Entry tags:

Понеслось!

Коротко о себе - по национальности Землянин, по жизни - Думающий, Логикославный, Информационноимущий, Знаниепоклонник, интернетофил. По жизни уважуха и респект таким, как Эйнштейн, Тесла, Планк, Фейнман, Хокинг, Харрис, Пенроуз, Доккинз, Курцвейл, Лиси и многим другим учёным и мыслителям. Не выношу тупость, жадность, ложь. Противник всего того, что в последние годы происходит с образованием ( и многим другим) в России.

В своём журнале буду стараться заниматься только одним - Просвещением, т.е. пропагандой здравого смысла и науки. Людей увлекающихся такими направлениями современной науки, как астрономия (астрофизика. космология), биология (нейробиология, биоконструирование, генетика), альтернативная ( гео-, гелио-, ветро- ) энергетика, 3D-принтинг и другим прогрессивным направлениям - категорически прошу френдить на взаимной основе.

Страдающим тяжелыми формами ПГМ и ФГМ, а так же сознательных обманщиков, распространителей "опиума для народа" и прочим "духовным" троллям, рекомендую всё же постараться подумать прежде чем читать. Возможно образование новых нейронных связей и, как следствие появление зачатков разума и логики.

Entry tags:

история науки

ВО ИМЯ НАУКИ: 10 ПОДВИГОВ И СУМАСШЕДШИХ ВЫХОДОК УЧЕНЫХ

Считается ли победа на дуэли доказательством теоремы? Как поступить, если единственный возможный подопытный смертельно опасного эксперимента – ты сам? На что можно пойти ради установления истины? Ответы на эти вопросы – в материале.

Коктейль «Хеликобактер»

Барри Маршалл выпил культуру бактерии Helicobacter pylori, чтобы доказать, что она вызывает язву желудка.

Ему твердили, что бактерии не могут выжить в человеческом желудке. Но австралийский врач Барри Маршалл был уверен в обратном. Он знал, что бактерии вызывают язву желудка и наблюдал выздоровление пациентов после курса антибиотиков. Однако попытки опубликовать результаты своих наблюдений привели лишь к насмешкам со стороны научного сообщества.

Заразить лабораторных животных не удалось, поэтому Маршалл решился на крайний шаг – он сам выпил бактериальную культуру. Он получил все симптомы гастрита, предшествующие изъязвлению желудка. И Нобелевскую премию в области медицины и физиологии. (Разработанный Маршаллом курс лечения оказался весьма эффективным – через пару недель в желудке ученого не было и следа H. pylori).

Путь к сердцу хирурга

Вернер Форсман ввел катетер в собственное сердце, испытав методику, которую другие врачи считали смертельной.

В 1929 году кардиохирургия только-только делала свои первые шаги. Вернер Форсман полагал, что сможет добраться до сердца, проведя гибкую трубку (катетер) через вену, но его коллеги не сомневались, что эта процедура закончится смертью пациента. Чтобы доказать свою правоту, 25-летний медик провел эту операцию на себе самом.

Медсестра согласилась раздобыть для него стерильные принадлежности при условии, что Форсман проведет свой опасный эксперимент на ней, а не на себе. Однако Форсман не сдержал обещания: он ввел медсестру в состояние общей анестезии, а когда она погрузилась в сон, ввел катетер в свою локтевую вену и далее - в правое предсердие. Определенно живой Форсман доковылял до рентгеновской лаборатории и продемонстрировал свое «творчество».

Несколько лет спустя он удостоился Нобелевской премии в области медицины и физиологии, пообещав, что ни за что и никогда не будет «вырубать» медсестер и проводить операции на самом себе.

Доказательство от противного

Стаббинс Фирс пил «черную рвоту» и втирал её в свои глаза, чтобы доказать, что желтая лихорадка не заразна.

Врач, ставящий опасные эксперименты на себе самом, должен быть уверен в своей правоте… Увы, иногда такая уверенность оказывается беспочвенной. Во время эпидемии желтой лихорадки в 1793 году студент-медик Стаббинс Фирс пытался доказать, что эта болезнь не заразна, путем непосредственного контакта с биологическими жидкостями, полученными от заболевших. Фирс начал с рвоты, которую втирал в надрезы на руках, закапывал в глаза и даже пил неразбавленной. Так и не заразившись, он продолжил эксперименты с кровью, потом, слюной и мочой пациентов. То, что болезнь в результате не наступила, Фирс счел достаточным доказательством своей гипотезы.

Однако мы знаем, что желтая лихорадка весьма заразна. Её возбудители передаются комарами и способны вызвать масштабные эпидемии. Вероятно, Фирс использовал биологические жидкости, полученные от пациентов на поздних стадиях заболевания, которые уже не являются источниками заражения.

На маленьком плоту

Тур Хейердал совершил путешествие через Тихий океан на бальсовом плоту, чтобы доказать, что древние люди могли сделать то же самое.

Норвежский исследователь и искатель приключений Тур Хейердал предпринял несколько непростых экспедиций, чтобы доказать свои теории в области антропологии. Так, в 1947 году он и пятеро его спутников преодолели около 8000 км на самодельном плоту из легкой древесины - бальсы. Попутный ветер и течение Гумбольдта по истечению 101 дня вынесли плот к цели.

Впоследствии были получены и другие подтверждения того, что между Южной Америкой и Полинезией могли быть контакты, однако многие антропологи все еще считают, что отважный шаг Хейердала ничего не доказал.

Остался без носа

Тихо Браге лишился носа на «математической» дуэли.

Датский дворянин, приглашавший шутов-карликов и державший домашнего лося, славился свой вспыльчивостью и эксцентричностью. Тихо Браге был не прочь поспорить на математические темы, и однажды за ужином такой спор перерос в нешуточную ссору: Браге вызвал оппонента на дуэль.

Увы, ученый был не столь ловок в фехтовании, как в математике, и лишился своего носа. Весь остаток жизни он был вынужден носить протез из сплава драгоценных металлов.

Болевые ощущения

Август Бир применил к своему ассистенту несколько жестоких приемов, чтобы проверить действие анестезии.

Немецкий хирург Август Бир в 1898 году впервые применил усовершенствованную технику анестезии, не требующую погружения пациента в медикаментозный сон. Он предположил, что введение кокаина в субарахноидальное пространство, окружающее спинной мозг, обеспечит потерю чувствительности до уровня, достаточного для проведения хирургической операции.

Бир решил испытать спинальную анестезию на себе и своем ученике, однако во время проведении процедуры на самом Бире часть анестетика пролилась из-за неплотного контакта шприца с иглой, а его ученик, А. Гильдебрандт, получил полноценную анестезию. Чтобы убедиться в этом, Бир применил несколько действительно жестких приемов, в том числе удар металлическим молотком по большеберцовой кости, прижигание сигарой и воздействие на тестикулы.

Один раз отрежь

Генри Хэд пошел на рассечение собственных нервов, чтобы выяснить, как они работают.

Британский невролог Генри Хэд, устав от путанных объяснений пациентов, которые не могли (а зачастую и не хотели) подробно описать собственное состояние, решил испытать на себе, что чувствует человек с повреждением периферических нервов. Хэд попросил своего коллегу удалить часть лучевого и наружного нервов на его руке. Ученый провел над своей поврежденной рукой множество экспериментов, наблюдая различные функциональные нарушения и ход процесса выздоровления.

Эта работа принесла Хэду рыцарский титул и Нобелевскую премию в нескольких номинациях, но главное, ученые наконец-то смог систематизировать виды чувствительности и описать особенности работы нервной системы, о которых действительно было бы трудно судить по рассказам пациентов, не имеющих медицинского образования.

С ног на голову

Джордж Стрэттон восемь дней носил очки, переворачивающие изображение, чтобы показать, как к этому адаптируется мозг.

Что будет, если больше недели не снимая носить линзы, переворачивающие изображение вокруг вертикальных и горизонтальных осей? Американский психолог Джордж Стрэттон решился на такой эксперимент в 1890-х годах. Он хотел доказать, что мозг адаптируется к инвертированной картине и «перевернет» мир должным образом.

После четырех дней жизни в мире, где верх стал низом, а правое – левым, Стрэттон чувствовал себя весьма неважно, он был потерян и дезориентирован, однако на пятый день его мозг начал постепенно приспосабливаться, и к исходу эксперимента ученый ловко ориентировался в «перевернутом» пространстве. Когда он снял свои очки, он на какое-то время опять разучился отличать правое от левого, и мир показался ему перевернутым. Однако прошло некоторое время, головная боль осталась позади, и Стрэттон предъявил научному сообществу доказательство, что, подталкиваемые изменившимися обстоятельствами, наши чувства могут адаптироваться, делая «перевернутый» мир вполне пригодным для жизни.

В горы натощак

Элси Виддоусон изнуряла себя голодом, чтобы разработать минимальный рацион для военного времени.

Когда началась Вторая Мировая Война, мирные жители Великобритании получали пайки, которые оказались явно недостаточными. Чтобы выяснить, какого количества пищи достаточно, чтобы покрыть минимальные потребности человека, химик и диетолог Элси Виддоусон стала экспериментировать на себе.

Она испытывала различные весьма скудные диеты, потребляя лишь небольшие порции хлеба, капусты и картофеля на протяжении нескольких месяцев. Чтобы доказать, что на таком пайке можно вести достаточно активный образ жизни, Виддоусон много ходила пешком, практически каждый день поднимаясь в горы. Её записи впоследствии послужили основой для составления рациона британцев в военное время.

Киборг нашего времени

Кевин Уорик «киборгизирует» собственное тело, изучая проблемы реализации нейрокомпьютерных интерфейсов.

Его первые эксперименты были не слишком амбициозны: Кевин Уорик вживил себе под кожу RFID-чип, позволяющий ему взаимодействовать с компьютерами, включать и выключать свет, открывать и закрывать электронные замки… Однако в 2002 году ученый стал настоящим киборгом. Для этого ему потребовалась сложная электроника, помощь хирурга и некоторая доля отваги: не каждый решится интегрировать собственную нервную систему с нейронным интерфейсом, с помощью которого Уорик попытался передать свои эмоции другому киборгу – его жене.

http://www.popmech.ru/article/15293-vo-imya-nauki-10-podvigov-i-sumasshedshih-vyihodok-uchenyih/

Entry tags:

Будни Супермена от первого лица

Будни Супермена от первого лица (видео)

Будни Супермена

Что можно сделать при помощи радиоуправляемого дрона и экшен-камеры GoPro? Снять небольшой фильм о Супермене от первого лица, разумеется! Именно это и сделала небольшая команда энтузиастов из Лос-Анджелеса. И, нужно сказать, что получилось у них просто невероятное видео.

Съёмки видео были осуществлены при помощи радиоуправляемого дрона Phantom 2, к которому прикрепили камеру GoPro, которую, судя по сюжету видео, Супермен нашёл случайно и решил вернуть её законному владельцу. В дрон был встроен GPS-передатчик, с помощью которого он благополучно возвращался к своим владельцам, даже если терял сигнал с пультом управления. Камера была закреплена на дроне при помощи специального двухосевого механического стабилизатора изображения, чтобы камеру не трясло, а видеосъёмка в движении проходила максимально плавно. Сигнал в реальном времени транслировался на землю при помощи специального передатчика, так что можно сказать, что съёмочная команда видела окружающий мир глазами дрона.

Радиоуправляемый дрон Phantom 2

Видео моментально стало хитом YouTube, и в данный момент его просмотрели уже более 500 000 человек. Присоединяйтесь к их числу и хотя бы на пару минут ощутите себя настоящим супергероем!

В качестве бонуса вы можете посмотреть видео о том, как создавался этот короткометражный фильм. Заглянуть за кулисы, так сказать.

Entry tags:

Все орбитальные спутники Земли на одном изображении

Спутники планеты Земля

Человечество развивает свои технологии всё быстрее, и люди засоряют не только планету, на которой живут, но и близлежащее пространство вокруг неё. Речь, разумеется, идёт о спутниках, коих было запущено на орбиту земли просто невероятное количество.

