Образовательный блог МТИ

Астероид ли виновен в гибели динозавров?

Странная находка, на первый взгляд, способная опровергнуть версию о виновности астероида в гибели динозавров, объяснена.

Сегодня большинство ученых соглашается с тем, что за массовое вымирание видов, приведшее к окончанию «эпохи динозавров», ответствен как минимум один массивный астероид, столкнувшийся с Землей около 65 млн лет назад. Некоторые специалисты даже проследили возможное происхождение и предысторию этого «убийцы». Мощнейшее столкновение тогда не только вызвало землетрясения, пожары и цунами, но и подняло в воздух такое количество пыли, что она блокировала значительное количество солнечных лучей. Температура на планете резко упала, что и привело к массовой гибели живых организмов.

Тот удар, как считается, оставил по себе огромный шрам на поверхности Земли — кратер Чиксулуб в современной Мексике. Имеются и другие свидетельства в пользу астероидной гипотезы — например, так называемая иридиевая аномалия. Вообще этот элемент крайне мало встречается в земной коре, зато в астероидах его намного больше. Более-менее значительные количества его обнаружены лишь в геологических слоях, относящихся как раз к периоду Мел-палеогенового вымирания. Подобные находки были сделаны во многих регионах мира: многочисленные свидетельства массового вымирания покрыты слоем богатой иридием породы.

За одним примечательным исключением. Дело в том, что в 2007 г. исследователи, проводившие работы в американском штате Нью-Джерси (местность эта 65 млн лет назад была частью океана), обнаружили следы массового вымирания, но не под, а над иридиевым слоем. По мнению ряда специалистов, эта находка может считаться серьезным аргументом против «астероидной гипотезы». По мнению других ученых, причина этой странности должна быть какой-то другой. И действительно, в недавно опубликованной работе предложено интересное объяснение: иридий переместился.

Прежде чем прийти к такому выводу, геологи вернулись на место неожиданной находки и провели весьма скрупулезный геохимический анализ для того, чтобы в точности установить уровень расположения слоя, соответствующего Мел-палеогеновому вымиранию. В самом деле, им удалось показать, что какие-то пока неустановленные естественные процессы привели к тому, что основное количество иридия за прошедшие миллионы лет мигрировала в более низкие слои грунта. Возможно, виной тому более мягкий характер породы именно в этом определенном месте.

По материалам www.popmech.ru

Приезжие: планета из другой галактики

Обнаружена планета, вращающаяся вокруг звезды, которая лишь недавно прибыла в нашу галактику.

Находка сделана благодаря 2,2-метровому телескопу расположенной в Чили европейской обсерватории ESO. Как и большинство известных нам экзопланет, новая является газовым великаном наподобие Юпитера. Ее материнская звезда уже приближается к концу своего существования и даже пережила стадию красного гиганта, которую планета чудом пережила — примерно такая же судьба ожидает и нашу собственную Землю. Впрочем, обо всем по порядку.

За последние 15 лет совершилась настоящая революция в методах обнаружения далеких экзопланет, и сегодня нам известны уже сотни планет, вращающихся вокруг различных звезд Млечного Пути. Но ни одной — у звезды из другой галактики; уж слишком далеко они находятся. Так что недавняя находка по-настоящему удачна: благодаря тому, что сама звезда попала к нам из другой галактики, мы можем рассмотреть и ее планету. Звезда является лишь одной из масштабного звездного потока Хельми, группы, поглощение которой Млечным Путем началось где-то 6-9 млрд. лет назад.

Сама звезда HIP 13044 расположена в 2 тыс. световых годах от Земли, в юПриезжие: планета из другой галактикижном созвездии Печь. Слабое колебание HIP 13044 под действием притяжения вращающейся крупной планеты (примерно в 1,25 раза крупнее Юпитера) и позволило ее обнаружить. HIP 13044 — звезда очень старая и практически уже мертвая. Ее внутренние запасы термоядерного топлива исчерпаны, она уже распухла огромным пузырем красного гиганта — и переживает следующую фазу сжатия, которая сопровождается временным возобновлением реакций в ее недрах. У таких старых звезд планет до сих пор не было обнаружено ни одной.

Планета HIP 13044 b вращается очень близко к звезде, на максимальном приближении дистанция между ними меньше размеров самой звезды и составляет примерно 5,5% расстояния от Земли до Солнца. Полный оборот по своей траектории она совершает за 16,2 земных дня — судя по всему, некогда планета была от звезды намного дальше, и год здесь длился дольше, но все изменилось как раз в период, когда HIP 13044 переживала фазу красного гиганта.

Если б планета располагалась хоть немного ближе, судьба ее была бы незавидна — судя по необычно высокой скорости вращения звезды, она таки поглотила несколько близких планет. Впрочем, этим испытания планеты HIP 13044 b не заканчиваются. Спустя некоторое время звезда снова перейдет к фазе расширения, и тогда, скорее всего, поглотит и эту крупную планету.

 
По материалам www.popmech.ru 

Нейробиологи выяснили, как навсегда избавиться от страшных воспоминаний

Люди и другие животные легко приучаются бояться безобидных вещей, которые в прошлом были связаны с болезненными переживаниями. Некоторые психотерапевтические приемы помогают избавиться от «условных страхов», но результаты такого лечения часто неустойчивы. Американские нейробиологи обнаружили молекулярный механизм, позволяющий безвозвратно «стереть» условный страх. Ключевую роль в этом процессе играют изменения числа рецепторов определенного типа на нейронах латеральной миндалины.

Если человеку или другому животному одновременно с чем-нибудь неприятным (например, ударом тока — «безусловным стимулом») раз за разом предъявлять какой-нибудь нейтральный («условный») стимул, например, звонок, то у подопытного может выработаться условный рефлекс страха. Подопытный, будь он человек или мышь, начнет пугаться звонка.

Такой рефлекс может сохраняться долго. Однако он быстро угасает, если животное снова и снова сталкивается с условным стимулом, но ничего плохого при этом не происходит (безусловный стимул не появляется). На этом эффекте основан один из методов лечения посттравматических страхов: человеку раз за разом предъявляют стимулы, которые сопутствовали травмирующему событию, и он постепенно отучается бояться их. Впрочем, через некоторое время после такого лечения страхи могут вернуться.

