NASA-jevi novi obzorji razkrivajo geološko 'Frankenstein', ki je ustvaril Ultima Thule


WOODLANDS, Texas – Manj kot tri mesece po tem, ko se je vesoljsko plovilo New Horizons povečalo mimo oddaljene, hladne vesoljske stene, znanstveniki začenjajo sestavljati zgodbo o tem, kako se je pojavil ta predmet, imenovan Ultima Thule.

V seriji znanstvenih predstavitev, ki so potekale danes (18. marca) na 50. lunarni in planetarni znanstveni konferenci, so znanstveniki misij podelili nove podatke o topografiji in kompoziciji vesoljske stene, ki jim pomaga, da izboljšajo scenarije o tem, kako se je objekt oblikoval.

"Vsako posamezno opazovanje, ki smo ga načrtovali, je delalo, kot je bilo načrtovano," je dejal Alan Stern, glavni raziskovalec misije New Horizons in planetarni znanstvenik na Southwest Research Institute. "Imeli smo 100-odstotno uspešno letenje."

Sorodno: New Horizons 'Ultima Thule Flyby v slikah

Bogastvo podatkov, ki jih je vesoljsko vozilo lahko zbralo, je ponujalo podobno skrivnosti in hipoteze o oddaljenem predmetu Kuiperjevega pasu, ki ga znanstveniki sploh niso odkrili, ko so se začeli New Horizonsi. Še posebej si je ekipa želela združiti, kako je predmet, ki je formalno znan kot 2014 MU69, nastali.

Kmalu po preletu je ekipa to potrdila MU69 pravzaprav sta dva predmeta, ki sta zlepljena skupaj, kar znanstveniki imenujejo kontaktni binarni. Nadaljnja analiza visokoločljivih črno-belih fotografij New Horizons kaže, da sta obe polovici predmeta oblikovani ločeno, in da se zdi, da je večji lobe, imenovan Ultima, posledica veliko veliko manjših predmetov, ki se združijo skupaj, kot je Dippin '. Točke.

"V določenem smislu ima Ultima dokaj poenostavljeno geologijo, kar je precej podobno Frankensteinu," je med predstavitvijo dejal Jeff Moore, znanstvenik New Horizons iz raziskovalnega centra Ames v Kaliforniji. "Thule ima tukaj veliko več stvari." Še posebej, ta manjši lobe šport največja značilnost na predmetu, depresija ekipa je vzdevek Maryland. (New Horizons upravlja laboratorij za uporabno fiziko univerze Johns Hopkins v tem stanju.)

Zdi se, da novi zemljevid, ki ga je izdelala ekipa New Horizons, prikazuje številne različne kamnine, ki so se združile v objekt z vzdevkom Ultima Thule.

(Slika: © NASA / Laboratorij za uporabno fiziko univerze Johns Hopkins / Southwest Research Institute / ESA)

Ko pa se ekipa obrne na barvne podobe, je težje videti dokaze te agregatne strukture. MU69 pretežno rdeče površine kaže nekatere razlike v barvi, ki se ujemajo s površinskimi značilnostmi, ne pa tudi z domnevnimi majhnimi geološkimi podenotami.

"Vsekakor vidite nekaj korelacije z geološkimi značilnostmi, toda ena stvar, ki je ne vidite, so logične korelacije s temi kockami, ki bi lahko bile prejšnje faze prirastka," je dejal Will Grundy, astronom na observatoriju Lowell v Flagstaffu. predstavitev. "Ne izgledajo očitno drugače druga od druge."

Nove ugotovitve se dotaknejo tudi, kako sta se združila dva kosa MU69. Ko se je ekipa podrobneje seznanila s skupnim predmetom, niso našli nobenih znakov, da je nasilno trčenje izkrivilo skalo. Namesto tega znanstveniki verjamejo, da sta obe polovici predmeta, oblikovani ločeno, viseli okrog skupaj dovolj dolgo, da sta sinhronizirali svoje najdaljše in najkrajše dimenzije – npr. dve sosednji palačinki – nato se zelo počasi dotakne, s hitrostjo 3 metre na sekundo.

"To lahko storite sami, lahko hodite v steno," je dejal William McKinnon, partner New Horizons in planetarni znanstvenik na Univerzi v Washingtonu v St. Louisu. "To je zelo nežen položaj."

Čeprav je bilo vesoljsko plovilo na MU69 neverjetno kratko, bodo znanstveniki misije prejeli nove podatke iz New Horizonsa več kot eno leto. To je zahvaljujoč količini opazovanj, ki jih je lahko naredila in počasna hitrost prenosa podatkov sondo na tako dolgi razdalji od Zemlje. Kombinacija pomeni, da se bodo znanstveniki nekaj časa spopadali z ugankami o predmetu.

"Ultima Thule je izjemen," je dejal Stern. "Predstavila nam je široko paleto skrivnosti, in odkrito, mislim, da je na gram, morda celo presegla Pluton sam."

Pošljite e-sporočilo Meghan Bartels at mbartels@space.com ali ji sledite @meghanbartels. Sledi nam na Twitterju @Spacedotcom in naprej Facebook.

Nenavadna dolina, o kateri nihče ne govori: Eerie Robot Voices


Pokliči ga Velika konvergenca jeze. Prvi del, skrivnostna dolina, do sedaj že poznamo vse: če je humanoidni robot videti super realističen, vendar ne dovolj realističen, nas izčrpa. Do sedaj se je ta ideja skoraj v celoti uporabljala za robotske obraze in telesa, vendar je manj znana kot pojav v robotu glasove.

Razen to je robotistka Univerze Kozminski Aleksandra Przegalinska, tudi raziskovalka na MIT. Przegalinska prinaša znanstveno uho v razcvet gospodarstvo chatbots in glas asistentov, kot Alexa. WIRED je sedel z Przegalinsko na SXSW ta teden, da bi govoril o monumentalnem izzivu posnemanja človeške intonacije, zakaj prihodnost humanoidnih robotov morda ni posebej svetla in kaj se zgodi, ko pustite učence, da učijo chatbot kako govoriti.

Ta pogovor je bil urejen za dolžino in jasnost.

WIRED: Torej, zakaj študirati robotske glasove, vseh stvari?

Ko razmišljate o robotih, je grozota ne le v obrazu in v pogledu, čeprav je to zelo močno. Prav tako je zelo pogosto v glasu, tako kot govori. Sama tonalnost je tukaj zelo pomembna stvar. Zato smo se zanimali za chatbote in tako smo zgradili svoje.

Chatbot se je pogovarjal z mojimi študenti celo leto, večinoma se je učil od njih, tako da lahko zberete, kakšno znanje je dobil na koncu! (Koliko prekletih besed!) Nenehno so ga poniževali. Kateri je del možganske doline, ker, ko pomislite na to, zakaj so tako gadni do klepetalnic? Mogoče so grde, ker je chatbot samo chatbot, ali pa so grde, ker so negotove – ali je v tej stvari človek, kaj se s tem dogaja?

Ali celo do fizično roboti. Na Japonskem je bila študija, kjer so postavili robota v nakupovalno središče in pustili otroke, da so prišli do njega in videli, kaj bodo otroci naredili, in na koncu so ga brcali in ga udarjali in jo imenovali.

Z otroki – imam 6-letnika – to je džungla. So na tej ravni, kjer je narava še vedno močna in kultura ni tako močna. Ko ustvarite zelo odprt sistem, ki se bo učil od vas, kaj želite, da se nauči? Moji študenti se vedno pogovarjajo s tem klepetom in so tako sovražni.

NAUČI SE VEČ

WIRED vodnik za robote

Mogoče je to za njih. Morda je to kot terapija.

Mogoče je terapija povezana z dejstvom, da obdeluješ te občutke v dolini. Torej ste jezni in niste prepričani, s čimer se ukvarjate. Počutim se, da so ti čudni odnosi s chatboti, ki so pomočniki, in so super vljudni, in ljudje samo metali smeti na njih, le čudna situacija, kot da so nekateri ljudje nižje ravni.

Ti klepetalnice imajo lahko različne oblike, kajne? Torej je lahko le besedilo, ali pa lahko pride z digitalnim avatarjem.

Ugotovili smo, da je bil chatbot, ki je imel tudi avatar, zelo neprijeten za ljudi. V večini primerov je dal enak odziv kot besedilo, vendar so bile razlike velike. V primeru besedilnega chatbota so udeleženci ugotovili, da je zelo sposoben govoriti o različnih temah. Potem je bila še ena skupina, ki je morala komunicirati z osebo, ki je imela obraz in pogled. V smislu čustvenega odziva je bil zelo negativen. Ljudje so bili stalno pod stresom. Skupina, ki je govorila z besedilnim chatbotom, je običajno imela dvakrat daljše pogovore.

Kaj pa kako se je vaš chatbot obnašal? Kako je bilo kot dober sogovornik?

Kadarkoli ste imeli pogovor, bi chatbot poskušal zrcaliti to, kar je druga oseba govorila. Na primer, če ste rekli, da ste sovražili šport, in pogovor je bil dovolj dolg, bi klepet rekel: »Tudi jaz sovražim športe.«

Torej bi ti lahko lagal.

Seveda. Nenehno. Veliko je bilo tudi obračanja. Tako ste imeli na primer eno interakcijo, kjer se je predstavila kot republikanka, in imeli ste drugo interakcijo, kjer se je predstavila kot demokrat in zelo napredna oseba. Hating šport in ljubeč šport. Sovražiti določene narodnosti. Zanimivo je bilo videti, vendar je to opozarjalo na nekatere potencialne nevarnosti, povezane s temi interakcijami. Ko razmišljate o sebi kot o podjetju, recimo, da si zgradite klepet. Ti si Nike, in potem chatbot pravi, da sovraži šport. Kaj bi storili glede tega?

Ali še huje, postane rasističen.

Kar se dogaja, pravzaprav. Mislim, da je bil naš chatbot še vedno zelo nadzorovan na več načinov in bilo je presenetljivo, da smo videli, kako pogosto je bilo obračanje, ker smo kurirali nekaj vsebine. Predstavljal se je in potem se je z lahkoto preusmeril od interakcij z drugimi ljudmi.

