Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Регистрируясь, я даю согласие на обработку данных и условия почтовых рассылок.
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр Рыбный дождь — это настоящий симулятор рыбной ловли, позволяющий забросить удочку в настоящие водоёмы со всего мира и поймать ту рыбу, которая там водится.

Рыбный дождь

Спорт, Симуляторы, Рыбалка

Играть

Топ прошлой недели

  • cristall75 cristall75 6 постов
  • 1506DyDyKa 1506DyDyKa 2 поста
  • Animalrescueed Animalrescueed 35 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая «Подписаться», я даю согласие на обработку данных и условия почтовых рассылок.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Маркет Промокоды Пятерочка Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Промокоды Яндекс Еда Постила Футбол сегодня
0 просмотренных постов скрыто
obmanu.net
obmanu.net
Антимошенник

Мошенничество на испытании препарата от рака⁠⁠

37 минут назад

В Санкт-Петербурге вынесен приговор троим фигурантам дела о хищении средств выделенных на испытание противоонкологического препарата.

Фигурант, профессор университета ИТМО Владимир Виноградов

Фигурант, профессор университета ИТМО Владимир Виноградов

Для проведения испытаний противоонкологического препарата, разработчиком были привлечены организации из Санкт-Петербурга: ООО «Фармакоген» и ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет ИТМО» которые должны были оценить эффективность и безопасность препарата испытав его на животных.
Однако, по какой то причине, ООО «Фармакоген» не стали проводить испытаний на своей площадке, а заключили в апреле 2021 года договор с ФГБОУ «Ивановская государственная сельскохозяйственная академия имени Д.К. Беляева» на проведение исследований по эффективности препарата на 52 подопытных крысах, при этом, у ФГБОУ «Ивановская государственная сельскохозяйственная академия имени Д.К. Беляева» даже не было отдельного помещения для содержания подопытных животных (вивария), что делало невозможным выполнение договора, стоимостью 50 000 руб.

Выяснилось, что сотрудница организации-заказчика договорилась только о передержке крыс, а также оплачивала уход и уборку за ними на протяжении 5 месяцев одной из уборщиц, после чего увезла крыс обратно в Санкт-Петербург

После чего исполнители подготовили подложную научную документацию, на основании которой, без проведенных испытаний сделали и направили в адрес заказчика вывод о неэффективности представленного препарата, получив за "выполненную работу" от заказчика 20 000 000 руб.

Разработчик, видимо знатно прифигев, провел испытания препарата (обратившись к более ответственным партнерам) и получил прямо противоположные результаты от тех, что предоставили ООО «Фармакоген» и ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет ИТМО», что видимо и стало поводом для возбуждения уголовного дела.

Кроме того, генеральный директор ООО «Фармакоген» Михаил Захаров "изучил" еще за 9 800 000 руб.

безопасность поглощения лекарств организмом, их биотрансформации, распределением лекарств и их метаболитов в тканях и выведение лекарств и их метаболитов из организма в течение определенного периода времени.

Итого в деле оказалось 4 фигуранта, трое из них в России, четвертый смылся, проживает за границей и объявлен в международный розыск.

Фигуранты вину признали, денежку частично вернули, за них как за ученых с мировым именем (речь шла о Виноградове) вступились коллеги и даже представитель потерпевшего, в связи с этими обстоятельствами, самый гуманный вынес решение:

  • Захарову - 5.5 лет лишения свободы условно с испытательным сроком 5 лет.

  • Виноградову - 4 года лишения свободы условно с испытательным сроком 5 лет.

  • Криштопу - 4 года лишения свободы условно с испытательным сроком 5 лет.

А вот интересно, как было дело? Подельники заключили договор, будучи уверенными, что препарат не работает, просто не стали париться и тратить время и деньги? Или что двигало людьми в тот момент?

Показать полностью 3
Негатив Прокуратура Аферист Мошенничество Развод на деньги Ученые Лекарство от рака Испытание Откат Суд Приговор Санкт-Петербург Длиннопост
8
PNIPU
PNIPU

Ученые ПНИПУ довели пользу комбучи до максимума: антиоксидантная активность нового напитка достигла 81%⁠⁠

49 минут назад

Современная жизнь, полная стрессов, плохой экологии и неидеального питания, ведет к образованию в организме свободных радикалов. В результате эти молекулы повреждают клетки и ДНК, вызывая окислительный стресс — ключевую причину старения, ослабления иммунитета и развития болезней. Для борьбы с ними нужны антиоксиданты, которые организм сам вырабатывает лишь частично. Поэтому основной их источник — пища: ягоды, орехи, зелень, специи и чай. Среди таких продуктов особое место занимают ферментированные напитки, например, комбуча, так как благодаря брожению она обогащается органическими кислотами, витаминами и другими полезными веществами. Именно поэтому поиск новых и доступных источников антиоксидантов сегодня — одна из важнейших задач пищевой науки и биотехнологии. Ученые Пермского Политеха создали функциональный напиток на основе чайного гриба, усиленный фитокомпозицией из лопуха. Продукт демонстрирует рекордную антиоксидантную активность — 81%, предлагая новый эффективный способ защиты клеток от окислительного стресса.

Статья опубликована в журнале «Вестник пермского национального политехнического университета. Химическая технология и биотехнология», 2025 г. 

Современный образ жизни с его бешеным ритмом, хронический стресс, загрязнение воздуха и не всегда идеальное питание — все это приводит к образованию в нашем организме избытка так называемых свободных радикалов, которые атакуют и повреждают здоровые клетки, их мембраны, белки и даже ДНК. Этот непрерывный процесс разрушения на молекулярном уровне носит название окислительного стресса. Его считают одной из ключевых причин, ускоряющих старение организма, ослабляющих иммунную защиту и способствующих развитию хронических заболеваний.

Для нейтрализации свободных радикалов организму необходимы антиоксиданты (природные соединения, нейтрализующие окислители), которые действуют как «щит», останавливая цепную реакцию окислительного повреждения. Поскольку организм вырабатывает их лишь частично, ключевую роль играет рацион. Регулярное употребление продуктов, богатых этими веществами — ягод, орехов, зеленых овощей, специй и некоторых видов чая — укрепляет здоровье, повышает устойчивость к болезням и способствует активному долголетию. Особый интерес представляют ферментированные напитки, такие как комбуча. Этот настой на основе чайного гриба ценится не только за свой вкус, но и за комплекс полезных органических кислот, витаминов и других биоактивных соединений, которые образуются в процессе симбиотического брожения.

Понимание этой взаимосвязи делает поиск новых, эффективных и доступных источников антиоксидантов одной из самых актуальных задач современной пищевой науки и биотехнологии.

Ученые ПНИПУ долгое время исследуют потенциал чайного гриба как основы для функциональных продуктов. Ранее, установив его способность поддерживать метаболизм глюкозы и здоровье печени, они создали на его основе напиток для людей с диабетом. Теперь, сосредоточившись на антиоксидантных свойствах, специалисты разработали новую версию состава, обогащенную ферментированной биомассой лопуха. Такой подход позволил добиться рекордного защитного эффекта для клеток.

Лопух веками используется в народной и официальной медицине благодаря своим уникальным свойствам. Оно известно как мощное противовоспалительное, желчегонное и очищающее средство. Его активные соединения способствуют детоксикации организма (процессу выведения и нейтрализации вредных компонентов), стимулируют обмен веществ и сами по себе обладают выраженной антиоксидантной активностью.

Его применение традиционно связано с комплексной поддержкой организма: он используется при кожных воспалениях (экзема, фурункулез), нарушениях пищеварения и обмена веществ, а также в качестве вспомогательного средства для очищения крови и лимфы. В отличие от таблеток, лопух воздействует мягко и комплексно, поддерживая естественные процессы детоксикации и метаболизма, не вызывая резких побочных эффектов, характерных для синтетических препаратов.

Чтобы максимально раскрыть этот потенциал, сырье предварительно ферментировали, обработав специальными полезными микроорганизмами. Этот процесс, подобный естественному брожению, расщепляет грубые растительные волокна, высвобождая и многократно усиливая биодоступность всех ценных веществ лопуха.

