.Surprising Cosmic Alignment Unveiled: Webb Telescope Reveals Stunning Stellar Jets in Serpens Nebula
http://blog.naver.com/mssoms
http://jl0620.blogspot.com
https://www.facebook.com/junggoo.lee.9
https://www.youtube.com/@SciTechDaily
.Surprising Cosmic Alignment Unveiled: Webb Telescope Reveals Stunning Stellar Jets in Serpens Nebula
놀라운 우주 정렬이 공개됨: 웹 망원경이 뱀자리 성운에서 놀라운 별 제트를 공개
주제:천문학천체물리학제임스 웹 우주 망원경NASANASA 고다드 우주 비행 센터인기 있는우주 망원경 과학 연구소 2024년 6월 23일, 우주 망원경 과학 연구소 스네이크(Webb NIRCam) NASA의 제임스 웹 우주 망원경의 근적외선 카메라(NIRCam)에서 촬영한 이 Serpens 성운 이미지에서 천문학자들은 작은 영역(좌측 상단 모서리) 내에서 정렬된 원시별 유출이 모여 있는 것을 발견했습니다. 웹 이미지에서 이러한 제트는 주변 가스와 먼지에 부딪히는 제트의 충격파인 빨간색으로 보이는 밝고 덩어리진 줄무늬로 표시됩니다. 출처: NASA, ESA, CSA, STScI, Klaus Pontoppidan(NASA-JPL), Joel Green(STScI)
양극성 제트의 정렬은 별 형성 이론을 확인 가장 위대하고 가장 흥미로운 천문학적 발견 중 일부는 하늘의 가장 잘 연구된 영역을 조사할 때조차도 연구자들에게 놀라움으로 다가왔습니다. 종종 이러한 발견은 새로운 기술이나 우연한 타이밍으로 인해 발생합니다. NASA 의 제임스 웹 우주 망원경을 이용한 Serpens 성운에 대한 새로운 연구에서는 둘 다입니다. 성운의 한 영역에서 Webb은 이전에 흐릿한 덩어리로 보였던 것을 선명한 원시별 유출로 분해했습니다.
그리고 연구자들이 크게 놀란 것은, 그 유출이 정렬되어 있는 것으로 보이는데, 이는 우리가 이 지역을 역사상 독특한 순간에 포착했으며 별이 어떻게 태어나는지에 대한 기본 정보를 제공한다는 것을 시사합니다.
놀라운 새로운 웹 우주 망원경 이미지에서 최초로 발견된 종류 천문학자들이 오랫동안 직접 이미지화하기를 바랐던 현상이 처음으로 NASA의 제임스 웹 우주 망원경의 근적외선 카메라(NIRCam)에 포착되었습니다.
이 놀라운 Serpens 성운 이미지에서 발견은 이 젊고 가까운 별 형성 지역의 북쪽 지역(왼쪽 위에서 볼 수 있음)에 있습니다. 천문학자들은 신생 별에서 분출된 가스 제트가 근처의 가스와 먼지와 고속으로 충돌할 때 형성되는 흥미로운 원시별 유출군을 발견했습니다.
일반적으로 이러한 물체는 한 영역 내에서 다양한 방향을 갖습니다. 그러나 여기에서는 폭풍우 동안 쏟아지는 진눈깨비처럼 같은 방향으로 같은 정도로 기울어져 있습니다. 웹의 뛰어난 공간 분해능과 근적외선 파장에 대한 감도 덕분에 이러한 정렬된 천체를 발견할 수 있었으며, 이를 통해 별이 어떻게 생성되는지에 대한 기본 정보를 얻을 수 있습니다.
캘리포니아 패서디나에 있는 NASA 제트 추진 연구소(JPL) 의 수석 연구원인 클라우스 폰토피단은 "천문학자들은 구름이 붕괴되어 별을 형성할 때 별이 같은 방향으로 회전하는 경향이 있다고 오랫동안 가정해 왔습니다."라고 말했습니다 . "하지만 이전에는 이렇게 직접적으로 본 적이 없습니다. 이렇게 정렬되고 길쭉한 구조는 별이 태어나는 근본적인 방식에 대한 역사적 기록입니다."
