Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Google представила трио ИИ-функций Gemini for Science для учёных
20.05.2026 [11:29],
Павел Котов
Google представила новые инструменты на основе искусственного интеллекта, призванные помочь в научной работе. Пакет Gemini for Science оказывает помощь в формулировании гипотез, их проверке и анализе научной литературы. 
Источник изображения: blog.google Функция Hypothesis Generation, как можно догадаться по названию, подключается на начальных этапах работы — она анализирует научные статьи и выдвигает теории или предлагает решения задач. Этот инструмент помогает исследователю сформулировать гипотезу — предлагаемые этим инструментов утверждения, заверили в Google, «тщательно проверяются и подкрепляются ссылками на источники», обеспечивая «абсолютную строгость». Когда гипотеза сформулирована, исследователь может перейти к инструменту Computational Discovery, призванному проверить её. Это, по словам Google, «агентная поисковая система», способная генерировать тысячи тестов и экспериментов значительно быстрее, чем это делалось бы вручную. Наконец, пакет Gemini for Science включает чат-бот с ИИ Literature Insights, который просматривает научную литературу для исследователей и генерирует адаптированные версии этих материалов в виде сводок, инфографики, а также аудио- и видеообзоров. Дополнительно представлен инструмент Science Skills для извлечения информации из более чем 30 баз данных в области биологических наук — это помогает сократить время на реализацию промежуточных задач с нескольких часов до нескольких минут. Все новые функции Gemini for Science уже доступны. Чтобы воспользоваться ими, необходимо заполнить форму на сайте Google Labs; они также будут доступны корпоративным клиентам Google Cloud. Физики 10 лет измеряли гравитационную постоянную — и снова не сошлись в значении «большой G»
11.05.2026 [13:04],
Дмитрий Федоров
Физики из Национального института стандартов и технологий (NIST) в США завершили десятилетний эксперимент по измерению гравитационной постоянной G. Результат разошёлся с предыдущим французским измерением и с международным справочным значением, но указал на прежде не учтённый источник ошибки. 
Источник изображения: nist.gov, ioppublishing.org Гравитационная постоянная, известная как «большая G», описывает силу притяжения между массами. Это одна из фундаментальных констант физики, однако её точное значение наука не может установить уже более 200 лет. Гравитация — самое слабое из четырёх фундаментальных взаимодействий природы, и потому в лаборатории её сложнее всего измерить точно. На сегодня известны 16 экспериментальных значений G, полученных разными группами. «Эти точки данных сильно разбросаны, а погрешность составляет около 10 миллионных долей», — рассказал физик NIST Стефан Шламмингер (Stephan Schlamminger) изданию Refractor. Команда Шламмингера не стала проводить новый эксперимент. Вместо этого учёные воспроизвели опыт 2014 года, проведённый в Международном бюро мер и весов (BIPM) во Франции. Для этого ту самую установку перевезли через Атлантику в лабораторию NIST в Гейтерсберге, штат Мэриленд. Выбор был не случаен: именно эксперимент BIPM дал одно из самых отклоняющихся значений «большой G», и его воспроизведение могло помочь обнаружить скрытые систематические погрешности. Работа началась в 2016 году и заняла десять лет. Учёные определили G равной 6,67387 ± 0,00038 × 10⁻¹¹ м³·кг⁻¹·с⁻² — на 0,0235 % ниже результата исходного французского эксперимента. В физике, где другие фундаментальные константы измерены с высокой точностью — до многих знаков после запятой, такое расхождение остаётся существенным. Главная находка — прежде не описанный эффект остаточного воздуха. Для работы установки из камеры откачивают воздух, создавая вакуум, но полностью удалить его невозможно. «Всегда остаётся немного воздуха — так называемое остаточное давление», — поясняет Шламмингер. Этот воздух действует на установку с небольшой силой, которую предыдущие эксперименты не учитывали. Это может приблизить нас к объяснению того, почему результаты разных измерений G до сих пор не сходятся. Впрочем, распространять эту находку на другие эксперименты Шламмингер пока не готов. «Нам нужно рассмотреть каждый эксперимент по отдельности и разобраться, что именно в нём делалось», — заявил он. Новое значение несколько ниже значения, рекомендованного CODATA в 2018 году, но причину расхождения определить пока не удаётся. «Пока что мы считаем, что дело может быть в целом ряде эффектов, но определить, в чём именно состоят расхождения, мы ещё не можем», — подытожил учёный. ИИ всё чаще пишет научные статьи — отличить от человеческих становится невозможно, и это пугает
09.05.2026 [14:43],
Павел Котов
Искусственный интеллект всё чаще используется в написании научных статей, но достоверно определить степень его присутствия непросто, указывают исследователи. Пока ясно одно: объём такого контента будет расти и далее, говорится в материале Nature. 
