Herzlich Willkommen in unser Rubrik „Science Tank“. In diesem Bereich der Webpräsenz beschäftigen wir uns interdisziplinär mit relevanten Entdeckung aus der Welt der Wissenschaften (Physik, Mathematik, Informatik, Medizin u.v.m). Dabei publizieren wir wichtige Errungenschaften aus der Welt mit einem besonderen Focus auf die wissenschaftliche Umgebung in Göttingen. Viel Spaß und bleiben Sie neugierig.
Zukünftige Ereignisse abzuschätzen ist eine schwierige Aufgabe. Im Gegensatz zum Menschen sind die Ansätze des maschinellen Lernens nicht durch ein natürliches Verständnis der Physik reguliert. In der freien Natur unterliegt eine plausible Abfolge von Ereignissen den Regeln der Kausalität, die sich nicht einfach aus einer endlichen Trainingsmenge ableiten lassen. In diesem Beitrag schlagen Forscher (Imperial College London) einen neuartigen theoretischen Rahmen vor, um kausale Zukunftsvorhersagen durch die Einbettung raum-zeitlicher Informationen in eine Minkowski-Raumzeit durchzuführen. Sie verwenden das Konzept des Lichtkegels aus der Speziellen Relativitätstheorie, um den latenten Raum des anarbiträren Modells einzuschränken und zu durchqueren. Sie demonstrieren erfolgreiche Anwendungen bei der kausalen Bildsynthetisierung und der Vorhersage zukünftiger Videobilder auf einem Bilddatensatz. Deren Rahmenwerk ist architektur- und aufgabenunabhängig und verfügt über starke theoretische Garantien für kausale Fähigkeiten.
Das Vorhaben „Optoakustisches Sensorsystem für die Überwachung von Infusionen“ (Oase) der Abteilung Photonische Sensorik schaffte es in die erste von zwei Phasen der Fördermaßnahme Go-Bio inital. Bei dieser hochkompetitiven Ausschreibung des BMBF wurden 41 von 178 Projektideen mit erkennbarem Innovationspotential zur Sondierungsphase zugelassen.
Der letzte Artikel ist auf eine schöne Resonanz gestoßen (Danke dafür). Deshalb heute mal wieder etwas aus der Welt „Vergessene Mathematik“ - viel Spaß!
Die Arithmetik kann einige ihrer Hochburgen oft nicht mit vagen Mitteln beweisen. In diesen Fällen brauchen wir allgemeinere Algebra-Methoden. Für diese Art von arithmetischen Theoremen, die algebraisch gerechtfertigt sind, ergeben sich viele Regeln für verkürzte Rechenoperationen.
Geschwindigkeitsmultiplikation:
In früherer Zeit, der Zeit ohne Computer oder Taschenrechner, benutzten große Arithmetiker viele einfache algebraische Tricks; um sich das Leben zu erleichtern:
Das „x“ ist hier stellvertretend für Multiplikation (wir waren zu faul um LaTeX zu bemühen :-) )
Schauen wir mal auf:
988²=?
Können Sie es in Ihrem Kopf lösen?
Es ist sehr einfach, schauen wir es uns genauer an:
988 x 988 = (988 + 12) x (998 -12) + 12² = 1000 x 976 + 144 = 976 144
Es ist auch einfach zu verstehen, was hier passiert:
(a + b)(a - b) + b² = a² - b² + b² = a²
O.K. so weit so gut. Jetzt versuchen wir schnell zu rechnen -auch solche Kombinationen wie
986 x 997, ohne Taschenrechner!
986 x 997 = (986 - 3) x 1000 + 3 x 14 = 983 042
Was ist hier passiert? Wir können die Faktoren wie folgt aufschreiben:
Wissenschaftler haben herausgefunden, dass sich elektrische Ströme in bisher unbekannter Weise bilden können. Die neuen Erkenntnisse könnten es den Forschern ermöglichen, die Fusionsenergie, die die Sonne und die Sterne antreibt, besser auf die Erde zu bringen.
Für eine planare elektrostatische Welle, die mit einer einzelnen Spezies in einem kollisionsfreien Plasma wechselwirkt, impliziert die Impulserhaltung eine Stromerhaltung. Wenn jedoch mehrere Spezies mit der Welle wechselwirken, können sie einen Impuls austauschen, was zu einem Stromantrieb führt. Eine einfache, allgemeine Formel für diesen angetriebenen Strom wird in der Arbeit der Physiker abgeleitet. Als Beispiele zeigen sie, wie Ströme für Langmuir-Wellen in Elektron-Positron-Ionen-Plasmen und für ionenakustische Wellen in Elektron-Ionen-Plasmen angetrieben werden können.