Serpens North – 정렬된 유출 작물(Webb NIRCam) NASA의 제임스 웹 우주 망원경에서 촬영한 이 사진은 천문학자들이 정렬된 원시별 유출의 그룹을 발견한 Serpens 성운의 일부를 보여줍니다. 이 제트는 주변 가스와 먼지에 부딪히는 제트의 충격파인 빨간색으로 보이는 밝고 덩어리진 줄무늬로 표시됩니다. 여기서 빨간색은 분자 수소와 일산화탄소의 존재를 나타냅니다. 출처: NASA, ESA, CSA, STScI, Klaus Pontoppidan(NASA-JPL), Joel Green(STScI)
별 형성의 역학 그렇다면 별의 제트 정렬은 별의 회전과 어떤 관련이 있을까요?
성간 가스 구름이 스스로 충돌하여 별을 형성하면서 더 빠르게 회전합니다. 가스가 안쪽으로 계속 움직일 수 있는 유일한 방법은 회전(각운동량이라고 함)의 일부를 제거하는 것입니다. 어린 별 주위에 물질의 원반이 형성되어 배수구 주위의 소용돌이처럼 물질을 아래로 운반합니다. 내부 원반의 소용돌이 자기장은 일부 물질을 반대 방향으로 바깥쪽으로 뿜어내는 쌍둥이 제트로 발사합니다. 물질 원반에 수직입니다. 웹 이미지에서 이러한 제트는 빨간색으로 보이는 밝고 덩어리진 줄무늬로 표시되며, 이는 제트가 주변 가스와 먼지에 부딪히는 충격파입니다. 여기서 빨간색은 분자 수소와 일산화탄소의 존재를 나타냅니다.
Serpens Center Crop(웹 NIRCam) 이 이미지는 NASA의 제임스 웹 우주 망원경의 근적외선 카메라(NIRCam)에서 본 Serpens 성운의 중심을 보여줍니다. 이 이미지에서 영역 전체에 걸쳐 다양한 색조의 필라멘트와 잔털이 구름 속에서 아직 형성 중인 원시별에서 반사된 별빛을 나타냅니다. 일부 영역에서는 그 반사 앞에 먼지가 있으며, 여기에서는 주황색의 흐릿한 음영으로 나타납니다. 출처: NASA, ESA, CSA, STScI, Klaus Pontoppidan(NASA-JPL), Joel Green(STScI)
향상된 이미징 기술 "Serpens Nebula의 이 부분, Serpens North는 Webb에서만 명확하게 볼 수 있습니다." 볼티모어에 있는 우주 망원경 과학 연구소의 수석 저자인 Joel Green이 말했습니다. "이제 우리는 이 매우 어린 별과 그 유출을 포착할 수 있는데, 그 중 일부는 이전에는 덩어리로만 보였거나 주변의 두꺼운 먼지 때문에 광학 파장에서는 완전히 보이지 않았습니다." 천문학자들은 어린 별의 수명 중 이 기간 동안 유출 방향을 잠재적으로 바꿀 수 있는 몇 가지 힘이 있다고 말합니다.
한 가지 방법은 이진별이 서로를 돌면서 방향이 흔들리면서 시간이 지남에 따라 유출 방향이 뒤틀리는 것입니다. 스네이크(Webb NIRCam Compass) 웹의 근적외선 카메라(NIRCam)로 촬영한 이 뱀자리 성운 이미지에는 참조를 위한 나침반 화살표, 축척 막대, 색상 키가 표시되어 있습니다. 북쪽과 동쪽 나침반 화살표는 하늘에서 이미지의 방향을 보여줍니다. 하늘에서 북쪽과 동쪽의 관계(아래에서 볼 때)는 지상 지도(위에서 볼 때)의 방향 화살표에 비해 뒤집혀 있습니다.
축척 막대는 광년으로 표시되어 있으며, 이는 빛이 지구 1년에 이동하는 거리입니다. 1광년은 약 5조 8,800억 마일 또는 9조 4,600억 킬로미터에 해당합니다. 이 이미지는 가시광선 색상으로 변환된 보이지 않는 근적외선 파장의 빛을 보여줍니다.
