Category: технологии

Category was added automatically. Read all entries about "технологии".

кот - учёный

Понеслось!

Коротко о себе - по национальности Землянин, по жизни - Думающий, Логикославный, Информационноимущий, Знаниепоклонник, интернетофил. По жизни уважуха и респект таким, как Эйнштейн, Тесла, Планк, Фейнман, Хокинг, Харрис, Пенроуз, Доккинз, Курцвейл, Лиси и многим другим учёным и мыслителям. Не выношу тупость, жадность, ложь. Противник всего того, что в последние годы происходит с образованием в России.

В своём журнале буду стараться заниматься только одним - Просвещением, т.е. пропагандой здравого смысла и науки. Людей увлекающихся такими направлениями современной науки, как астрономия (астрофизика. космология), биология (нейробиология, биоконструирование, генетика), альтернативная ( гео-, гелио-, ветро- ) энергетика, 3D-принтинг и другим прогрессивным направлениям - категорически прошу френдить на взаимной основе.

Страдающим тяжелыми формами ПГМ и ФГМ, а так же сознательных обманщиков, распространителей "опиума для народа" и прочим "духовным" троллям, рекомендую всё же постараться подумать прежде чем читать. Возможно образование новых нейронных связей и, как следствие появление зачатков разума и логики.

кот - учёный

Компания Panasonic разработала новые высокоэффективные термоэлектрические генераторы в виде труб

Компания Panasonic разработала новые высокоэффективные термоэлектрические генераторы в виде труб

Термоэлектрические трубки


Представители компании Panasonic объявили о завершении программы испытаний новых термоэлектрических генераторов, изготовленных в виде теплообменных труб. Данные, собранные в ходе испытаний, показали, что такие трубы способны выработать 820 Ватт электрической энергии с одного кубического метра воды при разнице температур в 96 градусов по шкале Цельсия, что значительно превышает подобные показатели у термоэлектрических генераторов других типов. Их эффективность преобразования в 4 раза превышает среднюю эффективность преобразования солнечной энергии в электрическую.
[Spoiler (click to open)]

Трубообразный термоэлектрический преобразователь состоит из слоя термоэлектрического материала на основе сплава теллура и висмута, заключенного между металлическими слоями. Металлические слои придают конструкции генератора необходимую прочность и способность выдерживать без деформации воздействие высоких температур.

Испытания термоэлектрических труб были проведены на заводе по переработке отходов Tohokubu Clean Center, располагающемся близ Киото, в рамках проекта японской Организации по разработке новых промышленных и энергетических технологий (New Energy and Industrial Technology Development Organization, NEDO). Для получения электрической энергии при помощи термоэлектрических труб потребовалось лишь заменить горячие трубы теплообменников модулями, содержащими по десять более тонких трубок.

При существующей разнице температур в 91 градус и при постоянном потоке горячей воды каждая трубка вырабатывала 246 Ватт электрической энергии, что на 10 процентов выше, нежели могут вырабатывать трубки компании Panasonic, разработанные в более раннее время. Система успешно проработала более 200 часов, не демонстрируя при этом ни малейшего уровня деградации термоэлектрических генераторов.

Компания Panasonic продолжит испытывать новые термоэлектрические генераторы на вышеупомянутом заводе по переработке отходов и дальше. Параллельно с этим будет проведен ряд работ по улучшению эффективности преобразования тепловой энергии в электрическую. Кроме этого, специалисты компании Panasonic уже начали разработку конструкции модулей термоэлектрических генераторов, которые имеют стандартизированные размеры и узлы подключения, благодаря чему их можно будет быстро устанавливать вместо существующих теплообменных агрегатов.

http://techon.nikkeibp.co.jp/english/NEWS_EN/20140416/346700/

З.Ы. Ещё свежая информация от Panasonic по теме альтернативки от френда solar_front

HIT от Панасоник (Саньо) растет?

30/04/2014: Японский производитель электроники  Корпорация Panasonic сообщила, что по итогам года (март 2013-март 2014 г.) может увеличить свои продажи в области фотовольтаики. Подразделение »Eco Solutions« предоставило годовой отчет: по сравнению с предыдущим годом продажи выросли на десять процентов - до 1846,6 теперь млрд иен (13 млрд евро). Темпы роста продаж увеличились увеличившись на 51 процентов по сравнению с 2013 финансовым годом. Продукты ECO Solutions включают фотоэлектрические модули HIT (Heterojunction with Intrinsic Thin layer).
кот - учёный

Создана печатная плата, с чипами, имитирующими работу одного миллиона нейронов

Создана печатная плата, с чипами, имитирующими работу одного миллиона нейронов

neurogrid

На картинке выше изображена «нейрорешетка», набор микрочипов, на разработку которых биоинженеров из Стэнфорда вдохновило устройство человеческого мозга. Вычислительная мощность у этой платы в 9000 раз выше, чем мощность обычного мозгового компьютерного симулятора, и при этом она использует гораздо меньше энергии для работы.

[Spoiler (click to open)]

Следует отметить, что разработанный командой ученых из Стэндфордского университета микрочип не является первым микрочипом, чья функциональность призвана копировать работу человеческого мозга, а точнее нейронов. Такие чипы производились в прошлом, но о них уже все забыли. Тем не менее, новый чип способен симулировать работу сотен и даже тысяч нейронов и при этом потреблять намного меньше энергии, чем, скажем, тот же iPad.

Совсем неудивительно, что многие ученые пытаются воссоздать в кремнии устройство человеческого мозга. Только представьте, что даже кора головного мозга обычной мыши работает со скоростью в 9000 раз быстрее, чем стандартный персональный компьютер и при этом потребляет в 45 тысяч раз меньше энергии. В свою очередь, «нейрорешетка» состоит из 16 чипов «Neurocore», которые в общей сложности могут симулировать работу миллиона нейронов и миллиарда синоптических связей. Другими словами, она работает в 9 тысяч раз быстрее и 100 тысяч раз энергоэффективнее, чем компьютерная симуляционная модель одного миллиона нейронов.

При взгляде на эту плату-прототип и не скажешь, что она стоит аж 40 тысяч долларов. Но куда еще хуже — создавать код для нее является невероятно трудной задачей.




«Сейчас для возможности программирования на ней нужно знать, как работает мозг. Но мы хотим создать нейрокомпилятор. Благодаря ему вам не потребуются знания о работе синапса и нейронов, чтобы начать на ней программировать», — говорит Квебена Боахен, один из руководителей данного проекта.



Потенциал использования подобных чипов невероятно огромен. Одной из сфер их применения может являться, например, разработка устройств для управления искусственными протезами конечностей для парализованных людей. Однако этим возможности далеко не ограничиваются. Стоит лишь сделать их изготовление дешевле, запустить в массовое производство и они определенно найдут нужное применение.

Вы удивитесь, но в настоящий момент 16 чипов «Neurocore» (каждый имитирует работу 65 536 нейронов) разрабатываются с применением технологии производства, которой уже 15 лет. Переход на новый метод производства позволит снизить ее конечную стоимость в 100 раз и штамповать платы, имитирующие работу миллионов нейронов, всего за 400 долларов. Такими платами можно будет управлять практически чем угодно.

http://www.theengineer.co.uk/electronics/news/brain-mimicking-microchips-pave-way-for-better-robots/1018472.article

кот - учёный

Проблема не в роботах, проблема в нас

Проблема не в роботах, проблема в нас

Роботы

Ричард Фейнман был легендой в научных кругах. Будучи одним из самых выдающихся физиков 20 века — даже другие светлые умы считали его волшебником — он так же хорошо известен своими шутками, как и новаторскими открытиями.

Когда Фейнман был молодым ученым, Юджин Вигнер сравнил его с  Дираком, другим гигантом физики, известным своей аутичностью, отметив: «Это второй Дирак, только в этот раз человек».

