2024-08-14
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결정은 빨리 내리는 것이 좋을까, 아니면 미루는 것이 좋을까?
8월 14일(수) 뉴스에 따르면 해외 유명 과학 사이트의 주요 내용은 다음과 같다.
사이언스타임스 홈페이지(www.sciencetimes.com)
새로운 종류면제방법: 나노입자백신기술은 인플루엔자 교차 예방을 강화할 수 있습니다
미국 조지아주립대학교 생의과학연구소의 최신 연구에 따르면 나노입자 백신은 중요한 세포 및 점막 면역 반응을 생성할 수 있으며 기존 백신보다 다양한 인플루엔자 바이러스에 대해 더 광범위한 보호를 제공할 수 있는 것으로 나타났습니다. 이번 결과는 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications) 저널에 게재됐으며, 개인별 맞춤 예방접종 전략을 통해 인플루엔자 백신의 효과를 향상시킬 수 있는 새로운 아이디어를 제시하고 있다. 유행하는 인플루엔자는 공중 보건에 심각한 위협을 가하므로 여러 바이러스에 대해 광범위한 보호를 제공하는 백신을 개발하는 것이 중요합니다.
질병 통제 예방 센터에서는 사람들이 매년 계절성 독감 백신을 접종할 것을 권장하지만 이러한 백신은 일반적으로 특정 독감 바이러스에만 효과적이며 유행성 독감을 예방하지는 못합니다. 이 문제에 대응하여 이 연구에서는 포괄적인 백신 보호 계획을 수립하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.
연구팀은 다양한 백신접종 방법이 암컷 쥐의 면역체계에 미치는 영향을 연구했는데, 특히 mRNA 지질나노입자(LNP)와 단백질 기반 폴리이미드-ha/CpG(PHC) 나노입자 백신 주사는 모두 백신을 목표로 설계됐다. 인플루엔자 헤마글루티닌. 이번 연구에서는 mRNA LNP 근육내 주사와 PHC 백신 비강내 주사의 다중 면역 시퀀스를 사용해 효과를 비교했다.
결과는 PHC 백신의 비강 주사가 점막 수준에서 더 강력한 면역 반응을 생성할 수 있고 근육 주사보다 더 효과적인 교차 보호를 제공할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 발견은 특히 인플루엔자 백신의 효과와 적용 범위를 개선하는 데 있어 공중 보건에 중요한 영향을 미칩니다. 연구진은 이종 서열 면역화, 다양한 백신 유형 및 전달 방법을 결합하여 광범위한 인플루엔자 변종으로부터 보호하는 백신의 능력을 더욱 향상시킬 수 있기를 기대하고 있습니다.
사이언스데일리 홈페이지(www.sciencedaily.com)
1. 고급 현미경을 사용하여 나노구조와 그 광학적 특성을 관찰합니다.
독일 막스 플랑크 협회 프리츠 하버 연구소의 과학자들은 나노기술 분야에서 획기적인 발전을 이루었으며, 그들의 연구 결과는 Advanced Materials지에 게재되었습니다. 이번 연구는 나노 구조와 그 광학적 특성을 전례 없이 정밀하게 시각화할 수 있는 새로운 현미경 기술을 소개합니다.
나노크기로 가공된 메타물질은 나노크기의 빌딩 블록에서 유래한 천연 물질에서는 발견되지 않는 독특한 특성을 나타냅니다. 이러한 빌딩 블록의 크기는 빛의 파장보다 작기 때문에 직접 관찰하는 것이 어려웠습니다.
연구팀은 이러한 물질의 나노 구조와 매크로 구조를 동시에 밝힐 수 있는 혁신적인 현미경 기술을 사용했습니다. 이번 연구의 핵심 혁신은 기존의 현미경 기술로는 관찰하기에는 너무 작은 구조를 명확하게 표시할 수 있는 새로운 방법을 개발한 것입니다.
