Сегодня в мировой науке доминируют США и Китай. Но так было не всегда, и так не будет вечно: https://youtu.be/DKKKgG5jIqY

Этот выпуск подкаста о том, как устроена глобальная наука изнутри. Социолог Михаил Соколов объясняет, что делает страну научной сверхдержавой, почему университеты мира становятся похожи друг на друга и что происходит, когда страна выпадает из глобальной академической системы.

В сельское хозяйство не приходят новые люди: аграрное образование теряет популярность, а сама профессия воспринимается как тяжёлая и непривлекательная. Это создаёт системный кадровый дефицит в отрасли.

Как нехватка людей на фермах влияет на производство еды? Обсуждаем с PhD по биоинформатике Валерией Коган.

Книги, которые показывают, как форсайт помогает в построении возможных сценариев будущего. Рекомендует доктор экономических наук и специалист по форсайту Александр Чулок: https://postnauka.org/5-books/158020

«Как ни странно, как ни печально это, возможно, звучит. Например, Германия в свой научный золотой век была сомнительной демократией. Можно представить диктатуру, которая будет подавлять все, что ей не нравится. Например, естественные науки, которые не согласуются с религиозной картиной мира. Но это должен быть особый случай. В большинстве примеров отношения между политическим режимом и научной сверхдержавностью оказываются неопределёнными».

Что влияет на научную продуктивность страны? Слушайте в подкасте с Михаилом Соколовым.

Отношение общества к психическому здоровью все сильнее формируется медиальной средой. Психолог Мария Падун использует понятие awareness of mental health — осведомлённость о психическом здоровье — и показывает двойственность этого процесса.

С одной стороны, он полезен: люди лучше понимают, что психические расстройства существуют, меньше боятся стигмы, чаще обращаются за помощью и раньше распознают неблагополучие. С другой стороны, тот же поток информации усиливает фиксацию на симптомах, способствует самодиагностике и создает риск гипердиагностики, когда человек начинает примерять на себя все доступные описания страданий.

Как культура формирует психологическую травму: https://postnauka.org/longreads/157989

Если попытаться собрать научное мышление в несколько базовых установок, всё начинается с бескорыстного любопытства, здорового критицизма и умения понимать, чего именно ты не понимаешь. Эти три качества кажутся слишком простыми, чтобы объяснять ими сложную культуру науки, однако они и образуют ее внутренний каркас.

Как научиться научному мышлению? Слушайте в подкасте с доктором психологических наук Владимиром Спиридоновым: https://youtu.be/Lw8lQUK1Si8

Слушать на других платформах: https://postnauka.org/link/linktr

Лазерный луч состоит из фотонов — элементарных квантов света. Когда он падает на фотодетектор, каждый фотон создает электроны — электрический ток, который можно измерить. Казалось бы, для стабильного лазера этот поток должен быть равномерным, но это не так: из-за квантовых свойств света количество фотонов в каждый конкретный момент слегка флуктуирует, то немного больше, то немного меньше. Соответственно, и электрический ток в детекторе тоже флуктуирует. Эти флуктуации называют дробовым шумом — по аналогии с тем, как дробинки в ведре производят при падении случайный шум, а не равномерный звук.

Как физики научились управлять квантовым шумом света и почему без этого не было бы гравитационно-волновой астрономии? Объясняет Ph.D. по оптическим наукам Михаил Коробко: https://postnauka.org/longreads/158021

🎙Научные сверхдержавы, свобода науки и будущее академии | Ивар ft. Михаил Соколов

📝Иммунный долг после пандемии: почему возвращаются инфекции

📝Как топологическая фотоника учится обходить рассеяние: почему физики пытаются заставить свет двигаться только вперед

📝Кластеры, память и галлюцинации машин: о чем на самом деле говорят LLM

📝5 фактов о хаосе: как порядок рождает непредсказуемость

📝Тест: что вы знаете о научных сверхдержавах

#PNweekly

Ньютон открыл законы, которые казались обещанием абсолютного знания о мире: если известно начальное состояние системы — можно вычислить любое её будущее. На основе этого Лаплас придумал мысленный эксперимент — «демона». Детерминированный хаос показывает предел этой идеи — даже полностью подчиняясь законам, система может быть практически непредсказуемой из-за сверхчувствительности к малейшим изменениям.

5 фактов о хаосе: https://postnauka.org/lists/158025

Ярослав Ашихмин подчёркивает, что профилактика и трансляция отвечают на разные вопросы. Профилактика спрашивает: «что реально уменьшает риск событий?», а трансляция спрашивает: «как протянуть нитку от лабораторного результата к клинической практике и почему эта нитка так часто обрывается?».

Почему биомаркеры не гарантируют пользы: https://postnauka.org/longreads/157939

Тензорный поезд нужен, чтобы хранить и обрабатывать огромные многомерные массивы данных, которые иначе не помещаются ни в какую память. Когда у данных много измерений, объём растёт экспоненциально — каждое новое измерение умножает число комбинаций. На каком-то шаге массив перестаёт помещаться в каком-либо реально существующем объёме памяти.

Каждый «вагон» тензорного поезда отвечает за одно измерение данных и связан с соседними. Такое разложение сокращает объём хранимой информации на несколько порядков при минимальной потере точности.

