Ученые впервые подтвердили наличие у нас еще одного чувства — «дистанционного осязания». Это чувство более активно распространено у некоторых видов куликов. Птиц, которые ощущают наличие добычи под песком, не видя и не прикасаясь к ней напрямую.
Шестое чувство
Исследователи из Лондонского университета королевы Марии и Университетского колледжа Лондона (UCL) проверили гипотезу: может ли тот же тип чувств, который используют птицы для ориентации в пространстве, а именно когда малейшие изменения в движении песчинок предупреждают особь о наличии пищи, быть более распространенным среди животных, и человека в частности?
Это первый случай изучения дистанционного осязания у людей, и это меняет наше представление о воспринимаемом мире, так называемом «рецепторном поле» живых существ, включая людей.
Элизабет Версаче, руководитель Лаборатории подготовленных умов в Университете королевы Марии.
Чтобы проверить теорию взаимодействия живого существа с гранулированной средой, Элизабет Версаче разработала эксперимент, воссоздающий ситуацию, в которой кулики ищут корм в песке. По сути, тонкие механические сдвиги происходят при изменении давления в среде. Особенно когда рука или клюв приближаются к закопанному предмету. В исследовании участники перемещали пальцы по песку в поисках спрятанного куба, но им нужно было предугадать его местонахождение, прежде чем они фактически касались куба.
Ход исследования и статистические маркеры
Исследователи сравнили результаты участников с эффективностью робота, оснащенного алгоритмом долговременной и кратковременной памяти (LSTM). В этом соревновании человек наощупь предугадал близкое расположение куба в два раза эффективнее по сравнению с искусственным датчиком.
По уровню попадания в «ожидаемый диапазон обнаружения» люди набрали 70,7% эффективности, остановившись в среднем на расстоянии 6,9 см, при том, что медианное расстояние было 2,7 см. Робот показал эффективность в 40%. Исследователи считают, что этого достаточно, чтобы подтвердить гипотезу.
Мы можем ощущать объект до того, как коснемся его, при условии, что объект находится в сыпучей среде, располагающей к изменениям в ответ на давление.
Главное, конечно же, суметь выделить истинность ощущений от надуманности в своей голове. В противном случае, наша инертность и пассивность могут сыграть злую шутку, как в случае с феноменом «шершавого кабана» при использовании нейросетей.
Прямая речь исследователей
Это открытие демонстрирует возможности для разработки инструментов и вспомогательных технологий, расширяющих тактильное восприятие человека. Полученные знания могут быть использованы для разработки современных роботов, способных выполнять деликатные операции, например, находить археологические артефакты без повреждений или исследовать песчаные или зернистые поверхности, такие как марсианский грунт или океанское дно.
В более широком смысле, это исследование прокладывает путь к созданию сенсорных систем, которые сделают скрытые или опасные исследования более безопасными, интеллектуальными и эффективными.
Это исследование особенно интересно с позиции того, как исследования с участием людей и роботов взаимодополняли друг друга. Эксперименты с участием людей определили подход робота к обучению, а его результаты открыли новые перспективы для интерпретации данных, полученных с помощью человека.
Это прекрасный пример того, как психология, робототехника и искусственный интеллект могут быть объединены, показывая, что междисциплинарное сотрудничество способствует как фундаментальным открытиям, так и технологическим инновациям.
Ограничения и перспективы шестого чувства
Исследователи надеются использовать результаты для совершенствования тактильных ощущений роботов — технологии, которая задействует естественную чувствительность в реальных ситуациях, таких как раскопки и поисково-спасательные операции.
Хоть у исследования есть ограничения, начиная с контролируемых лабораторных условий и заканчивая отсутствием механического анализа смещения песка, оно открывает широкие возможности для дальнейшего изучения «границ ощущений» с участием большей выборки людей и использованием более продвинутых нейросетей.
Традиционно, больше материалов о границах возможностей человека и доступных способах их расширения – читайте в сообществе Neural Hack. Заглядывайте, чтобы видеть перспективы будущего, а не смутно ощущать их очертания.
