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 Перемещайте деревянные блоки и направляйте их в ворота, соответствующие их цвету! Это спокойная и расслабляющая головоломка без таймеров и ограничений — играйте в комфортном темпе.

Деревянные цветные блоки

Головоломки, Казуальные, Логическая

Играть

Топ прошлой недели

  • Animalrescueed Animalrescueed 43 поста
  • XCVmind XCVmind 7 постов
  • tablepedia tablepedia 43 поста
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
21
user11222293
Наука | Научпоп
Серия Квантовые компьютеры

Квантовые метаповерхности: новый путь к запутанным состояниям⁠⁠

6 дней назад

Автор: Денис Аветисян


Исследование предлагает инновационный метод генерации высокозапутанных фотонных кластерных состояний с использованием квантовых метаповерхностей, открывая перспективы для масштабируемых квантовых вычислений.

Схема генерации масштабируемого двумерного кластерного состояния использует последовательное применение управляемых квантовой метаповерхностью (QM) логических операций CNOT и CZ, а также ворот Хадамара, где инцидентный фотон, взаимодействуя с инициализированной в суперпозиции QM, формирует суперпозицию отражения и прохождения, что позволяет, посредством волновой пластинки и поляризационного разделителя луча, направлять отражённую компоненту по пути различной длины для создания необходимой разности фаз, тем самым обеспечивая связность каждого кубита k с четырьмя ближайшими соседями в двумерной решётке размером NN, эквивалентно представленному четырёхузловой квантовой схемой, где каждый узел kk соединён с соседями k+1 и k+N посредством операций CNOT и CZ с использованием вспомогательного кубита.

В статье анализируется метод создания кластерных состояний на основе контролируемых взаимодействий между фотонами и атомами Ридберга с использованием квантовых метаповерхностей.

Несмотря на значительный прогресс в области квантовых вычислений, создание масштабируемых и надежных систем для генерации многокубитных запутанных состояний остается сложной задачей. В работе «Cluster States Generation with a Quantum Metasurface» исследуется новый подход к генерации фотонных кластерных состояний с использованием квантовых метаповерхностей, состоящих из субволновых атомных массивов. Предложенная схема позволяет реализовать двухкубитные квантовые логические операции с высокой точностью, превышающей 0.9, и потенциально ускорить вычисления за счет параллелизма. Возможно ли, используя предложенный подход, преодолеть ограничения, связанные с потерями в системах, и создать масштабируемую платформу для квантовой обработки информации?


Запутанность как Ресурс: Новый Взгляд на Квантовые Вычисления

Традиционные методы квантовых вычислений сталкиваются с проблемами масштабируемости и точности. Кластерные состояния предлагают альтернативный подход, используя предварительно установленную запутанность как ресурс для вычислений и коммуникации. В отличие от традиционных схем, вычисления выполняются посредством измерений кубитов, упрощая архитектуру и снижая требования к когерентности. Внутренняя связность открывает возможности для новых квантовых алгоритмов, напоминая сложный узор, где целое превосходит сумму частей.

Создание Запутанности: Квантовая Электродинамика и Метаповерхности

Квантовая электродинамика полости (CQED) усиливает взаимодействие света и материи, критически важное для генерации запутанности. Метаповерхности, искусственные материалы с заданными электромагнитными свойствами, обеспечивают прецизионный контроль над этими взаимодействиями, манипулируя светом на субволновых длинах. Сочетание CQED и метаповерхностей открывает возможности для конструирования сложных многокубитных запутанных состояний.

Квантическая метаповерхность, содержащая вспомогательный атом в центре, при наложении состояния суперпозиции 12(|g⟩+|r⟩) для вспомогательного атома, преобразует входящий фотон с левой круговой поляризацией в суперпозицию отраженного и прошедшего фотонов, при этом отраженный фотон меняет поляризацию на правую круговую.

Прецизионный контроль позволяет решать задачи масштабирования квантовых систем, создавая эффективные квантовые интерфейсы и улучшая когерентность кубитов.

Управление Атомарными Взаимодействиями: Блокада Райберга и EIT

Блокада Райберга, подавляющая возбуждение соседних атомов, обеспечивает контролируемые взаимодействия в квантической метаповерхности. Электромагнитно-индуцированная прозрачность (EIT) усиливает контроль, манипулируя поглощением и преломлением света. Комбинируя блокировку Райберга и EIT с лазерным управлением, реализованы квантовые логические вентили – CNOT, CZ и Адамара. Критический радиус взаимодействия определяет масштаб когерентного управления.

Моделирование влияния флуктуаций в расположении атомов на квантическую метаповерхность показало, что тепловые колебания приводят к дефектам в структуре, снижая отражательную способность, при этом, согласно модели, точность оптического пути, определяемая как последовательность CNOT и CZ гейтов, уменьшается с увеличением расстояния между оптическими путями из-за эффекта конечной блокады Райберга, а точность 2D кластерного состояния снижается с ростом размера состояния при наличии даже незначительных позиционных отклонений.

Достижение точности 0.962 для кластерных состояний при коэффициенте отражения 0.88, обусловленном позиционным беспорядком, демонстрирует устойчивость подхода. Реализация вентилей критически важна для измерений и вычислений на кластерном состоянии.

Архитектуры для Квантового Преимущества: За Пределами Простых Схем

Двумерные кластерные состояния – универсальная платформа для квантовых вычислений на основе измерений, обеспечивающая гибкость структуры вычислений. Древовидные кластерные состояния хорошо подходят для протоколов квантовой коммуникации, повышая безопасность и эффективность передачи информации. Адаптируя архитектуру кластерного состояния, можно оптимизировать производительность для конкретных приложений, превосходя ограничения традиционных схем. Подобно тщательному плетению, совершенство квантовой структуры проявляется в её способности к гармоничному взаимодействию.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует элегантность подхода к генерации кластерных состояний посредством квантовых метаповерхностей. Эта методика, основанная на контролируемом взаимодействии фотонов и атомов Ридберга, подчеркивает стремление к созданию масштабируемых систем для квантовых вычислений. Как однажды заметил Нильс Бор: «Противоположности кажутся противоположными лишь из-за ограниченности нашего взгляда». В данном контексте, кажущаяся сложность управления квантовыми состояниями преодолевается за счет тонкого контроля над взаимодействием света и материи, раскрывая гармонию между формой и функцией в создании мощных вычислительных инструментов. Это не просто технологическое достижение, а свидетельство глубокого понимания фундаментальных принципов квантовой механики.

Куда Ведет Этот Путь?

Предложенный подход к генерации кластерных состояний посредством квантических метаповерхностей, несомненно, открывает новые горизонты. Однако, следует признать, что элегантность решения не гарантирует его немедленную применимость. Вопрос масштабируемости, всегда болезненный для квантовых технологий, требует пристального внимания. Увеличение числа кубитов, реализованных через взаимодействие фотонов и атомов Ридберга, неизбежно столкнется с проблемами декогеренции и точности управления. Ирония в том, что чем ближе к идеалу, тем острее проявляются несовершенства реализации.

Очевидным направлением дальнейших исследований является оптимизация геометрии метаповерхностей и совершенствование методов контроля над взаимодействием между фотонами и атомами. Поиск новых материалов с улучшенными квантовыми свойствами представляется не просто желательным, но необходимым условием для создания действительно надежных и масштабируемых квантовых вычислительных устройств. Важно помнить, что эффективность не должна достигаться ценой сложности – истинное решение должно быть простым и изящным.

В конечном счете, успех этого направления зависит не только от технологических прорывов, но и от глубокого понимания фундаментальных ограничений, присущих квантовым системам. Стремление к совершенству должно сочетаться с реалистичной оценкой возможностей, а красота и ясность должны стать критериями оценки каждого нового шага. Иначе, рискнуть можно не только ресурсами, но и самой сутью исследования.


Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04297.pdf

Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan

Показать полностью 3
[моё] Исследования Наука Статья Эволюция Будущее Квантовая физика Длиннопост
8
Evgenij.Obzorov
Evgenij.Obzorov

Топ-10 нейросетей для создания содержания дипломной работы⁠⁠

6 дней назад
Топ-10 нейросетей для создания содержания дипломной работы

Пустая страница — главный враг исследователя. Момент, когда нужно структурировать хаос мыслей в стройную систему, часто становится непреодолимым барьером.

Современные нейросети превращают этот мучительный процесс в осмысленный диалог. Они не создают работу за вас — они становятся интеллектуальными катализаторами, которые помогают:

  • Преодолеть творческий кризис;

  • Обнаружить скрытые связи между концепциями;

  • Выстроить последовательную архитектуру исследования.

В этом обзоре мы проанализировали инструменты, которые действительно понимают логику академического текста. Не просто генерируют шаблонные списки, а предлагают содержательные структуры с учетом специфики вашей дисциплины.

Чем полезна нейросеть для написания диплома

Нейросеть работает как интеллектуальный усилитель. Она не пишет за вас, но превращает хаотичный мыслительный процесс в структурированную работу.

