Главная » 2017 » Январь » 26 » HI-TECH WEEKEND NEWS - ВЫПУСК № 54
19:28
HI-TECH WEEKEND NEWS - ВЫПУСК № 54

ПОВРЕЖДЕНИЯ МОЗГА У МЫШЕЙ УДАЛОСЬ УСТРАНИТЬ ЗА СЧЕТ ПЕРЕСАДКИ СТВОЛОВЫХ КЛЕТОК

Мозг человек — это биологическое чудо с внушительными навыками. К сожалению, регенерации в их числе нет. За исключением одной маленькой V-образной области в гиппокампе, человеческий мозг практически не может перестраиваться. Когда нейроны умирают, их не могут заменить никакие резервные клетки. Повреждение мозга — удар по голове, инсульт или нейродегенеративное заболевание — может быть фатальным. Потерянные нейроны вернуть не удастся.


Очевидным решением было бы поставить в мозг дополнительные нейроны, будто заменить поломанную деталь. Но один нейрон образует тысячи запутанных связей с другими рядом и поодаль, и зачастую эти связи устанавливаются на ранних стадиях развития.

Может ли посторонний трансплантат действительно ассимилироваться в зрелых нейронных сетях после травмы и автоматически восстановить сломанную схему? По данным нового исследования, недавно опубликованного в Nature, ответ будет положительным.

Экспериментируя с мышами с поражением головного мозга, группа немецких ученых показала, что в течение двух месяцев после трансплантации инородные эмбриональные нейроны созрели и полностью включились в существующую сеть в пределах визуальной области мозга.

Удивительно, но прижившиеся нейроны были почти неотличимы от родных — они переносили нужную информацию, установили функциональные схемы ввода и вывода и взяли на себя функции поврежденных нейронов.

«На сегодняшний день это наиболее полное исследование интеграции схем пересаженных нейронов в головном мозге взрослого, а также единственное исследование интеграции отдельных клеток на протяжении их жизни у нового хозяина», говорит автор исследования Сюзанна Фолкнер, аспирант Института нейробиологии Макса Планка.

Это демонстрация силы пластичности мозга дает надежду на то, что клеточная трансплантация может быть полезной при разрушительных заболеваниях мозга, таких как черепно-мозговые травмы, заболевания Паркинсона и Альцгеймера.

Установить и подключить
Исследования трансплантации клеток далеко не новы, но почти во всех предыдущих исследованиях использовались младенческие животные, а не взрослые носители.

«Ранний постнатальный мозг продолжает развиваться, поэтому гораздо более пластичен и восприимчив к трансплантатам», объясняет Фолкнер.

Хотя предпринималось несколько попыток пересадить стволовые клетки в мозг взрослой мыши, до сих пор никто убедительно не показал, что трансплантаты могут созревать и функционировать в чужом мозге. Для начала ученые использовали мощный лазер, чтобы точно повредить небольшой участок тканей мозга в визуальной коре мыши. Область мозга выбирали тщательно.

«Мы знаем так много о функциях нервных клеток в этой области и о связях между ними, что легко можем оценить, выполняют ли имплантированные нервные клетки задачи нормально», объясняет автор исследования доктор Марк Хюбенер.

Затем они изолировали незрелые нейроны от внешнего слоя эмбрионов мышей и пометили их флуоресцентным белком. Под микроскопом эти метки загораются красным и зеленым, что позволяет легко отличить трансплантированные клетки от родных нейронов хозяина. Используя длинную, тонкую иглу, ученые вводили эмбриональные нейроны прямо в поврежденную кору головного мозга мыши.

Нейронные трансплантаты (синие) соединяются с нейронами носителя (желтые) в мозге взрослой мыши, перестраивая нейронную сеть после повреждения

Затем ученые тщательно обработали «черепное окно», удалив части черепа выше места инъекции и заменив их прозрачной стеклянной панелью. Таким образом, ученые могли наблюдать отдельные нейроны в течение длительных периодов времени через окно, не повреждая нежную кору головного мозга и не подвергая риску инфекции.

В течение месяца пересаженные нейроны превратились в длинные, извилистые ветви, характерные для корковых нейронов. Крошечные грибовидные структуры (шипики) проявились на выходных проводах нейронов (дендритах). Этот процесс часто наблюдается при нормальном развитии мозга. Поскольку на этих луковичных шипиках растут синапсы, это говорит о том, что трансплантаты активно образовывали соединения с другими нейронами в головном мозге.

Ученые уверены в этом.

Спустя месяц после трансплантации группа картировала новодобавленные нейроны — в какие области мозга они передают сигналы и из каких областей получают информацию. Переплетения не только оказались изысканно точными, но и сила их была сопоставима с показателями обычных нейронов.

«Тот факт, что клетки выжили и продолжали развиваться, весьма обнадеживает», говорит Хюбенер. «Но еще интереснее все стало, когда мы решили взглянуть на электрическую активность пересаженных клеток поближе».

Нейроны из области зрительной коры под названием V1 весьма придирчивы к стимулам, на которые реагируют. К примеру, нейрон может зажигаться только когда обнаруживает черно-белые линии, представленные под углом 45 градусов, но ни под каким другим углом. Это называется настройка, которая развивается в начале жизни. Всеядные нейроны V1 — это плохо, поскольку без выборочной активации они будут насыщать схему шумом.

К 15 неделе после трансплантации, новые нейроны переняли функциональные причуды нейронов V1, последовательно реагируя сильнее по отношению к определенным ориентациям линий, нежели к другим. Они оставались полностью функциональными на протяжении годового исследования.

«Эти результаты показывают, что имплантированные нервные клетки интегрировались с высокой точностью в нейронные сети, в которые, при обычных условиях, новые нервные клетки никогда бы не встроились», объясняет автор исследования Магдалена Гетц из Университета Людвига-Максимилиана в Мюнхене, Германия.


ДИРЕКТОР ОМСКОГО ПЛАНЕТАРИЯ РАССКАЗАЛ О СПОСОБНОСТЯХ ПОДРОСТКОВ ИЗМЕНЯТЬ ПРОСТРАНСТВО

Интернет-ресурс «Омск здесь» опубликовал сегодня заметку, в которой рассказал о паранормальных способностях, неожиданно проявившихся у двенадцатилетнего подростка из Павлоградского района Омской области. Пару месяцев назад рядом с мальчишкой сама собой начинала двигаться мебель, падали предметы, звучали странные звуки. Происходило что-то неладное.


На место событий немедленно выехала группа учёных, — пишет omskzdes.ru, — во главе с Владимиром Крупко, руководителем омского планетария! Похоже, в компетенцию планетариев города Омска, помимо наблюдения за небесными телами, входят и другие обязанности, в том числе и расследование паранормальных явлений.

