрении большинства, — объясняет Юлия Неверова, старший преподаватель кафедры «Социология и политология» ПНИПУ.
Отдельного внимания заслуживает распространение этой философии среди людей старше 35 лет. Ученые объясняют этот феномен «омоложением протеста» в современной культуре.
— Чем раньше современный человек начинает взаимодействовать со средствами массовой коммуникации, тем раньше у него зарождается потребность проявить себя — и тем раньше наступает «усталость» от постоянного самопрезентования. Для многих людей к 35 годам и после нормисность становится намеренным выбором в пользу стабильности, психологического комфорта и сохранения ментального здоровья, что особенно актуально в условиях выгорания и возрастных кризисов, — делится Михаил Ермаков.
На вопрос, появились ли нормисы недавно или существовали всегда, ответ однозначный.
— Здесь не стоит говорить о том, что появились какие-то новые люди или их группы, или философия. Скорее, стоит вести речь о распространении данного термина с вполне конкретным смысловым оттенком (коннотацией). Просто появилось новое обозначение старого явления, — комментирует Юлия Неверова.
Отличается ли современный представитель от своих предшественников в 80–90-х годах? Безусловно, и в первую очередь — своим положением в обществе потребления. Если раньше «обычность» была часто вынужденной позицией в условиях дефицита и ограниченного выбора, то сегодня это одна из многих соревнующихся моделей поведения.
— Такие люди живут в условиях изобилия возможностей для самовыражения, и их выбор в пользу консервативного стиля — это добровольная и твердая позиция. Несмотря на перестановку и переопределение образов «своих» и «чужих», «правильных» и «неправильных», «нормисов» и их оппонентов «альтов», в культуре всегда остается повод для конкуренции, являющейся мощнейшим стимулом, побуждающим человека действовать. Сегодня быть «нормальным» — значит занимать определенную рыночную нишу, что культура и экономика только приветствуют, — отмечает кандидат социологических наук Михаил Ермаков.
Вы стараетесь жить в режиме, концентрируетесь — но память всё равно утекает. Код не идёт, мысли путаются, задачи зависают... Знакомо? Это не просто усталость.
Причина в том, что чем старше вы становитесь, тем больше теряет ваш мозг не энергию, а связи — синапсы между нейронами. Меньше связей → слабее память, внимание, скорость мышления.
А если добавить хронический стресс, бессонные ночи и дефицит магния —нервная система буквально перегревается.
Магний важен для мозга не меньше, чем для мышц.
Обычные формы магния плохо проходят гематоэнцефалический барьер. А вот Магний L-треонат проходит. Его молекула соединена с L-треоновой кислотой, которая помогает магнию проникать в нейронные ткани и повышать уровень Mg²⁺ в мозге.
Магний L-треонат восстанавливает баланс магния в нейронах, а также…
😀улучшает передачу сигналов между клетками мозга
😀снижаете нейронную «возбудимость» — меньше тревоги, легче фокус
Десятилетиями учёные подозревали, что голоса, которые слышат люди с шизофренией, могут быть их собственным внутренним диалогом, который «немного сбился». Но теперь у нас есть данные, полученные в ходе анализа мозговых волн. И они наглядно показывают, как происходит этот сбой в нюансах самоконтроля.
Внутренние голоса при шизофрении
Согласно давней теории, слуховые вербальные галлюцинации у людей, страдающих шизофренией, возникают из-за того, что мозг ошибочно принимает внутреннюю речь человека за внешний голос. Это происходит из-за сбоя в механизме, называемом коррелярным разрядом. Задача этого механизма в том, чтобы объяснять мозгу: «это я сам вызвал этот звук».
Новое исследование, проведенное совместно Университетом Нового Южного Уэльса (UNSW) в Сиднее и Китайским университетом Гонконга (CUHK), проверило эту теорию, используя записи активности мозга. Это помогло выяснить, возникают ли слуховые галлюцинации у людей с шизофренией из-за неправильной атрибуции внутренней речи.
