Научно-популярное

В 1876 году Питер Гатри Тейт предложил измерять то, что он называл «запутанностью» узлов. Шотландский математик, во многом предвосхитивший современную теорию узлов, искал практический способ отличать один узел от другого — задача, мягко говоря, непростая. 

Тейт предложил такой критерий различия. Разложим узел на плоскости и посмотрим на точки самопересечения. В одной из таких точек «перевернём» пересечение: мысленно разрежем, поменяем местами верхнюю и нижнюю нити и снова «склеим». Повторяя операцию столько раз, сколько нужно, можно получить незавязанный круг. Минимальное число таких «переворотов» он назвал мерой незавязанности — сегодня это известно как число развязывания узла.

Исследователи из России представили новые оригинальные результаты исследования теплофизических свойств твердого и жидкого никеля вблизи точки плавления. Работа, опубликованная в журнале Journal of Applied Physics, посвящена использованию современных квантовых вычислительных методов и экспериментальных методик для понимания свойств этого металла.

Никель, с его высокой температурой плавления около 1728 К, обладает уникальными физическими свойствами, которые делают его важным объектом для исследования в области термодинамики и электроники. Однако традиционные методы измерения физико-химических свойств, таких как плотность, теплопроводность и электропроводность, сильно затруднены при высоких температурах, что побуждает ученых искать новые подходы.

Эта статья появилась у меня не из научной злости и не для демонстрации умных слов, а чтобы вы улыбнулись и отвлеклись от бесконечных тасков и дедлайнов. Сон — это ведь не только про отдых. Это nightly build организма, где мозг одновременно админ, тестировщик и аналитик. Я попробую рассказать о фазах сна так, будто это техпроцесс с пайплайнами, кешами и кодом. Возможно, где-то вы узнаете себя и свои проекты.

22 сентября 2025 года в NASA объявили итоги 24 набора в группу астронавтов. Такие наборы проводятся в среднем раз в 4 года, и «отряд астронавтов» пополняется десятком (плюс‑минус) новых претендентов на участие в космических полетах на орбиту и экипажах дублёров. Количество претентентов всегда неизменно велико. В этот раз 10 новых астронавтов были отобраны из 8 тысяч желающих, среди которых как военные и гражданские летчики, так и специалисты в тех или иных научных, технологических направлениях, которые могут быть актуальны для разного рода космических программ. Ну, и конечно, это люди обладающим хорошим здоровьем — не киборги и не супермены, однако их способность выдерживать высокие физические и психологические нагрузки, умение быстро принимать взвешенное, логически обоснованное решение — эти качества у кандидатов в астронавты явно выше среднего (хотя существует мнение, что большинство навыков и способностей, необходимых для совершения космических полётов являются не врожденными, а тренируемыми).

Ещё вчера космос казался чем-то далёким и сложным (он таким и остаётся, но уже не так чтобы «ужас-ужас») — областью исключительно государственных программ и редких миссий. Однако времена меняются: частные компании уже вовсю запускают многоразовые ракеты, развёртывают спутниковые сети и всерьёз готовятся к освоению дальнего космоса.

Мы поразмыслили над тем, где сегодня проходит граница между амбициями и реальностью в освоении космоса.

Представьте: вы просыпаетесь, волосы торчат в разные стороны, голос напоминает смесь дрели и чайника, а коллеги требуют записать корпоративное видеообращение. Если раньше с этим связывали панику, десять дублей и нервный тик, то сегодня — пара кликов, и ваш сияющий цифровой двойник уже говорит, улыбается и выглядит будто только что сошёл с обложки журнала.

Видео-аватары не устают, не спорят и не требуют премии к Новому году. Хотите стендап? Сделает. Нужно обратиться к подписчикам с важной новостью? Пожалуйста. Даже поздравить тёщу с днём рождения. А самое главное — за всё это не нужно платить, по крайней мере в начале.

Поэтому, если вы давно мечтали стать говорящей головой без мучений перед камерой, добро пожаловать! Дальше вас ждет обзор 5-ти лучших бесплатных сервисов для создания видео-аватаров.

Приятного чтения!

Несколько изобретений действительно утрачено и, в сущности, ни одного из них не жалко.  

«Στόλος Ρωμαίων πυρπολῶν τὸν τῶν ἐναντίων στόλον, «т.e. «флот ромеев сжёг вражеский флот». Так в «Хронике Иоанна Скилицы», написанной в XII веке, охарактеризовано применение византийцами греческого огня.

Представьте, что вы показали другу фотографию кошки. Он сразу её узнает. Вы можете добавить к фото пару лишних пикселей, сделать её чуть ярче или даже наклеить на уголок стикер — ваш друг всё равно скажет: «Да это же кошка!». Его мозг гибок и основан на здравом смысле.

