NASA выпустило меморандум, запрещающий использование технологий китайской компании DeepSeek, специализирующейся на искусственном интеллекте. Причиной запрета стали «растущие опасения в сфере национальной безопасности и конфиденциальности», сообщает CNBC.

DeepSeek, конкурент ChatGPT от OpenAI и Gemini от Google, в начале недели стремительно поднялся на вершину рейтинга App Store, что вызвало беспокойство международных регуляторов. Особое внимание привлекла политика конфиденциальности компании, позволяющая собирать пользовательские данные, включая IP-адреса, паттерны нажатия клавиш, историю чатов и поисковых запросов.

NASA стало последним федеральным органом, запретившим использование DeepSeek. Ранее аналогичные меры приняли ВМС США и Палата представителей Конгресса, также обеспокоенные методами сбора и использования данных пользователей китайской компанией.

«DeepSeek, его продукты и услуги не разрешены к использованию с данными и информацией NASA, а также на устройствах и в сетях, принадлежащих правительству», – говорится в меморандуме, подписанном главным специалистом NASA по искусственному интеллекту. Он также отметил, что серверы DeepSeek «работают за пределами Соединённых Штатов, что вызывает опасения в сфере национальной безопасности и конфиденциальности».

Анджела Чжан, профессор юридической школы Университета Южной Калифорнии и специалист по китайскому регулированию, прокомментировала ситуацию для NPR: «Проблемы безопасности данных всегда являются критическим вопросом при использовании чат-ботов на основе ИИ, и это не уникально для DeepSeek. Даже американские компании, такие как OpenAI, сталкиваются со значительными проверками и расследованиями в ЕС из-за потенциальных нарушений конфиденциальности данных».

Первая коммерческая космическая станция Haven-1 готовится к запуску в августе этого года. Компании SpaceX и Vast Space объединили усилия для поиска научных экспериментов, которые будут проводиться на борту станции. Они выпустили совместный запрос на предложения исследований, направленных на изучение влияния микрогравитации на человеческий организм и разработку автономных или управляемых экипажем научных нагрузок для миссий на низкой околоземной орбите.

Haven-1 будет запущена на ракете Falcon 9 компании SpaceX, а вскоре после этого корабль Crew Dragon доставит на станцию экипаж астронавтов. Эта станция станет первой коммерческой космической лабораторией на орбите, что особенно важно в свете приближающегося вывода из эксплуатации Международной космической станции к концу 2030 года.

Макс Хаот, генеральный директор Vast Space, подчеркнул важность партнёрства с научным сообществом для продолжения исследований, начатых на МКС. Он отметил, что эти эксперименты могут помочь в решении критических проблем здравоохранения и науки, связанных с космическими исследованиями, а также потенциально улучшить жизнь на Земле.

Haven-1 спроектирована как модульная станция с возможностью расширения в будущем. Компания Vast уже работает над следующим проектом – Haven-2, который планируется представить на конкурс NASA Commercial LEO Destination (CLD) в 2026 году. Однако Vast Space не единственная компания, стремящаяся создать коммерческую космическую станцию. Northrop Grumman, Axiom Space, Nanoracks и Sierra Space также разрабатывают свои проекты, рассчитывая на растущий спрос на орбитальные лаборатории.

Приём заявок на проведение исследований на борту Dragon и Haven-1 продлится до 15 марта. Хотя SpaceX и Vast не предоставляют прямого финансирования для исследовательских проектов, победившие заявки получат бесплатный доступ к орбитальной лаборатории, время экипажа для проведения экспериментов и информацию о конструкции оборудования и требованиях к его квалификации для космических полётов.

Учёные Делфтского технического университета в Нидерландах разработали 3D-печатную модель мозга, которая позволяет нейронам расти и формировать сети, подобно тому, как это происходит в реальном мозге. Эта разработка использует крошечные наностолбики для имитации мягкой нервной ткани и волокон внеклеточного матрикса мозга.

