Изучается энергия основного состояния молекулярной системы как функция расстояния между атомами, при этом алгоритм обучения с подкреплением конструирует квантовые схемы с нуля, выбирая гейты и параметры, чтобы предсказывать индивидуально адаптированные схемы для произвольных расстояний и, таким образом, напрямую получать потенциальную энергию и соответствующие волновые функции.

В статье представлена платформа обучения с подкреплением для разработки переносимых квантовых схем, способных эффективно исследовать поверхности потенциальной энергии молекул.

Построение эффективных квантовых схем для моделирования сложных молекулярных систем остается сложной задачей, требующей значительных вычислительных ресурсов. В данной работе, 'Reinforcement learning of quantum circuit architectures for molecular potential energy curves', предложен подход, основанный на обучении с подкреплением, для автоматического проектирования квантовых схем, адаптированных к конкретным молекулам и их потенциальным энергетическим кривым. Разработанная методика позволяет создавать переносимые схемы, способные эффективно исследовать энергетические поверхности, что открывает путь к масштабируемым квантовым симуляциям. Сможет ли данный подход значительно ускорить разработку новых материалов и лекарственных препаратов благодаря более точным квантово-химическим расчетам?

Молекулярное моделирование: преграды и квантовый прорыв

Традиционное молекулярное моделирование сталкивается с существенными вычислительными ограничениями, препятствующими детальному изучению больших и сложных систем. Вычисление энергии основного состояния, определяющей ключевые характеристики молекулярного поведения, часто становится непосильной задачей при увеличении размеров моделируемой молекулы. В этой связи, квантовые вычисления предлагают принципиально новый подход к решению проблемы, однако для реализации этого потенциала необходима разработка эффективных алгоритмов и специализированных квантовых схем, способных оптимально использовать возможности квантовых систем для моделирования молекулярных процессов и предсказания их свойств.

Обучение квантовых схем с помощью алгоритмов усиленного обучения

Разработанный подход использует принципы усиленного обучения для автоматизированного проектирования квантовых схем, предназначенных для вычисления энергий молекул. Агент, функционирующий в рамках данной системы, взаимодействует с гибридной квантово-классической симуляцией, в качестве функции оценки используя вариационный квантовый решатель собственных значений (VQE). Этот итеративный процесс позволяет агенту последовательно оптимизировать структуру и параметры квантовой схемы, стремясь к минимизации рассчитанной энергии и достижению более точного представления молекулярной системы. В результате, предложенный метод демонстрирует пятикратное (5.1x) увеличение точности по сравнению с приближением Хартри-Фока.

Обученная модель обучения с подкреплением (красный) генерирует структуру, эффективно запутывающую кубиты четыре через семь на всем диапазоне межатомных расстояний, в отличие от стандартного SPA-анзаца (синий), состоящего из двух отдельных блоков запутывания.

Поиск Оптимальных Решений с Использованием Алгоритма Soft Actor-Critic

Для обучения агента использовался алгоритм Soft Actor-Critic (SAC), эффективно балансирующий исследование и использование полученного опыта. Ключевым элементом является регуляризация энтропии, побуждающая к изучению разнообразных структур и параметров квантовых схем, что предотвращает преждевременную сходимость к субоптимальным решениям. Стабилизация процесса обучения достигается благодаря использованию Target Network, обеспечивающего согласованную и отложенную оценку ценности. Алгоритм успешно справляется как с дискретными, так и с непрерывными пространствами действий, позволяя осуществлять точный контроль над проектированием квантовых схем. Применительно к молекуле LiH, состоящей из шести кубитов, удалось достичь средней ошибки в 0.0161 Ха с отклонением +0.0136/-0.0036 Ха.