Сама идея живет уже 50 лет, но её очень сложно проверить, поскольку внутренний диалог по своей сути остается глубоко личным и субъективным. Как его измерить? Один из способов — использовать ЭЭГ, регистрирующую электрическую активность мозга. Хоть мы не слышим внутренний диалог буквально, мозг всё равно реагирует на него, и у здоровых людей использование внутреннего диалога вызывает изменение активности мозга, отличимое от разговора вслух. Но у людей, которые слышат голоса, такого изменения активности не происходит. На самом деле, их мозг реагирует на внутренний диалог ещё сильнее, как будто голос исходит от кого-то другого. Это может помочь объяснить, почему голоса кажутся такими реальными.
Соруководитель и соавтор исследования, доктор философии Томас Уитфорд, профессор Школы психологии Университета Нового Южного Уэльса.
А для тех, кто хочет разобраться подробнее в феномене «прилипчивых песен», «внезапных жутких мыслей», природе того как протекает внутренний диалог – рекомендую огромный перевод трехчасового подкаста двух докторов нейробиологии. Так сказать, разбор внутреннего диалога до последнего слога!
Ход исследования внутреннего диалога
Участников набирали в Австралии и Гонконге, а их диагнозы были подтверждены с помощью стандартных психиатрических интервью. Исследователи набрали в общей сложности 142 человека, разделив их на три группы:
55 пациентов с шизофренией или связанными с ней расстройствами шизофренического спектра, которые уже слышали голоса.
44 пациента с шизофренией, которые не слышат голосов.
43 здоровых участника контрольной группы.
Участники наблюдали за движущейся линией на экране, которая подсказывала им, когда нужно «произнести» про себя слог «ба» или «би». В тот же момент в наушниках воспроизводился звук «ба» или «би».
Были протестированы три условия: совпадение – внутренние и внешние слоги были одинаковыми, несовпадение – внутренние и внешние слоги были разными, и пассивное состояние – участники только слушали без побуждений внутренней речи.
Активность мозга регистрировалась с помощью ЭЭГ с упором на определенный паттерн мозговых волн, называемый компонентом N1. Это маркер реакций слуховой коры на звуки. Обычно, когда мы говорим (даже молча), наш мозг снижает свою реакцию на ожидаемые звуки. Это называется «подавлением, вызванным речью» (SIS). Исследователи хотели выяснить, как срабатывает этот механизм у людей, слышащих голоса.
Результаты исследования внутреннего голоса
В группе здоровых людей контрольной группы мозг ожидаемо подавлял реакцию на звуки. А именно, демонстрировал более слабую реакцию N1 при совпадении внутренних и внешних слогов (эффект внутренней SIS). Простыми словами, их мозг правильно распознавал фразу «Я произнёс этот звук», поэтому слуховая реакция была ослаблена.
У людей с шизофренией, испытывавших слуховые галлюцинации, наблюдался противоположный эффект: усиление. Когда их внутренняя речь совпадала с внешним звуком, их мозг демонстрировал более выраженную реакцию N1, как будто звук был более неожиданным. Это означало, что их мозг не распознавал звук как собственный, что потенциально приводило к путанице между внутренними мыслями и внешними голосами. У шизофреников без слуховых галлюцинаций также не наблюдалось нормального паттерна подавления. Вместо этого у них наблюдалось частичное нарушение, в меньшей степени, чем у людей с галлюцинациями.
Короче говоря, здоровый мозг подавляет реакцию на собственную речь, как устную, так и воображаемую. Мозг больных шизофренией, особенно у людей, слышащих голоса, не подавляет, а иногда даже усиливает эту реакцию. Это может приводить к тому, что внутренне генерируемые мысли – «внутренние голоса» – воспринимаются как исходящие извне, что объясняет слуховые галлюцинации.
