Jak posadowić człowieka na Marsie?
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Astronomia i fizyka
-
Podobna zawartość
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Nieznane wcześniej organellum, odkryte wewnątrz ludzkich komórek, może zostać wykorzystane do leczenia ciężkich chorób dziedzicznych. Taką nadzieję mają jego odkrywcy, naukowcy z Wydziału Medycyny University of Virginia (UVA) oraz amerykańskich Narodowych Instytutów zdrowia (NIH). Nową strukturę nazwali „hemifuzomem”.
Hemifuzom odgrywa duża rolę w sortowaniu, przetwarzaniu i pozbywaniu się niepotrzebnego materiału. To jak odkrycie nowego centrum recyklingu wewnątrz komórki. Sądzimy, że hemifuzom pomaga w zarządzaniu przetwarzaniem materiału przez komórkę i jeśli proces ten zostanie zaburzony, może to prowadzić do chorób, które wpływają na wiele układów w organizmie, mówi doktor Seham Ebrahim. Dopiero zaczynamy rozumieć, jak to nowe organellum wpisuje się w szerszy obraz chorób i zdrowia. To bardzo ekscytujące badania, gdyż odkrycie czegoś zupełnie nowego w komórce to rzadkość, dodaje uczona.
Odkrycia dokonano dzięki doświadczeniu zespołu z UVA w tomografii krioelektronowej, która umożliwia „zamrożenie” komórki w czasie i dokładne przyjrzenie się jej. Uczeni sądzą, że hemifuzomy ułatwiają tworzenie się pęcherzyków wewnątrz komórki oraz organelli utworzonych z wielu pęcherzyków.
Pęcherzyki są jak niewielkie ciężarówki wewnątrz komórki. Hemifuzom to rodzaj doku, w którym ciężarówki się łączą i przewożą swój ładunek. To etap pracy, o którym dotychczas nie mieliśmy pojęcia, dodaje Ebrahim. Mimo, że hemifuzomy dotychczas umykały uwadze naukowców, ich odkrywcy mówią, że w pewnych częściach komórki występują one zaskakująco powszechnie. Teraz uczeni chcą lepiej poznać ich rolę w prawidłowym funkcjonowaniu komórek. Gdy już wiemy, że hemifuzomy istnieją, możemy badać, jak zachowują się one w zdrowych komórkach, a co się dzieje, gdy coś pójdzie nie tak. To może prowadzić do opracowania strategii leczenia złożonych chorób genetycznych, cieszy się Ebrahim.
Źródło: Hemifusomes and interacting proteolipid nanodroplets mediate multi-vesicular body formation, https://www.nature.com/articles/s41467-025-59887-9
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Góra Jezero Mons, znajdująca się na obrzeżach krateru Jezero, w którym pracuje łazik Perseverance, to prawdopodobnie wulkan, donoszą naukowcy z Georgia Institute of Technology. Góra jest niemal połowy wielkości krateru Jezero, a jej zbadanie mogłoby nam wiele powiedzieć o wulkanizmie na Marsie i zdolności planety do potrzymania życia. Odkrycie dokonane przez naukowców z Georgii pokazuje, jak mało wiemy nawet o jednym z najlepiej zbadanych regionów Marsa.
Badanie wulkanizmu Marsa to niezwykle interesujące zagadnienie. Możemy dzięki niemu poznać geologię i historię Czerwonej Planety. Krater Jezero to jedno z najlepiej zbadanych miejsc na Marsie. A jeśli dopiero teraz znaleźliśmy tam wulkan, to wyobraźmy sobie, jak dużo może ich być na Marsie. Być może jest ich więcej, niż kiedykolwiek sobie wyobrażaliśmy, mówi profesor James J. Wray.
Wray zauważył górę w 2007 roku, gdy był świeżo upieczonym magistrem. Oglądałem zdjęcia tego regionu wykonane w niskiej rozdzielczości i zauważyłem górę na krawędziach krateru. Dla mnie wyglądała jak wulkan, ale trudno było zdobyć dodatkowe zdjęcia, mówi. Było to niedługo po odkryciu Jezero Crater i był on badany pod kątem obecności w przeszłości wody, wykonywano więc głównie fotografie innego obszaru, znajdującego się kilkadziesiąt kilometrów dalej.
Później krater został wybrany celem misji Mars 2020 i wylądował w nim łazik Perseverance, poszukujący śladów dawnego życia na Marsie. Okazało się jednak, że jednymi z pierwszych próbek przeanalizowanych przez łazik, był nie materiał osadowy – jakiego należałoby się spodziewać po działalności wody – a wulkaniczny. Wray podejrzewał, skąd ten materiał mógł się wziąć, jednak najpierw musiał wykazać, że zauważona przed laty góra rzeczywiście jest wulkanem. Uczony wraz z zespołem wykorzystał wcześniejsze badania profesor Briony Horgan, która również sugerowała, że Jezero Mons to wulkan, oraz użył danych z orbiterów Mars Odyssey, Mars Reconnaissance, ExoMars Trace Gas i łazika Perseverance.
