Нейросеть

Вороны демонстрируют когнитивные навыки.

Вороны оказались первыми животными, которые демонстрируют сложные когнитивные навыки.

Это значительно расширяет представления учёных об эволюционной базе геометрического мышления и о том, насколько глубоко оно укоренено в животном мире. Специалисты из Тюбингенского университета в Германии провели исследование и выяснили, что вороны способны распознавать в детских наборах геометрические фигуры, которые отличаются от стандартных по форме, углам или соотношениям сторон.

Это означает, что их визуальные и когнитивные механизмы работают на уровне, сопоставимом с нашим пониманием похожих задач. В ходе экспериментов птицы проявляли склонность к идентификации таких форм, как квадрат.

Но испытывали трудности с ромбом или неправильно расположенными многоугольниками, объяснили исследователи. Наиболее поразительным оказалось то, что способности воронов к распознаванию закономерностей в геометрических формах проявляются без необходимости длительной тренировки или обучения.

В ходе эксперимента птицам продемонстрировали для опознания наборы двухмерных фигур с различной степенью правильности, где формы могли вращаться, изменять масштаб или появляться в случайном порядке. Вороны успешно определяли, какой предмет отличался от остальных, особенно если он был максимально правильный, с чёткими углами и одинаковой длиной сторон.

Сложнее всего воронам оказалось обнаружить нарушение в неправильных формах вроде ромба или произвольного четырёхугольника. Аналитики отмечают, что такие способности напоминают человеческое восприятие и понимание геометрических закономерностей.

По словам биолога Андреаса Найдера, наличие в животном мире такой интуиции говорит о глубокой эволюционной базе, которая встроена в механизмы навигации. Птицы используют закономерности для построения ориентиров в пространстве и поиска пищи, а способность замечать нарушение этих закономерностей позволяет им более эффективно адаптироваться к окружающей среде.

Ранее считалось, что такие навыки характерны только для человека и некоторых приматов. Однако теперь становится ясно, что эволюционно такие механизмы могут существовать далеко за пределами человеческого мозга и могут встречаться у птиц, обладающих высокой степенью интеллекта.

Результаты исследований показывают, что базовые знания о величинах и простых геометрических свойствах сформированы в результате эволюционных процессов, а не становятся исключительно результатом культурного развития или обучения. Они расширяют наши представления об интеллектуальных способностях птиц и открывают новые горизонты для изучения эволюции когнитивных навыков, заключают исследователи.

В пользу этого говорит и то, что такие формы поведения наблюдаются у воронов уже сейчас, что свидетельствует о глубоком интуитивном понимании структуры окружающего мира, заложенном в их генетическом коде.

Московский комсомолец

Сохраните вес с интервальным голоданием
Испанские учёные выяснили, что ограничение времени приёма пищи до восьми часов в сутки помогает сохранить результаты похудения как минимум на протяжении года после завершения диеты.

Исследование опубликовано в журнале Clinical Nutrition (CN). В эксперименте участвовали 99 взрослых с избыточным весом или ожирением.

Все они на протяжении 12 недель придерживались средиземноморской диеты, но часть участников дополнительно практиковала интервальное голодание по схеме 16:8 — пищу можно было принимать только в течение восьми часов в сутки. Одни ели с 9:00 до 17:00, другие — с 13:00 до 21:00, а третьи самостоятельно выбирали удобное восьмичасовое окно.

После завершения программы учёные оценили состояние участников и выяснили, что те, кто практиковал интервальное голодание, смогли сохранить значительно большую потерю веса по сравнению с теми, кто придерживался обычного режима питания. При этом время приёма пищи не имело принципиального значения: и раннее, и позднее «окно» оказались одинаково эффективными.

Однако у тех, кто ел раньше в течение дня, лучше сохранялось снижение жировой массы. Авторы исследования считают, что интервальное голодание легко вписывается в повседневную жизнь и может стать простым и эффективным способом долгосрочного контроля веса у людей с избыточной массой тела.

Лента ру

Созданы клетки-вычислители
Докторант Керен Роас и доктор Лиор Ниссим из Еврейского университета создали искусственные генетические конструкции.

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.

Московский комсомолец

Создана полная цифровая модель перемещения ледниковых камней
Учёные из Лозаннского университета создали первую полную цифровую модель, которая отслеживает перемещение гигантских ледниковых камней по всему альпийскому региону.

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.

Московский комсомолец

Нейросеть
Мозг учится обрабатывать задачи параллельно
Учёные долгое время считали, что человеческий мозг не может полноценно обрабатывать несколько задач одновременно, а лишь быстро переключает внимание между ними.

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.

Московский комсомолец