Учёные из Гавайского университета обнаружили, что ключевые молекулы, лежащие в основе обмена веществ у всех живых организмов, могли сформироваться в глубинах космоса задолго до появления Земли. Это открытие переворачивает представления о том, как зародились «строительные блоки» жизни — они, вероятно, возникли в ледяной пустоте межзвёздного пространства, а на молодую планету попали с метеоритами или кометами.

В лаборатории W. M. Keck исследователи воссоздали условия плотных облаков космической пыли и газа: охладили смесь простых газов почти до абсолютного нуля (-263°C), облучили их частицами, имитирующими космические лучи, а затем постепенно нагрели — как это происходит при формировании звёзд. В результате образовался полный набор органических кислот, включая те, что участвуют в цикле Кребса — процессе, который преобразует питательные вещества в энергию в клетках всех живых существ. Эти же соединения ранее находили в образцах с астероидов Рюгу и Мерчисон, что подтверждает их внеземное происхождение.

«Это как если бы Вселенная сама готовила “стартовый набор” для жизни, — поясняет профессор Ральф Кайзер. — Наши эксперименты показывают, что сложная органика могла накапливаться в космосе миллионы лет, а затем “засеять” молодые планеты». По мере формирования планет из газа и пыли вокруг новых звёзд эти молекулы могли встраиваться в астероиды, которые затем доставляли их на поверхности — запуская химические реакции, приведшие к появлению первых клеток.

«Теперь у нас есть инструменты, чтобы понять, как жизнь может возникать в других уголках Галактики», — говорит аспирант Мейсон Макэналли. Учёные предполагают, что следующий шаг — поиск аналогичных процессов в данных телескопов, изучающих регионы активного звёздообразования. Если гипотеза подтвердится, то это сузит круг мест, где стоит искать внеземную жизнь — её химическая основа может быть общей для всей Вселенной.

Учёные обнаружили, что эксперимент MUonE в ЦЕРН, изначально созданный для изучения свойств мюонов, может стать ключом к обнаружению тёмной материи — таинственной субстанции, составляющей четверть Вселенной. Новое исследование показывает, что существующая установка способна фиксировать редкие события, указывающие на взаимодействие с невидимыми частицами, без необходимости модификаций.

Когда мюоны сталкиваются с ядрами бериллия в мишени эксперимента, могут рождаться пары частиц тёмной материи с разными массами. Более тяжёлая частица быстро распадается на лёгкую (которая остаётся невидимой) и пару заряженных частиц — электронов или мюонов. Эти частицы оставляют следы в детекторе, образуя характерные двойные треки, смещённые относительно точки столкновения.

Ключевую роль играет электромагнитный калориметр (ECAL) — он действует как фильтр, отсеивая ложные сигналы. Например, он идентифицирует первичный мюон и блокирует события с посторонней энергией, не связанной с распадами тёмной материи. Точность измерений углов (до 0,02 миллирадиана) позволяет отделять искомые события от фоновых процессов, которые в MUonE практически отсутствуют благодаря строгим критериям отбора: энергия частиц выше 5 ГэВ, угол между треками больше 1 миллирадиана, смещённая точка распада в определённой зоне.

Преимущество подхода — двойное применение установки: помимо изучения магнитного момента мюона, эксперимент теперь может охватывать модели тёмной материи, где её космическая распространённость связана с параметрами, измеряемыми в лаборатории. Успех зависит от сохранения ECAL в финальной конфигурации — авторы настаивают, что без этого компонента чувствительность к тёмной материи значительно снизится.

Если метод подтвердится, то MUonE сможет в течение нескольких лет проверить гипотезы о природе тёмной материи с массами ниже 1 ГэВ.

Китайская компания Great Wall Motor представила свой первый бензиновый двигатель V8 собственной разработки с рабочим объемом 4,0 литра.

Этот шаг можно было бы назвать неожиданным на фоне мирового тренда перехода к электрификации и уменьшения объема двигателей, однако впервые о разработке компания рассказала еще прошлой осенью, пообещав представить новинку в апреле. Над созданием мотора инженеры компании работали около десяти лет.

Новый двигатель предназначен для установки на внедорожники, ориентированные на экспортные рынки, включая Россию, Ближний Восток, Австралию и Африку. Характеристики мотора пока не раскрыты полностью, но ожидается, что он превзойдет по мощности существующий 3,0-литровый V6, используемый в линейке Tank. Ранее сообщалось, что новый двигатель будет создан по аналогии с 6-цилиндровым 6Z30, используя систему с двумя турбинами и работая по циклу Миллера.

Первым автомобилем, который получит новый V8, вероятно, должен стать полноразмерный рамный внедорожник Tank 800.

До этого момента в Китае только FAW под брендом Hongqi выпускала собственные двигатели V8 мощностью 360-394 л.с.

