Light는 세계에서 가장 빠른 회전 물체를 분당 3 천억 회 회전시킵니다
.캥거루 섬 산불이 황폐화되어 마음을 사로 잡는 사진
알렉스 채프먼 7 신규 2020 년 1 월 17 일 금요일 오전 5:22 죽은 메이트 옆에 앉아 모피에 머리를 파 묻는 코알라의 가슴 아픈 사진은 산불 위기의 거대한 폐허에 대한 통찰력을줍니다. 이 사진들은 수요일 남 오스트레일리아의 캥거루 섬에서 화재로 황폐화되었습니다.
사진은 수건에 싸서 가지고 다니기 전에 동물에게 다가가는 야생 동물 보호자를 보여줍니다. 그것의 발은 마치 물가 은행에 누워있는 죽은 코알라에 닿는 것처럼 보입니다. 아래 비디오를보십시오 캥거루 아일랜드 야생 동물 공원의 임시 동물 병원에는 매일 수십 개의 부상당한 코알라가 고양이 운반 대, 바구니 씻기 또는 야생 동물 보호자에게 붙어 있습니다.
주변은 여전히 화염을 볼 수 있었으며, 바람이 우리를 엄청나게 불고 있었다고 합니다. 자연재해와 인재가 섞여 있는듯..
.지금까지 호주 산불이 남긴 피해의 기록들은 말 그대로 처참한 수준입니다.
대한민국보다 넓은 10만7000㎢의 면적이 잿더미로 변했습니다. 28명이 화마(火魔)에 목숨을 잃었고요. 1400채가 넘는 집이 전소했습니다. 캥거루와 코알라, 주머니쥐 등 야생동물들도 10억 마리 넘게 희생된 것으로 추정됩니다. 코알라는 워낙 발이 느리다 보니 제대로 도망도 가지 못하고 말 그대로 떼죽음을 당했습니다. 이에 전 세계는 물론 국내에서도 세계자연기금(WWF) 등을 통해 피해 복구를 돕기 위한 기부 행렬이 이어지고 있습니다. 호주에서 산불은 과거에도 건기가 되면 매년 발생했는데요. 이번에는 상황이 달랐습니다. 산불이 발생하기 전부터 호주 전역이 극심한 가뭄과 고온에 시달리면서 불길이 잡히지 않고 걷잡을 수 없이 번진 거죠. 지난해 호주는 역사상 가장 더운 해로 기록됐고, 비도 평소의 절반밖에 오지 않았습니다. 많은 학자가 이번 호주 산불 사태를 기후변화가 불러온 재난이라고 주장하는 이유입니다. 사실 10년 전부터 호주에 이런 기후재앙이 올 것이라는 과학자들의 경고가 있었습니다. 2008년 경제학자인 로스 가너는 호주 정부의 요청으로 기후변화 조사 보고서를 만들었는데요. 그는 보고서에서 “온실가스를 줄이지 못하면 호주의 산불시즌은 더 일찍 시작하고 오랜 기간 지속되며 강도도 더 세질 것”이라며 “2020년이 되면 그런 현상들이 직접적으로 관찰될 것”이라고 전망했습니다. 불행하게도 그 예언은 이제 현실이 됐습니다. 앞으로가 더 문제입니다. 호주 산불로 지금까지 최소 4억t의 이산화탄소가 배출됐는데, 호주 한 해 이산화탄소 배출량인 3억4000만t을 이미 넘었습니다. 자동차 1억 대를 1년 동안 탔을 때 나오는 양입니다. 전 세계 이산화탄소 배출량의 1% 수준이죠. 이렇게 산불로 배출된 이산화탄소가 지구온난화를 가속하고, 지구온난화가 다시 산불의 빈도를 늘리고 강도도 더 심각하게 만드는 악순환이 반복될 수 있다고 전문가들은 경고합니다. 김지석 그린피스 기후에너지 스페셜리스트는 “기후변화 대응에 가장 적극적인 독일에서 지난 1년간 5000만t을 감축했는데 호주에서 이번 산불로만 8배가 넘는 양이 배출된 것”이라며 “단순히 환경적인 이유가 아니라 현 경제·사회 시스템을 유지하기 위해서라도 기후변화 대책이 시급히 마련돼야 한다”고 강조했습니다. 천권필 기자 feeling@joongang.co.kr
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.태양계의 '분열'의 기원 지구에서 생명체가 어떻게 생겨 났는가에 대한 새로운 빛을 비추다
주제 : 천문학천체 물리학인기있는콜로라도 대학 으로 콜로라도 대학 2020년 1월 13일 HL Tauri의 원형 행성 디스크 ALMA의 HL Tauri의 원형 행성 디스크. 먼 별 주변의 적외선에서 보이는 소위 "ALMA 디스크". 크레딧 : ALMA (ESO / NAOJ / NRAO), NSF
콜로라도 볼더 대학 (University of Colorado Boulder)의 과학자들을 포함한 과학자들은 마침내 록키 산맥과 동등한 태양계를 확장했다. 오늘 Nature Astronomy에 발표 된 한 연구에서 미국과 일본의 연구자들은 우리의 우주 이웃의“Great Divide”의 가능한 기원을 밝힙니다.이 유명한 편파는 태양이 처음 형성된 직후 태양계를 분리했을 수 있습니다. 이 현상은 록키 산맥이 북미를 동서로 나누는 것과 비슷합니다. 한쪽에는 지구와 화성 과 같은“지구”행성이 있습니다. 그들은 목성 과 토성 같은 더 먼“기생충”과는 근본적으로 다른 유형의 재료로 구성되어 있습니다. 일본의 도쿄 공과 대학 지구 생명 과학 연구소 (ELSI)의 연구원 인 라몬 브라 세르 (Ramon Brasser)는“문제는이 구성 적 이분법을 어떻게 만드는가?”라고 말했다. "내부 및 외부 태양계의 재료가 역사 초기부터 혼합되지 않았 음을 어떻게 보장합니까?" CU 볼더 지질 과학과의 교수 인 브 래스터와 공동 저자 스티븐 모지 시스 (Stephen Mojzsis)는 그들이 해답을 가지고 있다고 생각하며, 지구에서 생명체가 어떻게 생겨 났는지에 대한 새로운 시각을 밝힐 수 있습니다. 태양 디스크에는 중요한 단서가 있습니다. 듀오는 초기 태양계가 젊은 태양 주위에 디스크를 형성하는 고리 모양의 구조로 적어도 두 개의 영역으로 분할되었다고 제안했다. 이 디스크는 행성과 소행성의 진화, 심지어 지구에서의 생명의 역사에 중요한 영향을 미쳤을 것입니다. Mojzsis는“그 구성 적 차이에 대한 가장 가능성있는 설명은이 가스와 먼지 디스크의 본질적인 구조에서 나온 것”이라고 말했다. Mojzsis는 자신과 Brasser가 만든 용어 인 Great Divide가 오늘날처럼 보이지 않는다고 지적했다. 그것은 천문학 자들이 소행성 벨트라고 부르는 것 이상으로 목성 근처에있는 비교적 빈 공간입니다. 그러나 태양계 전체에서 그 존재를 여전히 감지 할 수 있습니다. 그 선에서 햇볕을 쬐면 대부분의 행성과 소행성이 상대적으로 적은 양의 유기 분자를 운반하는 경향이 있습니다. 그러나 목성과 다른 방향으로 나아가면 다른 그림이 나타납니다. 태양계의이 먼 부분에있는 거의 모든 것이 탄소가 풍부한 물질로 구성되어 있습니다. 이 이분법은“처음 발견되었을 때 정말 놀랐습니다.”라고 Mojzsis는 말했습니다.