Традиционные чашки Петри, используемые для выращивания клеток, плоские и жёсткие, что не соответствует мягкой, волокнистой среде мозга. Команда создала массивы наностолбиков с помощью двухфотонной полимеризации – метода 3D-печати с наноточностью. Эти столбики, каждый из которых в тысячу раз тоньше человеческого волоса, расположены как крошечные леса на поверхности.

Изменяя ширину и высоту столбиков, исследователи настроили их эффективный модуль сдвига, механическое свойство, которое ощущают клетки при перемещении по поверхности микро- или наноструктур. «Это обманывает нейроны, заставляя их "думать", что они находятся в мягкой, похожей на мозг среде, хотя сам материал наностолбиков жёсткий», – объясняет руководитель исследования доцент Анджело Аккардо.

Для проверки модели учёные вырастили три различных типа нейронных клеток на наностолбиках. В отличие от традиционных плоских чашек Петри, где нейроны росли в случайных направлениях, на 3D-печатных массивах наностолбиков все три типа клеток росли более организованно, формируя сети под определёнными углами.

Исследование также выявило новые данные о конусах роста нейронов – структурах, направляющих растущие нейроны при поиске новых соединений. На наностолбиках конусы роста направляли длинные отростки во всех направлениях, что больше напоминает процессы в реальном мозге.

Георг Фламуракис, первый автор исследования, отмечает, что созданная среда способствовала созреванию нейронов. Нейронные клетки-предшественники, выращенные на столбиках, показали более высокий уровень маркера зрелых нейронов по сравнению с клетками на плоских поверхностях.

Разработанная модель может предложить новые возможности для изучения различий между здоровыми нейронными сетями и сетями, связанными с неврологическими расстройствами, такими как болезнь Альцгеймера, Паркинсона и расстройства аутистического спектра.

Учёные Калифорнийского технологического института разработали платформу для тестирования сверхтонких мембран, которые могут быть использованы для создания «световых парусов» — устройств для межзвёздных путешествий. Исследователи создали миниатюрный «световой парус», закреплённый по углам внутри большей мембраны, и разработали метод измерения силы, с которой лазеры воздействуют на парус.

Команда учёных использовала электронно-лучевую литографию для создания мембраны из нитрида кремния толщиной всего 50 нанометров. Эта мембрана, напоминающая микроскопический батут размером 40 на 40 микрон, подвешена на кремниевых пружинах по углам.

Исследователи облучали мембрану аргоновым лазером видимого диапазона и измеряли радиационное давление, воздействующее на миниатюрный световой парус, путём регистрации колебаний полотна. Для точного измерения движения, вызванного оптическими силами, команда разработала интерферометр, интегрированный в микроскоп и помещённый в вакуумную камеру.

Учёные смогли измерить движения паруса с точностью до пикометров (триллионных долей метра), а также его механическую жёсткость. Они также провели эксперименты с наклонным лазерным лучом, имитируя ситуацию, когда парус в космосе не перпендикулярен источнику лазера.

Эта работа является важным шагом на пути к созданию «световых парусов» для межзвёздных путешествий в рамках инициативы Breakthrough Starshot, запущенной Стивеном Хокингом и Юрием Мильнером в 2016 году. Цель проекта — использовать лазеры для разгона миниатюрных космических зондов, прикреплённых к «световым парусам», до сверхвысоких скоростей для достижения ближайшей к нам звёздной системы Альфа Центавра.

Учёные из коллаборации SENSEI опубликовали результаты первого поиска тёмной материи с массой ниже 1 ГэВ на детекторе в подземной лаборатории SNOLAB в Канаде. Эксперимент, проводившийся в течение 7 месяцев с 2022 по 2023 год, использовал ультрачувствительные кремниевые детекторы Skipper CCD для регистрации взаимодействий частиц тёмной материи с электронами.

Детектор SENSEI (Sub-Electron Noise Skipper-CCD experimental instrument) расположен в исследовательском комплексе SNOLAB на глубине более 2 км под землёй в Садбери (Канада). Это местоположение было выбрано для минимизации фонового космического излучения, которое может быть ошибочно воспринято как сигналы тёмной материи.