Ускорение обучения на основе повторного использования опыта

Для повышения эффективности обучения агента применяется буфер повторного использования опыта, в котором сохраняются данные о его взаимодействиях со средой - состояние, действие, полученное вознаграждение и следующее состояние. Такой подход позволяет эффективно использовать накопленные данные, устраняя корреляции между последовательными выборками и позволяя агенту учиться на прошлых успехах и неудачах, что значительно ускоряет сходимость процесса обучения. В контексте оптимизации квантовых схем, данная методика существенно снижает вычислительные затраты и время, необходимое для достижения оптимального решения, что делает возможной работу с более крупными и сложными молекулярными системами. В частности, применение данного подхода позволило снизить стоимость обучения в 22 раза по сравнению с оптимизацией на фиксированном расстоянии, при этом средняя ошибка для молекулы LiH, состоящей из четырех кубитов, составила 0.0136 с отклонением +0.0156/-0.0096 Ha.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что создание эффективных квантовых схем для моделирования молекулярных систем требует не жесткого планирования, а скорее адаптации и эволюции. Подобно тому, как экосистема формируется естественным отбором, квантовые схемы, разработанные с использованием обучения с подкреплением, демонстрируют способность к переносу знаний и эффективному исследованию поверхностей потенциальной энергии. Как говорил Альберт Эйнштейн: «Фантазия важнее знания. Знание ограничено. Фантазия охватывает весь мир». Этот принцип применим и здесь: алгоритм не просто ищет оптимальное решение, а создает основу для дальнейшего развития и адаптации, предвидя и смягчая будущие сбои в сложных молекулярных системах. Архитектура, предложенная авторами, - это не инструмент, а экосистема, способная к самоорганизации и выживанию.

Что же дальше?

Представленная работа, стремясь к автоматизированному проектированию квантовых схем, неизбежно сталкивается с фундаментальной дилеммой. Каждая оптимизация, каждое «обучение с подкреплением» - это лишь временное усмирение хаоса, запрограммированное проявление будущей хрупкости. Схемы, кажущиеся эффективными сегодня, несут в себе семена собственной деградации, проявляющиеся в новых молекулярных ландшафтах, с которыми они не были обучены. В каждом кроне этой «эволюции» скрыт страх перед неожиданным, перед тем, что не вписывается в узкие рамки текущего обучения.

Надежда на «идеальную» квантовую архитектуру, способную охватить всю сложность потенциальных поверхностей, - это форма отрицания энтропии. Более вероятен путь постепенного накопления «шрамов» - ограниченных, но устойчивых решений для конкретных классов молекул. Истинный прогресс, вероятно, лежит не в создании универсальной схемы, а в разработке механизмов быстрого восстановления после неизбежных сбоев, в адаптации к новым вызовам, а не в их предвидении.

Перспективы переноса обучения, намеченные в данной работе, кажутся особенно тревожными. Каждый перенос - это риск привнести скрытые зависимости, которые проявятся в неожиданный момент, превратив полезный инструмент в источник систематических ошибок. В конечном итоге, успех этого направления будет зависеть не от скорости обучения, а от способности к самодиагностике и отказу от ошибочных стратегий.

Полный обзор с формулами: denisavetisyan.com/kvantovye-shemy-uchatsya-modelirovat-molekuly

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16559.pdf

Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan

Жуки

По словам специалистов, это однозначно убеждает в том, что наши древнейшие предки, жившие в конце эры динозавров, были насекомоядными существами.

"Лишь насекомоядные млекопитающие, питающиеся исключительно беспозвоночными, имеют все пять генов, связанных с производством хитиназы. Этой же чертой обладали, как показывает наше исследование, и первые плацентарные млекопитающие. Все это свидетельствует, что жуки и прочие беспозвоночные существа составляли основу рациона наших первых предков", — заявил Кристофер Эмерлинг (Christopher Emerling) из университета Калифорнии в Беркли (США).

Растения и семена

Хотите кушать - для вас есть шишки и семена, в распространении которых сосна заинтересована. Питались ими со времен динозавров. Их крупные семена были лакомством для травоядных динозавров, что способствовало распространению деревьев.

И это и есть самая интересная особенность этой сосны - гигантские шишки. Они вырастают в размерах 30х20 см, а иногда и более. И примерно по размерам соответствуют мячу для регби. Вес может превышать 10 килограммов.

Если такая шишка упадет с большой высоты на голову, может нанести серьезные травмы, что уже неоднократно и случалось с австралийцами.