Эта теория всегда была правдоподобной — что люди слышат собственные мысли, но словно озвученные кем-то извне, — но этот новый подход предоставил самую сильную и прямую проверку этой теории. Подобный показатель, весьма вероятно, может стать биомаркером психоза. В конечном счёте, я думаю, что понимание биологических причин симптомов шизофрении — это необходимый первый шаг, если мы надеемся разработать новые эффективные методы лечения.
Соруководитель и соавтор исследования, доктор философии Томас Уитфорд, профессор Школы психологии Университета Нового Южного Уэльса.
Несмотря на некоторые ограничения, в том числе то, что у некоторых участников, не испытывавших галлюцинаций, в прошлом наблюдались галлюцинации, поэтому полное разделение групп не было идеальным, и то, что исследователи не различали различные типы галлюцинаций, результаты исследования клинически важны.
Они могут помочь выявить лиц с риском развития психоза до появления симптомов. Такие методы лечения, как нейробиоуправление, стимуляция мозга или целевая когнитивная тренировка, могут быть направлены на усиление или восстановление нормального функционирования корригирующего разряда. Кроме того, как отмечают исследователи, «подавление внутренней речи» может само по себе служить биомаркером.
Традиционно, больше материалов про мозг, психику и сознание вы найдете в сообществе Neural Hack. Заглядывайте, чтобы держать под рукой ключи к здоровью мозга и продуктивности!
Система WorldGrow демонстрирует способность к синтезу бесконечно разнообразных трехмерных сцен, от реалистичных городских пейзажей с логичной планировкой до когерентных жилых районов с единым стилем, подтверждая её адаптивность к различным областям.
Долгое время создание правдоподобных и бесконечно расширяемых трёхмерных миров оставалось недостижимой мечтой, сталкиваясь с ограничениями как в глобальной согласованности, так и в детализации. Прорыв, представленный в ‘WorldGrow: Generating Infinite 3D World’, заключается в новаторском подходе к блочной генерации, позволяющем преодолеть эти препятствия и создавать виртуальные пространства, которые кажутся бесконечными и органичными. Но сможет ли эта технология, наконец, открыть путь к действительно безграничным виртуальным мирам, где воображение станет единственным ограничением для создания и исследования новых реальностей?
Создание связных и обширных трёхмерных сред остаётся значительной проблемой для современных генеративных моделей. Существующие подходы часто испытывают трудности как в обеспечении глобальной согласованности, так и в детализации, что ограничивает эффект погружения в виртуальную реальность. Ошибки, возникающие в процессе генерации, следует рассматривать не как провал, а как ценный источник информации для углублённого понимания ограничений существующих методов и направлений для их улучшения.
Расширение возможностей генерации до поистине "бесконечных" миров требует новых подходов к представлению данных и их синтезу. Традиционные методы, опирающиеся на полное моделирование сцены, сталкиваются с экспоненциальным ростом вычислительной сложности и потреблением памяти, что делает их неприменимыми для создания обширных виртуальных пространств.
WorldGrow позволяет создавать бесконечные 3D-сцены посредством модульного, блочного синтеза, а также используя модуль для последовательного расширения и стратегию от общего к частному для обеспечения правдоподобия и детализации.
Авторы данной работы обращаются к модульному подходу, рассматривая бесконечный мир как композицию взаимосвязанных трёхмерных блоков. Такой подход позволяет преодолеть ограничения, связанные с полным моделированием сцены, и масштабировать процесс генерации до беспрецедентных размеров. Вместе с тем, возникают новые вызовы, связанные с обеспечением согласованности между отдельными блоками и поддержанием визуальной правдоподобности на границах между ними.
Важным аспектом, на который обращают внимание исследователи, является необходимость адаптации существующих генеративных моделей к особенностям блочного синтеза. Простое применение моделей, разработанных для генерации отдельных объектов, не позволяет добиться желаемого результата. Необходимо учитывать контекст, в котором находится каждый блок, и обеспечивать его согласованность с окружающим пространством.
