Наука

🌍 Что интересного вышло за неделю в официальных блогах вузов и компаний на Naked Science: • РУДН: Физик из России обнаружил, что модели гало темной материи не соответствуют свойствам пространства-времени https://naked-science.ru/article/column/galo-i-svojstva • СПбГУ: Геологи объяснили происхождение гранита, ставшего символом Петербурга https://naked-science.ru/article/column/proishozhdenie-granita • ТГУ: Ученые из России обнаружили микропластик во всех пробах снега Западной Сибири https://naked-science.ru/article/column/mikroplastik-v-probah-snega • ФизТех: Физики обнаружили расчетный порог перехода карбина в полуметалл https://naked-science.ru/article/column/porog-perehoda-karbina • КНЦ РАН: Ученые РАН получили борат серебра, размывающий границу между слоистыми и каркасными структурами https://naked-science.ru/article/column/poluchili-borat-serebra • Университет «Дубна»: Одна модель для разных частиц: физики из России предложили единый подход к описанию мезонов https://naked-science.ru/article/column/podhod-k-opisaniyu-mezonov • ФизТех: Плазма тоже воздействует: ученые из МФТИ выявили дополнительный источник волн при испытании материалов электронным пучком https://naked-science.ru/article/column/dopolnitelnyj-istochnik-voln • НИУ ВШЭ: К началу или к центру: ученые НИУ ВШЭ выяснили, куда смотрят дети и взрослые при чтении https://naked-science.ru/article/column/kuda-smotryat-deti • ФизТех: В МФТИ научились видеть скрытую структуру слоистых сплавов с помощью терагерцевого излучения https://naked-science.ru/article/column/strukturu-sloistyh-splavov • ТюмГУ: ИИ против преподавателей: ученые сравнили, кто лучше справляется с ролью научного руководителя https://naked-science.ru/article/column/ii-protiv-prepodavatelej • Сеченовский Университет: Ученые из России описали молекулярный профиль рака легкого в крови https://naked-science.ru/article/column/profil-raka-legkogo • ФизТех: Физики из МФТИ показали, как охлаждение перестраивает магнитную структуру металлического стекла из железа и гадолиния https://naked-science.ru/article/column/struktura-metallicheskogo-stekla • ПНИПУ: Ученые из России научили нейросети находить руду в два раза быстрее https://naked-science.ru/article/column/nahodit-rudu-bystree • НИУ ВШЭ: Российские ученые поставили под сомнение установление рекорда в замерах свойств сверхпроводников https://naked-science.ru/article/column/somnenie-i-rekord-v-zamerah • ТГМУ: Российские офтальмологи научились различать вирусный и невирусный увеит по анализу крови без ожидания результатов ПЦР https://naked-science.ru/article/column/uveit-po-analizu-krovi

Биологи провели анализ 68 научных работ о поведении глюкокортикоидов (ГКС) у половозрелых здоровых самок позвоночных во время овариального цикла. В их число входили млекопитающие, птицы, рептилии, амфибии и рыбы. Основные глюкокортикоиды позвоночных — кортизол, кортикостерон и их производные. Оказалось, уровень этих гормонов значительно колебался в пределах цикла в 73 процентах исследований. Пик концентрации ГКС, обычно ассоциированных со стрессом, наблюдался около времени прохождения овуляции — процесса выхода зрелой яйцеклетки из яичников в другие части половой системы. После овуляции может произойти оплодотворение, если яйцеклетка встретится со спермой за время, отведенное на это организмом. По мнению ученых, столь широкое распространение изменений уровня ГКС говорит о том, что исследования описали нормальные для здорового женского овариального цикла колебания. Это идет вразрез с некоторыми исследованиями, сообщающими, что кортизол угнетает репродуктивную функцию. https://naked-science.ru/article/biology/cortisol-ok-near-ovulation

Мне почему-то интересно порой ковыряться в истории физики и искать каким образом сделано то или иное открытие, чт ок нему подвело и какая реакция сообщества была. И вот, например, Томас Янг. Его открытие того, что свет является волной, стало краеугольным камнем современной физики, но когда он представил его в 1801 году, британское научное сообщество подвергло его яростным нападкам. В то время считалось, что свет состоит из частиц (как и говорил Ньютон). Когда Янг продемонстрировал интерференцию волн, используя свой знаменитый эксперимент с двумя щелями (да, уже тогда и уже он), видные деятели написали в прессе разгромные рецензии, назвав работу Янга лишенной достоинств. Нападки были настолько эффективными, что книга Янга почти не продавалась, и он даже временно оставил физику, чтобы заняться чем-то для заработка. Двадцать пять лет спустя немецкий физик Георг Ом столкнулся с другим видом предрассудков. В 1827 году он опубликовал закон Ома. Вместо похвалы Ом встретил враждебность. Немецкая научная элита находилась под влиянием натурфилософии — движения, считавшего, что истину следует выводить ТОЛЬКО посредством философских рассуждений, а не математических уравнений. Это, между прочим, и нам интересно. Мы ведь на стримах и в видео с вами часто цепляем вопрос рациональности использования математики и оказывается, уходим корнями в натурфилософию. Строгий математический подход Ома был тогда отвергнут как набор пустых фантазий. Немецкий министр образования заявил, что физик, проповедующий подобные ереси, недостоин преподавать науку, и Ом жил в нищете несколько лет, прежде чем его работа получила признание.