Ключевой особенностью эксперимента является использование детекторов Skipper CCD, способных точно измерять количество электронов в каждом из миллионов пикселей устройства. Это позволяет регистрировать даже слабые взаимодействия частиц тёмной материи с электронами в кремнии, высвобождающие всего 1-10 электронов.

«Основной целью нашей работы был поиск кандидатов в частицы тёмной материи с массой ниже протона, которые мы называем "суб-ГэВной тёмной материей", поскольку масса протона составляет около 1 ГэВ», – пояснил Рувен Эссиг, соавтор исследования.

Результаты эксперимента позволили установить новые ограничения на взаимодействие «суб-ГэВной тёмной материи». Учёные измерили количество событий, зарегистрированных детектором, содержащих один или несколько электронов, что позволило установить пределы на свойства частиц тёмной материи, которые могли бы создавать эти события.

Коллаборация SENSEI планирует дальнейшее повышение чувствительности детектора путём увеличения количества используемых датчиков Skipper CCD и улучшения понимания фоновых событий. «Мы уверены, что можем ещё больше снизить фоновые шумы, а также планируем увеличить количество работающих детекторов. И то, и другое повысит чувствительность нашего детектора к тёмной материи», – отметила Ана Ботти, соавтор исследования.

Работа коллаборации SENSEI продвигает поиски тёмной материи, и способствует развитию новых технологий, которые находят применение в астрономии и квантовой визуализации. Учёные продолжают совершенствовать методы работы с высокочувствительными сенсорами, стремясь максимизировать их потенциал для обнаружения сигналов, связанных с тёмной материей.

Международная группа астрономов обнаружила 19 пульсационных мод в сверхмассивном белом карлике WD J0135+5722, используя Большой канарский телескоп (GTC) и Обсерваторию Апачи-Пойнт (APO). Это открытие делает WD J0135+5722 самым богатым пульсирующим сверхмассивным белым карликом из известных на сегодняшний день.

Белые карлики представляют собой звёздные ядра, оставшиеся после того, как звезда исчерпала своё ядерное топливо. Из-за высокой гравитации их атмосферы обычно состоят из чистого водорода или чистого гелия. Однако небольшая часть белых карликов показывает следы более тяжёлых элементов.

В пульсирующих белых карликах светимость меняется из-за нерадиальных гравитационных волновых пульсаций внутри этих объектов. Один из подтипов пульсирующих белых карликов известен как DAV или звёзды ZZ Кита — это белые карлики, имеющие в своих спектрах только линии поглощения водорода.

WD J0135+5722 находится на расстоянии около 165,5 световых лет от Земли и имеет массу около 1,11 солнечных масс при эффективной температуре 12 415 К. Предыдущие исследования классифицировали его как потенциальный пульсирующий сверхмассивный белый карлик.

Группа астрономов под руководством Франсиско К. Де Херонимо из Национального университета Ла-Платы в Буэнос-Айресе выбрала WD J0135+5722 в качестве одной из целей для поиска пульсаций. Наблюдения выявили 19 различных периодов пульсаций WD J0135+5722, от примерно 137 до 1 345 секунд, что типично для звёзд ZZ Кита.

Учёные отметили, что это открытие делает WD J0135+5722 шестым пульсирующим сверхмассивным белым карликом и самым богатым с точки зрения количества обнаруженных частот, превосходя белый карлик BPM 37093 с 8 идентифицированными модами пульсаций.

Для исследования периодичности в кривых блеска WD J0135+572 астрономы вычислили преобразования Фурье (FT) каждой кривой блеска. Этот анализ позволил не только определить частоты пульсационных мод, но и их соответствующие амплитуды, фазы и погрешности.

В ходе исследования также была оценена масса WD J0135+5722 с использованием различных методов. Было установлено, что масса белого карлика составляет примерно 1,12 солнечных масс, если его ядро состоит из кислорода и неона, или 1,135 солнечных масс, если звезда имеет углеродно-кислородное ядро.

Подводя итоги, авторы исследования подчеркнули важность своего открытия. «Это открытие имеет большое значение для будущих исследований, поскольку оно проливает свет на заключительные стадии эволюции массивных звёзд и продуктов слияния, потенциально служащих предшественниками сверхновых», — заключили учёные.

