.Graphene scientists capture first images of atoms 'swimming' in liquid
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.Graphene scientists capture first images of atoms 'swimming' in liquid
그래핀 과학자들은 액체에서 '헤엄치는' 원자의 첫 번째 이미지를 캡처합니다
맨체스터 대학교 그래핀 덕분에 액체 속에서 헤엄치는 원자. 크레딧: 맨체스터 대학교 JULY 27, 2022
맨체스터 대학(University of Manchester)의 그래핀 과학자들은 2차원(2D) 물질을 사용하여 새로운 "나노 페트리 접시"를 만들어 원자가 액체에서 어떻게 움직이는지를 관찰하는 새로운 방법을 만들었습니다. NGI(National Graphene Institute)에 기반을 둔 연구원들이 이끄는 팀은 네이처 저널에 발표 하여 액체의 존재가 고체의 거동을 어떻게 변화시키는지 더 이해하기 위해 액체를 포획하기 위해 그래핀과 같은 2D 재료 스택을 사용했습니다.
-팀은 처음으로 액체에서 "수영하는" 단일 원자의 이미지를 캡처할 수 있었습니다. 이 발견은 수소 생산과 같은 녹색 기술의 미래 개발에 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다. 고체 표면이 액체와 접촉 할 때 두 물질은 서로 근접함에 따라 구성이 변경됩니다. 고체-액체 인터페이스에서 이러한 원자 규모의 상호 작용은 깨끗한 전기 생성을 위한 배터리 및 연료 전지의 동작을 제어할 뿐만 아니라 깨끗한 물 생성의 효율성을 결정하고 많은 생물학적 프로세스를 뒷받침합니다. 수석 연구원 중 한 명인 Sarah Haigh 교수는 "이러한 행동의 광범위한 산업적, 과학적 중요성을 고려할 때, 원자가 액체와 접촉하는 표면에서 어떻게 행동하는지에 대한 기본 사항에 대해 우리가 아직 배워야 할 것이 얼마나 많은지 정말 놀랍습니다.
-정보가 누락된 이유 중 하나는 고체-액체 인터페이스에 대한 실험 데이터 를 생성할 수 있는 기술이 없기 때문입니다." 투과 전자 현미경(TEM)은 개별 원자 를 보고 분석할 수 있는 몇 안 되는 기술 중 하나입니다. 그러나 TEM 기기는 고진공 환경을 필요로 하며, 진공 상태에서 재료의 구조가 변합니다. 제1저자인 닉 클락(Nick Clark) 박사는 "우리 연구에서 우리는 액체 세포를 사용하는 대신 진공 상태에서 원자 행동을 연구하면 잘못된 정보가 제공된다는 것을 보여줍니다."라고 설명했습니다.
로만 고르바초프(Roman Gorbachev) 교수는 전자공학을 위한 2D 재료 적층을 개척했지만 그의 그룹은 동일한 기술을 사용하여 "이중 그래핀 액체 전지"를 개발했습니다. 이황화 몰리브덴 의 2D 층은 액체에 완전히 현탁되었고 그래핀 창으로 캡슐화되었습니다. 이 새로운 디자인을 통해 정밀하게 제어된 액체 층을 제공할 수 있어 액체로 둘러싸인 단일 원자가 "유영"하는 것을 보여주는 전례 없는 비디오를 캡처할 수 있습니다.
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05130-0
Video 6 Processed Liquid Cell Pt motion and extracted Pt trajectories
Video 7 Processed Vacuum Pt motion and extracted Pt trajectories
Video 8 Single Pt adatom motion in liquid cell
https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1038%2Fs41586-022-05130-0/MediaObjects/41586_2022_5130_MOESM10_ESM.mp4
비디오에서 원자가 어떻게 움직이는지를 분석하고 케임브리지 대학의 동료들이 제공한 이론적 통찰력과 비교함으로써 연구자들은 액체가 원자 거동에 미치는 영향을 이해할 수 있었습니다. 액체는 원자의 운동 속도를 높이고 기본 고체와 관련하여 선호하는 휴식 위치를 변경하는 것으로 밝혀졌습니다. 연구팀은 녹색 수소 생산 에 유망한 물질을 연구 했지만 그들이 개발한 실험 기술은 다양한 응용 분야에 사용될 수 있습니다. Nick Clark 박사는 "이것은 획기적인 성과이며 시작에 불과합니다. 우리는 이미 이 기술을 사용하여 세계의 순 제로 목표를 달성하는 데 필요한 지속 가능한 화학 공정을 위한 재료 개발을 지원하는 방법을 찾고 있습니다."라고 말했습니다.
추가 탐색 가스 나노버블이 고체-액체-기체 반응을 가속화하는 방법 추가 정보: Nick Clark et al, Tracking single adatoms in a transmission Electron Microscope, Nature (2022). DOI: 10.1038/s41586-022-05130-0 저널 정보: 네이처 맨체스터 대학교 제공
https://phys.org/news/2022-07-graphene-scientists-capture-images-atoms.html
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메모 2207281334 나의사고실험 oms 스토리텔링
진공 속에서도 원자는 엄청나게 느리거나 빠르게 움직일 것이다. 이를 암시하는 그래핀 액체 속을 유영하는 원자의 모습을 비디오로 보여주는 연구진이 있다.
우주의 대부분을 차지하는 곳에서의 원자들이 어떻게 진공이나 소립자의 스프(액체) 속을 유영하는지, 보게 되므로써 전자,힉스 소립자들이 어떻게 폭발적인 댄싱(세포의 움직임)을 하는지도 추측할 수 있다. 암세포의 돌발적인 움직임도 일종에 원자들의 이상한 집단행동이다.
이들을 부분적으로 보면 무질서하고 불규칙적인 움직임처럼 보이나 전체적으로는 샘플a.oms=A와 A' 암흑물질을 합한 전체 우주 B 영역에 있다. 암흑물질도 진공 속에서 얽힘.중첩 이동이 가능한 smola 원자 .준입자들일듯 하다. 허허.
Sample a.oms (standard)
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e00d0c 0b0fa0
f000e0 b0dac0
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sample b.qoms(standard)
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2000000000
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sample c.oss(standard)
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- For the first time, the team was able to capture images of single atoms "swimming" in a liquid. This discovery could have far-reaching implications for future developments of green technologies such as hydrogen production. When a solid surface comes into contact with a liquid, the two substances change their composition as they come into proximity to each other. These atomic-scale interactions at the solid-liquid interface not only control the behavior of batteries and fuel cells for clean electricity generation, but also determine the efficiency of clean water generation and underpin many biological processes. "Given the broad industrial and scientific significance of this behavior, it's amazing how much we still have to learn about the basics of how atoms behave on surfaces in contact with liquids," said Professor Sarah Haigh, one of the lead researchers.
-One of the reasons for the missing information is the lack of a technique capable of generating experimental data for solid-liquid interfaces." Transmission electron microscopy (TEM) is one of the few techniques that can view and analyze individual atoms. However, TEM instruments require a high-vacuum environment, and the material's structure changes in a vacuum. "In our study, instead of using liquid cells, we used a vacuum," said first author Dr. Nick Clark. "Studying atomic behavior shows that it provides misinformation."
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Memo 2207281334 My Thought Experiment oms Storytelling
Even in a vacuum, atoms will move incredibly slowly or quickly. There are researchers who show a video of atoms swimming in graphene liquid suggesting this.
By seeing how atoms in a place that occupy most of the universe swim in a vacuum or soup (liquid) of elementary particles, we can also guess how electrons and Higgs elementary particles perform explosive dancing (movement of cells). The sudden movement of cancer cells is also a kind of strange collective behavior of atoms.
Partially, they appear to be chaotic and erratic motion, but as a whole they are in region B of the entire universe, including samples a.oms=A and A' dark matter. Dark matter also seems to be smola atoms and quasi-particles that can be entangled and superimposed in a vacuum. haha.
Sample a.oms (standard)
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.Neighbor-enhanced diffusivity in dense, cohesive cell populations
조밀하고 응집력 있는 세포 집단에서 이웃 강화 확산성
저자 이현규,이경진, 플로스 엑스 버전 2 게시일: 2021년 9월 23일 https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009447 기사
측정항목 코멘트 언론 보도 동료 평가 추상적인 저자 요약 소개 결과 논의 결론 행동 양식 지원 정보 감사의 말 참고문헌 독자 코멘트 피규어 추상적인 세포 조직 내에서 세포의 분산 또는 혼합은 형태 형성, 면역 작용, 종양 전이에 이르는 다양한 생물학적 과정에서 중요한 특성입니다.
'운동의 접촉 억제' 현상으로 조밀하게 채워진 응집력 있는 집단 내에서 세포가 어떻게 그러한 과정을 달성하는지 의아해합니다. 여기서 우리는 적절한 정도의 세포-세포 접착성이 흥미롭게도 개별 세포의 초확산 특성을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.
-우리는 MDA-MB-231 세포주의 크롤링의 이동 궤적을 체계적으로 특성화하며, 이들은 자유롭게 크롤링하는 단일, 2개 세포의 응집성 이중선, 4중항 및 2차원 기질의 합류 인구를 포함하여 여러 가지 다른 클러스터링 모드에 있습니다. 간단한 셀룰러 Potts 모델의 데이터 분석 및 컴퓨터 시뮬레이션에 이어, 혼합 이벤트에 따른 세포 이중체 및 세포 사중체의 향상된 확산성 및 주기적 회전과 같은 모든 주요 실험 관찰을 충실하게 요약한 결과, 활성 자체 추진력과 세포 세포 접착의 적절한 조합이 관찰된 결과를 생성하기에 충분하다는 것을 발견했습니다.
현상.
또한 이 두 가지 요인에 대한 조정 매개변수가 다양한 집합적 동적 상태를 포괄한다는 것을 발견했습니다.
저자 요약 조밀한 생물학적 조직 내에서 세포의 분산 또는 이동은 패턴 형성, 면역 작용, 종양 전이에 이르는 다양한 생물학적 과정에 필수적입니다. 그러나 세포가 이웃 세포에 "갇힌" 것으로 추정될 때 세포가 어떻게 그러한 능력을 획득하는지 매우 당혹스럽습니다.
-여기에서 우리는 (MDA-MB-231) 유방암 세포가 거의 간섭 없이 자유롭게 기어 다닐 때보다 조밀하게 밀집된 인구 내에서 더 지속적으로 확산되는 특이한 특성을 보고합니다. 이 속성은 서로 달라붙어 클러스터를 형성하는 것을 선호하기 때문에 다소 놀랍습니다. 그러나 흥미롭게도 우리는 끈적끈적한 이웃이 있으면 접촉하는 두 개의 활성 세포가 주기적으로 회전하여 사교 댄스를 연상케 할 뿐만 아니라 밀집된 인구 내에서 세포의 지속성을 향상시킨다는 것을 발견했습니다.
https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1009447#sec018
.Artificial Intelligence Discovers Alternative Physics
인공 지능, 대체 물리학 발견
주제:인공 지능컬럼비아 대학교 컬럼비아 대학교 공학 및 응용 과학 대학 2022년 7월 27 일 컬럼비아 엔지니어링 로봇 공학자들이 대체 물리학을 발견하다 물리적 상태 변수로 채색된 프레임워크의 잠재 임베딩. 크레딧: Boyuan Chen/Columbia Engineering
새로운 Columbia University AI 프로그램은 물리적 현상을 관찰하고 모든 물리학 이론의 필수 선구자인 관련 변수를 발견했습니다. 그러나 발견한 변수는 예상치 못한 것이었다. 에너지, 질량, 속도. 이 세 변수는 아인슈타인의 상징적인 방정식 E=MC 2 를 구성 합니다. 그러나 Albert Einstein은 처음에 이러한 개념에 대해 어떻게 알았습니까? 물리학을 이해하기 전에 관련 변수를 식별해야 합니다. 아인슈타인조차도 에너지, 질량 및 속도의 개념 없이 상대성을 발견할 수 없었습니다.
그러나 이와 같은 변수가 자동으로 발견될 수 있습니까? 그렇게 하면 과학적 발견이 크게 가속화될 것입니다. 이것은 Columbia Engineering 연구원들이 새로운 인공 지능 프로그램에 제기한 질문입니다. AI 프로그램은 비디오 카메라를 통해 물리적 현상을 관찰한 다음 관찰된 역학을 완전히 설명하는 최소한의 기본 변수 집합을 검색하도록 설계되었습니다. 이번 연구는 7월 25일 네이처 컴퓨팅 사이언스( Nature Computational Science ) 저널에 게재됐다 .
이미지는 움직이는 혼란스러운 스윙 스틱 역학 시스템을 보여줍니다. 우리의 작업은 고차원 비디오 장면에서 직접 이러한 시스템을 설명하는 데 필요한 상태 변수의 최소 수를 식별하고 추출하는 것을 목표로 합니다. 크레딧: Yinuo Qin/Columbia Engineering
과학자들은 이미 솔루션을 알고 있는 물리학 현상의 원시 비디오 장면을 시스템에 제공하는 것으로 시작했습니다. 예를 들어, 그들은 정확히 4개의 "상태 변수"(두 팔 각각의 각도와 각속도)가 있는 것으로 알려진 흔들리는 이중 진자의 비디오를 제공했습니다. 몇 시간의 분석 후 AI는 4.7이라는 답을 출력했습니다. "우리는 이 대답이 충분히 가깝다고 생각했습니다."라고 주로 작업을 수행한 기계 공학과의 Creative Machines Lab 소장인 Hod Lipson이 말했습니다. “특히 물리학이나 기하학에 대한 지식 없이 AI가 액세스할 수 있는 모든 것은 원시 비디오 영상뿐이었습니다. 그러나 우리는 변수의 숫자가 아니라 변수가 실제로 무엇인지 알고 싶었습니다.” 다음으로 연구자들은 프로그램이 식별한 실제 변수를 시각화하는 작업을 진행했습니다.
프로그램이 인간이 이해할 수 있는 직관적인 방식으로 변수를 설명할 수 없기 때문에 변수 자체를 추출하는 것이 어려웠습니다. 조사 후 프로그램이 선택한 두 변수는 팔의 각도와 느슨하게 일치하지만 다른 두 변수는 여전히 미스터리로 남아 있습니다. "우리는 각 및 선형 속도, 운동 및 위치 에너지, 알려진 양의 다양한 조합과 같이 우리가 생각할 수 있는 모든 것과 다른 변수의 상관관계를 시도했습니다."라고 현재 Duke University의 조교수인 Boyuan Chen PhD '22는 설명했습니다. 작업을 주도했습니다. "하지만 완벽하게 일치하는 것은 아무것도 없는 것 같았습니다." 팀은 AI가 좋은 예측을 하고 있었기 때문에 AI가 유효한 4가지 변수 세트를 찾았다고 확신했지만 "하지만 우리는 AI가 말하는 수학적 언어를 아직 이해하지 못합니다"라고 설명했습니다. Boyuan Chen은 새로운 AI 프로그램이 물리적 현상을 관찰하고 관련 변수를 발견한 방법을 설명합니다.
이는 모든 물리학 이론의 필수 선구자입니다. 크레딧: Boyuan Chen/Columbia Engineering
알려진 솔루션으로 여러 다른 물리적 시스템을 검증한 후 과학자들은 명확한 답을 알지 못하는 시스템의 비디오를 입력했습니다. 이 비디오 중 하나에는 지역 중고차 주차장 앞에서 물결치는 "에어 댄서"가 등장했습니다. 몇 시간의 분석 후 프로그램은 8개의 변수를 반환했습니다. 마찬가지로 Lava 램프의 비디오도 8개의 8개 변수를 생성했습니다. 그들이 휴일 벽난로 루프에서 불꽃의 비디오 클립을 제공했을 때 프로그램은 24개의 변수를 반환했습니다. 특히 흥미로운 질문은 변수 집합이 모든 시스템에 대해 고유한지 또는 프로그램이 다시 시작될 때마다 다른 집합이 생성되었는지 여부였습니다. "나는 우리가 지적인 외계 종족을 만난다면 그들이 우리와 같은 물리 법칙을 발견했을까, 아니면 우주를 다른 방식으로 설명할 수 있을지 항상 궁금했습니다." 립슨이 말했다.
"아마도 일부 현상은 잘못된 변수 집합을 사용하여 이해하려고 하기 때문에 수수께끼처럼 복잡해 보일 수 있습니다." 실험에서 변수의 수는 AI가 다시 시작될 때마다 같았지만 특정 변수는 매번 달랐다. 예, 우주를 설명하는 다른 방법이 실제로 있으며 우리의 선택이 완벽하지 않을 가능성이 큽니다. 연구원들에 따르면, 이러한 종류의 AI는 과학자들이 생물학에서 우주론에 이르는 영역에서 이론적인 이해가 데이터의 홍수와 보조를 맞추지 못하는 복잡한 현상을 밝히는 데 도움이 될 수 있습니다. "이 작업에서 비디오 데이터를 사용하는 동안 레이더 어레이 또는 DNA 어레이와 같은 모든 종류의 어레이 데이터 소스를 사용할 수 있습니다."라고 논문을 공동 저술한 Kuang Huang PhD '22가 설명했습니다.
이 작업은 데이터를 과학 법칙으로 추출할 수 있는 알고리즘을 만드는 데 수십 년 동안 관심을 기울인 립슨 및 푸 재단 수학 교수 Qiang Du의 일부입니다. Lipson과 Michael Schmidt의 Eureqa 소프트웨어와 같은 과거 소프트웨어 시스템은 실험 데이터에서 자유형 물리 법칙을 추출할 수 있었지만 변수가 사전에 식별된 경우에만 가능했습니다. 그러나 변수가 아직 알려지지 않은 경우에는 어떻게 됩니까?
Hod Lipson은 AI 프로그램이 어떻게 새로운 물리적 변수를 발견할 수 있었는지 설명합니다. 크레딧: Hod Lipson/Columbia Engineering James and Sally Scapa
혁신 교수이기도 한 Lipson은 과학자들이 단순히 현상을 설명할 수 있는 좋은 변수가 없기 때문에 많은 현상을 잘못 해석하거나 이해하지 못할 수 있다고 주장합니다. "천년 동안 사람들은 물체가 빠르게 또는 느리게 움직이는 것에 대해 알고 있었지만 속도와 가속도의 개념이 공식적으로 정량화되었을 때만 Newton이 그의 유명한 운동 법칙 F=MA를 발견할 수 있었습니다."라고 Lipson은 말했습니다. 열역학 법칙이 공식화되기 전에 온도와 압력을 설명하는 변수를 식별해야 했습니다. 변수는 모든 이론의 선구자입니다. "변수가 없기 때문에 우리가 놓치고 있는 다른 법칙은 무엇입니까?" 작업을 공동으로 이끈 두가 물었다. 이 논문은 또한 실험을 위한 데이터 수집을 도운 Sunand Raghupathi와 Ishaan Chandratreya가 공동 저술했습니다. 2022년 7월 1일부터 Boyuan Chen은 Duke University의 조교수로 재직했습니다. 이 작업은 AI를 사용하여 과학적 발견을 가속화하는 것을 목표로 하는 워싱턴 대학 , 컬럼비아 및 하버드 NSF 동적 시스템용 AI 공동 연구소의 일부입니다 .
참조: Boyuan Chen, Kuang Huang, Sunand Raghupathi, Ishaan Chandratreya, Qiang Du 및 Hod Lipson의 "실험 데이터에 숨겨진 기본 변수의 자동 발견", 2022년 7월 25일, Nature Computational Science . DOI: 10.1038/s43588-022-00281-6
https://scitechdaily.com/artificial-intelligence-discovers-alternative-physics/
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