• Новости
  • Наука
  • Учёные БФУ предложили новую модель тёмной энергии
Нейросеть

Учёные БФУ предложили новую модель тёмной энергии

Учёные Балтийского федерального университета имени Канта предложили новую модель тёмной энергии Учёные Балтийского федерального университета имени Канта разработали инновационную модель тёмной энергии, основанную на голографическом принципе.

Исследование было опубликовано в журнале Physics Letters B. Основа открытия В основе новой модели лежит голографический принцип, вытекающий из теории струн и квантовой гравитации.

Согласно этому принципу, вся информация внутри определённого объёма может быть описана квантовыми состояниями на его границе. Это позволяет рассматривать Вселенную как голограмму, где все процессы можно описать через параметры, наблюдаемые на её условных границах.

Проблемы предыдущей модели Голографическая модель тёмной энергии была предложена ещё в 2004 году, но она столкнулась с проблемами нестабильности. Тёмная энергия обычно представляется в виде жидкости, однородно заполняющей Вселенную.

Для анализа её флуктуаций используется параметр «квадрат скорости звука». Если его значение отрицательное, модель считается нестабильной, что и наблюдалось в предыдущих исследованиях.

Новая идея Исследовательская группа БФУ предложила отказаться от идеи тёмной энергии как жидкости. Вместо этого они рассматривают тёмную энергию как метрическое возмущение.

Результаты расчётов После учёта метрических свойств тёмной энергии учёные пришли к выводу, что модель может быть стабильной. Следующий этап Следующим этапом для учёных станет сравнение новой модели с данными наблюдений.

В 2024 году станут доступны более точные данные, касающиеся связи между красным смещением для сверхновых типа Ia и барионными акустическими колебаниями. Эти данные помогут оценить, насколько предложенная модель соответствует реальной картине расширения Вселенной.

Значение открытия Таким образом, голографическая модель тёмной энергии показывает свою жизнеспособность и может дать новый взгляд на природу ускоренного расширения Вселенной, выходя за пределы стандартных космологических моделей.


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.


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.


Новости по теме