Авторы предлагают стратегию от общего к частному, которая позволяет сначала создать глобальную структуру мира, а затем заполнить её деталями. Такой подход позволяет избежать накопления ошибок и обеспечить высокую степень согласованности на всех уровнях. Ключевым элементом этой стратегии является использование моделей, способных учитывать как глобальные, так и локальные особенности сцены.
Структурированные Латентные Пространства и Генерация от Грубого к Мелкому
В основе архитектуры WorldGrow лежит концепция структурированных латентных представлений (SLAT), позволяющая эффективно кодировать сложные трёхмерные сцены в разреженное и управляемое представление в латентном пространстве. Такой подход существенно снижает вычислительные затраты и обеспечивает возможность масштабирования, необходимые для генерации обширных виртуальных миров. Использование SLAT позволяет не только сжать объём данных, но и выделить ключевые характеристики сцены, необходимые для её последующей реконструкции.
Однако, для достижения оптимального результата, недостаточно простого сжатия данных. Авторы работы предприняли дополнительный шаг, разработав стратегию генерации от общего к частному – от грубого к детальному. Вначале генерируются крупные “Грубые Блоки”, определяющие общую планировку и структуру сцены. Затем, на основе этой грубой структуры, происходит уточнение и детализация, формирующая “Мелкие Блоки”, наполняющие пространство конкретными объектами и текстурами.
Такой подход, основанный на иерархической структуре, позволяет значительно повысить как эффективность, так и когерентность процесса построения трёхмерного мира. Генерация грубых блоков фокусируется на глобальной структуре и связях между различными областями сцены, в то время как генерация мелких блоков концентрируется на локальных деталях и визуальном оформлении. Разделение этих задач позволяет избежать перегрузки вычислительных ресурсов и обеспечивает более плавный и естественный переход от общего к частному.
Сгенерированная WorldGrow сцена охватывает 19x39 блоков (около 1800 м2), демонстрируя возможность масштабирования до больших пространств, что подтверждается как реконструкцией сетки, так и текстурированным рендерингом.
Важно отметить, что данная стратегия не просто ускоряет процесс генерации, но и повышает качество получаемого результата. Использование иерархической структуры позволяет избежать артефактов и несоответствий, которые часто возникают при попытке создать сложный трёхмерный мир сразу из мелких деталей. В конечном итоге, именно согласованность и реалистичность являются ключевыми факторами, определяющими восприятие виртуального мира пользователем. Если закономерность нельзя воспроизвести или объяснить, её не существует.
Scene-Friendly SLAT и Обработка Окклюзий: Визуальная Когерентность
Для обеспечения реалистичности и когерентности генерируемых сцен, исследователи разработали адаптацию SLAT, получившую название Scene-Friendly SLAT. Данное усовершенствование направлено на решение специфических задач, возникающих при генерации сцен на уровне всей обстановки, в отличие от генерации отдельных объектов. Ключевым элементом новой модели является механизм "Окклюзионно-осведомленного агрегирования признаков", который позволяет избирательно интегрировать признаки только из тех областей, которые фактически видны с точки зрения наблюдателя.
Традиционные методы агрегации признаков, используемые в SLAT, рассматривают все пиксели и воксели, независимо от их видимости. Это приводит к тому, что признаки из скрытых поверхностей и объектов нежелательным образом влияют на итоговое изображение, создавая артефакты и снижая реалистичность. Механизм окклюзионно-осведомленного агрегирования решает эту проблему, отбрасывая признаки из невидимых областей и фокусируясь только на тех, которые вносят вклад в формируемое изображение.
Модель Scene-friendly SLAT лучше моделирует 3D-блоки сцен, особенно в областях с окклюзиями и вблизи границ блоков.
Для дальнейшего повышения качества генерируемых сцен, исследователи произвели повторное обучение декодера SLAT. Этот процесс был направлен на адаптацию декодера к особенностям сцен, и минимизацию артефактов, которые могут возникать при генерации сложных и детализированных объектов. Повторное обучение позволило добиться более высокой когерентности и реалистичности генерируемых сцен, и улучшить визуальное восприятие.
