Najostrzejsze zdjęcie
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Technologia
-
Podobna zawartość
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Uczeni z University of Manchester i Australian National University (ANU) stworzyli magnes składający się z pojedynczej molekuły, który przechowuje zapisane w nim informacje w najwyższej temperaturze ze wszystkich tego rodzajów pamięci. Tego typu molekuły charakteryzuje niezwykle duża pojemność zapisu, nawet 100-krotnie większa niż limit współczesnych technologii. W przyszłości tego typu molekuły mogą zostać wykorzystane do zbudowania pamięci kwantowych czy w spintronice.
Nowa molekuła zachowuje zapisane w niej dane w temperaturze 100 kelwinów, czyli -173 stopni Celsjusza. Jej stworzenie to znaczący krok naprzód w porównaniu z wcześniejszymi „molekularnymi magnesami”, które przechowywały dane w temperaturze 80 kelwinów (-193 stopnie Celsjusza). Oczywiście temperatura potrzebna do pracy wspomnianej molekuły jest znacznie niższa od temperatury pokojowej czy temperatur możliwych do uzyskania za pomocą standardowych urządzeń chłodniczych. Jednak, na co warto zwrócić uwagę, jest to temperatura znacząco wyższa od temperatury ciekłego azotu (77 kelwinów, -196 stopni Celsjusza).
Ciekły azot jest łatwo dostępnym chłodziwem, więc dla koncernów wykorzystujących olbrzymie bazy danych, jak Google, Microsofot, Meta czy Amazon, jego użycie nie powinno stanowić problemu. Natomiast korzyści z zastosowania wspomnianej molekuły mogą być olbrzymie. Dość wspomnieć, że teoretycznie pozwala ona przechować ponad 3TB na powierzchni 1 cm2. To na przykład pół miliona filmików z TikToka czy 3600 płyt CD z muzyką zapisanych na dysku twardym wielkości znaczka pocztowego.
Pamięci magnetyczne są wykorzystywane od dziesięcioleci. Obecnie używane dyski twarde przechowują dane poprzez namagnesowanie niewielkich regionów składających się z wielu atomów, które współdziałają w podtrzymaniu zapisanych danych. Chemiczne molekuły magnetyczne nie potrzebują pomocy sąsiadów, by zachować zapisane w nich dane. To stwarza okazję do zbudowania z nich układów pamięci o olbrzymiej gęstości zapisu. Jednak problemem jest tutaj fakt, że do przechowania tego zapisu wymagają one bardzo niskich temperatur. Badacze z Manchesteru zaprezentowali molekułę, której można zapewnić odpowiednie warunki za pomocą tak powszechnie dostępnego chłodziwa jak ciekły azot.
Kluczem do sukcesu jest tutaj unikatowa struktura złożona z atomu dysprozu umieszczonego między dwoma atomami azotu. Te trzy atomu układają się niemal w linii prostej. Taka architektura zwiększa zdolność materiału do generowania i utrzymania pola magnetycznego. O tym wiadomo było nie od dzisiaj. Dopiero teraz jednak udało się to zrealizować w praktyce.
Zwykle gdy dysproz jest związany jedynie z 2 atomami azotu, powstaje molekuła o zagiętym, nieregularnym kształcie. Uczeni z Manchesteru dodali do całości alken, który łączy się z atomem dysprozu, utrzymując pożądany kształt całości.
Naukowcy z ANU są twórcami analizy numerycznej i nowego modelu opisującego zachowanie się tego typu molekuł. Na ich podstawie uczeni z Manchesteru będą teraz pracowali nad jeszcze lepszymi magnesami molekularnymi.
Źródło: Soft magnetic hysteresis in a dysprosium amide–alkene complex up to 100 kelvin, https://www.nature.com/articles/s41586-025-09138-0
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
W ostatnim półwieczu producenci komputerów dokonali olbrzymich postępów pod względem miniaturyzacji i wydajności układów scalonych. Wciąż jednak bazują one na krzemie i w miarę zbliżania się do fizycznych granic wykorzystywania tego materiału, miniaturyzacja staje się coraz trudniejsza. Nad rozwiązaniem tego problemu pracują setki naukowców na całym świecie. Jest wśród nich profesor King Wang z University of Miami, który wraz z kolegami z kilku amerykańskich uczelni ogłosił powstanie obiecującej molekuły, która może stać się podstawą do budowy molekularnego komputera.