Вы получаете мгновенную помощь там, где обычно теряются недели:

  1. Преодоление творческого блока — вместо пустого листа вы работаете с готовым каркасом.

  2. Систематизация идей — нейросеть выстраивает разрозненные мысли в логическую цепочку.

  3. Экономия времени на рутине — подбор источников, формулировка гипотез, составление плана

Инструмент особенно ценен для сложных задач:

  • анализ большого массива литературы;

  • поиск неочевидных связей между концепциями;

  • Проверка логической целостности структуры;

  • генерация альтернативных подходов к исследованию.

Ключевое преимущество — способность вести содержательный диалог. Вы формулируете идею, нейросеть задает уточняющие вопросы, предлагает контраргументы, вскрывает слабые места. Это развивает критическое мышление и помогает увидеть работу под новым углом.

Нейросети для написания содержания дипломной работы

  1. Arcy — нейросеть, ориентированная на помощь студентам и школьникам: помогает с курсовыми, рефератами, докладами и оформлением документов. Используйте промокод MPY4FP5WQU, чтобы получить скидку 10% на генерацию работы.

  2. ChatGPT — языковая модель от OpenAI, способная генерировать тексты, отвечать на вопросы, вести диалоги и выполнять разнообразные задачи в разных областях.

  3. YandexGPT — языковая модель от «Яндекса», создаёт и перерабатывает тексты, учитывает контекст беседы и интегрируется с продуктами Яндекса.

  4. GigaChat — чат-бот от Сбера, который генерирует тексты, пишет код, создает изображения и музыку, поддерживает диалоговый режим.

  5. DeepSeek — языковая модель, которая по результатам сравнительных исследований уступает Claude по точности, но дешевле в использовании.

  6. Copilot — инструмент от Microsoft, интегрированный с офисными приложениями (Word, Excel и др.), помогает создавать тексты, анализировать данные и автоматизировать рабочие процессы.

  7. Gerwin — система, специализирующаяся на автоматическом оформлении текстов по ГОСТу и контроле уникальности, часто упоминается как помощь студентам в форматировании.

  8. Claude — языковая модель от Anthropic, акцентирующая внимание на минимизации «галлюцинаций» и работе с большими документами.

  9. Gemini — мультимодальный ИИ-ассистент от Google, умеет работать с текстом и изображениями, и часто используется для генерации контента с актуальной информацией.

  10. Grok — чат-бот от xAI, работает на основе большой языковой модели, известен «остроумным» стилем ответов и интеграцией с платформой.

Лучшие нейросети

Arcy

Топ-10 нейросетей для создания содержания дипломной работы

Платформа-нейросеть, ориентированная на помощь студентам в подготовке академических текстов: курсовых, дипломных работ, рефератов и других учебных материалов.

Как работает: пользователь вводит тему и основные требования, после чего нейросеть формирует содержание, план и текст, ориентируясь на академический стиль и структуру.

Стоимость: бесплатно нейросеть подготовит вам содержание и вводную часть. За 99 рублей создаст полный текст любой работы с высокой уникальностью. За создание презентации и списка литературы придется доплатить 69 рублей.

Что предлагает: создание курсовых, дипломных, отчётов, презентаций.

Плюсы: гарантия уникальности текста, положительные отзывы пользователей, быстрая генерация и доступные цены.

Минусы: может потребоваться дополнительная проверка уникальности.

Сайт сервиса >>>

Microsoft Copilot

Топ-10 нейросетей для создания содержания дипломной работы

Ассистент от Microsoft, встроенный в экосистему Microsoft 365, помогает автоматически создавать, редактировать и структурировать академические тексты.

Как работает: интегрируется с Word и другими приложениями, генерируя содержание и предлагая улучшения.

Стоимость: $20 в месяц за пользователя. Решение Copilot для Microsoft 365, которое интегрируется с приложениями пакета Office, оценивается в $30 в месяц за пользователя.

Что предлагает: составление структуры диплома, автоматизация оформления, редактирование текста.

Плюсы: интеграция с офисными инструментами, удобство для студентов и преподавателей.

Минусы: требует платной подписки.

Grok

Топ-10 нейросетей для создания содержания дипломной работы

Функционал: чат-бот от xAI, отличающийся неформальным стилем и умением создавать структурированный контент, в том числе для учебных целей.

Как работает: пользователь задаёт тему, сервис создаёт содержание с логической структурой и пояснениями.

Пример стоимости: требуется подписка X Premium — от $8 в месяц.

Что предлагает: структура диплома, введение, заключение, пояснительные разделы.

Плюсы: понятные и логичные ответы, креативный подход к структуре.

Минусы: не всегда придерживается академического стиля.

ChatGPT

Топ-10 нейросетей для создания содержания дипломной работы

Одна из самых популярных языковых моделей, способная генерировать тексты любого объема и сложности, составлять планы, формировать содержание дипломной работы и даже помогать с анализом источников.

Как работает: пользователь задает тему и требования, модель на основе своих знаний формирует логичную структуру работы и предлагает черновик содержания.

Тарифы: бесплатная версия с ограничениями, а также подписка ChatGPT Plus — около $20 в месяц.

Что предлагает: структура и содержание дипломов, введение, обзор литературы, заключение, аналитические разделы.

Плюсы: высокая креативность, способность к логическому мышлению, гибкость и универсальность.

Минусы: возможны неточности и генерация вымышленных данных.

YandexGPT

Топ-10 нейросетей для создания содержания дипломной работы

Помогает работать с текстами, видео, переводами. ИИ умеет пересказывать статьи и ролики, оставляя главное.

Как работает: встроена в Браузер Яндекса. Есть версии API и облачных моделей, которые позволяют создавать контент, анализировать текст, работать с источниками данных.

Стоимость: бесплатно.

Что предлагает: умеет генерировать тексты, помогать с составлением структуры, пересказом, созданием контента. Это можно использовать для содержания дипломной работы.

Плюсы:

  • интеграция с браузером и облачными сервисами;

  • хорошая работа с русским языком; 

  • возможность использования API; 

  • есть бесплатные и дешёвые опции.

Минусы:

  • нет публичной информации про гарантию уникальности, специализации именно на академических работах; 

  • возможны ограничения в бесплатной версии.

GigaChat

Топ-10 нейросетей для создания содержания дипломной работы

Российский чат-бот с широкими возможностями: генерация текстов, создание структуры диплома, анализ информации и даже помощь в написании кода или обработке данных.

Как работает: пользователь вводит тему или запрос, модель формирует содержание и текст с учетом академических требований.

Стоимость: от 1 000 рублей до 7 566 рублей.

Что предлагает: содержание диплома, аналитические разделы, план работы.

Плюсы: сильная работа с текстами на русском языке, возможность выполнять сопутствующие задачи.

Минусы: иногда требуется дополнительная редактура текста.

Gemini

Топ-10 нейросетей для создания содержания дипломной работы

Мультимодальный ИИ от Google, который объединяет текстовую генерацию с поиском информации и обработкой контента.

Как работает: пользователь формулирует запрос, модель не только генерирует текст, но и анализирует актуальные данные из интернета.

Тарифы: бесплатная базовая версия, расширенные возможности — по подписке (~ $19,99 в месяц).

Что предлагает: генерация содержания, справочного аппарата, аналитических разделов.

Плюсы: актуальность данных, интеграция с сервисами Google.

Минусы: некоторые функции доступны не во всех регионах.

Claude

Топ-10 нейросетей для создания содержания дипломной работы

Мощная языковая модель, особенно полезная для структурирования сложных академических текстов и анализа информации.

Как работает: пользователь задаёт тему — нейросеть создает план, содержание и черновик текста с акцентом на точность.

Что предлагает: структура, аналитические разделы, обзор литературы.

Плюсы: высокая точность и внимание к логике, работа с длинными текстами.

Минусы: некоторые функции доступны только в платной версии.

Стоимость: бесплатно (Claude 3 Sonnet), Pro-версия — $20 в месяц.

Gerwin

Топ-10 нейросетей для создания содержания дипломной работы

Инструмент для генерации академических текстов и изображений, полезный при подготовке структуры диплома и иллюстративного материала.

Как работает: пользователь задаёт тему, сервис создаёт содержание, тексты и сопутствующие визуальные элементы.

Стоимость: от 220 рублей до 90 000 рублей. Чтобы работать бесплатно с нейросетью, нужно подписаться в Телеграме на бота GerwinAI_Ru. После подписки вам пришлют промокод, который нужно ввести на сайте.

Что предлагает: структура диплома, содержание, визуальные материалы.

Плюсы: поддержка русского языка, универсальность.

Минусы: меньше функций для академической проверки и анализа.

DeepSeek

Топ-10 нейросетей для создания содержания дипломной работы

Функционал: мощная языковая модель с поддержкой большого контекста и способностью анализировать большие объёмы информации, что делает её полезной для подготовки дипломных материалов.

Как работает: пользователь формулирует запрос, модель генерирует структурированный план и содержание на основе анализа темы.

