Эксперименты в ЦЕРНе обнаружили признаки первичной материи Вселенной В первые мгновения после Большого взрыва Вселенная была заполнена бульоном из кварков и глюонов — фундаментальных частиц, из которых сегодня состоят протоны и нейтроны. Эта сверхплотная и сверхгорячая кварк-глюонная плазма тут же остыла. Физики уже давно научились воссоздавать ее в столкновениях тяжелых ионов свинца. Теперь все четыре главных эксперимента Большого адронного коллайдера — ALICE, ATLAS, CMS и LHCb — представили новые свидетельства того, что столкновения относительно легких ядер кислорода и неона тоже могут порождать это вещество. https://hightech.plus/2026/08/03/eksperimenti-v-cerne-obnaruzhili-priznaki-pervichnoi-materii-vselennoi

Плохая новость — 149 лет — наш предел срока жизни. Хотя некоторые системы можно дотянуть и до 500 лет при уже современной науке. С другой стороны, это охренительно хорошая новость. Если учесть, что сейчас медиана 79 лет.

здравствуйте. утверждается, что медикаментозные методы продления жизни человека в каком-то смысле безнадежны: соматические мутации в неделящихся клетках (нейроны, кардиомиотические и т. д.) ограничивают срок жизни 146-194 годами — прислала ссылку @omn1pr3sent

Работа в Природе вот. Есть процесс про чистую потерю информации — соматические мутации. Это воплощённая энтропия в биосистемах. Вы лично когда-то начали делиться с одной клетки. В ней скомпилировался набор инструкций по построению организма. Каждая новая клетка — это копия предыдущей, следующая — копия копии и так далее миллионы раз. При копировании возникают ошибки, при эксплуатации — случайные изменения, при записи тоже ошибки — короче, каждая копия статистически функционально хуже. В каждой клетке свои опечатки, поэтому их очень сложно исправить массово. Поначалу это не очень сказывается на ситуации, например, клетки вашей кожи довольно устойчивы, делятся и делятся спокойно, совсем битые собирают сборщики мусора. Но с каждым циклом теряется всё больше смысла, пока код не превратится в бесполезное месиво. Иногда для этого достаточно потерять один предлог вроде "не". Теперь сама работа: — Если бы тело вообще не изнашивалось, то в современном мире средний срок жизни был бы 1759 лет — это до ближайшего ДТП или чего-то такого. Максимум до 29221 года. — Если добавить соматически мутации с обычной скоростью, то рано или поздно ошибка попадает в критически важный ген, и клетка помрёт. Мозг и сердце — бутылочные горлышки долголетия. Их клетки не обновляются, и ошибки со временем просто убивают орган. — Из-за гибели нейронов медианная продолжительность жизни упала до 194 лет (максимум — 557 лет). — Усложнили модель, добавив возможность клеток делиться и наличие стволовых клеток. Ещё они учли предел Хейфлика — жесткий лимит на количество делений, заложенный в клетках. Печень выжила 100 тысяч лет симуляции (регенерирует и есть стволовые клетки). Легкие (базальные клетки дыхательных путей) продержались скромнее, но все равно выдали медиану в 4359 лет. Сегодня медианная продолжительность жизни — около 79 лет, максимум — 122 года. Модель дает показатели — медиана от 146 до 194 лет (и скорее нижняя граница), абсолютный максимум от 210 до 557 лет. Слабые места моделирования: 1. Модель учитывает только те мутации, которые убивают клетку мгновенно. В реальности мутации часто не убивают клетку, а делают её злобной (она выделяет факторы воспаления) или превращают в раковую. Если добавить в модель рак, сроки жизни сильно сократятся. 2. Предполагается, что органы стареют независимо. В реальности отказ одного органа тянет за собой другие, что тоже ускорило бы смерть. 3. Модель строится из допущения, что мы не найдём способ обновлять нейроны или клетки сердца или адресно корректировать ошибки на клеточном уровне. Но, короче, печень, конечно, писалась с большим запасом!

Ещё посты канала: — Секрет долгожительства во многих случаях — систематическая подделка документов! — Сдерживаете эмоции — умрёте раньше. — Что там с бессмертием

-- Вступайте в ряды Фурье! | Самые живучие посты Секрет долголетия прост. Но секрет есть секрет!