[Spoiler (click to open)]

Хотя Дирак точно был гением, Фейнман был абсолютно трансцендентным. Фейнман получил Нобелевскую премию по физике, был пионером в области нанотехнологий и вычислительной техники, проделал важную работу в области вирусологии и прослыл хорошим художником. Почти как в случае с Фейнманом, поскольку роботы должны подменить людей на работе, нам нужно научиться делать их заново, только в этот раз людьми.

Что такое интеллект?

Интеллект всегда было трудно определить. IQ-тесты существуют сотни лет. И хотя они что-то да показывают — 30-50-процентную корреляцию с профессиональным успехом — в общей картине они неизменно обречены на провал. Сам Фейнман, как говорят, обладал коэффициентом интеллекта 125. Хорошо, но не исключительно.

Если интеллект человека сложно определить, еще сложнее сделать это с компьютерами. Мы знаем, что компьютеры могут выполнять  определенные задачи, но в какой момент мы можем точно утверждать, что они обладают человеческим интеллектом? Это поразительно сложный вопрос, который обсуждается в течение десятилетий.

Наиболее признанный ответ дал в 1950 году Алан Тьюринг. Он разработал простой тест, называемый тестом Тьюринга. Все просто. Машина и человек разговаривают с человеком-судьей, а тот должен уверенно определить, кто есть кто.

Увы, тест Тьюринга крайне ненадежен. Одна из программ под названием ELIZA дурачит людей с 1966 года. Другая — PARRY — заводит в тупик даже опытных психологов. Тем не менее, кроме прохождения теста эти программы больше ни на что не способны. Имитация интеллекта не так сложна, как казалось.

Теорема о бесконечных обезьянах

Многие считают, что настоящий тест на человечность должен быть не на логику или вычисления, а на способность творить. Тем не менее, давно известно, что даже великие работы, вроде «Войны и мира» Толстого, могут быть созданы совершенно бездумно.

Понятие, известное как теорема о бесконечных обезьянах, утверждает, что если бесконечное число обезьян будет бесконечно стучать по клавишам компьютера, они в конечном счете создадут не только творения Шекспира и Толстого, но и любой писательский труд, созданный людьми за много веков. При достаточной вычислительной мощности, создание великих произведений будет проблемой курирования, а не созидания.

Конечно, это уже давно не теория. Компьютеры уже могут выполнять творческие задачи, писать статьи и сочинять музыку. По сути, они могут делать это так хорошо, что даже самые упертые критики будут в шоке.

Толстой и Шекспир творили не потому, что выполняли работу, а потому что имели определенные намерения связать человеческий опыт. Фейнман был одержим похожими мотивами, которые он ясно описал в своих мемуарах.

Мы достигаем величия не благодаря нашей способности выполнять задачи, а благодаря конкретным намерениям. Именно наши способности воображать и мечтать делают нас особенными.

Эпичный провал технологий

Компьютеры делают то, что они делают не потому, что замотивированы опытом, а потому что мы разрабатываем их для выполнения конкретных задач определенным образом. Поэтому неудивительно, что они преуспевают в выполнении задач, которые мы им ставим. Они даже делают это лучше людей.

Тем не менее, они далеко не совершенны, и очень часто людям приходится их поправлять. Компьютеризированные методы, вроде анализа крупных массивов данных, хороши для ответа на вопрос «что», но не «почему».

Если мы попросим машину найти ряд корреляций, она моментально зароется в миллионах точек данных и разработает рабочую модель. Эти модели (Google — хороший пример) могут быть полезными, но не совершенными. Корреляция — это не причинно-следственная связь, и в определенный момент нам приходится самим зарываться в данные, чтобы решить важные вопросы.

Не будьте роботами

Дирак стал известным, благодаря решению довольно очевидной проблемы. (Уравнение Дирака примиряет СТО Эйнштейна с квантовой механикой). Тем не менее, Фейнман преуспел потому, что он задумался о вопросах, которые еще никто не задавал. Он был гений не только вычислений, но и воображения.

К примеру, когда он представил концепцию нанотехнологий на конференции по физике в 1959 году, он не использовал никаких сложных формул — всю его речь мог прочитать образованный школьник, — а просто указал на возможность существования «комнаты на дне».

Наша проблема сегодня заключается не в том, что мы сталкиваемся с миром растущей автоматизации, а в том, что слишком многие из нас привыкли действовать как роботы, стремясь выполнить задачи эффективно и точно. Мы умеем давать ответы, а не задавать вопросы, поэтому когда входим в рабочий ритм, оцениваемся точно так же.

Сегодня у нас есть смартфоны, которые намного быстрее решают задачи, чем Фейнман и Дирак вместе взятые. Мы можем выбрать роботов для того, чтобы быстрее и дешевле проделать определенную работу, чем если бы за дело взялся человек. Тем не менее, все это — работа с инструментами, вместе с их плюсами и минусами. Роботы не могут прожить жизнь за нас.

Очевидно, так не может продолжаться дальше. Нам придется кардинально сменить путь развития.

кот - учёный

Всё о мозге. The Human Brain Project: Вы спрашивали – мы отвечаем

Собственно ответы на вопросы

начало - http://donmigel-62.livejournal.com/277025.html

После публикации первой части статьи мы дали около недели, чтобы все смогли высказать свои вопросы и комментарии, после чего собрали всё вместе и начали плакать обрадовались неимоверному количеству вопросов, которые к нам поступили. После нескольких бессонных недель поиска информации, обзванивания соседей и знакомых, мы-таки готовы представить ответы.

Каждый вопрос содержит ник того, кто этот вопрос задал, поэтому если вам не хочется читать всё целиком, то можете смело переходить к нужному ответу. Также часть вопросов объединена, так как тематика и цель вопроса приблизительно одна и та же (например, сознание vs симуляция мозга).
[Spoiler (click to open)]
HabraHabr
Вопрос от NadezdaSh:



Цель проекта — создать единую открытую платформу для экспериментов с симуляцией функций человеческого мозга, некий единый открытый фреймворк. Можно будет разработать и новые компьютерные модели эмуляции, и тестировать новые методы лечения болезней.

Из того что описано как цель становится непонятно зачем эмулировать в железе нейрон, если это можно сделать програмно. В цели так и написано создать открытый фреймворк.

В играх можно эмулировать вселенную и полеты к звездам, в низкоуровневых языках контролировать перемещение байтов. Неужели нельзя програмно эмулировать нейрон. Возможно это не та цель, которую преследует проект…
1. Пояснить основную цель проекта. Цель — сделать новое запоминающее устройство?
2. Как эмуляция нейрона позволит лечить болезни? Человеческий мозг состоит из ряда других частей, а не только из нейронов. Помимо того, что еще есть тело.



Аналогичные вопросы от пользователя Dedushka_shubin:


1. Какая конечная цель проекта? Что предполагается получить в результате?
2. (ответ 3) Какое значение это будет иметь для медицины и социальных наук?


Ответы:
1. Цель проекта как раз та, что заявлена: создать единую базу данных нейронных структур и механизмов, которые к ним применимы, для возможности симулировать различные нейронные соединения в частности, и дойти до масштабов человеческого мозга в целом. Симуляция нейронов как раз происходит программно, после тщательного изучения того, что происходит с нейронами на реальном микро и макроуровне. Все аккумулированные данные будут как раз в байтах, в структурах нейронной сети, но вместе с тем, планируется их реализация в рамках SP9 в железе, в нейроморфных чипах.

2. При успехе проекта это будет колоссальный прорыв в области медицины. Сейчас больных заболеваниями, связанными с различными поражениями мозга, лечат таблетками, хотя понятия не имеют точно, на что они именно влияют. При анализе нейронных структур можно будет видеть болезнь “изнутри”, и уже от этого отталкиваться, что должно быть изменено на каком-то уровне, чтобы человек стал “здоровее” (т.е. более адекватный по общепринятым нормам общества). К примеру, в данном видео рассказывается о потенциальной пользе изучения мозга для медицины:



Насчет социальных наук — это уже вопрос о взаимодействии различных видов нейронных структур, грубо, разных мозгов. Этот вопрос пока что задавать достаточно преждевременно, да и никакой заявленной цели проекта в этом отношении нет.

