Главная » 2017 » Февраль » 25 » HI-TECH WEEKEND NEWS - ВЫПУСК № 83
13:59
HI-TECH WEEKEND NEWS - ВЫПУСК № 83

CТВОЛОВЫЕ КЛЕТКИ ИЗМЕНЯТ МЕДИЦИНУ НАВСЕГДА

Мы стоим на пороге революции стволовых клеток. Понимание и использование этих уникальных клеток может привести к прорывам в области продления жизни и лечебным методам, которые позволят лечить любые хронические заболевания и регенерировать любые органы. В этой статье мы обсудим, что такое стволовые клетки, будущее терапии на основе стволовых клеток и последние успешные истории их применения.


Что такое стволовые клетки
Стволовые клетки — это неопределившиеся клетки, которые могут превращаться в определенные клетки — сердца, нейронов, печени, легких, кожи и так далее; также они могут делиться и производить больше стволовых клеток.

В детстве или молодости эти стволовые клетки имеются в изобилии и выступают как встроенная система починки. Часто они привлекаются на место повреждения или воспаления, чтобы лечить и восстанавливать нормальные функции.

Но по мере того, как мы стареем, наши запасы стволовых клеток начинают уменьшаться в 100 или даже 10 000 раз, в зависимости от тканей и органов. В дополнение к этому стволовые клетки переживают генетические мутации, которые снижают их качество и эффективность в восстановлении и ремонте тела.

Хорошей аналогией, чтобы вы могли представить работу стволовых клеток, будет группа ремонтников в недавно построенном особняке. Пока особняк новый, а работники молоды, они могут делать все идеально. Но когда они стареют и их становится все меньше, особняк постепенно начинает ветшать и в итоге рушится.

Но что, если бы мы могли восстанавливать и омолаживать популяцию стволовых клеток?

Один из вариантов заключается в извлечении и накоплении ваших собственных аутологичных взрослых стволовых клеток в местах адипоцитных (или жировых) тканей. Но этих стволовых клеток меньше, а их «исходный код» уже подвергся разнообразным мутациям.

Многие ученые и врачи теперь предпочитают альтернативный источник, получая стволовые клетки из плаценты или пуповины, оставшихся после рождения. Эти стволовые клетки, доступные в изобилии и никоим образом не затрагивающие клетки новорожденного, можно ввести в суставы или внутривенно, чтобы омолодить и оживить ткани и органы.

Эти стволовые клетки можно представить в качестве химических заводов, производящих жизненно важные факторы роста, которые могут уменьшать воспаление, бороться с аутоиммунными заболеваниями, увеличивать мышечную массу, ремонтировать суставы и даже оживлять кожу и волосы.

Будущее лечения с применением стволовых клеток
За прошедшие десять лет число ежегодных публикаций на тему исследования стволовых клеток увеличилось в 40 раз. Рынок стволовых клеток обещает достичь 170 миллиардов долларов к 2020 году.

Рост R&D-инициатив по разработке лечебных решений для хронических заболеваний и растущий спрос на регенеративные методы лечения сильнее всего подталкивают эту отрасль.

Вот четыре самых перспективных области, на которые стоит обратить внимание:

  1. Инженерия тканей. Инженерия тканей использует собственные клетки тела для ремонта, замены или улучшения поврежденных тканей. Пациенты с самыми разными заболеваниями могут лечиться за счет пересадки тканей и органов. Однако нам крайне не хватает донорских тканей и органов, и эта ситуация ухудшается с каждым годом из-за старения населения. Ученые в области инженерии тканей применяют принципы пересадки клеток, материаловедения и биоинженерии для создания биологических заменителей, которые будут восстанавливать и поддерживать нормальную функцию поврежденных и болеющих тканей. Область стволовых клеток стремительно развивается, открывая новые возможности для клеточной терапии и инженерии тканей. Использование послеродовых стволовых клеток имеет потенциал серьезно изменить перспективу тканевой инженерии.
  2. Банк стволовых клеток. «В момент вашего рождения вы, наверное, находитесь в точке биологического совершенства», говорит доктор Боб Харири. «Ваша система еще не подверглась всем этим вредным раздражителям вроде электромагнитного излучения, химических веществ, ваш биологический код еще не испорчен». Банк стволовых клеток позволяет нам взять стволовые клетки с оригинальной, нетронутой ДНК при рождении, размножить их в большом количестве на будущие дозы и затем заморозить эти дозы. Харири обнаружил, что в дополнение к пуповинной крови (крови, которая присутствует в пуповине новорожденного), плацента новорожденного представляет собой орган, крайне богатый стволовыми клетками. Вместо того чтобы выбрасывать оставшиеся после родов ткани, плаценту, их можно сохранить и обеспечить таким образом ключ к долгой и здоровой жизни. Харири создал бизнес под названием LifebankUSA, который обеспечивает отдельную ячейку, в которой хранятся стволовые клетки детей. Lifebank изолирует, обрабатывает и криосохраняет клетки (погружая их в состояние глубокой заморозки при температуре -180 градусов по Цельсию), сохраняя их в замороженном состоянии на всякий случай.
  3. Клиническое применение МСК. Мезенхимальные стволовые клети, основные стволовые клетки для клеточной терапии используются в клиниках уже 10 лет. В настоящее время по всему миру протекает 344 зарегистрированных клинических испытания на разных этапах, которые должны оценить потенциал терапии на основе МСК. От животных моделей до клинических испытаний, МСК обещают лечить самые разные заболевания, возможно, даже рак.
  4. Парабиоз. Протокол прост: здоровые люди в возрасте от 35 лет и старше получают переливание плазмы крови от доноров моложе 25 лет, а ученые наблюдают за их кровью в течение следующих двух лет, отслеживая показатели здоровья и старения. Исследование, которое протекает в Сан-Франциско, оплачивается пациентом, участие стоит 8000 долларов. Основатель Ambrosia Джесси Кармазин заинтересовался созданием компании на тему парабиоза после того, как получил интересные данные от исследований с участием животных: в одном из исследований испытуемые получили значительное омоложение всех крупных систем органов. «Эффекты сохраняются практически навсегда», говорит он. «Это как полное обновление экспрессии генов».
  5. Будучи людьми, мы постоянно сталкиваемся с горьким фактом: нам придется умереть. Но ключ к здоровью и долгожителю может быть заложен в нашем собственном исходном коде. В следующие двадцать лет стволовые клетки изменят медицину навсегда, продлят жизнь и, возможно, спасут вашу жизнь.

