Category: животные

Category was added automatically. Read all entries about "животные".

Информационно-развлекательный портал

Информационно-развлекательный портал: http://luckyea.ucoz.ru/

Добро пожаловать в мой блог!

Посмотрев на метки вы можете понять о чем я пишу в этом блоге.

Мои страницы:
Twitter
Facebook
Добавляйтесь!

Содержание блога:
2014 год (по темам)
2015 год
январь
февраль
март
апрель
май
июнь
июль

Спортивные трансляции в режиме онлайн вы можете увидеть здесь: http://luckyea77.livejournal.com/175626.html
В этой записи много ссылок на сайты, ведущие прямые трансляции по разным видам спорта, а также этот пост содержит более 20ти спортивных каналов.

Записи со ссылками на посты с лекциями и уроками в этом блоге: http://luckyea77.livejournal.com/714447.html

При написании статей в данном блоге используются только общедоступные открытые источники информации в сети интернет. Источниками информации служат следующие ресурсы: hi-news.ru, hightech.fm, forbes.ru, rb.ru, naked-science.ru, nplus1.ru, popmech.ru, wikipedia.org, youtube.com, rambler.ru, yandex.ru, mail.ru, rbk.ru, autostat.ru, riarating.ru, livejournal.com, vestifinance.ru, renen.ru, altenergiya.ru, kot.sh, vedomosti.ru, elektrovesti.net, energosovet.ru, ffin.ru, 2045.ru, alternativenergy.ru, futurenow.ru, knowrealty.ru, aif.ru, secretmag.ru, womanonly.ru, 3dnews.ru, greenevolution.ru, dmrealty.ru, nature-time.ru, dailytechinfo.org, svpressa.ru, pskovstroyka.ru, sport-express.ru, kinopoisk.ru, rg.ru, hightech.plus, tadviser.ru, ntinews.ru, asi.ru, data-economy.ru, futurerussia.gov.ru

Моя точка зрения может не совпадать с авторами видео, изображений, статей, интервью и комментариев к записям. Я не несу ответственности за мнения, высказанные в комментариях читателей.





Мой френдмарафон: http://luckyea77.livejournal.com/151094.html

Самые популярные метки моего блога:
Технологии3D-принтерЭлектроэнергия
РоссияМирБокс
РоботМедицинаЗарплата
АвтоБудущееРейтинг
ФутболИскусственный интеллект
ЭкономикаКомпьютерная игра
ИнтернетВиртуальная реальность
МузыкаФильмПрограммирование



Смотрите также:
Обучение программированию онлайн
Интерактивные курсы веб-программирования (19 бесплатных курсов)



Рассказать друзьям или разместить в своём блоге:
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…

ИИ Google научился ходить, наблюдая за собаками



Робопсы, выполняющие сложные задачи, могут работать курьерами или помогать комплектовать заказы на складах, но сначала им нужно стать более ловкими. Специалисты Google рассказали в блоге о новой ИИ-системе, которая учится у настоящих собак.

Запрограммировать робота двигаться как настоящая живая собака довольно сложно, и ученые из Google решили пойти другим путем: они прикрепили к ней датчики и записали все нюансы с помощью технологии захвата движения. Затем они использовали эти данные для того, чтобы смоделировать бег пса, прыжки, повороты, шаги в сторону и даже собачий танец, пишет Venture Beat.

На следующем этапе они перенесли полученные модели на робота Laikago. При помощи обучения с подкреплением он начал тренироваться двигаться точно так же, как живой прототип, не теряя равновесия и правильно распределяя свой вес. Наконец, исследователи смогли перенести финальный управляющий алгоритм в самого робота.

Разработчикам удалось добиться внятных результатов на основании всего восьми минут реального видео и после приблизительно 50 попыток. Более того, они продемонстрировали, что Laikago в состоянии изучить какой-нибудь трюк, не только имитируя движения настоящей собаки, но и повторив последовательность, которую задали программисты через анимированную модель.

Ученые стерли память мухе-дрозофиле



Исследователи из Японии стерли память мухе-дрозофиле, на несколько дней оставив насекомое в темноте. В будущем этот метод может помочь людям избавиться от травмирующих воспоминаний.

Ученые из Токийского университета обнаружили, что мухи-дрозофилы теряют часть долговременной памяти о травмирующем событии при длительном нахождении в темноте. Это первое подтверждение того, что свет играет важную роль в поддержании памяти насекомых. Команда также смогла определить конкретный молекулярный механизм, ответственный за этот эффект. Ученые заявили, что в других условиях долгосрочную память трудно стереть, но эта работа может привести к новым методам лечения.