Источник изображения: Markus Winkler / unsplash.com Обеспокоенность сообщества исследователей по поводу масштабов созданного ИИ научного контента отражает общие тенденции в интернете. К концу марта число статей, написанных с участием ИИ, оказалось больше, чем количество созданных человеком материалов — к такому выводу пришли специалисты компании Graphite, изучившие 55 000 новых веб-страниц. ИИ вполне может использоваться в создании научной литературы, он способен ускорить процесс исследований — но с его помощью генерируются и статьи низкого качества. Чтобы оценить масштаб проблемы, учёные обращаются к средствам обнаружения ИИ-контента, хотя те не дают полной гарантии: некоторые из доступных инструментов не различают текст, который просто редактировался с помощью ИИ, и текст, который был полностью им сгенерирован. Бывают и ложноположительные срабатывания — когда написанный человеком текст помечается как созданный ИИ. Показательны результаты исследования, проведённого с использованием инструмента, который разработала компания Pangram Labs. В рамках проекта были изучены 7000 научных статей и 8000 рецензий, присланных в журнал Organization Science с января 2021 по февраль 2026 года. Выяснилось, что с ноября 2022 года, когда появился ChatGPT, общее количество работ подскочило на 42 %; было также установлено, что этот рост был обусловлен главным образом участием ИИ. С начала 2024 до февраля 2026 года количество статей, содержащих более 70 % сгенерированного ИИ текста, увеличилось более чем вдвое; созданный ИИ текст содержат и 30 % рецензий. В рамках ещё одной работы были изучены около 5000 статей по биомедицинским наукам, опубликованных в научных журналах Science, Nature и Cell — их проанализировали с помощью инструмента обнаружения ИИ-контента Pangram. Шесть статей, показал он, были написаны ИИ полностью, и каждая восьмая из общего числа в той или иной мере содержала созданный ИИ текст. 
Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com В ходе третьего исследования учёные при помощи двух детекторов ИИ проанализировали более 124 тыс. рукописей, размещённых на платформе arXiv в период с 2020 по 2025 годы В области компьютерных наук число обзорных материалов, написанных с помощью ИИ выросло с 7 % в 2023 до 43 % в 2025 году. Число содержащих сгенерированный ИИ текст уникальных исследовательских материалов в этой области за тот же период выросло с 3 % до 23 %. Авторы этой работы не проводили различия между частичным применением ИИ в научной работе и полностью написанными ИИ материалами; качество самих работ тоже не оценивалось. Важный аспект проблемы — отсутствие точных и надёжных средств, способных точно установить, какая доля научной литературы в целом создаётся ИИ. ИИ-модели совершенствуются, и вместе с ними должны совершенствоваться детекторы участия ИИ в тексте — со временем будет расти и число механизмов, с помощью которых люди будут пытаться «очеловечить» эти материалы и обойти детекторы. Ещё один способ — внедрение «водяных знаков», которые явно укажут на участие ИИ при создании текста. Недавно эта технология способствовала отклонению 497 присланных на научную конференцию работ. Китайские учёные сжали сотню наноалмазов в вакууме и выяснили, почему крошечные кристаллы теряют жёсткость
08.05.2026 [12:28],
Дмитрий Федоров
Китайские физики выяснили, почему алмазы при уменьшении до размеров в единицы нанометров — миллионных долей миллиметра — утрачивают привычную жёсткость и легче поддаются сжатию. Эксперимент с наноалмазами диаметром от 4 до 12 нм, то есть в сотни раз мельче некоторых вирусов, показал, что сопротивление кристаллов сжатию падает примерно на 30 % по мере уменьшения размера, а причина кроется в атомном строении их поверхности. 