LLM придумывают исследования заметно уже людей Исследователи сравнили идеи девяти моделей с идеями из 11 683 реальных научных работ. Условия были одинаковыми: и людям, и LLM давали один набор близких предыдущих исследований и просили найти новый научный вопрос и предложить метод. Разница оказалась не столько в качестве отдельной идеи, сколько в разнообразии подходов. Люди чаще искали причины явлений, проверяли ограничения, меняли отдельные механизмы, создавали инструменты измерения и изучали сбои. Модели в основном выбирали безопасный сценарий: соединить две существующие работы или объединить несколько методов. Такую мотивацию использовали только 12,1% человеческих идей, но от 47,1% до 64,2% идей LLM. Синтез и объединение стали основным методом в 5,1% человеческих работ против 22,5–38,7% у моделей. Показательный результат: более долгое рассуждение не расширило диапазон идей. В некоторых тестах модели ещё сильнее концентрировались на знакомых шаблонах. LLM могут быстро выдать убедительную научную гипотезу. Но при массовом использовании они рискуют снова и снова предлагать одну формулу: возьмём A, соединим с B и назовём это новым методом. Исследование показывает важное ограничение AI Scientist: модель может хорошо развивать найденное направление, но выбор самого направления пока остаётся заметно человеческой задачей. arxiv.org/abs/2607.01233

📌 ИИ-агент Tencent помог решить комбинаторную задачу полувековой давности. Исследовательский агент Hyra на базе открытой модели Hy3, помог ученым разгадать математическую проблему, которая оставалась нерешенной более 50 лет. Задача из области комбинаторной математики касалась того, насколько размер множества сумм целых чисел может превышать размер его множества разностей.

Научное сообщество давно доказало, что соответствующий показатель степени не превышает двух, но оставалось неизвестным, является ли эта верхняя граница оптимальной.

Агент использовал модель Hy3 для поиска специфических множеств и вывода общей конструкции. За 24 часа вычислений ИИ нашел ядро решения, которое в итоге легло в основу научного открытия. Ученым оставалось лишь проверить логику, внести корректировки и структурировать доказательство. Для финальной верификации результата использовали GPT-5.6 Sol, которая помогла корректно перевести расчеты на язык Lean 4.

Итоговая статья подтвердила, что искомый показатель действительно может бесконечно приближаться к 2, делая эту границу оптимальным ответом.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

ИИ в математике и диссертациях В последний месяц пошел вал новых математических результатов, полученных с помощью ИИ. 100%, что гонка только началась. При этом получить степень к.ф.-м.н зачастую можно было по 1 статье, тк придумать и решить математическую задачу было ого-го как сложно. Примеры выгоревших математиков я видел. Но с ИИ новые математические результаты и статьи могут политься как из рога изобилия! Как отреагирует академическая система? Скорее всего, с явным опозданием. Поэтому мы можем наверняка увидеть в ближайшие пару-тройку лет явный всплеск по защиаютам кандидатских по математике. Да что греха таить - по многим областям науки, скорее всего. И система как-то начнет меняться в ответ.

Рак, который передаётся как инфекция Мы привыкли, что рак — болезнь сугубо личная: он рождается из собственных сломавшихся клеток и с их хозяином же и уходит. Но природа знает исключения. У сомов нашли заразную опухоль — и это всего лишь четвёртый известный науке случай рака, который расползается от одного животного к другому. В этот раз не повезло бурым сомикам (Ameiurus nebulosus) из озера Мемфремагог на границе США и Канады. Чёрные, будто чернильные, наросты на коже рыб рыбаки и биологи заметили ещё в 2012 году. Со временем оказалось, что поражена примерно треть местных сомиков. Это меланома — иногда «опухоль на опухоли», способная добраться до мозга и печени. Подозревали загрязнение воды и вирус, но вируса не нашли. Тогда команда под руководством Джули Драгон из Университета Вермонта прочитала геномы отдельных рыб в поиске общих раковых мутаций. А нашли кое-что поразительнее. Опухолевые клетки у разных рыб делили между собой сотни тысяч одинаковых генетических вариантов и складывались в единую линию — генетически отличную от здоровых клеток той же рыбы. Это и есть подпись заразного рака: по озеру, по сути, кочует один и тот же опухолевый «клон», переходя от рыбы к рыбе. Как именно он передаётся — пока загадка. @vselennayaplus