Для сравнительной оценки эффективности такого подхода ученые приготовили три варианта напитка. Первый, классический, служил контролем и был приготовлен на сладком черном чае. Два других стали экспериментальными: в них использовали ферментированную биомассу лопуха, но в разной концентрации — 0,2% и 0,4%.

Выбор именно этих концентраций не случаен. Во-первых, ученым нужно было проверить, даст ли даже небольшая добавка (0,2%) положительный эффект. Во-вторых, важно было понять, как этот эффект усилится при удвоении дозы. Более высокая концентрация могла бы нарушить процесс брожения и испортить вкус напитка.

Во все три емкости поместили одинаковые порции чайного гриба и поставили культивироваться на две недели при комнатной температуре 23—25°C. Ключевыми параметрами контроля стали антиоксидантная активность и кислотность (уровень pH).

— Первый показатель отражает способность напитка нейтрализовать вредные окислительные процессы в организме, которые повреждают клетки. Чем он выше, тем больше потенциальная польза для здоровья. Второй параметр, pH, критически важен для вкуса и безопасности: он определяет, будет ли напиток приятно-кисловатым или неприятно-резким, и насколько он будет щадящим для желудка, — рассказала Лариса Волкова, профессор кафедры «Охрана окружающей среды» ПНИПУ, доктор медицинских наук.

Ученые регулярно отслеживали оба показателя, чтобы зафиксировать момент, когда польза достигнет максимума, а вкус и безопасность будут находиться в идеальном балансе. Антиоксидантную активность определяли спектрофотометрическим методом (анализ, основанный на измерении поглощения света раствором). Для этого измеряли оптическую плотность раствора через 30 секунд после начала реакции и далее в течение 10 минут при длине волны 347 нм (именно такой свет лучше всего «видит» химическую реакцию окисления, что делает измерения максимально точными), фиксируя, насколько экстракт напитка замедляет окисление адреналина. Параллельно контролировали кислотность (pH) с помощью pH-метра, отслеживая ее динамику от исходных слабокислых значений (5,7–6,2) до уровня, оптимального для вкуса и безопасности готового продукта.

— Напитки на основе лопуха значительно превзошли классическую комбучу по своему антиоксидантному потенциалу. Максимальное содержание полезных веществ в них было достигнуто на седьмой день брожения. Наибольшую эффективность показал образец с концентрацией растительной биомассы — 0,4%. Его антиоксидантная активность достигла 81%. Для сравнения, традиционный вариант на черном чае в тот же период показал результат всего 38%, — поделилась Лариса Волкова.

Следовательно, замена субстрата позволила более чем вдвое увеличить пользу конечного продукта при сохранении безопасного и сбалансированного уровня кислотности. Высокая антиоксидантная активность означает, что ферментированный настой обладает доказанным защитным действием на клеточном уровне. Он способен нейтрализовать вредные свободные радикалы, которые повреждают клетки, ускоряют старение и ослабляют иммунитет.

Таким образом, регулярное употребление этого настоя может стать элементом профилактического питания, снижая риски, связанные с окислительным стрессом, и поддерживая общее здоровье организма.

Показать полностью
Исследования Ученые Чайный гриб Наука Текст Длиннопост
2
3
PNIPU
PNIPU

Ученые Пермского Политеха разработали уникальную модель для предсказания «старения» углеродных имплантатов тазобедренного сустава⁠⁠

2 часа назад

С каждым годом количество операций по эндопротезированию неуклонно растет. Металлические имплантаты, будучи слишком жесткими, со временем разрушают кость пациента, приводя к повторным операциям. Однако более перспективные протезы из углеродного композита накапливают при нагрузке микротрещины. Существующие методы расчета не дают врачам узнать, как это скажется на прочности всей детали, что делает неэффективным широкое внедрение таких материалов в медицину. Ученые Пермского Политеха разработали первую в мире двухуровневую компьютерную модель, способную предсказать, как микроскопические повреждения внутри угле-углеродного композита влияют на его прочность и долговечность в условиях реальной эксплуатации.

Статья опубликована в научном журнале «Известия Юго-Западного государственного университета».

Во всём мире миллионы людей живут с искусственными суставами — высокотехнологичными устройствами, которые заменяют повреждённые места, возвращая человеку способность двигаться без боли. Золотым стандартом в лечении травм сустава является его полная замена на эндопротез — сложную конструкцию, имитирующую естественную анатомию и функции. По данным на 2024 год, объём мирового рынка таких операций оценивался в 7,9 млрд долларов. Ожидается, что к 2034 году этот показатель достигнет 11,4 млрд.

Традиционные металлические имплантаты, хотя и применяются почти повсеместно, имеют фундаментальный недостаток: их жёсткость значительно превышает жёсткость натуральной кости. Это приводит к «экранированию напряжений» – кость, не получая привычной нагрузки, начинает рассасываться, а протез расшатывается. Кроме того, ионы металлов могут накапливаться в тканях, вызывая аллергии и воспаления. Все это сокращает срок службы имплантата до 10-15 лет, обрекая пациентов, особенно молодых, на повторные операции.

Альтернативой в медицине сейчас выступают угле-углеродные композиционные материалы (УУКМ). Их главное преимущество в том, что благодаря идеальному совпадению жесткости с костью, они не приводят к ее ослаблению и рассасыванию под нагрузкой. Этот материал не вызывает аллергии и коррозии, а также рентгенопрозрачен, что не мешает проведению МРТ и КТ-диагностики после операции.

Однако такие протезы имеют сложную, неоднородную структуру и состоят из хаотично расположенных микроскопических кристаллов искусственного углерода. При нагрузке, даже незначительной (например, при случайном спотыкании), эти частицы могут повреждаться, что меняет свойства материала в целом.

Существующие методы расчета прочности имплантатов часто строятся на допущении, что у них однородная и идеальная структура. Такой подход дает лишь примерную оценку того, как конструкция будет вести себя под нагрузкой. Однако для сложных материалов, как угле-углеродные композиты, это допущение становится критической ошибкой. Их прочность в долгосрочной перспективе зависит именно от микроскопических процессов внутри материала: от того, как зарождаются и развиваются мельчайшие дефекты между отдельными кристаллами.

Ученые Пермского Политеха создали вычислительную модель, которая позволяет точно оценить, сколько нагрузки сможет выдержать и как долго прослужит искусственный сустав из углеродного композита.

В основе разработки лежит двухуровневый подход, который анализирует имплантат одновременно на уровне микроструктуры материала и на уровне целой конструкции. Это позволяет увидеть, как невидимые повреждения влияют на прочность всей детали.

Для первого, микроскопического уровня, ученые разработали программный алгоритм, который рассчитывает, как деформируется каждый кристаллик в составе углеродного композита. На практике он делает несколько ключевых вещей. Во-первых, считает риски для каждой частицы материала, проверяя четыре «критерия» — условия, при которых они могут сломаться, например, от слишком сильного растяжения или сдвига. Во-вторых, он оценивает масштаб повреждений: определяет, какая доля кристалликов уже разрушена, какая — частично повреждена, а какая ещё цела.

Второй уровень моделирует всю бедренную часть эндопротеза как готовую деталь в окружении кости. Этот компонент выбран потому, что на него приходится основная механическая нагрузка при ходьбе, беге и любом движении тела. Он также подвержен самым сложным типам деформации, поэтому прогноз поведения именно бедренной части нужен для общей надежности протеза.

Для реализации макроскопического уровня ученые создали детальную 3D-модель в инженерном программном комплексе. В качестве основы они взяли анатомически корректную геометрию бедренной кости и эндопротеза. В эту модель эксперты добавили нагрузку (как при ходьбе), а программа рассчитала, как деформируется вся система и где возникают самые опасные напряжения.

— Вся работа происходит в виде циклического процесса, который имитирует постепенное накопление повреждений в имплантате. На каждом шаге программа рассчитывает, как деформировалась вся система, и эти данные передаются в микро-модель. Далее она анализирует, привели ли такие нагрузки к повреждению кристаллов внутри материала или нет. Если деформации обнаруживаются, программа «ухудшает» свойства композита именно в соответствующей зоне обнаружения дефектов. После этого новый расчет выполняется уже для слегка «подпорченного» имплантата. Такой цикл повторяется много раз, пока напряжение в модели не достигнет предела прочности, — прокомментировал Егор Разумовский, аспирант кафедры «Механика композиционных материалов и конструкций» ПНИПУ.