Poleg semantike, ko gre za trenutne robotske glasove, kaj je metanje ljudi posebej?

Tudi če je kratek stavek, roboti ga končajo tako, kot da je dolg. Na nek način je tako prepričljiv, da zveni, kot da pričakujete dolgo izjavo, nato pa se stavek konča. Torej je problem z razumevanjem tonalnosti in konteksta tega, kar govorite. Torej povezovanje semantike s tonskim, je tisti del, ki gre narobe.

Kaj pa dodatna stopnja zapletenosti, ko je ta raven inteligence utelešena v fizičnem robotu, kot je Sophia, ki ga večina ljudi pozna iz njenih pogovorov?

Morda je problem vse skupaj. Vemo, da so takšni sistemi zelo modularni, v smislu, da obstaja sistem, ki je odgovoren za premikanje glave, drugi pa za nasmejan, vsi ti moduli so včasih slabo integrirani na način, ki se nikoli ne zgodi z ljudmi, ali vsaj zelo redko. . mislim to je skrivnostna dolina, zamude pri odzivih. Zahteva resnično veliko računsko moč. Ampak ne dvomim, da je to prihodnost. Morda ne za to podjetje, mogoče ne s tem primerom. Razen če se humanoidni roboti popolnoma opustijo. To je tudi možnost. Mislim, da je mogoče.

Res? Zakaj bi to rekel?

Ker menim, da če imate nekakšen sistem, ki ga je mogoče zlahka razvrstiti kot stroj, vendar je še vedno super pameten in odziven, je morda dovolj. Zakaj bi vam bilo mar? Lahko bi bila celo škatla, ki se nagiba naprej ali nazaj, tako da tiste male geste, ki kažejo, da ve, kakšna čustva so. Morda ljudje želijo nekaj, kar izgleda kot sesalnik in govori z njimi, namesto da bi imeli Sophijo, ki je že tako moteča.


Več Great WIRED Stories

Vesoljski orbiter je na Marsu "poraščen modri pajek"


David Bowie je pel o svoji znanstvenofantastični osebi Ziggyju Stardustu, ki je nastopal s pajki z Marsa, zdaj pa se je izkazalo, da je na Marsu vseeno "pajek".

Slika, ki jo je zajela orbiter Evropske vesoljske agencije (ESA), je pred kratkim pokazala, da je zelo dlakavi, modri pajek, ki razteza svoje noge po marsovski pokrajini.

V resnici pa je tako imenovani pajek velikanski vzorec, ki ga je na grebenu pustil vihar prašnikov, ko je na tem območju nastalo več sto ali celo več tisoč vrtinčastih tornadov, so včeraj (14. marca) v izjavi dejali predstavniki ESA. [Seeing Things on Mars: A History of Martian Illusions]

Orbiter ESA-Roscosmos ExoMars Trace Gas je zajemal sliko 8. februarja v regiji Mars 'Terra Sabaea z uporabo sistema za barvno in stereo sliko vesoljskega plovila (CaSSIS). Modre steze predstavljajo del grebena, ki so ga strgali in brili vetrovi tornada. Čeprav je dejanska barva materiala, ki so ga izpostavili tornadi, temno rdeča, se prikaže kot modra barva v sestavljeni sliki; ta tehnika povečuje kontrast površinskih značilnosti, v skladu s trditvijo.

Neznano je, zakaj so se po grebenu konvergirali toliko prašnih hudičev (ali prašnih tornadov), čeprav lahko gore v regiji vplivajo na pretok zračnih mas in prispevajo k nastanku tornada, so povedali predstavniki ESA.

Orbiter ExoMars, ki je bil lansiran leta 2016, je 2. marca posnel tudi fotografijo NASA InSight Landerja, ki je udaril svoj »mol« instrument v zemljo, da bi vzorčil notranjost Marsa. Na sliki se InSight pojavi kot majhna, bela pegica v temnejšem krogu skale, ki ga je ob dotiku rakete pospravila. V bližini so toplotni ščit InSight in padalo, ki sta bila izpuščena med spustom.

Orbiter je zajel vpogled v NASA-ino letev InSight kot a

Orbiter je zagrabil pogled na NASA-ino letev InSight, ko se je "molska" sonda zabila v površino Marsa.

Zasluge: ESA / Roscosmos / CaSSIS, CC BY-SA 3.0 IGO

Druge fotografije, ki jih je ESA objavila včeraj, imajo izjemno dobro ohranjene udarne kraterje; večplastne usedline blizu Marsovega južnega polarnega ledu; in 3D pogledi kraterjev, sipin in izdankov.

"Vse slike, ki jih danes delimo, predstavljajo nekaj najboljših iz zadnjih nekaj mesecev," je v izjavi dejal Nicolas Thomas, glavni raziskovalec CaSSIS na Univerzi v Bernu v Švici.

"Dlakavi pajek" ni prva fotografija, ki se je osupnila z očmi. Leta 1976 je NASA-ovo vesoljsko plovilo Viking 1 posnelo podobo gore na Marsu, ki je imela nenavadno podobo s človeškim obrazom, in rover Curiosity je posnel slike, ki so na videz pokazale podgano, kuščarja in celo plavajočo žlico – kar ni presenetljivo, da so vsi izkazalo se je za čudno oblikovane skale.

Prvotno objavljeno dne Live Science.

12 Znanstveno dokazani znaki, ki jih morate odložiti s svojim partnerjem


Ali vi in ​​vaš partner sledite različnim religijam? Ali pa je eden izmed vas preživet, drugi pa skromen? Ali imate diametralno nasprotna politična prepričanja?

Vsa ta potencialno eksplozivna vprašanja lahko vplivajo na to, ali se vidimo podobni ali različni od naših partnerjev, je dejal Slotter.

Ko prvič srečate potencialne ljubezenske interese, "bolj so podobni nam, bolj jih imamo radi," je dejal Slotter. To velja za vse, od hobijev do demografije, do verskih in političnih prepričanj. Toda, ali ste dober tek, je bolj kompleksno, kot če bi radi igrali "Pokémon Go" ali gledali grozljive filme.

Vse gre za zgodbo, ki si jo pripovedujemo o naših partnerjih.

"Gre za zaznavanje podobnosti," je dejal Slotter. "Če mislim, da sva s partnerjem zelo podobna, je to dobro. Če svojega partnerja dojemam kot mene, je to veliko zadovoljstvo zame v odnosu." Torej, tudi če vaši prijatelji mislijo, da ste vi in ​​vaš partner resnično drugačni, ni pomembno. Gre za to, kako zaznavate svojega partnerja, je dejal Slotter.

Ponavadi pari sčasoma postajajo bolj podobni, vendar se lahko tudi naše dojemanje naših partnerjev na dolgi rok spremeni. In če čutite, da je vaš partner bolj podoben, kot vam je podoben, potem je lahko čas za poglobljen pogovor ali morda celo pismo Dragega Janeza (ali Jane).

12 najbolj čudnih predmetov v vesolju


DGSAT I je ultradifuzna galaksija (UDG), kar pomeni, da je velika kot galaksija, kot je Rimska cesta, vendar so njene zvezde tako tanko razporejene, da je skoraj nevidna. Ko pa so znanstveniki leta 2016 videli duhovnega DGSAT 1, so opazili, da je sedel povsem sam, kar je precej drugačno od drugih UDG-jev, ki jih običajno najdemo v grozdih. Njegove značilnosti kažejo, da je šibek predmet nastal v zelo različnem obdobju v vesolju, nazaj samo 1 milijardo let ali več po Velikem poku, zaradi česar je DGSAT 1 živi fosil.

AI algoritmi so zdaj šokantno dobri pri izvedbi znanosti


Ni človeka, ali ljudi, bi lahko sledili plazu informacij, ki so jih ustvarili številni današnji fizikalni in astronomski poskusi. Nekateri od njih vsak dan beležijo terabajt podatkov – in torrent se samo povečuje. Square Kilometer Array, radijski teleskop, ki naj bi se vklopil sredi leta 2020, bo vsako leto ustvaril toliko podatkovnega prometa kot celoten internet.

Revija Quanta


avtorska fotografija

O tem

Originalna zgodba je bila natisnjena z dovoljenjem Quanta Magazine, uredniško neodvisne publikacije Simonsove fundacije, katere poslanstvo je izboljšati javno razumevanje znanosti, tako da zajema raziskovalne dosežke in trende v matematiki ter fizikalnih in življenjskih znanostih.

Potop je veliko znanstvenikov, ki se za pomoč obrnejo na umetno inteligenco. Z minimalnim človeškim vložkom lahko sistemi umetne inteligence, kot so umetne nevronske mreže – računalniško simulirana omrežja nevronov, ki posnemajo funkcijo možganov – lahko orjejo skozi gore podatkov, poudarjajo anomalije in odkrivajo vzorce, ki jih ljudje nikoli niso opazili.

Seveda je uporaba računalnikov za pomoč pri znanstvenih raziskavah približno 75 let, in način ročnega prenašanja podatkov v iskanju smiselnih vzorcev je nastal tisočletja prej. Nekateri znanstveniki pa trdijo, da so najnovejše tehnike v strojnem učenju in umetnem inteligenci temeljno nov način dela. En tak pristop, znan kot generativno modeliranje, lahko pomaga identificirati najbolj verjetne teorije med konkurenčnimi pojasnili za opazovalne podatke, ki temeljijo izključno na podatkih in, kar je pomembno, brez kakršnega koli predprogramiranega znanja o tem, kaj lahko fizični procesi delujejo v sistemu, ki ga proučujemo . Zagovorniki generativnega modeliranja jo vidijo kot dovolj roman, da bi ga lahko šteli za potencialno "tretjo pot" učenja o vesolju.

