Прикоснуться к небесам
Наши представления о космосе одновременно и точно отражают действительность, и сильно от нее отличаются. Когда думаешь о звездах и туманностях, первым делом представляешь красочные снимки телескопов. Но практически все эти изображения композитные — это комбинация нескольких диапазонов излучения, где видимый спектр лишь часть картинки.
О том, как создаются такие изображения, пишут Никита Ляшкевич и Зелёный кот в своих статьях. Также Никита подробно рассказывает об этом в выпуске подкаста The Big Beard Theory.
Взгляните на первый коллаж. Это остатки сверхновой Кассиопея, представленные комбинацией рентгеновского снимка (оранжевый от телескопа Chandra, фиолетовый от NuStar), оптического диапазона (зелёный, синий) и инфракрасного излучения (зеленый, белый и синий). Чтобы получить этот кадр, потребовалось 9 сеансов наблюдений общей продолжительностью 11 дней 13 часов 58 минут. Вот это выдержка!
#космос #астрономия #научная_визуализация
Наши представления о космосе одновременно и точно отражают действительность, и сильно от нее отличаются. Когда думаешь о звездах и туманностях, первым делом представляешь красочные снимки телескопов. Но практически все эти изображения композитные — это комбинация нескольких диапазонов излучения, где видимый спектр лишь часть картинки.
О том, как создаются такие изображения, пишут Никита Ляшкевич и Зелёный кот в своих статьях. Также Никита подробно рассказывает об этом в выпуске подкаста The Big Beard Theory.
Взгляните на первый коллаж. Это остатки сверхновой Кассиопея, представленные комбинацией рентгеновского снимка (оранжевый от телескопа Chandra, фиолетовый от NuStar), оптического диапазона (зелёный, синий) и инфракрасного излучения (зеленый, белый и синий). Чтобы получить этот кадр, потребовалось 9 сеансов наблюдений общей продолжительностью 11 дней 13 часов 58 минут. Вот это выдержка!
#космос #астрономия #научная_визуализация
Но что, если бы мы могли увидеть космические объекты в трёхмерной форме? Теперь и это возможно. Астрономы использовали данные рентгеновской обсерватории Чандра и компьютерное моделирование, чтобы создать объемные модели четырех космических объектов: Кассиопеи A, G292.0+1.8, Петли Лебедя и звезды типа Т Тельца BP Tau. Рендеры создавались с использованием наблюдательных данных и компьютерного моделирования.
Эти модели даже можно распечатать на 3D-принтере. Кто откажется от Петли Лебедя на рабочем столе? Пожалуй, это лучший способ прикоснуться к небесам до изобретения варп-двигателя.
#космос #астрономия #3D_моделирование #научная_визуализация
Эти модели даже можно распечатать на 3D-принтере. Кто откажется от Петли Лебедя на рабочем столе? Пожалуй, это лучший способ прикоснуться к небесам до изобретения варп-двигателя.
#космос #астрономия #3D_моделирование #научная_визуализация
Представьте: утром вы наблюдаете, как расплавленный металл превращается в бронзовый топор по технологиям пятитысячелетней давности, а вечером обсуждаете подготовку к полету на Марс с человеком, создававшим первый армянский спутник. Такая возможность будет у каждого посетителя Фестиваля науки в Ереване 3 мая.
Мне кажется, именно такие временные параллели помогают почувствовать ускорение технологического прогресса. Когда путь от бронзы до космоса сжимается до нескольких часов, задумываешься: а с какой скоростью меняется мир прямо сейчас?
Радостно видеть, как раздробленные сообщества пересобираются. Научпоп снова собирает единомышленников, несмотря на все препятствия. Наверное, это и есть признак настоящего комьюнити — способность находить друг друга даже в трудные времена. Это искренне хочется поддержать.
Я бы с удовольствием провёл там целый день — от научпоп лекций до вечерних дискуссий, но, к сожалению, в это время буду в море (об этом расскажу позже). Жаль пропускать такую концентрацию интересных тем и близких по духу людей, особенно Александра Соколова, который годами борется с лженаукой и научными мифами.
Если кто-то из вас будет там — дайте знать, поделитесь впечатлениями.