Практическим результатом работы является детальная картина постепенного разрушения имплантата. Моделирование выявило четыре области в бедренном компоненте, где произошло критическое накопление повреждений. Это означает, что протез теряет прочность не равномерно и не мгновенно, а через последовательное ослабление нескольких зон.

Чтобы показать этот процесс, программа построила специальный «ступенчатый» график. Он отразил процесс потери жесткости протеза: когда в одной из зон накопилось много микроповреждений, показатель резко упал. Таким образом модель указывает на псевдопластическое поведение углеродного композита. Это значит, что он не ломается резко, а терпит внутренние повреждения, перераспределяет нагрузку и продолжает функционировать, постепенно теряя жёсткость. Теперь инженеры смогут увидеть, в каких именно зонах и в какой последовательности накапливается усталость материала. Это позволит перейти к целенаправленному укреплению слабых мест и прогнозированию срока службы для разных пациентов.

Важно отметить, что проведенное исследование является уникальным в своей области. В мировой научной литературе отсутствуют прямые аналоги разработки, где так же глубоко и системно изучается накопление повреждений в эндопротезах с помощью моделирования. Поэтому основным способом проверки стало сопоставление прогнозов модели с реальными экспериментальными данными, полученными в рамках предыдущих исследований. Самым главным показателем эффективности стало совпадение картины разрушения. Модель предсказала участки, где несущая способность падает, и они точно совпали с реальными местами повреждений в испытанных изделиях. Это подтверждает, что предложенная модель, пусть и является упрощенной, верно отражает ключевые закономерности разрушения.

Главным преимуществом модели является также ее вычислительная мощность. Обычное моделирование микроструктуры настолько сложно для компьютера, что позволяет анализировать лишь несколько сотен или тысяч частиц. Разработанная программа работает с выборкой в миллионы элементов, что делает статистику микроразрушений более полной и достоверной.

— Итоговый характер деформирования, предсказанный расчетами — а именно последовательное накопление повреждений, — совпадает с поведением образцов углерод-углеродного композита при проводимых ранее испытаниях. Это показывает, что разработка корректно описывает физику процесса разрушения на всех масштабах — от микроскопических трещин до макроскопической потери жёсткости всей конструкции. В дальнейшем такой инструмент инженеры и медики смогут использовать для виртуального тестирования новых конструкций имплантатов, прогнозируя их срок службы и выявляя слабые места ещё на этапе проектирования, — отметил Вячеслав Шавшуков, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Механика композиционных материалов и конструкций» ПНИПУ.

Созданную модель можно использовать не только для оптимизации создания протезов, что значительно сократит время и стоимость разработки, а также для углубленной оценки безопасности и сертификации, основанной на понимании долговременного поведения композитов. Такой двухуровневый подход может послужить методической основой для анализа разрушения других перспективных материалов в экстремальных условиях, что в конечном итоге повышает безопасность пациентов и стандарты медицинских технологий.

Показать полностью
Ученые Наука Научпоп Медицина Импланты Текст Длиннопост
0
7
rusfbm
rusfbm

Природа 11-летних циклов солнечной активности. 12-летние циклы Ленского⁠⁠

11 часов назад

Обычно про Солнце говорят просто: «У него есть 11-летний цикл активности». Звучит красиво и аккуратно. Но если взять реальные данные наблюдений и честно их изобразить, картина оказывается намного сложнее — и куда интереснее.

Ниже разберём четыре графика, построенных на основе официального ряда Международного числа солнечных пятен (SILSO, версия 2.0). Посмотрим, как на самом деле распределяются длительности циклов, как они менялись с течением времени, есть ли связь между длиной и интенсивностью цикла и как именно измеряется «длительность цикла» на уровне исходного сигнала.

Все графики построены на одном и том же наборе данных: годовое среднее число солнечных пятен с середины XVIII века до наших дней.

График 1. Гистограмма длительностей циклов

https://disk.yandex.ru/i/woHwrT3q4Yvxrw

Что изображено

По горизонтальной оси отложена длительность циклов солнечной активности в годах. По вертикальной оси показано, сколько циклов попало в каждый интервал длительности. Каждый столбик обозначает количество циклов, длительность которых лежит в определённом диапазоне: 8–9 лет, 9–10 лет, 10–11 лет, 11–12 лет, 12–13 лет, 13–14 лет и так далее.

Длительность цикла определяется как промежуток между соседними минимумами ежегодного (и слегка сглаженного) числа солнечных пятен. Иными словами, мы берём год одного минимума, затем год следующего минимума, вычитаем первый год из второго и получаем длительность цикла в годах.

Как это интерпретировать

Циклы Солнца не привязаны к одной единственной цифре. На гистограмме ясно видно, что реальная длительность колеблется в широком диапазоне — примерно от 9 до 15 лет. Встречаются циклы длиной 9–10 лет, есть циклы 12–13 лет и даже длиннее. Никакого жёсткого 11-летнего метронома в природе не существует.

Максимум распределения смещён в сторону больших значений. Чаще всего циклы длятся примерно 11–12 лет, а не ровно 11. Пик гистограммы слегка сдвинут в сторону 11,5–12 лет.

Этот график подтверждает важный вывод: цифра 12 лет — это не произвольное округление, а тот диапазон, в котором концентрируется значительная доля реальных циклов на всём протяжении инструментальной эпохи наблюдений.

График 2. Эволюция длительностей циклов во времени

https://disk.yandex.ru/i/EF7s9azuzsy74w

Что изображено

По горизонтальной оси отложен календарный год, соответствующий середине каждого цикла. По вертикальной оси показана длительность этого цикла в годах. Каждая точка обозначает отдельный цикл, точки соединены линией в хронологическом порядке. На графике проведены две вспомогательные горизонтальные линии: пунктирная на уровне 11 лет и штриховая на уровне 12 лет.

Что видно

Длительности циклов постоянно варьируют от одного к другому. Линия движется вверх и вниз: иногда возникают серии относительно коротких циклов, иногда — серии более длинных. Солнце не функционирует как надёжный метроном, отсчитывающий один и тот же интервал.

Цифра 11 лет — это исторический условный обозначение, а не физический закон природы. Хотя некоторые точки действительно располагаются рядом с отметкой 11 лет, множество других находятся существенно выше или ниже этой линии. На фоне всего ряда наблюдений становится ясно, что «11 лет» — всего лишь грубое усреднение.

Около 12 лет видна естественная центр концентрации данных. Если рассмотреть весь временной диапазон, облако точек в среднем явно тяготеет к уровню примерно 12 лет, чем к строгому значению 11 лет. Это ещё один аргумент в пользу того, чтобы говорить не о жёстком «11-летнем цикле», а об эффективном 12-летнем ритме, вокруг которого Солнце реально колеблется.

Как можно выразить это в научном тексте: «На этом графике видно, как от цикла к циклу меняется их длительность. Попадаются циклы покороче, попадаются подлиннее, а "классических" 11 лет — лишь приблизительный ориентир. Если обозреть всю историю инструментальных наблюдений, то естественный центр тяжести распределения оказывается ближе к 12 годам. По этой причине в качестве эффективного такта разумнее использовать не жёсткий 11-летний период, а 12-летний шаг.»

График 3. Интенсивность (амплитуда) цикла в зависимости от его длительности

https://disk.yandex.ru/i/ViCXju9yF-mggA

Что изображено

По горизонтальной оси отложена длительность цикла в годах. По вертикальной оси — амплитуда цикла, то есть максимальное годовое значение числа солнечных пятен, достигнутое в пределах данного цикла. Каждая точка на графике соответствует одному циклу: она показывает, сколько лет он длился и насколько интенсивным был максимальный всплеск его активности.

Что показывает этот график

Циклы различаются одновременно и по продолжительности, и по мощности. Видно, что встречаются циклы короткие и слабые, короткие и очень сильные, длинные и слабые, длинные и мощные. Простой линейной зависимости типа «чем дольше длится цикл, тем сильнее его выброс» не наблюдается.

Сильные и слабые циклы встречаются при самых разных длительностях. Нет того, чтобы все самые мощные циклы обязательно приходились на 11 лет. Мощные всплески активности встречаются и в области 10–11 лет, и в области 12–13 лет. То же самое верно и для слабых циклов.