HD163296을 둘러싼 원형 행성 디스크 먼지에서 볼 수있는 어린 별 HD 163296을 둘러싼 원형 행성 디스크의 ALMA 이미지. 크레딧 : ALMA (ESO / NAOJ / NRAO); A. 이젤 라; B. 삭스 턴 (NRAO / AUI / NSF)
많은 과학자들은 목성이 그 놀람의 책임자라고 생각했습니다. 행성이 너무 커서 중력 장벽으로 작용하여 외부 태양계의 자갈과 먼지가 태양을 향해 나선형으로되는 것을 막을 수있었습니다. 그러나 Mojzsis와 Brasser는 확신하지 못했습니다. 과학자들은 진화하는 태양계에서 목성의 역할을 탐구하기 위해 일련의 컴퓨터 시뮬레이션을 사용했습니다. 목성 규모는 크지 만 암석 물질의 흐름이 태양으로 이동하는 것을 완전히 차단할 정도로 초기에는 결코 크지 않았을 것입니다. Brasser는“우리는 벽에 머리를 부딪쳤다. "목 성적 이분법을 만들고 유지하는 책임을 가진 요원이 목성이 아니었다면 다른 무엇을 할 수 있을까요?" 명백한 해결책 수년 동안 칠레에서 Atacama ALMA (대형 밀리미터 / 서브 밀리미터 배열)라고 불리는 천문대를 운영하는 과학자들은 먼 별 주변에서 특이한 점을 발견했습니다. 호랑이의 눈. Brasser와 Mojzsis가 수십억 년 전에 우리 태양계에 비슷한 고리가 존재한다면 이론적으로 대 분할의 원인이 될 수 있습니다. 그러한 링은 고압 및 저압 가스 및 먼지의 교대 밴드를 생성하기 때문입니다. 이 밴드들은 태양계의 가장 초기 빌딩 블록을 몇 개의 별개의 싱크대 (목성과 토성, 또 다른 지구와 화성)로 끌어들일 수 있습니다. Mojzsis는 산에서“대 분할은 물이 어떤 식 으로든 배수되게한다”고 말했다. 태양계에서“이 압력 범프가 어떻게 재료를 나눌 수 있 었는가와 비슷합니다.” 그러나 그는 다음과 같은 경고가있다. 우주의 장벽은 완벽하지는 않았을 것이라고 말했다. 일부 외부 태양계 재료는 여전히이 분할을 가로 질러 올라 갔을 수 있습니다. 그리고 그러한 도망자들은 우리 세상의 진화에 중요했을 수 있습니다. Mojzsis는“지구로 갈 수있는 물질은 탄소가 풍부한 휘발성 물질 일 것”이라고 말했다. “그리고 그것은 당신에게 물을줍니다. 유기물을줍니다.” 나머지는 지구 역사입니다. 참조 : 2020 년 1 월 13 일, R. Brasser와 SJ Mojzsis, Nature Astronomy에 의한“구조화 된 원형 행성 디스크에 의한 내부 및 외부 태양계의 분할” . DOI : 10.1038 / s41550-019-0978-6
.Light는 세계에서 가장 빠른 회전 물체를 분당 3 천억 회 회전시킵니다
TOPICS : 나노 기술퍼듀 대학교 으로 퍼듀 대학 2020년 1월 18일 세계에서 가장 빠르게 회전하는 인간이 만든 물건 Purdue University의 과학자들은 레이저로 진공 상태에서 나노 입자를 현탁시킨 다음 두 번째 레이저를 사용하여 토크 감도를 테스트함으로써 세계에서 가장 빠르게 회전하는 인간이 만든 물체와 가장 민감한 토크 검출기를 만들었습니다. 크레딧 : Purdue University image / Jonghoon Ahn
빛에 의해 공중에 떠오른 나노 입자는 3 천억 rpm으로 회전 빛의 힘과 토크로 구동되는 아령 모양의 나노 입자는 세계에서 가장 빠르게 회전하는 물체가되었습니다. Purdue University의 과학자들은 분당 3,000 억 회전으로 회전하는 물체를 만들었습니다. 또는 다른 방법으로 치과 의사의 훈련보다 50 만 배 더 빠릅니다. 또한, 실리카 나노 입자는 세계에서 가장 민감한 토크 검출기로 사용될 수 있으며, 연구원들은 양자 효과에 의해 생성 된 마찰을 측정하는 데 사용될 것으로 기대합니다. 이 연구는 이번 주 Nature Nanotechnology 에 발표되었다 . 연구원들은 레이저 형태의 빛을 사용하여 진공 상태에서 물체를 공중에 띄운 다음, 토크 감지 감도를 테스트하기 위해 물체의 광학 토크를 교대시키기 위해 편광판과 함께 두 번째 레이저를 사용했습니다. 물리학 및 천문학 조교수 인 Tongcang Li와 전기 및 컴퓨터 공학 조교수 인 Tongcang Li는“세계 기록을 세우는 것은 항상 신나는 일입니다.
실리카로 만든 나노 스케일 로터 가장 빠르게 회전하는 물체는 Purdue University의 실리카로 만든 나노 스케일 로터입니다. 정지 된 회 전자의 이미지는 주사 전자 현미경을 사용하여 생성되었다. 스케일의 경우 이미지의 노란색 막대는 200 나노 미터입니다. 크레딧 : Purdue University 사진 / 방재훈
2018 년 Li와 그의 동료들은 5 분의 1의 속도로 비슷한 장치로 가장 빠르게 회전하는 물체에 대해 이전 세계 기록을 세웠습니다. 나노 입자가 빛에 의해 구동된다는 소리를 들으면 그 입자에 일종의 태양력 기능이 포함되어 있다고 잘못 생각할 수 있습니다. 실제로, 빛 자체는 거의 모든 물체에 최소한의 힘을가합니다. 신체적으로 (정서적으로 만) 느낄 수는 없지만 사무실의 형광등에서 나오는 빛은 광선 압력으로 알려진 것으로 말 그대로 지속적으로 당신을 압박하고 있습니다. 그것은 당신의 중력보다 수백만 배 약한 힘이지만 여전히 남아 있습니다. 우주에서는 빛이 가벼운 돛을 사용하여 위성을 추진할 수도 있습니다. Li는“1600 년대에 Johannes Kepler는 혜성의 꼬리가 항상 방사선 압력으로 인해 태양으로부터 멀어지는 것을 보았습니다. "우리는 나노 입자를 공중에 띄우고 회전시키기 위해 같은 것을 사용하지만 집중된 레이저와 함께 사용합니다." 회전 속도 측면에서 새로운 트랙 레코드 외에도, 나노 입자는 이전의 어떤 장치보다 600-700 배 더 민감한 레벨에서 토크를 측정 할 수 있습니다. Li는이 나노 토크 검출기가 진공 마찰과 같은 양자 효과를 측정하고 조사하는 데 사용될 것이라고 말했다. 빛에 의해 공중에 떠오르는 진공 상태의 물체조차도 불확실성 원리에 의해 제한되는 진공에서의 양자 변동 인 가상 광자에 의해 야기되는 매우 작은 수준의 항력을 경험한다고 이론화되었다. 나노 토크 검출기는 또한 카스 미르 효과 및 나노 규모 자성을 포함하여 관련 효과를 측정하는 데 사용될 수 있으며, 이는 결국 엔지니어가 나노 전자 장치를 개발하고 제어 할 수있게합니다. 참고 문헌 : 2020 년 1 월 13 일, 자연 종 테크놀로지 , 안종훈, 주 징수, 방재훈, 펑주, 싱 유가 오, 퉁창 리의“광학적으로 부상 된 나노 로터를 이용한 초 고감도 토크 검출” . DOI : 10.1038 / s41565-019-0605-9 이 연구는 해군 연구소 (National Research Office, N00014-18-2371), 국립 과학 재단 (National Science Foundation, PHY-1555035) 및 DARPA (Defense Advance Research Projects Agency)에서 자금을 지원 받았다.
