[2/2] What's the Use?: The Unreasonable Effectiveness of Mathematics (Это база. Зачем нужна математика в повседневной жизни) (Рубрика #Math)

Продолжая рассказ, об этой научно-популярной книге, расскажу содержание оставшихся глав

4. Почки Кенигсберга - все начинается с задачи о мостах Кёнигсберга, появления теории графов, а дальше их применения для трансплантации органов в UK.
5. Будьте осторожны в киберпространстве - здесь по классике идет речь про шифрование, дальше про ассиметричное шифрование, использование для этого разложения на простые числа, а потом переход к эллиптическим кривым
6. Числовая плоскость - здесь автор рассказывает про натуральные числа, рациональные, иррациональные и комплексные. Он рассказывает как появились комплексные числа и что их представление - это уже не числовая прямая, а числовая плоскость, где интерпретация связана с синусами и косинусами. Интересно, что для многих физических задач использование комплексных чисел позволяет проще описывать и решать задать задачи
7. Папа, ты научился перемножать триплеты - рассказ про квартернионы Гамильтона, которые позволяют проще описывать и решать задачи преобразования положения объектов в трехмерном пространстве. Это очень пригождается в трехмерной графике.
8. Вот это отскок - интересная глава, где автор переходит от расчета параметров пружин к аттракторам Лоренца и теории хаоса
9. Верь мне, я ряд Фурье - здесь автор рассказывает про разложение в ряд Фурье, дальше про преобразование Родона и как все это используется в условных КТ аппаратах для восстановления трехмерного изображения по большому количеству двумерных проекций с разных направлений
10. Улыбнитесь, пожалуйста! - коротенькая глава про сохранение изображений, где есть рассказ про jpeg, а также про использование вейвлетов для хранения изображений отпечатков пальцев в архиве ФБР
11. Мы уже почти приехали? - автор рассказывает про то, как работает GPS и какие области физики и математики нужны для работы геопозиционирования
12. Оттаивание Арктики - рассказ как модель для магнитов была переиспользована для анализа таяния прудов на поверхности льдин. Очень интересный и нетривиальный пример
13. Позовите тополога - базовый рассказ, что начинается с ленты Мебиуса, бутылки Клейна и быстро переходит к инвариантам и рассказом про гомологиям, когомологиям, а также к прикладной топологии, где автор рассказывает про постоянные гомологии, что можно использовать для анализа покрытия некоторой территории датчиками. В общем, эту главу не так уж и просто читать.
14. Лиса и еж - эта глава завершает книгу и в ней автор размышляет о природе математического мышления и его роли в человеческой цивилизации, используя метафору лисы и ежа, а также фантастический образ математикоядных инопланетян. Стюарт опирается на знаменитое высказывание: «Лиса знает много разных вещей, а ёж — одну, но большую». Для иллюстрации он вводит образ «математикоядных инопланетян». Представьте себе цивилизацию, которая охотится на математику, чтобы выжить, и потому вынуждена искать новые математические идеи везде, где только можно. Тут она прилетает в гости к нам и начинает есть нашу математику, начиная с изысков высшей математики. Дальше у нас начинают исчезать общепринятые вещи - телефоны, компьютеры, интернет, геопозиционирование, ... Эти инопланетяне останавливаются, но у нас остается только арифметика, которой они побрезговали, а также каменный век вокруг нас.

Через эту историю Иэн показывает принципиальное значение математики для окружающего нас мира, хотя большая часть людей не знает об этом. Иэн предлагает популяризировать это и увеличивать количество людей занимающихся математикой, где она воспринимается как насыщенная творческая дисциплина, а не примитивная карикатура, какой ее нередко представляют. И завершается книга фразой
Да, лиса знает много секретов, а математики - всего один, но очень большой. Он называется математикой, и он преобразует наш мир.
#PopularScience #Math #Physics

Генетическая селекция эмбрионов: От научной фантастики к коммерческой реальности (Рубрика #Science)

Наткнулся вчера на пост про стартап Nucleus Genomic, что презентовал революционную платформу Nucleus Embryo, которая позволяет родителям анализировать генетические профили эмбрионов при ЭКО и выбирать наиболее подходящие для имплантации. Это мне напомнили дистопический мир, изображенный в культовом фильме "Гаттака" 1997 года. Но давайте сначала поговорим про продукт, а дальше вспомним Гаттаку

