Laser-Carrying Airplanes Uncover Napakalaking, Sprawling Maya Lungsod


Noong Hulyo 2016, isang pangkat ng mga arkeologo ang nag-utos ng isang maliit na eroplano-kasama ang mga espesyal na piloto-upang lumipad sa makapal na kulandong ng gubat sa hilagang Guatemala, malapit sa hangganan ng Mexico. Pag-cruising sa ibabaw ng mga punungkahoy, pinagsama ng mga piloto ang lugar, na itinuturo ang tatlong lasers sa lupa na nagpaputok ng 300,000 pulso ng liwanag sa bawat segundo.

Higit sa 12 araw, ginamit ng team ang mga lasers upang lumikha ng isa sa pinakamalawak na mapa ng mga lungsod sa Maya na itinayo sa pagitan ng 1000 BC hanggang 1500 AD. Bagama't sinuri ng mga arkeologo ang mga kaguluhan ng mga kaguluhan sa metropolitan na ito, ang mga bagong mapa ay nagpapakita ng buong lungsod sa kauna-unahang pagkakataon, inilagay ang mabigat na mga pyramid ng Maya, mga kalsada ng lungsod, at mga terrace sa pagsasaka sa konteksto. Ang view na ito ay nag-aalok ng isang mas malawak na pananaw sa mga arkeologo, na kasaysayan ay natigil sa pagtatasa ng mga indibidwal na mga istraktura sa isang pagkakataon. Sa kabuuan, ang eroplano ay nakapaglagay ng higit sa 800 square miles, halos dalawang-katlo ang laki ng Rhode Island. Mula sa malawak na hanay ng data, maaaring tantyahin ng mga mananaliksik ang mga demograpiko ng Maya nang mas mahusay kaysa sa bago.

Kumpara sa karamihan sa arkeolohiya, ang proyektong ito ay lubos na kaakit-akit. Ang maginoo na pagmamapa ay nagsasangkot ng mga crew ng mga tao na lumulubog sa makapal na gubat, nakamumutol na mga sanga at mga puno ng ubas na may isang machete. Si Francisco Estrada-Belli, isa sa mga arkeologo na namamahala sa proyektong ito, ay nagsabi na sa hindi bababa sa dalawang linggo, ang eroplano ay sumuri nang 10 ulit sa lugar na pinamumunuan ng mga arkeologo ng Maya mula noong 1950s.

Ang site ng Dos Torres, sa burol na karst Hills sa pagitan ng mga lungsod ng Tikal at Uaxactun.

Luke Auld-Thomas / PACUNAM

Ang laser pulses ay lumikha ng isang topographic na mapa na katulad ng kung paano ang isang bat ay gumagamit ng echolocation: Ang ilaw na pagbaril mula sa eroplanong bumabagsak sa mga bagay sa ibaba, na bumabalik upang pindutin ang isang detektor sa ilalim ng eroplano. Sa Guatemala, tanging ang isang maliit na bahagi ng pulses ang tumagos sa canopy, ngunit may malaking bilang ng mga pulse, ang sapat na liwanag ay umaabot sa lupa upang lumikha ng isang mapa na may isang resolution ng isang metro. Batay sa timing at intensity ng mga pulse ng pagbalik, ang detector ay maaaring mag-map ang mga contour sa ibaba-burol, ditches, at mga kaguluhan ng pagkalubog. Ang teknolohiya, na kilala bilang lidar, ay naka-install din sa mga self-driving na sasakyan upang matulungan silang maiwasan ang mga banggaan.

Pag-publish sa Agham sa Huwebes, ang mga arkeologo ay may 61,480 na istruktura sa mapa: mga kanal at mga dam upang patubigan ang mga pananim at maiwasan ang mga baha; kalsada mas malawak kaysa sa isang highway apat na lane; mga terrace na itinayo sa matarik na mga burol para sa pagtatanim ng mga pananim. Natagpuan nila ang isang kumplikadong kuta na nakaayos ang dalawang burol, sa tabi ng isang spring. "Sinasabi sa amin ng aming mga siyentipiko sa kapaligiran na ito ang purong likas na pinagkukunan ng tubig sa lugar, kaya ang lokasyon ay hindi aksidente," ang sabi ng arkeologo na si Thomas Garrison ng Ithaca College, na nagturo sa proyekto kasama si Estrada-Belli kasama ang arkeologo na si Marcello Canuto ng Tulane University .

Ang mga bagong mapa ay nagpapaliwanag kung paano inorganisa ng mga Maya ang kanilang sarili. Ang isang malaking pader na naghahati sa mga estado ng estado ng El Zotz at Tikal, halimbawa, ay sumusuporta sa paniwala na ang Maya ay hindi isang pinag-isang imperyo at nanirahan sa halip sa mga indibidwal na mga estado ng lungsod na paminsan-minsan ay nakipagdigma. "Alam natin na ang pader ay umiiral sa harap ng lidar, ngunit nakikita natin ito nang may napakalinaw na kalinawan at higit na malaki kaysa sa dati," sabi ni Garrison.

Ang data ng Lidar ay nagpapakita ng isang bagong site sa hilaga ng sinaunang lungsod ng Tikal ng Maya.

Luke Auld-Thomas / Marcello A. Canuto / PACUNAM

Sa paggamit ng bilang ng mga istruktura, tinatantya nila na sa karaniwan, ang mga lungsod ay naglalaman ng 210 hanggang 310 katao bawat parisukat na milya-isang denser na populasyon kaysa sa Anchorage, Alaska, na ayon sa sensus ng 2010, ay may 170 katao bawat parisukat na milya. Ang antas ng densidad ng populasyon ay nangangailangan ng kumplikadong imprastraktura upang pamahalaan at ipamahagi ang tubig, pagkain, at iba pang mga mapagkukunan. "Nakikita ko na ang lahat ng data na ito ay nakapagtanto sa akin na mas malaki ang sibilisasyon kaysa sa naisip ko," sabi ni Estrada-Belli. "Sila ay tulad ng urbanisado bilang Mesopotamians, Chinese, o Romano."

Eksakto kung paano itinatago ng mga sinaunang Maya ang kanilang lipunan na may matitingkad na lipunan at nagpapalusog ay nananatiling isang misteryo. Ang impormasyong pang-agrikultura na nakalantad sa mga mapa na ito ay makakatulong na mabasa ang kanilang mga kasanayan sa agrikultura, sabi ng arkeologo na si Anabel Ford ng University of California, Santa Barbara, na hindi kasangkot sa trabaho. Iniisip ng Ford na ang mga sinaunang pamamaraan na ito ay maaaring makatulong sa mga magsasaka ngayon na magtanim ng mga pananim nang mas tuluy-tuloy. Ang Maya ay nakagawa ng sopistikadong mga pamamaraan sa pagsasaka sa loob ng gubat na hindi kasama sa pag-aararo ng lupa, dahil ang mga magsasaka sa Europa ay may posibilidad na gawin. "Sa tingin ko maaari naming simulan ang pag-aaral mula sa mga master gardeners kagubatan," sabi ni Ford.

Ngunit mahirap pa rin na tipunin ang buong kuwento. "Tinitingnan mo ang 2,500 taon ng sinaunang lipunan na naka-compress sa mga imaheng ito," sabi ni Garrison. "Ang nakakalito bagay upang malaman ay kung ano ang ginagawa sa kung anong oras." Ang mga arkeologo ay kailangang pagsamahin ang iba't ibang mga pinagmumulan ng data: hindi lamang ang mga mapa ng lidar at mga survey sa lupa, ngunit ang teksto na nakasulat sa mga monumento na iniiwan ng lipunan. Gumagana ang Ford sa mga inapo ng Maya na naninirahan malapit sa mga arkeolohikal na site, ang ilan sa mga ito ay gumagamit pa rin ng tradisyonal na pangangaso at mga pamamaraan sa paghahanap ng tubig.

Ang mga arkeologo ay maaaring gumawa ng ilang mga uri ng mga imahe na may lidar data. Ipinapakita ng pinaka-kaliwang panel ang lupain ng isang lugar. Sa gitna ay ang mga lokasyon ng mga istrakturang ginawa ng tao. Ang panel sa kanan ay nagpapakita ng mga pagtatantya ng mga arkeologo ng density ng pag-areglo.

Luke Auld-Thomas / Marcello A. Canuto / PACUNAM

At dahil ang lidar ay hindi perpekto-kung minsan ay nagrerehistro ng mga istraktura kapag ito ay kalbo lamang sa mga arkeologo sa lupa ay kailangang gumawa ng tradisyonal na machete-facilitated mapping. "Kailangan mong pumasok sa lupa at patunayan ang mga puntong ito," sabi ni Ford. Bagaman imbento ang lidar noong dekada 1960 upang mag-map ng mga ulap at atmospera na mga particle, sinimulan lamang ng mga archaeologist na gamitin ito sa huling dekada. Noong 2009, ang dalawa sa arkeologo na si Diane at Arlen Chase ng Unibersidad ng Nevada, Las Vegas, ang unang gumamit ng lidar upang maglagay ng isang lungsod sa Maya.

Bagong mapa sa kamay, Garrison at ang kanyang mga kasamahan ay nagsimula na nagpapatunay sa mga istruktura na kanilang natagpuan. Hindi inaasahan, ang gawa ng isang sibilisang mamaya ay tumutulong sa kanilang paghahanap. Ang lidar ay talagang nagsiwalat ng mga lumang trail-mas bata pa kaysa sa mga daan ng Maya-na itinayo ng lokal na industriya ng pag-log. "Ang mga ito ay pa rin overgrown sa gubat," sabi ni Garrison. "Ngunit ito ay isang mas madaling paglalakbay dahil sa isang punto sila ay flat, bulldozed kalsada." Ang mga landas na aspaltado ng isang pamilyar na kultura, ito ay lumiliko, direktang humantong sa mga misteryo ng Maya.


Higit pang mga Great WIRED Stories

Habang ang mga Lawa ng Arctic, ang Fabled Northwest Passage ay binubuksan para sa mga Cargo Ship


Ang kuwentong ito ay orihinal na lumitaw sa Grist at bahagi ng pakikipagtulungan ng Climate Desk.

Nang ang isang barkong may asul na hulled na ipinangalan na Venta Maersk ang naging unang sisidlan ng lalagyan upang mag-navigate sa pangunahing ruta ng dagat ng Arctic sa buwang ito, nag-aalok ito ng isang sulyap sa kung ano ang maaaring maging rehiyon ng warming: isang maritime highway, na may mga barko na nasa pagitan ng Asia at Europa sa pamamagitan ng isang beses -frozen dagat.

Ang mga taon ng pagtunaw ng yelo ay nagpapadali para sa mga barko na magbalak sa mga malalamig na tubig. Iyon ay isang kabutihan para sa industriya ng pagpapadala ngunit isang pagbabanta sa babasagin ng ecosystem ng Arctic. Halos lahat ng mga barko ay tumatakbo sa fossil fuels, at marami ang gumagamit ng mabigat na langis na gasolina, na nagpapalabas ng black jelly kapag sinunog at lumiliko ang mga dagat sa isang nakakalason na kaguluhan ng goopy kapag nalaglag. Ang ilang mga pandaigdigang alituntunin ay nasa lugar upang maprotektahan ang kapaligiran ng Arctic mula sa mga barkong ito, kahit na ang isang panukalang ipagbawal ang mabigat na fuel oil mula sa rehiyon ay nakakakuha ng suporta.