Tradicionalno smo o naravi spoznali s pomočjo opazovanja. Pomislite na Johannesa Keplerja, ki se bori nad tabelami planetarnih položajev Tycha Braheja in poskuša razločiti osnovni vzorec. (Na koncu je ugotovil, da se planeti gibljejo po eliptičnih orbitah.) Znanost je napredovala tudi skozi simulacijo. Astronom bi lahko modeliral gibanje Rimske ceste in njene sosednje galaksije, Andromedo, in napovedal, da bosta trčila v nekaj milijardah let. Tako opazovanje kot simulacija pomagata znanstvenikom ustvarjati hipoteze, ki jih je mogoče nato preskusiti z nadaljnjimi opažanji. Generativno modeliranje se razlikuje od obeh teh pristopov.

"To je v bistvu tretji pristop, med opazovanjem in simulacijo," pravi Kevin Schawinski, astrofizik in eden od najbolj navdušenih zagovornikov generativnih modelov, ki je do nedavnega delal na švicarskem zveznem tehnološkem inštitutu v Zürichu (ETH Zurich). "To je drugačen način za napad na problem."

Nekateri znanstveniki vidijo generativno modeliranje in druge nove tehnike preprosto kot električno orodje za opravljanje tradicionalne znanosti. Toda večina se strinja, da ima AI velik vpliv in da bo njegova vloga v znanosti le rasla. Brian Nord, astrofizik iz Fermijevega nacionalnega laboratorija za pospeševanje, ki uporablja umetne nevronske mreže za proučevanje kozmosa, je med tistimi, ki se bojijo, da človeški znanstvenik ne more ničesar narediti, kar bi bilo nemogoče avtomatizirati. "To je malce zamudna misel," je dejal.

Odkrivanje s strani generacije

Že od podiplomskega študija se je Schawinski uveljavil v znanosti, ki temelji na podatkih. Med doktoriranjem se je soočil z nalogo klasificiranja na tisoče galaksij glede na njihov videz. Ker za to nalogo ni obstajala nobena razpoložljiva programska oprema, se je odločil, da jo bo uporabil za množično zbiranje – in tako se je rodil projekt znanosti o državljanstvu v Galaxy Zoo. Od leta 2007 so navadni uporabniki računalnika pomagali astronomom, da so prijavili svoje najboljše domneve o tem, katera galaksija spada v katero kategorijo, pri čemer pravil večinoma praviloma vodi do pravilnih klasifikacij. Projekt je bil uspešen, vendar je, kot ugotavlja Schawinski, AI zastarel: »Danes je nadarjeni znanstvenik z izkušnjami na področju strojnega učenja in dostopa do računalništva v oblaku lahko opravil vse to v popoldanskem času.«

Schawinski se je v letu 2016 obrnil na novo močno orodje generativnega modeliranja. V bistvu generativno modeliranje sprašuje, kako verjetno je, ob upoštevanju pogoja X, opazili izid Y. Pristop se je izkazal za izjemno močnega in vsestranskega. Na primer, recimo, da generativni model hranite v nizu slik človeških obrazov, pri čemer je vsak obraz označen s starostjo osebe. Ko se računalniški program preplete s temi "podatki o vadbi", začne risati povezavo med starejšimi obrazi in povečano verjetnostjo gub. Sčasoma lahko "starajo" vsak obraz, ki ga je dal – to pomeni, da lahko napove, kakšne fizične spremembe bo podvržen določen obraz katerekoli starosti.

Nobeden od teh obrazov ni resničen. Obrazi v zgornji vrstici (A) in levi stolpec (B) so bili zgrajeni z generativno kontradiktorno mrežo (GAN) z uporabo gradbenih elementov realnih obrazov. GAN je nato združil osnovne značilnosti obrazov v A, vključno z njihovim spolom, starostjo in obliko obraza, z lepšimi značilnostmi obrazov v B, kot so barva las in barva oči, da ustvarijo vse obraze v preostalem delu mreže.

Najbolj znani generativni sistemi za modeliranje so »generativne kontradiktorne mreže« (GAN). Po ustrezni izpostavljenosti podatkom vadbe lahko GAN popravi slike, ki imajo poškodovane ali manjkajoče slikovne pike, ali pa naredijo zamegljene fotografije ostre. Naučijo se sklepati o manjkajočih informacijah s pomočjo natečaja (torej izraz „kontradiktornost“): en del omrežja, znan kot generator, generira lažne podatke, medtem ko drugi del, diskriminator, poskuša razlikovati lažne podatke od realnih podatkov. Ko program teče, se obe polovici postopoma izboljšujeta. Morda ste videli nekaj hiper-realističnih, "GAN-proizvedenih" obrazov, ki so pred kratkim krožili – podobe "čudno realističnih ljudi, ki dejansko ne obstajajo", kot pravi en naslov.

V širšem smislu generativno modeliranje določa sklope podatkov (tipično slike, vendar ne vedno) in jih loči na niz osnovnih, abstraktnih gradnikov – znanstveniki to označujejo kot "latentni prostor" podatkov. latentnega prostora, da vidite, kako to vpliva na izvirne podatke, in to pomaga odkriti fizične procese, ki delujejo v sistemu.

Zamisel o latentnem prostoru je abstraktna in težko vizualizirati, toda kot groba analogija pomislite, kaj lahko počnejo vaši možgani, ko poskušate ugotoviti spol človeškega obraza. Morda opazite frizuro, obliko nosu in tako dalje, kakor tudi vzorce, ki jih ne morete zlahka vnesti v besede. Podobno računalniški program išče pomembne značilnosti med podatki: Čeprav nima pojma, kaj je brk ali kakšen spol je, če je bil usposobljen za podatkovne nize, v katerih so nekatere slike označene kot »človek« ali »ženska« in v kateri nekateri imajo oznako »brki«, ki jo bo hitro povezala.

Kevin Schawinski, astrofizik, ki vodi podjetje AI Modulos, trdi, da tehnika, ki se imenuje generativno modeliranje, ponuja tretji način učenja o vesolju.

Der Beobachter

V članku, objavljenem v decembru Astronomija in astrofizika, Schawinski in njegovi kolegi ETH Zurich, Dennis Turp in Ce Zhang, sta uporabila generativno modeliranje za raziskovanje fizikalnih sprememb, ki jih galaksije doživljajo, ko se razvijajo. (Programska oprema, ki jo uporabljajo, obravnava latentni prostor nekoliko drugače od načina, kako jo obravnava generativna kontradiktorna mreža, zato ni tehnično GAN, čeprav podobna.) Njihov model je ustvaril umetne podatkovne nize kot način preizkušanja hipotez o fizičnih procesih. Vprašali so, na primer, kako je »gašenje« nastajanja zvezd – močno zmanjšanje formacijskih stopenj – povezano z naraščajočo gostoto okolja v galaksiji.

Za Schawinija je ključno vprašanje, koliko informacij o zvezdnih in galaktičnih procesih je mogoče izločiti samo iz podatkov. »Izbrišimo vse, kar vemo o astrofiziki,« je dejal. "V kolikšni meri bi lahko ponovno odkrili to znanje, samo z uporabo podatkov?"

Najprej so se slike galaksij zmanjšale na njihov latentni prostor; potem je lahko Schawinski prilagodil en element tega prostora na način, ki ustreza določeni spremembi v okolju galaksije – na primer gostoti okolice. Potem je lahko ponovno ustvaril galaksijo in videl, kakšne razlike so se pojavile. »Zdaj imam stroj za generiranje hipotez,« je pojasnil. "Lahko vzamem celo vrsto galaksij, ki so prvotno v okolju z nizko gostoto, in jih naredi tako, da izgledajo, kot da so v okolju z veliko gostoto, s tem postopkom." Schawinski, Turp in Zhang so videli, da galaksije odhajajo iz okolja z nizko do visoko gostoto, postanejo rdeča barva, njihove zvezde pa postanejo bolj centralno koncentrirane. To ustreza obstoječim opazovanjem galaksij, je dejal Schawinski. Vprašanje je, zakaj je tako.

Naslednji korak, pravi Schawinski, še ni bil avtomatiziran: »Moram vstopiti kot človek in reči:» V redu, kakšna fizika bi lahko pojasnila ta učinek? «» Za zadevni proces sta dva verjetna. Razlaga: Morda galaksije postanejo rdeče v okoljih z visoko gostoto, ker vsebujejo več prahu, ali pa postanejo rdeče zaradi upadanja nastajanja zvezd (z drugimi besedami, njihove zvezde so starejše). Z generativnim modelom lahko preskusimo obe ideji: Elementi v latentnem prostoru, povezani s prašnostjo in stopnjami nastajanja zvezd, so spremenjeni, da bi videli, kako to vpliva na barvo galaksij. "Odgovor je jasen," je dejal Schawinski. Rdeče galaksije so tam, kjer je padalo oblikovanje zvezd, ne tiste, kjer se je prah spremenil. Zato bi morali dati prednost tej razlagi. "

S pomočjo generativnega modeliranja lahko astrofiziki raziskujejo, kako se galaksije spreminjajo, ko gredo iz regij kozmosa z nizko gostoto v regije z visoko gostoto in katere fizične procese so odgovorne za te spremembe.

Pristop je povezan s tradicionalno simulacijo, vendar s kritičnimi razlikami. Simulacija je »v bistvu predpostavljena,« je dejal Schawinski. "Pristop je reči:" Mislim, da vem, kakšni so temeljni fizični zakoni, ki povzročajo vse, kar vidim v sistemu. "Torej imam recept za oblikovanje zvezd, imam recept za obnašanje temne snovi, in tako naprej. Vse svoje hipoteze sem dal tam in pustil simulacijo teči. In potem vprašam: Ali je to videti kot resničnost? «Rekel je, da je to, kar je naredil z generativnim modeliranjem,» v nekem smislu ravno nasprotno od simulacije. Ne vemo ničesar; ničesar ne želimo prevzeti. Želimo, da bi nam podatki povedali, kaj se lahko dogaja. "

Očiten uspeh generativnega modeliranja v študiji, kot je ta, očitno ne pomeni, da so astronomi in podiplomski študenti postali presežni – vendar se zdi, da predstavlja premik v stopnji, do katere lahko učenje o astrofizičnih objektih in procesih dosežemo z umetno sistem, ki ima malo več svojih elektronskih prstov kot obsežen nabor podatkov. "To ni popolnoma avtomatizirana znanost, vendar kaže, da smo sposobni vsaj delno zgraditi orodja, ki omogočajo samodejni proces znanosti," je dejal Schawinski.

