Цифровой Океан

Если вы всегда путались в датах и событиях или зевали над страницами школьных учебников, у нас есть отличная новость: сайт TimeMap объединяет крупнейшие события, личности и эпохи, превращая изучение прошлого в захватывающее путешествие. Это интерактивная карта мира, где каждый значимый исторический момент отмечен и сопровождается ссылками на статьи Википедии. Временная шкала охватывает события от 4-го тысячелетия до нашей эры до 2014 года. Включив временной промежуток, вы можете увидеть, как строились цивилизации Древнего Египта, что происходило в Риме и Китае, и проследить, как на карте появились Советский Союз и современные независимые государства. TimeMap делает возможным изучение параллельных процессов: например, как шла колонизация Африки и какие войны велись в Европе в это же время. Если Google Earth показывает изменения Земли за последние десятилетия, то TimeMap уходит гораздо глубже — на тысячи лет назад. Здесь можно отслеживать переход власти между империями, смену правителей

Инженеры разработали уникальных гибридных роботов, которыми управляют не алгоритмы или искусственный интеллект, а настоящие живые грибы. В эксперименте королевские вешенки (Pleurotus ostreatus) управляли движением двух роботов, заставляя их катиться по поверхности или двигаться в заданном направлении. Основная идея разработки заключается в том, что грибы обладают способностью реагировать на внешние раздражители, такие как свет, тепло и механическое воздействие. Эти изменения фиксируются в виде электрических импульсов, распространяющихся по мицелию. Инженеры создали специальный интерфейс, который преобразует электрическую активность грибного мицелия в команды для робота. Когда мицелий гриба стимулируется, например, ультрафиолетовым излучением, он начинает передавать сигналы, которые затем интерпретируются как команды: двигаться вперед, останавливаться или изменять направление. Эксперимент показал, что биороботы могут адаптироваться к изменениям в среде благодаря тому, что грибы чувствит

Инженеры Google представили революционную акустическую модель, способную диагностировать заболевания дыхательной системы с помощью анализа звуков кашля, насморка и хрипов. Нейросеть обучена на массиве из 300 миллионов записей звуков дыхания, что делает её одной из самых масштабных разработок в области медицинского ИИ. Основная цель разработки — распознавать опасные заболевания, такие как туберкулез или хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ), на самых ранних стадиях. Нейросеть анализирует малейшие отличия в звуках кашля, которые невозможно уловить человеческим ухом, и с высокой точностью указывает на возможное заболевание. Особенность модели заключается в её способности различать типы кашля — влажный, сухой, судорожный или хриплый, а также определять степень нарушения дыхательной функции. Этот подход позволяет делать выводы о состоянии легких и степени их повреждения. Искусственный интеллект не заменяет профессиональных врачей, но способен значительно упростить первичную диагно

Немецкие исследователи из Института технологий и упаковки Фраунгофера создали уникальную систему машинного обучения, которая умеет различать сорта виски и точно определять их ароматические ноты. Разработка обещает не только сэкономить производителям алкоголя миллионы, но и повысить качество напитков благодаря объективной оценке. Производство виски — это настоящее искусство, где каждая деталь влияет на вкус: от выбора зерна и процесса дистилляции до времени выдержки в дубовых бочках. Сложность в том, что аромат напитка состоит из множества пахучих соединений, и даже опытные эксперты часто расходятся в своих оценках. Именно поэтому учёные решили доверить задачу машине. ИИ анализирует молекулярный состав виски, обнаруживает специфические соединения и использует их для классификации напитка. Разработанная модель способна определять ключевые ноты аромата, характерные для различных видов виски. Например: Такая точность позволяет предсказать, как воспримет вкус напитка профессиональный дегуст

Спустя почти 60 лет первый в мире чат-бот ELIZA снова ожил, напоминает нам о том, с чего началась история искусственного интеллекта в разговорной форме. Это стало возможным благодаря стараниям исследователей из Стэнфорда и MIT, которые обнаружили оригинальный код виртуальной собеседницы в архивных документах её создателя — профессора Массачусетского технологического института Джозефа Вейценбаума. ELIZA появилась в 1966 году и стала настоящим технологическим прорывом того времени. Хотя её возможности по нынешним меркам кажутся скромными, она сыграла огромную роль в развитии ИИ, став «прабабушкой» современных моделей вроде ChatGPT. По словам Шрагера, восстановление ELIZA — это не просто технический проект, а путешествие в прошлое, где код может рассказать историю мыслей своих создателей. Учёные очистили и отладили исходный код, создав эмулятор, который имитирует работу компьютеров 60-х годов. Внешне чат-бот выглядит именно так, каким он был в те времена, — с минималистичным интерфейсом и