#мероприятия #научпоп #лекции
Мне кажется, именно такие временные параллели помогают почувствовать ускорение технологического прогресса. Когда путь от бронзы до космоса сжимается до нескольких часов, задумываешься: а с какой скоростью меняется мир прямо сейчас?
Радостно видеть, как раздробленные сообщества пересобираются. Научпоп снова собирает единомышленников, несмотря на все препятствия. Наверное, это и есть признак настоящего комьюнити — способность находить друг друга даже в трудные времена. Это искренне хочется поддержать.
Я бы с удовольствием провёл там целый день — от научпоп лекций до вечерних дискуссий, но, к сожалению, в это время буду в море (об этом расскажу позже). Жаль пропускать такую концентрацию интересных тем и близких по духу людей, особенно Александра Соколова, который годами борется с лженаукой и научными мифами.
Если кто-то из вас будет там — дайте знать, поделитесь впечатлениями.
#мероприятия #научпоп #лекции
Fienta
Как тайное становится явным? Фестиваль науки в Ереване
Sat 3. May at 14:00 - 23:00
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Голографические мечты инженеров
Из всех технологий из фантастических вселенных — от «Звездных войн» до «Аватара» — интерактивные голограммы самые очевидные и одновременно неуловимые. Ближе всего к ним подобрались шоу дронов, но это масштаб стадионов, а не квартир.
Я годами наблюдаю за попытками создать компактные голографические интерфейсы. Сомневаюсь в их удобстве, но эта область настоящий полигон инженерной изобретательности.
Пожалуй, самым прямолинейным решением оказались массивы светодиодов на вращающихся рамах. Взгляните на голографические дисплеи Hypervsn — это буквально массив вентиляторов с подсветкой лопастей. Просто, но эффектно. Кажется, они неплохо продаются.
Другая инженерная школа пошла по пути подсветки взвешенных частиц. Displair проецируют изображение на тонкий слой пара — будто рисуют светом по дыму. В OptiTrap пытались объединить этот подход с акустической левитацией. Маленькую каплю удерживают в воздухе ультразвуковые волны, одновременно подсвечиваем ее лазером — и вот, перед вами парит 3D-изображение. В BYU экспериментировали с оптическими пинцетами.
Японская Aerial 3D поджигала воздух. Лазеры возбуждают атомы кислорода и азота, и плазменная точка возникает как бы из ничего. При высокой частоте повторения формируется подобие изображения без материального носителя.
В апреле исследователи из UPNA показали FlexiVol — еще один остроумный подход. Похоже, что он вдохновлен наработками Voxon, где рассеиватель с высокой частотой и направляет свет в стороны. Однако в основе FlexiVol эластичные ленты, и они позволяют дотрагиваться до изображения.
К сожалению, все эти идеи оказываются не очень практичными, но неизменно — изобретательными. Удивляет, какими разными путями инженеры штурмуют одну вершину. От вращающихся светодиодов до ионизации воздуха — такой спектр подходов говорит о неистощимости человеческой изобретательности.
Из всех технологий из фантастических вселенных — от «Звездных войн» до «Аватара» — интерактивные голограммы самые очевидные и одновременно неуловимые. Ближе всего к ним подобрались шоу дронов, но это масштаб стадионов, а не квартир.
Я годами наблюдаю за попытками создать компактные голографические интерфейсы. Сомневаюсь в их удобстве, но эта область настоящий полигон инженерной изобретательности.
Пожалуй, самым прямолинейным решением оказались массивы светодиодов на вращающихся рамах. Взгляните на голографические дисплеи Hypervsn — это буквально массив вентиляторов с подсветкой лопастей. Просто, но эффектно. Кажется, они неплохо продаются.
Другая инженерная школа пошла по пути подсветки взвешенных частиц. Displair проецируют изображение на тонкий слой пара — будто рисуют светом по дыму. В OptiTrap пытались объединить этот подход с акустической левитацией. Маленькую каплю удерживают в воздухе ультразвуковые волны, одновременно подсвечиваем ее лазером — и вот, перед вами парит 3D-изображение. В BYU экспериментировали с оптическими пинцетами.
Японская Aerial 3D поджигала воздух. Лазеры возбуждают атомы кислорода и азота, и плазменная точка возникает как бы из ничего. При высокой частоте повторения формируется подобие изображения без материального носителя.
