Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Существуют насекомые, которые никогда не едят
И это поденки (Ephemeroptera). Их, кстати, насчитывается более трех тысяч видов. Для приема пищи в их короткой жизни, которая длится, как правило, не больше одного дня, просто нет времени.
У этих насекомых даже нет рта, но при этом есть желудок и кишечник, которые остаются заполненными воздухом.
Собственно, отведенные на жизнь часы (а иногда и минуты) поденки тратят на продолжение рода. Самцы гибнут первыми, самки живут чуть дольше: им нужно успеть отложить яйца.
Каждая особь откладывает их около 10 тысяч, большая часть из которых погибает, и лишь несколько сотен личинок затем превращается в поденок.
Личинки, кстати, которые обитают под водой, живут 2-3 года. И у них как раз ротовой аппарат хорошо развит, питаются они, в основном, растительными остатками.
👉Boom! Science
И это поденки (Ephemeroptera). Их, кстати, насчитывается более трех тысяч видов. Для приема пищи в их короткой жизни, которая длится, как правило, не больше одного дня, просто нет времени.
У этих насекомых даже нет рта, но при этом есть желудок и кишечник, которые остаются заполненными воздухом.
Собственно, отведенные на жизнь часы (а иногда и минуты) поденки тратят на продолжение рода. Самцы гибнут первыми, самки живут чуть дольше: им нужно успеть отложить яйца.
Каждая особь откладывает их около 10 тысяч, большая часть из которых погибает, и лишь несколько сотен личинок затем превращается в поденок.
Личинки, кстати, которые обитают под водой, живут 2-3 года. И у них как раз ротовой аппарат хорошо развит, питаются они, в основном, растительными остатками.
👉Boom! Science
А давайте заставим мух играть в видеоигры?
А давайте, решили авторы этого исследования. Всё ради науки, конечно, а точнее: чтобы разобраться в одной из самых удивительных и загадочных структур, созданных природой — крыльях насекомых. Это только кажется, что мы уже понимаем до конца, как они работают.
Например, всё еще не ясно, вплоть до инженерных деталей, как крылья насекомых преобразуют незначительные движения мышц в энергию для столь маневренного и быстрого полёта.
Автор работы, помимо сложной и громоздкой экспериментальной установки, придумали целую видеоигру для мухи, чтобы одновременно регистрировать сокращения всех мельчайших мышц, приводящих в движение эти крохотные крылышки, и фиксировать их движения по всем трём осям.
Крылатое насекомое окружили панорамой из светодиодных экранов. VR на минималках. Окружение в игре могло как реагировать на движения мухи, так и им можно было управлять извне. Это позволяло исследователям менять ход полёта — заставлять уклоняться влево, вправо, вверх, вниз, ускоряться или замедляться.
Кажется, что смешное дело, а на деле архитектура эксперимента была очень сложной. Нужно было предельно точно (до нанометров) отслеживать движения 12 мельчайших мускулов крыльев мухи и их взаимодействия с трехмерными изменениями полета.
Все операции выполнялись в реальном времени при сохранении комфортных условий для насекомых. Особенно это касалось температуры воздуха, мухи гораздо менее охотно летали при температуре выше 25 градусов по Цельсию.
Для отображения работы мускулов в режиме реального времени ученые использовали микроскоп, который проецировал свет определенной длины волны на муху для возбуждения люминофора в мускулах, движения которых потом тщательно записывались.
Что касается записи движения крыльев, то были использованы три высокоскоростные камеры, способные снимать с частотой 15 000 кадров в секунду. Эти камеры работали на максимально высоком разрешении, доступном для таких устройств. Снова и снова всё ради тех самых мельчайших движений и мышц.
В результате собрано гигантское количество данных по 72 000 взмахам крыльев! Часть этого массива пошла на обучение нейронной сети, способной предсказывать движение крыльев по активности мышц. Также была построена физическая модель мускульной системы крылышек мухи и шарниров, к которому эти крылышки прикреплены.
Пока что эксперименты проводились только на генномодифицированных плодовых мушках, но исследователи надеются, что в будущем смогут сравнить свои результаты с данными по москитам. Полученные знания авторы планируют использовать для создания компьютерных симуляций и разработки физических устройств, воспроизводящих работу крыльев.