Этот график подтверждает целесообразность концепции «эффективного периода». На этом фоне 12-летний шаг удобно применять в качестве средней единицы отсчёта времени. Мы не привязываем мощность цикла к одной фиксированной длительности, а признаём реальное существование диапазона длин в 9–14 лет и описываем его через один эффективный период. Это особенно полезно при построении более крупных временных шкал — например, 72-летних блоков, каждый из которых представляет собой набор из шести условных 12-летних циклов.

График 4. Учебный «зум»: откуда берутся цифры длительности

https://disk.yandex.ru/i/6ebkf3XUOwPHBQ

Первые три графика показывают уже готовую статистику: набор значений длительностей, историю их изменения и связь с интенсивностью. Но естественный вопрос встаёт сам собой: «А как именно вы определяете длительность цикла? Откуда берутся все эти числа на гистограмме?»

Чтобы ответить, нужен учебный график с «увеличением» на несколько циклов подряд, где всё отчётливо видно прямо на исходном сигнале.

Что изображено

По горизонтальной оси отложены годы (например, 1900–1975). По вертикальной оси — сглаженное годовое число солнечных пятен. На графике показана плавная кривая солнечной активности за этот период. На ней вертикальными пунктирными линиями отмечены годы минимумов, возле каждой линии подписан год минимума. Между соседними минимумами нанесены двусторонние стрелки с подписью вида «10,4 года», «11,2 года» и т. д.

Иными словами, этот график выполняет следующие функции:

  • показывает «живой» сигнал — как растёт и падает активность на протяжении нескольких десятилетий;

  • явно отмечает точки, которые мы считаем границами циклов;

  • между этими границами показывает именно те числа, которые потом попадают на гистограмму длительностей.

Как читать этот график

Процедура простая и наглядная.

Находим минимум. Год, когда активность (после сглаживания) достигает локального минимума, — это одна «точка отсчёта».

Находим следующий минимум. Следующий такой минимум через несколько лет — это конец текущего цикла и одновременно начало следующего.

Вычитаем годы. Например, если минимум пришёлся примерно на 1901,5 года, а следующий — примерно на 1909,5 года, то длительность цикла равна примерно 1909,5 − 1901,5 = 8,0 года. Если следующий минимум окажется в районе 1928,5 года, то длительность следующего цикла составит примерно 1928,5 − 1909,5 = 19,0 года (это условный пример; реальные значения на графике подписаны с большей точностью).

Записываем это число в реестр длительностей. Именно эти значения потом попадают на гистограмму (График 1), на график эволюции длительностей во времени (График 2) и на график интенсивности против длительности (График 3).

Зачем нужен такой учебный «зум»

Этот увеличенный график важен для полной прозрачности методики. Он показывает, что:

  • длительность цикла — это не абстрактная модельная величина, а вполне конкретное расстояние между минимумами на реальном сигнале;

  • выбор минимумов виден визуально и может быть проверен;

  • все дальнейшие статистические построения опираются на одну простую и понятную процедуру.

Такой рисунок удобно помещать в качестве иллюстрации в приложение или в отдельный раздел статьи: он сразу рассеивает сомнения вроде «вы, наверное, что-то хитро подгоняете», поскольку вся логика измерения длительностей лежит буквально на поверхности и доступна для проверки.

Итоговая картина: что дают четыре графика вместе

Если рассмотреть все четыре изображения в совокупности, картина складывается следующая:

Учебный «зум» показывает, как из реального сигнала выделяются минимумы и измеряется расстояние между ними.

Гистограмма длительностей показывает, что эти расстояния варьируют в широком диапазоне и никакого «строгого» 11-летнего периода не существует.

График эволюции длительностей во времени показывает, как эти значения «гуляют» от цикла к циклу и намекает на более естественный центр концентрации около 12 лет.

График интенсивности против длительности показывает, что Солнце свободно варьирует как длину, так и мощность своих циклов; попытка привязать всё к единственной цифре 11 лет чрезмерно упрощает реальность.

На этом фоне идея эффективного 12-летнего такта выглядит вполне обоснованно. Солнце живёт в диапазоне примерно 9–14 лет, однако значительная часть циклов концентрируется в области около 12 лет. Такой шаг удобно брать в качестве базовой единицы, когда мы строим более крупные временные шкалы — например, 72-летние «блоки» из шести условных 12-летних циклов и затем сопоставляем их с климатической и исторической динамикой.

Циклы Ленского

https://disk.yandex.ru/i/15W2U7VC0DGvHA

Эта диаграмма представляет собой «общий вид» нашей схемы 12-летних циклов Ленского и 72-летних блоков, размещённых на фоне моды Глейсберга.

Что изображено

Горизонтальная ось

По горизонтальной оси отложены годы примерно от 1750 до 2050 года. Это условная временная шкала, в которую вписаны два примера 72-летних блоков.

Два 72-летних блока (полупрозрачные прямоугольники)

На диаграмме выделены две широкие цветовые полосы:

Блок 1 (нижний, примерно 1784–1856 гг.) с подписью «72-летний блок (минимум Дальтона)». Это пример 72-летнего интервала, который охватывает область пониженной солнечной активности, исторически известной как минимум Дальтона.

Блок 2 (верхний, примерно 1933–2005 гг.) с подписью «72-летний блок ("современный максимум")». Это пример 72-летнего интервала, соответствующего повышенной активности середины XX века, которую часто обозначают как «современный максимум» Солнца.

Внутри каждого блока — шесть циклов Ленского

Каждый прямоугольник разделён вертикальными линиями примерно на 6 равных отрезков. Это представляют собой:

  • 6 условных 12-летних циклов Ленского, содержащихся внутри каждого 72-летнего блока;

  • над каждым делением проставлены номера 1, 2, 3, 4, 5, 6, чтобы наглядно показать, что блок состоит из шести циклов.

Рядом помещена подпись: «циклы Ленского (≈12 лет)», что подчёркивает, что 72 года здесь понимаются как 6×12.

Гладкая кривая сверху — мода Глейсберга

Над прямоугольниками проходит плавная волнистая линия с подписью «концептуальная мода Глейсберга (~88 лет)». Это не отражение реальных наблюдений, а схематичный фон, который показывает:

  • восходящие и нисходящие фазы долгопериодической (~88 лет) модуляции солнечной активности;

  • как наши 72-летние блоки размещаются на этом фоне: один располагается ближе к минимуму, другой — ближе к максимуму.

Как читать эту диаграмму

72 года как «солнечное поколение»

Каждый прямоугольник представляет собой 72-летний блок, который:

  • состоит из шести 12-летних циклов Ленского;

  • может интерпретироваться как одно «солнечное поколение» в нашей системе.

Формально: 6 × 12 лет ≈ 72 года. Хотя реальные циклы Швабе варьируют по длительности, на агрегированном уровне такой масштаб оказывается устойчивым и удобным.

Связь с минимумом Дальтона и «современным максимумом»

Левый/нижний блок (примерно 1784–1856) — это пример 72-летнего периода, в который вписан минимум Дальтона. В этом случае солнечная активность в среднем понижена, и блок попадает в нисходящую и низкую фазу модуляции.

Правый/верхний блок (примерно 1933–2005) — пример 72-летнего периода, соответствующего «современному максимуму» середины XX века, когда активность повышена и блок оказывается в восходящей и высокой фазе моды Глейсберга.

Глейсберг как внешний фон

Волнистая кривая символизирует:

  • долгий (~88-летний) ритм усиления и ослабления солнечной активности;

  • положение наших 72-летних блоков относительно максимумов и минимумов этого ритма.

Иерархическая структура

В итоговой конструкции выявляется трёхуровневая организация:

На нижнем уровне находятся отдельные циклы Швабе (9–15 лет) с их естественной вариативностью.

На среднем уровне расположен эффективный 12-летний такт (циклы Ленского), который служит удобной и стабильной «единицей отсчёта».

На верхнем уровне располагаются 72-летние блоки (6×12 лет), рассматриваемые как «солнечные поколения», которые развиваются на фоне 88-летной моды Глейсберга.

Заключение

Предложенная трёхуровневая схема организации солнечной активности позволяет преодолеть упрощённое представление о 11-летнем цикле и раскрывает истинную сложность солнечной динамики.

