Наука

У меня сегодня день рождения. И сегодня я хочу попросить вас сделать мне подарок.  Я вам расскажу о своей мечте. А вы оставьте, пожалуйста, под этим постом комментарии. Это поможет мне распространить идею о научной лаборатории нового типа среди большего количества людей. Надеюсь также, что это поможет начать моей мечте реализовываться. Моя мечта об открытии новых законов физики и межгалактических перелетах Как вы знаете, я большой любитель космоса. Я мечтаю о том, чтобы человечество путешествовало по галактике, осваивало новые планеты и открывало новые законы мироздания. 6 лет назад я обнаружил, что на текущий момент космические корабли используют реактивное движение. Проблема в том, что это движение возможно только пока ракета выбрасывает топливо. Далеко на таком двигателе не улететь. Нам нужны новые физические принципы. Нам нужно открыть новые законы физики. Нам нужен прорыв, подобный началу 20 века, когда активно развивалась теория относительности и квантовая механика. Не буду вдаваться в подробности, но у меня сложилось ощущение, что существенного прогресса в фундаментальных исследованиях можно добиться благодаря созданию научной лаборатории нового типа. Я хочу проделать с научными исследованиями трюк, подобный тому, что Илон Маск проделал с космическими технологиями. Лаба нового типа перестроит процессы, сможет привлекать лучшие таланты, быть более эффективной. Благодаря большей эффективности она сможет выигрывать больше грантов и более эффективно расходовать средства. Она будет использовать наработки фундаментальной науки для коммерческих применений. Возможно, сейчас эта идея звучит очень сырой и нереалистичной, но это один из тех проектов, от реализации которого я буду чувствовать себя лучше на смертном одре.  Я также понимаю, что возможно, эта задача очень сложная и что значимые результаты, а тем более межзвездные перелеты, могут не случиться при моей жизни. Но мне будет тепло на душе от осознания того, что мои далекие потомки доведут это дело до конца. Такой я человек. Я мыслю горизонтами поколений:) Ну и последнее, что я хотел бы вам сказать. Каждый из вас уже помогает этой мечте реализоваться. Благодаря сервисам для обычных стартапов и бизнесов у меня появляются ресурсы, чтобы работать над DeepTech и SpaceTech. А это в свою очередь открывает доступ и создает необходимую репутацию для следующего шага. Спасибо всем вам! Ну а если у вас есть идеи или необходимые контакты для реализации этой мечты, поделитесь ими в комментариях. Я буду вам очень благодарен.