Результаты многочисленных исследований указывают на то, что «память о страшном» на эмоциональном уровне иногда стирается полностью, а иногда сохраняется в скрытом состоянии и может пробудиться при соответствующей стимуляции. От чего это зависит, пока не ясно, хотя хорошо известен участок мозга, играющий ключевую роль в формировании и сохранении условного рефлекса страха, — латеральная миндалина.

Нейробиологи из Университета Джонса Хопкинса (Балтимор, США) провели серию экспериментов с мышами, в ходе которых им удалось показать, что стирание «памяти о страшном» напрямую зависит от определенного типа рецепторов, при помощи которых нейроны миндалины воспринимают сигналы, несущие информацию об условном стимуле. Условным стимулом в данном случае был звук. В экспериментах мышей приучали бояться звукового сигнала, который сопровождался слабым ударом тока. По прошествии определенного времени после «сеанса обучения» мозг мышей помещали в питательную среду, втыкали электроды в нейроны латеральной миндалины и изучали их реакцию на сигналы, поступающие от нейронов таламуса, которые передают информацию о звуках. В качестве контроля использовались «наивные», необученные мыши, а также животные, которых били током без звукового сопровождения, или давали послушать звуковой сигнал без болевого стимула, или предъявляли оба вида стимулов, но не одновременно.

Передача сигналов от таламуса к нейронам латеральной миндалины через синаптические щели осуществляется при помощи нескольких нейромедиаторов, каждый из которых может восприниматься несколькими разными рецепторами. Есть методы, позволяющие различать в эксперименте работу рецепторов разных типов. Например, для многих рецепторов известны специфические вещества-ингибиторы, которые подавляют их работу, но не влияют на другие рецепторы; кроме того, разные рецепторы имеют свою характерную скорость реагирования.

При помощи нескольких взаимодополняющих методов авторы показали, что при формировании «условного страха» на нейронах латеральной миндалины (точнее, на их постсинаптических мембранах) временно увеличивается число рецепторов CP-AMPAR. Выяснилось, что число рецепторов CP-AMPAR нарастает в течение суток после сеанса обучения, а затем постепенно снижается и примерно через неделю возвращается к базовому уровню. Однако страх перед звуковым сигналом у мышей при этом не исчезает: мыши продолжают пугаться условного сигнала и через 7, и через 14 дней после обучения. Страх проявляется в том, что мышь замирает, услышав сигнал. По продолжительности реакции замирания можно судить о силе страха.

Можно было бы предположить, что временное увеличение количества рецепторов CP-AMPAR необходимо для прочного запоминания, то есть для формирования устойчивого страха перед условным стимулом. Однако эксперименты с генетически модифицированными мышами не подтвердили это предположение. Оказалось, что мыши, у которых нарушена система оперативной транспортировки рецепторов CP-AMPAR к постсинаптическим мембранам и у которых поэтому после обучения число этих рецепторов в синапсах не увеличивается, боятся звукового сигнала точно так же, как и нормальные мыши, причем страх оказывается столь же устойчивым.

Если рост числа рецепторов CP-AMPAR в первые сутки после обучения не связан с формированием «условного страха», то, может быть, он имеет какое-то отношение к обратному процессу, то есть к возможности «стирания» только что приобретенного рефлекса? Чтобы это проверить, авторы провели еще ряд экспериментов, в ходе которых мышей, только что обученных бояться звукового сигнала, целенаправленно отучали от этого страха. Авторы использовали два разработанных ранее метода, один из которых приводит к временному и неустойчивому избавлению от страха, а второй, по-видимому, полностью стирает страшные воспоминания у мышей.

В первом случае мыши просто получают один «сеанс отучения», в ходе которого им 20 раз дают послушать звуковой сигнал, не сопровождающийся болевым стимулом. Каждый сигнал длится 20 с, паузы между сигналами — 50 с. В ходе сеанса «реакция замирания» от сигнала к сигналу неуклонно слабеет. В конце концов мышь вроде бы перестает бояться условного стимула, однако страх не исчезает полностью. Спустя несколько дней он с большой вероятностью может снова проснуться.

Вторая методика, заставляющая мышь навсегда забыть о страхе перед условным стимулом, отличается от первой лишь тем, что за 30 минут до основного сеанса мышь слышит один-единственный звуковой сигнал. Предполагается, что единичное напоминание об условном стимуле активирует нейронные контуры, в которых «записана» память, и тем самым переводит эту память в пластичное состояние, что и позволяет более эффективно стереть ее в ходе последующего сеанса.

У мышей, отучавшихся от страха по первой методике, рецепторов CP-AMPAR в латеральной миндалине не стало меньше. Однако у животных, к которым применили вторую методику, через два часа после сеанса число этих рецепторов радикально снизилось. По-видимому, рецепторы CP-AMPAR избирательно удаляются с постсинаптических мембран в ходе «отучения» по второй методике. Результатом этого является полное стирание памяти о страхе. Однако при «отучении» первым способом число рецепторов CP-AMPAR не снижается, и в результате избавление от страха оказывается временным и неустойчивым.

Описанные опыты по «отучению» проводились через сутки после того, как у мышей был выработан условный рефлекс страха. Как раз в это время, как мы помним, количество рецепторов CP-AMPAR на нейронах LA достигает максимума. Если построения авторов верны и динамика числа рецепторов CP-AMPAR действительно играет важную роль в стирании памяти о пугающих стимулах, то можно ожидать, что если проделать всё то же самое с мышами не через сутки после обучения, а через неделю, когда число рецепторов CP-AMPAR снижается до исходного уровня, то результаты должны получиться совсем другие.

Так и оказалось. Повторив эксперименты по «отучению от страха» через неделю после формирования условного рефлекса на звук, авторы обнаружили, что в этой ситуации никакой разницы между первой и второй методикой нет. В обоих случаях избавление от страха оказывалось неустойчивым, страх легко возвращался, и стереть его полностью не удавалось. Заметных изменений в количестве рецепторов CP-AMPAR тоже не было выявлено.