Heute etwas aus der Rubrik "vergessene Mathematik". Es gibt immer wieder sehr interessante algebraische Zahlenzusammenhänge, die leider selten oder gar nicht in den Lehrplänen stehen, die jedoch das Zahlenverständnis und die mathematische Intuition erweitern.
Sagen wir, jemand bittet Sie, die nächste Gleichung ohne technische Hilfsmittel zu lösen.
Können Sie das?
O.k. Auf den ersten Blick ist nicht so einfach. Aber wenn man die besondere und interessante Beziehung zwischen diesen Zahlen kennt, dann ist es wirklich simpel:
Die linken Komponenten der Gleichung sind: 100 + 121 + 144 = 365; Mit anderen Worten:
O.k. lassen Sie uns mit Hilfe einfachen Algebra herausfinden, ob wir mehr solcher Folgen finden können: Die erste Zahl, nach der wir suchen, ist "x":
Die Masse des Deuterons sei um 0,1 milliardstel Prozent geringer als der in der Fachliteratur hinterlegte Wert! Mehr als 100 Jahre nach Entdeckung der Atomkerne ist noch immer unklar, wie schwer einzelne Exemplare sind. Ein exzellenter „Update“ gelang dem Forscherteam um Sascha Rau vom Max-Planck-Institut für Kernphysik in Heidelberg.
Quelle Bild: Max-Planck Institut für Kernphysik
Die Massen der leichtesten Atomkerne und die Elektronenmasse sind miteinander verknüpft, und ihre Werte beeinflussen die Beobachtungen in der Atomphysik, Molekularphysik und Neutrinophysik sowie in der Metrologie. Die genauesten Werte für diese fundamentalen Parameter stammen aus der Penning-Fallen-Massenspektrometrie, die relative Massenunsicherheiten in der Größenordnung von 10E(-11) erreicht. Redundanzprüfungen anhand von Daten aus verschiedenen Experimenten zeigen jedoch erhebliche Inkonsistenzen bei den Massen des Protons, des Deuterons und des Helions (dem Kern von Helium-3), was darauf hindeutet, dass die Unsicherheit dieser Werte möglicherweise unterschätzt wurde.
Ein spannender Artikel erschienen in Nature, 530-531 (2020); doi: 10.1038/d41586-020-02421-2
Es wurden winzige Geräte entwickelt, die als Beine von lasergesteuerten Mikrorobotern fungieren können. Die Kompatibilität dieser Vorrichtungen mit mikroelektronischen Systemen legt einen Weg zur Massenproduktion von autonomen Mikrorobotern nahe.
1959 schlug der Nobelpreisträger und Nanotechnologie-Visionär Richard Feynman vor, dass es interessant wäre, "den Chirurgen zu schlucken" - d.h. einen winzigen Roboter zu bauen, der sich durch Blutgefäße bewegen könnte, um bei Bedarf Operationen durchzuführen. Diese ikonische Vorstellung von der Zukunft unterstrich die modernen Hoffnungen auf dem Gebiet der Robotik im Mikrometerbereich: autonome Geräte in Umgebungen einzusetzen, die ihre makroskopischen Gegenstücke nicht erreichen können. Der Bau solcher Roboter bringt jedoch mehrere Herausforderungen mit sich, darunter die offensichtliche Schwierigkeit, eine mikroskopisch kleine Lokomotive zusammenzubauen. In einem Artikel in Nature berichten Miskin et al. über elektrochemisch angetriebene Geräte, die lasergesteuerte Mikroroboter durch eine Flüssigkeit treiben und die sich leicht mit mikroelektronischen Komponenten integrieren lassen, um vollständig autonome Mikroroboter zu konstruieren.
Ein spannender Artikel von Dorothy Bishop erschienen in Nature 584, 9 (2020); doi: 10.1038/d41586-020-02275-8
Das Sammeln simulierter Daten kann gemeinsame Wege aufzeigen, auf denen unsere kognitiven Vorurteile uns in die Irre führen.