В апреле исследователи из UPNA показали FlexiVol — еще один остроумный подход. Похоже, что он вдохновлен наработками Voxon, где рассеиватель с высокой частотой и направляет свет в стороны. Однако в основе FlexiVol эластичные ленты, и они позволяют дотрагиваться до изображения.
К сожалению, все эти идеи оказываются не очень практичными, но неизменно — изобретательными. Удивляет, какими разными путями инженеры штурмуют одну вершину. От вращающихся светодиодов до ионизации воздуха — такой спектр подходов говорит о неистощимости человеческой изобретательности.
Зачем говорить с китами?
Закончилась моя вахта в экспедиции по мониторингу морских млекопитающих у Кольского полуострова в компании спеца по морским млекопитающим Анастасии Куницы и академического эколога, создателя Russian Travel Geek Артема Акшинцева.
В этих водах наблюдения никогда не проводились на постоянной основе. У ученых нет понимания, сколько животных там появляется и как они мигрируют. Яркое напоминание о том, как мало мы о них знаем. Всю поездку я читал переведенную с помощью Gemini книгу How To Speak Whale, вышедшую в 2022 году. Она не дает четкого ответа на вопрос «как говорить с китами», скорее объясняет, почему стоит попробовать. Однако, за три года, прошедшие с печати, этой задачей занимались в Google в партнерстве с The Wild Dolphin Project и Технологическим институтом Джорджии. В апреле они представили проект DolphinGemma.
DolphinGemma — нейросеть, вдохновленная архитектурой больших языковых моделей, но работающая со звуком. Ее обучили на записях одной группы дельфинов с Багам. С 1985 года команда WDP документирует их жизнь, взаимодействия и вокализации.
DolphinGemma работает как аудиопроцессор: анализирует последовательности естественных звуков дельфинов, выявляет закономерности и структуры, а затем прогнозирует вероятные следующие звуки в последовательности. Примерно так же большие языковые модели предсказывают следующее слово в предложении.
В медиа ее сразу окрестили «переводчиком с дельфиньего». Однако большинство серьезных исследователей морских млекопитающих, включая Куницу, относятся к этой идее скептически: полноценного языка у морских млекопитающих может и не быть. DolphinGemma — не переводчик, а аналитический инструмент.
Как это работает
Модель прослушивает, какие звуки дельфины издают один за другим, и выявляет устойчивые паттерны. Например, если после звуков A и B чаще всего следует звук C — это может быть отдельный сигнал A-B-C. Тогда исследователи возвращаются к видео и смотрят, что в такие моменты делали дельфины. Допустим, в 80% случаев они играли — значит, можно предположить, что это типичная игровая вокализация.
Главная фишка в том, что модель находит такие закономерности в терабайтах данных намного быстрее, чем это сделал бы человек, годами прослушивая записи. С ее помощью можно обнаруживать неизвестные звуковые паттерны, которые могли ускользнуть от человеческого внимания, а затем попытаться найти их связь с действиями дельфинов.
Эксперимент с двусторонней коммуникацией
В то же время у DolphinGemma есть и другая функция — генерация звуков. Она может создавать сигналы, похожие на дельфиньи — а значит, животным будет проще их воспроизвести. Исследователи планируют применить их в экспериментах.
Логика такая: люди создают искусственные свисты для конкретных предметов — шарфов, водорослей, игрушек. Они ныряют, воспроизводят синтетические звуки и демонстративно обмениваются предметами между собой — так, чтобы дельфины это видели и поняли правила игры: звук = предмет.
Надежда на то, что любопытные дельфины начнут имитировать эти звуки, когда захотят получить конкретный предмет. Специальный носимый компьютер на базе смартфона Pixel в реальном времени распознает, какой именно звук имитирует дельфин, и через подводные наушники сообщит исследователю: «Дельфин просит шарф». Исследователь даст ему шарф, закрепляя связь звук-предмет.
Это не язык, скорее простая сигнальная система, как у людей и собак, но если животные научатся ею пользоваться — это скажет многое об их разуме.
В сущности, это и есть ксенолингвистика — попытка наладить контакт с существами, у которых совершенно иная среда обитания, восприятие и способности. Только теперь перед нами не стереотипные зеленые человечки, а вполне земные соседи. И это свидетельство важного сдвига. Мы наконец-то начинаем изучать другой разум, а не просто искать отражение самих себя, как в Солярисе Лема.
