Научно-популярное

Роботы - The Next Big Thing?

Инженеры Disney Research не скрывают восторга, создавая дроидов из вселенной «Звёздных войн». А теперь, благодаря Антуану Пирроне, каждый может собрать мини-дроида примерно за 400 долларов. И хотя он выглядит как забавная игрушка, подобные роботы имеют все шансы перешагнуть границы тематических парков и войти в повседневную жизнь.

Похоже, в робототехнике произошел тот самый скачок из количества в качество, о котором талдычили на философии. Машины теперь без особых усилий осваивают навыки, которые раньше приходилось жестко прописывать в коде.

Исследователи из Columbia Engineering недавно продемонстрировали это наглядно: их роботы самостоятельно изучают структуру собственного тела и принципы движения, просто наблюдая за собой через камеру. Буквально смотрят в зеркало и познают себя!

Компания Figure показала Helix — универсальную модель машинного обучения типа Vision-Language-Action (VLA) для гуманоидных роботов. Эта система одновременно обрабатывает изображения и команды на обычном человеческом языке, а затем управляет роботами в реальном времени. Благодаря Helix роботы могут узнавать и работать с тысячами обычных домашних предметов. Кроме того, Figure объявила о создании BotQ — завода по производству роботов. Для начала он будет выпускать до 12 000 гуманоидов ежегодно.

А на прошлой неделе Google DeepMind анонсировала сразу две новые модели: Gemini Robotics с технологией Vision-Language-Action (VLA) и Gemini Robotics-ER с технологией Embodied Reasoning. Обе они работают на базе Google Gemini — многомодальной базовой модели, которая понимает текст, голос и изображения, отвечает на вопросы и дает рекомендации.

Gemini Robotics, в DeepMind назвали "продвинутой системой зрения-языка-действия". Она воспринимает ту же информацию, что и базовая Gemini, но может преобразовывать ее в команды для физических действий робота. Причем она совместима с любым железом. На сайте проекта есть впечатляющие демонстрации работы системы. Интересно узнать больше? Загляните в статью "Внедрение ИИ в физический мир".

К слову, не только Google развивает робототехнику. Apple тоже проявляет интерес — компания показала милую и услужливую роботизированную лампу, и, по слухам, работает над созданием андроидов.

Теперь же, когда NVIDIA представила базовую модель для управления роботами (на примере того самого дроида от Disney) и сразу же опубликовала ее на GitHub и Hugging Face, эта технология становится гораздо доступнее, чем можно было предположить. По крайней мере частично.

Конечно, собрать в гараже человекоподобного робота пока нереально, но вот с роботизированными манипуляторами дела обстоят иначе. Открытых проектов уже хватает: PAROL6, toolboxrobotics, arctosrobotics, Thor — и это лишь верхушка айсберга. С учетом развития программного обеспечения, идея собрать такую роборуку становится все заманчивее. Лично я планирую научить свою готовить не хуже робошефа Зиппи.

Хотите знать больше? Подписывайтесь на SantryBlog

В целом, я неисправимый оптимист в отношении человечества, но, как материалист, не могу не думать, что никто не обещал нам хэппи-энда. Наверное, оптимистичные динозавры тоже были — но метеорит всё равно ударил в месте, теперь известном как залив Америки. И историки от будущих форм разумной жизни напишут ещё через 65 миллионов лет: «и здесь оно началось, ещё одно вымирание, в том же месте».

^{(Одна из мыслей о будущем человечества из Телеграма, которая показалась подходящей для Хабра)}

Инженеры Boston Dynamics научили робота Atlas вставать на руки и даже танцевать брейк-данс.

«Новый Atlas спроектирован на основе десятилетий исследований и подтверждает нашу приверженность созданию самых способных и полезных мобильных роботов, решающих самые сложные задачи в современной промышленности», — пояснили в Boston Dynamics.

Робот полностью электрический, инженеры убрали в нём элементы с гидравликой. По словам специалистов компании, второе поколение роботов Atlas стало ещё быстрее и подвижнее.