Исследователи объяснили, что особенно шокирующее событие может быть консолидировано в долгосрочной памяти, в результате чего синтезируются новые белки и изменяются нейронные цепи в мозге. Такие воспоминания могут быть разрушительными, вызывая посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР). Однако, с физиологической точки зрения, сохранение памяти — это активный процесс, который требует постоянной клеточной перестройки и обновления организма.
Collapse )

Собаки способны обнаруживать добычу по температуре их тела

Многие хищные животные для обнаружения добычи используют сразу несколько органов чувств. Гремучие змеи, например, распознают потенциальных жертв не только при помощи глаз, но и с использованием парочки чувствительных к температуре ямок на голове. Используя свои холодные органы чувств, змеи могут легко уловить инфракрасное излучение, которое исходит практически от всех теплокровных животных. Если верить результатам проведенного венгерскими учеными исследования, таким же образом других животных могут чувствовать и собаки.


Собачий нос оказался сложнее, чем считалось ранее

По данным научного журнала Scientific Reports, для этого они используют чувствительный участок кожи на кончике носа, который известен как ринарий. Такой орган чувств есть у многих млекопитающих, но у собак он холоднее, чем у всех остальных. Благодаря низкой температуре ринария, собаки могут легче улавливать инфракрасное излучение от других животных и предметов, потому что температура собственных рецепторов не создает «тепловой шум».

Холодный нос собаки говорит о том, что она полностью здорова. Если же температура ринария повышена, значит, собака больна и не может ощущать окружающие объекты так же хорошо, как обычно. Но проверяют здоровье собак по температуре носа только когда они активны, потому что во время сна нос может быть теплым и это нормально
Насколько чувствителен собачий нос?


Чтобы доказать, что собаки способны чувствовать температуру окружающих предметов при помощи носа, профессор Анна Балинт и ее коллеги из Венгрии и Швеции провели эксперимент. Они взяли две игрушки размерами около 10 сантиметров, одна из которых была комнатной температуры, а другая — нагрета на 12 градусов Цельсия выше. Объекты были поставлены на расстояние около 1,5 метров от собак, потому что считается, что на таком расстоянии не слишком развитое зрение животных не может четко видеть предметы. У испытуемых остался только один способ распознать игрушку, при помощи чувствительных к теплоте рецепторов на носу.
Collapse )

Созданы насекомые-киборги, способные искать взрывчатые вещества

Сегодня обнаружением наземных мин, бомб и других взрывчатых устройств занимаются солдаты-саперы или специально обученные собаки. Однако каждый раз они рискуют своими жизнями, поэтому ученые пытаются разработать новые способы обнаружения взрывчаток, а для их обезвреживания используются роботы. Недавно американским ученым удалось внедрить в мозги саранчи электроды и превратить их в киборгов, способных учуять содержащиеся во взрывчатых устройствах вещества. Точность их обнаружения составляет внушительные 80%, только вот в созданной технологии есть несколько значительных минусов. Причем никому неизвестно, смогут ученые их устранить.


Так выглядит саранча для обнаружения взрывчаток

О том, как американским ученым удалось превратить саранчу в киборгов, было рассказано в научном журнале New Scientist. Исследователям было известно, что когда на рецепторы усиков саранчи попадают различные вещества, в их мозгах активируются совершенно разные участки. Они предположили, что если в голову американской саранчи (Schistocerca americana) вживить электроды для улавливания реакции на различные запахи, они смогут распознавать наличие в воздухе частиц взрывчатых веществ. Чтобы проверить свое предположение, исследователи провели эксперимент.

Насекомые умеют находить взрывчатку

Как и говорилось выше, ученые вживили в мозги саранчи электроды для улавливания электрической активности нейронов в ответ на запахи. Электроды были протянуты к закрепленному на спине насекомых устройству для усиления поступающих сигналов. Затем усики насекомых-киборгов были подвергнуты воздействию частиц различных взрывчатых веществ. Таким способом ученые выяснили, какие именно области мозга активируются при запахи тех или иных химических соединений.

На втором этапе исследования насекомых возили по комнатам, воздух в которых был насыщен частицами разных взрывчатых веществ. По расчетам ученых, каждое отдельное насекомое распознавало вид веществ с 60% точностью, а при использовании нескольких насекомых точность повышалась до 80%. Это весьма неплохие результаты, только вот из-за нескольких недостатков технологии насекомые-киборги не могут использоваться в качестве саперов.
Collapse )

Ученые научились управлять движениями медуз. Но зачем это нужно?

