Новый сорт помидоров можно выращивать в космосе

Новый сорт генетически модифицированных помидоров можно выращивать в космосе. Их создали исследователи из лаборатории Колд-Спринг-Харбор в США.

Ученые из лаборатории Колд-Спринг-Харбор вывели новый сорт генно-модифицированных помидоров, которые растут в виде букета. Их особенность в том, что они могут расти в неблагоприятных условиях — от города до космического пространства. Подробности исследования можно прочитать в журнале Nature Biotechnology.

Основная цель ученых — создать более широкий ассортимент культур, которые можно выращивать в городских условиях или в других местах, непригодных для большинства растений. Для этого они изменили функции двух генов — SP5G и SP. Их активация заставляет растение плодоносить намного раньше — уже через 40 дней. При этом стебли помидора напоминают букет цветов.

Ученые отметили, что в начале 2019 года Межправительственная группа экспертов ООН по изменению климата (МГЭИК) предупредила, что более 500 млн человек живут на землях, уже деградировавших в результате обезлесения, изменения погодных условий и чрезмерного использования жизнеспособных пахотных земель. Исследователи пытаются решить эту проблему, создав растения, которые намного более выносливы и могут плодоносить даже в этих условиях.

Кроме того, сорт можно выращивать в космосе во время долгосрочных миссий. «Специалисты из НАСА уже заинтересовались нашей разработкой», — отметил профессор лаборатории в Колд Спринг Харбор Зак Липман.

https://oko-planet.su/

Каждый из них играл за человечество: история противостояний людей с искусственным интеллектом

​Зрители на матче Гарри Каспарова против компьютера Фото Стэна Хонды, AFP, Getty Images

 

В разработки в области искусственного интеллекта сегодня вкладываются в разных сферах деятельности – от digital-гигантов до относительно небольших B2B-компаний. Все они стремятся автоматизировать и оптимизировать процессы. По оценкам Markets and Markets, к 2025 году объём рынка ИИ достигнет 191 миллиарда долларов. Для сравнения — в 2018 году рынок оценивался в 21,5 миллиарда долларов.

Среди тех, кто инвестирует в искусственный интеллект, есть хорошо известные мировые бренды: Google, Facebook, Microsoft, Amazon, Intel, Apple. Они занимаются созданием программ и устройств, которые оценивают «среду» или массив данных и предпринимают действия, максимизируя шанс на успех или достижение цели. В широком смысле ИИ учится и решает проблемы. Конечной целью является интеллект человеческого уровня, но даже самые передовые разработки ещё далеки от создания столь сложного ИИ.

Один из способов проверить совершенство ИИ – противопоставить его человеку. Устроить матч, попросив профессионального игрока топ-уровня сыграть против машины. С годами сложность игр, на которых тестируют интеллект, повышается. Вначале матчи «компьютер vs человек» проводились в шахматах, вскоре разработчики перешли на го.

​Мониторы на матче DeepMind против Ли Седоля. Фото Юнг Йон-Же, AFP, Getty Image

Сейчас компьютер уже легко обыгрывает сильнейших гроссмейстеров мира, а в конце ноября чемпион по го Ли Седоль объявил об уходе из спорта из-за превосходства искусственного интеллекта. Новый бенчмарк для ИИ – покер и киберспорт.

«Решающий бой мозга» Гарри Каспарова

Компьютеры играют против людей в шахматы с конца пятидесятых. Первого гроссмейстера мирового уровня искусственный интеллект победил в 1989 году. С тех пор ИИ развился настолько, что даже мобильные приложения способны обыграть чемпионов мира – в 2009 году HTC Touch HD выиграл шахматный турнир, обрабатывая в секунду не больше 20 тысяч возможных позиций.

Самой яркой вехой противостояния компьютеров и шахматистов считается 1997 год, когда компьютер впервые обыграл чемпиона мира по шахматам в матче из 6 партий. В историю вошли программа IBM Deep Blue и россиянин Гарри Каспаров.

Каспаров встречался с Deep Blue не первый раз. Годом ранее он проводил такой же матч из 6 партий. Гроссмейстер уступил первую игру, но затем перехватил инициативу и добился убедительной победы, выиграв 3 партии и один раз сыграв вничью. Ещё раньше Каспаров говорил:

Как только компьютер обыграет чемпиона мира, он сможет читать книги всего мира, сможет написать лучшие пьесы, сможет узнать всё об истории, литературе, людях. Это невозможно.

Гарри Каспаров

Предстоящий реванш с Deep Blue журнал Newsweek называл «Решающим боем мозга».

Матч 1997 года сильно отличался от предыдущей встречи Каспарова с Deep Blue. Гроссмейстер выиграл первую партию, проиграл вторую, свёл три последующих вничью и был разгромлен в заключительной шестой игре.

«Вторая партия не просто обернулась поражением. Я не смог оправиться после него. Во второй партии я проиграл матч», – сказал Каспаров в документальном фильме о матче с Deep Blue.

Призовой фонд составлял 1,1 миллиона долларов, 700 тысяч из которых должны были достаться победителю. В комнате, где проводилась встреча Deep Blue и Каспарова, обустроили полноценную студию с несколькими камерами.

Гарри Каспаров против Deep Blue​Фото Scientific American

 

Сам матч проводился на привычной для Каспарова и зрителей шахматной доске. Возле Каспарова стоял маленький флаг России, по другую сторону – флаг США. Напротив гроссмейстера сидел обычный человек, который двигал фигуры. Куда именно ставить фигуры, ему указывал искусственный интеллект. Монитор с виртуальной шахматной доской стоял на столе справа от сотрудника IBM.