Generativno modeliranje je očitno močno, toda ali je resnično nov pristop do znanosti odprt za razpravo. Za Davida Hogga, kozmologa na Univerzi v New Yorku in Flatiron Institute (ki, kot Quanta, ki jo financira fundacija Simons), tehnika je impresivna, vendar je na koncu le zelo prefinjen način pridobivanja vzorcev iz podatkov – to je tisto, kar so astronomi delali že stoletja. Z drugimi besedami, to je napredna oblika opazovanja in analize. Hoggovo delo, tako kot Schawinski, se močno opira na AI; uporablja nevronske mreže za razvrščanje zvezd po spektru in za sklepanje drugih fizičnih atributov zvezd z uporabo podatkovnih modelov. Vendar vidi svoje delo, pa tudi Schawinijevo, kot preizkušeno znanost. "Mislim, da to ni tretja pot," je dejal nedavno. »Mislim, da postajamo kot skupnost veliko bolj prefinjeni o tem, kako uporabljamo podatke. Še posebej smo boljši pri primerjavi podatkov s podatki. Toda po mojem mnenju je moje delo še vedno v opazovalnem načinu. "

Delavci asistenti

Ne glede na to, ali so konceptualno nove ali ne, je jasno, da sta AI in nevronske mreže igrali ključno vlogo v sodobnih raziskavah astronomije in fizike. Na Inštitutu za teoretične študije v Heidelbergu je fizik Kai Polsterer vodil skupino astroinformatike – skupina raziskovalcev se je osredotočila na nove, na podatke usmerjene metode izvajanja astrofizike. V zadnjem času uporabljajo algoritem za strojno učenje za pridobivanje informacij o rdečem premiku iz nizov podatkov galaksije, kar je bila prej zahtevna naloga.

Polsterer vidi te nove sisteme, ki temeljijo na AI, kot "delovne pomočnike", ki lahko ure urejajo podatke, ne da bi jim bilo dolgčas ali se pritožujejo nad delovnimi pogoji. Ti sistemi lahko naredijo vse to dolgočasno delo, je dejal, tako da boste morali sami narediti kul, zanimivo znanost.

Vendar niso popolni. Predvsem Polsterer opozarja, da lahko algoritmi naredijo le tisto, kar so bili usposobljeni. Sistem je "agnostičen" glede vnosa. Dajte mu galaksijo in programska oprema lahko oceni njen rdeči premik in njegovo starost – vendar nahrani isti sistem samoportreta ali sliko gnile ribe in iz tega izide (zelo napačno) starost za to. Na koncu je nadzor nad človeškim znanstvenikom še vedno bistven, je dejal. »Vrača se vam, raziskovalec. Vi ste tisti, ki je odgovoren za razlago. "

Nord, pri Fermilabu, opozarja, da je ključnega pomena, da nevronske mreže prinašajo ne le rezultate, temveč tudi vrstice napak, ki jih morajo izpolnjevati, kot je vsak dodiplomski študent usposobljen za to. V znanosti, če naredite meritev in ne navedete ocene povezane napake, nihče ne bo resno vzel rezultatov, je dejal.

Podobno kot mnogi raziskovalci AI, je Nord zaskrbljen tudi zaradi nepreglednosti rezultatov nevronskih mrež; sistem pogosto daje odgovor brez jasne slike o tem, kako je bil ta rezultat dosežen.

Vendar vsi ne menijo, da je pomanjkanje preglednosti nujno problem. Lenka Zdeborová, raziskovalka na Inštitutu za teoretično fiziko na CEA Saclay v Franciji, poudarja, da so človeške intuicije pogosto enako nepropustne. Gledate fotografijo in takoj prepoznate mačko – »toda ne veste, kako veste,« je rekla. "Vaši lastni možgani so v nekem smislu črna škatla."

Ne gre samo za astrofizike in kozmologe, ki se selijo v znanost, ki temelji na AI, na podatkovni pogon. Kvantni fiziki, kot sta Roger Melko z Inštituta za teoretično fiziko Perimeter in Univerza Waterloo v Ontariu, so uporabili nevronske mreže za reševanje nekaterih najtežjih in najpomembnejših problemov na tem področju, kot je predstavitev matematične "valovne funkcije", ki opisuje a. večdelni sistem. AI je bistvenega pomena zaradi tistega, kar Melko imenuje »eksponencialno prekletstvo dimenzionalnosti«. To pomeni, da se možnosti za obliko valovne funkcije eksponentno povečujejo s številom delcev v sistemu, ki ga opisuje. Težava je podobna poskusu, da bi poiskali najboljšo potezo v igri, kot je šah ali Go: poskusite si ogledati naprej do naslednje poteze, si predstavljate, kaj bo vaš nasprotnik igral, in nato izberite najboljši odziv, vendar z vsakim korakom število možnosti se poveča.

Seveda so sistemi AI obvladali obe igri – šah pred desetletji in Go leta 2016, ko je sistem AI, imenovan AlphaGo, premagal vrhunskega človeškega igralca. Podobno so primerni za probleme v kvantni fiziki, pravi Melko.

Um stroja

Ali ima Schawinski prav, ko trdi, da je našel »tretjo pot« znanosti, ali pa je, kot pravi Hogg, samo tradicionalno opazovanje in analiza podatkov »na steroidih«, je jasno, da AI spreminja okus znanstvenih odkritij in vsekakor pospešila. Kako daleč bo revolucija AI v znanosti?

Občasno se pojavljajo velike zahteve glede dosežkov »robo-znanstvenika«. Pred desetletjem je kemik AI robot po imenu Adam raziskoval genom pekarskega kvasa in ugotovil, kateri geni so odgovorni za izdelavo določenih aminokislin. (Adam je to storil z opazovanjem sevov kvasovk, ki so imele manjkajoče gene in primerjavo rezultatov z obnašanjem sevov, ki so imeli gene.) ŽičnoJe napisal: "Robot sam ustvarja znanstveno odkritje."

V zadnjem času je Lee Cronin, kemik na Univerzi v Glasgowu, uporabljal robota za naključno mešanje kemikalij, da bi videl, katere vrste novih spojin se oblikujejo. S spremljanjem reakcij v realnem času z masnim spektrometrom, aparatom za jedrsko magnetno resonanco in infrardečim spektrometrom se je sistem na koncu naučil napovedati, katere kombinacije bi bile najbolj reaktivne. Tudi če to ne vodi do nadaljnjih odkritij, je Cronin dejal, da bi robotski sistem lahko kemikom omogočil pospešitev raziskav za približno 90 odstotkov.

Lani je druga skupina znanstvenikov na ETH Zurich uporabila nevronske mreže za sklepanje fizikalnih zakonov iz nizov podatkov. Njihov sistem, nekakšen robo-Kepler, je ponovno odkril heliocentrični model sončnega sistema iz zapisov o položaju sonca in Marsa na nebu, kot ga vidimo z Zemlje, in ugotovil zakon ohranjanja gibanja z opazovanjem trčenjskih žog. . Ker se fizikalni zakoni pogosto lahko izrazijo na več načinov, se raziskovalci sprašujejo, ali bi sistem lahko ponudil nove načine – morda enostavnejše – razmišljanja o znanih zakonih.

To so vsi primeri začetka AI v procesu znanstvenega odkrivanja, čeprav lahko v vsakem primeru razpravljamo o tem, kako nov je nov pristop. Morda je najbolj sporno vprašanje, koliko informacij je mogoče zbrati samo iz podatkov – pereče vprašanje v dobi izjemno velikih (in rastočih) kupov. V Knjiga Zakaj (2018), računalniški znanstvenik Judea Pearl in znanstveni pisatelj Dana Mackenzie trdita, da so podatki »globoko neumni«. Vprašanja o vzročnosti »nikoli ne morejo dobiti odgovora samo iz podatkov«, pišejo. "Kadarkoli vidite dokument ali študijo, ki analizira podatke na način, ki ni modeliran, ste lahko prepričani, da bodo rezultati raziskave samo povzeli in morda spremenili, ne pa tudi interpretirali podatkov." Schawinski simpatizira s položajem Biserja , vendar je opisal zamisel o delovanju s »podatki samimi« kot »malce slamnatega človeka«. Nikoli ni trdil, da je tako vzrok in posledica, je dejal. "Rečem samo, da lahko naredimo več s podatki, kot jih običajno običajno počnemo."

Še en pogosto slišan argument je, da znanost zahteva ustvarjalnost in da – vsaj do sedaj – nimamo pojma, kako to programirati v stroj. (Preprosto preizkušanje vsega, kot je Croninov robo-kemik, se ne zdi posebej ustvarjalno.) »Ko se pripravim na teorijo z razmišljanjem, mislim, da zahteva ustvarjalnost,« je dejal Polsterer. »Vsakič, ko potrebujete ustvarjalnost, boste potrebovali človeka.« In od kod prihaja ustvarjalnost? Polsterer sumi, da je povezan z dolgočasjem – nekaj, kar, pravi, stroj ne more doživeti. »Če želite biti ustvarjalni, vam ni treba biti dolgčas. In mislim, da se računalnik ne bo nikoli počutil dolgčas. «Po drugi strani pa so besede, kot sta» ustvarjalnost «in» navdih «, pogosto uporabljene za opis programov, kot sta Deep Blue in AlphaGo. Boj, ki opisuje, kaj se dogaja v "umu" stroja, se odraža v težavah, ki jih imamo pri preizkušanju lastnih miselnih procesov.

Schawinski je pred kratkim zapustil akademijo za zasebni sektor; zdaj vodi zagon, imenovan Modulos, ki zaposluje številne ETH-jeve znanstvenike in v skladu s svojo spletno stranjo dela »v očeh neurja razvoja AI in strojnega učenja«. Ne glede na morebitne ovire med sedanjo tehnologijo in polnopravno tehnologijo umetni um, on in drugi strokovnjaki menijo, da so stroji pripravljeni na vse več dela človeških znanstvenikov. Še vedno je treba videti, ali obstaja meja.

