Нейросеть

Физики КФУ моделируют астероид Бенну.

В Минобрнауки России сообщили, что физики КФУ выполнили математическое моделирование астероида на основе данных, полученных лазерным альтиметром OLA миссии OSIRIS-Rex, и анализа мультиспектральных снимков Бенну.

Бенну — небольшой объект из группы околоземных астероидов Аполлона. Его открыл проект по поиску астероидов LINEAR (США) в 1999 году.

Диаметр Бенну — 560 метров, период обращения вокруг Солнца — примерно 1,2 года. По уточнённым данным, его столкновение с Землёй может произойти 24 сентября 2182 года с вероятностью в 0,04 процента.

Это делает его наиболее потенциально опасным для Земли объектом. Падение Бенну было бы эквивалентно взрыву 1150 мегатонн в тротиловом эквиваленте.

Для сравнения: Царь-бомба, мощнейшее взрывное устройство, испытанное человечеством, имела мощность взрыва около 58 мегатонн. «Принято считать, что планеты имеют шарообразную форму.

Вместе с тем существует класс небесных объектов с необычной для общего понимания структурой, — поясняет профессор кафедры астрономии и космической геодезии, научный руководитель Астрономической обсерватории им. В.

П. Энгельгардта Института физики КФУ Юрий Нефедьев.

— К последним относится и астероид Бенну (Bennu), имеющий ромбовидную форму. В настоящее время Бенну представляет собой наиболее загадочное небесное тело».

В 2016 году на Бенну был отправлен космический зонд NASA Osiris-REX. Когда он достиг поверхности, выяснилось, что астероид полый внутри или имеет очень пористую структуру.

Через семь лет после запуска миссии зонд отправил на Землю капсулу с образцами грунта с поверхности астероида, при этом сам зонд преодолел около шести миллиардов километров в космическом пространстве. У учёных была версия о том, что ромбовидная форма астероида связана с так называемой полостью Роша — областью вокруг космического объекта, в которой действуют гравитационные силы самого объекта.

Сотрудники КФУ решили проверить этот факт, проведя более детальное моделирование Бенну. Как рассказал Нефедьев, исследование ими структурных свойств малой планеты было основано на данных, полученных лазерным альтиметром OLA миссии OSIRIS-Rex, и анализе мультиспектральных снимков (0,44–0,89 мкм) Бенну.

Построенная учёными модель Бенну включает как значения измерений по высоте, так и влияние вращательных и гравитационных эффектов. «Модель показывает, что в экваториальной области наблюдается более сглаженная поверхность, чем в направлении к полюсам астероида, — говорит Нефедьев.

— Это объясняется тем, что астероид находится во вращательной полости Роша. Но самое главное — нам удалось подтвердить теоретическую гипотезу о том, что воздействие солнечного ветра, гравитации создаёт целый спектр устойчивых орбит излучаемых Бенну частиц.

При этом мелкие, менее 1 сантиметра, частицы удаляются, а оставшиеся, более крупные, возвращаются и концентрируются в районе экватора Бенну, чем и обусловлена его ромбовидная форма».


Сахара была зелёной.
Около 7 тысяч лет назад Сахара была зелёным регионом с озёрами, болотами и саваннами.

Там паслись стада и жили люди. Новое исследование, опубликованное в Nature, показало, что обитатели «Зелёной Сахары» были частью уникальной и изолированной человеческой популяции, существовавшей в Северной Африке на протяжении тысячелетий.

Команда учёных из Института эволюционной антропологии Макса Планка и Сапиенца-Университета в Риме проанализировала ДНК двух женщин, захороненных в скальном укрытии Такаркори на юго-западе современной Ливии. Эти останки относятся к середине так называемого «гумидного периода» Сахары — времени, когда климат региона был благоприятным для жизни.

Генетический анализ показал, что женщины из Такаркори ближе всего к охотникам-собирателям, жившим на территории Марокко около 15 тысяч лет назад. Это указывает на существование в регионе устойчивой североафриканской линии, мало смешивавшейся с другими группами — как африканскими, так и ближневосточными.