Иван Оселедец — о тензорных сетях, памяти многомерных данных и о том, может ли математика предложить ИИ что-то кроме масштаба: https://postnauka.org/longreads/158012

О продолжительности жизни и разработке лекарств против старения сегодня говорят не только биологи, но и, например, Международный валютный фонд, который беспокоится о будущем пенсионных систем и социального обеспечения в развитых странах. Стареющих людей становится все больше, а работать и учиться они могут все меньше. Это плохо и для экономики, и для самих людей. Значительная часть жизни — возможно, до половины — проходит в состоянии функциональной ущербности.

Что с этим делать и можно ли «починить» старение? Разбираем с экспертом в области биологии старения и долголетия Петром Федичевым: https://youtu.be/qiK-fGr9QSw?list=PLh6dVTO7f4FbMep18vRy-o92qPFLWKuRV

Слушать на других платформах: https://postnauka.org/link/linktr

Африканские палеоантропы жили в полустабильном климате, который менялся постепенно и не приводил к специализации. Многообразие экологических зон при отсутствии крупных барьеров провоцировало и культурные различия, и постоянный обмен информацией и генами — это обеспечивало пластичность и стало эволюционным преимуществом.

Европейские палеоантропы формировались в условиях ледниковых периодов, которые вели к специализации и сужали адаптационные возможности.

Как люди вышли из Африки? Разбираем в одном из уроков курса Академии ПостНауки «Антропогенез»: https://postnauka.org/link/evolution_tg

Израиль стал одной из главных deeptech-держав мира, превратив постоянную угрозу в источник технологий, стартапов и инженерных талантов.

Разбираемся, как устроено израильское технологическое чудо: https://youtu.be/Po17WG32S3o

Гость выпуска — управляющий партнер deeptech-фонда ранних стадий VentureIsrael Роман Гольд.

Нынешние LLM — возможно, только промежуточный этап развития AI, а не финальная форма «мыслящей машины». Доктор технических наук Борис Миркин объясняет, что современные модели умеют очень убедительно работать с огромными массивами данных и вероятностями, но всё ещё не строят устойчивую «карту мира», не обладают настоящей памятью и не формируют понятия так, как это делает человек.

Поэтому разговор о будущем ИИ рано считать завершённым: то, что сегодня кажется вершиной AI, через двадцать лет может выглядеть так же наивно, как старые представления о технологиях будущего.

Как устроены современные LLM, что такое «галлюцинации» моделей и зачем исследователям кластерный анализ: https://postnauka.org/talks/158024

Так венчурный инвестор Аллан Гоббс описывает рынок deeptech. По его мнению, уникальные hard skills в AI, biotech и neurotech важнее идеальной корпоративной коммуникации. «Есть люди, с которыми очень сложно работать, но они абсолютно гениальны. Soft skills у них на нуле, но это компенсируется высоким уровнем знаний и опыта», — объясняет Гоббс.

Как построить карьеру в международной инновационной компании? Об этом у Naukka Talents стартовал цикл вебинаров! Доступ к ним открыт только участникам программы Naukka Talents — регистрируйтесь на платформе, если вы учёный или STEM-специалист: https://talents.naukka.com/candidateportal?register=true

Долгое время казалось, что у каждого вида есть свой геном — последовательность ДНК, которую можно прочитать, описать и положить в основу выводов о том, что вид собой представляет. Но когда биологи начали секвенировать разные штаммы одних и тех же бактерий, выяснилось неожиданное: внутри вида скрыта генетическая подвижность, а «норма» распадается на жёсткое ядро и большую переменную периферию.

Что такое пангеном и зачем биологам понадобился новый термин вместо привычного «эталонного генома»? Рассказывает доктор биологических наук Михаил Гельфанд: https://postnauka.org/longreads/158008

Хорошо сделанный генетически модифицированный сорт может совмещать устойчивость к болезни, засухе, длительному хранению и приличный вкус — и быть выведен не за 20 лет, как при классической селекции, а существенно быстрее. Блокировка этой технологии на уровне потребительской политики привела к тому, что в ряде стран фермеры продолжают воевать с уже решенными биологически проблемами, а сама индустрия тратит огромные ресурсы на обход ограничений.

Сможет ли мир прокормить себя? Слушайте в подкасте с PhD по биоинформатике Валерией Коган.

Представим, что Вселенная поделена на концентрические слои толщиной в 1 световой год. В каждом слое какое-то количество звёзд. Если Вселенная однородна, то в слое вдвое дальше звёзд будет вчетверо больше, но каждая из этих звёзд светит вчетверо слабее. В итоге суммарный свет от дальнего слоя равен суммарному свету от ближнего, то есть каждый слой даёт одинаковый «вклад» в яркость неба. Слоёв бесконечно много — значит, и света должно быть бесконечно много. Ночное небо должно быть ослепительно ярким, но оно тёмное. В этом и состоит парадокс Ольберса.

Современное объяснение парадокса: https://postnauka.org/questions/157902

408 лет назад, 15 мая 1618 года, немецкий астроном Иоганн Кеплер окончательно сформулировал последний — третий — закон движения планет. Его законы стали первым точным математическим описанием движения небесных тел вокруг Солнца.

Первые два закона он сформулировал в 1602 и 1605 годах, опираясь на наблюдения датского астронома Тихо Браге и детально анализируя орбиту Марса. Третий закон — результат сопоставления данных по известным на тот момент планетам — Кеплер вывел в процессе поиска численного выражения «гармонии мира».

Что нужно знать о движении планет