Швейцарская фирма Final Spark успешно запустила Neuroplatform — первую в мире платформу биообработки информации. Органоиды человеческого мозга — выращенные в лаборатории миниатюрные версии органов — заменяют кремниевые чипы для выполнения вычислений. Первый прототип использует 16 мозговых органоидов, которые, по утверждению компании, потребляют в 1 млн раз меньше энергии, чем кремниевые аналоги.
Neuroplatform использует ткани человеческого мозга для обработки данных, объединяя аппаратное обеспечение, программное обеспечение и биологию. Final Spark использовала установку под названием «Многоэлектродные матрицы» (MEМ), в которой размещаются трехмерные ткани мозга, для объединения «железа» и живых клеток.

Был разработан специальный интерфейс прикладного программирования (API) для проведения удаленных исследований непосредственно через библиотеку Python или использование интерактивных вычислений, таких как ноутбуки Jupyter. В дополнение к электрофизиологическим операциям, API также управляет насосами, цифровыми камерами и ультрафиолетовыми огнями для нерекуляции молекул. Это позволяет выполнять сложные 24/7 экспериментов, включая стратегии с закрытым контуром и обработку, используя последние библиотеки обучения глубокого обучения или подкрепления. В настоящее время, в 2024 году система свободно доступна для исследовательских целей, и многочисленные исследовательские группы начали использовать ее для своих экспериментов.

https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2024.1376042/full
На русском https://hightech.fm/2024/05/29/living-computer

На полигоне Airborne Engineering (Великобритания) успешно с первого раза прошел тест ракетного двигателя полностью спроектированного нейросетью Noyron от компании LEAP 71 (ОАЕ).
Обучение нейросети заняла две недели, после чего нейросеть может генерировать новые проекты двигателей под любую заданную мощность за 15 минут на обычном компьютере.
https://leap71.com/2024/06/18/leap-71-hot-fires-3d-printed-liquid-fuel-rocket-engine-designed-through-noyron-computational-model/

NOAA выдвигает идею борьбы с изменением климата, которая включает в себя закачку в атмосферу миллионов тонн льда для охлаждения планеты.
Ученые раскрыли амбициозную стратегию борьбы с изменением климата - путем засева атмосферы льдом.
Метод будет включать в себя отправку высотных самолетов, которые летают на высоте 58 000 футов над поверхностью, более чем на 20 000 футов выше, чем коммерческие самолеты, и распыление частиц льда в верхние слои атмосферы.
Согласно исследованию, это заморозит воду, удалит водяной пар до того, как он превратится в выбросы парниковых газов, которые задерживают тепло от утечки в космос, что в конечном итоге повышает температуру на Земле.
Частицы льда заморозят воду, которая затем упадет обратно на Землю, удаляя лишний водяной пар и обезвоживая стратосферу, где вода превращается в улавливающий тепло газ.

https://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-13141797/nasa-fight-climate-change-atmosphere-ice.html

Ученые Хайфского Техниона разработали ИИ-модель, которая создает математические гипотезы.
Математики разработали новую концепцию поиска гипотез, которая вдохновлена физикой. Ученые рассмотрели так называемые консервативные матричные поля. Они похожи на обычное электромагнитное или гравитационное поле, но "двигаются" в этих полях не частицы, а гипотезы. С этими гипотезами работает модель ИИ, которая отыскивает наилучшие предположения среди огромного множества допустимых.
Математики уже сейчас пытаются решить многие открытые проблемы, в том числе доказать иррациональность чисел Каталаны. Другая важнейшая проблема, которой будет заниматься ИИ-модель, – это одна из самых знаменитых нерешенных задач математики – гипотеза Римана.
Ученые Техниона выкладывают полученные гипотезы на сайте "Машина Рамануджана" и предлагают всем желающим принять участие в их проверке и доказательстве.
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2321440121
На русском https://www.newsru.co.il/science_hitech/25jun2024/mathematics.html