.걷기 편한 느낌을주는 자동차 시트 트릭 두뇌?
작성자 : Nancy Cohen, Tech Xplore 크레딧 : Jaguar Land Rover ,2020 년 1 월 18 일 웹 로그
이게 뭐야? 잔인한 통근으로 오랜 시간 동안 자동차에 앉아 있어야한다는 불만은 적어도 부분적으로는 철회 될 수 있습니다. 재규어 랜드 로버는 몸이 걷고 있다고 생각하도록 속일 수있는 방법을 제공 할 것이라고 믿습니다. 금요일에 로드쇼 는 기본적으로 "일부 가짜 골반 진동으로 뇌를 자극하고있다 " 며 로드쇼 는 근육을 자극하여 계속 걷는다고 생각했다. 보고서는 좌석이 긴 여행에 걸쳐 조정되는 동안 편안하게 각 승객에 맞게 솔루션을 조정할 수 있다고 말했다. 비제이 패트 니 (TayGear.com)의 편집자 인 비제이 패트 니 ( Vijay Pattni)는 변신 시트가 보행 "리듬"을 시뮬레이트하여 장시간 앉아서 운전하는 위험을 완화한다고 말했다. 이 기능은 회사의 인테리어 리서치 부서에서 시험 중입니다. 우리가 지금까지 모은 것은 ... 영국에 기반을 둔 보도 자료는 이것이 자동차 의 미래 좌석이며 , 그 좌석은 마치 마치 걷고있는 것처럼 느끼게합니다. 문제를 찾는 해결책? 음, motoring.com.au는 "차세대 재규어 랜드 로버 좌석은 당신에게 운동을주고"그 아래 표제 "좌석 마사지 ... 재규어 랜드 로버는 새로운 의자 배관공을 만들 것이라고 말했습니다 잊어 버려." 그런데 왜? 회사의 답변 : 고객의 안녕을 향상시키는 디자인입니다. 너무 오랫동안 앉으면 건강에 위험 이 따르고 회사는 Jaguar Land Rover의 Body Interiors Research 부서에서 아이디어를 얻었습니다. 플레이 00:00 00:00 설정 전체 화면 입력 플레이 크레딧 : Jaguar Land Rover 너무 오래 앉으면 건강 상 위험이 인식됩니다. "전 세계의 4 분의 1 이상 (14 억 명)이 점점 더 앉아있는 생활 방식으로 살고 있으며, 다리, 엉덩이 및 둔근의 근육을 단축시켜 허리 통증을 유발할 수 있습니다. 근육이 약 해지면 넘어 지거나 긴장 될 수 있습니다. 이 기술은 골반 진동으로 알려진 움직임 인 리듬의 리듬을 시뮬레이션함으로써 장시간 여행을 할 때 너무 오랫동안 앉는 건강 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다 ... " 골반 진동 아이디어는 시트 폼에 일련의 액츄에이터가 포함되어있어 두뇌가 걷는다고 생각하는 일정한 미세 조정을 생성하며 Roadshow 의 Sean Szymkowski는이 시트를 "결코 끝없는 미세 조정 루프"라고합니다. 폼의 액츄에이터에서. 더 큰 그림을 보려면 고객은 외모, 안전 및 부드러운 승차감뿐만 아니라 유용한 웰빙 가이드의 장점에 구애받지 않습니다. 이 회사에는 최고 의료 책임자 인 Steve Iley 박사가 있습니다. 작년에, Iley 박사는 주머니에서 부피가 큰 물건을 제거하는 것에서 허벅지를 지탱하는 것에서 압력 포인트를 줄이기 위해 운전 위치를 향상시키기 위해 좌석을 조정하는 방법에 대한 조언을 발표했습니다. 2019 년 3 월 비디오 는 운전 위치에 대한 좌석 및 자세를 조정하는 방법을 보여줍니다. 비디오 노트에서 알 수 있듯이 "새로운 차량 기술은 솔루션의 일부입니다. 그러나 올바르게 사용되는 경우에만"가능하기 때문에 살펴볼 가치가 있습니다. (예 : 주머니 비우기. 부피가 큰 물건은 앉은 자세로 먹습니다. 가능한 한 바닥을 등받이에 최대한 가깝게 밉니다. 스티어링 휠을 돌릴 때에도 어깨가 좌석에 닿아 야합니다. 머리 꼭대기와 같은 높이입니다.) 또한 미래의 재규어 랜드 로버 차량은 운전자와 승객의 멀미 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 회사는 멀미에 대한 연구와이를 해결하기 위해 할 수있는 일에 대해 이야기했습니다. 연구를 통해 각 승객에 대해 '웰니스 점수'를 생성하는 알고리즘이 생성되어 승객이 차를 느끼는 경향이 얼마나되는지 계산합니다 .