Семена вполне съедобны, местные аборигены очень их любят с древних времен. Семена измельчали и делали из них подобие хлеба. А сама сосна у них считается священным деревом.

По вкусу они максимально похожи на наши кедровые орешки.

Но есть и некоторые различия. Их текстура мягкая и кремовая, особенно после приготовления. В сыром виде они могут быть немного терпкими, поэтому чаще всего их употребляют приготовленными.

Перед употреблением семена обычно замачивают в воде на несколько часов. Это помогает смягчить их и уменьшить естественную терпкость. После замачивания семена можно отваривать или запекать.

Уникальное строение её коры и листвы помогало противостоять вредителям, что, вероятно, сыграло ключевую роль в их выживании до наших дней.

Надсемейство цветковых — они же ламииды — сегодня представляет мощную эволюционную ветвь. На серьезный путь развития указывает, в частности, разнообразие видов этой клады. Это десятки тысяч растений, без которых людям не обойтись: они дают нам множество ресурсов, от ценной древесины до специй.

Исследователи давно пытаются выяснить, когда эта клада начала развиваться. Аткинсон ранее не смог найти ранних свидетельств в «летописи» окаменелостей, пока не обратился в Музей естественной истории Сьерра-колледжа, где хранятся древности из формации Чико.

Ботаник обнаружил в коллекции хорошо сохранившийся плод, который принадлежал к группе древесных лиан. А это, по словам эксперта, говорит о том, что уже около 80 миллионов лет назад тропические леса на западном побережье Северной Америки по сложности структуры и разнообразию флоры были похожи на современные. Тогда же происходил переход от голосеменных к цветковым.

«Я заметил этот фрукт с поразительными узорами на поверхности и сразу узнал его как принадлежащий к семейству ламиид, называемых Icacinaceae, которые хорошо известны в более молодых, послемеловых отложениях».

БРАЙАН АТКИНСОН - доцент кафедры экологии и эволюционной биологии в Университете Канзаса.

«Уже после массового вымирания они повсюду. Но известных окаменелостей этого семейства из периода до катастрофы не было», — поясняет ученый.

Открытие показало, что ламииды появились намного раньше, чем считалось. Предки нашего кофе и картофеля были как минимум современниками динозавров и пережили катаклизм, который убил этих гигантов. В дальнейшем эти древние растения развились в тысячи современных видов, включая важные продовольственные культуры.

Рыбы

Латимерии - единственный современный род кистепёрых рыб и в наше время считаются живыми ископаемыми. Сейчас существуют только два вида латимерий - один обитает у восточного и южного побережья Африки, а второй был впервые описан лишь в 1997-1999 гг. возле острова Сулавеси в Индонезии.

Интересно, что в данный момент учёные не знают, как выглядит молодая особь латимерии и где живут молодые рыбы первые несколько лет своей жизни - при погружениях не было выявлено ни одной молодой особи. Считается, что латимерии зародились на Земле 300-400 миллионов лет назад.

Крокодилы

Древнейшим из сохранившихся до наших дней крупным хищником является крокодил. При этом он считается единственным выжившим видом круротарзов - группы, в которую входили также ряд динозавров и птерозавров. Считается, что крокодилы появились на Земле приблизительно 250 миллионов лет назад.

Крокодилы распространены во всех тропических странах, обитая в разнообразных пресных водоёмах; относительно немногие виды терпимо относятся к солёной воде и встречаются в прибрежной части морей (нильский крокодил, гребнистый крокодил, африканский узкорылый крокодил).

Первые крокодилы жили в основном на суше и только позже перешли к жизни в воде. Все современные крокодилы приспособлены к полуводному образу жизни — обитая в воде, яйца они, однако, откладывают на суше.

Те, кто пробовал мясо крокодила, говорят, что оно похоже на курятину. Крокодилы имеют с динозаврами общего предка, а значит, можно утверждать, что почти все динозавры.