Гравитационно-волновые обсерватории, такие как LIGO и Virgo, десятилетиями фиксируют рябь пространства-времени от слияний чёрных дыр и нейтронных звезд. Однако новое исследование международной группы учёных выявило скрытую проблему: традиционный метод анализа данных может искажать результаты.

Оказывается, ошибка кроется в простом действии — присвоении объектам в двойных системах меток «1» и «2» на основе их массы. Этот подход, похожий на сортировку деталей без учёта их взаимосвязей, в 10% случаев приводит к неверной интерпретации, словно автономный автомобиль путает пешехода с дорожным знаком.

До сих пор астрофизики маркировали объекты в каждой паре отдельно, ориентируясь лишь на их массу — более тяжёлый становился «объектом 1», лёгкий — «объектом 2». Но гравитационные волны несут информацию не только о массе, но и о спине (вращении) объектов, а также их природе. Упрощённая маркировка, как выяснилось, создаёт систематические искажения — например, «смазывает» данные о спине или мешает отличить нейтронную звезду от чёрной дыры.

Команда предложила решать проблему не для каждого события по отдельности, а анализировать все данные разом, используя алгоритмы машинного обучения, учитывая контекст всего массива данных.

Такой подход — группировка данных с учётом дополнительных условий — позволил устранить до 50% неточностей в измерении спинов чёрных дыр. Распределения параметров стали более предсказуемыми, исчезли «паразитные» пики и длинные «хвосты» в данных. Например, если раньше некоторые результаты напоминали помехи, то теперь они стали чёткими. Это упрощает идентификацию природы объектов: в спорных случаях станет легче определить, где чёрная дыра, а где нейтронная звезда.

По оценкам учёных, пересмотр данных LIGO/Virgo с новым методом может изменить интерпретацию каждого десятого события. Это важно для понимания эволюции двойных систем — например, как пары чёрных дыр формируются и сливаются в условиях экстремальной гравитации. В ближайшие годы подход планируют внедрить в анализ данных обсерваторий следующего поколения, таких как KAGRA и будущий Cosmic Explorer.

Современная промышленность — от производства топлива до очистки воды — зависит от катализаторов, ускоряющих химические реакции. Учёные из Национальной ускорительной лаборатории SLAC (США) запустили уникальную установку Beam Line 10-2, которая позволяет в режиме реального времени наблюдать, как работают эти «невидимые двигатели» химии. Это не просто улучшение — это шаг к созданию более эффективных материалов для энергетики, экологии и даже быстрой зарядки гаджетов.

Принцип работы линии напоминает сверхскоростную камеру для съёмки молекул. Рентгеновские лучи, генерируемые в ускорителе SSRL, проходят через специальное устройство — монохроматор. Оно действует как фильтр, выделяя лучи строго определённой энергии, словно настраивая микроскоп на нужное увеличение. Раньше получение одного «снимка» структуры катализатора занимало 90 секунд. Новая система, благодаря инновационному механизму с точностью до тысячной доли градуса, делает 72 000 таких снимков за час. Это позволяет фиксировать даже мгновенные изменения в катализаторах — например, как они ведут себя при повышении температуры или давления.

Ключевое преимущество Beam Line 10-2 — возможность изучать материалы в условиях, максимально близких к реальным. Учёные могут имитировать среду промышленного реактора или выхлопной системы автомобиля, меняя состав газов, температуру и давление. Например, добавляя кислород, можно увидеть, как окисляется поверхность катализатора, и найти способ это предотвратить. Такие эксперименты уже помогли оптимизировать процессы создания пластиков и топлива, сократив энергозатраты.

Установка также открывает перспективы для создания батарей будущего. При быстрой зарядке внутри аккумуляторов происходят реакции, разрушающие их структуру. Сверхбыстрое сканирование на Beam Line 10-2 позволяет «увидеть» эти процессы и разработать материалы, которые выдержат тысячи циклов без потери ёмкости.

Проект, реализованный консорциумом Co-ACCESS при поддержке Стэнфордского университета, стал результатом пятилетней работы. Инженерам удалось интегрировать новейший монохроматор с системами 30-летней давности, сохранив 80% инфраструктуры. С появлением Beam Line 10-2 исследования, которые раньше занимали месяцы, будут завершаться за дни, ускоряя переход к «зелёной» экономике.

29 марта 2025 года трое охотников за затмениями совершили невозможное: им удалось сфотографировать солнечную корону во время частичного солнечного затмения. Это явление, которое астрономы считали невидимым вне фазы полного затмения, было зафиксировано на рассвете в Квебеке (Канада) благодаря уникальному стечению условий и точным расчётам.