Новый подход позволяет значительно ускорить процесс получения высококачественных изображений из диффузионных моделей, сохраняя при этом сопоставимое качество.
Адаптер повышения разрешения на основе скрытых пространств (LUA) интегрируется в существующие диффузионные конвейеры без переобучения генератора/декодера и дополнительных этапов диффузии, обеспечивая повышение разрешения скрытого представления в два или четыре раза (64 × 64 до 128 × 128 или 256 × 256) с последующим однократным декодированием до разрешения 1024 × 1024 или 2048 × 2048, что добавляет всего +0.42 с (1K) или +2.21 с (2K) на GPU NVIDIA L40S, превосходя многоэтапные конвейеры повышения разрешения и достигая эффективности, сравнимой с повышением разрешения в пиксельном пространстве, при сопоставимом перцептивном качестве.
Представлен LUA – легковесный адаптер, эффективно масштабирующий латентные представления в диффузионных моделях с использованием трансфера Cross-VAE и однопроходного масштабирования.
Диффузионные модели, несмотря на впечатляющие результаты, сталкиваются с ограничениями масштабируемости при генерации изображений высокого разрешения. В работе, озаглавленной 'One Small Step in Latent, One Giant Leap for Pixels: Fast Latent Upscale Adapter for Your Diffusion Models', представлен адаптер LUA – легковесный модуль, выполняющий суперразрешение непосредственно в латентном пространстве. Это позволяет значительно ускорить процесс генерации изображений высокого разрешения без потери качества, избегая затратных операций постобработки. Не откроет ли данное решение путь к созданию более эффективных и масштабируемых генеративных моделей будущего?
Преодолевая Границы Высокодетализированной Синтезации Изображений
Создание изображений высокого разрешения представляет собой серьезную вычислительную задачу, требующую значительных ресурсов и времени обработки. Традиционные методы супер-разрешения, работающие непосредственно с пикселями, хотя и демонстрируют эффективность, зачастую приводят к появлению артефактов и остаются ресурсоемкими. Существующие подходы, использующие многоступенчатые диффузионные пайплайны, страдают от увеличения задержки, что препятствует их применению в задачах, требующих обработки в реальном времени. Таким образом, поиск новых, эффективных и быстрых методов синтеза высокодетализированных изображений остается актуальной научной проблемой, ограничивающей возможности широкого применения таких технологий.
Наш метод (SDXL+LUA) обеспечивает минимальную задержку и создает чистые, стабильные текстуры без артефактов и шумов, характерных для прямого высококачественного сэмплирования или методов повышения разрешения в пиксельном пространстве, что демонстрируется на сравнении изображений, сгенерированных из базовых SDXL-изображений.
Скрытая диффузия и новый подход: LUA
Для решения вычислительных задач, связанных с диффузионными моделями, активно исследуются методы работы в сжатом латентном пространстве. В рамках данного подхода представлена Latent Upscaler Adapter (LUA) – легковесный модуль, предназначенный для эффективного увеличения разрешения латентных представлений. Интегрируясь между генератором и декодером VAE, LUA позволяет повысить детализацию генерируемых изображений без необходимости переобучения модели или добавления дополнительных этапов диффузии, обеспечивая тем самым значительное ускорение процесса и снижение вычислительных затрат.
Архитектура Latent Upscaler Adapter (LUA) использует общую основу SwinIR для различных масштабов, адаптируя ширину латентного пространства VAE и обеспечивая масштабирование латентов в ×2 или ×4 с помощью специализированных pixel-shuffle голов.
Архитектура LUA и стратегия обучения
В основе LUA лежит архитектура SwinIR, использующая механизм оконного самовнимания и Swin Transformer для эффективной экстракции признаков в латентном пространстве. Для оптимизации производительности системы применена многоэтапная стратегия обучения, постепенно повышающая сложность задач и улучшающая конечные результаты. Обучение и оценка LUA проводились с использованием датасета OpenImages, представляющего собой обширный ресурс для исследований в области синтеза изображений и обеспечивающего надежную основу для оценки эффективности предложенного подхода.
