February 18th, 2020

Инженеры научились генерировать электричество из воздуха



Ученые из MIT создали технологию получения электричества из воздуха. В основе метода лежит реакция с участием природного белка, который позволяет получать электричество из влаги, содержащейся в воздухе. Исследование опубликовано в журнале Nature.

Устройство, разработанное инженером Цзюня Яо и микробиологом Дереком Ловли, получило название Air-gen, или пневматический генератор с электропроводящими белковыми нанопроволоками.

Главной действующей силой устройства является белок Geobacter, из которого исследователи создали тонкие нанопровода толщиной менее 10 микрон. Провода собраны в пленку таким образом, что электрический ток генерируется водяным паром, естественно присутствующим в атмосфере.

Мы буквально производим электричество из воздуха. Air-gen генерирует чистую энергию 24/7. Это самое удивительное и захватывающее применение белковых нанопроводов в истории науки.
Цзюня Яо, соавтор исследования


По словам авторов разработки, устройство может генерировать электроэнергию даже в районах с чрезвычайно низкой влажностью, таких как пустыня Сахара. В работе говорится, что Air-gen обладает значительными преимуществами по сравнению с другими видами возобновляемой энергии, в том числе солнечной и ветровой, поскольку не требует солнечного света или ветра и работает даже в помещении.

promo luckyea77 june 21, 2015 20:04 30
Buy for 10 tokens
В этой записи я буду давать ссылки на посты с лекциями и уроками в этом блоге: Учебные материалы и тесты: 11 ресурсов для бесплатного образования Проект "Лучшие кадры лучшей страны" Онлайн-курсы по высоким технологиям и инновациям Дистанционное образование в России (среднее профессиональное…

Шведская нейросеть сама выявила гены, связанные с болезнями



Шведские ученые доказали, что алгоритм может самостоятельно находить закономерности в больших массивах данных об экспрессии генов и выделять те из них, которые связаны с различными заболеваниями. Удивительно в их эксперименте то, что нейросеть сделала правильные выводы, получив на входе неразмеченные данные.

Алгоритмы, построенные по принципу нейросетей, активно применяются во многих сферах, например, для распознавания изображений и текстов. Однако в биологических исследованиях они пока используются не слишком часто, отмечает Science Daily.

Специалисты из Линчепингского университета (Швеция) решили оценить потенциал нейросетей для поиска генов, связанных с различными болезнями. Они скормили алгоритму базу данных об экспрессии 20 000 генов, полученную на основе образцов различных людей.

Важно отметить, что информация не была отсортирована, то есть исследователи не маркировали, какие модели происходят от людей с заболеваниями, а какие — от здоровых.

Эксперимент подтвердил, что алгоритм способен использовать данные об экспрессии генов, чтобы выявить связанные с болезнью варианты. Возможно, некоторые из найденных закономерностей неизвестны науке — это только предстоит проверить.

Использование нейросетей часто критикуют, поскольку невозможно сказать, какими принципами руководствуется алгоритм. Шведские ученые отчасти смогли понять, как работает их нейросеть. На одном из уровней она анализировала взаимодействия между различными белками, а на другом — между клетками. Интересно, что распределение информации происходило автоматически.

Авторы разработки надеются, что она найдет применение в медицине. Например, нейросеть могла бы подсказать, какое лекарством лучше всего подходит для определенной группы пациентов.

Алгоритм удаляет людей с видео в реальном времени



Программа представляет собой код для браузера, воспользоваться которым может любой желающий. Пока алгоритм допускает ошибки, однако для онлайн-инструмента его результаты выглядят весьма достойными. Это первая подобная программа, работающая в режиме реального времени.

На веб-сервиса GitHub появился код для браузера, который позволяет удалять людей из видео в режиме реального времени. Алгоритм распознает структуру фона и на ее основе достраивает недостающие куски изображения, которые раньше занимала человеческая фигура.

Для разработки кода использовалась система машинного обучения TensorFlow.js. Запустить ее в браузере можно с помощью JavaScript.

Автор кода отмечает, что его разработка — эксперимент, так что она не всегда справляется с задачами идеально. Действительно, на представленном образце видео хорошо заметны многочисленные артефакты. Тем не менее, для онлайн-инструмента алгоритм выглядит весьма достойно.
Collapse )

Продажи умных колонок установили новый рекорд в 2019 году



Strategy Analytics опубликовала отчет о состоянии рынка умных колонок. Согласно ему, в прошлом году продажи подобных устройств достигли рекордного уровня в 146,9 млн штук. По сравнению с 2018 годом рост составил 70%. Четверть рынка по-прежнему контролирует Amazon.

Наиболее удачным выдался четвертый квартал, когда по всему миру было продано 55,7 млн устройств — самый высокий показатель за всю историю. Аналитики связывают это с хорошими продажами в Европе и США в преддверии рождественских и новогодних праздников, а также появлением новых устройств с улучшенными функциям.

Как отмечает TechCrunch, самой популярной в мире моделью остается Amazon Echo. На нее в 2019 году пришлось 26,2% продаж умных колонок. Тем не менее, еще год назад доля Amazon на рынке составляла 33,7%. Снизилась доля на этом рынке и Google — с 25,9% до 20,3%, в то время как Apple осталась на шестом месте с долей в 4,7%. Конкуренцию американским технологическим гигантам составили китайские производители Baidu, Alibaba и Xiaomi.

Впрочем, в европейских странах, а также в США и Канаде положение умных колонок Amazon и Google выглядит более устойчивым. Здесь на их долю пришлось три четверти продаж.

Хотя начало 2020 года оказалось омрачено эпидемией Covid-19, что внесло коррективы в график производства многих популярных гаджетов, эксперты Strategy Analytics ожидают в этом году новых рекордов продаж умных колонок. Популярность устройства растет и рынок пока еще далек от насыщения.

Прорывная технология визуализации рака поклеточно следит за его развитием



Новая технология визуализации раковых клеток разработана учеными из Университетского колледжа Лондона. Их метод позволяет проанализировать индивидуальное поведение миллионов различных клеток рака, а также взаимодействие опухоли со своим микроокружением, пишет EurekAlert. Теперь ученые впервые смогут намного реалистичнее прогнозировать исход лечения у каждого пациента.

Открытие дает новое понимание того, как злокачественные клетки посылают сигналы здоровым и распространяются метастазами по организму.

Наблюдения показали, что раковые клетки имитируют сигналы роста, которые обычно посылаются между клетками в здоровых тканях.

«В здоровых тканях сигналы из микроокружения строго контролируются, поэтому они (ткани) не развиваются слишком быстро. При раке на процесс влияют мутации, которые имитируют сигналы микроокружения и позволяют опухоли расти бесконтрольно», — объяснил соавтор исследования Крис Тейп.
Collapse )