Некая Научная Сырно

Изменения электрической активности сердца свиньи в человеке. Почти год назад медики провели первую в истории успешную пересадку генно-модифицированного свиного сердца человеку и до сих пор докладывают о новых находках. Отторжения к счастью не произошло, но небольшие аномалии всё-таки наблюдаются. Электрические сигналы в сердце движутся очень быстро, но у свиней они это делают ещё быстрее, чем у людей. Пересаженное же сердце по какой-то причине стало проводить сигналы медленнее. Ритм при этом сохраняется нормальный, пониженной оказалась только сама скорость электрических сигналов. Изменения не связаны с какой-либо патологией или отторжением, также исключили вероятность, что виной всему генетические изменения сердца. Что-то из бесчисленного списка переменных в новом теле повлияло на имплант, но что именно - до сих пор никто не знает. Эта пересадка - историческое событие и опыт, полученный из этого прецедента, бесценен для будущего медицины. www.sciencedaily.com/...htm

Два ускорителя лучше, чем один. Плазменные кильватерные ускорители - главные кандидаты на становление новым поколением ускорителей частиц. Существует два вида таких ускорителей - с лазером, либо с пучком высокоэнергетичных частиц в качестве драйвера. Принцип действия таков: драйвер, двигаясь через плазму, состоящую из ионов и свободных электронов, расталкивает электроны на своём пути, также как корабль расталкивает воду перед собой. Позади драйвера электроны начинают возвращаться, но из-за неравномерности заряда возникает электрическое поле с огроменной напряженностью. В итоге за драйвером остаётся след из волн плотности заряда. Если прямо за драйвером в этот след пустить сгусток чего-то, что нужно ускорить, можно достичь энергий порядка гигаэлектронвольт на расстоянии всего в 1мм, главное в фазу нужную попасть. Так вот, вместо того чтобы выбирать, использовать в таких ускорителях частицы или лазеры, учёные решили, что надо использовать всё и сразу. Лазерный драйвер отправили вперёд, чтобы ускорить последующий драйвер из частиц, короче организовали драйвер драйверу. Ускоряемый пучок таким образом получился стабильнее и плотнее. Применение такие кильватерные ускорители могут найти в рентгеновских аппаратах для медицины, а также в исследованиях сверхбыстрых явлений в твёрдых телах. www.sciencedaily.com/...htm

Новые данные о массовых вымираниях. В ходе развития жизни на нашей планете время от времени происходили такие катастрофические явления, как массовые вымирания. Основные причины вымираний – изменения климата, тектоно-магматическая активизация планеты и космический фактор. Хотя, как правило, глобальные вымирания начинались из совокупности различных процессов. До недавнего времени, известно было о 5 таких массовых вымираниях: ордовик-силурийское (440 млн. лет назад); позднедевонское (370 млн. лет назад); пермско-триасовое (250 млн. лет назад); триасово-юрское (200 млн. лет назад) и мел-палеогеновое (65 млн. лет назад). Однако недавнее исследование геобиологов из Вирджинии открыло новое массовое вымирание в конце эдикарского периода (550 млн. лет назад, в российской терминологии это вендский период), что раньше перечисленных выше вымираний. Основная причина вымирания – глобальное снижение уровня кислорода, что привело к утрате 80% всех видов, существовавших на данный момент. В конце эдикарского периода началось потепление климата, что снизило способность воды к удерживанию кислорода. Это был серьёзный удар по морским организмам, существовавшим на тот момент времени, особенно на ранних этапах их эволюции. Основной вопрос в том, что же вызвало потепление? Возможно, оно было результатом вулканической деятельности или удара метеорита. Я всё же считаю, что основная причина потепления – это вулканическая деятельность. Так как именно в это время многие древние платформы вступили в авлакогеновый этап развития, то есть из-за растяжения земной коры повсеместно развивались континентальные рифты, что сопровождается вулканизмом. Хотя известно, что до этого потепления Земля пережила самое крупное в своей истории оледенение, во время которого вся планета была покрыта льдом на протяжении почти 100 млн. лет. Тем не менее, массовые вымирания играют важную роль в эволюции жизни на планете. В результате катастрофических явлений выживают и в дальнейшем развиваются только те организмы, которые сумели приспособиться к новым условиям. Так было и в эдикарском вымирании, после которого произошёл «кембрийский взрыв». В начале кембрийского периода произошло резкое увеличение количества видов живых организмов, а также появились первые позвоночные. Это событие ознаменовало начало фанерозойского эона, продолжающийся с кембрийского периода и по сегодняшний день. А само слово «фанерозой» в переводе с греческого означает «явная жизнь». hwww.sciencedaily.com/...htm