В качестве еще одной проверки авторы попытались отучить от страха перед звуковым сигналом генно-модифицированных мышей, о которых говорилось выше. У этих мышей, как мы помним, число рецепторов CP-AMPAR после первичного обучения не меняется, однако страх всё равно вырабатывается. Оказалось, что у этих мышей-мутантов полностью стереть «память о страхе» не удается ни первым методом, ни вторым, ни через день после обучения, ни через неделю.

Таким образом, смысл увеличения числа рецепторов CP-AMPAR в первые сутки после приобретения «условного страха», по-видимому, состоит в том, что нейроны LA тем самым переводятся в состояние повышенной пластичности, что позволяет при определенных условиях быстро и навсегда избавиться от новоприобретенного рефлекса. Однако «чувствительный период» короток, и если за это время страх не будет стерт, то он останется надолго.

Возможно, данное открытие поможет в разработке новых методов лечения посттравматического синдрома. Работа также показывает, что начинать такое лечение нужно как можно раньше, пока не закончился «чувствительный период».

По материалам www.elementy.ru

Витая в облаках: рост капель

Для современной науки одна из самых интересных проблем — объяснение механизма формирования облаков. Конечно, в целом все понятно: при такой-то температуре и таком-то давлении водяной пар в атмосфере конденсируется в небольшие капли, которые и образуют облака. Капли сливаются, достигают крупных размеров и падают дождем. Но дьявол, как всегда, в деталях.

Иногда конденсация капель в небе происходит так быстро, что все модели, построенные из описанной выше нехитрой картины, не срабатывают. Наверняка и вам приходилось иногда собственными глазами видеть, как облака появляются в воздухе буквально на глазах, быстро растут, «набухают» и проливаются дождем. Ученые даже провели соответствующие измерения: капли диаметром 15 мкм (слишком мелкие для дождя) могут вырасти до 50 мкм меньше чем за полчаса. Это слишком быстро.

Вопрос, как и отчего такое происходит, остается открытым. Пока что объяснить такую скорость не в состоянии ни одна из имеющихся моделей, описывающих образование и рост капель воды. Объяснение появилось лишь недавно, благодаря работе ученых из Великобритании Василиоса Далласа (Vassilios Dallas) и Кристоса Вассиликоса (Christos Vassilicos).

Главным героем их исследования стало число Стокса, характеризующее взаимодействие частиц во взвеси (в том числе и капель воды в облаке). Если оно мало, капли следуют за микропотоками воздуха — и огибают встречающиеся другие капли, редко сталкиваясь с ними. И наоборот, если велико, они, как правило, сталкиваются, как правило, сливаясь друг с другом. Эта безразмерная величина зависит, в том числе, и от диаметра частиц — даже квадрата этой величины.

Так вот, пока облако формируется, размер самих капель невелик, и число Стокса совсем невысоко; капли сталкиваются редко. А уже после того, как облако образовалось, капли становятся крупнее, и число Стокса быстро растет; капли легко сталкиваются и быстро растут. В какой-то момент происходит переход от небольших величин — резко — к большим. В какой же именно? Это похоже на проблему курицы и яйца: капли не могут быстро расти, пока число Стокса невелико, но число Стокса не может увеличиться, пока капли не станут достаточно крупными.

Как показали Даллас и Вассиликос, важный вклад в этот механизм вносят турбулентные потоки воздуха. Они обратили внимание на то, что турбулентные завихрения в воздухе наблюдаются на широкой масштабной шкале, в том числе и микрометровых размеров, порядка величины капель воды. Это вносит почти настоящий хаос в вычисления числа Стокса для данных условий, поскольку его величина зависит также и от скорости среды. Даже когда капля, казалось бы, слишком мала, число Стокса может внезапно подскочить, приводя к тому, что она с другой столкнется и сольется. Именно турбулентность может подхлестывать и ускорять образование дождевых облаков.

По материалам www.popmech.ru

Типы математического мышления

Математика — царица наук, пожалуй, самая точная и въедливая наука из всех, которые есть в распоряжении у человечества. Но и здесь не всё так просто, как кажется, ученые-психологи пришли к интересному выводу. В общей структуре мышления, по предложению И.Я. Каплуновича, можно выделить пять пересекающихся подструктур — типов математического мышления. Доминирующий тип и определяет мыслительную деятельность человека в разных практических случаях.

Топологическое мышление. Этот тип появляется у человека в самую первую очередь, примерно в 2-3 года. Он отвечает за целостность и связанность логических операций. Они склонны проделывать постоянные преобразования с объектом. В подходе к делу доминируют такие принципы: непрерывно или разорвано, внутри или снаружи, целое или части. Люди-топологи не любят действовать наобум и с бухты-барахты. Им необходимо всегда начать действие с начала, ухватить нить следствия, не пропуская ни одной детали, скрупулезно, не торопясь, довести до конечного результата. В жизни топологи очень аккуратны, живут размеренно, по определенному циклу. Нередко они очень консервативны, плохо привыкают к новшествам. Их основной недостаток: редкая дотошность и медлительность.

Порядковое мышление. Формируется в мозгу почти сразу же после топологического и отвечает за точное следование логических операций. «Порядковцам», в отличие от топологов, не важно объединение операций в одно целое; они любят строгий линейный порядок, от начального к конечному. В деятельности им важна форма и размер объектов (больше или меньше), их соотношение (правее, левее, выше, ниже), направление движения (по или против, вверх или вниз). Люди с таким типом мышления стремятся чётко следовать порядку, в любых действиях стараются выработать алгоритм, который зависит от какого-то одного объективного принципа. В повседневной жизни абсолютные порядковцы педантичны, редко отступают от общепринятых правил и всегда чётко следуют инструкциям.

Метрическое мышление. Эта структура руководствует в человеке количественными запросами. Метристы в деле считают самым главным точное математическое значение — цифры, цифры и ещё раз цифры. Всегда и во всем они пытаются сводить к конкретным величинам и постоянно оперируют такими параметрами как ширина, высота, дальность, цена, количество, время и т.д. Метристы не любят образность и общность — им сложно представить какую-то абстрактную величину, не выраженную определённостью; они всегда ясно представляют себе, что выйдет в результате работы, сколько придётся затратить, и сколько от этого получишь. Такие люди осторожны и предусмотрительны, неизвестность пугает их — пока человек не выяснит досконально все подробности и нюансы — действовать не начнёт.