Nucleus Embryo — это софт для генетической оптимизации, который позволяет родителям проанализировать до 20 эмбрионов по более чем 900 наследственным заболеваниям, а также по 40 дополнительным параметрам, включающим риски развития рака, хронических заболеваний, физические характеристики, когнитивные способности и даже цвет глаз. Это решение основано на полногеномном секвенировании (WGS) с глубиной покрытия 30x, что обеспечивает анализ 100% ДНК по сравнению с менее чем 0,1% у конкурентов вроде 23andMe. Компания утверждает, что секвенирует в 1000 раз больше ДНК, чем традиционные потребительские тесты, обеспечивая беспрецедентную точность генетического анализа. Если говорить про сам подход, то это полигенный скриннинг эмбрионов (PES), что основан на вычислении полигенных оценок риска (PRS) для каждого эмбриона. Оценки рассчитываются путем суммирования эффектов сотен, тысяч или даже миллионов вариантов ДНК, которые различаются между индивидуумами. Современные исследования показывают, что эффективность такой селекции ограничена, т.к. большинство выборов происходит между эмбрионами одних и тех же родителей, что существенно ограничивает как генетическую, так и средовую вариабельность.

А теперь проведем параллели с фильмом "Гаттака", в котором показано как может выглядеть социальная стратификация на основе генетики. В этом мире общество было разделено на "валидных" (генетически усовершенствованных) и "инвалидных" (естественно рожденных), при этом последние ограничены в доступе к образованию, работе и даже браку. Главынй герой фильма, Винсент Фримен, как раз человек второго сорта. Он близорук, имеет врождённый порок сердца, а генетический тест сулит ему примерно 30 лет жизни. Но у Винсента есть мечта — полететь в космос. И мы весь фильм наблюдаем как он идет к своей мечте, преодолевая ограничения окружающего мира за счет своей воли и работы над собой.

Если экстраполировать современные технологии (аля Nucleus Embryo), то видно, что они создают предпосылки для аналогичной стратификации. Хотя генетическая дискриминация формально запрещена, экономические барьеры доступа к генетической помощи могут привести к тому, что привилегированные слои общества смогут передавать свои преимущества детям через биологические механизмы. Как отмечают исследователи, это может привести к натурализации привилегий, оправданных научными предсказаниями. Интересно, что услуги полигенной селекции эмбрионов уже предлагаются потребителям как минимум четырьмя компаниями, а 5 лет назад родлился первый ребенок, прошедший через PES. Правда, существующие технологии имеют значительные ограничения. Исследования показывают, что полигенная селекция в целом не очень полезна при нацеливании на сложные характеристики здоровья — возникает проблема с оптимизацией по множеству критериев (генетические риски роста, IQ, цвета глаз и различных заболеваний), а значит принятие решения становится сложным. Думаю, что мы придем к созданию аля профилей вида: "спортсмен", "ученый", "поэт", "долгожитель", в которых будут зашиты комбинации критериев, а также будет отдельно возможность поиграться с фильтрами:))

В заключение хочу сказать, что мир Гаттаки почти здесь, хотя текущие технологии еще и не достигли уровня точности и всеобъемлющего контроля, но они уже позволяют значительное вмешательство в генетический состав будущих поколений. С учетом этого, интересно следить за обсуждением этических рамок развития этих технологий, которое легко может опережать социальные и этические дискуссии вокруг генетических модификаций.

#Science #PopularScience #Engineering

Космонавтика (Рубрика #PopularScience)

В выступлении Илона Маска, про которое я рассыказывал в выходные, мне понравилась часть, где он рассказывал про Space X. Я сам когда-то в детстве мечтал полететь в космос, но потом я вырос и понял, что скорее всего у меня не получится. Но я до сих пор люблю читать про космос, астрофизику, а после поездки в Китай я верулся с космонавтом из набора лего, который теперь стоит на моем столе в офисе. А рядом с ним лежит книга "NASA. The Archive" и "Космические туманности 3D", которые иногда можно полистать для получения вдохновения:)

#PopularScience #Photography

Meteorite. The Stones From Outer Space (Метеориты. Космические камни, создавшие наш мир) (Рубрика #PopularScience)

До прочтеиня этой книги Тима Грегори я никогда не воспринимал метеориты особенно серьезно. Но Тим, геолог и космохимик, в захватывающей манере превращает сухие научные факты о метеоритах в увлекательный детектив о происхождении Вселенной, где под обугленными корками небесных странников скрываются тайны, которые меняют наше понимание времени и пространства. Ниже я пробегаюсь по ключевым моментам кнги.

