「サイエンスタンク」セクションへようこそ。 ウェブサイトのこの領域では、科学の世界（物理学、数学、コンピューターサイエンス、医学など）からの関連する発見を学際的な方法で扱います。 ゲッティンゲンの科学的環境に特に焦点を当てて、世界からの重要な成果を発表します。 楽しんで、好奇心を持ち続けてください。
将来の出来事を見積もるのは難しい作業です。 人間とは対照的に、機械学習のアプローチは、物理学の自然な理解によって規制されていません。 野生では、もっともらしい一連のイベントは因果関係の規則の対象となりますが、これは有限のトレーニングセットから単純に導き出すことはできません。 この論文では、研究者（インペリアルカレッジロンドン）は、ミンコフスキー時空に時空間情報を埋め込むことにより、将来の因果予測を実行するための新しい理論的フレームワークを提案します。 彼らは、特殊相対性理論の光円錐の概念を使用して、任意モデルの潜在空間を制限および横断します。 それらは、因果的画像合成および画像データセット上の将来のビデオ画像の予測における成功したアプリケーションを示しています。 それらのフレームワークはアーキテクチャとタスクに依存せず、因果関係の能力について強力な理論的保証があります。
Laser-LaboratoriumGöttingeneVは、最初はBMBFからGO-Bioの今年の入札に勝ちました。
フォトニックセンサー技術部門のプロジェクト「注入を監視するための光音響センサーシステム」（Oase）は、Go-Bioの初期資金調達措置の41つのフェーズの最初のフェーズになりました。 BMBFによるこの非常に競争の激しい入札では、認識可能なイノベーションの可能性を秘めた178のプロジェクトアイデアのうちXNUMXが、探索段階で承認されました。
前回の記事は良い反応を示しました（ありがとう）。 だから今日は「忘れられた数学」の世界から何かを楽しんでください！
算術は、漠然とした手段でその拠点のいくつかを証明できないことがよくあります。 これらの場合、より一般的な代数法が必要です。 代数的に正当化されるこれらのタイプの算術定理には、省略された算術演算に関する多くの規則があります。
スピード乗算:
コンピューターや電卓がなかった昔、偉大な算術学者は多くの単純な代数的トリックを使用していました。 あなたの人生を楽にするために：
「x」は乗算を表します（LaTeXを試すのが面倒でした:-)）
を見ようよ：
988²=？
頭の中で解決できますか？
とても簡単です。詳しく見てみましょう。
988 x 988 =（988 + 12）x（998 -12）+12²= 1000 x 976 + 144 = 976 144
ここで何が起こっているのかを理解するのも簡単です。
（a + b）（a --b）+b²=a²--b²+b²=a²
これまでのところOKです。 それでは、数学をすばやく実行してみましょう-次のような組み合わせでも
986 x 997、電卓なし！
986 x 997 =（986-3）x 1000 + 3 x 14 = 983 042
ここで何が起こったのですか？ 次のように要因を書き留めることができます。
科学者たちは、電流がこれまで知られていなかった方法で形成される可能性があることを発見しました。 新しい発見は、研究者が太陽と星に動力を与える核融合エネルギーを地球により良くもたらすことを可能にするかもしれません。
衝突のないプラズマ内の単一種と相互作用する平面静電波の場合、運動量の保存は電流の保存を意味します。 ただし、複数の種が波と相互作用すると、それらはインパルスを交換する可能性があり、その結果、電流が駆動されます。 この駆動電流の単純で一般的な式は、物理学者の仕事から導き出されます。 例として、それらは、電子-陽電子-イオンプラズマのラングミュア波および電子-イオンプラズマのイオン-音響波に対して電流をどのように駆動できるかを示しています。
今日は「忘れられた数学」のカテゴリーから何か。 残念ながら、カリキュラムにはめったにないか、まったくない非常に興味深い代数的数の関係が常にありますが、それは数と数学的直感の理解を広げます。
誰かが技術的なツールなしで次の方程式を解くようにあなたに頼んだとしましょう。
あなたはこれができますか？
一見するとそれほど簡単ではありません。 しかし、これらの数字の間の特別で興味深い関係を知っているとき、それは本当に簡単です：
方程式の左の成分は次のとおりです。100+ 121 + 144 = 365; 言い換えると：
さて、単純な代数を使用して、そのようなシーケンスをさらに見つけることができるかどうかを調べましょう。私たちが探している最初の数は「x":
重陽子の質量は、専門家の文献に保存されている値よりも0,1億分の100パーセント少ないと言われています。 原子核が発見されてからXNUMX年以上経った今でも、個々の標本の重さは不明です。 ハイデルベルクにあるマックスプランク核物理学研究所のSaschaRauが率いる研究チームは、優れた「更新」を行うことに成功しました。
出典：マックスプランク核物理学研究所
最も軽い原子核の質量と電子質量はリンクされており、それらの値は、原子物理学、分子物理学、ニュートリノ物理学、および計測学での観測に影響を与えます。 これらの基本的なパラメータの最も正確な値は、10E（-11）のオーダーの相対質量不確実性を達成するペニングフォールン質量分析から得られます。 ただし、さまざまな実験のデータを使用した冗長性チェックでは、陽子、重陽子、およびヘリウム（ヘリウム3のコア）の質量に重大な不一致があることが明らかになり、これらの値の不確実性が過小評価されている可能性があります。
Nature、530-531（2020）にエキサイティングな記事が掲載されました。 土井：10.1038 / d41586-020-02421-2