Алгебраическое мышление. Люди с доминирующим мышлением этого типа — прирождённые комбинаторы и конструкторы. Они постоянно стремятся к представлению объекта через структурное восприятие. То есть, постоянно разбирают и собирают предмет, пытаются выстроить из частей разные комбинации. К решению каких-либо задач подходят с хаотическим настроем — начинают с того места, которое им нравится, потом перескакивают куда-то в середину, минуя промежуточные этапы, и заново возвращаются в начало, предварительно исследовав часть, которая должна завершать процесс. Таких людей сложно заставить делать что-то по правилам и в рамках. В жизни они чаще всего рассеянны, часто опаздывают, склонны упрощать ситуацию. Они видят предмет одновременно и целиком и каждую его часть, что позволяет им быстро находить единственно нужное в данной ситуации.

Проективное мышление. Самое сложное из всех пяти. Тот, у кого преобладает структура данного типа, склонен рассматривать предмет с разных точек зрения, под разными углами. Его интересуют все варианты применения предмета в теории и на практике. Такой человек мыслит нестандартно, удивляет окружающих многовариантностью решений, казалось бы, банальной проблемы. «Проективист» стремиться найти оптимальное применение любого явления, его волнует не характеристики, а степень применяемости и полезности. В жизни эти люди обладают неординарным интеллектом, любят везде и во всем искать выгоду, это отличные идейные лидеры, которые могут мгновенно оценивать ситуацию и поворачивать её в нужное русло. Самый большой недостаток проективистов в том, что, рассматривая предмет как не статичную структуру, они забывают об абсолютных характеристиках и значительных подробностях.

Разумеется, в каждом человеке присутствуют в разных количествах все эти типы мышления. Кстати, у большинства людей порядковое мышление является главным, доминантным — всё это объясняется тем, что обучение в школе все 10 лет проходит по этой системе. Доминант определяет многие аспекты мыслительной и, соответственно, практической деятельности. Причём не только на поприще математики. Даже по тому, как человек пропалывает грядки, расставляет предметы в комнате, одевается, можно вычленить информацию о преобладающей структуре, хотя существует множество простых тестов, которые позволяют это определить. Например, достаточно попросить человека описать свою комнату. Метрист начнёт перечислять количество стульев, габариты комнаты; топограф будет перечислять по группам, сначала про стулья, кресла, диваны, и уже потом про магнитофон, компьютер, телефон; алгебраист просто выльет на бумагу все свои мысли, в любом порядке, перескакивая с места на место; порядковец особое внимание уделит расположению предметов относительно друг друга, их формам и размерам; а у проективиста получится самая большая по объёму работа — он постарается расписать применение наиболее важных вещей его квартиры.

Учёные выяснили, что люди с одинаковыми типами мышления сами тянутся друг к другу, так как им бывает сложно понять «математически других» людей.

По материалам teorver.ru

Серный круговорот над Венерой

Очередная загадка Венеры получила свое объяснение: в атмосфере планеты обнаружен «круговорот» серы, через диоксид — к концентрированной серной кислоте — и обратно.

Негостеприимный климат нашей соседки Венеры общеизвестен. Ее густая атмосфера, создающая у поверхности планеты давление почти в сотню (земных) атмосфер, содержит целый набор парниковых газов, а на высоте в несколько десятков километров наполнен мелкими каплями концентрированной серной кислоты. Считается, что источником ее служит сильная вулканическая активность, в результате которой в небо поднимается большое количество диоксида серы. Взаимодействуя с водой, он и образует кислоту, а избыток диоксида, поднимаясь на высоты более 70 км, быстро разлагается под действием солнечного излучения.

Такая схема была выстроена довольно давно и хорошо знакома специалистам. Каково же было всеобщее удивление, когда два года назад европейский зонд Venus Express обнаружил новый слой диоксида серы, находящийся на высоте 90-110 км! С тех пор вопрос об ее происхождении в буквальном смысле слова повис в воздухе (хотя атмосферу Венеры «воздухом» называть и не стоит).

Попытке решить эту задачу посвящена недавняя работа большой группы ученых из США, Франции и Тайваня, которые обобщили данные, собранные Venus Express и провели компьютерное моделирование процессов, происходящих в венерианской атмосфере. Они пришли к выводу о том, что некоторые капельки серной кислоты, достигая больших высот, могут поглощать энергию солнечного излучения и испаряться, а их молекулы — разлагаться, высвобождая диоксид серы. Получается, в атмосфере Венеры существует настоящий цикл кругооборота серы, наподобие круговорота воды на Земле.

Интересно, что эта модель заставляет нас по-новому взглянуть на нашу собственную планету. Верней, на процесс глобальных изменений климата — и на предложенные меры противодействия ему, которые в этом случае могут оказаться далеко не столь эффективными, как хотелось бы. В частности, Нобелевский лауреат Пол Крутцен (Paul Crutzen), немецкий эксперт в области земной атмосферы и климата, предложил недавно такой путь, как искусственный выброс диоксида серы на высоту около 20 км. Ученый предположил, что газ этот будет эффективно рассеивать часть солнечных лучей и снижать нагрев планеты. Однако в свете венерианских находок идея выглядит, мягко говоря, спорной.

Стоит добавить, что в меньших масштабах те же процессы происходят на Земле естественным образом. Скажем, в 1991 г. после сильного извержения филиппинского вулкана Пинатубо в воздух были выброшены заметные количества диоксида серы. Поднявшись до высоты 20 км, они, как и на Венере, превратились в капельки серной кислоты, которые были разнесены по всей планете и, рассеивая солнечный свет, вызвали временное глобальное падение температуры Земли на целых 0,5 °C.

В любом случае, Венера преподнесла нам отличный урок — прежде чем действовать, стоит как можно лучше понять, к чему наши действия приведут. Уже в который раз.

По материалам www.popmech.ru

Может ли Россия использовать опыт Индии в области инноваций?