Мезозойские млекопитающие

Многие люди удивляются, узнав, что самые ранние млекопитающие жили бок о бок с динозаврами; однако по-настоящему самостоятельными они стали только в кайнозойскую эру, после того как динозавры вымерли. Эти маленькие, дрожащие комочки шерсти размером с мышь и кошку были в меню обеда столь же миниатюрных динозавров-плотоядных (в основном хищников и "динозавроптиц"), но, как известно, по крайней мере одно существо мелового периода, репеномамус, поменяло местами: палеонтологи обнаружили окаменелые останки динозавра в желудке этого 25-килограммового млекопитающего!

Плоды гинкго

Во времена динозавров были широко распространены деревья гинкго. Появились они около 250 млн лет. Сейчас остался только один вид — гинкго двулопастный. Живет дерево очень долго - самому долгожителю из Китая уже более 3 тыс лет. Это уникальное реликтовое и эндемичное растение, занесенное в Красную книгу мира. Это единственный сохранившийся вид из многочисленных Гинкговых, существовавших 200 млн лет назад. В юрский период мезозойской эры деревья произрастали в Европе, Азии, Северной Америке и даже в Гренландии. Чарльз Дарвин называл их «живой окаменелостью», так как они существовали вместе с хвощами и папоротниками в эпоху царствования динозавров.

Они созревают поздней осенью, и сбор начинается после первых заморозков. Для использования в медицинских целях и в кулинарии ядра отделяют от мякоти, вымывают, подсушивают и освобождают от скорлупы. Орехи гинкго странноваты на вкус и обладают своеобразным ароматом, поэтому вряд ли получится кушать их горстями. Зато они могут быть использованы в качестве пряности, так как имеют пикантный привкус.

Беннеттиты

Еще один популярный вид растений. Очень похожи на пальмы, только принадлежит к голосеменным. До наших дней дожили их потомки - саговники. У них нет плодов в традиционном понимании, но их семена внешне напоминали фрукты или кокосы.

Это полностью вымершая группа голосеменных, которая в мезозойскую эру принимала большое участие в сложении растительного покрова нашей планеты. Появившись в нижнем триасе, беннеттиты полностью исчезают в верхнем мелу. По своему облику большинство беннеттитов напоминало саговниковые. Стволы их были либо прямые неветвящиеся высотой до 2 м, либо клубневидной формы диаметром до 60 см. На вершине стволов располагалась крона крупных перистых листьев. Реже встречались небольшие слабоветвящиеся кустарники с цельными листьями длиной до 10 см. Перистые листья беннеттитов настолько сходны с листьями саговниковых, что долгое время остатки беннеттитов выдавались за саговники. Однако строение устьичного аппарата у них четко различается — у беннеттитов устьица синдетохейльные, а у саговников — гаплохейльные.

Стебли беннеттитов имели довольно примитивное анатомическое строение — большую его часть занимала паренхима сердцевины, которую окружало узкое кольцо проводящей системы. Вторичная ксилема была развита очень слабо и состояла из лестничных трахеид.

Иногда перекрестное опыление стробилов могли осуществлять насекомые, прогрызавшие в них ходы.

Динозавры

Вообще-то птицы – не просто прямые потомки древних ящеров (хоть и не всех), их с некоторой натяжкой можно причислить к динозаврам. Так что если вы ели курицу, то вы – с известными допущениями – ели динозавра.

Начнем с мышечных волокон птиц. Они бывают двух видов: те, что сокращаются быстро, и те, что могут двигаться медленно. "Медленные" мышцы – это куриные ноги, так называемое красное мясо. "Быстрые" – это те, что заставляют работать крылья, то есть мышцы грудины, белое мясо. Отсюда можно предполагать, что не слишком крупные хищные динозавры, передвигающиеся быстро, в основном состояли из белого мяса. Велоцираптор действительно мог напоминать по вкусу куриную грудку. С другой стороны, у более крупных динозавров были большие мышцы, которым требовалось много кислорода, поэтому они скорее напоминали голени и бедра индейки, а то и вовсе походили на говядину или оленину. По вкусу диплодок напоминал куриные ноги.