더 탐색 자동차 뒷좌석에는 더 나은 안전 장비가 필요하다 추가 정보 : media.jaguarlandrover.com/news… -think-youre-walking © 2020 과학 X 네트워크
https://techxplore.com/news/2020-01-car-seat-brain.html
.AlphaFold, 단백질 구조 예측에 주목
작성자 : Nancy Cohen, Tech Xplore 크레딧 : DeepMind 2020 년 1 월 17 일 웹 로그
플레이어들은 게임에 등장한 AI 덕분에 후오와 같은 말에 박수를 치며 플라스틱 나이프를 탁자 위에 놓고 인공 지능으로 최고의 주말을 즐기십시오. WIRED UK 의 과학 편집자 인 Matt Reynolds 는 Deep 마인드가 AI 이정표에 미치는 영향을 살펴 보았습니다 . "Go 챔피언과 최고의 스타 크래프트 선수를 능가하고 체스와 쇼기에 관심을 돌 렸습니다." 게임은 계속하지만 심각한 것은 심각하게 빛나야합니다. 요컨대, DeepMind의 연구 덕분에 과학적 발견을위한 인공 지능 (AI)이 특히 생겨나 고 있다는 사실에 감탄할 수 있습니다. Tech watchers는 이번 주 AI의 강점을 보여주는 연구 논문 에 대해 논평했습니다 . "AI가 한 분야로 성숙해지면서 (정복 할 비디오 게임이 부족할 때) 중요한 성과 영역의 확실한 개선은 다음과 같이 보일 것입니다." Nature에 발표 된 한 연구 논문은 AI가 단백질 접힘 을 예측하는 데 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 논문으로 즉석 뉴스를 만들었습니다 . VentureBeat 는 목표에 가까워지는 엄청난 도전에 대해 언급했습니다. 이 논문 은 "딥 러닝의 잠재력을 활용 한 단백질 구조 예측 개선"이다.이 기사는 12 월 15 일 Nature 에 온라인으로 게재되었다 . DeepMind 시스템을 AlphaFold라고합니다. 레이놀즈는 AlphaFold와 데이터 세트에 대해 흥미로운 메모를했다. AlphaFold라는 DeepMind의 단백질 구조 예측 시스템을 훈련시키는 데 사용 된 150,000 개의 단백질. " 이 논문은 AI를 사용하여 단백질 폴딩을 예측하는 데까지 DeepMind의 성과를 탐구했습니다. 단백질 폴딩에 대한 큰 문제는 Vox의 Kelsey Piper가 말했듯 이 "새로운 약물 개발에있어 중대한 문제"입니다. Andrew Mind, John Jumper 및 Demis Hassabis 팀 중 3 명은 1 월 15 일 블로그 항목에 단백질 구조, 단백질 접힘 문제 및 달성하고자하는 내용을 설명했습니다. "Levinthal의 역설에 의해 입증 된 바와 같이, 알려진 3D 구조에 도달하기 전에 전형적인 단백질의 모든 가능한 구성을 무작위로 열거하기 위해서는 알려진 우주의 나이보다 더 오래 걸릴 것입니다. 그러나 단백질 자체는 자발적으로 밀리 초 안에 접 힙니다. "단백질 접힘 문제"라고 알려진 단백질의 복잡한 3 차원 구조로 접 히게 될 것입니다. 과학자들이 수십 년 동안 노력해 온 도전 " 연구팀은“접촉 예측보다 구조에 대한 더 많은 정보를 전달하는 잔류 물 쌍 사이의 거리를 정확하게 예측하기 위해 신경망을 훈련시킬 수 있음을 보여 주었다. 그들은 "복잡한 샘플링 절차없이 구조를 생성하는 간단한 경사 하강 알고리즘"을 통해 최적화에 대해 이야기했습니다. 파이퍼는 단백질 굵은 글씨에 대한 가장 큰 문제는 " 신약 개발의 중대한 문제"라고 말했다 . 어떻게 요? 그리고 왜 "모양"이 중요한가? 파이퍼 박사는“ 단백질의 형태는 그들이 상호 작용할 다른 물질을 예측하므로, 단백질 폴딩을 이해하는 것은 약물 발견에 중요하며 새로운 제조 공정 개발에도 사용될 수있다.
알파 폴드 예측의 정확도를 시각화하는 두 가지 방법. 위 그림은 3 개의 단백질에 대한 거리 매트릭스를 특징으로합니다. 각 픽셀의 밝기는 단백질을 구성하는 서열에서 아미노산 사이의 거리를 나타냅니다. 픽셀이 밝을수록 쌍에 가까워집니다. 상단 열에는 실험적으로 결정된 실제 거리와 하단 열에는 AlphaFold의 예상 거리 분포 평균이 표시됩니다. 중요한 것은 이것들이 전 세계 및 지역 규모에서 잘 일치한다는 것입니다. 하단 패널은 동일한 3 개의 단백질에 대한 AlphaFold의 예측 (파란색)과지면 진실 데이터 (녹색)를 특징으로하는 3D 모델을 사용한 동일한 비교를 나타냅니다. 크레딧 : DeepMind
DeepMind 블로그는 "단백질의 형태는 그 기능을 지시하는 것으로 생각된다. 일단 단백질의 형태가 이해되면 세포 내에서의 역할을 추측 할 수 있고 과학자들은 단백질의 독특한 형태로 작용하는 약물을 개발할 수있다"고 말했다. AlphaFold는 연구자들이 단백질의 기능과 오작동에 대해 더 잘 이해하도록 도울 수 있습니다. VentureBeat 의 UCL 생물 정보학 그룹 David Jones 의 주목할만한 인용문 은 프로젝트의 일부에 대해 DeepMind 팀에 조언했습니다. "단백질 구조를 결정하는 실험 기술은 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들기 때문에이를 암호화하는 유전자 서열에서 단백질의 구조를 직접 계산하는 더 나은 컴퓨터 알고리즘에 대한 요구가 크다. DeepMind는 AI를이 오랜 문제에 적용하는 연구를하고있다. 분자 생물학에서 확실한 발전이다. " 시간이 많이 걸리고 비싼 실험 기술은 무엇입니까? 이 블로그는 극저온과 전자 현미경, 핵 자기 공명 및 X- 선 결정학에 대해 언급했다. 각각 시행 착오에 따라 "수년의 작업이 소요될 수 있으며 단백질 구조 당 수십만 달러가 소요된다"고 밝혔다. VentureBeat의 Kyle Wiggers : "AlphaFold를 사용하여 DeepMind의 연구팀은 해결 된 단백질을 템플릿으로 사용하지 않고 처음부터 대상 모양을 모델링하는 문제에 집중했습니다." 자연이 단백질 폴딩을 정의하는 방법 : "단백질 폴딩은 단백질이 성숙한 기능적 (기본) 3 차 구조를 달성하는 과정이며 종종 병행 번역으로 시작됩니다. 단백질 폴딩은 샤페론을 필요로하며 정기적으로 2 차 및 초이 차 구조, 즉 α의 단계적 확립을 필요로합니다. 수소 결합 및 이황화 교량에 의해 빠르게 접 히고, 그 다음 3 차 구조로 안정화되는-나선 및 β- 시트 . " Nature 는 DeepMind 논문이 발표되기 전인 7 월에 이미 "아미노산 서열에서 단백질의 3 차원 구조를 예측하는 생물학의 가장 큰 과제 중 하나를 깨뜨리는 경쟁이 새로운 덕분에 심화되고있다"고 지적했습니다. 인공 지능 (AI) 접근. " DeepMind 블로그 게시물에 따르면 코드를 사용할 수있게 했으며 (GitHub) 링크를 제공하여 더 많은 것을 배우거나 결과를 복제하고자하는 사람을위한 링크를 제공했습니다. "우리 시스템 AlphaFold ...는 대규모 게놈 데이터 세트를 사용하여 단백질 구조 를 예측하는 수십 년 전의 연구를 기반으로 합니다. AlphaFold가 생성하는 단백질의 3D 모델은 그 어느 것보다 훨씬 정확합니다. "전에왔다." 앞으로 블로그는 AlphaFold와 같은 도구가 희귀병 연구자들이 관심있는 단백질의 모양을 빠르고 경제적으로 예측하는 데 도움이 될 수 있으며, 결국 실험과 관련된 비용을 줄이면서 효과적인 약물 발견에 기여할 수 있다고 밝혔다. 희귀병 연구 만이 그들이 성취 한 것으로부터 이익을 얻을 수있는 유일한 영역은 아닙니다. 블로그는 플라스틱과 기름과 같은 오염 물질에 대해 이야기했습니다. 단백질 디자인에 의해 활성화 된 생분해 성 효소의 진보는 우리 환경에보다 친숙한 방식으로 폐기물을 분해하는 데 도움이 될 수 있습니다. "실제로 연구자들은 폐기물을 생분해 가능하고 처리하기 쉬운 단백질을 분비하는 공학 박테리아를 이미 시작했다"고 블로그는 밝혔다.
