Когда наука стала профессией? Что происходит с наукой сейчас? Возможны ли сегодня джентльмены-ученые?

https://youtu.be/VAvYFUKiP5g

Это и многое другое основатель ПостНауки Ивар Максутов обсудил с социологом Михаилом Соколовым в очередном эпизоде подкаста «Мыслить как ученый».

Под каждую белковую «мишень», связанную с механизмами старения, нужно свое лекарство. Некоторые препараты дошли до клинических исследований, но пока многое не срабатывает.

У нас около 30 тысяч генов и еще больше белков, потому что один ген может кодировать до 10 изоформ белка. К тому же эти белки подвергаются посттрансляционным модификациям. Когда мы запускаем малую молекулу в белок-мишень, по пути она может столкнуться с другими белками и вызвать непредвиденные эффекты. Кроме того, многие ферменты влияют сразу на несколько функций в клетке и организме, лишь часть из которых связана со скоростью старения. Поэтому велика вероятность побочных эффектов, особенно на фоне длительного приема или передозировки.

Сейчас известно около 10 механизмов действия «лекарств от старости». Их нужно изучать, учитывая возможные побочные эффекты.

Коллекция материалов о фундаментальных аспектах старения: postnauka.org/guides/157632. Нажмите «Сохранить гид», чтобы не потерять его.

153 публикации про искусственный интеллект: https://postnauka.org/themes/ai

Что это? Первое крупное изображение Меркурия!

29 марта 1974 года космический аппарат Mariner 10 сделал эту фотографию с расстояния 55 340 км. На снимке — область шириной около 490 км в северном полушарии планеты.

Mariner 10 трижды сближался с Меркурием: в марте и сентябре 1974 года, а затем в марте 1975-го. В ходе миссии он передал более 7000 снимков Меркурия, Венеры, Земли и Луны.

8 вещей, которые мы не знаем о Меркурии: postnauka.org/lists/90607

Парижская Коммуна собирала войска, но к утру все кончилось — народ не пришел. Вместо восстания революционеры устроили нескончаемое совещание, а их противники за ночь мобилизовали целый город. Почему главная сила Парижа проиграла без боя?

Читайте во фрагменте из книги «Падение Робеспьера: 24 часа в Париже времен Великой французской революции».

В ходе эволюции приматов один из наших предков слез с дерева и встал на две ноги. Одновременно с нашими прямыми предками жили другие двоюродные и троюродные родственники. Но только наш вид выжил в борьбе человечеств.

Было ли это случайностью или закономерностью?

Вы сможете ответить на этот вопрос, если пройдете курс Станислава Дробышевского «Антропогенез: что сделало человека человеком». Первый урок бесплатный: new.postnauka.org/academy/courses/3

Победит ли человечество болезни и смерть? Есть ли лекарство от зла? Как нам обустроить планету и собственное сознание?

Литературный критик Василий Владимирский рассказывает о книгах, в которых писатели-фантасты изображали наших далеких потомков.

1) Машина времени | Герберт Уэллс
2) Дюна | Фрэнк Герберт
3) Туманность Андромеды | Иван Ефремов
4) Мир Полудня | Братья Стругацкие
5) Гиперион | Дэн Симмонс
6) Видоизмененный углерод | Ричард Морган
7) Ложная слепота | Питер Уоттс

Насколько реалистично разделение наук на гуманитарные и технические?

О современных проблемах и вызовах образования — в подкасте с социологом Михаилом Соколовым: https://youtu.be/VAvYFUKiP5g

— Как рождаются звёзды?
— Почему одни звёзды живут миллиарды лет, а другие умирают быстро?
— Что стоит за взрывами сверхновых и образованием нейтронных звёзд?

https://youtu.be/zpy8CIS0efI

Рассказывают доктор физико-математических наук Анатолий Засов, доктор физико-математических наук Дмитрий Вибе и астрофизик Сергей Блинников.

Industrial AI — это использование ИИ для оптимизации промышленных процессов, оборудования и цепочек поставок. Например, с его помощью создают цифровые двойники заводов и предсказывают поломки до того, как они случатся.

В новом выпуске подкаста разбираемся в теме вместе с инвестором Михаилом Тавером.

Какие отрасли получат от Industrial AI максимальную выгоду? Станет ли он нормой или останется нишевой технологией? Какой навык нужен каждому, кто хочет работать в этой сфере?

Оставляйте вопросы Михаилу в комментариях!

🔔 Подпишитесь на плейлист, чтобы не пропустить выпуск: на YouTube или VK

График показывает, как число кубитов и уровень ошибок влияют на производительность квантового компьютера. Этот показатель — квантовый объём, он равен произведению числа кубитов на число возможных операций за промежуток времени.

В современных квантовых компьютерах этот промежуток (время когерентности) мал, так как кубиты сложно изолировать от окружения — они взаимодействуют с чем-то и теряют квантовое состояние. Это ведёт к росту ошибок вычислений в ходе работы компьютера. Поэтому сложно заставить систему из большого числа кубитов работать слаженно. Создать процессор на базе 1000 кубитов можно, а сделать систему устойчивой — нет.

Эту особенность работы квантовых компьютеров отражает квантовый объём. Увеличение числа кубитов почти не увеличивает квантовый объём при уровне ошибок 0,01. Когерентность кубитов в такой системе недостаточно высока, в процессе работы теряется много информации.

Поэтому на данном этапе развития технологий 50 кубитов не всегда производительнее 5.

Гид «Квантовый компьютер»