На основе анализа реальных данных Международного числа солнечных пятен (SILSO) становится ясно, что индивидуальные циклы Швабе не подчиняются жёсткому периоду. Они варьируют в диапазоне 9–15 лет, при этом значительная часть концентрируется около 12 лет. Эта вариативность не случайна — она отражает фундаментальные процессы в магнитодинамике солнечной конвективной зоны.

Введение эффективного 12-летнего такта (циклов Ленского) как удобной единицы отсчёта позволяет работать с более стабильным масштабом без утраты информации об истинной изменчивости. Такой подход оправдан статистически: большинство реальных циклов группируются именно в этом диапазоне.

Агрегирование шести 12-летних циклов в 72-летние блоки («солнечные поколения») открывает возможность анализа долгопериодических модуляций солнечной активности. Эти блоки демонстрируют чёткую связь с известными эпохами повышенной и пониженной активности — минимумом Дальтона и «современным максимумом» XX века. Такое соответствие указывает на реальность и методологическую целесообразность данной иерархической структуры.

Размещение 72-летних блоков на фоне 88-летной моды Глейсберга создаёт многоуровневую модель, которая объединяет:

  • микромасштаб индивидуальных циклов Швабе;

  • мезомасштаб эффективных 12-летних ритмов;

  • макромасштаб многодесятилетних модуляций.

Такая иерархия не только описывает наблюдаемые закономерности, но и предоставляет инструмент для сопоставления солнечной динамики с климатическими и историческими процессами, которые также развиваются на множественных временных масштабах.

Данный подход демонстрирует, что солнечная активность — это не случайный процесс и не строго периодический маятник, а система с упорядоченной, но гибкой внутренней организацией, в которой глобальные ритмы согласованы на нескольких уровнях одновременно.

Читайте также

12-летний такт как фундаментальная единица описания солнечной активности: анализ на основе SILSO, космогенных изотопов и реконструкций TSI

Солнце как метроном исторического процесса. 12-летние (циклы Ленского) и 72-летние (циклы Яра) такты солнечной активности

Солнечная активность и история: сопоставление концепции «живых детекторов» Д. Речкина и солнечно-тактовой стратификации Руслана Абдуллина

Солнце и земные бури: есть ли связь?

Магнитные бури и международные кризисы: есть ли связь? Разбираемся на примере 2015–2025 годов

От праславянского *Яр- до Христа и Хорса. Как культ Яра (арианство) стал христианством. Яско-хурритская экспансия в Европу

Корень GOR / HOR / KOR / GUR. Как солнечная ипостась Гора сменила крылья на копыта

Русская природа слова "варяг". Развеиваем мифы пангерманизма

Этимология слова «ВАРЯГ»: почему это не *WARA- «ВЕРНОСТЬ», а «ЯР»

Корень *JAR ‘Яр против выдуманного пангерманистами корня *hner- (гнэр)

Этимология имени Юлия. Деполитизированная этимология

КАК «КОЛО» И «ЛОНО» превратились в СЛАВЯН, ВЕНЕДОВ, КЕЛЬТОВ И СОЛНЦЕ. ПРОЯВЛЕНИЕ СОЛНЕЧНОГО КУЛЬТА ДРЕВНИХ СЛАВЯН

Двойная солярная этимология имени Александр: как ПИЕ корни КОЛ и ЯР объединились в имени Александр

Этноним «венеды»: полная этимологическая реконструкция

Показать полностью 5
Контент нейросетей Альтернативная история Античность Древний Рим Энергия Исследования Астрофизика Солнце Звезда по имени Солнце Ученые Древние артефакты История (наука) Длиннопост
2
rusfbm
rusfbm

ChatGPT 5.2: Когда AI наконец перестаёт спешить. ИИ и история⁠⁠

13 часов назад
ChatGPT 5.2: Когда AI наконец перестаёт спешить. ИИ и история

Я нечасто восхищаюсь обновлениями — обычно всё сводится к мелким переменам: чуть лучше производительность, чуть медленнее скорость, а в целом ничего не меняется. Но с GPT‑5.2 Thinking случилось нечто по‑настоящему необычное.

Впервые за много месяцев я почувствовал: передо мной уже не просто чат‑помощник, который спешит выдать ответ. Это система, способная часами «сидеть» над задачей — и не сдаваться.

И самое ценное — это не мои фантазии, а реальный опыт работы.

Мой личный прорыв: от 13 минут к полутора часам

Раньше существовал негласный «стеклянный потолок» — 13 минут.

В версии 5 с первым Thinking я чётко увидел эту границу. Даёшь модели сложную задачу — работу с архивами, многошаговую логику, необходимость удерживать множество связей. Модель начинает размышлять: пять минут, десять… А на 13–15‑й минуте словно срабатывает невидимый ограничитель. Либо появляется бессмысленное «готово», либо поведение становится странным — будто система сбилась с ритма.

Всё лето на Reddit обсуждали эту проблему: не единичные случаи, а целые ветки форумов. На площадках, посвящённых ChatGPT Pro, даже собирали статистику: в 80 % случаев мышление обрывалось на 15‑й минуте, выдавая пустое «done». Иногда помогал запрос continue, но порой становилось только хуже.

Я тогда подумал: ладно, это просто технический предел. Что тут поделать?

А потом вышла 5.2 — и я был поражён.

Включаю 5.2 Thinking в обычном Plus (не в Pro!) и даю действительно сложную задачу: работа с архивами, многоуровневая логика, где каждый шаг зависит от предыдущего, и важно ничего не переписывать на ходу.

И модель держит размышление полтора часа.

Не «отписалась и упростила». Не «сдалась». Просто продолжает работать. Видно, как она:

  • проверяет себя;

  • переходит от одного аспекта к другому;

  • замечает связь — и возвращается на три шага назад для перепроверки.

Это было похоже на первое знакомство с ИИ, который не стремится выдать «быстрый умный ответ», а действительно трудится.

Это не улучшение на пару процентов. Это качественно иное поведение.

Что говорят на форумах: два лагеря

Лагерь А: «Всё равно падает на 15‑й минуте» На Reddit ещё встречаются пользователи, которые в 5.2 сталкиваются с той же проблемой: модель начинает думать, а потом резко останавливается. Это случается нечасто, но происходит. Похоже на баг или внутренний конфликт системы.

Но важно: это касается не всех и даже не большинства.

Лагерь Б: «Держал 71 минуту, потом 100+, потом 2.5 часа» Рядом — другие обсуждения. Один пользователь пишет: держал Thinking 71 минуту при анализе проекта — всё прошло нормально. Другой — два часа на отладке запутанного кода: модель дошла до конца и нашла баг в пятом слое логики.

CEO компании Every Дэн Шиппер в своём обзоре отметил: «P&L statement, два часа активного thinking — результаты отличные».

Читая эти посты, я понимаю: это уже не случайности, а тренд.

Совсем свежие сообщения о GPT‑5.2 Pro с расширенным мышлением («крутится часами») воспринимаются как норма, а не как аномалия. Один пользователь описал 2.5 часа на отладке как «обычный рабочий день».

Вывод

В 5.2 появилось значительно больше сценариев, где модель не срывается при длительных размышлениях. Да, у кого‑то бывают баги, у кого‑то — нет. Есть зависимость от типа задачи и нагрузки на сервера. Но ясно одно: 13‑минутный потолок больше не является проблемой для большинства.

Почему это особенно важно для архивов и сложной логики

OpenAI в анонсах прямо заявляет: 5.2 Thinking создан для:

  • многошаговых задач;

  • долгого контекста (до 256 000 токенов);

  • ситуаций, где нужно «вытащить утопленную информацию» из больших документов.

Тесты показывают:

  • 98 % точности при поиске простых фактов в больших текстах;

  • 70 % — при поиске восьми разных фактов в огромном контексте.

На русском Хабре пишут простыми словами:

  • «стала аккуратнее в аналитике»;

  • «не теряет контекст даже в длинных работах»;

  • «надёжнее держит многоуровневую логику».

И я узнаю в этом свои сценарии. Работа с архивами — это не «один вопрос», а целый проект, где нужно:

  • помнить начальные условия до конца работы;

  • не переписывать уже зафиксированное при появлении нового понимания;

  • выдерживать несколько итераций без потери качества;

  • не превращать сложную структуру в пустую болтовню.