👉Boom! Science
А давайте, решили авторы этого исследования. Всё ради науки, конечно, а точнее: чтобы разобраться в одной из самых удивительных и загадочных структур, созданных природой — крыльях насекомых. Это только кажется, что мы уже понимаем до конца, как они работают.
Например, всё еще не ясно, вплоть до инженерных деталей, как крылья насекомых преобразуют незначительные движения мышц в энергию для столь маневренного и быстрого полёта.
Автор работы, помимо сложной и громоздкой экспериментальной установки, придумали целую видеоигру для мухи, чтобы одновременно регистрировать сокращения всех мельчайших мышц, приводящих в движение эти крохотные крылышки, и фиксировать их движения по всем трём осям.
Крылатое насекомое окружили панорамой из светодиодных экранов. VR на минималках. Окружение в игре могло как реагировать на движения мухи, так и им можно было управлять извне. Это позволяло исследователям менять ход полёта — заставлять уклоняться влево, вправо, вверх, вниз, ускоряться или замедляться.
Кажется, что смешное дело, а на деле архитектура эксперимента была очень сложной. Нужно было предельно точно (до нанометров) отслеживать движения 12 мельчайших мускулов крыльев мухи и их взаимодействия с трехмерными изменениями полета.
Все операции выполнялись в реальном времени при сохранении комфортных условий для насекомых. Особенно это касалось температуры воздуха, мухи гораздо менее охотно летали при температуре выше 25 градусов по Цельсию.
Для отображения работы мускулов в режиме реального времени ученые использовали микроскоп, который проецировал свет определенной длины волны на муху для возбуждения люминофора в мускулах, движения которых потом тщательно записывались.
Что касается записи движения крыльев, то были использованы три высокоскоростные камеры, способные снимать с частотой 15 000 кадров в секунду. Эти камеры работали на максимально высоком разрешении, доступном для таких устройств. Снова и снова всё ради тех самых мельчайших движений и мышц.
В результате собрано гигантское количество данных по 72 000 взмахам крыльев! Часть этого массива пошла на обучение нейронной сети, способной предсказывать движение крыльев по активности мышц. Также была построена физическая модель мускульной системы крылышек мухи и шарниров, к которому эти крылышки прикреплены.
Пока что эксперименты проводились только на генномодифицированных плодовых мушках, но исследователи надеются, что в будущем смогут сравнить свои результаты с данными по москитам. Полученные знания авторы планируют использовать для создания компьютерных симуляций и разработки физических устройств, воспроизводящих работу крыльев.
👉Boom! Science
YouTube
Insect Flight Control Mechanics Revealed
Researchers in the Dickinson Lab at Caltech build custom rigs to encourage flies to navigate obstacles while recording their muscle use and wing motion. With an unrivaled and nuanced data set, the lab uses machine learning to unlock the secrets behind the…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Наглядно о том, как работают колени. Наш организм — это целый конструктор
А потом мы удивляемся, почему они болят!
👉Boom! Science
А потом мы удивляемся, почему они болят!
👉Boom! Science
Это существо, словно из сказки, — древесная аброния (Abronia graminea), живет в Центральной Америке, исчезающий вид
👉Boom! Science
👉Boom! Science
Шторм категории G5 — теперь официально. Фантомас разбушевался
Сила идущего геомагнитного шторма побила все рекорды этого века!
Значение индекса HP невероятно велико:
Шкала KP-INDEX заканчивается на 9, и ее уже недостаточно для отображения текущей интенсивности шторма.
Скидывайте фоточки сияния
👉Boom! Science
Сила идущего геомагнитного шторма побила все рекорды этого века!
Значение индекса HP невероятно велико:
Шкала KP-INDEX заканчивается на 9, и ее уже недостаточно для отображения текущей интенсивности шторма.
Скидывайте фоточки сияния
👉Boom! Science
У мужчины с чипом Neuralink возникли проблемы
Сообщается, что у пациента, который первый стал обладателем чипа Neuralink, начались сложности.
