.Unlike Anything in Our Solar System: Rocky Exoplanets Are Even Stranger Than We Thought
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.Unlike Anything in Our Solar System: Rocky Exoplanets Are Even Stranger Than We Thought
우리 태양계의 어떤 것과도 달리: 암석 외계행성은 우리가 생각한 것보다 훨씬 더 이상합니다
주제:천문학천체물리학가질거야외계행성행성 으로 천문학 연구를위한 대학의 협회 (AURA) 2021년 11월 4일 백색 왜성 주변의 암석 파편 이 그림에서 부서진 이전 암석 행성의 조각인 암석 파편이 백색 왜성을 향해 안쪽으로 나선형으로 나 있습니다. 이러한 파편에 의해 "오염된" 백색 왜성의 대기를 연구하여 NOIRLab의 천문학자와 지질학자는 우리 태양계에 존재하지 않는 이국적인 암석 유형을 확인했습니다. 결과는 근처의 암석 외계행성이 이전에 생각했던 것보다 훨씬 더 낯설고 다양함을 시사한다. 크레딧: NOIRLab/NSF/AURA/J. da Silva, 이미지 처리: M. Zamani 및 M. Kosari(NSF의 NOIRLab) SPACE NOVEMBER 4, 2021
-새로운 점성지질학 연구에 따르면 대부분의 근처 암석 외계행성은 우리 태양계의 어떤 것과도 전혀 다릅니다. NSF의 NOIRLab의 천문학자는 프레즈노에 있는 캘리포니아 주립 대학의 지질학자와 협력하여 근처 별을 도는 행성에 존재하는 암석 유형의 첫 번째 추정치를 작성했습니다. "오염된" 백색 왜성의 화학적 조성을 연구한 후, 그들은 근처 별을 도는 대부분의 암석 행성이 이전에 생각했던 것보다 더 다양하고 이국적이며, 우리 태양계 어디에서도 발견되지 않는 암석 유형이 있다는 결론을 내렸습니다.
-천문학자들은 외행성으로 알려진 우리 은하에서 별을 도는 수천 개의 행성을 발견했습니다. 그러나 이 행성들이 정확히 무엇으로 이루어져 있는지 또는 지구와 닮은 행성이 있는지 알기는 어렵습니다. 이를 알아내기 위해 NSF NOIRLab의 천문학자 Siyi Xu는 프레스노에 있는 캘리포니아 주립대학교의 지질학자 Keith Putirka와 협력하여 오염된 백색 왜성으로 알려진 대기를 연구했습니다 . 이들은 한때 별을 공전했지만 결국 백색 왜성 으로 떨어진 행성, 소행성 또는 기타 암석체의 이물질을 포함하는 태양과 같은 한때 정상이었던 별의 조밀하고 붕괴된 핵입니다.대기를 "오염"시켰습니다. 과학자들은 백색 왜성의 대기에 자연적으로 존재하지 않는 원소(수소와 헬륨 이외의 것)를 찾아 별에 떨어진 암석 행성 물체가 무엇으로 만들어졌는지 알아낼 수 있습니다.
https://youtu.be/i4GO9xizLDg
NOIRLab 천문학자와 지질학자의 새로운 연구에 따르면 암석으로 된 외계행성은 이전에 생각했던 것보다 훨씬 더 이상합니다. 백색 왜성이라고 불리는 별 잔해의 대기를 연구함으로써, 쌍은 우리 태양계에서 발견되지 않는 유형의 암석을 발견했습니다. 각 백색 왜성은 원래 궤도를 도는 암석체의 물질로 "오염"되어 있지만 백색 왜성으로 떨어져 대기를 통해 요소를 퍼뜨립니다. 일부 암석 구성은 매우 드물기 때문에 과학자들은 한때 이 고대 행성을 구성했던 암석의 유형을 분류하기 위해 새로운 이름을 만들어야 했습니다.
-Putirka와 Xu는 모두 태양으로부터 약 650광년 이내에 있는 23개의 오염된 백색 왜성을 관찰했습니다. 여기에서 칼슘, 규소, 마그네슘, 철은 하와이의 허블 우주 망원경인 WM 켁 천문대 를 사용하여 정밀하게 측정되었습니다., 기타 전망대. 그런 다음 과학자들은 그 원소의 측정된 풍부함을 사용하여 이들로부터 형성될 광물과 암석을 재구성했습니다. 그들은 이 백색 왜성이 우리 태양계의 내부 행성보다 훨씬 더 넓은 범위의 구성을 가지고 있다는 것을 발견했으며, 이는 그들의 행성이 더 다양한 암석 유형을 가졌음을 시사합니다.
사실, 일부 구성물은 너무 이례적이어서 Putirka와 Xu는 해당 행성에 존재했음에 틀림없는 새로운 암석 유형을 분류하기 위해 새로운 이름(예: "석영 휘석석" 및 "페리클레이스 덩어리")을 만들어야 했습니다. [1] Xu는 "한때 오염된 백색 왜성을 도는 일부 외계행성은 지구와 비슷하게 보이지만 대부분은 우리 태양계에 특이한 암석 유형을 가지고 있습니다."라고 말했습니다. "그들은 태양계에 직접 대응하는 사람이 없습니다." Putirka는 이러한 새로운 암석 유형이 속한 암석 세계에 어떤 의미가 있는지 설명합니다.