Революция Клэра Паттерсона: Когда камни заговорили
До середины XX века возраст Земли оставался предметом споров. Религиозные теологи настаивали на нескольких тысячах лет, основываясь на библейских текстах, в то время как ученые предлагали различные, часто противоречивые теории. Революционный прорыв произошел в 1953 году, когда американский геохимик Клэр Паттерсон применил к метеоритам новый метод радиоизотопного датирования. Он работал с фрагментами метеорита Каньон-Дьябло, упавшего в Аризоне около 50 000 лет назад. Используя соотношение изотопов урана и свинца, Паттерсон определил возраст этого космического камня — и, следовательно, возраст всей Солнечной системы — в 4,55 миллиарда лет. Эта оценка была настолько точной, что с тех пор практически не изменилась.

Хондриты: Капсулы времени из протопланетного диска
Особое место в космической хронологии занимают хондриты — самый распространенный тип метеоритов, составляющий около 85% всех падений на Землю. Эти древние каменные свидетели образовались практически одновременно с Солнцем из того же протопланетного облака газа и пыли. Хондриты получили свое название от характерных сферических образований — хондр, которые сформировались при плавлении силикатной пыли в раскаленном протопланетном диске. Эти крошечные шарики, размером обычно менее миллиметра, представляют собой застывшие капли расплавленного камня, возникшие в условиях экстремальных температур — от 1370 до 1270 Кельвинов.

Наиболее примитивными среди хондритов считаются углистые хондриты, и самый известный из них — метеорит Альенде, упавший в Мексике в 1969 году. Этот космический гость массой около 2 тонн содержит самые древние из известных твердых веществ Солнечной системы — кальций-алюминиевые включения (CAI), возраст которых составляет 4,567 миллиарда лет.

Досолнечные зерна: Звездная пыль древнее Солнца
Но метеориты хранят в себе еще более древние сокровища — досолнечные зерна, частицы звездной пыли, которые старше самой Солнечной системы. Эти микроскопические крупинки, размером от нанометров до микрометров, образовались в атмосферах умирающих звезд или в выбросах сверхновых задолго до рождения нашего Солнца. Самое крупное из обнаруженных досолнечных зерен — «Bonanza», найденное в Мурчисонском метеорите, имеет размер 30 микрометров и возраст 5-7 миллиардов лет. Это самые древние твердые вещества на Земле, буквально звездная пыль из далекого космического прошлого.

Современные методы космической археологии
Современные технологии позволяют извлекать из метеоритов все больше информации о далеком прошлом. Масс-спектрометрия высокого разрешения дает возможность анализировать отдельные зерна размером в доли микрометра. Ионные микрозонды позволяют измерять изотопные соотношения с невероятной точностью — сопоставимой с измерением роста человека с точностью до толщины волоса.

В общем, Тим говорит про изучение метеоритов как про "эпос, с которым нельзя сравниться". Ведь каждый упавший на Землю космический камень несет в себе историю звездных взрывов, межзвездных странствий и рождения планетных систем. Эти древние артефакты не только рассказывают нам о прошлом, но и продолжают открывать новые страницы в книге космической эволюции.

#PopularScience #Physics #Science

Empirical evidence of Large Language Model's influence on human spoken communication (Рубрика #AI)

Вы когда-нибудь задумывались о том, а как устроена наша речь и откуда мы черпаем свой словарный запас? Вот и ученые из "Max Planck Institute for Human Development" тоже об этом думали и решили провести исследование устной речи и как на нее повлияли большие языковые модели. С письменной речью уже давно все понятно, а вот устная речь требовала исследования. Его методология выглядела следующим образом

- Первый этап: Исследователи загрузили в ChatGPT миллионы страниц электронных писем, эссе, научных статей и новостных материалов, попросив ИИ "отполировать" тексты. Затем они выделили слова, которые ChatGPT использовал значительно чаще оригинальных авторов.
- Второй этап: Команда проанализировала более 360 000 видеороликов YouTube и 771 000 эпизодов подкастов, записанных до и после релиза ChatGPT. Общий объем проанализированного контента составил свыше 740 000 часов человеческой речи.
- Контрольная группа: Для обеспечения достоверности результатов ученые создали "синтетические контрольные группы" из синонимов, которые ChatGPT использовал реже, таких как "examine" и "explore" вместо "delve"

В результате исследования авторы обнаружили возникновение закрытых петлей обратной связи между людьми и AI в плане культуры. Соавтор исследования Левин Бринкманн объясняет этот феномен тем, что люди склонны подражать тем, кого считают авторитетными источниками. А AI может очень уверенно и структурно излагать материал, что делает его в глазах людей экспертным источником. А это приводит к перениманию лексики, а также характера разговора - речь людей становится длинее, структурнее и менее эмоциональной.