Nie możemy odwiedzić Marsa i bezsprzecznie udowodnić, że to wulkan, ale możemy wykazać, na ile góra ta ma takie same właściwości jak inne wulkany na Ziemi i Marsie, wyjaśnia Wray. Udało się tego dokonać między innymi dzięki danym zebranym już wcześniej przez wspomniane orbitery. To pokazuje, że dane ze starszych pojazdów kosmicznych mogą być niezwykle cenne nawet długo po zakończeniu ich misji. Te dawne misje wciąż mogą przyczynić się do dokonywania nowych odkryć i pomogą nad udzielić odpowiedzi na trudne pytania, dodaje uczony.
Jeśli Jezero Mons jest wulkanem, to jego obecność zaraz przy kraterze Jezero, w którym znajdowała się niegdyś woda, może dostarczyć nam niezwykle istotnych informacji na temat źródła energii na Marsie, w tym na temat potencjalnego istnienia tam zjawisk hydrotermalnych. Perseverance zebrał próbki niezwykłych skał osadowych, które mogą pochodzić z regionu, gdzie w przeszłości mogło istnieć życie, oraz próbki skał magmowych o niezwykle dużej wartości naukowej, wyjaśnia Wray. Jeśli udałoby się te próbki przetransportować na Ziemię, skały magmowe można by niezwykle precyzyjnie datować. To zaś pozwoliłoby na skalibrowanie dat dla krateru Jezero i dałoby naukowcom niezwykły wgląd w przeszłość geologiczną Marsa.
Źródło: Evidence for a composite volcano on the rim of Jezero crater on Mars, https://www.nature.com/articles/s43247-025-02329-7
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Mars jest planetą szczególną. Od tysiącleci fascynuje ludzkość, setki lat temu pojawiły się przypuszczenia o istnieniu tam cywilizacji, a od bez mała stu lat ludzie chcą się tam wybrać. I o tym jest ta książka. O fascynacji i planach. Andrew May opisuje, co takiego jest w Marsie, że przykuwa uwagę kolejnych pokoleń, kultur i cywilizacji. Ale przede wszystkim mówi o tym, jak na Marsa się dostać. Jak można to zrobić w prosty sposób i dlaczego jest to tak trudne. Jak to się stało, że przez 60 lat od lądowania na Księżycu ludzka stopa wciąż nie stanęła na Marsie, kto się chce tam wybrać i po co.
Osobiście jestem sceptykiem, nie widzę sensu misji załogowej na Marsa, nie mówiąc już o osadnictwie na Czerwonej Planecie. May jednak podaje rzeczowe argumenty, w prosty sposób wyjaśnia piętrzące się trudności i opisuje korzyści. Przekonać do wysłania tam ludzi mnie nie przekonał, jednak z pewnością pozwolił mi poszerzyć horyzonty i lepiej dojrzeć szanse – oraz problemy – kryjące się nie tylko za misjami marsjańskimi, ale misjami poza orbitą Księżyca.
Załogowa wyprawa na Marsa będzie największą przygodą ludzkości od czasu wielkich odkryć geograficznych. Czy zmieni ona historię tak bardzo, jak wyprawy XV- i XVI-wiecznych żeglarzy? Wątpię. A czy jest sens w przygodę tę się angażować?
Przeczytajcie sami i sami wyróbcie sobie opinię. "Mars: Nowa Ziemia. Historia eksploracji i plany podboju Czerwonej Planety” Andrew Maya to kolejny wydawniczy strzał w dziesiątkę Helionu. Mamy zaszczyt być patronem medialnym tej książki. I z tej okazji już jutro rozpoczniemy konkurs, w którym będziecie mogli wygrać jeden z jej 2 egzemplarzy.
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Ośrodek Broki to obszar ludzkiego mózgu odpowiedzialny za generowanie mowy, ośrodek Wernickego jest obszarem, dzięki którym rozpoznajemy głoski, wyrazy i zdania. W mózgach szympansów istnieją homologiczne struktury, odziedziczone po wspólnym przodku. Teraz odkryto w nich istnienie pęczka łukowatego, wiązki włókien, łączących u ludzi ośrodki Broki i Wernickego. Nasze odkrycie pokazuje, że architektura mózgu niezbędna do pojawienia się mowy, nie powstała u ludzi. Prawdopodobnie wyewoluowała ona z wcześniej istniejącej struktury. Pęczek łukowaty u szympansów jest zdecydowanie mniej rozbudowany niż u ludzi i być może nie umożliwia generowanie złożonego ludzkiego języka, mówi główny autor badań Yannick Becker z Instytutu im. Maxa Plancka.
Odkrycie u szympansów struktury homologicznej do pęczka łukowatego rzuca wyzwanie obecnemu rozumieniu ewolucji języka i pokazuje, że struktury potrzebne do jego wytwarzania nie pojawiły się dopiero u rodzaju Homo.