Авторы подчеркивают, что предложенный подход обеспечивает не только повышение качества визуального представления, но и улучшает интерпретируемость генерируемых сцен. Более четкое представление о пространственных взаимосвязях и геометрических особенностях объектов способствует более глубокому пониманию и анализу генерируемой информации.
Текст-в-Изображение и Неконтролируемое Обучение: Самоорганизация в Генерации Миров
В основе системы WorldGrow лежит принцип, напоминающий процессы самоорганизации в природе – способность к генерации сложной структуры из простых правил. Ключевым элементом является использование ‘Текстового Управления Генерацией Изображений’ (Text-to-Image Conditioning), позволяющего пользователям направлять процесс создания трёхмерного мира посредством естественного языка. Это подобно тому, как нейронные сети, обученные на огромных массивах данных, способны понимать и интерпретировать семантические связи, преобразуя текстовые запросы в визуальные образы.
Непосредственной генерацией разнообразных и детализированных сцен служит модель TRELLIS, использующая в своей основе ‘Диффузионные Модели’. Эти модели работают по принципу постепенного добавления шума к изображению, а затем – обратного процесса – удаления шума, что позволяет создавать реалистичные и правдоподобные изображения. Этот процесс напоминает формирование узоров в биологических системах – например, образование кристаллов или развитие фрактальных структур.
Важным аспектом системы является использование ‘Неконтролируемого Обучения’ (Unsupervised Learning). Это позволяет системе обнаруживать закономерности и генерировать реалистичные окружения без явной разметки данных. Подобно тому, как живые организмы учатся на собственном опыте, система WorldGrow способна извлекать знания из необработанных данных, создавая всё более сложные и правдоподобные виртуальные миры. Система самостоятельно выявляет статистические связи и генерирует контент, не требуя вмешательства человека.
WorldGrow генерирует высококачественные, непрерывные 3D-сцены с реалистичными и связными текстурами, превосходя современные подходы к генерации бесконечных сцен и методы генерации внутренних пространств, а также базовую модель TRELLIS.
Сочетание этих трёх элементов – текстового управления, диффузионных моделей и неконтролируемого обучения – позволяет системе WorldGrow создавать бесконечно расширяющиеся трёхмерные миры с беспрецедентным уровнем детализации и реализма. Этот подход открывает новые возможности для создания виртуальных сред, которые могут использоваться в различных областях, от видеоигр и виртуальной реальности до архитектурного проектирования и научных симуляций.
Исследование, представленное авторами, демонстрирует впечатляющую способность генерировать бесконечно расширяющиеся 3D-миры, опираясь на принцип построения сцен из отдельных блоков. Этот подход напоминает слова Дэвида Марра: “Построение репрезентаций — это не просто копирование данных, а создание абстракций, которые позволяют эффективно рассуждать о мире.” Подобно тому, как Марр подчеркивал важность абстракций для понимания сложных систем, авторы WorldGrow используют концепцию “scene blocks” как способ абстрагирования и повторного использования 3D-контента, позволяя создавать сложные и когерентные сцены, масштабируемые до бесконечности. В частности, coarse-to-fine генерация, описанная в статье, является ярким примером такого построения иерархических репрезентаций, что соответствует идеям Марра о многоуровневом анализе.
Что дальше?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует впечатляющий прогресс в области бесконечной генерации 3D-миров. Однако, как часто бывает, решение одной задачи неизбежно высвечивает новые. Авторы успешно используют предварительно обученные 3D-приоры и блочный подход, но вопрос о том, насколько эти "блоки" действительно универсальны и способны ли они адекватно описывать всю сложность реального мира, остаётся открытым. Воспроизводимость результатов, а не только метрики качества, должна стать ключевым ориентиром для будущих исследований.