Когда люди впервые услышали песни китов, это изменило отношение к ним. Кто знает, что случится, если мы поймем, о чем они поют?
Закончилась моя вахта в экспедиции по мониторингу морских млекопитающих у Кольского полуострова в компании спеца по морским млекопитающим Анастасии Куницы и академического эколога, создателя Russian Travel Geek Артема Акшинцева.
В этих водах наблюдения никогда не проводились на постоянной основе. У ученых нет понимания, сколько животных там появляется и как они мигрируют. Яркое напоминание о том, как мало мы о них знаем. Всю поездку я читал переведенную с помощью Gemini книгу How To Speak Whale, вышедшую в 2022 году. Она не дает четкого ответа на вопрос «как говорить с китами», скорее объясняет, почему стоит попробовать. Однако, за три года, прошедшие с печати, этой задачей занимались в Google в партнерстве с The Wild Dolphin Project и Технологическим институтом Джорджии. В апреле они представили проект DolphinGemma.
DolphinGemma — нейросеть, вдохновленная архитектурой больших языковых моделей, но работающая со звуком. Ее обучили на записях одной группы дельфинов с Багам. С 1985 года команда WDP документирует их жизнь, взаимодействия и вокализации.
DolphinGemma работает как аудиопроцессор: анализирует последовательности естественных звуков дельфинов, выявляет закономерности и структуры, а затем прогнозирует вероятные следующие звуки в последовательности. Примерно так же большие языковые модели предсказывают следующее слово в предложении.
В медиа ее сразу окрестили «переводчиком с дельфиньего». Однако большинство серьезных исследователей морских млекопитающих, включая Куницу, относятся к этой идее скептически: полноценного языка у морских млекопитающих может и не быть. DolphinGemma — не переводчик, а аналитический инструмент.
Как это работает
Модель прослушивает, какие звуки дельфины издают один за другим, и выявляет устойчивые паттерны. Например, если после звуков A и B чаще всего следует звук C — это может быть отдельный сигнал A-B-C. Тогда исследователи возвращаются к видео и смотрят, что в такие моменты делали дельфины. Допустим, в 80% случаев они играли — значит, можно предположить, что это типичная игровая вокализация.
Главная фишка в том, что модель находит такие закономерности в терабайтах данных намного быстрее, чем это сделал бы человек, годами прослушивая записи. С ее помощью можно обнаруживать неизвестные звуковые паттерны, которые могли ускользнуть от человеческого внимания, а затем попытаться найти их связь с действиями дельфинов.
Эксперимент с двусторонней коммуникацией
В то же время у DolphinGemma есть и другая функция — генерация звуков. Она может создавать сигналы, похожие на дельфиньи — а значит, животным будет проще их воспроизвести. Исследователи планируют применить их в экспериментах.
Логика такая: люди создают искусственные свисты для конкретных предметов — шарфов, водорослей, игрушек. Они ныряют, воспроизводят синтетические звуки и демонстративно обмениваются предметами между собой — так, чтобы дельфины это видели и поняли правила игры: звук = предмет.
Надежда на то, что любопытные дельфины начнут имитировать эти звуки, когда захотят получить конкретный предмет. Специальный носимый компьютер на базе смартфона Pixel в реальном времени распознает, какой именно звук имитирует дельфин, и через подводные наушники сообщит исследователю: «Дельфин просит шарф». Исследователь даст ему шарф, закрепляя связь звук-предмет.
Это не язык, скорее простая сигнальная система, как у людей и собак, но если животные научатся ею пользоваться — это скажет многое об их разуме.
В сущности, это и есть ксенолингвистика — попытка наладить контакт с существами, у которых совершенно иная среда обитания, восприятие и способности. Только теперь перед нами не стереотипные зеленые человечки, а вполне земные соседи. И это свидетельство важного сдвига. Мы наконец-то начинаем изучать другой разум, а не просто искать отражение самих себя, как в Солярисе Лема.
Когда люди впервые услышали песни китов, это изменило отношение к ним. Кто знает, что случится, если мы поймем, о чем они поют?
30 попыток, 3 дня печати и одна правда о нейросетях
Иногда кажется, что люди, которые рассказывают о том, как нейросети отнимут работу у художников, просто ими не пользовались. Покажу на примере своей последней скульптуры.