Простите, что врываемся в ваш сон, но у нас сегодня научная сказка про акулу. Давным-давно, в 1620-м, родилась маленькая гренландская акула. Акулёныш, можно сказать, девочка. Она росла до большой настоящей взрослой половозрелой акулы ни много, ни мало, а как положено — 150 лет. За это время прошла Тридцатилетняя война, пара революций в Англии, реформы Петра I, основали Санкт-Петербург, колонизировали Америку, яблоко ударило по молодому ещё наивному Исааку, были Галилей, Кеплер, Лейбниц, Паскаль и Ферма. Гарвей открыл систему кровообращения человека, Гук — растительную клетку, Левенгук увидел бактерию, помахал ей рукой и очень обрадовался. Началась даже Промышленная революция, появилась паровая машина, где-то играли Моцарт, Бах, Вивальди, что-то рисовали Рембрандт, Рубенс и вообще жизнь била ключом. А акула всё росла. Медленно и спокойно в глубине океана, где темно, прохладно и уютно. Акула никуда не торопилась. Плавает она медленно, примерно со скоростью 1,2 км/ч. Сердце бьётся 5-6 раз в минуту. Первого свидания ждёт 150 лет. Беременность у неё от 8 до 18 лет. Мамы вынашивают акулят очень бережно и долго, и при родах они уже сразу около 40 сантиметров. Вообще, гренландская полярная акула — самая большая рыба Арктики. Может быть больше 5 метров, встречается аж до 1816 метров в глубину. Зовут её Somniosus microcephalus — можно примерно перевести как "спящая крошка". Но вообще-то спящая мелкоголовая. Акулы эти почти слепые, но очень-очень хорошо нюхают. Океан для них такой огромный мир запахов. Они знают, где тает древний ледник, где проплыл косяк рыбы, а где опустился на дно кит. Сначала биологи узнали, что они растут по сантиметру в год, и когда увидели самых здоровых, то задумались. Вообще, рыбу обычно оценивают по годовым кольцам в твёрдых тканях (примерно как дерево), но у нашей акулы кальцифицированных тканей нет вообще. Поэтому возраст им измеряют по хрусталику — один раз синтезированные, белки хрусталика не обновляются и не заменяются. Эмбриональное ядро хрусталика формируется ещё до рождения. В центре глаза каждой акулы навсегда заперт углерод, попавший туда из тела её матери. А дальше можно оценить его радиоуглеродным методом и получить дату дня рождения. С середины 1950-х атмосферные испытания термоядерного оружия резко подняли содержание радиоуглерода. Так появилась первая метка. Дальше учёные взяли акул разного размера и занялись экстраполяцией и сравнением разными методами. Глубже по истории чётких меток нет, там довольно сложные вычисления. Но в целом узнали, что гренландская акула живёт дольше всех среди позвоночных. Обходит даже гренландского кита, который живёт 211 лет. В целом есть и те, кто живёт ещё дольше (один моллюск 507 лет, и есть технически бессмертная медуза), но они куда проще устроены. Наш акулёнок, вероятно, прожил долгую и счастливую жизнь. Взрослую уже опытную и даже, можно сказать старую рыбу поймали в 2010-м. Случайно — она попала в большой трал. 392 года! До этого никто не подозревал, что можно так долго! Учёные очень удивились, и поняли, что если самка начинает размножаться примерно в 150 лет, то ловить таких акул вообще нельзя. Популяция физически не сможет восстановиться в какие-то разумные сроки, сравнимые с человеческой жизнью. Вылов запретили, акул занесли в Красную книгу. Чтобы они не залезали в тралы, придумывают, как их отпугивать. Биологи уверены, что где-то глубоко-глубоко прямо сейчас плавают рыбы, родившиеся еще в шестнадцатом или даже пятнадцатом веке. И очень хотят с ними познакомиться, чтобы прочитать ДНК/РНК и посмотреть, можно ли что-то использовать для человека. Потому что очень хочется застать следующие 150 лет! -- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты — На днях скушала яхтсмена, сам худющий, но печень!!

Последняя часть 8500-тонного пазла: термоядерный реактор ITER получил девятый сектор плазменной камеры На площадку ITER во Франции доставили девятый и последний сектор вакуумной камеры. После сборки конструкция будет весить 8500 тонн, достигнет 19,4 метра в диаметре и станет местом для термоядерных реакций. Камера также будет удерживать сверхпроводящие магниты и служить первым барьером безопасности реактора. Пять секторов изготовил европейский консорциум, ещё четыре — Южная Корея. Несмотря на завершение строительных работ в 2024 году, запуск ITER перенесли с 2035 на 2039 год. #iter #термоядерныйреактор #термоядерныйсинтез #плазменнаякамера 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Теорема о четырёх красках получила новое редкое доказательство Задача звучит почти по-детски: можно ли раскрасить любую карту четырьмя цветами так, чтобы соседние области не совпадали? Первое «доказательство» продержалось 11 лет, потом в нём нашли ошибку. Настоящее появилось только в 1976 году — и вызвало почти скандал, потому что значительную часть проверки выполнил компьютер. С тех пор теорему уже доказывали заново, но «болезнь четырёх красок» никуда не делась. В 2026 году группа математиков после почти десяти лет работы получила ещё одно компьютерное доказательство. Причём само оно в некоторых отношениях даже сложнее предыдущих. Но именно по дороге к нему исследователи наткнулись на то, чего раньше в этой задаче не замечали. И в итоге снова доказанная теорема оказалась интересна уже не столько ответом, сколько тем, что удалось увидеть внутри самих графов.