Эффект особенно заметен в науке, образовании и бизнесе. Наибольшее влияние обнаружено в академических YouTube-каналах, где использование GPT-слов выросло на 25-50% в год. Исследование также показало, что влияние ИИ способствует унификации английского языка по американскому образцу. Все это приводит к социальным последствиям в виде потери культурно разнообразия.

Забавно, что ученые нашли парадокс: если окружающие знают о частом использовании ИИ человеком, его красноречивость воспринимается негативно. Собеседники считают такого человека менее вовлеченным и эмпатичным, особенно в онлайн-общении.

Интересно, а какие еще неявные последствия от AI мы уже испытываем на себе и к чему они приведут в итоге.

#AI #Software #PopularScience #GenAI

Да будет свет... и тепло! Сколько стоит энергия (Рубрика #PopularScience)

В наше время роста AI технологий и связанного с этим взрывного увеличения энергопотребления, понимание принципов работы электросетей стало необходимостью ... поэтому я решил прочитать научно-популярную книгу Андрея Косько на эту тему. Книга была опубликована в далеком 2019 году, когда AI датацентры еще не были на повестке дня, но ее актуальность только стала выше. Так как это научпоп, то книга на пальцах отвечает на вопросы вида
- Что представляет собой энергия и откуда она берется?
- Когда на самом деле закончится нефть?
- Пересядем ли мы в электроавтомобили с солнечными панелями?
- Что такое атомная и возобновляемая энергетика
- Насколько реально глобальное потепление и какие бывают энергетические кризисы
Интересно, что после выпуска первой книги Андрей написал продолжение "Большая энергетика. Что почем и как с этим жить?", которая была опубликована в 2022 году (я заказал ее себе после прочтения первой книги).

Если выделить ключевые идеи, полезные для технических руководителей, то они такие
1. Основы энергосистем
Автор систематично объясняет базовые принципы работы электросетей, которые критически важны для понимания инфраструктурных ограничений.
- Балансировка спроса и предложения: ключевая задача управления любой электросетью - постоянное поддержание баланса между производством и потреблением энергии. Любые дисбалансы вызывают серьезные проблемы, которые обычно проявляются в изменении частоты сети. Когда частота внезапно повышается или понижается, это может привести к повреждению электрооборудования и, в конечном итоге, к отключениям электроэнергии.
- Трехуровневая структура электросистемы: генерация, передача энергии и ее распределения. Автор интересно объясняет как это работает в масштабе.
2. Вызовы для электросетей от AI нагрузок
- Нестабильность потребления: AI workloads (особенно deep learning) могут создавать колебания мощности в сотни мегаватт в течение секунд. Эти быстрые изменения в спросе создают уникальные проблемы для операторов сетей.
- Ограничения сетевой инфраструктуры: большинство линий передачи в США старше 25 лет, а 70% приближаются к концу своего полезного срока службы. Отключения электроэнергии и связанные с ними проблемы становятся все более частыми из-за устаревшей инфраструктуры. В России вроде с этим тоже есть проблемы
3. Планирование инфраструктуры
- Выбор локации дата-центров: понимание региональных ограничений электросетей становится критически важным. Некоторые регионы могут испытывать давление и сталкиваться с потенциальным дефицитом резервов. Интересно, что не всегда просто унести рабочие нагрузки к дешевому электричеству, но те, у кого получается получают конкуретные преимущества (вспоминаем майнеров)
- Понимание smart grid технологий: они позволяют управлять потреблением электричества для сдвига наиболее ресурсоемких задач на периоды низкого спроса, что может привести к экономии эффективности и снижению нагрузки на энергосистемы.

В общем, это интересный топик для изучения хотя бы в таком научно-популярном виде.

#PopularScience #Physics #Engineering