Майк Кентрианакис, астрофотограф из Нью-Йорка, и его коллега Кевин Вуд расположились на берегу реки Святого Лоуренса в Ле-Эскумене. При температуре –10 °C они снимали восход Солнца, уже на 87% скрытого Луной. Они рассчитывали запечатлеть редкий эффект «двойного восхода» — два «рога» светила по краям лунного силуэта. Однако в кадрах неожиданно проступили следы короны — внешней атмосферы Солнца, которая обычно видна лишь в полной темноте тотальной фазы.

«Это словно фары машины, мчащейся из-за горизонта!» — описал Кентрианакис первоначальный замысел. Позже, обработав видео, он обнаружил на снимках слабые структуры короны. Изображения, опубликованные им и другим участником группы Джейсоном Куртом, позже попали в рубрику NASA «Астрономическое фото дня» 1 апреля.

Успех объясняется идеальными условиями. Чистый воздух над рекой, отсутствие пыли и 88% затмение на рассвете снизили рассеяние света в атмосфере. «Земля выступила вторым экраном, блокируя яркую фотосферу и оставляя корону над горизонтом», — пояснил Дэн Ситон, физик из Юго-Западного исследовательского института. Дополнительным фактором стал солнечный максимум 2025 года, когда корона ярче и обширнее из-за повышенной активности Солнца.

Мэтт Пенн, эксперт по изучению короны из Университета Южного Иллинойса, отметил, что интенсивность свечения короны падает в сотни раз на расстоянии одного солнечного радиуса. Обычно даже при 99% затмении оставшийся серп фотосферы затмевает корону. Но здесь горизонт и облака сыграли роль естественного коронографа, позволив камере Кентрианакиса (Canon M100 с объективом 15–200 мм) уловить контраст.

Это достижение открывает новые возможности для любительской астрономии. Ситон, руководивший проектом по созданию 3D-печатного коронографа для частичных затмений, считает: «Теперь каждый может попробовать повторить этот эксперимент». Следующие шансы представятся 21 сентября 2025 года в Антарктиде и 14 января 2029 года в Канаде, но условия будут менее благоприятными.

«Раньше частичные затмения игнорировали, но теперь появилась новая цель», — говорит Кентрианакис.

Аналитики Wells Fargo и TD Cowen сообщили о приостановке переговоров Amazon по новым соглашениям в сфере колокации дата-центров, преимущественно в Европе. Это решение стало вторым за короткий срок после аналогичных шагов Microsoft, отказавшейся от проекта стоимостью $1 млрд в Огайо.

Колокация — практика совместного использования дорогостоящей инфраструктуры — позволяет распределять расходы между несколькими компаниями. Однако, как указано в отчёте Wells Fargo, Amazon, как и Microsoft, теперь «переваривает» агрессивные сделки последних лет. Вице-президент AWS Кевин Миллер в ответном заявлении пояснил, что компания регулярно корректирует планы размещения серверов в зависимости от меняющихся потребностей.

Несмотря на замедление, другие игроки, включая Meta* и xAI, продолжают наращивать мощности. Строительство дата-центров требует огромных энергозатрат: только у Amazon уже есть 9 ГВт мощностей, но локальные сети не всегда справляются с нагрузкой.

Проблемы усугубляются торговой войной Дональда Трампа, из-за которой акции Amazon с начала года упали на 24%. Более 70% товаров на маркетплейсе компании поставляются из Китая, что делает её уязвимой к пошлинам. Сокращение инвестиций Amazon в дата-центры может ударить по продажам полупроводников компании.

Отмена проекта в Огайо, для которого власти предлагали налоговые льготы, лишила регион сотен рабочих мест в строительстве, но сняла нагрузку на бюджет. Местные сообщества также теряют шанс на модернизацию энергосетей и переход к «зелёной» энергии, который отчасти стимулировался спросом со стороны дата-центров.

1 мая Amazon опубликует квартальный отчёт, который прольёт свет на текущий спрос в сфере ИИ.

* Компания Meta (Facebook и Instagram) признана в России экстремистской и запрещена

Похоже, Apple может перейти на ежегодное обновление своих бюджетных смартфонов. 

Согласно данным инсайдера Fixed Focus Digital, компания запланировала выход iPhone 17e на май 2026 года. То есть аппарат выйдет чуть более чем через год после предшественника. 

Для сравнения, между первым и вторым поколением iPhone SE прошло четыре года, между вторым и третьим - два года, а между третьим и iPhone 16e прошло три года. То есть ранее мы имели перерывы в два-четыре года, а тут вдруг Apple перейдёт на ежегодное обновление. 

Возможно, таким образом компания хочет повысить продажи на фоне спада в Китае. Тем более, что как минимум сейчас аналитики прогнозируют отличные продажи для iPhone 16e.  