Метод LUA обеспечивает наилучшее качество масштабирования изображений за счет сохранения деталей и минимального уровня шума при незначительных затратах времени, превосходя bicubic и SwinIR в плане стабильности и четкости деталей.
Превосходство и Эффективность Latent Upscaling
Исследования демонстрируют, что Latent Upscaling (LUA) обеспечивает значительное снижение вычислительных затрат и задержки по сравнению с традиционными методами, такими как LIIF и увеличение разрешения в пиксельном пространстве. Оценка качества с использованием метрик, включая FID Score, KID Score и CLIP Score, подтверждает способность LUA генерировать высококачественные изображения, сохраняя их семантическую согласованность. Работа в латентном пространстве позволяет LUA минимизировать артефакты и обеспечивать визуально превосходные результаты. В частности, достигнут передовой показатель FID в 176.90 при разрешении 4096x4096 и pFID в 61.80 при том же разрешении. При разрешении 2048x2048 LUA демонстрирует FID в 180.80 и pFID в 97.90. Время обработки изображений 4096x4096 составляет 6.87 секунды, а для изображений 2048x2048 – 3.52 секунды, что свидетельствует о высокой производительности метода.
Поэтапное обучение позволило улучшить качество реконструкции и детализацию декодированного изображения за счет постепенного увеличения разрешения и концентрации высокочастотной энергии вокруг ключевых элементов.
В основе представленной работы лежит стремление к предельной эффективности и точности. Авторы демонстрируют, что без четкого определения задачи масштабирования скрытых представлений в диффузионных моделях, любое решение будет лишь шумом. Предложенный LUA-адаптер, легкий и эффективный, позволяет достичь высокого разрешения изображений с минимальными вычислительными затратами. Это подтверждает, что элегантность алгоритма проявляется в его математической чистоте и доказуемости. Как заметила Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект должен служить людям, а не наоборот». Эта работа демонстрирует, как ИИ может быть разработан для более эффективного и доступного создания визуального контента, служа тем самым этой цели.
Что Дальше?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность решения в области масштабирования скрытых представлений. Однако, не стоит обманываться кажущейся простотой. Оптимизация без анализа – это самообман и ловушка для неосторожного разработчика. Вопрос не в том, насколько быстро можно получить результат, а в том, насколько корректно он отражает истинную структуру данных. Необходимо тщательно исследовать влияние адаптера на генеративные возможности модели, избегая случайных артефактов и потери разнообразия.
Очевидным направлением для будущих исследований представляется формальная верификация свойств адаптера. Доказательство сходимости и стабильности алгоритма – задача нетривиальная, но необходимая. Кроме того, следует обратить внимание на возможность обобщения подхода на другие типы скрытых пространств и генеративных моделей. Успешное решение этих задач позволит создать действительно универсальный инструмент для высококачественной генерации изображений.
Наконец, представляется важным оценить вычислительную стоимость адаптера в контексте реальных приложений. Ускорение процесса генерации должно быть значительным, чтобы оправдать дополнительные затраты на обучение и внедрение. В противном случае, мы рискуем получить лишь очередное красивое решение, не имеющее практической ценности.
Если рассматривать дерево жизни, а именно как развивалась эволюция, можно отметить ошибку или односторонний взгляд на этот вопрос. Как бы красочно это не описывали, это было не так.
Астрономы впервые успешно проанализировали линзирование космического микроволнового фона, используя данные, полученные днём, открывая новые возможности для изучения Вселенной.
Спектр гравитационного линзирования, полученный на основе данных ACT DR6 за дневное время, демонстрирует амплитуду Alens=1.045±0.063, согласующуюся с предсказаниями ΛCDM модели Planck-ACT и подтвержденную значимостью в 17σ, что указывает на соответствие наблюдаемых данных современным космологическим представлениям и превосходит точность предыдущих анализов, основанных на ночных данных (43σ).
