우주론의 기둥 : '우아한'솔루션은 우주가 어떻게 구조를 가졌는지를 보여준다
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.Researchers see path to quantum computing at room temperature
연구원들은 실온에서 양자 컴퓨팅으로가는 길을 봅니다
에 의해 육군 연구소 크레딧 : CC0 Public Domain 2020 년 5 월 1 일
육군 연구진은 더 이상 온도가 극도로 낮아야 작동하지 않는 양자 컴퓨터 회로가 약 10 년 후에 현실이 될 수있을 것으로 예측하고있다. 수년 동안 실온에서 작동하는 고체 양자 기술은 먼 것처럼 보였습니다. 광학적 비선형 성 을 갖는 투명 결정의 적용 이이 이정표로가는 경로로 가장 많이 등장했지만, 그러한 시스템의 타당성은 항상 의문의 여지가 남아있다. 이제 육군 과학자들은이 접근법의 유효성을 공식적으로 확인했습니다. 메사추세츠 공과 대학의 Mikkel Heuck 박사와 Dirk Englund 교수와 함께 일하는 미 육군 전투 능력 개발 사령부의 육군 연구소의 Kurt Jacobs 박사는 광자 회로 및 광학 결정. " 양자 기술 을 사용하는 미래의 장치가 매우 추운 온도로 냉각해야하는 경우, 가격이 비싸고 부피가 크고 전력이 고갈 될 것"이라고 Heuck은 말했다. "우리의 연구는 실온 에서 양자 소자에 필요한 얽힘을 조작 할 수있는 미래의 광 회로를 개발하는 데 목표를두고있다 ." Quantum 기술은 컴퓨팅, 통신 및 원격 감지 분야에서 미래의 다양한 발전을 제공합니다. 모든 종류의 작업을 수행하기 위해 기존의 클래식 컴퓨터는 완전히 결정된 정보로 작동합니다. 정보는 여러 비트로 저장되며 각 비트는 켜거나 끌 수 있습니다. 고전적인 컴퓨터는 다수의 비트로 지정된 입력이 주어지면이 입력을 처리하여 응답을 생성 할 수 있으며,이 또한 다수의 비트로 제공됩니다. 고전적인 컴퓨터는 한 번에 하나의 입력을 처리합니다. 대조적으로, 양자 컴퓨터는 큐 비트로 정보를 저장합니다. 큐비 트는 동시에 켜져 있고 꺼져있는 이상한 상태 일 수 있습니다. 이를 통해 양자 컴퓨터는 동시에 많은 입력에 대한 답을 탐색 할 수 있습니다. 모든 답변을 한 번에 출력 할 수는 없지만 이러한 답변 사이의 관계를 출력 할 수 있으므로 기존 컴퓨터보다 훨씬 더 빠른 문제를 해결할 수 있습니다. 불행히도, 양자 시스템의 주요 단점 중 하나는 큐빗의 이상한 상태의 취약성입니다. 양자 기술을위한 가장 유망한 하드웨어 는 컴퓨터 환경과 상호 작용하여 특수한 상태가 파괴되는 것을 막기 위해 극도로 추운 온도 ( 0 켈빈에 가까운 온도) 로 유지해야 합니다. Jacobs는 "Qubit이 환경에서 다른 어떤 것과 상호 작용하면 양자 상태가 왜곡되기 시작한다"고 말했다. 예를 들어, 환경이 입자의 가스 인 경우 매우 차갑게 유지하면 가스 분자가 느리게 이동하므로 양자 회로에 충돌하지 않습니다.” 연구원들은이 문제를 해결하기 위해 다양한 노력을 기울 였지만 아직 명확한 해결책을 찾지 못했습니다. 현재, 비선형 광학 결정을 포함하는 광 회로는 현재 실온에서 고체 상태 시스템을 갖는 양자 컴퓨팅에 대한 유일한 실행 가능한 경로로서 등장하고있다. Englund는“광자 회로는 전기 신호 대신 빛을 조작한다는 점을 제외하면 전기 회로와 비슷하다. 예를 들어, 와이어를 따라 움직이는 전기 신호와 같이 광자가 아래로 이동하는 투명한 재질의 채널을 만들 수 있습니다.” 이온 또는 원자를 사용하여 정보를 저장하는 양자 시스템과 달리 광자를 사용하는 양자 시스템은 저온 한계를 우회 할 수 있습니다. 그러나 논리 연산을 수행하려면 광자가 여전히 다른 광자와 상호 작용해야합니다. 이것은 비선형 광학 결정이 작용하는 곳입니다. 연구원들은 결정 내부에 광자를 일시적으로 포획하는 공동을 설계 할 수 있습니다. 이 방법을 통해, 양자 시스템은 큐 비트가 유지할 수있는 두 가지 가능한 상태, 즉 광자가있는 공동 (on)과 광자가없는 공동 (off)을 설정할 수 있습니다. 이러한 큐비 트는 양자 논리 게이트 를 형성 할 수 있으며 , 이는 이상한 상태에 대한 프레임 워크를 만듭니다. 즉, 연구원들은 광자가 결정 공동에 있는지 여부를 불확정 상태로 사용하여 큐빗을 나타낼 수 있습니다. 논리 게이트 는 두 큐 비트에서 함께 작동하며 이들 사이에 "양자 얽힘"을 생성 할 수 있습니다. 이 얽힘은 양자 컴퓨터에서 자동으로 생성되며 감지 응용 분야에 대한 양자 접근에 필요합니다. 그러나 과학자들은이 시점까지 비선형 광학 결정을 사용하여 양자 논리 게이트를 전적으로 추측에 기반을 둔 아이디어를 기반으로했습니다. 그것은 엄청난 약속을 보여 주었지만,이 방법이 실제 논리 게이트로 이어질 수 있는지에 대해서는 의문이 남아있었습니다. 비선형 광학 결정의 적용은 육군 연구소와 MIT의 연구원들이 기존의 광 회로 구성 요소를 사용하여이 접근 방식으로 양자 논리 게이트를 실현할 수있는 방법을 제시 할 때까지 계속 문제의 여지가 있었다. Jacobs는 "문제는 만약 하나의 광자가 채널을 따라 이동한다면, 특정한 모양의 '파동 패킷'을 가지고 있다는 것이다"라고 Jacobs는 말했다. "양자 게이트 의 경우 게이트 작동 후에도 광자 웨이브 패킷이 동일하게 유지되어야합니다. 비선형 성으로 인해 웨이브 패킷이 왜곡되므로 웨이브 패킷을 캐비티에로드 할 수 있는지 여부는 비선형 성을 시작한 다음 광자를 다시 방출하여 처음과 동일한 웨이브 패킷을 갖습니다. " 양자 논리 게이트를 설계하고 나면 연구자들은 게이트 작동에 대한 수많은 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 이론적으로 적절하게 기능 할 수 있음을 보여 주었다. 이 방법으로 양자 논리 게이트를 실제로 구성하려면 먼저 특정 광 구성 요소의 품질을 크게 개선해야합니다. "지난 10 년간의 진전을 바탕으로 우리는 필요한 개선이 실현되기까지 약 10 년이 걸릴 것으로 예상된다"고 Heuck은 말했다. 그러나, 왜곡없이 웨이브 패킷을 로딩하고 방출하는 프로세스는 현재 실험 기술로 실현할 수 있어야하므로 다음에 진행할 실험입니다.” Physical Review Letters 는 4 월 20 일 동료 검토 논문에 팀의 연구 결과를 발표했습니다.
더 탐색 거대 원자 이온을 이용한 가속 양자 컴퓨팅 추가 정보 : Mikkel Heuck et al., 동적 결합 공동 및 광학 비선형 성을 사용한 제어 위상 게이트, 물리적 검토 서한 (2020). DOI : 10.1103 / PhysRevLett.124.160501 저널 정보 : 실제 검토 서한 육군 연구소에서 제공
https://phys.org/news/2020-05-path-quantum-room-temperature.html
.Pillar of Cosmology: ‘Elegant’ Solution Reveals How the Universe Got Its Structure
우주론의 기둥 : '우아한'솔루션은 우주가 어떻게 구조를 가졌는지를 보여준다
주제 : 천문학천체 물리학과학 카네기 연구소인기 으로 과학 카네기 연구소 2020년 4월 28일 우주에서의 구조 분포 우주의 첫 번째 구조는 빅뱅 (Big Bang)에 의해 바깥쪽으로 튀어 나온 물질 중 일부가 궤도를 극복하고 스스로 붕괴되어 덩어리를 형성했을 때 시작되었습니다. 카네기 연구팀은 밀도가 높은 물질 덩어리가 더 빨리 성장하고 밀도가 낮은 덩어리는 더 느리게 성장하는 것으로 나타났습니다. 이 그룹의 자료는 지난 90 억 년 동안 우주의 밀도 분포를 보여 주었다. (그림에서 보라색은 밀도가 낮은 영역을 나타내고 빨간색은 밀도가 높은 영역을 나타냅니다.) 시간이 지남에 따라 발견 된 결과는 우주에서 가장 초기의 구조를 만든 밀도 변동 (오른쪽, 자주색 및 파란색)을 나타냅니다. 이것은 우주 전자파 배경 (노란색과 녹색에서 가장 오른쪽)이라고 불리는 빅뱅의 잔광에서 고대 우주에 대해 우리가 알고있는 것과 일치합니다. 연구진은 우주가 45 억 년 전으로 거슬러 올라가는 10 만 개의 은하의 거리와 질량을 조사하여 결과를 달성했습니다. Carnegie-Spitzer-IMACS Redshift Survey에 의해 연구 된 은하 중 약 35,000은 작은 구체로 여기에 표시됩니다. 크레딧 : 삽화는 Daniel Kelson의 의례입니다. CMB 데이터는 ESA 회원국, NASA 및 캐나다가 직접 자금을 지원하는 도구 및 기부금이 포함 된 ESA 과학 임무 인 Planck를 통해 얻은 관측치를 기반으로합니다.
우주론의 기둥 중 하나에 대한 직접 관찰 기반 테스트. 우주는 수십억 개의 은하로 가득 차 있지만 공간에 대한 분포는 균일하지 않습니다. 오늘날 우리는 왜 우주에서 그렇게 많은 구조를보고 있습니까? 칠레 카네기의 라스 캄파 나스 천문대 (Las Campanas Observatory)에서 마젤란 바아 망원경 (Magellan Baade Telescope)을 사용하여 만든 수만 개의 은하에 대한 10 년간의 조사는이 근본적인 비밀에 대한 새로운 접근 방법을 제공했다. 카네기의 다니엘 켈슨 (Daniel Kelson)이 이끄는 결과 는 왕립 천문 학회 월간 고지에 실렸다 . "설명 할 수없는 것을 어떻게 설명합니까?" 켈슨에게 묻습니다. "문제에 완전히 새로운 접근 방식을 취함으로써." 공동 저자 인 앤드류 벤슨 (Andrew Benson)은“우리의 전술은 중력이 우주의 초기부터 구조의 성장을 어떻게 이끌어 냈는지에 대한 새롭고 직관적 인 통찰력을 제공한다. "이는 우주론의 기둥 중 하나에 대한 직접적인 관찰 기반 테스트입니다."
마젤란 망원경 칠레의 카네기 라스 캄파 나스 천문대 (Las Campanas Observatory)에있는 마젤란 망원경은이 조사를 수행하는 능력에 결정적이었다. 크레딧 : 과학을위한 카네기 연구소의 유리 베 레츠 키 사진
Carnegie-Spitzer-IMACS Redshift Survey는 현대 은하의 출현이 정의 된 지난 90 억 년 동안 은하의 성장과 주변 환경 사이의 관계를 연구하기 위해 고안되었습니다. 최초의 은하계는 빅뱅 이후 수억 년이 지난 후 우주에서 매우 활력이 넘치는 뜨거운 수프로 시작되었습니다. 이 물질은 초기 폭발로부터 바깥쪽으로 팽창함에 따라 냉각되었고 입자들은 중성 수소 가스로 합쳐졌습니다. 일부 패치는 다른 패치보다 밀도가 높았으며 결국 중력이 우주의 궤적을 극복하고 재료가 안쪽으로 붕괴되어 우주에서 구조의 첫 덩어리를 형성했습니다. 어떤 곳에서는 크고 작은 구조물이 형성 될 수있게 해주는 밀도 차이는 다른 곳에서는 그렇지 않은 오랜 주제였습니다. 그러나 지금까지 지난 130 억 년 동안 우주에서 구조가 어떻게 성장했는지를 모델링하는 천문학 자들의 능력은 수학적인 한계에 부딪쳤다. 벤슨은“우주의 모든 입자들 사이에서 발생하는 중력 상호 작용은 간단한 수학으로 설명하기에는 너무 복잡하다”고 말했다. 따라서 천문학 자들은 수학적 근사치 ( 모델 의 정확도 를 떨어 뜨림) 또는 은하 간의 모든 상호 작용을 수치 적으로 모델링하는 대형 컴퓨터 시뮬레이션을 사용했지만 모든 입자 사이에서 발생하는 모든 상호 작용을 너무 복잡하게 생각하지는 않았습니다. 켈슨은“우리의 조사의 주요 목표는 먼 은하에서 엄선 된 별에서 발견 된 별의 질량을 세고이 정보를 사용하여 우주에서 어떻게 구조가 형성되는지 이해하기위한 새로운 접근법을 공식화하는 것이 었습니다. 카네기의 Louis Abramson, Shannon Patel, Stephen Shectman, Alan Dressler, Patrick McCarthy 및 John S. Mulchaey와 현재 Uber Technologies의 Rik Williams를 포함한 연구팀은 처음으로 개인의 성장을 입증했습니다. 프로토 구조를 계산 한 다음 모든 공간에서 평균을 구할 수 있습니다. 이렇게하면 밀도가 높은 덩어리가 더 빨리 자라고 밀도가 낮은 덩어리는 더 느리게 자랐습니다. 정말 우아합니다.” — 다니엘 켈슨 그런 다음 역으로 작업하여 밀도 변동의 원래 분포와 성장률을 결정할 수 있었으며, 오늘날 우리가 보는 은하의 분포를 결정하는 대규모 구조가 될 것입니다. 본질적으로 그들의 연구는 우주의 초기 단계에 대한 이해를 뒷받침하는 계산 기반의 작업뿐만 아니라 실제 우주에서와 같이 밀도 변동이 왜 그리고 어떻게 성장하는지에 대한 간단하면서도 정확한 설명을 제공했습니다. 켈슨은“정말 우아하고 정말 단순합니다. 라스 캄파 나스 (Las Campanas)에서 관측 할 수있는 엄청난 수의 밤을 할당하지 않으면이 발견은 불가능했을 것입니다. 존 멀 케이 (John Mulchaey) 관측소 국장은“많은 기관들이이 범위의 프로젝트를 스스로 수행 할 능력이 없었을 것이다. "하지만 우리의 Magellan Telescopes 덕분에 우리는이 설문 조사를 수행하고 고전적인 질문에 대답하기위한이 새로운 접근법을 만들 수있었습니다." “이 프로젝트가 Carnegie와 같은 기관의 자원을 필요로한다는 것은 의심의 여지가 없지만, Kit Peak와 Cerro Tololo에서 얻을 수있는 엄청난 수의 추가 적외선 이미지가 없다면 우리의 작업은 불가능했을 것입니다. NSF의 국립 광학 적외선 천문학 연구소”라고 Kelson은 덧붙였다.
.A 3-D memristor-based circuit for brain-inspired computing
뇌에서 영감을 얻은 컴퓨팅을 위한 3D 멤 리스터 기반 회로
작성자 : Ingrid Fadelli, Tech Xplore 연구원들이 만든 3D 회로의 이미지는 주사 전자 현미경 (SEM)을 사용하여 캡처되었습니다. 크레딧 : Lin et al.2020 년 5 월 1 일
매사추세츠 대학교 (University of Massachusetts)와 공군 연구소 (Air Force Research Laboratory Information Directorate)의 연구원들은 최근 CNN (Convolutional Neural Network)과 같은 복잡한 기계 학습 알고리즘을 매핑하고 구현하는 데 사용할 수있는 3D 컴퓨팅 회로를 만들었습니다. 네이처 일렉트로닉스 (Nature Electronics)에 발표 된 논문에 제시된이 3D 회로 는 8 개의 멤 리스터로 구성됩니다. 회로에 흐르는 전류를 조절하고 하드웨어에서 신경망 가중치를 직접 구현하는 전기 부품. Qiangfei Xia 교수 이번 연구를 수행 한 연구원들 중 테크 엑스 플로레가 말했다. "우리의 최근 연구에서, 우리는 3-D 신경에 풍부한 연결의 혜택을 탐험, 세 번째 차원으로 확장하기로 결정 네트워크 ." 기본적으로 Xia 교수와 그의 팀은 8 개의 멤 리스터 레이어가있는 3D 컴퓨팅 회로를 실험적으로 시연 할 수 있었으며 모두 컴퓨팅 프로세스에 참여할 수 있습니다. 크게 다른 이전에 개발 된 3 차원에서 이들 회로 상이 회로 이러한 시스템은 일반적으로 다른 기능 층 (예를 들면, 센서 층 컴퓨팅 계층, 제어 계층, 등)로 구성되는 것과 같은 3-D NAND 플래시 같이, 적층 또는 함께 결합. Peng Lin은 "멀티 레이어 컴퓨팅 회로를 구축 할 때 이전에 겪었던 주요 과제 중 하나는 쌓을 수는 있지만 컴퓨팅에 필요한 모든 성능을 유지하는 멤 리스터 이외의 장치는 없었습니다." 연구를 수행 한 연구원들은 Techxplore에게 말했다. 예를 들어, 실리콘 기반 CMOS 기술은 주류 컴퓨팅 칩의 기본 구성 요소이지만 스택 불가능한 고품질 단결정 실리콘 층에 의존하는 것으로 알려져있어 3D 회로에 사용하기 어렵다”고 말했다. 멤 리스터는 우수한 스태킹 장치이지만, 연구원들은 지금까지 대규모 컴퓨팅 애플리케이션을 위해 여러 개의 멤 리스터 레이어가있는 3D 회로를 실현할 수 없었습니다. 실제로 이러한 회로를 구축하려면 고도로 복잡한 프로세스와 대규모 어레이 작업을 수행 할 때 일반적으로 발생하는 문제를 극복 할 수있는 기술을 사용해야합니다. Lin은“멤 리스터 어레이를 생성 할 때 눈에 띄는 문제 중 하나는 '스 니크 경로 문제 (sneak path problem)'라 불리는 셀 간 간섭이다. -D 멤 리스터 어레이는 트랜지스터를 선택 장치로 통합하여이 문제를 완화 할 수 있지만이 솔루션은 3D로 적용 할 수 없습니다. 결과적으로, 완전히 연결된 토폴로지를 기반으로하는 기존의 3D 멤 리스터 설계는 대규모 3D 네트워크로 확장 될 때 누수가 증가 할 것입니다. " 대규모 컴퓨팅을위한 멤 리스터 기반 3D 회로를 개발할 때 이전에 직면했던 문제를 극복하기 위해 연구원들은 고유 한 토폴로지 (즉, 개별 부품의 배열)를 갖는 회로를 설계했습니다. 회로에서 멤 리스터는 '로컬 연결'을 통해 연결됩니다. 이는 각 개별 멤 리스터가 근처에 적은 수의 장치와 전극을 공유한다는 것을 의미합니다.이 독특한 디자인 전략은 대부분의 몰래 경로를 억제하여 궁극적으로 대규모를 가능하게합니다. 배열 연산. Xia 교수와 Lin 교수의 동료가 고안 한 회로에 멤 리스터를 배치하고 연결하는 고유 한 방식으로 인공 신경망 (ANN)과 같은 고급 계산 기술을 구현하는 데 이상적입니다. 과거 연구에 따르면 멤 리스터 기반 시스템은 회로에 데이터가 흐르고 네트워크의 순방향 / 역방향 전파 전략을 구현하여 ANN을 직접 호스팅 할 수 있습니다. 그러나 거의 모든 기존 멤 리스터 어레이는 ANN의 구조를 반영하지 않는 규칙적인 모양의 크로스바 구조로 배열됩니다.
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크레딧 : Lin et al. Lin은“거의 모든 기존 멤 리스터 디바이스의 완전히 연결된 토폴로지는 현재 컴퓨터 비전 애플리케이션에 사용되는 가장 뛰어난 계산 기술인 CNN과 같은 현대 신경 네트워크의 복잡한 토폴로지와 일치하지 않습니다. 결과적으로 멤 리스터 시스템에서 컨볼 루션 신경망을 효율적으로 구현하는 것은 극히 어려운 일이되었습니다.” 이전에 개발 된 회로와 달리 Xia, Lin 교수 및 동료들이 설계 한 3D 회로의 로컬 연결 토폴로지는 CNN의 토폴로지와 자연스럽게 일치합니다. "이것은 복잡한 신경망을 직접 구현하는 데 이상적인 회로입니다. Lin은“우리는 최고 8 개의 멤 리스터 레이어를 가진 3D 멤 리스터 어레이의 성공적인 시연을 매우 자랑스럽게 생각한다”고 말했다. "이러한 규모의 3D 멤 리스터 회로와 유사한 양의 적층 된 층이 이미 구상되었지만, 이러한 3D 회로가 실제로 구축되고 완전히 작동 할 수 있다는 명확한 증거는 없었습니다. 멤 리스터 기반 시스템의 기능. " 지금까지 Xia, Lin 교수 및 동료들은 병렬로 작동하는 커널을 멤 리스터 어레이에 프로그래밍 한 다음 회로를 사용하여 패턴 인식을위한 CNN을 구현함으로써 3D 회로의 효과를 평가했습니다. 3D 회로에서 실행할 때 CNN은 98 %의 놀라운 정확도로 손으로 쓴 숫자를 인식하는 것으로 나타났습니다. 또한 3D 회로를 사용하여 비디오에서 움직이는 물체의 가장자리를 감지하는 기술을 구현했습니다. 이를 위해 시스템 구조에 필터를 적용하여 서로 다른 픽셀을 동시에 처리 할 수있었습니다. 린 박사는“우리 연구에서 제안 된 독특한 토폴로지 디자인은 신경성 컴퓨팅 하드웨어를 디자인 할 수있는 큰 기회를 열 수 있다고 생각한다. "전통적인 배열 설계는 전극의 전체 연결과 신경 네트워크에서 발견되는 더 복잡한 연결 간의 불일치로 인해 현대 신경 네트워크를 호스팅하는 데 비효율적입니다.이 제한은 신경성 컴퓨팅 연구의 초기 단계에서 두드러진 문제가 아닐 수 있습니다. 기계에서 인간의 뇌와 같은 지능을 재생산하는 데 병목이 될 수 있습니다. " Xia, Lin 교수 및 동료들은 밀도가 높은 컴퓨팅 장치와 고급 기능을 갖춘 멤 리스터 기반 3D 컴퓨팅 하드웨어를 최초로 구축했습니다. 연구 결과에 따르면 이러한 3D 회로는 최신 컴퓨팅 장치를 확장하거나 기존 하드웨어를 사용하여 고급 기계 학습 기술을 실행하는 것과 관련하여 끊임없이 증가하는 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 연구원들은 이번 연구가 3-D 멤 리스터 기반 회로 의 이점에 대한 추가 조사에 고무되어 궁극적으로 컴퓨팅 어레이의 연결성과 기능성을 우선시하는 설계 전략으로의 전환을 촉진하기를 희망 합니다. "우리는 현재 3D 신경망을 센서 배열과 통합하여 신경망에 공급되는 입력이 오늘날 대부분의 신경망에서와 같이 1D 벡터가 아닌 2 차원 행렬이 될 수 있도록 할 계획"이라고 Xia 교수는 말했다. "우리는 또한 집적 회로에서 아날로그 정보를 직접 처리 할 것이다. 이러한 방향에 대한 연구는 회로 정보 처리의 처리량과 전력 효율을 크게 증가시킬 것이다."
더 탐색 연관 메모리 개념에서 영감을 얻은 새로운 멤 리스터 기반 신경망 추가 정보 : Peng Lin et al. 복잡한 신경망으로서의 3 차원 멤 리스터 회로, Nature Electronics (2020). DOI : 10.1038 / s41928-020-0397-9 저널 정보 : Nature Electronics
https://techxplore.com/news/2020-05-d-memristor-based-circuit-brain-inspired.html
.New AI enables teachers to rapidly develop intelligent tutoring systems
새로운 AI를 통해 교사는 지능적인 과외 시스템을 신속하게 개발할 수 있습니다
에 의해 카네기 멜론 대학 크레딧 : CC0 Public Domain 2020 년 4 월 30 일
지능적인 과외 시스템은 대수 또는 문법과 같은 특정 과목을 가르치는 데 효과적인 것으로 나타 났지만 이러한 컴퓨터 시스템을 만드는 것은 어렵고 힘들다. 현재 카네기 멜론 대학교 (Carnegie Mellon University)의 연구원들은 실제로 컴퓨터를 가르치는 방법으로 빠르게 구축 할 수 있음을 보여주었습니다. 인공 지능을 사용하는 새로운 방법을 사용하여 교사는 여러 열 추가와 같은 주제의 문제를 해결하고 컴퓨터가 잘못 응답하면 수정하는 등 여러 가지 방법을 보여줌으로써 컴퓨터를 가르 칠 수 있습니다. 특히 컴퓨터 시스템은 배운 방식으로 문제를 해결하는 것뿐만 아니라 주제의 다른 모든 문제를 해결하기 위해 일반화하고 교사와 다른 방법으로 해결하는 방법을 배웁니다. , 박사 CMU의 인간-컴퓨터 상호 작용 연구소 (HCII) 학생. Weitekamp는“학생은 문제를 해결하는 한 가지 방법을 배울 수 있으며 이는 충분할 것입니다. "하지만 과외 시스템은 문제를 해결하기 위해 모든 종류의 방법을 배워야합니다." 문제를 해결하는 방법뿐만 아니라 문제 해결을 가르치는 방법을 배워야합니다. 인간과 컴퓨터의 상호 작용 및 심리학 교수 인 켄 코딩 거 (Ken Koedinger)는 AI 기반의 과외 시스템을 개발하는 개발자들에게 이러한 도전은 계속되는 문제라고 말했다. 지능적인 과외 시스템은 학생의 진행 상황 을 지속적으로 추적 하고 다음 단계의 힌트를 제공하며 학생들이 새로운 기술을 배우는 데 도움이되는 연습 문제를 선택 하도록 설계되었습니다 . 코이 딩거와 다른 사람들이 최초의 지능적인 교사를 만들기 시작했을 때, 그들은 수동으로 생산 규칙을 프로그램했습니다. 나중에, 그들은 문제를 해결하는 가능한 모든 방법을 보여줄 수있는 지름길을 개발할 것입니다. 그는 개발 시간을 40 시간 또는 50 시간으로 단축했지만 많은 주제에 대해 가능한 모든 문제에 대해 가능한 모든 솔루션 경로를 시연하는 것은 사실상 불가능하며, 이는 바로 가기의 적용 가능성을 감소시킵니다. 새로운 방법을 통해 교사는 약 30 분 만에 30 분의 수업을 만들 수 있으며 Koedinger는 지능적인 교사의 개발자들 사이에서 "웅대 한 비전"이라고 불렀습니다. Koedinger는“지금까지 완전한 지능적인 교사를 얻는 유일한 방법은 이러한 AI 규칙을 작성하는 것입니다. "그러나 이제 시스템은 이러한 규칙을 작성하고 있습니다." Weitekamp, Koedinger 및 HCII 시스템 과학자 Erik Harpstead가 저술 한이 방법을 설명하는 논문은 이번 달에 예정되어 있지만 COVID-19 전염병으로 인해 취소 된 컴퓨팅 시스템의 인적 요소에 관한 회의 (CHI 2020)에 의해 승인되었습니다. 이 논문은 현재 컴퓨터 컴퓨팅 협회의 디지털 도서관에서 진행되는 컨퍼런스 절차에 실렸다. 새로운 방법은 학생들의 학습 방식을 시뮬레이션하는 기계 학습 프로그램을 사용합니다. Weitekamp는 사용자 친화적이고 프로그래밍보다 훨씬 쉬운 "표시 및 수정"프로세스를 사용하는이 머신 러닝 엔진을위한 교육 인터페이스를 개발했습니다. CHI 논문의 경우, 저자는 다중 컬럼 추가 주제에 대한 방법을 시연했지만 기본 머신 러닝 엔진은 방정식 풀기, 분수 첨가, 화학, 영어 문법 및 과학 실험 환경을 포함한 다양한 주제에서 작동하는 것으로 나타났습니다. 이 방법은 지능적인 교사의 개발을 가속화 할뿐만 아니라 AI 프로그래머보다는 교사가 자신의 컴퓨터 수업을 만들 수 있도록 약속합니다. 예를 들어, 일부 교사는 첨가가 어떻게 가르치는 지 또는 화학에 어떤 형태의 표기법을 사용할 것인지에 대한 선호도를 가지고 있습니다. Koedinger는 새로운 인터페이스를 통해 교사가 AI 교사에게 선호하는 과제를 만들 수있게함으로써 지능적인 교사의 채택을 늘릴 수 있다고 말했다. 그는 교사들이 자신의 시스템을 구축 할 수있게함으로써 학습에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있다고 덧붙였다. 저작 과정은 전문가로서 스스로 경험하지 못하는 학생들의 문제 지점을 인식하는 데 도움이 될 수 있습니다. Koedinger는 "머신 러닝 시스템은 종종 학생들과 같은 장소에서 우연히 발견된다"고 설명했다. "컴퓨터를 가르치 면서 기계가 컴퓨터를 배우는데 어려움을 겪기 때문에 교사 가 배우기 어려운 것에 대한 새로운 통찰력을 얻을 수 있다고 상상할 수 있습니다 ."
더 탐색 자녀를위한 교사를 고용하기 전에 고려해야 할 5 가지 사항 추가 정보 : 컴퓨팅 시스템의 인적 요소에 관한 회의 (CHI 2020), DOI : 10.1145 / 3313831.3376226 에 의해 제공 카네기 멜론 대학
https://techxplore.com/news/2020-04-ai-enables-teachers-rapidly-intelligent.html
.Quantum Scientists Force Electrons to Break Ohm’s Law
양자 과학자들이 전자에게 옴의 법칙을 어기도록 강요하다
토픽 : 전기 공학오키나와 과학 기술 대학원 대학원물리학 으로 OIST 대학원 대학 2020년 5월 2일 T 형 마이크로 채널 장치 T 자형 마이크로 채널 장치는 T- 접합부를 연결하는 3 개의 저장소로 구성됩니다. 크레딧 : OIST
사람들이 길을 걷다가 교차로로 오는 것을 본다면, 그들이 어떤 방향으로 갈지 예측하기 어렵습니다. 그러나 사람들이 별도의 보트에 앉아 하천을 떠 다니고 하천이 두 개의 채널로 분리되는 것을 본다면, 대부분이 아니라면 대부분이 더 강한 흐름을 가진 채널 인 하나의 채널로 운반 될 가능성이 높습니다. 오키나와 과학 기술 대학원 대학 (OIST)의 양자 역학 부서의 과학자들은 비슷한 것을보고 있지만 연구 규모는 훨씬 작습니다. 그들은 전자의 운동이 어떻게 유체에 의해 영향을 받는지 알아보기 위해 실험을 진행하고 있습니다. 이 연구는 Physical Review Letters 에 실렸다 . 유닛을 운영하는 Denis Konstantinov 교수는 와이어로 개념을 보여주었습니다. “우리가 전선을 통해 전류를 흐르면 전자가 한쪽 끝에서 다른 쪽 끝으로 이동할 것임을 알 수 있습니다. 와이어를 두 개로 나누면 전자의 절반이 한쪽으로 흐르고 다른 절반은 다른쪽으로 흐릅니다.” 이것은 전류가 전압에 비례하고 저항에 반비례한다는 물리 법칙 인 옴의 법칙 때문입니다. 따라서 저항이 두 채널 사이에 균등하게 분배되면 전자의 절반이 각 채널로 내려갑니다. 콘스탄티노 프 교수는“그러나”라고 설명했다. “전자가 고체가 아닌 액체 위에 있으면 옴의 법칙을 어길 수 있습니다. 그것이 우리가 측정하고 싶었던 것입니다.”
리 폴로 폴론 전자가 초 유체 헬륨에 앉아있을 때, 유체의 딤플에 갇히게되고 립 플로 폴론을 형성 할 수 있습니다. 과학자들은 이것이 전자의 행동을 변화시킬 수 있는지 알고 싶었다. 크레딧 : OIST
이 이론은 폴라 론의 개념에서 나온 것인데, 전자는 그것이 앉아있는 매체의 구름에 의해 "장착 된"전자입니다. 이것은 더 무겁고 느리고 행동을 변화시킵니다. 이전에는 폴라 론이 고체의 이온 결정과 관련하여 논의되었지만 액체에서는 훨씬 드물었습니다. 연구원들은 몇 가지 독특한 특성을 가진 초 유체 헬륨을 사용했습니다. 예를 들어, 다른 액체가 얼어 붙을 때 절대 영점 이하의 온도에서 액체 형태로 유지되며 점도가 없거나 유체가없는 유체처럼 행동합니다. 전자는 가라 앉기보다는 맨 위에 만 앉을 수 있습니다. 따라서 연구원들에게 2D 전자 시스템을 제공했습니다. 그들은 T- 접합으로 연결된 3 개의 저수지의 마이크로 미터 단위의 작은 구조를 만들었고,이 구조를 초 유체 헬륨에 약간 침수시켰다. Ripplopolarons 구조 다이어그램 ripplopolarons는 전자의 정상적인 행동이 될 접합부에서 분리되지 않고 계속 직진했습니다. 크레딧 : OIST 전자가 움직여 액체를 교란시키면서 모세관 파동이나 잔물결이 생겼습니다. 높은 전자 밀도에서 전자는 얕은 딤플 파에 갇히게됩니다. 이것들은 전통적인 폴라 론과 약간 다르기 때문에 연구원들은 ripplopolarons라고 불렀습니다. Konstantinov 교수는“옴의 법칙에 따르면 전자는 T 접합에서 분리되어야한다고 주장하지만 운동량 보존으로 인해 유체의 흐름은 계속해서 직선으로 내려 가야한다. 우리는 ripplopolarons (갇힌 전자)가 옴의 법칙을 어 기고 모두 같은 방향으로 운반 될 것이라고 이론화했습니다.” 연구원들은 전기장을 적용하여 립 플로라 폰을 왼쪽 저수지에서 옮겼습니다. 그들이 채널을 따라 움직일 때, 그들은 교차점으로 와서 측면 저수지로 향하거나 오른쪽 저수지로 계속 직진 할 수있었습니다. 연구원들이 예측 한대로였습니다. ripplopolarons는 옴의 법칙보다는 운동량 보존에 따라 왼쪽 저수지에서 오른쪽 저수지로 계속 직진했습니다. 그러나이 법률 위반 행위는 특정 상황에서만 발생했습니다. 전자의 밀도가 높아야하거나 립 플로로 폰이 형성되지 않았으며 온도가 낮아야했습니다. 연구원들이 반대 방향으로 실험을 수행했을 때, 그들은 동일한 단방향 운동을 발견했지만, 측면 저수지에서 전자를 흘렀을 때, ripplopolarons가 상단의 벽에 부딪 칠 때 파도가 사라지고 [현재가없는] 전자는 다시 한번 옴의 법칙을 따른다. 전자가 어떻게 작동하는지 이해하기위한 응용이 있지만,이 실험은 주로 호기심에 의해 주도되었습니다. 콘스탄티노 프 교수는“우리는 전자가 그들이 가지고있는 매체에 의해 어떻게 영향을 받는지 알고 싶었다”며“우리에게는 흥미 진진한 발견이었다. 그러나 이러한 속성을 이해하는 것도 중요합니다. 유체 내의 전자는 양자 컴퓨터를 구성하는 작은 부품 인 큐 비트를 만들 때 유용 할 수 있습니다. 큐 비트 용 유체에 전자를 사용할 수 있다면 컴퓨터를위한 유연하고 움직일 수있는 아키텍처를 만들 수 있습니다.