Мозг Ноланда Арбо стал отторгать имплантат — электроды теряют контакт с органом. Компания решила выйти из сложившейся ситуации, выпустив для чипа обновление. Однако пока неизвестно, насколько это спасет положение.
Сейчас чип имплантирован мужчине в череп, в дальнейшем ученые планируют вживлять его прямо в мозг.
👉Boom! Science
Сообщается, что у пациента, который первый стал обладателем чипа Neuralink, начались сложности.
Мозг Ноланда Арбо стал отторгать имплантат — электроды теряют контакт с органом. Компания решила выйти из сложившейся ситуации, выпустив для чипа обновление. Однако пока неизвестно, насколько это спасет положение.
Сейчас чип имплантирован мужчине в череп, в дальнейшем ученые планируют вживлять его прямо в мозг.
👉Boom! Science
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Инновации, которые мы заслужили: австралийские учёные научились делать колд-брю кофе за 3 минуты вместо 12-24 часов
Для непосвящённых: колд-брю делают вымачиванием кофейных зёрен в холодной воде для получения концентрата. Такой напиток слаще и менее горький/кислый, чем обычный горячий кофе, поэтому пользуется популярностью.
Главной проблемой было то, что вымачивать зёрна надо было очень долго. И на помощь пришла наука: учёные научились с помощью ультразвука в разы ускорять процесс холодного заваривания, который теперь занимает 3 минуты.
👉Boom! Science
Для непосвящённых: колд-брю делают вымачиванием кофейных зёрен в холодной воде для получения концентрата. Такой напиток слаще и менее горький/кислый, чем обычный горячий кофе, поэтому пользуется популярностью.
Главной проблемой было то, что вымачивать зёрна надо было очень долго. И на помощь пришла наука: учёные научились с помощью ультразвука в разы ускорять процесс холодного заваривания, который теперь занимает 3 минуты.
👉Boom! Science
Представьте себе ИИ-врача, которого не колбасит из-за галлюцинаций, то есть он, например, не прописывает несуществующее лекарства от вашей реальной болезни
Так вот Google со своим ИИ-танком в виде Deep Mind, отставая в гонке универсальных моделей вроде GPT-4 и Claude 3, сделали ход конем и выпустили Med-Gemini, которая специализируется в медицинских вопросах.
Это новое поколение мультимодальных систем, способных обрабатывать информацию из разных источников: текста, изображений, видео и аудио. Как работает Med-Gemini разбирается в работе на 58 страниц, ссылка на нее вот тут.
Для постановки диагноза и выбора лечения врачам обычно нужно сочетать свои медицинские знания с множеством других данных: симптомами, историей болезни, результатами анализов и т.д. Med-Gemini умеет искать дополнительную информацию в интернете (на профильных медицинских ресурсах, куда ходят и врачи-люди уточнить свои знания), чтобы уточнить свои ответы на медицинские вопросы.
Электронные медкарты могут быть очень объёмными, но врачи должны знать, что в них содержится, могут упускать детали. Med-Gemini может находить упоминания редких заболеваний и симптомов в огромных массивах медицинских записей.
В тестовых беседах Med-Gemini задавал уточняющие вопросы пациенту, жалующемуся на зудящее образование на коже, попросил фото, поставил правильный диагноз и дал рекомендации по лечению. И всё это без специального обучения именно диалогам с пациентами, по которым поди найди или сделай сколь-нибудь внушительный датасет (врачебная тайна — юридическое серьезное препятствие для таких разработок)!
Конечно, исследователи признают, что предстоит ещё много работы. Необходимо учесть вопросы конфиденциальности, справедливости и безопасности, прежде чем такие системы можно будет применять в реальной медицине. Но заметьте, они в основном не инженерные, а юридические и социальные.
А вы бы доверились такому врачу?
👉Boom! Science
Так вот Google со своим ИИ-танком в виде Deep Mind, отставая в гонке универсальных моделей вроде GPT-4 и Claude 3, сделали ход конем и выпустили Med-Gemini, которая специализируется в медицинских вопросах.
Это новое поколение мультимодальных систем, способных обрабатывать информацию из разных источников: текста, изображений, видео и аудио. Как работает Med-Gemini разбирается в работе на 58 страниц, ссылка на нее вот тут.
