How do stone forests get their spikes? New research offers pointed answer
http://blog.naver.com/mssoms
http://jl0620.blogspot.com
http://jk0620.tripod.com
https://www.facebook.com/junggoo.lee.9
.How do stone forests get their spikes? New research offers pointed answer
돌 숲은 어떻게 스파이크를 얻습니까? 새로운 연구는 지적 답변을 제공합니다
에 의해 뉴욕 대학 이 가색 사진은 물에 녹아있는 많은 사탕 첨탑의 "숲"을 보여줍니다. 사탕은 처음에 모공을 포함하는 단단한 블록이었는데, 용해 과정에서 손톱 밑바닥이 형성되었습니다. 크레딧 : NYU의 응용 수학 연구소
중국, 마다가스카르 및 전 세계의 많은 다른SEPTEMBER 7, 2020 지역을 채우는 나무를 닮은 뾰족한 암석 지층 인 돌 숲은 신비스럽고 웅장하며, 모양을 부여하는 불확실한 세력에 의해 만들어졌습니다. 과학자 팀은 이제 이러한 자연 구조 가 어떻게 만들어 지는지에 대해 새로운 빛을 발했습니다 . PNAS (National Academy of Sciences) 저널 최신호에보고 된이 연구 는 과학 연구 및 의료 절차에 필요한 미세 바늘과 프로브와 같은 끝이 뾰족한 구조의 제조에 대한 가능성을 제공 합니다. "이 작업은 수세기 동안 경이로움의 원천이었던이 날카롭게 뾰족한 바위 첨탑이 어떻게 생겨 났는지 설명하는 메커니즘을 보여줍니다."라고 뉴욕 대학교 Courant 수리 과학 연구소의 부교수이자이 논문의 공동 연구자 중 하나 인 Leif Ristroph는 말합니다. 저자. "일련의 시뮬레이션과 실험을 통해 우리는 흐르는 물이 지형에 매우 날카로운 스파이크를 어떻게 새기는 지 보여줍니다." Courant Institute의 교수 인 Michael Shelley를 포함한 연구자들은이 연구가 석회암과 같은 암석의 용해로 형성된 지형 인 카르스트에서 날카롭게 뾰족한 암석 첨탑의 유병률을 설명하는 메커니즘을 조명한다고 지적했습니다.
https://scx2.b-cdn.net/gfx/video/2020/howdostonefo.mp4
이 비디오는 녹는 사탕 블록이 일련의 날카로운 스파이크로 발전하는 실험을 보여줍니다. 블록은 내부 모공으로 시작하여 완전히 물에 잠기고 녹아서 무너지기 전에 "사탕 숲"이됩니다. 크레딧 : NYU의 응용 수학 연구소 그들의 연구에서 과학자들은 용해가 흐름을 생성하는 방법과 이러한 흐름이 용해 및 형성의 재구성에 어떻게 영향을 미치는지 고려한 수학적 모델 및 컴퓨터 시뮬레이션 을 통해 시간이 지남에 따라 이러한 정점의 형성을 시뮬레이션 했습니다.
https://scx2.b-cdn.net/gfx/video/2020/1-howdostonefo.mp4
이 비디오는 실험 및 시뮬레이션에서 단일 용해 기둥의 모양 개발을 나란히 비교 한 것입니다. 두 방법 모두 처음에는 부드러운 정점이 매우 날카로운 스파이크로 조각되어 있음을 보여줍니다. 크레딧 : NYU의 응용 수학 연구소
시뮬레이션의 타당성을 확인하기 위해 연구원들은 NYU의 응용 수학 연구소에서 일련의 실험을 수행했습니다. 여기에서 과학자들은 설탕 기반의 첨탑을 만들고 카르스트와 유사한 지형을 구성하는 용해성 암석을 모방하여 물 탱크에 담가서 이러한 자연 구조의 형성을 복제했습니다. 흥미롭게도 용해 과정 자체가 스파이크를 조각하는 데 필요한 흐름 패턴을 생성했기 때문에 흐름을 부과 할 필요가 없었습니다. 실험 결과 (구동은 아래의 "Video2ExperimentSimulation"참조)함으로써 연구자 모델의 정확성을지지하는 상기 시뮬레이션들을 반영. 저자들은 미네랄이 물속에 잠길 때 (훨씬 느리기는하지만) 이와 동일한 사건이 발생한다고 추측합니다.
더 탐색 풍경과 지형이 초기 형성을 '기억'하거나 '잊는'방법 추가 정보 : Jinzi Mac Huang el al., "자연 대류 용해로 조각 된 매우 날카로운 피너클", PNAS (2020). www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.2001524117 저널 정보 : Proceedings of the National Academy of Sciences 에서 제공하는 뉴욕 대학
https://scitechdaily.com/fast-portable-covid-19-test-could-bypass-the-lab/
.Treasure Trove of Cosmic Delights Revealed by NASA’s Chandra X-ray Observatory
NASA의 찬드라 엑스레이 천문대가 공개 한 우주적 즐거움의 보물 창고
주제 :천문학찬드라 엑스레이 천문대NASANASA 마샬 우주 비행 센터 작성자 : NASA MARSHALL SPACE FLIGHT CENTER 2020 년 9 월 7 일 찬드라 우주 보물 창고 우주를 더 잘 이해하기 위해 다양한 임무와 망원경에서 얻은 다양한 종류의 빛의 이미지를 선택했습니다. 각 합성 이미지에는 찬드라와 다른 망원경의 X-ray 데이터가 포함되어 있습니다. 이 천체는 다양한 천체 물리적 천체를 나타내며 Messier 82 은하단,
Abell 2744 은하단, 잔존하는 초신성 1987A, 쌍성계 Eta Carinae, Cartwheel 은하, 행성 성운 Helix Nebula를 포함합니다. 크레딧 : NASA / CXC / SAO, NASA / STScI, NASA / JPL-Caltech / SSC, ESO / NAOJ / NRAO, NRAO / AUI / NSF, NASA / CXC / SAO / PSU 및 NASA / ESA
인류는 전 세계의 망원경과 우주 천문대를 통해 모든 종류의 빛을 감지 할 수있는 "눈"을 가지고 있습니다. 전파에서 감마선에 이르기까지 천문학에 대한이 "다 파장"접근 방식은 우주의 물체를 완전히 이해하는 데 중요합니다. 이 편집은 우주의 과학을 더 잘 이해하기 위해 서로 다른 임무와 망원경의 이미지를 결합한 예를 제공합니다. 각 이미지에는 NASA 의 찬드라 X 선 천문대와 다른 망원경의 데이터가 포함되어 있습니다 . 다양한 유형의 물체 (은하, 초신성 잔해, 별, 행성상 성운)가 표시되지만 함께 전자기 스펙트럼의 데이터가 결합 될 때 가능성을 보여줍니다. 왼쪽에서 오른쪽으로 맨 윗줄 : M82 Messier 82 또는 M82는 지구 가장자리를 향하는 은하입니다. 이것은 천문학 자들과 망원경들에게이 은하가 폭발적인 별 형성을 겪을 때 일어나는 일에 대한 흥미로운 시각을 제공합니다. 찬드라의 X- 선 (파란색과 분홍색으로 나타남)은 반복되는 초신성 폭발에 의해 천만도 이상의 온도로 가열 된 약 20,000 광년 길이의 가스를 보여줍니다. NASA의 허블 우주 망원경 (빨간색과 주황색) 의 광학 빛 데이터 는 은하계를 보여줍니다.
찬드라 메시에 82 출처 : X-ray : NASA / CXC; 광학 : NASA / STScI Abell 2744 은하단은 중력에 의해 결합 된 우주에서 가장 큰 천체입니다. 그들은 엄청난 양의 과열 가스를 포함하고 있으며, 온도가 수천만도에 이르며 X 선으로 밝게 빛나며 은하 사이에서 수백만 광년에 걸쳐 관측 할 수 있습니다. Abell 2744 은하단의이 이미지는 찬드라 (분산 청색 방출)의 X 선과 허블 (적색, 녹색, 청색)의 광학 빛 데이터를 결합합니다. 찬드라 아벨 2744 크레딧 : NASA / CXC; 광학 : NASA / STScI Supernova 1987A (SN 1987A)
1987 년 2 월 24 일, 남반구의 관측자들은 근처 은하에서 대 마젤란운 이라고 불리는 새로운 천체를 보았습니다 . 이것은 수세기 동안 가장 밝은 초신성 폭발 중 하나였으며 곧 Supernova 1987A (SN 87A)로 알려지게되었습니다. 찬드라 데이터 (파란색)는 초음속 비행기의 음파 붐과 유사한 초신성 충격파가 원래 폭발 지점에서 약 4 광년 동안 주변 물질과 상호 작용하는 위치를 보여줍니다.