Если будет интересно, то в открытом доступе есть небольшой симулятор работы нейронов на мембранном уровне, в нём можно строить синоптические, ионные связи, обрабатывать систему спайков и так далее.

3. Все сигналы, исходящие от нашего тела, проходят через мозговые процессы. В мозгу присутствует физико-химико-электронная среда, которая и является частью симуляций. Модели не только включают в себя сами нейроны и их топологию, но также предполагают активность вне нейронов, в среде, где они находятся.

Про взаимодействие мозга с мышцами можно посмотреть данное видео с субтитрами или в оригинале:



Вопрос от Anc:



1. В таких исследованиях основная суть смоделировать реальные нейроны. Будет ли кто-нибудь в проекте заниматься трактовкой смоделированных процессов? Первые искусственные нейронные сети основывались на предположении о суммации входящих сигналов в нейроне. Потом появились спайковые нейронные сети. Сейчас зародились нейросети с различным влиянием на результат входных сигналов по дендритам или в зависимости от типа синапса. Ваши исследования вполне могут стать основой для новых моделей искусственных нейронных сетей.



Аналогичный вопрос задал waphyld:



Расскажите о критериях сопоставления их модели на предмет соответствия функционирующему мозгу. Если таковые имеются. Другими словами — как они поймут, когда следует остановиться?





2. Какие структурные части мозга будут сканироваться, моделироваться и различаться в проекте? Только нейроны? Миелин? Глия? Кровеносные сосуды? Гемато-энцефалический барьер в целом? Микротрубочки, слои неокортекса, какой-то участок неокортекса или другие части мозга?
3. Будет ли модель динамической или статической в плане установления новых связей и отмирания старых? Как-никак за день прожитой жизни в мозге устанавливается и разрывается огромное количество синапсов.



Ответ:
1. Чтобы построить адекватную модель нейронных сетей каждый слайс (срез) мозга подвергается длительной и нудной процедуре проверок, эмуляций и очередных проверок. То есть, для установления связи между отдельными нейронами используются электроды и датчики, которые вживляются в определённые области мозговой ткани. На эти электроды подаётся некий импульс и с помощью датчиков регистрируется направления распространения импульсов.

Далее это переносится на конкретную модель и проводится симуляция аналогичного стимулирующего воздействия на модели. Если всё работает хорошо, то эта часть оставляется, если нет, то проводятся новые эксперименты с мозговой тканью. Таким образом, компьютерные результаты сравниваются с реальным откликом нейронов в мозге. Естественно, что для одних и тех же областей вся процедура проделывается несколько раз, чтобы получить статистически верные результаты.

2. Всё смоделировать сразу не представляется возможным. Сначала это будут только нейроны, как основные клетки и структуры, участвующие в обработки информации, и по большому счёту только неокортекса, самой поздней с точки зрения эволюции части мозга определяющей наши мыслительные процессы.

Что же касается симуляций, то третий-четвертый уровень – это построение нейронных сетей, где нейрон рассматривается как единое целое, без дальнейшего масштабирования, то есть нейрон и определенные связи с другими нейронами – сеть. А уже на основе этого можно симулировать запросто и 75 миллионные нейронные сети. Но это совершенно другая тема: называется такой симулятор NEST, и он тоже часть нашего проекта Blue Brain Project.

3. На данный момент рассматриваются только статические связи. Когда симуляции на имеющихся моделях достигнут определенного уровня совершенства, можно будет начать говорить об изменяющихся связях. Прежде чем забегать вперед, нужно сначала установить правомерные результаты текущих тестов. Сейчас самая большая модель в исследованиях обсчитывается в пределах 12.5 миллисекунд реального времени. Не думаю, что изменения связей в таких масштабах очень актуальны к рассмотрению.

Вопрос от whileNotFalse:



На каком уровне Вы моделируете нейроны: на детально-физическом или абстрактно-функциональном? Возможно, есть какие-нибудь аналогии и интересные факты о работе нейронов?



Ответ:
Как происходит моделирование нейронов: во-первых, по слайсам мыши (подпроект SP1) с помощью автоматизированных комплексов микроскопов составляются топологии нейронов. В принципе, такую работу можно проводить в автоматическом режиме, но пока это находится в зачаточном состоянии (см. предыдущую статью о 3D-реконструкции головного мозга). Поэтому сейчас это делается в смешанном режиме: вручную плюс некоторая автоматическая обработка/коррекция/постобработка. Фотографии и точность построения таких карт определяется высоким разрешением микроскопов. Далее, как уже отмечалось выше происходить проверка связей между нейронами путём подачи электрических импульсов в соответствующие участки мозговой ткани.

Во-вторых, данные других подпроектов помогают понять, в чём заключается роль тех или иных областей мозга. В результате, на выходе мы имеем копию нейронной сети, которая построена, как физическая копия реального мозга с присвоенным ей функционалом.


Вопрос от esir_pavel:



Меня волнует вот какой вопрос. Проект The Human Brain ставит своей целью создать модель целого мозга. А дальше, используя эту модель, чего фантазия пожелает, хоть моделировать нейродегенеративные заболевания и тестировать лекарства от них, хоть моделировать сознание.

Ясно, что для вычислительного тестирования лекарств нужны биологически правдоподобные модели нейрона, вроде Ходжкина-Хаксли. А вот, что касается сознания, есть такое предчувствие, что его можно смоделировать используя и гораздо более простые модели нейронов, не учитывающие всякие физиологические особенности, вроде феноменологической модели Ижикевича.

Поэтому мой вопрос в уточнённом варианте звучит так: «Ведутся ли в рамках проекта Мозг Человека исследования возможности реализации сильного или хотя-бы слабо сознательного существа на основе простых феноменологических нефизиологических моделей нейронов?»



Также подобными вопросами задавались kvz:



1. Планируется ли в дальнейшем на основе результатов выполнения данного проекта попытаться смоделировать сознание, или это совсем другого рода исследование? Если да, то со стороны это похоже на то, как если бы мы рассматривали под микроскопом магнитные накопители жесткого диска и резали бы нано-ножами процессор с целью разобраться в принципах работы Windows XP.




andreyis:



Вопрос о мозге человека это всегда вопрос о сознании. Как рождается сознание? Где то место, в котором смысл переходит в действие?



wilderwind:



Возможно ли, программно смоделировать эволюцию возникновения сознания?
Возможен ли, путь создания искусственного интеллекта путём самостоятельной эволюции программного обеспечения?



И M_Romul:



Если я не ошибаюсь, в декларации намерений HBP сказали, что цель — симуляция работы головного мозга (гм) человека БЕЗ симуляции сознания. Как так? Если гм человека работает целиком — будет сознание. Биоэтики настояли на такой формулировке? И да, симуляция работы будет в реальном времени? Кто донор, подаривший вам мозг? Его пол\возраст\культура? Это же будет считаться загрузкой сознания, когда все получится?





2. Есть два крупных проекта государственного уровня — The Human Brain Project и Blue Brain Project. Однако сложилось такое впечатление, что все они связаны с исследованием в первую очередь биологических и химических процессов мозга с применением всевозможных микроскопов и прочего измерительного оборудования. Выделяются ли крупные гранты именно на моделирование сознания? Ученые по какому именно направлению ближе по своей специальности к моделированию сознания именно как информационной оболочки (а не на уровне биологической структуры) — Computer Science или Neuroscience?



Долгий и нудный ответ:
1. Сознание – это побочный эффект, но никак не передовая, приоритетная цель HBP. Сознание – это как видеть то, что происходит на экране монитора, при этом, не понимая, из чего устроена начинка компьютера – тут Вы абсолютно правы. В HBP же занимаются, грубо говоря, построением различных систем той самой начинки (отдельно CD, процессор, память), и уже потом из них будет можно собирать различные конфигурации.