А теперь представьте, что ваш друг — это искусственный интеллект. Самый современный, натренированный на миллионах изображений. И вот вы показываете ему фото той же кошки. Он уверенно заявляет: «Это кошка. Точность: 99,9%». Вы добавляете к изображению один-единственный пиксель, подобранный особым образом. ИИ вдруг задумывается и выдаёт: «Со стопроцентной уверенностью заявляю, что это авокадо».

Это не баг и не фантастика. Это — adversarial-атака, или «состязательная атака». По сути, это оптическая иллюзия, созданная специально для машинного разума. И она reveals глубинную, почти философскую правду: ИИ видит мир не как мы. Для него картинка — это не образ, а просто гигантская таблица чисел, где каждое число — это яркость пикселя. Его гениальность — это умение находить в этой таблице хрупкие статистические закономерности. И эти закономерности можно сломать, едва к ним прикоснувшись.

Давайте заглянем в лабораторию хакеров ИИ и посмотрим на три самых наглядных примера, которые больше похожи на сцены из шпионского боевика.

Наши знания о чёрных дырах неполны. Мы знаем, что существуют чёрные дыры звёздной массы, которые образуются, когда массивные звёзды коллапсируют в конце своей жизни, когда заканчивается процесс термоядерного синтеза. Мы знаем, что сверхмассивные чёрные дыры находятся в центре галактик и иногда сливаются друг с другом. Тот факт, что гипотетически могут существовать ещё два типа чёрных дыр — первичные чёрные дыры и чёрные дыры средней массы — иллюстрирует, насколько наше понимание неполно.

Основная причина наших неполных знаний — сложности с наблюдением чёрных дыр. Похоже, что в центре большинства галактик находятся чёрные дыры, но их можно наблюдать напрямую только тогда, когда они аккрецируют вещество и излучают свет. Это т.н. активные галактические ядра (АГЯ).

Мы все росли на шпионских фильмах и детективах, в которых (особенно в бесконечной саге про Джеймса Бонда) у спецагентов всегда есть набор чудо-игрушек: часы-гранатометы, ручки-пистолеты и машины-ракетницы. Как будто у каждой серьезной разведки в секретных лабораториях сидит целый отдел креативных инженеров из вселенной Marvel.

В реальности все, как можно догадаться, куда скромнее — но вместе с тем порой даже абсурднее. Помада-убийца и голуби-шпионы; монета, внутри которой спрятан микрофильм; кот с радиопередатчиком в ухе — все это реальные примеры необычных гаджетов особого назначения.

Шпионская техника XX века — не магия и не супероружие, а смесь инженерной смекалки, простоты и маскировки. Взглянем на реальные гаджеты разведок — и сравним их с культурными мифами о «всесильных спецслужбах».

Работа Альберта Эйнштейна от 27 сентября 1905 года (опубликована в журнале Annalen der Physik 120 лет назад!), где впервые сформулирована связь между массой и энергией (в логике теории относительности). Приведен оригинальный текст с комментариями и подробным разбором @avshkol. К 120-летию «чудесного года» и к Дню работника атомной промышленности, отмечаемому 28 сентября.

Критика и замечания (как к моим комментариям к статье Эйнштейна, так и к его работе) приветствуются.

В среде изучающих иностранные языки уже долгое время не утихают споры о том, важна ли грамматика, если человек учит язык, сформулируем это так, по личным причинам. Отдельная формулировка, ограничивающая круг изучающих, необходима для того, чтобы отделить их от тех, кто учит языки в рамках профессиональной подготовки, то есть мы исключаем из выборки будущих филологов, лингвистов, переводчиков и педагогов. Когда я училась на переводческом факультете лингвистического университета, нам, помимо всего прочего, преподавали практическую грамматику, теоретическую грамматику, историю языка от древних форм до современности, языкознание и латынь, где большую часть курса занимала, конечно же, грамматика. И кстати, в рамках этих дисциплин преподаватели достаточно четко и убедительно объяснили нам, зачем она нужна. В этой статье я поделюсь с вами своими наблюдениями и размышлениями о том, какие задачи грамматика решает для учеников с личными целями и почему ей всё же необходимо уделять время.

Для учеников с личными целями язык — это, в первую очередь, средство общения, получения и передачи информации. То есть язык в изоляции не представляет ценности, он становится ценным тогда, когда начинает работать на выполнение задач. Любопытно, но эту ситуацию достаточно ярко отражает фраза, бытующая в среде переводчиков: «главное, что коммуникация состоялась». Это значит, что даже если во время перевода вы забыли какое‑то важное слово и объясняли его на пальцах или рисовали рисунок в блокнотике (как Шарик, который Матроскину «фиг‑вам» рисовал), то эта ситуация не считается провальной при условии, что ваши подопечные друг друга поняли. И вот эта концепция сыграла злую шутку с начинающими учениками. Зачем говорить правильно, если главное, чтобы поняли?

Привет, Хабр! Попытки переводить иностранные песни на родной язык — одно из главных разочарований детства. Вроде слова все переведены, а смысл все равно непонятен. Еще и английский какой-то странный: вроде в школе учили по-другому, а тут явно кто-то безграмотный текст писал. Или это учат неправильно? Или все по-своему правы?