Мы живем в очень интересное время. Возможно, умирать совсем не придется.


АВТОПИЛОТ TESLA ОКАЗАЛСЯ НЕВИНОВЕН В ГИБЕЛИ ВОДИТЕЛЯ

В мае 2016 года произошла автокатастрофа с участием Tesla Model S, в котором работал автопилот (Autopilot). Тогда погиб водитель. С тех пор Национальное управление по безопасности движения на трассах США провело расследование и выяснило, что автопилот в автомобиле работал нормально и не был причастен к катастрофе. В отчете, который был опубликован в формате pdf, сказано, что система автоматического торможения электромобиля прежде всего должна предотвращать столкновения по ходу движения и не могла повлиять на ситуацию, когда перед Tesla внезапно вылетел грузовик, выехавший с прилегающей дороги.


Кроме того, автопилот не рассчитан на самостоятельное управление автомобилем и требует постоянного наблюдения со стороны водителя. После аварии Tesla добавила еще одну подстраховочную систему: теперь машина следит, чтобы водитель держал руки на руле, а если он не держит руки на руле даже после предупреждения, автопилот отключается до конца поездки.

В ходе расследования также было показано, что после появления режима автоматического подруливания в автомобилях Tesla (это когда автомобиль едет по определенной полосе) число аварий снизилось на 40%.

Следующая версия автопилота Tesla может стать полностью самостоятельной, если подобные происшествия не будут бросать тень на компетентность компании в разработке своей системы. Летом прошлого года мы пришли к выводу, что искусственный интеллект начал убивать раньше времени и что нам придется с этим смириться. Значит ли это, что наши выводы были преждевременны и автопилот пока не виноват, а значит придется готовиться и ждать следующей катастрофы, уже настоящей?


В ГАРВАРДЕ РАЗРАБОТАН МЯГКИЙ ЭКЗОСКЕЛЕТ, ОБЛЕГЧАЮЩИЙ ХОДЬБУ

Учёные из Исследовательского института Висса при Гарвардском университете разработали инновационный мягкий экзоскелет. Уникальность устройства заключается в том, что при своём сравнительно небольшом весе оно способно на 23% облегчить ходьбу человеку, тем самым сэкономив немало его энергии. Результаты тщательного исследования эффективности экзоскелета были опубликованы в журнале Science Robotics.


Разумеется, экзоскелет разрабатывался на средства американского военного агентства DARPA. Изначально планировалось, что такие устройства позволят сэкономить энергию американским солдатам во время выполнения военных операций, когда им приходится днями напролёт находиться под большими физическими нагрузками.

«Мы провели эксперименты на тестовой группе, состоящей из семи здоровых мужчин. Экзоскелет продемонстрировал неплохую эффективность при ходьбе, что в итоге привело к экономии 23% энергии, если сравнивать носителя устройства и человека, который передвигается без его помощи. Насколько нам известно, это самый высокий показатель среди подобных устройств, зафиксированный на сегодняшний день», — поделился с прессой руководитель разработки Конор Уолш.

Подобной эффективности невозможно было бы достичь без грамотно продуманного дизайна экзоскелета. В стабилизации ноги задействованы многочисленные мышцы и сухожилия. В результате у инженеров получилась весьма необычная система, задействующая специальные ремни, похожие на подтяжки, которые крепятся к поясу. В среднем устройство экономит 23% энергии пользователя, но в некоторые моменты эта экономия может снижаться до 10% или, наоборот, повышаться до 38%.

Сами исследователи утверждают, что им потребуется дополнительное время на многочисленные тесты получившейся системы. Ведь нужно достичь максимально эффективной работы экзоскелета от встроенных аккумуляторов (пока он работает от внешних, соединённых с ним проводами) и тщательно проработать всю электронную начинку. В будущем также планируется использовать этот экзоскелет для поддержки пожилых людей и тех, кто страдает от болезни Паркинсона и подобных заболеваний. Но, разумеется, первыми опробовать изобретение смогут именно американские военные.


СИЛИКОНОВЫЙ РОБОТ ПОМОЖЕТ СЕРДЦУ БИТЬСЯ

Специалисты Гарвардского университета совместно с врачами из детского бостонского госпиталя разработали мягкого и эластичного робота, который может напрямую стимулировать сердце пациента с сердечной недостаточностью. Новая разработка представляет собой многослойный силиконовый рукав, плотно облегающий сердце и помогающий ему функционировать. Благодаря тому, что он не взаимодействует с кровью, тромбов не образуется, а значит специальных препаратов, разжижающих кровь, тоже принимать не нужно.


Внутри сердечного чехла расположены своеобразные пневматические мышцы. Благодаря тому, что часть из них обёрнута вокруг рукава по кругу, а часть расположена спирально и под углом, силиконовая сердечная обёртка под их воздействием начинает сокращаться совсем как настоящее сердце. Естественно, агрегат подключен к вынесенному за пределы конструкции насосу, который управляется специальной роботизированной системой.

Изобретение уже протестировано на свиньях, которым ввели специальный препарат и уменьшили кровоток на 45%. Благодаря использованию изобретения, учёные смогли почти полностью восстановить кровоснабжение до исходного уровня.

Благодаря этому изобретению мы можем вывести нашу работу на новый уровень и помочь сотням тысяч пациентов с сердечной недостаточностью, — цитирует портал Engadget руководителя разработки доктора Пигулу, — сейчас многие нуждаются в пересадке сердца, поэтому наш робот станет для них возможностью спокойно дождаться своей очереди.


ЮРИЙ МИЛЬНЕР: НАУКА ДЛЯ ВСЕХ, ИЛИ ЛЮБОПЫТСТВО МОЖЕТ ПОБЕДИТЬ

Российский бизнесмен, инвестор, научный филантроп и основатель инициативной группы поиска внеземных цивилизаций Breakthrough Initiatives поделился на страницах популярного англоязычного еженедельного журнала The Economist своими мыслями о том, в каком состоянии находится нынешний уровень интереса общественности к науке и как это исправить. С некоторыми дополнениями и пояснениями приводим перевод этой статьи.


