Учёные из Университета Флориды научились печатать силиконом внутри микрогеля. Это открытие обещает значительно продвинуть вперёд технику создания медицинских имплантатов: они станут более надёжными, дешёвыми и удобными, чем все имплантаты, доступные на рынке сегодня. И это не то, что вы подумали, а совсем другое. Например, сердечные клапаны, а также мягкие катетеры, инструменты для дренирования, имплантируемые сетки и другие хирургические аксессуары. В настоящее время такие устройства приходится формовать на прессах. Если требуется специфическая форма и размер, то процедура ожидания операции может затянуться на несколько дней или даже недель. Не каждый пациент доживёт, пока ему изготовят силиконовую деталь нужной формы. 3D-печать сокращает время изготовления до нескольких часов, что теоретически может кому-то спасти жизнь.
Архив за день: 09.10.2023
Когнитивные технологии на службе незрячих людей: краткий обзор
Эпоха когнитивных технологий начиналась с педагогических исследований. Когнитивные способности (новое название) это то же самое, что познавательные способности и психология познания, бурно развивавшаяся в двадцатом веке. Суть когнитивных технологий в том, чтобы разгадать, как человек воспринимает и перерабатывает получаемую информацию, какие шаблоны (когнитивные схемы) формирует. Когнитивные технологии отличаются от познавательных тем, что познание происходит в новой информационной среде. Это не только люди, природа, техника, знаки (книги), но и компьютеры и сети (социальные и компьютерные). Как когнитивные схемы меняются в компьютерную эпоху и век новых информационных технологий?
Ученые предложили новую технологию получения пучков нейтронов с помощью лазерного излучения
Нейтроны, субатомные частицы, не имеющие электрического заряда, в настоящее время широко используются в академических и практических целях, для поиска залежей полезных ископаемых, к примеру. Одним из самых распространенных методов получения лучей протонов большой интенсивности является воздействие светом мощных лазеров на некоторые изотопы водородной группы. Атомы этих изотопов ионизируются, сталкиваются и сливаются во время реакции ядерного синтеза, испуская нейтроны. К сожалению, такой подход не всегда эффективен, такие источники нейтронов громоздки, они потребляют достаточно большое количество энергии и требуют в качестве “топлива” достаточно дорогостоящие изотопы. Однако, объединенная группа, в состав которой вошли ученые из нескольких китайских научных учреждений, нашли новый способ получения нейтронов.
Ученые создали ячейку химической памяти на основе растворов химических реагентов
В классических компьютерах информация хранится и обрабатывается в виде традиционных битов, в квантовых вычислительных системах эту роль выполняют квантовые биты, кубиты. А эксперименты, проведенные учеными из Института физической химии польской Академии наук, показали, что химические реакции также являются средой, подходящей для хранения информации. Созданный учеными химический бит, хит (chit), представляет собой три капельки растворов химических реагентов, расположенных особым образом друг относительно друга, внутри которых протекают химические реакции, носящие колебательный циклический характер. В традиционной электронной памяти биты, способные принимать значение 1 и 0, записываются, хранятся и считываются при помощи обычных физических процессов и явлений, таких, как электрический ток, заряд или направление намагниченности материала.
Нейросеть научили чтению мыслей путем анализа снимков магнитно-резонансной томографии
Чтение мыслей — давнишняя мечта многих людей. Эта мечта отображена в огромном количестве научно-фантастических произведе-ний, в фильмах и сказках. Но на самом деле чтение мыслей — сложная задача, для решения которой нужны современные технологии. И не только аппаратная часть, то есть «железо», но и программные платформы, а именно — нейросети. Относительно недавно группа ученых научила нейросети определять, что видит человек по анализу фМРТ (Функциональная магнитно-резонансная томография) снимков. Это сложнейшая проблема, но, похоже, ученые из Китая ее успешно решили. Сложная она потому, что необходимо по фМРТ снимкам, на которых много шумов, научиться определять, какие участки головного мозга работают и понимать, что за этим стоит. Сами изображения при использовании соответствующей аппаратуры сканирования трехмерные.
Неведомые закоулки искусственного интеллекта: что мы знаем об алгоритмах искусственного разума
В прошлом году на тихие дороги округа Монмут, Нью-Джерси, вышел странный робомобиль. Экспериментальное средство передвижения, которое было разработано исследователями из Nvidia, внешне не отличалось от других робомобилей, но оно было совершенно не таким, какие разрабатывают в Google, Tesla или General Motors, и оно продемонстрировало растущую мощь ИИ. Автомобиль не следовал строгим инструкциям, запрограммированным человеком. Он полностью полагался на алгоритм, обучившийся водить машину, наблюдая за людьми. Создать таким образом робомобиль – достижение необычное. Но и немного тревожное, поскольку не до конца ясно, каким образом машина принимает решения. Информация из датчиков идёт напрямую в большую сеть искусственных нейронов, обрабатывающую данные и выдающую команды, необходимые для управления рулём, тормозами и другими системами.