"백색 왜성 데이터에서 볼 수 있는 일부 암석 유형은 지구의 암석보다 더 많은 물을 녹일 수 있으며 해양 개발 방식에 영향을 미칠 수 있습니다."라고 그는 설명했습니다. "일부 암석 유형은 훨씬 낮은 온도에서 녹고 지구 암석보다 두꺼운 지각을 생성할 수 있으며 일부 암석 유형은 더 약할 수 있어 판 구조론의 발전을 촉진할 수 있습니다." 오염된 백색 왜성에 대한 초기 연구에서는 암석질에서 칼슘, 알루미늄, 리튬을 포함한 원소를 발견했습니다. 그러나 Putirka와 Xu는 그것들이 작은 원소(일반적으로 지구 암석의 작은 부분을 구성함)와 주요 원소(지구 암석의 많은 부분을 구성함), 특히 규소의 측정이 진정으로 알 필요가 있다고 설명합니다.
그 행성에는 어떤 종류의 암석이 존재했을까요? 또한 Putirka와 Xu는 백색 왜성의 대기에서 측정된 높은 수준의 마그네슘과 낮은 수준의 규소는 탐지된 암석 파편이 행성 내부의 지각이 아니라 맨틀에서 왔을 가능성이 있음을 시사한다고 말합니다. 오염된 백색 왜성에 대한 일부 이전 연구에서는 한때 그 별을 도는 암석 행성에 대륙 지각이 존재했다는 징후가 보고되었지만 Putirka와 Xu는 지각 암석의 증거를 찾지 못했습니다. 그러나 관측 결과 행성이 대륙 지각이나 다른 지각 유형을 가지고 있다는 것을 완전히 배제하지는 않습니다.
푸티르카는 "우리는 지각 암석이 존재한다면 그것을 볼 수 없다고 믿는다. 아마도 핵과 맨틀과 같은 다른 행성 구성 요소의 질량에 비해 너무 작은 부분으로 발생하기 때문일 것이다"라고 말했다. Xu에 따르면, 천문학자와 지질학자의 짝이 오염된 백색 왜성의 대기에 숨겨진 비밀을 푸는 열쇠였습니다. “컨퍼런스에서 Keith Putirka를 만났고 그가 내가 관찰하고 있는 시스템을 이해하는 데 도움을 줄 수 있어 기뻤습니다. 그는 나에게 지질학을 가르쳤고 나는 그에게 천문학을 가르쳤고 우리는 이 신비한 외계 행성계를 이해하는 방법을 알아냈습니다.” 이 쌍의 결과는 Nature Communications 2021년 11월 2일자에 게재됩니다 .
노트 "정상" 또는 기존 암석 분류 방법은 감람석과 orthopyroxene이 지구의 맨틀(및 우리 태양계의 다른 암석 행성의 맨틀)에서 지배적인 광물이라는 사실에 근거합니다. 그러나 많은 외계 행성의 경우 감람석이 없고 석영이 존재하거나 orthopyroxene이 없고 페리클레이스가 존재할 수 있으므로 새로운 분류 명명법이 개발되었습니다. Putirka와 Xu가 제안한 새로운 암석 유형 분류에는 다음이 포함됩니다. 오르토피록센과 석영이 10% 이상, 클리노피록센이 10% 미만인 "석영 오르토피록세나이트"; 페리클라아제 및 감람석이 각각 10% 이상, 클리노피록센이 10% 미만인 "페리클라아제 덩어리"; 페리클라아제가 각각 10% 이상 함유된 "페리클라아제 wehrlites", 감람석, 그리고 클리노피록센; 및 감람석이 10% 미만이고 페리클라아제 및 클리노피록센이 각각 10% 이상 함유된 "페리클라아제 클리노피록세나이트"를 포함한다.
참조: Keith D. Putirka 및 Siyi Xu, 2021년 11월 2일, Nature Communications의 "오염된 백색 왜성은 우리 태양계 외행성의 이국적인 맨틀 암석 유형을 나타냅니다 ." DOI: 10.1038/s41467-021-26403-8
.ALMA 과학자들은 멀리 떨어진 은하에서 물의 징후를 감지합니다.