Для постановки диагноза и выбора лечения врачам обычно нужно сочетать свои медицинские знания с множеством других данных: симптомами, историей болезни, результатами анализов и т.д. Med-Gemini умеет искать дополнительную информацию в интернете (на профильных медицинских ресурсах, куда ходят и врачи-люди уточнить свои знания), чтобы уточнить свои ответы на медицинские вопросы.
Электронные медкарты могут быть очень объёмными, но врачи должны знать, что в них содержится, могут упускать детали. Med-Gemini может находить упоминания редких заболеваний и симптомов в огромных массивах медицинских записей.
В тестовых беседах Med-Gemini задавал уточняющие вопросы пациенту, жалующемуся на зудящее образование на коже, попросил фото, поставил правильный диагноз и дал рекомендации по лечению. И всё это без специального обучения именно диалогам с пациентами, по которым поди найди или сделай сколь-нибудь внушительный датасет (врачебная тайна — юридическое серьезное препятствие для таких разработок)!
Конечно, исследователи признают, что предстоит ещё много работы. Необходимо учесть вопросы конфиденциальности, справедливости и безопасности, прежде чем такие системы можно будет применять в реальной медицине. Но заметьте, они в основном не инженерные, а юридические и социальные.
А вы бы доверились такому врачу?
👉Boom! Science
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как телефон измеряет радиацию?
Секрет кроется в CMOS-матрицах, применяемых в камерах смартфонов. Интересно, что они реагируют не только на видимый свет, но и на более короткие волны, такие как рентгеновское и гамма-излучение. Это позволяет смартфону функционировать как дозиметр и измерять уровень радиации.
👉Boom! Science
Секрет кроется в CMOS-матрицах, применяемых в камерах смартфонов. Интересно, что они реагируют не только на видимый свет, но и на более короткие волны, такие как рентгеновское и гамма-излучение. Это позволяет смартфону функционировать как дозиметр и измерять уровень радиации.
👉Boom! Science
Мёд из мяса, хотели бы попробовать?
Я точно нет. Особенно, зная о его происхождении.
В природе существуют пчелы-стервятники. Ничего удивительного в том, что пчелы могут есть мясную пищу. Они изначально произошли от хищных ос, просто большинству пчел оказалось выгоднее добывать нектар растений.
Пчелы-падальщики со временем эволюционировали. У них сильно изменился биом в пищеварительной системе. Развились бактерии, которые помогают переваривать мясную пищу и устраняют опасные токсины, которые неизбежны при питании падалью.
В останках животного они заводят улей. И отгоняет от него мух и других насекомых-падальщиков.
Мёд их изначально тоже богат сахаром, так как добывается из нектара. Но потом они добавляют в него вещества, полученные после переваривания мяса. Такой мёд богат аминокислотами и, по логике, даже полезен.
👉Boom! Science
Я точно нет. Особенно, зная о его происхождении.
В природе существуют пчелы-стервятники. Ничего удивительного в том, что пчелы могут есть мясную пищу. Они изначально произошли от хищных ос, просто большинству пчел оказалось выгоднее добывать нектар растений.
Пчелы-падальщики со временем эволюционировали. У них сильно изменился биом в пищеварительной системе. Развились бактерии, которые помогают переваривать мясную пищу и устраняют опасные токсины, которые неизбежны при питании падалью.
В останках животного они заводят улей. И отгоняет от него мух и других насекомых-падальщиков.
Мёд их изначально тоже богат сахаром, так как добывается из нектара. Но потом они добавляют в него вещества, полученные после переваривания мяса. Такой мёд богат аминокислотами и, по логике, даже полезен.
👉Boom! Science
Собрал лучшие фотки Авроры 10-11 мая, которыми пользователи поделились на просторах
А на последнем снимке собственно сам виновник пира и услады для глаз — плюнувший в нас плазмой регион 3664 крупным планом.
👉Boom! Science
А на последнем снимке собственно сам виновник пира и услады для глаз — плюнувший в нас плазмой регион 3664 крупным планом.
👉Boom! Science