Впервые получен спектр мощности линзирования CMB на основе дневных наблюдений Атакамской Космологической Телескопом (ACT).
Анализ реликтового излучения обычно ведётся в ночное время, чтобы избежать солнечных помех. В статье «The Atacama Cosmology Telescope. CMB Lensing from Daytime Data: A First Demonstration» представлен первый успешный анализ спектра мощности гравитационного линзирования реликтового излучения, полученного с использованием дневных данных, собранных телескопом ACT. Полученные результаты демонстрируют возможность использования данных, полученных в дневное время, для повышения точности космологических измерений, с амплитудой Alens=1.045±0.063. Открывает ли это путь к созданию новых, более эффективных стратегий анализа данных для наземных миллиметровых экспериментов по изучению реликтового излучения?
За гранью видимого: раскрывая скрытую структуру Вселенной
Изучение космического микроволнового фона (CMB) является фундаментальным для понимания происхождения и эволюции Вселенной. Однако, извлечение слабых сигналов гравитационного линзирования из зашумленных данных CMB представляет собой значительную проблему для точного картирования распределения темной материи. Традиционные методы анализа сталкиваются с трудностями в отделении этих слабых искажений от фонового шума, что ограничивает возможности построения детальных карт темной материи и, как следствие, углубленного понимания крупномасштабной структуры Вселенной. Исследователи активно разрабатывают новые алгоритмы и методы обработки данных, направленные на повышение чувствительности к сигналам гравитационного линзирования и преодоление существующих ограничений в изучении невидимой составляющей космоса.
Карты среднеквадратичного шума (RMS) для областей daydeep и daywide, полученные на основе карт обратной дисперсии, позволяют определить участки с различным уровнем шума и глубиной, что учитывается при моделировании и анализе спектра мощности гравитационного линзирования, при этом daywideSouth характеризуется глубиной 24 мкК-дуги и долей неба 0.08, а daydeep - 8 мкК-дуги и 0.02 соответственно.
Дневные наблюдения ACT: расширение границ космоса
Шестой релиз данных, полученных при помощи установки ACT (ACT DR6), включает в себя инновационные наблюдения, выполненные в дневное время – технически сложная, но перспективная стратегия для увеличения охвата исследуемого пространства. Эти дневные наблюдения охватывают как обширную область (Daywide Region), покрывающую 8% небесной сферы, так и глубокую область (Daydeep Region), составляющую 2% от общего объема данных. Для минимизации влияния повышенного атмосферного шума, неизбежного при дневных наблюдениях, применяются специализированные методы обработки данных, включающие в себя тщательные процедуры построения карт, позволяющие достичь высокой точности и надежности полученных результатов.
Анализ дисперсии шума реконструкции по модам для наборов данных ACT DR6 (daydeep - оранжевый, daywide - синий, night - жёлтый) показывает соответствие предсказанному спектру мощности P-ACT линзирования (чёрный).
Уточнение Сигнала Гравитационного Линзирования: Методы и Проверка
Извлечение сигнала гравитационного линзирования требует применения сложных методов, таких как реконструкция линзирования, эффективность которых повышается за счет использования взвешивания с учетом обратной дисперсии (IVW) для оптимального комбинирования данных. Неотъемлемой частью процесса является строгая проверка, включающая проведение нулевых тестов для выявления и устранения систематических ошибок, способных исказить результаты измерений. Важную роль в понимании и калибровке аналитической цепочки играют численные симуляции, обеспечивающие надежность получаемых данных. Точная оценка профиля луча является ключевым фактором для корректного построения карт и последующего анализа эффекта гравитационного линзирования, гарантируя высокую точность и достоверность итоговых результатов.
Анализ показывает, что исключение поляризационных мод с ℓCMB < 1000 незначительно влияет на чувствительность измерения (С/Ш = 16σ против 17σ в базовой конфигурации), подтверждая отсутствие систематических ошибок и согласованность с нулевой гипотезой (PTE = 0.41).