Na łamach Journal of American Chemical Society uczeni zaprezentowali najlepiej przewodzącą prąd cząsteczkę organiczną. Co więcej, składa się ona z węgla, siarki i azotu, a więc powszechnie dostępnych pierwiastków. Dotychczas żadna molekuła nie pozwala na tworzenie elektroniki bez olbrzymich strat. Tutaj mamy pierwszą molekułą, która przewodzi prąd na dystansie dziesiątków nanometrów bez żadnej straty energii, zapewnia Wang. Uczeni są pewni swego. Testy i sprawdzanie molekuły pod wszelkimi możliwymi kątami trwały przez ponad dwa lata.
Zdolność cząsteczek do przewodzenia elektronów wykładniczo zmniejsza się wraz ze wzrostem rozmiarów molekuły. Tym, co jest unikatowe w naszej molekule, jest fakt, że elektrony mogą przemieszczać się przez nie bez straty energii. Teoretycznie jest to wiec najlepszy materiał do przewodzenia elektronów. Pozwoli on nie tylko zmniejszyć rozmiary elektroniki w przyszłości, ale jego struktura umożliwi stworzenie komputerów funkcjonujących tak, jak nie jest to możliwe w przypadku materiałów opartych na krzemie, dodaje Wang.
Nowa molekuła może posłużyć do budowy molekularnych komputerów kwantowych. Niezwykle wysokie przewodnictwo naszej cząsteczki to rezultat intrygującej interakcji spinów elektronów na obu końcach molekuły. W przyszłości taki system molekularny może pełnić rolę kubitu, podstawowej jednostki obliczeniowej komputerów kwantowych, cieszy się uczony.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Internet pełen jest zdjęć jedzenia. Widzimy je i w mediach społecznościowych, i na witrynach WWW, i na reklamach. Wiele z nich prezentowanych jest po to, by wywołać w nas chęć zjedzenia konkretnej rzeczy czy dania. Widok żywności ma spowodować, że staniemy się głodni. Jednak badania przeprowadzone przez naukowców z Aarhus University pokazują, że prezentacja zdjęć z jedzeniem może mieć na nas przeciwny wpływ. Szczególnie, jeśli wielokrotnie widzimy tę samą potrawę.
Duńscy uczeni dowodzą, że gdy widzimy to samo zdjęcie pożywienia ponad 30 razy, czujemy się bardziej najedzeni, niż zanim zobaczyliśmy fotografię po raz pierwszy. Ponadto uczestnicy badań, którym wielokrotnie pokazywaliśmy to samo zdjęcie i pytaliśmy ich, jak dużo danego produktu by zjedli, już po trzeciej prezentacji wybierali mniejsze porcje, mówi doktor Tjark Andersen.
Może się wydawać dziwne, że uczestnicy badań czuli się najedzeni, podczas gdy niczego nie zjedli. Ale to naturalnej zjawisko. To, co myślimy o jedzeniu ma bowiem wpływ na apetyt. Apetyt jest ściślej powiązany z doświadczeniem poznawczym, niż się większości z nas wydaje. Bardzo ważny jest sposób, w jaki myślimy o jedzeniu. Eksperymenty pokazały na przykład, że jeśli ludziom powie się, że są różne kolory żelków i pozwoli im się jeść do woli żelki czerwone, to nadal będą chcieli zjeść żelka żółtego, mimo że żółte smakują tak samo jak czerwone, wyjaśnia Andersen. Z kolei z innych badań wynika, że jeśli wyobrażamy sobie, jak nasze zęby zagłębiają się w soczyste jabłko, dochodzi do aktywacji tych samych obszarów mózgu, co podczas jedzenia. Mamy tutaj do czynienia z reakcją fizjologiczną na samą myśl o czymś. To dlatego możemy poczuć się najedzeni bez jedzenia, dodaje uczony.