"Sa loob ng mahabang panahon, hindi namin tinitingnan ang Arctic bilang isang praktikal na opsyon para sa isang shortcut para sa Asia-to-Europe, o sa Asia-to-North America na trapiko, ngunit iyon ay talagang nagbago, kahit na sa nakalipas na ilang taon, "Ang sabi ni Bryan Comer, isang senior researcher sa marine program ng International Council on Clean Transportation. "Ito ay lalong nagiging totoo."

Si Venta Maersk ay umalis mula sa South Korea sa huling bahagi ng Agosto na naka-pack na may frozen na isda, pinalamig na ani, at electronics. Pagkalipas ng mga araw, naglayag ito sa pamamagitan ng Bering Strait sa pagitan ng Alaska at Russia, bago sumakay sa hilaga ng baybayin ng Rusya. Sa isang punto, isang nuclear icebreaker na naghatid ng Venta Maersk sa pamamagitan ng isang frozen na kipot ng Russia, at pagkatapos ay ang container vessel ay nagpatuloy sa Norwegian Sea. Inaasahan na dumating sa St. Petersburg mamaya sa buwang ito.

Ang paglilibot sa pagsubok ay hindi posible hanggang sa kamakailan lamang. Ang rehiyon ng Arctic ay nag-init nang dalawang beses nang mas mabilis hangga't ang nalalabing bahagi ng planeta, na may yelo sa dagat, pabalat ng snow, glacier, at permafrost lahat ay bumaba ng higit sa nakalipas na mga dekada. Noong nakaraan, ang makapangyarihang mga yelo na pinalakas ng mga icebreaker ay maaaring makagawa ng mga dagat sa Arctic; ang mga araw na ito, kahit ang mga komersyal na barko ay maaaring mag-navigate sa rehiyon mula sa halos Hulyo hanggang Oktubre-kahit na kung minsan sa tulong ng mga skilled pilot at icebreaker escort.

Ang mga Russian tankers ay nagdadala ng liquefied natural gas sa Western Europe at Asia. Ang mga sasakyang pangkalahatang kargamento ay naglilipat ng mga bahagi ng Chinese turbine wind at Canadian coal. Ang mga cruise liner ay kumukuha ng mga turista upang makita ang mga porma ng yelo at mga polar bears sa summer ng Arctic. Sa paligid ng 2,100 mga barko ng kargamento na pinatatakbo sa tubig ng Arctic sa 2015, ayon sa grupo ni Comer.

"Dahil sa pagbabago ng klima, dahil sa pagtunaw ng yelo sa dagat, ang mga barkong ito ay maaaring gumana nang mas matagal na panahon sa Arctic," sabi ni Scott Stephenson, isang assistant heograpya na propesor sa Unibersidad ng Connecticut, "at ang panahon ng pagpapadala ay mas matagal kaysa sa dati. "Isang pag-aaral na co-authored natagpuan na, sa pamamagitan ng 2060, ships na may reinforced hulls maaaring gumana sa Arctic para sa siyam na buwan sa taon.

Sinabi ni Stephenson na ang paglalayag ni Venta Maersk ay hindi nangangahulugan na ang isang onrush ng mga barko ng lalagyan ay lalong madaling bihira ang mga Arctic sea, bibigyan ang natitirang mga panganib at mga gastos na kinakailangan upang gumana sa rehiyon. "Ito ay isang bago, patunay-ng-konsepto ng kaso ng pagsubok," sabi niya.

Sinabi ni Maersk, na nakabase sa Copenhagen, ang layunin ay upang mangolekta ng data at "makakuha ng karanasan sa pagpapatakbo sa isang bagong lugar at upang subukan ang mga sistema ng daluyan," ang mga kinatawan mula sa kumpanya ay nagsulat sa isang email. Ang barko ay hindi sumunog sa karaniwang mabibigat na fuel oil, ngunit isang uri ng high-grade, ultra-low-sulfur fuel. "Ginagawa namin ang lahat ng hakbang upang matiyak na ang pagsubok na ito ay ginagawa na may pinakamataas na pagsasaalang-alang para sa sensitibong kapaligiran sa rehiyon."

Sinabi ni Sian Bago, tagapayo ng tagapayo sa HFO-Free Arctic Campaign, na ang pinakamagandang paraan upang maiwasan ang fouling ang Arctic ay ang lubusang fossil fuels at mag-install ng mga electric system sa, say, imbakan ng baterya o hydrogen fuel cells. Dahil ang mga teknolohiyang ito ay hindi pa komersyal na mabubuhay para sa mga barkong nagpapatuloy sa karagatan, ang susunod na pagpipilian ay ang magpatakbo ng mga barko sa liquefied natural gas. Ang pinakamadaling alternatibo, gayunpaman, ay upang lumipat sa isang mas magaan "marine distillate oil," na sinabi ni Maersk ay "kasing-halaga" ng fuel na ginagamit nito.

Ngunit maraming barko ang tumatakbo sa mas murang mabigat na langis ng gasolina, na ginawa mula sa mga residues ng pagdalisay ng petrolyo. Sa 2015, ang malagkit na gasolina ay nagtala para sa 57 porsiyento ng kabuuang pagkonsumo ng gasolina sa Arctic, at responsable para sa 68 porsiyento ng mga black carbon emissions ng barko, ayon sa International Council on Clean Transportation.

Ang Black carbon ay nagwawaldas sa klima, kahit na kadalasan ito ay gumagawa ng isang maliit na bahagi ng kabuuang emisyon. Ang mga maliliit na maliliit na particle ay sumipsip ng init ng araw at direktang pinainit ang kapaligiran. Sa loob ng ilang araw, ang mga particle ay bumababa pababa sa lupa, nagpapadilim sa niyebe at pinipigilan ang kakayahan ng niyebe na mapakita ang radiation ng araw-na nagreresulta sa mas maraming pag-init.

Kapag ang bubo, ang mabibigat na gasolina ng gasolina ay nagpapalabas sa ibabaw ng tubig o lumubog sa seafloor, hindi katulad ng mas magaan na fuels na nagpapalabas at umuuga. Ang paglilinis ay maaaring tumagal ng mga dekada sa mga malalayong tubig, tulad ng nangyari nang ang pandetang langis ng Exxon Valdez ay nahagis sa isang Alaskan reef noong 1989.

"Napakaliit kapag sinunog mo ito, limitado ang mga opsyon upang linisin ito, at ang haba na malamang na magpatuloy sa kapaligiran ay mas mahaba," sabi ni Bago.

Noong Abril, ang International Maritime Organization, ang U.N na katawan na nag-regulates sa industriya ng pagpapadala, ay nagsimulang mag-ipon ng batayan upang pagbawalan ang mga barko mula sa paggamit o pagdadala ng mabibigat na fuel oil sa Arctic. Dahil sa napakahabang proseso ng rulemaking, ang anumang patakaran ay hindi malamang magkakabisa bago ang 2021, sabi ni Bago.

Ang isa sa mga pinakamalaking hadlang ay ang pag-apruba ng Russia. Karamihan sa mga barko na nagpapatakbo sa Arctic ay lumipad ng mga flag ng Russian, at ang mga pinuno ng bansa ay nagplano na mamuhunan ng sampu-sampung bilyong dolyar sa mga darating na taon upang mapalakas ang aktibidad ng pagpapadala ng polar sa Northern Sea Route. Nais din ng Tsina na bumuo ng isang "Polar Silk Road" at i-redirect ang mga kargamento ng barko sa ruta ng Russia.

Ang ganitong mga ambisyon ay nakabitin sa isang natutunaw na Arctic at tumataas na temperatura sa buong mundo. Kung ang pag-init ng Arctic sa kalaunan ay nag-aalok ng mas mura highway para sa paglipat ng mga kalakal sa buong mundo, sabi ni Comer, "kailangan naming simulan ang pagtiyak na ang mga patakaran ay nasa lugar."


Higit pang mga Great WIRED Stories

Flummoxed sa pamamagitan ng Force at Motion? Subukan ang Eksperimento sa Physics na ito


Nakaupo ka sa klase ng physics, nagtatrabaho sa isang tradisyonal na problema na may kinalaman sa mga pwersa at pagpabilis, kapag nagsisimula kang magtaka kung saan ang mga termino na ito ay nagmula pa. Sila ba ay pinangarap lamang upang magdala ng paghihirap sa mga mag-aaral, o mayroon silang mas malalim na koneksyon sa katotohanan? Ang pag-aaral ng physics, siyempre, ay isang uri ng agham-at ang lahat ng mga siyentipiko ay nakolekta ang pang-eksperimentong data upang bumuo ng mga modelo. Ang mga pwersa at acceleration ay hindi naiiba.

Siyempre alam na natin ang relasyon sa pagitan ng lakas at pagpabilis. Nakikita mo ito sa lahat ng iyong mga aklat sa pisika. Sa isang sukat, nakukuha natin ang sumusunod na modelo ng matematika.

Sinasabi nito na ang kabuuang puwersa sa bagay ay dapat na katumbas ng produkto ng mass ng bagay at ng pagpabilis nito. Tila malinaw na maaari lamang namin mag-aplay ng puwersa at masukat ang acceleration upang ipakita na totoo ang modelong ito (at gagawin namin).

Maraming tao ang nais tumawag sa modelong ito na "New Law's Second Law of Motion," ngunit sa palagay ko ay nagpapakita ng maling ideya. Hindi lamang si Newton ang nag-isip ng papel na puwersa. May iba pa na nagtatrabaho sa problemang ito sa 17ika siglo (Galileo, Hooke, Leibniz) at lahat sila ay gumawa ng mga makabuluhang kontribusyon.

Ngunit paano mo itatayo ang modelong ito gamit ang lakas at pagpabilis? Ito ay hindi masyadong mahirap upang makakuha ng isang halaga para sa pagpabilis ng isang gumagalaw na bagay sa pamamagitan ng pagsukat ng distansya at oras. Kumusta naman ang puwersa? Paano mo parehong mag-aplay ng isang pare-pareho na puwersa sa isang bagay AT panatilihin itong pare-pareho?

Ang isang paraan upang lumikha ng isang pare-pareho ang lakas ay sa gravitational force-hayaan ang mga bagay na mahulog. Siyempre ganitong uri ng gulo ang iyong eksperimento dahil binabago mo rin ang mass ng bagay. Kaya sa mga problemang ito, kinailangan pang itayo ni Newton at iba pa ang modelong puwersa ng paggalaw na ito sa pamamagitan ng ibang paraan. Kinuha nila ang isang teoretikong diskarte gamit ang data mula sa galaw ng mga planeta na nag-oorbit sa Araw. Kung ang buwan ay nag-orbits sa Earth na may parehong uri ng pakikipag-ugnayan na ang Earth ay nag-orbits sa Araw, pagkatapos ay ang acceleration ng isang bagay ay dapat depende sa masa nito.

Iyon talaga kung paano nila itinayo ang puwersa-galaw na modelo sa 17ika siglo. Ngunit hindi mo na kailangang gawin iyon ngayon. Maaari mong i-verify ang model na ito gamit ang mas maraming modernong mga tool. Narito kung paano ito gumagana.

Constant Force sa Pagbabago ng Mass

Kumuha tayo ng isang mababang hanay ng pagkikiskisan at maglapat ng isang tapat na puwersa. Paano mo ito ginagawa? Ito ay hindi masyadong mahirap, ngunit nakakatulong ito na magkaroon ng isa sa mga tagahanga na pinapatakbo ng baterya na dumikit sa isang cart. Narito, ganito ang hitsura nito.