Последняя шестая партия закончилась после 19 ходов. Каспаров быстро сдался, поняв, что ошибка в начале не даст ему выиграть. Он встал из-за стола и быстро вышел из комнаты. Гроссмейстер долго не мог прийти в себя, заявляя, что команда программистов Deep Blue играла нечестно. Его не устраивало, что правила матча разрешали программистам модифицировать программу между партиями. Каспаров требовал от IBM логи партий, но ему отказали – позже компания опубликовала всю хронологию матча.

Программа Deep Blue вошла в историю, а IBM сделал из шахматного матча в Нью-Йорке событие мирового масштаба. О нём рассказывали в новостях, писали в прессе, снимали документальный фильм. На съемках документалки Каспаров сказал, что матч должен был пойти на пользу шахматам, науке и обществу, но он пошёл на руку только IBM. Российский гроссмейстер считал, что команда IBM была настроена «убить его любой ценой».

Каспаров просил о реванше, но ему отказали. Поквитаться с машиной российскому шахматисту дали в 2003 году, когда ФИДЕ организовала матч «Человек vs Машина» с призовым фондом в миллион долларов. Соперником Каспарова стала программа Deep Junior.

Не хотелось бы повторения последнего матча 1997 года, когда я выиграл первую игру, но проиграл вторую. Попробую доказать, что человеческая раса не безнадёжна.

Гарри Каспаров

У Каспарова были все шансы реваншироваться. Для тренировок ему выдали доступ к программе. Deep Junior анализировал 3 миллиона возможных ходов в секунду, когда как Deep Blue – 200 миллионов ходов. Поэтому ответов на ходы Каспарова порой приходилось ждать по 25 минут.

Гроссмейстер выиграл первый матч, проиграл второй и три раза подряд сыграл вничью. Повторялся сценарий встречи 1997 года. Заключительную шестую игру транслировали по ESPN2, её аудитория достигала 300 миллионов человек. Каспаров смог добиться хорошей позиции, но предложил закончить матч вничью. Как позже признался шахматист, он боялся совершить ошибку под навалившимся на него давлением.

С тех пор компьютеры шагнули далеко вперёд, и чемпиона мира может обыграть даже мобильный телефон. Именно поэтому смартфоны запрещены на турнирах. Гроссмейстеры окончательно смирились с превосходством машин в шахматах.

«Мы уже давно знаем, что компьютеры лучше людей. Для меня компьютер никогда не был настоящим соперником, – говорит чемпион мира Магнус Карлсен. – Это лишь инструмент, позволяющий мне анализировать себя и улучшать свою игру. Я никогда бы не стал проводить публичный матч против компьютера. Мне намного интереснее играть с людьми».

Го – это Священный Грааль

Вслед за шахматами компьютеры доказали своё превосходство в древней китайской игре го. Один из лучших игроков в го в истории завершил карьеру, потому что не видел смысла продолжать соревноваться с искусственным интеллектом.

С дебютом ИИ в играх по го я понял, что я больше не лучший. И даже если стану номером один за счёт безумных усилий, теперь есть сущность, которую не одолеть.

Ли Седоль
чемпион мира по го

Тремя годами ранее Ли Седоль провёл матч против искусственного интеллекта компании DeepMind. Эта встреча человека и машины стала новой вехой в развитии ИИ, поскольку го до 2016 года оставалась непокорённой высотой для программ. Чтобы победить профессиональных игроков, требовался алгоритм, способный обрабатывать в триллионы раз больше информации, чем при игре в шахматы.

Го – логическая настольная игра с глубоким стратегическим содержанием. Задача игрока – отгородить на игровой доске камнями своего цвета большую территорию, чем противник.

Перед началом игры доска пуста. Первыми всегда ходят чёрные, затем белые. При игре с форой слабейший всегда играет чёрными, и несколько чёрных камней выставляются на доску до начала партии. Для сравнения, в шахматах есть 400 вариаций первых ходов, в го – 129960.

«Игра го – это Священный Грааль. Что бы мы ни пробовали в разработке искусственного интеллекта, он спотыкался о го», – говорит Демис Хассабис, основатель британской компании DeepMind, занимающейся искусственным интеллектом.

Разработки DeepMind обкатывали на разных играх. Например, искусственный интеллект играл в Atari Breakout. ИИ DeepMind основан на трёх компонентах: первый – имитирует человеческое поведение в игре, второй – оценивает каждую позицию и рассчитывает вероятность выигрыша при различных вариациях, третий – ищет выигрышные вариации и делает прогноз на 50-60 шагов вперёд. DeepMind использует нейронные сети и метод обучения с подкреплением, когда программа проводит и анализирует сотни тысяч игр, накапливая опыт.

Программа, которая совершила прорыв и обыграла лучших игроков в го, называется AlphaGo. Первым профессионалом, который ей проиграл – стал китаец, живущий в Европе, трёхкратный чемпион Европы Фань Хуэй. Он впервые сыграл против AlphaGo в 2015 году и проиграл все пять матчей. Матч проходил в офисе DeepMind. После игры Хуэй на несколько часов ушёл из офиса и, как говорят сотрудники британской компании, был шокирован.

Это был первый раз в истории, когда программа обыграла профессионального игрока в го. Когда я вернулся, меня спросили: «Ты в порядке?» Я ответил: «Нет, и да». Я расстроен, что проиграл, но рад попасть в историю.