더 탐색 단백질 구조를 예측하는 인공 지능 추가 정보 : Andrew W. Senior et al. 딥 러닝의 잠재력을 이용한 단백질 구조 예측 개선, Nature (2020). DOI : 10.1038 / s41586-019-1923-7 저널 정보 : 자연
https://techxplore.com/news/2020-01-alphafold-protein.html
.음, 꼬리가 보인다
A&B, study(laboratory evolution, mainhotspot project)
B/http://www.mdpi.com/2072-4292/10/8/1261
A/https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0
https://pr.ibs.re.kr/handle/8788114/5556?mode=full
https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0
Park Soo-jin is a meteorologist. She is Lee Hyun Kyu's friend of the same age.
.Scanning Doppler Lidar를 이용한 행성 경계층 바람의 측정
박수진 1, 제1저자 연구원
박수진 1, 김상우 1 세 *OrcID, 박문수 2OrcID과 송창근 3 1 서울 대학교 지구 환경 과학부 08826 2 한국 외국어 대학교 대기 과학 연구소, 용인 17035 삼 울산 국립 기술 대학교 도시 환경 공학부 울산 44919 * 서신을 처리해야하는 작성자. 접수 : 2018 년 6 월 19 일 / 개정 : 2018 년 8 월 7 일 / 수락 : 2018 년 8 월 8 일 / 게시일 : 2018 년 8 월 10 일 (이 기사는 대기 경계층 특집 원격 감지 (Remote Sensing of Atmospheric Boundary Layer )에 속한다. 전체 텍스트 | PDF [4697 KB, 2018 년 8 월 11 일 업로드 됨] | 피규어
추상
유성 경계층 (PBL)에서 바람 프로파일의 정확한 측정은 수치 기상 예측뿐만 아니라 대기 품질 모델링에서도 중요합니다. 스캐닝 도플러 광 검출 및 거리 측정 (라이더) 측정을 사용하는 두 가지 바람 검색 방법을 비교하고 동시 라디오 존데 음향으로 검증했습니다. 17 개의 라디오 존데 (radiosonde) 사운드 프로파일을 비교해 보면 사인 피팅 방법이 더 많은 수의 데이터 포인트를 검색 할 수 있다는 것을 보여 주었지만 특이 값 분해 방법은 바이어스 (0.57 ms -1 )와 평균 제곱근 오차 (1.75 ms -1)와 라디오 존데 soundings. 속도 방위각 디스플레이 스캔을 얻기 위해 방사 속도의 평균 시간 간격을 15 분으로 늘리면 소음에 대한 평균 신호 효과로 인해 라디오 존데 소리와 더 잘 일치하게됩니다. 나란히 놓인 윈드 도플러 라이더와 에어러솔 미사 산란 라이저에서 동시에 측정 한 결과 PBL 바람의 시간적 변화와 PBL 내 에어러솔의 수직 분포가 나타났다.
https://www.mdpi.com/2072-4292/10/8/1261
참고.
https://scitechdaily.com/harvard-scientist-connects-the-dots-in-fin-to-limb-evolution/
https://phys.org/news/2019-09-black-hole-center-galaxy-hungrier.html
https://phys.org/news/2019-09-programmable-swarmbots-flexible-biological-tools.html
https://phys.org/news/2019-10-hard-ceramic-tough-steel-newly.html
http://www.sci-news.com/astronomy/earth-sized-exoplanet-habitable-zone-red-dwarf-toi-700d-07991.html
또 다른 모델은 TOI-700d를 구름이없는 전 지구의 현대 지구 버전으로 묘사합니다. 별빛이 행성의 대기를 통과 할 때 이산화탄소와 질소와 같은 분자와 상호 작용하여 스펙트럼 선 (spectral line)이라고하는 독특한 신호를 생성합니다.”또한 과학자들은 TOI-700d의 20 가지 모델 버전에 대해 시뮬레이션 된 스펙트럼을 생성했습니다.
.Quantum 칩이 복잡한 계산을 정확하게 수행했는지 확인하는 새로운 방법
TOPICS : 컴퓨터 과학MIT인기양자 컴퓨팅양자 정보 과학 작성자 : 매사추세츠 공과 대학 ROB MATHESON 2020 년 1 월 14 일 양자 검증 칩 MIT, 구글 및 다른 곳의 연구원들은 양자 프로세서가 클래식 컴퓨터로는 할 수없는 복잡한 계산을 정확하게 수행했는지를 검증하는 새로운 방법을 설계했습니다. 그들은 광전자 칩 ( "PNP")이 매우 어려운 양자 문제를 얼마나 정확하게 계산했는지를 포착 할 수있는 맞춤형 시스템 (그림)에서 방법을 검증합니다. 크레딧 : Mihika Prabhu
새로운 방법은 회로가 클래식 컴퓨터가 처리 할 수없는 복잡한 작업을 정확하게 실행하고 있는지 확인합니다. 실제 양자 컴퓨팅을 향한 한 걸음으로 MIT , 구글 및 다른 곳의 연구원 들은 양자 칩이 클래식 컴퓨터로는 할 수없는 복잡한 계산을 정확하게 수행 할 때를 확인할 수있는 시스템을 설계했습니다. 양자 칩은 클래식 이진 비트 (0 또는 1) 또는 두 상태의 "양자 중첩"에 해당하는 두 가지 상태를 동시에 나타낼 수있는 "qubits"라고하는 양자 비트를 사용하여 계산을 수행합니다. 고유 한 중첩 상태를 통해 양자 컴퓨터는 다른 컴퓨터 중에서도 재료 설계, 약물 발견 및 기계 학습에 획기적인 발전을 가져올 수있는 기존 컴퓨터에서는 실제로 불가능한 문제를 해결할 수 있습니다. 본격적인 양자 컴퓨터에는 수백만 큐 비트가 필요하지만 아직 실현할 수 없습니다. 지난 몇 년 동안, 연구원들은 약 50에서 100 큐 비트를 포함하는 "Noisy Intermediate Scale Quantum"(NISQ) 칩 개발을 시작했습니다. NISQ 칩이 기존 컴퓨터에는 다루기 어려운 특정 알고리즘을 해결할 수 있음을 의미하는 "양자 이점"을 입증하기에 충분합니다. 