На конференции Nvidia GTC 2025 в Сан-Хосе генеральный директор Nvidia Дженсен Хуан представил робота Blue, который разрабатывался вместе с Disney и Google DeepMind. Под капотом устройства новая модель Nvidia Groot N1.

Когда робот появился на сцене, Хуанг обратился к нему: «Привет, Blue, как дела? Нравится ли тебе новый физический движок? Тебе нравится, да? Да, знаю точно».

Вояджеры уходят от нас? 🌌

NASA отключает на двух космических аппаратах «Вояджер» по одному научному прибору. Что-то сломалось?

«Вояджеры» стартовали почти 50 лет назад: сначала номер 2 в августе 1977 года, а потом номер 1 месяцем позже. Они показывают просто потрясающий пример долголетия: не только продолжают работать, но и собирают научные данные и передают на Землю. Хотя иногда подглючивают – например, в какой-то момент передавались некорректные данные, терялась связь, но всё удалось преодолеть. В 2017 году даже удалось включить двигатели для коррекции орбиты – через 40 лет после старта! Почему же приходится отключать приборы?

Во-первых, электроника деградирует, приходится отключать микросхемы, и, когда ошибки накапливаются, могут пострадать приборы. Во-вторых, в качестве источника энергии используются РИТЭГи на плутонии – они преобразуют тепло радиоактивного распада в электричество. Но по мере распада плутония количество активного металла сокращалось и мощность падала, на данный момент она почти на треть ниже по сравнению со стартовой. Кроме того, с ростом расстояния требуется всё больше энергии для получения и отправки данных.

В результате учёным приходится выбирать, какие приборы отключить, чтобы инженеры могли поддерживать жизнеспособность приборов. Специалисты НАСА 25 февраля отключили детекторы космических лучей на «Вояджер-1» и 24 марта деактивируют детектор низкоэнергетических заряженных частиц. При этом на обоих приборах продолжат работу магнитометр и измерители плазмы. Также на «Вояджере-1» до конца года продолжит работу детектор низкоэнергетических заряженных частиц, а на «Вояджере-2» – детектор космических лучей до конца 2026 года.

В результате взвешенных решений инженерам и учёным удалось дать кораблям возможность удалиться от Земли на расстояние более 20 млрд км и выйти в межзвёздное пространство. Меры экономии позволят им продолжать исследования ещё до 2030 года!

Биохакинг на Хабре уже не существует, но все же я попробую съесть все на видео ниже в течении весны и лета с целью похудеть и пробежать 20 км. Не реклама. Я ничего не продаю. Этот эксперимент я решил над собой проделать и рассказать в этом посте под впечатлением вот этой статьи на Хабре ДРУГОГО АВТОРА, СТАТЬЯ НЕ МОЯ !!! -> : 16-месячный эксперимент с теанином. В ней человек пробовал только одно вещество, а я решил опробовать все! (Как в анекдоте про Чака Нориса).

Перечень действующих веществ для эксперимента без торговых марок:

• омега-3

• экдистерон

• туркестерон

• Л-карнитин

• инозитол (инозин, рибоксин)

• EAA - расширенный BCAA

• CLA

• железо

• фадоджия (натуральный тестобутер)

• ашваганда

• йохимбин

• все витамины и минералы, калий, магний

• HMB

• женьшень

• элеотеракок

• гинкобилоба

• трибулус

• кордицепс

• NAC

• куркумин

• коэнзим Q10

• донаторы азота

• форсколини

• макка

• милдронат.

Следить будем за VO2max (сейчас 38) и средним ЧСС при пробежке 5..10 км.

В прошлых двух физкультурных сезонах (2023, 2024) мне удалось набегать с нуля до 10 км. Но эти 10-ки уже давались с огромным трудом и очень долгим восстановлением и были очень медленные. Вес также застыл на 82 кг. (снизил с 88 кг) Мне стало очевидно, что мой физкультурно-спортивный генетический и возрастной потенциал полностью вычерпан и израсходован. Для дальнейшего прогресса нужен волшебны пинок. Посмотрим в 2025 году помогут ли в этом БАДы. Стартовый вес 85 кг 500 грамм. Зимой не бегал, но был тренажерный зал 2 раза в неделю. По моим наблюдениям генетика и возраст значат очень многое. Мой товарищ за тоже время с теми же начальными данными снизил вес до 72 кг и пробежал марафон за 4 часа 05 мин. Начинали тренироваться вместе и одинаково, но уже через 6 месяцев он "скрылся за горизонтом".