В апреле 2024 года космический рентгеновский телескоп «Эйнштейн», разработанный Китайской академией наук в сотрудничестве с Европейским космическим агентством и Институтом внеземной физики Макса Планка, зафиксировал необычное космическое событие, получившее обозначение EP240408A. Международная команда астрономов провела тщательное исследование этого явления с использованием целого ряда наземных и космических телескопов.

Результаты исследования показали, что характеристики данного взрыва не соответствуют типичным гамма-всплескам. Учёные предполагают, что это может быть редкий новый класс мощных космических взрывов – направленное приливное разрушение, происходящее, когда сверхмассивная чёрная дыра разрывает звезду.

Однако исследователей озадачило отсутствие радиоизлучения от предполагаемого джета. Соавтор исследования Брендан О'Коннор из Университета Карнеги-Меллона отметил, что EP240408A соответствует некоторым критериям различных феноменов, но не подходит полностью ни под одну известную категорию. Особенно трудно было объяснить короткую продолжительность и высокую яркость взрыва в рамках существующих теорий. Это и привело учёных к мысли, что они могли наблюдать новое явление.

Исследователи выразили энтузиазм по поводу будущих открытий с помощью телескопа «Эйнштейн», отметив, что это только начало исследований новых космических феноменов. Астрономы с нетерпением ожидают возможности обнаружения новых необычных явлений из самых дальних уголков космоса, что может привести к открытиям в области астрофизики и космологии.

Возможно, китайская языковая модель DeepSeek, запуск которой обвалил фондовый рынок США и привёл к падению капитализации Nvidia на невероятные 600 млрд долларов, на самом деле обошлась китайской компании не в разы, а на порядки дороже, чем сообщалось. 

В отчете говорится, что DeepSeek имеет около 10 000 графических процессоров Nvidia H800, предназначенных для китайского рынка, и 10 000 более дорогих чипов H100. Более того, компания инвестировала в ускорители H20, и у них есть пул ресурсов, которые DeepSeek и китайский хедж-фонд High-Flyer совместно используют для торговли, вывода, обучения и исследований. Суммарно всё это уже тянет примерно на 1,6 млрд долларов, и это только капитальные вложения. Эксплуатационные расходы, по слухам, составляют около 944 млн долларов. Эти цифры примерно в четыреста раз выше, чем изначально предполагали рынки. 

Судя по всему, те самые 5-6 млн долларов — это определенная часть расходов на обучение, вероятно, связанных с запуском окончательной модели. 

Таким образом, если расчёты источника верны, никакого чуда не произошло и DeepSeek не смогла изменить правила рынка, когда большие языковые модели требуют гигантского количества денежных средств.  

Учёные Калифорнийского университета в Риверсайде разработали новый метод машинного обучения для анализа данных гравитационно-волновой обсерватории LIGO. Исследователи представили свою работу на недавнем семинаре IEEE по большим данным, продемонстрировав новый подход к поиску закономерностей во вспомогательных каналах данных Лазерно-интерферометрической гравитационно-волновой обсерватории (LIGO).

LIGO – это уникальный научный комплекс, предназначенный для обнаружения гравитационных волн – кратковременных возмущений в ткани пространства-времени, возникающих при ускорении массивных тел. Обсерватория первой зафиксировала такие волны от слияния чёрных дыр, подтвердив ключевую часть теории относительности Эйнштейна.

Комплекс LIGO состоит из двух широко разнесённых 4-километровых интерферометров, расположенных в Хэнфорде (штат Вашингтон) и Ливингстоне (штат Луизиана). Они работают совместно для обнаружения гравитационных волн с помощью мощных лазерных лучей. Открытия, сделанные этими детекторами, предлагают новый способ наблюдения за Вселенной и позволяют ответить на вопросы о природе чёрных дыр, космологии и самых плотных состояниях материи во Вселенной.

Каждый из двух детекторов LIGO регистрирует тысячи потоков данных, или каналов, которые составляют выходные данные датчиков, расположенных на местах расположения детекторов. Новый подход машинного обучения, разработанный учёными из Калифорнийского университета в Риверсайде в тесном сотрудничестве с заинтересованными сторонами LIGO, самостоятельно выявляет закономерности в данных.