Naukowcy z Aarhus nie są pierwszymi, którzy zauważyli, że same obrazy jedzenia zwiększają uczucie sytości. To wiedzieli już wcześniej. Chcieli się jednak dowiedzieć, jak wiele ekspozycji na obraz potrzeba, byśmy czuli się najedzeni oraz czy różne zdjęcia tego samego pożywienia zniosą uczucie sytości.
Z wcześniejszych badań wiemy, że zdjęcia różnych rodzajów żywności nie mają tego samego wpływu na uczucie sytości. Dlatego gdy najemy się obiadem, mamy jeszcze miejsce na deser. Słodycze to zupełnie inny rodzaj żywności, mówią naukowcy.
Duńczycy przygotowali więc serię online'owych eksperymentów, w których wzięło udział ponad 1000 osób. Najpierw pokazywano im zdjęcie pomarańczowych M&M'sów. Niektórzy widzieli je 3 razy, inni 30 razy. Okazało się, że ta grupa, która widziała zdjęcie więcej razy, czuła się bardziej najedzona. Uczestników zapytano też, ile (od 1 do 10) draży by zjedli. Po obejrzeniu 30 zdjęć uczestnicy wybierali mniejszą liczbę.
Później eksperyment powtórzono, ale z drażami o różnych kolorach. Nie wpłynęło to na wyniki badań. Jednak później zdjęcia M&M'sów zastąpiono zdjęciami draży Skittles, w przypadku których różne kolory smakują różnie. Okazało się jednak, że znowu nie było różnicy. To sugeruje, że wpływ na zmianę naszego poczucia sytości ma więcej parametrów niż kolor i smak, dodaje Andersen.
Naukowcy nie wykluczają, że ich spostrzeżenia można będzie wykorzystać w walce z nadwagą i spożywaniem śmieciowego jedzenia. Wyobraźmy sobie aplikację, korzystającą z wyszukiwarki obrazów. Gdy masz ochotę na pizzę, wpisujesz to w aplikację, a ona prezentuje Ci zdjęcia pizzy. Ty sobie wyobrażasz, jak ją jesz i czujesz się nasycony. Ochota na pizzę ci przechodzi, wyjaśnia uczony.
Zdjęcia jedzenia zalewające internet mogą być jedną z przyczyn, dla której wiele osób ulega chwilowym pokusom i sięga po niezdrową wysoko przetworzoną żywność. Jednak, jak wynika z powyższych eksperymentów, te same zdjęcia i ten sam internet mogą pomóc w pozbyciu się niezdrowych nawyków i nieuleganiu pokusom.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Dyrektor wykonawczy IBM-a Arvind Krishna poinformował, że jego firma przestanie rekrutować ludzi na stanowiska, na których w najbliższych latach mogą być oni zastąpieni przez sztuczną inteligencję. W wywiadzie dla Bloomberga menedżer stwierdził, że rekrutacja na stanowiska biurowe, na przykład w dziale HR, może zostać znacznie spowolniona lub całkowicie wstrzymana. Obecnie na tego typu stanowiskach – gdzie nie ma kontaktu z klientem – IBM zatrudnia 26 000 osób.
Zdaniem Krishny, w ciągu najbliższych 5 lat sztuczna inteligencja może zastąpić 30% z nich. To oznacza, że w samym tylko IBM-ie maszyny zastąpią 7800 osób. Stąd też pomysł na spowolnienie lub wstrzymanie rekrutacji, dzięki czemu uniknie się zwalniania ludzi.
Krishna mówi, że takie zadania, jak pisanie listów referencyjnych czy przesuwanie pracowników pomiędzy poszczególnymi wydziałami, prawdopodobnie zostaną całkowicie zautomatyzowane. Inne zaś, takie jak analizy produktywności czy struktury zatrudnienia, ludzie będą wykonywali jeszcze przez kolejną dekadę.