Или вот другой пример, как создавалась медицина. Долгое время люди и понятия не имели о ДНК, причинах болезней и так далее, но лечили, резали, кровопусканием занимались. А сейчас у нас есть доступ к молекулярной медицине, когда эффективное лекарство или кандидаты в них могут быть рассчитаны на компьютере, ДНК-терапии, выращиванию органов и тканей, а также клонированию. HBP – попытка перескочить «средневековье» в понимании принципов работы мозга за 10 лет.

В основе проекта лежит цель изучения механизмов нейро-физико-химического взаимодействия нейронов между собой и окружающей средой. Это именно та основа, которая может дать ответы на фундаментальные вопросы о работе самих нейронов. Мозг – биологическая структура, которая, собственно, и изучается в HBP, а сознание есть побочный результат эволюционного усложнения этой биологической структуры. В какой-то момент времени мозгу наших далёких предков пришлось начать обрабатывать всё возраставшие объёмы информации, и эволюцией был найден отличный механизм для этого – колонны неокортекса, которые работают фактически, как ядра в нашем многоядерном мозге, а уж затем развилось сознание на базе этого эволюционного ухищрения.


Источник

Про сознание в этом контексте говорить еще рано, ведь мы пока хотим научиться лишь симулировать мозговую деятельность. Но, если оно, сознание, зависит только от нейронных, синаптических и молекулярных взаимодействий, оно безусловно появится как побочный эффект все более сложных взаимодействий нейронов в бОльшем количестве. Если так, то мы сами станем свидетелями его возникновения с момента симуляции достаточно сложных нейронных структур, позволяющих достичь определенного уровня развития мозговой деятельности.

Вопрос искусственного интеллекта (ИИ) напрямую коррелирует с вопросом о сознании. То, что сейчас люди называют ИИ – это попытка придумать формулу псевдо-сознания, и подогнать ее под общие случаи. У BBP задача абсолютно противоположная: создать структуры, усложнение которых возможно приведет к симуляции ИИ в той или иной степени, или даст большое развитие уже имеющимся подсистемам ИИ. Но этот подход “с низов”, хоть и гораздо более время затратный, намного более фундаментальный и правильный. Мы не используем феноменологических построений для этого.

Конечно, создание искусственного интеллекта путём самостоятельной эволюции программного обеспечения это именно то, чего мы все ждём от HBP, но только после того, как учёные поймут принципы работы мозга и научатся хотя бы его на простейших примерах его симулировать.

К тому же, еще не доказано, что всех нейронных структур будет достаточно для само-сознания. Так что этически это легко можно обойти, используя такую постановку утверждения. Что касается того, как оно будет на самом деле, – кажется, что очень многие забегают вперед. Никто не знает еще, с чем придется столкнуться до тех пор, пока не появятся модели нейронов, близкие к настоящему мозгу человека, в котором 300 миллиардов нейронов. Симуляционные расчёты будут приближаться к реальному времени, а потом и опережать их, – ведь никто не откажется от более быстрых вычислений.

Для симуляции донор-человек, как таковой, не нужен, так как наш мозг работает по определённым алгоритмам на 90% одинаковых у всех людей.
Можно, к примеру, обратиться к данной лекции:



Что понимать под загрузкой сознания? Сознание себя осознает на каком-то этапе: оно либо есть, либо нет. Будьте уверены, не далеки те времена, когда на улицах будут стоять люди с транспорантами “не трогайте модель Т2030, она себя осознала”, – хотя это всего лишь симуляция, и грань там очень тонкая.

И ещё раз повторимся, вопрос о мозге и сознании – это больше даже философский вопрос, нежели научный. Кто может ответить: есть ли у животных сознание, если они сами нам об этом сказать не могут?

Например, в данном видео утверждается, что если у живого существа есть связь между мозговым стволом и корой головного мозга, то такое животное обладает самосознанием, способно запоминать и воспроизводить паттерны:



Что же касается смысла, то он, смысл, переходит в действие всё в той же биологической структуре, мозге, которая получает входной сигнал, «оценивает» его – осмысливает – и выдаёт некоторую выходную информацию, например, что надо переставить ногу из позиции А в позицию Б.

И этот длинный ответ хотелось бы окончить TED-лекцией одного из идеологов проекта – Henry Markram. Стоит отметить, что за всю лекцию он НИ разу не упомянул consciousness – сознание, лишь только perception – чувство, восприятие:



Советую также обратиться к серии TED-лекций “How does my brain works?”, очень рекомендую посмотреть 1,2 и 6,7 лекции.

2. Blue Brain Project – чисто швейцарский проект, который стал в своё время толчком для принятия программы The Human Brain Project. Основная цель обоих проектов – понять, как устроен и как работает мозг, вопрос о сознании вторичен, так как сознание – это наивысшая степень развития мозга. Не понимая, как работает мозг на уровне биохимии, мы просто не в состоянии построить адекватную модель какого-либо сознания, за исключением, феноменологических.

Что же касается чего больше, то это скорее Neuroscience при поддержке и активном участии Computer Science.

Вопросы от CompleteBrains, присланные на почту:



1. Есть ли какие-то способы для одного человека удаленно внести свой вклад в проект? Вакансии в HBP подразумевают переезд в Швейцарию, насколько я понимаю?
Также, в разделе www.humanbrainproject.eu/participate сказано о возможности кооперации с организациями. Возможно, я смогу хотя бы присоединиться к подобной организации и, таким образом, внести свой вклад?



Аналогичный вопрос от пользователя hidoba:



Как добровольцу поучаствовать в проекте? Пусть даже с проживанием на полгода участия за собственный счет.





2. Самый главный вопрос: возможно ли начав с позиции разработчика со временем глубоко вникнуть в тематику и начать вносить свой вклад непосредственно в исследования, а не только в создание программных моделей? HBP – это подходящее место для подобного развития или же наука и разработка в нем сильно разделены (потому что проект огромный, например)?

3. В HBP много подпроектов и поэтому непросто выделить общую суть. Меня интересует, HBP нацелен на изучение и воссоздание принципов разума в любой форме или только человеческого? То есть, чисто гипотетически, получится ли в рамках данного проекта создать зачатки интеллекта разумного, но отличного от человеческого, если это будет целесообразно? Или же проект ограничивается только тем, что относится к человеку, его особенностям и проблемам? Перефразируя в одно предложение: что в проекте важнее: исправлять недостатки человеческого разума или создавать что-то новое на его основе? Немного странный вопрос, но все же.

4. Какая ситуация с кандидатами, очень жесткая конкуренция на данный момент? Просто я по некоторым параметрам слабоват (Linux, English на уровне intermediate, а не fluent) а по другим в относительном выигрыше (Game Engines, 3D Graphics, GPGPU). В общем, есть ли у меня шансы, стоит ли все бросать и срочно сейчас подтягивать английский? Потому что-то мне не совсем понятно, что конкретно подразумевается под «Experienced» или «Expert» в описании вакансий.

5. Если не получиться сейчас, можно ли будет попытаться еще раз, через год, два? Есть ли подпроекты старт которых намечен на будущие несколько лет? Или хотя бы присоединиться к партнерским организациям.

6. И напоследок, сугубо практические вопросы, только на случай если будет лишнее время: Есть ли вероятность использовать в дополнение к C++ еще и C# (Mono, Interop)? Например, для клиента или прототипа модели. Каков примерный процент от задач занимает поддержка, рефакторинг и улучшение существующего кода? График работы обычный или более гибкий? Просто я не в курсе как принято в научной среде.



Ответ:
1. Human Brain Project — это проект по всей Европе, включая также несколько институтов в США и Япониии. Для участия не обязательно приезжать в Швейцарию, где находится штаб Blue Brain Project. Эти административные вопросы желательно решать с соответствующим отделом администрации или отделом кадров.

2. Конечно, все возможно. Но разработка и исследования тесно связаны, одно не может без другого. Люди, приходящие на девелоперские позиции, бывало, уходили целиком в исследования. Такая же ситуация, как и везде.