Maaari ko bang masukat ang magnitude ng puwersa mula sa tagahanga sa pamamagitan ng pag-on ito at ipaubaya ito laban sa isang probe ng lakas. Gamit ito, tila itulak sa isang lakas ng tungkol sa 0.2 Newtons (ang iyong tagahanga ay maaaring mag-iba). Talagang gusto ko ang paggamit ng mga tagahanga na ito. Hindi nila palaging ibinibigay ang pinakamahusay na data, ngunit napakalinaw na mayroong isang pare-pareho na puwersa na nagtutulak sa cart.

Maaari ko ring mahanap ang mass ng cart at fan-ito ay tama sa paligid ng 0.898 kilo. Ang tanging bagay na natitira ay ang acceleration. Paano mo matutukoy ang acceleration ng isang gumagalaw na fan?

Sa totoo lang, maraming mga paraan upang gawin ito. Sa mababang bersyon ng tech, hayaan ang cart na gumalaw nang halos 10 sentimetro at gumamit ng segundometro upang itala ang oras. Pagkatapos ay magsimula at hayaan ang cart na pumunta 20 cm at i-record ang oras. Patuloy na gawin ito para sa mas mahabang distansya hangga't hindi ka nababato o naubusan. Pagkatapos ay maaari mong mahanap ang acceleration sa pamamagitan ng paglalagay ng posisyon kumpara sa parisukat ng oras-ngunit hindi ko nais na gawin ito. Ito ay tumatagal ng masyadong mahaba para sa isang pagsukat.

Ang isa pang pangkaraniwang opsyon ay ang gumamit ng sonic-powered motion detector. Ito ay karaniwang isang aparato na nagpapadala ng pulso ng tunog. Ang tunog ay naglalakbay patungo sa cart at sumasalamin pabalik sa detektor. Batay sa oras na ang pulso ay tumatagal upang pumunta doon at pabalik kasama ang bilis ng tunog, maaari itong mahanap ang distansya sa cart. Dahil ito ay isang computer-based na sistema, maaari itong ulitin ang pagsukat na ito tungkol sa 50 beses sa isang segundo upang makakuha ng data sa oras ng posisyon. Gamit ang data na iyon, hindi masyadong mahirap hanapin ang acceleration.

Kaya narito ang gagawin ko. Pahihintulutan ko ang tagahanga na itulak ang kariton upang mapabilis ito. Pagkatapos ay susukatin ko ang acceleration (maaari mong gamitin ang anumang paraan na gusto mo). Kapag may acceleration na ako, sisimulan ko na ulit at gawin itong muli. Ngunit sa susunod na pagkakataon, pupuntahan ko ang dagdag na masa sa cart. Maaari kong ulitin ito nang maraming beses hangga't gusto ko. Dapat akong magkaroon ng data para sa pagpabilis at masa.

Ngayon para sa kasiyahan bahagi. Gusto kong ipakita na ang puwersa ng paggalaw ng puwersa (F = ma) ay gumagana. Sa halip na kalkulahin lamang ang kinakailangang puwersa, nais kong gumawa ng isang graph. Ano ang maaari kong balangkas na makakapagdulot ng isang linear na function? Hindi-hindi ito lakas kumpara sa masa. Hindi iyon gagana. Upang makagawa ng isang linear na graph, kailangan mo ng isang function na ganito ang hitsura nito:

Oo, malamang na nakita mo na ito dati. Kung balangkas mo ang "y" kumpara sa "x" (kung saan maaaring magrepresenta ng mga variable na ito ang halos lahat ng bagay) pagkatapos ito ay magiging isang tuwid na linya na may m ang slope at ang y-intercept. Wala kaming mga variable para sa masa at pagpabilis sa form na ito-kaya kailangan naming gawin itong ganito. Paano kung gagawin ko ang isang maliit na bit ng algebra at muling isulat ang equation na puwersa bilang:

Boom. Ayan yun. Sa pormang ito mas madaling makita na sa pamamagitan ng paglalagay ng acceleration kumpara sa isa sa ibabaw ng masa, ang relasyon ay dapat na linear. Ngunit sandali! Meron pa. Hindi naman nakakakuha tayo ng linear plot, kundi pati na rin na ang slope ay dapat maging makabuluhan. Sa kasong ito, ang slope ng function na ito ay dapat net-puwersa (na aking sinukat).

Ngayon para sa aktwal na balangkas.

Oo, mukhang medyo linear. Gayundin, ang slope ay may halaga na 0.191 kg * m / s2 o 0.191 Newtons. Iyan ay pretty darn malapit sa aking sinukat na halaga para sa puwersa mula sa fan. Masaya ako. Oh, kung gusto mo pa ring magplano ng masa kumpara sa acceleration, hinihikayat kita mong gawin iyon. Ito ay ang pinakamahusay na paraan upang maunawaan na ito ay hindi isang linear plot.

Patuloy na Mass sa Pagpapalit ng Puwersa

Ngayon para sa susunod na eksperimento. Paano kung panatilihin ko ang mass ng cart palagi at baguhin lamang ang lakas ng puwersa? Kukunin ko na hindi ito madaling gawin gaya ng gusto ko-ngunit magagawa ito. Ang tagahanga na ginagamit ko ay tumatakbo sa apat na AA na baterya-kung tatakbo mo ito nang may 3 baterya lamang, magkakaroon ito ng pinababang puwersa. Gayunpaman, maaari ka lamang makakuha ng ilang data na tumuturo sa ganitong paraan. Sa halip, ako ay magdagdag ng isang risistor sa circuit at ginagamit pa rin ang 4 na baterya. Pagkatapos ay sa pamamagitan ng pagtaas ng paglaban, makakakuha ako ng isang pinababang puwersa. Oh, gagamitin ko rin ang 5 baterya-para lamang sa kasiyahan.

Ngunit ano ang dapat kong balangkas? Ngayon kung binabago ko ang puwersa at pagsukat ng acceleration, dapat kong magawa lamang ang isang balangkas ng lakas kumpara sa acceleration. Ngunit ano dapat ang slope? Sige at isipin na habang ginagawa ko ang balangkas na ito. Heto na.

Kung sukatin mo ang slope ng linyang ito, makakakuha ka ng isang halaga ng 0.99-ngunit ano ang ibig sabihin nito? Narito ang isang pahiwatig, tingnan ang mga yunit. Oo, ang slope ay may yunit talaga. Sa kasong ito ito ang pagbabago sa vertical variable (puwersa) na hinati ng pagbabago sa pahalang na yunit (acceleration). Ang lakas ay sinusukat sa mga yunit ng Newtons kung saan 1 N = 1 kg * m / s2. Kaya, kung hahatiin mo ito sa pamamagitan ng pagpabilis sa mga yunit ng m / s2, makakakuha ka ng kilo. Oo, iyon ay isang masa. Ang slope ng linyang ito ay dapat na ang mass ng cart plus fan. Sa kasong ito, mayroon akong masusukat na mass na 0.89 kg-na kaunti lamang. Gayunpaman, sa palagay ko ang problema ay nagmumula sa napakaliit na halaga ng lakas na ginamit ko sa eksperimentong ito. Gayunpaman, ito ay halos gumagana.


Higit pang mga Great WIRED Stories

Flummoxed sa pamamagitan ng Force at Motion? Subukan ang Eksperimento sa Physics na ito


Nakaupo ka sa klase ng physics, nagtatrabaho sa isang tradisyonal na problema na may kinalaman sa mga pwersa at pagpabilis, kapag nagsisimula kang magtaka kung saan ang mga termino na ito ay nagmula pa. Sila ba ay pinangarap lamang upang magdala ng paghihirap sa mga mag-aaral, o mayroon silang mas malalim na koneksyon sa katotohanan? Ang pag-aaral ng physics, siyempre, ay isang uri ng agham-at ang lahat ng mga siyentipiko ay nakolekta ang pang-eksperimentong data upang bumuo ng mga modelo. Ang mga pwersa at acceleration ay hindi naiiba.

Siyempre alam na natin ang relasyon sa pagitan ng lakas at pagpabilis. Nakikita mo ito sa lahat ng iyong mga aklat sa pisika. Sa isang sukat, nakukuha natin ang sumusunod na modelo ng matematika.

Sinasabi nito na ang kabuuang puwersa sa bagay ay dapat na katumbas ng produkto ng mass ng bagay at ng pagpabilis nito. Tila malinaw na maaari lamang namin mag-aplay ng puwersa at masukat ang acceleration upang ipakita na totoo ang modelong ito (at gagawin namin).

Maraming tao ang nais tumawag sa modelong ito na "New Law's Second Law of Motion," ngunit sa palagay ko ay nagpapakita ng maling ideya. Hindi lamang si Newton ang nag-isip ng papel na puwersa. May iba pa na nagtatrabaho sa problemang ito sa 17ika siglo (Galileo, Hooke, Leibniz) at lahat sila ay gumawa ng mga makabuluhang kontribusyon.

Ngunit paano mo itatayo ang modelong ito gamit ang lakas at pagpabilis? Ito ay hindi masyadong mahirap upang makakuha ng isang halaga para sa pagpabilis ng isang gumagalaw na bagay sa pamamagitan ng pagsukat ng distansya at oras. Kumusta naman ang puwersa? Paano mo parehong mag-aplay ng isang pare-pareho na puwersa sa isang bagay AT panatilihin itong pare-pareho?

Ang isang paraan upang lumikha ng isang pare-pareho ang lakas ay sa gravitational force-hayaan ang mga bagay na mahulog. Siyempre ganitong uri ng gulo ang iyong eksperimento dahil binabago mo rin ang mass ng bagay. Kaya sa mga problemang ito, kinailangan pang itayo ni Newton at iba pa ang modelong puwersa ng paggalaw na ito sa pamamagitan ng ibang paraan. Kinuha nila ang isang teoretikong diskarte gamit ang data mula sa galaw ng mga planeta na nag-oorbit sa Araw. Kung ang buwan ay nag-orbits sa Earth na may parehong uri ng pakikipag-ugnayan na ang Earth ay nag-orbits sa Araw, pagkatapos ay ang acceleration ng isang bagay ay dapat depende sa masa nito.

Iyon talaga kung paano nila itinayo ang puwersa-galaw na modelo sa 17ika siglo. Ngunit hindi mo na kailangang gawin iyon ngayon. Maaari mong i-verify ang model na ito gamit ang mas maraming modernong mga tool. Narito kung paano ito gumagana.

Constant Force sa Pagbabago ng Mass

Kumuha tayo ng isang mababang hanay ng pagkikiskisan at maglapat ng isang tapat na puwersa. Paano mo ito ginagawa? Ito ay hindi masyadong mahirap, ngunit nakakatulong ito na magkaroon ng isa sa mga tagahanga na pinapatakbo ng baterya na dumikit sa isang cart. Narito, ganito ang hitsura nito.

Maaari ko bang masukat ang magnitude ng puwersa mula sa tagahanga sa pamamagitan ng pag-on ito at ipaubaya ito laban sa isang probe ng lakas. Gamit ito, tila itulak sa isang lakas ng tungkol sa 0.2 Newtons (ang iyong tagahanga ay maaaring mag-iba). Talagang gusto ko ang paggamit ng mga tagahanga na ito. Hindi nila palaging ibinibigay ang pinakamahusay na data, ngunit napakalinaw na mayroong isang pare-pareho na puwersa na nagtutulak sa cart.

Maaari ko ring mahanap ang mass ng cart at fan-ito ay tama sa paligid ng 0.898 kilo. Ang tanging bagay na natitira ay ang acceleration. Paano mo matutukoy ang acceleration ng isang gumagalaw na fan?

