Зелёная пеночка весит всего 7 граммов, а слышно её за 200 метров. Все эти трели, конечно, лишь затем, чтобы привлечь самку. Вообще-то европейские и азиатские подвиды пеночек совсем разные. Но несмотря на свои различия, они не воюют, а скрещиваются. Чем подают отличный пример и всем нам. Из нового выпуска подкаста «Птичий язык» вы узнаете, как отличить весничку от теньковки, и что общего у пеночки и футбольного болельщика. Ведущий — орнитолог, сотрудник Зоологического музея, ведущий экскурсий Birdwatching Moscow Антон Морковин

#подкаст #биология #птички
https://soundcloud.com/theodoraudio/ptichiy-yazyk-o-chem-skripit-penochka

Любопытные нейронные сетки и сумасшедшие оракулы

Идея обучения с подкреплением состоит в том, что интеллектуальный агент не обучается на готовых примерах правильных ответов, а получает вознаграждение за правильное поведение, когда даёт правильный ответ. Одной из проблем этого метода является создание системы наказаний и вознаграждений — нередко ИИ взламывает её, выдавая формально правильные, но абсурдные по сути решения. Например, в задаче типа "помести красный кубик над синим" трясёт стол пока синий кубик не упадёт на пол.

Следующим шагом в развитии обучения с подкреплением стала выработка любопытства у ИИ: агенту дают вознаграждение в случае, если он находит новую, не существующую ранее ситуацию. Однако у этого подхода обнаружился интересный недостаток: стоит ИИ найти источник случайного шума, как он мгновенно зависает на нём (совершенно не напоминает меня и Twitter, да): предсказать рандомный мусор невозможно, поэтому такое поведение поощряется любопытством агента. Учёные остроумно продемонстрировали это, поместив в виртуальный лабиринт с агентом экран со случайными видео с YouTube. Агент мгновенно залип на котиков и отказался от исследования окружающего мира.

Разработчики из OpenAI создали улучшенную методику обучения нейронных сетей с вознаграждением за «любопытство»: они включили в состав ИИ случайно сгенерированную нейросеть (этакого чокнутого оракула), и стали подавать на её вход данные с окружения. Агент же получал награды как за открытия в окружающем его мире, так и за обнаружение экзотических ответов от внутренней сетки-оракула. Таким в случае зависания на телевизоре награда от внутренней сети снижалась, и агенту приходилось срываться с места и искать новые интересности.

Используя этот подход, который получил название Random Network Distillation, учёные смогли обучить ИИ стабильно проходить 20-22 комнаты из 22 в игре Montezuma’s Revenge, которая считается одной из самых сложных игр для ИИ (как указывают авторы, более ранние попытки обрывались на 1-3 комнатах).

Хотите знать больше? Прочтите статью в блоге OpenAI )

#ML #информатика #обучение

https://blog.openai.com/reinforcement-learning-with-prediction-based-rewards/

Как чёрные дыры убивают звёзды ещё в младенчестве 🌀🔪💫

Долгое время одним из главных препятствий для появления новых звёзд считалось интенсивное ультрафиолетовое излучение галактического ядра. Это излучение прогревает межзвёздный газ и приводит к образованию гигантских турбулентных областей, в которых почти невозможно формирование «звёздных зародышей».

Результат трёхлетнего исследования в Центре Астрофизики и Релятивисткой физики Дублинского Университета показал, что одним из главных источников такого излучения являются не галактические ядра, а чёрные дыры малых и средних размеров. В результате анализа 70 терабайт данных, полученных в 2014 году на суперкомпьютере Blue Waters благодаря симуляции звёздообразования и динамики межзвёздного газа, Джон Вайз (John Wise) обнаружил механизм ускорения роста чёрных дыр внутри пузырей из тёмной материи и газа.

Аккреционные диски чёрных дыр состоят из падающей на сингулярности раскалённой материи, которая интенсивно излучает в УФ-диапазоне. Такие чёрные дыры становятся мощными ультрафиолетовыми светильниками, подавляя зарождение звёзд, а значит и избавляются от основных конкурентов по пожиранию газа. В итоге внутри гало из тёмной материи формируются идеальные условия для быстрого роста сверхмассивных дыр.

#астрономия #космос #космология #физика #симуляция
https://www.news.gatech.edu/2019/01/23/birth-massive-black-holes-early-universe-revealed

Изображение газового пузыря, окружённого гало из тёмной материи. Три ярких сгустка в центре — распавшийся на зародыши звёзд-гигантов газовый диск. Звёзды позже станут сверхмассивными чёрными дырами, которые убьют остальные звёзды.

Видео, полученное в результате симуляции на суперкомпьютере Blue Waters. Белый цвет — зоны, заполненные излучением, зелёный — металлы

#космос #астрономия #видео #симуляция
https://youtu.be/lxaemxS_AAw

В эту пятницу (22 февраля) «Хаябуса-2» выстрелит по астероиду Рюгу металлическим снарядом и соберёт выброшенные осколки для дальнейшего анализа. Ранее предполагалось что астероид покрыт пылью, на что и был рассчитан эксперимент, однако проведённые на Земле испытания показали что аппаратура для сбора и анализа образцов должна справиться.

#космос #хаябуса2 #эксперименты #экспедиция
https://www.popmech.ru/science/news-464072-yaponcy-naznachili-obstrel-ryugu-na-pyatnicu/

Как известно, сейчас магнитные полюса Земли активно дрейфуют. В частности, северный полюс сейчас перемещается примерно со скоростью 55 км в год в сторону полуострова Таймыр. Из-за этого смещения National Geospatial-Intelligence Agency (NGA) США приходится регулярно исправлять World Magnetic Model (WMM) — Мировую Магнитную Модель, которую используют для навигации, в том числе и в военных целях. Для этого учёные воспользовались результатами, полученными в ходе работы миссии Swarm Европейского Космического Агенства, запущенной в 2013 году.

Swarm состоит из трёх спутников, расположенных на полярных орбитах. Главными задачами спутниковой группировки стали изучения динамики земного ядра, электрической проводимости мантии и электрических токов в ионо- и магнитосфере Земли.

В 2017 году Swarm подтвердил обнаружение ранее неизученного атмосферного феномена, который получил название «Стив» и представляет собой 25 километровый поток горячего газа на высоте 300 км и движущегося со скоростью 6 км/с.

#физика #космос #земля #астрономия #геология #swarm #спутиники
https://universemagazine.com/9725/

#космос #хаябуса2 #эксперименты #экспедиция
https://kiri2ll.livejournal.com/1166706.html