Источник изображения: ChatGPT «Алмазы привычного размера хорошо известны своей экстремальной жёсткостью и твёрдостью. В наномасштабе всё может быть иначе», — говорит руководитель исследования Чунсинь Шань (Chongxin Shan) из Чжэнчжоуского университета. Его группа зажимала каждый кристалл между двумя цилиндрами с алмазными наконечниками, подключёнными к датчику силы и специальному микроскопу. Поскольку любое воздействие окружающей среды вносит помехи в данные, эксперимент повторили примерно со 100 различными алмазами в условиях вакуума. Объединив экспериментальные данные с компьютерным моделированием, учёные нашли объяснение. Чем меньше кристалл, тем большая доля его атомов приходится на наружную оболочку, а не на сердцевину. Связи между оболочкой и сердцевиной у наноалмазов оказались слабыми, поэтому маленький кристалл легче поддаётся сжатию. В крупных алмазах почти все атомы сосредоточены в сердцевине, где связи прочны, и именно они определяют поведение всего камня. Лу Ян (Yang Lu) из Городского университета Гонконга, чья группа провела одни из первых работ по механике наноалмазов, отмечает, что в новом эксперименте удалось изучить алмазы в десять раз мельче тех, что исследовались прежде. Крошечные алмазы становятся всё более востребованным материалом для новой электроники и квантовых устройств — приборов для сверхбыстрых вычислений и защищённой связи. По словам учёного искусственные алмазы сегодня стали чрезвычайно дешёвыми, так что пора находить им всё новые применения. Учёные обнаружили квантовый эффект, который потенциально сможет питать микросхемы прямо из воздуха
01.05.2026 [12:52],
Дмитрий Федоров
Международная группа учёных обнаружила процесс, который может позволить преобразовывать электрические сигналы в пригодный для питания электроники ток без громоздких компонентов. Авторы предупреждают, что заменить батареи или электросеть эффект пока не способен, но со временем сможет питать автономные чипы и датчики. 
Источник изображения: israel palacio / unsplash.com Результаты исследования нелинейного эффекта Холла (NLHE) на полупроводнике теллуриде висмута (англ. — bismuth telluride) были опубликованы в феврале 2026 года в журнале Newton. Классический эффект Холла порождает напряжение поперёк проводника, перпендикулярно направлению тока. NLHE — его относительно новая разновидность, которая возникает, когда два перпендикулярных тока создают напряжение, и в отличие от классического ведёт себя одинаково при движении вперёд и назад по времени. Это свойство физики называют «симметрией обращения времени». Исследователи предполагают, что NLHE обеспечивает эффективный сверхбыстрый метод преобразования токов и может оставаться устойчивым при комнатной температуре, если применять механизмы управления рассеянием, пояснила в электронном письме одна из авторов исследования Сюэянь Ван (Xueyan Wang). По её словам, эффект мог бы со временем питать маломощную электронику — например, детекторы напряжения и высокочастотные выпрямители — и наиболее применим к материалам толщиной в один атом, для нерегулярного зондирования, хранения данных или несложных вычислений. Питать электросеть NLHE не сможет, ведь для этого нужны высокая мощность, низкая стоимость и стабильность. «Более реалистичный сценарий таков: NLHE может стать полезной вспомогательной технологией для распределённой самопитающейся электроники и автономных микросистем, а не заменой батарей или традиционной сетевой инфраструктуры», — сказала Ван. Потенциал эффекта она просит не преувеличивать: зафиксированные значения «по-прежнему остаются относительно слабыми во многих материальных системах», а перепады температуры подавляют сигнал. Чтобы продвинуться дальше демонстрационных прототипов, исследователям предстоит снизить рассеяние эффекта и создать более совершенные материалы, которые позволят приборам стабильно работать при комнатной температуре. Физиков, впрочем, открытие воодушевляет: наука всё лучше понимает, как вещество ведёт себя на квантовом уровне. Если повезёт, это понимание поможет человечеству сэкономить энергию. OpenAI представила Prism — бесплатный ИИ-сервис для серьёзных научных исследований на базе GPT-5.2
28.01.2026 [12:35],
Павел Котов
OpenAI запустила программу Prism для научных исследований — она доступна бесплатно для всех обладателей учётной записи ChatGPT. Приложение представляет собой текстовый процессор, средство поиска информации в научных статьях и предлагает интеграцию с моделью искусственного интеллекта GPT-5.2, которую можно использовать для оценки гипотез, редактирования текста и поиска предыдущих исследований. 