색상 키는 빛을 수집할 때 사용된 NIRCam 필터를 보여줍니다. 각 필터 이름의 색상은 해당 필터를 통과하는 적외선을 나타내는 데 사용되는 가시광선 색상입니다. 출처: NASA, ESA, CSA, STScI, Klaus Pontoppidan(NASA-JPL), Joel Green(STScI)
뱀성운의 별들 지구에서 1,300광년 떨어진 세르펜스 성운은 100만~200만 년밖에 되지 않아 우주적 측면에서는 매우 젊습니다. 또한 이 사진의 중앙에 보이는 새로 형성된 별(~10만 년)이 특히 밀집되어 있는 곳이기도 합니다. 이 별들 중 일부는 결국 우리 태양의 질량으로 자랄 것입니다. 그린은 "웹은 젊은 별의 물체를 찾는 기계입니다."라고 말했습니다. "이 분야에서 우리는 모든 젊은 별의 표지판을 집어들고, 가장 낮은 질량의 별까지 찾아냅니다." 폰토피단은 "우리는 지금 매우 완전한 그림을 보고 있습니다."라고 덧붙였다.
따라서 이 이미지의 영역 전체에서 다양한 색조의 필라멘트와 잔털은 구름 속에서 아직 형성 중인 원시별에서 반사된 별빛을 나타냅니다. 일부 영역에서는 그 반사 앞에 먼지가 있는데, 여기서는 주황색의 흐릿한 그늘로 나타납니다. 이 지역은 다른 우연한 발견의 본거지였으며, 여기에는 펄럭이는 " 박쥐 그림자 "가 포함되는데, 이는 NASA의 허블 우주 망원경 에서 2020년 데이터를 통해 별의 행성 형성 디스크가 펄럭이거나 이동하는 모습이 밝혀지면서 이름을 얻었습니다 .
이 특징은 웹 이미지의 중앙에서 볼 수 있습니다. 미래 연구로의 경로 새로운 이미지와 정렬된 물체의 우연한 발견은 실제로 이 과학 프로그램의 첫 단계에 불과합니다. 이 팀은 이제 Webb의 NIRSpec(근적외선 분광기)을 사용하여 구름의 화학적 구성을 조사할 것입니다. 천문학자들은 휘발성 화학 물질이 별과 행성 형성에서 어떻게 살아남는지 알아내는 데 관심이 있습니다.
-휘발성 물질은 비교적 낮은 온도에서 고체에서 기체로 직접 승화하거나 전이하는 화합물로, 여기에는 물과 일산화탄소가 포함됩니다. 그런 다음 그들은 발견 결과를 비슷한 유형의 별의 원시 행성 디스크에서 발견된 양과 비교할 것입니다. "가장 기본적인 형태로, 우리는 모두 이러한 휘발성 물질에서 나온 물질로 만들어졌습니다. 지구상의 대부분의 물은 수십억 년 전 태양이 유아 원시별이었을 때 유래되었습니다."라고 폰토피단은 말했습니다.
"원시별에서 원시행성 원반이 형성되기 직전에 이러한 중요한 화합물이 풍부하게 존재한다는 것을 살펴보면 우리 태양계가 형성되었을 때의 상황이 얼마나 독특했는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다." 이러한 관찰은 General Observer 프로그램 1611의 일환으로 수행되었습니다. 팀의 초기 결과는 Astrophysical Journal 에 게재되도록 수락되었습니다 . 제임스 웹 우주 망원경(JWST)은 2021년 12월에 발사된 대형 우주 기반 천문대입니다. 허블 우주 망원경의 과학적 후속 제품입니다. 6.5m 주경을 장착한 JWST는 적외선 스펙트럼에서 우주를 관찰하는 데 특화되어 이전보다 더 먼 과거를 살펴볼 수 있습니다.