Особое внимание следует уделить проблеме согласованности при масштабировании. Создание локально когерентных блоков – это одно, а обеспечение их бесшовной интеграции в бесконечно расширяющееся пространство – задача принципиально иного порядка. Необходимо исследовать, как можно использовать механизмы самоорганизации и обратной связи, чтобы гарантировать глобальную согласованность генерируемых миров. Более того, стоит задуматься о том, как интегрировать в процесс генерации не только визуальную информацию, но и физические законы, чтобы создать действительно правдоподобные и интерактивные среды.
В конечном счёте, создание бесконечного 3D-мира – это не просто техническая задача, но и философский вызов. Понимание системы требует исследования её закономерностей, а не только манипулирования параметрами. Визуальные данные раскрывают мир, если их интерпретировать через строгую логику и креативные гипотезы. И пусть "бесконечность" остаётся недостижимой целью, сам процесс её поиска может привести к неожиданным открытиям.
Что если мы скажем вам, что уголь можно… наливать из шланга? Звучит странно, но это не фантастика. Уже сегодня ученые и инженеры создают топливо, которое объединяет в себе простоту хранения воды и энергию угля. Да-да, речь идёт о водо-угольном топливе — перспективной технологии, способной изменить будущее энергетики. Давайте разберёмся, что это такое, и какие у него есть преимущества и вызовы.
Что такое водо-угольное топливо?
Водо-угольное топливо (сокращённо ВУТ) — это жидкое топливо, получаемое путём тщательного смешивания угольной пыли (около 60–70%) , воды (30–40%) и присадки (1–2%).
Зачем это нужно?
Казалось бы, почему просто не сжигать обычный уголь? А вот почему:
ВУТ сгорает без сажи, выбросов SOₓ и NOₓ гораздо меньше. Практически не образуется золы и летучих твердых частиц. Горит равномерно, эффективно, можно автоматически подавать в котлы и двигатели. Значительно снижает риск пожара и взрыва при транспортировке (в отличие от газа или обычной угольной пыли). Для промышленных предприятий и теплоэлектростанций это отличная альтернатива классическим видам топлива — дешево, безопасно, экологично.
В чём подвох?
Звучит прекрасно? Почти!!!
Основная проблема водо-угольного топлива скрыта на стадии его приготовления. Чтобы топливо сгорало эффективно, уголь в нем нужно измельчить до частиц размером меньше 50 микрометров — это в 2–3 раза тоньше диаметра человеческого волоса! Такое ультратонкое измельчение требует огромных величин электроэнергии. Именно поэтому, несмотря на привлекательность технологии, ВУТ не стало массовым — слишком уж затратно его готовить. Производство такого топлива практически не окупается и существует только в качестве экспериментальных проектов .
А что мы сделали?
Всё дело в хитром устройстве, которое создаёт внутри себя настоящий «мини-смерч». Это цилиндрическая ёмкость с особым многомерным завихрителем, который закручивает воду и угольную пыль в мощный центральный (!) вихревой поток, при незначительном пристеночном (!)
потоке .
Всё, как в породном смерче - хобот вращается супер быстро, а "около хоботные" :) воздушные массы имеют небольшую скорость вращения . Поток движется по спирали: снизу вверх и сверху вниз . Угольные частицы при движении вверх - вниз измельчаются и равномерно смешиваются с водой — без сложных мельниц и смесителей ( две технологии в одной)!
А обычные мешалки так не умеют. Смотри:
Они просто гоняют частицы угля по кругу, создавая воронку, как в блендере.
Почему это круто?
Не надо молоть уголь в пыль: можно использовать крупные частицы (1–5 мм) отсева действующего производства , что сразу переводит ВУТ из разряда экспериментальных работ в производственную плоскость.
Экологично и дёшево: меньше затрат на производство, меньше выбросов при сжигании.
Проще процесс: никаких дорогущих мельниц, всё делает вихрь!
Что дальше?
Эта технология — шаг к топливу будущего. Она может сделать ВУТ реальной альтернативой обычному углю, сократить вредные выбросы и упростить жизнь электростанциям.