혁신적인 광학 응용을 통해 과학자들은 구조에서 특정 색상의 광파를 "포획"하고 두 번째 색상의 광파와 혼합하여 광파를 방출하여 캡처된 빛을 시각화하는 방법을 발견했습니다.
이 기술은 나노크기 광학 메타물질의 숨겨진 세계를 밝히고 수년간의 헌신적인 연구 개발 끝에 자유 전자 레이저(FEL)를 사용하는 과학자들의 성과를 나타냅니다. 이 현미경 기술의 독특한 점은 더 평평하고 효율적인 광학 시스템을 만드는 목표를 가지고 렌즈와 같은 광학 장치의 추가 설계 및 혁신을 위한 길을 열어줌으로써 메타표면의 복잡성을 깊이 드러낸다는 것입니다.
2. 결정을 빨리 내리는 것과 연기하는 것 중 어느 것이 더 나은가: 의사결정 이면의 수학
플로리다 주립 대학의 새로운 연구는 초기 편견과 추가 정보가 의사 결정에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 수학을 보여줍니다. 이 연구는 의사결정자가 신속하게 결론을 내릴 때 그들의 결정이 초기 편견의 영향을 받을 가능성이 더 높거나 선택 시 실수를 저지르는 경향이 있음을 보여줍니다. 의사결정자가 더 많은 정보를 수집하기를 기다리면 느린 결정의 편향이 덜해집니다. 이번 연구 결과는 Physical Review E 저널에 게재됐다.
연구팀은 올바른 결론과 잘못된 결론, 두 가지 결론 중 하나를 선택해야 하는 의사 결정자를 시뮬레이션하는 수학적 모델을 개발했습니다. 이 모델은 모든 사람이 주변 사람들의 결정에 영향을 받지 않고 자신의 초기 편견과 획득한 정보를 기반으로 결정을 내리는 합리적인 의사 결정자라고 가정합니다.
완전한 합리성을 가정하더라도 초기 의사결정자는 잘못된 결론에 도달할 확률이 50%입니다. 참가자들이 더 많은 정보를 얻을수록 그들의 결정은 편견이 줄어들고 올바른 결론을 내릴 확률이 높아졌습니다.
물론 현실 세계에서 사람들의 결정은 감정, 동료 선택 등과 같은 많은 요인의 영향을 받을 것입니다. 이 연구는 개인이 완전히 합리적인 결정을 내리는 방법을 이해하기 위한 기준을 제공하고 실제 데이터를 비교하여 사람들이 합리적으로 최적의 선택에서 벗어나는 부분과 이러한 편차를 유발하는 요인이 무엇인지 탐색하는 데 사용할 수 있습니다.
이 모델은 에이전트가 증거를 기반으로 올바른 결과를 향해 "드리프트"하는 경향과 정보 표시의 무작위성에 의해 발생하는 "확산"이라는 두 가지 개념을 결합하기 때문에 드리프트-확산 모델이라고 합니다.
이 연구는 사람들이 초기 결정에 지나치게 영향을 받거나 집단 사고의 희생자가 되는 시기를 설명하는 데 도움이 될 수 있으며, 면역 체계나 신경망과 같은 다른 복잡한 시스템의 행동을 설명하는 데에도 사용될 수 있습니다.
3. 새로운 방법으로기계 인간팀이 보다 효율적으로 작업을 완료합니다.
매사추세츠 대학교 애머스트(Amherst)의 새로운 연구에 따르면 자율적으로 팀을 구성하고 적절한 시간에 팀원을 기다리도록 로봇을 프로그래밍하면 작업 완료 효율성이 크게 향상될 수 있습니다. 이 연구는 2024년 IEEE 로봇공학 및 자동화 국제 컨퍼런스에서 다중 로봇 시스템 부문 최우수 논문상 후보로 지명되었습니다.