이 기능을 통해 망원경은 최초의 은하 형성, 별과 행성계의 진화, 먼 외계 행성의 대기를 연구할 수 있습니다. 지구에서 약 150만km 떨어진 두 번째 라그랑주 포인트(L2)에 위치한 JWST는 전례 없는 분해능과 감도를 제공하여 우주에 대한 새로운 창을 열도록 설계되었습니다.
메모 2406260448
ㅡ마리야? 너 산수문제 풀수 있니?
_무슨 문제? 미적분?
ㅡ그것 풀수 있어? 그런 것 말고 니 수준에 딱 맞는 문제야. 8÷0=?
_없어?8.
ㅡ8?없어? 왜?
_8-0-0-00000000000000=8
1.
msbase을 분해하는 것은 나뉫셈(÷)과 유사하여 qpeoms을 반복적으로 빼는 것과 같다. 이것이 별을 탄생 시킬 때에 혹은 파괴될 때에 제트가 반복적인 수직 bar로 길쭉하게 나타날 때의 놀라운 우주 정렬의 모습과 유사하다.
소스1.
성운의 한 지역에서 Webb은 이전에 흐릿한 덩어리로 보였던 것을 선명한 원시성 유출로 분해했다. 연구자들은 놀랍게도 이러한 유출이 일치하는 것으로 나타났다.
천문학자들은 오랫동안 구름이 붕괴하여 별을 형성할 때 별들이 같은 방향으로 회전하는 경향이 있다고 가정해 왔다. 그러나 이것은 이전에 그렇게 직접적으로 본 적이 없다. 이렇게 정렬되고 길쭉한 구조는 별이 탄생하는 근본적인 방식에 대한 역사적 기록이다.
천문학자들은 휘발성 화학물질이 별과 행성 형성에서 어떻게 살아남는지 알아내는 데 관심이 있다. 휘발성 물질은 물과 일산화탄소를 포함하여 상대적으로 낮은 온도에서 고체에서 기체로 직접 승화되거나 전환되는 화합물이다. 그런 다음 그들은 비슷한 유형의 별들로 이루어진 원시행성 원반에서 발견된 양과 자신들의 발견을 비교할 것이다.
“가장 기본적인 형태에서 우리는 모두 이러한 휘발성 물질에서 나온 물질로 구성되었다. 여기 지구에 있는 물의 대부분은 태양이 수십억 년 전 유아기 원시별이었을 때 발생했다. 원시행성 원반이 형성되기 직전의 원시별에서 이러한 중요한 화합물의 풍부함을 살펴보면 우리 태양계가 형성되었을 때의 상황이 얼마나 독특했는지 이해하는 데 도움이 될 수 있다.
2.
이산화탄소는 선분처럼 일자형 분자를 가졌기에 드라이아이스 이산화고체에서 직접 기체로 승화된다. 이는 msbase의 이미지 n2고체들이 선분들의 연결로 만들어져 곧바로 n2 유지하고 수직 승화되어 기체 (나누기.빼기)로 분해되는 n2size 유지된 msbase에서 살다 빠지고 뼈다귀 모습만 남는 것과 8÷2=8-2banc-2-2-2=0과 유사하거나 거의 같다. 허허.
Memo 2406260448
-Is it Marie? Can you solve arithmetic problems?
_What's the problem? Calculus?
-Can you solve that? Other than that, it's a problem that suits your level. 8÷0=?
_Nothing?8.
ㅡ8?No? why?
_8-0-0-00000000000000=8
One.
Decomposing msbase is similar to division (÷), which is equivalent to repeatedly subtracting qpeoms. This is similar to the amazing cosmic alignment that occurs when jets appear as elongated, repetitive vertical bars as stars are born or destroyed.
Source 1.
In one region of the nebula, Webb broke up what previously appeared to be a blurry mass into a vivid protostellar outflow. To the researchers' surprise, these leaks appeared to coincide.
Astronomers have long assumed that when clouds collapse to form stars, the stars tend to rotate in the same direction. But this has never been seen so directly before. These aligned, elongated structures are a historical record of the fundamental way stars are formed.
Astronomers are interested in finding out how volatile chemicals survive the formation of stars and planets. Volatile substances are compounds that sublime or convert directly from a solid to a gas at relatively low temperatures, including water and carbon monoxide. They will then compare their findings with quantities found in protoplanetary disks of similar types of stars.