Błękitny Gigant zatrudnia obecnie około 260 000 osób i wciąż zwiększa zatrudnienie. Potrzebuje pracowników przede wszystkim do rozwoju oprogramowania oraz osób pracujących z klientem. Na początku bieżącego roku firma ogłosiła, że planuje zwolnienia, które w sumie obejmą 5000 osób, ale jednocześnie w I kwartale zatrudniła 7000 osób.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Na University of Oxford powstaje oprogramowanie, które na podstawie wyglądu twarrzy ma rozpoznawać rzadkie choroby genetyczne. Choroby takie dotykają około 6% populacji, ale w większości przypadków pozostają nierozpoznane. Istnieją testy genetyczne pozwalające zdiagnozować częściej występujące schorzenia, takie jak np. zespół Downa. Jednak dla wielu chorób testy nie zostały opracowane, gdyż nie zidentyfikowano genów, które je powodują.
W przypadku 30-40 procent osób cierpiących na schorzenia genetyczne pewne charakterystyczne cechy są widoczne na twarzach. I właśnie na tej podstawie lekarz może postawić diagnozę. Problem w tym, że niewielu medyków ma odpowiednie przygotowanie pozwalające na rozpoznanie chorób genetycznych na podstawie wyglądu twarzy. Z tego też powodu wiele osób nie ma przez całe lata postawionej prawidłowej diagnozy.
Dlatego też Christoffer Nellaker i Andrew Zisserman z Oxfordu postanowili stworzyć oprogramowanie, które na podstawie zdjęcia będzie pomagało we wstępnej diagnostyce.
Obaj naukowcy wykorzystali w swojej pracy 1363 publicznie dostępne zdjęcia osób cierpiących na osiem schorzeń genetycznych. Znalazły się wśród nich fotografie chorych na zespół Downa, zespół łamliwego chromosomu X czy progerię. Komputer uczył się identyfikować każdą z chorób na podstawie zestawu 36 cech twarzy, takich jak kształt oczu, ust, nosa czy brwi. „Automatycznie analizuje zdjęcie i skupia się na głównych cechach, z których tworzy opis twarzy podkreślając cechy odróżniające” - mówi Nellaker. Później opis taki jest przez komputer porównywany ze zdjęciami osób ze zdiagnozowanymi schorzeniami. Na tej podstawie maszyna wydaje swoją opinię i określa prawdopodobieństwo, z jaki dana osoba może cierpieć na któreś ze schorzeń.
Skuteczność algorytmu zwiększa się wraz z wielkością bazy danych fotografii referencyjnych. W przypadku ośmiu schorzeń genetycznych, którymi obecnie się zajęto, baza danych dla każdej z nich wynosiła od 100 do 283 zdjęć osób ze zdiagnozowanymi chorobami. Testy wykazały, że maszyna rozpoznaje choroby z 93-procentową trafnością.
Tak obiecujące wyniki skłoniły naukowców do rozszerzenia zestawu diagnozowanych chorób do 91. W bazie danych znajdują się obecnie 2754 zdjęcia osób, u których rozpoznano jedną z tych chorób. Na razie system nie podaje dokładnej diagnozy, jednak naukowcy szacują, że już w tej chwili ich algorytm potrafi właściwie rozpoznać chorobę z 30-krotnie większym prawdopodobieństwem niż przy losowym zgadywaniu. Na przykład na podstawie zdjęcia Abrahama Lincolna system uznał, że cierpiał on na zespół Marfana. Niektórzy historycy twierdzą, że prezydent rzeczywiście na to chorował. Zespół Marfana jest siódmą najczęściej występujących schorzeniem spośród 91, którymi zajmuje się algorytm.
Nellaker przyznaje, że algorytm nie podaje 100-procentowo pewnych odpowiedzi, ale pozwala na znaczne zawężenie możliwości wyboru. Teoretycznie może być on używany do diagnozowania noworodków, jednak jego twórcy uważają, że będzie używany głównie do diagnozowania rodziców, którzy martwią się, iż mogliby swoim dzieciom przekazać jakieś schorzenia. Główną zaletą systemu będzie jego łatwa dostępność. Szczególnie przyda się on tam, gdzie testy genetyczne są niedostępne.
Ma on też olbrzymią przewagę nad stworzonymi wcześniej systemami korzystającymi z obrazów 3D. Tworzenie takich obrazów jest trudne i kosztowne, a pacjent musi odwiedzić szpital, w którym obraz zostanie wykonany. System Nellakera i Zissermana potrzebuje jedynie cyfrowego zdjęcia twarzy.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.