Мозг учится обрабатывать задачи параллельно

Они превращают человеческие клетки в мини-компьютеры. Такие биологические схемы могут улавливать внешние сигналы, обрабатывать их и самостоятельно принимать решения без постороннего вмешательства.

Раньше при создании сложных генетических программ внутри клеток возникали проблемы из-за ограниченности ресурсов. Каждая новая команда требовала дополнительного вычислительного уровня, и при усложнении системы её производительность и надёжность резко снижались.

Новая методика использует процесс РНК-транс-сплайсинга — естественный механизм, при котором фрагменты генетических сообщений соединяются друг с другом. В сочетании с искусственно созданными регуляторными элементами это позволяет обрабатывать несколько сигналов одновременно.

Это делает систему гораздо более эффективной, чем предыдущие аналоги. В демонстрационном эксперименте учёные запрограммировали клетки на производство интерлейкина-15 — белка, который активирует иммунные клетки для борьбы со злокачественными образованиями.

По словам доктора Ниссима, новый подход требует гораздо меньше генетических «строительных блоков» и вычислительных ступеней. При этом сохраняется высокая точность и функциональность даже в сложных сценариях.

Это открытие открывает путь к новой фармакологии. В будущем терапевтические препараты можно будет разрабатывать по принципу программного кода, записывая в клетку чёткую последовательность действий.

Клетка сможет сама распознавать болезнь и выбирать способ реагирования на неё. Это особенно важно для создания интеллектуальных методов лечения онкологических заболеваний.

Симуляция позволила восстановить траектории движения глыб весом в сотни тонн, которые около 24 000 лет назад были перенесены льдами и сформировали современный рельеф Швейцарии. Модель, получившая название IGM, учитывает скорость ледяного потока, особенности рельефа и расположение скальных стен, порождающих обвалы.

В неё загружены миллионы виртуальных точек, соответствующих валунам и осадочным породам. Танкред Леже, автор работы, пояснил, что симуляция наглядно демонстрирует, как ледники перемещали каменные глыбы через перевалы и долины, раскрывая ранее скрытые маршруты.

Ключевым фактором, сделавшим возможным такой объём вычислений, стали графические процессоры, изначально созданные для видеоигр. Они оказались идеальными для научных расчётов благодаря тысячам параллельных ядер.

Новая технология ускорила обработку данных примерно в 100 раз по сравнению с традиционными методами. Это позволило создать детальную карту происхождения ледниковых отложений для всей территории Альп.

Построенный каталог уже используется гляциологами по всему миру и лёг в основу 18 научных статей. Данные помогут изучать формирование альпийских озёр и террасных систем городов, а также упростят поиск полезных ископаемых и оценку рисков камнепадов и оползней.

Теперь геологи могут получить точный прогноз о том, какие породы и валуны могут быть обнаружены в конкретном районе.

Но исследователи из Джорджтаунского университета представили данные, которые опровергают этот постулат. В статье, опубликованной в Journal of Cognitive Neuroscience, они описывают механизм параллельной обработки двух действий мозгом.

В эксперименте участники в течение 5–10 недель тренировались сортировать модифицированные изображения автомобилей по мелким визуальным признакам через мобильное приложение. Общее число попыток превысило 30 000.

Учёные фиксировали активность мозга с помощью функциональной МРТ и электроэнцефалографии до и после тренировочного периода. На начальном этапе задание активировало префронтальную кору — зону, отвечающую за целенаправленное мышление и исполнительный контроль.

Однако после нескольких недель практики сканирование показало, что обработка визуальной информации переместилась в височную кору, связанную с долговременной памятью и распознаванием сложных объектов. Теперь сигналы от этой области поступали напрямую к моторным центрам, минуя префронтальную кору, что освободило её ресурсы.

В результате испытуемые получили возможность одновременно справляться со второй задачей, не ухудшая результаты по основной. Это доказывает, что при определённых условиях мозг способен к параллельной обработке, а не только к последовательному переключению.

Профессор Максимилиан Ризенхубер, старший автор исследования, подчёркивает, что это открытие важно не только для бытовых примеров (например, вождения автомобиля), но и для создания систем искусственного интеллекта, которые будут учиться и адаптироваться по аналогии с человеком.

В статье, опубликованной в журнале Current Biology, они утверждают, что главным стимулом для эволюционного перехода к древовидной форме стала не борьба за солнечный свет, а необходимость выживать в условиях дефицита влаги и предотвращать сбои в системе водоснабжения. Авторы работы предлагают иначе определять понятие «дерево».

Они считают, что ключевым признаком является не наличие массивного ствола или одревесневших тканей, а способность в течение всей жизни постоянно обновлять и наращивать проводящие пути, по которым влага доставляется от корней к кроне. С увеличением размеров растения эта задача усложнялась, а в периоды засухи становилась критической.

Основную роль в транспорте воды играет ксилема — сеть микроскопических каналов. При недостатке влаги в них образуются воздушные пузырьки (эмболии), которые перекрывают движение жидкости.

Если такие закупорки распространяются по всей системе, растение погибает. Исследователи считают, что эволюционным решением стало дробление водопроводящей сети на отдельные изолированные сегменты.

Это подобно тому, как автоматические выключатели локализуют перегрузку в электросети или как водонепроницаемые переборки спасают корабль от затопления при пробоине. По мнению авторов, потребность одновременно перекачивать огромные объёмы воды и защищаться от сосудистых отказов стала одной из главных движущих сил формирования древесных форм.

Аналогичная стратегия возникала независимо в разные эпохи эволюции растений. Современные деревья поднимают воду на высоту более 100 метров без насосов — за счёт испарения листьями, сцепления молекул и капиллярных сил.

Это считается одним из самых впечатляющих достижений природной гидравлики. Новые данные приобретают особое значение в условиях климатических изменений.

Последние исследования связывают массовое усыхание лесов во время экстремальных засух с гидравлическими отказами ксилемы, а не только с общим дефицитом влаги.