🌟 Ai2 выпустила открытую модель для научных отчётов AstaBrief 8B - файнтюн Qwen3-8B от Института Аллена, который по исследовательскому запросу и найденным фрагментам научных статей пишет отчёт со ссылками на источники. Модель уже работает в Asta, сервисе Ai2, где она стала быстрым режимом в дополнение к Thinking с Claude под капотом. Сама AstaBrief ничего не ищет, отрывки статей ей нужно подать вместе с вопросом. Из них модель отбирает нужное, сводит в связный текст и расставляет ссылки на отрывки, из которых взят каждый факт. Отчёт она пишет целиком за один проход. 🟡Тесты На наборе ScholarQA-CS2 из 200 вопросов по информатике AstaBrief набрала в среднем 87 баллов, по полноте ключевых элементов ответа 90,2, по точности ответа 89, по точности ссылок 90,5, по их полноте 78,2. По этому набору и по DeepScholarBench Ai2 называет модель сопоставимой с конвейером на Claude и со своим исследовательским агентом DR Tulu. В небольшом исследовании с тремя учёными и 14 вопросами в целом предпочли DR Tulu, хотя двое из трёх сочли ссылки у AstaBrief точнее.

Пример, как генерировать отчёты по собственным PDF, Ai2 выложила в репозитории ScholarQA.

📌Лицензирование: Apache 2.0 🟡Блогпост 🟡Модель @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #AstraBrief #Ai2

Disclaimer: в преддверии ожидания публикации от OpenAI новых решенных задач (которые не вошли в DevDay, как хотелось бы) делюсь обзором на понимание, зачем человечеству открытые задачи науки и как они улучшают нам жизнь. Зачем человечеству открытые задачи? Наука у меня обычно ассоциируется со знанием: законы, уравнения и теоремы с доказательствами. Но передовые открытия устроены наоборот, и главную часть составляют открытые задачи, то есть гипотезы, истинность которых пока не известна. Такие задачи показывают границы не только наших знаний, но и наших методов мышления. А вот попытка решить фундаментальную задачу часто оказывается важнее самого ответа. 1. Описание движения планет потребовало от Ньютона и Лейбница создать математический анализ, без которого не обходится современная инженерия. 2. Уравнения Максвелла предсказали электромагнитные волны и через несколько десятилетий дали нам радио. 3. Теория чисел столетиями считалась образцом бесполезной математики, а теперь на ней держится криптография. 4. Триста лет попыток доказать Великую теорему Ферма породили огромную инфраструктуру теории чисел и алгебраической геометрии, вершиной которой стало доказательство Уайлса. Поэтому вопрос о практической пользе нерешённой задачи поставлен неправильно, ведь мы заранее не знаем, какие инструменты придётся изобрести. Иногда задача показывает, что неверна сама исходная картина мира. Аномалию орбиты Меркурия не удалось исправить поправкой к механике Ньютона, для неё понадобилась общая теория относительности. Семь задач тысячелетия В 2000 году Clay Mathematics Institute назначил по миллиону долларов за семь задач, каждая из которых отмечает глубокий разрыв в понимании целой области. Гипотеза Римана связывает нули дзета-функции с распределением простых чисел. Вопрос P против NP спрашивает, всегда ли найти решение принципиально труднее, чем проверить готовое. Уравнения Навье-Стокса инженеры решают численно каждый день, но никто не доказал, что в трёх измерениях их гладкие решения не разрушаются за конечное время. Задача Янга-Миллса требует строго построить квантовую теорию, лежащую в основе Стандартной модели, и доказать существование массовой щели. Гипотеза Ходжа спрашивает, насколько топология алгебраического многообразия определяется его алгебраической структурой. Гипотеза Бёрча и Свиннертона-Дайера связывает аналитическую L-функцию эллиптической кривой с числом её рациональных точек. Решена пока только гипотеза Пуанкаре, которую Перельман доказал через поток Риччи, попутно развив целый аппарат геометрического анализа. Границы физики В физике нет официального списка, но её граница тоже видна хорошо. Общая теория относительности и квантовая механика по отдельности блестяще подтверждены, однако не совмещаются в единую теорию квантовой гравитации. Мы измеряем гравитацию тёмной материи, но не знаем её состава и не понимаем природу тёмной энергии, ускоряющей расширение Вселенной. Пока неизвестно, почему материи оказалось больше, чем антиматерии, откуда берётся масса нейтрино и почему параметры Стандартной модели именно такие. Турбулентность особенно показательна, потому что её уравнения нам известны, а понять их следствия мы до сих пор не можем. Новый участник науки До недавнего времени компьютеры считали и проверяли, а гипотезы и доказательства придумывал человек. В 2026 году эта граница сдвинулась, и важнее олимпиад здесь то, что ИИ начал работать над задачами, ответа на которые не знает никто. Claude поднял доказанную нижнюю границу доли нулей дзета-функции на критической прямой примерно с 41,6 до 67,2 процента, что вовсе не означает доказательство гипотезы Римана на две трети. Claude также построил полную формализацию доказательства Великой теоремы Ферма в Lean и вычислил девятипетлевую шестичастичную амплитуду в N=4 суперсимметричной теории Янга–Миллса, а Лэнс Диксон независимо проверил результат. Это не решение задачи о массовой щели, и новой физики Claude не изобрёл, он показал лишь, что вычислительный барьер ниже, чем считали специалисты.