«Мы обнаружили, что он очень хорошо восстанавливает «состояния», известные операторам на площадках детекторов LIGO, без какого-либо вмешательства человека», – сказал Джонатан Ричардсон, доцент кафедры физики и астрономии, возглавляющий группу LIGO в Калифорнийском университете в Риверсайде.

Ричардсон пояснил, что детекторы LIGO чрезвычайно чувствительны к любому типу внешних помех. Движение грунта и любой тип вибрационного движения – от ветра до океанских волн, ударяющих о побережье Гренландии или Тихого океана – могут повлиять на чувствительность эксперимента и качество данных, что приводит к «сбоям» или периодам повышенных шумовых всплесков.

Инструмент, разработанный командой, может идентифицировать различные экологические состояния, такие как землетрясения и антропогенный шум, по ряду тщательно отобранных каналов зондирования. Это открывает возможность для задействования мощного инструмента, который можно использовать для локализации шумовых связей и непосредственного руководства будущими улучшениями детекторов.

Исследователи также организовали выпуск очень большого набора данных, относящегося к анализу, представленному в исследовательской работе. Этот выпуск данных позволяет исследовательскому сообществу не только проверить результаты команды, но и разработать новые алгоритмы, направленные на выявление закономерностей в данных.

«Мы обнаружили связь между внешним шумом и наличием определённых типов сбоев, которые ухудшают качество данных. Это открытие потенциально может помочь устранить или предотвратить возникновение такого шума», – сказал Вагелис Папалексакис, доцент кафедры компьютерных наук и инженерии.

Команда надеется, что их инструмент сможет пролить свет на физические пути связи шума, которые позволят внести действенные изменения в детекторы LIGO. Долгосрочная цель состоит в том, чтобы этот инструмент использовался для обнаружения новых ассоциаций и новых форм экологических состояний, связанных с неизвестными шумовыми проблемами в интерферометрах.

Российские и американские учёные объединили усилия для разработки проекта по исследованию атмосферы Венеры. Проект под названием «Исследование Венеры с помощью электролиза» (EVE) получил грант от Института перспективных концепций NASA (NIAC). Руководителем проекта выступает доктор Майкл Хехт, главный исследователь системы MOXIE и профессор Массачусетского технологического института.

Основная идея проекта заключается в использовании технологии твердооксидного электролиза (SOE) для создания плавучих газов и электроэнергии непосредственно из атмосферы Венеры. Эта технология уже была успешно испытана на Марсе в рамках эксперимента MOXIE, где из углекислого газа удалось получить кислород.

Применение данной технологии на Венере позволит решить две ключевые проблемы, с которыми сталкиваются современные проекты по исследованию планеты с помощью воздушных шаров. Во-первых, это утечка плавучего газа, ограничивающая продолжительность миссии. Во-вторых, необходимость в больших запасах батарей для работы электроники во время 50-часового ночного цикла Венеры.

Система SOE будет расщеплять углекислый газ, которым богата атмосфера Венеры, на угарный газ и кислород. Оба эти газа легче углекислого газа, что обеспечит постоянную плавучесть аппарата. Более того, часть полученных газов можно будет использовать для генерации электроэнергии в ночное время, что устранит необходимость в тяжёлых батареях.

Проект EVE имеет ряд преимуществ по сравнению с марсианской миссией MOXIE. Из-за плотной атмосферы Венеры система будет нуждаться лишь в вентиляторе вместо миниатюрного компрессорного насоса. Кроме того, близость Венеры к Солнцу обеспечит обильное солнечное питание в дневное время.

Однако проект сталкивается и с определёнными трудностями. В атмосфере Венеры присутствует серная кислота, что потребует защитного покрытия для компонентов системы. Также необходимо будет достичь 75% эффективности преобразования CO2 в кислород и угарный газ, чтобы избежать засорения инструмента чистым углеродом.

Учёные рассматривают возможность применения подобной технологии и на других планетах и спутниках с плотной атмосферой, например, на Титане.