Теперь о влиянии пищи. Сегодняшние гурманы знают, что мясо дикой птицы отличается от мяса домашней. Можно было бы предположить, что на вкус динозаврятина была травянистой, но тут важно помнить, что даже травоядные динозавры, как ни странно, никогда не ели траву. Просто потому, что в их времена травы еще не существовало, она появилась позже. Даже листвы еще толком не было! Растительность в те далекие времена была представлена в основном папоротниками, хвощами и хвойными деревьями. Поэтому мясо гигантских травоядных ящеров по вкусу могло напоминать мясо тетерева, который зимой питается почти исключительно хвоей.

Конечно, рассуждать о вкусе динозавров можно бесконечно, наверняка точного ответа мы не найдем. Но если однажды каким-нибудь невероятным способом удастся возродить первобытных ящеров, то стоит помнить, что по отношению к ним мы все-таки находимся на нижней ступеньке пищевой цепочки.

Китайцы 20 лет варили кости динозавров

Сельские жители в центральном Китае примерно два десятилетия назад выкопали около тонны костей динозавров и принялись кипятить их в супе или стирать в порошок для производства средств традиционной медицины.

Сельские жители в центральном Китае примерно два десятилетия назад выкопали около тонны костей динозавров и принялись кипятить их в супе или стирать в порошок для производства средств традиционной медицины. Крестьяне полагали, что это были кости летающих драконов, обладающие чудодейственными лечебными свойствами.

Богатые кальцием кости иногда варили вместе с другими ингредиентами и давали есть детям, чтобы вылечить их от судорог в ногах и головокружения. Как вариант, кости размалывали и превращали в пасту, которой обрабатывали переломы и другие повреждения. Это продолжалось до прошлого года, пока учёный Дун Чжимин (Dong Zhiming) не заглянул на базар и не увидел "кости дракона" в продаже по цене 4 юаня ($0,5) за килограмм.

Чжимин, будучи профессором института позвоночной палеонтологии и палеоантропологии Китайской академии наук (Chinese Academy of Sciences), сразу понял, какому "дракону" принадлежали останки. А крестьяне, узнав, что ели кости динозавров, живших 85-100 миллионов лет назад, подарили учёным 200 килограммов костей для исследований

Ставьте лайки, подписывайтесь на канал, делитесь ссылками в социальных сетях. Спасибо за внимание!

https://dzen.ru/a/ZZre4-vCJlTsD4Kc

Мы привыкли думать о языке как о величайшем даре, который отличает нас от «бессловесных тварей». Поэзия, философия, ядерная физика — всё это стало возможным благодаря Слову. Звучит красиво, но если смахнуть с истории налет романтики, окажется, что человеческая речь возникла не из возвышенных порывов, а из боли, страха, лени и непреодолимого желания перемыть кости соседу. Первые теории происхождения языка были довольно забавными.

Возьмем, например, теорию «Гав-гав» (Bow-wow theory). Её сторонники (включая Лейбница) считали, что наши предки просто передразнивали природу. Услышали собаку — гавкнули. Услышали гром — рявкнули. Идея рабочая, но примитивная. На одних звукоподражаниях далеко не уедешь: попробуйте объяснить словами «бабах» и «мяу» теорию относительности или хотя бы план охоты на мамонта.

Или теория «Тьфу-тьфу» (Pooh-pooh theory). Это про эмоции. Ударил палец камнем — заорал «Ай!». Увидел красивую самку — присвистнул. Увидел саблезубого тигра — покакал издал звук ужаса. Междометия — штука полезная, но построить на них грамматику сложновато.

А как вам «Трудовая теория» (она же Yo-he-ho)? Фридрих Энгельс и его сторонники верили, что труд сделал из обезьяны человека. Мол, когда мужики тащат тяжелое бревно, они ритмично ухают. Эти ритмичные выдохи якобы и стали основой речи. Красиво? Да. Но любой, кто хоть раз таскал мебель, знает: когда тебе тяжело, твой лексикон сокращается до трех-четырех нецензурных слов, а не расцветает сонетами.

Пожалуй, самая правдивая теория принадлежит современному британскому антропологу Робину Данбару. Он посмотрел на обезьян и заметил, что социальные связи они поддерживают через физическое взаимодействие. Перебирание шерсти, выискивание блох — это часть их общения. «Ты почесал мне спину, я не убью тебя завтра».