Как будет развиваться двустороннее сотрудничество в сфере высоких технологий? Может ли Россия использовать опыт Индии в области инноваций, в том числе в продвижении сколковского проекта? Добиться впечатляющих успехов этой азиатской стране помог «город будущего» — Бангалор. Десять лет назад индийцам впервые удалось занять первое место в неофициальном зачете государств — производителей информационных технологий, подвинув с пьедестала США.

Столица «индийского чуда» — Бангалор — умудряется сочетать в себе черты современного мегаполиса и традиционного индийского быта. Его жители уверены, что их город по праву называется «самым европейским» на всем субконтиненте. Здесь и бросающаяся в глаза чистота улиц, и наличие современной архитектуры, и конечно же пробки. С начала современного этапа реформ Бангалора (1992 год) по настоящий момент город практически удвоил свое население с 2 миллионов 800 тысяч человек до 5 миллионов 400 тысяч. Количество же автотранспорта возросло в десятки раз.

По прогнозам экспертов, размер IT-сегмента индийской экономики должен составить от 80 до 90 миллиардов долларов. Цифра сама по себе впечатляющая. А если добавить к ней предсказания роста на уровне 15-20 процентов в год на ближайшие пять лет, становится ясно — подвинуть себя с занятых позиций в обозримом будущем индийцы не позволят никому.

Страна с ограниченными, по нашим меркам, природными и финансовыми ресурсами около двадцати лет назад сделала ставку на единственное свое конкурентное преимущество — людей. Подготовке высококвалифицированных кадров в республике уделяется повышенное внимание. Создана эффективная система квот, дающая шанс широким слоям населения получить высшее образование. Только в Бангалоре сконцентрированы пять технических университетов, около 20 профильных техникумов и полсотни своего рода IT-ПТУ, где обучаются новые индийские Ломоносовы виртуального мира.

И эта своеобразная «кузница кадров индийского чуда» не только обеспечивает специалистами внутренний рынок, но еще и с завидной регулярностью «экспортирует» их в США, Канаду и Европу. Казалось бы, утечка мозгов. Однако не все так просто. Закрепившись в признанных мекках мировых информационных технологий, «утекшие» выполняют и главную функцию — рекламу бренда «индийский программист».

Итоги «экспорта мозгов» не заставили себя ждать. Крупнейшие мировые корпорации быстро смекнули, что намного выгоднее осуществлять разработку непрофильных IT-продуктов, используя не выехавших на Запад индийских специалистов, а тех, кто живет и работает в стране. Плюсы очевидны. Большой выбор относительно дешевой и квалифицированной рабочей силы, сконцентрированной в Бангалоре, отсутствие языковых барьеров, наличие стабильной высокоскоростной связи, позволяющей обмениваться значительными объемами данных с коллегами по всему миру.

Да и государство, что называется, вовремя подсуетилось, организовав для Бангалора почти идеальные условия для регистрации малых IT-предприятий и привлечения ими иностранных инвестиций. В рекордно короткие для Индии сроки правительством были снижены тарифы на спутниковую связь, отменены пошлины на импорт телекоммуникационного оборудования и существенно сокращены сборы за ввоз в страну программного обеспечения и компьютеров. Поближе к программистам перебрались и основные внутренние потребители IT-продукции — оборонка, космос, машиностроение, производители полупроводников и медицинского оборудования.

Саджан Джиндал, сотрудник одного из старейших в Индии Бангалорского университета (создан в 1886 году): "Научный и производственный потенциал Бангалора создавался не на пустом месте. Жители штата Карнатака исторически считались людьми, склонными к исследовательской и научной деятельности. Можно сказать, что люди всегда были основной нашей ценностью. Уверен, что именно общеизвестность этого факта предопределила решение руководства республики превратить наш город в своеобразный национальный центр исследований и инноваций. На начальном этапе для преподавания новых для нас дисциплин мы активно привлекали специалистов из-за рубежа. Уговаривали лучших из выпускников после работы в США и Европе вернуться и хотя бы прочитать курс лекций, провести семинары. Сейчас же мы способны сами обеспечить себя преподавательским составом, уровень которого не хуже, а то и лучше американского".

Изначально идею превращения Бангалора в «город будущего», где должно быть сконцентрировано все передовое, высказывал еще первый премьер-министр страны Джавахарлал Неру более шестидесяти лет назад. Однако реальные возможности по воплощению его завета в реальность у страны появились лишь в начале 1990-х годов. Масштабная экономическая реформа в Индии, по времени совпавшая с нашей «шоковой терапией», позволила существенно либерализировать внутреннее законодательство, которое позволило активно привлекать к сотрудничеству иностранных инвесторов. На заседании кабинета министров в 1992 году было принято решение о выделении средств на перепрофилирование вузов Бангалора на выпуск IT-специалистов, а отрасли в целом был присвоен статус национального приоритета. 

По материалам www.inauka.ru

Еще один фоторецептор: палочки, колбочки и...

За наш замечательный дар зрения стоит благодарить палочки и колбочки, высокоспециализированные клетки-фоторецепторы. Но, оказывается, они получают серьезную помощь со стороны куда менее известных клеток нервной системы.

Само существование таких нейронов было обнаружено в 2000 г., ученые назвали их меланопсин-содержащими ганглионарными клетками сетчатки (Melanopsin-Containing Retinal Ganglion Cell, mRGC). За прошедшее с тех пор время различные исследования показали важную роль, которую играют эти клетки в регуляции циркадных ритмов организма и различных рефлекторных реакциях на освещение — скажем, сокращении зрачка на ярком свету. Но то, что они вовлечены в само зрение, никто и не подозревал.

Лишь прошлым летом появилось сообщение о том, что аксоны — отростки нейронов mRGC — тянутся глубоко в мозг; в исследованиях на мышах было показано, что они продолжаются в том числе и до тех регионов мозга, которые связаны со зрением, а не только до тех, которые обуславливают бессознательную реакцию на свет. Эту находку подтвердила и расширила недавняя работа, в ходе которой обнаружилось, что mRGC помогают мышам получать информацию об освещении окружающего пространства.

