Parece que há histórias científicas incríveis sendo publicadas todos os dias ultimamente, todas as quais têm impressionado nossas mentes jovens.
Primeiro, houve a descoberta de um terrível buraco negro apontando diretamente para nós, depois um enorme buraco no sol foi encontrado e um continente perdido foi encontrado depois de desaparecer por 375 anos.
Agora, as pessoas só percebem que existe um imenso oceano escondido sob a crosta terrestre.
Acontece que há um vasto suprimento de água a 400 milhas abaixo do solo armazenado em uma rocha conhecida como Ringwoodite.
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Os cientistas descobriram anteriormente que a água é armazenada dentro da rocha do manto em um estado semelhante a uma esponja, que não é líquido, sólido ou gasoso, mas sim um quarto estado.
Científico papel Publicado em 2014, Drought Melt in the Upper Mantle and Presenting the Results.
Há três vezes mais água sob a superfície do que nos oceanosiStock
“A ringwoodita é como uma esponja, absorvendo água”, disse o geofísico Steve Jacobsen na época. “Há algo muito especial na estrutura cristalina da ringwoodita que permite que ela atraia o hidrogênio e retenha a água.”
“Este mineral pode conter muita água sob as condições do manto profundo”, acrescentou Jacobsen, que fez parte da equipe por trás da descoberta.
Ele acrescentou: “Acho que finalmente estamos vendo evidências de todo o ciclo da água da Terra, o que pode ajudar a explicar a grande quantidade de água líquida na superfície habitável do nosso planeta. Os cientistas têm procurado por essas águas profundas perdidas por décadas”.
Os cientistas chegaram às descobertas na época depois de estudar terremotos e descobrir que os sismógrafos captavam ondas de choque abaixo da superfície da Terra.
A partir disso, eles conseguiram estabelecer que a água estava presa na rocha conhecida como Ringwoodite.
Se uma rocha contém apenas 1% de água, isso significa que há três vezes mais água no subsolo da Terra do que nos oceanos da superfície.
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resumo: Os pesquisadores desenvolveram um modelo inovador chamado Brain Language Model (BrainLM), usando inteligência artificial generativa para mapear a atividade cerebral e suas implicações no comportamento e nas doenças. O BrainLM aproveita 80.000 exames de 40.000 indivíduos para criar um modelo básico que captura a dinâmica da atividade cerebral sem exigir dados específicos relacionados a doenças.
Este modelo reduz significativamente o custo e o volume de dados necessários para estudos tradicionais do cérebro e fornece uma estrutura poderosa que pode prever condições como depressão, ansiedade e TEPT de forma mais eficaz do que outras ferramentas. O BrainLM está mostrando aplicação eficaz em ensaios clínicos, reduzindo potencialmente os custos pela metade ao identificar os pacientes com maior probabilidade de se beneficiarem de novos tratamentos.
Principais fatos:
Modelo de IA generativo: BrainLM usa IA generativa para analisar padrões de atividade cerebral a partir de conjuntos de dados em grande escala, aprendendo a dinâmica subjacente sem detalhes específicos do paciente.
Custo e eficiência em pesquisa: O modelo reduz a necessidade de inscrever pacientes em grande escala em ensaios clínicos, o que poderia reduzir significativamente os custos ao utilizar as suas capacidades preditivas para selecionar candidatos apropriados para estudos.
Ampla aplicação: Testado em diferentes scanners e dados demográficos, o BrainLM mostrou desempenho superior na previsão de vários problemas de saúde mental e é promissor para auxiliar futuras pesquisas e estratégias de tratamento.
fonte: Faculdade de Medicina de Baylor
Uma equipe de pesquisadores do Baylor College of Medicine e da Universidade de Yale combinou inteligência artificial generativa (IA) para criar um modelo básico de atividade cerebral. O Brain Language Model (BrainLM) foi desenvolvido para modelar o cérebro in silico e determinar como as atividades cerebrais se relacionam com o comportamento humano e as doenças cerebrais.
A pesquisa foi publicada como um artigo de conferência no ICLR 2024.
“Sabemos há muito tempo que a atividade cerebral está ligada ao comportamento de uma pessoa e a muitas doenças, como convulsões ou doença de Parkinson”, diz o Dr. Shadi Abdullah, professor associado do Departamento Menninger de Psiquiatria e Ciências do Comportamento da Universidade Baylor e Universidade Baylor. Coautor do artigo.
Quando o modelo aprendeu a dinâmica, eles a testaram em um conjunto de testes negligenciado. Crédito: Notícias de Neurociências
“A imagem funcional do cérebro, ou fMRI, permite-nos observar a atividade cerebral em todo o cérebro, mas anteriormente não conseguimos capturar totalmente a dinâmica dessas atividades no tempo e no espaço usando ferramentas tradicionais de análise de dados.