Hubble의 광학 데이터 (주황색 및 빨간색)도 고리에서 이러한 상호 작용에 대한 증거를 보여줍니다.
찬드라 초신성 1987A 출처 : 라디오 : ALMA (ESO / NAOJ / NRAO), P. Cigan 및 R. Indebetouw; NRAO / AUI / NSF, B. 색 스턴; 엑스레이 : NASA / CXC / SAO / PSU / K. Frank et al .; 광학 : NASA / STScI
왼쪽에서 오른쪽으로 맨 아래 줄 : Eta Carinae 우리 은하계 에서 초신성으로 폭발 할 다음 별은 무엇일까요? 천문학 자들은 확실하지 않지만, 한 후보는 서로 가깝게 공전하는 두 개의 거대한 별을 포함하는 휘발성 시스템 인 Eta Carinae에 있습니다. 이 이미지에는 세 가지 유형의 빛이 있습니다. 허블의 광학 데이터 (흰색으로 나타남), 허블의 자외선 (청록색), 찬드라의 X- 선 (보라색 방출로 나타남)입니다. 이 별의 이전 분출은이 두 별을 둘러싼 직경 약 2.3 광년의 뜨거운 X- 선 방출 가스 고리를 생성했습니다.
찬드라 에타 카리나 크레딧 : NASA / CXC; 자외선 / 광학 : NASA / STScI; 결합 된 이미지 : NASA / ESA / N.
Smith (애리조나 대학교), J. Morese (BoldlyGo Instituts) 및 A. Pagan 수레 바퀴 은하이 은하 는 황소의 눈과 닮았는데, 그 모습은 부분적으로이 천체의 중앙을 통과 한 더 작은 은하에 기인하기 때문에 적절합니다. 격렬한 충돌 은 은하계를 휩쓸고 엄청난 양의 별 형성을 유발하는 충격파를 생성했습니다. 찬드라 (보라색)의 X- 레이는 충돌로 인해 150,000 광년 이상 끌려 가고있는 Cartwheel 은하에 의해 처음 호스팅 된 교란 된 뜨거운 가스를 보여줍니다.
허블의 광학 데이터 (빨간색, 녹색 및 파란색)는이 충돌이 별 형성을 유발 한 위치를 보여줍니다. 찬드라 수레 바퀴 은하 출처 : X-ray : NASA / CXC; 광학 : NASA / STScI
나선 성운 태양과 같은 별이 연료가 떨어지면 팽창하고 외층이 부풀어 오르고 별의 핵심이 축소됩니다. 이 단계는“ 행성 성운 ”으로 알려져 있으며 천문학 자들은 우리 태양이 약 50 억년 후에 이것을 경험할 것으로 예상합니다. 이 나선 성운 이미지에는 NASA의 스피처 우주 망원경 (녹색 및 빨간색)의 적외선 데이터, 허블의 광학 빛 (주황색 및 파란색), NASA의 은하 진화 탐색기 (청록색)의 자외선, 찬드라의 X- 선 (흰색으로 나타남)이 포함되어 있습니다. 성운의 중앙에 형성된 백색 왜성 .
이미지는 약 4 광년입니다. 찬드라 나선 성운 출처 : X-ray : NASA / CXC; 자외선 : NASA / JPL-Caltech / SSC; 광학 : NASA / STScI (M. Meixner) / ESA / NRAO (TA Rector); 적외선 : NASA / JPL-Caltech / K. Su 이 이미지 중 3 개 (SN 1987A, Eta Carinae 및 Helix Nebula)는 NASA의 Universe of Learning (UoL), 통합 천체 물리학 학습 및 읽기 쓰기 프로그램, 특히 UoL의 ViewSpace 프로젝트 의 일부로 개발되었습니다. UoL은 찬드라, 허블 우주 망원경, 스피처 우주 망원경 및 기타 NASA 천체 물리학 임무를 담당하는 전문가를 모았습니다. NASA의 Marshall Space Flight Center는 Chandra 프로그램을 관리합니다.
Smithsonian Astrophysical Observatory의 Chandra X-ray Center는 Cambridge Massachusetts의 과학과 Massachusetts Burlington의 비행 작전을 통제합니다.
https://scitechdaily.com/treasure-trove-of-cosmic-delights-revealed-by-nasas-chandra-x-ray-observatory/
.NASA’s New “Metallic Glass” Gears Can Withstand Impact, Freezing Temperatures During Lunar Missions
NASA의 새로운 "금속 유리"기어는 달 탐사 중 충격과 동결 온도를 견딜 수 있습니다
주제 :ARTEMIS 미션NASANASA 랭글리 연구 센터 으로 힐러리 스미스, NASA 랭글리 연구 센터 2020년 9월 7일 앤드류 케넷과 도미닉 알디 Andrew Kennett (왼쪽)은 Dominic Aldi (오른쪽)가 액체 질소를 사용하여 충격 테스트 전에 모터 통합 벌크 금속 유리 기어 박스를 냉각하는 것을 지켜 봅니다. 모터와 기어 박스는 액체 질소를 포함하는 서리가 내린 금속 "버킷"내부에 있습니다. "버킷"을 포함한 툴링은 모터와 기어 박스를 세 방향으로 테스트하기 위해 큐브에 수직 (표시) 및 수평으로 모두 장착되도록 설계되었습니다. 크레딧 : NASA / JPL-Caltech
우리 태양계의 많은 탐사 목적지는 춥고 극한의 추위를 견딜 수있는 하드웨어가 필요합니다. NASA 의 아르테미스 임무를 수행 하는 동안 달의 남극 온도는 음력 밤 동안 급격히 떨어집니다. 목성 의 달인 유로파 에서 태양계로 더 멀리 들어가면 적도에서 온도가 화씨 영하 260도 ( 섭씨 영하 162도 ) 이상으로 올라가지 않습니다 . NASA의 한 프로젝트는 달과 그 너머로 향하는 임무 중에 경험하는 극한의 온도를 견딜 수있는 특수 장비를 개발하고 있습니다. 일반적으로 극저온에서는 기어와 기어 박스라고하는 하우징이 들어있는 기어가 가열됩니다. 가열 후 윤활유는 기어가 올바르게 작동하도록 돕고 강철 합금이 부서지기 쉽고 결국 파손되는 것을 방지합니다. NASA의 BMGG (Bulk Metallic Glass Gears) 프로젝트 팀은 에너지를 필요로하는 가열없이 극한의 추운 환경에서 작동하고 견딜 수있는 기어 박스 용 "금속 유리"로 만든 재료를 만들고 있습니다. 춥고 어둡거나 어두운 환경에서의 작동은 현재 로버 또는 착륙선의 가용 전력량으로 인해 제한됩니다.
테스트를 위해 장착 된 모터 및 기어 박스 모터와 기어 박스는 두 가지 수평 방향 중 하나로 테스트를 위해 장착됩니다. 액체 질소를 사용하여 하드웨어를 -279 ° F (-173 ° C)의 테스트 온도로 냉각하면 "버킷"표면에성에가 형성됩니다. 크레딧 : NASA / JPL-Caltech BMGG
비가 열 기어 박스는 안테나 및 카메라 포인팅, 로봇 팔 이동, 샘플 처리 및 분석, 이동성 (로버 용)과 같은 로버 또는 착륙선의 작업에 필요한 전체 전력을 줄입니다. BMGG 기어 박스로 절약 된 전력은 임무를 확장하거나 더 많은 장비를 허용 할 수 있습니다. 팀은 최근 남부 캘리포니아에있는 NASA의 제트 추진 연구소에서 기어를 테스트했습니다. 에서 JPL의 환경 테스트 실험실에서 엔지니어는 항목이 충격 또는 강한 충격에 대해 갖는 반응을 측정하도록 설계된 조정 가능한 빔에 모터와 기어 박스를 장착했습니다. 그런 다음 팀원들은 액체 질소를 사용하여 기어를 약 섭씨 -173도 (화씨 -279도)까지 냉각했습니다. 다음으로, 그들은 "충격 이벤트"를 시뮬레이션하기 위해 빔에 원통형 강철 발사체를 발사했습니다. 충격 테스트는 안테나가 해제되거나 우주선이 진입, 하강 및 착륙하는 동안 경험하는 것과 같은 갑작스러운 충격을 유발하는 이벤트 중에 우주선 하드웨어가 파손되지 않도록하는 데 사용됩니다. 이 테스트는 달의 밤 (지구에서 약 14 일에 걸쳐) 동안 레골리스 샘플을 수집하거나 태양계의 해양 세계에 과학 기기를 배치 할 때 벌크 금속 유리 기어가 어떻게 작동하는지 시뮬레이션했습니다. 조정 가능한 빔 충격 테스트 테스트를위한 충격은 강철 덩어리 (이미지 왼쪽 아래에있는 둥근 실린더 중 하나)를 긴 강철 빔의 바닥에 발사하여 생성됩니다. 큰 클램프는 충격으로부터 "울림"될 수있는 빔의 길이를 설정합니다. 클램프 위치를 변경하여 충격의 프로파일을 조정할 수 있으므로 "튜너 블 빔"이라는 이름이 붙습니다.