PS
В следующей части мы расскажем, как «жидкий уголь» может перевернуть металлургию и почему в этом перевороте доменные печи и их обязательный атрибут - коксовые печи должны остаться в прошлом, как например, медные печи остались в прошлом благодаря новым технологиям !
Жизнь Мичурина представляет собой пример того, что происходит, когда встречаются социализм и талант. Таких примеров было много.
Когда свершился Великий Октябрь Мичурину было уже за 60. Своё незавидное положение он видел к этому времени так: «годы ушли и силы истощены». Сам о себе Мичурин говорил, что он был «незаметным отшельником экспериментального садоводства в царской России».
«Вся дорога моя до революции была выстлана осмеянием, пренебрежением, забвением. До революции мой слух всегда оскорблялся невежественным суждением о ненужности моих работ, о том, что все мои работы – это «затеи», «чепуха». Чиновники из департамента кричали на меня: «Не сметь!» Казённые учёные объявляли мои гибриды «незаконнорожденными». Попы грозили: «Не кощунствуй! Не превращай божьего сада в дом терпимости!» (И.В. Мичурин, «Избранные работы», стр.9. Учпедгиз. 1941).
Его дело спасла Советская власть. В судьбу Мичурина вмешался лично Ленин, который узнал о садоводе-экспериментаторе из коротенького сообщения заведующего Тамбовским губземотделом. Ильич ухватился за сведения о чудаке, мечтающем выращивать на вербе груши. В Козлов была направлена «вполне компетентная комиссия» с поручением предоставить всё, что касается Мичурина: «Только мне непосредственно, лично» (Ленин).
Затем к Мичурину поехал М.И. Калинин. Известна телеграмма Ленина от 18 ноября 1922 года Тамбовскому губисполкому, (копия Мичурину): «Опыты по получению новых культур растений имеют громадное государственное значение».
Стране социализма нужно было преодолеть вечное проклятие зоны рискованного земледелия, которое преследовало царскую Россию. Колхозный уклад сельского хозяйства давал неограниченные организационные возможности для научных исследований.
«Только при Советской власти меня признали в моей стране, – писал Мичурин. – Первый, кто отметил мои работы, был Владимир Ильич Ленин». (И.В. Мичурин, Сочинения, т. I, стр.425).
Так для человечества был открыт Мичурин. И понеслось. Вишня с гроздьями как у черёмухи, с кроной в виде литого шара, с косточкой, не уступающей миндалю. Многочисленные скрещивания: дикий канадский виноград с южным сладким испанским, вишня с черёмухой, груша с рябиной, малина с земляникой, тыква с дыней. Наступление садов на север произошло на две тысячи километров и более. Черешня под Ленинградом, груша с юга Франции в Сибири, виноград в Подмосковье. Площадь садов по сравнению с дореволюционным временем увеличилась в 4 и более раз и достигла 2 152 га.
300 новых сортов фруктов и овощей дал миру непосредственно сам Мичурин, сотни разработали впоследствии его ученики. На мичуринских разработках получили толчок к развитию полеводство, животноводство, учение о сохранении сортов и пород и другие отрасли сельского хозяйства.
Уже в сталинское время, ещё при жизни учёного, город Козлов был переименован в Мичуринск, а сам Мичурин награждён орденом Трудового Красного Знамени, а ещё через некоторое время – орденом Ленина.
В канун своего 80-летия Мичурин в письме к Сталину признавался: «Советская власть и руководимая Вами партия превратили меня из одиночки-опытника, не признанного и осмеянного официальной наукой и чиновниками царского департамента земледелия, в руководителя и организатора опытов с сотнями тысяч растений».
_____________________ «Я перешёл из одного мира в другой, являющийся диаметрально противоположным прежнему. Эти два мира разделяет пропасть. … Я встретил Октябрьскую революцию как должное, исторически необходимое по своей справедливости и неизбежности, и немедленно обратился ко всем честным специалистам сельского хозяйства с призывом перейти на сторону советской власти и безоговорочно идти по пути рабочего класса и его партии». (И.В. Мичурин, «Избранные работы», стр.150).