3. HBP нацелен на человеческий мозг, но, безусловно, на пути к этой цели будут использованы все модели более низких мозговых эволюций, начиная с мышей. Что касается “другого”, отличного от человеческого, разума, то такой цели нет, а как раз наоборот – цель на исправление проблем существующих мозговых активностей.

4. Зачем гадать? Присылайте резюме на вакансию, и будет видно. Кандидатов на позиции не так-то и много, потому что найти хорошего специалиста с нужными навыками очень сложно. Мы получаем резюме из разных точек мира, но почему-то никого конкретно из русскоговорящих стран. Возможно, какое-то усилие нужно сделать именно нашей пиар команде, чтобы проект был более узнаваем в странах, где говорят по-русски. У нас ведь очень много умных и квалифицированных разработчиков. С другой стороны, без хорошего английского попасть в проект будет достаточно сложно, но попытаться стоит.

5. Проект развивается, вакансии обновляются, подпроекты вырастают. Так что опять же – чего гадать, шлите резюме.

6. Конечно, по части программирования, в проекте используются разнообразные виды языков, даже те, о которых не особо услышишь среди большинства разработчиков. Поддержка, рефакторинг – все это насущные проблемы всех кодеров, как и в любой другой компании. Мы тоже боремся за совершенствование кода и его оптимизацию. Конечно же, это одна из ключевых частей проекта. Иначе как можно симулировать нейроны в реальном времени с мЕньшим количеством памяти (и большим количеством нейронов, соответственно). Для этого есть специальная команда High Performance Computing – Software Engineers.

Вопрос от kvz:



Что сейчас выглядит перспективнее — смоделировать искусственный разум на основе биологических структур живых существ или на супер-компьютере, состоящем из классических электронных компонентов?



Ответ:
Что значит смоделировать искусственный разум на основе биологических структур? Вырастить что-то содержащие ДНК? Это довольно сложно провернуть, в первую очередь из-за невоспроизводимости один к одному биологических объектов. Сделать это гораздо сложнее, чем например, построить биоморфные системы в железе. Например, в рамках SP9 создаётся проект нейроморфного чипа, который будет работать быстрее биологического аналога на порядки. Поэтому перспективнее, подглядывая за Природой, переносить всё на существующую компонентную базу.


Источник

Вопросы от SAKrisT:



1. Возможно ли уже сейчас сделать подобный 3D снимок части мозга с живого подопытного без последствий?
И если ответ да на первый, то следующий, может быть наивный вопрос, но все же.
2. Можно ли отследить изменения в мозге после обучения чему-либо новому? Очень интересно узнать, как же хранится информация. Хочется более детально узнать и увидеть изменения. Думаю, самих ученых этот вопрос очень волнует.



Ответ:
1. Для этого как раз и нужна MRI и ЯМР-томография, но с помощью описанного метода (3D FIB/SEM) этого сделать нельзя, так как ионным пучком удаляется часть мозговой ткани, а сама ткань требует определённой пробоподготовки и фиксации.

2. Опять-таки, это вопрос к MRI и функциональному МРТ. Ложитесь в томограф и учите слова, например. Кстати, о языках, тут народ подобное сделал уже. Выборка правда несколько человек но всё же. Идея такова: как люди учат слова и языки. Три группы: билингвы (т.е. двух языковая среда с рождения), дети, начавшие учить язык в раннем возрасте и в позднем. Результат: нормальный мозг у первых и вторых групп детей и увеличенная часть слева, вроде бы, где-то около мозжечка у третьей. Надо бы найти ссылку на это исследование…

По сути заданного вопроса: мне сейчас, если честно, трудно представить, чтобы мы могли это проверить в живом организме на уровне нейронов или их перестроения, как мы учимся, запоминаем — in vivo, что называется. Мы можем к этому теми или иными ухищрениями подобраться поближе, но возможности науки, к сожалению, ограничены.

Вопрос от пользователя Nashev (на комментарий engine9):



«Считаю нужным упомянуть проект, привлекающий силы добровольцев для построения модели нейронных связей посредством игры»



Справка: EyeWire — проект по исследованию сетчатки глаза человека силами добровольцев. Проект был создан в результате кооперации между Массачусетским технологическом институтом (MIT) и Институтом медицинских исследований им. Макса Планка


А вот вопрос в Blue Brain Project — знают ли они об этом проекте, и что они о нём думают?
Готовы ли догнать/перегнать/поддержать/перенять методы? Работают ли точнее/грубее и т.п.?



Ответ:
В BBP скоро запустится проект под названием “Adopt a Neuron”, где каждый сможет принять участие в построении биологически реалистичных нейронов. Это похоже на проект SETI, где пользователи, установившие приложение, помогают обсчитывать сигналы из космоса. Точно также каждый сможет “усыновить” нейрон для его построения и анализа в режиме «screen saver».

Продолжение ответов на вопросы -  http://donmigel-62.livejournal.com/277595.html

http://habrahabr.ru/post/214123/
кот - учёный

10 невероятных вещей, доступных 3D-принтерам уже сегодня

10 невероятных вещей, доступных 3D-принтерам уже сегодня

3D-принтер

Прошло более тридцати лет с тех пор, как Чак Халл изобрел первый 3D-принтер в 1983 году. С тех пор идея печати объектов на машине переступила из фантастики в реальность, открыв новые возможности для каждой из сфер, от науки до искусства.

3D-печать, возможно, еще развивается, но за последние тридцать лет технология головокружительно выросла, как в плане объемов, так и в плане полезности объектов печати. И знаете, это не только штуки-дрюки и игрушки.

Легко оставаться скептичным по отношению к 3D-печати, которая все еще медленнее, дороже и менее эффективна по сравнению с традиционным производством. Но если мы будем сосредотачиваться на нескольких остающихся недостатках этой технологии, мы не сможем увидеть, как далеко уже зашла 3D-печать.

Перед вами десятка самых невероятных объектов, которые уже можно распечатать.

[Spoiler (click to open)]



Части тела

Уши, почки, кровеносные сосуды, кожа и кости — все это было успешно напечатано. Вместо обычного пластика, который ассоциируется с 3D-печатью, медицинские биопринтеры используют гелеподобную субстанцию, сделанную из клеток. Разве что кроме костей, в основе которых лежит керамический порошок.

Достижения в области 3D-биопечати означают, что в один прекрасный день врачи смогут обеспечить каждому пациенту совершенно соответствующий костный фрагмент, лоскут кожи или почку. Почки, к слову, уже есть, но пока не работают.

И пока биопринтеры не могут печатать целые конечности человека, пластиковые принтеры уже могут печатать искусственные конечности дешевле 100 баксов всего за пару часов.

Пицца

Этот проект NASA достаточно съедобен. Организация начала финансировать напечатанную на 3D-принтере еду, чтобы накормить астронавтов в космосе. Обычно 3D-принтеры работают с одним картриджем материала. Пищевой принтер распечатывает из нескольких картриджей сразу, содержащих материалы вроде теста, сыра или соуса.


Шоколад

Если заменить обычный пластик в картридже 3D-принтера расплавленным шоколадом и дать ему возможность выписывать футуристические вензеля на кексиках и шоколадках, начнется настоящий рай для сладкоежек. Вы можете напечатать или расписать все, что нарисуете на компьютере, а потом съесть.

Chocedge — один из первых эксклюзивных шоколадных принтеров стоимостью в несколько тысяч долларов. Тем не менее в сфере 3D-печать сладких изделий царит безумная конкуренция. В январе компании Hershey и 3D Systems объявили о партнерстве для создания всех видов печатных конфет. Если компания заменит своих рабочих 3D-принтерами, это значительно оптимизирует рабочий процесс.

Одежда

Возможно, одежда, распечатанная на 3D-принтере, пока не продается в магазинах, но она уже существует. Модель Дита фон Тиз надела первое полностью напечатанное на 3D-принтере платье, сделанное специально для нее.