“Recentemente, as pessoas começaram a usar o aprendizado de máquina para capturar a complexidade do cérebro e como ele se relaciona com certas doenças, mas isso acaba exigindo um registro e triagem completos de milhares de pacientes com um comportamento ou doença específica, o que é um processo muito caro.”
O poder das novas ferramentas generativas de IA reside na sua utilização para criar modelos básicos independentes de uma tarefa específica ou de um grupo específico de pacientes. A IA generativa pode atuar como um detetive que revela padrões ocultos em um conjunto de dados.
Ao analisar os pontos de dados e as relações entre eles, estes modelos podem aprender a dinâmica subjacente – como e por que as coisas mudam ou evoluem.
Esses modelos básicos são então ajustados para compreender uma variedade de tópicos. Os pesquisadores usaram IA generativa para capturar como funciona a atividade cerebral, independentemente de um distúrbio ou doença específica.
Isso pode se aplicar a qualquer população sem a necessidade de conhecer o comportamento de uma pessoa ou informações sobre sua doença, histórico ou idade. A atividade cerebral só é necessária para ensinar ao computador e ao modelo de IA como a atividade cerebral evolui no espaço e no tempo.
A equipe realizou 80 mil exames de 40 mil pessoas e treinou o modelo para ver como as atividades cerebrais se relacionam entre si ao longo do tempo, criando o modelo básico de atividade cerebral, BrainLM. Agora, os pesquisadores podem usar o BrainLM para definir uma tarefa específica e fazer perguntas em outros estudos.
“Se você quiser fazer um ensaio clínico para desenvolver um medicamento para depressão, por exemplo, isso pode custar centenas de milhões de dólares porque é preciso inscrever um grande número de pacientes e tratá-los por um longo tempo.
“Com o poder do BrainLM, podemos reduzir esse custo pela metade, matriculando apenas metade das pessoas e usando o poder do BrainLM para selecionar os indivíduos mais dispostos a se beneficiar do tratamento. Portanto, o BrainLM pode aplicar o conhecimento de 80.000 exames em casos específicos. assuntos de estudo.”
A primeira etapa, o pré-processamento, resume os sinais e remove ruídos não relacionados à atividade cerebral. Os pesquisadores colocaram os resumos em um modelo de aprendizado de máquina e mascararam uma porcentagem dos dados para cada pessoa. Quando o modelo aprendeu a dinâmica, eles a testaram em um conjunto de testes negligenciado.
Eles também o testaram em diferentes amostras para entender até que ponto o modelo poderia generalizar para dados obtidos usando diferentes scanners e em diferentes populações, como adultos mais velhos e jovens.
Eles descobriram que o BrainLM teve um bom desempenho em diferentes amostras. Eles também descobriram que o BrainLM prevê a gravidade da depressão, ansiedade e TEPT melhor do que outras ferramentas de aprendizado de máquina que não usam IA generativa.
“Descobrimos que o BrainLM funciona muito bem. Ele prevê a atividade cerebral em uma nova amostra que foi ocultada durante o treinamento e também funciona bem com dados de novos scanners e novas populações”, disse Abdullah.
“Estes resultados impressionantes foram alcançados através de inquéritos a 40.000 pessoas. Estamos agora a trabalhar para aumentar significativamente o conjunto de dados de formação.
“Quanto mais forte for o modelo que pudermos construir, mais poderemos fazer para ajudar a cuidar dos pacientes, como desenvolver um novo tratamento para doenças mentais ou orientar a neurocirurgia para convulsões ou estimulação cerebral profunda.”
Os pesquisadores planejam aplicar este modelo em pesquisas futuras para prever doenças relacionadas ao cérebro.
Sobre notícias de pesquisa em inteligência artificial e neurociência
Espera-se que uma intensa tempestade solar torne a aurora boreal mais poderosa na sexta-feira, e as previsões indicam que a aurora boreal poderá ser vista tão ao sul dos Estados Unidos quanto no Alabama.
Uma série de erupções solares e erupções solares podem levar a intensas tempestades geomagnéticas e “exibições espetaculares de aurora boreal” na Terra desde a noite de sexta-feira até o fim de semana, disse o Centro de Previsão do Clima Espacial da Administração Nacional Oceânica e Atmosférica na quinta-feira.
Esta foi a primeira hora de uma forte tempestade geomagnética A agência emitiu Desde 2005.
“Temos um evento raro em mãos”, disse Sean Dahl, coordenador de serviços do Centro de Previsão do Clima Espacial em Boulder, Colorado. “Estamos um pouco preocupados. Faz muito tempo que não vemos isso.”