Sa totoo lang, maraming mga paraan upang gawin ito. Sa mababang bersyon ng tech, hayaan ang cart na gumalaw nang halos 10 sentimetro at gumamit ng segundometro upang itala ang oras. Pagkatapos ay magsimula at hayaan ang cart na pumunta 20 cm at i-record ang oras. Patuloy na gawin ito para sa mas mahabang distansya hangga't hindi ka nababato o naubusan. Pagkatapos ay maaari mong mahanap ang acceleration sa pamamagitan ng paglalagay ng posisyon kumpara sa parisukat ng oras-ngunit hindi ko nais na gawin ito. Ito ay tumatagal ng masyadong mahaba para sa isang pagsukat.

Ang isa pang pangkaraniwang opsyon ay ang gumamit ng sonic-powered motion detector. Ito ay karaniwang isang aparato na nagpapadala ng pulso ng tunog. Ang tunog ay naglalakbay patungo sa cart at sumasalamin pabalik sa detektor. Batay sa oras na ang pulso ay tumatagal upang pumunta doon at pabalik kasama ang bilis ng tunog, maaari itong mahanap ang distansya sa cart. Dahil ito ay isang computer-based na sistema, maaari itong ulitin ang pagsukat na ito tungkol sa 50 beses sa isang segundo upang makakuha ng data sa oras ng posisyon. Gamit ang data na iyon, hindi masyadong mahirap hanapin ang acceleration.

Kaya narito ang gagawin ko. Pahihintulutan ko ang tagahanga na itulak ang kariton upang mapabilis ito. Pagkatapos ay susukatin ko ang acceleration (maaari mong gamitin ang anumang paraan na gusto mo). Kapag may acceleration na ako, sisimulan ko na ulit at gawin itong muli. Ngunit sa susunod na pagkakataon, pupuntahan ko ang dagdag na masa sa cart. Maaari kong ulitin ito nang maraming beses hangga't gusto ko. Dapat akong magkaroon ng data para sa pagpabilis at masa.

Ngayon para sa kasiyahan bahagi. Gusto kong ipakita na ang puwersa ng paggalaw ng puwersa (F = ma) ay gumagana. Sa halip na kalkulahin lamang ang kinakailangang puwersa, nais kong gumawa ng isang graph. Ano ang maaari kong balangkas na makakapagdulot ng isang linear na function? Hindi-hindi ito lakas kumpara sa masa. Hindi iyon gagana. Upang makagawa ng isang linear na graph, kailangan mo ng isang function na ganito ang hitsura nito:

Oo, malamang na nakita mo na ito dati. Kung balangkas mo ang "y" kumpara sa "x" (kung saan maaaring magrepresenta ng mga variable na ito ang halos lahat ng bagay) pagkatapos ito ay magiging isang tuwid na linya na may m ang slope at ang y-intercept. Wala kaming mga variable para sa masa at pagpabilis sa form na ito-kaya kailangan naming gawin itong ganito. Paano kung gagawin ko ang isang maliit na bit ng algebra at muling isulat ang equation na puwersa bilang:

Boom. Ayan yun. Sa pormang ito mas madaling makita na sa pamamagitan ng paglalagay ng acceleration kumpara sa isa sa ibabaw ng masa, ang relasyon ay dapat na linear. Ngunit sandali! Meron pa. Hindi naman nakakakuha tayo ng linear plot, kundi pati na rin na ang slope ay dapat maging makabuluhan. Sa kasong ito, ang slope ng function na ito ay dapat net-puwersa (na aking sinukat).

Ngayon para sa aktwal na balangkas.

Oo, mukhang medyo linear. Gayundin, ang slope ay may halaga na 0.191 kg * m / s2 o 0.191 Newtons. Iyan ay pretty darn malapit sa aking sinukat na halaga para sa puwersa mula sa fan. Masaya ako. Oh, kung gusto mo pa ring magplano ng masa kumpara sa acceleration, hinihikayat kita mong gawin iyon. Ito ay ang pinakamahusay na paraan upang maunawaan na ito ay hindi isang linear plot.

Patuloy na Mass sa Pagpapalit ng Puwersa

Ngayon para sa susunod na eksperimento. Paano kung panatilihin ko ang mass ng cart palagi at baguhin lamang ang lakas ng puwersa? Kukunin ko na hindi ito madaling gawin gaya ng gusto ko-ngunit magagawa ito. Ang tagahanga na ginagamit ko ay tumatakbo sa apat na AA na baterya-kung tatakbo mo ito nang may 3 baterya lamang, magkakaroon ito ng pinababang puwersa. Gayunpaman, maaari ka lamang makakuha ng ilang data na tumuturo sa ganitong paraan. Sa halip, ako ay magdagdag ng isang risistor sa circuit at ginagamit pa rin ang 4 na baterya. Pagkatapos ay sa pamamagitan ng pagtaas ng paglaban, makakakuha ako ng isang pinababang puwersa. Oh, gagamitin ko rin ang 5 baterya-para lamang sa kasiyahan.

Ngunit ano ang dapat kong balangkas? Ngayon kung binabago ko ang puwersa at pagsukat ng acceleration, dapat kong magawa lamang ang isang balangkas ng lakas kumpara sa acceleration. Ngunit ano dapat ang slope? Sige at isipin na habang ginagawa ko ang balangkas na ito. Heto na.

Kung sukatin mo ang slope ng linyang ito, makakakuha ka ng isang halaga ng 0.99-ngunit ano ang ibig sabihin nito? Narito ang isang pahiwatig, tingnan ang mga yunit. Oo, ang slope ay may yunit talaga. Sa kasong ito ito ang pagbabago sa vertical variable (puwersa) na hinati ng pagbabago sa pahalang na yunit (acceleration). Ang lakas ay sinusukat sa mga yunit ng Newtons kung saan 1 N = 1 kg * m / s2. Kaya, kung hahatiin mo ito sa pamamagitan ng pagpabilis sa mga yunit ng m / s2, makakakuha ka ng kilo. Oo, iyon ay isang masa. Ang slope ng linyang ito ay dapat na ang mass ng cart plus fan. Sa kasong ito, mayroon akong masusukat na mass na 0.89 kg-na kaunti lamang. Gayunpaman, sa palagay ko ang problema ay nagmumula sa napakaliit na halaga ng lakas na ginamit ko sa eksperimentong ito. Gayunpaman, ito ay halos gumagana.


Higit pang mga Great WIRED Stories

Flummoxed sa pamamagitan ng Force at Motion? Subukan ang Eksperimento sa Physics na ito


Nakaupo ka sa klase ng physics, nagtatrabaho sa isang tradisyonal na problema na may kinalaman sa mga pwersa at pagpabilis, kapag nagsisimula kang magtaka kung saan ang mga termino na ito ay nagmula pa. Sila ba ay pinangarap lamang upang magdala ng paghihirap sa mga mag-aaral, o mayroon silang mas malalim na koneksyon sa katotohanan? Ang pag-aaral ng physics, siyempre, ay isang uri ng agham-at ang lahat ng mga siyentipiko ay nakolekta ang pang-eksperimentong data upang bumuo ng mga modelo. Ang mga pwersa at acceleration ay hindi naiiba.

Siyempre alam na natin ang relasyon sa pagitan ng lakas at pagpabilis. Nakikita mo ito sa lahat ng iyong mga aklat sa pisika. Sa isang sukat, nakukuha natin ang sumusunod na modelo ng matematika.

Sinasabi nito na ang kabuuang puwersa sa bagay ay dapat na katumbas ng produkto ng mass ng bagay at ng pagpabilis nito. Tila malinaw na maaari lamang namin mag-aplay ng puwersa at masukat ang acceleration upang ipakita na totoo ang modelong ito (at gagawin namin).

Maraming tao ang nais tumawag sa modelong ito na "New Law's Second Law of Motion," ngunit sa palagay ko ay nagpapakita ng maling ideya. Hindi lamang si Newton ang nag-isip ng papel na puwersa. May iba pa na nagtatrabaho sa problemang ito sa 17ika siglo (Galileo, Hooke, Leibniz) at lahat sila ay gumawa ng mga makabuluhang kontribusyon.

Ngunit paano mo itatayo ang modelong ito gamit ang lakas at pagpabilis? Ito ay hindi masyadong mahirap upang makakuha ng isang halaga para sa pagpabilis ng isang gumagalaw na bagay sa pamamagitan ng pagsukat ng distansya at oras. Kumusta naman ang puwersa? Paano mo parehong mag-aplay ng isang pare-pareho na puwersa sa isang bagay AT panatilihin itong pare-pareho?

Ang isang paraan upang lumikha ng isang pare-pareho ang lakas ay sa gravitational force-hayaan ang mga bagay na mahulog. Siyempre ganitong uri ng gulo ang iyong eksperimento dahil binabago mo rin ang mass ng bagay. Kaya sa mga problemang ito, kinailangan pang itayo ni Newton at iba pa ang modelong puwersa ng paggalaw na ito sa pamamagitan ng ibang paraan. Kinuha nila ang isang teoretikong diskarte gamit ang data mula sa galaw ng mga planeta na nag-oorbit sa Araw. Kung ang buwan ay nag-orbits sa Earth na may parehong uri ng pakikipag-ugnayan na ang Earth ay nag-orbits sa Araw, pagkatapos ay ang acceleration ng isang bagay ay dapat depende sa masa nito.

Iyon talaga kung paano nila itinayo ang puwersa-galaw na modelo sa 17ika siglo. Ngunit hindi mo na kailangang gawin iyon ngayon. Maaari mong i-verify ang model na ito gamit ang mas maraming modernong mga tool. Narito kung paano ito gumagana.

Constant Force sa Pagbabago ng Mass

Kumuha tayo ng isang mababang hanay ng pagkikiskisan at maglapat ng isang tapat na puwersa. Paano mo ito ginagawa? Ito ay hindi masyadong mahirap, ngunit nakakatulong ito na magkaroon ng isa sa mga tagahanga na pinapatakbo ng baterya na dumikit sa isang cart. Narito, ganito ang hitsura nito.

Maaari ko bang masukat ang magnitude ng puwersa mula sa tagahanga sa pamamagitan ng pag-on ito at ipaubaya ito laban sa isang probe ng lakas. Gamit ito, tila itulak sa isang lakas ng tungkol sa 0.2 Newtons (ang iyong tagahanga ay maaaring mag-iba). Talagang gusto ko ang paggamit ng mga tagahanga na ito. Hindi nila palaging ibinibigay ang pinakamahusay na data, ngunit napakalinaw na mayroong isang pare-pareho na puwersa na nagtutulak sa cart.

Maaari ko ring mahanap ang mass ng cart at fan-ito ay tama sa paligid ng 0.898 kilo. Ang tanging bagay na natitira ay ang acceleration. Paano mo matutukoy ang acceleration ng isang gumagalaw na fan?

Sa totoo lang, maraming mga paraan upang gawin ito. Sa mababang bersyon ng tech, hayaan ang cart na gumalaw nang halos 10 sentimetro at gumamit ng segundometro upang itala ang oras. Pagkatapos ay magsimula at hayaan ang cart na pumunta 20 cm at i-record ang oras. Patuloy na gawin ito para sa mas mahabang distansya hangga't hindi ka nababato o naubusan. Pagkatapos ay maaari mong mahanap ang acceleration sa pamamagitan ng paglalagay ng posisyon kumpara sa parisukat ng oras-ngunit hindi ko nais na gawin ito. Ito ay tumatagal ng masyadong mahaba para sa isang pagsukat.