Amazon задействовал более 750 000 роботов, чтобы заменить более 100 000 людей. https://bash.tube/watch/J3nZHGEFIO8jQ8t

Сколько статей написано с использованием чат-бота?
Многие ученые используют их для помощи в написании своих научных работ. Насколько широко распространено использование LLM в академической литературе в настоящее время? Чтобы ответить на этот вопрос, авторы статьи использовали беспристрастный и масштабный подход. Изучались изменения в словаре в 14 миллионах рефератов PubMed с 2010 по 2024 год и показано, как появление LLM привело к резкому увеличению частоты определенных стилевых слов. Анализ, основанный на использовании избыточных слов, предполагает, что по крайней мере 10% из 2024 рефератов были обработаны с помощью LLM. Эта нижняя граница различалась в зависимости от дисциплин, стран и журналов и достигала 30% для некоторых подкорпусов PubMed.
https://arxiv.org/abs/2406.07016

Новая революция в астрономии: нейронные сети на страже экзопланет (Экзоплане́та или внесолнечная планета, — планета, находящаяся за пределами Солнечной системы.)
В научной работе, опубликованной в журнале Astronomy & Astrophysics, группа исследователей из Швейцарии, Великобритании и США представила прорывной алгоритм на основе сверточных нейронных сетей (CNN), который позволяет эффективно отфильтровывать звездную активность из данных радиальных скоростей.
Ключевой идеей разработки стал новый подход к моделированию звездной активности на уровне спектра. Спектр — это «отпечаток пальцев» звезды, содержащий уникальную информацию о ее составе и физических параметрах. Планеты, в свою очередь, вызывают лишь Доплеровский сдвиг в спектральных линиях, тогда как звездная активность может изменять их форму и глубину.
https://arxiv.org/abs/2405.13247
На русском https://www.ixbt.com/live/science/iskusstvennyy-intellekt-na-ohote-za-ekzoplanetami-kak-neyronnye-seti-pomogayut-nayti-vtoruyu-zemlyu.html

Друзья мои! Группа у нас вне политики, но тут я нашел лженаучные сайт о лженауке и там прежде всего про точные науки... Оцените... Обратите внимание на разделы Лжеученые и Лженаучные теории по мнению авторов этого сайта. https://wikireestr.ru/index.php/%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0

На данный момент рекорд скорости оптоволоконного интернета При расчетной пиковой скорости 402 Тбит/с или 50,25 ТБ/с.
https://www.nict.go.jp/en/press/2024/06/26-1.html

Швейцарский разработчик операционных систем для автономных машин Auterion представил технологию, позволяющую беспилотникам обходить меры радиоэлектронного подавления, в частности, одну из самых эффективных — глушение сигнала дрона. Технология Skynode S создана для автономных БПЛА кинетического воздействия, предназначенных для уничтожения наземных целей с высокой точностью. Разработчики утверждают, что успешно протестировали систему на территории Украины, подняв эффективность применения ударных дронов с 20% до 90%.
Инженерам удалось обеспечить ее совместимость со стандартами Минобороны США, которые позволят интегрировать технологию в различные коммерческие и военные летательные аппараты.
Skyode S — первая технология, предлагающая роевый контроль, полностью автономный полет и высокую защиту от глушения.
https://interestingengineering.com/military/military-drone-skynode-bypass-jamming
На русском https://hightech.plus/2024/07/03/novaya-tehnologiya-delaet-bpla-nevospriimchivimi-k-glushilkam

Какой плиткой лучше заполнять плоскость?

Долгое время математики считали, что шестиугольные плитки — лучший способ заполнения пространства. В 1999 году Томас Хейлс из Университета Питтсбурга доказал это, показав, что шестиугольники превосходят квадраты, треугольники и другие фигуры по эффективности заполнения площади с минимизацией периметра каждой плитки.