Никаких подробностей, само собой, ещё нет, но, если iPhone 17e действительно увидит свет, можно предположить, что его дизайн не изменится, а из новшеств можно будет ожидать новую платформу.  

Ранее Fixed Focus Digital поделился подробностями относительно компьютерной версии операционной системы HarmonyOS, которая должна выйти в 2024 году, слил фотографии нового iPhone SE4 и рендеры Huawei Pocket 2, а также заявил, что Apple прекратила работу над складным iPhone. 

Нейробиологи продолжают добиваться прорывов в разработке технологий, преобразующих мозговые сигналы в синтезированную речь. Лаборатории Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF) и Беркли, а также компания Precision Neuroscience из Нью-Йорка сообщили о значимых результатах в этой области. Их цель — дать возможность общаться людям, утратившим речь.

В марте 2025 года группа Эдварда Чанга из UCSF опубликовала в Nature Neuroscience исследование с участием женщины с квадриплегией, которая после инсульта 18 лет не могла говорить. С помощью имплантов, установленных в речевые зоны коры мозга, пациентка обучала deep-learning-модель, мысленно «произнося» предложения из 1024 слов. Нейросеть анализировала паттерны её нейронной активности и преобразовывала их в текст, который затем синтезировался в аудио через голосовой интерфейс.

Удалось сократить задержку между мозговыми сигналами и голосовым выводом с 8 секунд до 1 секунды — это ближе к естественному интервалу в 100–200 мс. Скорость декодирования достигла 47,5 слов в минуту, что составляет около трети скорости обычной беседы. «Наши алгоритмы становятся быстрее, и с каждым новым участником исследований мы учимся точнее интерпретировать сигналы», — отметил Чанг.

Компания Precision Neuroscience, конкурирующая с академическими проектами, акцентирует внимание на технологиях сбора данных. Их импланты, получившие 17 апреля 2025 года разрешение на использование сроком до 30 дней, оснащены электродами высокой плотности, что, по словам CEO Майкла Магера, позволяет регистрировать сигналы с большей детализацией. «Через год мы создадим крупнейшее в мире хранилище высококачественных нейронных данных», — заявил он. Следующим шагом станет миниатюризация устройств и их долговременная имплантация.

Однако разработчики сталкиваются с проблемами. Например, системы требуют длительного обучения: пациенты проводят десятки часов, мысленно повторяя тексты для калибровки алгоритмов. Ник Рэмзи из Медицинского центра Утрехта подчёркивает, что ключевой вопрос — универсальность паттернов моторной коры. Если они схожи у разных людей, то это ускорит адаптацию моделей для новых пользователей. Пока же все исследования сфокусированы именно на моторной коре, управляющей мышцами и речью, а не на «внутреннем голосе».

Сергей Ставицкий из Калифорнийского университета в Дэвисе указывает на несовершенство синтеза: даже при 98% точности декодирования текста голосовые модели не передают интонацию или тембр. «Пока неясно, смогут ли современные электроды обеспечить уровень детализации, необходимый для полного воссоздания человеческого голоса, включая пение», — говорит он.

Учёные разработали микроскопическую систему охлаждения для электроники, которая превосходит существующие аналоги в 6 раз. Её ключевая особенность — тончайшая сеть каналов, где вода закипает и забирает тепло от процессоров. Это решение может решить проблему перегрева в мощных компьютерах, серверах и компактной электронике, где традиционные кулеры уже не справляются.

Принцип работы напоминает миниатюрную систему орошения: жидкость равномерно распределяется по каналам с помощью специальных «распределителей» — манифольдов. При нагреве чипа вода в каналах вскипает, превращаясь в пар, что резко увеличивает эффективность отвода тепла. Инженеры сравнили два типа распределителей — сужающиеся и прямые. Оказалось, что сужающиеся стабилизируют температуру поверхности чипа на 15% лучше за счёт более равномерного распределения потока, хотя общая эффективность охлаждения у обоих типов схожа.

Главное достижение — коэффициент полезного действия системы, достигший 105, что в 6 раз выше, чем у лучших существующих решений. Такой результат стал возможен благодаря оптимизации формы микроканалов и добавлению микроскопических столбиков на их входе, которые ускоряют образование пузырьков пара. Система выдерживает тепловую нагрузку до 1063 Вт на квадратный сантиметр.

Эксперименты подтвердили, что разработка потребляет минимальное количество энергии для прокачки жидкости — ключевой параметр для мобильных устройств и центров обработки данных. Например, в дата-центрах такие системы могли бы сократить энергозатраты на охлаждение на 40%, учитывая, что сейчас на это уходит до трети всего электричества.

Технология уже прошла тестирование в лабораторных условиях с использованием кремниевых чипов, изготовленных методом глубокого травления. Следующий шаг — адаптация для реальных устройств: от компактных установок до мощных серверов для искусственного интеллекта.