Следите за экспериментом и поддерживайте автора своими советами >>в телеграм.

В Санкт-Петербурге проходит окружность, у которой π = 3,0

Одно уточнение: эта окружность расположена на поверхности Земли. То есть на сфере, а если точнее — на двумерной поверхности сферы. Тут ещё надо вспомнить пару определений:

• Отрезок - это кратчайшая линия, соединяющая 2 точки.

• Радиус - отрезок, соединяющий центр с любой точкой окружности.

Очевидно, что все эти построение имеют смысл только в рамках своего пространства. Теперь рассмотрим конкретику.

Теперь рассмотрим параллель, проходящую через Санкт-Петербург. А именно 60°.

Очевидно, что центром этой окружности будет являться Северный полюс.

Для начала посчитаем радиус этой параллели в трёхмерном пространстве (зелёный отрезок на рисунке). Он примерно равен:

Найдём длину этой окружности:

Теперь определим радиус этой окружности на двумерной поверхности сферы:

Длина окружности одинаковая, что при двухмерном взгляде, что при трёхмерном. Осталось вычислить π:

Что и требовалось доказать. В данных расчётах принято, что поверхность Земли сфера. На самом деле она является эллипсоидом вращения, так что расчёты носят приблизительный характер.

Для справки:

• Граница между Канадой и США не прямая, а находящаяся на сфере окружность с π ≈ 2,88.

• Экватор — это окружность с π ≈ 2,00.

П.С. На самом деле через любую точку поверхности Земли можно провести окружность с π=3 (и не одну). Но только на широте Петербурга одна из таких окружностей будет иметь центр на Северном полюсе.

Время от времени слушаю подкасты и аудиокниги. Особенно полюбил включать их по вечерам в качестве фонового сопровождения. Решил поделиться своим текущим топчиком.
🪆 Свидетели сингулярности - ребята из Яндекса обсуждают темы с экспертами из разных сфер. Сам лично пока успел послушать подкаст про реком с @inforetriever - кайфанул!
🪆Kuji podcast - подкаст ведут популиризатор науки, кандидат физмат-наук Андрей Коняев и стендап-комик Тимур Каргинов. Ядерная смесь ведущих позволяет создавать крутой контент!
🪆 Machine Learning Podcast Из названия - еще один подкаст про ML. Выпусков много, но если покопаться, можно найти что-то годное и по-душе.
🪆 Гарри-Потер и методы рационального мышления. Давно слышал об этой книге, но поначалу относился скептически. В итоге все же начал - и не пожалел. Очень приятное и полезное чтиво, которое стоит внимание.
🪆TED Лучшее. Велкам в сборник из 400 эпизодов. Однозначно можно найти что-то интересное на любую тему.

Больше постов о стиле жизни в большом городе с щепоткой ML и data scientist в моем телеграм канале

Коренным образом ничего не изменилось. Работа разработка и аналитика все равно сводится к перекладыванию данных из одного формата в другой. Иногда нужно разработать какой-то алгоритм, но чаще использовать готовый.

Теперь к этому добавилась еще возможность инкорпорировать AI в процессы.

Визуализация

Современная медицина использует огромное количество данных. Один из популярных форматов DICOM. Есть несколько хороших библиотек для работы с данным форматом.

import pydicom

# Load the DICOM file
dicom_file = pydicom.dcmread("image-000001.dcm")

# Print metadata
print(dicom_file)

# Access specific tags
print("Patient Name:", dicom_file.PatientName)
print("Study Date:", dicom_file.StudyDate)
print("Pixel Data Shape:", dicom_file.pixel_array.shape)

# Display the image
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(dicom_file.pixel_array, cmap='gray')
plt.show()

AI можно использовать не только для анализа снимков, но и для генерации на основе данных из карточки пациента или кейса, интерактивной визуализации. Индивидуально в автоматическом режиме, с возможностью создания мешей подходящих для 3д печати.
Данные пациента при этом могут постоянно обновляться.