“In its most basic form, we are all made up of substances derived from these volatile substances. Most of the water here on Earth originated when the Sun was an infant protostar billions of years ago. Looking at the abundance of these important compounds in protostars just before their protoplanetary disks formed can help us understand how unique the circumstances were when our solar system formed.
2.
Because carbon dioxide has straight molecules like line segments, it sublimates directly from dry ice dioxide solid to gas. This is because msbase's image n2 solids are created by connecting line segments and are immediately maintained as n2 and vertically sublimated and decomposed into gas (division and subtraction). n2size is maintained in msbase, and only the appearance of a bone remains, 8÷2=8-2banc-2 -2-2=Similar to or almost equal to 0. haha.
vix.a'6//vixx.a(b1,g3,k3,o5,n6)
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 qoms (standard)
0000000011=2,0
0000001100
0000001100
0000010010
0001100000
0101000000
0010010000
0100100000
2000000000
0010000001
sample pms (standard)
q0000000000
00q00000000
0000q000000
000000q0000
00000000q00
0000000000q
0q000000000
000q0000000
00000q00000
0000000q000
000000000q0
Sample msoss
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzz
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
.Supercharging AI With New Computational Model of Real Neurons
실제 뉴런의 새로운 계산 모델로 AI를 슈퍼차징하다
주제:인공지능머신러닝신경 과학사이먼스 재단 Simons FOUNDATION 2024년 6월 24일 인공지능 디지털 뉴런 컨셉
플래티런 연구소 연구자들이 개발한 새로운 모델에 따르면 생물학적 뉴런은 이전에 생각했던 것보다 주변 환경을 더 잘 제어할 수 있는데, 이는 머신 러닝에 사용되는 인공 신경망에서도 재현될 수 있습니다. 플래티런 연구소 계산 신경 과학 센터의 새로운 모델은 개별 뉴런이 이전에 생각했던 것보다 네트워크 내에서 더 영향력 있는 제어자라는 것을 제안하며, 1960년대의 구식 모델에 도전합니다. 이러한 진보된 이해를 통해 인간의 뇌와 유사한 메커니즘을 통합하여 인공 신경망의 기능을 크게 향상시키고 오류 및 비효율적인 교육 과정과 같은 현재 AI의 한계를 해결할 수 있습니다. 현대 AI와 신경 모델 ChatGPT와 같은 최신 인공지능 도구 에 동력을 제공하는 거의 모든 신경망은 살아있는 뉴런의 1960년대 계산 모델을 기반으로 합니다.
Flatiron Institute의 Center for Computational Neuroscience(CCN)에서 개발한 새로운 모델은 이 수십 년 된 근사치가 실제 뉴런이 가진 모든 계산 능력을 포착하지 못하며 이 오래된 모델이 잠재적으로 AI 개발을 저해하고 있다고 시사합니다.
디지털 손과 인간의 손이 서로를 그리다 디지털 손과 인간 손이 서로를 그리는 모습을 그린 아티스트 일러스트레이션. 출처: Simons
Foundation의 Alex Eben Meyer 고급 신경 모델을 통한 AI 혁신 CCN에서 개발된 새로운 모델은 개별 뉴런이 이전에 생각했던 것보다 주변 환경에 더 많은 통제력을 행사한다고 가정합니다. 업데이트된 뉴런 모델은 궁극적으로 우리 뇌의 힘을 더 잘 포착하는 더 강력한 인공 신경망으로 이어질 수 있다고 모델 개발자들은 말합니다. 연구원들은 6월 24일 주에 저널 Proceedings of the National Academy of Sciences 에 게재된 논문에서 이 혁신적인 모델을 제시합니다 . "신경과학은 지난 60년 동안 상당히 발전했고, 이제 우리는 이전의 뉴런 모델이 다소 초보적이라는 것을 알게 되었습니다."