«Мальчик не в состоянии управлять ситуацией, — вторит сайту omskzdes другой интернет-ресурс, NGS, — вокруг него падают предметы, летают столы и бьётся фарфор».

Всего за два месяца пацан умудрился невзначай расколотить гору посуды, наломать из мебели дров на зиму, а заодно, сообщают очевидцы, напугал до чёртиков своих одноклассников. Учёного-парапсихолога из планетария уже пригласили в «Комсомольскую правду», где он дал большое интервью по этому поводу и сообщил, что сейчас специалисты изучают отснятые на месте событий фото- и видеоматериалы, а результаты своих исследований они опубликуют позднее. Сами материалы, кстати, тоже пока никому не показывают.

Видный специалист по паранормальным явлениям и по совместительству глава планетария пояснил изданию, что это уже не первый случай, когда с детьми происходит что-то подобное:

«У детей в период полового созревания нередко появляются способности изменять пространство вокруг себя. В этом нет ничего необычного — через некоторое время это проходит. Вчера мы стали свидетелями подобных явлений, когда рядом с мальчиком двигалась мебель, издавались разные звуки. Мы увидели, как в метре от подростка упал стул, а когда Данила стоял рядом с учительницей, за её спиной начала летать скамейка», — сообщил Крупко.

Действительно, помните? Многие из нас искривляли пространство в юности! Что и говорить, даже ваш покорный слуга грешил чем-то подобным, поэтому частенько приносил домой дневник, полный двоек за поведение.


ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ GOOGLE DEEPMIND НАУЧИЛСЯ ЧИТАТЬ ПО ГУБАМ

В последнее время искусственный интеллект Google DeepMind с поразительной быстротой обучается все новым и новым функциям. Он уже начал развлекаться, играя в видеоигры, да и вообще, для самообучения уже практически не нуждается в человеке. Однако нет предела совершенству, и не так давно ИИ приобрел еще один новый навык: чтение по губам.


Правда, в данном случае без участия человека обойтись не удалось. Ученым пришлось инсталлировать в нейросеть продвинутый алгоритм распознавания мимики, после чего DeepMind предстояло «посмотреть» 5 тысяч часов шоу ВВС, таких как BBC Breakfast, Newsnight и Question Time, в которых содержалось около 120 тысяч предложений. В результате этого ИИ научился «читать по губам» даже в тех случаях, когда человек «проглатывает» части слов. После этого началась самая интересная фаза эксперимента. Специалисту по распознаванию речи и искусственному разуму дали возможность посмотреть 200 не связанных между собой фрагментов. В итоге профессионал верно распознал лишь 12,5% слов, в то время как ИИ не ошибся в 46,8% случаев.

Такого эффекта удалось добиться благодаря тому, что в процессе обучения алгоритм распознавания мимики, на который опиралась машина, был основан на достаточно продвинутой системе чтения по губам под названием LipNet, разработанной в Оксфордском университете. В данный момент специалисты из Google совместно с разработчиками LipNet готовят интернет-площадку со свободным доступом для разработчиков, занимающихся созданием систем автоматического чтения по губам для того, чтобы были созданы еще более совершенные механизмы распознавания. Как утверждает один из авторов эксперимента доктор Женьг Жоу,

«Все это является огромным шагом на пути к созданию полностью автоматических систем чтения по губам. Это стало возможным только благодаря огромному набору исходных данных, на которых эта система была обучена».


НА ЗАЩИТУ СЕРИАЛА «ИГРА ПРЕСТОЛОВ» ОТ ДРОНОВ И СПОЙЛЕРОВ ВСТАНУТ ОРЛЫ

В веке цифровых технологий и социальных сетей одной из основных проблем кинематографистов являются «спойлеры» — преждевременно раскрытая важная информация, которая портит впечатление от художественного произведения, разрушая интригу. Ирландская охранная компания G4S, предоставляющая услуги по охране нескольких съемочных площадок от несанкционированного доступа посторонних лиц в Северной Ирландии, соглашается с этим и добавляет, что проблему усугубляет еще и факт активной популяризации компактных БПЛА.


Владельцы дронов, наделенных фото- и видеокамерами, нарушая законодательство, пытаются выудить информацию и снять материал, который можно было бы продать СМИ. Так как дроны со временем становятся дешевле, то проблема день ото дня становится все актуальнее. Люди просто игнорируют запреты на использование этих летательных аппаратов и стараются проникнуть в те места, куда это делать запрещено.

Что же делать? Решением может стать использование дрессированных хищных птиц. Мы уже писали о том, что голландская полиция проводит тренировки орлов для борьбы с незаконными беспилотниками. Аналогичную услугу компания G4S собирается предоставлять создателям сверхпопулярного сериала «Игра престолов», который тоже не обошла проблема спойлеров.

«Мы стараемся подобрать наиболее оптимальный вариант для решения этого вопроса. Это действительно серьезная проблема для всех, кто работает в индустрии безопасности», — говорит Ноа Прайс, глава отдела разработок решений компании GS4.

Молодой орел, обученный ловить дронов, показал свои навыки во время демонстрации, организованной голландской полицией в рамках программы подготовки хищных птиц для обеспечения безопасности закрытых объектов


КИТАЙ ПЛАНИРУЕТ ОТПРАВИТЬ В КОСМОС ПРЯМОХОДЯЩЕГО РОБОТА СОБСТВЕННОЙ РАЗРАБОТКИ

Люди-космонавты уже давно летают в космос, живут и работают на орбите, а вот роботов-гуманоидов, способных трудиться наравне с коллегами из плоти и крови, на орбиту ещё пока никто не отправлял – просто никто пока не сделал такую совершенную машину. Но, похоже, это направление робототехники стремительно набирает популярность. Новостное агентство Синьхуа сообщает, что уже в следующем году человекоподобный прямоходящий робот, вероятно, сможет полететь в космос вместе с космонавтами. Предполагается, что работать он будет не только на самой станции, но и в открытом космосе.


Новый китайский робот-космонавт разработан совместными усилиями Института Хэфу, Университета электронной науки и техники города Чэнду и Шанхайского холдинга Хэфу. Его рост — 1,4 м, а вес 45 килограмм. Он умеет писать, махать руками и ходит на двух ногах.

Инженер Лю Шулян из Института Хэфу, ведущий разработку, сообщает, что у робота есть 38 суставов, из них 13 находятся в ногах. Чтобы научить робота ходить подобно человеку, учёные собрали множество данных о том, как это делает человек, а затем на протяжении пяти лет пытались придать такую походку машине. Немалую роль в обучении ходьбе сыграла и собственноручно разработанная специалистами нейронная сеть, помогавшая роботу твёрдо стоять на ногах.