Тарифы: основные функции доступны бесплатно.

Что предлагает: составление содержания дипломов, планов, аналитических разделов и выводов.

Плюсы: высокая логика и качество текстов, работа с длинными документами.

Минусы: иногда требует конкретизации запроса для более точных результатов.

Сравнительная таблица

Топ-10 нейросетей для создания содержания дипломной работы

Советы по созданию промптов для дипломной работы

Хороший промпт — это не запрос, а техническое задание для нейросети. Сформулируйте конкретно: «Разработай структуру диплома по маркетингу на тему «Продвижение эко бренда в соцсетях». 3 главы: теоретическая (понятие эко брендинга), аналитическая (российский рынок), практическая (кейс-стади)».

Контекст решает всё. Указывайте: специальность, методологию, ключевые источники, требования научрука. «Учти работы Котлера и современные исследования трендов 2023–2024 годов».

Просите аргументировать. Не «Предложи тему», а «Предложи 3 варианта тем с обоснованием актуальности для современной экономики». Так вы поймёте логику ИИ и сможете её скорректировать.

Пример работающего промпта:
«Создай детальный план дипломной работы по юриспруденции на тему «Правовое регулирование нейросетей в РФ». 2 главы по 3 параграфа. Учти законопроекты 2023 года и европейский опыт регулирования AI. Предложи 2 варианта структуры с объяснением логики каждого».

Нейросеть для дипломной работы: как протестировать ИИ

Перед тем как доверить нейросети структуру диплома, проверьте её на трех ключевых параметрах.
Дайте одинаковый запрос разным нейросетям: «Разработай план первой главы диплома по теме [ваша тема] с акцентом на [конкретный аспект]». Сравните:

  1. Учитывает ли ИИ специфику вашей специальности.

  2. Предлагает ли релевантные разделы.

  3. Чувствует ли разницу между техническим и гуманитарным исследованием.


Поручите обработать сложный фрагмент: «Проанализируй эту методологию и предложи альтернативные подходы к исследованию». Ценный ИИ не просто перефразирует, а:

  1. Выявляет слабые места.

  2. Предлагает обоснованные варианты.

  3. Аргументирует свои предложения.

Тест на работу с источниками
Проверьте: «Подбери 5-7 актуальных источников по теме [...] с 2025 года». Сильная нейросеть:

  1. Дает реальных авторов и публикации.

  2. Указывает годы издания.

  3. Соотносит источники с темой.

Улучшение текста с помощью нейросети

Нейросеть становится вашим редактором-невидимкой. Она читает текст одновременно как строгий ученый, придирчивый стилист и скептически настроенный рецензент. Вы получаете не просто исправленные фразы — целостный взгляд на слабые места.

Заметили, что аргументы теряют силу к середине главы? Нейросеть выстраивает логические мостики между разрозненными утверждениями. Она находит те самые места, где читатель может усомниться, и заранее усиливает их конкретикой. Вместо расплывчатых формулировок появляются точные данные, вместо сложных конструкций — ясные и убедительные фразы.

Особенно ценна способность адаптировать стиль под разные цели. Один и тот же материал можно подать как строгий академический текст для диссертации, как динамичное выступление для защиты или как тезисный конспект для научного руководителя. Нейросеть не меняет смысл, а находит оптимальную форму его выражения.

Главное преимущество — объективность. Машина не знает, сколько часов вы провели над главой. Она холодно оценивает каждое предложение на предмет логичности, точности и соответствия научному стилю. Это болезненно, но необходимо — ведь в итоге ваш текст становится сильнее, сохраняя авторский голос, но избавляясь от случайных слабостей.

Реклама ИП Зобов А.В., 540535727161

Показать полностью 12
Статья Нейронные сети Сервис Учеба Дипломная работа Длиннопост Блоги компаний
1
7
user11222293
Все о медицине

Квантовый взгляд на биомедицинскую визуализацию⁠⁠

6 дней назад

Автор: Денис Аветисян


В статье представлен обзор современных квантовых методов, открывающих новые возможности для получения изображений в биологии и медицине.

Многопараметрическая квантовая визуализация позволяет восстанавливать как карту глубины волокон (например, в образцах ткани для линз), так и гиперспектральные данные, где спектр в любой точке изображения может быть получен, или, наоборот, можно выделить области изображения, соответствующие определенной длине волны, демонстрируя возможности квантовой корреляционной световой полевой визуализации и гиперспектральной визуализации.

Анализ перспектив и проблем применения квантовой оптики для повышения разрешения, контрастности и чувствительности биомедицинской визуализации.

Несмотря на значительный прогресс в биомедицинской визуализации, достижение предельных разрешений и чувствительности остается сложной задачей. В настоящем обзоре, 'Quantum Optical Techniques for Biomedical Imaging', рассматриваются передовые методы, использующие неклассические свойства света для преодоления фундаментальных ограничений традиционных подходов. Ключевым результатом является демонстрация потенциала квантовой оптики для повышения пространственного разрешения, улучшения отношения сигнал/шум и снижения дозы облучения при визуализации биологических тканей. Смогут ли эти квантовые технологии стать основой для разработки принципиально новых, более точных и безопасных методов диагностики и терапии?


Преодолевая Дифракционный Предел: Квантовый Взгляд на Визуализацию

Традиционные методы оптической визуализации, такие как эндоскопия и суперразрешающая микроскопия, ограничены дифракционным пределом и рассеянием света, что препятствует глубокому проникновению в ткани и получению высокоразрешающих изображений. Ранние методы, например, рентгеновская визуализация, сопряжены с риском радиационного воздействия и недостаточной четкостью. Когерентная дифракционная визуализация и фотоакустические методы сталкиваются с трудностями в достижении оптимального разрешения и контрастности при глубоком проникновении. Квантовая визуализация, использующая коррелированные фотоны, представляет собой перспективный подход к преодолению этих ограничений, позволяя получать информацию о структуре образца, недоступную классическим методам. Достоверность визуализации, как и любого детерминированного процесса, зависит от воспроизводимости полученных результатов.

Экспериментальная схема квантовой визуализации с использованием света низкой интенсивности, полученного в результате спонтанного параметрического рассеяния, включает в себя настройку полной визуализации, где лазер на 355 нм накачивает кристалл BBO, генерируя коллинеарные пары фотонов с пониженной энергией на 710 нм, а выходная грань кристалла отображается как на предметном стекле, содержащем образец, так и на ПЗС-камере, при этом используется линия задержки для компенсации электронных задержек в системе триггера.

Квантовая Корреляция: Новый Импульс для Визуализации

Квантовая визуализация представляет собой парадигматический сдвиг, использующий квантовую запутанность и неклассические корреляции для улучшения разрешения и чувствительности. В отличие от классических методов, квантовая визуализация преодолевает ограничения, связанные с обычным светом, открывая новые возможности анализа образцов. Ключевым элементом является создание и манипулирование квантовыми состояниями света, такими как сжатые состояния и состояния N00N, обладающими уникальными свойствами и позволяющими значительно улучшить характеристики визуализации. Состояния N00N позволяют достичь повышения разрешения, превосходящего дифракционный предел, за счет корреляций между фотонами. Новые методы визуализации, основанные на квантовых состояниях света, улучшают осевое разрешение до 2 раз, как продемонстрировано в квантовой оптической томографии когерентности (QOCT). Эти методы не только повышают качество изображения, но и снижают фототоксичность, что особенно важно для биологических образцов, благодаря уменьшению интенсивности освещения.

В схеме запутанной микроскопии в многофотонном флуоресцентном микроскопе два запутанных фотона направляются на флуорофоры, что приводит к поглощению пары фотонов, при этом многофотонное поглощение флуорофорами снижает количество фотонов, необходимых для освещения образца при фиксированном отношении сигнал/шум, минимизируя потенциальное повреждение, а квантовые измерения с использованием состояний N00N, где два коррелированных луча света освещают немного разные участки образца, позволяют повысить точность.

Регистрация Квантового Сигнала: Методы и Реализация

Для регистрации слабых сигналов в квантовой визуализации требуются высокочувствительные камеры, такие как камеры, чувствительные к одиночным фотонам. Эти камеры являются ключевым компонентом различных схем визуализации, позволяя обнаруживать чрезвычайно слабые световые сигналы. Классическая визуализация призраков, демонстрирует возможности коррелированного детектирования фотонов. В этой технике информация об объекте восстанавливается путем корреляции между двумя детекторами. Квантовые методы визуализации, такие как квантовая спектральная гетеродинная интерферометрия (SHI), демонстрируют потенциал достижения спектрального разрешения до 2 нм за счет использования квантовых корреляций. Визуализация ультраслабого фотонного излучения (UPE) показала предел обнаружения менее 103 фотонов/сек/см2, что позволяет визуализировать чрезвычайно слабые сигналы в биологических системах.