Ang isa pang pangkaraniwang opsyon ay ang gumamit ng sonic-powered motion detector. Ito ay karaniwang isang aparato na nagpapadala ng pulso ng tunog. Ang tunog ay naglalakbay patungo sa cart at sumasalamin pabalik sa detektor. Batay sa oras na ang pulso ay tumatagal upang pumunta doon at pabalik kasama ang bilis ng tunog, maaari itong mahanap ang distansya sa cart. Dahil ito ay isang computer-based na sistema, maaari itong ulitin ang pagsukat na ito tungkol sa 50 beses sa isang segundo upang makakuha ng data sa oras ng posisyon. Gamit ang data na iyon, hindi masyadong mahirap hanapin ang acceleration.

Kaya narito ang gagawin ko. Pahihintulutan ko ang tagahanga na itulak ang kariton upang mapabilis ito. Pagkatapos ay susukatin ko ang acceleration (maaari mong gamitin ang anumang paraan na gusto mo). Kapag may acceleration na ako, sisimulan ko na ulit at gawin itong muli. Ngunit sa susunod na pagkakataon, pupuntahan ko ang dagdag na masa sa cart. Maaari kong ulitin ito nang maraming beses hangga't gusto ko. Dapat akong magkaroon ng data para sa pagpabilis at masa.

Ngayon para sa kasiyahan bahagi. Gusto kong ipakita na ang puwersa ng paggalaw ng puwersa (F = ma) ay gumagana. Sa halip na kalkulahin lamang ang kinakailangang puwersa, nais kong gumawa ng isang graph. Ano ang maaari kong balangkas na makakapagdulot ng isang linear na function? Hindi-hindi ito lakas kumpara sa masa. Hindi iyon gagana. Upang makagawa ng isang linear na graph, kailangan mo ng isang function na ganito ang hitsura nito:

Oo, malamang na nakita mo na ito dati. Kung balangkas mo ang "y" kumpara sa "x" (kung saan maaaring magrepresenta ng mga variable na ito ang halos lahat ng bagay) pagkatapos ito ay magiging isang tuwid na linya na may m ang slope at ang y-intercept. Wala kaming mga variable para sa masa at pagpabilis sa form na ito-kaya kailangan naming gawin itong ganito. Paano kung gagawin ko ang isang maliit na bit ng algebra at muling isulat ang equation na puwersa bilang:

Boom. Ayan yun. Sa pormang ito mas madaling makita na sa pamamagitan ng paglalagay ng acceleration kumpara sa isa sa ibabaw ng masa, ang relasyon ay dapat na linear. Ngunit sandali! Meron pa. Hindi naman nakakakuha tayo ng linear plot, kundi pati na rin na ang slope ay dapat maging makabuluhan. Sa kasong ito, ang slope ng function na ito ay dapat net-puwersa (na aking sinukat).

Ngayon para sa aktwal na balangkas.

Oo, mukhang medyo linear. Gayundin, ang slope ay may halaga na 0.191 kg * m / s2 o 0.191 Newtons. Iyan ay pretty darn malapit sa aking sinukat na halaga para sa puwersa mula sa fan. Masaya ako. Oh, kung gusto mo pa ring magplano ng masa kumpara sa acceleration, hinihikayat kita mong gawin iyon. Ito ay ang pinakamahusay na paraan upang maunawaan na ito ay hindi isang linear plot.

Patuloy na Mass sa Pagpapalit ng Puwersa

Ngayon para sa susunod na eksperimento. Paano kung panatilihin ko ang mass ng cart palagi at baguhin lamang ang lakas ng puwersa? Kukunin ko na hindi ito madaling gawin gaya ng gusto ko-ngunit magagawa ito. Ang tagahanga na ginagamit ko ay tumatakbo sa apat na AA na baterya-kung tatakbo mo ito nang may 3 baterya lamang, magkakaroon ito ng pinababang puwersa. Gayunpaman, maaari ka lamang makakuha ng ilang data na tumuturo sa ganitong paraan. Sa halip, ako ay magdagdag ng isang risistor sa circuit at ginagamit pa rin ang 4 na baterya. Pagkatapos ay sa pamamagitan ng pagtaas ng paglaban, makakakuha ako ng isang pinababang puwersa. Oh, gagamitin ko rin ang 5 baterya-para lamang sa kasiyahan.

Ngunit ano ang dapat kong balangkas? Ngayon kung binabago ko ang puwersa at pagsukat ng acceleration, dapat kong magawa lamang ang isang balangkas ng lakas kumpara sa acceleration. Ngunit ano dapat ang slope? Sige at isipin na habang ginagawa ko ang balangkas na ito. Heto na.

Kung sukatin mo ang slope ng linyang ito, makakakuha ka ng isang halaga ng 0.99-ngunit ano ang ibig sabihin nito? Narito ang isang pahiwatig, tingnan ang mga yunit. Oo, ang slope ay may yunit talaga. Sa kasong ito ito ang pagbabago sa vertical variable (puwersa) na hinati ng pagbabago sa pahalang na yunit (acceleration). Ang lakas ay sinusukat sa mga yunit ng Newtons kung saan 1 N = 1 kg * m / s2. Kaya, kung hahatiin mo ito sa pamamagitan ng pagpabilis sa mga yunit ng m / s2, makakakuha ka ng kilo. Oo, iyon ay isang masa. Ang slope ng linyang ito ay dapat na ang mass ng cart plus fan. Sa kasong ito, mayroon akong masusukat na mass na 0.89 kg-na kaunti lamang. Gayunpaman, sa palagay ko ang problema ay nagmumula sa napakaliit na halaga ng lakas na ginamit ko sa eksperimentong ito. Gayunpaman, ito ay halos gumagana.


Higit pang mga Great WIRED Stories

Ang Artipisyal na Katalinuhan ay May Kakaibang Bagong Muse: Ang Ating Sense of Smell


Ang mga artipisyal na sistema ng katalinuhan ngayon, kabilang ang mga artipisyal na neural network na malawakang binigyang inspirasyon ng mga neuron at mga koneksyon ng sistemang nerbiyos, ay kahanga-hanga sa mga gawain na may mga nalalaman na hadlang. Sila ay may posibilidad na nangangailangan ng maraming computational power at malawak na dami ng data ng pagsasanay. Na lahat ay nagsisilbi upang gawing mahusay ang mga ito sa paglalaro ng chess o Go, sa tiktik kung mayroong isang kotse sa isang imahe, sa pagkakaiba sa pagitan ng mga paglalarawan ng mga pusa at aso. "Ngunit ang mga ito ay nakalulungkot sa pagbubuo ng musika o pagsusulat ng mga maikling kuwento," sabi ni Konrad Kording, isang komputasyong neuroscientist sa University of Pennsylvania. "Mayroon silang malaking problema na may pangangatuwiran sa mundo."

Quanta Magazine


larawan ng may-akda

Tungkol sa

Ang orihinal na kuwento ay na-print na may pahintulot mula sa Quanta Magazine, isang editorially independent publication ng Simons Foundation na ang misyon ay upang mapahusay ang pampublikong pang-unawa sa agham sa pamamagitan ng pagsakop sa mga pagpapaunlad ng pananaliksik at mga uso sa matematika at sa mga pisikal at buhay na agham.

Upang mapagtagumpayan ang mga limitasyon na iyon, ang ilang mga grupo ng pananaliksik ay bumalik sa utak para sa mga sariwang ideya. Subalit ang isang dakot ng mga ito ay pagpili ng kung ano ang maaaring sa unang tila tulad ng isang malamang na hindi panimulang punto: ang pang-amoy, o olfaction. Ang mga siyentipiko na nagsisikap na magkaroon ng isang mas mahusay na pag-unawa sa kung paano nagpoproseso ng mga organismo ng kemikal na impormasyon ay natuklasan ang mga diskarte sa coding na tila lalo na may kaugnayan sa mga problema sa AI. Dagdag pa rito, ang mga sirkulasyon ng olpina ay nakakatakot ng mga kaparehong pagkakatulad sa mas kumplikadong mga rehiyon ng utak na interesado sa pakikipagsapalaran upang makabuo ng mas mahusay na mga makina.

Sinimulan na ngayon ng mga siyentipiko ng computer na suriin ang mga natuklasan sa mga konteksto sa pag-aaral ng machine.

Flukes at Revolutions

Ang mga diskarte sa pag-aaral ng makina ng state-of-the-art na ginagamit ngayon ay itinayo ng hindi bababa sa bahagi upang gayahin ang istraktura ng visual system, na batay sa hierarchical na pagkuha ng impormasyon. Kapag ang visual cortex ay tumatanggap ng mga sensory data, una itong nakukuha ang mga maliliit, natukoy na mga tampok: mga gilid, mga texture, mga kulay, na kinabibilangan ng spatial mapping. Natuklasan ng mga neuroscientist na sina David Hubel at Torsten Wiesel noong 1950s at '60 na ang mga tiyak na neuron sa visual system ay tumutugma sa katumbas ng mga tukoy na lokasyon ng pixel sa retina, isang paghahanap na kung saan nanalo sila ng Nobel Prize.

Habang lumilitaw ang visual na impormasyon sa pamamagitan ng mga layer ng cortical neurons, ang mga detalye tungkol sa mga gilid at texture at mga kulay ay magkakasama upang bumuo ng lalong abstract representasyon ng input: na ang bagay ay isang mukha ng tao, at ang pagkakakilanlan ng mukha ay Jane, halimbawa . Ang bawat layer sa network ay tumutulong sa organismo na makamit ang layuning iyon.

Ang mga malalim na neural network ay binuo upang magtrabaho sa isang katulad na hierarchical paraan, na humahantong sa isang rebolusyon sa pag-aaral ng machine at AI pananaliksik. Upang turuan ang mga lambat upang makilala ang mga bagay tulad ng mga mukha, ang mga ito ay pinakain ng libu-libong mga sample na imahe. Ang sistema ay nagpapalakas o nagpapahina sa mga koneksyon sa pagitan ng mga artipisyal na neuron upang mas tumpak na matukoy na ang isang koleksyon ng mga pixel ay bumubuo ng mas abstract pattern ng isang mukha. May sapat na mga halimbawa, maaari itong kilalanin ang mga mukha sa mga bagong larawan at sa mga konteksto na hindi pa nakikita nito.

Ang mga mananaliksik ay may mahusay na tagumpay sa mga network na ito, hindi lamang sa pag-uuri ng imahe kundi pati na rin sa pagkilala sa pagsasalita, pagsasalin ng wika at iba pang mga application sa pag-aaral ng machine. Gayunpaman, "Gusto kong mag-isip ng malalim na lambat bilang mga tren ng kargamento," sabi ni Charles Delahunt, isang mananaliksik sa Computational Neuroscience Center sa University of Washington. "Napakalakas ng mga ito, hangga't mayroon kang makatuwirang flat ground, kung saan maaari kang mag-ipon ng mga track at magkaroon ng isang malaking imprastraktura. Ngunit alam natin na ang mga sistema ng biology ay hindi nangangailangan ng lahat ng iyon – na maaari nilang mahawakan ang mga mahirap na problema na ang mga malalim na lambat ay hindi maaaring magawa ngayon. "

Kumuha ng mainit na paksa sa AI: mga self-driving na sasakyan. Bilang isang kotse ay naglalakbay ng isang bagong kapaligiran sa real time – isang kapaligiran na patuloy na nagbabago, na puno ng ingay at kalabuan – malalim na mga diskarte sa pag-aaral na inspirasyon ng visual na sistema ay maaaring magkulang. Marahil ang mga pamamaraan na batay sa maluwag sa paningin, pagkatapos, ay hindi ang tamang paraan upang pumunta. Ang pangitain na iyon ay isang nangingibabaw na pinagmumulan ng pananaw sa lahat ay bahagyang sinasadya, "isang makasaysayang pangangatuwiran," sabi ni Adam Marblestone, isang biophysicist sa Massachusetts Institute of Technology. Ito ay ang sistema na pinakamahusay na naiintindihan ng mga siyentipiko, na may malinaw na mga aplikasyon sa mga gawain sa pag-aaral ng makina na nakabatay sa imahen.

