소식

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7월 24일(수) 뉴스에 따르면 해외 유명 과학 사이트의 주요 내용은 다음과 같다.

'네이처' 홈페이지(www.nature.com)

1. Google AI 도구는 장기적인 기후 동향과 날씨를 몇 분 안에 예측할 수 있습니다.

Google의 머신러닝 모델인 NeuralGCM은 전통적인 일기예보 기술과 머신러닝을 결합한 컴퓨터 모델로, 날씨 시나리오와 장기 기후 동향을 예측하는 데 있어 다른 인공지능(AI) 기반 도구보다 뛰어납니다.

최근 Nature 저널에 게재된 이 도구는 다양한 날씨 시나리오를 보여주는 정확하고 포괄적인 일기 예보를 생성할 수 있는 최초의 기계 학습 모델입니다. 이 개발은 일기 예보의 새로운 장을 열어 완전히 인공 지능을 기반으로 한 모델보다 기존 도구보다 더 적은 에너지와 더 자세한 정보로 예측을 더 빠르게 수행할 수 있게 해줍니다.

현재 기상 예측 시스템은 일반적으로 물리 법칙을 사용하여 지구의 해양 및 대기 과정을 시뮬레이션하고 이러한 과정이 날씨와 기후에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 예측하는 일반 순환 모델(GCM)에 의존합니다. 그러나 GCM에는 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하며 기계 학습의 발전으로 보다 효율적인 대안이 제공되기 시작했습니다.

Google Research의 AI 연구원인 Stephan Hoyer와 그의 팀은 기존의 물리학 기반 대기 솔버와 일부 AI 구성 요소를 결합한 모델인 NeuralGCM을 개발하고 교육했습니다. 그들은 이 모델을 사용하여 단기 및 장기 일기 예보와 기후 예측을 합니다. NeuralGCM의 정확성을 평가하기 위해 연구원들은 해당 예측을 실제 데이터 및 GCM 및 순수 기계 학습 기반 모델을 포함한 다른 모델의 출력과 비교했습니다.

현재 기계 학습 모델과 마찬가지로 NeuralGCM은 기존 도구에 필요한 에너지의 일부를 소비하면서 1~3일 전에 정확한 단기 결정론적 일기 예보를 생성할 수 있습니다. 그러나 7일 이상의 장기 예측을 할 경우에는 다른 기계 학습 모델보다 오류율이 훨씬 낮습니다. 실제로 NeuralGCM의 장기 예측은 일기 예보의 표준으로 널리 간주되는 유럽 중거리 기상 예보 센터의 앙상블 모델 ECMWF-ENS와 유사합니다.

2. 주요 기술 혁신 이후 과학자들은 현재까지 우주에서 가장 큰 로봇을 만들 것으로 예상됩니다.무거운 원소

연구자들은 초중원소를 생성하는 새로운 방법을 시연해 현재까지 우주에서 가장 무거운 원소인 120번 원소를 생성할 수 있는 방법을 제시했습니다.

미국 로렌스버클리국립연구소(LBNL) 과학자들이 최초로 티타늄 빔을 이용해 알려진 초중원소인 116번 원소를 만드는데 성공했다고 발표했다. 연구실 장비를 업그레이드한 후 팀은 유사한 기술을 사용하여 요소 120을 만들 계획입니다. 현재까지 인간이 만든 가장 무거운 원소는 2002년에 처음 합성된 118번 원소인 오그(Og)이다.

LBNL 연구팀은 미국 일리노이주 레몬트에서 열린 'Nuclear Structure 2024' 컨퍼런스에서 연구 결과를 발표하고 arXiv 서버에 사전 인쇄본을 공개했다.

초중원소는 지구에서 자연적으로 발생하지 않지만 과학자들은 초중원소가 별에 나타날 수 있다고 생각합니다. 방사성이 높고 핵분열을 통해 빠르게 분해되며 즉각적인 실제 적용이 거의 없습니다. 그러나 과학자들은 새로운 원소를 만들어 우주가 어떻게 작동하는지에 대한 이해를 심화하고 원자핵의 동작과 그 한계(예: 얼마나 많은 양성자와 중성자를 보유할 수 있는지 등)에 대한 이론적 모델을 채웁니다.