의 그룹 리더이자 새로운 논문의 수석 저자인 드미트리 치클로브스키가 말했습니다. "뉴런은 이 지나치게 단순화된 모델보다 훨씬 더 복잡한 장치이며 훨씬 더 똑똑합니다." 인공신경망의 기능적 메커니즘 인공 신경망은 인간의 뇌가 정보를 처리하고 결정을 내리는 방식을 모방하는 것을 목표로 하지만, 훨씬 더 단순화된 방식으로 합니다. 이러한 네트워크는 1960년대 뉴런 모델을 기반으로 한 '노드'의 정렬된 레이어로 구성됩니다. 네트워크는 정보를 수신하는 노드의 입력 레이어로 시작하여 정보를 처리하는 노드의 중간 레이어가 있고, 결과를 보내는 노드의 출력 레이어로 끝납니다.
일반적으로 노드는 이전 계층의 노드에서 수신한 총 입력이 특정 임계값을 초과하는 경우에만 다음 계층으로 정보를 전달합니다. 현재 인공 신경망이 훈련되면 정보는 노드를 한 방향으로만 통과하며, 노드가 체인의 앞부분에 있는 노드에서 수신한 정보에 영향을 미칠 방법이 없습니다. 이와 대조적으로, 새로 발표된 모델은 뉴런을 작은 '컨트롤러'로 취급하는데, 이는 주변 환경에 대해 수집된 정보를 기반으로 주변 환경에 영향을 미칠 수 있는 장치를 지칭하는 공학 용어입니다. 단순히 수동적인 입력 릴레이가 아니라, 우리의 뇌 세포는 실제로 동료 뉴런의 상태를 제어하기 위해 작동할 수 있습니다.
뉴런-컨트롤러 모델의 의미와 이점 Chklovskii는 뉴런을 제어하는 이러한 보다 현실적인 모델이 많은 머신 러닝 애플리케이션의 성능과 효율성을 개선하는 데 큰 진전이 될 수 있다고 믿습니다. "AI의 업적은 매우 인상적이지만 여전히 많은 문제가 있습니다." 그는 말한다. "현재의 응용 프로그램은 잘못된 답을 주거나 환각을 일으킬 수 있으며, 이를 훈련하는 데 많은 에너지가 필요합니다. 매우 비쌉니다. 인간의 뇌가 피하는 것처럼 보이는 이러한 모든 문제가 있습니다. 뇌가 실제로 이를 수행하는 방식을 이해한다면 더 나은 AI를 구축할 수 있습니다."
신경 제어의 미래 방향 및 탐색 뉴런-컨트롤러 모델은 과학자들이 많은 뉴런으로 구성된 뇌의 대규모 회로에 대해 이해하는 바에서 영감을 얻었습니다. 대부분의 뇌 회로는 피드백 루프로 구성되어 있는 것으로 생각되며, 처리 체인의 후반부 세포가 체인의 초반부에 일어나는 일에 영향을 미칩니다. 집이나 건물의 온도를 유지하는 온도 조절 장치와 마찬가지로 뇌 회로는 신체의 시스템이 활동으로 압도당하는 것을 방지하기 위해 스스로를 안정적으로 유지해야 합니다. Chklovskii는 이런 종류의 피드백 제어가 개별 뇌 세포에 의해 실현될 수 있다는 것은 전적으로 직관적이지 않다고 말합니다. 그와 그의 동료들은 직접 데이터 기반 제어로 알려진 새로운 형태의 제어가 개별 세포에서 일어나는 것으로 생물학적으로 타당할 만큼 간단하고 효율적이라는 것을 깨달았습니다.
Chklovskii는 "사람들은 뇌 전체 또는 뇌의 일부를 제어기로 생각했지만, 단일 뉴런이 그럴 수 있다고 제안한 사람은 아무도 없었습니다."라고 말합니다. "제어는 계산 집약적인 작업입니다. 뉴런이 충분한 계산 용량을 가지고 있다고 생각하기는 어렵습니다." 생물학적 소음을 통한 이해 강화 Chklovskii는 뉴런을 미니 컨트롤러로 보는 것은 이전에 설명되지 않은 여러 생물학적 현상을 설명한다고 말합니다.