Люди пытаются предсказывать будущее как минимум последние 4000 лет. Однако наши усилия все это время по большей части были бесполезными. Все, что раньше описывалось и выдавалось за предсказание, в конечном итоге становилось либо пророчеством, либо фантазией, либо простыми догадками. В результате единственно верным способом предсказывать события будущего стал научный метод.

Современная наука занята не только прогнозированием событий, которые могут затронуть наш мир в 2017 году, она также занята прогнозированием событий, чей отпечаток может наложиться на всю Вселенную. Где будет находиться та или иная галактика? Как будет развиваться та или иная клеточная линия? Какие еще сюрпризы подготовит для нас темная материя? Некоторые предсказания касаются не только 2017 года. Они выходят далеко за не то что одного, а нескольких сотен, тысяч и даже миллионов поколений. Космологи составляют карты и календари на ближайшие десятки миллиардов лет. Даже квантовая теория поля, говорящая о непредсказуемости поведения частиц, сама позволяет прогнозировать это поведение с точностью до десятых частей на миллиард.

Ненаучный социум, как правило, менее квалифицирован в том, чтобы делать какие-то прогнозы. Тем не менее вот вам парочка примеров: во-первых, в ближайшие годы в рамках фундаментальных научных исследований будут совершены настоящие научные прорывы; во-вторых, большинство из нас на это даже не обратит своего внимания. Если вам трудно в это поверить, то ознакомьтесь с представленным ниже списком самых значимых научных открытий, совершенных в рамках этого десятилетия:

2010 год: Люди – это гибриды

Ученые вывели последовательность генома окаменелых останков неандертальцев и узнали, что во многих из нас содержатся их гены, так как между двумя видами – неандертальцами и кроманьонцами (предками современного человека) – все-таки имело место смешивание генов.

«Те из нас, кто живёт за пределами Африки, несут некоторое количество ДНК неандертальца», — заявил профессор Сванте Паабо из Института эволюционной антропологии Макса Планка в Лейпциге, совершивший данное открытие.

«Генетический материал, унаследованный от неандертальцев, составляет у современного человека от 1 до 4%. Это немного, но достаточно, чтобы утверждать о достоверном наследовании существенной части признаков у всех из нас, кроме африканцев», — сообщил доктор Давид Райх из Гарварда, также участвовавший в работе.

2011 год: Земля не уникальна

Обнаружена первая землеподобная планета, оборачивающаяся вокруг солнцеподобной звезды. Открытие указывает на то, что только в одной нашей галактике могут присутствовать миллиарды потенциально обитаемых планет. Дальнейшие исследования и открытия лишь подтвердили этот факт.

2012 год: Доказано существование бозона Хиггса

Так называемая «частица бога» действительно существует и способна объяснить нам, почему материя обладает массой.

2013 год: Гены можно перезаписывать

Изобретена технология CRISPR, позволяющая модифицировать человеческие гены. Технология обладает революционным потенциалом, позволяющим управлять нашей ДНК, избавляться от врожденных дефектов и заболеваний и, возможно, даже способна остановить наше старение.

2014 год: Воспоминания можно изменять

Лабораторным крысам с генно-модифицированными клетками мозга с помощью света различных цветов ученые смогли стереть, восстановить и изменить воспоминания.

2015 год: Гравитационные волны реальны

Обнаружены колебания пространства-времени, обнажившиеся благодаря коллизии двух черных дыр, произошедшей около одного миллиарда лет назад. Открытие позволило подтвердить озвученные Эйнштейном предсказания.

2016 года: У Земли есть почти точная копия

Астрономами обнаружена потенциально обитаемая земплеподобная планета, расположенная рядом с ближайшей к Солнцу звезде.

Ознакомились? А теперь скажите, сколько из этих научных открытий действительно привлекли широкое и заслуженное внимание общественности? Многие люди, возможно, действительно слышали об открытии бозона Хиггса, состоявшемся 4 июля 2012 года. Однако всего 11 дней спустя вышел клип южнокорейского поп-исполнителя на песню «Gangnam Style». С момента открытия бозона Хиггса самое популярное видео на площадке видеосервиса YouTube об этом событии собрало чуть больше 2 миллионов просмотров. Клип «Gangnam Style» собрал более 2 миллиардов (2,7, если на настоящий момент). Легко запоминающаяся мелодия оказалась на более чем три порядка интереснее, чем открытия, позволяющие сильнее углубиться в наше фундаментальное понимание реальности. Если говорить, что это разочаровывающая статистика, то это практически ничего не говорить.

На человеческом уровне – это простая трата своего таланта. А ведь сколько в мире на самом деле прирожденных ученых так никогда и не обнаружили своего дара, потому что они никогда не проявляли своего интереса к науке…

На практике – это утраченная возможность. Именно такие утраченные возможности замедляют темпы роста инноваций, являющиеся драйвером экономического роста, оставляя нам лишь надежду (а не возможность, ведь она была утрачена, помните?) на то, что очередной астероид или эпидемия нас в конечном счете всех не убьют.

На более фундаментальном уровне – это пустая трата жизни. Не вашей, моей, его или ее. Всей жизни. Мы, люди, состоим из атомов, выкованных звездами. Наукой доказано, что каждая звезда Млечного Пути из перечня изученных содержит элементы фосфора, серы, азота, углерода, водорода и кислорода в различной концентрации, а комбинация веществ определяет разнообразие биологических молекул объекта. С учетом этого можно ли предположить, что каким-то уникальным для Вселенной образом те частицы, из которых мы состоим, соединились между собой таким образом, что в конечном итоге мы обрели возможность самостоятельного изучения природы этой Вселенной и тех законов, которые ею управляют? Мы обрели возможность задавать вопросы, выводить гипотезы, в конце концов, получать знания. Мы можем предсказывать будущее. У нас есть долг перед самими собой и космосом — использовать наш невероятный интеллект в полном объеме. Так, может, уже пора взяться за ум?

К счастью, не все так плохо, как может показаться на первый взгляд, и есть светлые признаки, свидетельствующие о сдвиге положения дел в правильную сторону. И самым обещающим, пожалуй, является «демократизация знаний».