Для исторических архивов это особенно критично: нужно удерживать в голове массу взаимосвязанных фактов, дат, источников. И полтора часа устойчивого мышления — не испытание для модели, а нормальная рабочая ситуация.

О доступности: небольшая ложка дёгтя

Есть момент, который раздражает пользователей: в презентациях и бенчмарках упоминаются «экстремальные» режимы мышления (xhigh), но в ChatGPT Plus их нет.

Пользователи Plus видят extended (средний уровень), а в Pro и API доступен heavy (выше). Настоящего xhigh для обычных юзеров просто нет.

Когда в рекламе говорят о «максимуме рассуждений», а в приложении чувствуешь «ну… не совсем максимум», понятно, почему люди недовольны.

Но, честно говоря, для моих задач это не критично. Мне не нужен «самый жёсткий режим в мире». Главное — чтобы Thinking был устойчив при долгой работе. И если Plus даёт полтора часа надёжного мышления вместо 13 минут на грани сбоя — это уже революция.

Почему я искренне рад 5.2 (и это не маркетинг)

Это не «стал на 7 % умнее». Это совершенно иное поведение:

  • 5.1: Начинаешь работу с архивом, модель думает 10–12 минут, потом либо упрощает, либо спотыкается, либо выдаёт что‑то странное. К этому уже привыкаешь.

  • 5.2: Думает два часа и не ломается. Особенно когда много связей между документами, условий, многоуровневой логики — всего, что постоянно встречается в исследовательской работе.

Да, на форумах ещё жалуются на странности:

  • бессмысленные «done»;

  • жёсткое форматирование (один пользователь получил 58 пунктов в ответе на простой вопрос).

Идёт дискуссия о том, какой режим в Plus соответствует API.

Но главный факт остаётся: Thinking способен тянуть сложную работу полтора часа, не срываясь на полпути. Для меня это переломный момент. Это уже не просто чат — это инструмент.

Когда CEO компании называет двухчасовую аналитическую сессию нормой, а на Reddit подтверждают 2.5 часа на отладке бага — это не случайность. Это офигенная фича!

Практические советы (если вы похожи на меня)

Если вы работаете с архивами, долгой аналитикой или сложными исследованиями:

  1. Включайте Thinking режим, но помните: 30–60 минут на сложную задачу — это норма, а не баг. Будьте к этому готовы.

  2. Просите модель периодически суммировать промежуточные результаты — не ждите финала.

  3. После долгого мышления запрашивайте самопроверку результатов. Не доверяйте первому черновику.

  4. В Plus есть лимит на Thinking‑сообщения — он быстро расходуется, если использовать его на всё подряд, однако я этих ограничений не замечаю.

И главное: это больше не просто помощник для быстрых ответов. Это инструмент для серьёзной работы. Используйте его именно так.

Заключение: GPT‑5.2 Thinking как новый стандарт аналитической работы с историческими данными

На фоне всех этих изменений особенно ярко проявляется одно ключевое преимущество: по уровню аналитической работы с историческими данными у GPT‑5.2 Thinking сегодня просто нет реальных аналогов.

Почему это так?

  1. Способность удерживать контекст В исторических исследованиях критически важно помнить начальные условия, источники и взаимосвязи на протяжении всей работы. GPT‑5.2 демонстрирует беспрецедентную для ИИ способность сохранять контекст даже в двухчасовых сеансах мышления — без «забывания» или произвольной смены темы.

  2. Многоуровневая логика без упрощений Исторические архивы редко дают прямые ответы — чаще приходится выстраивать цепочки доказательств, сопоставлять противоречивые свидетельства, учитывать контекст эпохи. Модель не скатывается к поверхностным обобщениям, а последовательно прорабатывает каждый уровень аргументации.

  3. Итеративный подход с самопроверкой В отличие от предыдущих версий, GPT‑5.2 не просто выдаёт финальный ответ, а демонстрирует процесс мышления: возвращается к предыдущим тезисам, уточняет связи, исправляет собственные неточности. Это приближает её работу к методам профессионального историка.

  4. Работа с большими объёмами данных Поддержка контекста до 256 000 токенов позволяет анализировать целые корпуса документов без разбиения на фрагменты. Для исторических исследований, где важны именно совокупные данные, это принципиально новый уровень возможностей.

  5. Устойчивость к сложным задачам Способность держать мышление полтора‑два часа без сбоев превращает модель из «справочника» в полноценного аналитического партнёра. Это особенно ценно при работе с запутанными хронологиями, генеалогическими древами или многолетними архивными делами.

Итог:

Если раньше ИИ в исторической аналитике был лишь вспомогательным инструментом для быстрого поиска фактов, то GPT‑5.2 Thinking открывает эру глубокого ИИ‑анализа. Она не заменяет историка, но становится его уникальным помощником, способным:

  • выявлять неочевидные связи между источниками;

  • выстраивать многоступенчатые логические цепочки;

  • удерживать в памяти гигантские массивы данных;

  • методично проверять гипотезы без усталости и потери концентрации.

На сегодняшний день ни один другой ИИ‑сервис не демонстрирует подобного сочетания глубины анализа, устойчивости мышления и работы с долгосрочным контекстом в исторической сфере. Это не просто обновление — это качественный скачок, задающий новый стандарт для аналитических инструментов в гуманитарных науках.

Обязательно прочтите:

Римские императоры, которых не было: как папы и короли стали Цезарями и Неронами

Императоры как маски капитала: как средневековый Рим переписал античность, чтобы легитимировать финансовую религию

Капитал и Рим. Хронология Римской империи через призму капитализма и культа потребления

Папский Рим под маской Августа: как Латеран и возвращение Григория IX стали “секулярными играми”

Возвращение папы вместо возвращения Агриппы: как переписали начало империи

Юлий Цезарь против Папского Рима: где заканчивается античность и начинается Средневековье

Почему римские императоры подозрительно похожи на пап: взгляд без школьных очков

Чтобы вы могли убедиться в объективности и воспроизводимости этих результатов, я прикладываю архив для работы в среде ChatGPT Plus (и выше). Загрузив его, вы получите ответы на любые вопросы по теме.

https://disk.yandex.ru/d/Bgk5YHhc6VKV4Q

Меня еще часто спрашивают, а когда были Фермопилы и 300 спартанцев? Вот ответ:

Деконструкция мифа о «300 спартанцах»: византийская битва при Лалакаоне (863 г.) как историческое ядро

Можете также вместе со мной убедиться, как это легко воспроизводимо:

Как я строил хронологию Византии при помощи метода интервального анализа истории. Применение ChatGPT для анализа истории (часть 1)

При копировании прошу указывать:

«Материал создан Abdullin Ruslan R. Оригинал доступен по ссылке: https://pikabu.ru/@rusfbm. Лицензия: CC BY-SA 4.0».

Читайте также:

Почему историки не хотят заниматься наукой и как это решить. Метод графов S3-STACK. ИИ на службе истории

Интегральный граф: зачем нужна жёсткая конструкция альтернативной хронологии

Как увидеть то, что столетиями скрывалось на виду: графы, ИИ и новые слои истории. Графовый анализ истории S3-стек

Как мы потеряли хронологию: когнитивные ловушки и необходимость графового подхода

Сауле 1236: настоящая “битва в Тевтобургском лесу”, о которой вы не слышали

Основы историко-политической географии Востока. Иерусалим в призме гиперхронологии. Падение Аккры 1291 г. как маски Иерусалима

Мусульмане или греки? Как русские историки перевернули смысл арабского источника

Когда ChatGPT помнит лучше, чем ты, или Мои уникальные наработки, которые глобально изменят вашу коммуникацию с ИИ

Как ChatGPT помнит твой проект месяцами: система архивов для историков и исследователей

Система архивов в ChatGPT: как не потеряться в собственном исследовании (любителям истории посвящается)

КОГДА ЧИСЛА ПРАВЯТ, ЛЕГЕНДЫ ПРОИГРЫВАЮТ. ИСТОРИЯ ОСТРОГРАДОВ: ЛАДОГИ И КИЕВА. ЧАСТЬ 1

Куйаба-Ладога. Морской порт и главная артерия державы Руси Яра/Европы

Расчет локализации Куйабы и Арсании по количественным указаниям арабских географов IX–XII вв. Часть 1