-예를 들어, 뇌에는 많은 노이즈가 있다는 것은 오랫동안 알려져 왔으며, 이 생물학적 무작위성의 목적은 논쟁의 여지가 있지만, CCN 팀은 모델링을 통해 특정 유형의 노이즈가 실제로 뉴런의 성능을 향상시킬 수 있음을 발견했습니다. 더 구체적으로, 한 뉴런이 다른 뉴런과 연결되는 접합부(시냅스라고 함)에서 뉴런이 전기 신호를 전송하지만 하류에 결합된 뉴런이 메시지를 받지 못하는 경우가 종종 있습니다.
-뉴런이 시냅스 신호를 받는지 여부와 시기는 대체로 우연에 의해 결정되는 듯합니다. 다른 과학자들은 그러한 무작위성이 단지 작은 생물학적 시스템의 특성일 뿐 뉴런 행동에 중요하지 않다고 추측했지만, Flatiron 팀은 모델 뉴런에 노이즈를 추가하면 끊임없이 변화하는 환경에 적응할 수 있다는 것을 발견했습니다.
무작위성은 실제 뉴런이 기능하는 방식을 복제하는 데 중요한 것으로 보입니다. 다른 뉴런 유형으로 뉴런 모델 확장 Chklovskii는 다음으로 새로운 모델에 맞지 않는 뉴런 유형을 분석할 계획입니다. 예를 들어, 망막의 뉴런은 시각 환경으로부터 직접 입력을 받습니다. 이러한 뉴런은 뇌의 더 깊은 뉴런이 할 수 있는 방식으로 입력을 제어할 수 없을 수 있지만 Chklovskii와 그의 팀이 발견한 것과 동일한 원리 중 일부를 사용할 수 있습니다. 즉, 이러한 뉴런은 입력에 영향을 미칠 수는 없더라도 입력을 예측할 수 있습니다. Chklovskii는 "통제와 예측은 실제로 매우 관련이 있습니다."라고 말합니다. "세상에서 자신의 행동이 미치는 영향을 예측하지 않고는 효율적으로 통제할 수 없습니다."
참고문헌: “The Neuron as a Direct Data-Driven Controller” 2024년 6월 24일, 미국 국립과학원 회보 . DOI: 10.1073/pnas.2311893121
https://scitechdaily.com/supercharging-ai-with-new-computational-model-of-real-neurons/
======================
메모 2406_251358,260843
뉴런은 단순한 접속점이나 역할을 수행하는 개체가 아니다. 범용 qms.qvix.suernova일 가능성이 있다. 도의 경지에 도달했다는 것이 실제로 뉴런 뇌파가 우주파와 공명상태에 이를 수도 있음이여. 허허.
소스1.편집
a.뉴런을 미니 컨트롤러로 보는 것은 이전에 설명되지 않았던 몇 가지 생물학적 현상을 설명한다. 예를 들어, 뇌에 많은 소음이 있다는 사실은 오랫동안 알려져 왔으며 이러한 생물학적 무작위성의 목적에 대해서는 논쟁이 있었다. 그러나 CCN 팀은 모델링을 통해 특정 유형의 소음이 실제로 뉴런의 성능을 향상시킬 수 있다는 사실을 발견했다.
ㅡ소음이 어떻게? 포물경에 모이는 집속음인지는 qms.qvixer의 역할을 제대로 안다면 놀랄 것도 없다.
b.보다 구체적으로 말하면, 한 뉴런이 다른 뉴런과 연결되는 접합부('시냅스'라고 함)에서는 뉴런이 전기 신호를 전송하지만 하류 결합 뉴런이 메시지를 받지 못하는 경우가 종종 있다.