Лю Шулян подчеркнул, что перед отправкой робота в космос нужно провести множество тестов и доработать его конструкцию. Например, для того чтобы робот смог эффективно функционировать в условиях невесомости, инженеры планируют заменить материал, из которого он сделан. Есть вопросы и к внутренней структуре. Инженер добавил, что как только людям удастся сделать достаточно умелых и подвижных роботов, они смогут полностью заменить людей при выходе в открытый космос.

Напомним, что и в России ведутся похожие разработки. Робота Фёдора, например, тоже планируют подготовить к полёту на корабле «Федерация».


АСТРОНОМЫ ВЫЯСНИЛИ ЗАГАДКУ ЯРКОГО КРАТЕРА НА ЦЕРЕРЕ

Астрономы, работающие с космическим аппаратом NASA Dawn, опубликовали новые изображения карликовой планеты Цереры в высоком разрешении, а также пролили больше света на то, из чего же она состоит. На одном из опубликованных изображений показан кратер Оккатор. Его сфотографировали 16 октября с расстояния 1500 километров над поверхностью.


Кратер обладает одной интересной особенностью. Это самый яркий кратер карликовой планеты, и ученые выяснили, почему же он такой яркий. Все дело в том, что практически весь кратер состоит из соли. Команда ученых считает, что ударное столкновение, образовавшее этот кратер, вероятнее всего, открыло доступ к находящейся под поверхностью некой соленой жидкости. При выходе на поверхность она моментально замерзла, превратилась в ледяной пар, который осел на стенки кратера и образовал своеобразную соляную оболочку.

Помимо изображения кратера Оккатор, команда исследователей также опубликовала изображение, на котором показано, как Церера может выглядеть при взгляде на нее невооруженным глазом. Изображение ниже было создано на базе сразу нескольких фотографий, сделанных с использованием красного, зеленого и синего фильтров.

В ближайшем будущем мы сможем узнать о Церере еще больше, так как ученые планируют получить больше информации о ее строении и составе поверхности.


БАЗОВЫЙ АЛГОРИТМ В НАШИХ МОЗГАХ АКТИВИРУЕТ ИНТЕЛЛЕКТ

В наших мозгах содержится базовый алгоритм, который позволяет нам не только узнавать котиков на любых изображениях в Интернете, но и запускает интеллект, которые делает нас теми, кем мы являемся: разумными существами, людьми.

«В основе наших сложных вычислений в мозге лежит относительно простая математическая логика», говорит доктор Джо Тсьен, нейробиолог из медицинского колледжа Джорджии при Augusta University. Он говорит о своей «теории соединения», фундаментальном принципе сборки и отношений миллиардов наших нейронов.


«Интеллект — это во многом работа с неопределенностью и бесконечными возможностями», говорит Тсьен. Он рождается, когда группа похожих нейронов формирует некое разнообразие групп, которые обрабатывают базовые вещи: распознают пищу, жилье, друзей и врагов. Эти группы затем сбиваются в функциональные мотивы подключения (ФМП), чтобы обрабатывать каждую возможность из этих основ, например, делают вывод, что рис является часть важной продуктовой группы, которая подошла бы в качестве гарнира на День Благодарения. Чем сложнее мысль, тем больше нейронов сбивается в группу (или «клику», как ее называет ученый).

Это означает, к примеру, что мы не только узнаем офисный стул, но и офис, в котором мы видели стул, и знаем, что на этом стуле мы сидели в этом офисе.

«Вы знаете, что это офис, будь он у вас дома или в Белом доме», говорит Тсьен, отмечая, что способность к концептуализации знаний — одна из многих вещей, которая отличает нас от компьютеров.

Тсьен впервые опубликовал свою теорию в октябре 2015 года в журнале Тенденци в области нейробиологии. Теперь он и его коллеги задокументировали работу этого алгоритма в семи различных областях мозга, связанных с этими основами вроде пищи и страха у мышей и хомяков. Их обоснование было опубликовано в журнале Frontiers in Systems Neuroscience.

«Чтобы этот принцип был универсальным, он должен работать во многих нейронных схемах, поэтому мы выбрали семь различных областей головного мозга и неожиданно увидели этот принцип действующим во всех этих областях», говорит он.

Человеческий мозг, кажется, не мог бы работать без сложнейшей организации — она крайне необходима 86 миллиардам нейронов, при том что у каждого нейрона может быть десятки тысяч синапсов, а между всеми этими нейронами — триллионы взаимодействий. И поверх всех этих бесчисленных соединений имеется реальность бесконечного числа вещей, которые каждый из нас, предположительно, может постигать и изучать.

Нейробиологи и компьютерные эксперты давно задаются вопросом, как мозг способен не только держать конкретную информацию, подобно компьютеру, но и — в отличие от даже самых современных технологий — классифицировать и обобщать информацию в абстрактные знания и понятия.

«Многие люди давно предполагали, что должен быть базовый принцип дизайна, из которого вытекает интеллект и развивается мозг, подобно двойной спирали ДНК и генетическому коду, которые присущи всем организмам», говорит Тсьен. «Мы пришли к тому, что мозг может работать, исходя из удивительно простой математической логики».

В основе теории соединения Тсьена лежит алгоритм n=2i-1, который определяет число групп (или «клик», как их называет ученый), необходимых для ФМП, и который позволяет ученым прогнозировать число групп, необходимых для распознания опций еды, например, в рамках проверки теории.

N — это число нейронных групп, соединенных всевозможными способами; 2 — означает, что нейроны в этой группе получают или не получают вводные данные; i — это информация, которую они получают; -1 — это математическая часть, позволяющая вам учесть все возможности.

Для проверки теории они поместили электроды в области мозга, чтобы «послушать» реакции нейронов или потенциал их действия и изучить уникальные формы волн, рождающиеся в результате эти действий. Они давали животным различные комбинации из четырех различных продуктов, вроде обычного печенья для грызунов, сахарных шариков, риса и молока, и, как и предсказывала теория соединения, ученые смогли идентифицировать все 15 различных групп нейронов, которые отвечают на потенциальное разнообразие комбинаций пищи.

Нейронные клики, похоже, появляются уже связанными в процессе развития мозга, потому что они показывались сразу же, когда происходил выбор продуктов. Это фундаментальное математическое правило оставалось почти неизменным, даже когда после взросления мозга был отключен рецепт NMDA, отвечающий за обучение и память.