»Ali bo mogoče v bližnji prihodnosti zgraditi stroj, ki bo odkril fiziko ali matematiko, ki najsposobnejši ljudje ne bodo mogli sami, z uporabo biološke strojne opreme?« Se sprašuje Schawinski. »Ali bo prihodnost znanosti na koncu nujno vodena s stroji, ki delujejo na ravni, ki je nikoli ne moremo doseči? Nevem. To je dobro vprašanje. "

Originalna zgodba je bila natisnjena z dovoljenjem Quanta Magazine, uredniško neodvisne publikacije Simonsove fundacije, katere poslanstvo je izboljšati javno razumevanje znanosti, tako da zajema raziskovalne dosežke in trende v matematiki ter fizikalnih in življenjskih znanostih.


Več Great WIRED Stories

Kaj je najbolj zobna žival na Zemlji?


Pokukajte v nekaj živalskih ust in boste videli dokaze o najboljšem delu evolucije. Vzemite kače, katerih zobje so tanki in iglični, z zamaškom pa so zelo učinkoviti instrumenti za ubijanje plena. Ali morje, ki uporabljajo svoje masivne zobe, kot je led, da izvlečejo svoja težka telesa vzdolž tal. Pri gobah so kavlji podobni zobje, ki vodijo požiralnik, idealni za maceracijo mesa, v katerega se kopljejo, najprej glavo.

Ampak, fancy fangs ob strani, ko gre za številke, katere živali na zemlji se ponaša najbolj?

Izkazalo se je, da obstaja huda konkurenca za naziv zobnega bitja, odvisno od tega, kje gledate – in kaj definirate kot "zob". Tukaj je nekaj najboljših kandidatov. [Why Are Teeth Not Considered Bones?]

Globoko v deževnih gozdovih Južne Amerike, velikanski oklepnik (Priodontes maximus) na vrhu zobe sesalcev na 74 zob. Ta številka se morda ne zdi presenetljivo impresivna, vendar je visoka za sesalce, ki so pravzaprav nekatera izmed najmanj zobčastih bitij na Zemlji.

Sesalci, ki polijejo jajca, kot so kljunači, nimajo zob, marsupiali, kot so oposumi, imajo okoli 50, ljudje pa imajo bolečih 32, je dejal Robert Voss, kustos na Oddelku za mamalogijo v Ameriškem naravoslovnem muzeju v New Yorku. V tem kontekstu je "velikanski armadilo definitivno anomalija," je povedal Live Science.

Za tem je zanimiv razlog. Večina sesalcev je "heterodontov", kar pomeni, da imajo njihovi zobje več kot eno obliko in so kompleksni, kar omogoča natančno interakcijo med zgornjo in spodnjo čeljustjo. To sesalcem omogoča, da resnično pretlačijo svojo hrano, kar povečuje površino hrane in jim omogoča, da absorbirajo več energije in hranil. "Manj zob pomeni."[s] lahko se osredotočijo na zelo natančne vrste stikov in interakcije med nasprotujočimi se zobmi in tako maksimirajo porabo energije, je dejal Peter Ungar, paleoantropolog z Univerze v Arkansasu, ki preučuje, kako so se razvili zobje sesalcev.

Ampak, za razliko od drugih sesalcev, so ogromni armadilosi homodonti, kar pomeni, da so njihovi zobje manj zapleteni: "Na sprednji strani so njihovi zobje videti kot ostre chiclets. Proti hrbtu so videti kot kljukice," je dejal Voss. Ti enostavnejši gnahers ustrezajo prehrani mehkih vretenčarjev, ki zahtevajo le malo drobljenja, da sproščajo energijo. "Pomislite na to kot čaj z mehurčkom: teh gumbov ni treba žvečiti," je dejal Voss. Evolucijsko govorimo, da imajo enostavnejši zobje več možnosti, da se prilegajo v usta. Dodajte še dolgi čeljusti ogromnega armadilla in kombinacija pojasni, zakaj lahko ti sesalci pakirajo v več zob kot večina.

Ogromni armadillosi pa "ne morejo držati sveče za nekatere ribe, ki lahko imajo na stotine, celo tisoče zob v ustih naenkrat," je dejal Ungar Live Science. To razodetje nas popelje v ocean – in v čeljusti rekviemskih morskih psov, ki so po vsej verjetnosti najbolj zobni med vsemi vretenčarji, pravi Gavin Naylor, direktor programa Florida for Shark Research.

To se nanaša na njihov rotacijski sistem zob – pameten biološki kramp, ki ga imajo vse vrste morskih psov. Namesto samo ene vrstice zob, ki izvirajo iz čeljusti, morski psi v ustih rastejo več vrstic. Le-ti so vezani le na kožo, ki pokriva čeljust in jim omogoča, da se premaknejo naprej, da nadomestijo izgubljene zobe. Na vprašanje, zakaj imajo morski psi ta sistem, je Naylor dejal: "Mislim, da je boljše vprašanje, zakaj ne? Nobenega zobozdravnika ni potrebno!" Pomembno je, da ta večni transportni trak omogoča, da morski psi zamenjajo zobe, ki jih pogosto izgubijo v divjih bitkah s svojim plenom: "Zobje so pomembne za hranjenje, zato bi jih lahko neprekinjeno zamenjali," je dejal Naylor. [What Animal Is the Fastest Swimmer?]

Kakšne številke govorimo? V vsakem trenutku bodo rekviemski morski psi v ustih imeli nekaj sto aktivnih zob. Toda v času njihovega življenja, "ocene kažejo, da lahko nekatere vrste morskih psov rekvijem rastejo in izgubijo 30.000 zob," je Naylor povedal Live Science. To je trikrat več kot velika bela (Carcharodon carcharias), ki v življenju preživi okoli 10.000 ljudi.

In vendar je to še vedno zasenčeno eno majhno bitje, katerega zobje nas vse presega.

Peer skozi mikroskop v morskih polževih ustih, in našel boš gozd trnov, ki je tako strašen, da bi lahko bil navdih za film Ridleyja Scotta iz leta 1979, "Alien". To so zobje polžev, nekatere vrste pa imajo v ustih več sto tisoč.

Polži spadajo v skupino živali, ki se imenujejo gastropoda, ki je na splošno zobat šopek, ki vključuje tudi cepice in polže. Njihovi konici ne ustrezajo strogi definiciji "zob": tradicionalni, kot je naš, so narejeni iz kalcijevega fosfata in se običajno nahajajo v vretenčarjih. Zobci gastropoda – znani tudi kot "radula" – so v bistvu trakovi hitina, isti material kot eksoskeleti žuželk, "je dejal Ungar.

Toda tehnične podrobnosti, radula polžev imajo še vedno enako funkcijo: pomagajo polžem, polžem in mehurčkom, da jedo. "Radula se uporablja tako za mesojede kot rastlinojede mehkužce, da raztrga fragmente hrane v njihova usta – od tod tudi latinsko ime" radula " [which means] "mali strgalo," je povedal Tom White, višji kustos nevsebnih nevretenčarjev v Nacionalnem zgodovinskem muzeju v Londonu. je povedal Live Science.

Ko se zobje obrabijo (bitja, kot so morski polži, preživijo veliko časa za strganje po skalah za hrano), "jih nadomestijo novi, ki se oblikujejo na zadnji strani radule in se premikajo naprej, podobno kot naraščajoče vrstice transportnega traku zob v morskih psov, "je dejal White. (Fotografije si lahko ogledate tukaj.)

Kar se tiče vrste, ki ima največjo nagrado za večino zob: to so krovni polži (Umbraculum umbraculum), barviti morski polži, ki v življenju preživijo neverjetnih 750.000 teh hitinoznih zob.

V primerjavi s to vrsto fascinantno zobatih živali, naši lastni človeški gnaseri preprosto ne razrežejo, je dejal Ungar. "Naši zobje so dolgočasni!"

Prvotno objavljeno dne Live Science.

Kaj je urejanje gena Crispr? Popolni WIRED vodnik


Na začetku Biologi so imeli po molekularni obdelavi molekularno orodje, ki je bilo nekoliko podobno tiskarskemu stroju. Kar pomeni, da je spreminjanje DNK bilo grdo, delovno intenzivno proces nalaganja genov na viruse, vezane na ciljne celice. Vključevala je več kot le prehod. Danes imajo znanstveniki genetski ekvivalent Microsoft Worda in začenjajo urejati DNK skoraj tako enostavno, kot programski inženirji spreminjajo kodo. Dogodek, ki ga je sprožil? Pokličite ga Veliki križarski potres leta 2012.

Če sprašujete »Kaj je Crispr?«, Je kratek odgovor, da je revolucionarni nov razred molekularnih orodij, ki ga znanstveniki lahko uporabijo za natančno usmerjanje in rezanje kakršnegakoli genskega materiala. Crispr sistemi so najhitrejši, najpreprostejši in najcenejši način, ki so ga znanstveniki morali kadarkoli manipulirati s kodeksom življenja v vsakem organizmu na Zemlji, vključno z ljudmi. To je preprosto prva tehnologija, ki je resnično sposobna spremeniti temeljno kemijo, kdo smo.

Dolg odgovor je, da Crispr pomeni Clustered Redly Interspaced Palindromic Repeats. Crispr sistemi so sestavljeni iz beljakovin z zmožnostjo odrezavanja sekvenc in genetskega vodnika GPS. Takšni sistemi so se naravno razvili v bakterijskem kraljestvu kot način, da se spomnimo in branimo pred invazivnimi virusi. Toda raziskovalci so pred kratkim odkrili, da bi lahko prvotni imunski sistem ponovno uporabili za natančno spreminjanje genov, s čimer se je v DNK vdrl bum.