Вала Афшар, начальник маркетингового отдела телекоммуникационной компании Extreme Networks, опубликовал в своём твиттере шокирующее изображение. На этом изображении показана печальная картина того, во что люди превратили орбиту планеты Земля.

Если вы считаете, что вокруг нашей планеты вращаются всего пара-тройка сотен спутников – вы глубоко заблуждаетесь. Лишь по состоянию на 2008 год на орбите Земли находилось порядка 13 000 различных спутников. И это число с каждым годом только увеличивается, даже с учётом того, что некоторые спутники выходят из строя или даже сгорают в верхних слоях атмосферы, со временем сходя с орбиты.

Спутники планеты Земля

Конечно, наша с вами жизнь была бы немыслима, если бы не эти космические помощники. Не было бы ни GPS-навигации, ни спутникового телевидения, ни сотовой связи, ни многих других технологий, к которым мы так сильно привыкли. Но глядя на это изображение, волей-неволей задумываешься: а что мы будем делать тогда, когда даже на нашей орбите не останется свободного места?

В качестве бонуса вы можете посмотреть это видео, которое моделирует общую орбитальную картину на основе данных Google Earth. Видео достаточно старое, но от этого не менее впечатляющее.

Entry tags:

Открытие, достойное Нобелевской премии

Астрономы обнаружили следы гравитационных волн в реликтовом излучении, подтвердив инфляционную модель Вселенной. По свидетельству ведущих ученых всего мира, это долгожданное открытие вскоре будет номинировано на Нобелевскую премию по физике.

Краткая история Большого Взрыва

©NASA

Вчера на объявленной заранее пресс-конференции, которая вызвала небывалый ажиотаж в научном мире, было сказано об открытии новых доказательств, поддерживающих инфляционную модель Вселенной.

Исследователи утверждают, что им удалось зарегистрировать небесный сигнал, возникший вследствие сверхбыстрого расширения Вселенной спустя доли секунды после Большого Взрыва.

Разумеется, результаты исследований должны быть перепроверены независимыми специалистами, но ученые с мировым именем, ознакомившиеся с представленными данными, не сомневаются в их аутентичности. Скорее всего, авторы этой работы совсем скоро будут номинированы на Нобелевскую премию по физике.

Результаты были получены американской группой исследователей, работающей над проектом BICEP2. Им удалось обработать данные радиотелескопа на Южном полюсе, непрерывно регистрирующего небесные сигналы.

^{Гравитационные волны в процессе инфляции Вселенной оставили специфические следы в поляризации реликтового излучения}

^©BICEP2

Ученые пытались найти определенные следы инфляции Вселенной − экспоненциального расширения космоса непосредственно после Большого Взрыва.

Инфляционная модель Вселенной предсказывает появление гигантских гравитационных волн непосредственно после рождения мира, которые должны оставить след в реликтовом микроволновом излучении, уже давно обнаруженном астрономами.

Именно такие следы, т.е. поляризация магнитной моды (В-моды) излучения, и были обнаружены исследователями в процессе эксперимента BICEP2. Только гравитационные волны, возникшие в результате инфляционной фазы расширения Вселенной, могли оставить подобную метку в реликтовом излучении.

Гравитационные волны были предсказаны Альбертом Эйнштейном еще 100 лет назад в его знаменитой общей теории относительности (ОТО). Таким образом, попутно удалось получить еще одно убедительное доказательство ОТО.

Перед нами открываются небывалые перспективы в совершенно новой области физики, которая будет изучать явления, происходившие непосредственно после Большого Взрыва.

− Профессор Джон Ковач, глава группы BICEP2

Самое удивительное, что обнаруженные следы в сигнале оказались намного сильнее, чем на это рассчитывали ученые. Это позволяет автоматически исключить целый ряд теорий в инфляционной модели Вселенной.

^{Один из авторов открытия, Чао-Лин Куо, пришел в гости к советско-американскому физику Андрею Линде, чтобы рассказать об экспериментальном подтверждении хаотической теории инфляции, разработанной им в 1982 году}

^{©YouTube/ StanfordUniversity

источник}

Entry tags:

Как атеизм сотворил наш мир

Наука создавалась не для того, чтобы спорить с религией, однако она сыграла определяющую роль в распространении атеизма.

Начиная с XVII века по Европе стало распространяться безверие, и наука сыграла в этом определяющую роль, ибо научный метод, говоря простыми словами, вскрывает ложь религии. Благочестивый человек принимает на веру утверждения, высказываемые просто так, без экспериментальной проверки, и к тому же о том, что лежит за пределами нашего опыта. Разум, который, хотим мы того или нет, постоянно сомневается и требует доказательств, успокаивают рассказами о чудесах («Я видел тех, кто видел тех, кто видел чудо») и аргументами, подкреплёнными властным дискурсом («Я могу получать откровения от Бога, а ты — нет»).

Американский публицист Митчел Стивенс выпустил книгу «Представь себе, что нет небес: Как атеизм способствовал созданию современного мира» (Imagine There’s No Heaven: How Atheism Helped Create the Modern World), в которой попытался изложить историю этой захватывающей дух схватки интеллекта с мистикой. Вот кое-какие мысли автора на сей счёт.

Бернардино Луини. «Мадонна со спящим Христом и три ангела». XVI в.

Мистика, пишет г-н Стивенс, не даёт фактов. Она производит некий набор утверждений, который может быть каким угодно, потому что авторы не утруждают себя доказательствами, требуя безоговорочной веры. Католическая церковь не напрасно боялась теорий Коперника и Галилея, хотя они не противоречили библейскому тексту напрямую. Папы и кардиналы понимали: как только паства начнёт задавать вопросы, пиши пропало. Взять, к примеру, рассказ о Всемирном потопе. Откуда взялась вода, которая покрыла даже самые высокие горы? Куда она потом исчезла? Каким образом в один корабль (Библия приводит размеры ковчега) могло поместиться «всякой твари по паре»? А невиданные животные, с которыми столкнулись европейцы на других континентах, — они тоже были в ковчеге?

С одной стороны, тот факт, что на суше можно найти ископаемые останки морских животных вдали от береговой линии, подтверждает гипотезу Всемирного потопа. С другой — как заметил натуралист XVII века Джон Рэй, если бы вода покрывала всю землю, то и окаменелости должны быть распределены равномерно, однако этого не наблюдается. Более того, перед нами останки неизвестных нам существ. Неужели они вымерли? Почему Ной не взял их на ковчег?

В 1694 году Эдмунд Галлей нанёс Библии новый удар. Он предположил, что в течение сорока дней и ночей ежесуточно выпадало столько осадков, сколько за год обрушивалось на самое дождливое графство Англии (100 см). Оказалось, этого количества хватило бы только на то, чтобы затопить самые низменные прибрежные части Британии. Это какие же потоки воды должны были литься с неба, чтобы утонула вся земля?

Церковники стали всё чаще говорить о том, что Библию не следует воспринимать буквально. Но европейцам это всё чаще становилось неинтересно. В 1623 году монах Марен Мерсенн, корреспондент Декарта и Галилея, насчитывал в Париже 50 тыс. атеистов. В 1652 году английский врач Уолтер Чарлтон писал, что его страна в последние годы «произвела на свет больше безбожных чудовищ, чем какая бы то ни была другая нация в какую бы то ни было эпоху». Г-н Стивенс считает, что эти оценки сильно преувеличены: в то время любой искренне верующий, не торопившийся регулярно посещать церковь, провозглашался атеистом (взять того же Декарта).

Тем не менее неверие ширилось, и Мерсенн с Чарлтоном тоже внесли вклад в этот процесс. Они задавались следующими опасными вопросами. Действительно ли Иисус Навин мог остановить Солнце? Затопило ли во времена Ноя всю землю целиком? Если математика объясняет движение всех небесных тел, какая роль остаётся на долю Всемогущего?

Конечно, учёный может быть верующим. Мы можем сомневаться в том, что веровали Галилей и Галлей, но большинство творцов научной революции ощущали длань Господню, когда перед ними открывалось невиданное совершенство мироздания в объективах телескопов и микроскопов. Они испытывали не только радость познания, но и священный трепет. Роберт Гук не мог вообразить, что за дивным порядком природы не стоит Высший разум.

С точки зрения современности логика этих учёных, разумеется, не выдерживает никакой критики. Мир прекрасен, и, следовательно, есть Господь, который благ. Но как быть с «отвратительными» существами: крысами, тараканами, змеями? Чарлтон считал, что они нужны для контраста, иначе мы не познали бы красоты, которую Бог по благости Своей великой...

Получался порочный круг: мир прекрасен, и, следовательно, Творец благ. Творец благ, и, следовательно, создал мир прекрасным.

Статуя Будды в Таксиле. II в.

Аналогичным образом Фрэнсис Бэкон доказывал, что мир создан для человека, ведь мы видим вокруг огромное количество вещей и явлений, которые удобны именно нам. Один из авторов той эпохи указывал, к примеру, на лошадиное ухо, которое имеет способность поворачиваться назад, чтобы лучше слышать приказы наездника. А если и существует нечто, в чём мы не видим пользы (далёкие небесные тела или те же змеи), то это из-за того, что божественный замысел принципиально непознаваем.

Во втором издании «Математических начал натуральной философии» Исаак Ньютон добавил следующие слова: «Наша самая прекрасная система, состоящая из Солнца, планет и комет, могла возникнуть только по плану и желанию разумного и всемогущего существа». В то время как его современники видели доказательства разумного замысла в самой сложности мироустройства, Ньютона поражала как раз его удивительная простота.

Хотя выводы создателей научного метода кажутся нам наивными, нельзя не заметить, что это уже совсем другая религия. Одно дело — буквально верить Библии, совсем другое — наблюдать порядок в мире и отсюда заключать существование разумного замысла. Да это даже не религия вовсе! Тем более что, как подчёркивает г-н Стивенс, изыскания направлялись вовсе не священным трепетом. В первом издании «Начал» (1687) нет ничего о «разумном существе» и теологии. Только после того, как Лейбниц и компания раскритиковали Ньютона за то, что в его теории пространства, тяготения и вселенной не оставлено места Богу, учёный попытался найти какую-то лазейку, чтобы встроить в мироздание фигуру Всемогущего. Впоследствии Ньютон говорил, что дал математическое описание движения, благодаря чему стало возможным понимание работы всего космоса, а о своих заслугах перед теодицеей почему-то не любил вспоминать.

Философ начала XX века Альфред Уайтед писал, что вся история религии — это история разоблачения богов. Когда-то их было много, потом пантеон сократился до трёх сущностей в одной личности. Единое божество тоже мало-помалу сдавало позиции: сначала выяснилось, что оно не живёт в храмах, затем оказалось, что и на облаках никого нет. Бог утратил физический облик: лишился бороды, голоса, даже пола. Его перестали видеть и слышать. Он превратился в абстракцию.

Вероятно, именно Ньютон сыграл основную роль в том, что Бог лишился своей главной функции — ежедневного вмешательства в дела Вселенной. Космос прекрасно работал сам по себе. Об этом говорили и раньше (например, Декарт), но у них не было физической теории, поэтому Ньютону принадлежит неоспоримое первенство.

Кроме того, в бумагах, не предназначавшихся для посторонних глаз, Ньютон выражал сомнения в истинности странной арифметики, объяснявшей Троицу. По его мнению, Христос был человеком. Как и Спиноза, он не верил в то, что чудеса — творения божьи. Скорее всего, полагал он, это редкие и пока не получившие объяснения явления природы. Как и Спиноза, он не видел смысла в наличии у Бога физического обличья. И тоже, как угадайте кто, читал Библию как книгу о делах человеческих.

Крылатый человекобык из Дур-Шаррукина. Восточный институт, Чикаго.

