Первые радиотелескопы появились почти 100 лет назад. Сегодня с их помощью учёные изучают черные дыры, квазары и самые отдаленные уголки Вселенной. Кто впервые придумал использовать радиоволны для изучения космоса? Почему размер радиотелескопа имеет большое значение, и как удалось увеличить антенну до размеров Земли?...
В 2010 году Андрей Гейм и Константин Новоселов получили Нобелевскую премию за создание графена — углеродного материала толщиной в атом. Затем графен свернули в трубку и все стало еще интересней — материал менял свойства в зависимости от "изгиба" трубы. Почему именно углерод позволяет получать нанотрубки, и станут ли они "панацеей" нашего века...
Какой орган вашего тела самый жирный? Несмотря на образ жизни и наследственность, это мозг. Больше половины его веса — это липиды, жиры, если упрощать. Зачем мозгу столько жира, какие функции он выполняет, и может ли изменение липидного состава стать причиной болезни? Появятся ли "уколы жира в голову", и как связаны липиды и шизофрения...
Почему нет ни одного эксперимента, опровергающего теорию Эйнштейна, и за что его считают счастливейшим из людей. Когда появляются "частицы-призраки", что такое энтропия, и почему в черной дыре исчезает информация. В чем слабость теории струн, был ли Эйнштейн плохим математиком, и почему даже перемещение объекта во времени не разрушит его теорию...
За внешней идиллией жизни муравьев скрывается жестокая конкуренция: за доступ к ресурсу может начаться масштабная война, иногда до полного истребления семьи соседа. Как муравьи "собирают войско", почему на поле боя распространен каннибализм? Какую роль в начале конфликта играют опытные, авторитетные муравьи, и можно ли избежать войны?...
Эйнштейн предсказал существование гравитационных волн больше века назад, почему впервые зафиксировать это явление удалось лишь почти сто лет спустя. Как гравитационные волны помогут изучать Вселенную, и каким образом они искажают пространство и (или) время. Что не так с количеством черных дыр, и как работает гравитационная память?...
Даже если вы не энтомолог (ученый, изучающий насекомых), то наверняка слышали о муравьях "рабочих" и "солдатах". Внешне они могут сильно отличаться друг от друга, оставаясь при этом муравьями одного вида — как такое возможно? Какова структура муравьиной семьи, и как они размножаются? Что такое муравьиные касты, и почему крылья есть не у всех?...
Несмотря на все преимущества УЗИ перед другими способами диагностики, результат этого метода во многом зависит от опыта врача. Контрастные агенты могут кардинально увеличить эффективность ультразвуковых исследований. Что такое микропузырьки, и какие свойства позволят использовать их не только для диагностики, но и терапии?...
Авария — это всегда неожиданность. Или нет? Современное оборудование, как правило, снабжено датчиками, которые следят за его исправностью, но можно ли предсказать поломку? Что если сравнивать данные с реального объекта и его цифрового двойника, а прогноз поручить нейросети? Опытом создания такого решения поделился основатель компании CyberPhysics...
Поиск новых материалов классическими методами — трудоемкая задача. Нейросети могут решить ее намного быстрее. Как создать математическую модель, способную предсказать свойства нового материала, и наоборот — научить по нужным свойствам предлагать молекулу. Какие ошибки совершает ИИ, и почему хорошая нейросеть не всегда предлагает "хорошую" молекулу?...
Количество разных вариантов молекул (частиц из 2 и более атомов) стремится к бесконечности. Как в этом множестве найти наиболее удачную для создания нового лекарства или материала? Это одна из задач квантовой химии. Что это за область науки, зачем решать уравнение Шредингера, почему это очень сложная задача и как ее помогает решить ИИ...
Сегодня в периодической таблице Менделеева 118 элементов, пять из них открыто в XXI веке, и уже предсказано появление новых. В чем сложность синтеза сверхтяжелых элементов, и благодаря каким законам они существуют. Что такое "остров стабильности", и почему открытие новых элементов за его границами может прекратиться на долгие годы?...