Для обычных людей 3D-печать может означать запредельный уровень персонализации одежды, вплоть до наличия собственного портного, буквально говоря. 3D-принтер сможет напечатать одежду для любого тела. С другой стороны, если у вас нет такой фигуры, как у Диты, возможно, вы еще просто не готовы.

3D

Музыкальные инструменты

Сейчас возможно создавать рабочие музыкальные инструменты, полностью напечатанные на 3D-принтере. В коммерческой сфере уже есть гитара Odd 3D, которая обещает уникальный вид и акустику высшего класса. Исследователь лаборатории MIT Амит Зоран напечатал полностью рабочую флейту. Немецкая фирма EOS распечатала скрипку из полимера.

Единственная проблема в том, что 3D-печатные музыкальные инструменты звучат не так хорошо, как традиционные. Скрипачка Джоанна Вронко сыграла на обычной скрипке и на печатной на концерте в Амстердаме, и стало очевидно, что больше понравилось аудитории.

Автомобили

3D

Urbee 2 больше похож на боб, чем на машину. Но на самом деле это первый автомобиль, изготовленный из распечатанных на 3D-принтере частей.

Трехколесная машинка дешевле и потребляет меньше топлива, чем любой другой автомобиль на рынке, но 23-сильный двигатель (с элементами питания) позволяет ей развивать невероятную скорость. Создатели Urbee 2 хотят выпустить машину на американские дороги в течение двух лет, однако им предстоит проделать еще немного работы. Автомобиль, к примеру, не соответствует правилам дорожного движения США на данный момент.

Оружие

Возможно, самое спорное, что можно распечатать, это огнестрельное оружие. Первая модель называлась Liberator и была разработана 26-летним Коди Уилсоном. Теперь практически любой, обладающий 3D-принтером и подключением к Интернету, может скачать и распечатать свой собственный пистолет из пластиковых деталей. Но только потому, что он сделан из пластика, не значит, что он безопасен.

И хотя когда ФБР решило распечатать Liberator, он взорвался, Уилсон загрузил видео, на котором сам он успешно стреляет. В общем, скоро это запретят на законодательном уровне.

Дроны

А как насчет дронов, бороздящих небеса и распечатанных на 3D-принтере?

Исследователи из Саутгемптонского университете разработали SULSA, беспилотный летательный аппарат, который может стать объектом массовой 3D-печати. Его максимальная скорость — 150 км/ч, а в воздухе он может находиться в общей сложности 30 минут.

Дроны

Дрон можно собрать из пластика за 10 минут, без использования винтов или других крепежных средств. В результате, получится абсолютно тихий летательный аппарат.

Игрушки для взрослых

Ну и конечно, одной из первых вещей, которые люди начали делать с появлением 3D-принтеров, стали сексуальные игрушки. Индустрия уже выдает фаллоимитаторы, вибрирующие рукава и другие аксессуары. Некоторые из них тщательно персонализируются.

Можно было предсказать, к чему все это приведет. В конце концов, мы все знаем, для чего люди начали использовать Интернет.

3D-принтеры

Reprap

На самом деле на 3D-принтере можно распечатать и 3D-принтер. С появлением такой возможности мы замкнули круг. RepRap — это принтер с открытым исходным кодом, который делает именно это. Открытый код означает, что вы сможете спокойно распечатать и собрать все детали. Просто нужно купить сам аппарат (500-600 долларов) и программу для печати, а после можно раздать всем друзьям по принтеру.

кот - учёный

Опенсорсная вязальная машина вяжет готовый свитер с рукавами


Опенсорсная вязальная машина вяжет готовый свитер с рукавами

Михаил Карпов

Вязание — занятие не для нетерпеливых. Обычно сложные вещи вяжут по частям, но машина OpenKnit создаёт целый свитер — с рукавами, уже готовый. А самое главное заключается в том, что это машина со свободными исходниками, то есть каждый может собрать такую же сам.

[Смотреть видео...]



Впрочем, не стоит думать, что самосборный вязальный аппарат обойдётся сверхдёшево: цена всех компонентов составляет около $700. Этот аппарат, наверное, лучше всего подойдёт дизайнерам-любителям, которые собираются производить собственную одежду мелкими партиями.

Процесс чрезвычайно прост: достаточно загрузить выкройку в ПО Knitic, нажать на кнопку «Вязать» — и устройство начнёт процесс вязки. Фактически это такой 3D-принтер, только для вязаных вещей.

кот - учёный

Google может стать первой компанией, принявшей «три закона робототехники»

Google может стать первой компанией, принявшей «три закона робототехники»

Я, робот

Слухи об этическом совете, сопровождавшие последнее приобретение Google — компании DeepMind Technologies, — могут намекать на создание единых законов робототехники в будущем.

Научная фантастика в позитивном смысле завалена идеями об искусственном интеллекте. От первых шепотков о механическом сознании в исполнении Самуэля Батлера в 1906 году до современных, полностью сформированных цифровых людей как Cortana во франшизе Halo, все говорит о том, что в один прекрасный день машины смогут мыслить и действовать самостоятельно.

[Spoiler (click to open)]

Google предпринял невероятные фантастические шаги за последние несколько месяцев, активно поощрив воображение любителей фантастики, поскольку приобрел быстро развивающиеся компании по созданию двуногих роботов. Все в сборе — роботы и искусственный интеллект: такой может стать картина уже через десяток лет, а то и раньше. Тем не менее все мы выросли с мыслью о том, что как роботов, так и искусственный интеллект нужно контролировать, а то будет полный терминатор.

Искусственный интеллект, в общем смысле, уже является существенной частью деятельности Google и сервисов компании. Google Now, поисковые технологии, сети доставки работают на очень и очень продвинутых алгоритмах. Для своего будущего компания купила DeepMind Technologies, технологии которой думают как люди, играющие в видеоигры.

Непонятно, как эта технология будет использоваться в Google, но все услышали, что вместе с покупкой будет сформирован и совет по этике, который поможет разработать правила для применения искусственного интеллекта.

Google обладает рядом вещей, которым совет по этике просто необходим. Будучи подрядчиком DARPA, создателем самодвижущихся автомобилей и объединяющей десятки самых ярких умов в роботехнике компанией, в Google есть больше чем несколько приложений, которые потребуют более грамотного населения. Кроме того, крайне важно, чтобы внутри самой Google был совет по этике, собранный из сотрудников, которым можно доверять и которые знакомы с внутренней работой компании. Скажем, лишним не будет.

Следующие несколько шагов для Google будут невероятно важными, поскольку прямо сейчас компания находится на передней грани этих технологий. Правила, касающиеся использования искусственного интеллекта не только помогут отточить специфику Google, но также дадут корпорации больше влияния на мировое сообщество таких же разработчиков. Стандарт может стать единым для организаций, которые решат двигаться в том же направлении. Такой ход ставит Google в уникальное положение силы и авторитета в сфере искусственного интеллекта, и может сделать компанию ответственной за принятие первых трех законов робототехники.

Здравствуй, Айзек Азимов:


  1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.

  2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

  3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому и Второму Законам.

Четыре простейших пути развития искусственного интеллекта

Робот

В течение многих десятилетий потенциал искусственного интеллекта был по большей части делом голливудских режиссеров. От «Бегущего по лезвию» до «Терминатора», искусственный интеллект всегда говорил только об отдаленном и мрачном будущем. Но приобретение Google говорит о том, что расцвет этих технологий не за горами, а уже здесь.

