• Новости
  • Наука
  • Учёные разработали модель для поиска океанов на спутниках Урана
Нейросеть

Учёные разработали модель для поиска океанов на спутниках Урана

Учёные из Института геофизики Техасского университета разработали модель для поиска океанов подо льдом на спутниках Урана Специалисты предложили метод, который позволяет определить наличие жидкой воды, используя только камеры космического аппарата.

Результаты исследования опубликованы в журнале Geophysical Research Letters. Для анализа внутреннего строения ледяных спутников учёные предложили метод, основанный на наблюдении колебаний во вращении лун вокруг Урана.

Такие колебания, называемые либрациями, позволяют оценить состав внутренней структуры, в том числе определить наличие воды, льда или камня. Чем сильнее колебание, тем выше вероятность, что подо льдом скрывается океан.

Метод предполагает использование данных о небольших отклонениях в движении спутников. На основе анализа этих отклонений модель вычисляет глубину океана и толщину ледяной оболочки.

Луна с жидким океаном внутри будет демонстрировать более выраженные колебания по сравнению с полностью твёрдой. Все луны Урана, как и другие крупные спутники в Солнечной системе, приливно заблокированы — всегда повёрнуты к планете одной и той же стороной.

Тем не менее они могут испытывать колебания, которые указывают на возможное наличие подповерхностных океанов. Расчёты на примере пяти спутников Урана показали эффективность предложенной модели Учёные провели расчёты на примере пяти спутников Урана, чтобы проверить эффективность предложенной модели.

Одним из сценариев стало исследование луны Ариэль: если она колеблется на 100 метров, это указывает на наличие океана глубиной около 160 километров и ледяной оболочки толщиной 30 километров. Это подчёркивает важность высокоточных наблюдений с помощью камер космических аппаратов.

Если гипотеза о подповерхностных океанах на ледяных лунах Урана подтвердится, это изменит представление о возможных обитаемых мирах в галактике. Открытие океанов жидкой воды существенно расширит поиск потенциально пригодных для жизни мест за пределами Земли.


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