Si Saket Navlakha, isang siyentipiko ng computer sa Salk Institute, ay bumuo ng mga algorithm batay sa fly olpaktoryo circuit, sa pag-asa ng pagpapabuti ng mga diskarte sa pag-aaral ng machine para sa mga paghahanap ng pagkakatulad at mga gawain ng pagtuklas ng mga bagong bagay.

Salk Institute

Ngunit "ang bawat uri ng pampasigla ay hindi naproseso sa parehong paraan," sabi ni Saket Navlakha, isang siyentipikong computer sa Salk Institute for Biological Studies sa California. "Ang paningin at olfaction ay iba't ibang uri ng signal, halimbawa. … Kaya maaaring may iba't ibang mga estratehiya upang harapin ang iba't ibang uri ng data. Sa tingin ko ay maaaring magkaroon ng maraming higit pang mga aralin na lampas sa pag-aaral kung paano gumagana ang visual system. "

Siya at ang iba pa ay nagsisimula upang ipakita na ang olfactory circuits ng mga insekto ay maaaring magkaroon ng ilan sa mga aralin. Ang pananaliksik sa olpeyt ay hindi naganap hanggang sa mga 1990, nang ang mga biologist na sina Linda Buck at Richard Axel, pareho sa Columbia University noong panahong iyon, ay natuklasan ang mga genes para sa receptors ng amoy. Simula noon, gayunpaman, ang sistema ng olpaktorya ay naging mahusay na katangian, at ito ay isang bagay na madaling pag-aralan sa mga langaw at iba pang mga insekto. Ito ay masagana sa isang paraan na ang mga visual na sistema ay hindi para sa pag-aaral ng pangkalahatang mga hamon ng computational, ang ilang mga siyentipiko ay tumutol.

"Kami ay nagtatrabaho sa olfaction dahil ito ay isang may hangganan na sistema na maaari mong makilala ganap na ganap," sinabi Delahunt. "Mayroon kang isang pagkakataon ng pakikipaglaban."

"Magagawa na ng mga tao ang gayong kamangha-manghang bagay na may pangitain," idinagdag ni Michael Schmuker, isang computational neuroscientist sa University of Hertfordshire sa England. "Siguro maaari din tayong gumawa ng mga kamangha-manghang bagay sa olfaction."

Random at Sparse Networks

Ang olfaction ay naiiba sa pangitain sa maraming mga larangan. Ang mga smells ay hindi nakaayos. Wala silang mga gilid; hindi sila mga bagay na maaaring mapangkat sa kalawakan. Ang mga ito ay mga mixtures ng iba't ibang mga compositions at concentrations, at mahirap sila na maikategorya bilang katulad sa o naiiba mula sa isa't isa. Kaya't hindi laging malinaw kung aling mga tampok ang dapat makakuha ng pansin.

Ang mga amoy na ito ay pinag-aralan ng isang mababaw, tatlong-layer na network na mas mababa kumplikado kaysa sa visual cortex. Ang mga neuron sa mga lugar ng olpaktoryo ay sapalarang hinuhuli ang buong espasyo ng receptor, hindi partikular na mga rehiyon sa isang hierarchy. Gumagamit sila ng kung ano ang itinuturo ni Charles Stevens, isang neurobiologist sa Salk Institute, "isang antimap." Sa isang nakamapanghang sistema tulad ng visual cortex, ang posisyon ng isang neuron ay nagpapakita ng isang bagay tungkol sa uri ng impormasyon na dinadala nito. Ngunit sa antimap ng olpaktoryo na cortex, hindi iyon ang kaso. Sa halip, ang impormasyon ay ipinamamahagi sa buong sistema, at ang pagbabasa ng data na iyon ay nagsasangkot ng sampling mula sa ilang minimum na bilang ng neurons. Ang isang antimap ay nakamit sa pamamagitan ng kung ano ang kilala bilang isang kalat na representasyon ng impormasyon sa isang mas mataas na dimensional na espasyo.

Kunin ang olfactory circuit ng fly fly: Ang 50 projection neurons ay tumatanggap ng input mula sa mga receptor na bawat sensitibo sa iba't ibang mga molecule. Ang isang amoy ay magbubunsod ng maraming iba't ibang mga neuron, at ang bawat neuron ay kumakatawan sa iba't ibang mga amoy. Ito ay isang gulo ng impormasyon, ng mga overlapped na representasyon, na sa puntong ito na kinakatawan sa isang 50-dimensional space. Ang impormasyong ito ay pagkatapos ay sapalarang hinuhulaan sa 2,000 na tinatawag na mga selulang Kenyon, na nagbibigay-encode ng mga partikular na pabango. (Sa mammals, ang mga cell sa kung ano ang kilala bilang ang piriform cortex ay may hawak na ito.) Iyon ay bumubuo ng 40-fold expansion sa dimension, na ginagawang mas madaling makilala ang mga odors sa pamamagitan ng mga pattern ng mga tugon sa neural.

Lucy Reading-Ikkanda / Quanta Magazine

"Sabihin nating mayroon kang 1,000 katao at pinupuntahan mo sila sa isang silid at subukan na isaayos ang mga ito sa pamamagitan ng libangan," sabi ni Navlakha. "Sure, sa ganitong masikip na espasyo, maaari kang makahanap ng ilang paraan upang buuin ang mga taong ito sa kanilang mga grupo. Ngunit ngayon, sabihin mong ikalat mo sila sa isang field ng football. Mayroon ka ng lahat ng dagdag na espasyo upang maglaro sa paligid at isama ang iyong data. "

Kapag nagawa na ang olfactory circuit ng fly, kailangan nito upang malaman ang isang paraan upang makilala ang mga natatanging odors sa mga di-magkakapatong neurons. Ginagawa nito ito sa pamamagitan ng "sparsifying" ang data. Tanging ang 100 ng 2,000 Kenyon cells – 5 porsiyento – ay lubos na aktibo bilang tugon sa ibinigay na mga smells (hindi gaanong aktibong mga selula ang pinatahimik), na nagbibigay ng bawat isa na may natatanging tag.

Sa maikli, habang ang tradisyunal na malalim na mga network (muli ang pagkuha ng kanilang mga pahiwatig mula sa visual system) ay palaging nagbabago ang lakas ng kanilang mga koneksyon habang sila ay "natututo," ang sistema ng olpaktoryo sa pangkalahatan ay hindi mukhang sanayin ang sarili nito sa pamamagitan ng pagsasaayos ng mga koneksyon sa pagitan ng mga projection neurons at Kenyon mga cell.

Si Thomas Nowotny, isang propesor ng mga informatika sa Unibersidad ng Sussex, ay natuklasan ang mga parallel sa pagitan ng sistema ng olpaktoryo at isang uri ng mga modelo na tinatawag na mga vector machine ng suporta. Simula noon, patuloy siyang bumuo ng isang mas mahusay na pag-unawa kung paano gumagana ang olfaction, laging pinapanatili ang mga potensyal na application ng AI sa isip.

Sa kagandahang-loob ni Thomas Nowotny

Habang nag-aral ng mga mananaliksik ang olfaction sa unang bahagi ng 2000s, bumuo sila ng mga algorithm upang matukoy kung paano ang random na pag-embed at sparsity sa mas mataas na mga dimensiyon ay nakatulong sa computational efficiency. Ang isang pares ng mga siyentipiko, si Thomas Nowotny ng University of Sussex sa England at si Ramón Huerta ng University of California, San Diego, kahit na nakakuha ng mga koneksyon sa isa pang uri ng machine learning model, na tinatawag na support vector machine. Nagtalo sila na ang mga paraan sa parehong mga proseso ng likas at artipisyal na proseso ay gumagamit ng random na organisasyon at pagpapalawak ng dimensionality upang maipakita ang kumplikadong data nang mahusay, ay pormal na katumbas. Ang AI at ebolusyon ay nagtatagpo, nakapag-iisa, sa parehong solusyon.

Na interesado sa koneksyon na iyon, si Nowotny at ang kanyang mga kasamahan ay nagpapatuloy na tuklasin ang interface sa pagitan ng olfaction at machine learning, naghahanap ng mas malalim na link sa pagitan ng dalawa. Noong 2009, ipinakita nila na ang isang modelo ng olpaktoryo batay sa mga insekto, na unang nilikha upang kilalanin ang mga amoy, ay maaari ring makilala ang mga sulat-kamay na mga digit. Bukod dito, inaalis ang karamihan ng mga neuron nito – upang gayahin kung paano mamatay ang mga utak at hindi pinalitan – ay hindi masyadong nakakaapekto sa pagganap nito. "Ang mga bahagi ng sistema ay maaaring bumaba, ngunit ang sistema sa kabuuan ay patuloy na gumagana," sabi ni Nowotny. Nakita niya ang pagpapatupad ng ganitong uri ng hardware sa isang bagay tulad ng Mars rover, na dapat gumana sa ilalim ng malupit na mga kondisyon.

Ngunit para sa ilang sandali, hindi gaanong trabaho ang ginawa upang mag-follow up sa mga natuklasan na ito – hanggang sa kamakailan lamang, nang ang ilang siyentipiko ay nagsimulang pag-revisiting ng biological na istraktura ng olfaction para sa mga pananaw sa kung paano mapagbubuti ang mas tiyak na mga problema sa pag-aaral ng makina.

Hard-Wired Knowledge and Fast Learning

Delahunt at ang kanyang mga kasamahan ay paulit-ulit ang parehong uri ng eksperimento na ginawa ni Nowotny, gamit ang sistema ng olfactory ng moth bilang pundasyon at paghahambing nito sa mga tradisyonal na mga modelong makina ng pag-aaral. Dahil sa mas kaunti sa 20 na mga sample, ang nakabatay sa model na moth na kinikilala ang mas mahusay na sulat-kamay na mga titik ay mas mahusay, ngunit kapag binigyan ng mas maraming data ng pagsasanay, ang iba pang mga modelo ay napatunayan na mas malakas at mas tumpak. "Ang mga pamamaraan sa pag-aaral ng machine ay mahusay sa pagbibigay ng mga tumpak na klasipikasyon, na ibinigay na tonelada ng data, samantalang ang modelo ng insekto ay napakagaling sa paggawa ng isang magaspang na pag-uuri nang napakabilis," sabi ni Delahunt.

Ang olfaction ay tila mas mahusay na gumagana sa pagdating sa bilis ng pag-aaral dahil, sa kasong iyon, ang "pag-aaral" ay hindi na tungkol sa paghahanap ng mga tampok at representasyon na pinakamainam para sa partikular na gawain sa kamay. Sa halip, ito ay nabawasan upang makilala kung alin sa isang liko ng random na mga tampok ay kapaki-pakinabang at kung saan ay hindi. "Kung maaari kang mag-train sa isang click lamang, magiging mas maganda, tama?" Sabi ni Fei Peng, isang biologist sa Southern Medical University sa China.

Sa diwa, ang diskarte sa olfaction ay halos tulad ng pagluluto ng ilang mga pangunahing, primitive na mga konsepto sa modelo, tulad ng isang pangkalahatang pag-unawa sa mundo ay tila napakahigpit sa aming talino. Ang istraktura mismo ay kaya ng ilang mga simple, likas na gawain na walang pagtuturo.

Ang Charles Delahunt (kaliwa) at J. Nathan Kutz (kanan) ng University of Washington ay nagpalabas ng istraktura ng network ng olfactory ng moth sa isang konteksto sa pag-aaral ng makina, na lumilikha ng tinatawag nilang "cyborgs ng insekto."

