September 7th, 2020

Физики БАК создали материю из света



Большой адронный коллайдер работает в соответствии со знаменитой формулой Альберта Эйнштейна E = mc2, преобразуя материю в энергию, а затем обратно, уже в другую форму материи. Но в редких случаях он может пропускать первую фазу и сталкивать чистую энергию — в форме электромагнитных волн.

В прошлом году, во время эксперимента ATLAS физики, работающие с Большим адронным коллайдером, наблюдали два фотона, которые отскакивали друг от друга и создавали два новых фотона. В этом году они пошли еще дальше и открыли, что фотоны могут трансформироваться в нечто еще более интересное — W-бозоны, элементарные частицы, переносчики слабого взаимодействия, пишет Phys.org.

Новейшее исследование не просто иллюстрирует центральную идею, управляющую процессами внутри БАК — что энергия и материя две стороны одной медали. Оно также подтверждает, что при достаточно высоких энергиях силы, которые кажутся в повседневной жизни разделенными — электромагнетизм и слабое взаимодействие — объединяются.
Collapse )
promo luckyea77 june 19, 23:05 11
Buy for 10 tokens
Часть 1 Часть 2 Часть 3 Часть 4 Часть 5 Март 2018 года Индустриализация стала основным инструментом достижения экономического богатства стран, начиная с появления прядильных машин в конце XVIII века; при смене технологических укладов менялись местами мировые промышленные лидеры. Какой…

Открыт способ хранить информацию в кубитах в тысячи раз дольше



Международная команда ученых повысила время памяти квантовых битов — или кубитов — до 10 миллисекунд, объединив орбитальное движение и вращение внутри атома. Такое достижение может иметь большое значение для информационных технологий, открывая возможность создания более эффективных квантовых компьютеров.

Кубиты, которые кодируются спиновым или орбитальным движением зараженной частицы, обладают большими преимуществами для разработчиков квантовых компьютеров. Для того чтобы воспользоваться плюсами этих кубитов, группа ученых под руководством Такаши Кобаяши из Университета Тохоку (Япония) использовала «дырки» экзотических частиц в кремнии для определения кубита, поскольку орбитальное движение и спин дырок в кремнии связаны, пишет Science Daily.

Спин-орбитальные кубиты, закодированные дырками, особенно чувствительны к электрическим полям, которые позволяют быстрее управлять или и наращивать размеры квантовых компьютеров. Однако кубиты восприимчивы к электрическим помехам, что снижает их период когерентности.

«В этой работе мы изменили чувствительность к электрическому полю спин-орибитального кубита, вытянув кристалл как резиновую ленту, — сказал Кобаяши. — Это механическое воздействие на спин-орбитальный кубит позволяет нам значимо увеличить время когерентности, сохраняя при этом умеренную электрическую чувствительность, для того чтобы контролировать спин-орбитальный кубит».

Результат исследования открывает путь к разработке систем искусственного интеллекта и улучшения функциональности и масштабируемости спиновых квантовых технологий.

Гэри Гроссман: «Мы входим в серую зону между узким и универсальным ИИ»



Постепенно индустрия ИТ дошла до той стадии развития, когда вышла за рамки ограничений узкого, предназначенного для выполнения одной задачи искусственного интеллекта, и вошла на промежуточную территорию, которая граничит с универсальным ИИ. В этом убежден Гэри Гроссман, вице-президент по ИИ в международной коммуникационной фирме Edelman.

Сегодня все, что научились делать алгоритмы машинного обучения, лежит в области узкого ИИ. Какие бы сложные задачи они ни выполняли — от обнаружения биржевого мошенничества и раковых опухолей до управления истребителями — каждый из них имеет перед собой только одну цель. Из этого следует несколько выводов: такие алгоритмы нельзя использовать для чего-то другого; все, чему научился один алгоритм, нельзя передать другому, если он выполняет другую задачу. К примеру, AlphaGo, победивший чемпиона мира по го, не смог бы играть в другие, намного более простые игры, пишет Гэри Гроссман в колонке на VentureBeat.