Ученые также выяснили, что размер имеет значение, поскольку хотя мозг человека и животного имеет шестислойную кору — наружный слой мозга, который играет ключевую роль в высших функциях мозга вроде обучения и памяти, — дополнительная продольная длина человеческого мозга обеспечивает более широкие возможности для клик и ФМП, говорит Тсьен. И хотя общий обхват мозга слона определенно больше, чем человеческого мозга, большинство его нейронов находятся в мозжечке, который намного меньше коры мозга. Мозжечок более активно участвует в мышечной координации, чем можно объяснить ловкость огромного млекопитающего при его гигантских размерах.


КИТАЙЦЫ ХОТЯТ ПОСТРОИТЬ СОЛНЕЧНУЮ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЮ В ЧЕРНОБЫЛЕ

После аварии на Чернобыльской АЭС прошло уже тридцать лет, но тридцатикилометровая зона, находившаяся в эпицентре катастрофы, а также прилегающие к ней территории остаются заброшенными. Жить там нельзя из-за высокого уровня загрязнения радиоактивными отходами, хотя некоторые и продолжают неофициально там обитать, сельскохозяйственная и другая деятельность там тоже запрещена, поэтому вариантов использования этой территории не так уж и много. Тем не менее варианты постоянно прорабатываются. Недавно планировалось сделать там свалку радиоактивных отходов, а сейчас китайские инвесторы изъявили желание построить там солнечную электростанцию.


В самом деле, почему бы и нет? Руководитель Государственного агентства Украины по управлению Зоной отчуждения Чернобыльской АЭС Виталий Петрук ещё весной этого года рассказывал о том, что строительство объектов альтернативных источников энергии позволят эффективно использовать уже имеющуюся в регионе электроэнергетическую инфраструктуру. Солнце там светит точно так же, как и везде, а сделать ремонт ключевых объектов и привести в порядок линии электропередач никогда не поздно, поэтому китайская компания GCL System Integration Technology (GCL-SI) совместно с China National Complete Engineering Corp (CCEC) собирается заняться делом уже в 2017 году.

Председатель GCL-SI Шу Хуа сообщил, что партнёры попытаются обновить территорию и займутся производством «зелёной» энергии, социально-экономические перспективы и преимущества которой вполне очевидны. Место, отведённое под застройку, пока что держится в секрете, но пресс-служба GCL-SI сообщает, что было проработано несколько вариантов, а наиболее подходящий из них уже изучают, согласовывая все нюансы. Если всё пойдёт по плану, китайцы собираются возвести в Чернобыле солнечную электростанцию мощностью в 1 гигаватт.


В MIT РАЗРАБОТАЛИ ДЕШЁВЫЕ ИСКУССТВЕННЫЕ МЫШЦЫ ИЗ НЕЙЛОНА

Учёные на протяжении многих лет пытаются разработать максимально прочные, но при этом недорогие в изготовлении искусственные мышцы, но пока подобные разработки не привели к однозначно успешному результату. Мышцы получаются либо очень дорогими в производстве, либо слишком хрупкими, чтобы применять их вне деликатных лабораторных условий. Специалистам из Массачусетского технологического института удалось создать прочные мышцы из нейлона, который стоит сущие копейки.


Секрет технологии заключается в нагреве нейлоновых волокон. Такие волокна при нагревании сокращаются в длине, но увеличиваются в толщине. При этом, если воздействовать на волокно теплом с определённой стороны, можно контролировать его сокращения и добиться высокой точности направления усилия, создаваемого такой «импровизированной мышцей».

Правда, для создания мышц из нейлона учёным пришлось пойти на некоторые ухищрения. Например, сечение волокна должно быть не круглым, а квадратным, для лучшего нагревания его с конкретной стороны и точного контроля над движениями. При этом источник тепла может быть любым: электрическое сопротивление, химическая реакция и даже лазер. Нейлоновые волокна на удивление прочны и устойчивы к внешним воздействиям, что учёные доказали, сокращая их под воздействием тепла в течение 100 000 циклов с частотой до 17 раз в секунду.

Это простое на первый взгляд открытие может привести к своего рода революции в самых разных областях промышленности. Только представьте одежду, которая сможет автоматически подгонять свой размер под ваше тело, или автомобиль, дизайн интерьера которого будет меняться прямо у вас на глазах. Огромный потенциал у открытия в области медицины и робототехники. Возможно, однажды нейлоновые мышцы будут использоваться при изготовлении антропоморфных роботов. Но на сегодняшний день, конечно, это всего лишь лабораторные исследования, и когда технология выйдет за стены MIT, мы знать не можем.


НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: ЧТО ЭТО НА САМОМ ДЕЛЕ?

Когда приложение уверяет вас, что работает на «искусственном интеллекте», на минутку кажется, что вы в будущем. Но что это на самом деле означает? Мы разбрасываемся громкими словечками — искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети — но что они на самом деле означают и действительно ли помогают улучшать приложения?


Совсем недавно Google и Microsoft добавили обучение нейронных сетей в свои приложения перевода. Google утверждает, что использует машинное обучение, предлагая списки воспроизведения. Todoist говорит, что использует ИИ, чтобы предположить, когда вы должны закончить задачу. Any.do заявляет, что ее искусственный интеллект может делать некоторые задачи вместо вас. И все это было только на прошлой неделе. Часть маркетинговых уловок звучит впечатляюще и остается уловками, но иногда изменения, бесспорно, полезны. «Искусственный интеллект», «машинное обучение» и «нейронные сети» — все это описывает способы, которые используют компьютеры, чтобы выполнять более серьезные задачи и обучаться в процессе этого. И хотя вы, возможно, слышали, что разработчики приложений берут на вооружение системы других, на практике они очень отличаются.

Нейронные сети анализируют сложные данные, имитируя человеческий мозг
Искусственные нейронные сети (ИНС, или просто «нейронные сети») относятся к определенному типу модели обучения, которая эмулирует принцип работы синапсов в вашем мозге. Традиционные вычисления используют ряд логических операторов для выполнения задачи. Нейронные сети, с другой стороны, используют сеть узлов (которые действуют как нейроны) и аналогов синапсов (edge) для обработки данных. Входные данные проходят через систему и генерируются выходные данные.

Затем выводы сравниваются с известными данными. Например, скажем, вы хотите обучить компьютер распознавать изображение собаки. Вы пропускаете миллионы изображений собак через сеть, чтобы увидеть, какие изображения она решит принять похожими на собак. Затем человек подтверждает, какие изображения на самом деле являются собаками. Система отдает предпочтение пути в нейронной сети, который привел к правильному ответу. Со временем и спустя миллионы итераций, эта сеть в конечном итоге повысит точность своих результатов.