🧮 Математики против OpenAI The Verge собрал в одну хронику всю драму вокруг того, как ИИ врывается в математику. Коротко — о главном. Гонка идёт не первый месяц. OpenAI, Anthropic и другие лаборатории отчитываются о решениях давних задач, причём порой результаты превосходят то, чего от ИИ ждали сами математики. В начале августа OpenAI показала решения десяти многолетних проблем — над некоторыми бились десятилетиями. А в сентябре заявила, что справилась с задачей Навье — Стокса о течении жидкостей и газов. Это одна из семи «задач тысячелетия» с призом в $1 млн, и её не могли решить около 90 лет. Работала внутренняя модель мощнее GPT-6 Astra вместе с 10 000 параллельных агентов. Забирать приз компания не планирует. Триумф испортила одна деталь. Всего за день до анонса профессор Нью-Йоркского университета Тристан Бакмастер и исследователь Anthropic Левент Алпёге опубликовали результат по смежной задаче. Работали они с Codex и Claude, а все черновики хранили в Codex. Бакмастер утверждает, что OpenAI пришла к доказательству тем же путём, и на вопрос, училась ли модель на их сессиях, ответа так и не получил. В OpenAI ответили, что конкретные данные пользователей не использовались, но признали: хоть это и маловероятно, обезличенные данные могли помочь улучшить модели. А сотрудник компании Себастьен Бубек настаивает: доказательства заметно отличаются. Дальше — обвинения в перехвате чужих результатов, вопросы о происхождении обучающих данных и тихие правки уже опубликованных документов. В The Verge суть конфликта сформулировали так: математики хотят развивать науку, а OpenAI хочет побеждать. Попыткой навести мосты стала независимая группа AGMAI из девяти ведущих математиков: она будет советовать ИИ-компаниям, как проверять и подавать новые результаты. Её участник Мартин Хайрер подчёркивает, что денег от OpenAI группа не получает. Но напряжение только растёт: OpenAI утверждает, что её закрытая модель уже решила больше 100 давних задач, и готовит их к публикации. @droidergram