Autorzy badań, naukowcy z Instytutu im. Maxa Plancka, francuskiego Narodowego Centrum Badań Naukowych, Taï Chimpanzee Project na Wybrzeżu Kości Słoniowej oraz Ozouga Chimpanzee Project z Gabonu, użyli rezonansu magnetycznego z wykorzystaniem dyfuzji (dMRI) do obrazowania mózgów szympansów, które z przyczyn naturalnych zmarły w niewoli i na wolności.
We wszystkich 20 przebadanych mózgach wyraźnie było widać pęczek łukowaty. To zaś wskazuje, że struktura ta istniała przed około 7 milionami lat u wspólnego przodka człowieka i szympansa. Uzyskane wyniki zmieniają nasze rozumienie ewolucji języka i zdolności poznawczych, mówi Angela D. Friderici, dyrektor Wydziału Neuropsychologii w Instytucie Ludzkich Nauk Poznawczych i Nauk o Mózgu im. Maxa Plancka.
Teraz, dzięki naszemu międzynarodowemu konsorcjum badawczemu, które łączy afrykańskie rezerwaty, azyle dla zwierząt i europejskie ogrody zoologiczne możemy połączyć dane dotyczące zachowania wielkich małp w czasie ich całego życia ze strukturami w mózgu. To pozwoli nam jeszcze lepiej poznać neuronalne podstawy zdolności poznawczych człowiekowatych, dodaje Becker.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Naukowcy z Uniwersytetu Oksfordzkiego i Allen Institute for AI ze zdumieniem zauważyli, że wielkie modele językowe (LLM) – takie jak używane np. przez ChatGPT – generalizują wzorce językowe podobnie jak ludzie, poprzez analogie a nie ścisłe trzymanie się zasad. Badacze postanowili sprawdzić, na ile prawdziwe jest powszechnie panujące przekonanie, że LLM generują swoje wypowiedzi na podstawie obowiązujących zasad, które wydedukował z danych treningowych. Tymczasem okazało się, że – podobnie jak ludzie – modele językowe posługują się przykładami i analogiami podczas tworzenia nieznanych sobie słów.
Badając, jak LLM generują wypowiedzi naukowcy porównali sposób tworzenia słów przez ludzi ze sposobem tworzenia ich przez model GPT-J. Zadaniem i ludzi i maszyny była zamiana przymiotników w rzeczowniki. W języku angielskim odbywa się ona przez dodanie sufiksu „-ness” lub „-ity”. I tak „happy” zamienia się w „happiness”, a „available” w „availability”. Naukowcy wymyślili 200 przymiotników, takich jak „cormasive” czy „friquish” i poprosili LLM, by zamienił je z rzeczowniki, korzystając ze wspomnianych sufiksów. Odpowiedzi uzyskane od komputera porównano z odpowiedziami otrzymanymi od ludzi oraz z przewidywaniami wiarygodnych modeli poznawczych. Jeden z tych modeli dokonuje generalizacji na podstawie zasad, drugi zaś posługuje się analogiami tworzonymi na podobieństwie do znanych przykładów.
Okazało się, że LLM działa podobnie jak ludzie, posługuje się analogiami. Tak jak większość osób nie korzysta z zasad, a z podobieństw. Na przykład słowo „friquish” zamienił na „friquishness” na podstawie jego podobieństwa do słów takich jak „selfish”, a z „cormasive” zrobił „cormasivity”, gdyż jest podobne do wyrazów takich jak „sensitive”.
Naukowcy przekonali się też, że dane treningowe mają znaczący wpływ na sposób tworzenie słów przez LLM. Gdy bowiem przeanalizowano jego odpowiedzi na pytania o niemal 50 000 rzeczywiście istniejących wyrazów stwierdzili, że posługując się metodami statystycznymi można z wielką precyzją przewidzieć, jakiej odpowiedzi udzieli LLM. Wyglądało to tak, jakby model językowy przechowywał w pamięci ślad każdego wyrazu, jaki napotkał podczas treningu i gdy napotykał coś nowego, zadawał sobie pytanie „Co mi to przypomina?”.
Uczeni znaleźli też główną różnicę pomiędzy ludźmi a LLM. Ludzie tworzą sobie mentalny słownik, w którym przechowują zestawy wszystkich form danego wyrazu, jaki uważają za znaczący w swoim języku, niezależnie od tego, jak często formy te występują. Potrafimy bardzo łatwo rozpoznać – a raczej osoby anglojęzyczne potrafią rozpoznać – że wyrazy „friquish” czy „cormasive” nie są prawdziwymi słowami, jakich obecnie się używa. Radzimy sobie z takimi potencjalnymi neologizmami tworząc generalizacje na podstawie zróżnicowania słów, jakie przechowujemy w swoich słownikach mentalnych. Tymczasem LLM generalizuje wszystko, co napotkał podczas treningu. Nie tworzy grup czy też zestawów form tego samego wyrazu.
Chociaż LLM potrafią w imponujący sposób generować wypowiedzi, okazało się, że nie myślą aż tak abstrakcyjnie jak ludzie. To prawdopodobnie dlatego potrzebują znacznie więcej danych niż ludzie by nauczyć się języka, mówi profesor Janet Pierrehumbert.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.