Чтобы увидеть, как это работает в действии, вы можете попробовать эксперимент Google Quick Draw!. В данном случае Google обучает сеть узнавать «дудлы», быстрые наброски. Она сравнивает рисунок, который вы рисуете с примерами, которые рисуют другие люди. Сеть обучается распознавать будущие дудлы на основании тех, что она видела в прошлом. Даже если вы рисуете как пятилетний ребенок (вроде меня), сеть весьма быстро распознает простые формы — подлодки, растения, уток. Попробуйте, весело.

Нейронные сети не панацея, но они прекрасно справляются со сложными данными. Google и Microsoft используют нейронные сети, чтобы обучать свои приложения перевода, поскольку перевод языков — это сложно. Мы часто видели плохие машинные переводы, но нейронные сети обучаются улучшать эти переводы, исходя из правильных переводов, с течением времени. То же самое происходит с переводом речи в текст. После того как была представлена нейронная сеть, работающая с Google Voice, ошибки в переводах снизились на 49%. Эти системы не идеальны, но они работают над собой, и это главное.

Машинное обучение учит компьютеры улучшаться на практике

Машинное обучение — это широкий термин, который охватывает все моменты, когда вы пытаетесь научить машину улучшаться самостоятельно. В частности, это относится к любой системе, в которой производительность компьютера при выполнении задачи становится лучше только за счет большего опыта выполнения этой задачи. Нейронные сети являются примером машинного обучения, но они не являются единственным способом обучения компьютера.

Например, один из альтернативных методов машинного обучения называется обучение с подкреплением. В этом методе компьютер выполняет задачу и затем оценивает ее результат. Если, например, компьютер побеждает в шахматы, то он присваивает выигрышное значение серии ходов, которые использует во время игры. Сыграв миллионы игр, система может определить, какие шаги, скорее всего, приведут к победе, основываясь на результатах предыдущих игр.

В то время как нейронные сети хороши для таких вещей, как распознавание образов на изображениях, другие типы машинного обучения могут быть более полезными для различных задач вроде определения вашей любимой музыки. Google утверждает, что его музыкальное приложение найдет вам музыку, которую вы захотите послушать. Он делает это за счет анализа ваших предыдущих списков проигрывания. Если вам не понравится результат, машина расценит его как неудачу. Но если вы выберете один из предложенных списков, она пометит это как успех и проанализирует победоносные ходы, которые привели ее к вашему сердцу.

В подобных случаях вы не получите полную выгоду от машинного обучения, если не будете часто использовать эту функцию. Когда вы откроете музыкальное приложение Google впервые, рекомендации будут, скорее всего, мимо кассы. Но чем больше вы будете его использовать, тем лучше будут предложения. В теории, по крайней мере. Машинное обучение тоже не панацея. Машинное обучение более расплывчатое понятие, чем нейронные сети, но из него также следует, что программное обеспечение, которое вы используете, будет опираться на ваши отзывы, чтобы улучшать свою производительность.

Искусственный интеллект — это пока всё с приставкой «умный»

Подобно тому, как нейронные сети представляют собой форму машинного обучения, машинное обучение является формой искусственного интеллекта. Но категория «искусственного интеллекта» пока так плохо определена, что это словосочетание не имеет практического смысла. Да, оно вызывает в воображении картинки технологически развитого будущего, но в реальности мы еще и близко к нему не подобрались. Когда-то оптическое распознавание символов было слишком сложным для машины, но теперь приложение на телефоне может сканировать документы и превращать их в текст. Называть это подвигом искусственного интеллекта как-то негоже.

Причина того, что базовые телефонные возможности можно считать искусственным интеллектом, в том, что на самом деле есть два типа ИИ. Слабый или узконаправленный ИИ описывает любую систему, предназначенную для выполнению узкого списка задач. К примеру, Google Assistant или Siri, являясь довольно мощными ИИ, все же выполняют довольно узкий список задач. Они получают голосовые команды и возвращают ответы, либо запускают приложения. Исследования в области искусственного интеллекта питают эти функции, но они считаются «слабыми».

В противоположность этому, сильный ИИ — известный также как общий искусственный интеллект, или «полный ИИ» — это система, способная выполнять любую человеческую задачу. И она не существует. Поэтому любое «умное» приложение — это все еще слабый искусственный интеллект.

И хотя смысл может быть весьма расплывчатым, практические исследования в области искусственного интеллекта настолько полезны, что, вероятно, уже вошли в вашу повседневную жизнь. Каждый раз, когда ваш телефон автоматически запоминает, где вы припарковались, распознает лица на ваших фотографиях, получает поисковые предложения или автоматически группирует все ваши снимки с выходных, вы так или иначе касаетесь искусственного интеллекта. В определенной степени «искусственный интеллект» на самом деле просто означает, что приложения будут чуть умнее, чем мы привыкли. Едва ли метка «ИИ» сейчас означает хоть что-нибудь внятное с практической точки зрения.


РОССИЙСКИЕ ИНЖЕНЕРЫ НАЧАЛИ РАЗРАБОТКУ ПРОТОТИПА КОСМИЧЕСКОГО МИКРОРОБОТА

Пресс-служба холдинга «Российские космические системы», входящего в государственную корпорацию «Роскосмос», сообщает о начале разработки действующей микроробототехнической шагающей платформы, которая может стать прототипом автономных микророботов, способных работать в открытом космосе.


В РКС уже давно исследуют возможность создания термомеханических компонентов микроробототехнических систем, а не так давно полученный опыт позволил специалистам холдинга разработать уникальную технологию изготовления микроробототехнической платформы, которая самостоятельно умеет шагать за счёт программируемой деформации «ножек». При подаче напряжения «ножка» нагревается и разгибается в определённых местах. При охлаждении происходит обратная реакция — «ножка» сгибается.

Вес платформы составляет всего около семидесяти милиграмм, при этом удерживать она может грузы, превышающие её вес в двадцать раз, перемещать же может предметы, которые тяжелее её до пяти раз. Прототип микроробота способен работать при температуре от -200 до +200 градусов Цельсия при отсутствии земной атмосферы, устойчив к радиации и воздействию атомарного кислорода в открытом космосе.

«Вся подвижная платформа – это одна многослойная деталь, технология производства которой похожа на изготовление микросхемы. Это единый технологический процесс без сборочных операций. В основе устройства всего два материала – кремний и полиимид, которые мы получаем от российских поставщиков», — пояснил руководитель сектора микромеханики РКС Игорь Смирнов.