Ученые помечали клетки mRGC специальным белком и затем, найдя их на сетчатке глаза подопытной мыши, прослеживали их аксоны до мозга. И действительно, многие из этих аксонов приводили прямиком в боковое коленчатое тело — первый и базовый связанный с получением и обработкой зрительной информации «узел» головного мозга.

Тогда была выдвинута гипотеза о том, что если клетки mRGC действительно вовлечены в зрение, то изменение освещения будет создавать активность в этом «узле» даже у мышей, лишенных колбочек и палочек. Подведя миниатюрные электроды к головному мозгу 18-ти подопытных мышей, ученые сперва держали их в кромешной тьме, и затем освещали на минуту. Яркость освещения колебалась от слабой, сравнимой со светом звезд ночью, и до яркой, как днем — и при достаточной яркости в боковом коленчатом теле действительно регистрировались токи.

«По нашим данным, около 40% клеток мозга, обрабатывающих зрительную информацию, получают сигналы в том числе и от клеток mRGC, — говорит один из авторов исследования, — Что особенно интересно, если учесть, что нейроны mRGC составляют не более 2% клеток сетчатки, связанных с мозгом».

Пока остается неясным, способны ли эти рецепторы различать разные степени освещенности на разных участках зрительного поля, или оценивают эту характеристику в целом. Да и не все специалисты готовы сделать столь далеко идущие выводы. Так, американский нейрофизиолог Самер Хаттар (Samer Hattar) заявляет, что он «отнюдь не убежден в том, что клетки mRGC должны играть какую-то роль в зрении у мышей с нормально работающими палочками и колбочками». «История далеко не закончена», — резюмирует он.

По материалам www.popmech.ru

Математика в истории

По мнению многих экспертов, история не может стать строгой аналитической наукой из-за огромной сложности человеческих обществ и принципиальных различий, существующих между странами и эпохами. Однако специальные исследования показали наличие в историческом процессе строгих математических закономерностей. Для их изучения предлагается создать новую науку — «клиодинамику».

Идея о том, что в историческом развитии человечества можно найти строгие закономерности, давно витает в воздухе. Любителям научной фантастики эта идея хорошо известна по знаменитой эпопее Айзека Азимова «Основание». Сюжет этого классического произведения основан на том, что великому математику Сэлдону удалось разработать математический аппарат, позволяющий с большой точностью предсказывать поведение больших масс людей. Разработанная Сэлдоном новая наука — «психоистория» — показала, что реакции больших человеческих масс подчиняются строгим законам, хотя поведение каждого отдельного человека остается непредсказуемым.

Несмотря на всю правдоподобность и привлекательность этой идеи, прошли десятилетия, прежде чем она постепенно начала перебираться со страниц фантастических романов в серьезные научные издания. И вот наконец она пробилась «на самый верх». Журнал Nature опубликовал краткое эссе Петра Турчина, профессора Коннектикутского университета (США), который в течение многих лет занимается поиском математических закономерностей, одинаково справедливых для самых разных обществ и исторических эпох. Среди ближайших коллег и соратников Турчина, на работы которых он ссылается в своем эссе, — российские историки Андрей Коротаев и Сергей Нефёдов.

Турчин отмечает, что истории как строгой науки на сегодняшний день, по сути дела, не существует. Например, для объяснения причин гибели Римской империи предложено более 200 гипотез, в том числе взаимоисключающих, и никакого консенсуса не предвидится. Это всё равно, как если бы в физике теория флогистона и термодинамика продолжали бы по сей день существовать «на равных». Общество оплачивает биомедицинские исследования, чтобы поддерживать наше телесное здоровье, и экологические исследования — чтобы поддерживать здоровье экосистем, однако представления о том, от чего зависит здоровье общества, до сих пор остаются на донаучной стадии развития. Это положение можно и нужно исправить.

По мнению Турчина, лучше не пытаться реформировать историческую науку, которая традиционно ищет причины явлений в частных особенностях конкретного общества и эпохи, а создать совершенно новую дисциплину — «клиодинамику» (Клио — муза истории). Задачей клиодинамики должен стать поиск объединяющих теорий и проверка их на основе разнообразных массивов данных — исторических, археологических и прочих, вплоть до нумизматических.

Выполнима ли задача в принципе? Многие историки отвечают на этот вопрос отрицательно, ссылаясь на огромную сложность человеческих обществ, на наличие у людей свободы воли (что якобы делает их поведение непредсказуемым) и, самое главное, на глубокие качественные различия между обществами и эпохами. Если бы эти возражения были верны, замечает Турчин, в истории не было бы строгих количественных закономерностей. Любая взаимосвязь между важными количественными показателями была бы специфична для данного региона, культуры, эпохи.

Это, однако, не соответствует действительности. Некоторые общие закономерности прослеживаются в развитии совершенно разных обществ, удаленных друг от друга во времени и пространстве. Например, для многих аграрных (доиндустриальных) обществ характерны периодические всплески внутренней нестабильности (бунтов, гражданских войн, революций и т. п.), которые продолжаются около ста лет и случаются раз в два-три столетия. Периодам нестабильности всегда предшествует быстрый рост населения. Например, в Западной Европе после периода бурного роста населения в XIII веке наступил «позднесредневековый кризис», включающий столетнюю войну во Франции, войну Алой и Белой розы в Англии и гуситские войны в Германии. Рост населения в XVI веке сменился «кризисом XVII века» (религиозные войны и Фронда во Франции, тридцатилетняя война в Германии, Английская революция и т. д.)

Главный вопрос состоит в том, являются ли подобные закономерности статистически значимыми, выдерживают ли они строгую математическую проверку? Или, может быть, это всего лишь некие расплывчатые тенденции, которые историк может заметить, а может и не заметить в зависимости от того, какие факты из огромного множества имеющихся исторических данных он выберет для анализа?