Источник изображения: Dima Solomin / unsplash.com Prism не предназначается для проведения исследований без участия человека; разработчики сравнивают проект с интерфейсами ИИ-программирования Cursor и Windsurf. OpenAI выпустила приложение с веб-интерфейсом для научной работы, отметив, что число подобных запросов к ChatGPT растёт. Каждую неделю потребительский чат-бот получает 8,4 млн сообщений по сложным темам в области точных наук, хотя в компании не установили, сколько этих запросов пришлось на профессиональных исследователей. ИИ становится всё более важным инструментом в академической среде. В декабре модель GPT-5.2 Pro использовалась в поиске новых доказательств статистической теории — исследователям оставалось лишь задавать вопросы и проверять ответы модели. Значительная часть Prism заключается в корректной работе с существующими стандартами. Сервис предлагает интеграцию с открытой системой форматирования и вёрстки научных статей LaTeX; визуальные инструменты GPT 5.2 позволяют создавать диаграммы. Наиболее мощная функция — сочетание обычных возможностей ИИ со строгим управлением контекстом. Открыв окно ChatGPT через Prism, модель предоставляет доступ к полному контексту исследовательского проекта, обеспечивая релевантность ответов. Многие из этих возможностей реализуемы в базовом варианте GPT-5.2, но в OpenAI надеются привлечь профессиональных исследователей при помощи специального инструмента. Учёные «оживили» экзоскелеты мёртвых ракообразных — и получили роботов
23.12.2025 [00:28],
Анжелла Марина
Инженеры из лаборатории CREATE при Федеральной политехнической школе Лозанны (EPFL, Швейцария) разработали роботов на основе экзоскелетов мёртвых лангустинов — мелких ракообразных, также известных как скампи или дублинские креветки. Эти органические структуры, обычно отправляемые на утилизацию, оказались подходящим материалом для создания так называемых биогибридных роботов, сочетающих биологические структуры и технические компоненты. 
Источник изображения: 2025 CREATE Lab EPFL (CC BY-SA 4.0) Материал панциря представляет собой высокоминерализованную и сложно структурированную органическую структуру под названием хитин. Он отличается прочностью, медленной скоростью биологического разложения и оптимален для создания сложных движений. Как пояснила руководитель лаборатории Джози Хьюз (Josie Hughes), экзоскелеты сочетают минерализованные оболочки с суставными мембранами, обеспечивая тем самым баланс жёсткости и гибкости, и позволяя сегментам двигаться независимо в робототехнических задачах. Исследователи оснастили экзоскелеты эластичными элементами, имитирующими сухожилия, и моторизованной базой, которая обеспечивает сокращение и расслабление, аналогичные работе мышц. В результате, как пишет научный журнал IFLScience, получились устройства с удивительно естественной подвижностью, несмотря на то что исходный материал представлял собой уже не живую материю. Один из прототипов, созданный из хвоста лангустинов, был превращён в роботизированные клешни-захваты, способные поднимать предметы массой до 500 граммов. В тестах такой захват уверенно справлялся с объектами разной формы и плотности — например, мог поднять как помидор, так и тонкую шариковую ручку. Другой прототип — плавающий робот с двумя «плавниками» — легко развивал скорость до 11 сантиметров в секунду (около 0,2 мили в час). Сара Ким (Sareum Kim), ведущий автор исследования, отметила, что их работа впервые продемонстрировала возможность интеграции пищевых отходов в роботизированные системы, сочетая устойчивый дизайн с принципами повторного использования. Такой подход, по её словам, позволяет не только сократить отходы, но и упростить конструкцию роботов по сравнению с традиционными аналогами из пластика и металла. Учёные также отметили, что, хотя природные формы не всегда оптимальны с инженерной точки зрения, они часто превосходят искусственные решения и дают ценные подсказки для создания функциональных устройств на основе тонких биологических принципов. Сообщается, что это не первый случай применения мёртвых животных в робототехнике: например, в 2022 году учёные из Университета Райса (Rice University) уже превращали мёртвых пауков в роботизированный инструмент, способный поднимать и удерживать предметы. ИИ засорил науку: статей стало в разы больше, но ценности в них меньше
19.12.2025 [20:07],
Геннадий Детинич
Широкое распространение больших языковых моделей предсказуемо привело к их использованию при написании научных работ. Группа учёных попыталась дать количественную оценку использованию ИИ при подготовке публикаций. Получилось неоднозначно: и хорошо, и плохо. Пока ситуацию отчасти спасают рецензенты, но если они тоже доверятся ИИ — быть беде. 