에이미 C. 올리버, 국립 전파천문대 이 작가의 개념은 SPT0311-58로 알려진 한 쌍의 은하에서 보이는 먼지 연속체와 일산화탄소와 물의 분자선을 보여줍니다. ALMA 데이터는 두 은하 중 더 큰 은하에 풍부한 CO와 H20를 보여주며, 이는 원소가 처음 위조된 직후에 분자 우주가 강해지고 있음을 나타냅니다. 출처: ALMA(ESO/NAOJ/NRAO)/S. 다그넬로(NRAO) ALMA(Atacama Large Millimeter/submillimeter Array)의 새로운 관측에 따르면 초기 우주에서 가장 거대한 은하에서 물이 감지되었습니다. SPT0311-58을 연구하는 과학자들은 지구에서 거의 128억 8천만 광년 떨어진 은하에서 일산화탄소와 함께 H20를 발견했습니다. 이 두 분자가 풍부하게 검출된 것은 초기 별에서 원소가 생성된 직후 분자 우주가 강력해지고 있었음을 시사합니다. 새로운 연구는 지금까지 초기 우주에서 은하의 분자 가스 함량에 대한 가장 상세한 연구와 일반 별 형성 은하에서 H20의 가장 먼 탐지로 구성됩니다. 이번 연구는 천체물리학 저널(The Astrophysical Journal)에 게재됐다. SPT0311-58 실제로 두로 구성되어 은하 ,되었다 첫째 2017 년 ALMA의 과학자들에 의해 본 재 전리의 신기원에, 위치, 또는 시간에. 이 시대는 우주의 나이가 현재 나이의 약 5%인 7억 8천만 년 전이며 최초의 별 과 은하가 탄생하고 있던 시기에 일어 났습니다. 과학자들은 두 은하가 합쳐질 수 있으며, 빠른 별 형성은 가스 또는 별 형성 연료를 소모할 뿐만 아니라 결국 그 쌍을 지역 우주에서 볼 수 있는 것과 같은 거대한 타원 은하로 진화시킬 수 있다고 믿습니다. "총체적으로 SPT0311-58로 알려진 한 쌍의 은하에서 분자 가스에 대한 고해상도 ALMA 관측을 사용하여 우리 는 두 은하 중 더 큰 은하에서 물 과 일산화탄소 분자 를 모두 감지했습니다 . 특히 산소와 탄소는 1세대 원소이며, 일산화탄소와 물의 분자 형태는 우리가 알고 있는 생명에 매우 중요합니다. "이 은하는 현재 높은 적색편이 또는 우주가 아직 젊었을 때 알려진 가장 거대한 은하 는 초기 우주의 다른 은하에 비해 더 많은 가스와 먼지를 가지고 있습니다.이것은 우리에게 풍부한 분자를 관찰하고 이러한 생명을 생성하는 요소가 초기 우주의 발전에 어떻게 영향을 미쳤는지 더 잘 이해할 수 있는 많은 잠재적 기회를 제공합니다."
이 과학 이미지는 SPT0311-58로 알려진 한 쌍의 초기 거대 은하에 대한 ALMA 관측에서 볼 수 있는 분자선과 먼지 연속체를 보여줍니다. 왼쪽: 먼지 연속체와 H20 및 CO의 분자선을 결합한 합성 이미지. 오른쪽: 먼지 연속체는 빨간색(위), H20의 분자선은 파란색(위에서 두 번째), 일산화탄소 분자선 전이 , CO(6-5)는 보라색(가운데), CO(7-6)는 마젠타(아래에서 두 번째), CO(10-9)는 분홍색과 진한 파란색(아래)으로 표시됩니다. 출처: ALMA(ESO/NAOJ/NRAO)/S. 다그넬로(NRAO)
https://scx2.b-cdn.net/gfx/video/2021/alma-scientists-detect.mp4
이 애니메이션 gif는 SPT0311-58로 알려진 한 쌍의 초기 거대 은하에 대한 ALMA 관측에서 볼 수 있는 물과 일산화탄소에 대한 먼지 연속체와 분자선을 따라 움직입니다. 이 gif는 먼지 연속체와 H20 및 CO에 대한 분자선을 결합한 합성물로 시작합니다. 그 뒤에 빨간색으로 보이는 먼지 연속체, 파란색으로 보이는 H20에 대한 분자선, 일산화탄소에 대한 분자선, CO(10-9)가 표시됩니다. 분홍색과 진한 파란색, 마젠타색으로 표시된 CO(7-6), 보라색으로 표시된 CO(6-5). 출처: ALMA(ESO/NAOJ/NRAO)/S. 다그넬로(NRAO)
특히 물은 수소 분자와 일산화탄소 분자 다음으로 우주에서 세 번째로 풍부한 분자입니다 . 국부 및 초기 우주의 은하에 대한 이전 연구는 물 방출과 먼지로부터의 원적외선 방출과 상관관계가 있었습니다. "먼지는 은하계의 별들로부터 자외선을 흡수하여 원적외선 광자로 다시 방출합니다."라고 Jarugula가 말했습니다. "이것은 물 분자를 더욱 자극하여 과학자들이 관찰할 수 있는 물 방출을 발생시킵니다. 이 경우 우리가 이 거대한 은하에서 물 방출을 감지하는 데 도움이 되었습니다. 이 상관 관계는 물을 별의 추적자로 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 그런 다음 우주 규모의 은하에 적용될 수 있습니다." 우주에서 형성되는 최초의 은하를 연구하는 것은 과학자들이 우주와 태양계와 지구를 포함한 우주의 모든 것의 탄생, 성장, 진화를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.