Чтобы ответить на этот вопрос, Турчин, Нефёдов и Коротаев собрали подробные количественные данные по важнейшим демографическим, социальным и политическим «переменным» для различных обществ и исторических эпох. Анализ восьми «демографических циклов» в Англии, Франции, Римской империи и России показал, что некоторые закономерности характеризуются высоким уровнем статистической значимости. Например, политическая и социальная нестабильность, как выяснилось, всегда в несколько раз выше в периоды снижения численности населения, чем во время демографического роста. Вероятность того, что эта и другие подобные закономерности объясняются случайным совпадением, пренебрежимо мала. Аналогичные расчеты позже были проведены для древнего Китая и Египта. Выявленные ранее закономерности полностью подтвердились и на этом материале.

Исследователям удалось построить количественные модели демографических циклов, которые с большой точностью описывают динамику изученных переменных. В ходе этой работы, в частности, выяснилось, что связь между ростом населения и общественной нестабильностью не является прямой (по принципу «больше людей — нехватка продовольствия — гражданские беспорядки»); она опосредуется долгосрочными эффектами, которые оказывает рост населения на структуру общества. Важную роль играет явление, получившее название «перепроизводство элиты».

Главный вывод состоит в том, что далеко не всё в истории объясняется «частностями» — конкретными особенностями данной культуры, страны и эпохи. Некоторые аспекты исторической динамики одинаковы для самых разных обществ — от Римской Империи и средневекового Китая до средневековой Франции и царской России.

Приложимы ли модели, разработанные для аграрных обществ, к современной исторической эпохе — это, конечно, большой вопрос. По мнению Турчина, ряд косвенных данных указывает на то, что модели, возможно, не придется очень сильно переделывать. Впрочем, некоторые коллеги, возможно, не согласятся с этим утверждением. В частности, есть основания полагать, что демографические законы радикально изменились в последние 50 лет, поскольку развитые общества наконец сумели вырваться из так называемой «мальтузианской ловушки»: дальнейший научно-технический прогресс и рост валового продукта уже не ускоряют рост населения, как это было на протяжении большей части человеческой истории, а наоборот, способствуют его замедлению в развитых странах.

В отличие от психоистории Сэлдона, клиодинамика Турчина не сможет предсказывать будущее даже после того, как теория пройдет все эмпирические проверки. По крайней мере, так считает сам Петр Турчин, ссылаясь на такие объективные трудности, как «математический хаос», «свободная воля» и эффект «самоопровергающихся пророчеств». Однако «прогностические возможности науки» — это более широкое понятие, чем умение предсказывать будущее. Достижения клиодинамики можно будет использовать для оценки возможных эффектов тех или иных политических решений и для выбора оптимальных путей общественного развития.

Как и подобает сложной системе с нелинейными обратными связями, общество порой может реагировать на вмешательства весьма неожиданным образом. В качестве примера Турчин приводит отказ французского правительства утвердить новый земельный налог в 1787 году, что спровоцировало Великую Французскую революцию. Также и Тони Блэр, который в свою бытность премьер-министром пытался довести уровень молодых людей с высшим образованием до 50%, видимо, не знал, что быстрый рост численности образованной молодежи предшествовал политическим кризисам во многих обществах от Западной Европы в середине XIX века до Японии в период сёгуната Токугава, современного Ирана и Советского Союза.

Те, кто не учится на историческом опыте, обречены его повторять. По мнению Петра Турчина, для того чтобы учиться у истории, ее нужно сначала превратить в науку.

По материалам www.elementy.ru

Магнитная память «на беговой дорожке»: быстро, дешево и надежно

Исследовательская группа под руководством Стюарта Паркина анонсировала первые результаты работ по созданию нового класса энергонезависимой памяти — памяти «на беговой дорожке» (magnetic racetrack memory, MRM), или трековой памяти. Она соединит в себе быстроту оперативной памяти и дешевизну жестких дисков, превзойдет их по плотности записи и при этом будет потреблять в десятки раз меньше энергии.

Вероятно, уже в следующем десятилетии MRM заменит энергозависимую оперативную память, что позволит избавиться от ожидания при загрузке компьютеров — ведь операционная система и прикладные программы будут сохраняться в ОЗУ после их выключения!

В наши дни цифровая информация хранится на двух основных типах запоминающих устройств: на жестких магнитных дисках (hard disk drive, HDD) и твердотельных накопителях (solid state drive, SSD). Поскольку в основе механизма HDD лежит вращающийся магнитный диск, это уменьшает надежность хранения данных и делает доступ к ним довольно медленным — около 5 мс. У лишенных подвижных частей SSD-устройств (к ним относятся оперативные запоминающие устройства и флэш-память) время доступа к информации в миллион раз меньше — до 5 нс, но зато стоимость хранения одного бита примерно в 100 раз выше, чем у HDD. При этом оба типа накопителей построены на двумерной геометрии, так что увеличение их емкости может происходить только за счет дальнейшей миниатюризации ячеек.

Принципиально новую технологию хранения данных разрабатывает группа Стюарта Паркина (Stuart Parkin) из Альмаденского исследовательского центра (Almaden Research Centre) компании IBM в Сан-Хосе (США). Эта технология базируется на открытых не так давно спинтронных эффектах, в частности на использовании спинового тока для перемещения наноразмерных магнитных объектов — доменных стенок — в пределах магнитных нанопроволок. Под действием такого тока доменные стенки бегут друг за другом по этой проволоке, словно бегуны по спринтерской дорожке (треку). Поэтому такая технология получила название «память на беговой дорожке» (magnetic racetrack memory, MRM), или «трековая память».

Подобный подход позволит создать твердотельную память, соперничающую с жесткими дисками по стоимости и вместимости, но превосходящую их по производительности и надежности. Всё это может произвести революцию в сфере доступа и управления информацией.

Как работает память «на беговой дорожке»

Давайте сначала вспомним, как воспроизводилась музыка в старых кассетных магнитофонах. Магнитная лента, на которой расположены участки разной намагниченности, протягивается с постоянной скоростью мимо считывающей головки, которая «чувствует» намагниченность проходящего рядом участка ленты. Нечто подобное происходит и в устройствах с памятью «на беговой дорожке» — правда, с одной очень важной разницей: лента остается неподвижной, а движутся сами участки намагниченности!

