Нейросеть

Исследование терморегуляции человека.

В свете изменений климата, которые могут привести к опасным для жизни температурам и влажности, актуальным стало проведение исследования.

«Наше исследование показывает, что реальный предел терморегуляции значительно ниже, чем считалось», — отмечает исследователь Глен Кенни. По мнению учёных, эта информация может быть ключевой в контексте глобального повышения температуры.

Роберт Мид и его команда провели эксперименты с 12 добровольцами, используя термошаговые протоколы. Целью было определить пределы терморегуляции участников.

Для этого был создан экстремальный сценарий: добровольцы находились при температуре 42 градуса по Цельсию и влажности 57 процентов, что соответствует ощущаемой температуре около 62 градусов по Цельсию. Участники находились в таких условиях 9 часов, что позволило проверить их способности к терморегуляции.

Результаты исследования оказались тревожными: температура тела добровольцев неуклонно повышалась, и многие из них не смогли завершить поставленную задачу. «Эти данные дают первую прямую проверку протоколов терморегуляции, используемых более 50 лет», — комментирует Мид своё открытие.

По словам учёных, исследование не только добавило фактических оснований к теоретическим моделям, но и внесло значительный вклад в понимание физиологической нагрузки, испытываемой людьми при длительном воздействии экстремальных температур. Учитывая продолжающийся рост глобальных температурных показателей, результаты исследования становятся всё более актуальными, особенно для крупных городов, готовящихся к жаркому лету.

Одной из целей команды была интеграция физиологических данных с климатическими моделями для более точного прогнозирования проблем со здоровьем, связанных с экстремальной жарой. «Наша цель — подготовиться к возможным проблемам со здоровьем, которые могут возникнуть из-за высоких температур», — добавляет Кенни.


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.


Нейросеть
Жирная пища способствует распространению рака.
Испанские учёные провели эксперимент на мышах с тройным негативным раком молочной железы и выяснили, что жирная пища может способствовать более быстрому распространению рака. Исследователи из Национального онкологического центра показали, что избыточное потребление жиров активирует процессы, которые помогают опухолевым клеткам легче проникать в другие органы, в данном случае в лёгкие. Мыши с избыточным весом демонстрировали усиленную работу тромбоцитов — клеток крови, участвующих в свёртывании.

Эти клетки плотным кольцом окружали опухолевые, что, по мнению учёных, мешало иммунной системе их распознать и уничтожить. Кроме того, в лёгких возрастал уровень белка фибронектина, создающего благоприятную «почву» для закрепления опухоли.

Когда животных перевели на обычный рацион, показатели вернулись к норме, и количество метастазов снизилось. Учёные предполагают, что контроль рациона и активности тромбоцитов может усилить эффективность лечения у людей с раком молочной железы.


Нейросеть
Камера использовалась в поисках Несси.
Во время первой попытки Бюро расследований шотландского озера Лох-Несс применить подводную фотосъёмку для поиска знаменитого монстра произошла неприятность.

Столкновение Boaty McBoatface с камерой случилось, когда одна из деталей крепления зацепилась за пропеллер аппарата. Когда фотоаппарат подняли на поверхность, исследователь Эдриан Шайн, посвятивший свою жизнь изучению Лох-Несса, сразу узнал её.

Он отметил, что камера была «довольно оригинальной»: она срабатывала при помощи лески с приманкой, находящейся на поплавке над устройством. Когда леску натягивали, активировался внешний магнитный переключатель.

Шайн, который в середине 1970-х годов организовал свой проект по исследованию озера Лох-Несс, отметил, что камера использовалась для съёмки примерно 24 плёнок, однако на них не было никаких доказательств существования Несси. На опубликованных снимках отражены тёмные и мутные воды озера, и предполагается, что камера могла сработать из-за сильных подводных течений.

Камера, которая была поднята Boaty McBoatface, принадлежала серии Instamatic и была одной из шести, использованных в проекте, продвигаемом американским биологом и руководителем Бюро исследований озера Лох-Несс Роем Маккаллом. Из шести камер три были потеряны на большой глубине во время шторма, что делает эту находку особенно значительной.

Это происшествие случилось во время плановой проверки подводных аппаратов центра, которые помогают картографировать местообитания на морском дне. Сэм Смит из группы морских автономных робототехнических систем Национального океанографического центра отметил: «Хотя это не та находка, которую мы ожидали, мы рады, что можем поделиться этой частью истории охоты на Несси и, возможно, разгадать тайну того, кто оставил её в озере».


Новости по теме