Открываются потрясающие возможности, вопрос лишь в реализации.

Блогер собрал SHOTGUN AXE — инструмент, который раскалывает дрова с помощью горячего газ из гильзы от охотничего оружия.

Гуманоидный робот Unitree G1 стоимостью $16 тыс. с 23 степенями свободы получил второе обновление алгоритма (про первое данные тут), которое расширило возможности его балансировки и увеличило количество движений и вращений до поворота на 720°. Разработчики продемонстрировали это обновление с Unitree G1, выполняющим приёмы кунг-фу, но в конце видео производитель также напоминает владельцам «воздерживаться от внесения каких-либо опасных модификаций или использования робота опасным образом».

Учёные из Гейдельбергского университета выяснили, что даже кратковременное ограничение в использовании смартфона значительно изменяет активность мозга, связанную с дофамином и серотонином. Эти нейромедиаторы регулируют настроение и зависимости. Исследование опубликовано в научном журнале Computers in Human Behavior (CHB).

Команда набрала 25 молодых людей в возрасте от 18 до 30 лет, которые активно пользовались смартфонами в повседневной жизни. Участники прошли психологические тесты и заполнили опросники, чтобы оценить их привычки использования гаджетов и эмоциональное состояние. Затем им было предложено ограничить использование смартфонов на 72 часа, используя устройства только для работы, повседневных задач и общения с близкими.

До и после эксперимента добровольцы прошли сканирование мозга с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). Во время сканирования им показывали изображения нейтральных сцен (например, пейзажей), а также включённых и выключенных смартфонов.

Оказалось, что ограничение использования смартфонов значительно изменило активность областей мозга, связанных с вознаграждением и влечением. Эти изменения напоминают те, что наблюдаются при отказе от веществ, вызывающих привыкание, таких как наркотики или алкоголь.

Участники, которые активно использовали смартфоны, а также те, кто пользовался ими умеренно, демонстрировали схожие реакции. Это указывает на то, что даже регулярное использование смартфонов может вызывать изменения в мозге.

Исследователи отметили, что ограничение использования смартфонов влияет на уровни дофамина и серотонина, что может объяснять изменения в настроении и поведении. Учёные рекомендуют устанавливать временные ограничения на использование смартфонов, использовать гаджеты только для необходимых задач и регулярно делать перерывы и уделять время офлайн-активностям.

Дорогая, я уменьшил мотор!

В 1959 году Ричард Фейнман в знаменитой речи "Внизу много места" предложил тысячу долларов тому, кто создаст работающий электрический мотор размером 1/64 кубического дюйма (~0,062 мм³). Спустя год в его кабинет вошел незнакомец с коробкой в руках.

Это был Билл Маклеллан, выпускник Калифорнийского технологического 1950 года, работавший в промышленности над гальванометрами.

"Большинство техников по гальванометрам раньше были часовщиками, и я многому научился у них", — рассказывал изобретатель. Например, они придумали, как делать в несколько раз более тонкую проволоку, чем доступна в продаже, — прокатывая ее между двумя предметными стеклами микроскопа.

После пяти месяцев труда за миниатюрным токарным станком и примитивными инструментами — зубочисткой и тонкой кистью — Маклеллан собрал 13 отдельных компонентов в работающий мотор. К нему тянулись провода толщиной 1/80 миллиметра.

Билл отнес изобретение знаменитому физику. "Фейнман видел много чудаков, которые не понимали задачу. Когда я принес большую коробку, он сказал: 'О, вот еще один из них'. Но я открыл деревянную коробку, а там был микроскоп. Он удивился: 'Ого, никто другой не приносил микроскоп'".

"Я все настроил, — вспоминал Маклеллан, — и он немного поиграл с мотором". В итоге "Фейнман выписал чек и в сопроводительном письме указал, что устройство соответствует спецификациям".

