Наука

Новые чипы в 59 раз снижают потребление энергии и на тонну — массу космических телескопов Современным телескопам для работы необходимы не только гигантские зеркала, но и огромные вычислительные мощности. Если обсерватория космическая, требуются вдобавок тяжелые солнечные панели, массивные батареи и громоздкие системы охлаждения. Исследователи из США разработали архитектуру чипов на основе статической памяти (SRAM), которая выполняет ту же работу всего за 51 ватт — в 59 раз меньше, чем графические процессоры. Это позволяет снизить массу космического аппарата с 1100 до 193 кг и существенно сэкономить на запусках. https://hightech.plus/2026/08/04/novie-chipi-v-59-raz-snizhayut-potreblenie-energii-i-na-tonnu--massu-kosmicheskih-teleskopov

Сальса, танго и когнитивный тест Большое двухлетнее исследование в Латинской Америке показало любопытную вещь: дело не только в том, что именно человек делает для мозга, но и в том, сопровождает ли его кто-нибудь на этом пути. Проект LatAm-FINGERS при поддержке Ассоциации Альцгеймера охватил 1065 человек старшего возраста с повышенным риском деменции — 12 центров в одиннадцати странах, от Аргентины и Бразилии до Мексики, Перу и Доминиканы. Участников случайным образом развели на две программы. Обе строились на одном наборе: физическая активность, питание, когнитивные тренировки и общение. Разница была в плотности сопровождения. 539 человек попали в систематическую программу: тренировки под присмотром, консультации по питанию, компьютерные когнитивные упражнения, контроль сердечно-сосудистых рисков и 38 групповых встреч — ради общения и взаимной ответственности 526 человек получили гибкий вариант: общие рекомендации и четыре встречи за два года, без постоянного коуча и контролируемых занятий Отдельная часть работы — адаптация под местную культуру. Вместо абстрактной «физкультуры» — сальса, танго и групповые занятия в городских парках. Диету MIND пересобрали под привычную еду: авокадо, киноа, асаи, агуайманто, чиа и тыквенные семечки. Тем, кто плохо ладит с гаджетами, помогали отдельно. Улучшения, к слову, были в обеих группах. Но через два года прибавка по совокупному показателю когнитивных функций у «систематической» группы оказалась на 55% больше, чем у «гибкой». Заметно лучше стали память, управляющие функции и скорость обработки информации. Ключевой вывод авторы формулируют просто: структура и социальная поддержка решают. @vselennayaplus

Почему в невесомости трудно глотать Глоток кажется пустяком ровно до тех пор, пока не начнёшь его разбирать. В одном движении участвуют больше тридцати мышц и несколько нервов, и всё это должно сработать в строгой последовательности: еда идёт изо рта в пищевод, а дыхательные пути в это время захлопываются за долю секунды, чтобы ничего не попало в лёгкие. За день человек проделывает это сотни раз и не замечает. На эту тему высказался Сундип Венкатесан — специалист по нарушениям глотания. И вопрос он ставит неочевидный: как на всю эту механику влияет орбита. Сама по себе гравитация для глотания не обязательна — глотать можно и лёжа, и на МКС астронавты прекрасно едят и пьют. Но по мелочи она всё-таки помогает: собирает слюну во рту и подталкивает пищу вниз по пищеводу после каждого глотка. А главное — в невесомости жидкости в организме уходят вверх, к голове. Отсюда одутловатые лица и заложенный нос. Меняется и давление в области рта и глотки. Дальше по цепочке. Заложенный нос убивает обоняние, а оно даёт большую часть того, что мы считаем вкусом. Плюс многим блюдам в космосе не хватает привычной текстуры — того же хруста. Итог: астронавты нередко едят меньше ожидаемого и теряют вес. А питание держит и мышцы, и иммунитет, и ясность головы. Отдельный сюжет — слюна. Исследования показывают, что микрогравитация может менять её выработку и состояние полости рта: сказываются перераспределение жидкостей, обезвоживание и сдвиги в стрессовом ответе. Слюна ведь не просто увлажняет — она размягчает пищу, лепит из неё компактный комок и защищает зубы. При сухости во рту крекер ощущается как песок. На Земле это неудобство, а в двух-трёхлетнем полёте к Марсу, без больниц и эвакуации, — уже риск. Меню, впрочем, эволюционирует. От пюре из тюбиков дошли до тортилий, острого коктейля с креветками, регидратируемых макарон с сыром и свежих фруктов с грузовиков. Сейчас разрабатывают еду для 3D-печати: под неё можно подгонять не только состав, но и текстуру — примерно как это уже делают в больницах для людей с нарушением глотания. @vselennayaplus

