Сегодня на рынке носимых устройств представлены несколько десятков видов фитнес-трекеров, которыми пользуются миллионы людей. Девайсы помогают контролировать физическую нагрузку и следить за здоровьем, а некоторые пользователи приходят с информацией, полученной от фитнес-трекеров, к врачу. Но насколько корректную информацию предоставляют эти устройства?

Согласно данным нового исследования, проведенного учеными Школы медицины Стэнфордского университета, носимые фитнес-трекеры вроде Apple Watch и Fitbit неплохо справляются с отслеживанием пульса, однако точность измерения калорий далека от идеала. Ученые решили оценить эффективность носимых трекеров, когда обнаружили, что ни в одном научном журнале нет данных о работе этих устройств.

Человечество знает о биологической основе своих умственных способностей очень немногое, — оно даже не может последовательно согласовать, какой способ лучше всего проходит для их проверки. Но некоторые вещи кажутся очевидными. Первая заключается в том, что высокие результаты по ряду стандартизированных тестов, предназначенных для измерения уровня интеллекта, как правило, коррелируют с результатами, которые мы связываем с интеллектом, например, с достижениями в школе или университете. Вторая — в том, что эти высокие результаты, скорее всего, по большей части заслуга генетики.

Предыдущие исследования показали, что влияние любого отдельного гена на интеллект не так уж велико: изучая сравнительно небольшие группы людей, ученые не смогли обнаружить маленькую групппу генов, которые в теории могли бы повлиять на интеллект.Однако 22 мая 2017 года команда европейских и американских ученых объявила о достижении значительного прогресса в изучении умственных способностей. Учёные идентифицировали 52 гена, связанных с интеллектом, почти у 80 тысяч человек.

Команда исследователей из Массачусетского технологического института (МТИ) разработала «дышащий» костюм для тренировки, вентилирующие клапаны которого открываются и закрываются в ответ на тепло тела и пот спортсмена. Клапаны выложены живыми микробными клетками, которые сжимаются и расширяются в ответ на изменения влажности. Ячейки действуют как крошечные датчики и исполнительные механизмы: заставляют закрылки открываться, когда спортсмен начинает потеть, и закрывают их, когда тело остыло. В дополнении к костюму ученые также разработали кроссовки с внутренним слоем аналогичных клеточных клапанов для выпуска воздуха и влаги.

Ученые при помощи 3D-печати разработали функционирующие яичники, с помощью которых стерильная мышь смогла родить здоровых мышат. Биопротезы яичников состоят из пористого каркаса из желатиновых чернил, который заполнен фолликулами — крошечными содержащими жидкость мешочками, где хранятся незрелые яйцеклетки. С их помощью удалось увеличить производство гормонов и восстановить фертильность у мышей, что и было конечной целью исследования.

Проект Google Magneta, состоящий из небольшой группы исследователей искусственного интеллекта внутри гигантских компьютерных систем, представил музыкантам новый набор инструментов для создания музыки — NSynth.

Magneta — часть подразделения Google Brain, центральной лаборатории искусственного интеллекта в компании. В лаборатории исследователи изучают границы возможностей нейронных сетей и других форм машинного обучения. Нейронные сети, представляющие собой сложные математические системы, изучающие задачи и анализирующие большие объемы данных, в последние годы вышли на передний план в задачах распознавания объектов и лиц на изображениях и переводах с одного языка на другой.

Теперь команда Magneta переворачивает эту идею с ног на голову, используя нейронные сети как способ обучения машин новым видам музыки и других искусств. На первом этапе NSynth работает с большой базой данных звуков. Джесси Энгель (Jesse Engle), один из сотрудников Magneta, и его команда собрали широкий диапазон нот примерно из тысячи разных инструментов, от скрипки до балафона, а затем предоставили свои наработки нейронной сети.

В отличие от традиционного синтезатора, который генерирует звук из осцилляторов и таблиц сэмплов, NSynth использует глубокую нейронную сеть для генерации звуков на уровне отдельных образцов. Инструмент предоставляет музыкантам интуитивный контроль тембра, динамики, а также возможность изучать и исследовать новые звуки, которые трудно или невозможно извлечь из обычного синтезатора.