Dado que fortes tempestades geomagnéticas têm o potencial de perturbar as comunicações e as redes eléctricas na Terra, bem como os satélites no espaço, os operadores de satélites e de redes foram instruídos a prepararem-se.
Ele disse que os meteorologistas esperam que a tempestade chegue por volta das 20h, horário do leste dos EUA, na sexta-feira.
“Temos menos certeza sobre o momento destes eventos, porque estamos a falar de algo a 150 milhões de quilómetros de distância”, disse Dahl, referindo-se à distância do Sol à Terra.
Uma espaçonave da NASA orbitando a cerca de um milhão de milhas da Terra, chamada Advanced Composition Explorer, ajudará os meteorologistas a medir o vento solar e a compreender o momento e os impactos potenciais com mais precisão.
As luzes do norte, ou aurora boreal, vêm de partículas carregadas liberadas pelo sol durante tempestades solares. As exibições coloridas são criadas quando nuvens dessas partículas energéticas colidem com o campo magnético da Terra e interagem com átomos e moléculas na atmosfera superior do planeta.
As luzes do norte normalmente iluminam o céu noturno em altas latitudes, mas durante períodos de intensa atividade solar, elas podem ser vistas mais ao sul do que o normal.
A agência mantém b Painel Aurora Que fornece previsões de curto prazo para a aurora boreal. Se as condições estiverem claras, a aurora boreal será melhor visualizada em locais escuros, longe das luzes da cidade.
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Os smartphones podem ser capazes de capturar imagens da aurora boreal em locais ao sul, onde o olho humano não consegue ver nada incomum, disse Dahl.
De acordo com o Centro de Previsão do Clima Espacial, várias erupções solares “moderadas a fortes” foram detectadas desde a manhã de quarta-feira. As explosões solares liberam nuvens de plasma e partículas carregadas, chamadas ejeções de massa coronal, no espaço. O centro disse que pelo menos cinco explosões e ejeções de massa coronal associadas parecem estar direcionadas para a Terra.
“Erupções solares adicionais podem levar a condições persistentes de tempestade geomagnética durante o fim de semana”, disse ela em comunicado.
Quando direcionada para a Terra, esta radiação geomagnética e solar pode induzir correntes em linhas de transmissão de alta tensão e causar problemas aos transformadores da rede elétrica.
Uma das tempestades geomagnéticas mais prejudiciais ocorreu em 1989, quando quase 6 milhões de pessoas em Montreal, Canadá, ficaram sem energia durante nove horas. De acordo com a NASA. Algumas partes do nordeste dos Estados Unidos e da Suécia também foram afetadas por este evento.
A SpaceX lançou 20 satélites Starlink Internet da Califórnia na manhã de sexta-feira (10 de maio), incluindo 13 satélites com capacidade direta para célula.
Um foguete Falcon 9 com um veículo Starlink decolou da Base da Força Espacial de Vandenberg na sexta-feira às 12h30 EDT (04h30 GMT; 21h30 de 9 de maio, horário local da Califórnia). A SpaceX planejou originalmente lançar a missão na noite de quarta-feira (8 de maio), mas desistiu da tentativa.
O primeiro estágio do foguete Falcon 9 retornou à Terra cerca de 8 minutos após o lançamento conforme planejado, pousando no drone Of Course I Still Love You da SpaceX, que estava estacionado no Oceano Pacífico.
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Um foguete SpaceX Falcon 9 pousa no convés de um navio drone logo após o lançamento de 20 satélites Starlink da Base da Força Espacial de Vandenberg, na Califórnia, em 10 de maio de 2024. (Crédito da imagem: SpaceX)
Este foi o quarto lançamento e pouso deste primeiro estágio específico, de acordo com A Descrição da missão SpaceX.
Enquanto isso, o estágio superior do foguete Falcon 9 continuou a transportar satélites Starlink para a órbita baixa da Terra (LEO) e, eventualmente, Publique-os Lá cerca de 61,5 minutos após a decolagem.
A SpaceX acaba de lançar sua missão Starlink na quarta-feira, enviando 23 satélites para a órbita baixa da Terra a partir do Centro Espacial Kennedy da NASA, na Flórida.
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Lançamentos consecutivos não são novidade para a SpaceX atualmente. Em 30 de março, por exemplo, a empresa lançou duas missões – um Starlink boost e um satélite de comunicações Eutelsat 36D – com menos de quatro horas de intervalo, ambas da Costa Espacial da Flórida.
Nota do editor: Esta história foi atualizada às 12h30 ET do dia 9 de maio com notícias da data de lançamento do novo alvo em 9 de maio, e novamente às 2h ET do dia 10 de maio com notícias do sucesso do lançamento, pouso do foguete e implantação do satélite .