Декарт, Ньютон — всё это были «верующие рационалисты». Для них на первом месте была физика, и если оставалось место для веры, то она не должна была противоречить науке. По сути, произошло возвращение к античному материализму в его эпикурейском варианте: Бог сыграл роль Перводвигателя, а теперь ему остаётся только наслаждаться самим собой. Декарт весьма остроумно отвечал на вопрос о всемогуществе, который давно смущал схоластов: «Может ли Бог создать ненавидящее Его существо?» Или, как сформулировали его в «Симпсонах»: «Может ли Иисус разогреть буррито до такой степени, что не сможет его съесть?» Вот как отвечал Декарт: «Теперь не может». Вселенная могла быть любой, но акт творения уже закончился, и сейчас она уже не может быть любой. По сути, это означало, что Бог был всемогущ только до того, как взялся за творение. Не о том ли повествует наша нынешняя теория мультивселенной?

Последний гвоздь в способность религии (метафизики) описать мир вколотил Кант, который сказал очень просто: есть то, о чём мы не можем ничего знать. Хотите верить? Пожалуйста, сколько угодно. Однако не забывайте, что вы, рассказывая о своей вере, всего лишь выражаете свою мысль, а не описываете действительность, а это очень разные вещи.

Г-н Стивенс хочет объяснить читателю очень простую вещь: наука не создавалась в пику религии и не ставила своей целью отрицание Бога. То, что история науки — это история разоблачения религиозных постулатов, не должно вводить в заблуждение. Что я могу знать и на каких основаниях — вот что интересует науку. После того как в эпоху Ренессанса мир был вновь проблематизирован (возрождена античная точка зрения), курс на разделение рационального и иррационального было уже не остановить. Философы и учёные шли к одному и тому же методу познания путями, которые были и схожи, и различны: Бэкон и Декарт больше формулировали, Галилей и Ньютон больше наблюдали и вычисляли. Когда Лаплас заявил, что его теория не нуждается в гипотезе Бога, он, сам того не ведая, выразил суть учения Канта.

Да, в сухом остатке мы имеем полное равнодушие науки к религии. Но понимание этого стало приходить только в XIX веке. Если Ньютон ещё видел смысл в занятиях оккультизмом, сегодня того, кто поворачивается лицом к мистике, в приличном обществе уже не считают учёным.

Подготовлено по материалам Scientific American.

Entry tags:

Ученые создали бионические растения

Киберрастения заполнят городские парки и полетят на Марс?

Ученые создали бионические растения, которые способны контролировать состояние окружающей среды и активно поглощать солнечный свет. В будущем усовершенствованные с помощью нанотехнологий и электроники растения смогут выполнять массу функций, в том числе очищать воздух и вырабатывать электричество.

Ученые из Массачусетского технологического института в статье, опубликованной в Nature Materials, заявляют о безграничных возможностях, которые открывает интеграция электроники и наноматериалов в живые растения. Растения имеют много ценных качеств, например они дают нам пищу и топливо, вырабатывают кислород, а также просто добавляют эстетики окружающей среде, в которой мы живем. Ученые из MIT хотят сделать растения еще более полезными с помощью добавления наноматериалов, которые существенно увеличивают производительность растений и придают им совершенно новые функции, например возможность вести мониторинг загрязнения окружающей среды.

Чтобы продемонстрировать перспективность своей идеи, ученые провели серию экспериментов с широко распространенным растением семейства капустных: Arabidopsis thaliana.

Исследователи внедрили в хлоропласты (органеллы в которых происходит фотосинтез) углеродные нанотрубки, которые повысили способность растений к захвату световой энергии на 30%. Также, с помощью другого типа нанотрубок удалось «научить» растение обнаруживать один из основных загрязнителей воздуха – оксид азота.

Модернизированные с помощью наноматериалов растения приобретают необычные функции

Изначально идея бионических растений выросла из проекта по созданию самовосстанавливающихся солнечных панелей, похожих на растительные клетки. В ходе исследований, ученые попытались усилить функции фотосинтеза хлоропластов, выделенных из растений, чтобы использовать их в солнечных ячейках.

Хлоропласты – это природные машины, которые имеют все необходимое для фотосинтеза. На первом этапе фотосинтеза пигмент хлорофилл поглощает свет, который возбуждает электроны. В свою очередь, электроны проходят через тилакоидные мембраны хлоропластов. Растение использует эту электрическую энергию для обеспечения второго этапа фотосинтеза - производства сахара.

При удалении из растения, хлоропласты сохраняют свою работоспособность на протяжении нескольких часов, после чего они разрушаются из-за повреждения белков светом и кислородом. Чтобы продлить функционирование хлоропластов в пробирке, ученые ввели в них наночастицы оксида церия. Эти частицы являются очень сильными антиоксидантами, которые поглощают активные формы кислорода и других веществ, повреждающих хлоропласты. Наночастицы были помещены в хлоропласты с помощью новой технологии LEEP. Суть данной технологии заключается в упаковке наночастиц в напряженные молекулы полиакриловой кислоты, которая легко проникает через гидрофобную мембрану хлоропластов. Благодаря введению наночастиц оксида церия, количество вредных молекул, разрушающих хлоропласты, резко сократилось.

Используя LEEP, исследователи также встроили в хлоропласты полупроводниковые углеродные нанотрубки, которые резко повысили эффективность использования солнечного света. Обычно хлоропласты утилизируют лишь 10% солнечного света, но благодаря повышенной электропроводимости углеродных нанотрубок, хлоропласты смогли захватить свет на длинах волн, которые ранее им были недоступны, например ультрафиолетовый, зеленый и ближний инфракрасный части спектра.

После опытов в пробирке, ученые обратились к живым растениям. Ученые насытили хлоропласты растения наночастицами и нанотрубками, что это увеличило поток электронов в процессе фотосинтеза на 30%.

Пока ученые еще не обнаружили увеличения количества сахара и других полезных химических веществ в бионических растениях. Тем не менее, добавление углеродных нанотрубок позволило превратить растения в детекторы оксида азота: особое полимерное покрытие нанотрубок взаимодействует с загрязнителем и дает слабую флуоресценцию. Ранее ученые MIT уже разработали на основе нанотрубок различные датчики, реагирующие на опасные загрязнители, такие как перекись водорода, тринитротолуол и нервнопаралитический газ зарин. Таким образом бионические растения могут стать надежным детектором опасных веществ, а «лишние» электроны можно использовать для питания микроэлектроники.

В настоящее время ученые работают над созданием бионических растений, которые можно использовать для мониторинга окружающей среды, в том числе для обнаружения пестицидов, грибковых и бактериальных инфекций. Также ученые пытаются интегрировать в растения другие наноматериалы, такие как графен.

Entry tags:

Россия и США попали в «список врагов интернета»

США и Россия попали в список врагов интернета

Так называемый «Список врагов интернета» ежегодно публикуется сообществом журналистов Reporter Without Borders, которое отстаивает права СМИ на свободу слова и отсутствие цензуры в интернете. В 2014 году в этот список впервые попали такие государства, как США и Россия.

Кроме США и России, в списке также присутствуют Китай, Северная Корея, Саудовская Аравия, Куба, Иран, Индия и Великобритания.

По заявлению журналистов, ответственных за создание списка, США попала в него во многом благодаря тому, что Эдвард Сноуден пролил свет на многочисленные правонарушения АНБ, направленные против интернет-пользователей. Подобные действия властей США прежде всего угрожают журналистам, которые довольно часто проводят личные расследования, а в свете тотальной слежки со стороны АНБ никто из них отныне не может почувствовать себя в безопасности, а также не может гарантировать безопасность своим источникам и осведомителям.

«Список врагов интернета» учредили трое журналистов: Джеймс Райзен, Баррет Браун и Якоб Аппелбаум. Все трое журналистов в своё время пострадали от рук американского правительства в той или иной мере. А Якоб Аппелбаум, к слову, является одним из создателей популярной в определённых кругах «системы луковой маршрутизации» Tor, которая позволяет пользователям устанавливать анонимные сетевые соединения, защищённые от прослушивания и отслеживания.

С полным списком вы можете ознакомиться на официальном сайте сообщества Reporters Without Borders.

Entry tags:

Создана система, визуализирующая деятельность головного мозга в режиме реального времени

Создана система, визуализирующая деятельность головного мозга в трехмерном виде и в режиме реального времени

В настоящее время все больше и больше внимания уделяется исследованиям, направленным на разгадку тайн функционирования самого мощного и эффективного биологического "компьютера", которым является головной мозг человека. И в рамках этого направления исследователи из Калифорнийского университета создала систему, способную в режиме реального времени и в трехмерном виде продемонстрировать мыслительные процессы, протекающие в головном мозге человека во время выполнения им различных действий.

В основе этой системы лежит детализированная до достаточно подробного уровня трехмерная модель головного мозга, в которой присутствуют все основные магистрали нервных тканей, соединяющих между собой основные функциональные части мозга. Эта трехмерная модель совмещена с математической моделью, которая при помощи 64 электроэнцефалографических датчиков получает данные о картине мозговой деятельности, определяет типы и характеристики мозговых волн, и "наполняет" этими данными, оживляя статичную трехмерную модель, о которой упоминалось немного выше.

Установка визуализации мозговой деятельности

В качестве устройства для визуализации получающейся картинки служит планшетный компьютер iPad, на котором выполнятся специализированное приложение, черпающее данные из результатов расчетов вышеупомянутых математических моделей.

Каждый из цветов на изображении соответствует определенному диапазону частот мозговых волн (тета-, альфа-, бета- и гамма-волн), естественно интенсивность свечения цвета напрямую зависит от амплитуды волн соответствующего типа. Золотистым свечением демонстрируются "пути" из нервных тканей, активных синапсов, через которые в данный момент осуществляется передача мозговых волн, выглядящих наподобие импульсов света, несущих информацию от одних нейронов к другим.

http://sploid.gizmodo.com/scientists-create-system-that-shows-your-brain-activity-1543823482

http://neuroscapelab.com/projects/glass-brain/

Entry tags:

Google. И это поисковый гигант?

Google

Google. Как много в слове этом для сердца нашего нашлось. Вспоминая об этой компании, вы в первую очередь должны вспоминать пресловутую систему поиска, которой пользуются миллиарды людей. Учитывая то, что на Google приходится около 70 % всех поисковых запросов в Интернете (или около 85 % англоязычного мира), это не удивительно. В конце концов, поисковая система Google настолько известна, что компания даже заслужила место в словаре повседневной речи. Все гуглят. Гуглят в Яндексе и Yahoo. Как термос, целлофан и ксерокс стали для нас обычными словами, так и гугл.

Вы, возможно, удивитесь, но у Google есть и другие продукты, вроде Maps, Google+ или Blogger, но они несущественны в общей схеме по сравнению с поиском. Да, Gmail и Android очень важные продукты, но будем честны, даже сотни миллионов пользователей Android это ничто по сравнению с целевой аудиторией поисковика Google. Утрата Gmail вызовет жжение пониже спины, но мы найдем альтернативу. Но если исчезнет поиск Google, будет намного больнее. Думаю, не будет преувеличением сказать, что общество, каким мы его знаем, без поисковика Google кардинально изменится.

Немного страшно осознавать, что у одного-единственного сервиса есть такое влияние. На ум приходит фраза «не клади все яйца в одну корзину». Во многом, точно так же, как у нас есть несколько водохранилищ, электростанций, больниц и школ, нам стоило бы обзавестись еще одной жизнеспособной поисковой системой. Ведь если Google захочет, завтра компания может отключить поиск.

Но — и теперь мы перейдем к сути дела — хотя поисковик остается важной частью нашей жизни, он практически в одно лицо представляет собой залог успеха и падения Google. Без поисковика Google уволила бы большую часть своей рабочей силы или теряла бы миллиарды долларов в год. На конец 2013 года 91 % от выручки Google было получено от рекламы, большая часть которой связана с платными объявлениями в результатах поиска. Оставшиеся 9 процентов приходятся на смесь источников, по большей части Google Apps (корпоративные версии Gmail и Docs/Drive). Все остальное — Android, Gmail, Docs, Blogger, Maps и другие — это глазурь на тортике. Выручать 91 % дохода из единственного источника — крайне опасная штука. Несмотря на бомбовские прибыли, Google ходит по лезвию ножа. Рынок показа онлайн-рекламы не будет существовать вечно. Поисковой компании нужно что-то делать и быстро.