그러나 칩이 예상대로 작업을 수행했는지 확인하는 것은 매우 비효율적 일 수 있습니다. 칩의 출력은 완전히 무작위로 보일 수 있으므로 모든 것이 계획에 따라 진행되었는지 확인하는 단계를 시뮬레이션하는 데 시간이 오래 걸립니다. 2020 년 1 월 13 일 Nature Physics 에 발표 된 논문 에서 연구원들은 NISQ 칩이 모든 올바른 양자 연산을 수행했는지 효율적으로 확인하는 새로운 프로토콜을 설명합니다. 그들은 맞춤형 양자 광자 칩에서 실행되는 매우 어려운 양자 문제에 대해 그들의 프로토콜을 검증했다. 전기 및 컴퓨터 과학과의 포스트 닥터 인 자크 캐롤란 (Jacques Carolan)은“업계와 학계의 급속한 발전으로 인해 우리는 고전적인 기계를 능가하는 양자 기계의 핵심을 갖게 되었기 때문에 양자 검증 작업은 시간이 매우 중요해졌습니다. EECS) 및 전자 연구 연구소 (RLE). “우리의 기술은 광범위한 종류의 양자 시스템을 검증하는 데 중요한 도구를 제공합니다. 양자 칩을 만들기 위해 수십억 달러를 투자한다면 흥미로운 일을하는 것이 나을 것입니다.” Carolan과 함께 MIT의 EECS 및 RLE 연구원과 Google Quantum AI Laboratory, Elenion Technologies, Lightmatter 및 Zapata Computing 연구원이 있습니다. 나누고 정복 연구원의 연구는 본질적으로 양자 회로에 의해 생성 된 출력 양자 상태를 알려진 입력 상태로 추적합니다. 그렇게하면 출력을 생성하기 위해 입력에서 수행 된 회로 작업이 나타납니다. 이러한 작업은 항상 연구원이 프로그래밍 한 것과 일치해야합니다. 그렇지 않은 경우, 연구원들은이 정보를 사용하여 칩에서 문제가 발생한 위치를 찾아 낼 수 있습니다. Carolan은“Variational Quantum Unsampling”이라는 새로운 프로토콜의 핵심에는 출력 양자 상태를 덩어리로 나누는“분할 및 정복”접근법이 있다고 말합니다. “한 번에 전체 작업을 수행하는 대신 시간이 오래 걸리기 때문에 이러한 디 스크램블링을 계층별로 수행합니다. 이를 통해 문제를보다 효율적으로 해결하기 위해 문제를 해결할 수 있습니다.”라고 Carolan은 말합니다. 이를 위해 연구원들은 많은 계산 계층을 통해 문제를 해결하는 신경망에서 영감을 얻어 새로운 "양자 신경망"(QNN)을 구축했습니다. 여기서 각 층은 일련의 양자 연산을 나타냅니다. QNN을 실행하기 위해 기존의 실리콘 제조 기술을 사용하여 170 개 이상의 제어 매개 변수 (광자 경로를보다 쉽게 조작 할 수있는 조정 가능한 회로 구성 요소)를 갖춘 2x5mm NISQ 칩을 구축했습니다. 한 쌍의 광자가 외부 부품에서 특정 파장으로 생성되어 칩에 주입됩니다. 광자는 서로 간섭하는 칩의 위상 시프터 (광자 경로를 변경)를 통해 이동합니다. 이는 임의의 양자 출력 상태를 생성합니다. 이는 계산 중에 발생할 수있는 상황을 나타냅니다. 출력은 외부 광 검출 센서 배열로 측정됩니다. 해당 출력은 QNN으로 전송됩니다. 첫 번째 레이어는 복잡한 최적화 기술을 사용하여 잡음이 많은 출력을 발굴하여 함께 스크램블 된 모든 광자 중 단일 광자의 서명을 찾아냅니다. 그런 다음 그룹에서 단일 광자를 "스크램블링하여"어떤 회로 연산이 알려진 입력 상태로 되돌아 갈지를 식별합니다. 이러한 작업은 작업에 대한 회로의 특정 설계와 정확히 일치해야합니다. 이후의 모든 레이어는 이전에 스크램블되지 않은 광자를 방정식에서 제거하여 모든 광자가 스크램블되지 않을 때까지 동일한 계산을 수행합니다. 예를 들어, 프로세서에 공급되는 큐 비트의 입력 상태가 모두 0이라고 가정하십시오. NISQ 칩은 큐 비트에서 많은 연산을 실행하여 임의로 무작위로 변화하는 숫자를 출력으로 생성합니다. (양자 중첩에 따라 출력 번호가 계속 변경됩니다.) QNN은 해당 대량의 청크를 선택합니다. 그런 다음 계층별로, 각 작업을 다시 입력 상태 0으로 되돌릴 작업을 결정합니다. 작업이 원래 계획된 작업과 다른 경우 무언가 잘못되었습니다. 연구원은 예상되는 출력과 입력 상태 간의 불일치를 검사하고 해당 정보를 사용하여 회로 설계를 조정할 수 있습니다. 보손“언 샘플링” 실험에서이 팀은 일반적으로 광자 칩에서 수행되는 "보손 샘플링"이라고하는 양자 이점을 설명하는 데 사용되는 인기있는 계산 작업을 성공적으로 수행했습니다. 이 연습에서, 위상 시프터 및 다른 광학 구성 요소는 일련의 입력 광자를 조작하고 출력 광자의 다른 양자 중첩으로 변환 할 것이다. 궁극적으로 작업은 특정 입력 상태가 특정 출력 상태와 일치 할 확률을 계산하는 것입니다. 그것은 본질적으로 확률 분포의 표본 일 것입니다. 그러나 예측할 수없는 광자의 동작으로 인해 클래식 컴퓨터에서 이러한 샘플을 계산하는 것은 거의 불가능합니다. NISQ 칩은 상당히 빠르게 계산할 수 있다는 이론이 있습니다. 그러나 지금까지 NISQ 작업 및 작업 자체와 관련된 복잡성으로 인해이를 빠르고 쉽게 확인할 수있는 방법이 없었습니다. Carolan은“이 칩들에 양자 계산 능력을 부여하는 것과 동일한 특성으로 인해 거의 검증이 불가능하다”고 말했다. 실험에서 연구원들은 맞춤형 NISQ 칩에서 보손 샘플링 문제를 겪은 두 개의 광자를 "언 샘플링"할 수있었습니다. York University의 양자 기술을 전공하는 컴퓨터 과학 교수 Stefano Pirandola는“이 문서는 블랙 박스가 수행하는 알려지지 않은 단일 연산을 배우기 위해 비선형 양자 신경 네트워크를 사용하는 훌륭한 논문입니다 . “이 방식은 퀀텀 회로 (예 : NISQ 프로세서)에 의해 수행되는 실제 게이트를 검증하는 데 매우 유용 할 수 있습니다. 이러한 관점에서이 계획은 미래의 양자 엔지니어들에게 중요한 벤치마킹 도구 역할을합니다. 이 아이디어는 광자 양자 칩에 현저히 구현되었습니다.” 이 방법은 양자 검증 목적으로 설계되었지만 유용한 물리적 특성을 포착하는 데 도움이 될 수 있다고 Carolan은 말합니다. 