Источник изображения: ИИ-генерация Grok 4.1/3DNews Поскольку натурально бредовые статьи стали просачиваться даже в высокорейтинговые научные журналы, о чём говорит возросшее число отзывов трудов после их публикации, учёные провели анализ использования ИИ при подготовке научных работ к публикации. Они взяли интервал между 2018 годом и серединой 2024 года, охватив периоды до появления больших языковых моделей и после. Всего было проанализировано около 2 млн статей с сайтов препринтов arXiv (1,2 млн) и сетевых журналов SSRN (675 тыс.) и bioRxiv (220 тыс.). Исследователи пропустили аннотации ранних публикаций (без ИИ) через модель, затем обработали их ИИ-редактором и снова пропустили через модель, чтобы научить её отличать чисто человеческое творчество от машинного. Как выяснилось, после начала использования ИИ авторы значительно увеличили подачу работ. Особенно сильно это проявилось у учёных из Азии и с азиатскими именами. Рост числа публикаций составил до 100 % на bioRxiv и SSRN и более 40 % на arXiv. Исследователи объяснили это помощью ИИ учёным в преодолении языкового барьера, поскольку для многих из них английский язык не был родным. В целом это пошло на пользу, так как позволило донести работы до более широкой аудитории понятным большинству языком. Также ИИ делал тексты «умнее» — лингвистически сложнее, что вызывало больше доверия к публикациям. В среднем люди пишут проще и не всегда ясно доносят мысли. Однако проявилась и обратная сторона: тексты, написанные ИИ, реже доходили до публикации, оставаясь в статусе препринтов. Между тем переход работы в статус опубликованной резко повышал её ценность. Следует оговориться, что переход в печать — длительный процесс, часто растянутый на месяцы. Из этого следует, что часть созданных с помощью ИИ статей пока находится в промежуточном состоянии и потому как бы недооценена в проведённой работе. Со временем в печать будет выходить всё больше статей, написанных с использованием ИИ. Тем самым корреляция между ясностью изложения сложным языком (ИИ) и частотой публикаций будет возрастать. Ещё одной ценностью подготовленных с помощью ИИ работ стало возросшее количество ссылок на исследования по теме, а также учёт свежих публикаций. В этом ИИ значительно превзошёл человека. Даже если научная ценность такой ИИ-статьи невелика, широкая подборка ссылок сама по себе делает её полезной с научной точки зрения. Очевидно, это очень важное качество, и оно будет только развиваться, если авторы исследований не будут лениться проверять все ссылки самостоятельно. Ещё одной ценностью работ с использованием ИИ признано применение широко употребляемых терминов вместо узкоспециализированных. Это делает научные публикации понятными более широкому кругу учёных, что крайне важно для междисциплинарных исследований. Из отрицательных факторов использования ИИ исследователи выделяют существенный разрыв между красотой изложения и реальным качеством научной работы. За привлекательным фасадом может скрываться посредственность, которую без глубокого погружения в тему легко не заметить. Авторы исследования также допускают, что могли недооценить частоту использования ИИ при подготовке научных работ, что снижает информативность их выводов. Например, учёные могли доверить ИИ подготовку черновика, а затем существенно отредактировать его, полностью устранив маркеры машинного происхождения текста. И всё же ИИ — мощный инструмент для выражения идей, хотя его использование рискует размыть стандарты качества научных работ. Пока на пути этого стоят люди-рецензенты, но их катастрофически не хватает. Если же и они возьмут ИИ на вооружение, ситуация с ценностью научных публикаций в современном мире может ухудшиться ещё сильнее. Нужен разумный компромисс. Но он пока не найден. Китай почти догнал США в важнейших научных исследованиях
06.12.2025 [18:32],
Геннадий Детинич
Согласно ежегодному отчёту Research Fronts 2025, подготовленному аналитиками компании Clarivate и исследователями из Китая, по научным исследованиям в 11 важнейших областях США и Китай вышли на первое место в мире с небольшим отставанием учёных из Китая. При оценке учитывалось наиболее частое цитирование научных работ авторов из тех или иных стран. Аналитика охватывает публикации с 2019 по 2024 годы. 