Диверсификация

Если обозначить одним словом то, что нужно сделать Google, то это будет диверсификация. Компании нужно разработать новые источники дохода, в идеале не связанные с рекламой. Как нетрудно заметить, почти все веб-ориентированные ресурсы Google (кроме Apps) зарабатывают деньги на показе рекламы, которая управляется программами AdSense и DoubleClick (и да, обе программы принадлежат Google). Google Apps, продающие месячные подписки на бизнес-версии Gmail, Docs, Calendar и Drive — это хорошее начало, но компании нужно больше.

Чтобы вы поняли масштаб проблемы, позвольте привести несколько цифр. Доходы Google в прошлом квартале составили 14,9 миллиарда долларов. 91 % от них, то есть 12,54 миллиарда, выручены с рекламы. Другие 1,23 миллиарда долларов отходят к «остальной выручке Google», по большей части с подписок на Google Aps. Android, несмотря на отгруженные 200 миллионов смартфонов в 2013 году, приносит копейки. К концу 2012 года, по разным оценкам, Google выручил только 550 миллионов долларов с Android-устройств и почти 2 миллиарда с устройств на iOS. Эти цифры значительно изменились в 2013 году, но факт остается фактом — Android не приносит крупных денег.

Конечно, это не означает, что Google не пытается диверсифицировать. На самом деле, Google славится своим знаменитым подходом «давайте сделаем и посмотрим, что будет», что привело к тому, что компания управляет набором бесплатных продуктов и сервисов. Практически ничто из этого не дает денег, а содержание требует крупных вложений. После того как Ларри Пейдж стал CEO в 2011 году, многие сервисы позакрывались.

Куда это заведет Google?

Конечно, роботы

Google никогда не боялась использовать свои огромные денежные резервы (по разным оценкам — в пределах 60 миллиардов долларов) на приобретение новых продуктов и персонала. DoubleClick и AdMob, две большие дойные коровы, стоили Google немалых денег (3,1 миллиарда и 750 миллионов долларов соответственно). YouTube был приобретен за 1,65 миллиарда долларов. Motorola Mobility обошлась в 12,5 миллиарда долларов (но как показывает время, дело было скорее в патентах, чем в производстве устройств).

Исторически, однако, почти все эти приобретения укрепили основные приобретения Google (поиск, рекламу, карты, мобильную сферу). За последний год в привычках покупать Google наблюдается изменение. Google все так же поддерживает свои основные сервисы, но так же начала приобретать компании и таланты, которые в лучшем случае проходят по касательной с основной стратегией.

Наиболее заметным из этих приобретений была компания Nest Labs, небольшой производитель термостатов Nest и детектора дыма Protect. Покупка обошлась в 3,2 миллиарда долларов. Как нетрудно понять, это второе из самых дорогих приобретений поискового гиганта. В декабре 2013 года Google взяла под крыло восемь ведущих компаний в сфере робототехники, в том числе Boston Dynamics, сумма сделки с которой не разглашается. Еще в мае 2013 года Google прикупила Makani Power, стартап по разработке бортовой ветровой турбины, вырабатывающей электроэнергию. Тоже непонятно почем. Google также приобрела два крупных стартапа, занимающихся разработкой искусственного интеллекта: DNNresearch и DeepMind (500 миллионов долларов), назначение их пока остается за вуалью тайны.

Это приводит нас прямо к Google X. Почти все недавние приобретения Google были сложены в Google X, где трудится команда инноваторов и предпринимателей, возглавляемая соучредителем Google Сергеем Брином. Он будет превращать новоявленные технологии и таланты в деньги. Google X — это секретный объект, расположенный примерно в километре от основного кампуса Google, в котором разрабатываются научно-фантастические технологии, которые, в свою очередь, будут превращены в коммерческие продукты и решения. Самые известные проекты на сегодняшний день — это самоуправляемые автомобили, Google Glass и умные контактные линзы для диабетиков, которые могут измерять уровень сахара в крови прямо в глазу. Говорят, Google X работает над сотней проектов, которые практически никак не пересекаются с основным курсом развития компании. Короче, Google X охотится на следующий бизнес Google на миллиард долларов. Вопрос в том, каким он будет?

Будущее Google — не поиск

NEST

Хотя у Google много наличных денег, 3,2 миллиарда долларов, выложенных за Nest, — это весьма крупная сумма. Google вероятно не потеряет сон, если одно из небольших приобретений (от 50 до 500 миллионов долларов) придется списать, но Nest — это большое приобретение. Бренд домашней автоматизации Nest — это определенно то, чем заинтересовалась компания. Аналогичным образом, если вы покупаете восемь крупнейших компаний по производству роботов, вы становитесь мировым лидером на этой арене. Google определенно намекает, что гуглоботы появятся в скором времени. Мы можем игнорировать небольшие приобретения Google (хотя учитывая то, сколько энергии потребляют дата-центры компании, никто не удивится, если она выйдет в сегмент дешевой энергии).

И хотя из продажи умных устройств для дома определенно можно извлечь пользу, Google заинтересована в способности Nest собирать огромное количество информации. Некоторые считают, что сильной стороной Google является обработка больших объемов данных и превращение их в ценные услуги. Представьте, если каждый дом будет оборудован термостатом Nest, которые отсылают информацию обратно в Google. Если компания сможет обрабатывать эти данные, в частности то, как мы отопляем свои дома, она заработает миллиарды нужным компаниям.

Наивно полагать, что Google интересуется только термостатами Nest и детекторами дыма. Наверняка Nest работает над другими решениями, которые превратят глупые устройства в вашем доме в умные. Возможно, появится какой-нибудь энергетический узел Nest, к которому будут подключаться остальные устройства. Они будут сообщать, сколько энергии тратит ваш дом, благодаря чему вы сможете уделить этому пристальное внимание. Сфера применений решений Nest только кажется непонятной.

С такого рода данными Google будет знать практически все о нашей жизни, что позволит ему с легкостью превратить это в деньги за счет продажи рекламы или продажи информации.

Кроме того, не будем забывать о роботах. Есть два разных пути, по которым может пойти Google. Легкий и проверенный путь — промышленные роботы. Те, которые собирают машины и устройства, обкатывают марсианские долины, разбиваются о стены на высоких скоростях, автоматически обслуживают центры обработки данных и так далее. Сложный путь — потребительская робототехника. Робот-слуга, который встречает вас у дома и спрашивает, помочь ли вам чем-нибудь. Это будет совершенно новый и необычный сегмент, который, однако, крайне рисковый. В таком случае гуглоботам будущего может существенно помочь Nest и другие компании по созданию домашнего комфорта.

В будущем Google не только может стать властелином онлайн-мира, но также поселится у вас дома — и, конечно же, в скором времени и на рабочем месте. Если Google может зарабатывать много денег, будучи вездесущим в виртуальном пространстве, представьте, что будет, если Google будет заниматься вашим домом, офисом и машиной. Вы просыпаетесь, проверяете свой Google Now, гуглобот уже несет вам тапочки и костюм. Одеваетесь, спускаетесь по лестнице и дышите воздухом, кондиционированным Nest, поскольку ваша жена накануне нагуглила, что будет жарко. Гуглобот рассказывает важные новости дня, пока вы завтракаете. У ворот уже ждет самоуправляемый автомобиль Google, который отвезет вас на работу.

Вот вам и ответ на вопрос, вынесенный в заголовок: и это поисковой гигант? Пока да, но за несколько следующих лет многое может измениться. Если вы не заметили, Google уже занимает важное место в вашей жизни. Очень скоро это будет не только поиск. И мы будем продолжать кормить компанию, поскольку перед машинами, которые она нам предложит в будущем, будет просто невозможно устоять.

Entry tags:

Художник вживил себе в голову чип

Художник вживил себе в голову чип (видео)

Электронный глаз трансформирует цвета в звуки, позволяя воспринимать изображения, даже не глядя на них. Художник, страдающий ахроматопсией, уговорил хирургов вживить себе в череп чип, который позволяет с помощью вибраций «слышать» окружающий мир.

Художник Нил Харбиссон

©TED Conferences

Нил Харбиссон, страдающий цветовой слепотой, утверждает, что научился «слышать» цвета с помощью камеры. Эта камера посылает сигналы в чип, который вживили ему в череп, а тот, в свою очередь, преобразует картинки в звуковые вибрации.

Ахроматопсия − генетический дефект, приводящий к отсутствию цветного зрения у человека. Если обычные люди являются трихроматами, т. е. у них три колбочковых механизма, то дихроматы лишены одного из механизмов и воспринимают мир в черно-белом диапазоне.

31-летний художник, который видит мир исключительно в черно-белом диапазоне, уже около десяти лет носит на голове «электронный глаз», который улавливает световые частоты и трансформирует их в звуки.

Теперь же ему удалось убедить хирургов вживить чип себе в череп, чтобы через вибрации костей получать более точную цветовую информацию.

Антенна, которую Харбиссон носит на голове, имеет на одном конце камеру, а на другом − аудиовход на чипе, который теперь имплантирован прямо в его череп.

Разъем WiFi на том же чипе позволяет ему «слышать» картинки, посылаемые с мобильного телефона, даже не глядя на них. Это значит, что он − первый человек, способный воспринимать изображение, даже не глядя на него.

Художник утверждает, что каждый оттенок соответствует своему уникальному звуку. Таким образом, различные картины, пейзажи и даже лица обладают своими уникальными нотами.

Entry tags:

Великое открытие в области астрофизики!

Ровно в 20:00 по московскому времени в Гарвард-Смитсоновском центре астрофизики на пресс-конференци, в режиме онлайн было объявлено о крупнейшем открытии в области астрофизики. Ожидания мирового научного сообщества оправдались. На конференции было объявлено о регистрации реликтовых гравитационных волн, предсказанных общей теорией относительности (ОТО) Альберта Эйнштейна 100 лет назад.Эти гравитационные. волны были произведены на раннем этапе развития Вселенной, процессами, предсказанными Стивеном Хокингом .

Это грандиозное открытие не только подтверждает теорию Эйнштейна, но и является доказательством инфляционной модели, которая предполагает ускоренное расширение Вселенной на ранней стадии Большого Взрыва.

На пресс-конференции рассказали об эксперименте BICEP2. Цель эксперимента - измерение магнитной моды поляризации реликтового излучения. BICEP2 - продолжение эксперимента BICEP1, за три года были получены результаты, которые равны 30-летним результатам эксперимента BICEP1. BICEP2 - это 512 детекторов на частоте 150 GHz.

Полученные результаты позволяют отсеять множество некорректных гипотез и сосредоточить усилия физиков в правильном направлении.

Ученые предупреждают, что их данные должны подвергнуться тщательной проверке со стороны других групп исследователей. . Прежде чем экспериментальное доказательство существования гравитационных волн будет подтверждено, может пройти несколько месяцев.

Все подробности - завтра.

Entry tags:

Япония откроет первую геотермальную электростанцию в стране

Оригинал взят у

nippon_life в Япония откроет первую геотермальную электростанцию в стране

Поскольку Япония продолжает искать альтернативу ядерным реакторам, в стране подготовили к запуску проект первой за 15 лет геотермальной электростанции. Она расположена на острове Кюсю, префектура Кумамото, в регионе, известном своими природными горячими источниками и вулканической активностью. Открытие станции дает «зеленый свет» и другим альтернативным проектам.

Япония является одним из наиболее сейсмически активных регионов в мире, поэтому и изобилует геотермальными источниками. По подсчетам с помощью новой станции страна будет в состоянии генерировать 23 млн кВт энергии, став третьей по величине в мире после США и Индонезии. Не удивительно, что японское правительство под давлением общественности проводит мониторинг потенциальных геотермальных энергетических проектов. СМИ сообщают, что в Японии есть более 60 пригодных для постройки станций мест. «С точки зрения национальной безопасности гораздо лучше для страны иметь свои собственные энергетические ресурсы», — утверждает Масахо Адачи, эксперт по геотермальной энергии и бывший председатель геотермальных разработчиков Японии.