Анализ данных ACT DR6 с использованием гауссовой функции правдоподобия позволил создать спектр мощности гравитационного линзирования – ключевой наблюдаемый параметр для оценки космологических величин. Зарегистрирован сигнал линзирования с уровнем значимости 17σ, что подтверждает спектр мощности с высокой степенью достоверности. Комбинируя карты температуры космического микроволнового фона с измерениями линзирования, удается исследовать распределение темной материи и уточнять свойства темной энергии. Полученное значение амплитуды линзирования составляет A_lens = 1.045 ± 0.063, что согласуется с предсказаниями, основанными на данных Planck и ACT. Анализ спектра мощности гравитационного линзирования проводился в диапазоне мультиполей от 40 до 763.
Для создания итоговых карт неба, объединяющих данные различных диапазонов детектора, использовались веса, обратно пропорциональные дисперсии, в гармоническом пространстве, что позволило сохранить сигнал космического микроволнового фона и исключить зашумлённые участки (600 < ℓ < 3000), а данные PA6daywide были исключены из-за недостаточной глубины.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует удивительную способность извлекать полезный сигнал даже из данных, собранных в дневное время. Это напоминает о том, как часто мы ограничиваем себя в поиске истины, полагая, что свет должен быть прямым и незамутненным. Как однажды заметил Нильс Бор: «Противоположности не только привлекают друг друга, но и содержат друг друга». В контексте космологии, это отражает способность детектировать слабые гравитационные линзы, искажения света, вызванные массивными объектами. Полученный спектр мощности линзирования демонстрирует, что даже «шум» может содержать информацию, если смотреть на него под правильным углом. Это подтверждает, что наши модели — всего лишь карты, которые не отражают океан реальности, и всегда есть место для новых открытий.
Что дальше?
Представленная работа, демонстрируя возможность реконструкции гравитационного линзирования реликтового излучения на основе дневных данных, открывает соблазнительную, но опасную перспективу. Каждое новое предположение о природе сингулярностей, каждая публикация о повышенной точности измерений, лишь подчеркивает хрупкость наших моделей. Космос, как всегда, остаётся немым свидетелем, равнодушным к нашим академическим спорам.
Очевидно, что дальнейшее развитие этого направления требует не только совершенствования методов анализа данных, но и критического осмысления границ применимости используемых моделей. Необходима тщательная проверка на систематические ошибки, ведь кажущееся усиление сигнала может быть лишь артефактом, порождённым нашим собственным энтузиазмом. Важно помнить, что научная дискуссия требует внимательного разделения модели и наблюдаемой реальности.
В конечном итоге, успех подобных исследований не измеряется лишь точностью полученных параметров, но и готовностью признать возможность собственной неправоты. Чёрная дыра – это не просто объект, это зеркало нашей гордости и заблуждений. Возможно, самое важное, что следует искать в будущем – это не новые данные, а новые способы их интерпретации, способные устоять перед лицом неизбежных противоречий.
От автора: Если "Petrosian radius" перевести как "радиус (Евгения) Петросяна", а не "радиус (Ваэ) Петросяна", то статья приобретает новый смысл, попробуйте!
Новое исследование показывает, что разрешение и глубина изображений существенно влияют на точность измерения структурных параметров галактик, что необходимо учитывать при анализе их эволюции.
Изменение шести ключевых морфологических показателей галактик при увеличении красного смещения демонстрирует систематическую погрешность параметров CC, AA и B(G,M₂0), требующую коррекции при изучении структурной эволюции, в то время как параметры R_p, R₀.5^Sersic и n остаются в основном несмещёнными, хотя их неопределённость возрастает с ухудшением разрешения и глубины наблюдений, при этом предполагается эволюция размера в соответствии с законом R ∼ R₀(1+z)⁻0.71 (Ormerod et al., 2024) и эволюция светимости L ∼ L₀(1+z) (Yu et al., 2023).