Vsaka industrija meče denar na Crispr – farmacija, kmetijstvo, energetika, proizvodnja materialov. Tudi tisti, ki želijo trtati. Družbe ga uporabljajo za izdelavo zdravil za zdravljenje raka, pridelkov, ki se spopadajo s podnebnimi spremembami, alg, ki izloča biogoriva, in komarjev, ki samo-zaključujejo. Akademski raziskovalci so skoraj univerzalno sprejeli Crispr, da bi globlje razumeli biologijo svojih modelnih organizmov. Podpora temu biohacking bonanza je vse bolj natrpanih Crispr backend dobavne verige; podjetja, ki gradijo orodja za načrtovanje genov in pošiljajo sintetične vodnike RNA ali celične linije pred Crispr v vrata teh podjetij. Doslej pa je zelo malo izdelkov, ki jih je Crispr izboljšalo, v roke dejanskih potrošnikov. Na njihovem mestu so hiperbolični naslovi nagovarjali največje upanje in strah družbe za tehnologijo, od shranjevanja skoraj izumrlih vrst do vžiganja dirkalnih dirk.

Novembra 2018 je kitajski znanstvenik z imenom He Jiankui omamil svet s trditvami, da je imel Crispr'd prve ljudi, v poskusu, ki je bil poln etičnih kršitev in morda tudi pravnih. Hitro razvijajoči se škandal je zbudil svetovne znanstvenike in vladne uradnike, da bi se odzvali na nujno potrebo po ugotovitvi, kako urediti tako močno tehnologijo. Crispr je morda dostavil oblikovalske otroke hitreje, kot je mislil možen. Vendar pa je še daleč od prekinitve bolezni ali lakote ali podnebnih sprememb. Mogoče nikoli ne bo. Crispr pa je že začel preoblikovati fizični svet okoli nas na veliko manj radikalne načine, in sicer na en par baz.

Zgodovina Crispra

Vse se je začelo z jogurtom. Proizvajalci mleka so že dolgo uporabljali pomoč Streptococcus thermophilusbakterija, ki gobira laktozo v mleku in izloča mlečno kislino. Do leta 2005 to ni odkril mladi mikrobiolog Rodolphe Barrangou S. thermophilus je vsebovalo čudne kose ponavljajočih se zaporedij DNA – Crisprs – in da so bila ta zaporedja varna pred virusi, ki jo napadajo, in povzročajo kvarjenje. (Če je termofilus izginil, se lahko gnile bakterije premaknejo in se izločijo iz laktoze, kar uniči izdelek.)

Pred kratkim je DuPont kupil dansko podjetje, za katerega je delal Barrangou, in začel uporabljati Crispr, da bi zaščitil vse svoje jogurtove in sirne kulture. Ker ima DuPont v lasti približno 50 odstotkov svetovnega trga mlečne kulture, to pomeni, da ste na pizzi verjetno že jedli sir, optimiziran za Crispr.

3 (Urejanje brez genov) Uporablja se za Crispr

Diagnosticiranje bolezni

Virusi delujejo tako, da vaše celice pretvorijo v majhne tovarne za svojo DNK. Preizkus na osnovi Crispr bi lahko izločil tisto tujo DNA iz kapljice krvi, pljuvanja ali urina in vam po nekaj minutah povedal, če imate v telesu kroženje virusa Žika, denga ali rumene mrzlice.

Spot Rot

Vsako leto glive izbrišejo tretjino vseh pridelkov. Plošče Crispr, ki so zasnovane za prepoznavanje najhujših storilcev kaznivih dejanj, bi lahko pomagale kmetovalcem privarčevati svoje pridelke, preden nastanejo bolezni.

Smartbomb Bugs

Zahvaljujoč prekomerni uporabi svetovni arzenal antibiotikov izgublja svojo učinkovitost. Nova zdravila na osnovi Crispr, ki ciljajo le na slabe žuželke, bi pustila vaš mikrobiom nedotaknjen in pomagala v boju proti odpornosti proti antibiotikom.

Stroški genskega sekvenciranja so ves čas padali in znanstveniki z vsega sveta so sestavljali genom bakterij. Kot so to storili, so našli Crisprs povsod – več kot polovica bakterijskega kraljestva se je izkazalo, da jih imajo. Pogosto so bila ta zaporedja obdana z nizom genov, ki kodirajo za razred encimov za rezanje verig, imenovanih endonukleaze. Znanstveniki so domnevali, da so bili vključeni v ta primitivni imunski sistem, toda kako točno?

Ključni vpogled je prišel iz še posebej grdega žuželka – tistega, ki povzroča žrelo grlo. Njegov sistem Crispr je izdelal dve RNA sekvenci, ki sta bili pritrjeni na glinasto endonukleazo, imenovano Cas9. Tako kot genetski GPS, so ta zaporedja usmerila encim v verigo DNA, ki je komplementarna zaporedjem RNA. Ko je prišel tja, je Cas9 spremenil obliko, zgrabil DNK in jo razrezal na dva dela. Molekularni biologi, ki so odkrili to odkritje – Jennifer Doudna in Emmanuelle Charpentier – so objavili svoje delo o bakterijah v Znanost leta 2012, vendar ne pred patentiranjem tehnologije kot orodja za genski inženiring. Če samo izklopite vodnik RNA, lahko pošljete Cas9 kjerkoli – na gen, ki povzroča Huntingtonovo bolezen, recimo, in ga izrežete. Zavedali so se, da bi bil Crispr molekularni biolog.

Šest mesecev kasneje je molekularni biolog na Inštitutu MIT in Harvard, imenovan Feng Zhang, objavil članek v Science, ki kaže, kako bi lahko Crispr-Cas9 tudi uredil človeške celice. Pravzaprav lahko s pravimi genetskimi vodniki Crispr precej karkoli. To je pomenilo, da bi lahko delali na zdravilih naslednje generacije, ki bi lahko naredila stvari, kot so brisanje genetskih okvar in superpoliranje naravne obrambe telesa pred rakom. In to je pomenilo veliko denarja.

Morda je bilo predvidljivo, da je prišlo do patentne bitke – tiste, ki se še danes dogaja. Zgodnji pionirji podjetja Crispr so ustanovili tri podjetja z izključnimi licencami za izkoriščanje Crispr / Cas9 za zdravljenje človeških bolezni; eden od njih je začel svoje prve človeške preizkuse v začetku leta 2019. Negotovost glede tega, kdo bo na koncu imel lastno tehnologijo, je naredila le malo za upočasnitev apetita za vse stvari Crispr. Če sploh kaj, je sprožila poplavo zanimanja za razvoj konkurenčnih in sosednjih orodij, ki obljubljajo, da bodo še izboljšali in razširili že tako velik potencial Crispra.

Mnoga od ustanovnih svetilnikov na tem področju so prav tako ustanovila ali trenutno svetujejo podjetjem, ki delajo za znižanje stroškov in dela, povezanih z urejanjem genov, da bi bila dostopna vsem. Toda novembra 2018 so vsaj nekateri izmed njih dobili lekcijo o tem, kako resnično izgleda demokratizacija Crispra.

Na predvečer drugega mednarodnega vrha o urejanju človeških genov se je zlomila novica, ki jo je kitajski znanstvenik He Jiankui, ki naj bi govoril na srečanju, zaposlil s pari, da bi ustvaril prve Crispr'deve otroke. Nekaj ​​ur kasneje je He Jiankui sam objavil pet slickly produkcijskih video posnetkov na YouTube, ki so trdili, da je to že storil: »Dve lepi kitajski deklici Lulu in Nana sta prišla jokati v svet tako zdravega kot vsi drugi otroci pred nekaj tedni.« edina razlika je bila, da sta bila dvojčka injicirana s Crispr, ko sta bila še zarodka, da bi odstranila gen, imenovan CCR5, in jih naredil odporne proti virusu HIV. V predstavitvi na vrhu nekaj dni kasneje je zagotovil nadaljnje dokaze o svojem poskusu, ki ga je, kot se zdi, večinoma izvedel v skrivnosti, in razkril, da poteka druga nosečnost. Na straneh svoje klinične dokumentacije so bile zakopane zabeležke, ki kažejo, da je naročil svoje komponente Crispr iz ameriških biotehnoloških podjetij, kar je v nasprotju z njihovimi politikami samo za raziskovalno uporabo.

Ta podjetja so se pridružila zboru gnusa, ogorčenja in skoraj soglasne obsodbe njegovega dela. Jennifer Doudna je rekla, da je "Strašen," Feng Zhang je pozval k takojšnjemu moratoriju na vsaditev zarodkov, ki so jih urejali geni, in več kot 100 kitajskih znanstvenikov je podpisalo pismo, v katerem je študijo ocenilo kot »noro«. V nekaj dneh je bil odpuščen z univerzitetnega mesta in vse njegove raziskovalne dejavnosti so bile začasno prekinjena. Nadaljnja preiskava vladnih organov je pokazala, da je kršil kitajsko zakonodajo. Sedaj se sooča z negotovo usodo, saj pričakuje možnost uradnih obtožb.

V ZDA trenutno potekajo številne preiskave za ameriške znanstvenike, za katere se domneva, da so bili vpleteni v – ali vsaj imajo znanje o projektu He's Crispr baby. Med njimi sta Michael Deem z univerze Rice in Steven Quake iz Stanforda, ki je tudi sodnik predsednika Chan Zuckerberg Biohub.

In ko se pojavljajo nova razkritja, se oblikovalci politik trudijo, da določijo nekaj temeljnih pravil za ta novi svet otrok Crispr. Marca je Kitajska ustanovila nov nacionalni odbor za etiko s širokim pooblastilom za vse visoko tvegane medicinske biotehnologije. Naloga bo uveljaviti nove smernice za klinične raziskave v državi, objavljene februarja. Svetovna zdravstvena organizacija zbira tudi odbor za razvoj globalnih standardov, ki jih morajo vlade upoštevati. V skladu z veljavnimi ameriškimi predpisi je agenciji za hrano in zdravila prepovedana obravnava študij, ki bi začele nosečnost z genetsko spremenjenimi zarodki. Vendar mora ta jezik vsako leto obnoviti Kongres. Glede na nezanesljivost globalnega soglasja o tem, kako odgovorno premakniti tehnologijo, bo naloga verjetno padla na posamezne države. Različne kulture imajo lahko različne predstave o mejah za vedno spreminjanje genetske usode človeške vrste. Ampak ena stvar je gotova. Dojenčki Crispr ne bodo zadnji.