Базовые знания в науке можно уже без проблем получить, например, через ту же «Википедию». Более продвинутое образование доступно на том же видеохостинге YouTube. Результаты новых исследований, многие из которых связаны с физикой, математикой, астрономией и многими другими сферами, сегодня публикуются в Сети. Сторонники свободной информации выступают за предоставление любому желающему доступа к необработанным, чистым данным, наделенным только фактами. Представленные в Интернете краудсорсинговые платформы изменяют те пути, согласно которым наука и научные знания распределялись годами и десятилетиями раньше. В Сети растет уровень сотрудничества между самыми выдающимися представителями того или иного научного поля. Нельзя также не отметить положительный прогресс в сторону появления возможностей любому желающему провести свой собственный анализ собранных данных и, возможно, даже совершить на базе этого свое собственное научное открытие. В то же время ученые прекрасно понимают, что важнейшая часть этого прогресса будет также зависеть от возможности обмениваться своими мыслями, идеями и открытиями с простой общественностью. И поскольку доступ к знаниям становится действительно универсальным, это лишь сильнее усиливает такое желание.

Несмотря на то, что большинство из нас неспособно предсказать будущее, мы все же имеем возможность надеяться на то, что в ближайшее время мы станем свидетелями резкого скачка и развития культуры знаний, в которой многие из нас видят цель, ради которой они и были рождены: стремление знать.


РОБОТ-ЖУРНАЛИСТ ИЗ КИТАЯ ПИШЕТ СТАТЬИ ЗА ОДНУ СЕКУНДУ

Робот-корреспондент Сяо Нань, созданный китайскими программистами, научился довольно шустро клепать статьи. При этом ему для обучения потребовалось гораздо меньше времени, чем обычно тратят на факультетах журналистики студенты. Сяо Нань уже выкатил свой первый материал объёмом в триста иероглифов, опубликованный в издании Southern Metropolis Daily. Для написания текста, посвящённого поездке на Фестиваль Весны, ему потребовалась всего одна секунда. Впечатляет!


По словам разработчиков, бот Сяо быстрее людей-журналистов анализирует данные и пишет тексты, а значит, совсем скоро новостные ресурсы начнут использовать их в качестве ассистентов репортёров, редакторов и корреспондентов повсеместно.

Вань Сяоцзюнь, профессор Пекинского университета, ответственный за разработку журналиста-робота, рассказал новостному агентству China News, что программа уже способна писать тексты разного объёма. Но тут же профессор поспешил успокоить журналистов, указав и на недостатки программы. Например, она не умеет брать интервью, задавать встречные и дополнительные вопросы, вести диалог в определённом ключе. Писать может каждый, а вот интересно подать материал — это не каждому человеку под силу, куда уж роботу? Словом, коллеги могут спать спокойно по крайней мере до тех пор, пока Сяо Нань не возьмёт интервью у своего создателя.


ОХОТНИКИ ЗА ПРИШЕЛЬЦАМИ НАШЛИ НА МАРСЕ ДРЕВНИЙ ИНОПЛАНЕТНЫЙ ДВИГАТЕЛЬ

В рамках очередной попытки доказать существование разумной жизни на Марсе охотники за пришельцами начали бить в колокола и тыкать пальцем в фотографию марсианской поверхности, на которой якобы представлены искусственные артефакты, являющийся частями некоего инопланетного двигателя. Эту удивительную находку совершил уфолог Скотт С. Уорринг, когда просматривал изображения, сделанные марсоходом «Кьюриосити» американского аэрокосмического агентства.


На изображении (смотрите выше), полученном на 1584 марсианский сол, четко представлены объекты неестественной формы, лежащие на марсианской поверхности и «явно намекающие на свое искусственное происхождение», как говорят охотники за пришельцами. Последние считают, что эти загадочные объекты является частями двигателя инопланетного космического корабля, который был выброшен пришельцами после того, как тот вышел из работы.

Редактор западного блога UFO Sightings Daily Уорринг пишет:

«Обнаруженные части явно указывают на то, что были разработаны для какой-то механической работы. Круглый объект на снимке вообще очень похож на какой-то электрический двигатель. Находка может подтверждать тот факт, что у пришельцев имелись механизмы, которые могли упрощать их жизнь. Оба этих объекта когда-то могли являться частью одного общего механизма, вероятно, похожего на большой двигатель, имевшего двигающиеся части как у вентилятора, но с меньшей скоростью вращения».

Ранее охотники за пришельцами уже «обнаруживали» несколько объектов, которые, по их мнению, доказывают существование жизни на Марсе. Среди этих объектов были: «насекомые», которые находились прямо рядом с марсоходом «Кьюриосити»; монументы в виде лица; инопланетные марсианские ракеты; останки древних городов; дронов; лица «марсианских гоблинов» и много чего еще. Не говоря уже об НЛО возле Международной космической станции. Все эти «находки», по мнению уфологов, свидетельствуют в пользу наличия жизни на Красной планете.

Некоторые даже заявляют, что американское аэрокосмическое агентство NASA не имеет права игнорировать подобные явления и доказательства и вообще само прекрасно знает, что инопланетяне действительно существуют, но при этом прячет от нас эту информацию. Однако все эти «факты» NASA неофициально называет парейдолией — зрительной иллюзией фантастического содержания. Иллюзией объектов, которые на самом деле не существуют.


В ГАРВАРДСКОМ УНИВЕРСИТЕТЕ ВЫРАЩЕН ИСКУССТВЕННЫЙ МОЗГ, СОСТОЯЩИЙ ИЗ ТРЕХ ОБЛАСТЕЙ

Специалисты Гарвардского университета вырастили невероятно сложно устроенный искусственный мозг, который состоит из трех автономных областей, между которыми могут формироваться нейронные связи. Каждая область состоит из различных по функциям и строению нейронов различных типов.


Выращенный в Гарварде искусственный мозг состоит из трех областей, имеющих аналоги и у живых организмов: миндалин, гиппокампа и коры. Для того чтобы создать искусственный мозг, ученые для начала изучили находящиеся в нервных клетках белки, а также клеточный метаболизм и свойства электропроводимости нейронов. Затем ученые отследили изменения, которые претерпевают нейроны при создании связей и «общении» друг с другом. Это было сделано путем культивирования нервных клеток одного типа в отдельной области, после чего были убраны ограничители областей, препятствовавшие образованию нервных связей. В ходе эксперимента клетки претерпели значительные изменения после установления контакта с клетками из других областей. Как говорит ведущий специалист и автор изыскания Бен Маоз,

«Когда нейроны соединяются с нейронами других типов, они претерпевают кардинальные электрофизиологические изменения, и эти изменения являются движущей силой процесса развития мозга в целом. Эта модель мозга в пробирке позволит нам выявить влияние разных типов неврологических болезней на связанные друг с другом области мозга».