Физик был немного огорчен — но не потому, что потерял деньги. "Дело в том, что это испытание не привело к открытию новых методов создания наномашин", — рассказывал Маклеллан. Правда, Фрейман сразу повеселел, когда изобретатель подарил ему мотор. Всего он сделал десять экземпляров, и все они вскоре были сломаны. Например, тот, что Маклеллан одолжил BBC для съемок, случайно раздавили линзой микроскопа при настройке фокуса.

Билл Маклеллан говорил, что его микромотор можно было бы "использовать для приведения в движение карусели в блошином цирке", и все же, это потрясающий технологический артефакт. Недавно автор канала Chronova Engineering на YouTube попытался воспроизвести эту конструкцию. Казалось бы, сегодня повторить этот подвиг должно быть легко, верно?

Вот только все детали невероятно малы. Диаметр вала ротора — 90 микрометров, а четыре катушки требуют намотки невероятно тонкой проволоки в масштабах, где стандартные методы производства неприменимы. Для этого требуется огромное терпение, творческий подход и лучший стереомикроскоп, какой только можно найти. Но даже с современной оптикой и материалами эта попытка удалась лишь частично (но видео все равно получилось захватывающим).

Кстати, второй вызов Фейнмана заключался в воспроизведении книжной страницы на площади в 25 000 раз меньше, чем при стандартной печати (в таком масштабе содержимое Энциклопедии Британника могло бы уместиться на головке булавки).

С этим заданием справился аспирант Том Ньюман в 1985 году — он написал первую страницу романа Чарльза Диккенса "Повесть о двух городах" в требуемом масштабе с помощью пучка электронов. Основной проблемой перед получением приза стал поиск страницы после написания: головка булавки оказалась огромным пустым пространством по сравнению с нанесенным на нее текстом.

Хотите знать больше? Подписывайтесь на Telegram.

🗓 21.02.1804 — Сocтoялocь пepвoe в миpe иcпытaниe пapoвoзa [вехи_истории]

В Южном Уэльсе (Великобритания) состоялось первое в мире испытание паровоза с паросиловой установкой, сконструированного английским инженером Ричардом Тревитиком. Его первый паровоз проехал по рельсам на железнодорожной линии Пенидаррен, перевозя груз весом около 10 тонн и несколько пассажиров.

Хотя конструкция Тревитика была несовершенной — его паровоз оказался слишком тяжелым для чугунных рельсов того времени, — именно он заложил основу для последующих разработок в сфере железнодорожного транспорта. Спустя несколько десятилетий идеи Тревитика были усовершенствованы такими инженерами, как Джордж Стефенсон, что привело к появлению полноценной железнодорожной сети, революционизировавшей транспорт и промышленность XIX века.

📝 Сегодня попрошу вас написать — А каким транспортом вы предпочитаете пользоваться?)

На ресурсе SLUM опубликован сборник пиратских научных библиотек, которые дают доступ к статьям, исследованиям и диссертациям. Сайт показывает статусы каждой из актуальных ссылок на хранилища знаний. Если одна из них «умирает», то её статус поменяется, а ссылка обновится. Данные обновляются в режиме реального времени.

Когда и как зародился жанр научно-популярной литературы?

В 1686 году была опубликована книга, которую можно считать первой в научно-популярном жанре. Ведь до этого момента авторы не ставили себе целью изложить современные научные концепции в доступной развлекательной форме. 

Книга называется «Разговоры о множественности миров», а автором является Бернар Ле Бувье де Фонтенель — французский писатель, учёный, поэт, член трёх академий Institut De France.

В «Разговорах» Фонтенеля описаны идеи Коперника в виде довольно обширного курса астрономии, изложенного живым и остроумным языком в формате диалогов. И его произведение было популярнее книг, собственно, самого Коперника. «Разговоры» выдержали 6 изданий  при жизни автора, а за последующие полтора столетия издавалась ещё 6 раз. Безумный успех даже по современным меркам. 

Но его можно благодарить не только за «публицистику», но и за работы о научном творчестве Декарта и Ньютона, исследования по математике и исторические материалы. Например, в многотомном труде по истории французской Академии наук, Фонтенель обращал особое внимание на очевидную важность и пользу научных исследований: химии для медицины и фармакологии, или механики для строительства кораблей. За эту работу его сильно хвалил историк французской философии Лагарп, считая, что Фонтенель занял одно из первых мест среди философов-просветителей.