Трехмерная вычислительная визуализация призраков реализуется с помощью экспериментальной установки, в которой световой проектор освещает объект (голову) компьютерными случайными двоичными спеклями, четыре пространственно разделенных однопиксельных фотодетектора фиксируют отраженный свет, а записанные с этих детекторов сигналы обрабатываются для реконструкции вычислительного изображения для каждого канала обнаружения.

Квантовая Визуализация: Перспективы и Расширение Области Применения

Квантовая визуализация обладает огромным потенциалом в биомедицинской визуализации, позволяя проводить более раннюю и точную диагностику заболеваний за счет улучшения разрешения и контрастности. Такое улучшение достигается за счет использования квантовых свойств света для преодоления классических ограничений. В частности, квантовые корреляции в свете позволяют создавать изображения с более высокой детализацией и чувствительностью. Сочетание фотоакустической визуализации с квантовыми улучшениями обеспечивает более глубокое проникновение в ткани и получение более подробной анатомической информации. Квантовое сканирование, использующее запутанные фотоны, снижает уровень шума и повышает сигнал, что особенно важно при визуализации глубоко расположенных тканей. Квантовое световое полевое изображение (LFI) способно достигать в 10 раз большего углового разрешения по сравнению с классическим LFI, открывая новые возможности для трехмерной визуализации. Помимо медицины, квантовая визуализация находит применение в материаловедении, безопасности и фундаментальных исследованиях. Разработка квантовых сенсоров и методов обработки изображений открывает возможности для обнаружения и анализа материалов с беспрецедентной точностью. Каждый квант света, подобно элементу сложной мозаики, вносит свой вклад в создание целостной картины мира, лишенной избыточности и лишних деталей.

Визуализация ультраслабого света (UPE) с использованием квантового сенсора, такого как ПЗС/ЭПЗС-камера с высокой эффективностью обнаружения в видимом диапазоне, позволяет получать изображения образцов в полной темноте, а изображения, полученные с помощью ЭПЗС-камеры живых систем, таких как опухоль в теле мыши, лицо человека во сне и поврежденные листья, демонстрируют, что UPE является признаком жизнеспособности организма при поддержании постоянной температуры.

Исследование квантовых методов визуализации, представленное в данной работе, подчеркивает стремление к повышению разрешения, контрастности и чувствительности в биомедицинской оптике. Этот подход, опирающийся на неклассический свет и запутанность, требует математической строгости и доказательности. Как отмечал Луи де Бройль: «Всякий факт физики может быть объяснен лишь в том случае, если мы признаем, что вся материя обладает волновыми свойствами». Эта мысль созвучна с принципами, лежащими в основе квантовой визуализации, где свет рассматривается не только как поток частиц, но и как волна, несущая информацию о структуре и свойствах исследуемого объекта. Доказательность алгоритмов и корректность математических моделей – залог успешной реализации перспективных методов биомедицинской диагностики.

Что Дальше?

Представленный обзор, хотя и демонстрирует многообещающие перспективы квантово-оптических методов в биомедицинской визуализации, неизбежно наталкивается на суровую реальность. Утверждения о превосходстве квантовой запутанности или однофотонной эмиссии над классическими подходами требуют не просто демонстрации на лабораторных образцах, но и строгих доказательств корректности в условиях, приближенных к реальным биологическим тканям. До тех пор, пока шум и декогеренция не будут покорены математически, а не эмпирически, заявления о повышенном разрешении и контрастности остаются лишь элегантными гипотезами.

Перспективы гиперспектральной визуализации, использующей неклассический свет, безусловно, интригуют. Однако, алгоритмическая сложность обработки таких данных, вкупе с необходимостью создания стабильных и эффективных квантовых источников света, представляет собой серьезный вызов. Необходимо сместить акцент с простого увеличения количества информации к разработке методов, способных извлекать осмысленные данные из этого потока, игнорируя случайные флуктуации.

Будущее этого направления, вероятно, лежит в тесной интеграции квантовой оптики с передовыми алгоритмами машинного обучения и глубокого анализа данных. Доказательство того, что квантовые корреляции действительно приводят к улучшению диагностических возможностей, должно быть математически безупречным. Иначе, это всего лишь еще один пример красивой теории, столкнувшейся с упрямой реальностью.


Оригинал статьи: denisavetisyan.com/kvantovyj-vzglyad-na-biomediczinskuyu-vizualizacziyu

Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan

Показать полностью 5
[моё] Исследования Наука Статья Эволюция Будущее Длиннопост
0
2
user11222293
Искусственный интеллект

Память как основа разума: Новая архитектура для языковых моделей⁠⁠

7 дней назад

Автор: Денис Аветисян


Исследователи предлагают принципиально новый подход к расширению возможностей больших языковых моделей, наделяя их способностью формировать и использовать структурированную "семантическую рабочую область" для более глубокого понимания и обработки информации.

В основе системы лежит процесс формирования эпизодической памяти, где обширные текстовые данные сегментируются на семантически связанные фрагменты, преобразуемые оператором в локальные рабочие пространства, представленные в виде семантических графов, которые затем последовательно интегрируются в единую глобальную память, позволяя при ответах на вопросы извлекать релевантные части этой памяти посредством сопоставления именованных сущностей и реконструкции эпизодических сводок для последующей обработки языковой моделью и генерации ответа.

Предложенная архитектура Generative Semantic Workspace (GSW) позволяет языковым моделям моделировать мир и рассуждать о развивающихся событиях, используя вероятностное представление знаний.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM), их способность к логическому выводу и отслеживанию событий в длинных текстах остается ограниченной. В работе «Beyond Fact Retrieval: Episodic Memory for RAG with Generative Semantic Workspaces» предложена новая архитектура – Генеративное Семантическое Рабочее Пространство (GSW), – позволяющая LLM строить структурированное, интерпретируемое представление развивающейся ситуации и эффективно использовать внешнюю память. Эксперименты на корпусах длиной до 1 миллиона токенов показали, что GSW превосходит существующие подходы к поиску и генерации ответов на 20%, значительно сокращая при этом объем контекста, необходимого для работы модели. Не откроет ли это путь к созданию более разумных агентов, способных к долгосрочному планированию и рассуждению?


Пределы Контекста: Узкое Горлышко в Языковых Моделях

Несмотря на революцию, произведенную большими языковыми моделями (LLM) в обработке естественного языка, их производительность фундаментально ограничена фиксированным окном контекста. Это препятствует решению сложных задач, требующих анализа больших объемов информации и установления долгосрочных зависимостей.

Корень проблемы – квадратичная вычислительная сложность механизмов внимания (O(n2)). При увеличении длины последовательности вычислительные затраты растут экспоненциально, делая эффективную обработку длинных текстов практически невозможной.

Существующие подходы, такие как дополнение извлечением, часто оказываются хрупкими и испытывают трудности с пониманием нюансов. Они полагаются на предварительно извлеченные фрагменты, что может привести к потере контекста или внесению нерелевантных данных.

Для извлечения операторов используется запрос к большой языковой модели (LLM), где контекст формируется путем разбиения текста на фрагменты и последующей генерации фоновой информации с использованием метода, разработанного Anthropic.

Для извлечения операторов используется запрос к большой языковой модели (LLM), где контекст формируется путем разбиения текста на фрагменты и последующей генерации фоновой информации с использованием метода, разработанного Anthropic.

Ограничения контекстного окна – не просто техническая проблема, а отражение природы информации: хаос – это не сбой, а язык природы.

Структурированные Знания: RAG и За Его Пределами

Генерация с расширением извлечения (RAG) – перспективный подход к преодолению ограничений контекста LLM. В основе RAG – дополнение LLM релевантными внешними знаниями для генерации более точных и информативных ответов.

Эффективность RAG напрямую зависит от способности находить наиболее подходящую информацию. Часто используется семантическое сходство, вычисляемое на основе плотных векторных представлений фрагментов текста.

В разработанной системе вопросов и ответов (QA) сначала выполняется извлечение ключевых сущностей из запроса, которые затем сопоставляются с соответствующими экземплярами глав в базе знаний GSW посредством сопоставления строк; извлеченные краткие содержания сущностей ранжируются на основе их семантической близости к запросу, что позволяет получить наиболее релевантные ответы от LLM, при этом среднее количество токенов значительно сокращается благодаря лаконичности кратких содержаний и выбору только релевантных глав.

Однако простого извлечения текста недостаточно. Использование структурированных представлений знаний, таких как графы знаний, может значительно повысить точность и возможности рассуждения систем RAG. Результаты исследований показывают, что использование графов знаний позволяет снизить количество используемых токенов на 51% по сравнению с другими методами.

Генеративное Семантическое Пространство: Единая Архитектура

Предложенная модель Generative Semantic Workspace (GSW) – единая вычислительная структура для моделирования мировых знаний в виде структурированной, вероятностной семантики. В основе GSW – представление знаний не как набора фактов, а как динамической системы взаимосвязанных понятий, способной к адаптации и обогащению.

