Учёные раскрыли тайну гамма-излучения во время гроз

Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature. Высокоэнергетические гамма-всплески происходят во время гроз, когда электрические поля внутри облаков создают высокоэнергетические частицы, включая гамма-лучи.

Этот процесс начинается, когда сильное электрическое поле ускоряет электроны до высоких скоростей. Столкновения этих частиц с молекулами воздуха приводят к каскадной реакции, которая создаёт гамма-излучение и другие формы вещества и энергии, включая антиматерию.

Для более детального изучения этого явления учёные использовали самолёт-шпион НАСА ER-2, который летал на высоте 20 километров над грозовыми облаками. Этот самолёт был специально модифицирован для наблюдения за грозами и фиксировал гамма-излучение в реальном времени.

Оказалось, что гамма-излучение сопровождает почти каждую крупную грозу, особенно в тропиках. В половине случаев наблюдалось низкоуровневое постоянное излучение, которое учёные сравнивают с кипящим котлом.

Это явление ограничивает накопление энергии внутри грозы, что препятствует более мощным всплескам. Кроме того, учёные зафиксировали несколько видов кратковременных гамма-всплесков, некоторые из которых никогда ранее не наблюдались.

Один из видов всплесков длится менее тысячной доли секунды, а другой представляет серию коротких повторяющихся вспышек. Эти всплески не связаны с молнией, что может указывать на новые механизмы их возникновения.

Несмотря на высокую энергию излучения, учёные подчёркивают, что оно не представляет угрозы для авиации или людей, так как самолёты избегают летать в непосредственной близости от активных гроз из-за других опасностей, таких как турбулентность.

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.

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.

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.

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».