Но когда группы людей стали слишком большими, чесать спины всем подряд стало физически невозможно. Рук не хватало. И тогда мы изобрели «голосовой груминг». Язык появился не для передачи важной информации («Там еда», «Там лев»), а для сплетен. «Ты видел, с кем спит вождь?», «А тот парень из соседней пещеры — полный идиот». Это позволяло поддерживать связи с десятками людей одновременно, не прикасаясь к ним. Мы научились говорить, чтобы трепаться. И, глядя на современные соцсети, понимаешь: за 100 тысяч лет ничего не изменилось.

Конечно, одного желания сплетничать мало. Нужна правильная физиология. Нашим предкам пришлось пройти через мучительные анатомические изменения. Гортань опустилась ниже (из-за чего мы, единственные из приматов, можем легко подавиться едой насмерть — вот она, цена болтовни), мозг раздулся, появились зоны Брока и Вернике.

Долгое время ученые молились на ген FOXP2, называя его «геном языка». Мол, случилась мутация, и обезьяна заговорила. Но недавние исследования показали, что всё сложнее. Этот ген был и у неандертальцев (кстати, они, скорее всего, вполне сносно болтали, хоть и высоким голосом), и даже у мышей он отвечает за писк. FOXP2 — это не первопричина, а скорее сопутствующее улучшение, позволяющий нейронам правильно соединяться. Без него никак, но и одного его недостаточно.

Исследования ученых из MIT (Массачусетский технологический институт) дают нам дату: примерно 135 000 лет назад. Именно тогда, еще до того как Homo sapiens разбрелись из Африки по всему свету, у нас появилась способность к сложному языку. Сначала это был инструмент мышления («внутренний голос»), и только потом — инструмент коммуникации. Мы сначала научились говорить сами с собой, а потом уже решили, что стоит поделиться своими «гениальными» мыслями с окружающими.

***********************
Подпишись на мой канал в Телеграм - там доступны длинные тексты, которые я не могу выложить на Пикабу из-за ограничений объема.

А в TRIBUTE, на SPONSR или на GAPI ты найдешь эксклюзивные лонгриды, которых нет в открытом доступе (кому какая площадка привычнее)!

Авторы: Холли Миншалл и Рэй Даннер

https://www.greaterclevelandaquarium.com/lake-erie-under-the...

Озеро Эри таит в себе больше, чем кажется на первый взгляд. Мы поговорили с одним из дайверов Большого Кливлендского аквариума о его опыте исследования скрытых глубин этого Великого озера и изучения исторических затонувших кораблей.

Озеро Эри имеет долгую историю судоходства и идеально подходит для сохранения водных ресурсов. Тем не менее, вы можете удивиться, узнав, что только в озере Эри затонуло около 1400 кораблей. Средняя глубина озера составляет всего 19 метров, а максимальная — 61 метр, поэтому обломки шхун, барж, буксиров и колёсных пароходов в основном доступны для дайверов.

Как вы попали в мир погружений к затонувшим кораблям на озере Эри?

Рэй : Я всегда ищу интересные возможности для погружений. Я начал работать волонтёром в Морской археологической группе (MAST) – некоммерческой организации, основанной в 2000 году и занимающейся документированием, изучением и просвещением в области подводных ресурсов Великих озёр. MAST обучает дайверов любого уровня подготовки и  опыта  тонкостям подводных исследований, чтобы они могли присоединиться к полевым группам на озере Эри. Мы используем многие из тех же навыков при обследовании затонувших кораблей, что и при погружениях в Аквариуме.

Сколько затонувших кораблей было обследовано?

Рэй : На данный момент только пять из них были обследованы и зарегистрированы в качестве официальных археологических памятников в штате Огайо, что означает наличие множества неиспользованных возможностей для исследования. Пресная вода озера Эри способствует сохранению этих кораблекрушений, поэтому многие из них ещё предстоит найти и идентифицировать.

Что вы делаете при осмотре затонувших кораблей?