Несколько десятков таких платформ изготовлены на одной кремниевой пластине с помощью фотолитографии, напыления и анизотропного травления. Такой подход позволяет выпускать эти платформы в больших количествах. После того как тестирование прототипа будет завершено, инженеры планируют начать делать для этих платформ обвес с разными полезными приспособлениями. В таком виде малюток собираются отправить на МКС для проведения экспериментов.


ОБНАРУЖЕННЫЕ МАРСИАНСКИЕ ОПАЛЫ МОГУТ ИМЕТЬ ОРГАНИЧЕСКОЕ ПРОИСХОЖДЕНИЕ

Если однажды мы и найдем доказательство существования в прошлом жизни на Марсе, то, скорее всего, эти доказательства будут представлены в виде биосигнатур – отпечатков, которые могли бы быть оставлены только живыми организмами. Убедительных доказательств пока не нашли, однако последний анализ кремнеземных минералов, обнаруженных марсоходом NASA «Спирит», ставит нас на один шаг ближе. Дело в том, что найденные минералы очень похожи на те отложения, которые формируются под воздействием микробной жизни на Земле. Благодаря этому находку уже окрестили «потенциальной биосигнатурой».


Чтобы внести ясность: открытие NASA совсем не означает обнаружение жизни на Марсе. Оно означает, что мы, возможно, нашли доказательство существования жизни на Красной планете в прошлом. Что, в свою очередь, радует не меньше.

В статье, опубликованной на прошлой неделе в журнале Nature Communications, описывается новая возможность существования жизни на Марсе в прошлом. В статье ученые проводят сравнение между опаловидным кремнеземом, найденным в марсианском кратере Гусева, и опаловидным кремнеземом в долине гейзеров Эль Татио (El Tatio), что в Чили. Опаловидный кремнезем, минерал причудливой формы, покрытый узелковыми утолщениями с нехваткой кристаллической структуры, был впервые обнаружен на Марсе ровером «Спирит» в 2007 году. На тот момент ученые посчитали, что его наличие могло являться доказательством гидротермальной или вулканической активности на Красной планете.

Опаловидный кремнезем из долины гейзеров Эль Татио

«На самом деле этот опаловидный кремнезем может формироваться разными способами», — объясняет ученый-планетолог Стив Рафф из Университета штата Аризона, являющийся руководителем нового исследования.

«Он может образовываться возле горячих источников или гейзеров, или в фумаролах — горячих источниках вулканического происхождения», — добавляет исследователь.

Рафф и его коллеги изначально предположили, что обнаруженные «Спиритом» отложения опаловидного кремнезема сформировались миллиарды лет назад из базальтовой породы, которая в свою очередь подверглась выщелачиванию серной кислотой фумаролов. Однако после более детального анализа информации, собранной «Спиритом», ученые стали больше склоняться к другой версии: источником опаловидного кремнезема могут являться горячие и богатые минералами воды. После того как марсоход «Спирит» застрял в песке в 2009 году и вышел из строя в 2010-м, проверить вероятность такой теории не представлялось возможным.

Сравнение структуры опаловидного кремнезема, обнаруженного на Марсе (изображения слева) и в долине Эль Татио (изображения справа) при разном уровне приближения: a-b — масштаб 10 см; c-d — масштаб 5 сантиметров; e-f — масштаб 1 см

Идея для нового исследования к Раффу пришла еще несколько лет назад. Читая научную статью о вулканологии, он столкнулся с упоминанием Эль Татио – обширной чилийской геотермальной системы, располагающейся на высоте 4200 метров над уровнем моря, чьи горячие источники и гейзерные каналы содержат отложения опаловидного кремнезема. Позже ученого удивило, насколько отложения из Эль Татио похожи на те, которые были обнаружены в кратере Гусева на Марсе. Удивление в первую очередь было вызвано тем, что Марс в нынешнем состоянии является очень холодной пустыней.

Чтобы больше узнать о том, как опаловидный кремнезем формируется на Земле, Рафф и его коллега Джек Фармер лично отправились в Эль Татио для изучения окружающей среды и сбора образцов для спектрального анализа. Ученые выяснили, что минералы Эль Татио чаще всего образуются в неглубоких геотермальных источниках. Кроме того, в них имеются признаки наличия микробной жизни. И что более важно, они похожи на те отложения, что были обнаружены на Марсе.

Если более детально, характерной особенностью обнаруженных отложений опаловидного кремнезема на Марсе являются асимметричные комочки минеральных уплотнений, похожих на пальцы. На Земле, как уже отмечалось выше, такая особенность тоже встречается. Дело в том, что эти комочки формируются благодаря липкому слою микробов, называемому биопленкой. Таким образом микроорганизмы пытаются защитить себя от высоких температур, покрывая себя оболочкой из силикатных минералов и фактически самостоятельно себя погребая.

«Сейчас мы, конечно, не можем сказать, что этот процесс происходил пассивно. Обычно эти микробы появляются на мелководье, а затем поселяются на уплотнительных узелках опаловидного кремнезема. Слои этих уплотнений со временем увеличиваются, фактически запечатывая находящиеся на них микроорганизмы», — говорит Рафф.

Получив все необходимые данные, ученые пришли к интригующему предположению: если опаловидный кремнезем на Марсе сформировался в аналогичных окружающих условиях, состоит из того же материала и имеет ту же форму – означает ли это, что он образовался аналогичным земному кремнезему образом?

Дать точный ответ на этот вопрос мы не сможем до тех пор, пока не отправим к кратеру Гусева новый марсоход, соберем образцы и привезем их на Землю для анализа и исследования. В 2020 году NASA планирует высадить на Марс новый марсоход, который заменит «Кьюриосити», однако место посадки для новой автономной марсианской научной лаборатории еще не выбрано. Однако если ученые смогут доказать, что отложения кремнезема на Марсе и Земле имеют структурные совпадения, то это станет прямым доказательством наличия на Красной планете настоящих биосигнатур.

А возможно, и нет.

«По моему мнению, эти отложения могут являться следствием абиотических реакций и лишь отчасти биосигнатурами», — комментирует Рокко Манчинелли, астробиолог Исследовательского центра имени Эймса аэрокосмического агентства NASA, не принимавший участие в описываемом сегодня исследовании.

Как бы там ни было, эти отложения вызывают большой интерес.


УНИКАЛЬНЫЕ БЕСПРОВОДНЫЕ НАУШНИКИ, РАБОТАЮЩИЕ 18 ЧАСОВ БЕЗ ПОДЗАРЯДКИ

Наушники «Hy» — ещё один удивительный продукт, на который я наткнулся, когда бороздил просторы краудфандинг-портала Kickstarter. Эти беспроводные наушники могут заинтересовать прежде всего любителей необычных гаджетов, а также тех, кто не хочет подзаряжать Apple AirPods через каждые 5 часов прослушивания музыки. Разработка британских инженеров из компании Third Skin выгодно отличается от решений конкурентов.