빔에 장착 된 대형 큐브는 테스트를위한 하드웨어 장착을 단순화합니다. 충격 이벤트는 하드웨어에 장착 된 가속도계를 사용하여 캡처됩니다. 크레딧 : NASA / JPL-Caltech
BMGG 프로젝트 인 Peter Dillon은“NASA가 기어 박스와 같은 하드웨어, 특히 신소재로 만든 하드웨어를 극도로 추운 환경에 보내기 전에 임무 수행 중에 발생하는 스트레스가 많은 이벤트로 인해 손상되지 않도록하고 싶습니다.”라고 말했습니다. JPL의 매니저. "이 충격 테스트는 진입, 하강 및 착륙의 스트레스와 잠재적 인 표면 작업을 시뮬레이션합니다." 각 충격 테스트 전에 팀원이 "버킷"에 포함 된 모터와 기어 박스 위에 액체 질소를 부었습니다. 섭씨 -320도 (섭씨 -196도)에서 끓는 액체 질소는 기어 박스의 온도를 섭씨 -173도 (화씨 -279도) 아래로 떨어 뜨 렸습니다. 액체 질소가 배출되고 몇 초 내에 모터와 기어 박스가 장착 된 강철 빔에 강철 충격기가 발사되었습니다. 그런 다음 팀은 모터를 구동하여 기어 박스를 구동하여 충격 이벤트로 인해 기어 박스와 모터가 손상되었는지 여부를 확인했습니다. 팀은 모터 작동에 필요한 전류를 모니터링하고 손상을 나타내는 불규칙한 소리를 들었습니다. 모터와 기어 박스는 세 가지 다른 방향으로 두 번 충격 테스트를 거쳤습니다. "이것은 벌크 금속 유리 합금 의 기계적 탄력성 과 기어 박스의 디자인을 모두 보여주는 흥미로운 행사 입니다."라고 Dillon은 말했습니다. "이 기어는 달의 밤, 영구적으로 그늘진 달의 분화구, 달의 극지방 및 해양 세계에서 잠재적 인 작전을 가능하게 할 수 있습니다." BMGG 팀은 향후 NASA 임무에서 사용할 수 있도록 장비를 검증하기 위해 내년에 추가 저온 테스트를 수행 할 것입니다.
https://scitechdaily.com/nasas-new-metallic-glass-gears-can-withstand-impact-freezing-temperatures-during-lunar-missions/
B. Advanced New Spacecraft Will Monitor Sea Level Rise and Atmospheric Temperature With Extreme Precision
첨단 신형 우주선은 극도의 정밀도로 해수면 상승과 대기 온도를 모니터링합니다
주제 :유럽 우주국Jason-CS / Sentinel-6 임무JPLNASA 으로 제트 추진 연구소 (JET PROPULSION LABORATORY) 2020 년 9월 7일 Sentinel 6 Michael Freilich 우주선 테스트 Sentinel-6 Michael Freilich 우주선은 2019 년 독일 프리드리히 스 하펜에있는 제조업체 Airbus에서 테스트를 거칩니다. 흰색 GNSS-RO 계기는 우주선 전면의 왼쪽 상단에 부착되어 있습니다. 크레딧 : Airbus
지구 대기의 최상의 측정치를 얻으려면 때때로 그것을 떠나야합니다. 올 11 월, 센티넬 -6 Michael Freilich 우주선이 그렇게 할 것입니다. Sentinel-6 Michael Freilich라는 이름의 위성이 올해 11 월에 발사 될 때 주요 초점은 극도로 정밀하게 해수면 상승을 모니터링하는 것입니다. 그러나 우주선에 탑재 된 기기는 일기 예보를 개선하고 허리케인을 추적하며 기후 모델을 강화하는 대기 데이터도 제공합니다. “Sentinel-6의 기본 목표는 바다를 측정하는 것이지만 더 많은 가치를 추가할수록 더 좋습니다.”라고 NASA 의 남부 캘리포니아에있는 제트 추진 연구소 의 프로젝트 과학자 인 Josh Willis가 말했습니다 . "우리가 위성을 발사하는 것은 매일이 아니기 때문에 해양과 대기에 대한 더 유용한 데이터를 수집하는 것은 보너스입니다." 미국과 유럽의 협력 인 Sentinel-6 Michael Freilich는 실제로 Copernicus Sentinel-6 / Jason-CS (서비스 연속성) 임무를 구성하는 두 개의 위성 중 하나입니다. 위성의 쌍둥이 Sentinel-6B는 2025 년에 발사되어 이전 모델을 인수 할 예정입니다. 함께, 우주선은 거의 30 년 동안 정확한 해수면 측정을 수집해온 TOPEX / Poseidon 및 Jason 시리즈 위성에 합류 할 것입니다. 궤도에 진입하면 각 Sentinel-6 위성은 전 세계 해양의 90 %에 대한 해수면 측정치를 센티미터까지 수집합니다.
궤도에있는 센티넬 -6 마이클 프라이 리치 우주선 이 그림은 전개 가능한 태양 전지판이 확장 된 지구 위 궤도에있는 센티넬 -6 Michael Freilich 우주선을 보여줍니다. GNSS-RO 장비는 우주선의 앞뒤에 있습니다. 크레딧 : ESA
한편, 그들은 또한 매우 정확한 지구 온도 및 습도 정보를 수집하기 위해 지구 항법 위성 시스템 (GNSS-RO)이라고하는 지구 대기를 들여다 볼 것입니다. JPL 에서 개발 한 우주선의 GNSS-RO 기기는 내비게이션 위성의 무선 신호를 추적하여 지구 대기의 물리적 특성을 측정합니다. 무선 신호가 대기를 통과하면 속도가 느려지고 주파수가 변경되고 경로가 구부러집니다. 굴절이라고하는이 효과는 과학자들이 밀도, 온도 및 수분 함량과 같은 대기 물리적 특성의 미세한 변화를 측정하는 데 사용할 수 있습니다. Sentinel-6 Michael Freilich가 만든 정밀한 지구 대기 측정은 이미 우주에있는 다른 GNSS-RO 장비의 대기 관측을 보완합니다. 특히, 국립 해양대 기국의 국립 기상청 기상학자는 Sentinel 6의 GNSS-RO의 통찰력을 사용하여 일기 예보를 개선 할 것입니다. 또한 GNSS-RO 정보는 대기가 어떻게 변하는 지 모니터링하고 미래 기후를 예측하는 데 사용되는 모델을 개선하는 데 사용할 수있는 장기 데이터를 제공합니다. 이 임무의 데이터는 허리케인의 형성을 추적하고 폭풍이 이동할 방향을 예측하는 모델을 지원하는 데 도움이됩니다. 허리케인 형성 (그리고 폭풍이 상륙 할 수있는 위치)에 대해 더 많은 데이터를 수집할수록 피해를 완화하고 대피 계획을 지원하기위한 지역의 노력을 돕는 측면에서 더 좋습니다. 작동 원리 무선 오컬트는 우주선이 화성을 지나갈 때 1965 년 NASA의 Mariner 4 임무에서 처음 사용되었습니다 . 우리의 관점에서 화성 뒤를 지나갈 때 지구의 과학자들은 대기 가스를 통해 이동하면서 무선 전송이 약간 지연되는 것을 감지했습니다. 이러한 무선 신호 지연을 측정함으로써 그들은 화성의 대기에 대한 최초의 측정 값을 얻고 그것이 지구와 비교하여 얼마나 얇은지를 발견 할 수있었습니다. 1980 년대, 과학자들은 더 잘 이해하기 위해 지구 궤도 네비게이션 위성으로부터 무선 신호에 약간의 지연을 측정하기 시작했다 우리의 행성의 분위기를. 그 이후로 많은 무선 오컬트 장비가 출시되었습니다. Sentinel-6 Michael Freilich는 6 개의 COSMIC-2 위성에 가장 앞선 GNSS-RO 장비로 합류 할 예정입니다. “Sentinel-6 기기는 본질적으로 COSMIC-2와 동일합니다. 다른 무선 오컬트 장비에 비해 측정 정밀도가 높고 대기 침투 깊이가 더 큽니다.”라고 JPL의 GNSS-RO 장비 과학자 인 Chi Ao가 말했습니다. GNSS-RO 기기의 수신기는 내비게이션 위성 무선 신호가 수평선 아래로 떨어지거나 올라갈 때 추적합니다. 그들은 대기의 수직 범위를 통해 (두꺼운 구름을 통해) 이러한 신호를 최상부에서 거의 지상까지 감지 할 수 있습니다. 기후 현상은 우리가 그 영향을 경험하는 지구 표면 근처뿐만 아니라 대기의 모든 층에서 발생하기 때문에 중요합니다. Ao는“무선 신호의 작은 변화는 기기로 측정 할 수 있으며, 이는 대기 밀도와 관련이 있습니다. “그런 다음 대기층을 통해 온도, 압력 및 습도를 정확하게 결정할 수 있으므로 지구의 역동적 인 기후와 날씨에 대한 놀라운 통찰력을 얻을 수 있습니다.”