По материалам информационного агентства yaponia.biz

Entry tags:

юмор

История Ирландии от ТО 420.

История Ирландии от ТО 420.

Entry tags:

Меркурий сжимается быстрее, чем предполагалось

Скорость, с которой «сжимается» Меркурий, оказывается, в 2-8 раз превышает показатели, на которые указывали компьютерные модели первой планеты Солнечной системы и предыдущие замеры.

Дольчатые откосы, возникают на поверхности Меркурия в результате охлаждения и сжатия его ядра

©NASA/Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory/Carnegie Institution of Washington

При помощи данных, полученных с межпланетного зонда «Мессенджер», Пол Бирн из Института науки Карнеги в Вашингтоне (США) и его коллеги вычислили скорость, с которой «сжимается» Меркурий, и установили, что она в 2-8 раз превышает показатели, на которые указывали компьютерные модели первой планеты Солнечной системы и предыдущие замеры.

В конце 19 − начале 20 века теории о том, что ядро, недра и кора Земли постепенно теряют свое тепло и сжимаются, пользовались огромной популярностью среди ученых. До открытия тектонических процессов и развития тектоники как самостоятельной научной теории, причиной землетрясений и вулканизма считалось это сжатие. Такие процессы, несмотря на неприменимость теорий «сжатия» к Земле, тем не менее, происходят или происходили на других телах Солнечной системы – на древней Луне и на современном Меркурии.

В рамках исследования специалисты, проанализировав данные, полученные зондом «Мессенджер» с момента его прибытия на орбиту Меркурия в 2011 году, установили, что скорость сжатия Меркурия существенно отличается от предполагаемой.

«Мессенджер» – американская автоматическая межпланетная станция (АМС) для исследования Меркурия. Запущена 3 августа 2004 года со станции ВВС США на мысе Канаверал с помощью ракеты-носителя «Дельта» 7925H-9.5. 18 марта 2011 года в 01:10 UTC станция благополучно вышла на орбиту Меркурия. До «Мессенджера» его посетил всего один аппарат – «Маринер-10», 3 раза пролетевший около планеты в 1974-1975 годах.

Авторы исследования, интересующиеся особыми структурами – «дольчатыми откосами», предположительно возникающими в результате остывания и сжатия недр планеты, воспользовались полной топографической картой поверхности Меркурия, которая была представлена в марте прошлого года.

В результате анализа формы этих структур, их расположения и глубины, специалисты установили, что радиус Меркурия за последние 4 миллиарда лет уменьшился не на 0,8-3 км, как считалось, а на 5-7 км. Таким образом, выяснилось, что Меркурий «сжимается» в 2-8 раз быстрее, чем на то указывали замеры «Маринер-10» и компьютерные модели на основе собранных им данных. За счет чего происходит это ускоренное сжатие – ученые пока не знают.

Entry tags:

В Голландии с помощью гигантского 3D-принтера строят дом

В Голландии с помощью гигантского 3D-принтера строят дом (много видео)

(перевод)

Забудьте про детали автомобилей или кейсы для iPhone, голландцы мыслят гораздо масштабнее. С помощью 20-футового 3D-принтера они создают целые комнаты, которые в дальнейшем будут собраны в уникальные дома.

Вечерний вид открывающийся на KamerMaker, 3D принтер высотой 6 метров, который помогает своим владельцам построить полностью напечатанный дом, место действия — Амстердам.

До сих пор, 3D печать использовалась для создания относительно небольших предметов — начиная от кейсов для iPhone и заканчивая протезами пальцев или мелкими деталями самолетов. Но ни один из этих проектов и близко не похож на создание полноразмерного дома, который голландские архитекторы начали строительство в Амстердаме.

Проект, известный как «3D Print Canal House» использует супер-большую версию популярного домашнего 3D-принтера, сделанного Ultimaker. Идея родилась когда голландская архитектурная фирма Dus начала использовать 3D-принтеры для создания макетов комнат.

"Началось все просто — мы купили большой контейнер через интернет, и принялись сооружать один из крупнейших принтеров на этой планете", сказал соучредитель Dus Ханс Вермюлен.

Принтер назвали KamerMaker, что переводится как «строитель комнат», и как не банально, но это именно то, что он делает — строит серию комнат, которые могут быть соединены вместе, формируя собой дом.

На текущее время, принтер произвел угол дома с прилегающей частью лестницы, весом около 180 кг. Строительные блоки, которые в настоящее время производятся и занимают около недели времени на печать каждого, имеют ячеистую внутреннюю структуру, которая в конечном итоге будет заполнена пеной, которая в свою очередь, после высыхания, по твердости будет сравнима с бетоном, придавая, тем самым прочность и вес готовому дому (на фото представлена часть комнаты напечатанная за выходные).

Архитекторы акцентируют внимание на многочисленных преимуществах 3D-печати в строительстве, аргументируя неограниченностью конфигураций целевых конструкций.

"Сейчас, более половины населения земного шара живет в городах, и нам нужен быстрый способ строительства, чтобы соответствовать темпу роста мегаполисов. И мы уверены в том, что 3D печать это выход.", сказал Вермюлен.

Ядвига Хейнсман, еще одна из соучредителей Dus, добавила и об экологических преимуществах, которые можно получить используя данный подход. "Мы можем перерабатывать отходы в пригодные для использования материалы, а также устранить транспортные затраты на перемещение строительных материалов", сказала она.

Дом-стройплощадка в настоящее время открыт для публики, которая может увидеть принтер в действии. Все строительство дома займет около трех лет. По его завершении дом будет открыт как музей дизайна. Я думаю, меблировать его нужно ничем иным нежели мебелью изготовленной с помощью технологии 3D печати!

http://habrahabr.ru/post/215949/

Entry tags:

Великий Российский Фаервол, что будет когда занавес опустится?

Как мы все видим, ситуация со свободой интернета в России ухудшается, что было невообразимо вчера, уже вызывает смех сегодня.
Палка уже на полметра вошла в маршрутизатор, создав ограничение, но есть еще такие же пол метра, до кнопки выключения.

В данном посте я постараюсь объективно описать с технической точки зрения разные сценарии и последствия после введения Великикого Российского Фаервола.

Методы блокировок

В мире существует не так много способов что бы произвести блокировку, и как вы догадываетесь, чтобы что-то заблокировать, то сначала надо выбрать что мы блокируем.

Методы могут быть:
— ACL: на основе Портов / IP адресов
— DPI: на основе типа трафика
— Белые списки

Рассмотрим каждый из них.

ACL

В первом случае (ACL) доступ, обычно, блокируется по политикам черных списков (всё, что не запрещено — разрешено) таким образом что можно блокировать:
— Порты приложений (Например заблокировать весь трафик на все порты кроме 80, 443) но тут есть лазейка, вы можете пускать любой трафик через эти порты, хоть торренты, хоть TOR и никто не сможет заблокировать его при таком типе блокировки.

Могут быть более гибкие ситуации, например на основе блокировки внешних IP адресов которые не хотят сотрудничать (причем возможны варианты как сайтов, так и просто, любых сетевых ресурсов)
Как обойти?
Подключатся через разрешенный порт на разрешенный IP адрес и передавать любые данные, которые вам нужны

DPI

DPI — действительно страшная вещь, она страшная тем, что она может определять трафик и маркировать его или направлять в определенный интерфейс в зависимости от политики.

Главное учтите сам DPI НИЧЕГО не блокирует, а только определяет трафик.

DPI может определять трафик на основе:
— Порты
— Входящий/исходящий адрес (например если skype авторизуется всегда на 10 серверах с 10 IP адресами)
— По сигнатурам
— Опережающее подключение

Определение трафика по сигнатурам работает следующим образом: Любая компания которая продает DPI обычно предоставляет поддержку на своё оборудование, а в поддержку входит актуальное обновление базы сигнатур.

Другими словами, если у вас bittorrent, bitcoin, litecoin, twister работает (по очереди) на одном и том же порту связывается с одним и тем же узлом, и использует DHT сеть (все технологии одинаковые) то DPI все равно может определить когда и какой от вас идет трафик на основе анализа пакета вплоть до последнего уровня модели OSI.

Поддержку у основных вендоров оборудования DPI работает обычно по принципу 10%, как только в сети оператора появляется новый трафик который DPI не может определить и его 10% и более — трафик отправляется на анализ в компанию, которая создает маркер позволяющий идентифицировать его.

Данный способ анализа трафика можно победить при динамическом изменении протокола на лету, этим могут похвастаться немногие программы, немного Tor, I2P. Другими словами, как только приложение замечает, что трафик не проходит (или просто через N минут) происходит смена алгоритма генерации пакетов, что не позволяет идентифицировать трафик.

Как обойти?
Если алгоритмов заложено много, или бесконечно много в особенности без явной закономерности, то производители DPI не будут анализировать такой трафик, т.к потребуется разработать бесконечно много правил, который должны быть всегда загружены в память устройству, что экономически не оправдано или вообще не возможно.

Опережающее подключение — это способ который очень популярен в Китае работает следующим образом:
Когда вы делаете запрос GET предположим к yandex.ru, DPI его перехватывает и делает такой же запрос (ваш висит в ожидании, либо IP назначения меняется на адрес DPI) далее анализируется ответ, и используются политики черных/белых списков, в зависимости от ~~диктатора~~ настроек оборудования.

Как обойти?
Практически никак, только очень серьёзная стеганография. (если используются черные списки)

Белые списки

Политику белых списков я хочу вынести в отдельный пункт по одной простой причине: при белых списках всё что не разрешено — запрещено.

Другими словами, при введение белых списков и использовании любого метода ограничений можно заблокировать вообще всё что нужно.

Например можно заблокировать все IP адреса кроме адреса первого канала, НТВ и Почты России, причем только 80 порт.
При такой ACL у вас все соединения будут сразу же обрубаться и будет невозможно обойти данную блокировку никаким способом шифрования.

Какой метод будет использоваться в России ?

Теперь давайте подумаем: Крупнейшие магистральные операторы в России это:
1) Ростелеком
2) Вымпелком
3) Транстелеком
4) Центральный телеграф
5) МТС/МГТС
6) Комкор / Акадо

Оборудование DPI есть только у Вымпелкома, транстелекома, и МГТС.
Да да, у Ростелекома нет DPI.

Как проверить есть ли у моего провайдера DPI ?
~~Позвонить и спросить~~
Если ваш провайдер блокирует ссылки из реестра запрещенных ресурсов по IP — нету, если по URL — есть.

Другими словами, государственного монополиста нет DPI — значит возможны два варианта событий:
1) Закупка DPI на миллионы долларов
2) Использование ACL

К сожалению оба варианта одинаково возможны по разным причинам, но при оперативном решении, блокировку можно осуществить только через ACL политики.

Что будет в день Х?

Если предположить, что блокировка осуществляется через ACL и будут заблокированы все неверные и подозрительные ресурсы, то:
— Из социальных сетей будет работать только ВКонтакте/Одноклассники
— Из мессенджеров только Skype / ICQ
— Почта не будет доходить до внесших почтовых ящиков

А как же P2P?

А вот он будет работать, причем весь.
Что бы заблокировать P2P сети нужно спускать DPI прямо к пользователям с это будет стоит огромного количества денег.

=(

Другими словами, что бы у нас с вами осталась связь без прослушки нужно:
— Активно использовать любые P2P средства
— НЕ пользоваться любыми отечественными сервисами (даже если компания зарегистрирована заграницей — то все равно ей управляет скорее всего кто-то от сюда) пример — Яндекс и золотая акция.
— Установить ПО которое будет работать локально внутри оператора/страны сети БЕЗ внешних серверов

К сожалению, такие оптимистичные вещи как Mesh продвигать не имеет смысла, на данном этапе, по вполне понятным причинам.