Рэй : Мы прокладываем рулетку в качестве базовой линии по всей длине затонувшего судна. Затем мы используем метод, называемый трилатерацией, чтобы зафиксировать расстояния от одного объекта до другого и определить относительное положение и размер всех предметов на затонувшем судне. Проводить подводные измерения в трехмерном пространстве может быть сложно, особенно в холодной воде с плохой видимостью. Изучение методов подводной коммуникации и стратегий распределения задач очень важно для всех дайверов. Каждой команде дайверов назначается небольшой участок затонувшего судна для обследования, и может потребоваться несколько погружений, чтобы покрыть даже 5-футовый участок затонувшего судна. После каждого погружения все команды дайверов собираются вместе, чтобы ввести новые данные на рабочую карту и определить, какие точки данных имеют приоритет для последующих погружений. Благодаря этому утомительному процессу медленно формируется изображение обломков корабля, лежащих на дне озера.

Это звучит очень интересно. Могу ли я принять участие?

Рэй : Да, MAST каждую весну проводит семинар в Музее Великих озёр, где обучаются как местные дайверы, так и любители. Во время занятий в классе вы отработаете навыки проведения пробных съёмок и метода трилатерации для измерения и картирования затонувшего судна. Заключительное занятие проводится в водах карьера Уайт-Стар, где дайверы проверяют свои новые навыки.

Почему это важно?

Рэй : Озеро Эри тесно связано с жизнью и благосостоянием многих жителей Огайо, и это ценный ресурс. Мне кажется чрезвычайно интересным взглянуть на то, как мы использовали этот ресурс в прошлом, перевозя товары по берегам озера. Изучая эти кораблекрушения, мы также понимаем, насколько важно защищать озеро, в котором они покоятся.

Система моделирования включает в себя компоненты хирургического вмешательства, отслеживания положения инструментов и видеозаписи, что позволяет исследовать взаимодействие с моделью черепа и трансплантированным мозговым веществом в условиях, приближенных к реальной операции.

Разработана платформа для обучения нейрохирургии на основе модели коровьего мозга с использованием оптического трекинга для оценки двуручных навыков при выполнении кортикотомии.

Овладение бимануальной психомоторикой представляет собой значительную сложность в нейрохирургической подготовке, особенно в объективной оценке навыков. В данной работе, 'A High-Fidelity Neurosurgical Training Platform for Bimanual Procedures: A Feasibility Study', исследована возможность создания платформы нейрохирургической симуляции, объединяющей анатомически реалистичную модель мозга и отслеживание хирургических инструментов для обучения и объективной оценки задач, таких как субпиальная кортиэктомия. Полученные результаты демонстрируют успешное отслеживание движений инструментов и выявление метрик, способных дифференцировать уровни хирургической экспертизы. Может ли подобный подход, основанный на анализе движений, стать основой для персонализированной нейрохирургической подготовки и повышения безопасности операций?

Освоение хирургического мастерства: современные вызовы

Традиционное хирургическое обучение, базирующееся на принципах наставничества, отличается значительной трудоемкостью и недостаточной стандартизацией оценки приобретаемых навыков. Существенная вариабельность в уровне подготовки хирургов-стажеров представляет собой потенциальную угрозу для безопасности пациентов, подчеркивая необходимость разработки объективных метрик для оценки их компетентности. Эффективное обучение требует использования реалистичных симуляторов, способных адекватно воспроизводить сложность хирургических вмешательств, таких как кортикотомия, и обеспечивать стажерам безопасную среду для отработки необходимых навыков и приобретения опыта, прежде чем они приступят к самостоятельной практике.

Практика Хирургии на Реалистичной Модели: Ex-Vivo Подход

Для отработки деликатных техник кортиэктомии используется высокореалистичная модель, созданная на основе ткани мозга теленка, позволяющая многократно тренировать ключевые этапы, включая первичный пиальный разрез и прецизионное удаление коры головного мозга. Сочетание данной модели с современными хирургическими инструментами, такими как ультразвуковой аспиратор и биполярные щипцы, формирует клинически релевантную среду для обучения, обеспечивая возможность совершенствования навыков в условиях, максимально приближенных к реальным операционным.