제조, 농업, 창고 자동화 등의 분야에서는 각 로봇의 잠재력을 극대화하기 때문에 로봇 팀의 활용이 점점 더 선호되고 있습니다. 그러나 기능이 다른 다양한 로봇을 어떻게 효과적으로 조정하는가가 과제가 되었습니다.
연구진은 로봇의 작업 실행 효율성을 최적화하기 위해 LVWS(자발적 대기 및 하위 팀 구성)를 학습하는 학습 기반 일정 전략을 제안했습니다. 예를 들어, 인간이 혼자 이동할 수 없는 큰 상자에 직면했을 때 협업해야 하는 것처럼 로봇도 이러한 작업을 완료하기 위해 협업하려면 여러 대의 기계가 필요합니다.
자발적인 대기 전략은 연구의 혁신적인 포인트입니다. 연구원들은 로봇이 즉시 실행 가능한 작은 작업만 선택하면 일부 큰 작업은 완료되지 않을 수 있기 때문에 로봇이 적극적으로 기다리기를 원했습니다.
LVWS 전략의 효과를 검증하기 위해 연구진은 컴퓨터 시뮬레이션에서 6대의 로봇을 배치하여 18가지 작업을 수행하고 이 방법을 4가지 다른 전략과 비교했습니다. 시뮬레이션에는 이론적인 최적 솔루션이 있으며, 연구자들은 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오를 실행하고 각 방법이 최적 솔루션에서 어떻게 벗어나는지 계산합니다.
결과는 다른 방법의 차선 비율과 비교하여 LVWS 전략의 차선 비율이 0.8%에 불과하며 이는 이론적 최적 솔루션에 가깝다는 것을 보여줍니다.
사이테크데일리 홈페이지 (https://scitechdaily.com)
고생물학적 놀라움: 최근 연구에서 가장 큰 것으로 나타났습니다티라노사우루스 렉스기존에 생각했던 것보다 훨씬 더 크다
최신 연구에 따르면 티라노사우루스 렉스의 최대 크기는 무게 15톤, 길이 15미터에 달해 현재 알려진 어떤 표본보다 훨씬 큽니다. Ecology and Evolution 저널에 발표된 이 발견은 고생물학 연구가 심화됨에 따라 더 큰 티라노사우루스 렉스의 존재를 발견할 수도 있음을 시사합니다.
캐나다 자연 박물관과 런던 퀸메리 대학의 연구원들은 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 티라노사우루스 렉스가 화석 증거에서 제시하는 것보다 70% 더 무거웠을 것으로 추정했습니다. 대부분의 이후공룡이 종의 화석은 드물며, 현재 크기 범위에는 역사상 가장 큰 개체가 포함되지 않을 수도 있습니다.
연구자들은 인구 규모, 성장률, 수명, 화석 기록의 불완전성과 같은 요소를 고려하여 컴퓨터 모델을 사용하여 T. rex의 잠재적인 최대 크기를 추정했습니다. 그들은 알려진 가장 큰 티라노사우루스 렉스 화석이 개체 크기의 상위 1%만을 대표할 수 있으며, 상위 10,000%의 화석을 찾으려면 발굴하는 데 1,000년이 더 걸릴 수 있다는 것을 발견했습니다.
컴퓨터 모델링에 따르면 가능한 가장 큰 개체(25억 마리 중 한 마리)는 알려진 가장 큰 T. rex 표본보다 70% 더 무겁고(15톤 대 8.8톤으로 추정), 25% 더 길 수 있습니다(15미터 대 12미터로 추정). . 쌀).
이러한 값은 모형을 바탕으로 추정한 것이지만, 현대 거대종의 발견 패턴을 보면 아직 발견되지 않은 더 큰 공룡이 분명 있을 것임을 알 수 있다.
고생물학자가 특정 종에서 가장 큰 개체를 찾을 가능성은 매우 희박합니다. 따라서 박물관에 거대한 화석 해골이 전시되어 있더라도 아직은 해당 종에서 가장 큰 개체는 아닐 수도 있습니다. (류춘)