Даже если вы знаете ответы на эти вопросы, есть еще один: есть ли смысл использовать песни как один из инструментов изучения английского? В этой статье попытаемся на него ответить, разобрать некоторые подводные камни, а также поделимся полезными ресурсами.

Привет, Хаброжители! "Великие вымирания" – книга, меняющая представление об истории Земли. Вместо отвлеченных фактов она знакомит с более чем 20 биологическими видами, чье влияние на планету оказалось ключевым: от косаток и неандертальцев до кораллов и трилобитов. Повествование начинается в 2150 году, где искусственный интеллект и марсианские роботы расследуют причины гибели человечества в 2100 году. Отсюда мы переносимся в прошлое. Косатки рассказывают о современной жизни на Земле и глобальном изменении климата. Последние неандертальцы повествуют о тайне своего исчезновения 40 000 лет назад. Большая белая акула, единственная, пережившая четыре великих вымирания, делится секретом выживания длиной в 400 миллионов лет. И наконец, Луна и Мировой океан свидетельствуют об эпической истории возникновения Земли и Жизни.

Имел честь, и почти уникальную возможность, для простого миноритария,  совершить небольшое путешествие на вертолете, на настоящую буровую установку, которая находится в Балтийском море и ищет нефть.

Насколько предвзят искусственный интеллект? Принято ругать нейросети за трансляцию стереотипов человеческого мышления, которые были подсмотрены в датасетах предобучения. На деле ИИ куда более аккуратен, чем можно ожидать.

Хороший пример — генерация фотографий бабочек. Как правило, дизайнеры-люди очень любят изображать бабочек в мёртвом виде. Дело в том, что энтомологи руководствуются строгими визуальными стандартами: вид сверху, расправленные на 180° крылья, чистый фон, симметрия.

Речь про следующее: передние крылья ставят так, чтобы их задняя кромка была перпендикулярна оси тела. Так образец проще сравнивать по рисунку жилок и пятен. Именно в таком виде бабочки лежат в энтомологических рамках и попадают в каталоги, атласы и на фотостоки. Живая, не задушенная пара́ми этилацетата бабочка так не сидит — ей просто неудобно.

Нужно ли ожидать, что этому стереотипу подвержен ИИ?

В 2004 году российский кристаллограф Артем Оганов применил принципы дарвиновской эволюции к поиску новых кристаллических структур. Его алгоритм USPEX позволил предсказывать устойчивые соединения без экспериментов — просто вычисляя, какие структуры «выживут» при заданных условиях. За 20 лет этот подход привел к открытию сверхпроводников, работающих при −23 °C, «невозможных» солей вроде NaCl₇, которые существуют только при экстремальных давлениях, и даже помог объяснить происхождение земных океанов через древние гидросиликаты.

История о том, как эволюционные алгоритмы изменили подход к созданию новых материалов — от случайных открытий к целенаправленному дизайну.

Здравствуйте, дорогие друзья! Иногда в голову приходят интересные идеи. Например, можно ли свести уравнение Шрёдингера к чему‑то другому, уже известному нам? Оказалось — да!

И вариантов таких преобразований безумно много, но сегодня мы остановимся на одном конкретном. Звучит безумно, но оказывается, уравнение Шрёдингера эквивалентно уравнению Навье‑Стокса. И сейчас вы увидите, как перейти от одного к другому.

• Датское исследование показывает, что чрезмерная худоба может быть опаснее, чем лишний вес

• Инженеры создали мини-микроскоп для визуализации мозга в реальном времени

• Исследование показывает, что глазные капли могут заменить очки или хирургическое лечение дальнозоркости

• В большинстве стран снизилась смертность от хронических заболеваний

• Новый инструмент искусственного интеллекта может предсказать риск развития более 1000 заболеваний у человека, утверждают эксперты

Команда российских ученых, работающих в МФТИ, Иннополисе и Сколково, совершила научный прорыв в области генеративного моделирования — создании новых изображений, похожих на настоящие фотографии или рисунки. Они разработали новый метод, который значительно ускоряет и упрощает процесс генерации в теории и на практике. Их результаты опубликованы в материалах конференции NeurIPS 2024.

 В ранних моделях, основанных на сопоставлении потоков, «река» часто имела извилистые русла, а «путешествие» частиц было долгим и сложным. Это приводило к замедлению процесса генерации новых данных. Поэтому ученые искали способы сделать траектории потока максимально прямыми.

Существующие подходы к выпрямлению траекторий имели свои недостатки. Некоторые методы были итеративными, то есть многократно повторяли процесс улучшения «прямоты», накапливая при этом ошибки. Другие методы основывались на упрощенных приближениях, которые не гарантировали нужного результата.

Новый метод оптимального сопоставления потоков, представленный на конференции NeurIPS 2024, решает эти проблемы.