새로운 요소를 만들기 위해 연구자들은 다음을 사용합니다.입자 가속기는 원자핵을 융합하고 더 많은 양성자와 중성자를 가진 원소를 생성하는 핵반응을 촉발하기 위해 이온빔을 고체 표적의 원자와 충돌시킵니다. 그러나 기존 원자재는 활력을 잃고 있습니다. 최근 발견된 114~118번 초중원소 그룹은 악티늄족 원소로 만들어진 목표물에 칼슘-48 광선을 폭격하여 생성되었습니다. 이 칼슘 동위원소는 특히 안정적이므로 필요한 핵융합 반응을 촉진하는 데 이상적입니다.

그러나 칼슘은 과학자들을 주기율표의 바깥쪽 범위 깊숙한 곳으로 데려갈 뿐입니다. 과학자들은 칼슘-48보다 무거운 입자 빔을 사용하여 티타늄과 크롬의 동위원소를 포함한 초중원소를 만들려고 노력하고 있습니다. 초중량 요소를 생성하는 데 티타늄-50 빔을 사용할 수 있는지 확인하기 위해 LBNL 팀은 Livermorium-290을 제작했습니다. 팀은 버클리 연구소의 88인치 사이클로트론 시설을 사용하여 티타늄 빔을 가속하고 플루토늄으로 만들어진 목표물에 발사했습니다.

사이언스데일리 홈페이지(www.sciencedaily.com)

1. 나노이미징 기술은 고대 뼈의 단백질과 조직 보존을 이해하는 데 도움이 됩니다.

노스캐롤라이나 주립대학의 예비 연구에 따르면 고대 뼈에 대한 나노 규모의 3차원 이미징은 화석화 과정에서 연조직이 겪는 변화를 더 깊이 이해할 수 있을 뿐만 아니라 어떤 표본을 결정하는 빠르고 실용적인 방법이 될 수 있는지 보여줍니다. 고대 DNA 및 단백질 서열을 보존하는 데 적합할 수 있습니다.

나노이미징 방법을 사용하여 현대 뼈와 빙하기의 뼈를 비교하면 화석화 과정에서 콜라겐과 혈관이 겪는 변화를 더 잘 이해할 수 있습니다.

연구자들은 현생 소, 악어, 타조 다리뼈의 작은 표본을 홍적세 시대의 매머드, 대초원 들소, 순록, 말의 표본과 비교했습니다. 홍적세 샘플은 캐나다 유콘 지역의 고대 영구 동토층이 녹아서 채취되었습니다.

연구진은 TOF-SIMS(Time-of-Flight Secondary Ion Mass Spectrometer)를 사용하여 이미지 구조의 표면을 스캔하여 구조에 존재하는 화학적 특징을 식별하고 그것이 콜라겐과 혈관이라는 것을 추가로 확인하는 데 도움을 주었습니다.

이 예비 연구의 기본 아이디어는 화석화 과정에서 유기 조직에서 발생하는 화학적 및 구조적 변화를 더 잘 이해하기 위해 이 나노 규모 접근 방식을 화석 기록의 모든 뼈에 사용할 수 있다는 것입니다. 이 기술은 DNA와 단백질 서열을 보존하는 데 적합한 고대 뼈 표본을 선별하는 데에도 사용될 수 있습니다.

2. 천체 물리학자들이 초거대를 발견하다블랙홀그리고암흑물질"최종 파섹 문제"를 해결하는 데 도움을 받으려면 문의하세요.

연구자들은 우주에서 가장 크고 작은 존재인 초거대 블랙홀과 암흑물질 입자 사이의 연관성을 발견했습니다.

그들의 새로운 계산은 이전에 간과되었던 암흑 물질 입자의 거동 때문에 한 쌍의 초거대 블랙홀(SMBH)이 더 큰 블랙홀로 합쳐질 수 있었음을 보여주며, 이는 천문학의 오랜 "최종 파섹 문제"에 대한 통찰력을 제공합니다. 해결책. 이번 연구는 이번 달 Physical Review Letters에 게재되었습니다.

2023년에 천체물리학자들은 우주에 침투하는 중력파의 '윙윙거림'을 감지했다고 발표했습니다. 그들은 이 배경 신호가 각각 태양 질량의 수십억 배에 달하는 수백만 쌍의 병합 초거대 블랙홀에 의해 방출된다는 가설을 세웠습니다.

그러나 이론적 시뮬레이션에 따르면 이 거대한 물체가 쌍으로 나선형으로 함께 모일 때 접근이 약 1파섹(약 3광년 거리) 거리에서 멈춰서 합쳐지는 것을 방지하는 것으로 나타났습니다.