Давно известно, что кровяное давление, дыхание, температура тела и пульс могут дать широкое представление о состоянии здоровья человека. Но последние исследования показывают, что другой показатель — насколько быстро человек ходит, — тоже может быть индикатором проблем проблем со здоровьем: снижением познавательной способности и даже наличием определенных сердечных или легочных заболеваний.

К сожалению, сложно отслеживать скорость ходьбы так, чтобы наблюдение было непрерывным и ненавязчивым. Группа исследователей под руководством профессора Дины Катаби в лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского института работает над этой проблемой и считает, что лучшим решением будет переход на беспроводную связь.

В своей работе команда представила устройство WiGait, которое может измерять скорость ходьбы сразу нескольких человек с точностью до 95-99% с использованием беспроводных сигналов.

Создать управляемый в реальном времени контроллер для виртуальных персонажей — сложная задача даже при наличии большого количества доступных высококачественных данных захвата движения.

Частично это связано с тем, что к контроллеру персонажей предъявляется масса требований, и только при соответствии им всем он может быть полезным. Контроллер должен уметь учиться на больших объемах данных, но при этом не требовать большого количества ручной предварительной обработки данных, а также должны максимально быстро работать и не требовать больших объемов памяти.

И хотя в этой области уже достигнут некоторый прогресс, почти все существующие подходы соответствуют одному или нескольким из этих требований, но не удовлетворяют им всем. Кроме того, если проектируемая местность будет иметь рельеф с большим количеством препятствий, это еще серьезнее усложняет дело. Персонажу приходится менять темп движения, прыгать, уклоняться или взбираться на возвышенности, следуя командам пользователя.

При таком сценарии нужна система, которая может учиться на основе очень большого количества данных о движении, поскольку существует очень много разных комбинаций траекторий движения и соответствующих геометрий.

Разработки в области глубинного обучения нейронных сетей потенциально могут решить эту проблему: они могут учиться на больших наборах данных, и однажды обученные, они занимают мало памяти и быстро выполняют поставленные задачи. Остается открытым вопрос о том, как именно нейронные сети лучше всего применять к данным движения таким образом, чтобы получать высококачественный результат в режиме реального времени с минимальной обработкой данных.

Исследователи из Эдинбургского университета разработали новую систему обучения, называемую фазово-функциональной нейронной сетью (PFNN), которая использует машинное обучение для анимации персонажей в видеоиграх и других приложениях.

Сегодня потребители меньше времени проводят в местных магазинах и все больше времени в Интернете, покупая не только розничные товары, но и продукты питания, канцелярские принадлежности и многое другое.

Согласно данным Национального совета по планированию транспорта в столичном регионе (куда входит Вашингтон, Арлингтон и Александрия), в среднем каждый житель США ежегодно создает спрос примерно на 60 тонн грузов. В 2010 году Почтовое отделение Соединенных Штатов, которое обогнало FedEx и UPS как крупнейшая служба доставки посылок в стране, доставила по стране 3,1 миллиарда посылок.

Рост электронной торговли подпитывает соизмеримое увеличение количества транспортных средств доставки — фургонов, минивенов и автомобилей, — на улицах города. В то время как грузовые перевозки в настоящее время составляют около 7% городского трафика в американских городах, на них приходится непропорциональная стоимость перегрузки в размере 28 миллиардов долларов или около 17% от общей стоимости перегрузки в США, измеряемой количеством часов простоя и выброшенных в атмосферу парниковых газов в пробке.

Когда компьютеры обрабатывают лица, они иногда полагаются на объемные морфируемые модели (3D Morphable Model,3DMM). Модель представляет собой среднее лицо и содержит информацию об общих закономерностях отклонения от этого среднего. Например, если у вас длинный нос, у вас также может быть и широкий подбородок. Учитывая такие корреляции, компьютер может затем охарактеризовать ваше уникальное лицо, не сохраняя каждую точку в 3D-скане, а перечислив только пару сотен чисел, описывающих ваше отклонение от среднего лица, включая параметры, которые примерно соответствуют возрасту, полу и длине лица.

Однако есть одна сложность. Чтобы учесть все способы, которыми лицо может изменяться, 3DMM приходится интегрировать информацию о большом количестве лиц. До сих пор это требовало сканирования большого количества людей, а после — кропотливой маркировки всех их функций. Следовательно, самые лучшие современные модели основаны на лицах всего-то нескольких сотен человек — в основном, белых взрослых, — и имеют ограниченную способность моделировать лица людей разного возраста и рас.