GSW состоит из двух основных компонентов: Operator Framework и Reconciler Framework. Operator Framework интерпретирует локальную семантику в пределах коротких контекстных окон, обеспечивая понимание текущей ситуации. Reconciler Framework интегрирует и обновляет структурированные представления знаний во времени, формируя целостную картину мира. Эти фреймворки функционируют посредством оперирования сущностями – Акторами, Ролями и Состояниями, что предоставляет надежный механизм для представления и рассуждения о динамичных ситуациях.

В предложенной модели эпизодической памяти, вдохновленной структурой мозга, гиппокампальная система (DG, CA3, CA1) и неокортикальные области (NC) служат основой для модулей Reconciler (извлечение, рабочее пространство, обновление) и Operator (семантическое извлечение на основе LLM), что обеспечивает биологически вдохновленную и интерпретируемую модель для моделирования мировых знаний из текстовых данных.

Взаимодействие между Operator Framework и Reconciler Framework позволяет GSW эффективно обрабатывать и интегрировать новую информацию, разрешать противоречия и формировать согласованное представление о мире. Это открывает возможности для создания интеллектуальных систем, способных к обучению, адаптации и рассуждению в сложных и динамичных условиях.

Оценка Эпизодической Памяти в Пространственно-Временном Контексте

Критически важным аспектом интеллекта является эпизодическая память – способность запоминать конкретные события, привязанные к уникальным пространственно-временным контекстам. Она позволяет не просто хранить информацию, но и воспроизводить пережитый опыт, что является основой для обучения и адаптации.

Для оценки способности больших языковых моделей (LLM) к подобному типу вспоминания разработан Episodic Memory Benchmark. Этот тест требует от модели не только извлечения фактов, но и проведения логических рассуждений о времени и месте, что значительно повышает сложность задачи.

GSW, работающая на базе GPT-4o, демонстрирует высокую эффективность в решении данного теста, достигая передового результата F1-score в 0.85. На EpBench-2000 GSW опережает ближайший аналог на 15% по показателю F1-score и демонстрирует Recall в 0.822 в категории 6+ Cues, что примерно на 20% выше, чем у HippoRAG2.

В процессе обработки истории системой GSW модуль Operator генерирует экземпляры для различных фрагментов текста, что демонстрирует его способность к анализу и структурированию информации.

В процессе обработки истории системой GSW модуль Operator генерирует экземпляры для различных фрагментов текста, что демонстрирует его способность к анализу и структурированию информации.

Каждый новый слой памяти – это не просто хранилище фактов, а эхо прошедшего, предрекающее будущие сбои.

К Долгосрочному Рассуждению и Адаптивному Интеллекту

Архитектура GSW представляет подход к представлению знаний, который отделяет репрезентацию знаний от ограничений фиксированного размера контекстного окна. Это открывает возможности для реализации действительно долгосрочного рассуждения, выходящего за рамки традиционных моделей обработки естественного языка.

Структурированный подход, используемый в GSW, обеспечивает эффективное обновление и адаптацию знаний. Это позволяет искусственным интеллектам непрерывно учиться и совершенствовать свое понимание мира, интегрируя новую информацию без потери контекста предыдущих знаний. В отличие от систем, полагающихся на большие языковые модели с фиксированным контекстом, GSW позволяет динамически расширять базу знаний.

Будущие исследования будут направлены на масштабирование GSW для работы с еще более крупными базами знаний и изучение его применения к более широкому спектру сложных задач, требующих рассуждений. Особое внимание будет уделено оптимизации алгоритмов поиска и извлечения знаний из графовой структуры для повышения эффективности и скорости работы системы.

Исследование представляет собой не просто улучшение систем поиска информации, а создание полноценной экосистемы памяти для больших языковых моделей. Авторы предлагают концепцию Generative Semantic Workspace (GSW), позволяющую LLM формировать структурированное, вероятностное представление мира, что особенно важно при работе с длинными, динамично меняющимися повествованиями. Этот подход напоминает о мудрости Брайана Кернигана: «Простота — это высшая сложность». Подобно тому, как GSW стремится к элегантному представлению сложных данных, Керниган подчеркивает ценность лаконичности и ясности. Создание такого “внутреннего мира” для LLM – это не попытка построить идеальную систему, а скорее выращивание сложной структуры, способной адаптироваться и эволюционировать, учитывая постоянные изменения в поступающей информации.

Что дальше?

Предложенная работа, как и любая попытка обуздать хаос долговременной памяти, лишь аккуратно отодвигает завесу над бездной нерешенных вопросов. Создание "генеративного семантического пространства" – это не строительство, а скорее взращивание, и каждое решение об организации знаний – это пророчество о будущем сбое. Попытки формализовать "мировую модель" внутри LLM неизбежно столкнутся с проблемой репрезентации: как удержать текучесть реальности, не превратив её в застывший артефакт? Ведь сама суть повествования – в его эволюции, в постоянном пересмотре прошлого.

Очевидно, что истинный прогресс потребует смещения фокуса с совершенствования алгоритмов поиска на понимание механизмов забывания. Не менее важной задачей является разработка методов оценки "правдоподобия" или "когерентности" создаваемой модели мира – как отличить правдоподобную иллюзию от истинного знания? Настоящая система не должна просто отвечать на вопросы, она должна уметь удивляться, признавать собственную некомпетентность и, возможно, даже мечтать.

В конечном итоге, задача состоит не в создании идеальной памяти, а в обучении LLM жить с несовершенством, с неточностями и противоречиями. Ведь взросление системы – это не устранение ошибок, а принятие их как неотъемлемой части её существования. И тогда, возможно, эти искусственные "воспоминания" начнут напоминать не просто данные, а эхо пережитого опыта.


Оригинал статьи: denisavetisyan.com/pamyat-kak-osnova-razuma-novyj-podhod-k-generaczii-otvetov

Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan

Показать полностью 5
[моё] Эволюция Будущее Наука Исследования Статья Длиннопост
3
40
user11222293
Исследователи космоса

Асимметричный диск HD 92945: Первые снимки от «Джеймса Уэбба»⁠⁠

7 дней назад

Автор: Денис Аветисян


Новые наблюдения космического телескопа "Джеймс Уэбб" раскрывают структуру пылевого диска вокруг звезды HD 92945, указывая на асимметрию и возможные возмущения, вызванные планетами.

Для анализа диска вокруг звезды HD 92945 применялась модель, откалиброванная по данным звезды HD 92921, при этом для повышения точности учитывалась функция рассеяния света (PSF), построенная как на основе всего изображения, так и с исключением ярких областей вблизи минорной оси диска.

Результаты анализа изображений, полученных при помощи NIRCam, подтверждают наличие разрыва в диске и позволяют оценить параметры потенциальных планетных систем.

Несмотря на значительный прогресс в изучении околозвездных дисков, детали их структуры и динамики часто остаются неясными. В данной работе, 'JWST/NIRCam observations of HD~929245 debris disk: An asymmetric disk with a gap', представлены первые наблюдения диска HD 92945, полученные с помощью JWST/NIRCam, выявившие выраженную асимметрию и наличие разрыва. Полученные данные подтверждают существование неустойчивостей в диске, вероятно вызванных гравитационным воздействием одного или нескольких планетных компаньонов. Каким образом взаимодействие между планетами и диском формирует наблюдаемые особенности и какие ограничения на массу и орбиты планет могут быть получены из этих наблюдений?


Пылевой Диск с Секретами: HD 92945

Звезда HD 92945, карлик типа K0V, окружена пылевым диском, демонстрирующим необычные характеристики, ставящие под сомнение существующие модели формирования планет. Наблюдения выявили значительную асимметрию и разрыв в диске, указывающие на наличие невидимых спутников или динамические взаимодействия.

Разрыв имеет ширину 27 астрономических единиц и относительную глубину 0.79. Данные свидетельствуют, что данная структура не может быть объяснена гравитационным воздействием одной планеты, что требует рассмотрения более сложных сценариев. Анализ четырнадцати свободных параметров, полученных в ходе MCMC-симуляции изображений диска в фильтре F200W, показал, что маскировка яркой области вблизи малой оси влияет на результаты моделирования. Подобные системы, словно нерешенные уравнения, напоминают о пределах нашего познания.

Анализ четырнадцати свободных параметров, полученных в ходе MCMC-симуляции изображений диска HD 92945 в фильтре F200W, показывает, что маскировка яркой области вблизи малой оси оказывает влияние на результаты.

Анализ четырнадцати свободных параметров, полученных в ходе MCMC-симуляции изображений диска HD 92945 в фильтре F200W, показывает, что маскировка яркой области вблизи малой оси оказывает влияние на результаты.

Взгляд в Глубины: JWST и Продвинутая Визуализация

Космический телескоп Джеймса Уэбба (JWST), оснащенный ближней инфракрасной камерой (NIRCam), обеспечил беспрецедентную чувствительность для разрешения пылевого диска и поиска слабых спутников. Высокая разрешающая способность NIRCam позволила получить детальные изображения диска, что является ключевым для обнаружения потенциальных экзопланет.

