Научная викторина: готовы ли вы к испытанию своих знаний о современных достижениях?

Имитация структуры и функций человеческого мозга в компьютерных системах

Нейроморфные вычисления ставят своей целью создание компьютеров, работающих по принципам, схожим с работой человеческого мозга. Это позволяет создавать более эффективные и энергоэффективные системы для задач искусственного интеллекта.

Разработка новых антибиотиков на основе данных об устойчивости бактерий

Этот ответ относится к области биоинформатики и разработки лекарств, а не к архитектуре компьютеров.

Создание роботов, способных самостоятельно обучаться и адаптироваться к окружающей среде

Хотя нейроморфные компьютеры могут использоваться для управления роботами, нейроморные вычисления - это не просто создание роботов. Это более широкая концепция, которая включает в себя создание интеллектуальных систем, способных к обучению и адаптации.

Создание протезов, управляемых силой мысли

Это - область нейроинженерии и интерфейсов мозг-компьютер, хотя нейроморфные компьютеры могут быть использованы для обработки сигналов мозга в таких системах.

Рентгеновская кристаллография

Рентгеновская кристаллография является мощным методом определения структуры кристаллов. Она основана на дифракции рентгеновских лучей при прохождении через кристаллическую решетку. Анализируя дифракционную картину, можно определить положение атомов в кристалле. Однако, рентгеновская кристаллография требует наличия высококачественных кристаллов, и она не позволяет получать изображения отдельных атомов на поверхности материала. Метод дает усредненную картину структуры.

Атомно-силовая микроскопия

Атомно-силовая микроскопия (АСМ) позволяет "ощупывать" поверхность материала с помощью зонда на атомном уровне, создавая 3D-изображения отдельных атомов и молекул.

Электронная микроскопия

Электронная микроскопия позволяет получать изображения с очень высоким разрешением, используя пучок электронов вместо света. Существуют различные типы электронной микроскопии, такие как сканирующая электронная микроскопия (СЭМ) и просвечивающая электронная микроскопия (ПЭМ). Однако, обычная электронная микроскопия не дает трехмерной информации об отдельных атомах на поверхности материала.

Масс-спектрометрия

Масс-спектрометрия является методом определения массы молекул и атомов. В масс-спектрометре молекулы ионизируются, а затем разделяются по отношению массы к заряду. Масс-спектрометрия позволяет определять состав образца и идентифицировать неизвестные вещества. Однако, масс-спектрометрия не дает прямой информации о структуре молекул и не позволяет создавать их 3D-модели.

Искусственно созданные материалы, обладающие необычными оптическими свойствами, такими как отрицательный показатель преломления.

Метаматериалы — это искусственно созданные материалы, свойства которых определяются не химическим составом, а структурой. У них часто наблюдаются свойства, не встречающиеся в природе, например, отрицательный показатель преломления, что позволяет создавать "плащи-невидимки".

Материалы, которые меняют свои агрегатные состояния под воздействием температуры

Это относится к термочувствительным материалам, но не к метаматериалам.

Материалы на основе углеродных нанотрубок

Углеродные нанотрубки - это один из компонентов, входящих в состав метаматериалов, но никак не их основная часть.

Биоразлагаемые полимеры, используемые в упаковке

Понятие "метаматериалы" с понятием "биоразлагаемые полимеры, используемые в упаковке" никак не связаны

Разработка новых лекарств

Машинное обучение используется в фармацевтике для анализа больших объемов данных, идентификации потенциальных лекарственных мишеней, прогнозирования эффективности лекарств и оптимизации клинических испытаний. Однако, анализ медицинских изображений с помощью машинного обучения непосредственно не приводит к разработке новых лекарств.

Создание искусственных органов

Машинное обучение может использоваться для моделирования и проектирования искусственных органов, а также для управления их работой. Однако, на данном этапе развития технологий машинное обучение является лишь одним из инструментов в создании искусственных органов, и оно не может полностью заменить традиционные методы инженерии и биологии.

Автоматическая диагностика заболеваний.

Машинное обучение позволяет обучать алгоритмы для выявления признаков заболеваний на медицинских изображениях (опухоли, переломы, аномалии). Это помогает врачам ставить более точные и быстрые диагнозы.

Геномное редактирование для лечения генетических заболеваний

Машинное обучение может использоваться для анализа геномных данных, выявления генетических мутаций и прогнозирования эффективности геномного редактирования. Однако, само по себе машинное обучение не является технологией геномного редактирования.

Кремниевая фотоника

Кремниевая фотоника - это технология, которая интегрирует оптические компоненты (лазеры, модуляторы, детекторы) на кремниевые чипы. Это позволяет создавать компактные и эффективные оптические компьютеры.

Квантовые вычисления

Квантовые вычисления – это перспективная область информатики, использующая квантовые явления, такие как суперпозиция и запутанность, для решения задач, которые не под силу классическим компьютерам. Квантовые компьютеры могут использовать различные физические системы для реализации кубитов, в том числе фотоны. Однако, сама концепция квантовых вычислений не ограничивается использованием фотонов.

Молекулярная электроника

Молекулярная электроника – это область науки, занимающаяся созданием электронных компонентов и схем из отдельных молекул. Она может привести к созданию очень маленьких и энергоэффективных устройств, но не обязательно использует фотоны для передачи и обработки информации.