https://youtu.be/uiwyIs8YlTs
JPL의 GNSS-RO 수석 조사관 Chi Ao와 NOAA의 기상청 기상학자인 Mark Jackson의 도움으로이 비디오는 기상 학자들이 기상 예측 예측을 개선하기 위해 Sentinel-6 Michael Freilich에 탑재 된 GNSS-RO 기기를 사용하는 방법을 설명합니다. 크레딧 : NASA / JPL-Caltech
하지만 궤도에서 대기의 전체 수직 프로파일을 탐색하는 것이 중요한 또 다른 이유가 있습니다 . 바로 정확성 입니다. 기상학자는 일반적으로 기상 풍선에서 항공기에 탑재 된 기기에 이르기까지 다양한 출처에서 정보를 수집합니다. 그러나 때때로 과학자들은 데이터의 편향을 보상해야합니다. 예를 들어, 비행기의 온도계에서 측정 한 기온은 항공기 부품에서 방출되는 열로 인해 왜곡 될 수 있습니다. GNSS-RO 데이터는 다릅니다. 이 기기는 진공 상태에 가까운 대기의 최상단에서 항법 위성 신호를 수집합니다. 모든 과학적 측정에는 오류의 원인이 있지만 해당 고도에서는 신호의 굴절이 없습니다. 즉, 데이터 수집시 잡음을 최소화하기 위해 대기 측정을 비교할 수있는 거의 편향이없는 기준선이 있습니다. Ao는 궤도에서 가장 진보 된 GNSS 무선 오컬 레이션 기기 중 하나로서 우주에서 가장 정확한 대기 온도계 중 하나가 될 것이라고 Ao는 말했습니다.
임무에 대한 추가 정보 Copernicus Sentinel-6 / Jason-CS는 ESA (European Space Agency), EUMETSAT (European Organization for the Exploitation of Meteorological Satellites), NASA 및 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)가 자금 지원을 받아 공동으로 개발하고 있습니다. 유럽 연합 집행위원회와 프랑스 국립 우주 연구 센터 (CNES)의 지원을 받았습니다. 발사 될 최초의 Sentinel-6 / Jason-CS 위성은 전 NASA 지구 과학부 책임자 인 Michael Freilich의 이름을 따서 명명되었습니다. 2016 년에 발사되어 현재 데이터를 제공하고있는 가장 최근의 미국-유럽 해수면 관측 위성 인 Jason-3을 따를 것입니다. Sentinel-6 / Jason-CS 임무에 대한 NASA의 공헌은 두 Sentinel-6 위성 각각에 대한 세 가지 과학 기기 인 Advanced Microwave Radiometer, GNSS-RO 및 Laser Retroreflector Array입니다. NASA는 또한 발사 서비스, NASA 과학 기기의 작동을 지원하는 지상 시스템,이 기기 중 두 가지 기기에 대한 과학 데이터 프로세서, 국제 해양 표면 지형 과학 팀 지원에 기여하고 있습니다.
https://scitechdaily.com/advanced-new-spacecraft-will-monitor-sea-level-rise-and-atmospheric-temperature-with-extreme-precision/
.A new twist on DNA origami: Meta-DNA structures transform the DNA nanotechnology world
DNA 종이 접기의 새로운 트위스트 : Meta-DNA 구조가 DNA 나노 기술 세계를 변화시킵니다
에 의해 애리조나 주립 대학 자체 연결된 삼각형 M-DNA와 직사각형 M-DNA를 연결하여 구성된 다양한 3D 다면체의 모델 및 투과 전자 현미경 (TEM) 이미지. 왼쪽에서 오른쪽으로 : 사면체, 삼각형 쌍 각뿔, 팔면체, 오각형 쌍 각뿔, 삼각형 프리즘, 직사각형 프리즘, 오각형 및 육각 프리즘. 크레딧 : Hao Yan SEPTEMBER 7, 2020
ASU의 분자 과학 대학의 Milton Glick 교수이자 ASU Biodesign Institute의 분자 디자인 및 생체 모방 센터의 소장 인 Hao Yan이 이끄는 ASU 및 Shanghai Jiao Tong University (SJTU)의 과학자 팀이 광전자 공학 (정보 저장 및 암호화 포함) 및 합성 생물학 분야를 개척 할 새로운 유형의 메타 DNA 구조. 이 연구는 오늘 Nature Chemistry 에 발표되었습니다. 실제로 메타 DNA자가 조립 개념은 구조 DNA 나노 기술의 미세한 세계를 완전히 바꿀 수 있습니다. Watson-Crick 염기 페어링의 예측 가능한 특성과 DNA의 구조적 특징으로 인해 DNA가 정교한 나노 스케일 구조 및 장치 를 엔지니어링하기위한 다목적 빌딩 블록으로 사용될 수 있다는 것은 상식 입니다. "DNA 기술의 이정표는 확실히 DNA 종이 접기의 발명이었습니다. 여기서 긴 단일 가닥 DNA (ssDNA)는 수백 개의 짧은 DNA 스테이플 가닥의 도움을 받아 지정된 모양으로 접 힙니다."라고 Yan은 설명했습니다. "그러나 최근까지 DNA 종이 접기의 사용을 제한했던 더 큰 (마이크론에서 밀리미터) 크기의 DNA 구조를 조립하는 것은 어려웠습니다." 새로운 미크론 크기의 구조는 원래의 DNA 나노 구조보다 1000 배 더 큰 사람의 머리카락 너비 정도입니다. 우아한 DNA 종이 접기 나노 구조로 2011 년 Science Magazine 의 표지를 장식 한 이후로 Yan과 협력자들은 자연의 영감을 활용하여 복잡한 인간 문제를 해결하기 위해 끊임없이 노력해 왔습니다. "이 현재의 연구에서 우리는 다양한 서브 마이크로 미터에서 마이크로 미터 크기의 DNA 구조가 간단한 짧은 DNA 가닥이 자신에서 자기 조립하는 방식과 유사한 방식으로 자기 조립할 수있는 다목적"메타 -DNA "(M-DNA) 전략을 개발했습니다. 나노 스케일 수준 "이라고 Yan은 말했습니다. 이 그룹은 서브 마이크로 미터 규모 (meta-DNA)의 6- 나선 번들 DNA 종이 접기 나노 구조가 단일 가닥 DNA (ssDNA)의 확대 된 유사체로 사용될 수 있으며 상보적인 "meta- 베이스 쌍 "은 프로그래밍 된 손과 나선형 피치로 이중 나선을 형성 할 수 있습니다. 메타 -DNA 빌딩 블록을 사용하여 메타 다중 팔 접합부, 3D 다면체 및 다양한 2D / 3D 격자를 포함하여 일련의 서브 마이크로 미터에서 마이크로 미터 규모의 DNA 아키텍처를 구축했습니다. 그들은 또한 DNA의 동적 특징을 meta-DNA로 전달하기 위해 meta-DNA에 대한 계층 적 가닥 치환 반응을 입증했습니다. 조교수 Petr Sulc (SMS)의 도움으로 그들은 DNA의 거친 계산 모델을 사용하여 이중 가닥 M-DNA 구조 를 시뮬레이션하고 얻은 왼손잡이 및 오른 손잡이 구조의 다양한 수율을 이해했습니다. . 또한 개별 M-DNA의 국부적 유연성과 상호 작용을 변경함으로써 다음과 같은 다양한 기하학적 형태를 사용하여 1D에서 3D까지 일련의 서브 마이크로 미터 또는 마이크론 규모의 DNA 구조를 구축 할 수있었습니다. 메타 접합, 메타 이중 교차 타일 (M-DX), 사면체, 팔면체, 프리즘 및 6 가지 유형의 밀집 격자. 미래에는 M-DNA를 사용하여보다 복잡한 회로, 분자 모터 및 나노 장치를 합리적으로 설계하고 바이오 센싱 및 분자 계산과 관련된 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다. 이 연구는 자극시 재구성 가능한 동적 미크론 규모의 DNA 구조를 훨씬 더 실현 가능하게 만들 것입니다. 저자들은이 M-DNA 전략의 도입이 DNA 나노 기술을 나노 미터에서 미세한 규모로 변화시킬 것이라고 예상합니다. 이것은 많은 새로운 응용을 가능하게 할 서브 마이크로 미터 및 미크론 규모의 복잡한 정적 및 동적 구조를 생성합니다. 예를 들어, 이러한 구조는 이전에 가능하다고 생각했던 것보다 크고 복잡한 복잡한 기능 구성 요소를 패턴 화하기위한 스캐 폴드로 사용될 수 있습니다. 이 발견은 또한 다른 M-DNA 기반 계층 적 가닥 변위 반응의 조합으로 세포 또는 세포 구성 요소를 모방하는 더 정교하고 복잡한 행동으로 이어질 수 있습니다.