Prihodnost Crispra

Kljub prihodu Lulua in Nane je Crispr še vedno večinoma biologova beseda. Toda tako kot so se računalniki razvili iz nerdy, nišnega orodja za matematične geke v vseprisotno, nevidno razširitev naših lastnih teles, bo Crispr nekega dne brezhibno prepletel v tkivo naše fizične realnosti. To bo preprosto način reševanja problema, če je ta problem po naravi daljinsko biološki.

Vzemite na primer industrijsko fermentacijo. Znanstveniki so s pomočjo tehnik genetskega inženiringa že reprogramirali podobne mikrobe E. Coli pivski kvas v tovarne, ki lahko izdelajo vse od inzulina do etanola. Crispr bo hitro povečal katalog oblikovalskih kemikalij, molekul in materialov, ki jih lahko proizvajajo biorafinerije. Samozdravilni beton? Ognjevarni, rastlinski gradbeni materiali lažji od aluminija? Popolnoma biorazgradljiva plastika? Crispr ne omogoča le, da bi vse to omogočili, temveč jih je mogoče izdelati v merilu.

Ampak ne bomo prišli z orodji, ki jih imamo trenutno. Zato raziskovalci zdaj tekmujejo, da bi si lahko ogledali celotne prostore vesolja Crispr. V tem trenutku raziskujejo zemljo po nejasnih bakterijah in sledijo sistemom, ki so jih že odkrili. Patente vlagajo na vsako novo obetavno nuklearno jedro, ki se jim zdi, in dodajo seznam, ki se bo zagotovo razširil v prihodnjem desetletju. Vsak nov encim ne bo le pospešil zmožnosti Crisprovega urejanja gena, temveč bo razširil njegove zmogljivosti daleč prek manipulacije DNK. Vidite, rezanje in razkosavanje ni edina zanimiva stvar za DNK. Izpuščeni novi sistemi Crispr lahko začasno vklopijo in izklopijo gene ali nadzirajo genom, da bi popravili mutacije, kot se zgodijo v realnem času, ne potrebujete izrezovanja. Prvi bi znanstveniki omogočil zdravljenje človeških bolezni, kjer je preveč ali premalo neke snovi – recimo insulin – ne da bi trajno spremenili bolnikovo DNK. Drugi bi lahko nekega dne preprečil nastanek bolezni, kot je rak. Specifičnost Crispra, morda več kot njen dejanski mehanizem za rezanje, bo navdihnila aplikacije, ki si jih še ne moremo predstavljati.

Amazing Crispr Enzyme Clan

Cas9 | OG

Dober je pri rezanju DNK, super za knockouts. Že zamenjan z novejšimi osnovnimi urejevalniki z bolj natančnim nadzorom.

Cpf1 | Stickler

Tako kot Cas9, ne pa kot površen. Pušča »lepljive« DNK konce, ki jih je lažje obdelati pri urejanju.

Cas13 | Kavboj

Zmanjšuje RNA in ne DNA. Lahko razgradite beljakovine, ne da bi trajno spremenili vaš genom. Povežite ga s poročevalskim signalom in dobili boste diagnostiko.

Cas3 | Gobbler

Cas3 daje ničelni f ***. Ne ponuja mehanizma za popravilo – ko ugotovi, da je ciljna sekvenca DNA, le začne rezati, dokler ne ostane nobena DNK.

CasX / CasY | Faktor X / Y

Pravkar odkrili v zapuščenem rudniku srebra, še ne vemo, kakšne bodo super moči teh majhnih encimov.

Medtem lahko potrošniki pričakujejo, da bodo kmalu videli svoje izdelke Crispr, ki polagajo police s trgovinami. Ker Crispr ne uporablja rastlinskih patogenov za manipulacijo DNK (stara metoda, ki generira gensko spremenjene organizme), je ameriško ministrstvo USDA podelilo brezplačne zakonske predpise gensko spremenjenim poljščinam, ki omogočajo sojo, odporno proti suši in ekstra-škrobno koruzo, da olajša vašo najljubšo živila. Posebnost sadja in zelenjave bo verjetno sledila blagovnim pridelkom; zmanjšanje regulativnega bremena in poceni cena Crispra bo omogočila podjetjem, ki se zavedajo čutov potrošnikov, namesto kmetov, da vstopijo na trg. Že ducat startupov se je pojavilo, da bi izzvalo Bayer / Monsanto, DowDupont / pionirje sveta.

Ta demokratizacijski vidik tehnologije, ki temelji na Crispr, skupaj z njenimi skoraj neomejenimi komercialnimi možnostmi, je danes velik čas za molekularnega biologa. Želite izdelati antibiotike, ki ciljajo samo na slabe napake, ne da bi izbrisali celoten mikrobiom? To delajo podjetja. Želite izdelati papirno diagnostiko, ki jo zdravniki lahko sprejmejo na terenu, da preizkusijo bolezni, kot so dengue in Zika? To so tudi raziskovalni laboratoriji in startupi. In ko bo na voljo več orodij, bo ekosistem Crispr v ozadju nenehno širil v podporo, dobavo in optimizacijo.

Aplikacije Crispr bodo postale močnejše, in ko bodo to storile, bodo upravičeno zahtevale večji nadzor in verjetno več predpisov. Morali bomo ugotoviti, ali je v redu izbrisati celo vrsto v imenu ohranjanja in vrniti druge iz izumrtja. Morali se bomo boriti z možnostjo uporabe orodij za urejanje genov za proizvodnjo biološkega orožja nedoumljivega uničenja. Lulu in Nana sta že vznemirjala težke pogovore o resnični možnosti – ali morda, neizogibnosti – oblikovalskih otrok; kdaj je sprejemljivo določiti genetsko mutacijo? Ali bi kdaj začeli dodajati funkcije? Kje narišemo črto? Crispr, in vsa orodja, ki bodo nekega dne sestavljala vesolje Crispr, bo nedvomno prisililo družbe – ne samo znanstvenike -, da se soočijo s temi vprašanji in razmislijo o najstarejšem izmed vseh; Kaj pomeni biti človek?

Nauči se več:

  • Vse, kar morate vedeti o Crispr Gene Urejanje
    Ok, razumeš, Crispr je velik posel. Zdaj pa vas ne zanima natančno kako deluje? Ni vam treba biti mikrobiolog, da bi razumeli ta pogled korak za korakom v molekularni multitool stoletja.

  • Kaj je dobro Crispr, če ne more dobiti, kjer je treba iti?
    Ne glede na to, kako dober je Crispr, da bi dejansko odrezal najhujše bolezni človeštva, mora najprej priti do pravih celic. In to je tako težje reči kot narediti. Čas je, da govorimo o problemu dostave Crispra.

  • Prva človeška himna je korak proti organom po meri
    Znanstveniki že dolgo sanjajo o ksenotransplantaciji – dajo živalske organe v ljudi – kot možno rešitev trenutnega pomanjkanja človeških organov. Toda skoraj vsi poskusi tega niso uspeli. Evo, kako Crispr prinaša novo upanje v sanje kmetijskih gospodarstev z živalskimi organizmi.

  • Znanstvenik, ki je Crispr'ovim otrokom pripisal svojo etično politiko
    Kitajski raziskovalec, imenovan He Jiankui, je prečkal vsako svetlo rdečo etično linijo (in verjetno zlomil nekaj zakonov), da bi prinesel prve otroke, ki so bili urejeni z genom, na svet. Tako je dobil, tako narobe.

  • Ameriška podjetja Biotech so omogočila otroke Crispr
    Najprej ste slišali tukaj, celo dojenčki Crispr imajo globalno dobavno verigo.

  • Tukaj je načrt za odpravo malarije s komarji, ki jih ureja CrisprOrganizacija, ki jo podpira Bill Gates, upa, da bo izkoreninila malarijo v Afriki, tako da bo iztrebila komarje, ki prenašajo bolezen. Toda ko manipulira usodo vrste, je gibanje počasi vrlina.

  • Proces izločanja
    Že desetletja so okoljevarstveniki uporabljali srednjeveške metode za izkoreninjenje invazivnih otoških plenilcev, kot so podgane. In vse te pasti, orožje in strupi še niso opravili dela. Lokalne vrste so še vedno ogrožene zaradi izumrtja. Zdaj se nekateri znanstveniki obračajo na pogone Crispr gena, še posebej močno genetsko orodje, ki bi lahko za vedno spremenilo našo moč nad naravo. Emma Marris je odšla na Galapagos, da bi videla, kako lahko delajo v divjini.

  • FDA želi urediti gensko spremenjene živali kot droge
    Dobimo ga. Težko je obkrožiti ameriške zakone iz leta 1938 v zvezi s tehnologijo 21. stoletja. Toda podjetja, ki izdelujejo krave brez rogov in prašiči brez hrbta in goveda za govedo, se razjezijo na novo razlago pravil FDA in govorijo o tem, da svoje tehnologije uporabijo drugje.

  • Enostavno urejanje DNK bo spremenilo svet. Privezati se.
    Še vedno ni bilo dovolj Crispr? Pričujoča zgodba Amy Maxmen za leto 2015 je dokončna raziskava te tehnologije za urejanje genov; od svojih skromnih bakterijskih začetkov, do jarkov njegove divje patentne bitke, do znotraj podjetij, ki se že širijo proti naši prihodnosti, ustvarjeni s Crispr.

Plus! Crispr vnaša v živo bakterijo galopirajočega konja GIF in bolj pokritost z urejevalnikom genov WIRED.

Ta priročnik je bil nazadnje posodobljen 11. marca 2019.

Uživali ste v tem globokem potopu? Oglejte si več WIRED vodnikov.

Zakaj so kambrijska bitja tako čudna?