Для демонстрации полной работоспособности искусственного мозга ученые ввели препарат фенисилидина гидрохлорид (phencyclidine hydrochloride), который используется для моделирования симптомов шизофрении. В ходе этого опыта удалось изучить эффект воздействия препарата как на отдельные области мозга, так и на их взаимосвязи. Все это говорит о том, что такой искусственный мозг является хорошим инструментом для изучения неврологических и психиатрических заболеваний, в том числе наркомании и болезней, вызванных травмой мозга.


АКТРИСА КРИСТЕН СТЮАРТ СТАЛА СОАВТОРОМ НАУЧНОЙ РАБОТЫ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ

Новость из разряда событий, случающихся, пожалуй, не чаще, чем события уровня открытия бозона Хиггса. Популярная голливудская актриса Кристен Стюарт удивила все сообщество исследователей вопросов искусственного интеллекта, став соавтором опубликованной научной работы о машинном обучении.


Мечта миллионов фанатов франшизы «Сумерек» недавно совершила режиссерский дебют и сняла короткометражную драму «Come Swim» («Пойдем поплаваем»), при работе над которой использовалась технология машинного обучения, известная как «перевод стиля». Это метод, при котором эстетика одного изображения или видеокадра наносится на эстетику другого изображения или кадра для создания импрессионистского визуального стиля.

При поддержке специалиста по визуальным эффектам Бхаутика Йоши и продюсера Дэвида Шапиро Стюарт стала соавтором научной работы, описывающей процесс создания фильма и тех технологий, которые в нем использовались. Статья опубликована в крупнейшей научной онлайн-библиотеке arXiv, где публикации не проходят научного рецензирования.

Фанаты актрисы, как и специалисты в сфере исследований искусственного интеллекта, были удивлены (и рады) узнать, что Стюарт приняла активное участие в этой работе.

Сама работа имеет заглавие «Оживление импрессионистских картин в фильме Come Swim с использованием переноса стиля на базе нейронных сетей» и предлагает детальный анализ того, как можно использовать подобный метод машинного обучения для создания кино. В самой статье короткометражка «Пойдем поплаваем» описана как «поэтичный импрессионистский портрет убитого горем человека, находящегося под водой».

Для передачи визуального стиля между кадрами команда создателей фильма использовала существующие нейронные сети, с помощью которых они сначала переносили нужную стилистику на тестовый кадр, а затем шаг за шагом изменяли картинку, добавляя «блоки нового цвета и текстур» до тех пор, пока не получали желаемый эффект. После нужной настройки передачи стиля, они применяли этот метод в различных частях картины, создавая кадры, как те, что можно увидеть ниже. По сути, этот метод похож на какой-то очень продвинутый вариант прогрессивной развертки.

Разумеется, последовала и ожидаемая негативная реакция на опубликованную работу: «Какого черта голливудская актриса вообще полезла в среду машинного обучения, где она ни черта не понимает?». Однако важнее здесь все же тот факт, что инструменты машинного обучения, которые однажды были интересны исключительно тем людям, которые ими практически жили, становятся все более и более популярными. Открытые исходники структурного ИИ вроде тех же Tensor Flow и Keras позволяют любому желающему попробовать свои силы в написании кода ИИ и создании на их базе конкретных коммерческих методов обработки вроде того же переноса стиля (кстати, та же социальная сеть Facebook весьма активно использует фильтры изображений, созданные на базе этого метода) и способствуют продвижению подобных технологий в культуру.

В конце концов, революции ИИ-технологий будет зависеть не просто от огромных массивов данных и мощных процессоров, способных эти данные классифицировать и адаптировать для работы. Здесь немаловажным также является и создание открытого сообщества разработчиков, а также доступных инструментов для работы. И научная статья Стюарт является отличным примером тому, как это может работать и чего благодаря этому мы сможем достигнуть.

Сама короткометражка «Пойдем поплаваем» была показана на кинофестивале «Сандэнс-2017». Ниже можно посмотреть тизер киноленты.


В РОССИИ СОБИРАЮТСЯ ВОЗОБНОВИТЬ РАБОТУ НАД МНОГОРАЗОВОЙ РАКЕТОЙ-НОСИТЕЛЕМ

Проектирование многоразовой одноступенчатой ракеты-носителя «Корона» началось ещё в 1992 году и продолжалось вплоть до 2012 года, но из-за недостаточного финансирования работы по её созданию были остановлены. В ходе недавней встречи в Миассе инженеры Государственного ракетного центра имени Макеева пришли к выводу, что необходимо возобновить разработку.


Специалисты обсудили необходимые для создания ракеты условия, после чего составили план и график работ, проанализировали области и особенности использования ракеты-носителя.

Основным конструкционным материалом «Короны» станет углепластик. Жидкостная ракета на кислороде и водороде сможет выводить в космос до семи тонн полезной нагрузки или до 12 тонн при использовании «специальной схемы выведения на низкие околоземные орбиты», — цитирует разработчиков новостное агентство РИА Новости.

Время подготовки новой ракеты к запуску тоже планируется существенно сократить, в том числе благодаря изменению конструкции стартовых наземных сооружений.

Разработчики отмечают, что многоразовая углепластиковая ракета сможет оказаться востребованной в самых разных ситуациях. В том числе при строительстве модульных станций на орбите Земли и для доставки грузов.

О том, принято ли решение о возобновлении финансирования проекта, пока ничего неизвестно.


TRI-D DYNAMICS: БЫСТРО, КАЧЕСТВЕННО И НЕДОРОГО НАПЕЧАТАЕМ ДВИГАТЕЛЬ ДЛЯ РАКЕТЫ

Стартап Tri-D Dynamics создан молодыми и амбициозными студентами. Парни, по их собственным заявлениям, собираются хорошенько встряхнуть индустрию ракетостроения, начав продавать напечатанные на 3D-принтерах двигатели, чья сила тяги колеблется от 1134 до 2268 кгс.


Александр Финч, глава компании, пояснил, что компания уже может производить жидкостные двигатели для ракет всего за пару дней. Естественно, многое зависит от сложности конструкции двигателя, но даже в самом непростом случае печать займёт не больше двух недель, хотя обычно процесс создания двигателя затягивается на месяцы.