1. Сперва была концепция, вдохновленная низкополигональной версией мыслителя Родена с Thingiverse. Чтобы визуализировать эту идею, я использовал GPT. Благодаря мультимодальности при генерации картинок эта нейронка демонстрирует понимание концепции, а не просто рисует набор ключевых слов. Подробно описал идею, и после пяти-шести итераций получил базовый референс.
2. Затем отправился генерировать трехмерную модель в hunyuan. Каким бы продвинутым ни был этот сервис, проблемы неизбежны: то лицо искажено, то пальцев не хватает. Ушло больше 30 попыток, чтобы получить подходящую заготовку. С ней все хорошо, за исключением сущей мелочи — одна из граней куба врезается бедному атланту в спину. Кажется, он не жилец...
3. Отправляюсь в Nomad Sculpt, чтобы это исправить. Прежде всего делаю ретопологию заготовки. Затем подбираю подходящее число треугольников методом научного тыка. Геометрию нужно упростить так, чтобы скульптура стала абстрактной, но не потеряла узнаваемость.
4. Пришло время возни с кубиком: аккуратно отрезаю старый кривой многогранник и с нуля создаю новый. Добавляю тисненые цифры и долго верчу его так, чтобы грани не травмировали атланта. Подгоняю руки, чтобы они соответствовали новому расположению граней.
5. С тоской вспоминаю CAD, пока вырезаю полость в двадцатиграннике и на глазок подгоняю крышку.
6. Трачу три дня реального времени на подбор параметров трехмерной печати. Дело в том, что локти, самое проблемное место, начинают печататься примерно на пятом часу работы принтера. Плюс еще один рабочий день уходит на борьбу с засорами сопла от некачественного пластика.
7. И только после этого наконец получаю результат, который вы видите на фото.
Так что знаете — похоже, слухи преувеличены. Нейросети не отберут нашу работу. Просто с их помощью мы будем решать более амбициозные задачи.
P.S. эту трехмерную модель можно бесплатно скачать на cults3d, thingiverse и printables.
Иногда кажется, что люди, которые рассказывают о том, как нейросети отнимут работу у художников, просто ими не пользовались. Покажу на примере своей последней скульптуры.
1. Сперва была концепция, вдохновленная низкополигональной версией мыслителя Родена с Thingiverse. Чтобы визуализировать эту идею, я использовал GPT. Благодаря мультимодальности при генерации картинок эта нейронка демонстрирует понимание концепции, а не просто рисует набор ключевых слов. Подробно описал идею, и после пяти-шести итераций получил базовый референс.
2. Затем отправился генерировать трехмерную модель в hunyuan. Каким бы продвинутым ни был этот сервис, проблемы неизбежны: то лицо искажено, то пальцев не хватает. Ушло больше 30 попыток, чтобы получить подходящую заготовку. С ней все хорошо, за исключением сущей мелочи — одна из граней куба врезается бедному атланту в спину. Кажется, он не жилец...
3. Отправляюсь в Nomad Sculpt, чтобы это исправить. Прежде всего делаю ретопологию заготовки. Затем подбираю подходящее число треугольников методом научного тыка. Геометрию нужно упростить так, чтобы скульптура стала абстрактной, но не потеряла узнаваемость.
4. Пришло время возни с кубиком: аккуратно отрезаю старый кривой многогранник и с нуля создаю новый. Добавляю тисненые цифры и долго верчу его так, чтобы грани не травмировали атланта. Подгоняю руки, чтобы они соответствовали новому расположению граней.
5. С тоской вспоминаю CAD, пока вырезаю полость в двадцатиграннике и на глазок подгоняю крышку.
6. Трачу три дня реального времени на подбор параметров трехмерной печати. Дело в том, что локти, самое проблемное место, начинают печататься примерно на пятом часу работы принтера. Плюс еще один рабочий день уходит на борьбу с засорами сопла от некачественного пластика.
7. И только после этого наконец получаю результат, который вы видите на фото.
Так что знаете — похоже, слухи преувеличены. Нейросети не отберут нашу работу. Просто с их помощью мы будем решать более амбициозные задачи.
P.S. эту трехмерную модель можно бесплатно скачать на cults3d, thingiverse и printables.