Компьютерный исследователь из Имперского колледжа Лондона Джеймс Бут (James Booth) и его коллеги разработали новый метод, который автоматизирует создание 3DMM и позволяет им использовать более широкий спектр человеческих лиц. Метод состоит из трех основных шагов. Сначала алгоритм автоматически ориентирует сканирование лица на кончик носа и другие точки. Затем другой алгоритм выравнивает все сканы в соответствии с ориентирами и объединяет их в модель. Далее алгоритм ищет и удаляет плохие сканы.

Сегодня болезнь Альцгеймера — одно из самых коварных заболеваний, её возникновение очень сложно (и дорого) предугадать. И хотя уже развившуюся болезнь остановить нельзя, есть свидетельства того, что выявление на ранней стадии помогает замедлить или остановить болезнь Альцгеймера и деградацию мозга. Поэтому поиск надежного способа определить подверженность риску развития заболевания занимает умы исследователей.

По мере старения человеческого организма когнитивные нарушения неизбежны. С возрастом люди становятся более забывчивыми, чаще теряют ход мыслей и затрудняются принимать решения или выполнять задачи, которые раньше не вызывали трудностей. Врачи называют это мягким когнитивным нарушением. Оно затрагивает большинство людей, когда они становятся старше.

У многих людей с легкими когнитивными нарушениями развивается более тяжелая форма — болезнь Альцгеймера. Человек теряет словарный запас, часто использует неправильные замены слов, перестает признавать близких родственников, теряет базовые навыки самостоятельного ухода за собой и в конечном итоге становится полностью зависим от других людей, которые помогают ему. Большая часть людей с таким диагнозом умирает в течение нескольких лет после обнаружения болезни Альцгеймера.

Интересно то, что такой сценарий ждет не всех людей с легкими когнитивными расстройствами. Со временем состояние пациента может не ухудшаться, а в некоторых случаях даже улучшаться. Поэтому врачи хотят найти способы выявить тех, у кого с большей вероятностью разовьется болезнь Альцгеймера.

Южнокорейские ученые предложили использовать для этой цели глубинное обучение. Технология, которую они разработали, может точно определить людей, у которых болезнь Альцгеймера может развиться в ближайшие три года.

Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) объявило о сотрудничестве с семью университетами США, подразделениями ВВС и армии в исследованиях, направленных на стимулирование мозга неинвазивным способом для ускорения обучения. Управление анонсировало программу Target Neuroplasticity Training (TNT) в марте 2016 года и сейчас начало работу по поиску наиболее безопасных и эффективных способов активации естественного процесса, называемого синаптической пластичностью.

Пластичность — способность мозга укреплять или ослаблять нейронные связи, чтобы приспособиться к изменениям в окружающей среде. Руководитель программы TNT доктор Дуг Вербер связывает синаптическую пластичность с обучением.

Исследование TNT фокусируется на конкретном виде обучения — когнитивных навыках. Люди используют когнитивные навыки, чтобы фокусировать внимание, обрабатывать информацию, разделять внимание на несколько задач одновременно, определять и понимать шаблоны, запоминать инструкции, организовывать информацию и многое другое. Министерство обороны США ожидает, что TNT позволит снизить стоимость и сократить продолжительность обучения специалистов по иностранному языку, аналитиков разведки, криптографов и других.

Идея строительства при помощи трехмерной печати далеко не нова: еще в 2014 году китайцы продемонстрировали печать 10 «зеленых» домов за 24 часа. Спустя некоторое время энтузиаст Андрей Руденко подхватил эту идею и начал строить более совершенные пригодные для жилья дома и даже модели средневековых замков при помощи «открытого» принтера RepRap. А в марте 2017 года первый в России дом, напечатанный на принтере, появился в подмосковном городе Ступино.

Один из главных минусов таких принтеров — абсолютное отсутствие мобильности: устройство строит здание вокруг себя, и к моменту завершения его нужно извлекать подъемными кранами. Исследователи из Массачусетского технологического института решили исправить ситуацию, создав систему, которая может напечатать 3D-структуру целого здания и при этом свободно перемещаться по строительной площадке.