«Для производства двигателя традиционным способом вам потребуется хороший сварщик, два инженера, люди на контроль качества, тестеры, помощники, возможно, ещё пара человек. Всё зависит от сложности двигателя, — пояснил соучредитель стартапа Дипак Атьям, — а с помощью 3D-принтера можно легко печатать двигатели одному или вдвоём».

Вместе со своим коллегой Финч окончил интернатуру NASA и сразу же решили заняться делом. Так как двигатели изготавливаются практически полностью без участия человека и в автоматическом режиме, времени на их создание уходит значительно меньше. Сейчас инженеры планируют заключить договоры с производителями различной космической техники, попутно надеясь без особых проблем производить до двадцати двигателей в неделю.


МЫ ВСЕ ЕЩЕ НЕ ЗНАЕМ, НАСКОЛЬКО БЫСТРО РАСШИРЯЕТСЯ ВСЕЛЕННАЯ

Однажды мы обнаружили, что Вселенная расширяется. После этого следующим научным шагом стало определить скорость или темп этого расширения. Прошло больше 80 лет, но мы до сих пор не договорились по этому вопросу. Глядя на крупнейшие космические масштабы и изучая старейшие сигналы — послесвечение Большого Взрыва и крупномасштабные корреляции галактик — мы получили одно число: 67 км/с/Мпк.


Но глядя на отдельные звезды, галактики, сверхновые и прочие прямые указатели, мы получаем другое число: 74 км/с/Мпк. Неопределенности очень небольшие: ±1 к первому числу и ±2 ко второму числу, и остается статистический шанс меньше 0,1%, что эти числа получится примирить друг с другом. Это противоречие должно было разрешиться уже давно, но упорно держится с тех пор, как впервые было обнаружено расширение Вселенной.

В 1923 году Эдвин Хаббл использовал самый большой в мире телескоп, чтобы поискать новые звезды в других галактиках. Наверное, не стоило бы говорить «галактики», потому что тогда человечество не было уверено в небесных спиралях. Изучая крупнейшую из них — M31, ныне известную как Туманность Андромеды — он увидел первую, а затем вторую и третью новую. Но четвертая появилась в том же месте, что и первая, а это было невозможно, поскольку новые перезаряжаются столетиями или больше. Его новая появилась меньше чем за неделю. Волнуясь, Хаббл зачеркнул первую «N», которую написал, и поверх записал «VAR!». Он понял, что это переменная звезда (variable), и с тех пор появилась физика переменных звезд. Хабблу удалось подсчитать расстояние до Андромеды. Он показал, что она была точно за пределами Млечного Пути и является, очевидно, галактикой. Это было самое прекрасное наблюдение единственной звезды в истории астрономии.

Оригинальная пластинка Эдвина Хаббла, раскрывающая переменную природу звезды в Андромеде.

Хаббл продолжил свою работу, наблюдая за переменными звездами во многих спиральных галактиках. Наряду с их сдвинутыми спектральными линиями, он стал замечать, что чем дальше галактика, тем быстрее она удаляется от нас. Он не только открыл этот закон — известный как закон Хаббла — он был первым, кто измерил скорость расширения: параметр Хаббла. Полученное им число было, впрочем, большим. Очень большим. Настолько большим, что если бы оно было верным, из него следовало бы, что Большой Взрыв произошел всего два миллиарда лет назад. Очевидно, никто бы этому не поверил, поскольку у нас имеются геологические свидетельства того, что одной только Земле больше четырех миллиардов лет.

Композитное изображение западного полушария Земли возрастом в 4 с лишним миллиарда лет.

В 1943 году астроном Вальтер Бааде внимательно наблюдал за переменными звездами за пределами Млечного Пути и заметил нечто невероятно важное: не все переменные цефеиды — тот тип, который Хаббл использовал для определения расширения Вселенной — ведут себя одинаково. Вместо этого их было два разных класса. И внезапно оказалось, что постоянная Хаббла была вовсе не такой большой, как решил Хаббл.

Измерения переменных звезд Вальтера Бааде в Андромеде были важнейшим доказательством существования двух отдельных популяций цефеид и позволили свести параметр Хаббла к более осмысленной величине.

Вместо этого, Вселенная расширялась медленнее, а значит, ей требовалось больше времени, чтобы достичь нынешнего состояния. Впервые Вселенная превзошла Землю по возрасту, и это было хорошим знаком. Со временем, дальнейшие уточнения нарастали, а показатель Хаббла постепенно снижался, тогда как возраст Вселенной продолжал увеличиваться. В конечном счете, возраст даже самых старых звезд утонул в возрасте Вселенной.

Как менялись оценки параметра Хаббла со временем.

На этом история не заканчивается. Знаете, почему космический телескоп Хаббла назвали именно так? Не потому что его назвали в честь Эдвина Хаббла, который обнаружил, что Вселенная расширяется. Скорее, потому что его основной миссией было измерение параметра Хаббла, или скорости, с которой расширяется Вселенная. До запуска телескопа в 1990 году, было два лагеря, выступающих за совершенно разные Вселенные: один под лидерством Аллана Сендиджа и Вселенной со скоростью расширения в 50 км/с/Мпк и возрастом в 16 миллиардов лет; другой под лидерством Жерара де Вокулера и Вселенной с темпом расширения в 100 км/с/Мпк и возрастом под 10 миллиардов лет. Два этих лагеря были уверены, что противоположные лагеря совершают систематические ошибки в своих измерениях, и что нет среднего варианта. Главной научной целью космического телескопа Хаббла было измерение скорости расширения раз и навсегда.

И он ее достиг. 72 ± 8 км/с/Мпк было финальным результатом проекта. Сегодня ошибки или погрешности еще меньше, равно как и напряжение между двумя различными методами. Если посмотреть на Вселенную на самых больших масштабах, на флуктуации космического микроволнового фона и барионные акустические колебания в кластеризации галактик, вы получите число поменьше: 67 км/с/Мпк. Это не самый благоприятный результат, но более высокие значения вполне возможны.

Если взглянуть на прямые измерения отдельных звезд в нашей галактике, а затем на те же классы звезд в других галактиках, а затем на сверхновые сверх того, вы получите большее значение: 74 км/с/Мпк. Но систематическая ошибка в измерениях ближайших звезд, даже ошибка в несколько процентов, могла бы существенно снизить это число даже до самого низкого значения из предложенных. По мере того, как миссия EКА Gaia продолжает производить измерения параллакса с беспрецедентной точностью миллиарда звезд в нашей галактике, это напряжение может разрешиться само по себе.