Мировой рынок искусственного интеллекта в 2013 году оценивался в 900 миллионов долларов, согласно данным Research and Markets. Между тем, в прошлом году исследователи Оксфордского университета обнаружили, что технология искусственного интеллекта в ближайшем будущем может отнять у людей 50 % рабочих мест. Для некоторых это стало страшной новостью, но возможности открываются не менее грандиозные. Вот, к примеру, несколько новых видов применения искусственного интеллекта в реальном мире (флотилии роботов, стремящихся уничтожить память о людях, в шорт-лист не вошли):

Работа с большими объемами данных

Рынок больших объемов данных созревал на протяжении нескольких лет. Есть масса технологий, которые могут зажевать цифры и выплюнуть их в виде таблицы или диаграммы. Проблема в том, что есть определенная разница между наличием данных под рукой и их пониманием. Предприниматели начинают заполнять этот пробел с помощью технологий, которые не только синтезируют данные, но и интерпретируют их. Одна из таких компаний, чикагская Narrative Science, разработала программу под названием Quill, которая уже умеет составлять для пользователей письменные доклады в форме рассказов. В дополнение к 11,5 миллиона долларов, поднятых в прошлом году, Narrative Science также поддерживает инвестиционное подразделение ЦРУ In-Q-Tel.

Создание умных роботов

Дни роботов, выполняющих простые производственные задачи и контролируемых людьми, далеки от завершения, но все же наблюдается рост стартапов, которые хотят построить совершенно автономную машину. В этом списке есть и Baxter, добрый робот от Rethink Robotics, который уже на рынке и который уже обучается. Другие, вроде Hanson Robotics, изобрели замечательного человекоподобного робота, который может поддерживать разговор (хотя и весьма специфичный).

Создание умных ассистентов

Как бы люди не любили Siri, она далека от совершенства. Вот почему некоторые амбициозные предприниматели стремятся создать помощника с искусственным интеллектом, который будет лучше Siri. Incredible Labs, стартап от Khosla Ventures, уже разработала Donna, приложение персонального помощника, которое не только напомнит вам о встрече, но скажет, когда выходить и как добраться. Jarvis Corp. делает виртуального ассистента, который обладает доступом к Интернету и отвечает на вопросы, а также контролирует подключенные устройства в «умном доме» и работает в качестве интернет-сервера.

Понимание эмоций

Искусственный интеллект нужен не только для обработки запросов и синтезирования данных. В настоящее время некоторые стартапы развивают технологии, которые могут понимать настроение, эта тенденция известна как аффективная информатика. Beyond Verbal использует технологию для анализа голосовых интонаций, чтобы определить настроение человека. Программное обеспечение Affectiva выполняет ту же задачу, но наблюдая за человеческим лицом. Суть в том, что понимая эмоции, искусственный интеллект может определить, в чем нуждается человек практически в большинстве случаев.

кот - учёный

Наночастицы помогли физикам МИТ создать прозрачный проекционный экран

Наночастицы помогли физикам МИТ создать прозрачный проекционный экран


Американские физики создали крайне необычное устройство, которое представляет собой первый в мире полностью прозрачный проекционный экран из смеси стекла и особых наночастиц, пропускающих обычный свет и являющийся непроницаемым для синих лучей лазера, и опубликовали «инструкции» по его сборке в журнале Nature Communications.

В последние годы ученые активно используют наночастицы-плазмоны для создания «невозможных» с точки зрения классической оптики устройств, способных манипулировать свойствами света.

[Spoiler (click to open)]


Так, в январе 2012 года физики создали микроволновый «плащ-невидимку», а в августе — научились использовать плазмоны для печати цветных изображений с рекордным разрешением и качеством.

Чиа Вэй Сюй из Массачусетского технологического института (США) и его коллеги использовали подобные наночастицы для создания футуристического проекционного экрана, экспериментируя с плазмонами, которые взаимодействуют только с лучами определенного цвета.

Изучая их свойства, ученые предположили, что подобные частицы можно вставить в прозрачный материал, такой как стекло, и при этом сохранить его проницаемость для света Солнца или ламп.

Руководствуясь этой идеей, группа Сюя изготовила небольшое количество наночастиц из серебра и покрыла ими лист из обычного стекла. Эти микроскопические кусочки металла были устроены таким образом, что они пропускали весь свет, кроме лучей синего лазера с определенной частотой волны.

Благодаря этому лист стекла оставался прозрачным в нормальных условиях, но при этом он был «зеркалом» для лучей лазера.

Затем ученые собрали особый «лазерный» проектор, который выводил изображение на экран, и успешно проверили его в действии.



«В принципе, мы можем создать цветной дисплей, используя три типа наночастиц, поглощающих лучи красного, зеленого и синего цвета. С другой стороны, можно объединить все эти свойства в одной частице, однако нам тогда придется бороться за прозрачность стекла», — заключает другой автор статьи, Марин Сольячич.



кот - учёный

Итоги 2013 года в физике и нанотехнологиях по версии sci-lib.com

Итоги 2013 года в физике и нанотехнологиях по версии sci-lib.com



Продолжая хорошую предновогоднюю традицию, подводим итоги уходящего 2013 года, согласно версии сайта sci-lib.com. .

Наноустройства

Этот год оказался богат на сообщения о разработке новых наноустройств. Причем, научные группы обращали внимание как на дальнейшее развитие уже существовавших концепций, так и на принципиально новые идеи.



Продолжилась доработка элементарных электронных компонент на основе наноструктур, в частности, были предложены новые конструкции электродов, улучшенные схемы транзисторов на основе графена, молибденита, нанотрубок и других наноструктур.



Более того, ученым из Великобритании удалось выявить так называемую «бистабильность» графена, что обещает в будущем создание на основе двумерных кристаллических структур так называемых «бистабильных» логических элементов (логикой работы которых при определенных условиях можно управлять, что недоступно в обычной электронике).

Можно очень долго перечислять новинки, увидевшие свет в этом году. Это и новые датчики (к примеру, сверхбыстрый и высокопроизводительный фотодетектор на основе графена, новый высокочувствительный тепловой и инфракрасный нанодатчик из кремния или магнитометр, созданный на основе углеродных нанотрубок и предназначенный для исследования свойств отдельных атомов и молекул), и ячейки памяти на основе поливинилиденфторида, и оптические процессоры (в частности, для сложения лучей с различными частотными характеристиками), и даже новые источники оптического когерентного излучения, работающие при комнатной температуре. Подобные разработки появлялись в буквальном смысле, как грибы после дождя.

[Spoiler (click to open)]

Среди наиболее интересных и перспективных устройств нельзя не упомянуть самый маленький радиопередатчик с частотной модуляцией на основе графеновой наномеханической системы.

Устройство было предложено американскими учеными. Несмотря на его скромные размеры, его работоспособность исследователи смогли проверить с помощью приема сигнала обычным бытовым радио. Чуть ранее на основе того же графена другой группой из США была предложена схема первого гигагерцового генератора. Ее разработчики уверены в том, что своей работой обеспечили недостающее звено в цепочке, необходимой для создания микроволновых устройств на основе графена.

Еще одна перспективная разработка – термогенератор на гибкой подложке из силикона, созданный учеными из Саудовской Аравии и в 30 раз превосходящий по своим параметрам существующие аналоги. Хотя термогенератор имеет вполне зримые размеры, ему прочат большое будущее в питании мобильных устройств и даже медицинских имплантатов.

Надо отметить, если раньше научные группы трудились над созданием какого-то одного единственного элемента, то теперь все чаще появляются работы, где исследователи занимаются клонированием одной хорошей идеи с целью создания более функциональных устройств на чипе. В частности, предлагаются методы, позволяющие создать массив элементов с определенными свойствами. Так, к примеру, в начале года появилось сообщение о том, что исследователям из США удалось разработать самый крупный массив наноантенн на кремниевом чипе.

Несколько работ, всколыхнувших общественность, было посвящено созданию массивов датчиков, близких по своей чувствительности к человеческой коже. Для наглядности в большинстве таких работ в качестве индикации реакции на давление используется свет. В первой работе чувствительным элементом по отношению к давлению являлся специальный полимер; а второй образец был построен на основе идей пьезофототроники. Хотя пока предложенные массивы датчиков и нельзя рассматривать, как полноценную замену кожи, определенно можно говорить о прорыве в этой области, который наверняка подтолкнет дальнейшие исследования и новые разработки.

Еще одну интересную разработку ученых из Германии и Великобритании нельзя в полной мере назвать устройством. Хотя, как мне кажется, она открывает новую сферу применения для наноустройств. С помощью массива наностержней золота научная группа создала самую маленькую в мире голограмму – всего 500 на 500 нм.