Навье — Стокс, упаковка сфер и Lean: как ИИ пришёл в большую математику Как уложить одинаковые шары максимально плотно? С апельсинами на прилавке всё кажется очевидным. А вот доказательство оптимальной упаковки в восьми измерениях появилось только в 2016 году. Спустя десять лет ИИ-агент Gauss помог завершить перевод этого доказательства на формальный язык Lean. Правда, к тому моменту люди уже проделали огромную подготовительную работу. А в сентябре 2026 года OpenAI объявила, что её новая модель решила задачу тысячелетия Навье — Стокса. Здесь речь уже идёт о поиске ранее неизвестного доказательства, а не формализации готового. Заявление вызвало немало вопросов, в том числе о корректности результата и степени самостоятельности ИИ. И это уже совсем другая история.

💡Все, что вы хотели знать про Start в Research ⠀ По вашим заявкам открыли материалы моего курса Start в Research — про то, как превратить своё исследование в статью уровня A/A*. ⠀ Это открытый курс онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект» (ФКН ВШЭ), который мы читаем как межфакультетский для всех студентов Вышки. Его цель простая: научить «оборачивать» сильный рисерч и разработки в статьи уровня топовых конференций. Одно дело — сделать крутое AI-решение, другое — довести его до NeurIPS или ACL, выполнить все «правила игры в сабмит» и пройти все круги ревью. ⠀ Что разбираем на курсе: ✔️ Как выбрать конференцию под своё исследование ✔️ Как правильно подавать статью ✔️ Лайфхаки написания текста ✔️ Ревью и реббатл — как не слить статью на последнем этапе ✔️ Когда вместо конференции идти в журнал ✔️ Как использовать AI-инструменты при написании, не нарвавшись на desk reject ✔️ Как презентовать исследование ⠀ Курс в самом разгаре — три лекции уже на YouTube, остальные будут появляться по мере выхода. ⠀ ✒️GitHub 👀YouTube ⠀ #research #airesearch #ВШЭ #ФКН #researchlife

У нас тут на курсе есть физик, который никак не мог решить одну задачу с синхротроном. В итоге он-таки применил знания курса и получил 4 ответа от моделей. Последний был решением периодизации через принцип цикады. И дальше он охренел, как в физику сверхкритических флюидов переносится это с биологии.

"Мало того, что он понял вопрос (в мире наверное порядка человек 100 разбираются в этом) - так еще и предложил рабочие варианты решения! Из четырех предложенных один был не реализуем (честно говоря у клода не хватало об этом информации), два я рассматривал как варианты, но они требовали времени и сил. Но четвертый! Легкое и элегантное решение, которое решило все проблемы. Близкое к гениальности. Мне хочется верить, что я до него додумался.... Но это не точно...."

Собственно, если у вас нет синхротрона для материи в экстремальных квантовых и термодинамических состояниях, про цикаду всё равно может быть интересно знать, это прям один из самых крутых примеров ультрадешёвых и суперэффективных алгоритмов. Итак, периодические цикады Magicicada спят под землёй ровно 13 или 17 лет — один вид 13, второй 17. Зачем и нафига? Почему простые числа? Почему такие периоды? Биологическая гипотеза — цикады так спасаются от хищников. Если бы цикада появлялась каждые 12 лет, то ею могли бы питаться хищники с жизненным циклом в 2, 3, 4 или 6 лет — они бы постоянно пересекались во времени. Простой жизненный цикл сводит шанс встречи с хищником к минимуму. Математики решили проверить это свойство эволюции и сделали матмодель. Представьте, что вы ходите в магазин каждый 12-й день. Ваш враг может приходить туда каждый 2-й, 3-й, 4-й или 6-й день, и он рано или поздно вас подкараулит. Но если вы ходите туда каждый 13-й день, вашему врагу придется ходить туда либо каждый день (что утомительно), либо ровно каждые 13 дней. С точки зрения выживания видов, выбор простых чисел — это отличная стратегия пряток, при которой вас невозможно просчитать алгоритмами коротких циклов. И реализуется он очень-очень дёшево. Идеальная сферическая цикада в матмодели зафиксировалась на простом числе Эйлера — 2147483647 (из чего можно сделать вывод, что это были 32-битные int-сферические цикады). И они там заодно обновили пару моделей криптографических алгоритмов через мутации. Потом в модели сделали виртуальный лес, накидали туда случайных животных с разными сроками спячки (от 2 до 50 лет) и посмотрели, что случится. Выжили только те, кто спал простое количество лет. Чаще всего выживали те, кто спал именно 13 и 17 лет. Так что доказательство красивое, но, возможно, цикадам это не от хищников, а чтобы не скрещиваться с другими видами цикад для предотвращения гибридизации. Но математиков было уже не остановить, и они всячески применяли этот принцип много где. Например, для синхротронов. А тут уже моделировали 50 тысяч лет гибритизации цикад. Снова запилили виртуальный лес, поселили туда цикад с разными таймерами взросления, добавили голодных птиц как хищников. В первом опыте выиграли цикады моделей 11, 13, 17 и 19. Не-простые циклы слишком часто пересекались друг с другом, рожали гибридов, те вылезали не вовремя и съедались. Во втором опыте стартовали всех цикад не одновременно, а в разные годы. Если циклы сдвинуты друг относительно друга, простые числа математически пересекаются с соседями часто. Никакого преимущества простые цикады не получили. А что могло синхронизировать всех цикад? Ввели в модель фактор сурового климата — долгую спячку. Наступает ледниковый период, становится адски холодно, и развитие цикад ставится на паузу на 20 лет. Если такие 20-летние задержки происходят раз в 10 тысяч лет, то да, всё сводится к первой модели. Так что они спасаются так от случайных половых связей, а не от хищников! А в целом — похоже, нас дальше ждёт всё больше таких открытий с переносом знаний и принципов из разных областей науки. Например, недавно астрономия пригодилась искать скрытые камеры. -- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты Генерация случайных чисел слишком важна, чтобы оставлять её на волю случая.