Gabriella Wolff

Isa sa mga pinaka-kapansin-pansin na mga halimbawa nito ay lumabas sa lab ng Navlakha noong nakaraang taon. Siya, kasama sina Stevens at Sanjoy Dasgupta, isang siyentipikong computer sa Unibersidad ng California, San Diego, ay nagnanais na makahanap ng isang inspirasyon na paraan ng olfaction upang magsagawa ng mga paghahanap batay sa pagkakapareho. Tulad ng YouTube ay maaaring bumuo ng isang sidebar listahan ng mga video para sa mga gumagamit batay sa kung ano ang kanilang kasalukuyang nanonood, ang mga organismo ay dapat na magagawang gumawa ng mabilis, tumpak na paghahambing kapag ang pagkilala ng odors. Ang isang fly ay maaaring matuto nang maaga na dapat itong lumapit sa amoy ng isang hinog na saging at maiwasan ang amoy ng suka, ngunit ang kapaligiran nito ay kumplikado at puno ng ingay – hindi na ito makaranas ng eksaktong parehong amoy. Kapag nakita nito ang isang bagong amoy, pagkatapos, ang fly ay kailangang malaman kung saan dati nakaranas ng odors ang pabango na pinaka-kahawig, upang maaari itong isipin ang angkop na tugon sa asal upang mag-aplay.

Gumawa si Navlakha ng isang algorithm sa paghahanap ng pagkakapareho na nakabatay sa olpaktoryo at inilapat ito sa mga hanay ng mga imahe. Nalaman niya at ng kanyang koponan na mas mahusay ang kanilang algorithm kaysa, at kung minsan ay dalawa hanggang tatlong beses pati na rin, tradisyonal na mga pamamaraan na walang kinalaman na may kinalaman sa pagbawas ng dimensionalidad lamang. (Sa mga mas karaniwang mga diskarte, ang mga bagay ay inihambing sa pamamagitan ng pagtuon sa ilang mga pangunahing tampok, o dimensyon.) Ang fly-based na diskarte din "ginamit ang isang order ng magnitude mas mababa pagtutuos upang makakuha ng katulad na mga antas ng katumpakan," sinabi Navlakha. "Kaya nanalo ito sa gastos o sa pagganap."

Nagpakita ngayon si Nowotny, Navlakha at Delahunt na ang isang hindi kinakailangang network ay maaaring maging kapaki-pakinabang para sa mga pag-uuri ng klasipikasyon at katulad na mga gawain. Ang pagbuo sa ganitong paraan ng pag-encode ay nag-iiwan sa sistema na magagawa upang mas madali ang pag-aaral. Maaaring gamitin ito sa mga gawain na may kinalaman sa pag-navigate o memorya, halimbawa – mga sitwasyon kung saan ang mga pagbabago sa kalagayan (sabihin, nakahadlang na mga landas) ay hindi maaaring mag-iwan ng system ng maraming oras upang matuto o maraming mga halimbawa upang matuto mula sa.

Si Peng at ang kanyang mga kasamahan ay nagsimula ng pananaliksik sa ganoon, na lumilikha ng isang modelo ng ant olfactory upang gumawa ng mga desisyon tungkol sa kung paano mag-navigate sa isang pamilyar na ruta mula sa isang serye ng mga na-overlapped na mga larawan.

Sa kasalukuyang gawain sa pagrerepaso, inilapat ni Navlakha ang isang katulad na paraan ng olfaction na nakabatay sa pagtuklas ng mga bagong bagay, ang pagkilala sa isang bagay na bago pa matapos na mahayag sa libu-libong katulad na mga bagay sa nakaraan.

At sinusuri ngayon ni Nowotny kung paanong ang proseso ng olpaktoryo ay nagpoproseso ng mga mixtures. Nakikita na niya ang mga posibilidad para sa mga application sa iba pang mga hamon sa pag-aaral ng machine. Halimbawa, nakikita ng mga organismo ang ilang mga odor bilang isang solong pabango at iba pa bilang isang halo: Ang isang tao ay maaaring tumagal sa dose-dosenang mga kemikal at alam na siya ay namumula ng rosas, o maaaring makilala niya ang parehong bilang ng mga kemikal mula sa isang kalapit na panaderya at iba-iba sa pagitan ng kape at croissants. Nahanap na ni Nowotny at ng kanyang koponan na ang mga separable odors ay hindi nakikita nang sabay; sa halip, ang kape at croissant odors ay naproseso nang napakabilis sa paghahalili.

Ang pananaw na iyon ay maaaring maging kapaki-pakinabang para sa artipisyal na katalinuhan. Ang problema ng cocktail party, halimbawa, ay tumutukoy sa kung gaano kahirap na paghiwalayin ang maraming pag-uusap sa maingay na setting. Dahil sa ilang mga nagsasalita sa isang silid, maaaring malutas ng AI ang problemang ito sa pamamagitan ng pagputol ng mga signal ng tunog sa napakaliit na bintana ng oras. Kung nakilala ng system ang tunog na nagmumula sa isang tagapagsalita, maaari itong subukan upang sugpuin ang mga input mula sa iba. Sa pamamagitan ng alternating tulad nito, maaaring alisin ng network ang mga pag-uusap.

Ipasok ang Insekto Cyborgs

Sa isang papel na nai-post noong nakaraang buwan sa siyentipikong preprint site na arxiv.org, ang Delahunt at ang kanyang mag-aaral sa University of Washington na si J. Nathan Kutz ay kumuha ng ganitong uri ng pananaliksik nang isang hakbang sa pamamagitan ng paglikha ng tinatawag nilang "cyborgs ng insekto." Ginamit nila ang mga output ng kanilang modelo ng moth-based na bilang ng mga input ng isang algorithm sa pag-aaral ng machine, at nakita ang mga pagpapabuti sa kakayahan ng system upang ma-uri-uri ang mga imahe. "Nagbibigay ito ng algorithm sa pag-aaral ng makina na mas malakas na materyal na gagana," sabi ni Delahunt. "Ang ilang iba't ibang mga uri ng istraktura ay hinila ng utak ng utak, at pagkakaroon na iba't ibang uri ng istraktura ay tumutulong sa algorithm sa pag-aaral ng machine."

Inaasahan din ng ilang mga mananaliksik na gumamit din ng mga pag-aaral sa olfaction upang malaman kung paano maaaring i-coordinate ang maraming mga paraan ng pag-aaral sa mas malalim na mga network. "Ngunit sa ngayon, nasasaklawan natin ito ng kaunti," sabi ni Peng. "Hindi ako sigurado kung paano mapabuti ang malalim na sistema sa pag-aaral sa sandaling ito."

Si Tatyana Sharpee, isang neurobiologist sa Salk Institute, ay natagpuan kamakailan na ang mga amoy ay maaaring ma-mapped sa isang hyperbolic space. Nagtataka siya kung ang pananaw na iyon ay maaaring ipaalam kung paano pinakamahusay na istraktura ang input data fed sa malalim na mga sistema ng pag-aaral.

Salk Institute

Ang isang lugar na magsisimula ay maaaring hindi lamang sa pagpapatupad ng arkitekturang nakabatay sa olpektibo kundi sa pagtukoy kung paano tukuyin ang mga input ng system. Sa isang papel na inilathala lamang sa Science Advances, isang pangkat na pinamunuan ni Tatyana Sharpee ng Salk Institute ang humingi ng isang paraan upang ilarawan ang mga amoy. Ang mga imahe ay mas marami o mas kaunti katulad depende sa mga distansya sa pagitan ng kanilang mga pixel sa isang uri ng "visual space." Ngunit ang uri ng distansya ay hindi nalalapat sa olfaction. Hindi rin maaaring magbigay ng maaasahang tindig ang mga istrukturang ugnayan: Ang mga bakterya na may mga katulad na istruktura ng kemikal ay maaaring makita bilang ibang-iba, at ang mga amoy na may iba't ibang mga kaayusan ng kemikal ay maaaring makita bilang katulad.

Ang Sharpee at ang kanyang mga kasamahan sa halip na tinukoy na mga molecule ng amoy sa mga tuntunin ng kung gaano kadalas ang mga ito ay natagpuan magkasama sa likas na katangian (para sa mga layunin ng kanilang pag-aaral, napagmasdan nila kung gaano kadalas ang mga co-co-naganap sa mga halimbawa ng iba't ibang prutas at iba pang mga sangkap). Pagkatapos ay lumikha sila ng isang mapa sa pamamagitan ng paglalagay ng mga molecule ng amoy nang mas malapít kung sila ay nakapag-activate, at mas malayo pa kung sila ay mas bihira. Natagpuan nila na tulad ng mapa ng mga lungsod papunta sa isang globo (ang Earth), ang mapa ng amoy ay nakalagay sa isang hyperbolic space, isang globo na may negatibong kurbada na mukhang isang upuan.

Ang Sharpee ay tinutukoy na ang pagpasok ng mga input na may hayperboliko na istraktura sa mga algorithm sa pag-aaral ng makina ay maaaring makatulong sa pag-uuri ng mga hindi gaanong nakabalangkas na bagay. "May isang panimulang palagay sa malalim na pag-aaral na ang mga input ay dapat gawin sa isang metric na Euclidean," sabi niya. "Gusto ko magtaltalan na maaaring subukan ng isa na baguhin ang sukatan na iyon sa isang hyperbolic one." Marahil ang ganitong istraktura ay maaaring higit pang ma-optimize ang malalim na sistema ng pag-aaral.

Isang Karaniwang Denominator

Sa ngayon, marami sa mga ito ay nananatiling panteorya. Ang gawain ng Navlakha at Delahunt ay kinakailangang maitatag sa mas mahirap na mga problema sa pag-aaral ng makina upang matukoy kung ang mga modelo ng inspirasyon ng olfaction ay nakatayo upang makagawa ng pagkakaiba. "Ang lahat ng ito ay umuusbong, sa palagay ko," sabi ni Nowotny. "Makikita natin kung gaano kalayo ito."

Ang pag-asa ng mga mananaliksik ay ang kapansin-pansin na pagkakahawig ng istraktura ng olpaktoryo ng sistema sa ibang mga rehiyon ng utak sa maraming species, lalo na ang hippocampus, na sinasadya sa memory at pag-navigate, at ang cerebellum, na responsable para sa kontrol ng motor. Ang olfaction ay isang sinaunang sistema na itinayo pabalik sa chemosensation sa bakterya, at ginagamit sa ilang anyo ng lahat ng organismo upang tuklasin ang kanilang mga kapaligiran.

"Mukhang mas malapit sa evolutionary pinagmulan punto ng lahat ng mga bagay na gusto naming tawag cortex sa pangkalahatan," Marblestone sinabi. Ang olfaction ay maaaring magbigay ng isang pangkaraniwang denominador para sa pag-aaral. "Ang sistema ay nagbibigay sa amin ng isang talagang naka-imbak na arkitektura, isa na ginagamit para sa iba't ibang mga bagay sa iba't ibang mga organismo," sabi ni Ashok Litwin-Kumar, isang neuroscientist sa Columbia. "Dapat mayroong isang bagay na mahalaga doon na mabuti para sa pag-aaral."