Фань Хуэй
чемпион Европы по го

DeepMind рассказал об успехе прессе. В новостях победу над игроком в го называли прорывом. Это действительно был новый ориентир для разработок в области искусственного интеллекта, но интернет и сообщество игроков в го придерживались иного мнения. В сети появилось множество комментариев, что Фань Хуэй слишком давно живёт в Европе, чтобы считаться мерилом для ИИ, играющего в го. Тогда DeepMind решил сыграть с Ли Седолем – одним из сильнейших игроков. Преподаватели быстро разглядели в нём талант. Он обыгрывал соперников гораздо старше себя. В сообществе го Ли Седоля с 8 лет считают гением.

​Демис Хассабис (слева) и Ли Седоль пожимают руки на пресс-конференции перед матчем. Фото CNN

Матч решили проводить в Корее. Встреча AlphaGo и Седоля стала событием национального масштаба. За трансляцией следили 80 миллионов человек. Течение встречи выводили на большие экраны на улицах города. Го – часть культурного наследия Кореи, поэтому Ли Седоль – известная личность в своей стране, и народ болел за него.

Перед игрой Седоль общался с Демисом Хассабисом и интересовался, насколько AlphaGo стал сильнее по сравнению с предыдущем матчем. Но какой-то специальной подготовки Седоль не проводил. Он был уверен, что обыграет программу и говорил на пресс-конференции: «Не хочу звучать высокомерно, но, думаю, у меня будет преимущество. Уровень игрока, с которым AlphaGo встречалось ранее, далёк от моего. Со времени того матча прошло всего пару месяцев и, на мой взгляд, этого недостаточно, чтобы сравняться со мной. Считаю, что я выиграю со счётом 5:0 или 4:1. Главное для меня – не проиграть одну партию».

Основатель DeepMind Демис Хассабис понимал, что возможности AlphaGo намного выше – операторы поймали момент, когда Хассабис улыбается, слушая заявления Седоля. Этот момент вошёл в документальный фильм Netflix.

AlphaGo сильно прибавил за несколько месяцев – в том числе потому, что в команду в качестве консультанта вошёл профессиональный игрок в го. Вместе с программистами теперь работал Фань Хуэй, вошедший в историю как первый профессионал, уступивший AlphaGo.

9 марта Ли Седоль сел за стол, по другую сторону которого его ждал представитель компании DeepMind, выставлявший камни на доску за программу AlphaGo. Седоль ходил первым. Затем повисла волнительная пауза, так как свой первых ход AlphaGo делал больше 30 секунд. Большую часть партии кореец, как казалось, держал течение игры под контролем, но в последние 20 минут AlphaGo смог переломить ход встречи. Седоль проиграл первую партию – к своему удивлению и шоку окружающих. После игры он сказал, что ИИ сделал один необычный ход, который не сделал бы человек.

На следующий день Седоль и AlphaGo провели вторую партию. Вновь выиграл AlphaGo. Ли Седоль был поражён. Он заявил после игры, что программа не только действует по алгоритму, но и проявляет креативность. Ли Седоль ярко реагировал на ходы программы. Он потирал лоб, щипал себя за кожу на ладони и выглядел озадаченно. По привычке кореец поглядывал на человека перед собой после ключевых ходов в партии. Он ждал реакции, но сотрудник DeepMind лишь переставлял камни за программу.

Когда ты играешь с человеком, вы обмениваетесь чувствами. Против AlphaGo ты ничего не чувствуешь. А если нет обмена чувствами, то ты начинаешь всё чаще задавать вопросы себе, подвергать свои действия сомнению.

Фань Хуэй
Чемпион Европы по го

На Ли Седоля свалилось громадное давление. К третьей партии он изменил свой стиль и начал действовать агрессивнее, но в итоге проиграл досрочно. Казалось, что Седоль разбит течением матча. Он рассчитывал выиграть 5:0, но уступал всухую 0:3. По ходу игры он выходил на улицу, чтобы подумать и остаться наедине. После третьей партии Седоль общался с другими игроками го, чтобы проанализировать свои ходы и решения AlphaGo. Организаторы даже пригласили друга Ли для поддержки.

В четвёртом матче восемнадцатикратный чемпион мира Ли Седоль смог добиться победы, которой радовались даже программисты DeepMind. На сегодня эта победа – единственный случай, когда AlphaGo проиграл человеку.

«В игре AlphaGo есть нечеловеческий элемент, которому очень сложно противостоять. Его невозможно прочитать по ходу матча», – комментирует игры AlphaGo Майкл Редмонд, самый рейтинговый игрок Западного мира.

Профессионалы отмечают, что AlphaGo делает нетрадиционные ходы, которые считались экспертами рискованными и неправильными. Сейчас игроки заимствуют некоторые стратегии, подсмотренные у искусственного интеллекта. Вдобавок, AlphaGo ориентирован на победу, но не заточен на набор очков. Человек же обычно пытается добиться максимального преимущества. Программе, напротив, достаточно просто следовать алгоритму, который гарантирует максимальную вероятность победы в матче.

ИИ, который подсматривает в карты

Считается, что покер сложен для компьютера. Человек обычно быстро распознаёт стратегии внутри программы и находит путь к победе. Осложняют ситуацию для ИИ нелимитированные ставки. Долгое время ни один компьютер не мог обыграть топового игрока в Texas Hold ‘Em покер, но спустя всего 9 месяцев после успеха DeepMind в Корее случился матч в Питтсбурге, где программа Libratus выиграла 701 тысячу долларов у четырёх профессиональных игроков в покер.