Автономный самовоспроизводящийся дрон – носитель биооружия Он существует. Вы видели его вчера. Вы подумали про рой, собранный в подвале по чертежам от ИИ? Но речь про комара Anopheles gambiae. Он работает без оператора, размножается сам и уносит сотни тысяч жизней в год. Эволюция собрала его без всякого сверхразума – и дальше начинается самое неприятное. Это центральная мысль статьи Феликса Шуссата «Проблемы распространения». Вчера на нее указал Дин Болл – соавтор трамповского Плана действий США в области ИИ, а с 6 июля глава команды Strategic Futures в OpenAI. Болл рассказал, как очень влиятельный человек из индустрии спросил его, при каких обстоятельствах мы окажемся в безвыходном положении, и назвал статью Шуссата тем самым сценарием, который тогда описал в ответ.   Шуссат свел аргументацию к одной фразе: то, что существующее сверхоружие неудобно создавать и применять, – везение, а не закон природы. Заставьте ИИ бросать кости десять триллионов раз, и однажды выпадет та самая комбинация: найдутся дешевые способы собрать зеркальные бактерии или василиска Лэнгфорда. Отмахнуться тут легко: мол, это из разряда триллиона обезьян, печатающих «Войну и мир», или самолета, собравшегося сам собой на свалке после урагана.

Разница в том, что обезьяны и ураган перебирают варианты вслепую. ИИ ищет целенаправленно, и именно за это ему платят.

Насколько это фантастика? Бомба, сброшенная на Хиросиму, выглядит априори неправдоподобно: возьмите два инертных куска металла (каждый по силам унести одному человеку) и сведите их вместе определенным образом. Без понимания релятивизма, физики частиц и экспоненты в ветвящихся процессах мысль о городе, стертом двумя кусками металла, звучит как бред. Понимание пришло – и бред стал инженерной задачей.   Несколько лет медиа пугали аудиторию боевыми комарами из американских биолабораторий. Сегодня от этой истории остался лишь мем. Неприятная же часть в том, что Шуссат описывает путь, которым боевого комара можно было бы сделать всерьез, и путь этот проще, чем строить рой с нуля:

Взять осу, изменить ее поведение и жизненный цикл, добавить нейротоксин и темп размножения саранчи.

Выйдет экспоненциально растущий рой автономных охотников, которому не нужны ни оператор, ни завод, ни цепочка поставок.   Главный вывод статьи касается обороны. Защититься нельзя: гражданское население невозможно спрятать и невозможно быстро эвакуировать, оборона строится годами, закрывать приходится все направления сразу, а нападающему достаточно одного незакрытого. Отсюда Шуссат выводит то, от чего поморщатся все стороны спора: единственный выход – режим нераспространения ИИ по образцу ядерного, с монополией нескольких государств, глобальным мониторингом и силовым пресечением чужих проектов.   Читатели этого канала узнают формулировку. Семь лет назад я начал цикл «Большой Брат – сын Большого Бога» ровно с нее: в мире дешевых черных шаров безопасность придется купить ценой концентрации власти, а тотальный надзор станет эволюционной компенсацией за очередной скачок сложности. Я шел к этому от гипотезы уязвимого мира Бострома и теории Больших Богов Норензаяна и Турчина. Шуссат пришел из стратегического анализа нераспространения, опираясь на того же Бострома. Разные двери в одну комнату.   Майкл Нильсен в концепции мудрого оптимизма пытается провести мир между катастрофичной Сциллой и тираничной Харибдой. Он соглашается, что рецепты разрушения рано или поздно будут найдены, но отказывается принимать этот выбор как данность и ищет надзор, совместимый со свободой, – работающий на всех, кроме тех, кто готовит катастрофу. Пока это гипотеза без единой реализации.   Мое резюме – увы, то же, что и 7 лет назад. Выбор, который ставит перед цивилизацией эпоха ИИ, лежит между двумя классами необратимости. Катастрофа без глобального надзора или тирания под ним. Третий путь существует только на бумаге, и времени перевести его с бумаги остается меньше, чем кажется.   Фото: Дженис Хейни Карр #БольшиеБоги  #БольшойБрат