Сегодня мы знаем скорость расширения Хаббла довольно точно, и два разных метода ее извлечения, похоже, дают противоречивые значения. Прямо сейчас протекает множество различных измерений, каждый лагерь пытается доказать свою правоту и найти ошибки другого. И если история нас чему-либо научила, можно сказать, что мы, во-первых, узнаем что-нибудь новое и любопытное о природе нашей Вселенной, когда этот вопрос разрешится, а во-вторых, этот спор на тему скорости расширения явно не будет последним.


КОГДА ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ НАЧНЕТ ПОНИМАТЬ ЧЕЛОВЕЧЕСКИЕ ЭМОЦИИ?

А вы доверились бы роботу, если бы он был вашим лечащим врачом? Эмоциональные разумные машины могут быть не так далеки от нас, как кажется. За последние несколько десятилетий, искусственный интеллект существенно прибавил в возможностях чтения эмоциональных реакций людей.

Но читать эмоции — не значит их понимать. Если сам ИИ не может их испытывать, сможет ли он когда-нибудь понять нас в полной мере? И если нет, рискуем ли мы приписывать роботам свойства, которых у них нет?


Последнее поколение искусственного интеллекта уже благодарит нас за рост числа данных, на которых компьютеры могут учиться, а также за увеличение вычислительной мощности. Эти машины постепенно совершенствуются в делах, которые мы обычно отдавали на выполнение исключительно людям.

Сегодня искусственный интеллект, среди прочего, может распознавать лица, превращать эскизы лиц в фотографии, распознавать речь и играть в го.

Идентификация преступников
Не так давно ученые разработали искусственный интеллект, который способен сказать, является ли человек преступником, просто посмотрев на его черты лица. Систему оценивали с использованием базы данных фотографий китайцев и результаты вышли просто ошеломляющие. ИИ ошибочно классифицировал невинных людей в качестве преступников всего в 6% случаев и успешно опознал 83% преступников. Общая точность составила почти 90%.

Эта система основана на подходе под названием «глубокое обучение», который оказался успешным, например, в распознавании лиц. Глубокое обучение в сочетании с «моделью вращения лица» позволило искусственному интеллекту определить, представляют ли две фотографии лица одного и того же человека, даже если меняется освещение или угол.

Глубокое обучение создает «нейронную сеть», которая берет в свою основу приближение человеческого мозга. Она состоит из сотен тысяч нейронов, организованных в разных слоях. Каждый слой переводит входные данные, например, изображение лица, на более высокий уровень абстракции, вроде набора ребер в определенных направлениях и расположениях. И автоматически выделяет черты, которые наиболее актуальны для выполнения той или иной задачи.

Учитывая успех глубокого обучения, нет ничего удивительного в том, что искусственные нейронные сети могут отличать преступников от невинных — если действительно существуют черты лица, которые между ними различаются. Исследование позволило выделить три черты. Одна — угол между кончиком носа и уголками рта, который в среднем на 19,6% меньше у преступников. Кривизна верхней губы также в среднем на 23,4% больше для преступников, а расстояние между внутренними уголками глаз в среднем на 5,6% уже.

На первый взгляд, этот анализ позволяет предположить, что устаревшее мнение, что преступников можно определить по физическим атрибутам, не такое уж и неправильное. Тем не менее, это еще не вся история. Что примечательно, две самых релевантных черты связаны с губами, а это наши самые выразительные черты лица. Фотографии преступников, которые использовались в исследовании, требуют сохранять нейтральное выражение лица, но ИИ все же умудрился найти скрытые эмоции на этих фотографиях. Возможно, настолько незначительные, что люди не в силах их обнаружить.

Сложно побороть соблазн взглянуть на образцы фотографий самостоятельно — вот они. Документ еще проходит рецензирование. Тщательное рассмотрение и правда показывает легкую улыбку на фотографиях невинных. Но в образцах не так много фотографий, поэтому сделать выводы о всей базе данных невозможно.

Сила аффективных вычислений
Это не первый раз, когда компьютер способен распознавать человеческие эмоции. Так называемая область «аффективных вычислений» или «эмоциональных вычислений» существует уже давно. Считается, что если мы хотим комфортно жить и взаимодействовать с роботами, эти машины должны уметь понимать и адекватно реагировать на человеческие эмоции. Возможности этой области довольно обширны.

Например, исследователи использовали анализ лиц, чтобы определить студентов, испытывающих трудности с компьютерными обучающими уроками. ИИ научили распознавать различные уровни вовлеченности и разочарования, чтобы система могла понять, когда студенты считают работу слишком простой или слишком сложной. Эта технология может быть полезной для улучшения процесса обучения на онлайн-платформах.

Sony и вовсе пытается разработать робота, способного формировать эмоциональные связи с людьми. Пока не совсем понятно, как она собралась достичь этого или что конкретно будет делать робот. Тем не менее, компания заявляет, что пытается «интегрировать аппаратные средства и услуги, чтобы обеспечить эмоционально сопоставимый опыт».

Эмоциональный искусственный интеллект будет иметь ряд потенциальных преимуществ, будь то роль собеседника или исполнителя — сможет и преступника опознать, и о лечении поговорить.

Существуют также этические проблемы и риски. Будет ли правильным позволить пациенту с деменцией положиться на компаньона в лице ИИ и сказать ему, что он эмоционально живой, хотя на самом деле нет? Сможете ли вы посадить человека за решетку, если ИИ скажет, что он виновен? Конечно, нет. Искусственный интеллект, в первую очередь, будет не судьей, а следователем, определяющим «подозрительных», но уж никак не виновных людей.

Субъективные вещи вроде эмоций и чувств сложно объяснить искусственному интеллекту, отчасти потому, что у ИИ нет доступа к достаточно хорошим данным, чтобы объективно их проанализировать. Сможет ли ИИ когда-нибудь понять сарказм? Одно предложение может быть саркастичным в одном контексте и совершенно другим — в другом.

В любом случае, объем данных и вычислительной мощности продолжает расти. За несколькими исключениями, ИИ вполне может научиться распознавать различные типы эмоций в ближайшие несколько десятилетий. Но сможет ли он когда-нибудь сам их испытывать? Это спорный вопрос.