Обращение к хабра-пользователям:
Пожалуйста, прошу вас, давайте воздержимся от политики, мы же не хотим, чтобы хабр постигла участь заблокированных ресурсов, каждый из нас и так для себя всё знает, что надо делать, но не стоит оглашать это как тут, так и в ЛЮБОЙ сети в которой ведется логирование IP адресов

PS Около месяцев назад, был пост рассказывающий о свободном, децентрализованном аналоге Твиттера — Twister.
У большинства пользователей были вопросы о том, что отсутствует инсталлятор и им никто не будет пользоваться, теперь у него есть инсталлятор.
А так же полностью новый дизайн, пока он не попал в блокировку, у вас есть шанс его попробовать.
github.com/iShift/twister-webkit/releases/tag/0.9.19.16
Да там уютно, есть русские и он действительно работает.
Для поиска русских в твистере пишите/ищите с тегом #ru
Почитать о твистере можно тут habrahabr.ru/post/213165/

http://habrahabr.ru/post/215975/

Entry tags:

Семён Слепаков: В моей стране все есть

Эксклюзивная песня Семёна Слепакова, не вошедшая в эфиры Comedy Club

А в моей стране всё есть,
Нефть в ней есть и газ в ней есть,
Уголь есть и никель есть,
Алюминия не счесть,
Есть в ней золото, алмазы,
Изумруды и топазы,
Как же так: в стране всё есть,
А народу нехер есть?
Как же так: всё есть в стране,
А народ живет в говне?
А в моей стране всё есть,
Есть зерно и мясо есть,
Есть лосось и осетры,
В них полным полно икры.
Есть и овощи, и фрукты,
И молочные продукты
Как же так: продукты есть,
А народу нехер есть?
Как же так: всё есть в стране,
А народ живет в говне?
А в моей стране всё есть,
Губернаторы в ней есть,
Мэры есть, зам.мэры есть,
И у замов замы есть.
ЖКХ и МВД,
И в кустах ГИБДД,
И из Форбса пацаны -
Граждане другой страны,
Генералы, депутаты,
Коммунисты, демократы.
Как же так: они все есть,
И им всем не нехер есть?
И комфортно жить в стране,
Где народ живет в говне?
Весь народ живет в говне,
А говно живет вполне...

Entry tags:

Всё о мозге. The Human Brain Project: Вы спрашивали – мы отвечаем (продолжение ответов)

Всё о мозге. The Human Brain Project: Вы спрашивали – мы отвечаем

(продолжение ответов)

Dirty

Вопрос от BbIBuX:

А каковы перспективы постройки биологического процессора?

Ответ:
Смотря, что подразумевать под биологическим процессором. Если это биоморфизм, то есть подражание живой Природе, то на это нацелен подпроект SP9 (нейроморфные чипы). Если же это процессор, работающий на ДНК, РНК или белках, то данная тема вряд ли будет перспективна.

В принципе можно привести ответ одного из идеологов проекта:

Полный ответ на английском

Проще говоря, наш мозг получает информацию, даже когда обрабатывает предыдущую, идея «liquid computing» (вычисления на переходных состояниях) заключается в том, чтобы построить в каком-то смысле аналоговый компьютер, обрабатывающий информацию в любой данный промежуток времени (то есть в реальном времени), а не тактами, как сейчас.

Вопрос от father_gorry:

1. Нельзя говорить о полноценном моделировании мозга, не учтя того, что новые нейроны и нейросвязи образуются в процессе развития, причем в ответ на поступающую с сенсоров информацию. В эксперименте это учтено? Если да, то как именно?

2. Будет ли этот симулированный малый участок способен создавать новые нейроны и связи в ответ на полученную информацию? Поскольку мозг как фило–, так и онтогенетически — продукт адаптации и развивается адаптационно, эта функция, я полагаю, критически важна для его понимания.

Ответ от пользователя neuroscience:
Это вы уже далеко забрались. Адаптационная функция мозга, это, конечно, важно, но она не столь критична, как понимание базовых принципов работы головного мозга. То есть, может быть в рамках HBP и будет изучение формирования новых нейросвязей, но пока это бессмысленно. Воспринимайте мозг просто как еще один орган, как сердце, например, сложнейший механизм, но можно создать симуляцию, не учитывая все внутренние и внешние факторы.

Грубый эксперимент — «есть 3D модель всех нейронов и синапсов передней опоясывающей извилины с прописанной биохимией. При введении вещества А в синаптическую щель — 6% нейронов погибло, активность остальных возросла.» А дальше уже лаборант сидит и делает выводы — что это вообще такое было.

Мозг перестраивается и адаптируется в ответ на биохимию, а не информацию.

То есть ваш вопрос — «как перестроиться мой мозг, если мне сказали „козел!“ в трамвае», ответ — «никак». Он обработает информацию и что–то там себе выделит, а уже это выделенное будет глушить, развивать и всячески перестраивать кирпичики в голове.

Вопрос от Lukashenko:

Какая область мозга отвечает за чувство стыда?

Ответ:
Вентромедиальная префронтальная кора. Вам не нужен BBP, чтобы это выяснить.

Вопрос от ksotar:

Есть ли какой–то начальный импульс, запускающий деятельность мозга? Если есть, откуда он берётся?

Ответ:
Нет такого импульса, как и нет, например, импульса для того, чтобы человек начал дышать. Как только появляется простейшая нейронная структура, она уже функционирующая. А какие решения на простейшем уровне там принимаются – это уже отдельный вопрос.

Вопрос от B0gger:

1. Можно ли будет считать выученный когда–то стих из того самого мозга карту которого вы делаете? Или какие–то эмоции, ненависть к неграм, например?

2. Если мозг запоминает информацию путем создания нейронной сети, формируя коннектом, не значит ли это, что практика крионики сработает? Содержится ли вся личность и память в коннектоме, или закодирована еще как–то, в каких-нибудь хитрых микротрубочках или квантовых состояниях атомов составляющих мозг?

Ответ:
1. Пока, к сожалению, данный мозг (а точнее отдельные его кусочки) читать не умеет. Но, в принципе, в будущем, это вполне возможно, ведь весь мозг будет реализован на виртуальном уровне, подключайтесь и смотрите, читайте.

2. Теоретически это возможно. Далеко за примерами ходить не надо. Потенциально, правильная заморозка не должна ничего нарушать, разрывать связи между нейронами и так далее. А все ваши воспоминания – это лишь биохимия мозга, которая при крионическом замораживании фиксируется и может быть восстановлена.

Вопрос от sometimes:

Какие основные направления исследований? Например, биохимия, структура нейронной сети или что–то другое?
Будет ли рассмотрено влияние ПАВ на сознание и его механизмы?

Ответ:
Основные направления – все биологические, химические, физические процессы, происходящие между нейронами. Определение активностей и построение моделей с уже известными механизмами. В идеале учитывается все, что известно о нейронах и их поведении в определенной среде и с определенными критериями.

Насчет ПАВ (психо-активные вещества) нам ничего неизвестно, однако один из проектов направлен на изучение влияния медицинских препаратов для терапии мозга, возможно, в рамках данного исследования будут изучены и ПАВы, так как сами ПАВ – не что иное, как нейро-медиаторы.

Вопрос от KUTKI:

На каком уровне структуры материи проявляются первые признаки сознания, причем не как психически–социального феномена, а как первичной элементарной субъективной реакции на окружающий мир, разделения внешнего и внутреннего. Есть ли качественный скачек формирования такого сознания у животных, например, оно присуще исключительно высокоразвитым животным, либо животным самой простой нервной системой? Можно ли выделить самую–самую суть, убрав все лишнее?

Являются ли квантово–механические свойства материи основой для существования сознания, или, теоретически, можно создать абсолютно идентичную эмуляцию системы на будущих супер–компьютерах?

Ответ:
Много вопросов про сознание уже было, как и ответов, которые остаются примерно такими же: пока никто не смог смоделировать достаточно сложных нейронных структур для того, чтобы засвидетельствовать первичное появление сознания. И это при условии того, что нейронные структуры и процессы в них это все, что нужно для сознания. Поэтому говорить об этом пока что очень рано. Мы можем судить о сознании пока что исходя из имеющихся поверхностных данных.

Квантово-механический вопрос вряд ли будет рассматриваться, ибо ничего “божественного” (душевного, вселенского) в самом сознании нет, как полагают некоторые. Это всего лишь идея из разряда непонимания, что может быть что-то сложнее, чем человеческое сознание. А оно обязательно есть, мы сами в нем принимаем участие, эволюционируя. Конечно, никто не отрицает, что сознание, какое оно есть, будет со временем достижимо для симуляции. Вопрос только времени и этики.

Вопрос от red_ostrich:

Какова доля учёных из разных областей в Blue Brain Project? Есть ли доля людей, занимающихся теорией, или в основном упор на анализ и описание экспериментальных данных? Кто занимается дизайном экспериментов и как он проходит? На каком уровне нужно изучить биологию, какому-нибудь математику (или физику, или специалисту CS), чтобы участвовать в проекте?

Ответ:
Большинство ученых занимается теорией и построением моделей. Хотя сам проект, прежде всего, нейронаучный, а уже потом вычислительный. В части программирования есть команда высокопроизводительных вычислений, команда визуализаторов и команда построения платформы (самая большая из вычислительных). Какое-то знание нейро-процессов нужно приобрести даже ребятам из CS в начале работы, но все это достаточно быстро понимается на абстрактном уровне. Главное, чтобы всегда был медиатор между вычислителями и теоретиками, ибо эти стороны не всегда способны найти равноправный язык для работы.

Кстати, довольно большая группа учёных занимается нейро-формным робостроением SP10.

Вопрос от vsh:

Можете в двух словах описать модель, которую вы используете для симуляции? Скажите, есть ли вещи, которые она по каким–то причинам не учитывает, а вы бы предпочли, чтобы учитывала?

Ответ:
К сожалению, не можем, все модели в BBP находятся под NDA. Как бы то ни было, вы без проблем можете почитать про механизмы, являющиеся частью моделей (1, 2, 3, 4).

Вопрос от X5robot:

Можно ли сейчас оценить насколько энергозатратен будет аналог?

Ответ:
Если имеется в виду энергия, затраченная на саму симуляцию, то пока даже данный параметр определить достаточно сложно (есть оценки в гигаватты электроэнергии и миллиарды евро инвестиций). Брать текущие модели и текущие машины не совсем честно, ибо затрачиваемых энергоресурсов сейчас больше на меньшее количество нейронов, плюс новое поколение суперкомпьютеров будет потреблять меньше электроэнергии, и в идеале весь human brain должен будет симулироваться на 20 мегаваттном «датацентре».

Nanometer

Вопрос от Пастух Евфграфовича:

А можно перенести модель нейрона на модель какой-либо человеческой организации, заменив аксоны типа телеграфной связью. Сколько минимум человек потребуется для такой модели? Или хотя бы для одного синаптического пузырька? Если, конечно, есть хоть какая программа моделирующая его поведение? Хватит ли для этого обычного спортивного стадиона? И почему бы и нет, если мозг муравья состоит всего из где-то 250 тысяч нейронов...

Ответ:
Модель нейрона можно перенести на все, что угодно, но только зачем? На данный момент ставится цель изучить те самые нейроны и их связи, а потом уже, после построения соответствующих математических моделей, их можно перенести практически на всё, что угодно.

Если что-то мы упустили, то всегда можно обратиться в FAQ самого проекта.

И в завершение сего слегка подзатянутого повествования ещё одно фановое, веселое видео с TED с субтитрами и в оригинале:

Entry tags:

Всё о мозге. The Human Brain Project: Вы спрашивали – мы отвечаем

Собственно ответы на вопросы

начало - http://donmigel-62.livejournal.com/277025.html

После публикации первой части статьи мы дали около недели, чтобы все смогли высказать свои вопросы и комментарии, после чего собрали всё вместе и ~~начали плакать~~ обрадовались неимоверному количеству вопросов, которые к нам поступили. После нескольких бессонных недель поиска информации, обзванивания соседей и знакомых, мы-таки готовы представить ответы.

Каждый вопрос содержит ник того, кто этот вопрос задал, поэтому если вам не хочется читать всё целиком, то можете смело переходить к нужному ответу. Также часть вопросов объединена, так как тематика и цель вопроса приблизительно одна и та же (например, сознание vs симуляция мозга).