И это звание вполне заслуженно. А вот почему, описали (с доказательствами) в статье Как французский писатель сформировал зародыш жанра научно-популярной литературы. Заходите почитать.

Как мы можем преодолеть свои предубеждения (How Can We Overcome Our Biases)

Это саммари четвертого модуля курса The Science of Well-Being. Саммари третьего здесь.

Мы узнали, что наш разум устроен не идеально: он подвержен искажениям, которые мешают нам принимать хорошие решения и быть счастливыми. Но что с этим делать?

1️⃣ Инвестиции в опыт приносят больше счастья, чем вложения в материальные вещи. Это связано с гедонистической адаптацией: новая машина уже вскоре после покупки теряет свою новизну. Поэтому важно фокусироваться на впечатлениях, а не на предметах. Ожидание предстоящего опыта дарит больше радости, чем предвкушение приобретения вещи. Кроме того, с ростом дохода разница в уровне счастья от инвестиций в опыт и материальные ценности становится еще более заметной.

2️⃣ Уменьшать гедонистическую адаптацию. Гедонистическая адаптация приводит к тому, что мы быстро привыкаем к положительным изменениям, и их влияние на счастье снижается. Чтобы этого избежать, важно внедрять осознанные практики:

• Благодарность - регулярно отмечать и ценить хорошие моменты в жизни.

• Осознанное проживание - наслаждаться приятными переживаниями, уделяя им больше внимания.

• Разнообразие - добавлять новизну в привычные занятия, чтобы сохранять яркость впечатлений.

Эти стратегии требуют усилий, но при регулярном применении помогают поддерживать устойчивое чувство удовлетворения.

3️⃣ Обновить свои ориентиры. Наш мозг оценивает вещи не в абсолютных значениях, а через сравнение. Это приводит к тому, что со временем мы привыкаем к хорошему, и оно перестает приносить радость. Чтобы бороться с этим, нужно сознательно менять референтные точки. Один из способов - искусственно ограничивать доступ к приятным вещам. Например, временно отказаться от любимой еды или гаджетов, чтобы снова почувствовать их ценность. Другой способ - сравнивать себя не с более успешными людьми, а с теми, у кого меньше, что помогает ощущать благодарность. Осознанное управление своими сравнениями и ожиданиями помогает избежать разочарования и поддерживать высокий уровень счастья.

Мы часто переоцениваем, насколько материальные вещи сделают нас счастливыми, из-за когнитивных искажений, таких как гедонистическая адаптация и привязанность к неверным референтным точкам. Если сознательно изменить свой подход, научиться “сбивать” адаптацию и перенастраивать свои ориентиры, можно вернуть радость даже от привычных вещей. Для этого нужны осознанные и требующие усилий действия, которые значительно влияют на наш уровень счастья, помимо убеждений и внешних условий.

PS. Если пост показался полезным, буду признателен за поднятие кармы 😉

🗓 18.02.1745 - Родился Алессандро Вольта [вехи_истории]

Великий итальянский физик, подаривший миру первую в истории химическую батарею, или вольтов столб. Его изобретение в 1800 году стало революцией в науке, дав толчок развитию электрохимии и электротехники. Вольтов столб позволил получать стабильный электрический ток, что стало основой для будущих исследований в области электричества и создания современных батарей.

За свои достижения Вольта получил признание по всему миру, а его вклад увековечен в названии единицы напряжения – вольт (V). Его труды не только заложили основу для множества технических открытий, но и вдохновили ученых, таких как Майкл Фарадей, на дальнейшее изучение электричества. 

📝 Пишите в комментарии, интересно было бы вам послушать историю про какого-нибудь деятеля прошлых эпох? Про кого конкретно?)

Исследование учёных из Техасского государственного университета показало, что дневной сон повышает способность мозга решать проблемы. При этом особенно важна фаза с быстрым движением глаз (БДГ) — стадия сна со сновидениями, теоретически связанная с хранением воспоминаний и обработкой эмоций.