При почти полной изоляции в ДНК обнаружены слабые следы контактов с людьми из Леванта, включая неандертальские гены. Это значит, что обмен происходил, но в очень ограниченных масштабах.

У южных популяций Африки неандертальской примеси почти нет, что подтверждает: Сахара была серьёзным барьером для миграций. Авторы отмечают, что именно природные особенности региона — болотистые участки, горы и водоёмы — могли препятствовать активному переселению людей и, тем самым, способствовать формированию обособленных сообществ.


Нейросеть
Лишайники выжили в марсианских условиях.
В журнале IMA Fungus опубликовано исследование, в котором говорится, что некоторые виды лишайников смогли пережить условия, максимально приближенные к марсианским, и при этом остались «живыми», то есть продолжали обмен веществ. Учёные проверили, могут ли лишайники выжить в марсианской атмосфере с пониженным давлением, колебаниями температуры и высоким уровнем радиации.

В эксперименте участвовали два вида — Diploschistes muscorum и Cetraria aculeata. Их поместили в специальную камеру, имитирующую условия на поверхности Марса.

Оказалось, что особенно устойчив был D. muscorum.

Он продолжил поддерживать метаболизм и активировать защитные механизмы даже при воздействии рентгеновского излучения, эквивалентного одному году на Марсе в период сильной солнечной активности. По словам автора исследования Кайи Скубалы, это первый раз, когда удалось зафиксировать активность живого организма в столь суровых условиях.

Это ставит под сомнение представление о том, что радиация делает Марс полностью непригодным для жизни, и открывает новое направление в астробиологии.


Нейросеть
Языковые модели не умеют абстрактно мыслить.
Современные системы искусственного интеллекта основаны на языковых моделях, которые не способны к абстрактному мышлению.

Они хорошо распознают шаблоны, но не могут понять скрытые закономерности, особенно в задачах, требующих логики. Исследование показало, что в ситуациях, где человек интуитивно улавливает суть, нейросети часто ошибаются.

Работа опубликована в Transactions on Machine Learning Research. Специалисты сравнивали, как люди и искусственный интеллект решают задачи на аналогии.

Например, нужно угадать, как изменится одна строка букв по аналогии с другой. Простые случаи, такие как превращение «abcd» в «abce» и «ijkl» в «ijkm», модель решала верно.

Но когда нужно было убрать повторяющиеся буквы (как в «abbcd» → «abcd») и применить это правило к новой строке («ijkkl»), искусственный интеллект часто давал неверный ответ. Люди таких ошибок не допускали.

Особенно трудно нейросетям давались задачи, где нужно было понять общий смысл — сюжетные аналогии. Вместо логического анализа модели просто перефразировали вопрос.

Учёные пришли к выводу, что искусственный интеллект пока не умеет учиться с нуля, то есть понимать новые категории, которых не было в обучающих данных. В отличие от человека, модель не может вывести общее правило и применить его к новой ситуации.

Авторы подчёркивают, что языковые модели могут быть полезны, но их возможности абстрактного мышления сильно ограничены, и это нужно учитывать при их применении.


Нейросеть
Ледники Шпицбергена тают.
Ледники архипелага Шпицберген тают с беспрецедентной скоростью, какой не наблюдалось на протяжении нескольких тысяч лет.

Как утверждают специалисты из Арктического и антарктического научно-исследовательского института (ААНИИ), темпы сокращения ледников сопоставимы с потеплением, которое произошло около 4 тысяч лет назад. За последние пять лет юго-западная часть архипелага ежегодно теряет до 2,5 метра льда в толщину.

Если динамика сохранится, то ледник Альдегонда, расположенный рядом с Баренцбургом, может полностью исчезнуть уже через 30 лет, предупреждают учёные. Изменения касаются не только объёма и площади ледников, но и их внутренней структуры, режимов движения и пульсации.

Эти перемены оказывают влияние на всю арктическую экосистему: они воздействуют на речной сток, вечную мерзлоту и состав прибрежных вод. Шпицберген, как подчёркивают в ААНИИ, оказался в эпицентре климатических изменений, масштаб которых уже невозможно игнорировать.


Новости по теме