HabraHabr
Вопрос от NadezdaSh:

Цель проекта — создать единую открытую платформу для экспериментов с симуляцией функций человеческого мозга, некий единый открытый фреймворк. Можно будет разработать и новые компьютерные модели эмуляции, и тестировать новые методы лечения болезней.

Из того что описано как цель становится непонятно зачем эмулировать в железе нейрон, если это можно сделать програмно. В цели так и написано создать открытый фреймворк.

В играх можно эмулировать вселенную и полеты к звездам, в низкоуровневых языках контролировать перемещение байтов. Неужели нельзя програмно эмулировать нейрон. Возможно это не та цель, которую преследует проект…
1. Пояснить основную цель проекта. Цель — сделать новое запоминающее устройство?
2. Как эмуляция нейрона позволит лечить болезни? Человеческий мозг состоит из ряда других частей, а не только из нейронов. Помимо того, что еще есть тело.

Аналогичные вопросы от пользователя Dedushka_shubin:

1. Какая конечная цель проекта? Что предполагается получить в результате?
2. (ответ 3) Какое значение это будет иметь для медицины и социальных наук?

Ответы:
1. Цель проекта как раз та, что заявлена: создать единую базу данных нейронных структур и механизмов, которые к ним применимы, для возможности симулировать различные нейронные соединения в частности, и дойти до масштабов человеческого мозга в целом. Симуляция нейронов как раз происходит программно, после тщательного изучения того, что происходит с нейронами на реальном микро и макроуровне. Все аккумулированные данные будут как раз в байтах, в структурах нейронной сети, но вместе с тем, планируется их реализация в рамках SP9 в железе, в нейроморфных чипах.

2. При успехе проекта это будет колоссальный прорыв в области медицины. Сейчас больных заболеваниями, связанными с различными поражениями мозга, лечат таблетками, хотя понятия не имеют точно, на что они именно влияют. При анализе нейронных структур можно будет видеть болезнь “изнутри”, и уже от этого отталкиваться, что должно быть изменено на каком-то уровне, чтобы человек стал “здоровее” (т.е. более адекватный по общепринятым нормам общества). К примеру, в данном видео рассказывается о потенциальной пользе изучения мозга для медицины:

Насчет социальных наук — это уже вопрос о взаимодействии различных видов нейронных структур, грубо, разных мозгов. Этот вопрос пока что задавать достаточно преждевременно, да и никакой заявленной цели проекта в этом отношении нет.

Если будет интересно, то в открытом доступе есть небольшой симулятор работы нейронов на мембранном уровне, в нём можно строить синоптические, ионные связи, обрабатывать систему спайков и так далее.

3. Все сигналы, исходящие от нашего тела, проходят через мозговые процессы. В мозгу присутствует физико-химико-электронная среда, которая и является частью симуляций. Модели не только включают в себя сами нейроны и их топологию, но также предполагают активность вне нейронов, в среде, где они находятся.

Про взаимодействие мозга с мышцами можно посмотреть данное видео с субтитрами или в оригинале:

Вопрос от Anc:

1. В таких исследованиях основная суть смоделировать реальные нейроны. Будет ли кто-нибудь в проекте заниматься трактовкой смоделированных процессов? Первые искусственные нейронные сети основывались на предположении о суммации входящих сигналов в нейроне. Потом появились спайковые нейронные сети. Сейчас зародились нейросети с различным влиянием на результат входных сигналов по дендритам или в зависимости от типа синапса. Ваши исследования вполне могут стать основой для новых моделей искусственных нейронных сетей.

Аналогичный вопрос задал waphyld:

Расскажите о критериях сопоставления их модели на предмет соответствия функционирующему мозгу. Если таковые имеются. Другими словами — как они поймут, когда следует остановиться?

2. Какие структурные части мозга будут сканироваться, моделироваться и различаться в проекте? Только нейроны? Миелин? Глия? Кровеносные сосуды? Гемато-энцефалический барьер в целом? Микротрубочки, слои неокортекса, какой-то участок неокортекса или другие части мозга?
3. Будет ли модель динамической или статической в плане установления новых связей и отмирания старых? Как-никак за день прожитой жизни в мозге устанавливается и разрывается огромное количество синапсов.

Ответ:
1. Чтобы построить адекватную модель нейронных сетей каждый слайс (срез) мозга подвергается длительной и нудной процедуре проверок, эмуляций и очередных проверок. То есть, для установления связи между отдельными нейронами используются электроды и датчики, которые вживляются в определённые области мозговой ткани. На эти электроды подаётся некий импульс и с помощью датчиков регистрируется направления распространения импульсов.

Далее это переносится на конкретную модель и проводится симуляция аналогичного стимулирующего воздействия на модели. Если всё работает хорошо, то эта часть оставляется, если нет, то проводятся новые эксперименты с мозговой тканью. Таким образом, компьютерные результаты сравниваются с реальным откликом нейронов в мозге. Естественно, что для одних и тех же областей вся процедура проделывается несколько раз, чтобы получить статистически верные результаты.

2. Всё смоделировать сразу не представляется возможным. Сначала это будут только нейроны, как основные клетки и структуры, участвующие в обработки информации, и по большому счёту только неокортекса, самой поздней с точки зрения эволюции части мозга определяющей наши мыслительные процессы.

Что же касается симуляций, то третий-четвертый уровень – это построение нейронных сетей, где нейрон рассматривается как единое целое, без дальнейшего масштабирования, то есть нейрон и определенные связи с другими нейронами – сеть. А уже на основе этого можно симулировать запросто и 75 миллионные нейронные сети. Но это совершенно другая тема: называется такой симулятор NEST, и он тоже часть нашего проекта Blue Brain Project.

3. На данный момент рассматриваются только статические связи. Когда симуляции на имеющихся моделях достигнут определенного уровня совершенства, можно будет начать говорить об изменяющихся связях. Прежде чем забегать вперед, нужно сначала установить правомерные результаты текущих тестов. Сейчас самая большая модель в исследованиях обсчитывается в пределах 12.5 миллисекунд реального времени. Не думаю, что изменения связей в таких масштабах очень актуальны к рассмотрению.

Вопрос от whileNotFalse:

На каком уровне Вы моделируете нейроны: на детально-физическом или абстрактно-функциональном? Возможно, есть какие-нибудь аналогии и интересные факты о работе нейронов?

Ответ:
Как происходит моделирование нейронов: во-первых, по слайсам мыши (подпроект SP1) с помощью автоматизированных комплексов микроскопов составляются топологии нейронов. В принципе, такую работу можно проводить в автоматическом режиме, но пока это находится в зачаточном состоянии (см. предыдущую статью о 3D-реконструкции головного мозга). Поэтому сейчас это делается в смешанном режиме: вручную плюс некоторая автоматическая обработка/коррекция/постобработка. Фотографии и точность построения таких карт определяется высоким разрешением микроскопов. Далее, как уже отмечалось выше происходить проверка связей между нейронами путём подачи электрических импульсов в соответствующие участки мозговой ткани.

Во-вторых, данные других подпроектов помогают понять, в чём заключается роль тех или иных областей мозга. В результате, на выходе мы имеем копию нейронной сети, которая построена, как физическая копия реального мозга с присвоенным ей функционалом.

Вопрос от esir_pavel:

Меня волнует вот какой вопрос. Проект The Human Brain ставит своей целью создать модель целого мозга. А дальше, используя эту модель, чего фантазия пожелает, хоть моделировать нейродегенеративные заболевания и тестировать лекарства от них, хоть моделировать сознание.

Ясно, что для вычислительного тестирования лекарств нужны биологически правдоподобные модели нейрона, вроде Ходжкина-Хаксли. А вот, что касается сознания, есть такое предчувствие, что его можно смоделировать используя и гораздо более простые модели нейронов, не учитывающие всякие физиологические особенности, вроде феноменологической модели Ижикевича.
…
Поэтому мой вопрос в уточнённом варианте звучит так: «Ведутся ли в рамках проекта Мозг Человека исследования возможности реализации сильного или хотя-бы слабо сознательного существа на основе простых феноменологических нефизиологических моделей нейронов?»

Также подобными вопросами задавались kvz:

1. Планируется ли в дальнейшем на основе результатов выполнения данного проекта попытаться смоделировать сознание, или это совсем другого рода исследование? Если да, то со стороны это похоже на то, как если бы мы рассматривали под микроскопом магнитные накопители жесткого диска и резали бы нано-ножами процессор с целью разобраться в принципах работы Windows XP.

andreyis:

Вопрос о мозге человека это всегда вопрос о сознании. Как рождается сознание? Где то место, в котором смысл переходит в действие?

wilderwind:

Возможно ли, программно смоделировать эволюцию возникновения сознания?
Возможен ли, путь создания искусственного интеллекта путём самостоятельной эволюции программного обеспечения?

И M_Romul:

Если я не ошибаюсь, в декларации намерений HBP сказали, что цель — симуляция работы головного мозга (гм) человека БЕЗ симуляции сознания. Как так? Если гм человека работает целиком — будет сознание. Биоэтики настояли на такой формулировке? И да, симуляция работы будет в реальном времени? Кто донор, подаривший вам мозг? Его пол\возраст\культура? Это же будет считаться загрузкой сознания, когда все получится?

2. Есть два крупных проекта государственного уровня — The Human Brain Project и Blue Brain Project. Однако сложилось такое впечатление, что все они связаны с исследованием в первую очередь биологических и химических процессов мозга с применением всевозможных микроскопов и прочего измерительного оборудования. Выделяются ли крупные гранты именно на моделирование сознания? Ученые по какому именно направлению ближе по своей специальности к моделированию сознания именно как информационной оболочки (а не на уровне биологической структуры) — Computer Science или Neuroscience?

Долгий и нудный ответ:
1. Сознание – это побочный эффект, но никак не передовая, приоритетная цель HBP. Сознание – это как видеть то, что происходит на экране монитора, при этом, не понимая, из чего устроена начинка компьютера – тут Вы абсолютно правы. В HBP же занимаются, грубо говоря, построением различных систем той самой начинки (отдельно CD, процессор, память), и уже потом из них будет можно собирать различные конфигурации.

Или вот другой пример, как создавалась медицина. Долгое время люди и понятия не имели о ДНК, причинах болезней и так далее, но лечили, резали, кровопусканием занимались. А сейчас у нас есть доступ к молекулярной медицине, когда эффективное лекарство или кандидаты в них могут быть рассчитаны на компьютере, ДНК-терапии, выращиванию органов и тканей, а также клонированию. HBP – попытка перескочить «средневековье» в понимании принципов работы мозга за 10 лет.

В основе проекта лежит цель изучения механизмов нейро-физико-химического взаимодействия нейронов между собой и окружающей средой. Это именно та основа, которая может дать ответы на фундаментальные вопросы о работе самих нейронов. Мозг – биологическая структура, которая, собственно, и изучается в HBP, а сознание есть побочный результат эволюционного усложнения этой биологической структуры. В какой-то момент времени мозгу наших далёких предков пришлось начать обрабатывать всё возраставшие объёмы информации, и эволюцией был найден отличный механизм для этого – колонны неокортекса, которые работают фактически, как ядра в нашем многоядерном мозге, а уж затем развилось сознание на базе этого эволюционного ухищрения.

Источник

Про сознание в этом контексте говорить еще рано, ведь мы пока хотим научиться лишь симулировать мозговую деятельность. Но, если оно, сознание, зависит только от нейронных, синаптических и молекулярных взаимодействий, оно безусловно появится как побочный эффект все более сложных взаимодействий нейронов в бОльшем количестве. Если так, то мы сами станем свидетелями его возникновения с момента симуляции достаточно сложных нейронных структур, позволяющих достичь определенного уровня развития мозговой деятельности.

Вопрос искусственного интеллекта (ИИ) напрямую коррелирует с вопросом о сознании. То, что сейчас люди называют ИИ – это попытка придумать формулу псевдо-сознания, и подогнать ее под общие случаи. У BBP задача абсолютно противоположная: создать структуры, усложнение которых возможно приведет к симуляции ИИ в той или иной степени, или даст большое развитие уже имеющимся подсистемам ИИ. Но этот подход “с низов”, хоть и гораздо более время затратный, намного более фундаментальный и правильный. Мы не используем феноменологических построений для этого.