レーザー制御されたマイクロロボットの脚として機能する小さなデバイスが開発されました。 これらのデバイスとマイクロエレクトロニクスシステムとの互換性は、自律型マイクロロボットの大量生産への道を示唆しています。
Youtubeのビデオ https://youtu.be/8b_dMsYLkUs
1959年、ノーベル賞受賞者でナノテクノロジーの先見の明のあるリチャードファインマンは、「外科医を飲み込む」こと、つまり、必要に応じて血管内を移動して手術を行うことができる小さなロボットを構築することは興味深いだろうと提案しました。 この未来の象徴的なビジョンは、マイクロメータロボティクスの分野における現代の希望を強調しました。巨視的な対応物が到達できない環境に自律型デバイスを展開することです。 しかし、そのようなロボットを構築することは、微視的な機関車を組み立てることの明らかな困難を含むいくつかの課題を提示します。 Natureの記事で、Miskin etal。 液体を通してレーザー制御されたマイクロロボットを推進し、完全に自律的なマイクロロボットを作成するためにマイクロエレクトロニクスコンポーネントと簡単に統合できる電気化学的に動力を与えられたデバイスを介して。
ドロシービショップによるエキサイティングな記事が 自然 584：9（2020）; 土井：10.1038 / d41586-020-02275-8
シミュレートされたデータを収集すると、認知バイアスが私たちを迷わせる一般的な方法を明らかにすることができます。
堅牢で信頼できる研究を促進するために、過去XNUMX年間に多くの努力がなされてきました。 センセーショナルなブレークスルーよりもオープンサイエンスを優先するために、たとえば資金提供や出版の基準を変更することによって、インセンティブを変更することに焦点を当てている人もいます。 しかし、個人にも注意を払う必要があります。 過度に人間の認知バイアスは、そこにない結果を見ることにつながる可能性があります。 誤った推論は、意図が良い場合でも、ずさんな科学につながります。
正確な電子構造計算は、量子コンピューターの最も期待されているアプリケーションの12つであると考えられており、理論化学やその他の関連分野に革命をもたらします。 Google Sycamore量子プロセッサを使用して、Google AI Quantumとその同僚は、水素鎖の結合エネルギー（H12と同じ大きさ）とジアゾールの異性化メカニズム（H72）というXNUMXつの中規模の化学的問題のVariational Quantum Eigenolver（VQE）シミュレーションを実行しました。元の視点を参照してください）。 シミュレーションは、最大XNUMX個のXNUMXキュービットゲートを備えた最大XNUMXキュービットで実行され、VQEをエラーを最小限に抑える戦略と組み合わせると、化学的精度を達成できることが示されています。 提案されたVQEアルゴリズムの主要コンポーネントは、従来の方法ではシミュレートできない大規模なシステムに拡張できる可能性があります。
科学、P。1084; 1054ページも参照
ポーランドの若い科学者のアイデアは報われました。
学生のSebastianMacheraは、医療処置を改善しながら多くの患者を助けることができる技術を開発しています。 彼の研究により、彼は権威あるEUCYSコンペティションで賞を受賞しました（21歳未満の優れた研究者）。 彼はポーランド科学アカデミー（PAN）の物理化学研究所でプロジェクトを開発しています。
セバスチャン・マチェラは幼い頃、心血管疾患を詳しく調べることにしました。 この状態は、ほとんどの先進国で早死の最も一般的な原因のXNUMXつです。
若い科学者は、心臓発作のある人をより迅速に診断するのに役立つセンサーを開発したいと考えています。 彼のアイデアはEUCYS審査員によって認められました。 研究者は、この権威あるコンテストのポーランド語版で最優秀賞を受賞しました。 受賞者は、ワルシャワ医科大学とワルシャワ工科大学でバイオテクノロジーを学んでいます。
出典（写真）：モデルM13バクテリオファージを使用したSebastian Machera：ポーランド科学アカデミー（PAN）
初めて、UMGとクラスターオブエクセレンス「マルチスケールバイオイメージング」（MBExC）、およびドイツ神経変性疾患センター（DZNE）の科学者が、ヒト人工多能性幹細胞から人間の脳の機能を備えた神経ネットワークを構築することに成功しました。細胞。 Bioengineered Neuronal Organoids（BENO）として知られる組織は、人間の脳の形態学的特性を示しています。 また、学習機能や記憶機能の発達に重要な機能も発達させます。 NatureCommunicationsに掲載されました。
出典：UniversityMedicineGöttingen：Zafeiriouらの画像。 （2020）バイオエンジニアリングされたニューロンオルガノイドにおけるGABA極性スイッチとニューロン可塑性。 ナットコミュン、11、3791。
左：Zafeiriouらの2つに従って作成された「BioengineeredNeuronal Organoid」（BENO）の表現。 公開された手順; ニューラルネットワーク構造の形成は、神経マーカータンパク質（微小管関連タンパク質0,5;青）とニューロフィラメント（緑）、およびグリア細胞（グリア線維性酸性タンパク質;赤）の着色によって示されます。 スケール：XNUMXmm。 右：BENOのニューラルネットワーク構造の拡大。 ニューロフィラメントタンパク質が着色された後、ニューロンの軸索は緑色で示され、グルタミン酸作動性ニューロンを赤色で、細胞核を青色で活性化します。
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