Смартфоны уже могут контролировать дома и автомобили, а также диагностировать заболевания. Группа китайских и швейцарских исследователей предложила переложить на смартфон управление искусственными клетками, имплантированными в организм для выработки инсулина. Люди с диабетом вынуждены ежедневно (некоторые — еженедельно) вводить себе инсулин. Новое устройство, проверенное на мышах, может однажды устранить болезненную потребность в использовании игл.

Клеточная терапия — это новый радикальный перспективный вариант лечения. Идея состоит в том, чтобы создать генной инженерией такие клетки, которые способны выделять нужные лечебные вещества, и имплантировать их в организм… Например, лейкоциты заставляли бороться с раком, ВИЧ и другими заболеваниями. Сотни клеточных терапий проходят клинические испытания, хотя ни пока ни одна из них не управляется извне организма.

Исследователи продемонстрировали умную замкнутую систему, в которой цифровой глюкометр передает данные об уровне глюкозы в крови мышей на смартфон. Смартфон обрабатывает данные и отправляет сигнал в имплантированные клетки для доставки инсулина. Менее чем через два часа после активации клеток уровень сахара в крови животных стабилизировался.

У парализованных людей появился шанс восстановить движение конечностей, управляя силой мысли. Группа исследователей из Университета Кейс Вестерн Резерв разработала первую имплантируемую систему записи активности и мышечного стимулирования мозга, которая восстанавливает движение рук и кистей у пациентов с параличом.

В систему включены нейро-компьютерный интерфейс с внедренными в череп записывающими электродами и функциональную электростимуляцию (FES). Первым человеком, который испытал на себе технологию, стал 56-летний житель Кливленда Билл Кочевар (Bill Kochevar), который был парализован ниже плеч в результате ДТП. С ее помощью он восстановил движение рук и кистей.

С тех пор, как в XIX веке был построен телеграф, люди считали, что достижения в области коммуникационных технологий будут способствовать социальной гармонии. Чем больше мы узнавали друг о друге, тем больше мы признавали бы, что едины. В статье 1899 года, посвященной прокладке трансатлантических кабелей Western Union, обозреватель газеты New York Times выразил хорошо известную мысль: «Ничто так не способствует взаимопониманию и общности интересов, как дешевые, быстрые и удобные коммуникации».

Создание радио, телефона и телевидения в XX веке только укрепили эту мысль. Разрушая границы и стирая разногласия, они объединяли планету. Известный итальянский радиотехник и лауреат Нобелевской премии по физике Гульельмо Маркони заявил в 1912 году, что изобретение радио «сделает войну невозможной, потому что это сделает ее смехотворной». Главный инженер AT&T Джон Карти предсказал в интервью 1923 года, что телефонная система «соединит все народы Земли в одно братство».

В своей книге 1962 года «Галактика Гутенберга» теоретик средств массовой информации Маршалл Маклюэн создал памятный термин «глобальная деревня», описывая новую электронную взаимозависимость в мире. Большинство людей восприняли эту фразу оптимистично, как пророчество о неизбежном социальном прогрессе. Что, в конце концов, может быть лучше деревни?

Если бы наше предположение о том, что общение объединяет людей, было бы правдой, то сегодня мы должны были наблюдать всеобщий мир, любовь и понимание. Благодаря Интернету и сотовым сетям человечество связано сильнее, чем когда-либо. ООН сообщает, что из 7 миллиардов человек во всем мире доступ к мобильному телефону есть у 6 миллиардов. Почти 2 миллиарда людей пользуются Facebook, более миллиарда загружают и скачивают видео на YouTube, и более миллиарда общаются через мессенджеры вроде WhatsApp и WeChat. Со смартфоном в руке каждый становится медиа-центром, непрерывно передающим и получающим информацию.

Медицинская практика в Древнем Египте была настолько развита, что многие из наблюдений и обыденных процедур западный мир не мог превзойти на протяжении столетий после падения Римской империи. Именно древнеегипетская медицина стала источником знаний для врачей Древней Греции и Рима.

Египтяне понимали, что болезнь можно лечить фармацевтическими препаратами, признавали лечебный потенциал массажа и ароматерапии, придавали важное значение чистоте при лечении пациентов.