Критически важным стало применение методов вычитания функции рассеяния (PSF Subtraction) с использованием мод Кархунена — Лёва (KL). Этот подход эффективно изолирует слабые сигналы от яркой звезды-хозяина, повышая вероятность обнаружения тусклых объектов. Для оптимизации процесса был использован конвейер SpaceKLIP, обеспечивающий получение высококонтрастных изображений.

Карты вероятности обнаружения в фильтрах F444W и F200W демонстрируют, что контуры, соответствующие 90, 50 и 10 процентам вероятности, определяют области, где наличие диска наиболее вероятно, при этом границы и разрывы в диске, а также параметры, исключенные архивными наблюдениями SPHERE и данными Gaia RUWE, накладывают ограничения на возможные положения планет.

Моделирование Диска: От Данных к Динамическим Ограничениям

Для детального моделирования структуры диска использовался программный комплекс Winnie, способный к прямому моделированию наблюдаемых данных и интеграции ограничений из других наблюдений. В рамках Winnie были реализованы методы Монте-Карло Маркова (MCMC) для исследования пространства параметров и уточнения характеристик диска.

Для создания комплексной модели пылевого диска были интегрированы дополнительные наблюдения, полученные на миллиметровых длинах волн с помощью ALMA, и архивные данные HST. Комбинированный подход позволил подтвердить асимметрию диска и точно охарактеризовать морфологию разрыва.

Сглаженные изображения остатков, полученные после моделирования и вычитания диска в фильтрах F444W и F200W, указывают на асимметрию светимости диска в западной его части, что подтверждается контуром 2×10−4 Jy/beam из данных ALMA.

Сглаженные изображения остатков, полученные после моделирования и вычитания диска в фильтрах F444W и F200W, указывают на асимметрию светимости диска в западной его части, что подтверждается контуром 2×10−4 Jy/beam из данных ALMA.

Поиск Скрытого: Пределы Обнаружения и Будущие Перспективы

Анализ данных высококонтрастной визуализации позволил исследователям установить строгие верхние пределы на присутствие планет внутри пылевого диска HD 92945. Несмотря на отсутствие прямых обнаружений, данные обеспечили ценные ограничения на динамическую архитектуру системы и намекнули на возможность скрытого компаньона, ответственного за наблюдаемые особенности диска.

Наблюдаемая аномалия собственного движения HD 92945 требует дальнейшего изучения, поскольку может указывать на наличие невидимого массивного компаньона. Данные наблюдения исключают наличие планет, подобных Юпитеру, за пределами 20-40 астрономических единиц и устанавливают верхние пределы на массы планет до ~0.7 MJup на расстоянии 25 AU.

Сравнение данных F444W, модели и остатков диска HD 92945, полученных с использованием одинаковых морфологических параметров, принятых для диска при длине волны 2 мкм, и единственного опорного объекта HD 92921, а также с использованием библиотеки PSF, позволяет оценить влияние выбора опорного объекта на качество моделирования.

Каждая попытка разгадать тайны этой системы лишь подчеркивает бездонную глубину незнания, напоминая о том, что мы видим лишь отражение в зеркале, а истина остается недоступной.

Наблюдения за обломком диска вокруг HD 929245, выполненные с помощью JWST/NIRCam, демонстрируют асимметричную структуру и наличие разрыва. Это заставляет задуматься о хрупкости наших представлений о формировании планетных систем. Как говорил Лев Давидович Ландау: «Всё, что мы называем законом, может раствориться в горизонте событий». Подобно тому, как горизонт событий скрывает информацию, разрыв в диске указывает на процессы, которые пока остаются за пределами нашего понимания. Обнаружение этой асимметрии, возможно, указывает на присутствие одного или нескольких планет, гравитационное влияние которых формирует наблюдаемую картину, но даже это объяснение может быть лишь временным приближением к истине.

Что Дальше?

Наблюдения диска обломков HD 92945, полученные с помощью JWST/NIRCam, демонстрируют асимметрию и наличие разрыва – признаки, которые, как представляется, требуют присутствия планет. Однако, утверждение о конкретных планетарных конфигурациях остается спекулятивным. Любое упрощение модели взаимодействия планеты и диска требует строгой математической формализации, чтобы избежать самообмана, вызванного неполнотой данных. Чёрная дыра, в данном случае – горизонт событий, за которым скрываются истинные причины наблюдаемой структуры.

Будущие исследования должны сосредоточиться на повышении точности астрометрических измерений и моделировании динамики частиц в диске. Необходимо учитывать не только гравитационное воздействие, но и другие факторы, такие как электромагнитные силы и эффекты, связанные с межзвездной средой. Излучение Хокинга, метафорически говоря, указывает на глубокую связь между термодинамикой и гравитацией – связь, которую необходимо учитывать при интерпретации данных.

Попытки обнаружить планеты непосредственно, а не только по их влиянию на диск, останутся ключевой задачей. И всё же, необходимо помнить: каждая новая теория, каждая новая модель – лишь приближение к истине, ограниченное нашим текущим уровнем понимания.


Оригинал статьи: avetisyanfamily.com/asimmetrichnyj-disk-hd-92945-pervye-snimki-ot-dzhejmsa-uebba

Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan

Показать полностью 4
[моё] Наука Исследования Эволюция Статья Будущее Телескоп Джеймс Уэбб Ученые Псевдонаука Научпоп Развитие Цивилизация Длиннопост
1
0
ai.practiq
ai.practiq

Как венчурный гигант a16z помогает миру разбираться в искусственном интеллекте⁠⁠

7 дней назад

Если вы когда-нибудь пользовались Airbnb, листали Pinterest или общались в Facebook — вы уже соприкасались с проектами, в которые инвестировал a16z.

Венчурная фирма из Кремниевой долины, основанная Марком Андриссеном и Беном Хоровицем, давно специализируется на технологических стартапах. Но сегодня она делает нечто большее, чем просто инвестирует — создаёт экосистему знаний и открытых инструментов, чтобы помочь миру лучше понимать искусственный интеллект.

Кроме прямых инвестиций, a16z развивает собственное AI-направление: проводит конференции, выпускает исследования, подкасты и открывает исходные проекты, с которыми можно работать, учиться и экспериментировать.

Open Source и Dev-проекты a16z в области AI

1️⃣ /ai-getting-started

Это JavaScript-шаблон для быстрых экспериментов. Он объединяет готовые настройки для работы с изображениями и текстом.

Проект работает «из коробки»: достаточно клонировать репозиторий, настроить ключи API — и можно сразу посмотреть, как LLM обрабатывают текст, а нейронные сети создают изображения.

Шаблон полезен тем, кто хочет на практике разобраться с базовыми компонентами AI-приложений, не собирая всё вручную.

2️⃣ /companion-app

Следующий проект построен на том же стеке, но с фокусом на чат ботах-компаньонах. Это лёгкий набор для создания собственных AI-ботов с памятью.

Разработчик задаёт боту характер и предысторию — например, «друг» или «помощник» — а система запоминает контекст и предыдущие диалоги.

Этот проект — отличная практика для тех, кто хочет понять, как строятся диалоговые агенты. Здесь задействованы LangChain.js, Pinecone, Clerk и другие популярные инструменты.

3️⃣ /llm-app-stack

Это каталог технологий LLM — своеобразный путеводитель по современной AI-экосистеме.

В нём собраны инструменты, библиотеки и сервисы, которые используются на каждом уровне LLM-стека.

Ресурс помогает новичкам быстро сориентироваться, какие компоненты нужны для создания AI-приложений, а опытным разработчикам — находить редкие решения и альтернативы.

4️⃣ AI Explained Cartoon Series

Обучаться AI через комиксы? Почему бы и нет!

Это серия образовательных иллюстраций, где сложные концепции искусственного интеллекта объясняются в лёгкой, «мультяшной» форме.

Такой формат делает обучение доступным даже для тех, кто никогда не писал код: вместо сухих формул — понятные визуальные истории, которые действительно запоминаются.

5️⃣ /jungle-gym

Jungle Gym — настоящий испытательный полигон для автономных веб-агентов. Это не сам агент, а среда, где можно тестировать и обучать ботов, работающих в браузере.

В ней есть примеры сайтов и задач — например, виртуальный шопинг — а также эталонные сценарии, с которыми можно сверить поведение своего агента.

Проект удобен для разработчиков, создающих автономных AI-помощников, способных действовать в интернете самостоятельно.

6️⃣ Prompt Engineering Guide

Завершает подборку гайд по промпт-инжинирингу, созданный командой DAIR.AI.
Он собирает ключевые техники — от базовых (zero-shot, few-shot) до продвинутых (chain-of-thought, tree-of-thought) — и показывает, как правильно «спрашивать» у модели.

Гайд структурирован как справочник с примерами, ошибками и рекомендациями, а также с курсами и комьюнити для тех, кто хочет глубже погрузиться в тему.



Каждый из этих проектов — открытая дверь в практику. Они помогают не просто читать про искусственный интеллект, а работать с ним, учиться, тестировать идеи и развивать свои навыки.