​Игроки в покер Джейсон Лес и Донг Ким на матче против Libratus Фото Reddit

Lubratus с латинского значит «сбалансированный». Он основан на той же технологии, что и AlphaGo – программа учится, играя против самой себя и имитирую различные расклады. Перед встречей с профессионалами Libratus сымитировал триллионы раздач. Внутри программы три модуля: первый – учится играть в покер и рассчитывает стратегию для каждой ситуации, второй – отвечает за принятие решения, третий – постоянно обновляется и накапливает опыт. Первый матч, который провёл Libratus, получился хаотичным. Программа принимала случайные решения – поднимала ставки, пасовала, принимала ставки. Эта хаотичная партия стала фундаментом для построения стратегии, которая впоследствии оказалась выигрышной.

Я не понимал, насколько хороша программа, пока не сыграл с ней. Казалось, что я играю против шулера, который может видеть мои карты. Но я не обвиняю программу в жульничестве. Просто она оказалась слишком хороша.

Донг Ким
Профессиональный игрок в покер

Раньше Ким уже обыгрывал предыдущую версию Libratus. Но он признаётся, что программа сильно эволюционировала. Искусственный интеллект действовал непоследовательно, но даже если удалось понять его стратегию, на следующий день она менялась и приходилось привыкать к манере соперника заново. Сделать это удавалось не всегда.

Единственной отговоркой для игроков в покер может быть то, что ИИ играл в упрощённую версию. Ставки были лимитированы, чтобы Libratus мог действовать в определённых рамках и не запутался. Разработчики говорят, что их программа не играет в покер, а скорее применяет алгоритм к некой абстракции игры. Тем не менее уже очевидно, что ИИ научился работать в условиях несовершенной информации – победы в го и покер это подтверждают.

«Довольно ясно, что на данный момент безоговорочное превосходство людей даже не стоит на повестке», – сказал игрок в покер Джейсон Лес.

«Опыт 100 человеческих жизней»

Для широкой аудитории видеоигры не обладают таким же интеллектуальным престижем, как го или шахматы, но компьютерам киберспорт даётся намного сложнее, чем игры на доске. Видеоигры сложнее покера, потому что уровень недосказанности для игроков ещё выше. Среда, в которой работает искусственный интеллект, постоянно меняется. Игровое поле полностью не открыто. Возможностей ответных ходов у противника гораздо больше.

В 2019 году компания DeepMind, обыгравшая чемпиона мира по го, устроила матч для своего искусственного интеллекта AlphaStar. Программа встретилась с профессиональным киберспортсменом на игровом поле видеоигры StarCraft II.

AlphaStar работает по той же модели, что и AlphaGo. В него заложена нейронная сеть, которая обучается под присмотром супервайзера и играя миллионы партий против самой себя. StarCraft выбрали потому, что Blizzard открыл игру для исследователей в области ИИ. Это помогло разработчикам сделать новый шаг вперёд в своей работе.

​DeepMind представляют на Blizz-Con. Фото Blizzard

«Мы много раз пропускали через ИИ матчи профессиональных и обычных игроков, чтобы AlphaStar понял и оценил ситуацию, в которую попадает человек в игре. Потом мы пытаемся имитировать решения человека», – говорит исследователь DeepMind Ориоль Винялс.

С помощью имитаций DeepMind отточил базовые итерации игры. Затем нейронная сеть играла сама с собой на протяжении двух недель. За это время AlphaStar накопил 200 лет игрового опыта StarCraft II.

Чтобы уровнять возможности игроков и искусственного интеллекта, AlphaStar ограничили. Искусственному интеллекту снизили скорость принятия решений, чтобы программа не обыгрывала профессионалов чисто за счёт скорости принятия решений. Когда компьютер обучался, он видел всё открытое игровое поле. Во время публичных матчей с людьми обзор сократили до того же фокуса, что и у игроков.

Лучшие моменты AlphaStar vs TLO и MaNa

AlphaStar играл по отдельности против Дарио TLO Вюнша и Гжегожа MaNa Коминча. В первых матчах оба профессионала проиграли. Тогда они противостояли версии AlphaStar, у которой не было ограничений по обзору карты. На открытый для публики матч DeepMind выставил прототип, который работал с картой так же, как пользователь, и накопил в 10 раз меньше игрового опыта – 20 лет в игре вместо двухсот. Матч MaNa против AlphaStar транслировали на YouTube и Twitch. И в этой встрече профи обыграл искусственный интеллект.

Игру AlphaStar не сравнить ни с чем в моём опыте. Это был какой-то другой StarCraft. Это была отличная возможность научиться чему-то у ИИ.

MaNa
Профессиональный игрок в StarCraft II

Искусственный интеллект также пробовал свои силы в стратегии Valve – с 2017 года ИИ играет в Dota 2. Тогда украинский профи Dendi проиграл программе от компании OpenAI в матче один на один. Бот для Dota обучается теми же методами, что и бот AlphaStar, игравший в StarCraft. Грег Брокман, один из основателей OpenAI, говорит, что человеку нужно играть от 12 до 20 тысяч часов, чтобы достичь уровня искусственного интеллекта, так как программа «каждый день поглощает опыт 100 человеческих жизней».

У бота было две задачи – убивать противника и захватывать новые территории, поэтому искусственный интеллект вёл себя не так, как игроки. Например, при обороне своей «базы» программа, отбившись, шла добивать соперника, когда как человек оставил бы охрану на месте, дав сопернику отступить и перегруппироваться.