Байесовская триангуляция с источниковой трассировкой (БТ-REI). Астрономические якоря и пересчёт хиджры в григорианскую шкалу. Часть 1

Революция в хронологии: два метода, которые изменили историческую науку

Папская бухгалтерия: как Рим создал модель современного финансового управления в 1500 г. Часть 1

От Максимуса до Борджиа: имперский кризис через призму дилогии «Гладиатор» и сериала «Борджиа». Рождение капитализма (часть 1)

Как проверить “рифмы истории” без подгонки: простой метод ИА- в эпоху ИИ

Маркоманские войны как зеркало европейской политики XV века (часть 1)

Интервальный анализ истории с контролируемым сдвигом (ИА-): Исторические рифмы под контролем (часть 1)

От мифической Трои к реальной Шкодре: переосмысление гомеровского эпоса (часть 1)

Балканская Троя: исследование гипотезы о локализации „Илиона“ в районе Шкодера в Албании (часть 1)

Геополитика накануне Троянской войны (897–907 гг.). Часть 1

Интервальный анализ с контролируемым сдвигом — новый метод исторического анализа

Интервальный анализ с контролируемым сдвигом (ИА-дельта). Разбор "на пальцах"

Интервальный анализ с контролируемым сдвигом как новый метод исторического анализа

Хронология Римской империи, версия 1.0. Двойники римских императоров (часть 1)

Ганнибал Барка: фигура, дельты и «двойники». Очерк биографии Ганнибала и хронология трёх Пунических войн (часть 1)

12-летний такт как фундаментальная единица описания солнечной активности: анализ на основе SILSO, космогенных изотопов и реконструкций TSI

Показать полностью
Контент нейросетей Исследования Ученые Наука Статья Эволюция Искусственный интеллект ChatGPT Альтернативная история Научпоп Длиннопост
0
12
STX999
STX999
Лига Химиков

15 кг магния на каждый килограмм «зеленого» водорода⁠⁠

17 часов назад

Источник:

https://www.ixbt.com/news/2025/12/13/15-kg-magnija-na-kazhdy...

Китайские учёные сделали серьёзный шаг к дешёвому «зелёному» водороду: исследователи из Университета Хайнаня и Института материаловедения и технологий Нинбо разработали технологию прямого электролиза морской воды, которая одновременно производит водород и извлекает гидроксид магния. Результаты опубликованы в журнале Nature Communications 12 декабря.

Главная проблема обычного электролиза морской воды — осаждение магния на электродах, что быстро выводит их из строя. Новая разработка решает эту задачу с помощью «антиприлипающих» платиновых электродов с иодовыми добавками: магний остаётся в растворе, а электроды остаются чистыми. Прототип установки уже продемонстрировал стабильность, отработав более 5 000 часов.

Технология позволяет одновременно получать высокочистый водород и гидроксид магния при комнатной температуре. По экспериментальным данным, 1 кг водорода «выдаёт» примерно 15 кг гидроксида магния, стоимость которого почти полностью компенсирует затраты на производство водорода.

По словам Тянь Синлунга, руководителя команды по морской чистой энергетике, это открывает путь к масштабному и дешёвому производству «зелёного» водорода, который может стать ключевым ресурсом для чистой энергетики будущего.

Показать полностью
Энергетика (производство энергии) Энергия Химия Ученые Водород Текст
4
3
seminon600
seminon600
Израиль сегодня
Серия Израильская медицина и мира

Израильские ученые разработали биочип для борьбы с будущей пандемией⁠⁠

23 часа назад

Ученые из Института Вейцмана создали ДНК-чип, способный быстро синтезировать вирусные белки и тестировать реакцию на них иммунной системы конкретного человека.

Научно-исследовательский Институт Вейцмана - один из лучших вузов мира

Научно-исследовательский Институт Вейцмана - один из лучших вузов мира

Человечество было не готово к пандемии COVID-19 и быстрому распространению нового вируса. Пока разрабатывали тест-системы для анализа иммунного ответа на один штамм, уже циркулировали другие варианты. Традиционные методы требуют недель на производство и очистку каждого вирусного белка, а вирус мутирует быстрее.

Команда профессора Роя Бар-Зива из Института Вейцмана разработала биочип, который решает эту проблему за счет универсальности и скорости.

Технология, описанная в журнале Nature Nanotechnology, позволяет синтезировать десятки вирусных белков непосредственно на кремниевой поверхности чипа и тестировать их взаимодействие с антителами из крови конкретного пациента.

(слева направо) Доктор Ширли Даубе, доктор Охад Воншак и профессор Рой Бар-Зив

(слева направо) Доктор Ширли Даубе, доктор Охад Воншак и профессор Рой Бар-Зив

На поверхность чипа ученые нанесли фрагменты вирусной ДНК с генетическими инструкциями для синтеза конкретных белков. При добавлении бесклеточной смеси биологических молекул эта ДНК начинает создавать вирусные белки. Затем на чип наносят каплю сыворотки крови пациента и наблюдают, к каким белкам прилипают антитела, то есть каким вирусам готова противостоять иммунная система.

Каждый биочип может производить 30-40 вирусных белков одновременно. Это позволяет определить, защищен ли конкретный человек от разных вариантов вируса. Например, есть ли у него антитела против исходного уханьского коронавируса, дельты или омикрона, и насколько эффективно они работают. Система дает количественные результаты о силе иммунного ответа, а не только отвечает "да" или "нет".

Ученые подчеркивают: "Мы не нуждаемся в долгом предварительном выращивании вирусного белка – каждое пятно на чипе производит собственный белок или его фрагмент. Имея десятки таких антигенов на одном чипе, мы можем протестировать их одновременно".

«Нам не нужно ничего выращивать или очищать заранее — каждая точка на чипе производит свой собственный белок или фрагмент белка», — говорит Дюпен. «Благодаря десяткам таких антигенов на одном чипе мы можем тестировать многие из них одновременно в одном эксперименте, вместо того чтобы проводить отдельные тесты для каждого из них».

Биочип, созданный командой Бар-Зива, предлагает гораздо более простой способ проведения тестирования. Метод не требует насосов или трубок и может быть быстро адаптирован для нового вируса. Его разработкой руководили старший научный сотрудник доктор Ширли Даубе, а также доктора Аврора Дюпен и Охад Воншак из лаборатории Бар-Зива в отделе химической и биологической физики Вейцмана.

Доктор Аврора Дюпен. Фото: Маттеус Шварц-Шиллинг

Доктор Аврора Дюпен. Фото: Маттеус Шварц-Шиллинг

Главное преимущество технологии – это готовность к возможной будущей пандемии.

"Если завтра возникнет новая вспышка, мы сможем взять генетическую последовательность этого вируса, произвести его белки на чипе и немедленно протестировать антитела, – говорит соавтор работы профессор Рой Бар-Зив.

– Не нужно месяцами разрабатывать новые тест-системы под каждый вариант".

Доктор Охад Воншак и биочип

Доктор Охад Воншак и биочип

Команда сравнила данные, полученные с помощью биочипа, с результатами стандартного ИФА (иммуноферментного анализа) образцов сыворотки крови человека. Они обнаружили, что их чип часто выявлял активность антител, которую не обнаруживали стандартные ИФА-тесты, что говорит о том, что традиционные анализы иногда могут упускать из виду более тонкие реакции антител.

Чтобы продемонстрировать потенциал чипа, команда воссоздала взаимодействие между шиповидным белком коронавируса и его человеческим рецептором ACE2 — этап, позволяющий вирусу проникать в клетки человека. И шиповидный белок, и рецептор были синтезированы на чипе и специфически связывались друг с другом. Это говорит о том, что платформу можно использовать для скрининга потенциальных методов лечения непосредственно на чипе путем добавления антител или других лекарственных препаратов, которые блокировали бы это связывание. Если сигнал ослабевает, это означает, что антитело предотвращает прикрепление вируса к рецептору.

Изображение биочипа, полученное с помощью флуоресцентного микроскопа, демонстрирует множество мельчайших отсеков, каждый из которых содержит различный антиген

Изображение биочипа, полученное с помощью флуоресцентного микроскопа, демонстрирует множество мельчайших отсеков, каждый из которых содержит различный антиген

Изображение биочипа, полученное с помощью флуоресцентного микроскопа, демонстрирует множество мельчайших отсеков, каждый из которых содержит различный антиген, что позволяет одновременно тестировать взаимодействие всех этих антигенов с человеческим антителом.