💤 Учёные научились имитировать сон без (!) закрытия глаз — исследователи из Университета Висконсина таким образом снизили потребность во сне у мышей. • Они впервые воспроизвели часть восстановительных эффектов глубокого сна у мышей прямо во время их бодрствования. • Работает так: с помощью импульсов света и генетически модифицированных нейронов ученые воссоздали ритмы сна в областях мозга. • Мыши, которых временно лишили сна, показали те же результаты в тесте на память, как и их полностью выспавшиеся собратья. Это первое доказательство, что клеточное восстановление и закрепление воспоминаний запускают нейронные паттерны, а не сам акт бессознательного состояния. Дальше — новые исследования и поиск способа запускать искусственные ритмы сна у людей. @notboring_tech

Мой прогноз про горизонт событий к 2030 держится на одном допущении: что ИИ научится задавать вопросы, которые никому и никогда не приходили в голову. Но пока – не умеет. Ибо для этого нужен прыжок, который когда-то сделал Эйнштейн Об этом же – почти одновременно и независимо друг от друга – написали исследователь Google DeepMind и трое известных учёных с абсолютно разных научных полюсов. Автор 1й работы Том Захави – соруководитель исследовательской группы Google DeepMind по созданию креативных агентов и один из ключевых создателей AlphaProof. А трое авторов 2й работы – Андреа Роли, Сауро Суччи и Стюарт Кауффман – ученые абсолютно иных научных профилей и компетенций. Диагноз, впрочем, в обеих работах один и тот же.   Захави отталкивается от письма Эйнштейна другу Морису Соловину: настоящее открытие – это не вывод из данных, а скачок. Свой скачок к теории относительности Эйнштейн сделал, вообразив себя наблюдателем в падающем лифте – и «почувствовав», что гравитация исчезает. Захави называет это манипулятивной абдукцией: гипотеза рождается из мысленного действия, а не из перебора символов, – и именно этого, по его мнению, современным LLM недостаёт. Кауффман с соавторами формулируют тот же предел иначе: ИИ может быть непредсказуемым – но непредсказуемость ещё не значит непредзадаваемость. По лабиринту можно блуждать совершенно непредсказуемо – но стены лабиринта построены заранее. Настоящая новизна – как плавательный пузырь, однажды ставший лёгким, – это не движение по пространству возможностей, а появление нового измерения в нём самом. Ту же границу автор канала обрисовал в 2021-м, в заочном диалоге с теми же Роли - Кауффманом и примкнувшим к ним Йоханнесом Йегер (а также в очном диалоге с Саркисом Григоряном 😊) – за пять лет до того, как обе статьи 2026 года подтвердили её независимо друг от друга.   У Захави здесь есть своя логика: если скачок – не мистика, а физически заземлённая абдукция, то дайте ИИ тело и симуляцию мира – и он сам, экспериментируя, «перережет трос лифта», как когда-то мысленно сделал Эйнштейн. Красиво, и даже хочется согласиться. Но лифт, трос и даже сама физика падения в такой симуляции всё равно заданы заранее – тем, кто её построил. ИИ не выйдет за пределы декораций, даже перерезая в них трос. Занять место падающего наблюдателя – не то же самое, что придумать, что такое падение.  

И поэтому я не думаю, что настоящий «горизонт событий» будет достигнут, даже если машина докажет последнюю из недоказанных (и придуманных) людьми теорем. Но вот если машины обретут способность ставить вопросы, не приходившие ранее в головы людей, – тогда другое дело. А если к тому же машины ещё и научатся формулировать новые аксиомы, в которых эти никогда не задававшиеся вопросы обретут смысл, – это и будет настоящий «горизонт событий».

Пока этого не произошло. Но и абсолютной уверенности, что это в принципе невозможно, тоже нет.   Подробнее и в деталях: • что за «скачок Эйнштейна» не умеют делать LLM, • почему абдукции (и даже обретения моделью тела) может быть недостаточно, • что означает «непредсказуемое – ещё не непредзадаваемое», • о четырёх ступенях производства нового и о пятой, самой заветной ступени, – заинтересованные читатели могут прочесть или прослушать в полном тексте эссе [1, 2, 3, 4]   #ТОИ

Почему телефон у уха не опасен Разберёмся, откуда взялся страх перед излучением смартфона — и почему физика против него. Всё излучение вокруг нас — это электромагнитные волны, но они очень разные. Ключевой параметр тут, это энергия. У рентгена она высокая: такому кванту хватает сил выбить электрон из молекулы, повредить ДНК и запустить рак. Это называют ионизирующим излучением. А вот радиоволны, на которых работают связь, Wi-Fi и навигация, сидят на самом слабом краю спектра: длинная волна, низкая энергия. Ионизировать молекулу и «сломать» ДНК им попросту нечем. Даже микроволновка, что стоит энергетически повыше телефона, максимум умеет нагревать, но не ионизировать. Теперь к доказательствам. В 2019 году ВОЗ заказала 13 обзоров о влиянии электромагнитных волн на здоровье — от головной боли и фертильности до онкологии. Обзор — это не одно исследование, а сведение всех накопленных работ с оценкой их качества. Авторы обзора по раку мозга взяли 63 исследования за 1994–2022 годы и не нашли связи между использованием телефона и опухолями мозга, головы или шеи. Не сыграли роли ни интенсивность звонков, ни стаж — даже свыше десяти лет. Важнее всего здесь железная эпидемиологическая логика: если бы телефоны провоцировали рак мозга, то по мере того, как ими обзавелась вся планета, заболеваемость должна была поползти вверх. Она не ползёт. По многим другим эффектам данных пока мало или они низкого качества, так что твёрдых выводов там нет. И, как пишут сами исследователи, ни один научный метод не способен доказать абсолютное отсутствие риска. Но конкретно по раку мозга доказательства получили высший из возможных для наблюдательных исследований уровень надёжности. Если переводить на человеческий: держать смартфон у уха можно спокойно. @vselennayaplus

Европа начала гореть по-калифорнийски Во Франции по спутниковым данным на 29 июля выгорело 91 000 гектаров. Прежний рекорд — чуть больше 66 000 гектаров, и это за весь сезон целиком, который обычно тянется с марта по конец октября. В Испании сгорело больше 200 000 гектаров, а пожар под Мадридом стал крупнейшим единичным пожаром в истории страны. И до конца сезона ещё несколько месяцев. Эвакуированы сотни тысяч человек. Огонь под Мадридом едва не уничтожил комплекс NASA, через который держат связь с аппаратами в дальнем космосе. А во Франции пожарные впервые в истории страны столкнулись с «огненным облаком» — настолько мощным, что оно порождает собственную непредсказуемую погоду. Самое неожиданное в этой истории то, что предыдущее десятилетие Европа горела мало. Метеоролог Рауль Кордеро из Гронингенского университета с коллегами поднял данные по Португалии, Испании, Франции, Италии и Греции начиная с 1980-х. Оказалось, что с 2016 по 2025 год пожаров было как минимум на 40% меньше, чем в 1981–2010 годах, и выгорало меньше площади. При том что погода становилась всё более пожароопасной. Европа была аномалией: риск рос, а горело меньше. Разгадка в пожаротушении. Больше самолётов и вертолётов, лучше подготовка расчётов, кампании по информированию населения. Система работала. И вот цифры из свежей работы в Scientific Reports. Интенсивность жаркой сухой погоды, провоцирующей пожары, в отдельных районах Франции и Испании за последнее десятилетие выросла до 50% по сравнению с 1981–2010 годами. Там, где раньше набиралось меньше десяти по-настоящему опасных дней в году, теперь бывает до 25. Вывод учёных звучит так: юг Европы переходит к пожарному режиму, похожему на калифорнийский. @vselennayaplus

⚡️ Как из хаоса триллионов частиц рождаются законы физики Каждая молекула газа подчиняется механике Ньютона. Но следить за всеми столкновениями невозможно, поэтому поведение газа описывают уравнением Больцмана — через вероятности. Юй Дэн, Захер Хани и Сяо Ма строго доказали, как эта статистическая картина возникает из движения отдельных твёрдых сфер. Главной проблемой были повторные столкновения: они создают длинные цепочки зависимостей между частицами и разрушают предположение об их независимости. Математики разработали способ разбирать огромные истории столкновений и показали, что влияние повторных взаимодействий исчезает в предельном режиме разреженного газа. В результате уравнение Больцмана действительно выводится из обычной механики на всём промежутке существования его регулярного решения. Работа закрыла центральный этап программы, связанной с шестой проблемой Гильберта: построить строгий мост между движением микроскопических частиц и законами, наблюдаемыми на уровне газа и жидкости. За этот результат, а также вклад в теорию волновой турбулентности и нелинейные уравнения Шрёдингера Юй Дэн получил Филдсовскую премию 2026 года.