Многие современные ИИ используют модели глубокого обучения. Эти нейросети, построенные по принципу мозга человека, работают на графических процессорах, выполняющих параллельно сотни тысяч операций. Многочисленные слои нейросетей имитируют синапсы мозга и отражают число параметров, которые ИИ должен обработать. Большие нейросети сегодня могут иметь до 10 млрд параметров. Информация обрабатывается от слоя к слою, постепенно становясь все более точной.

Хотя наращивать число слоев и ускорять вычисления еще возможно, этот процесс быстро приближается к пределу вычислительной мощности и потребления энергии. Эти ограничения могут вызвать еще одну «зиму ИИ», когда ожидания оказались завышенными и не оправдали инвестиций. Такое уже происходило в истории ИИ дважды, в 1980-х и 1990-х, и каждый раз потребовались годы, чтобы дождаться «оттепели».
Collapse )

Россия оказалась в конце рейтинга развитых стран по готовности к внедрению электромобилей



Россия хуже всех развитых стран подготовлена к использованию электромобилей, пишут «Ведомости» со ссылкой на рейтинг компании KPMG.

В рейтинге компании KPMG из 25 государств (12 ведущих европейских экономик, включая Россию, семь азиатских, четыре американских, Австралия и Новая Зеландия) по индексу готовности Россия заняла 23-е место с 1,8 баллом.

Баллы выдавались по нескольким критериям: парк электромобилей, его отношение к общему автопарку, инвестиции страны в разработку электромобилей, наличие электрозаправок и готовность граждан покупать более дорогие электромобили. Максимальные 10 баллов не набрал никто. Больше всего набрали Нидерланды (7,9) и Норвегия (7,4).

При этом лидерами по количеству электромобилей в стране стали Китай с 3,5 млн машин и США с 1,5 млн. В России насчитали всего около тысячи электромобилей. А это значит, что их доля в общем количестве автомобилей близится к нулю. Также в России делаются очень маленькие инвестиции в электромобили.

При этом агентство «Автостат» насчитывает в России почти 8 тыс. электромобилей. Разница объясняет тем, что KPMG считает только официальный импорт производителя, а «Автостат» — количество машин, зарегистрированных в МВД.

Создан способ остановить рост резистентности к антибиотикам в окружающей среде



Многие животные получают антибиотики, защищающие от бактериальных заболеваний. Но со временем антибиотики приводят к тому, что бактерии развиваются и учатся им сопротивляться. Эти резистентные к антибиотикам бактерии, в свою очередь, могут передавать гены, ответственные за эту устойчивость, другим видам бактерий, что в конечном итоге снижает эффективность лекарств. Когда навоз домашнего скота, обработанный антибиотиками, применяется в качестве удобрения, гены устойчивости к антибиотикам могут проникать в почву и, после выпадения осадков, стекать в реки и другие водоемы, способствуя их распространению. Ученые выяснили, как можно минимизировать этот процесс. Результаты исследования публикует журнал Environmental Science & Technology.

Исследовательская группа во главе с Сюй Ли из Небраски провела эксперименты по оценке минимального расстояния между полем, покрытым удобрениями из навоза, и поверхностными водами. Ученых интересовало расстояние, которое могло бы предотвратить сток антибиотиков и генов устойчивости к антибиотикам. Эксперты обнаружили, что уровни всех трех антибиотиков, а также семи из 10 генов устойчивости существенно снижались по мере увеличения расстояния от места загрязнения.

Ученые пришли к выводу, что поддержание расстояния от 34 до 67 метров ограничит загрязнение стока через поле, богатое глинистыми почвами.

Поскольку это рекомендуемое расстояние зависит от экспериментальной площадки, команда рекомендовала провести аналогичные эксперименты с различными полевыми условиями, типами почвы , склонами и количеством осадков, чтобы отрегулировать подходящие расстояния в другом месте.