In den letzten zehn Jahren wurden zahlreiche Anstrengungen unternommen, um robuste und glaubwürdige Forschung zu fördern. Einige konzentrieren sich darauf, die Anreize zu verändern, z.B. durch Änderung der Förderungs- und Publikationskriterien, um offene Wissenschaft gegenüber sensationellen Durchbrüchen zu bevorzugen. Aber auch dem Einzelnen muss Aufmerksamkeit geschenkt werden. Allzu menschliche kognitive Verzerrungen können dazu führen, dass wir Ergebnisse sehen, die nicht vorhanden sind. Fehlerhafte Argumentation führt zu schlampiger Wissenschaft, selbst wenn die Absichten gut sind.
Genaue elektronische Strukturberechnungen gelten als eine der am meisten erwarteten Anwendungen des Quantencomputers, der die theoretische Chemie und andere verwandte Gebiete revolutionieren wird. Mithilfe des Quantenprozessors Google Sycamore führten Google AI Quantum und Mitarbeiter eine Variational Quantum Eigenolver (VQE)-Simulation von zwei chemischen Problemen auf mittlerer Skala durch: die Bindungsenergie von Wasserstoffketten (so groß wie H12) und den Isomerisierungsmechanismus von Diazol (siehe die Perspektive von Yuan). Die Simulationen wurden an bis zu 12 Qubits mit bis zu 72 Zwei-Qubit-Gattern durchgeführt und zeigen, dass es möglich ist, chemische Genauigkeit zu erreichen, wenn VQE mit Strategien zur Fehlerminimierung kombiniert wird. Die Schlüsselbausteine des vorgeschlagenen VQE-Algorithmus sind potenziell auf größere Systeme skalierbar, die nicht klassisch simuliert werden können.
Die Idee eines jungen Wissenschaftlers aus Polen wurde belohnt.
Der Student Sebastian Machera entwickelt eine Technologie, die vielen Patienten helfen und gleichzeitig medizinische Verfahren verbessern kann. Für seine Forschungen erhielt er eine Auszeichnung im prestigeträchtigen EUCYS-Wettbewerb (für herausragende Forscher unter 21 Jahren). Er entwickelt sein Projekt am Institut für Physikalische Chemie der Polnischen Akademie der Wissenschaften (PAN).
Sebastian Machera beschloss schon in jungen Jahren, sich näher mit Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu befassen. Dieser Krankheitbild ist in den meisten hoch entwickelten Ländern eine der häufigsten Ursachen für einen vorzeitigen Tod sind.
Der junger Wissenschaftler will einen Sensor entwickeln, mit dessen Hilfe Menschen mit einem Herzinfarkt schneller diagnostiziert werden können. Seine Idee wurde von der EUCYS-Jury gewürdigt. Der Forscher erhielt den ersten Preis in der polnischen Ausgabe dieses renommierten Wettbewerbs. Der Preisträger studiert an der Medizinischen Universität Warschau sowie Biotechnologie an der Technischen Universität Warschau.
Erstmals ist es Wissenschaftlern der UMG und des Exzellenzclusters "Multiscale Bioimaging" (MBExC) sowie des Deutschen Zentrums für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) gelungen, aus humanen, induzierten pluripotenten Stammzellen neuronale Netzwerke mit Funktionen des menschlichen Gehirns herzustellen. Die als Bioengineered Neuronal Organoids (BENOs) bezeichneten Gewebe zeigen morphologische Eigenschaften des menschlichen Gehirns. Sie entwickeln zudem Funktionen, die für die Entwicklung von Lernen und Gedächtnisfunktionen bedeutend sind. Veröffenlicht in Nature Communications.
Quelle: Universitätsmedizin Göttingen: Abbildungen aus Zafeiriou et al. (2020) GABA polarity switch and neuronal plasticity in Bioengineered Neuronal Organoids. Nat Commun, 11, 3791.
Links: Darstellung eines “Bioengineered Neuronal Organoids” (BENO) hergestellt nach einem von Zafeiriou et al. publiziertem Verfahren; die Ausbildung der neuronalen Netzwerkstruktur wird durch Färbung von neuronalen Markerproteinen (Microtubule-associated protein 2; blau) und Neurofilament (grün) sowie Gliazellen (Glial fibrillary acidic protein; rot) dargestellt. Maßstab: 0,5 mm. Rechts: Vergrößerung der neuronalen Netzwerkstruktur in einem BENO. Neuronale Axone sind nach Färbung des Neurofilament Proteins in Grün, aktvierende glutamaterger Neurone in Rot und Zellkerne in Blau dargestellt
German
Arabic
Azerbaijani
Chinese (Traditional)
English
Esperanto
Hebrew
Hindi
Italian
Japanese
Korean
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Spanish
Die Idee eines jungen Wissenschaftlers aus Polen wurde belohnt.