О том, что источником болезней и инфекций могут служить бактерии, стало известно даже позже изобретения микроскопа — только в XIX веке, когда эта теория была подтверждена Луи Пастером и доказана работой британского хирурга Джозефа Листера. Однако еще до их заявлений венгерский врач Игнац Земмельвайс в XIX веке предполагал, что сократить смертность среди пациентов врачи могут, просто вымыв руки перед осмотром или операцей.

Древние египтяне наверняка согласились бы с идееи Земмельвайса, поскольку очень высоко ценили чистоту. В Древнем Египте смертность после медицинских процедур была, вероятно, меньше, чем в любой европейской больнице в христианскую эру.

Кадр из клипа Queen «Bohemian Rhapsody». Продолжительность композиции — 6 минут.

Помните длинные, драматически затянувшиеся вступления в поп-балладах 80-х годов? Согласно новому исследованию, все композиции с длинными вступлениями не занимают топовых позиций музыкальных чартов, и в этом может быть виновато короткое внимание слушателей.

Вступление, которое в середине 80-х в среднем составляло более 20 секунд, сегодня не длится дольше 5 секунд, отмечается в исследовании. В зависимости от того, каким является музыкальный мир пользователя, он может ругать или благодарить стриминговые сервисы за отход от инструментального интро, говорит Юбер Левилль Говен (Hubert Léveillé Gauvin), докторант по теории музыки в Университете штата Огайо.

По данным, предоставленным компанией в прошлом году, средний пользователь Facebook ежедневно тратит почти час своей жизни на эту социальную сеть. Опрос консалтинговой компании Deloitte показал, что для многих пользователей проверка приложений в социальных сетях — это первое, что они делают по утрам, еще до того, как встают с постели. Конечно, социальное взаимодействие — здоровая и необходимая часть человеческого существования. Тысячи исследователей уже сделали выводы о том, что большинство людей чувствует себя лучше, когда у них крепкие и позитивные отношения с другими людьми.

Проблема состоит в том, что большая часть научных работ о социальном взаимодействии была проведена в рамках реальных «социальных сетей» — взаимодействий людей лицом к лицу, а не в онлайн-отношениях, которые становятся все более распространенными.

Мы знаем, что взаимодействие с людьми в реальной жизни благотворно сказывается на человеке. А что насчет отношений, которые строятся непосредственно через экран смартфона или компьютера? Какое влияние оказывают на человека социальные сети?

Одомашнивание животных — взаимная связь с людьми, которые оказывают влияние на уход за ними и размножение. Чарльз Дарвин в свое время выделил некоторое количество признаков, по которым одомашненные виды можно отличить от своих диких предков. Он также был первым, кто нашел разницу между сознательной селекцией, когда люди целенаправленно приручали конкретных животных, и бессознательным отбором, где черты, присущие домашним животным, развиваются как побочный продукт естественного отбора.

Мирное сосуществование волка и человека началось около 32 тысяч лет назад, и именно этот вид животных стал первым, который был одомашнен. Волк помогал древним людям в охоте, а позже охранял их жилища. Первые данные о сосуществовании волка и человека были обнаружены во французской пещере Шове, а позже этот факт подтвердили раскопки на Украине, в России, Бельгии и Чехии.

Это произошло тысячи лет назад и может повториться снова: волки в разных частях света постепенно становятся на путь превращения в собак. К такому выводу пришли исследователи, которые выяснили, что животные всё чаще и чаще нападают на скот и копаются в мусоре, оставленном человеком, вместо того, чтобы охотиться в диких условиях. Такая близость к человеку и его жилью со временем может привести к конфликту между людьми и волками, что, возможно, приведет к катастрофическим последствиям для обоих.

С тех пор, как Microsoft выпустила операционную систему Windows 10, защитники конфиденциальности и заинтересованные пользователи не устают повторять, что компании следовало бы улучшить и прояснить ее политику конфиденциальности. До настоящего времени Microsoft игнорировала эти слова, но предстоящее обновление для Windows 10 Creators Update сдвинули дело с мертвой точки в некоторых значимых аспектах.

Наконец, компания решила объяснить, как, где и когда собирает данные, а также раскрывает, как эта информация используется. Пользователь, который установит обновление Creators Update, доступное с 11 апреля или прямо сейчас, сможет воспользоваться экраном конфиденциальности, где будут отображаться текущие настройки устройства по ключевым разделам.