Как такое может быть? Пусть у нас есть тонкая ферромагнитная проволока, в которой создана намагниченность. Отдельные стрелочки («маленькие магнитики») показывают направление локальной намагниченности материала; области, где это направление одинаковое, называются магнитными доменами. Домены разделены доменными стенками — узкими областями, где намагниченность перестраивается с одного направления на другое. Когда ток проходит сквозь намагниченный материал, он становится спин-поляризованным. Спин-поляризованный ток, в свою очередь, начинает разворачивать маленькие магнитики в ту или иную сторону. В результате такого разворота доменная стенка как бы сдвигается, причем направление сдвига одинаково для всех стенок.

Если на проволоке имеется какая-то последовательность стенок, то все они будут под действием спин-поляризованного тока «бежать» вперед с одинаковой скоростью. Получается, что магнитные домены, ограниченные этими стенками, движутся, но сама проволока остается на месте. Теперь достаточно поместить туда записывающее и считывающее устройство, и прототип трековой памяти готов.

Работа с этой проволочкой выглядит так. Вертикальная ячейка памяти установлена на кремниевую подложку поверх индивидуальных считывающего и записывающего элементов. Считывающий элемент создается на основе магнитного туннельного перехода (МТП) — одного из базовых элементов спинтроники. В нем есть два тонких магнитных слоя, разделенные изолятором. По законам классической теории электричества ток сквозь непроводящую прослойку течь не должен, но благодаря квантовому явлению туннелирования небольшой ток всё же течет, причем его сила очень чувствительна к направлению намагниченности участка беговой дорожки.

Выберем одно из двух возможных направлений намагниченности и назовем его «ноль», тогда второе направление будет соответствовать «единице». Нужно также зафиксировать длину каждого бита, чтобы длинный домен без стенок соответствовал длинной цепочке одинаковых битов. Если теперь к беговой дорожке приложить последовательность импульсов спин-поляризованного тока, домены придут в движение, а по изменению сопротивления на считывающем элементе будет фиксироваться череда нулей и единиц.

Запись информации производится еще одной магнитной нанопроволокой, расположенной поперек беговой дорожки. Она тоже манипулирует намагниченностью доменов — в нужные моменты времени импульсы тока в этом элементе порождают и сдвигают доменные стенки на беговой дорожке. Другими словами, записывающий элемент способен перестраивать доменную структуру так, как нам будет угодно.

Что сделано

Так всё должно выглядеть в идеале. А что уже удалось сделать на данный момент? Пока не так много, чтобы можно было говорить о коммерческом внедрении результатов работы, но реальность этой технологии была без сомнения продемонстрирована. Паркин и его коллеги научились создавать доменные стенки и гонять их по проволоке в любом направлении со скоростью свыше 100 м/с. Для проволоки длиной в несколько микрон это отвечает времени доступа в несколько десятков наносекунд — довольно быстро даже по современным меркам. Более того, авторам удалось создать и продемонстрировать в работе самый настоящий трехбитный сдвиговый регистр ( см. рисунок) — возможно, на его основе через 6-7 лет будет построена полноценная память «на беговой дорожке». 

 

Трехбитный однонаправленный сдвиговый регистр на основе магнитных доменных стенок.A — изображение магнитной нанопроволоки («беговой дорожки»), соединенной с электрическими контактами. B — изменение сопротивления дорожки в зависимости от серии импульсов, используемых для записи и сдвига вдоль регистра последовательности 010111. C — пояснение к сдвиговой операции. Черные и белые прямоугольники представляют доменные стенки. Черные стрелки указывают направление намагниченности в пределах одного домена. Синие и красные стрелки показывают направление движения электрического тока в записывающем контакте.

 

Давайте разберемся, как этот регистр работает. Перед началом записи с помощью достаточно сильного магнитного поля вся дорожка намагничивается в одну сторону (то есть записана последовательность единиц). Затем при помощи импульсного генератора через поперечный контакт пропускается ток длительностью 10 нс. В зависимости от его направления и намагниченности дорожки непосредственно под ним может образоваться или не образоваться новая доменная стенка. Второй такой импульс, длительностью уже 70 нс, протекая вдоль дорожки, смещает стенки на длину одного бита. Цикл «запись—сдвиг» повторяется, и в итоге возникает последовательность логических нолей и единиц.

Перспективы и проблемы

Что обещает создание нового класса памяти? Во-первых, из-за отсутствия движущихся частей (и даже движущихся атомов!) это будет быстрая, долговечная и в перспективе дешевая энергонезависимая память. Во-вторых, если на двумерной подложке создать «лес» вертикальных нанопроволочек и на каждой записать не один, а много битов, то получится память с настоящим трехмерным хранением данных. Именно поэтому автор разработки считает, что эта технология вскоре превзойдет по плотности записи традиционные носители. Сравнить различные типы памяти поможет таблица. Синим и красным цветом выделены наилучшие и наихудшие значения параметров соответственно.

Как видно из таблицы, память «на беговой дорожке» по многим параметрам опережает уже созданные устройства для хранения информации, а также устройства, находящиеся на стадии разработки и внедрения, такие как фазоинверсная память (phase change RAM, PCRAM) и спиновая память с произвольной выборкой (spin MRAM), в которой используется спин-поляризованный ток для записи информации посредством передачи спинового момента.

Если ожидаемая плотность хранения данных будет реализована в готовом продукте, это будет означать, что мобильные телефоны, КПК и универсальные медиапроигрыватели смогут вмещать на борту в сто раз больше памяти, чем это возможно сегодня. Другими словами, портативный mp3-плеер сможет хранить до 500 000 песен.

Конечно, на пути к этому предстоит еще преодолеть немало трудностей. Во-первых, надо научиться синхронно двигать десятки доменных стенок (пока что были эксперименты не более чем с тремя стенками). Во-вторых, надо найти способ уменьшить силу спин-поляризованного тока, движущего стенки (в экспериментах сила тока была такова, что проволочка расплавилась бы в доли секунды, если бы ток шел постоянно). В-третьих, надо попросту научиться выращивать «лес» из вертикальных нанопроволок.

Тем не менее Паркин полагает, что готовая к применению память «на беговой дорожке» появится примерно через 7 лет — потребуется четыре года на производство прототипа и еще три года на его доработку для коммерческого использования.

По материалам www.elementy.ru

Поступить в МТИ