이 '마지막 파섹 문제'는 거대 블랙홀의 병합이 중력파 배경의 근원이라는 이론뿐 아니라 더 작은 블랙홀의 병합으로 거대 블랙홀이 형성된다는 이론과도 충돌한다.

논문의 공동 저자는 "우리는 이전에 무시되었던 암흑 물질의 영향을 추가하면 초대질량 블랙홀이 최종 분리 및 병합 격차를 극복하는 데 도움이 될 수 있음을 보여줍니다. 우리의 계산은 이전 아이디어와는 달리 이것이 어떻게 일어나는지 설명합니다. "라고 말했습니다.

사이테크데일리 홈페이지 (https://scitechdaily.com)

1. 약물의 유효 기간은 향후 화성 탐사 임무에 영향을 미칠 수 있습니다

듀크 헬스(Duke Health)가 주도한 새로운 연구에 따르면 우주비행사가 3년간의 화성 여행을 마친 후 지구로 돌아오기 전에 우주선에 저장된 의약품의 절반 이상이 만료될 것으로 나타났습니다. 여기에는 진통제, 항생제, 알레르기 약 및 수면 보조제와 같은 주요 약물이 포함됩니다. .

Nature Publishing Group 저널 npj Microgravity 최신호에 발표된 연구에 따르면, 우주비행사들은 결국 효과가 없거나 심지어 유해한 약물에 의존하게 될 수도 있습니다.

유효기간이 지난 약은 효과의 일부 또는 대부분을 잃을 수 있습니다. 지구와 비교하여 우주에서 약물의 실제 안정성과 효능은 아직 거의 알려지지 않았습니다. 방사선을 포함한 가혹한 우주 환경은 약물의 효과를 감소시킬 수 있습니다.

우주국이 화성과 다른 곳으로의 장기 임무를 계획함에 따라 만료된 약물은 이러한 임무에 도전이 될 수 있다고 연구진은 지적했습니다.

연구자들은 국제 약물 만료 날짜 데이터베이스를 사용하여 91개 약물 중 54개 약물의 유효 기간이 36개월 이하인 것으로 확인했습니다.

가장 낙관적인 추정은 이들 약물의 약 60%가 화성 임무가 끝나기 전에 만료된다는 것입니다. 좀 더 보수적으로 가정하면 그 수치는 98%로 높아진다.

이 연구는 약물이 더 빨리 분해된다고 가정하지 않고 대신 화성 임무를 위해 업데이트할 수 없는 약물에 중점을 둡니다. 이러한 공급 부족은 의약품뿐만 아니라 식품과 같은 다른 중요한 공급품에도 영향을 미칩니다.

우주선에 탑재된 약물의 수를 늘리면 만료된 약물의 효과 감소를 보상하는 데 도움이 될 수 있다고 논문 저자는 말했습니다.

2. 중국 천문학자들이 발전했다.은하조사에서 정보를 추출하는 새로운 기술

중국과학원 국립천문대(NAOC) 과학자들은 최근 국제 파트너들과 협력하여 은하 조사에서 정보를 효율적으로 추출할 수 있는 혁신적인 기술을 설계하여 미래 우주 탐사 및 조사의 길을 열었습니다.

이들 연구 결과는 커뮤니케이션물리학(Communications Physics) 최신호 온라인판에 게재됐다.

정밀 우주론의 시대에 대규모 은하 적색편이 조사는 우주 탐사를 위한 강력한 도구입니다. 천문학자들은 먼 은하계에서 수많은 스펙트럼을 관찰함으로써 우주의 서로 다른 시간에 은하의 밀도장을 생성할 수 있습니다. 이러한 밀도 필드는 은하 집합에 대한 중요한 정보를 전달하며, 이는 2점 및 N점(N>2) 상관 함수로 정량화할 수 있습니다.

그러나 이러한 양의 측정 및 모델링을 포함한 다양한 복잡성으로 인해 실제로 n-포인트 함수를 사용하는 것은 어렵습니다.

몇 년 동안 이 어려운 작업을 수행한 후 NAOC의 연구팀과 파트너는 은하계 2점 상관 함수에서 다점 상관 함수를 추출하기 위한 새로운 방법 세트를 개발했습니다.

연구원들은 "이는 은하 조사에서 고차 정보를 효과적으로 사용할 수 있는 새로운 창을 열었으며 DESI(암흑 에너지 분광복사계), PFS(고정 초점 분광기) 및 중국 측량 우주를 포함한 향후 장비에 중요합니다."라고 말했습니다. 망원경(CSST)은 우주론적으로 매우 중요합니다." (Liu Chun)