ИЗМЕНЕНИЯ В МИРЕ НАУКИ. 
ТОП 10 в 2016 году.

9 ЯНВАРЯ В 16:50​

Планеты, волны, находки из ювелирной лавки, мертвые моряки и математические алгоритмы, которые за год изменили наши представления о мире. Prof Worker образовательный.

1) Перья динозавра
Кусок янтаря, который продали китайскому палеонтологу Лида Син на рынке в Мьянме, был настолько невзрачен, что казалось, не стоил и тех денег, что Син за него заплатил. Вместо большого красивого жука, каких любят ювелиры, внутри окаменевшей смолы были какой-то мусор, муравей и перья, и все это возрастом 99 млн лет. Однако Син сразу понял: перья эти принадлежали вовсе не птице. В научной статье, опубликованной в журнале Current Biology, Син доказывает: это хвост динозавра из группы целурозавров, хотя этот конкретный динозавр и был не больше воробья ростом. Вместе с перьями сохранилось несколько позвонков, и они не оставляют сомнений: тот, чей хвост застрял в смоле и окаменел 99 млн лет назад, приходился более близким родственником тираннозавру, чем воробью (и вообще какой-либо из современных птиц). Поэтому кажется все более вероятным, что и тираннозавр выглядел не как крокодил, вставший на дыбы, а как огромный зубастый петух с разноцветным плюмажем.

2) Непобедимые бактерии
Про антибиотики говорят, что они поделили историю медицины на «до» и «после»: с середины 1940-х, когда пенициллин стали производить массово, бактериальные инфекции перестали быть главной причиной смерти, и средняя продолжительность жизни выросла. Но теперь обнаружилось, что самый главный класс лекарств запросто может перестать работать: медики в США, Китае и еще нескольких странах независимо друг от друга столкнулись с несколькими инфекциями, не поддающимися лечению даже «антибиотиком последней надежды» под названием «колистин». В июне 2016 года журнал Nature опубликовал статью об эффекте, который за этой новостью стоит: бактерии самого разного сорта одна за другой обзаводятся геном mcr-1, который делает их невосприимчивыми к лекарствам. Угрожающая особенность этого гена в том, что он находится на особом мобильном участке ДНК под названием плазмид, а бактерии обмениваются плазмидами с той же легкостью, с которой мы обмениваемся сообщениями в мессенджере. Для фармацевтических компаний это хороший повод мобилизовать силы и срочно что-нибудь придумать — как в случае с недавними эпидемиями лихорадки Зика и лихорадки Эбола.

3) Акула библейского возраста
Гренландская акула длиной 5 м 2 см родилась примерно в 1620 году — в царствование Михаила Романова, первого царя династии Романовых, и короля Франции Людовика XIII. А выловили ее между 2010 и 2013 годами. Биолог Джулиус Нильсен из университета Копенгагена, как только акула попала к нему в руки, первым делом изъял у нее для тщательного обследования хрусталик глаза. Особенность хрусталика в том, что он, в отличие от других тканей организма, формируется из белков зародыша раз и навсегда и больше не участвует в обмене веществ — поэтому его можно подвергнуть радиоуглеродному анализу и узнать возраст организма, будь то рыба, человек или медведь. По результатам такого анализа акула и оказалась 392-летней, то есть самым старым из известных ученым позвоночных. Среди других 27 гренландских акул, которых препарировал Нильсен, семь перевалили за 200 лет: ученый сделал вывод, что только к 150 годам рыба достигает половой зрелости. Каждое такое животное-долгожитель — подарок для молекулярных биологов, которые занимаются механизмами старения у людей. Если акулы живут так долго, то их биохимия может подсказать, на какие внутриклеточные рычаги и кнопки надо нажать, чтобы и люди жили чуть подольше. В любом случае объяснение, что клетки «просто изнашиваются» за стандартные 70–80 или даже 120 лет, теперь уже никуда не годится.

4) Гравитационные волны
Что будет, если черная дыра побольше встретит черную дыру поменьше? Они сольются в одну со взрывом, а энергии этого взрыва хватит, чтобы слегка смять ткань пространства–времени на Земле, даже если сам взрыв случится на другом конце Вселенной. Именно такой эффект от слияния пары черных дыр на расстоянии в 1,3 млрд световых лет от нас зарегистрировали детекторы обсерватории LIGO в США. Гравитационные волны, те самые «складки пространства–времени», предсказал Эйнштейн в своей работе 1916 года — ровно сто лет назад, и по крайней мере последние 50 лет экспериментаторы пытались это предсказание проверить. Предыдущее заявление об открытии гравитационных волн в ходе эксперимента BICEP2 в 2014 году (их следы якобы разглядели в самом древнем во Вселенной излучении, реликтовом, которое еще называют эхом Большого взрыва) оказалось обидным фальстартом, так что на этот раз ученые решили перестраховаться как следует: показания приборов несколько месяцев проверяли и перепроверяли, чтобы торжественно объявить об открытии в феврале 2016-го.

5) Планета Икс
На окраине Солнечной системы есть планета в 10 раз тяжелее Земли, которую никто пока не видел. Год на ней, то есть время полного оборота вокруг Солнца, длится от 10 до 20 тыс. земных лет, а орбита «планеты Икс» лежит примерно в 20 раз дальше от Солнца, чем орбита планеты-гиганта Нептун, самой далекой из известных планет. Это, в частности, значит, что «планета Икс» получает в 400 раз меньше, чем Нептун, солнечного света, выглядит на земном небе в 160 тыс. раз тусклее и почти неподвижна на фоне звезд, что делает задачу ткнуть в нее пальцем, с помощью телескопа или без него, практически нерешаемой. Откуда тогда о ней известно хоть что-либо? Двое ученых из Калифорнийского технологического института (один из них — 29-летний Константин Батыгин — ребенком эмигрировал из России вместе с родителями) вывели неизбежность ее существования из наблюдений за орбитами других малых тел Солнечной системы. Расчеты говорят, что эти орбиты такие, какие они есть, из-за резонанса с неизвестным объектом. По уравнениям резонанса можно просчитать свойства этого самого «неизвестного объекта», который по размерам и массе оказался почти что копией Нептуна. Есть, правда, шанс, что резонанс орбит — просто случайное совпадение, но вероятность этого оценивают в семь тысячных долей процента.

6) Звездолеты Хокинга-Мильнера
До ближайших звезд — тройной системы Альфа Центавра — в 700 тыс. раз дальше, чем до Марса. На такие расстояния не летал пока ни один космический аппарат. А что, если запустить их сразу много? Российский бизнесмен Юрий Мильнер, заручившись поддержкой астрофизика Стивена Хокинга и других научных знаменитостей, решил отправить в сторону Альфы Центавра целый флот зондов ценой и размером с айфон. Вместо топливных баков и ракетных ступеней их будет разгонять мощный луч лазера с Земли. Расчеты говорят, что разогнаться можно до одной пятой скорости света — и тогда на перелет понадобится всего 20 лет. Презентация проекта, который назвали Breakthrough Starshot, состоялась в апреле (Мильнер объявил, что потратит на подготовку к миссии $100 млн), а уже в августе стало понятно, что там искать: разумеется, инопланетную жизнь. Рядом с Проксимой Центавра, ближайшей из тройки звезд, астрономы из Южной Европейской обсерватории нашли планету, которая имеет небольшой шанс оказаться обитаемой. Так что у экспедиции, пусть и задним числом, появилась легко объяснимая сверхцель.

7) Сакрофаг в Чернобыле
Четвертый энергоблок Чернобыльской АЭС взорвался в апреле 1986-го, но попытки как-нибудь законсервировать радиоактивные руины затянулись на 30 лет. Саркофаг над разрушенным реактором оказался ненадежным, и вместо него решили построить новую мегаструктуру — объект «Укрытие» ценой в $2,3 млрд, который прослужит хотя бы лет сто. Это гигантская стальная арка высотой 108 м, длиной 270 м и весом 2 тыс. тонн, которую собирали в стороне от реактора. В ноябре вся эта конструкция медленно двинулась по рельсам в сторону четвертого энергоблока — и за пять суток накрыла его целиком. Недостающую стену, которая позволит герметично запечатать «Укрытие» и окончательно отрежет энергоблок от остального мира, обещают достроить в следующем году.

8) Колокол "террора"
В 1845 году 129 британских моряков во главе с капитаном Джоном Франклином отправились в Арктику искать северо-западный путь — и все погибли. Оба корабля экспедиции пропали без вести, отдельные трупы членов экипажа нашли на полпути к большой земле — их состояние заставило говорить о каннибализме среди матросов королевского флота. И вот в 2009 году один из канадских эскимосов заметил торчащую из-под воды мачту. Два года назад у берегов Канады нашли «Эребус» — один из двух кораблей экспедиции. А 3 сентября 2016 года на дне рядом с островом Кинг-Вильям обнаружили наконец и корабль самого Франклина — «Террор». Беспилотная подлодка, которую отправили обследовать его снаружи и изнутри, увидела корабль отлично сохранившимся — с уцелевшими мачтами, корпусом и даже посудой на полках камбуза. Со дна уже подняли корабельный колокол, пушку и разнообразные мелочи. Так что, похоже, судьба экспедиции наконец прояснится.

9) Нейросеть против мастера Го
В марте нейросеть AlphaGo, которую обучила команда из Google, победила со счетом 4:1 корейского мастера игры го Ли Седоля, второго в мировой иерархии игрока. Этот турнир сравнивают с поединком 1997 года между Гарри Каспаровым, чемпионом мира по шахматам, и суперкомпьютером IBM DeepBlue: Каспаров, как и Ли Седоль, проиграл. В чем принципиальная разница? 19 лет назад машина взяла верх методом грубой силы, быстрого перебора всех осмысленных ходов. В го комбинаций несопоставимо больше, чем в шахматах, но компьютер и не пытается их перебирать — задачей AlphaGo было импровизировать. Нейросети, на разных уровнях имитирующие человеческий мозг, отличаются от классических программ тем, что не содержат четких инструкций и должны сами извлечь из обучающих примеров суть, которую трудно формализовать. Сейчас они самый многообещающий кандидат на роль искусственного интеллекта: нейросети не хуже человека отличают на фотографиях кошек от собак и даже колли от корги, а еще имитируют стиль Ван Гога с Кандинским и даже генерируют абсурдные по содержанию, но очень правдоподобно выглядящие, если не вчитываться, научные статьи.

10) Большие данные против Хиллари Клинтон
После того как Дональд Трамп неожиданно для социологов выиграл выборы президента США, в фокусе внимания оказалась компания Cambridge Analytica, которая помогала Трампу работать с избирателями. Новостью было использование «больших данных» (и, разумеется, математических алгоритмов работы с ними) для того, чтобы смоделировать психологические профили избирателей и воздействовать на них как можно более точечными сообщениями: одним важнее услышать про «право на оружие», другим — про борьбу с иммигрантами. Первый этап — набрать как можно больше сырой информации об электорате (например, из соцсетей), второй — пустить в ход для ее анализа тяжелую математическую артиллерию вроде машинного обучения с какими-нибудь матричными разложениями, чтобы понять, кому какое сообщение лучше годится. То, что эти технологии штаб Трампа активно использовал, — факт, другой вопрос — насколько они повлияли на результат.

Источник: newtimes.ru