Jarugula는 "초기 은하는 우리은하의 수천 배의 속도로 별을 형성하고 있습니다. 이 초기 은하의 가스와 먼지 함량을 연구하면 얼마나 많은 별이 형성되고 있는지, 얼마나 많은 별이 생성되는지와 같은 속성을 알려줍니다. 어떤 가스가 별으로 변환되는지, 은하들이 서로, 그리고 성간 매질과 어떻게 상호 작용하는지 등." Jarugula에 따르면 SPT0311-58과 초기 우주의 은하에 대해 배울 것이 많이 남아 있습니다. "이 연구는 우주에서 물이 어디에서 얼마나 멀리 존재할 수 있는지에 대한 답을 제공할 뿐만 아니라 우주 초기에 어떻게 그렇게 많은 가스와 먼지가 모여 별과 은하를 형성할 수 있었는지에 대한 큰 질문을 주었습니다. ? 대답은 초기 우주의 구조적 형성과 진화에 대한 더 나은 이해를 얻기 위해 이들 및 유사한 별 형성 은하에 대한 추가 연구가 필요합니다." 국립과학재단의 천체물리학자이자 ALMA 프로그램 책임자인 Joe Pesce는 "ALMA의 힘을 보여주는 이 흥미로운 결과는 초기 우주에 대한 관측 자료의 증가에 추가됩니다."라고 말했습니다. "지구상의 생명체에 중요한 이 분자들은 가능한 한 빨리 형성되고 있으며, 그들의 관찰은 오늘날과는 매우 다른 우주 의 근본적인 과정에 대한 통찰력을 제공합니다 ."
추가 탐색 우주의 단위: ALMA 연구는 은하에서 별 형성 가스를 빼앗고 있는 것이 무엇인지 확인합니다. 추가 정보: "z = 6.9에서 먼지가 많은 별 형성 은하 2개에서의 분자선 관측", S. Jarugula et al. 2021. 천체물리학 저널 , 사전 인쇄: arXiv:2108.11319v1 [astro-ph.GA], arxiv.org/abs/2108.11319 저널 정보: 천체물리학 저널 에서 제공하는 국립 라디오 천문학 전망대
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메모 2111041923 사고실험 oms 스토리텔링
우주에는 수많은 행성이 있고 암석이 다양할 것이란 추측이다. 하지만 지구가 생성된 45억년으로 보면 일반적인 암석의 형성에는 물과 관련하여 유사할 것으로 보인다.
128억 8천만 광년 떨어진 은하에서 일산화탄소와 함께 H20를 발견했다. 지구상의 생명체에 중요한 이 분자들은 가능한 한 빨리 형성되고 있으며, 그들의 관찰은 오늘날과는 매우 다른 우주의 근본적인 과정에 대한 통찰력을 제공한다. 물이 샘플1. oms의 분포에 따라, 그 얼마나 다르냐에 따라 그 행성에 암석류는 다를듯 하다.
Sample 1. 12th oms
b0acfd 0000e0
000ac0 f00bde
0c0fab 000e0d
e00d0c 0b0fa0
f000e0 b0dac0
d0f000 cae0b0
0b000f 0ead0c
0deb00 ac000f
ced0ba 00f000
a0b00e 0dc0f0
0ace00 df000b
0f00d0 e0bc0a
sample 2/oss
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzzx
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
- Most nearby rocky exoplanets are unlike anything in our solar system, according to a new astrological geological study. Astronomers at NSF's NOIRLab teamed up with geologists at California State University in Fresno to create the first estimates of the types of rocks present on nearby star-orbiting planets. After studying the chemical composition of "polluted" white dwarfs, they concluded that most rocky planets orbiting nearby stars are more diverse and exotic than previously thought, and there are rock types found nowhere else in our solar system. .
-ALMA scientists detect signs of water in distant galaxies.
Amy C. Oliver, National Radio Observatory
This artist's concept shows a dust continuum and molecular lines of carbon monoxide and water seen in a pair of galaxies known as SPT0311-58. ALMA data show abundant CO and H20 in the larger of the two galaxies, indicating that the molecular universe is getting stronger shortly after the element was first forged. Source: ALMA (ESO/NAOJ/NRAO)/S. Dagnello (NRAO)
New observations from the Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA) have detected water in the largest galaxies in the early universe. Scientists studying SPT0311-58 found H20 along with carbon monoxide in a galaxy nearly 12.88 billion light-years from Earth. The abundance of these two molecules suggests that the molecular universe was getting stronger shortly after the elements were formed in early stars. The new study consists of the most detailed study to date of the molecular gas content of galaxies in the early universe and the most distant detection of H20 in ordinary star forming galaxies. The study was published in The Astrophysical Journal.
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memo 2111041923 thought experiment oms storytelling
It is speculated that there are many planets in the universe and the rocks are diverse. However, considering the 4.5 billion years of Earth's formation, the formation of normal rocks appears to be similar with respect to water.
H20 was discovered along with carbon monoxide in a galaxy 12.88 billion light-years away. These molecules important to life on Earth are forming as quickly as possible, and their observations provide insight into fundamental processes in the universe that are very different from today's. water sample 1. Depending on the distribution of the oms, and how different they are, the lithology on the planet is likely to be different.
Sample 1. 12th oms
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0deb00 ac000f
ced0ba 00f000
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sample 2/oss
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.Scientists discover how mitochondria import antioxidants
과학자들은 미토콘드리아가 항산화제를 가져오는 방법을 발견합니다
에 의해 록펠러 대학 크레딧: Pixabay/CC0 공개 도메인NOVEMBER 4, 2021
-우리를 살아 있게 하는 많은 과정들이 우리를 위험에 빠뜨리기도 합니다. 예를 들어, 우리 세포에서 에너지를 생성하는 화학 반응은 다른 분자에서 전자를 훔치는 불안정한 분자인 자유 라디칼을 생성합니다. 잉여로 생성된 자유 라디칼은 부수적 손상을 일으켜 암, 신경 퇴행 또는 심혈관 질환과 같은 기능 장애를 유발할 수 있습니다.
세포는 활성산소 를 중화시키는 화합물인 항산화제를 합성하여 이 문제를 해결합니다 . 새로운 연구에서 록펠러 과학자들은 신체의 주요 항산화제인 글루타티온을 자유 라디칼이 대량으로 생성되는 세포의 미토콘드리아로 운반하는 핵심 분자를 확인했습니다.
Nature에 발표된 이 발견은 산화 스트레스 와 그 손상 효과 를 조사할 수 있는 새로운 가능성을 열어 줍니다. 록펠러 대학(Rockefeller University)의 채프먼 페렐만(Chapman Perelman) 조교수인 Kivanç Birsoy는 "잠재적 수송체가 확인됨에 따라 우리는 이제 미토콘드리아로 들어가는 글루타티온의 양을 제어하고 그 근원에서 산화 스트레스를 구체적으로 연구할 수 있습니다."라고 말했습니다.
미토콘드리아로 가는 셔틀 산화 스트레스를 피하기 위해 세포는 에너지 생산이 일어나는 미토콘드리아 내에서 활성산소와 항산화제 수준의 균형을 적절하게 맞춰야 합니다. 글루타티온은 세포의 세포질에서 미토콘드리아 외부에서 생성되기 때문에 과학자들은 처음에 이것이 어떻게 이 작은 발전소로 운반되는지 알고 싶었습니다. 이 과정을 밝히기 위해 Birsoy의 팀 은 글루타티온 수준에 대한 반응으로 세포의 단백질 발현 을 모니터링했습니다 . "우리는 글루타티온이 글루타티온에 의해 조절되는 수송 단백질에 의해 글루타티온이 이동한다는 가설을 세웠습니다."라고 Birsoy는 말합니다.
-"따라서 우리가 글루타티온 수치를 낮추면 세포는 수송체 단백질을 상향 조절하여 보상해야 합니다." 분석 결과 지금까지 기능이 알려지지 않은 미토콘드리아 막의 단백질인 SLC25A39가 발견되었습니다. 연구자들은 SLC25A39를 차단하면 미토콘드리아 내부의 글루타티온이 감소하지만 세포의 다른 부분에는 영향을 미치지 않는다는 사실을 발견했습니다.
다른 실험에서는 마우스가 SLC25A39 없이는 생존할 수 없음을 보여주었습니다. 이 단백질이 결핍되도록 조작된 동물에서 적혈구 는 글루타티온을 미토콘드리아로 가져오지 못하기 때문에 산화 스트레스에 의해 빠르게 죽습니다. 수송체의 식별은 노화 및 신경퇴화와 관련된 것을 포함하여 산화 스트레스와 관련된 다양한 질병 경로에 대한 더 나은 이해로 이어질 수 있습니다. "이러한 상태는 항산화제 수송을 미토콘드리아로 자극함으로써 잠재적으로 치료되거나 예방될 수 있습니다"라고 Birsoy는 말합니다. 또한, 팀은 현재 SLC25A39가 종양 세포 에서 치명적인 산화 스트레스를 유도함으로써 암에 대한 약물 표적이 될 수 있는지 여부를 조사하고 있습니다 . "암에서 우리는 항산화제가 미토콘드리아로 들어가는 것을 방지하기를 원할 것이고 수송체 단백질이 우리의 방법일 수 있습니다"라고 Birsoy는 말합니다.
추가 탐색 녹차 카테킨은 산화 스트레스를 촉진합니다. 추가 정보: Ying Wang et al, SLC25A39는 포유류 세포의 미토콘드리아 글루타티온 수입에 필요합니다, Nature (2021). DOI: 10.1038/s41586-021-04025-w 저널 정보: 네이처 록펠러 대학교 제공
https://phys.org/news/2021-11-scientists-mitochondria-import-antioxidants.html
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메모 2111050617 나의 사고실험 oms 스토리텔링
우리를 살아 있게 하는 많은 과정들이 우리를 위험에 빠뜨리기도 한다. 예를 들어, 우리 세포에서 에너지를 생성하는 화학 반응은 다른 분자에서 전자를 훔치는 불안정한 분자인 자유 라디칼을 생성한다.
나는 안정적인 샘플1.oms을 작성하기 위해 불안정한 과정들을 걸쳐야 했다. 베이스 vix_a에 vixx들을 순차적으로 vix_b,c,d,e,f로 vix_a에 쌓아 올린 뒤, 흩어져 모이기를 반복하여 omsful을 만들었다. 그것이 바로 샘플1. oms의 목표물 모습이다. 사람들이 다른 지역을 이동하기 위해서는 위험스런 경험을 함께 해야한다. 자동차나 비행기의 사용은 신뢰성이 우선되어야 한다. 세포가 에너지를 발생하는 문제에도 같은 비유가 적용된다. 이론과 실험도 마찬가지의 경우를 만난다.
Sample 1. 12th oms
b0acfd 0000e0
000ac0 f00bde
0c0fab 000e0d
e00d0c 0b0fa0
f000e0 b0dac0
d0f000 cae0b0
0b000f 0ead0c
0deb00 ac000f
ced0ba 00f000
a0b00e 0dc0f0
0ace00 df000b
0f00d0 e0bc0a
sample 2/oss
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzzx
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cadccbcdc
cdbdcbdbb
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-Many of the processes that keep us alive put us at risk. For example, the chemical reactions that generate energy in our cells create free radicals, unstable molecules that steal electrons from other molecules. The excess free radicals can cause collateral damage, leading to dysfunction such as cancer, neurodegeneration, or cardiovascular disease.
Cells solve this problem by synthesizing antioxidants, compounds that neutralize free radicals. In a new study, Rockefeller scientists have identified a key molecule that transports the body's main antioxidant, glutathione, to the mitochondria of cells, where large amounts of free radicals are produced.
-"So when we lower glutathione levels, cells must compensate by upregulating transporter proteins." The analysis revealed SLC25A39, a protein of the mitochondrial membrane whose function was not known until now. Researchers found that blocking SLC25A39 reduced glutathione inside the mitochondria, but had no effect on other parts of the cell.
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memo 2111050617 my thought experiment oms storytelling
Many of the processes that keep us alive put us at risk. For example, the chemical reactions that generate energy in our cells create free radicals, unstable molecules that steal electrons from other molecules.
I had to go through the unstable process to write a stable sample 1.oms. After stacking vixx on the base vix_a sequentially with vix_b, c, d, e, f, vix_a, and repeating the scattering to make an omsful. That's sample 1. This is the oms target. In order for people to move from one place to another, they must share a risky experience. Reliability must be prioritized in the use of automobiles or airplanes. The same analogy applies to the problem of cells generating energy. Theory and experiment meet the same case.
Sample 1. 12th oms
b0acfd 0000e0
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0c0fab 000e0d
e00d0c 0b0fa0
f000e0 b0dac0
d0f000 cae0b0
0b000f 0ead0c
0deb00 ac000f
ced0ba 00f000
a0b00e 0dc0f0
0ace00 df000b
0f00d0 e0bc0a
sample 2/oss
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xxbyyxzzx
zybzzfxzy
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.Deep Learning AI Explained: Neural Networks
딥 러닝 AI 설명: 신경망
주제:인공 지능컴퓨터 과학기계 학습와 함께 작성: LARRY HARDESTY, MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY 2021년 11월 4일 인공 지능 신경망 개념 "딥 러닝"으로 알려진 인공 지능 기술이 70년 된 아이디어를 되살립니다. 지난 10년 동안 스마트폰의 음성 인식기나 Google의 최신 자동 번역기와 같은 최고 성능의 인공 지능 시스템은 "딥 러닝"이라는 기술의 결과였습니다.
딥 러닝은 실제로 70년 이상 유행을 거듭해 온 신경망이라고 하는 인공 지능에 대한 접근 방식의 새로운 이름입니다. 신경망 은 1952년 최초의 인지 과학 부서라고 불리는 부서의 창립 멤버로 1952년 MIT 로 옮겨온 시카고 대학의 두 연구원인 Warren McCullough와 Walter Pitts가 1944년에 처음 제안했습니다 .
신경망은 1969년까지 신경 과학과 컴퓨터 과학의 주요 연구 영역이었으며, 컴퓨터 과학 지식에 따르면 MIT 수학자 Marvin Minsky와 Seymour Papert에 의해 신경망이 죽었습니다. 새로운 MIT 인공 지능 연구소.
컨볼루션 신경망 그림 딥 러닝의 대부분의 응용 프로그램은 각 계층의 노드가 클러스터링되고 클러스터가 겹치고 각 클러스터가 다음 계층의 여러 노드(주황색 및 녹색)에 데이터를 공급하는 "컨볼루션" 신경망을 사용합니다. 크레딧: Jose-Luis Olivares/MIT
그 후 이 기술은 1980년대에 부활을 즐겼고, 새로운 세기의 첫 10년에 다시 한 번 식은땀을 흘렸습니다. "과학의 아이디어는 바이러스의 전염병과 비슷하다는 생각이 있습니다."라고 MIT McGovern 뇌 연구 연구소의 연구원이자 MIT 뇌 센터 소장인 MIT의 Eugene McDermott 뇌 및 인지 과학 교수 Tomaso Poggio가 말했습니다. , 마음과 기계. “독감 바이러스에는 기본적으로 5~6가지 변종이 있으며, 각각은 약 25년의 기간을 갖고 돌아옵니다.
사람들은 감염되고 면역 반응이 일어나기 때문에 향후 25년 동안 감염되지 않습니다. 그리고 같은 종류의 바이러스에 감염될 준비가 된 새로운 세대가 있습니다. 과학에서 사람들은 아이디어와 사랑에 빠지고, 그것에 대해 흥분하고, 망치로 두드려 죽인 다음 면역을 얻습니다. 따라서 아이디어는 동일한 종류의 주기성을 가져야 합니다!” 중요한 문제 신경망은 기계 학습을 수행하는 수단으로, 컴퓨터가 훈련 예제를 분석하여 일부 작업을 수행하는 방법을 학습합니다. 일반적으로 예제는 미리 손으로 라벨을 붙였습니다.
예를 들어 물체 인식 시스템은 자동차, 집, 커피 컵 등의 레이블이 지정된 수천 개의 이미지를 제공할 수 있으며 이미지에서 특정 레이블과 일관되게 상관되는 시각적 패턴을 찾습니다. 인간의 뇌를 느슨하게 모델링한 신경망은 조밀하게 상호 연결된 수천 또는 수백만 개의 단순 처리 노드로 구성됩니다. 오늘날 대부분의 신경망은 노드 레이어로 구성되어 있으며 "피드포워드" 방식으로 데이터가 한 방향으로만 노드를 통해 이동합니다. 개별 노드는 데이터를 수신하는 하위 계층의 여러 노드와 데이터를 보내는 상위 계층의 여러 노드에 연결될 수 있습니다. 들어오는 각 연결에 노드는 "가중치"로 알려진 숫자를 할당합니다. 네트워크가 활성화되면 노드는 각 연결을 통해 다른 데이터 항목(다른 숫자)을 수신하고 관련 가중치를 곱합니다.
그런 다음 결과 제품을 함께 추가하여 단일 숫자를 생성합니다. 해당 숫자가 임계값 미만이면 노드는 다음 계층으로 데이터를 전달하지 않습니다. 숫자가 임계값을 초과하면 노드가 "실행"됩니다. 이는 오늘날의 신경망에서 일반적으로 모든 나가는 연결을 따라 숫자(가중 입력의 합)를 보내는 것을 의미합니다. 신경망이 훈련될 때 모든 가중치와 임계값은 처음에 임의의 값으로 설정됩니다. 훈련 데이터는 입력 계층인 맨 아래 계층에 공급되고 후속 계층을 통과하여 복잡한 방식으로 곱해지고 함께 추가되어 최종적으로 출력 계층에 도달할 때까지 근본적으로 변환됩니다. 훈련 중에 동일한 레이블을 가진 훈련 데이터가 일관되게 유사한 출력을 생성할 때까지 가중치와 임계값이 계속 조정됩니다.
마음과 기계 1944년 McCullough와 Pitts가 설명한 신경망에는 임계값과 가중치가 있었지만 계층으로 배열되지 않았으며 연구원들은 훈련 메커니즘을 지정하지 않았습니다. McCullough와 Pitts가 보여준 것은 신경망이 원칙적으로 디지털 컴퓨터가 할 수 있는 모든 기능을 계산할 수 있다는 것이었습니다. 그 결과는 컴퓨터 과학보다 신경 과학에 더 가깝습니다. 요점은 인간의 두뇌가 컴퓨팅 장치로 생각할 수 있다고 제안하는 것이었습니다. 신경망은 계속해서 신경과학 연구를 위한 귀중한 도구입니다. 예를 들어, 가중치와 임계값을 조정하기 위한 특정 네트워크 레이아웃 또는 규칙 은 인간의 신경 해부학 및 인지의 관찰된 기능을 재현했으며, 이는 뇌가 정보를 처리하는 방법에 대한 무언가를 포착한다는 표시입니다.
최초의 훈련 가능한 신경망인 Perceptron은 1957년 Cornell University의 심리학자 Frank Rosenblatt에 의해 시연되었습니다. Perceptron의 설계는 입력 사이에 끼워진 조정 가능한 가중치와 임계값이 있는 단 하나의 레이어만 있다는 점을 제외하고는 현대 신경망의 설계와 매우 유사합니다. 및 출력 레이어. 퍼셉트론은 1959년까지 민스키와 페퍼트가 퍼셉트론에서 상당히 일반적인 특정 계산을 실행하는 것이 비실용적으로 시간 소모적이라는 것을 입증한 "퍼셉트론"이라는 책을 출판할 때까지 심리학과 컴퓨터 과학의 신생 분야 모두에서 활발한 연구 영역이었습니다. Poggio는 "물론 두 개의 레이어와 같이 좀 더 복잡한 기계를 사용하면 이러한 모든 제한 사항이 사라집니다."라고 말합니다. 그러나 당시 이 책은 신경망 연구에 오싹한 영향을 미쳤습니다.
Poggio는 "이런 것들을 역사적 맥락에 넣어야 합니다."라고 말합니다. “그들은 Lisp와 같은 언어를 위한 프로그래밍에 대해 논쟁하고 있었습니다. 불과 몇 년 전까지만 해도 사람들은 여전히 아날로그 컴퓨터를 사용하고 있었습니다. 프로그래밍이 가야 할 길이라는 것이 그 당시에는 전혀 분명하지 않았습니다. 나는 그들이 약간 선을 넘었다고 생각하지만 평소와 같이 흑백이 아닙니다. 이것을 아날로그 컴퓨팅과 디지털 컴퓨팅의 경쟁이라고 생각하면 그들은 당시에 옳은 것을 위해 싸웠습니다.” 주기성 그러나 1980년대에 연구원들은 Minsky와 Papert가 식별한 많은 제한 사항을 제거하여 둘 이상의 레이어가 있는 네트워크에 충분히 효율적인 신경망의 가중치와 임계값을 수정하는 알고리즘을 개발했습니다. 이 분야는 르네상스를 즐겼습니다. 그러나 지적으로 신경망에 대해 불만족스러운 것이 있습니다. 충분한 훈련은 데이터를 유용하게 분류할 수 있을 정도로 네트워크의 설정을 수정할 수 있지만 이러한 설정이 의미하는 바는 무엇입니까? 물체 인식기는 어떤 이미지 특징을 보고 있으며, 어떻게 그것들을 자동차, 집 및 커피 컵의 독특한 시각적 서명으로 결합합니까? 개별 연결의 가중치를 살펴보면 그 질문에 답할 수 없습니다.
최근 몇 년 동안 컴퓨터 과학자들은 신경망이 채택한 분석 전략 을 추론 하기 위한 독창적인 방법을 고안 하기 시작했습니다 . 그러나 1980년대에 네트워크의 전략은 해독할 수 없었습니다. 그래서 세기가 바뀔 무렵, 신경망은 매우 깨끗하고 우아한 수학에 기반을 둔 기계 학습에 대한 대안적인 접근 방식인 지원 벡터 기계로 대체되었습니다. 최근 신경망의 부활인 딥 러닝 혁명은 컴퓨터 게임 산업 덕분입니다. 오늘날 비디오 게임의 복잡한 이미지와 빠른 속도는 따라갈 수 있는 하드웨어를 필요로 하며, 그 결과 단일 칩에 수천 개의 비교적 단순한 처리 코어를 담는 GPU(그래픽 처리 장치)가 탄생했습니다. 연구원들이 GPU의 아키텍처가 신경망의 아키텍처와 현저하게 비슷하다는 것을 깨닫는 데 오랜 시간이 걸리지 않았습니다.
최신 GPU는 1960년대의 1계층 네트워크와 1980년대의 2-3계층 네트워크가 오늘날의 10-, 15-, 심지어 50-계층 네트워크로 꽃을 피우는 것을 가능하게 했습니다. 이것이 "딥 러닝"의 "딥"이 의미하는 것입니다. 네트워크 계층의 깊이입니다. 그리고 현재 딥 러닝은 인공 지능 연구의 거의 모든 영역에서 최고 성능의 시스템을 책임지고 있습니다. 후드 네트워크의 불투명도는 이론가들에게 여전히 불안하지만 그 측면에서도 진전이 있습니다. 뇌, 마음, 기계 센터(CBMM)를 지휘하는 것 외에도 Poggio는 지능을 위한 이론적 프레임워크 에서 센터의 연구 프로그램을 이끌고 있습니다. 최근 Poggio와 그의 CBMM 동료들은 신경망에 대한 세 부분으로 구성된 이론적 연구를 발표했습니다.
첫 번째 부분 에 발표 된, 자동화 및 컴퓨팅의 국제 저널 , 주소 깊은 네트워크가 얕은 것 이상의 이점을 제공 할 때 깊은 학습 네트워크를 실행할 수 계산의 범위. 부품 이 와 세 CBMM 기술 보고서로 릴리스 된, 글로벌 최적화의 문제를 해결하거나 네트워크 설정을 발견했다고 보장하는 네트워크가 너무 조율이되는 그것의 훈련 데이터 및 overfitting, 또는 경우에 가장 일치 동일한 범주의 다른 인스턴스로 일반화하지 못하는 훈련 데이터의 세부 사항. 아직 대답해야 할 이론적 질문이 많이 있지만 CBMM 연구원의 작업은 신경망이 마침내 70년 동안 호의를 가져왔다가 사라지게 한 세대 주기를 깨도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다.
https://scitechdaily.com/deep-learning-ai-explained-neural-networks/
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