Zakaj so kambrijska bitja tako čudna?

500-letnik Hallucigenia sparsa črv zagotovo izgleda čudno glede na današnje standarde.

Zasluge: Danielle Dufault

Klinasti črv z nogami kot rezanci. Ogromen plenilec, ki izgleda kot križanec med mrožem in hišno mačko. Mnoge živali, ki so se razvile v času kambrija, od 541 do 485 milijonov let, se zdijo bizarne v primerjavi s sodobnimi oblikami življenja. Tudi paleontologi se včasih sprašujejo: Zakaj so kambrijska bitja tako čudna?

Živali iz tega antičnega časa so vsekakor značilne. Eden od bolj znanih je Hallucigenia, črv, imenovan zaradi svoje podobnosti s proizvodom snove vročine. Fosili bitja, pokritega s hrbtenico prvič so jih odkrili v devetdesetih letih 20. stoletja v Burgess Shaleju, znani fosilni polog v kanadskih skalnih gorah. Znanstveniki so našli HallucigeniaOblika telesa je bila tako zmedena, da so trajala leta, da bi potrdili, kateri konec je bila glava.

Še en izstop je Opabiniapetokoki kambrijski nevretenčar s krempljem, ki visi s konca dolge, prožne obrazne šobe. Skupina paleontologov se je zasmejala, ko jim je kolega Harry Whittington prvič pokazal svojo rekonstrukcijo fosila na konferenci v sedemdesetih letih. Whittington je reakcijo vzel kot "poklon čudnosti te živali", ko jo je pozneje predstavil v svoji podrobni študiji Opabinia. Sklenil je, da je žival verjetno uporabljala svoj neroden obrazni pridelek, da bi izkopala hrano. [Why Don’t Fish Have Necks?]

Vse te nenavadne živali so se razvile ob posebnem času v zgodovini Zemlje, je povedal Javier Ortega-Hernández, nevretenčar paleontolog in docent za organizemsko in evolucijsko biologijo na Univerzi Harvard. Milijardna leta pred kambrijskim obdobjem so bili preprosti podvodni mikroorganizmi edina živa bitja na Zemlji. Do začetka kambrija so se pojavile drobne živali, ki so jedle te mikrobe. Vendar so ostali na ravni površini morskega dna in se niso mogli premikati nad ali pod njim.

Potem, pred 541 milijoni let, so črvi podobne živali razvile prve preproste mišice. "To je resnično spremenilo celotno igro," je Ortega-Hernández povedal Live Science. Moč za premikanje je pomagala, da so se črvi spustili v morsko dno in s tem prinesli kisik. "In naenkrat, bam," je dejal Ortega-Hernández. "Imamo te morske sedimente, ki so preplavljeni z aktivnostjo in življenjem."

Premikanje nad površino morskega dna in pod njim je odprlo nove možnosti za življenje. Zgodnje kambrijsko obdobje je prineslo hitro širjenje novih oblik življenja, kot so živali, prilagojene novim habitatom, virom hrane, plenilcem in plenu. Ta čas – pogosto imenovan tudi kambrijska eksplozija – je povzročil številne vrste živali, ki so še vedno z nami, vključno z nekaterimi prvimi mehkužci in členonožci.

»Mnogi od teh členonožcev so imeli skoraj skoraj zobne strukture v nogah, ki so jih uporabljali za žvečenje [on] medsebojno in to je postalo resnično vprašanje za njihove žrtve, je dejal Ortega-Hernández. Wiwaxia razviti obrambni oklep, kot so bodice in plošče. V tem tisočletju se je ta prilagodljiva dirka v orožju le še okrepila. Živali so postajale vse bolj raznolike, zapletene in izredno čudne, saj so se borile za preživetje.

<Img class = "čisto img leni" big-src = "https://img.purch.com/h/1400/aHR0cDovL3d3dy5saXZlc2NpZW5jZS5jb20vaW1hZ2VzL2kvMDAwLzEwNC83NzMvb3JpZ2luYWwvQ29sbGluc2l1bS1jaWxpb3N1bS1yZWNvbnN0cnVjdGlvbi5qcGc/MTU1MjY2NTA4Nw==" data-src = "https://img.purch.com/ w / 640 / aHR0cDovL3d3dy5saXZlc2NpZW5jZS5jb20vaW1hZ2VzL2kvMDAwLzEwNC83NzMvaTAyL0NvbGxpbnNpdW0tY2lsaW9zdW0tcmVjb25zdHJ1Y3Rpb24uanBnPzE1NTI2NjUwODc = "alt =" Glej, bizarno kambrijsko bitje Collinsium ciliosum.”/>

Glej, bizarno kambrijsko bitje Collinsium ciliosum.

Zasluge: Javier Ortega-Hernández

Mnoge kambrijske živali so izumrle med prehodom v naslednje geološko obdobje, ordovicijem. Toda nekatere kambrijske zanimivosti so še vedno z nami. Živali, kot so gobice, meduze in vetrnice, so videti sorazmerno podobne svojim kambrijskim prednikom. Leta 2014 je Ortega-Hernández avtor študije v reviji Nature zagotovitev dokazov Hallucigenia so povezani s sodobnimi žametnimi črvi.

V nekem smislu je iskanje čudnih kambrijskih bitij le odraz naše sodobne pristranskosti, je dejal Ortega-Hernández. Če je starejši organizem, je pojasnil, več sprememb se je moralo prilagoditi, saj se je organizem pojavil. To pomeni, da so vrste, ki jih vidimo danes, seveda zelo različne od tistih, ki so živele pred 500 milijoni let. Z drugimi besedami, Hallucigenia in Opabinia verjetno misliš, da tudi ti izgledaš smešno.

Prvotno objavljeno dne Live Science.

Arktična „ogljikova bomba“ bi lahko še bolj zaprla podnebje


Ta zgodba je bila prvotno objavljena v Gristu in je predstavljena kot del sodelovanja s podnebnim oddelkom.

Tudi v scenariju, ko pride do sanj, ko bomo uspeli ustaviti vse svetovne emisije ogljika čez noč, bi Arktika neizogibno postala bolj vroča in vroča. To je v skladu z novim poročilom Združenih narodov za okolje, v katerem je zapisano, da je regija že "zaprta" do zimskega segrevanja za 4 do 5 stopinj C (7,2 do 9 stopinj F) v primerjavi s temperaturo poznih 1900-ih.

Poročilo, ki je bilo objavljeno na konferenci Združenih narodov za okolje v Keniji v sredo, pravi, da se Arktika segreva dvakrat hitreje kot povprečje planetov, in modeli kažejo, da je na poti, da poleti postane brez ledu že leta 2030.

To je slaba novica. Torej, tukaj je še slabša novica: Arktika vsebuje velik del svetovne permafrosta, v katerem je zapisano, da je to „spalni velikan“ iz toplogrednih plinov. Ko se zemlja segreje, se mikrobi v zemlji zbudijo in začnejo vrteti toplogredne pline. Ocene se razlikujejo, vendar poročilo navaja, da pod zemeljskim permafrostom skriva 1,5 bilijona ton ogljikovega dioksida. To je več kot 40-krat več CO2 kot ljudje izpuščeni v ozračje lani, in podvojili količino plina v atmosferi danes.

Če bi ta permafrost ostala trajno zamrznjena, kot bi sama beseda predlagala, bi lahko še naprej skrbeli za druge stvari. Toda raziskovalci pričakujejo, da se bo arktična permafrost zmanjšala za 45 odstotkov v primerjavi s danes. Sprostitev tega shranjevanja ogljikovega dioksida in metana bi očitno "izkrivila prizadevanja" za omejitev segrevanja na 2 stopinji C, kot je navedeno v Pariškem sporazumu, pravi poročilo. Ampak potem spet, to bi uničilo skoraj vse.

"Novi dokazi kažejo, da se permafrost odtaja veliko hitreje, kot se je prej mislilo, s posledicami ne le za arktične narode in ekosisteme, temveč za planet kot celoto zaradi povratnih zank," navaja poročilo.

To je eden od scenarijev ogrevanja, ki se pogosto imenuje "ogljikova bomba" ali "metanska bomba." (Permafrost drži obe toplogredni plini). In vsaj ena nedavna študija kaže, da imamo še vedno čas, da jo razgradimo.

Na Arktiki bi zemlja, ki je bila prej znana kot permafrost – imenujemo jo »meltafrost«, lahko predstavljala nevarnost za 70 odstotkov sedanje infrastrukture do leta 2050, pa tudi za 4 milijone prebivalcev v regiji, od katerih je 10 odstotkov avtohtonih. Nedavne študije so pokazale, da bi lahko odmrzovanje permafrosta povzročilo propad hiš, povzročilo neenakomerne ceste in ogrozilo pomembna kulturna in arheološka najdišča.

Severni tečaj je toplejši od preostalega planeta zaradi pojava, ki se imenuje arktična ojačitev – v bistvu, za regijo specifičen izraz za povratne zanke. "Ko se poletje morski led topi, odpira temna območja vode, ki absorbirajo več toplote sonca, kar zopet topi več ledu," pojasnjuje poročilo.

Te hitre spremembe na Arktiki se zdijo daleč, vendar jih boste tudi občutili. Tisti, ki so na obali, ne pozabite, da taljenje ledenikov na Arktiki in ledu na Grenlandiji predstavlja tretjino dviga morske gladine po vsem svetu. Naraščajoče morje bodo povzročile opustošenje v obalnih regijah, saj se ukvarjajo s poplavami, poškodovanimi stavbami in onesnaženjem virov pitne vode s slano vodo.

Za tiste v notranjosti pa je divje vreme. Taljenje Arktike povzroča spremembe v curku in moti vremenske vzorce še bolj južno. Povezan je bil s poslabšanjem suše v zahodnih Združenih državah, zastojih na vzhodu in polarnem vrtincu, ki se občasno spušča čez Severno Ameriko in nas vse spremeni v sladoled.

Kot mnogi govorijo: "Kar se dogaja na Arktiki, ne ostane na Arktiki."


Več Great WIRED Stories