Независимо от уровня — новичок вы или профи — всё это можно использовать, чтобы стать ближе к миру AI и применять его в жизни и работе.

Наш Telegram

Показать полностью 6
[моё] Искусственный интеллект Бизнес Нейронные сети Чат-бот ChatGPT Openai Статья Длиннопост
2
user11222293

Искажение спектра в комплексном импульсном пространстве: новый взгляд на неэрмитову физику⁠⁠

7 дней назад

Автор: Денис Аветисян


Экспериментальное наблюдение и характеризация искажений спектра в комплексном импульсном пространстве открывает новые возможности для изучения неэрмитовых систем.

Спектральные измерения, выполненные при значениях μ = 0, -0.1, -0.23 и -0.48 с параметрами (δ1, δ2, η, γ) = (0.31π, 0, 0.25π, 0.057π), демонстрируют соответствие экспериментальных данных теоретическим предсказаниям, подтверждая корректность модели для описания деформации спектра без дальнодействующих связей, при этом точка μGBZ = -0.23, соответствующая границе зоны Бриллюэна, определяет особенности спектра при краевых условиях.

Исследование использует программируемую фотонную платформу для непосредственного изучения не-Блоховской физики и проверки теоретических предсказаний в области топологической теории полос.

Негермотовы системы представляют собой сложный объект для экспериментального изучения, несмотря на предсказания богатого спектра нетривиальных явлений. В работе 'Observation of Non-Hermitian Spectral Deformation in Complex Momentum Space' представлено экспериментальное исследование деформации спектра в комплексном пространстве импульсов, реализованное на основе фотонной решетки с дальнодействующими связями в размерности орбитального углового момента света. Авторы продемонстрировали возможность реконструкции спектральной деформации и прямой регистрации особенностей, таких как исключительные точки и обобщенная зона Бриллюэна. Открывает ли это путь к созданию новых функциональных устройств, основанных на манипулировании негермотовыми состояниями света?


За Пределами Блоха: Новая Эра в Физике

Традиционная зонная теория, основанная на теореме Блоха, неспособна адекватно описывать системы без взаимности или неэрмитовости. Это ограничение актуально для топологических материалов и неэрмитовой оптики, что требует разработки новой теоретической базы. Появление неэрмитовых систем вводит деформацию спектра и неэрмитовский скин-эффект, характеризующийся комплексными собственными значениями и нетрадиционными энергетическими ландшафтами. Отсутствие точного определения задачи обрекает любое решение на шум, и лишь строгая логика может выявить порядок в хаосе комплексных спектров.

Экспериментальные и теоретические спектры пропускания, полученные при значениях μ = 0, -0.03, -0.06 и -0.09, демонстрируют соответствие между наблюдаемыми данными и расчетами, при этом комплексные собственные энергии, извлеченные из этих спектров (представлены точками), согласуются с теоретическими результатами (сплошными линиями), а спектры собственных значений при граничных условиях Дирихле (обозначены толстыми серыми кривыми) отражают особенности энергетического ландшафта.

Исследование Комплексного Ландшафта Не-Блоховской Физики

Теоретическое описание не-Блоховских зон требует перехода в комплексное пространство импульсов. Это необходимо для корректного учета топологических свойств и их влияния на электронный транспорт. Изучение этого пространства затруднено необходимостью специализированных спектроскопических методов, так как стандартные методы не позволяют адекватно исследовать не-Блоховские состояния. В данной работе используется спектроскопия, разрешенная по комплексному импульсу, для непосредственного отображения спектральных характеристик и подтверждения теоретических предсказаний.

Реализация и Управление Неэрмитовой Физикой с Помощью Света

Для реализации неэрмитовой модели Су-Шриффера-Хегера используется орбитальный угловой момент фотонов, что создает синтетическое измерение для управления свойствами системы. Предложенная платформа обеспечивает контроль спектральных деформаций и наблюдение исключительных точек. Точное управление комплексным импульсом достигается с помощью пространственного модулятора света и фазовой модуляции. Параметры модели SSH устанавливаются значениями расстройки 0.31π, 0, 0.25π и 0.057π для исследования различных конфигураций системы.

Картирование и Характеристика Спектральных Деформаций

Для характеристики спектральных особенностей используется функция Ронкина, описывающая комплексный потенциал. Это позволяет формализовать анализ сложных спектральных распределений. Количественная оценка расстояния между распределениями осуществляется с помощью метрики Вассерштейна, что позволяет сравнивать различные неэрмитовые системы. Полученный ландшафт функции Ронкина, построенный на основе экспериментальных данных и расчетов при параметрах (0.31π, 0, 0.25π, 0.057π), подтверждает соответствие теории и эксперимента. Идентификация обобщенной зоны Бриллюэна (ОЗБ) произведена с использованием самопересечений спектра, значение ОЗБ составило -0.23.

Полученный ландшафт функции Ронкина, построенный на основе экспериментальных данных и теоретических расчетов при параметрах (δ1, δ2, η, γ) = (0.31π, 0, 0.25π, 0.057π), подтверждает соответствие между теорией и экспериментом, что также подтверждается сравнением функции Ронкина при фиксированных значениях E = 0 и E = 0.74π, где экспериментальные данные (точки) согласуются с теоретическими кривыми (сплошными линиями).

За Горизонтом Ограничений: Перспективы Развития

Формулировка Amoeba предоставляет математическую основу для расширения описания не-Блоховских зон на более высокие измерения. Предложенная платформа может быть обобщена для исследования сложных неэрмитовых гамильтонианов и топологических фаз. Исследование неэрмитовых систем открывает возможности для создания устройств с улучшенными характеристиками и изучения новых фундаментальных явлений. Комбинирование спектроскопической техники с новыми материалами и конструкциями позволяет открыть новые функциональные возможности и приложения в фотонике.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует элегантную математическую чистоту в изучении деформации спектра в комплексном импульсном пространстве. Авторы, используя программируемую фотонную платформу, не просто наблюдают физическое явление, а подвергают его строгому анализу, подтверждая теоретические предсказания. В этом подходе отчетливо прослеживается стремление к доказуемости, а не просто к эмпирическому успеху. Как заметил Джон Белл: “Игра в физику похожа на игру в шахматы: нужно знать правила”. Действительно, понимание фундаментальных правил негерцовой физики и топологической теории полос является ключевым для интерпретации полученных результатов и построения корректной модели не-Блоховской физики, что и демонстрирует данная работа.

Что Дальше?

Наблюдаемое искажение спектра в комплексном пространстве импульсов, продемонстрированное в данной работе, не является самоцелью, а лишь подтверждением необходимости более строгой математической формулировки физики неэрмитовых систем. Многие существующие модели, хотя и дающие качественное согласие с экспериментом, страдают от недостаточной строгости и не позволяют делать предсказания, свободные от эмпирических параметров. Истинная элегантность заключается в способности предсказать, а не просто описать.

Особый интерес представляет возможность расширения концепции не-Блоховских полос за пределы исследованной области параметров. Существующие теоретические рамки, безусловно, нуждаются в обобщении, чтобы учесть более сложные топологические фазы и взаимодействие с окружением. Необходимо разработать методы, позволяющие предсказывать стабильность и долговечность этих состояний в реальных системах, подверженных шумам и несовершенствам.

В конечном итоге, задача состоит не в том, чтобы найти еще один экзотический эффект, а в том, чтобы выявить фундаментальные принципы, лежащие в основе неэрмитовой физики. Истинное понимание придет лишь тогда, когда математическая модель системы станет неотделима от ее физической реализации – когда алгоритм будет доказуемо корректен, а не просто «работать на тестах».


Оригинал статьи: xpla.ru/iskazhenie-spektra-v-kompleksnom-impulsnom-prostranstve-novyj-vzglyad-na-neermitovu-fiziku

Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan

Показать полностью 2
[моё] Наука Исследования Эволюция Статья Будущее Квантовая физика Ученые Псевдонаука Научпоп Развитие Цивилизация Информатика Образование Статистика Мозг Мышление Длиннопост
0
10
user11222293
Исследователи космоса

Тёмные звёзды и загадки ранней Вселенной⁠⁠

7 дней назад

Автор: Денис Аветисян


Новое исследование предлагает решение для трех ключевых проблем, возникших при изучении космического рассвета.

Слияние гало темной материи, одно из которых содержит сформированную в условиях высокой плотности темную звезду, способную эволюционировать в сверхмассивную звезду, окруженную темной материей, приводит к коллапсу и формированию сверхмассивной черной дыры, аккреция которой, подпитываемая материей, полученной в результате слияния, вызывает вспышку звездообразования и наблюдается на больших красных смещениях.

Сверхмассивные тёмные звёзды, питаемые аннигиляцией тёмной материи, могут объяснить происхождение квазаров высокой красной смещения, особенности галактик ‘Голубые монстры’ и природу объектов ‘Маленькие красные точки’.