В чём же заключается революционность данных наушников? Во-первых, они практически невидимы, когда надеты на ваши уши и смотреть на ваше лицо спереди. Увидеть их можно, лишь если посмотреть на вас в профиль. Корпус наушников крепится позади уха, а внутрь ушной раковины ведёт гибкая подводка, на конце которой закреплена причудливая конструкция. Звук подаётся через уникальный гибридный динамик, обеспечивающий вибрации воздуха и слуховых косточек. При этом динамик отвечает лишь за средние и высокие частоты, а вот басы создаются двумя пьезоэлементами и передаются непосредственно через кости черепа.

Наушники снабжены системой активного шумоподавления, так что будут отгораживать вас от любых шумов внешнего мира. Также в гаджет встроены сенсоры для считывания вашей температуры, частоты сердцебиения, а также любой спортивной активности, которые могут заменить вам фитнес-трекер. Не обошлось без встроенного микрофона, так что можно будет использовать «Hy» в качестве гарнитуры для общения с друзьями по телефону. А инфракрасный сенсор позволит управлять гарнитурой жестами, не прикасаясь к ней. Самое же приятное в данном случае то, что в наушники вмонтированы два аккумулятора ёмкостью 260 mAh, что обеспечит их непрерывную работу в режиме прослушивания музыки на протяжении до 18 часов.

Если вы решитесь поддержать проект прямо сейчас, то гарнитура Hy обойдётся вам в 119 фунтов стерлингов. Когда устройство поступит в продажу в первом квартале 2018 года, оно будет стоить на 40% дороже. Разработчикам уже удалось собрать примерно 10% требующейся суммы за 2 дня кампании. Можно лишь пожелать им успехов в достижении поставленной цели.


КОМПАНИЯ NEXTEV ПРЕДСТАВИЛА САМЫЙ БЫСТРЫЙ В МИРЕ ЭЛЕКТРОМОБИЛЬ

Компания NextEV, один из автопроизводителей, участвующих в автогонках класса Formula-E (это класс гонок, в котором пилоты управляют исключительно электрокарами), представила электрический суперкар NIO EP9, который совсем недавно, 4 ноября, установил новый мировой рекорд, пройдя французскую трассу Circuit Paul Ricard за 1 минуту и 52,78 секунды, побив предыдущий рекорд трека в 2 минуты.


Самый быстрый в мире электрокар NIO EP9 несет на борту 4 автономных двигателя суммарной мощностью 1 мегаватт. Каждый двигатель оснащен собственной коробкой передач. Разгон до 200 километров в час осуществляется за 7,1 секунды, а максимальная скорость равняется 313 километрам в час. Аккумуляторы позволяют преодолеть дистанцию в 430 километров без подзарядки, а если она все же понадобится, для перезарядки полностью разряженной батареи потребуется не более 45 минут.

Салон самого быстрого в мире электромобиля NIO EP9

Кузов авто практически полностью изготовлен из легкого углеродного волокна, а форма корпуса обеспечивает прижимную силу в 24 тысячи Ньютонов. К слову сказать, нормой прижимной силы для «старшего брата», а именно для «Формулы-1», является сила «всего» в 13 тысяч Ньютонов. По словам основателя компании NextEV Уильяма Ли,

«NIO EP9 был создан для того, чтобы раздвинуть пределы возможностей современного автомобилестроения, но он является лишь первым из будущей серии автомобилей NIO. Мы надеемся, что через какое-то время возможности электрических автомобилей догонят и превзойдут возможности обычных автомобилей, после чего естественным выбором большинства людей станет именно электрический вариант».

Компания NextEV действительно делает большие ставки на свою разработку и даже выпустила стильное демонстрационное видео, в котором NIO EP9 устанавливает еще один рекорд для болидов своего класса на всемирно известном треке Нюрбургринг.


ВЫВЕДЕНЫ БАКТЕРИИ ДЛЯ ОХОТЫ НА УСТОЙЧИВЫЕ К АНТИБИОТИКАМ МИКРООРГАНИЗМЫ

Развитие мер борьбы с антибиотикорезистентными штаммами бактерии можно по праву назвать одной из приоритетных задач современной фармакологии. Многие бактерии приспосабливаются к препаратам, на разработку которых потрачено несколько лет, за считанные месяцы. И хотя пока борьба идет не в нашу пользу, у человечества все же есть шанс победить микроорганизмов, сыграв «на их же поле» и использовав для этого особых бактерий-убийц.


Первые подобные бактерии были обнаружены еще в 60-х годах прошлого столетия, причем многие из них обитают внутри нашего организма. На основе подобных микробов группа ученых под руководством Роберта Митчелла вывела особый штамм бактерий BALOS, которые способны найти и уничтожить болезнетворные микроорганизмы, даже если последние крайне устойчивы к любым воздействиям, включая воздействие антибиотиков. Сами ученые называют свой штамм также «бактериями-вампирами», так как они как бы «высасывают» внутреннее содержимое болезнетворных одноклеточных.

На снимке запечатлено «убийство». BALOS уничтожает бактерию пневмонии

На данный момент специалисты не могут «программировать» BALOS для уничтожения любых болезнетворных микробов, что является существенным минусом. Сейчас «бактерии-киллеры» хорошо справляются лишь с пневмонией. Но, как утверждает сам доктор Митчелл,

«Эти бактерии в состоянии проникать через двойные клеточные мембраны болезнетворных бактерий и «употреблять» их внутренности. После потребления такой «вкусной еды» эти бактерии получают достаточно энергии для того, чтобы произвести потомство. Каждый из хищников может произвести на свет от двух до семи потомков, «употребив» лишь одну бактерию в пищу».

Группе ученых предстоит преодолеть еще много проблем перед внедрением своего метода в повсеместную практику. Помимо задачи «научить» бактерий уничтожать и другие виды микробов, неясным остается долговременный эффект от такой терапии. И хотя сейчас BALOS не «восстают» против организма хозяина и спокойно выводятся из него, нет гарантий, что в ходе эволюции не может появиться новый вид, который будет питаться уже клетками человека.


В САН-ФРАНЦИСКО ИЗ ГРИБНИЦ ТРУТОВИКА ДЕЛАЮТ ЭКОКОЖУ И СТОЙМАТЕРИАЛЫ

Грибы можно не только есть, некоторые используют в сельскохозяйственной промышленности, часть подходит для изготовления красителей, съедобной упаковки для продуктов питания, мебели и в декоративных целях. Стартап MycoWorks пошёл дальше и начал производство качественного и прочного материала, основным сырьём для которого тоже выступают грибы, точнее грибницы трутовика, из неё же делают отличный кожзаменитель.