더 탐색 DNA 종이 접기를 사용하여 미래의 나노 장치 구축 추가 정보 : Meta-DNA 구조, Nature Chemistry (2020). DOI : 10.1038 / s41557-020-0539-8 , www.nature.com/articles/s41557-020-0539-8 저널 정보 : Nature Chemistry , Science 에 의해 제공 애리조나 주립 대학
https://phys.org/news/2020-09-dna-origami-meta-dna-nanotechnology-world.html
ㅡ미래에는 M-DNA를 사용하여보다 복잡한 회로, 분자 모터 및 나노 장치를 합리적으로 설계하고 바이오 센싱 및 분자 계산과 관련된 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다. 이 연구는 자극시 재구성 가능한 동적 미크론 규모의 DNA 구조를 훨씬 더 실현 가능하게 만들 것입니다. 저자들은이 M-DNA 전략의 도입이 DNA 나노 기술을 나노 미터에서 미세한 규모로 변화시킬 것이라고 예상합니다. 이것은 많은 새로운 응용을 가능하게 할 서브 마이크로 미터 및 미크론 규모의 복잡한 정적 및 동적 구조를 생성합니다.
메모 2009082
보기1.
00000100 > small zz' B
00001000 > small zz' E
00010000 > small zz' F'
01000000 > small zz' E'
00100000 > small zz' F
00000001 > small zz' B'
00000010 < big z' A
10000000 < big z A
보기1.은 8차 oms이다. big-bar1+small-bar3= bar 4
ㅡIn the future, M-DNA could be used to reasonably design more complex circuits, molecular motors and nanodevices, and use them for applications related to biosensing and molecular calculations. This work will make even more feasible dynamic micron-scale DNA structures that can be reconstructed upon stimulation. The authors predict that the introduction of this M-DNA strategy will transform DNA nanotechnology from nanometers to microscopic scales. This creates complex static and dynamic structures on the submicron and micron scale that will enable many new applications.
Memo 2009082
Example 1.
00000100> small zz' B
00001000> small zz' E
00010000> small zz' F'
01000000> small zz' E'
00100000> small zz' F
00000001> small zz' B'
00000010 <big z'A
10000000 <big z A
Example 1. is the 8th order oms. big-bar1+small-bar3= bar 4
A. Researchers Separate Microparticles Based on Their Shape
연구원들은 모양에 따라 미세 입자를 분리합니다
주제 :델프트 공과 대학나노 기술 으로 기술의 델프트 대학, 2020 년 9 월 7 일 미세 입자 필터링 네덜란드 델프트 공과 대학의 과학자들은 모양에 따라 미세 입자를 분리합니다. 크레딧 : TU Delft
델프트의 과학자들은 모양에 따라 액체에서 마이크로 입자를 선택적으로 분리하는 기술을 개발했습니다. 이 기술은 좁은 튜브를 통과하는 흐름에서 특정 모양의 미세 입자가 따라갈 경로를 정확하게 계산합니다. 이를 통해 서로 다른 모양의 입자가 각각 고유 한 방식을 찾는 정렬 채널을 설정할 수 있습니다. 2020 년 8 월 24 일 PNAS 저널에 발표 된이 새로운 기술 은 의약품 제조 또는 물에서 미세 플라스틱 제거와 같은 다양한 분야에서 사용될 수 있습니다. 선택적 필터링 혈액 속의 적혈구, 식수 속의 박테리아, 세탁기 폐수 속의 미세 플라스틱 등 액체에 부유하는 미세 입자의 예는 무수히 많습니다. 액체에서 이러한 입자를 걸러 내려면 체를 사용하여 크기를 기준으로이 작업을 수행 할 수 있습니다. 그러나 일부 공정에서는 크기가 같지만 모양이 다른 입자를 분리해야합니다.
https://youtu.be/B4hFH5J6yGE
지금까지 이것은 빛, 자기장 또는 전기장과 같은 외부 소스를 사용해야 만 가능했습니다. 여기에는 번거로운 장비가 필요하며 이러한 외부 소스를 사용하여 미세 입자를 항상 분리 할 수는 없습니다. 한 가지 예는 의약품 제조입니다. 최종 제품은 원하는 결정 구조 만 포함하여 의약품이 의도 한대로 작동 할 수 있도록하는 것이 중요합니다. 원칙 조사자 H. Burak Eral :“생산 과정에서 작은 변형으로 인해 원하는 것과 동일한 크기의 뚜렷한 모양과 구조를 가진 원하지 않는 결정 형태가 형성 될 수 있습니다. 이 새로운 기술을 통해 우리는 원치 않는 잠재적으로 유해한 결정을 액체에서 제거 할 수 있습니다.” 연구자 들인 Rumen Georgiev와 H. Burak Eral이 개발 한 기술은 사람의 머리카락보다 넓지 않은 좁은 튜브를 통과하는 흐름의 입자에 가해지는 힘을 기반으로 만 작동합니다. 좁은 튜브에서 입자가 따라갈 경로는 개발 된 공식을 사용하여 정확하게 계산할 수 있습니다. 범용 공식 위트레흐트 대학 및 하와이 대학과 함께 수행 된 초기 이론 연구는 비대칭 입자가 좁은 튜브를 통해 특정 방식으로 흐른다는 것을 보여주었습니다. 위트레흐트 팀은 2 차원 무브먼트에 대한 단순하지만 우아한 이론을 개발했습니다. Utrecht University의 René van Roij는“입자가 복잡한 방식으로 넘어지고 흐름에 따라 휩쓸 리더라도 그들이 따라갈 경로에 대한 구체적인 이론적 예측을 할 수 있음이 입증되었습니다.”라고 Utrecht University의 René van Roij는 말합니다. Delft에서 Georgiev와 Eral은 미세 입자의 패턴에 대한 심층적 인 이해를 얻기 위해 실험, 3D 시뮬레이션 및 이론 작업을 계속했습니다. 게오르기 예프는 그 특성을 가지고 놀 수 있도록 다양한 모양의 마이크로 입자를 만들었다. 그는 반복적으로 입자를 채널을 통해 유도하고 이동 경로에 따라 계산을했습니다. “우리는 경로에서 종 모양의 패턴을 관찰했는데, 각 미세 입자는 모양에 따라 약간 다른 방식으로 따라갔습니다. 반복적 인 실험과 컴퓨터 시뮬레이션을 수행함으로써 결국이 경로를 유일한 변수가 입자의 모양 인 보편적 인 공식으로 줄일 수있었습니다.” 출구가있는 고속도로 이 공식을 사용하여 특정 모양을 가진 미립자가 어떤 경로를 취할지 계산할 수 있습니다. 이는 좁은 튜브를 출구가 다른 고속도로로 배치하여 액체에서 다른 모양의 입자를 동시에 분류 할 수도 있습니다. Georgiev :“모든 입자는 비슷한 경로를 따릅니다. 해당 경로의 정확한 경로는 입자의 모양에 의해서만 결정됩니다. 따라서 입자 A는 한 출구에 도착하고 입자 B는 다른 출구로 이동합니다.” 이 기술은 의학에서 폐수 처리에 이르기까지 많은 분야에서 사용될 수 있습니다. Eral은 산업용 칩 및 분리 기술에서 미세한 실험실을 개발할 수있는 특별한 잠재력을보고 있습니다. Eral :“다양한 출구가있는 하나의 작은 채널은 액체에서 특정 미세 입자를 제거하는 데 필요한 모든 것입니다 (예 : 겸상 적혈구 빈혈에서 비정상적인 모양의 적혈구). 이 원칙은 제약 산업의 대규모 생산 공정에서도 사용할 수 있습니다. 이 기술이 소규모와 대규모 모두에서 작동한다는 것은 환상적인 결과입니다.” Eral과 Georgiev는 Delft에서 작업을 계속하여 분리 기술을 연구하고 개선하여 산업의 실제 요구 사항을 충족하고 널리 사용될 수 있도록 할 것입니다.
참조 : Rumen N. Georgiev, Sara O. Toscano, William E. Uspal, Bram Bet, Sela Samin, René van Roij 및 Huseyin Burak Eral의 "제한된 스톡스 흐름에서 거울 대칭 마이크로 입자의 보편적 인 운동", 2020 년 8 월 24 일, Proceedings 국립 과학 아카데미의 . DOI : 10.1073 / pnas.2005068117
https://scitechdaily.com/researchers-separate-microparticles-based-on-their-shape/
ㅡ“생산 과정에서 작은 변형으로 인해 원하는 것과 동일한 크기의 뚜렷한 모양과 구조를 가진 원하지 않는 결정 형태가 형성 될 수 있습니다. 이 새로운 기술을 통해 우리는 원치 않는 잠재적으로 유해한 결정을 액체에서 제거 할 수 있습니다.” 연구자 들인 Rumen Georgiev와 H. Burak Eral이 개발 한 기술은 사람의 머리카락보다 넓지 않은 좁은 튜브를 통과하는 흐름의 입자에 가해지는 힘을 기반으로 만 작동합니다. 좁은 튜브에서 입자가 따라갈 경로는 개발 된 공식을 사용하여 정확하게 계산할 수 있습니다.
ㅡ Georgiev :“모든 입자는 비슷한 경로를 따릅니다. 해당 경로의 정확한 경로는 입자의 모양에 의해서만 결정됩니다. 따라서 입자 A는 한 출구에 도착하고 입자 B는 다른 출구로 이동합니다.” 이 기술은 의학에서 폐수 처리에 이르기까지 많은 분야에서 사용될 수 있습니다. Eral은 산업용 칩 및 분리 기술에서 미세한 실험실을 개발할 수있는 특별한 잠재력을보고 있습니다. Eral :“다양한 출구가있는 하나의 작은 채널은 액체에서 특정 미세 입자를 제거하는 데 필요한 모든 것입니다 (예 : 겸상 적혈구 빈혈에서 비정상적인 모양의 적혈구). 이 원칙은 제약 산업의 대규모 생산 공정에서도 사용할 수 있습니다. 이 기술이 소규모와 대규모 모두에서 작동한다는 것은 환상적인 결과입니다.”
메모 2009091
보기1. 4th oms. FORM 이란 단어을 OMS로 표현했다.
FORM < O 왼쪽에서 오른쪽으로 2번째,2
MROF < O 3번째, 3
OFMR < O 첫번째, 1
RMFO < O 네번째, 4
연구보고서 : a
[해당 경로의 정확한 경로는 입자의 모양에 의해서만 결정됩니다. 따라서 입자 A는 한 출구에 도착하고 입자 B는 다른 출구로 이동합니다.]
"연구보고서 : a"가 맞다면,
보기1. 에서 철자 O을 모양이 다른 입자로 가정하고 위에서 아래로 흐르는 경로로 가정해보자. 위에서 아래로 흐르는 O모양 입자의 경로는 1-3-1-4 이다.
물통이 있고, 그곳에 보기1.을 1만배 확장된 OMS가 있다면 그 그 위로 뿌려지는 입자의 다발은 물속에서 OMS 경로를 가질 것이다. 이것이 맞다면 "이 기술이 소규모와 대규모 모두에서 작동한다는 것은 환상적인 결과입니다.”에 나의 스토리텔링이 동의할 수도 있다.
다양한 입자들의 모양을 어떤 빈 판위에 쏟아 놓고 흔든다면 네모 모양은 네모끼리 동그라미는 동그라미 끼리 모여질 수 있고 모양은 같고 크기도 같다면 통로를 공유하는 같은 경로를 가질 수도 있다.
ㅡ“Small deformations in the production process can lead to the formation of undesired crystal forms with distinct shapes and structures of the same size as desired. This new technology allows us to remove unwanted and potentially harmful crystals from the liquid.” The technology developed by researchers Rumen Georgiev and H. Burak Eral works only on the basis of the force exerted on the particles of the flow through a narrow tube, which is not wider than a human hair. The path the particle will follow in a narrow tube can be accurately calculated using the developed formula.
ㅡ Georgiev: “All particles follow a similar path. The exact path of that path is determined only by the shape of the particle. So particle A arrives at one exit and particle B travels to the other.” This technology can be used in many fields, from medicine to wastewater treatment. Eral sees a special potential to develop microscopic laboratories in industrial chip and separation technology. Eral: “One small channel with various outlets is all you need to get rid of certain microparticles from the liquid (eg, abnormally shaped red blood cells in sickle cell anemia). This principle can also be used in large-scale production processes in the pharmaceutical industry. It's a fantastic result that this technology works on both small and large scales.”
Memo 2009091
Example 1. 4th oms. The word FORM is expressed in OMS.
FORM <O 2nd from left to right,2
MROF <O 3rd, 3
OFMR <O first, 1
RMFO <O fourth, 4
Research Report: a
[The exact path of that path is determined only by the shape of the particle. So particle A arrives at one exit and particle B travels to the other.]
If "Research Report: a" is correct,
Example 1. Let's assume that the letter O is a particle of different shape and a path flowing from top to bottom. The path of O-shaped particles flowing from top to bottom is 1-3-1-4.
If there is a bucket, and there is an OMS that has been expanded by 10,000 times, the bundles of particles sprayed on it will have an OMS path in the water. If this is correct, my storytelling might agree, "It's a fantastic result that this technology works on both small and large scales."
If the shapes of various particles are poured onto an empty board and shaken, the square shape can be gathered between squares and circles can be gathered together.
B. Bursting Earth’s Bubble: Artificial Intelligence Helps Find Magnetic Eruptions in Space
폭발하는 지구의 거품 : 인공 지능은 우주에서 자기 폭발을 찾는 데 도움을줍니다
주제 :인공 지능자기권NASANASA 고다드 우주 비행 센터 By MILES HATFIELD, NASA의 GODDARD 우주 비행 센터 2020 년 9 월 8 일 폭발적인 재 연결 이벤트 MMS는 지구 자기가 태양계를 통해 흐르는 태양풍에 부딪히는 경계 영역 인 자 기계를 통과 할 때 폭발적인 재 연결 이벤트를 찾습니다. 출처 : NASA Goddard / Mary Pat Hrybyk-Keith; NASA Goddard의 개념적 이미지 연구소 / Josh Masters / Joy Ng 이메일에 경고 팝업이 표시됩니다.
최신 우주선 관측이 준비되었습니다. 이제 24 시간 동안 84 시간 분량의 데이터를 조사하여 가장 유망한 순간 순간을 선택할 수 있습니다. 선택한 데이터 포인트는 순위에 따라 우주선에서 가능한 가장 높은 해상도로 다운로드됩니다. 연구자들은이를 분석하는데 몇 달을 소비 할 수 있습니다. 다른 모든 것은 전혀 수집되지 않은 것처럼 덮어 씁니다. 이것은 MMS (Magneospheric Multiscale) 임무 팀에서 가장 중요한 역할 중 하나 인 루프의 과학자가 직면 한 스테이크입니다. 73 명의 자원 봉사자가 책임을 공유하며 한 번에 일주일 동안 근무하면서 최상의 데이터를 제공합니다. 예리하고 세심한 눈이 필요하기 때문에 적어도 지금까지는 항상 신중하게 훈련 된 인간에게 맡겨졌습니다. 최근에 Frontiers in Astronomy and Space Sciences에 발표 된 논문 은 과학자에게 루프 (가상) 손을 빌려주는 최초의 인공 지능 알고리즘을 설명합니다. "MMS는 임무 운영에 머신 러닝을 구현 하는 최초의 대규모 NASA 임무입니다."라고 New Hampshire 대학의 우주 물리학 자이자이 논문의 수석 저자 인 Matthew Argall이 말했습니다. 알고리즘은 단일 작업을 수행합니다. 우주선이 지구 자기장에서 태양으로, 또는 그 반대로 교차하는시기를 감지합니다. 그러나 이것은 MMS 과학이 수행되는 방식을 바꿀 수있는 많은 특수 목적 알고리즘 중 첫 번째 일뿐입니다. 폭발하는 지구의 거품 보이지 않는 힘 장이 우리 행성을 둘러싸고 있으며, 거대한 거품이 우주로 40,000 마일 이상 팽창합니다. 이것은 우리의 자기장이며 여러 가지 방법으로 우리에게 도움을줍니다. 그것은 사물을 차단하고 그렇지 않으면 지구 표면을 공격하여 생명을 위험에 빠뜨리는 유해한 우주선을 반사시킵니다. 그러나 그것은 또한 사물을 유지하여 지구 근처 공간을 통해 윙윙 거리는 입자의 교통 패턴을 설정합니다. 작고 가벼운 전자는 지구의 자기장 선 주위에 단단한 피 루엣을 돌립니다. 더 무거운 이온은 더 느리고 더 넓은 루프를 따라 펄럭입니다. 그러나 지구의 자기장은 태양에 비하면 아무것도 아닙니다. 태양풍으로 알려진 태양에서 날아간 입자는 해왕성 의 궤도를 훨씬 지나서 우리 별의 자기장을 운반합니다 . 그 안에있는 입자들은 태양의 자기장 선을 따라 가며 길을 따라 지구의 자기 거품과 충돌합니다. 충돌 지점은 과학자들이 자기장이라고 부르는 보이지 않는 경계를 형성합니다.
우주에서 MMS 우주선 우주에서 4 개의 MMS 우주선을 보여주는 애니메이션. 출처 : NASA의 고다드 우주 비행 센터 개념적 이미지 연구소 / 월트 파이 머 / 제나 더 베르 스타 인
대체로 자기 계통은 강하지 만 항상 그런 것은 아닙니다. 조건이 적절하고 자기장이 정렬되면 태양풍이 우리의 자기 거품을 뚫을 수 있습니다. 침해 사이트는 전자 확산 영역 또는 EDR로 알려져 있으며이를 찾는 것이 MMS 임무의 주요 목표입니다. EDR 내에서 태양과 지구의 자기장 라인이 융합되고 서로 상쇄되고 사라집니다. 에너지가 공급되고 결합되지 않은 전자는 혼란스러운 대혼란 속에서 앞뒤로 밀려납니다. MMS의 선임 프로젝트 과학자 인 Barbara Giles는“누군가가 가속기를 밟는 동안 차선을 잃은 것과 같습니다. 이러한 입자 폭발은 북극광과 남향 광을 촉발하는 연쇄 반응을 유발합니다. 심지어 우주 비행사와 우주선을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. EDR은 태양 플레어의 한가운데부터 블랙홀 가장자리까지 우주 전역에 분출합니다. MMS는 지구 자기장의 가장자리에서 집에 더 가깝게 그들을 검색합니다. 그러나 그 행위에서 하나를 잡는 것은 매우 어렵습니다. EDR은 예고없이 나타나며 길이가 2 마일 (140 억 마일 너비의 검색 공간 내)에 불과하며 10 분의 1 초만 지속됩니다. 5 년 동안의 연속 검색에서 MMS는 50 개가 조금 넘는 수치를 측정했습니다. 그러나 우리의 자기장이 태양과 만나는 자 기계를 통과 할 때마다 하나를 볼 수있는 또 다른 기회가 있습니다. 자기 계통 교차로 사냥 따라서 루프의 과학자는 각 궤도의 데이터를 조사하여 자기 계통 교차점을 찾습니다. 그러나 그것들이 반드시 데이터에서 눈에 띄는 것은 아닙니다. 그것들을 식별하는 것은 이슬비가 비로 바뀔 때 정확히 찾아내는 것과 같습니다. 단일 궤도의 데이터에는 두 개 또는 최대 100 개의 자기장 교차로가 포함될 수 있으며 그 사이에 거짓 경보와 유사한 모양이 표시됩니다. 그것들을 찾으려면 루프의 과학자는 시간을 입력하면됩니다. 콜로라도 볼더에있는 대기 및 우주 물리학 연구소의 우주 물리학자인 Rick Wilder는“초기에는 기본적으로 정규직이었습니다. 그 이후로 Wilder는 Scientist in the Loop의 워크 플로를 최적화하는 데 도움을 주며 신입 사원을 노련한 전문가로 교육했습니다. 오늘날 숙련 된 과학자는 일주일에 몇 시간 만 있으면됩니다. 그러나 바쁜 일정에 자원하는 연구원에게는 여전히 부담이됩니다. "피로는 항상 우리 마음의 뒤에 있습니다."라고 Wilder는 말했습니다. 그들은 항상 루프의 과학자 역할의 일부를 자동화 할 계획을 가지고 있었지만, 인간의 성과에 맞는 알고리즘을 찾는 것은 어려운 일이었습니다. 과학자들은 대부분의 알고리즘이 수행하기 어려운 데이터의 더 큰 추세를 볼 수 있습니다. Argall은“과학자가하는 일 중 일부는 데이터 시간의 진행 상황을 보는 것입니다. "예를 들어, 한 지점에서 자기권에 있다는 것을 식별 할 수 있고이를 사용하여 데이터가 진화하는 방식에 영향을 미칩니다." Argall과 그의 협력자들은 인간이 데이터를 읽는 방식을 모방하려는 알고리즘을 구축했습니다. 그것은 뇌에서 영감을받은 데이터 처리 기술인 신경망의 형태를 취합니다. 기존 알고리즘과 달리 신경망은 시행 착오를 통해 스스로 프로그래밍합니다. Argall은 자기장 교차 교차의 네트워크 예를 보여준 다음 새로운 사례에서 테스트했습니다. 비교 차가 선택되었거나 실제 교차가 누락 된 경우 오류 신호를 보냈고 다음 테스트 전에 일련의 조정을 트리거했습니다. 루프의 인간 과학자처럼 네트워크는 경험을 통해 자기 계절 교차점을 식별하는 방법을 배웠습니다. 그러나 대부분의 신경망은 격리 된 스냅 샷으로 데이터를 처리하는 반면 과학자들은 측정이 제 시간에 전개되는 것을 봅니다. 팀은 게이트를 사용하여 네트워크가 방금 본 데이터와 다음에 올 데이터를 저장함으로써 과학자의 능력을 근사화했습니다. 네트워크가 자 기계 교차를보고 있는지 여부를 결정할 때 주변 데이터 포인트에 액세스하여 도움을 줄 수 있습니다. Argall은“알고리즘은 과거와 미래의 입력 데이터를 추가하여 현재 내리고있는 결정에 대한 컨텍스트를 제공합니다. 많은 것의 첫 번째 알고리즘입니다. 팀은 계층 구조에서 함께 작동하는 여러 특수 목적 감지기를 구축하는 것을 상상합니다. (다른 전문가들의 집합체가 모든 거래 알고리즘을 능가하는 것으로 나타났습니다.) 가장 낮은 수준에서 "지역 분류 자"는 우주선이 우주에있는 위치를 파악하기 위해 데이터를 살펴 봅니다. 그들은 연구자들이 찾고자하는 현상을 찾는 지역별 "이벤트 분류 자"에 출력을 전달합니다. 향후 몇 년 동안 성공을 거둔 MMS는 자기 계층 교차점 이상의 것을 자동으로 감지 할 수 있습니다. Giles는 "데이터의 특정 서명에 대한 요청을 받아 실시간으로 가져올 수 있습니다."라고 말했습니다. "그 의미에서 시스템 관측소가됩니다. 커뮤니티 자원입니다." 그것은 여전히 벗어난 길입니다. 새로운 알고리즘은 현재 약 70 %의 시간 동안 인간의 판단과 일치합니다. (과학자조차도 100 % 서로 동의하지 않습니다.) 2019 년 10 월부터 매주 Scientist in the Loop는이를 조수처럼 취급하여 작업을 다시 확인하고 실수를 포착했습니다. "그러나 몇 년 안에 그가 개발하고있는 이러한 기술을 통해 그는 루프의 과학자를 중복으로 만들 것입니다."라고 Giles는 말했습니다. "그날이 오면 알 수있을 것입니다. 왜냐하면 그들이 할 일은 들어가서 상자에 체크 한 다음 이동하는 것뿐입니다." 신뢰할 수있는 알고리즘 비서와 함께 과학자들은 아직 레이블 지정 방법을 모르는 데이터의 흔들림에 집중할 수 있습니다. 우리는 알고리즘이 공동 작업자보다 도구가 덜한 미래를 엿볼 수 있으며, 두 사람이 함께 새로운 데이터에서 배우면서 과학자와 함께 작업 할 수 있습니다.
참조 : Matthew R. Argall, Colin R. Small, Samantha Piatt, Liam Breen, Marek Petrik, Kim Kokkonen, Julie Barnum, Kristopher Larsen, Frederick D. Wilder, Mitsuo의 "MMS SITL Ground Loop : Automating the Burst Data Selection Process" Oka, William R. Paterson, Roy B. Torbert, Robert E. Ergun, Tai Phan, Barbara L. Giles 및 James L. Burch, 2020 년 9 월 1 일, 천문학 및 우주 과학의 프론티어 . DOI : 10.3389 / fspas.2020.00054
ㅡ전자 확산 영역, electron diffusion region (EDR) 내에서 태양과 지구의 자기장 라인이 융합되고 서로 상쇄되고 사라집니다. 에너지가 공급되고 결합되지 않은 전자는 혼란스러운 대혼란 속에서 앞뒤로 밀려납니다. MMS (Magneospheric Multiscale) 의 선임 프로젝트 과학자 인 Barbara Giles는“누군가가 가속기를 밟는 동안 차선을 잃은 것과 같습니다. 이러한 입자 폭발은 북극광과 남향 광을 촉발하는 연쇄 반응을 유발합니다. 심지어 우주 비행사와 우주선을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. EDR은 태양 플레어의 한가운데부터 블랙홀 가장자리까지 우주 전역에 분출합니다.
MMS는 지구 자기장의 가장자리에서 집에 더 가깝게 그들을 검색합니다. 그러나 그 행위에서 하나를 잡는 것은 매우 어렵습니다. EDR은 예고없이 나타나며 길이가 2 마일 (140 억 마일 너비의 검색 공간 내)에 불과하며 10 분의 1 초만 지속됩니다. 5 년 동안의 연속 검색에서 MMS는 50 개가 조금 넘는 수치를 측정했습니다. 그러나 우리의 자기장이 태양과 만나는 자 기계를 통과 할 때마다 하나를 볼 수있는 또 다른 기회가 있습니다. 자기 계통 교차로 사냥 따라서 루프의 과학자는 각 궤도의 데이터를 조사하여 자기 계통 교차점을 찾습니다. 그러나 그것들이 반드시 데이터에서 눈에 띄는 것은 아닙니다. 그것들을 식별하는 것은 이슬비가 비로 바뀔 때 정확히 찾아내는 것과 같습니다. 단일 궤도의 데이터에는 두 개 또는 최대 100 개의 자기장 교차로가 포함될 수 있으며 그 사이에 거짓 경보와 유사한 모양이 표시됩니다. 그것들을 찾으려면 루프의 과학자는 시간을 입력하면됩니다.
ㅡ메모 200909 oms 스토리테링
지구가 태양의 자기권 영역내서 어떤 일이 일어나고 있는지 관찰하고 연구하는 일은 매우 섬세한 데이타이다. 그동안 인간이 지적을 추적을 하였지만 기계적인 인공지능의 필요성이 강조되었다. 과학이 정확한 계산의 답을 찾는다면 인간의 지능과 관찰력보다는 기계적인 인공지능의 활용이 더 나은 데이타를 제공해 줄 수 있으리라. 특히 순간적인 각 궤도의 데이터를 조사하여 자기 계통 교차점을 찾는 일은 이슬비가 비가 되는 정확히 찾아내야 하는데 거짓정보와을 걸러내는 일은 인간의 피로감을 안고 있다. 기계처럼 인내하고 지속적으로 추적할 수 없다.
ㅡArgall과 그의 협력자들은 인간이 데이터를 읽는 방식을 모방하려는 알고리즘을 구축했습니다. 그것은 뇌에서 영감을받은 데이터 처리 기술인 신경망의 형태를 취합니다. 기존 알고리즘과 달리 신경망은 시행 착오를 통해 스스로 프로그래밍합니다.ㅡ
그래서 인공지능이 연구팀에 도입되어 성과를 내는 모양이다. 물론 인간은 인공지능이 계산력을 높이는 방법보다는 직관적인 수학공식을 통해 새로운 추적방식을 택하는 영리함도 보일 것이다.
보기1.
100000
000010
010000
000001
001000
000100
보기1.은 6차 oms이다. 나의 지능은 늘 전체적인 oms의 MMS (Magneospheric Multiscale)속에서 보기1.을 샘플로 상상하고 스토리텔링을 전개하고 있다. 말하자면 보기1.은 우주의 크기에서 그어떤 임의 위치에서 설명하는 일종에 작은 연구도구이다. 더 작아지면 소립자 내부에서도 나타나고 더 크면 블랙홀 내부에서도 작동한다. 이것은 인공지능이 모방할 수준이 아니다.
특별히 태양의 자기장의 확산으로 지구의 자기장과 교차점을 찾는 문제에 보기1.을 도입하여, 보기1.은 지구의 자기장의 분포점이라 가정하면 보기1.을 확장한 보기2.가 60,000,000,000,000,000,000,000차 oms내부에서 교차점이 보기1. 되었다는 것이 정확한 데이타이다.
그이유는 결론이 oms이여야 한다는 전제조건이 우주법칙에도 적용되어야 하기 때문이다. 어려운 말인가? 그렇지 않다. oms에 상관없이 big&small 간의 그 어떤 교차점들도 p oms=6n+-5(7)에 결론을 내듯이...
ㅡIn the electron diffusion region, the electron diffusion region (EDR), the lines of the Sun and Earth's magnetic fields fuse, cancel each other out, and disappear. The energized and uncoupled electrons are pushed back and forth in a chaotic chaos. Barbara Giles, Senior Project Scientist at Magnetospheric Multiscale (MMS), said, “It's like someone lost their lane while stepping on the accelerator. These particle explosions trigger a chain reaction that triggers northern and south-facing lights. It can even put astronauts and spacecraft at risk. EDR erupts throughout space from the middle of the solar flare to the edge of the black hole.
MMS searches for them closer to the house at the edge of the Earth's magnetic field. But it is very difficult to catch one in the act. The EDR appears without notice, is only two miles long (within 14 billion miles wide search space) and lasts only a tenth of a second. In five years of consecutive searches, MMS measured just over 50 numbers. But every time our magnetic field passes through the magnetic machine where it meets the sun, there is another chance to see one. Hunting Magnetic System Intersections Therefore, the scientist in the loop looks at the data in each trajectory to find magnetic system intersections. But they don't necessarily stand out in the data. Identifying them is like pinpointing when drizzle turns into rain. Data from a single trajectory can contain two or up to 100 magnetic field intersections, with a shape similar to a false alarm between them. To find them, the scientist in the loop just needs to enter the time.
ㅡMemo 200909 oms storytelling
Observing and studying what the Earth is going on in the Sun's magnetosphere is very delicate data. Until now, humans have been tracking intellectuals, but the need for mechanical artificial intelligence has been emphasized. If science finds an accurate answer to calculations, the use of mechanical artificial intelligence will provide better data than human intelligence and observational power. In particular, the search for the intersection of the self-system by examining the data of each momentary trajectory has to find out exactly where the rain is raining, but filtering out false information has human fatigue. Like a machine, it cannot be patient and constantly tracked.
Argall and his collaborators have built an algorithm to mimic the way humans read data. It takes the form of a neural network, a brain-inspired data processing technology. Unlike existing algorithms, neural networks program themselves through trial and error.
So, it seems that artificial intelligence was introduced into the research team and produced results. Of course, humans will also show the cleverness of choosing a new tracking method through intuitive mathematical formulas rather than how artificial intelligence increases computational power.
Example 1.
100000
000010
010000
000001
001000
000100
Example 1. is the 6th order oms. My intelligence is always imagining example 1 as a sample in the overall oms' MMS (Magneospheric Multiscale) and developing storytelling. In other words, example 1. is a kind of small research tool that explains at any arbitrary location in the size of the universe. Smaller, they appear inside elementary particles, and larger, they work inside black holes. This is not the level that artificial intelligence will imitate.
In particular, example 1 is introduced to the problem of finding the intersection with the Earth's magnetic field due to the diffusion of the Sun's magnetic field. Assuming that example 1 is the distribution point of the Earth's magnetic field, example 2 expanded from example 1 is the intersection point within the 60,000,000,000,000,000,000,000 order oms. This example 1. It is accurate data.
The reason is that the precondition that the conclusion must be oms must also apply to the laws of the universe. Is it difficult? Not like that. Any intersection between big&small, regardless of oms, concludes p oms=6n+-5(7)...
댓글