«Наш чип открывает возможности для изучения того, как вирусы взаимодействуют с человеческими рецепторами, и как мы могли бы блокировать эти взаимодействия с помощью новых методов лечения», — говорит Бар-Зив.

В настоящее время команда начинает сотрудничество с медицинским центром «Шеба» для отслеживания иммунного ответа у пациентов с COVID-19 с течением времени с помощью нового чипа. Сопоставляя данные об антителах с историей болезни пациентов, они надеются выявить закономерности иммунного ответа, которые могли бы помочь в разработке будущих вакцин.

СКРИНШОТ

СКРИНШОТ

Научные исследования профессора Роя Бар-Зива поддерживаются Институтом материаловедения и магнитно-резонансных исследований им. Ильзы Кац; Исследовательским фондом биологической физики им. Исаака Фердинанда Двосиа Артмана; и семьей Гарольда Перлмана.

Профессор Бар-Зив занимает профессорскую кафедру химической физики имени Эриха Клигера.

Перевод с английского

ИСТОЧНИК

ИСТОЧНИК

Показать полностью 6
Израиль Исследования Биотехнологии Медицинский университет Институт Ученые Наука Пандемия Борьба Журнал Иммунитет Длиннопост
4
1
Cheteesymo
Cheteesymo

Проект «Нейральный Кокон-»: Биоинтегрируемая Многофункциональная Кортикальная Оболочка⁠⁠

1 день назад

Цель: Создание адаптивного, срастающегося с неокортексом интерфейсного слоя, выполняющего функции когнитивного усилителя, защитного барьера и моста к внешним вычислительным системам.

1. Конструкция и Материаловедение: «Умный Матрикс»

Основой служит самоорганизующийся гибридный материал, интегрирующий идеи из обоих проектов:

· Динамический гидрогель на основе OG-S технологий: Обеспечивает начальную мягкую имплантацию и адаптацию к рельефу мозга.

· Фрактальная наноструктура: Внутренняя поверхность, обращенная к коре, формирует разветвленную сеть из углеродных нанотрубок с ковалентно прикрепленными нейротрофинами (BDNF, NGF). Это направляет рост аксонов дендритов из мозга в слой, обеспечивая биологическое сращивание.

· Активные элементы слоя:

· Мемристорные сети: Распределенные по всему объему, имитируют синаптическую пластичность, образуя вычислительный сопроцессор, тесно связанный с естественной нейронной активностью.

· Оптогенетические микродиоды и детекторы: Встроенные в матрицу для точной оптической стимуляции и считывания активности конкретных нейронных популяций.

· Наносенсоры мониторинга: Контролируют pH, концентрацию нейромедиаторов (глутамат, ГАМК), уровень глюкозы, температуру, давление (аналоги «Химера-ОС»).

· Сеть нанопроводников: Обеспечивает сбор данных и внешнюю энергоподачу.

2. Функциональные Модули Слоя

Слой работает как многоуровневый интерфейс:

· Модуль 1: Локальный Когнитивный Сопроцессор.

· Функция: Разгрузка и ускорение рутинных когнитивных операций (распознавание образов, оптимизация памяти, предсказательное моделирование простых событий).

· Реализация: Мемристорные сети, обученные in situ под специфику активности коры хозяина, берут на себя часть вычислений, высвобождая ресурсы естественного мозга для творческих и комплексных задач.

· Модуль 2: Расширенный Сенсорный Шлюз.

· Функция: Преобразование неестественных для человека сигналов (ультразвук, магнитные поля, данные в радиочастотном спектре) в паттерны нейронной активности, понятные мозгу.

· Реализация: Внешний приемник передает информацию на оптогенетические или электростимулирующие элементы слоя, создавая «ощущение» нового модалитета.

· Модуль 3: Защитный и Репаративный Контур.

· Функция: Постоянный мониторинг состояния прилегающей коры, подавление судорожной активности, локальное высвобождение нейропротекторов.

· Реализация: При обнаружении паттернов эпилептогенеза система точечно активирует ингибирующие оптогенетические каналы. Наносенсоры, отслеживающие маркеры апоптоза, инициируют высвобождение факторов роста из капсул в матриксе.

· Модуль 4: Широкополосный Нейроинтерфейс.

· Функция: Высокоскоростной двунаправленный обмен данными с внешними устройствами (компьютер, другой носитель «Нейрального Кокона», облако).

· Реализация: Квантово-оптические каналы связи, использующие когерентное излучение групп нейронов и внешние лазеры для передачи информации без перегрева тканей.

3. Энергоснабжение и Метаболизм

· Гибридная система: Основной источник — беспроводная передача энергии (WiTricity) через индукционные катушки в периферических частях слоя.

· Резервные системы: Встроенные митохондриальные нанобатареи (синтетические митохондрии), питающиеся от глюкозы и кислорода в ликворе, и пьезоэлектрические элементы, преобразующие пульсацию сосудов мозга.

· Терморегуляция: Материал матрица обладает высокой теплопроводностью, распределяя и рассеивая избыточное тепло к краниальной кости.

4. Процесс Имплантации и Интеграции

1. Микрохирургическая установка: Слой в гелеобразном состоянии наносится на обнаженную поверхность коры через минимальный доступ.

2. Самоорганизация и сращивание: Под действием температуры тела и ионного состава ликвора гель полимеризуется, формируя фрактальную наносеть. Нейротрофины привлекают нейриты, начинается биологическая интеграция (процесс занимает недели).

3. Калибровка и обучение: Внешний ИИ анализирует энцефалографические данные с интерфейса и индивидуально настраивает параметры стимуляции/считывания и обучает мемристорные сети под паттерны мозга хозяина.

4. Поэтапная активация: Включаются функции последовательно, начиная с мониторинга и репарации, заканчивая когнитивным усилением и сенсорным расширением.

5. Этические и Безопасные Механизмы (Критически Важно)

· Принцип «Read-Only / Write-Only по запросу»: По умолчанию слой работает в режиме мониторинга. Запись информации (обучение, сенсорное расширение) требует сознательного волеизъявления пользователя через отдельный безопасный интерфейс.

· Этический фильтр (из «Прометея»): Встроенный аппаратный модуль, блокирующий передачу команд, которые могут причинить вред носителю или другим, а также паттернов, связанных с экстремальным страданием.

· Биоразлагаемый предохранитель: Матрица содержит биоразлагаемые связи. При получении внешнего сигнала «красной кнопки» или при обнаружении неконтролируемого роста/воспаления, слой за несколько часов распадается на биологически инертные компоненты, выводимые естественным путем.

· Отсутствие субъектности: Архитектура исключает возможность возникновения самостоятельного сознания в слое. Это инструмент, а не самостоятельный разум.

6. Потенциальные Приложения

· Медицина: Реабилитация после инсультов и ЧМТ, лечение эпилепсии, болезней Альцгеймера и Паркинсона, управление нейропротезами следующего поколения.

· Когнитивное усиление: Ускоренное обучение, расширение рабочей памяти, борьба с умственной усталостью.

· Новые формы коммуникации и творчества: Прямая передача сложных образов и концепций между носителями, «мысленный» дизайн в CAD-средах.

· Исследование мозга: Высокоточное картирование функций коры в реальном времени.

---

Философское Заключение

«Нейральный Кокон-Σ» — это не создание нового существа, как «Прометей-Ω», и не замена мозга, а следующий эволюционный шаг в симбиозе биологического разума и технологии. Он воплощает принцип трансгуманистической гармонии: технология не заменяет человеческое, а расширяет его пределы, оставаясь под полным контролем и являясь продолжением воли и личности носителя. Этот проект ставит вопрос: Где заканчивается биологический мозг и начинается личность, если инструмент становится ее неотъемлемой, сращенной частью? Ответ на него — ключ к безопасному переходу в эпоху био-кибернетического интеллекта.

Показать полностью
[моё] Исследования Эволюция Наука Ученые Текст Длиннопост
0
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Маркет Промокоды Пятерочка Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Промокоды Яндекс Еда Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии