Учёные из Киотского университета (Япония) идентифицировали нейронную связь, отвечающую за задержку начала деятельности, даже если эта деятельность сулит явную награду.

В ходе работы, возглавляемой нейробиологом Кен-ичи Амемори, исследовались мозговые механизмы, снижающие мотивацию к действию, когда задача сопряжена со стрессом, наказанием или дискомфортом. Эксперименты проводились на макаках — широко используемой модели для понимания процессов принятия решений и мотивации в мозге.

В первой фазе эксперимента обезьяны, после периода ограничения в воде, могли активировать один из двух рычагов, высвобождающих разное количество жидкости: один вариант предлагал меньшую «награду», а другой — большую. Это позволило оценить, как ценность вознаграждения влияет на готовность выполнять действие.

На более позднем этапе в экспериментальную схему был введён неприятный элемент. Обезьянам предлагалось на выбор выпить умеренное количество воды без негативных последствий или большее количество, но с условием получения струи воздуха в лицо. Хотя вознаграждение во втором варианте было больше, оно включало в себя неприятный опыт.

Как и ожидали учёные, мотивация макак к выполнению задания и доступу к воде значительно снизилась при введении неприятного стимула. Это позволило идентифицировать мозговую цепь, которая действует как тормоз для мотивации перед лицом ожидаемых неблагоприятных ситуаций. В частности, была выявлена связь между вентральным стриатумом и вентральным паллидумом — структурами, расположенными в базальных ганглиях мозга, известными своей ролью в регулировании систем удовольствия, мотивации и вознаграждения.

Нейронный анализ показал, что когда мозг предвидит неприятное событие или потенциальное наказание, активируется вентральный стриатум и посылает тормозящий сигнал в вентральный паллидум, который обычно отвечает за побуждение к действию. Иными словами, эта коммуникация снижает импульс к действию, когда задача связана с негативным опытом.

Для исследования конкретной роли этой связи, учёные использовали хемогенетический метод, который с помощью специализированного препарата временно нарушал связь между двумя областями мозга. После этого обезьяны восстановили мотивацию к выполнению задач, даже в тех тестах, которые включали обдув воздухом. Примечательно, что ингибирующее вещество не вызывало никаких изменений в тестах, где вознаграждение не сопровождалось наказанием. Это говорит о том, что цепь «  вентральный стриатум — вентральный паллидум»  регулирует мотивацию не в общем, а конкретно активируется для её подавления при ожидании дискомфорта. 

Амемори подчёркивает, что эта схема выполняет важную защитную функцию. «Переутомление очень опасно. Эта схема защищает нас от выгорания», — отметил он в комментариях для   Nature. Он предостерегает от попыток внешнего изменения этого нейронного механизма, поскольку необходимы дальнейшие исследования, чтобы избежать вмешательства в естественные защитные процессы мозга.

Астрономы запечатлели впечатляющую картину «перерождения» чёрной дыры в гигантской радиогалактике J1007+3540, расположенной в массивном скоплении галактик. После почти 100 миллионов лет сверхмассивная чёрная дыра в центре галактики возобновила выброс джетов, распространяющихся почти на миллион световых лет.

Радиоизображения, полученные с помощью интерферометров LOFAR (Нидерланды) и uGMRT (Индия), демонстрируют сложную динамику взаимодействия между новообразованными джетами чёрной дыры и давлением окружающей среды.

Большинство галактик содержат сверхмассивные чёрные дыры, однако немногие из них генерируют мощные джеты, излучающие в радиодиапазоне. Уникальность J1007+3540 заключается в наличии явных признаков нескольких эпизодов активности, что свидетельствует о «включении», «выключении» и «перезапуске» чёрной дыры после длительных периодов покоя.

На радиоизображениях отчётливо виден компактный, яркий внутренний джет, который, по словам ведущего исследователя Шобхи Кумари из Миднапурского городского колледжа (Индия), является безошибочным признаком недавнего «пробуждения» чёрной дыры. Вокруг него располагается «кокон» из более старой, потускневшей плазмы — остатки предыдущих извержений чёрной дыры, деформированные и сжатые окружающей средой.

«Это похоже на наблюдение за извержением космического вулкана после долгих лет затишья — только этот вулкан достаточно велик, чтобы вырезать структуры, простирающиеся почти на миллион световых лет. Такое драматическое наслоение молодых джетов внутри более старых, исчерпавших себя областей является признаком эпизодического активного ядра галактики (AGN) — галактики, чей центральный двигатель включается и выключается на протяжении космических масштабов времени», — добавляет Кумари.

Исследователи отмечают, что J1007+3540 находится внутри массивного скопления галактик, заполненного чрезвычайно горячим газом. Эта среда создаёт внешнее давление, значительно превышающее то, что испытывают большинство радиогалактик. По мере того как возрождённые джеты выталкиваются наружу, они изгибаются и деформируются под воздействием плотной среды. Изображение LOFAR показывает, что северная доля сжата и сильно искажена, демонстрируя изогнутый обратный поток плазмы, который, по-видимому, выталкивается вбок окружающим газом. Изображение uGMRT также показывает, что эта сжатая область имеет сверхкрутой радиоспектр, что означает, что частицы там чрезвычайно старые и потеряли большую часть своей энергии — ещё один признак влияния скопления.

Системы, подобные J1007+3540, чрезвычайно ценны для астрономов. Они позволяют понять циклы и механизмы активности чёрных дыр, эволюцию джетов на протяжении миллионов лет и как скопления галактик могут изменять всю морфологическую структуру радиогалактики. Команда планирует использовать более чувствительные наблюдения с высоким разрешением, чтобы углубиться в ядро J1007+3540 и отследить, как перезапущенные джеты распространяются в этой среде.

Arianespace объявила, что первый запуск спутников орбитальной группировки Amazon Leo (бывший Project Kuiper) состоится 12 февраля с космодрома во Французской Гвиане. Миссия станет дебютной для ракеты Ariane 64 — версии Ariane 6 с четырьмя твердотопливными ускорителями — и первой из 18 запусков, предусмотренных контрактом между компаниями, подписанным в 2022 году.

В рамках миссии на орбиту будут выведены 32 спутника Amazon Leo. Это будет первый из нескольких запусков для Amazon в 2026 году, однако точное их число не раскрывается. Для Amazon запуск важен в контексте ускорения развёртывания собственной спутниковой сети, а для Arianespace — как шаг к наращиванию частоты полётов новой ракеты.

Arianespace планирует выполнить четыре запуска Ariane 6 в 2025 году и увеличить их число до семи–восьми в 2026-м. Во второй половине 2026 года компания рассчитывает начать запуски с модернизированными твердотопливными ускорителями P160C, которые заменят текущие P120C и обеспечат рост грузоподъёмности Ariane 64 на 10–15%, что позволит выводить больше спутников за один запуск.

Компания также готовится к дальнейшему росту: портфель заказов на 2026 год уже сформирован, а в 2027 году Arianespace планирует выйти на пиковую частоту запусков Ariane 6 — до 9–10 миссий в год. Среди перспективных направлений — участие в развёртывании европейской суверенной спутниковой системы связи IRIS2, для которой, по оценкам компании, может потребоваться 10–15 запусков, начиная с конца десятилетия.

Илон Маск объявил в X, что Tesla возобновляет работу над Dojo3 — третьим поколением собственного суперкомпьютера. Разработка была заморожена в прошлом году, когда компания сосредоточилась на создании ИИ-чипов для работы автопилота в автомобилях Tesla.

Задача проекта Dojo — обработка видеозаписей и других данных, поступающих с автомобилей Tesla, для обучения нейронной сети, лежащей в основе системы Full Self-Driving (FSD). В прошлом году Маск заявлял, что «Tesla не имеет смысла разделять свои ресурсы и масштабировать два совершенно разных проекта AI-чипов. Tesla AI5, AI6 и последующие чипы будут отличными для логического вывода и, по крайней мере, достаточно хороши для обучения. Все усилия сосредоточены на этом».

Чипы, о которых говорит Маск, предназначены для работы FSD непосредственно в автомобилях Tesla и не оптимизированы для обучения нейросетей. Чипы AI6 будут производиться компанией Samsung на заводе в Техасе в рамках соглашения с Tesla на сумму $16 миллиардов.

Маск также заявил, что Dojo3 будет космическим проектом, так как он и другие считают, что центры обработки данных на орбите являются лучшей альтернативой наземным. Предполагается, что космос обеспечивает более лёгкий доступ к солнечной энергии, а низкие температуры могут значительно снизить энергопотребление. Несмотря на растущую популярность этой идеи, эксперты относятся к ней скептически.

Радиотелескоп FAST (Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope) в Китае помог астрономам из Обсерватории Пурпурной горы (PMO) Китайской академии наук (CAS) получить новые доказательства в пользу гипотезы о том, что некоторые быстрые радиовсплески (FRB) возникают в двойных системах. Результаты наблюдений указывают на резкие и обратимые изменения в магнитном окружении одного из источников.

Это первый случай, когда удалось зафиксировать столь быстрые изменения магнитного поля в контексте исследований FRB. Открытие может помочь уточнить модели, объясняющие природу этих загадочных явлений.

FRB — это короткие, но очень мощные радиоимпульсы, природа которых до сих пор не полностью понятна. Одна из гипотез предполагает, что они возникают в окрестностях нейтронных звёзд, входящих в состав двойных систем из гравитационно связанных звёзд, обращающихся вокруг общего центра масс. Изучение FRB важно для понимания процессов, происходящих в экстремальных условиях космоса, а также для проверки фундаментальных физических теорий.

Дальнейшие наблюдения за FRB с помощью FAST и других телескопов помогут учёным лучше понять механизмы генерации этих всплесков и проверить гипотезу об их связи с двойными системами.

Учёные из Университета Рединга (Великобритания) выяснили, что на время трансатлантических перелётов влияют не только ежедневные погодные условия, но и долгосрочные климатические тренды.

Особое внимание авторы работы уделили Североатлантическому колебанию (NAO) — климатическому явлению, представляющему собой колебания атмосферного давления между Исландией и Азорскими островами. NAO влияет на силу и направление западных ветров в Северной Атлантике, что, в свою очередь, сказывается на погоде в Европе и Северной Америке. Изучение NAO важно для прогнозирования погоды и климата в регионе.

В периоды сильной положительной фазы NAO, когда разница в давлении между этими регионами велика, западные ветры усиливаются. Это, по мнению учёных, приводит к сокращению времени полёта из Северной Америки в Европу.

Влияние климатических трендов, по словам авторов, может быть значительным и ощутимым для пассажиров. При сильной положительной фазе NAO пассажиры, летящие из Нью-Йорка в Лондон, могут провести в полёте на несколько десятков минут меньше, — отмечают исследователи.

При этом, как отмечают учёные, влияние NAO на время полёта может быть переменчивым. В периоды отрицательной фазы колебания, когда разница в давлении между Исландией и Азорскими островами невелика, западные ветры ослабевают, что может приводить к увеличению времени трансатлантических перелётов.

Авторы работы считают, что учёт климатических трендов в планировании авиарейсов может повысить точность прогнозирования времени полёта и оптимизировать маршруты. Это, в свою очередь, позволит авиакомпаниям более эффективно использовать ресурсы и повысить удовлетворённость пассажиров.

Учёные разработали «капсулы времени» для клеток, получившие название TimeVaults, способные собирать и хранить молекулярные «воспоминания» о прошлой активности клетки.

TimeVaults созданы на основе клеточных структур, называемых сводами (vaults, их точная функция до сих пор не установлена, но предполагается, что они участвуют в транспорте мРНК и регуляции клеточной сигнализации), которые были модифицированы для сбора и хранения молекул мРНК — продуктов транскрипции генов.

«Это важный шаг к давней цели — непрерывной записи транскрипции в клетках человека», — говорит Рэндалл Платт (Randall Platt), биоинженер из Швейцарского федерального технологического института в Цюрихе. Он считает, что TimeVaults позволят наблюдать ранее недоступные аспекты биологии.

Существующие методы изучения динамики клеток имеют ограничения. Микроскопия позволяет отслеживать лишь небольшое количество молекул с флуоресцентными метками в течение ограниченного времени. Анализ мРНК в пробирках даёт лишь «снимок» состояния клетки в один момент времени. 

Команда переконструировала белок свода так, чтобы он распознавал и связывался с мРНК, захватывая её внутрь. Производство этого белка запускается добавлением препарата и останавливается его удалением.

TimeVaults захватывают небольшую часть молекул мРНК, произведённых клеткой человека в течение 24 часов, и хранят их не менее недели. При этом клетки с TimeVaults не меняют своё поведение, а сами структуры сводов не меняют форму и размер.

В работе команда использовала TimeVaults для изучения и преодоления устойчивости раковых клеток к лекарствам. Эти клетки, называемые персистерами, «выживают» после лечения, несмотря на отсутствие генетических мутаций, обеспечивающих устойчивость.

Учёные из Института науки Токио предложили новую теорию для объяснения необычной температурной зависимости и смены знака аномального эффекта Холла (AHE) в металлах с высокой проводимостью.

Аномальный эффект Холла возникает, когда электрический ток, проходящий через магнитный металл, создаёт напряжение, перпендикулярное току, даже в отсутствие внешнего магнитного поля (в обычном эффекте Холла поперечное напряжение появляется только при наличии внешнего магнитного поля). В последнее время AHE, связанный со спиральностью, используется для обнаружения киральных магнитных структур, таких как скирмионы, которые важны для развития спинтроники и квантовых технологий.

Однако на практике AHE часто демонстрирует сложное поведение, включая температурную зависимость и смену знака, что затрудняет обнаружение киральных магнитных структур. Существующие объяснения этого поведения требуют сложных численных расчётов.

Новая теория, разработанная японскими физиками, фокусируется на квантовой интерференции фаз при рассеянии электронов на киральных спиновых текстурах. По словам авторов, их модель объясняет зависимость AHE от температуры и магнитного поля в проводниках.

В рамках исследования учёные использовали модель Изинга-спин-Кондо-решётки на кагоме-решётке, которая считается базовой моделью для изучения AHE, связанного с киральностью. С помощью теории рассеяния они вывели общую формулу для AHE и провели моделирование методом Монте-Карло для изучения температурной и магнитной зависимости эффекта.

Анализ показал, что AHE демонстрирует немонотонную зависимость от волнового числа Ферми и смену знака в магнитной фазовой диаграмме. Согласно теории, при низких магнитных полях конкуренция между вкладами от ближних и дальних спиновых корреляций приводит к немонотонному поведению при понижении температуры. При высоких магнитных полях немонотонная температурная эволюция спиновых корреляций приводит к смене знака AHE.

Разработанная модель поможет анализировать реальные магнитные материалы с использованием расчётов из первых принципов и экспериментальных данных. Авторы считают, что она также может стать основой для разработки спинтронных устройств и магнитных квантовых материалов нового поколения.

В OpenAI возвращаются Барретт Зоф (Barret Zoph) и Люк Метц (Luke Metz), сооснователи ИИ-стартапа Thinking Machines, основанного в 2024 году.

Причины ухода из Thinking Machines вызвали споры. Технологический репортер Кайли Робисон (Kylie Robison) сообщила в X, что Зоф был уволен за «неэтичное поведение». Источник, близкий к Thinking Machines, утверждает, что Зоф делился конфиденциальной информацией компании с конкурентами. Ни одна сторона не подтвердила эту информацию.

Зоф ранее занимал должность вице-президента по пост-тренингу в OpenAI, где руководил командами, занимавшимися улучшением ИИ-моделей перед их внедрением в продукты, такие как ChatGPT и API OpenAI. Метц проработал в OpenAI два года и участвовал в проектах, включая ChatGPT и модель логических рассуждений o1 AI.

Этот кадровый переворот — крупный успех для OpenAI, недавно потерявшей вице-президента по исследованиям Джерри Творека (Jerry Tworek). Последние потери, — серьёзный удар для Thinking Machines.

Thinking Machines Lab — один из нескольких хорошо финансируемых ИИ-стартапов, возглавляемых бывшими ведущими исследователями OpenAI. В прошлом году стартап оценивался в $12 миллиардов и вёл переговоры о привлечении более $4 миллиардов при оценке в $50 миллиардов. Основной продукт стартапа — Tinker, который позволяет разработчикам настраивать ИИ-модели на собственных наборах данных.

Стремительное распространение искусственного интеллекта (ИИ) во всех сферах жизни, от медицины до религии, вызывает всё больше вопросов о принципах его работы. Даже эксперты в области ИИ признают, что внутренние процессы, происходящие в этих «чёрных ящиках», остаются во многом непонятными, несмотря на их применение в критически важных областях.

В качестве решения этой проблемы учёные разрабатывают новые методы изучения ИИ, вдохновлённые биологией. Один из подходов, получивший название «механистическая интерпретируемость», позволяет отслеживать процессы, происходящие внутри ИИ-моделей во время выполнения задач. Разработчики из компании Anthropic создали инструменты, позволяющие визуализировать активность нейросетей, что напоминает использование магнитно-резонансной томографии (МРТ) для изучения работы мозга.

Другой эксперимент, аналогичный созданию органоидов в биологии (миниатюрные версии органов, выращенные в лабораторных условиях), предполагает разработку специальных нейронных сетей, таких как sparse autoencoder. Внутреннее устройство этих сетей проще для понимания и анализа, чем у обычных больших языковых моделей (LLM).

Ещё один метод — «мониторинг цепочки рассуждений», когда ИИ-модели объясняют логику, лежащую в основе их действий. Это позволяет выявлять несоответствия между поведением ИИ и заданными целями.

Боуэн Бейкер, научный сотрудник OpenAI, отметил, что этот метод оказался весьма успешным в обнаружении «нежелательных» действий модели.

Учёные опасаются, что будущие ИИ-модели станут настолько сложными, особенно если они будут разработаны самими ИИ, что понимание их работы станет практически невозможным. Уже сейчас, несмотря на существующие инструменты и методы, возникают неожиданные модели поведения, не соответствующие человеческим представлениям об истине и безопасности. Подтверждением этому служат многочисленные сообщения о случаях, когда люди наносили себе вред, следуя указаниям ИИ. Этот факт вызывает ещё большую тревогу из-за недостаточного понимания принципов работы этих систем.