Органические светодиоды

Органические светодиоды (OLED) – это тип светодиодов, в которых излучающим слоем является органическое соединение. OLED используются в дисплеях и освещении. Хотя OLED излучают свет, они не используются для создания оптических компьютеров.

Использование оптогенетики для стимуляции нейронов сетчатки

Оптогенетика - это революционная технология, которая позволяет контролировать активность нейронов с помощью света. В данном контексте, оптогенетика используется для модификации нейронов сетчатки, делая их чувствительными к свету. Это позволяет ученым "обойти" поврежденные фоторецепторы (клетки, которые обычно воспринимают свет) и напрямую стимулировать другие нейроны в сетчатке, передавая сигнал в мозг. Именно этот подход доказал свою эффективность в восстановлении зрения у слепых животных в ряде исследований. Генно-модифицированные вирусы доставляют гены светочувствительных белков в определенные клетки сетчатки. Затем, свет определенной длины волны используется для активации этих клеток, что позволяет им передавать сигналы в мозг.

Пересадка стволовых клеток в глаз

Пересадка стволовых клеток в глаз - это перспективное направление исследований, но пока что оно не привело к значительному успеху в восстановлении зрения у слепых животных. Проблема заключается в том, чтобы стволовые клетки правильно дифференцировались в нужные типы клеток сетчатки (фоторецепторы, ганглиозные клетки и т.д.) и установили правильные связи с другими нейронами. Это сложный процесс, который пока не удалось полностью контролировать. Хотя пересадка стволовых клеток потенциально может быть полезной в будущем, она еще не является проверенным методом восстановления зрения.

Разработка искусственной сетчатки на основе кремния

Искусственные сетчатки на основе кремния (или других материалов) - это устройства, которые заменяют функцию поврежденных фоторецепторов. Они преобразуют свет в электрические сигналы, которые затем передаются в мозг. Такие устройства действительно разрабатываются и имплантируются людям с некоторыми формами слепоты (например, при пигментном ретините). Тем не менее, на данный момент технология искусственных сетчаток все еще находится в стадии разработки и не обеспечивает полного восстановления зрения. Разрешение изображений, которые можно получить с помощью этих устройств, пока не очень высокое.

Использование генной терапии для восстановления поврежденных генов сетчатки

Генная терапия - это метод, при котором гены, отвечающие за развитие и функционирование сетчатки, доставляются в клетки, чтобы исправить генетические дефекты, вызывающие слепоту. Генная терапия, безусловно, многообещающий подход к лечению некоторых наследственных заболеваний сетчатки, является успешным для людей с определенными генетическими мутациями, но ее эффективность ограничена конкретными типами генетических заболеваний.

РНК-интерференция

РНК-интерференция - важный механизм регуляции генов, но не метод редактирования генома в прямом смысле.

Генная терапия с использованием вирусов

Генная терапия с использованием вирусов - более старый метод доставки генов, менее точный и безопасный, чем CRISPR.

CRISPR-Cas9

CRISPR-Cas9 - это революционная технология редактирования генов, позволяющая с высокой точностью вносить изменения в ДНК. Она получила широкое признание и применение в различных областях науки.

Использование стволовых клеток

Использование стволовых клеток - перспективное направление, но не является методом редактирования генов.

Использование зеркал из бериллия

Использование зеркал из бериллия - важный, но не самый революционный элемент.

Применение лазеров большей мощности

Применение лазеров большей мощности - улучшает сигнал, но не устраняет фундаментальные шумы.

Использование сверхпроводящих магнитов

Использование сверхпроводящих магнитов - применяется в других научных областях, но не в LIGO.

Квантовое сжатие света

Квантовое сжатие света (squeezing) позволяет снизить квантовые шумы в измерительных приборах, к которым относятся гравитационные волновые обсерватории. Это повышает их чувствительность.

GAN

GAN - это класс моделей машинного обучения, состоящий из двух нейронных ceтей: генератора, создающего новые данные, и дискриминатора, оценивающего их реалистичность. Они широко используются для создания изображений, музыки и других видов контента на основе текстовых подсказках.

Нейронные сети прямого распространения

Нейронные сети прямого распространения - базовые модели, которые не предназначены для генерации данных.

Сети радиальных базисных функций

Сети радиальных базисных функций - используются для задач классификации и регрессии, но не для генерации контента.

Рекуррентные нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети - хорошо подходят для работы с последовательностями (например, текст или временные ряды).

Создание компактного термоядерного реактора на основе токамака -

Создание компактного термоядерного реактора на основе токамака -хотя исследования в этом направлении ведутся, пока это не является достижением.

Успешное удержание плазмы в течение длительного времени на установке ITER

Успешное удержание плазмы в течение длительного времени на установке ITER - является важной задачей, но не связано с положительным выходом энергии.

Достижение устойчивой термоядерной реакции с положительным выходом энергии в лаборатории.

В 2022 году ученые Ливерморской национальной лаборатории (США) впервые в истории добились термоядерной реакции, при которой было получено больше энергии, чем затрачено на ее запуск. Это важный шаг к созданию термоядерных электростанций.

Создание дешевого и эффективного способа получения дейтерия и трития

Создание дешевого и эффективного способа получения дейтерия и трития - упростило бы создание термоядерного реактора, но не является достижением.