Кипение под микроскопом. Когда жидкость нагревается в каком-либо сосуде, стенки покрываются маленькими шариками из пара, устремляющегося вверх. Как именно образуются эти шарики, до сих пор не было в деталях известно. Разные поверхности контактируют с водой по-разному. Гидрофобные отталкивают воду, образуя высокие капли, а гидрофильные равномерней распределяют её по поверхности. Это описывается при помощи уравнения Юнга-Лапласа, из которого вычисляют угол контакта - чем он выше, тем лучше поверхность промокает. Этот угол также важен когда дело доходит до образования пузырьков. Недавно правда эксперименты показали расхождения с этой моделью, особенно на очень малых масштабах. Чтобы понять в чём дело, к процессу присмотрелись буквально поближе. Используя компьютерную симуляцию, смогли смоделировать поведение молекул при фазовом переходе жидкость-газ, с точностью порядка нанометров. Симуляция раскрыла, что взаимодействие сил в этом фазовом переходе не так просто и линейно подходит под принятую теорию. Оказалось что на масштабе нанометров всё происходит намного сложнее и теории придётся дополнять. Находка может пригодиться в водном охлаждении процессоров или реакторов, поскольку можно будет точнее рассчитать оптимальные параметры для настройки, приводя к большей эффективности. www.sciencedaily.com/...htm

Система стабилизации полёта у мух. Так же, как самолёты конструируют с учётом возможных поломок, мухи имеют свои способы бороться с нарушением целостности крыльев. Даже если мухе повредить крыло на 40%, она сможет поддерживать стабильный полёт, лишь немного проседая в ТТХ. К мухе прикрепили магнитную палку и поместили между двумя магнитами для удерживания на месте. Само место окружили кольцом виртуальной реальности, чтобы мухе казалось, что она куда-то летит. Одно крыло мухе повредили и смотрели как она себя после этого поведёт. Повреждённым крылом она стала махать сильнее обычного, а здоровым наоборот, слабее. В сумме этой коррекции оказалось достаточно, чтобы поддерживать стабильное положение при полёте, несмотря на технические неисправности. Повреждение крыла ведёт за собой потери как в стабильности, так и тяге, но компенсация стабильности за счёт ещё больших потерь в тяге оказывается выгодной стратегией сохранения мобильности. Всё-таки именно стабильность является главным параметром, когда дело заходит о манёвренности. Обладая мозгом содержащим около 200 000 нейронов (против человеческих 3 миллиардов) мухи применяют более сложную и гибкую систему контроля моторики, чем любые машины созданные человеком. Изучая комплексные механизмы стабилизации мух в будущем можно будет создать дронов, способных лучше поддерживать стабильность полёта при поломке одного из двигателей, роботов, которые смогут ходить при повреждении одной из ног. Для дальнейшего изучения вопроса учёные экспериментируют с искусственной репликой крыла мухи, пытаясь понять, как повторить природные способности этих насекомых к анализу своего полёта. www.sciencedaily.com/...htm

Мечтают ли нейросети о сне? Человеческий мозг нуждается во сне для адекватного запоминания. Проигрывая ночью накопленный опыт и знания, информация задерживается в черепушке надолго, а не стирается, как после бессонных подготовок к сессии у студентов. Братья наши кремниевые такой проблемой, казалось бы, не страдают, но когда речь идёт о нейросетях, системах вдохновлённых строением мясного мозга, всплывают схожие проблемы. Нейросети могут "забывать" ассоциации, если им последовательно скармливать новые данные - это называется катастрофической интерференцией. Человеческие мозги в этом плане превосходят ИИ, особенно если получают здоровое количество сна. Чтобы это недоразумение исправить, нейросети придётся научить спать. Используя импульсную нейронную сеть, наиболее приближенную по принципу работы к мозгу, катастрофическую интерференцию удалось сократить до минимума. Вместо того чтобы постоянно кормить нейросеть новой информацией, ей дали время порефлексировать над прошлыми задачами, повспоминать все диалоги, где точно можно было бы ответить лучше и показать свою доминантность над человеческой расой - получилось добиться более надёжного сохранения имеющихся ассоциаций. www.sciencedaily.com/...htm