Систематический анализ морфологических искажений в галактических обзорах, вызванных разрешением и глубиной, с использованием метода statmorph.
Морфологический анализ галактик является ключевым инструментом изучения их эволюции, однако на точность измерений структурных параметров могут влиять изменения качества изображений. В работе 'statmorph-lsst: Quantifying and correcting morphological biases in galaxy surveys' систематически исследованы систематические ошибки, возникающие из-за разрешения и глубины наблюдений, для метрик, измеряемых пакетом statmorph и методами подгонки по модели Серсиса. Установлено, что геометрические параметры относительно устойчивы, в то время как показатели концентрации света и параметры, чувствительные к шуму, подвержены значительным искажениям, что может приводить к неверной интерпретации эволюции галактик. Возможно ли полностью учесть эти систематические эффекты и обеспечить надежные измерения морфологических характеристик галактик в будущих обзорах, таких как Rubin LSST?
Космическая трансформация: Путь развития галактик
Галактики не являются статичными объектами; на протяжении космических эпох они претерпевают значительную эволюцию, определяющую их наблюдаемые характеристики. Понимание движущих сил этого процесса – от звездообразования до слияний – остается одной из центральных задач современной астрофизики. Существующие методы сталкиваются с трудностями при всестороннем картировании и количественной оценке этих изменений, что препятствует построению точных моделей. Ключевым аспектом является отделение внутренних процессов, протекающих внутри галактик, от влияния окружающей среды, поскольку именно их взаимодействие формирует конечный результат эволюции. Исследование этих взаимосвязей необходимо для получения полной картины развития галактик во Вселенной и позволит более точно предсказывать их будущее состояние, учитывая, что z = 0 представляет собой лишь один момент в их длительной истории.
Измерения мультимодальности (MM) позволяют надежно отличить сталкивающиеся галактики от спиральных, особенно при глубоком и высокоразрешающем изображении, в то время как некачественные изображения могут приводить к ложным результатам из-за деблиндинга второго ядра или шумовых всплесков.
Измерение Вселенной: Инструменты для Анализа Галактик
Для точного определения и измерения структуры галактик применяются надежные методы, такие как профиль Серсика, описывающий распределение света. Количественные морфологические параметры – концентрация (C), гладкость (S), асимметрия (A) и параметр Gini-M20M – обеспечивают измеримые характеристики формы и особенностей галактик. Для стандартизации определения размеров галактик используется радиус Петросяна, гарантирующий согласованность измерений. Автоматизация этих вычислений, осуществляемая программными пакетами вроде `statmorph`, позволяет проводить масштабные морфологические исследования, открывая возможности для углубленного анализа структуры и эволюции галактик во Вселенной.
Анализ структурных параметров выборки из 189 галактик RNGC/IC демонстрирует широкий спектр морфологий, охватывающий как эллиптические и спиральные галактики, так и объекты, образовавшиеся в результате слияний, с различными абсолютными величинами и размерами.
Галактические просторы: Новая эра картографирования Вселенной
Наблюдения, осуществляемые Рубиновской обсерваторией в рамках проекта LSST, обещают радикально изменить представления об эволюции галактик благодаря беспрецедентной глубине, охвату и частоте измерений. Огромный массив данных, генерируемый LSST, позволит применять морфологические измерения к колоссальной выборке галактик, выявляя тонкие закономерности и статистические связи. Высокое разрешение изображений и отношение сигнал/шум (SNR) имеют решающее значение для точного измерения морфологических параметров и обнаружения слабых структур. Комбинируя данные LSST с устоявшимися морфологическими инструментами, можно создать детальную карту галактической структуры и ее эволюции на протяжении космического времени. Параметры, характеризующие выпуклость галактик, такие как Gini, M20 и CC, особенно чувствительны к эффективному разрешению (Rp/масштаб пикселя), в то время как такие параметры, как эллиптичность, радиус Петрова и параметры Серсика, остаются устойчивыми к изменениям.
Анализ гладкости (SS) и подструктуры (StSt) десяти галактик показал, что StSt лучше коррелирует с визуальной последовательностью Хаббла, в то время как SS подвержен сильным колебаниям из-за шума, при этом для расчета SS используются все пиксели, а для StSt – только связанные области.
Как окружающая среда и внутренние процессы формируют галактики
Исследование направлено на выявление ключевых факторов, определяющих эволюцию галактик, посредством статистического анализа связи между их морфологическими параметрами, свойствами внутренней структуры и характеристиками окружающей среды. Особое внимание уделяется роли слияний галактик в формировании структуры и стимулировании звездообразования. Детальный морфологический анализ позволит уточнить влияние окружающей среды на тип галактики, подтверждая или пересматривая зависимость, впервые отмеченную Дресслером. Полученные результаты указывают на то, что наблюдаемое ослабление выпуклостей галактик во многом обусловлено систематическими ошибками, связанными с разрешением и глубиной наблюдений, и предложены корректирующие функции для их учета. Важно отметить, что эффективный радиус R₀.5 характеризуется неопределенностью около 20%, в то время как показатель Серсиса ‘n’ может иметь неопределенность до 40%. В конечном итоге, данная работа способствует созданию более полной и нюансированной картины формирования, эволюции и распределения галактик во Вселенной.
Уменьшение глубины и разрешения изображений галактики NGC 17 приводит к потере слабых структур, таких как протяженный приливной хвост, и затрудняет выявление внутренних возмущений.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что даже самые точные измерения структурных параметров галактик подвержены систематическим искажениям, обусловленным качеством изображений. Разрешение и глубина съемки оказывают существенное влияние на наблюдаемые характеристики, что требует разработки методов коррекции для получения достоверных выводов об эволюции галактик. Как некогда заметил Галилео Галилей: «Вселенная — это книга, написанная на языке математики». Действительно, понимание этих искажений требует строгого математического подхода, в частности, использования метрик Шварцшильда и Керра для описания геометрии пространства-времени и учета влияния наблюдательных ограничений на интерпретацию данных. Любая попытка реконструкции истории галактик нуждается в критической оценке погрешностей и аккуратном анализе наблюдаемых параметров.
Что дальше?
Исследование морфологических смещений в галактических обзорах, как показано в данной работе, обнажает фундаментальную истину: каждое измерение – это компромисс между стремлением понять и реальностью, которая не желает быть понятой. Попытки количественно оценить влияние разрешения и глубины на структурные параметры галактик – это не столько открытие вселенной, сколько попытка не заблудиться в её темноте. Очевидно, что коррекция этих смещений – необходимый шаг, но это лишь временная передышка перед лицом более глубоких вопросов.
Будущие исследования неизбежно столкнутся с необходимостью учитывать не только инструментальные ограничения, но и сложность самой эволюции галактик. Влияние слияний, аккреции газа, активности сверхмассивных черных дыр – всё это вносит свой вклад в наблюдаемую морфологию. Чёрная дыра – это не просто объект, это зеркало нашей гордости и заблуждений. Идеальной коррекции не существует, и любое приближение к ней – это лишь приближение к иллюзии полного понимания.
В перспективе, необходимо переосмыслить само понятие “структурные параметры”. Достаточно ли мы точно описываем галактики, используя привычные величины, или же требуется разработка новых, более адекватных инструментов анализа? Возможно, истинный прогресс лежит не в уточнении существующих моделей, а в отказе от них в пользу более гибких и адаптивных подходов. Иначе, любое утверждение о галактической эволюции останется лишь эхом в бесконечном горизонте событий.
3. Влияние на реальность (человек создаёт свою среду).
Этот узор уникален. Его невозможно клонировать.
Что такое смысл жизни?
Если смотреть биологически то смысл жизни человека это продолжение рода. Но если смотреть глубже то возникает другой вопрос:
**Зачем род вообще нужен?
Зачем вселенной нужны люди?**
Человек - это машина, созданная вселенной для познания самой себя.