[ХАБРААРХИВ] Десять лет в погоне за кометой: история миссии Rosetta 20 января 2014 года Rosetta проснулась после долгой спячки. Космический аппарат стартовал ещё в 2004-м, успел пролететь мимо Марса, рассмотреть два астероида и теперь готовился к главному — встрече с кометой Чурюмова — Герасименко. Осенью на её ядро планировали высадить исследовательский аппарат Philae. Если тот сумеет сесть и проработать хотя бы месяц, это уже будет подарком для создателей. При этом комета вполне обыкновенная и возвращается к Солнцу каждые 6,6 года. Почему же Rosetta понадобилось целое десятилетие, чтобы до неё добраться? Ведь предыдущие аппараты уже фотографировали кометные ядра и даже доставляли кометную пыль на Землю. В начале 2014-го самые напряжённые месяцы миссии были ещё впереди. И никто не знал, чем закончится эта встреча. #хабраархив

Китай готовит запрет на экспорт технологий производства солнечных панелей нового поколения Китай рассматривает запрет на экспорт передовых технологий производства перовскитных и тандемных солнечных элементов, а также ряда процессов выпуска кремния и пластин. Ограничения коснутся оборудования и передачи технологий, но не готовых солнечных панелей. Проект охватывает 12 категорий в фотовольтаике, а обсуждение продлится до 15 ноября 2026 года. Пекин объясняет инициативу стратегическим значением таких разработок для космоса и обороны. Если запрет введут, производители по всему миру будут сильнее зависеть от китайских поставщиков, а развитие новых панелей может замедлиться. #экспортныеограничения #китай #солнечнаяэнергия 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Сахар, который наше тело считает чужим Большинство млекопитающих вырабатывают особую молекулу сахара — Neu5Gc. А вот человек нет: древняя мутация в гене CMAH лишила нас этой способности. Но молекула всё равно попадает к нам с едой, прежде всего с говядиной и бараниной (немного её есть и в молочке). Дальше начинается странное. Попав в ткани, Neu5Gc встраивается в наши собственные клетки и иммунитет вырабатывает против этой «чужой метки» антитела. Получается молекулярный «чужой среди своих». Затяжную иммунную реакцию на него называют ксеносиалитом, и раньше её уже связывали с болезнями сердца и сосудов и с раком. А вот про диабет в большом проспективном исследовании никто не спрашивал. Французские учёные взяли данные проекта NutriNet-Santé: почти 90 тысяч взрослых, у которых на старте не было ни диабета, ни рака. Средний возраст — 42 года, 79% участников — женщины. Каждый трижды заполнял суточный дневник питания, а количество Neu5Gc считали по базе с измеренным содержанием молекулы в продуктах. За 7,2 года наблюдения (медиана) диабет 2-го типа появился у 966 человек. Результат: у тех, кто получал больше всего Neu5Gc из мяса, риск диабета оказался на 63% выше, чем у тех, кто получал меньше всех. Во второй по потреблению группе — на 41%. Связь сохранялась с поправкой на возраст, пол, физическую активность, курение и качество питания. Для Neu5Gc из молочных продуктов её не нашли. Лишний вес объяснял примерно 13% эффекта. А после поправки на общее количество красного мяса связь ослабла и перестала быть статистически значимой — отделить Neu5Gc от других веществ мяса пока не получается. @vselennayaplus