Оценка хирургического мастерства на основе анализа движений

Для объективной оценки навыков хирургов разработана система, использующая оптическое отслеживание инструментов, например, FusionTrack 500, способная фиксировать трёхмерную траекторию движения в 81% случаев использования. Полученные данные позволяют количественно оценивать характеристики движений, включая скорость, ускорение и рывок, что даёт ценную информацию о технике выполнения операций. Помимо этого, анализируются временные показатели и параметры билатеральной координации, формируя комплексную оценку хирургического мастерства. Исследования показали статистически значимые различия во времени использования ножниц между начинающими хирургами и экспертами (101.46 секунд, p=0.001) и старшими студентами (106.34 секунд, p<0.001), что подтверждает возможность использования данной методики для выявления областей, требующих улучшения в процессе обучения и практики.

Революция в хирургическом обучении: персонализация и реализм

Современные методы хирургического обучения претерпевают трансформацию благодаря интеграции реалистичных симуляций с объективной оценкой навыков, что позволяет создавать индивидуальные программы подготовки, адаптированные к потребностям каждого обучающегося. Использование 3D-печати для создания пациентоспецифических моделей значительно повышает реалистичность и эффективность тренировок. Виртуальная реальность обеспечивает иммерсивный опыт, дополняя работу с Ex-Vivo моделями и предоставляя безопасную среду для отработки сложных манипуляций. Исследования выявили значительные различия во времени использования аспиратора между начинающими и опытными хирургами (125.8 секунд, p=0.039), а также во времени одновременного использования биполярного коагулятора и ножниц между студентами и экспертами (77.3 секунд, p=0.009) и между экспертами и опытными хирургами (75.4 секунд, p=0.004). Данный комплексный подход, основанный на опыте ведущего нейрохирурга, направлен на повышение безопасности пациентов и улучшение результатов хирургических вмешательств.

Исследование демонстрирует важность создания систем, способных объективно оценивать сложные двигательные навыки, такие как бимануальная кортикотомия. Платформа, основанная на отслеживании инструментов и анализе движений, позволяет выявить различия в уровне подготовки хирургов. Как однажды заметила Грейс Хоппер: «Лучший способ предсказать будущее - создать его». Эта платформа - не просто инструмент для тренировок, а попытка сформировать будущее хирургической подготовки, создавая условия для постоянного совершенствования и повышения квалификации специалистов. Элегантность дизайна проявляется в простоте и ясности получаемых метрик, позволяющих оценить эффективность выполнения процедуры.

Куда дальше?

Представленная работа демонстрирует, что фиксация движения инструментов - это лишь первый шаг. Очевидно, что простое отслеживание траектории не раскрывает сути хирургического мастерства. Как и в любом сложном механизме, важна не только геометрия, но и динамика взаимодействия частей. Иными словами, документация фиксирует структуру, но не передаёт поведение - оно рождается во взаимодействии. Необходимо глубже изучать не просто что делает хирург, а как он это делает - какие микро-коррекции, какие колебания, какая адаптация к непредсказуемым условиям.

Очевидным направлением является интеграция с системами обратной связи, позволяющими имитировать тактильные ощущения. Визуальная точность, безусловно, важна, но без ощущения сопротивления тканей, без понимания плотности и текстуры, симуляция остаётся лишь бледным подобием реальности. Более того, следует задуматься о создании более сложных сценариев, приближенных к реальным клиническим ситуациям, с вариабельностью анатомии и непредсказуемыми осложнениями. Простота модели - это хорошо для начала, но для истинной оценки навыков требуется сложность.

В конечном счете, ценность любой симуляционной платформы определяется её способностью предсказывать реальную производительность хирурга. Недостаточно просто дифференцировать опытных специалистов от новичков; необходимо выявить конкретные навыки, которые необходимо улучшить. Подобный анализ требует не только точных метрик, но и глубокого понимания нейрофизиологических механизмов, лежащих в основе хирургического мастерства. Иначе, мы рискуем создать лишь ещё один инструмент для измерения того, что и так известно.

Полный обзор с формулами: top-mob.com/virtualnaya-nejrohirurgiya-ottachivaem-masterstvo-obeih-ruk

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.14879.pdf

Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan