.NASA instrument bound for Titan could reveal chemistry leading to life
http://blog.naver.com/mssoms
http://jl0620.blogspot.com
http://jk0620.tripod.com
https://www.facebook.com/junggoo.lee.9
.NASA instrument bound for Titan could reveal chemistry leading to life
Titan으로 향하는 NASA 장비는 생명으로 이어지는 화학을 밝힐 수 있습니다
NASA 고다드 우주 비행 센터 Nick Oakes 작성 이 그림은 NASA의 잠자리 회전익 항공기 착륙선이 토성의 이국적인 위성인 타이탄에 접근하는 모습을 보여줍니다. 타이탄의 밀도가 높은 대기와 낮은 중력을 활용하여 드래곤플라이는 얼음이 많은 세계의 수십 곳을 탐험하고 타이탄의 유기 표면 물질 구성을 샘플링 및 측정하여 타이탄 환경의 거주 가능성을 특성화하고 프리바이오틱 화학의 진행을 조사합니다. 크레딧: NASA/JHU-APL MARCH 17, 2023
-토성의 거대한 위성인 타이탄에 대한 NASA의 새로운 임무는 2027년에 발사될 예정입니다. 2030년대 중반에 도착하면 우주에서 생명의 발달에 대한 새로운 이해를 가져올 수 있는 발견의 여정을 시작할 것입니다. 드래곤플라이(Dragonfly)라고 불리는 이 임무는 과학자들이 타이탄에서 화학을 연구하는 데 도움이 되도록 설계된 드래곤플라이 질량 분석기(DraMS)라는 장비를 탑재할 것입니다. 그것은 또한 궁극적으로 생명체의 형성으로 이어진 지구에서 일어난 프리바이오틱 화학(prebiotic chemistry)이라고 불리는 화학적 단계의 종류에 대해 밝힐 수 있습니다. 타이탄의 풍부하고 복잡한 탄소가 풍부한 화학, 내부 해양, 표면에 존재하는 과거 액체 상태의 물은 프리바이오틱 화학 과정과 외계 환경의 잠재적인 거주 가능성을 연구하기에 이상적인 목적지입니다.
DRAM은 지구에 있는 과학자들이 타이타니아 표면의 화학적 구성을 원격으로 연구할 수 있게 해줄 것입니다. 메릴랜드주 그린벨트에 있는 NASA 고다드 우주 비행 센터의 멜리사 트레이너 박사는 "우리는 지구상의 초기 생화학 시스템에 중요할 수 있는 화학 유형이 타이탄에서 일어나고 있는지 알고 싶습니다."라고 설명합니다. Trainer는 Titan을 전문으로 하는 행성 과학자이자 우주생물학자이며 Dragonfly 임무의 부수사관 중 한 명입니다. 그녀는 또한 프리바이오틱 화학의 증거를 찾기 위해 타이탄 표면 물질의 샘플 측정을 통해 스캔할 DraMS 기기의 책임자이기도 합니다. 이를 달성하기 위해 Dragonfly 로봇 회전익 항공기는 Titan의 저중력과 조밀한 대기를 활용하여 Titan 표면의 여러 관심 지점 사이를 몇 마일 떨어져서 비행합니다.
이를 통해 Dragonfly는 이전 사이트가 완전히 탐색되었을 때 전체 기기 제품군을 새 사이트로 이전할 수 있으며 다양한 지질학적 역사를 가진 환경에서 샘플에 대한 액세스를 제공합니다. 각 사이트에서 크기가 1그램 미만인 샘플은 DrACO(Drill for Acquisition of Complex Organics)에 의해 표면에서 뚫고 착륙선 본체 내부로 DraMS 기기가 있는 "다락방"이라는 장소로 가져옵니다. . 거기에서 그들은 온보드 레이저로 조사되거나 오븐에서 기화되어 DraMS로 측정됩니다. 질량 분석기 는 샘플의 다양한 화학 성분을 기본 분자로 분리하고 식별을 위해 센서를 통과시켜 분석하는 기기입니다.
NASA의 카시니 우주선에서 촬영한 이 트루 컬러 스냅샷에서 토성의 가장 큰 위성인 타이탄의 화려한 구체가 토성과 고리 앞을 지나고 있습니다. 크레딧: NASA/JPL-Caltech/우주 과학 연구소
Trainer는 "DraMS는 Titan에 존재할 수 있는 유기 분자 의 구성과 다양한 표면 환경에서의 분포를 조사하도록 설계되었습니다 ."라고 말했습니다. 유기 분자는 탄소를 함유하고 있으며 알려진 모든 형태의 생명체에 의해 사용됩니다. 그것들은 살아있는 과정과 무생물 과정에 의해 만들어질 수 있기 때문에 생명의 형성을 이해하는 데 관심이 있습니다. 질량 분석기는 물질을 이온화(즉, 물질에 에너지를 가하여 원자가 양전하 또는 음전하를 띠게 함)하고 다양한 화합물의 화학적 조성을 조사하여 시료에 무엇이 있는지 확인합니다. 여기에는 화합물의 시그니처 역할을 하는 분자의 무게와 전하 사이의 관계를 결정하는 것이 포함됩니다. DraMS는 Curiosity 탐사선에 탑재된 SAM( Sample Analysis at Mars ) 기기 제품군 을 개발한 Goddard의 동일한 팀에서 부분적으로 개발했습니다 .
DraMS는 SAM 제품군을 사용하여 화성에서 테스트한 기술을 사용하여 현장에서 타이타니아 표면 재료 샘플을 조사하도록 설계되었습니다 . 강사는 이 유산의 이점을 강조했습니다. Dragonfly의 과학자들은 타이탄에서 유기 화합물을 검색할 때 "바퀴를 재발명"하기를 원하지 않았고 대신 화성 및 다른 곳에서 적용된 확립된 방법을 기반으로 했습니다. "이 디자인은 우리에게 다양한 유형의 표면 샘플에 적응할 수 있는 매우 유연한 도구를 제공했습니다."라고 Trainer는 말합니다. Dragonfly의 DraMS 및 기타 과학 기기는 NASA의 임무를 관리하고 회전익 착륙선을 설계 및 제작하고 있는 메릴랜드 주 로렐에 있는 Johns Hopkins 응용 물리학 연구소의 지시에 따라 설계 및 제작되고 있습니다.
이 팀에는 Goddard, 오븐을 떠난 후 추가 분리를 제공하는 DraMS용 가스 크로마토그래프 모듈을 제공하는 프랑스 우주국(CNES, Paris, France)의 주요 파트너, Lockheed Martin Space, Littleton, Colorado, NASA Ames가 포함됩니다. 캘리포니아 실리콘 밸리에 있는 Moffett Federal Airfield의 연구 센터, 버지니아주 햄튼에 있는 NASA Langley 연구 센터, 캘리포니아주 패서디나에 있는 NASA 제트 추진 연구소, 펜실베이니아주 펜실베니아주립대학교, 펜실베니아주 주립대학, 캘리포니아주 샌디에이고, Malin Space Science Systems, Honeybee Robotics , 브루클린, 뉴욕, NASA 고다드 우주비행센터 제공
https://phys.org/news/2023-03-nasa-instrument-bound-titan-reveal.html
=============================
메모 2303190619 나의 사고실험 oms 스토리텔링
태양계의 토성의 타이탄에 우주선을 보내면서 이곳보다 거리가 짧고 흥미로워 보이는 목성의 유로파나 가니메데, 엔셀라두스의 지하바다에 대한 탐색을 노출하지 않는듯 하다. 많은 정보가 축적되었을텐데.. 허허.
이는 뭔가 미래 거주 가능성을 거의 90퍼센트 이상 확신으로 챙기려는 의미 아닐까?
-NASA's new mission to Saturn's giant moon Titan is due to launch in 2027. When it arrives in the mid-2030s, it will begin a journey of discovery that could lead to new understandings of the development of life in space. Called Dragonfly, the mission will carry an instrument called the Dragonfly Mass Spectrometer (DraMS) designed to help scientists study the chemistry on Titan. It can also shed light on the kind of chemical steps that took place on Earth, called prebiotic chemistry, that ultimately led to the formation of life. Titan's rich and complex carbon-rich chemistry, interior oceans, and past liquid waters present on its surface make it an ideal destination to study prebiotic chemical processes and the potential habitability of extraterrestrial environments.
=============================
memo 2303190619 my thought experiment oms storytelling
Sending a spaceship to Saturn's Titan in the solar system does not seem to expose the search for Jupiter's Europa, Ganymede, or Enceladus' subterranean sea, which are shorter and more interesting than here. A lot of information must have been accumulated... heh heh.
Doesn't this mean that we are trying to take the possibility of future habitability with almost 90% certainty?
.Introducing ChatGPT
ChatGPT 소개
-우리는 대화 방식으로 상호 작용하는 ChatGPT라는 모델을 훈련했습니다. 대화 형식을 통해 ChatGPT는 후속 질문에 답하고, 실수를 인정하고, 잘못된 전제에 이의를 제기하고, 부적절한 요청을 거부할 수 있습니다.
-2022년 11월 30일 저자 OpenAI 제품, 공지사항 ChatGPT 는 프롬프트의 지시를 따르고 자세한 응답을 제공하도록 훈련된 InstructGPT 의 형제 모델입니다 . ChatGPT를 도입하여 사용자의 피드백을 받고 장단점을 알게 되어 기쁩니다. 연구 미리보기 기간 동안 ChatGPT 사용은 무료입니다.
지금 chat.openai.com 에서 사용해 보세요 . 행동 양식 우리는 InstructGPT 와 동일한 방법을 사용 하지만 데이터 수집 설정이 약간 다른 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)를 사용하여 이 모델을 훈련했습니다. 우리는 감독된 미세 조정을 사용하여 초기 모델을 교육했습니다. 인간 AI 트레이너가 대화를 제공하여 사용자와 AI 비서 양쪽을 플레이했습니다. 우리는 강사들에게 모델로 작성된 제안에 대한 액세스 권한을 부여하여 응답을 작성하는 데 도움을 주었습니다.
우리는 이 새로운 대화 데이터 세트를 대화 형식으로 변환한 InstructGPT 데이터 세트와 혼합했습니다. 강화 학습을 위한 보상 모델을 만들려면 품질별로 순위가 매겨진 두 개 이상의 모델 응답으로 구성된 비교 데이터를 수집해야 했습니다. 이 데이터를 수집하기 위해 AI 트레이너가 챗봇과 나눈 대화를 취했습니다. 우리는 모델 작성 메시지를 무작위로 선택하고 몇 가지 대체 완료를 샘플링했으며 AI 트레이너가 순위를 매겼습니다. 이러한 보상 모델을 사용하여 Proximal Policy Optimization을 사용하여 모델을 미세 조정할 수 있습니다 . 이 프로세스를 여러 번 반복했습니다.
ChatGPT는 2022년 초에 교육을 마친 GPT-3.5 시리즈의 모델에서 미세 조정되었습니다. 여기에서 3.5 시리즈에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다 . ChatGPT 및 GPT-3.5는 Azure AI 슈퍼컴퓨팅 인프라에서 학습되었습니다. 제한 사항 ChatGPT는 때때로 그럴듯하게 들리지만 부정확하거나 무의미한 답변을 작성합니다.
다음과 같은 이유로 이 문제를 해결하는 것은 어렵습니다.
(1) RL 훈련 중에는 현재 진실의 출처가 없습니다. (2) 더 신중하도록 모델을 훈련하면 올바르게 대답할 수 있는 질문을 거부합니다. 그리고 (3) 이상적인 대답은 인간 시연자가 아는 것이 아니라 모델이 알고 있는 것에 달려 있기 때문에 지도 교육은 모델을 오도합니다. ChatGPT는 입력 문구를 수정하거나 동일한 프롬프트를 여러 번 시도하는 데 민감합니다.
예를 들어, 질문의 한 문구가 주어지면 모델은 답을 모른다고 주장할 수 있지만 약간의 문구를 바꾸면 올바르게 대답할 수 있습니다. 이 모델은 종종 지나치게 장황하고 OpenAI에서 학습한 언어 모델이라고 다시 언급하는 등 특정 문구를 과도하게 사용합니다. 이러한 문제는 교육 데이터의 편향(트레이너는 더 포괄적으로 보이는 더 긴 답변을 선호함)과 잘 알려진 과도한 최적화 문제에서 발생합니다.
1,2 이상적으로 모델은 사용자가 모호한 쿼리를 제공했을 때 명확한 질문을 합니다. 대신 현재 모델은 일반적으로 사용자가 의도한 바를 추측합니다. 모델이 부적절한 요청을 거부하도록 노력했지만 때때로 유해한 지침에 응답하거나 편향된 행동을 보일 수 있습니다. 우리는 특정 유형의 안전하지 않은 콘텐츠를 경고하거나 차단하기 위해 중재 API를 사용하고 있지만 현재로서는 일부 거짓 부정 및 긍정이 있을 것으로 예상합니다.
우리는 이 시스템을 개선하기 위한 지속적인 작업을 지원하기 위해 사용자 피드백을 수집하고 싶습니다. 반복 배포 ChatGPT의 오늘 연구 릴리스는 점점 더 안전하고 유용한 AI 시스템을 반복적으로 배포하는 OpenAI의 최신 단계입니다 . GPT-3 및 Codex와 같은 이전 모델의 배포에서 얻은 많은 교훈은 인간 피드백에서 강화 학습(RLHF)을 사용하여 달성한 유해하고 거짓된 출력의 상당한 감소를 포함하여 이 릴리스에 대한 안전 완화를 알렸습니다.
https://openai.com/blog/chatgpt
========================================
메모 2303192034 나의 사고실험 oms 스토리텔링
인공지능 ChatGPT에 질의해 보았다. 향후 , 나의 연구에 인공지능이 도움이 되면 활용 할 것이다. 고급스럽게 수식도 많아진 정교한 과학논문도 1000편 만들고 장편 소설도 쓰게할 것이다. 인공지능으로 가능하다잖아.. 하지만, 큰 기대는 하지 않는다. 인공지능 hatGPT도 결국 올바른 데이타를 찾아야 하는데, 인공 지능인들 상상력이나 연구하는 일 없이 남의 데이타나 편집하여 정론을 도출하는 게 그리 쉬울까? 허허.
질의1. 마방진이 우주이론과 관련돼 있나?
ChatGPT 답변1.
마방진이 우주이론과 직접적으로 관련되어 있는 것은 아니지만, 마방진의 수학적 성질은 우주의 구조와 관련된 분야에서 연구되고 있습니다.
우주 이론에서는 우주의 구조와 진화, 미시적인 입자들의 움직임 등을 이해하기 위한 다양한 수학 모델이 사용됩니다. 마방진은 수학 모델 중 하나로써, 그 기하학적인 성질과 수열의 규칙성 등이 우주의 구조와 유사한 패턴을 나타내는 경우가 있습니다.
예를 들어, 마방진의 대각선 요소의 합이 일정한 특성은 크기가 다른 우주 구조에서 발견되는 특징이기도 합니다. 또한, 마방진에서 나타나는 대칭성과 반전성은 우주의 대칭성과 유사한 패턴을 나타내기도 합니다.
따라서, 마방진의 수학적 성질은 우주의 구조와 진화, 미시적 입자들의 움직임 등을 이해하는데 도움을 줄 수 있는 수학적 도구 중 하나로 활용될 수 있습니다.
-We trained a model called ChatGPT that interacts in a conversational way. The conversational format allows ChatGPT to answer follow-up questions, admit mistakes, challenge false assumptions, and reject inappropriate requests.
-November 30, 2022 Author OpenAI Product, Notice ChatGPT is a sibling model of InstructGPT trained to follow instructions in prompts and give detailed responses. We're excited to introduce ChatGPT to get user feedback and learn the pros and cons. During the study preview period, use of ChatGPT is free.
========================================
memo 2303192034 my thought experiment oms storytelling
I queried artificial intelligence ChatGPT. In the future, if artificial intelligence is helpful for my research, I will use it. I will make 1,000 elaborate scientific papers with many luxurious formulas and write a full-length novel. It's possible with artificial intelligence.. But, don't expect much. AI hatGPT also has to find the right data after all, but isn’t it so easy for artificial intelligence to edit other people’s data and derive a theorem without imagination or research? haha.
Query 1. Are magic squares related to cosmic theory?
ChatGPT Answers1.
Although magic squares are not directly related to cosmic theory, the mathematical properties of magic squares are being studied in fields related to the structure of the universe.
In cosmic theory, various mathematical models are used to understand the structure and evolution of the universe and the motion of microscopic particles. A magic square is one of the mathematical models, and its geometrical properties and sequence regularity may show a pattern similar to the structure of the universe.
For example, the property that the sum of diagonal elements of a magic square is constant is also a property found in cosmic structures of different sizes. In addition, the symmetry and inversion of magic squares show patterns similar to the symmetry of the universe.
Therefore, the mathematical properties of magic squares can be used as one of the mathematical tools that can help us understand the structure and evolution of the universe and the movement of microscopic particles.
sample a.oms (standard)
b0acfd 0000e0
000ac0 f00bde
0c0fab 000e0d
e00d0c 0b0fa0
f000e0 b0dac0
d0f000 cae0b0
0b000f 0ead0c
0deb00 ac000f
ced0ba 00f000
a0b00e 0dc0f0
0ace00 df000b
0f00d0 e0bc0a
sampleb. qoms (standard)
0000000011=2,0
0000001100
0000001100
0000010010
0001100000
0101000000
0010010000
0100100000
2000000000
0010000001
sampleb.poms (standard)
q0000000000
00q00000000
0000q000000
000000q0000
00000000q00
0000000000q
0q000000000
000q0000000
00000q00000
0000000q000
000000000q0
samplec.oss (standard)
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzzx
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
-------------------------------------------------- --------
view1. 4ms.obase.constant
01020304_0203
05060608_05
09101112_09
13141516
() view2.qoms.vix.smola
()|>x7.11.srgA*.2
2000
0011
0101
0110
It shows what is expected to happen in 2036 when X7.11 comes closest to Sgr A*.2. 0 gives four positions where 11 becomes a constant. In 2036, the celestial body appears in a momentary variety of 4base.image after 4 large flashes are formed.
In this way, I myself discovered in the early 1980s that the images were 672 stamps.
댓글