КИТАЙ СОБИРАЕТСЯ ПРЕДСТАВИТЬ ПЕРВЫЙ В МИРЕ СУПЕРКОМПЬЮТЕР ЭКСАФЛОПСНОГО УРОВНЯ

Если вы никогда не слышали об эксафлопсных компьютерах, неофициально называемых «сверхсуперкомпьютерами», то ничего удивительного, потому что они пока еще не существуют. Однако уже в этом году все может измениться. Китай объявил о том, что создание первого мире прототипа эксафлопсного суперкомпьютера завершится уже в ближайшие месяцы. Если система будет работать, как это указано в плане, то она станет самым быстрым суперкомпьютером в мире, способным производить 1 квинтиллион операций вычислений в секунду.


Национальный центр суперкомпьютерных приложений Китая объявил на этой неделе, что завершение строительства прототипа, вероятнее всего, произойдет гораздо раньше запланированного срока – в 2017-м, а не 2018 году, как было в первоначальных планах. После этого потребуется еще пару лет на то, чтобы превратить прототип в полностью функциональную модель, но если все получится, то ожидания будут того стоить.

«Полное завершение вычислительной системы суперкомпьютера эксафлопсного уровня и его приложений ожидается в 2020 году. В итоге он станет в 200 раз мощнее первого суперкомпьютера страны – Тяньхэ-1, — который был признан самым быстрым суперкомпьютером в мире в 2010 году», — заявил Зань Тинь из Национального центра суперкомпьютерных приложений Китая в интервью местному информационному агентству Синьхуа.

Как вы понимаете, на «Тяньхэ-1» Китай не остановился, и со временем в стране был создан «Тяньхэ-2», получивший в 2015 году звание самого мощного компьютера в мире, позволив китайскому суперкомпьютеру в шестой раз возглавить список самых быстрых суперкомпьютеров в мире Top500.

В прошлом году Китай представил новый самый производительный суперкомпьютер в мире — Sunway TaihuLight. Его пиковая производительность составляет 124,5 петафлопса, что делает его первой в мире вычислительной системой, преодолевшей рубеж производительности в 100 петафлопс.

Чтобы вам было проще понять, насколько быстрым будет новый эксафлопсный суперкомпьютер, сравним: самый мощный на данный момент в мире суперкомпьютер Sunway TaihuLight способен выполнять квадриллионы операций вычислений каждую секунду (1 квадриллион = 1 000 000 000 000 000). Когда речь идет о квадриллионах, то для обозначения величин принято использовать приставку «пета», и, следовательно, уровень производительности компьютера в данном случае измеряется в петафлопсах.

Находящийся же в разработке прототип китайского суперкомпьютера «Тяньхэ-3» будет способен выполнять как минимум 1 квинтиллион вычислений в секунду (или 1 000 000 000 000 000 000). А это уже новый уровень. Чтобы было понятнее: как правило, квинтиллионы используются только в математических вычислениях массы Земли (в тоннах) или же, например, при расчетах количества молекул в человеческом мозге.

Следует отметить, что Китай – не единственная страна, занимающаяся в настоящий момент созданием суперкомпьютера эксафлопсного уровня. В США ведется аналогичная работа, правда, завершить ее обещают не раньше 2023 года. Согласно Министерству энергетики США, его проект суперкомпьютера эксафлопсного уровня сможет совершить настоящую революцию в индустрии.

«При возможности производить 1 000 000 000 000 000 000 вычислений в секунду эксафлопсные суперкомпьютеры смогут очень быстро проводить анализ гигантских массивов данных и более реалистично создавать компьютерные модели сред, процессов и взаимоотношений, стоящих за большинством фундаментальных сил Вселенной», — сообщается на сайте Министерства энергетики США.

«Суперкомпьютеры эксафлопсного уровня смогут реалистичнее симулировать процессы, использующиеся в точной медицине, исследованиях климата, аддитивном производстве, в биоэнергетике, отношениях между энергиями и жидкими субстанциями, для открытия новых физических свойств материалов, в дизайне, исследованиях фундаментальных сил Вселенной и многом, многом другом».

В настоящий момент два суперкомпьютера из Китая располагаются на верхних строчках списка самых производительных суперкомпьютеров в мире. И специалисты прогнозируют, что системам из США не удастся их обогнать в ближайшее время. Несмотря на то, что в десятке самых производительных компьютеров в мире 5 из них созданы в США, даже все вместе они неспособны по производительности обогнать два лидирующих суперкомпьютера из Китая.

Однако подобные соревнования стимулируют и приводят к инновациям, поэтому на самом деле неважно, кто в конечном будет первым, а кто вторым, пока речь идет о пользе для мировой науки.


В ФИНЛЯНДИИ СОЗДАЛИ ЛАЗЕРНУЮ СИСТЕМУ СКАНИРОВАНИЯ ДЕРЕВЬЕВ

На Земле растёт множество видов деревьев, многие из которых сложно отличить друг от друга даже в том случае, если они принадлежат к одному роду и выглядят практически одинаково. При этом некоторые виды вырубать нежелательно, а другие можно. Как, например, отличить сибирскую ель от ситхинской? Специалист наверняка сможет, а вот лесоруб, имеющий дневную норму по рубке леса, наверняка нет. Всегда существует опасность вырубки редких видов деревьев, поэтому финские учёные разработали метод лазерного распознавания, очень точно определяющий некоторые виды деревьев. Да, можно попробовать опознавать деревья с помощью специальных приложений для смартфонов, по старинке таскать с собой справочники в рюкзаке, полагаться на свою эрудицию, а можно воспользоваться высокотехнологичной разработкой Института природных ресурсов Финляндии.


Система лазерного сканирования создаёт в процессе работы детальный точечный профиль дерева, а затем передаёт его в приложение на смартфоне, которое создаёт из полученного профиля трёхмерную модель, после чего распознаёт и классифицирует дерево, используя для этого различные критерии. Учитывается диаметр ствола, количество ветвей, угол, под которыми они растут, высоту, а также ряд других нужных параметров.

Система уже испытана на деревьях, которые растут в Финляндии» берёзы, ели и сосны программа распознаёт с точностью до 95 процентов. Исследователи собираются научить свой программно-аппаратный комплекс разбираться в деревьях ещё лучше, попутно расширив его функциональность, добавив, например, функцию подбора оптимальных углов для спила или рубки.

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: 25.02.2017 в 13:59
Материал просмотрен: 173 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