Каждый человек — это узор, который:
изучает мир,
структурирует хаос,
создаёт смыслы,
развивает реальность.
Тогда смысл жизни не просто родить детей, а создать максимально сложный и зрелый душевный узор.
Узор, который станет ценным для вселенной.
Что происходит с “душой” после смерти человека?
Я точно не знаю и никто не знает. Но если считать душу информационным энергетическим узором, то можно выстроить логичную модель:
Энергия не исчезает, а только меняет форму.
Закон сохранения энергии работает всегда.
Когда человек умирает:
исчезает тело,
нейронная сеть перестаёт функционировать,
механизм поддержания узора прекращает работу.
Но структура как факт не обязана исчезать.
Переход узора - как переход электрона на другой уровень
Электрон, набрав энергию, переходит на более высокий энергетический уровень.
Так же может вести себя “душа”:
простой узор → низкоэнергетический переход,
сложный, развитый узор → переход на более высокий уровень.
Это не о “рай/ад”.
Это о фазовой перестройке структуры.
И тогда смысл смерти меняется
Смерть - это не уничтожение. Это смена состояния. Человек уходит, а узор, который он создал всей своей жизнью, может перейти в новое состояние энергии и информации и продолжить влиять на вселенную — уже не как человек.
Итог
Религия была важным этапом развития человечества - но она устарела.
Сегодня человек может понимать мир через:
науку,
культуру,
психологию,
свой уникальный информационный узор.
А смысл жизни - в создании максимально сложной структуры, которая не исчезает полностью даже после смерти. Человек - не просто биология. Человек - это механизм познания, а его душа — инструмент, которым вселенная усложняет саму себя.
Религия - это система представлений о мире, человеке и “высшей реальности”. Изначально она была попыткой объяснить хаос: кто мы, почему живём, что после смерти, откуда взялось добро и зло. Но сегодня у нас есть наука, психология и другой уровень понимания мира. И появились новые вопросы, которые религия уже не закрывает.
Что давала религия человечеству
1. Объяснение мира. Когда не было науки, религия была единственным способом понять происходящее.
2. Мораль. Религии формировали социальные правила.
3. Ритуалы и традиции. Они создавали чувство общности.
Отечественный биофунгицид для развития органического виноделия разработала студентка магистратуры Московского физико-технического института Анна Смирнова, сообщает пресс-служба МФТИ.
"Основой моего диплома стали исследования, которые уже несколько лет активно ведутся в нашей лаборатории по экстракции антимикробных веществ из жира личинок мухи Чёрная львинка. Этот метод меня очень заинтересовал, и я решила найти ту сферу, где натуральные средства защиты растений были бы особенно востребованы", - приводятся в сообщении слова Смирновой.
По ее словам, такой сферой стало виноделие, которое быстро развивается в России.
Так, появился препарат "Львинка", в основе которого лежит жир личинок мухи Чёрная львинка (Black Soldier Fly), известный своими мощными природными антимикробными свойствами. Студентка МФТИ научно обосновала и экспериментально подтвердила его применение для защиты виноградных лоз.
"Для подтверждения эффективности разработки из винодельни Ростовской области привезли заражённую виноградную лозу и выделили из неё патогенные грибы. На их основе был проведён лабораторный эксперимент, подтвердивший активность средства. Испытания показали, что экстракт жира Чёрной львинки активно борется с патогенными микроорганизмами и предотвращает их распространение", - уточняется в сообщении.
Смирнова отметила, что лабораторные испытания подтвердили перспективность препарата, ученые настроены на дальнейшее развитие проекта.
Проект разработали магистранты Бизнес-школы и Факультета биологической и медицинской физики (ФБМФ) МФТИ. Они также победили в конкурсе "Студенческий стартап" и выиграли 1 млн рублей на развитие проекта. В настоящее время команда ищет партнёров для организации контрактного производства с последующим проведением полевых испытаний продукта.