Геймплей OpenAI Five

В 2018 году бот OpenAI научился играть в Dota 2 пять на пять. Искусственный интеллект обыграл любителей и полупрофессионалов. Компьютер попробовали и против профи, проведя матч на турнире The International 2018, но победить не получилось. После этого в компанию с инвестициями пришёл Microsoft. Спустя год Open AI обыграл действующих чемпионов мира в выставочном матче в Сан-Франциско. Более того, искусственный интеллект на четыре дня сделали доступным для всех игроков. За это время бот OpenAI сыграл 42 729 матчей и процент побед составил 99,4. Но нужно отметить, что ИИ играет в Dota 2 примерно так же, как в покер – в ограниченную версию: 17 героев из 100, исключались некоторые элементы игровой механики.

Победа – не цель

Искусственный интеллект встречается с профессиональными игроками не из спортивного интереса. В подавляющем большинстве случаев это исследовательские проекты, а матч против человека – лишь мерило готовности искусственного интеллекта. На самом деле разработчикам необязательно обыгрывать профессионалов. Достаточно проверить свои гипотезы, оценить поведение программы, способность учиться и реагировать на экстремальные условия.

Победа важна для коммерческих целей – инвесторов, совета директоров или имиджа бренда. Отчасти Гарри Каспаров был прав, когда говорил, что IBM было важно его «убить».

Разработки, опробованные в матчах с профессиональными игроками, могут использоваться в других сферах. Например, алгоритмы OpenAI, обыгравший профи на The Interntational в формате пять на пять, перенесли на разработку Dactyl – роботизированной пятипалой руки, которая должна максимально реалистично имитировать движения человека. Искусственный интеллект научился профессионально управлять пятью «игроками», чтобы справляться с пятью пальцами на руке.

Роботизированная рука собирает Кубик Рубика

Добившись успехов в го и StarCraft, DeepMind рассчитывает применить свой искусственный интеллект в сфере здравоохранения, медицине и науке. Уже сейчас разработки DeepMind применяются в Великобритании, где разрабатываются приложения и программное обеспечения для более точного диагностирования.

Покерный бот Libratus «собирали» как софт для переговоров. Его создатели говорят, что в перспективе их разработки будут помогать руководителям больших компаний принимать решения, политикам эффективнее заниматься дипломатией, а полицейским максимально безопасно вести переговоры об освобождении заложников. Для этого они и тестировали свои разработки на игре, в которой есть коэффициент неопределённости.

«Думаю, покер – это своего рода бенчмарк. Там нет однозначности в правилах, которые позволяют сказать, что техника «А» лучше, чем техника «Б». Всё зависит от условий и метода игры», – говорит профессор Туомас Сэндхольм, консультирующий создателей Libratus.

Гарри Каспаров, Ли Седоль и игроки в покер – все они говорили, что играют за человечество, надеясь доказать, что мозг пока сильнее компьютера. Но эксперты, постоянно совершенствующие ИИ, подчёркивают: «Важно быть осторожными. Нельзя создавать ситуации, в которых человек оказывается в прямой конкуренции с машинами».

https://tjournal.ru/

Американский блогер сделал «летающий» робот-пылесос. Он может преодолевать препятствия

Американский инженер и видеоблогер Питер Шрипол (Peter Sripol) создал концепт летающего робота-пылесоса, который способен преодолевать препятствия вроде ступеней лестницы во время работы и покрывать всю площадь дома независимо от количества этажей.

Он взял за основу недорогую модель пылесоса, к которой прикрепил три туннельных вентилятора, микроконтроллеры и аккумулятор для управления полетом.

Концепт Шрипола не работает в автономном режиме и летает только под управлением человека. У него есть и другие недостатки: например, винты вентилятора разносят мусор от пылесоса. Во время полета дрон иногда закручивается вокруг своей оси, поэтому им становится сложно управлять. На сборку концепта блогер потратил 200 долларов (около 13 тысяч рублей) — это в три раза дороже оригинального робота пылесоса.

В начале 2017 года Шрипол усовершенствовал игрушечного радиоуправляемого робота, оснастив его огнеметом и добавив лицо паровозика Томаса.

https://tjournal.ru/

Износ вещества

Во Вселенной повсюду присутствует водород. Это первый элемент, образовавшийся в результате горения звездной плазмы. Распределение других элементов иное.

Каждая планета имеет свои соотношения элементов. Образование различных элементов в звездной системе происходит по мере жизни звезды. На первых этапах жизни в шлак выделяются легкие элементы, в основном газообразные — водород, углерод, кислород, азот. Что мы и видим на примере внешних планет нашей системы. Все они — Юпитер, Уран, Нептун, Плутон — газовые гиганты, рыхлые, имеющие малую плотность.

Чем позднее рождается планета, чем ближе она к Солнцу, тем выше ее плотность, тем все более тяжелые элементы составляют ее кору. Вряд ли на Марсе найдется железо, золото и другие тяжелые металлы. Зато там кремния намного больше, чем на Земле. И не исключено, что фосфора, алюминия, магния, кальция и других легких металлов тоже.

Зато золото следует искать на Венере, а трансурановые элементы — на Меркурии. Вот только там они не радиоактивны. Радиоактивность урана зависит от его возраста. На Земле он уже довольно старый, потому и распадается. А на Меркурии он родился совсем недавно и потому стабилен. Там лантаноиды и актиноиды присутствуют в свободном виде, а не в пробирке, как у нас. И там существуют в стабильном виде такие элементы, которые не зафиксированы еще в периодической системе.

Единственное, чего вы не найдете ни на одной планете в нашей системе — это нефти и угля. Эти вещества обязаны своим происхождением только органике. А органика существует только на Земле. Живые существа живут и умирают. Останки их скапливаются на дне водоемов, перегнивают, просачиваются вниз и скапливаются в полостях планеты. При избытке воды образуется нефть. При недостатке воды нефть высыхает и превращается в уголь. Потому нефть находят, в основном, в местах, граничащих с водой, а уголь — в засушливых, но бывших некогда водными районах.