Специалисты протестировали решение проблем по аналогии, где мозг решает проблемы, используя успешные методы, применённые к аналогичным трудностям в прошлом. Они обнаружили, что спящие люди лучше справляются с этими мысленными путями к решениям.

«Текущие результаты показывают, что когда проблема кажется неразрешимой, фраза „просто переспи“ может иметь определённый смысл, особенно если сон включает фазу быстрого сна, — пишут исследователи. — Эта стадия сна может играть ключевую роль в наилучшем использовании прошлого опыта путем установления и укрепления ассоциаций, которые не так очевидны в нашей жизни бодрствования».

В исследовании приняли участие 58 участников, которым показали ряд задач, за которыми последовали их решения. Затем им был представлен другой набор похожих задач. Во втором наборе не было никаких решений, но головоломки можно было решать, используя те же мыслительные процессы, что и в первой партии.

Позже был двухчасовой перерыв, в течение которого 28 добровольцев спали 110 минут, в то время как остальных 30 попросили не спать. У группы, которая дремала, время быстрого сна измерялось с помощью гарнитур ЭЭГ во время сна. После перерыва эксперимент продолжился, и всем участникам была предоставлена ​​возможность еще раз взглянуть на задачи, которые им не удалось решить во втором сете.

Те, кто спал днём, справлялись лучше с решением задач, которые ставили их в тупик в первый раз. Продолжительность быстрого сна была связана с вероятностью решения этих задач, несмотря на то, что спящие и не спящие днём ​​набрали одинаковые баллы за решение задач до перерыва. Дети, спящие днём, также лучше, чем бодрствующие, замечали сходство между проблемами в первом и втором наборах.

«Эти результаты указывают на то, что сон улучшает способность решать целевые задачи, которые изначально не могли быть решены, и предполагают, что быстрый сон улучшает использование аналогового переноса, подчёркивая общие черты между исходными и целевыми задачами, которые не были замечены до сна», — пишут исследователи.

Учёные отмечают, что не могут быть уверены, что есть прямая причина и следствие, но заявляют, что это сильная связь. Эти результаты также согласуются с предыдущими исследованиями, показывающими, что сон связан с лучшими навыками решения творческих проблем и лучшей умственной гибкостью в различных областях.

Что касается фактора быстрого сна, исследователи полагают, что то, как эта стадия сна помогает людям связывать новые воспоминания со старыми, может иметь преимущества при решении головоломок такого типа, где необходимо вспоминать имеющиеся навыки.

«Быстрый сон может быть необходим для решения проблем, когда требуется активная рекомбинация элементов проблемы, как это происходит при творческом решении проблем», — заключают исследователи.

Зачем нам новый ракетный двигатель Росатома?

Учёные из Троицкого института Росатом ТРИНИТИ создали прототип нового электрореактивного ракетного двигателя. Зачем он?

Такой двигатель не жжёт топливо, а разгоняет его электрическим или электромагнитным полем, что позволяет его выбрасывать в разы быстрее и эффективнее расходовать! Но пока не получается делать электроракетные двигатели мощными — они не смогут оторвать носитель от Земли. Зато небольшие спутники в космосе они разгоняют отлично: трения нет, и даже небольшое ускорение со временем позволяет достичь больших скоростей, чем на химических «движках».

Двигатель Росатома сочетает характеристики лучших мировых образцов: даёт импульс в 100 км/с и тягу в 6Н. Импульс в 20—30 раз больше, чем у химических двигателей, обеспечит соответствующую экономию топлива. Тяга — в сотни тысяч раз меньше, но на порядок больше, чем у существующих ионных и плазменных двигателей. По прогнозам, с новым двигателем полёт пилотируемого корабля на Марс займёт 1-2 месяца вместо 9 на существующих химических двигателях.

Доведут ли двигатель до реального использования? Это большой вопрос. С одной стороны сообщается, что проведены его испытания в вакуумной камере, то есть это не просто теория. С другой — пока госкорпорация не отправила в полёт ни одного такого двигателя. Кроме того, новый двигатель будет требовать мощной энергетической установки — солнечные батареи не помогут, может понадобиться мощная ядерная энергетическая установка ТЭМ-Зевс. Вот только она сама пока в разработке.