Конечно, создание искусственного интеллекта путём самостоятельной эволюции программного обеспечения это именно то, чего мы все ждём от HBP, но только после того, как учёные поймут принципы работы мозга и научатся хотя бы его на простейших примерах его симулировать.

К тому же, еще не доказано, что всех нейронных структур будет достаточно для само-сознания. Так что этически это легко можно обойти, используя такую постановку утверждения. Что касается того, как оно будет на самом деле, – кажется, что очень многие забегают вперед. Никто не знает еще, с чем придется столкнуться до тех пор, пока не появятся модели нейронов, близкие к настоящему мозгу человека, в котором 300 миллиардов нейронов. Симуляционные расчёты будут приближаться к реальному времени, а потом и опережать их, – ведь никто не откажется от более быстрых вычислений.

Для симуляции донор-человек, как таковой, не нужен, так как наш мозг работает по определённым алгоритмам на 90% одинаковых у всех людей.
Можно, к примеру, обратиться к данной лекции:

Что понимать под загрузкой сознания? Сознание себя осознает на каком-то этапе: оно либо есть, либо нет. Будьте уверены, не далеки те времена, когда на улицах будут стоять люди с транспорантами “не трогайте модель Т2030, она себя осознала”, – хотя это всего лишь симуляция, и грань там очень тонкая.

И ещё раз повторимся, вопрос о мозге и сознании – это больше даже философский вопрос, нежели научный. Кто может ответить: есть ли у животных сознание, если они сами нам об этом сказать не могут?

Например, в данном видео утверждается, что если у живого существа есть связь между мозговым стволом и корой головного мозга, то такое животное обладает самосознанием, способно запоминать и воспроизводить паттерны:

Что же касается смысла, то он, смысл, переходит в действие всё в той же биологической структуре, мозге, которая получает входной сигнал, «оценивает» его – осмысливает – и выдаёт некоторую выходную информацию, например, что надо переставить ногу из позиции А в позицию Б.

И этот длинный ответ хотелось бы окончить TED-лекцией одного из идеологов проекта – Henry Markram. Стоит отметить, что за всю лекцию он НИ разу не упомянул consciousness – сознание, лишь только perception – чувство, восприятие:

Советую также обратиться к серии TED-лекций “How does my brain works?”, очень рекомендую посмотреть 1,2 и 6,7 лекции.

2. Blue Brain Project – чисто швейцарский проект, который стал в своё время толчком для принятия программы The Human Brain Project. Основная цель обоих проектов – понять, как устроен и как работает мозг, вопрос о сознании вторичен, так как сознание – это наивысшая степень развития мозга. Не понимая, как работает мозг на уровне биохимии, мы просто не в состоянии построить адекватную модель какого-либо сознания, за исключением, феноменологических.

Что же касается чего больше, то это скорее Neuroscience при поддержке и активном участии Computer Science.

Вопросы от CompleteBrains, присланные на почту:

1. Есть ли какие-то способы для одного человека удаленно внести свой вклад в проект? Вакансии в HBP подразумевают переезд в Швейцарию, насколько я понимаю?
Также, в разделе www.humanbrainproject.eu/participate сказано о возможности кооперации с организациями. Возможно, я смогу хотя бы присоединиться к подобной организации и, таким образом, внести свой вклад?

Аналогичный вопрос от пользователя hidoba:

Как добровольцу поучаствовать в проекте? Пусть даже с проживанием на полгода участия за собственный счет.

2. Самый главный вопрос: возможно ли начав с позиции разработчика со временем глубоко вникнуть в тематику и начать вносить свой вклад непосредственно в исследования, а не только в создание программных моделей? HBP – это подходящее место для подобного развития или же наука и разработка в нем сильно разделены (потому что проект огромный, например)?

3. В HBP много подпроектов и поэтому непросто выделить общую суть. Меня интересует, HBP нацелен на изучение и воссоздание принципов разума в любой форме или только человеческого? То есть, чисто гипотетически, получится ли в рамках данного проекта создать зачатки интеллекта разумного, но отличного от человеческого, если это будет целесообразно? Или же проект ограничивается только тем, что относится к человеку, его особенностям и проблемам? Перефразируя в одно предложение: что в проекте важнее: исправлять недостатки человеческого разума или создавать что-то новое на его основе? Немного странный вопрос, но все же.

4. Какая ситуация с кандидатами, очень жесткая конкуренция на данный момент? Просто я по некоторым параметрам слабоват (Linux, English на уровне intermediate, а не fluent) а по другим в относительном выигрыше (Game Engines, 3D Graphics, GPGPU). В общем, есть ли у меня шансы, стоит ли все бросать и срочно сейчас подтягивать английский? Потому что-то мне не совсем понятно, что конкретно подразумевается под «Experienced» или «Expert» в описании вакансий.

5. Если не получиться сейчас, можно ли будет попытаться еще раз, через год, два? Есть ли подпроекты старт которых намечен на будущие несколько лет? Или хотя бы присоединиться к партнерским организациям.

6. И напоследок, сугубо практические вопросы, только на случай если будет лишнее время: Есть ли вероятность использовать в дополнение к C++ еще и C# (Mono, Interop)? Например, для клиента или прототипа модели. Каков примерный процент от задач занимает поддержка, рефакторинг и улучшение существующего кода? График работы обычный или более гибкий? Просто я не в курсе как принято в научной среде.

Ответ:
1. Human Brain Project — это проект по всей Европе, включая также несколько институтов в США и Япониии. Для участия не обязательно приезжать в Швейцарию, где находится штаб Blue Brain Project. Эти административные вопросы желательно решать с соответствующим отделом администрации или отделом кадров.

2. Конечно, все возможно. Но разработка и исследования тесно связаны, одно не может без другого. Люди, приходящие на девелоперские позиции, бывало, уходили целиком в исследования. Такая же ситуация, как и везде.

3. HBP нацелен на человеческий мозг, но, безусловно, на пути к этой цели будут использованы все модели более низких мозговых эволюций, начиная с мышей. Что касается “другого”, отличного от человеческого, разума, то такой цели нет, а как раз наоборот – цель на исправление проблем существующих мозговых активностей.

4. Зачем гадать? Присылайте резюме на вакансию, и будет видно. Кандидатов на позиции не так-то и много, потому что найти хорошего специалиста с нужными навыками очень сложно. Мы получаем резюме из разных точек мира, но почему-то никого конкретно из русскоговорящих стран. Возможно, какое-то усилие нужно сделать именно нашей пиар команде, чтобы проект был более узнаваем в странах, где говорят по-русски. У нас ведь очень много умных и квалифицированных разработчиков. С другой стороны, без хорошего английского попасть в проект будет достаточно сложно, но попытаться стоит.

5. Проект развивается, вакансии обновляются, подпроекты вырастают. Так что опять же – чего гадать, шлите резюме.

6. Конечно, по части программирования, в проекте используются разнообразные виды языков, даже те, о которых не особо услышишь среди большинства разработчиков. Поддержка, рефакторинг – все это насущные проблемы всех кодеров, как и в любой другой компании. Мы тоже боремся за совершенствование кода и его оптимизацию. Конечно же, это одна из ключевых частей проекта. Иначе как можно симулировать нейроны в реальном времени с мЕньшим количеством памяти (и большим количеством нейронов, соответственно). Для этого есть специальная команда High Performance Computing – Software Engineers.

Вопрос от kvz:

Что сейчас выглядит перспективнее — смоделировать искусственный разум на основе биологических структур живых существ или на супер-компьютере, состоящем из классических электронных компонентов?

Ответ:
Что значит смоделировать искусственный разум на основе биологических структур? Вырастить что-то содержащие ДНК? Это довольно сложно провернуть, в первую очередь из-за невоспроизводимости один к одному биологических объектов. Сделать это гораздо сложнее, чем например, построить биоморфные системы в железе. Например, в рамках SP9 создаётся проект нейроморфного чипа, который будет работать быстрее биологического аналога на порядки. Поэтому перспективнее, подглядывая за Природой, переносить всё на существующую компонентную базу.

Источник

Вопросы от SAKrisT:

1. Возможно ли уже сейчас сделать подобный 3D снимок части мозга с живого подопытного без последствий?
И если ответ да на первый, то следующий, может быть наивный вопрос, но все же.
2. Можно ли отследить изменения в мозге после обучения чему-либо новому? Очень интересно узнать, как же хранится информация. Хочется более детально узнать и увидеть изменения. Думаю, самих ученых этот вопрос очень волнует.

Ответ:
1. Для этого как раз и нужна MRI и ЯМР-томография, но с помощью описанного метода (3D FIB/SEM) этого сделать нельзя, так как ионным пучком удаляется часть мозговой ткани, а сама ткань требует определённой пробоподготовки и фиксации.

2. Опять-таки, это вопрос к MRI и функциональному МРТ. Ложитесь в томограф и учите слова, например. Кстати, о языках, тут народ подобное сделал уже. Выборка правда несколько человек но всё же. Идея такова: как люди учат слова и языки. Три группы: билингвы (т.е. двух языковая среда с рождения), дети, начавшие учить язык в раннем возрасте и в позднем. Результат: нормальный мозг у первых и вторых групп детей и увеличенная часть слева, вроде бы, где-то около мозжечка у третьей. Надо бы найти ссылку на это исследование…

По сути заданного вопроса: мне сейчас, если честно, трудно представить, чтобы мы могли это проверить в живом организме на уровне нейронов или их перестроения, как мы учимся, запоминаем — in vivo, что называется. Мы можем к этому теми или иными ухищрениями подобраться поближе, но возможности науки, к сожалению, ограничены.

Вопрос от пользователя Nashev (на комментарий engine9):

«Считаю нужным упомянуть проект, привлекающий силы добровольцев для построения модели нейронных связей посредством игры»

Справка: EyeWire — проект по исследованию сетчатки глаза человека силами добровольцев. Проект был создан в результате кооперации между Массачусетским технологическом институтом (MIT) и Институтом медицинских исследований им. Макса Планка

А вот вопрос в Blue Brain Project — знают ли они об этом проекте, и что они о нём думают?
Готовы ли догнать/перегнать/поддержать/перенять методы? Работают ли точнее/грубее и т.п.?

Ответ:
В BBP скоро запустится проект под названием “Adopt a Neuron”, где каждый сможет принять участие в построении биологически реалистичных нейронов. Это похоже на проект SETI, где пользователи, установившие приложение, помогают обсчитывать сигналы из космоса. Точно также каждый сможет “усыновить” нейрон для его построения и анализа в режиме «screen saver».

Продолжение ответов на вопросы - http://donmigel-62.livejournal.com/277595.html

http://habrahabr.ru/post/214123/

ВО ИМЯ НАУКИ: 10 ПОДВИГОВ И СУМАСШЕДШИХ ВЫХОДОК УЧЕНЫХ

Будни Супермена от первого лица (видео)

Все орбитальные спутники Земли на одном изображении

Открытие, достойное Нобелевской премии

Как атеизм сотворил наш мир

Киберрастения заполнят городские парки и полетят на Марс?

Россия и США попали в «список врагов интернета»

Создана система, визуализирующая деятельность головного мозга в трехмерном виде и в режиме реального времени

Google. И это поисковый гигант?

Диверсификация

Конечно, роботы

Будущее Google — не поиск

Художник вживил себе в голову чип (видео)

Меркурий сжимается быстрее, чем предполагалось

В Голландии с помощью гигантского 3D-принтера строят дом (много видео)

Великий Российский Фаервол, что будет когда занавес опустится?

Методы блокировок

ACL

DPI

Белые списки

Какой метод будет использоваться в России ?

Что будет в день Х?

А как же P2P?

=(

Всё о мозге. The Human Brain Project: Вы спрашивали – мы отвечаем(продолжение ответов)

Dirty

Собственно ответы на вопросы

Всё о мозге. The Human Brain Project: Вы спрашивали – мы отвечаем

(продолжение ответов)