Сегодня человечество успешно изучает космос при помощи спутников и телескопов, но с разведкой глубин морей и океанов дела у нас обстоят гораздо хуже. Все дело в том, что под водой на управляемые извне устройства оказывается очень большое давление, поэтому их производство стоит очень немалых денег. Однако, чтобы изучать состав воды и другие особенности тех или иных областей Мирового океана, некоторые исследователи цепляют датчики на тела дельфинов и китов. Благодаря этому они могут узнать много чего интересного о разных областях морей и океанов, однако порой водные обитатели плывут совсем не туда, куда следовало бы. В связи с этим ученые из Стэнфордского университета (США) решили оснащать датчиками крошечных медуз, движениями которых можно управлять при помощи электрических импульсов. Звучит интересно, не так ли?


Медузы помогут ученым изучать океаны

По данным научного журнала Science Advances, медузы были выбраны учеными неспроста. Дело в том, что они являются довольно примитивными существами и, по мнению ученых, оснащать их тела электроникой гораздо гуманнее, чем мучить китов и дельфинов. К тому же, в отличие от других водных обитателей, медузы не чувствуют боли и их мышцами можно легко управлять при помощи электрических импульсов. По словам руководителей научной работы Джона Дабири и Николь Сюй, при помощи электродов они смогли не только менять направление движения медуз, но и значительно увеличить их скорость.

Можно ли управлять животными?

Так как у медуз нет болевых рецепторов, исследователям пришлось подавать электрические разряды прямо в их мышцы. При помощи небольших управляющих модулей они попеременно активировали разные группы электродов и тем самым заставляли сокращаться определенные группы мышц. Спустя некоторое время они поняли, какие именно мускулы нужно задействовать для приведения медуз в движение и осознали, что при электрической стимуляции медузы движутся гораздо быстрее, чем обычно.

У исследователей возник вопрос — почему эти создания двигаются так медленно, если это далеко не предел их возможностей? На данный момент точного ответа на этот вопрос нет, но есть весьма интересное предположение. Ученые считают, что медузы не развивают максимально возможную скорость, так как у них попросту нет для этого веской причины. Они всегда прекрасно себя чувствуют, потому что на большой глубине у них практически нет врагов, а пищи у них хоть отбавляй.
Collapse )

Генетически модифицированную моль выпустили в природу



В США впервые выпустили в природу генетически модифицированную капустную моль. Так исследователи хотят снизить количество вреда, которое насекомые ежегодно наносят урожаю.

Ученые объяснили, почему они выбрали именно капустную моль. По их словам, это один из основных вредителей сельскохозяйственных культур в мире. Личинки насекомых питаются листьями капусты, брокколи и рапса. Бороться с ними с помощью пестицидов сложно, так как они легко к ним приспосабливаются. Министерство сельского хозяйства США оценивает ущерб, причиняемый капустной молью, в 5 млрд долларов в год.

Чтобы снизить количество вреда, исследователи добавили насекомому два новых гена. Один из них включается только в потомстве самцов и приводит к смерти новорожденных самок. Исследователи отметили, что ген передается по мужской линии, то есть самцы не смогут иметь потомство женского пола. Другой ген помогает идентифицировать моль в природе. Ученые уверены, что это поможет контролировать популяцию насекомых.

Исследователи подсчитали, что поскольку половина потомства ГМО-самцов погибает в каждом поколении, то летальный ген исчезнет через несколько поколений. Для подавления популяции насекомых потребуется постоянный выпуск в природу новых модифицированных особей.

Ученые планируют получить разрешение на продажу модифицированной моли фермерам в США. Они будут использовать ту же технологию для борьбы с другими вредителями. Компания одновременно продолжает эксперименты, но не на территории США.

Полимерная трубка с белками восстанавливает поврежденные нервы лучше трансплантации



Эксперименты с обезьянами продемонстрировали, что за год новая методика восстановила моторную функцию на 78% — это в полтора-два раза лучше результатов трансплантации. Исследователи уже планируют клинические испытания на людях.

Миллионы людей по всему миру страдают от повреждений периферийных нервов в результате ранений, автомобильных аварий и хронических болезней. Небольшие разрывы могут восстанавливаться самостоятельно, однако более серьезные требуют хирургического вмешательства, например, трансплантации. К сожалению, даже оно восстанавливает чувствительность и двигательную способность всего на 40-60%.

Исследователи из Питтсбургского университета, о работе которых рассказывает Eurek Alert, предложили более эффективную методику восстановления нервов. Они разработали пористую полимерную трубку — «проводник» для регенерирующих нервных волокон.