예를 들어, 여기 될 때 특정 분자가 진동 한 다음 이러한 진동을 기반으로 광자를 방출합니다. Carolan 박사는 이러한 광자를 광자 칩에 주입함으로써이 스크램블링 기술을 이용하여 분자의 양자 역학에 관한 정보를 찾아 생명 공학 분자 설계에 도움을 줄 수 있다고 말했다. 또한 난류 공간이나 재료를 통과하여 노이즈가 누적 된 양자 정보를 전달하는 광자를 해독하는 데 사용할 수도 있습니다. Carolan은“꿈은 이것을 실제 세계의 흥미로운 문제에 적용하는 것입니다. 참조 : Jacques Carolan, Masoud Mohseni, Jonathan P. Olson, Mihika Prabhu, Changchen Chen, Darius Bunandar, Murphy Yuezhen Niu, Nicholas C. Harris, Franco NC Wong, Michael Hochberg, Seth 2020 년 1 월 13 일, Lloyd and Dirk Englund, Nature Physics . DOI : 10.1038 / s41567-019-0747-6
.3 차원 종양 클러스터를 구축하는 노화 종양 세포
논문저자 이현규1, 논문저자 고려대 이현규 Hyun-Gyu Lee1,
June Hoan Kim 2, Woong Sun 2, Sung-Gil Chi3, WonshikChoi 1,4 & Kyoung J. Lee1 ,Scientific Reports volume 8 , 문서 번호 : 10503 ( 2018 ) | 인용문 다운로드 추상 세포 노화 (영구적 인 세포주기 정지)는 생물학적 유기체에 대한 유익한 중요성이 아직 탐구되기 시작한 공통적 인 흥미로운 현상입니다. 다른 한편으로는, 노화 세포는 그들 주위의 조직 구조를 변형시킬 수있다. 무한히 증식 할 수있는 능력을 가진 종양 세포는 그 현상으로부터 자유롭지 못합니다. 여기에 우리는 유방암 식민지의 고밀도 단일 층에있는 노화 세포가 주변에있는 비 노화 세포의 집합 센터 역할을하는 놀라운 관찰을보고합니다. 결과적으로, 노화 세포는 융합 성인 2D 종양 층에서 국소화 된 3D 세포 - 클러스터를 활발히 형성한다. 놀라운 현상을 뒷받침하는 생물 리 학적 메커니즘은 주로 유사 분열 세포 반올림, 동적 및 차동 세포 부착 및 세포 주 화성을 포함한다. 이러한 몇 가지 생물 물리학 적 요소를 통합함으로써 우리는 세포 Potts 모델을 통해 실험 관측을 재현 할 수있었습니다.
소개
세포 노화는 증식하는 세포가 완전한 성장 억제에 들어가고 그 체적을 극적으로 팽창시키는 (일반적으로, 2 차원 기질에서 튀긴 알 의 형태로) 생물체에서 공통적 인 현상이다 . 이 세포 상태의 근원은 강하게 연구되어왔다. 그러나 그 기본 메커니즘은 명확하지 않다. 1 , 2. 중요하게 노화 세포는 노화 관련 분비 표현형 (SASPs)으로 총체적으로 분류되는 다수의 분비물을 통해 그 이웃과 상호 작용한다. 이러한 분비 표현형은 생물에 부정적인 영향을 미치는 다양한 생물학적 과정에 관여하는 것으로 알려져있다. 예를 들어, 주위의 악성 종양 세포의 성장을 자극하는 친 염증성 사이토 카인과 케모카인이 그 중 3 개 , 4 개 입니다. 노화 세포의 축적은 또한 나이 - 관련 질환과 같은 더 많은 유기체 레벨 부작용과 연관된 5. 특히 조직 개조를 촉진 할 수도 있습니다. 예를 들어, 일부 세포 노화 따라서 암세포의 침윤 촉진 소프 주변 조직 구조를 만드는 세포 외 매트릭스 저하 프로테아제를 분비 6 , 7 , 8 . 한편, 노화 세포에 대한 유익한 효과에 대해서도 최근 논의된다. SASP는 배아 패터닝 9 , 10 및 상처 치료 11에 기여하는 단백질을 포함 합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 조직 재생 효과가 SASP에 의해 생물 물리학 적으로 조율되는 방법의 정확한 성격은 특히 조직에 대한 개별 세포의 규모에서 많이 연구되어야합니다. 이 논문에서는 단일 클론 세포주 인 MDA-MB-231 (널리 사용되는 악성 유방암 세포주)의 시험 관내 배양을 바탕으로 초기 시딩 및 이웃 노화 방지와의 상호 작용에서 신생 세포의 출현을 신중하게 분석합니다 세포. 놀랍게도, 불멸화 된 종양 세포조차도 노화를 일으키는 것으로 나타났습니다 12 . 더 흥미 진진한 것은 노화 된 MDA-MB-231 세포가 인접한 종양 세포에 대한 인력의 중심 역할을하여 처음에 2 층 (2D) 콜로니의 단층에서 3 차원 (3D ) 세포 클러스터. 우리는 전환 이 시험 관내 에서 명확한 것으로 나타남을 본다.예를 들어 노화 세포가 조직 개질에 관여 할 수있는 사례. 또한 몇 가지 필수 메커니즘만으로 통합 된 컴퓨터 모델을 통한 관찰에 대한 경험적 설명을 제공합니다. Metropolis kinetics에서 작동하는 셀룰러 Potts 모델 (CPM)은 세포 부피의 보존, 유사 분열 세포 반올림 (결과적으로 세포 - 환경 유착의 동적 강도)과 같은 생물 물리학 적 과정을 재현하는 것을 목표로하며, 세포의 주 화성 운동. 실험 결과 MDA-MB-231 세포 배양 물 (처음에는 직경 2mm의 디스크 영역에 균일하게 도금 된 합류 단일 층 (confluent mono layer),도 1a 참조, 방법에 대한 자세한 내용 참조)은 다수의 노화 세포가 전체 집단으로 무작위로 출현한다 시간이 지남에 따라 증가한다 (그림 1b ). 그들은 '튀긴 계란'형태로 쉽게 식별 할 수 있습니다 (그림 1c ). 노화 된 상태로 들어가는 세포의 몸체는 꽤 합류하는 인구 내에서도 거대한 지역을 차지하기 위해 며칠 동안 측면으로 팽창합니다 (그림 1c ). 완전히 개발 노화 세포의 점유 면적이 현저하게 다른 하나에서 다를 수 있지만, 일반적으로 1.4 × 10 종종 크고 매우 큰 수 5 μ m (2) (도. 참조 1D를) - 전형적인 비 노화 세포보다 약 3 배 더 크다. 반면에 노화 세포의 몸은 ~ 2 μ m 만큼 얇 습니다 (그림 1e 의 두 측면보기 참조 ). 신체는 f-actin의 조밀 한 네트워크에 의해 구조적으로 잘 유지됩니다 (그림 1e 의 상단 그림 참조 ). 세포가 갑자기 파열되어 대사 과정을 끝낼 때까지 끊임없는 시공간 파동이 몸 전체에 나타나며 핵쪽으로 향하게됩니다.