Однако не все фигуры можно разместить без зазоров. Например, круги оставляют около 9.31% пустого пространства в лучшей упаковке, образующей шестиугольный узор.

В 1920-х годах математики задались вопросом: какая фигура является наихудшей для упаковки, то есть оставляет наибольшее количество пустого пространства?
В 1934 году немецкий математик Карл Рейнхардт предложил восьмиугольник с округлыми краями, который оставляет около 9.76% пустого пространства. Это значение близко к кругу, но Рейнхардт не смог доказать, что его восьмиугольник — наихудший. Этот вопрос оставался открытым до недавнего времени.
Подробнее: https://www.securitylab.ru/news/549653.php

Две стать об использовании больших языковых моделей (LLM)
В первой основное внимание уделено Галлюцинации в LLM - генерацию контента, который не имеет отношения к исходным данным, выдуман или не соответствует им. Галлюцинации являются критическим препятствием при разработке LLM.
Чтобы эффективно использовать LLM, важно понимать, отчего возникают эти галлюцинации. https://habr.com/ru/articles/826146/
Вторая статья посвящена инструкциям и рекомендациям как использовать LLM в работе. Отдельно выделено написание кода с помощью LLM. https://habr.com/ru/articles/825954/

Всегда очень красиво, когда уравнения из абсолютно разных областей имеют одинаковый вид.
Функция роста фон Берталанфи или кривая фон Берталанфи, - это частный случай обобщенной логистической функции. Кривая роста используется для моделирования средней длины в зависимости от возраста у животных. Эта функция обычно применяется в экологии для моделирования длины рыб.
https://en.wikipedia.org/wiki/Von_Bertalanffy_function
Уравнение Шокли для диода (уравнение диода, формула Шокли) — уравнение, описывающее зависимость электрического тока от напряжения в идеализированных полупроводниковых диодах, адекватно как при прямом, так и обратном смещении тока p-n перехода.
https://en.wikipedia.org/wiki/Shockley_diode_equation

Исследование, в котором приняли участие 26 000 человек, показало, что те, кто ложится спать поздно, набирают больше баллов в тестах на интеллект, рассуждение и память.
https://www.theguardian.com/science/article/2024/jul/11/night-owls-cognitive-function-superior-to-early-risers-study-suggests

С помощью языка высокого уровня делаем модель своей собственной микропроцессорной системы, какая нам нравится... Затем, пишем для нашего процессора ассемблер и язык высокого уровня... А дальше? А дальше можно снова сконструировать и смоделировать процессор...
https://habr.com/ru/news/827224/

Квантовый эффект Мпембы

Эффект Мпембы - это явление замерзания горячей воды быстрее, чем холодной. Этот эффект назван в честь танганьикского школьника Эрасто Мпембы, который обнаружил, что стаканчики с горячей смесью мороженого замерзали в холодильнике быстрее, чем стаканчики с холодной смесью. Явление оказалось довольно сложным для объяснения и на сегодняшний день пока нет однозначного научного консенсуса на его счет, хотя некоторые научные группы привели теоретические обоснования его существования.
Обобщенный эффект Мпембы, когда система выводится из равновесия и ее восстановление может происходить тем быстрее, чем сильнее было нарушено равновесия, свойственен для многих нелинейных динамических систем. Например, я наблюдал это для импульсных систем управления с билинейными обратными связями, которые рассматривал в свое время в кандидатской диссертации.
Группа физиков под руководством Маноджа Джоши (Manoj K. Joshi) из Института квантовой оптики и квантовой информации Австрийской академии наук провела эксперимент и обнаружила квантовый эффект Мпембы в системе из многих тел. Для этого ученые исследовали поведение спинов в цепочке из 12 ионов кальция в квантовом симуляторе.
https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.133.010402
На русском https://nplus1.ru/news/2024/07/05/quantum-mpemba-effect

Пайтон постепенно начал вытеснять VBA из Майкрософт офиса. https://habr.com/ru/news/828098/