В трубку можно встроить различные лекарства, которые высвобождаются в течение нескольких месяцев по мере ее разложения. В данном случае это были белки, стимулирующие рост нервных клеток. Они заставляли нервные волокна восстанавливаться, а трубка направляла этот рост.

Методику проверили на обезьянах с пятисантиметровым разрывом нервов в районе предплечья, сделавшим их большие пальцы нечувствительными. Исследователи сравнили, насколько хорошо способствуют регенерации разные методики — внедрение полимерной трубки с белками и трансплантация нерва. Кроме того, животным из контрольной группы ввели в нервные волокна пустую трубку, не содержащую лекарств.

Спустя год оказалось, что внедрение трубки с белками восстановило разрыв и вернуло подвижность большого пальца на уровне 78% от изначальной.

Это значит, что методика не менее эффективна, чем трансплантация. А в некоторых аспектах, например, в восстановлении нервной проводимости и регенерации шванновских клеток, полимерная трубка даже лучше.

После многообещающих испытаний на обезьянах команда планирует протестировать свой подход на людях. Исследователи уже ведут соответствующие переговоры с FDA.

Производство еды из воздуха, воды и электричества запустят к 2022 году



Финский стартап запустит искусственное производство протеина к 2022 году. По предварительным подсчетам, один килограмм порошка настолько насыщен, что он может обеспечить 7-10 людям их суточную норму нужных веществ.

Финские ученые из компании Solar Food, производящие белок «из воздуха», заявили, что запустят его массовое производство в 2022 году. При этом они уверены, что в течение десятилетия их продукт будет конкурировать с соей по цене. Они производят его из почвенных бактерий, которые питаются водородом, отделяемым от воды электричеством. Ученые говорят, что если электричество производится с помощью солнца и ветра, то пищу можно выращивать с практически нулевым выбросом парниковых газов.

Исследователи при помощи электричества разбивает молекулы водяного пара — так образуется водород. Углекислый газ становится источником углерода, а вместе результаты этой реакции позволяют размножаться бактериям, полученным из почвы — в итоге получается вещество, насыщенное белками, жирами и углеводами.

Пока компания не запускала массовое производство даже в экспериментальном режиме, а их мощностей хватает на создание одного килограмма порошка. Его состав состоит из 50-60% белка, 5-10% жиров и 20-25% углеводов.

По предварительным подсчетам, один килограмм порошка настолько насыщен, что он может обеспечить 7-10 людям суточную норму белка. Исследователи считают, что к 2035 году белки, полученные в результате точного брожения, будут примерно в 10 раз дешевле животных белков.

Скорость развития ИИ опережает закон Мура

В конце декабря 2019 года Стэнфордский университет обнародовал результаты исследования, согласно которому вычислительная мощность искусственного интеллекта уже более семи лет опережает закон Мура.

Этот закон гласит, что скорость процессора удваивается каждые 18 месяцев, а значит, разработчики могут ожидать удвоения производительности приложений в эти сроки при той же стоимости оборудования. Но отчет группы исследователей из Стэнфордского университета, подготовленный в сотрудничестве с McKinsey & Company, Google, PwC, OpenAI, Genpact и AI21Labs, показал, что вычислительная мощность ИИ растет быстрее, чем мощность традиционных процессоров. Переломным моментом, когда скорость развития искусственного интеллекта стала опережать закон Мура, оказался 2012 год.


Стэнфордский университет обнародовал результаты исследования, согласно которому вычислительная мощность искусственного интеллекта уже более семи лет опережает закон Мура

Исследователи изучали, как алгоритмы ИИ улучшались с течением времени, отслеживая прогресс программы идентификации изображений ImageNet. Учитывая, что методы классификации изображений в значительной степени основаны на контролируемых методах машинного обучения, авторы отчета рассмотрели, сколько времени требуется для обучения модели ИИ и связанные с этим затраты.

Исследование показало, что за 18 месяцев время, необходимое для обучения сети на облачной инфраструктуре, сократилось с трех часов в октябре 2017 года до 88 секунд в июле 2019 года. Авторы отчета использовали модель ResNet, чтобы оценить, сколько времени требуется алгоритмам классификации изображений для достижения высокого уровня точности.

В октябре 2017 года для достижения точности выше 93% требовалось 13 дней обучения, что обходилось разработчикам в $2323. Последний эталонный тест, доступный на платформе Stanford DAWNBench в сентябре 2018 года с точностью классификации изображений чуть выше 93%, стоил чуть более $12.