Наблюдения, полученные с телескопом «Джеймс Уэбб», бросают вызов существующим моделям формирования первых звезд и галактик. В работе ‘Supermassive Dark Stars and their remnants as a possible solution to three recent cosmic dawn puzzles’ предложена гипотеза о том, что сверхмассивные темные звезды (SMDS), питаемые аннигиляцией темной материи, могут объяснить происхождение далеких квазаров, особенности галактик «Голубые Монстры» и природу «Маленьких Красных Точек». Данное исследование предполагает, что SMDS представляли собой предшественников сверхмассивных черных дыр и могли формироваться из первичных газовых облаков на заре Вселенной. Не смогут ли эти темные звезды стать ключом к пониманию эволюции ранней Вселенной и разрешению накопившихся космологических загадок?


Тень Ранней Вселенной: Загадка Сверхмассивных Чёрных Дыр

Существование высококрасных квазаров ставит фундаментальную проблему: как сверхмассивные чёрные дыры сформировались настолько быстро в ранней Вселенной? Наблюдения показывают их наличие на красных смещениях 𝑧 >6, что соответствует эпохе, когда Вселенной было менее миллиарда лет. Это бросает вызов стандартным моделям их формирования. Стандартные модели аккреции не могут объяснить столь быстрый рост, превышающий теоретический предел Эддингтона. Это указывает на необходимость альтернативных механизмов формирования зародышей чёрных дыр, отличных от остатков звёзд. Поиск объяснения ведётся в направлении прямого коллапса газовых облаков, слияния звёздных скоплений или аккреции на чёрные дыры промежуточной массы. Каждая гипотеза сталкивается со сложностями, требуя дальнейших исследований. Изучение этих объектов – попытка заглянуть в бездну, где тьма отражает наши собственные ограничения.

Чёрные дыры с массами от 104 до 105⁢𝑀⊙, сформировавшиеся при 𝑧 ≃25 и растущие с темпом, близким к пределу Эддингтона, объясняют массу UHZ1 и трёх ранее известных квазаров с самым высоким красным смещением, что требует эффективности аккреции 𝜂 =0.114.

Тёмные Звёзды: Новая Эра Массивных Объектов

Тёмные звёзды – теоретический класс массивных звёзд, светимость которых обусловлена аннигиляцией частиц тёмной материи в ядрах. В отличие от обычных звёзд, их светимость не ограничена ядерным синтезом, что позволяет достигать беспрецедентных размеров и масс. Адиабатическое сжатие нагревает тёмную материю, увеличивая её плотность в 104—105 раз. Это обеспечивает стабильность и размер тёмных звёзд на протяжении длительного времени, в отличие от протозвёзд, эволюция которых определяется гравитационным коллапсом и термоядерными реакциями. Тёмные звёзды предлагают правдоподобный путь к формированию массивных зародышей, потенциально достигающих 1.5 ×105⁢𝑀⊙ перед коллапсом, для сверхмассивных чёрных дыр, объясняя их происхождение.

Сверхмассивные чёрные дыры UHZ1, J0313–1806, J1342+0928 и J1007+2115 могут быть сформированы из тёмных звёзд, которые формируются при 𝑧𝑓⁡𝑜⁢𝑟⁢𝑚 =20, растут с постоянной скоростью аккреции и коллапсируют в чёрные дыры при 𝑧𝐵⁢𝐻 =15, при этом фаза тёмной звезды изображена заштрихованной синей областью, а аккреция на предельном уровне Эддингтона – синей областью слева от 𝑧 =𝑧𝐵⁢𝐻.

Альтернативные Пути: Прямой Коллапс и Условия в Гало

Альтернативный путь формирования сверхмассивных чёрных дыр – прямой коллапс, при котором гравитационная нестабильность приводит к сжатию первозданных газовых облаков. Реализация этого сценария требует подавления фрагментации облака за счёт эффективного охлаждения в специфических гало – атомных охлаждающих гало, препятствующих образованию молекулярного водорода. Слияния гало, обусловленные динамическим трением, могут служить триггером для коллапса Тёмных Звёзд и создавать условия для прямого коллапса. Различные сценарии могут приводить к наблюдаемым характеристикам чёрных дыр, затрудняя их однозначную идентификацию.

Существует вырожденность между решениями, основанными на тёмных звёздах (синяя полоса) и прямом коллапсе (танжеловая полоса) для объяснения сверхмассивных чёрных дыр на высоких красных смещениях, таких как UHZ1, при этом для левой и правой панелей выбрано 𝑧𝑓⁡𝑜⁢𝑟⁢𝑚 =25, а красное смещение коллапса тёмной звезды в чёрную дыру (𝑧𝐵⁢𝐻) равно 15 (левая панель) и 20 (правая панель).

Следствие Ранней Вселенной: Галактики-Монстры

Тёмные звёзды могут объяснить характеристики «голубых монстров» – компактных, ярких галактик на больших красных смещениях, не укладывающихся в стандартные модели. Эти галактики демонстрируют необычно высокую светимость и компактность. Тёмные звёзды, благодаря своим размерам и светимости, проявляют свойства, наблюдаемые у этих галактик, поддерживая скорость аккреции в 10−3⁢𝑀⊙/г⁢о⁢д. Это позволяет объяснить высокую светимость и быстрое формирование массивных структур. Предел Эддингтона ограничивает рост чёрных дыр, однако тёмные звёзды обходят это ограничение, предлагая более эффективный путь роста.

В спектре JADES-GS-z14-0 идентифицирована абсорбционная линия He II 1640 Å, при этом отношение сигнал/шум (SNR) рассчитано на основе полиномиальной аппроксимации (оранжевый цвет) наблюдаемого спектра (синий цвет), а положение линии He II отмечено чёрным цветом, при этом размер признака заштрихован серым, и он находится ниже уровня шума, при этом оценка SNR приблизительно равна 2.31.

Предлагаемая модель обеспечивает самосогласованную картину, связывающую тёмную материю, раннее звездообразование и свойства галактик на больших красных смещениях, объясняя рост чёрной дыры до 107⁢𝑀⊙, как это наблюдается у UHZ1. Каждая гипотеза о сингулярности – лишь попытка удержать бесконечность на листе бумаги.

Исследование сверхмассивных тёмных звёзд (SMDS) предлагает смелый взгляд на раннюю Вселенную, пытаясь разрешить ряд загадок, связанных с высококрасными квазарами и галактиками. Многоспектральные наблюдения, упомянутые в работе, позволяют калибровать модели аккреции и джетов, что крайне важно для понимания процессов, происходящих вблизи этих гигантских объектов. Как заметил Ричард Фейнман: «Если вы не можете объяснить что-то простыми словами, значит, вы сами этого не понимаете». Эта фраза резонирует с подходом, представленным в статье, где сложные теоретические модели подвергаются строгой проверке на соответствие наблюдаемым данным, что демонстрирует ограничения и достижения текущих симуляций. Поиск объяснений для явлений, таких как ‘Голубые Монстры’ и ‘Маленькие Красные Точки’, требует не только построения сложных моделей, но и постоянного стремления к простоте и ясности понимания.

Что дальше?

Предложенная концепция сверхмассивных тёмных звёзд, питаемых аннигиляцией тёмной материи, претендует на элегантное решение сразу нескольких загадок ранней Вселенной. Но физика – это искусство догадок под давлением космоса, и каждое «красивое» объяснение неизбежно сталкивается с новыми, ещё более коварными вопросами. Существующие модели аккреции тёмной материи, необходимые для поддержания существования этих звёзд, требуют детальной проработки. Недостаточно просто указать на возможность аннигиляции – нужно показать, как этот процесс может эффективно протекать в условиях ранней Вселенной, избегая нежелательных эффектов, вроде чрезмерного нагрева окружающего газа.

Появление квазаров на столь ранних этапах существования Вселенной по-прежнему требует объяснения. Даже если сверхмассивные тёмные звёзды послужат затравкой для формирования чёрных дыр, способных к активному аккрецированию, остаётся неясным, как обеспечить достаточно быстрый рост этих объектов, чтобы соответствовать наблюдаемым данным. Чёрная дыра – это не просто объект, это зеркало нашей гордости и заблуждений. Всё красиво на бумаге, пока не начнёшь смотреть в телескоп.

Будущие наблюдения, особенно с помощью телескопов нового поколения, таких как James Webb Space Telescope, смогут проверить предсказанные свойства этих объектов. Однако, даже получение подтверждающих данных не станет окончательной победой. Скорее, это откроет новую главу в бесконечном поиске ответов на вопросы о происхождении и эволюции Вселенной. И, вероятно, выявит новые загадки, требующие ещё более смелых и нетривиальных решений.


Оригинал статьи: avetisyanfamily.com/tyomnye-zvyozdy-i-zagadki-rannej-vselennoj

Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan

Показать полностью 5
[моё] Наука Эволюция Исследования Будущее Статья Вселенная Телескоп Джеймс Уэбб Ученые Научпоп Развитие Цивилизация Псевдонаука Длиннопост
1
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