Российские ученые из Южноуральского государственного медицинского университета совместно с Институтом прикладной математики ДВО РАН представили новый прибор — лазерный кавитатор, способный проводить быструю и эффективную обработку ран, включая серьезные минно-взрывные травмы. Этот многофункциональный аппарат открывает новые возможности для медицины, особенно в полевых условиях, благодаря своему простому устройству и мощному терапевтическому эффекту. Лазерная кавитация основана на образовании мельчайших пузырьков пара, которые схлопываются под воздействием лазерного излучения, мгновенно очищая ткани. В отличие от традиционных ультразвуковых кавитаторов, новый прибор не требует тяжелого оборудования и может работать даже в условиях боевых действий. Для этого достаточно компактного медицинского лазера, оптического волокна диаметром 0,4-0,6 мм и емкости с дезинфицирующим раствором. Когда через волокно проходит инфракрасный импульс, жидкость превращается в пар, который с высокой точностью в

Американские ученые открыли новую грань возможностей ИИ: анализируя всего одно изображение лица человека, искусственный интеллект может предсказать его успехи в карьере и образовании. Это стало возможным благодаря исследованию, основанному на фотографиях выпускников элитных бизнес-школ США и анализе их профессиональных достижений. Ключом к такому прогнозированию стало использование концепции «Большой пятерки» личностных черт. Этот психологический подход оценивает людей по пяти основным характеристикам: ИИ-алгоритм анализирует выражение лица, мелкие черты и микродвижения, чтобы оценить выраженность этих характеристик у человека. Как выяснили ученые, люди с высоким уровнем добросовестности чаще добиваются успехов в учебе и быстрее продвигаются по карьерной лестнице, а те, у кого невротизм выражен сильнее среднего, склонны сталкиваться с проблемами на профессиональном пути. По словам профессора Йельской школы менеджмента Келли Шу, результаты показали удивительную устойчивость ИИ-предсказа

Популярность домашних химических опытов в социальных сетях продолжает расти, но вместе с этим растут и риски, предупреждает доцент кафедры неорганической химии имени А. Н. Реформатского РТУ МИРЭА Андрей Дорохов. В интервью изданию «Лента.ру» он рассказал, почему такие эксперименты могут быть смертельно опасны и как обезопасить себя от непредвиденных последствий. Большинство популярных опытов из интернета базируется на использовании легко доступных веществ: средства для очистки труб, отбеливатели, фольга и другие привычные компоненты. Но за кажущейся простотой скрывается серьезная угроза. Бытовая химия содержит агрессивные вещества: кислоты, щелочи и окислители. Неправильное их использование может привести к: По словам Дорохова, одно из самых популярных видео в сети — это опыты с алюминиевой фольгой и средствами для очистки труб. В ходе взаимодействия этих компонентов выделяется водород, который при определенной концентрации образует взрывоопасную смесь. «Эта реакция может закончиться в

Может ли искусственный интеллект чувствовать боль или удовольствие? Этот вопрос становится всё более актуальным в научных кругах, особенно после экспериментов, проведенных исследователями из Google DeepMind и Лондонской школы экономики. Ученые решили проверить, как крупные языковые модели, включая продвинутую версию Gemini 1.5 Pro, будут реагировать на виртуальные сценарии, где присутствуют «боль» и «удовольствие». Тестирование проходило в игровой среде, где ИИ предлагалось выбирать между различными вариантами действий. Одни сценарии были связаны с симуляцией боли, другие — с удовольствием, но с меньшей наградой. Основная цель эксперимента заключалась в том, чтобы понять, будет ли ИИ избегать негативного опыта или же пытаться оптимизировать результат любой ценой. Интересная деталь: термин «боль» в этом контексте — это не физическое ощущение, как у человека, а набор алгоритмически запрограммированных сигналов, симулирующих дискомфорт или неудачу. Искусственный интеллект последовательно

Интернет-мемы, которые кажутся невинными и забавными, могут иметь неожиданные последствия. Исследование Школы менеджмента Университета Бат показало, что мемы активно способствуют формированию коллективных убеждений в онлайн-сообществах сторонников теорий заговора, укрепляя в них чувство сплоченности и уверенность в своей правоте. Исследование охватывало два сабреддита Reddit: r/NoNewNormal (r/NNN), который был закрыт в сентябре 2021 года за распространение дезинформации, и r/CoronavirusCirclejerk (r/CvCj). За два года ученые проанализировали 544 мема, выявив три ключевые темы: Среди самых популярных мемов ученые выделили NPC Wojak (символизирует людей, неспособных к самостоятельному мышлению), Drakeposting (мем с одобрением и неодобрением на основе клипа рэпера Дрейка) и Distracted Boyfriend (ситуация с отвлекающим вниманием парнем). Эти образы стали своеобразными маркерами внутри сообществ, помогая участникам идентифицировать себя друг с другом и выстраивать вокруг мемов эмоциональные