Но ничто не вечно. Все во Вселенной подвержено энтропии и износу — старению и разрушению. Горы превращаются в песок, песок — в пыль, пыль — в молекулы, молекулы — в атомы, атомы — в… Энтропии подвержена первичная энергия. Энергия не является чем-то стабильным. В результате ее горения и появляются отходы. Это — шлак и пространство.

Шлак — продукт промежуточный, и он также подвержен энтропии. Распадаются атомы урана и плутония, имеющие малый срок жизни. Потом наступит черед других элементов. Представьте, что произойдет, когда начнет излучать золото? Или железо? А когда кислород?

А вот пространство является конечным продуктом распада энергии и всего материального. Пространство — это не нечто нематериальное, вечное, не поддающееся ни определению, ни измерению. Мы даже не определили, к какому виду материи относится пространство — к веществу или полю. Хотя измеряем пространство тремя координатами. Значит, оно вещественно и относится к нашему трехмерному миру, к нашей Вселенной.

Раньше считали, что пространство наполнено некоей субстанцией, веществом — эфиром. Потом забраковали эту теорию, так как не обнаружили никакого эфира. А эфир — это и есть само пространство. Мы до сих пор не можем найти недостающие частицы при распаде атома. Находим всякие мюоны, мезоны. А недостающее звено при распаде атома — это частица вновь образовавшегося пространства.

Ученые считают, что Вселенная расширяется, а галактики разлетаются. На разлет галактик указывает «красное смещение». Но это происходит вовсе не оттого, что галактикам вздумалось полетать. Причина проста и логична — во Вселенной постоянно нарождается пространство. Между галактиками, между звездами, между планетами, между атомами. А откуда оно нарождается? Ведь не из ниоткуда? Отсюда, из этой самой Вселенной, так как она — единственное материальное образование в нематериальном мире. Энергия сгорает, атомы распадаются, и в результате получается новое пространство. Галактики, по сути, стоят на месте, а расстояние между ними постоянно увеличивается за счет нарождающегося пространства.

Ученые не могут точно вычислить скорость расширения Вселенной. В звездных скоплениях она одна, в космической пустоте — другая. А вопрос легко решается Теорией износа Вселенной. В звездных скоплениях при горении звездной плазмы образуется больше пространства. Потому скорость расширения (разбухания) пространства больше — 72—73 километра в секунду на мегапарсек. В пустоте же гореть нечему, потому там скорость разбухания нулевая. Но в сумме, с учетом неоднородности Вселенной, они дают среднюю корреляцию расширения — 67 километра в секунду на мегапарсек.

В идеале все выгорит, распадется, и во всей Вселенной останется одно чистое пространство. Даже атома водорода не останется. Абсолютно чистое пространство. Но это случится еще очень и очень нескоро. К тому же в действительности дело обстоит несколько иначе. Старые галактики умирают, на смену им рождаются новые. И так бесконечно. Так что Вселенная никогда не дойдет до некоторой точки, после которой, как считают ученые, начнет сжиматься. Сжатия не будет.

А пока что во Вселенной существуют три вида материи — звездная плазма, вещество и пространство. Все остальное проявляется в виде свойств и функций этих видов.

По материалам книги «Теория износа Вселенной» —

https://oko-planet.su/

Гомельская область предлагает Кировской техвооружение для АПК

7f9d3f93f71f055704ae4d48cd17e245.jpg

Перспективы взаимодействия озвучил сегодня председатель Гомельского облисполкома Геннадий Соловей на заседании совместной рабочей группы по развитию сотрудничества Беларуси и Кировской области РФ, которое проходит в российском регионе. Об этом корреспонденту БЕЛТА сообщила пресс-секретарь Гомельского облисполкома Ольга Рябикова. Геннадий Соловей отметил, что гигант белорусского машиностроения «Гомсельмаш» открыл поставки в Кировскую область в 2015 году. «На сегодня 31 комбайн с логотипом «Полесье» собирает урожай на ваших полях. По нашим данным, доля гомельской техники в сельскохозяйственном парке всего 7,5%», — сказал руководитель белорусского региона. В числе перспективных направлений двустороннего сотрудничества губернатор назвал наращивание объемов поставок тяжелой техники. «Сегодня «Гомсельмаш» готов рассмотреть поставку кормо- и зерноуборочных комбайнов для Кировской области по согласованным ценам», — озвучил позицию Геннадий Соловей. Он также обратил внимание на инновационную разработку предприятия — газомоторный зерноуборочный комбайн. Его очевидный плюс — снижение затрат на топливо более чем в три раза. «С учетом того, что в сельском хозяйстве Кировской области ведущим является молочное скотоводство, а по объему производства молока регион занимает пятое место в России, обратите внимание и на установки производства «Гомельагрокомплект» для доения коров и охлаждения молока закрытого типа», — предложил председатель Гомельского облисполкома. Он подчеркнул, что продукция данного предприятия уже широко известна во многих российских регионах, в том числе в Орловской, Белгородской, Омской областях, на Сахалине. Заседание совместной рабочей группы по развитию сотрудничества Беларуси и Кировской области проходит в российском регионе 19-20 декабря. Гомельский облисполком закреплен ответственным за развитие сотрудничества Беларуси с Кировской областью. Участники обсуждают перспективы развития торгово-экономических и гуманитарных отношений Беларуси и Кировской области, проблемные вопросы взаимных поставок в части машиностроения, сельскохозяйственной продукции, пути их решения. Проходят встречи двух торгово-промышленных палат (Вятской ТПП и Гомельского отделения БелТПП), В2В-переговоры, на которых предприятия озвучивают свои интересы, организованы круглые столы о межвузовском взаимодействии. Определяются точки соприкосновения и в туристической сфере. Кроме того, белорусская делегация знакомится с передовым опытом работы промышленных, сельскохозяйственных предприятий Кировской области. На встрече руководители регионов подписали протокол, на основе которого будут строиться дальнейшие взаимоотношения.