참조 : A. O. Badrutdinov, D. G. Rees, J. Y. Lin, A. V. Smorodin 및 D. Konstantinov, 2020 년 3 월 23 일, 물리적 검토 서신 . DOI : 10.1103 / PhysRevLett.124.126803
https://scitechdaily.com/quantum-scientists-force-electrons-to-break-ohms-law/
.Gravitational King of Kepler-88 Planetary System Dethroned by Newly Discovered Exoplanet
새로 발견 된 외계 행성에 의해 Kepler-88 행성계 중력 왕
주제 : 천문학외계 행성인기있는하와이 대학의W. M. 켁 천문대 으로 W. M. 켁 천문대 2020년 4월 30일 케플러 88 행성 시스템 이것은 케플러 -88 행성 시스템의 예술가의 그림입니다. 크레딧 : WM Keck Observatory / Adam Makarenko
하와이 천문학자는 Maunakea 망원경으로 거대한 외계 행성을 발견합니다. 우리 태양계에는 왕이 있습니다. 그리스 판테온에서 가장 강력한 신의 이름을 딴 행성 목성 은 중력의 영향을 통해 다른 행성을 돕습니다. 토성 의 질량의 2 배, 지구의 300 배인 목성의 작은 움직임은 다른 모든 행성에 의해 느껴집니다. 목성은 작은 크기의 화성 , 소행성 벨트의 존재 및 어린 지구에 물을 전달하는 혜성의 폭포를 담당하는 것으로 생각됩니다 . 다른 행성계에는 목성과 같은 중력 신이 있습니까? 하와이 대학 천문학 연구소 (UH IfA)가 이끄는 천문학 자 팀은 먼 행성계에서 목성의 질량의 3 배를 발견했습니다. 이 발견은 하와이 마우나 키아에있는 WM eck 천문대에서 얻은 6 년간의 데이터를 기반으로합니다. 이 팀은 10 미터 Keck I 망원경에서 고해상도 Echelle 분광계 (HIRES) 기기를 사용하여 Kepler-88 d라는 행성이 4 년마다 항성 주위를 공전하며 궤도가 원형이 아니라 타원형임을 확인했습니다. 목성의 질량의 3 배인 Kepler-88 d는이 시스템에서 가장 거대한 행성입니다. 이 시스템 인 Kepler-88은 별에 훨씬 가까운 궤도에있는 2 개의 행성 인 Kepler-88 b와 c에 대한 천문학 자들 사이에서 이미 유명했습니다 (비행기는 일반적으로 발견 순서대로 알파벳순으로 이름이 지정됨).
https://youtu.be/Q78z7a8AMKE
Kepler-88 d는 Kepler-88 c 질량의 3 배에 달하는이 행성에서 새로 발견 된 행성을 가장 큰 행성으로 만듭니다. 이 두 행성에는 평균 운동 공명이라는 기괴하고 눈에 띄는 역학이 있습니다. 서브 해왕성 크기의 행성 B의 궤도를 거의 정확하게 행성 C, A 목성 질량의 행성의 절반 22 일 궤도주기 단지 십일일의 스타. 궤도의 시계와 같은 성질은 부모가 아이를 스윙에 밀어 넣는 것처럼 에너지 효율적입니다. 행성 b를 두 번 돌 때마다 별 주위를 돌며 펌핑됩니다. 외부 행성 인 케플러 -88 c는 행성 b보다 20 배 더 무겁기 때문에 그 힘은 내부 행성의 궤도 타이밍에 극적인 변화를 일으킨다. 천문학 자들은 NASA Kepler 우주 망원경을 사용하여 통과 시간 변동이라고 불리는 이러한 변화를 관찰했으며, Kepler-88 b가 별과 망원경 사이를 교차 (또는 이동) 할 때 정확한 시간을 감지했습니다. 수십 개의 유성 시스템에서 통과 타이밍 변동 (TTV)이 감지되었지만 Kepler-88 b에는 가장 큰 타이밍 변동이 있습니다. 대중 교통이 조기 또는 늦게 반나절까지 도착하면이 시스템을 "TTV의 왕"이라고합니다. 새로 발견 된 행성은 천문학 자들의 시스템 이해에 또 다른 차원을 추가합니다. Dr. Lauren Weiss, UH IfA의 Beatrice Watson Parrent 박사후 연구원이자 발견 팀의 수석 저자. "아마도 케플러 -88 d는이 행성 제국의 새로운 최고 군주 – 황후 일 것입니다." 아마도이 외계 주권 지도자들은 목성이 태양계에 미치는 영향만큼 많은 영향을 미쳤을 것입니다. 그러한 행성들은 바위 같은 행성의 발달을 촉진하고 물을 가진 혜성들을 향한 방향으로 이끌었습니다. 바이스 박사와 동료들은 작은 행성이있는 다른 행성계에서 유사한 왕 행성을 찾고 있습니다.
Kepler-88 d의 발견을 발표 한 그들의 논문은 오늘 The Astronomical Journal 호 에 실 렸으며 ArXiv.org에서 사전 인쇄 형식으로도 제공됩니다. 참고 자료 : Lauren M. Weiss, Daniel C. Fabrycky, Eric Agol, Sean M. Mills, Andrew W. Howard , Howard Isaacson, Erik A. Petigura, Benjamin Fulton, Lea Hirsch 및 Evan Sinukoff, 2020 년 4 월 29 일, The Astronomical Journal . DOI : 10.3847 / 1538-3881 / ab88ca arXiv : 1909.02427 채용 정보 고분해능 Echelle 분광계 (HIRES)는 매우 높은 스펙트럼 분해능에서 넓은 파장 범위를 커버하는 단일 물체의 스펙트럼을 생성합니다. 이것은 빛을 3 개의 큰 CCD 검출기의 모자이크를 가로 질러 쌓인 스펙트럼의 많은“줄무늬”로 분리함으로써 이루어집니다. 고용은 외계 행성을 찾는 것으로 유명합니다. 천문학 자들은 HIRES를 사용하여 먼 은하와 퀘이사와 같은 중요한 천체 물리적 현상을 연구하고 빅뱅 직후의 초기 우주 구조에 관한 우주적 단서를 찾습니다 . WM eck 천문대 소개 WM eck 천문대 망원경은 지구상에서 가장 과학적으로 생산적인 망원경 중 하나입니다. 하와이 섬 마우나 키아 정상에있는 10 미터 광학 / 적외선 망원경 2 개는 이미 저, 다중 물체 분광기, 고해상도 분광기, 적분 필드 분광기 및 세계 최고의 레이저 가이드를 포함한 고급 계측기 제품군을 갖추고 있습니다. 스타 적응 형 광학 시스템. 여기에 제시된 데이터 중 일부는 Keck Observatory에서 얻은 것으로, 캘리포니아 기술 연구소, 캘리포니아 대학교 및 미국 항공 우주국 (National Aeronautics and Space Administration) 사이의 과학적 파트너십으로 운영되는 사설 501 (c) 3 비영리 단체입니다. 전망대는 WM Keck Foundation의 관대 한 재정 지원으로 가능해졌습니다. 저자는 Maunakea 정상 회담이 항상 하와이 원주민 공동체 내에서 가지고 있었던 매우 중요한 문화적 역할과 경의를 인정하고 인정하기를 원합니다. 우리는이 산에서 관찰을 수행 할 수있는 기회를 갖는 것이 가장 운이 좋습니다.
.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 게시되었습니다 .
버전에 대해 시뮬레이션 된 스펙트럼을 생성했습니다.
.Researchers Crack COVID-19 Genetic Signature Using AI, Identify Origin
AI를 사용하여 COVID-19 유전자 서명 균열
주제 : COVID-19DNA유전학머신 러닝인기바이러스학Western University 으로 웨스턴 대학 2020년 4월 29일 연구원, COVID 19 게놈 서명 균열 서양 컴퓨터 과학자 및 생물 학자 팀은 머신 러닝을 사용하여 29 개의 서로 다른 COVID-19 DNA 서열에 대한 기본 게놈 서명을 확인했습니다 . 이 새로운 데이터 검색 도구를 통해 연구원들은 COVID-19와 같은 치명적인 바이러스를 몇 분만에 쉽고 빠르게 분류 할 수 있습니다. 이는 전염병 동안 전략적 계획과 의료 요구를 동원하는 데 매우 중요한 프로세스와 속도입니다. 이 연구는 또한 COVID-19 ( SARS-CoV-2 )가 베타 코로나 바이러스 의 하위 그룹 인 사르 베코 바이러스 (Sarbecovirus) 로서 박쥐에서 기원 한다는 과학적 가설을지지한다 . 연구 결과 는 새로운 병원체의 빠른 분류를 위해 고유 한 게놈 시그니처를 사용한 기계 학습 : COVID-19 사례 연구 가 최근 PLOS ONE에 발표되었습니다 . "초고속, 확장 성 및 고정밀"분류 시스템은 새로운 그래픽 기반의 특수 소프트웨어 및 의사 결정 트리 접근 방식을 사용하여 분류를 설명하고 가능한 모든 결과 중에서 최상의 선택에 도달합니다. 전체 방법은 새로운 그래픽 기반의 특수 소프트웨어를 사용하여 테스트 가능한 모든 결과 중에서 최상의 선택을 보여줍니다. MoDMap3D COVID-19 DNA (a) 11 개의 바이러스 패밀리 및 영역 리보 비리 아를 나타내는 시험 -1의 3273 개의 바이러스 서열, (b) 12 개의 바이러스 리보 비리 아 영역의 12 개의 바이러스 패밀리를 분류하는 시험 -2의 2779 개의 바이러스 서열, (c) 테스트 -3a의 208 개의 코로나 비리 대 서열은 속. 크레딧 : Randhawa, et. al., PLOS ONE, doi : 10.1371 / journal.pone.0232391 캐슬린 힐 (Kathleen Hill) 생물학 교수는 컴퓨터 과학 및 통계 및 보험 계리 과학 분야의 서부 공동 연구자 들과 워털루 대학 의 컴퓨터 과학 부서의 다른 사람들과 연구를 공동으로 진행했습니다 . 기계 학습 방법은 COVID-19 서열의 100 % 정확한 분류를 달성하며, 더욱 중요한 것은 수분 내에 5,000 개 이상의 바이러스 게놈 사이에서 가장 관련성이 높은 관계를 다시 발견한다는 것입니다. “우리가 필요로하는 것은 COVID-19 DNA 서열만으로도 고유 한 고유 서열 패턴을 발견 할 수있었습니다. 우리는 시그너처 패턴과 논리적 접근 방식을 사용하여 가능한 한 다른 바이러스에 근접한 패턴을 일치 시켰으며 몇 분이 아니라 몇 분이 아니라 몇 분만에 미세한 분류를 달성했습니다.”라고 Hill은 말했습니다. 이 분류 도구는 이미 1 월 27 일에 이용 가능한 29 개의 COVID-19 서열을 포함하여 5,000 개가 넘는 독특한 바이러스 게놈 서열을 분석하는 데 사용되었습니다. Hill은 새로 발견 된 바이러스 서열 COVID-19를 분류 할 수있는이 도구가이 전염병 중 백신 및 신약 개발 업체, 최전선 보건 의료 종사자, 연구원 및 과학자를위한 툴킷의 필수 구성 요소가 될 것이라고 믿고 있습니다. 이후. 참조 : "신규 병원체의 빠른 분류를 위해 고유 한 게놈 시그니처를 이용한 기계 학습 : COVID-19 사례 연구"Gurjit S. Randhawa, Maximillian PM Soltysiak, Hadi El Roz, Camila PE de Souza, Kathleen A. Hill 및 Lila Kari, 24 년 4 월 2020 PLoS의 하나 . DOI : 10.1371 / journal.pone.0232391
https://scitechdaily.com/researchers-crack-covid-19-genetic-signature-using-ai-identify-origin/
.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
.과학자들은 또한 붉은 행성(mars)에서 화석화 된 미생물 생명의 징후를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다
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