https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0
https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0.pdf
.두 방향으로 나타난 우주 MAGICSUM THEORY
오늘, 2019년 12월 2일 새벽에 내꿈에서인지 잠깐 스쳐간 과학적인 착상내지 자각인지 알 수는 없지만, 빅뱅은 크게 두 방향으로 시작되었다는 이미지를 접했다. 하는 물질의 질량을 가진 중력의 우주이고 다른 하나는 zerosum state을 가진 질량이 없는 우주이다. 질량이 있어도 질량이 zero인 상태의 우주가 현존우주와 공존한다고 보여지며 이는 구조체해법으로 우주가 설명된다는 가설의 정의일 수도 있다. 이론적으로 수억조 방진의 동일한 값에 ALL DISPLAY가 가능한 것으로 이를 물질 현상에 적용 한다면 사방 10킬로 이내 폭우의 빗방울의 갯수를 완벽하게 균형해석 할 수 있다는 의미 이다. 그뿐인가 불연속적 혼재된 물질의 분포, 현존하는 인구수의 균형적 설명이 가능 하므로써 우연성을 과학적으로 접근하는 일대 학문적 지적 변화를 가져온다. 마방진의 구조체 해법에 의한 수배열의 이론적 실증적 발견이 시사하는 바는 고도의 과학문명이 발달 되었다 하는 현대 학문으로 보아도 생소하고 미지의 영역이다. 수없이 많은 點色과 2진 디지탈 단위의 정보 사회에서 조화와 균형의 원칙이 표준화 되지 않았다는 건 앞으로 설정 되어야 하는 대상을 찾지 못한 탓이다. 그곳 앞에 본인은 단정적으로 마방진의 원리를 제시 하는 바이다. 마방진으로 본 세계관에 의하여 인류와 우주역사는 재해석된다는 뜻이며 이 과제는 미래가 끝나도 영원히 변하지 않을 것이다.
보기1.
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzzx
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
보기1.은 18방진을 구조체 해법으로 풀어서 절대값 zero sum을 이룬 모습의 9ss(soma structure)이다. 우선, 임의적인 선택의 9 ss는 무수히 만들어지고, 단지 보기1.에서만 2^42=4조3980억4651만1104개의 초순간적 수배열 變形群을 얻을 수 있다. 이는 미세 물질구조의 매카니즘에 적합하게 대응한 마방진의 時空間的 완벽한 변환유추 해석이며 균형조화의 극치이다. 우주가 무질서해 보이고 복잡한듯 하나, 매직섬이론에 의하면 전체적인 조화와 균형.질서의 대통일장이다. 보기1.은 샘플에 지나지 않고 보기2.을 만든다면 9googol ss의 작성도 가능하고 우주전체를 소립자 단위 질량의 매직섬으로 설명할 수도 있다.
.최신 가설 1.(신규 논문작성의 초안 수집 중)
<p>Example 2. 2019.12.16</p>
I've known that oms is the lowest unit. However, when ms is decomposed into oms, it is not completely decomposed into the lowest oms. So, while searching for a way to further decompose, I came up with the missing oms and predicted that the synthesized oms would be the decomposing factor. Introduced in
In the atom of matter there are small populations of particles. It feels like you are inside the oms, the unit of magic square. It is presumed that a large number of objects, or the space-time of space, began with the missing oms, and harmonized and balanced with a huge order.
Exhibit 1 is a full decomposition of the fourth quadrilateral with oms (original magic square). This is just a sample of infinite squares. The 100 billion trillion atomic atoms by the structure solution are now interpreted as elementary particles. Now, the Magic Island theory, which is interpreted as magic square, has entered the realm of quantum mechanics.
oms가 최하위 단위인줄 그동안 알았다. 하지만, ms을 oms로 분해하여 보면, 최하위 oms로 완전 분해되질 않았다. 그래서 더 분해할 방법을 찾던 중, 결손 oms를 착상해냈고 이들이 합성되어진 oms가 바로 분해인자일 것이란 예상을 하고 이를 실제 나타내보니, 예측대로 정확히 어제 2019년 12월30일에 확인하고 오늘 12월31일에 소개하는 바이다.
물질의 원자안에는 소립자 군집들이 존재한다. 마치 마방진의 단위인 oms의 내부로 들어간 기분이다. 수많은 물체가 혹은 우주의 시공간이 바로 결손 oms로 시작되어 거대한 질서와 조화.균형을 이룬 것으로 추정된다.
보기1.은 4차 마방진을 oms(original magicsquare)로 완전분해한 모습이다. 이는 무한차 마방진의 샘플에 지나지 않다. 구조체 해법에 의한 천억조 규모의 물질 원자는 이제 소립자 단위로 해석하는 단계에 이르렀다는 함의이다. 이제 마방진으로 해석하는 매직섬이론이 양자역학의 영역까지 들어간 것이라 평할 수 있다.
“The fact that our universe expands was discovered almost 100 years ago, but exactly how this happened, scientists realized only in the 90s of the last century, when powerful telescopes (including orbital telescopes) appeared and the exact era of cosmology began. In the process of observing and analyzing the acquired data, the universe appeared to expand not only by expansion but by acceleration, which began three to four billion years after the birth of the universe. ” It was believed to be filled with ordinary substances, such as comets and very lean gas. But if this is the case, expansion expansion is against the law of gravity. That is, the bodies are attracted to each other. Gravity tends to slow the expansion of the universe, but it cannot accelerate.
“우리 우주가 팽창한다는 사실은 거의 100 년 전에 밝혀졌지만, 정확히 어떻게 이런 일이 일어 났는지 과학자들은 강력한 망원경 (궤도 망원경 포함)이 나타 났고 정확한 우주론 시대가 시작된 지난 세기의 90 년대에만 깨달았습니다. 획득 한 데이터를 관찰하고 분석하는 과정에서 우주는 단순히 확장되는 것이 아니라 가속으로 확장되는 것으로 나타 났으며, 이는 우주가 탄생 한 후 30 ~ 40 억 년에 시작되었습니다.” 오랫동안 우주는 별, 행성, 소행성, 혜성 및 매우 희박한 은하계 가스와 같은 평범한 물질로 채워져 있다고 믿어졌습니다. 그러나 이것이 그렇다면 팽창 팽창은 중력의 법칙에 위배됩니다. 즉, 신체는 서로에게 끌립니다. 중력은 우주의 팽창을 늦추는 경향이 있지만 가속 할 수는 없습니다. 진공 상태에 아무것도 없기 때문에 이것이 불가능한 것 같습니다. 그러나 실제로 양자 이론에 따르면 입자는 끊임없이 나타나고 사라지고 공간의 특정 경계를 나타내는 판과의 상호 작용의 결과 (매우 중요 함) 매우 작은 인력이 발생합니다.
https://scitechdaily.com/astrophysicists-developed-a-new-theory-to-explain-dark-energy/
Getting people used to the idea may take a while. 사람들이 아이디어에 익숙해 지려면 시간이 걸릴 수 있습니다.
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