Подборочка

1. Китайским создали прототип «нового двигателя»

Китайским ученым удалось сконструировать работающий прототип «невозможного двигателя» EmDrive, который можно использовать для космических полетов. Предполагается что использование этого двигателя позволит доставить человека на Марс за 10 недель. 

EmDrive — предполагаемый электромагнитный космический двигатель, который создает тягу без реактивной струи. Схема работы двигателя основана на использовании магнетрона и несимметричного резонатора. В результате удается добиться возбуждения в резонаторе стоячих электромагнитных волн в микроволновом диапазоне. Эти волны, по словам авторов идеи, из-за несимметричности резонатора и являются источником тяги. Все предложенные на сегодняшний день физические модели, описывающие работу такого двигателя, противоречат третьему закону Ньютона, поэтому многие ученые относятся к идее скептически. Достоверных экспериментальных подтверждения или опровержения работы такого двигателя на сегодняшний день не предложено. Однако существуют косвенные причины, подтверждающие принципиальную возможность его работы, например, наблюдение пролетной аномалии — резкого увеличения энергии при гравитационных маневрах космических аппаратов вблизи Земли.

Впервые идея двигателя была предложена Роджером Шойером еще в 1999 году. А начиная с 2002 года, когда был представлен первый прототип, NASA запустила программу по разработке двигателя EmDrive для космических полетов. Чуть позже к разработкам присоединилось и Китайское Космическое Агентство. В ноябре 2016 года ученые из NASA опубликовали в рецензируемом журнале отчет о создании работающего прототипа двигателя с тягой 1,2 миллиньютона на киловатт. Экспериментального опровержения этой работы не последовало.

2. Из наночастиц сделали жидкое отключаемое зеркало

Ученые из Имперского колледжа Лондона создали поверхность с переменным коэффициентом отражения. Для этого они налили в специальную емкость с электрдами две несмешивающихся жидкости — органический растворитель 1,2-дихлорэтан с небольшим объемом другой органической добавки, и раствор хлорида натрия в воде. Также в воду были добавлены наночастицы золота размером 16 нанометров, покрытые веществом, которое заставляло их не слипаться, а отталкиваться друг от друга. Поскольку две жидкости не смешиваются между собой, на границе этих двух фаз образуется потенциальная яма, за счет чего наночастицы стремятся размещаются именно на границе, а не в объеме жидкости.

Из-за того, что частицы отталкивались друг от друга, этот слой на межфазной границе был прозрачным для света. Ученые обнаружили, что если приложить напряжение к жидкости, то, в зависимости от полярности, наночастицы либо переходили из объема на эту границу, и тем самым увеличивали плотность слоя, либо наоборот переходили из слоя в объем. Это происходило из-за того, что покрытие частицы было отрицательно заряженным, и из-за приложения напряжения ионы в жидкости заставляли частицы передвигаться. Поскольку плотность слоя из частиц резко возрастала, его коэффициент отражения также резко повышался. Таким образом ученые получили поверхность, которую можно обратимо превращать в зеркальную.

3. ИИ написал собственную версию игры Super Mario

Раньше программы искусственного интеллекта смотрели, как мы играем в видеоигры, а затем пытались повторить за человеком и тоже проходили игры. Так ИИ научился играть в го и неплохо справлялся с разными видеоиграми для приставки Atari. Поэтому исследователи американского Технологического института штата Джорджия решили пойти дальше и научить искусственный интеллект воссоздавать увиденные видеоигры самостоятельно.

Результаты работы команда опубликовала в статье «Game Engine Learning from Video», где подробно описала процесс воссоздания искусственным интеллектом игры, которую ему показывали ранее. Интересно, что ИИ мог только наблюдать за игровым процессом, но доступа к коду игры не имел. Пока программа не очень хорошо справляется с задачей: игры глючат, но тем не менее пройти их всё-таки можно.

Чтобы научить программу воссоздавать увиденные ранее игры, разработчики снабдили ИИ визуальным словарём, и предоставили программе набор базовых понятий о положении всех объектов и их скорости. Так ИИ смог ориентироваться по видео, анализируя то, что он «видит».

Подписывайся! Джобс напишет о всех самых лучших новостях!