Источник изображения: ИИ-генерация Grok 4.1/3DNews Выяснилось, что США занимают первое место в пяти областях исследований — это науки о Земле, клиническая медицина, науки о жизни, астрономия и астрофизика, а также математика — и второе место в остальных шести областях, в которых лидирует Китай. В целом фундаментальная исследовательская деятельность в США остаётся самой активной в мире. Однако разрыв с Китаем сокращается. Китай, в свою очередь, стал лидером науки в области сельского хозяйства, растениеводства и животноводства, экологии и наук об окружающей среде, химии и материаловедения, физики, информатики, а также экономики, психологии и других социальных наук. В областях исследований, в которых Китай относительно слаб, таких как клиническая медицина, астрономия и астрофизика, он занимает четвёртое и пятое места соответственно, но демонстрирует значительный прогресс по сравнению с прошлым. На втором месте по совокупности показателей исследователи поместили науку Великобритании и Германии, а на пятом — Канады. Данных по другим странам в открытых источниках нет. «За последние десятилетия мы стали свидетелями огромного прогресса, которого добился и продолжает добиваться Китай в области исследований и разработок, — сказал представитель Clarivate. — Неудивительно, что Китай уже находится в авангарде многих направлений исследований». Цель составленного отчёта — определить направления, которые могут потребовать дополнительных усилий. На научном фронте в одной из стран может оказаться ослабленный или недооценённый участок. Отчёт помогает обнаружить такие места, чтобы ответственные организации направили туда больше сил и средств. Также свежая аналитика показывает растущее влияние искусственного интеллекта на научные изыскания, подчёркивая, что дальше без ИИ продвинуться не получится, по крайней мере, если пытаться двигаться в ногу с остальным миром. Учёные впервые создали полностью синтетическую ткань мозга — вообще без биологических компонентов
23.11.2025 [13:43],
Анжелла Марина
Биоинженеры из Калифорнийского университета в Риверсайде впервые разработали функциональную ткань, подобную мозговой, но полностью лишённую биологических материалов. Новая платформа под названием BIPORES основана на синтетическом полимере и предназначена для точного воссоздания сложной структуры внеклеточного матрикса — среды, поддерживающей рост, развитие и соединение нервных клеток. 