Разработан метод интеграции органических молекул в электронные устройства Органические молекулы могут стать идеальным строительным материалом для компактных и энергоэффективных компьютеров, датчиков и квантовых систем — информация в них хранится не в виде электрического заряда, а за счет переключения множества молекулярных состояний. Беда в том, что они слишком хрупки для современных полупроводниковых технологий. Инженеры из США нашли способ обойти это ограничение: сначала они изготовили каркас устройства обычными методами, а затем аккуратно «вложили» молекулы в уже готовую структуру, используя крошечные наноразмерные силы — капиллярные и ван-дер-ваальсовы. Выход работающих устройств из 1 тыс. собранных составил 96%. https://hightech.plus/2026/08/04/razrabotan-metod-integracii-organicheskih-molekul-v-elektronnie-ustroistva

​​CayleyPy: Professor Tetraminx puzzle Месяц назад я рассказывал как участвовал в ресерч соревнованиях Cayley. С тех пор я поучаствовал в ещё одном соревновании - Professor Tetraminx. Напоминаю, что суть задачи - из рандомного состояния головоломки (после N поворотов) дойти в исходное за минимальное количество шагов. Поскольку это по факту групповой ресерч, не были цели собрать топ-решения самостоятельно - мы хотели вместе сделать топ решение. Я начал тогда, когда лучшее доступное решение было 28863 и улучшил его до 28467, получив новый лучший результат и обойдя мирового эксперта Tomas! Блогпост с деталями напишу позже, но пока расскажу, что нового было сделано по сравнению с моим прошлым подходом: - Как известно, решить такую головоломку брутфорсом нельзя. Но вполне можно с помощью BFS подсчитать все состояния после 6-9 шагов. Так что теперь мой подход не пытается дойти до финального состояния, а просто до состояния, которое находится на расстоянии 6-7 до финального. Это довольно важно, ибо иногда поиск останавливается лишь в нескольких шагах от успеха - и этот подход спасает такие кейсы - Sparse Q - новая голова для нейронки (по предложению Vlad Kuznetsov), которая даёт скор сразу для всех возможных переходов из текущего состояния - это сильно ускоряет обчение и инференс - многократное расширение датасета с разными подходами по сбору данных - PieceTransformer в качестве модели и его бленд с обычным ResMLP - V-consistency - хитрый подход для улучшения beam search. Простыми словами: если одна голова модели говорит, что мы в 10 шагах от цели, а другая голова говорит, что после одного шага мы будем в 15 шагах - это неправильно; а если головы выдают 10 и 9 - значит мы движемся в правильном направлении Теперь продолжу участвовать в других соревнованиях этой серии и всем рекомендую :) #kaggle #datascience

Нейроны оказались куда универсальнее, чем считалось Про мозг привыкли говорить как про набор специализированных деталей: вот клетки, которые реагируют на лица, вот — на места, вот — на движение. Крупная работа в Nature показывает, что такая картинка описывает скорее исключение, чем правило. Учёные из Колумбийского университета разобрали больше 14 000 отдельных нейронов в 43 областях коры мыши. Большинство клеток не занималось чем-то одним. Один и тот же нейрон одновременно откликался на то, что животное видит, как оно двигается, какой выбор обдумывает и ждёт ли награду. Спор «специалисты или универсалы» тянется давно, и главная проблема была в несопоставимости экспериментов: разные лаборатории брали разных животных, разные зоны, разные методы записи. Здесь взяли огромный стандартизованный массив данных International Brain Laboratory — мыши выполняли одну и ту же задачу на принятие решения, а активность снимали сразу с десятков областей коры. Сравнивать наконец стало можно честно. Закономерность вышла чёткой. В начале обработки — например, в зрительной коре — специалисты действительно есть. Но чем дальше сигнал уходит вверх по иерархии, тем сильнее размывается специализация: почти каждая клетка реагирует на свою уникальную смесь признаков. Хаоса при этом нет. По одному только рисунку активности исследователи часто угадывали, из какой области взят нейрон. Соавтор работы Лоренцо Позани сравнивает это с картой электоральных предпочтений: районы отличаются друг от друга, но внутри каждого — пёстрая смесь мнений. Зачем мозгу такое многоголосие? Если бы тысячи нейронов реагировали одинаково, их активность просто дублировала бы саму себя. А когда каждый кодирует свою комбинацию, популяция описывает несопоставимо больше ситуаций: красный круг отличается и от красного квадрата, и от чёрного круга. Такой код называют высокоразмерным, и он гибкий — одни и те же представления переиспользуются под разные задачи. Отсюда неприятный вывод для самой науки. Десятилетиями искали клетки с понятным ярлыком, а «непонятные» отбрасывали как шум. Похоже, зря — именно в этом шуме и жила основная информация. @vselennayaplus