ㅡ하부는 qvixer를 이룬 거대한 우주적 범위의 qpeoms 암흑 신호들이다. 물론 우주와 내통하는 인간의 뉴런이란 가정이 깔려 있다. 허허.
c.하류 뉴런이 시냅스 신호를 수신하는지 여부와 시기는 주로 우연에 의해 좌우되는 것으로 보인다. 다른 과학자들은 그러한 무작위성이 단지 작은 생물학적 시스템의 특성일 뿐이고 뉴런 행동에 중요하지 않다고 추측했지만, Flatiron 팀은 모델 뉴런에 노이즈를 추가하면
ㅡqvixer 사이즈를 더 넓히면ㅡ끊임없이 변화하는 환경에 적응할 수 있다는 것을 발견했다.
d.연구팀은 실제 뉴런이 어떻게 기능하는지 복제하는 데 무작위성이
ㅡqvixer 사이즈를 무작위로 더 넓어지면ㅡ중요한 것으로 보인다는 사실을 발견했다.
e.다음으로 새로운 모델에 맞지 않는 뉴런 유형을 분석할 계획이다. 예를 들어, 망막의 뉴런은 시각 환경으로부터 직접적인 입력을 받는다. 이러한 뉴런은 뇌의 더 깊은 뉴런처럼 입력을 제어할 수 없을 수도 있지만 확인한 것과 동일한 원리 중 일부를 사용할 수 있다.
ㅡ즉, 이러한 뉴런은 입력을 예측할 수 없더라도 qvixer의 포물경 초점이 수많은 올바른 방향의 수평선이 발산되는 것을 예측할 수 있다. 허허.
Source 1.
-For example, it has long been known that the brain has a lot of noise, and although the purpose of this biological randomness is controversial, the CCN team found through modeling that certain types of noise can actually improve the performance of neurons. I did. More specifically, at the junction where one neuron connects to another neuron (called a synapse), it often happens that a neuron sends an electrical signal, but the connected neuron downstream does not receive the message.
-Whether and when a neuron receives synaptic signals appears to be largely determined by chance. While other scientists had speculated that such randomness was merely a property of small biological systems and not important to neuron behavior, the Flatiron team found that adding noise to model neurons allowed them to adapt to an ever-changing environment.
Noise gathers in focus
======================
Memo 2406_251358,260843
Neurons are not simple connection points or entities that perform a role. It is likely to be a general-purpose qms.qvix.suernova. Reaching the state of Tao actually means that neuron brain waves can reach a state of resonance with cosmic waves. haha.
Source 1. Edit
a. Viewing neurons as mini-controllers explains several previously unexplained biological phenomena. For example, it has long been known that there is a lot of noise in the brain, and the purpose of this biological randomness has been debated. But through modeling, the CCN team discovered that certain types of noise can actually improve the performance of neurons.
-What about the noise? If you know the role of qms.qvixer properly, it is not surprising whether it is a focused sound that gathers in the parabola.
b. More specifically, at the junction where one neuron connects to another neuron (called a 'synapse'), it often happens that the neuron sends an electrical signal but the downstream connecting neuron does not receive the message.
ㅡThe lower part is the vast cosmic range of qpeoms dark signals that make up qvixer. Of course, the assumption is that these are human neurons that communicate with the universe. haha.
c. Whether and when downstream neurons receive synaptic signals appears to be largely determined by chance. While other scientists had speculated that such randomness was just a property of small biological systems and unimportant to neuron behavior, the Flatiron team found that adding noise to model neurons
ㅡI discovered that if I widen the qvixer size, I can adapt to the constantly changing environment.
d. The research team believes that randomness is important in replicating how real neurons function.
I found that randomizing the qvixer size wider seemed to matter.
e. Next, we plan to analyze neuron types that do not fit the new model. For example, neurons in the retina receive direct input from the visual environment. These neurons may not be able to control inputs like deeper neurons in the brain, but they can use some of the same principles we identified.
That is, even if these neurons cannot predict their inputs, they can predict that the qvixer's parabolic focus will emanate numerous correctly oriented horizontal lines. haha.
vix.a'6//vixx.a(b1,g3,k3,o5,n6)
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 qoms (standard)
0000000011=2,0
0000001100
0000001100
0000010010
0001100000
0101000000
0010010000
0100100000
2000000000
0010000001
sample pms (standard)
q0000000000
00q00000000
0000q000000
000000q0000
00000000q00
0000000000q
0q000000000
000q0000000
00000q00000
0000000q000
000000000q0
Sample msoss
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzz
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
댓글