Вегетативное тело грибов, мицелий, или же попросту грибница, состоит из тонких нитей, толщина которых обычно составляет 0,5-1 микрометр. Длина этих нитей может достигать нескольких десятков километров, если их растянуть в прямую линию, естественно. Исследователям, организовавшим MycoWorks, показалась интересной особенность грибницы быстро разрастаться практически в любом месте, поэтому они решили использовать это свойство в своих целях.

«Грибницы, да и сами грибы тоже, известны своей способностью быстро адаптироваться к любым условиям, поэтому могут расти где угодно, — говорит директор MycoWorks Фил Росс, — помещаете грибницу в стакан — она начинает развиваться в стакане, в прямоугольный и плоский контейнер — может развиться и там, со временем приняв форму этого контейнера».

Росс пояснил, что уже сейчас специалисты его компании могут вырастить монолитную плиту из мицелия размером в 2,5 квадратных метров всего за пару недель, не прикладывая к этому почти никаких усилий. Компания уже производит экокожу, используя сельскохозяйственные побочные продукты и переработанную грибницу.

В видео, размещённом на сайте MycoWorks, исследователи демонстрируют качества производимого ими материала — он прочный, отлично выдерживает нагрузки, испытания водой и огнём, а по своей структуре напоминает ДВП. В одном из моментов ролика видно, что Фил Росс сидит в кресле, изготовленном из грибниц.

«Уже сейчас мы можем без особых проблем наладить своё производство практически в любом месте. Если дела пойдут хорошо, в скором времени надеемся увеличить обороты», — рассказывает глава MycoWorks.


«КРОВЬ МЛАДЕНЦЕВ» НЕ СДЕЛАЕТ ВАС КРАСИВЫМ И МОЛОДЫМ

За последние несколько лет во многих СМИ появилась информация, что молодая кровь является своего рода медицинской панацеей: если ввести ее в тело пожилого человека, то оно почувствует множество омолаживающих эффектов, якобы так. Миллиардер из Кремниевой долины Питер Тиль выразил заинтересованность в получении вливаний крови молодых людей, и по крайней мере одна компания прикладывает все усилия, чтобы создать такие способы лечения стареющих магнатов. Исследование, опубликованное на днях в журнале Nature Communications, предполагает, что все совсем наоборот. «Кровь младенцев» не только не может быть лечебной, но и вовсе токсичной для пожилых людей.


Хотя переливание крови от молодых мышей более старым не вызвало никаких последствий у старых мышей, вливание крови из старой мыши в молодую привело к множеству проблем в органах и других тканях. Эти результаты говорят о том, что истинным ведущим фактором старения могут быть молекулы, которые накапливаются в старой крови, а не потеря неких «лечебных» факторов в молодой крови.

«Это исследование говорит нам, что молодая кровь, сама по себе, не может быть лекарством», говорит автор исследования Ирина Конбой, профессор биоинженерии из Калифорнийского университета в Беркли.

Откуда же тогда вся эта шумиха на тему пользы молодой крови?

В 2005 году Конбой и ее коллеги опубликовали исследование в Nature, говорящее примерно о следующем: они хирургически присоединили старую мышь к молодой (эта техника называется парабиоз), чтобы кровь свободно текла между двумя разновозрастными грызунами. Ученые получили свидетельства значительного восстановления тканей у более старой мыши и сделали вывод, что обмен кровью привел к положительным эффектам для здоровья мышей. СМИ сразу же подхватили идею, что причина в крови, и «кровь младенцев» приводит к улучшению здоровья. Но, по мнению Конбой, кое-что они упустили: мыши обменялись не только кровью — старая мышь получила преимущества легких, почек и других органов молодой мыши.

Исследователи не смогли точно сказать, что именно кровь привела к восстановлению тканей, говорит Конбой. Поэтому в новом исследовании они постарались исключить все другие объяснения. Они применили новый метод обмена кровью без совмещения мышей. Этот метод, по словам Конбой, гарантировал, что происходит только обмен кровью.

Ученые продолжали обмен, пока у старой мыши не осталось половина собственной крови и половина крови молодой мыши, и наоборот. Через месяц они протестировали систему органов каждой мыши, включая развитие клеток печени и мозга, а также восстановление мышечной ткани. Хотя старая мышь не особо поправилась, молодой мыши стало хуже. Каждая система органов потеряла в производительности, особенно проявились эффекты в развитии клеток мозга. Другими словами, молодая кровь не произвела никакого эффекта на старую мышь, а старая кровь привела к ухудшению здоровья молодой мыши.

Что не так в старой крови?

Конбой и другие исследователи считают, что в крови человека (или мыши) со временем, по мере старения накапливаются определенные молекулы. Эти молекулы могут ингибировать рост и развитие клеток. Вероятнее всего, эти ингибиторы преобладают над молекулами, обнаруженными в молодой крови, чем можно было бы объяснить, почему молодые мыши в эксперименте пострадали от переливаний крови пожилых.

Одним из основных направлений исследований в настоящее время является создание препаратов для этих ингибиторов. Хотя в старой крови таких ингибиторов много, у них может быть ключевая группа, действующая в качестве регуляторов, контролирующих все остальные. Ученые хотят увидеть, как можно было бы улучшить работу органов пожилого человека, манипулируя этими ингибиторами. Так можно было бы вылечить ряд заболеваний, связанных со старением, включая оба типа диабета, остеопороз и снижение иммунитета — но сперва нужно провести множество исследований.

К сожалению, нет никаких доказательств омолаживающих свойств «крови младенцев». Возможно, стрелки старения как-то можно повернуть или замедлить, но уж точно не переливанием крови.

Разрешается использование пресс-релизов, новостей и других информационных материалов, предназначенных для общественного пользования, с целью информирования общественности, при условии указания веб-портала «Zentrix» в качестве источника информации.
Автор материала:
Гость
Логин на сайте: Гость
Группа: Гости
Статус:
Зарегистрирован дней:
День рождения:
О материале:
Дата добавления материала: 26.01.2017 в 19:28
Материал просмотрен: 162 раза
Категория материала: HI-TECH
К материалу оставлено: 0 комментариев
Рейтинг материала 0
Вы находитесь на этой странице

секунд!
Всего комментариев: 0
  • Комментарии через сайт

    avatar

  • Комментарии через ВК

  • Комментарии через Facebook