Работа интересна не только с теоретической, но и с практической точки зрения. В будущем такие голограммы вполне могут использоваться для эффективного кодирования больших объемов информации.

Наноматериалы

Безусловно, описанные выше удивительные наноустройства не достигли бы такого уровня развития без интенсивной работы ученых над усовершенствованием свойств создаваемых наноматериалов.

В этой области можно отметить одну глобальную тенденцию: если раньше ученые работали над чистыми наноструктурами, то уже не первый год постепенно переключаются на изучение сложных гетероструктур, обладающих оптимальными характеристиками. Часть предложенных структур предназначена для решения строго определенной задачи. К примеру, гетероструктура из кремниевых наночастиц, проводящего гидрогеля и углеродных нанотрубок, созданная учеными из США, вполне может заменить стандартные аноды в литий-ионных аккумуляторах, благодаря тому, что выдерживает более 1000 циклов перезарядки сравнительно большим током. А сложные органические молекулы, разработанные исследователями из Японии, обеспечат большую эффективность эмиссии света в органических светодиодах.

Другие структуры демонстрируют перспективные свойства, благодаря которым может значительно расшириться применение нанотехнологий. Например, совместная группа из США, Германии и Японии предложила доказательства того, что трехстенные углеродные нанотрубки могут быть даже интереснее одностенных, активно изучавшихся до сих пор. А все благодаря тому, что внутренние слои структуры оказываются экранированы от внешнего воздействия.

Нельзя не отметить, что внимание многих ученых было уделено дальнейшему изучению графена, как в чистом виде, так и в сочетании с другими материалами и наноструктурами. Среди опубликованных за год работ хочется отметить различные попытки варьировать электронные и магнитные свойства графена, в частности, за счет объединения с нитридом бора, нитрофениловыми группами, атомами бора и т.п. Надо отметить, что

часть перечисленных работ подтвердила сделанные ранее теоретические предсказания. Все эти сложные гетероструктуры в перспективе помогут разрабатывать новые электронные и оптоэлектронные устройства, в том числе, со свойствами, поддающимися гибкой настройке.

Интересно, что именно в этом году сразу несколько научных групп придали огласке свои работы, в которых они обратили внимание на взаимное движение одних наноструктур относительно других. Трение на микро- и наноуровне изучалось применительно к движению двух нанотрубок (одна в другой) и нанокристаллам внутри нанотрубок. Кроме того, громко заявила о себе работа над общей теорией трения для подобных масштабов.

Естественно, одновременно с наноматериалами активно развиваются и техники их производства. Но если раньше большая часть используемых в экспериментах структур производилась методом «от большого к малому» (когда из крупного объекта каким-то образом получалась одна единственная наноструктура), то теперь все активнее задействуются противоположные методы, например, самосборка структур, которая, к слову, гораздо лучше масштабируется на коммерческое производство. Параллельно разрабатываются способы более чистого производства (например, графена), позволяющего получить материалы с совершенными характеристиками для новых приложений.

Плазмоника

Говоря о наноматериалах и наноустройствах нельзя не отметить активное развитие такого направления, как плазмоника. Пока, правда, данное направление несколько дальше от использования в быту, нежели упомянутые выше простейшие устройства на основе наноструктур. На данном этапе основное внимание ученых сосредоточено на изучении транспорта плазмонов в различных структурах (к примеру, графене или металлических нанопроводах) и поиске оптимальных структур и методик производства для создания новых устройств.

Квантовые вычисления

Этот год не принес нам вестей о создании полномасштабного действующего квантового компьютера. Но благодаря ряду разработок, ученые оказались несколько ближе к его практической реализации. В этой сфере хочется вспомнить четыре работы: две из них касаются самой сути работы квантового компьютера, а еще две – так скажем, обеспечением его деятельности.

Схематическое изображение магнитной ловушки для удержания атомов в квантовом компьютере.

Схематическое изображение магнитной ловушки
для удержания атомов в квантовом компьютере.


Во-первых, исследователям из США удалось создать азот-вакансии в наноалмазах, способные длительное время сохранять стабильный спин электронов, т.е. хранить квантовую информацию дольше 200 мкс (надо отметить, что работа открывает перспективы не только для квантового компьютера, но и в принципе для практического применения азот-вакансий).

С другой стороны, научная группа из Австрии и Германии предложила способ удержания массива атомов, необходимого для работы квантового компьютера (уже по другой принципиальной схеме), с помощью магнитного поля, построенного по определенному шаблону. Ни первая, ни вторая разработка, к сожалению, пока не были опробованы на квантовых вычислениях. Но работы в этом направлении ведутся.

Другие научные группы занимались развитием «вспомогательных» областей. Так ученые из США создали схему для записи и извлечения информации из квантового механического осциллятора, а их коллеги из Китая, Великобритании и Германии получили источник одного единственного фотона на основе квантовой точки.

Альтернативные источники энергии

Помимо темы нанотехнологий, публикации на нашем портале часто поднимали тематику развития альтернативных источников энергии. Условно это развитие можно разделить на три направления: усовершенствование электрохимических ячеек, позволяющих получать из воды водород, дальнейшее развитие солнечных батарей, а также разработка устройств, позволяющих эффективно сохранять полученную из альтернативных источников энергию.

В сфере разработки электрохимических ячеек для расщепления воды (производства водорода) наметилась тенденция постоянного совершенствования существующей технологии. За счет применения альтернативных фотоанодов (к примеру, из кремния, покрытого тонким слоем никеля или наноструктурированного оксида железа) и более эффективных катализаторов (из платиново-никилевых нанокристаллов или атомарно-тонких листов тунгстенита – соединения вольфрама с серой) ученым удалось значительно повысить не только эффективность производства водорода, но и продлить срок службы ячеек. Это необходимо для трансляции научных разработок на коммерческое массовое производство.

Что интересно, в начале года была опубликована работа ученых из США, предлагавших получать водород при помощи простой реакции воды с наночастицами кремния. К сожалению, пока ученые говорили лишь о лабораторных исследованиях. Однако если будет найден способ дешево транслировать эту идею на коммерческие масштабы, это можно будет смело назвать прорывом.

В сегменте солнечных батарей ситуация развивается схожим образом. Главной проблемой до сих пор остается поиск материала, который обеспечил бы эффективное поглощение света и образование пар электро-дырка, а также технологии, которая позволила бы снизить рекомбинацию образованных носителей заряда. Как показывают опубликованные работы, нанотехнологии позволяют частично решать обе проблемы.

К примеру, ученые из Великобритании, Португалии, Кореи и Германии предложили производить батареи из полупроводниковых дихалькогенидов переходных металлов, их коллеги из Швеции и Германии с той же целью применили нанопровода фосфида индия, а группа из США использовала квантовые точки из арсенида галлия (надо отметить, что этим список предложений не ограничивался).

Во всех случаях применяемые гетероструктуры позволяют повысить эффективность преобразования энергии. Увы, как и в случае с электрохимическими ячейками, технологии пока не перешли на коммерческий уровень.

Для альтернативных источников (солнца, ветра и т.п.) актуальны вопросы сохранения запаса энергии на те периоды, когда она не может быть произведена. Таким образом, отдельное направление альтернативной энергетики – разработка хранилищ для энергии. К сожалению, за прошедший год на нашем ресурсе было опубликовано всего несколько работ, посвященных этой интересной теме. В одной из них совместная группа из США и Китая предлагала использовать псевдоконденсаторы из фосфата ванадила, в другой их коллеги из США делали ставку на суперконденсаторы на основе графена и углеродных нанотрубок. А в середине года появились даже весьма необычные расчеты исследователей из Германии, доказывающие эффективность хранения энергии в виде тепла.


Возможно, в будущем году мы еще услышим об этих идеях. Какие из описанных научных идей найдут практическое применение, покажет время.

Пусть новый 2014 год принесет нам больше интересных открытий!