Источник изображения: National Cancer Institute/Unsplash Основу материала составляет химически нейтральный полимер полиэтиленгликоль (ПЭГ), который отталкивает клетки, подобно тефлоновой поверхности. Обычно для удержания клеток на таких поверхностях требуются белки, такие как ламинин или фибрин, однако в данном случае учёные обошлись без них, пишет издание New Atlas. Для решения этой задачи они применили технологию со сложной структурой, включающей мягкие материалы в виде биогелей (bijels) с седлообразной внутренней поверхностью. Каркас стабилизирован наночастицами диоксида кремния. С помощью микрожидкостной системы и биопринтера команда сформировала трёхмерные структуры со слоистыми и взаимосвязанными порами, что обеспечивает свободное перемещение питательных веществ и отходов, а также поддерживает глубокий рост клеток. Тесты с нейральными стволовыми клетками (НСК) показали их надёжное прикрепление, рост и формирование функциональных нейронных связей. Как отметил ведущий автор исследования Принс Дэвид Окоро (Prince David Okoro), стабильность инженерного каркаса позволяет проводить долгосрочные исследования, что особенно важно, поскольку зрелые клетки мозга более точно отражают функции реальной ткани при изучении заболеваний или травм. Для создания каркаса использовалась специальная жидкость из ПЭГ, этанола и воды, которая пропускалась через микроскопические стеклянные трубки. При встрече с потоком воды компоненты начинали разделяться, а мгновенная вспышка света фиксировала эту структуру, создавая губчатый материал с многочисленными порами. В свою очередь, доцент кафедры биоинженерии Иман Ношади (Iman Noshadi) также заявил, что материал обеспечивает клетки всем необходимым для роста, организации и коммуникации в кластерах, давая исследователям беспрецедентный контроль над поведением клеток. На данный момент диаметр каркаса составляет два миллиметра, но команда уже работает над его масштабированием и подготовила публикацию о применении аналогичного подхода для моделирования печёночной ткани. Конечной целью учёных является создание сети лабораторных мини-органов, способных взаимодействовать друг с другом, подобно системам человеческого организма. Как пояснил Ношади, такая система позволит отслеживать, как одно и то же лекарство влияет на разные ткани и как патология в одном органе может воздействовать на другие. С точки зрения биомиметики как науки, предложенный метод гораздо точнее воспроизводит архитектуру реальной мозговой ткани, что делает его ценным инструментом для изучения неврологических заболеваний, тестирования препаратов и разработки терапий по восстановлению повреждённой нервной ткани. Учёные создали носимый датчик для предупреждения об опасном УФ-излучении
26.10.2025 [06:05],
Анжелла Марина
Учёные из Южной Кореи разработали датчик, способный точно измерять уровень ультрафиолетового излучения типа UVA и предупреждать человека о риске повреждения кожи. Устройство преобразует свет в электрические сигналы и передаёт данные в реальном времени на смартфон, позволяя своевременно принять меры защиты. 
Источник изображения: newatlas.com Группа исследователей под руководством профессора Кан Сон Чжуна (Kang Sung-jun) из Университета Кёнхи (Kyung Hee University) создала высокочувствительный прозрачный фотодиод на основе оксидных полупроводников, реагирующий исключительно на ультрафиолетовое излучение с длиной волны 340–350 нм. В отличие от существующих непрозрачных носимых устройств, которые не способны точно измерять количество проходящего UVA-излучения в виду того, что через датчик проходит лишь небольшое его количество, новый датчик обеспечивает точное измерение проходящего UVA-излучения, поскольку почти полностью пропускает видимый свет. Это делает его совместимым с такими изделиями, как умные очки, часы, браслеты или даже элементы одежды, пишет New Atlas. Как пояснили авторы исследования, UVA-лучи, в отличие от UVB и UVC, свободно проходят через озоновый слой и проникают глубоко в кожу, вызывая преждевременное старение, появление морщин и способствуя развитию некоторых форм рака кожи. Для усиления слабых сигналов от UVA-излучения сенсор подключён к плате с усилителем и Bluetooth-чипом, что позволяет передавать данные на смартфон пользователя в режиме реального времени. В качестве основы устройства использована прозрачная стеклянная подложка, на которую нанесены оксидные полупроводники и прозрачная плёнка оксида индия и олова, формирующая электрическую цепь. Отмечается, что в будущем такая технология может быть интегрирована в умные часы или фитнес-браслеты, обеспечив регулярный контроль уровня ультрафиолета даже во время повседневных прогулок на улице и упростив профилактику заболеваний кожи. Новая статья: Почему ИИ никак не сесть на безматричную диету
25.09.2025 [00:02],
3DNews Team
Данные берутся из публикации Почему ИИ никак не сесть на безматричную диету |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