Источник: http://gp.by
© Правда Гомель

 

В Китае создали «Искусственное Солнце»

В Китае полностью готов к запуску термоядерный реактор. «Искусственное Солнце» начнёт работу уже в следующем году.

СМИ сообщают, что EAST (Experimental Advanced Superconducting Tokamak, «экспериментальный сверхпроводящий токамак») будет способен разогреть ионы до 100 миллионов кельвинов (или градусов по шкале Цельсия), что примерно в семь раз превышает температуру Солнца.

По данным «Синьхуа», ввод нового реактора был анонсирован на недавно завершившейся первой конференции по магнитному заключению термоядерного синтеза.

китайское "искусственное солнце"(2019)|Фото: souhu.comФото: souhu.com

В июне этого года в городе Чэнду на юго-западе КНР начался монтаж «Китайского Циркулятора II M» – экспериментальной установки контролируемого термоядерного синтеза нового поколения. Это ключевая платформа для исследования основных технологий термоядерных реакторов. Устройство использует водород и газ дейтерий в качестве «топлива» и моделирует реакцию ядерного синтеза, впрыскивая его в устройство и разрушая, чтобы генерировать плазму на уровне ядра.

Схема работы китайского термоядерного реактора(2019)|Фото: sh.qihoo.comФото: sh.qihoo.com

Председатель Китайской национальной ядерной корпорации Ю Цзяньфэн рассказал, что КНР достигла мирового уровня в ядерной энергетике, а также в строительстве и монтаже ядерных энергетических проектов. В то же время запуск реактора ещё не означает начала штатной работы – генерация плазмы начнётся лишь в 2025 г., после чего испытания продлятся ещё десять лет.

Напомним, в России создание термоядерной электростанции запланировано на 2050 г. На этот проект государство готово потратить до 20 млрд долларов

https://oko-planet.su/

Новый суперконденсатор вдвое увеличил дальность пробега электромотоцикла

Для того чтобы продемонстрировать высокую эффективность нового суперконденсатора, компания Nawa создала электрический мотоцикл, который, несмотря на небольшой аккумулятор, способен проехать до 300 км.

Представленный Nawa Racer является единичным прототипом, не будет производиться в дальнейшем и не продается. По сути, он является лишь наглядной рекламой основного продукта компании – ионистора, который способен собирать гораздо больше энергии торможение, чем другие существующие альтернативы.

Мотоцикл оснащен небольшим литий-ионным аккумулятором мощностью 9 кВтч. Над ним расположен суперконденсатор на 0,1 кВтч, который собирает 80-90% энергии торможения, что в разы больше, чем может накопить батарея. Таким образом, мотоцикл может проехать в городских условиях до 300 км, что почти вдвое больше по сравнению с пробегом байка только с одним аккумулятором.

Разработанный Nawa ионистор изготовлен из углерода, относительно недорогой и имеет массу всего 10 кг. Однако позволяет увеличить номинальную емкость аккумулятора примерно на 65%. Использование батареи для получения такого прироста, сильно увеличило бы массу транспортного средства.

Другое преимущество заключается в приросте мощности. Racer способен разгоняться от 0 до 100 км/ч за 3 секунды. При этом суперконденсатор можно применить в других моделях мотоциклов, автомобилях или других электрических транспортных средствах.

Nawa продемонстрирует свою модель в живую на выставке CES 2020.

Возможно, разработкой заинтересуются Boeing и Porsche, которые совместно занимаются разработкой летающего электромобиля.

https://oko-planet.su/discussions/discussionshelp/548199-obraschenie-k-chitatelyam-o-sotrudnichestve.html

Российские ученые создали сплав для добычи ископаемых в Арктике

НИТУ «МИСиС» разработал новое поколение сверхтвердых сплавов для горно-промышленного оборудования, предназначенного для добычи полезных ископаемых в условиях Арктики, рассказал руководитель проекта, профессор университета Евгений Левашов.

По словам Левашова, ученые в рамках госпрограммы по развитию Арктики разработали принципиально новые крупнозернистые твердые сплавы, которые увеличивают прочность и износостойкость горного оборудования в два раза. Данные материалы обладают особой структурой с несколькими уровнями иерархии, что означает, что материал содержит структурные составляющие с сильно различающимися размерами зерен – от 6-8 микрометров до 10 нанометров.

«Разработка представляет собой технологию производства нового поколения крупнозернистых твердых сплавов, обладающих особо однородной структурой с округлыми зернами карбида вольфрама и наномодифицированной кобальтовой связкой. За счет введения в состав сплава функциональных легирующих добавок и оптимизации режимов изготовления, в пластичной кобальтовой связке выделяются упрочняющие наночастицы пластинчатой формы с характерным размером 4-5 нанометров. Это обеспечивает одновременный рост трещиностойкости, прочности и износостойкости материала», – передает РИА «Новости» слова Левашова.

Промышленные испытания нового сплава были проведены в конце ноября 2019 года на шахте «Полысаевская» (Кемеровская область), в ходе испытаний проходческим комбайном на глубине 250 метров было переработано более 700 кубометров породы. Горные резцы из новых сплавов продемонстрировали полное отсутствие сколов, при том, что их ресурс на 80-100% превзошел лучшие отечественные и зарубежные аналоги.

Ожидается, что внедрение разработки позволит значительно повысить эффективность добычи полезных ископаемых на месторождениях Арктического региона России.

Напомним, в октябре ученые (НИТУ «МИСиС») создали новые эффективные алюминиевые сплавы для использования различных видах современного транспорта.

https://oko-planet.su/

В Калифорнии власти разрешили доставку посылок при помощи беспилотных автомобилей

Калифорнийские власти разрешили доставлять товары при помощи беспилотников. Об этом сообщается на сайте Департамента транспортных средств штата. Компании смогут получить лицензию на их эксплуатацию с середины января 2020 года.

Компании смогут использовать для доставки транспорт, который весит менее 4,5 тонн (10 тысяч фунтов). В документе уточняется, что власти будут выдавать два типа лицензий — на тестирование с водителем и без него. Для коммерческого использования (взимания платы за доставку) придётся подать дополнительное заявление.

Все транспортные средства пройдут обязательную сертификацию на предмет безопасности и соответствия другим требованиям властей. При тестировании с водителем, фирма также будет обязана предоставить документы о его квалификации. По заявлению властей, лицензии на тестирование беспилотников с водителем получили 65 компаний и ещё одна — без водителя.

Беспилотные автомобили уже используются в доставке в нескольких других штатах. Например в Хьюстоне (Техас) компания Nuro развозит с их помощью пиццу. Фирма разработала для этого специальный автомобиль без кабины для водителя и пассажиров.

В России разработкой беспилотных автомобилей занимается «Яндекс». В середине октября сотрудники ГИБДД остановили беспилотник компании в Татарстане. Во время остановки в автомобиле находился инженер-испытатель.

https://tjournal.ru/

Умная теплица и школа магии — Гомельский регион представил «100 идей для Беларуси»

С сентября по ноябрь прошли зональные отборочные этапы в Жлобине, Мозыре, Гомеле и Лоеве, во время которых было заявлено около 60 идей. На областном этапе представлены 30 разработок молодых ученых.
Идеи жителей региона очень разнообразны: от ковра-генератора и средств борьбы с колорадским жуком до эффективных способов энергосбережения и новых методов качественного ремонта составов на железной дороге. Авторам от 13 до 30 лет.
К примеру, проект «Умная теплица» разработал учащийся Гомельского государственного профессионально-технического колледжа электротехники Михаил Шендриков под руководством Дмитрия Кушнера. Это полностью автономная система с использованием солнечных батарей. Она контролирует микроклимат, автоматический полив, поддерживает оптимальную температуру. Можно задать любые условия для различных культур. Параметры теплицы устанавливаются с помощью панели управления, можно использовать для этих целей и мобильное приложение. «Эта опция позволяет отслеживать все показания по теплице в реальном времени, дистанционно вводить необходимые параметры», — рассказал разработчик. Система уже получила высокую оценку на республиканском слете рационализаторов и изобретателей.
Михаил Шендриков представил также анализатор воздуха, который может быть использован как в быту, так и в производственных целях.
Ученик СШ №19 Гомеля Иван Чешун намерен создать школу магии и волшебства «Вечерний Хогвартс». «Ее суть — в раскрытии потенциала детей. Это обучение подростков публичным выступлениям, умению держаться на публике, выражать свои мысли. Необходимо воспитывать сильных личностей», — поделился замыслом инициатор. Один из инструментов обучения — фокусы. У Ивана Чешуна уже есть группа единомышленников. Он планирует набрать первых слушателей на бесплатные факультативные занятия и приступить к воплощению задуманного уже в январе.
Молодые люди защищали проекты в таких номинациях, как «Общество, экономика и социальная сфера», «Национальная безопасность и обороноспособность, защита от чрезвычайных ситуаций», «Энергетика, в том числе атомная энергетика, и энергоэффективность», «Агропромышленные технологии и производство», «Промышленные и строительные технологии и производство», «Медицина, фармация, медицинская техника».
Лучших из лучших, чьи идеи будут озвучены на республиканском этапе в Минске, выбирали эксперты: представители Гомельского облисполкома, Центрального комитета БРСМ, Гомельского технопарка, бизнес-школы ИПМ и других профильных отраслей.
Во время открытого диалога «Молодежь в науке и бизнесе» молодые люди могли задать волнующие их вопросы. Поинтересовались, можно ли представить идею, которая не соответствует ни одной из номинаций конкурса. Директор ОАО «Гомельский технопарк» Дмитрий Морозов заверил, что ценность идеи первична. «Главное, чтобы были у нашей молодежи интересные и нужные мысли. Если будет достойный реализации проект, поверьте, сделаем под него номинацию. Важно создавать что-то новое, стоящее, необходимое», — подчеркнул он.
Более 40 представителей молодежи обсудили с экспертами вопросы развития молодежной науки в регионе.
Исполняющий обязанности первого секретаря Гомельского областного комитета БРСМ Вероника Гудкова подчеркнула значимость таких мероприятий. «Это один из самых важных проектов, которые организует БРСМ. Он дает возможность найти ребят — ученых, рационализаторов, — которые предлагают реальные интересные идеи. Возможно, некоторые замыслы еще требуют доработки и огранки. Главное для нас — дать возможность развиваться проектам. Это могут быть гранты, другие варианты их продвижения, включая знакомства со спонсорами. Важно, чтобы идеи молодых людей были замечены и услышаны», — резюмировала она.
Победители регионального этапа «100 идей для Беларуси» смогут заявить о себе на республиканском.

http://www.gomel-region.by/ru