Ang olpaktoryo ay maaaring kumilos bilang isang gateway upang maunawaan ang mas kumplikadong mga algorithm sa pag-aaral at mga pag-compute na ginamit ng hippocampus at cerebellum – at sa pag-uunawa kung paano mag-aplay tulad ng mga pananaw sa AI. Sinimulan na ng mga mananaliksik ang mga pag-iisip na proseso tulad ng atensyon at iba't ibang anyo ng memorya, sa pag-asa na maaari silang mag-alok ng mga paraan upang mapabuti ang kasalukuyang mga arkitektura at mekanismo sa pag-aaral ng makina. Ngunit ang olfaction ay maaaring mag-aalok ng isang mas simpleng paraan upang simulan ang pagbuo ng mga koneksyon. "Ito ay isang kagiliw-giliw na koneksyon point," sinabi Marblestone. "Ang entry point sa pag-iisip tungkol sa susunod na henerasyon-neural nets."


Higit pang mga Great WIRED Stories

Space Photos of the Week: Shooting Stars at Dwarf Galaxies


Kilalanin ang komet 21P / Giacobini-Zinner, na ginawa lamang ang pinakamalapit na diskarte sa Earth sa 72 taon. Tulad ng landas ng orbital ng ating planeta sa pamamagitan ng mga buntot ng mga icy nest, itinatakda nito ang Draconic meteor shower, sumasabog noong Oktubre 8 bawat taon. Pag-aralan ng mga astronomo ang mga kometa at ang kanilang mga landas dahil ang mga relikya sa mga maagang araw ng ating solar system. Sa pamamagitan ng pagsubaybay sa kanilang mga trajectory, maaari nilang mas mahusay na maunawaan kung saan at kung paano maaaring nabuo ang mga bagay; kung minsan ang mga siyentipiko ay maaaring magpadala ng isang spacecraft ng sapat na malapit upang pag-aralan ang kanilang komposisyon.

NASA's Parker Solar Probe ay opisyal na up at tumatakbo! Sa linggong ito, ang teleskopyo, na inilunsad noong Agosto upang pag-aralan ang Araw at ang korona nito sa malapit, ay nagpadala ng tinatawag na isang "unang ilaw" na imahe upang subukan ang optika at tiyaking mabuti ang lahat sa paglalakbay nito. Ang imaheng ito ay nagpapakita ng galactic center ng Milky Way, na sinapunan ng starlight. Ang maliwanag na tuldok sa kanan ng larawan? Iyon ang Jupiter.

Kapag nag-pack ka para sa Mars, magdala ng isang snowboard: Ang European Space Agency / Roscosmos spacecraft na tinatawag na Trace Gas Orbiter ay kinuha ang larawang ito ng isang bunganga sa rehiyon ng Sisyphi Planum, at sa mga buwan ng taglamig, dusted ito sa maliwanag, puti, frozen na carbon dioxide. Kapag tag-araw ay dumating, ang CO2 yelo sublimes ang layo, inilalantad ang aktibong heolohiya sa bunganga.

Ang Phoenix Dwarf galaxy, kaya tinatawag dahil ito ay matatagpuan sa konstelasyon Phoenix, ay hindi tulad ng iba pang mga kalawakan. Mayroong 1.4 milyong light years mula sa Earth, tinatawag itong dwarf, una sa lahat, dahil naglalaman ito ng daan-daang milyong mga bituin sa halip ng daan-daang bilyun-bilyong mga bituin tulad ng ating Milky Way. Gayundin kapag sa tingin namin ng mga kalawakan, karaniwan naming larawan spiral o malinis disk ng mga kulay. Ngunit ang Phoenix, na orihinal na nagkakamali para sa isang grupo ng mga mas lumang mga bituin na tinatawag na isang globular cluster, ay nakatayo sa labas ng karamihan ng tao dahil sa natatanging, irregular na pattern ng mga bituin at gas.

Hindi namin alam kung sino ang tao sa larawang ito, kaya tatawag lang namin siya Starman. Alam nating nakikita niya ang Milky Way habang umaabot ito sa Observatory ng Alma sa Chile. Ang hanay ng Alma, na nakikita ang malinaw na kalangitan sa itaas ng disyerto ng Chile, ay isa sa pinakamakapangyarihang mga tool na magagamit sa mga astronomo-na nagpapahintulot sa kanila na obserbahan ang infrared na ilaw mula sa mga bituin at kalawakan, na nagpapakita ng mga pangyayari na kung hindi man ay hindi nakikita.

Ang Science Behind Home Preparedness Kit ay isang Disaster


Nakuha ko ang mga helicopter Wilmington, North Carolina, pagkatapos ng isang araw ng paghihiwalay; Ang Hurricane Florence ay naghuhukay doon, at ang lungsod, na may isang paa sa Atlantiko at ang isa pa sa Cape Fear River, sa lalong madaling panahon ay naging isang isla. Ang pangunahing mga kalsada sa ilalim ng dagat, ang Wilmington ay wala nang tulong hanggang sa naabot ito ng mga bangka at mga chopper na may mga medikal na suplay, tubig, at pagkain.

Ngunit umabot lamang sa isang araw. Ayon sa pederal na pamahalaan, iyon ay talagang medyo mabilis. Dahil ang pag-atake ng mga terorista noong Setyembre 11, 2001-o hindi bababa mula noong ang Hurricane Katrina ay pumasok sa New Orleans noong 2005-hinimok ng gobyerno ang lahat sa atin, bawat indibidwal, na maging handa nang walang tulong sa loob ng hindi bababa sa tatlong araw matapos ang isang kalamidad. Ikaw ay dapat magkaroon ng mga kit sa iyong mga kotse at sa bahay … marahil hindi ang shopping cart mula sa Ang kalsada, ngunit gusto lang, maging handa, OK? At ngayon may Florence na isang banta na pagbabanta ngunit may mga sunog at mga bagyo na tila permanenteng bahagi ng nabagong klima ng Earth (at lindol, bulkan, at takot na laging posible), ang mga patakaran ay tila nagbabago nang kaunti. Ang bagong mensahe: Maging handa para sa 14 na araw sa iyong sarili. Dalawang linggo.

Iyon ay maraming mga supply upang bumili at mag-imbak-lalo na kapag ang buong ideya ng mga kit sa paghahanda ng kalamidad sa bahay ay batay higit pa sa maginoo karunungan kaysa sa aktwal na data. Sa kabilang banda, maaaring i-save ng isa ang iyong buhay. Good luck, lahat!

Ang mga rekomendasyon para sa kung ano ang dapat pumunta sa mga kit na ito ay iba-iba, ngunit karaniwang isang galon ng tubig bawat tao bawat araw at pagkain, masyadong, kasama ang mga gamot, kumot at sleeping bag, marahil isang tolda, dagdag na salamin sa mata, maraming mga baterya, isang bagay upang gumawa ng liwanag may, isang bagay na gagawing apoy, marahil isang radyo sa kamay.

Lahat na may katuturan. "Hindi makatotohanang, kahit na sa mga bansa na binuo, na inaasahan na maabot ng imprastraktura ng pamahalaan ang lahat sa loob ng ilang oras," sabi ni Daniel Barnett, isang researcher sa paghahanda sa sakuna sa Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health. "Kailangan ng mga indibidwal na magkaroon ng pagpapanatili ng sarili." Sa pinakamababa, gusto mong kunin ang mas maraming presyon ng mga unang tagatugon hangga't maaari upang epektibo silang makapag-triage, dumalo sa mga sitwasyong nagbabanta sa buhay habang ginugugol mo ang iyong backyard, kung nagagawa mo . Iyon ay bahagi ng pagsuporta sa kung ano ang mga kalamidad na tinatawag na "resiliency," ang kakayahan ng isang komunidad o rehiyon na mapaglabanan ang anumang ito ay makakakuha ng punched sa. Ito ay dapat na interpersonal, masyadong-kapitbahay sa kapwa.

Ang problema sa lahat ng iyon, tulad ng ipinakita ni Barnett at ng kanyang mga kasamahan sa isang 2012 na pagsusuri ng panitikan, halos walang tunay na nagtatayo ng mga kit. Mahusay, marahil mas kaunti kaysa sa kalahati ng kabuuang, ngunit ang mga resulta ay iba-iba ng rehiyon-mas mababa sa 7.4 porsiyento sa hilagang-silangan ng Alabama, mas mataas sa post-Katrina New Orleans (85 porsiyento ng mga survey respondent ay nagkaroon ng disaster plan, ngunit 22 porsiyento lamang ang mayroong isang kit ). Bahagyang wala sa katinuan, katamaran, takot-lahat ng bagay na nagpapanatili sa lahat mula sa paghahanda para sa anumang bagay. Gayunpaman, ang mas matanda, mas mahusay na pinag-aralan, mayaman, may-ari ng bahay ay mas malamang na magkaroon ng mga kit kaysa sa mas bata, hindi gaanong pinag-aralan, mas mahirap na mga tao. At siyempre, ang mga mahihirap na tao ang mga nakakasakit ng mga kalamidad sa kauna-unahang lugar.

Ilang taon na ang nakalilipas ang mga bagay ay naging mas kumplikado. Noong 2016 ang Departamento ng Militar ng Washington, na mahalagang National Guard ng estado, ay nagpatakbo ng isang ehersisyo na tinatawag na Cascadia Rising. Ang ideya ay upang gayahin ang isang tugon sa isang lindol at kasunod na tsunami na nagmumula sa Cascadia Subduction Zone mula sa Pacific Northwest, na paksa ng isang maraming nabasa Taga-New York artikulo mula sa nakaraang taon. "Ang Cascadia Rising ay isang napakalaking mata-pambukas," sabi ni Karina Shagren, tagapagsalita ng Washington Military Department. "Natanto namin na magkakaroon ng mga bulsa ng mga komunidad na hindi makatatanggap ng tulong para sa ilang araw, kung hindi man ilang linggo." Ang mga komunidad sa baybayin ng Washington ay mawawala ang mga tulay na nakakonekta sa kanila sa ibang bahagi ng mundo. Kailangan nilang maghintay ng tulong sa hangin o dagat.

Kaya napagtagumpayan ng Washington at Oregon ang kanilang mga pagtatantya. Ang mga tao ay dapat asahan na maging hindi sa kanilang sariling hindi bababa sa tatlong araw ngunit hindi bababa sa dalawang buong linggo.

Ang pagmemensahe na iyon ngayon ay nasa core ng paghahanda sa emergency ng Washington. Ito rin ay napapansin sa buong bansa, kahit na medyo nakalilito. Sinasabi ng isang tagapagsalita ng FEMA na ang ahensya ngayon ay nagrekomenda ng "hindi bababa sa isang tatlong araw na supply ng pagkain, tubig, at mga gamot," ngunit higit na tubig kung talagang mainit ito, at "hanggang dalawang linggo ng suplay kapag naghahanda para sa mga sakuna." mula sa Centers for Disease Control and Prevention, sa punto kung may mga pandemic o bioterror attack, sabi ng mga rekomendasyon ng kanyang ahensiya echo FEMA's. Ang Tom Heneghan, senior manager para sa Disaster Program Development sa American Red Cross (halos isang quasi-governmental entity sa mga panahon ng kalamidad), ay nagsabi na ang mga sambahayan at mga negosyo ay dapat magkaroon ng tatlong araw na supply kung ang mga tao ay kailangang lumikas ngunit nagkakahalaga ng dalawang linggo kung ang mga tao ay namamalagi sa lugar.

Ang mga komunikasyon sa peligro ay mahirap, at ang mga sakuna ay kumplikado, ngunit ang lahat ng payo na iyon ay nakakabigo. Tatlong araw ba ang go-bag, siguro? Bilang isang anak ng bansa ng lindol, nais kong ipaliwanag na ang listahan ng dalawang linggo na supply para sa resulta ng isang Big One ay tila naiiba sa checklist ng bioweapon pandemic. Ang kalsada sa prepper kabaliwan ay aspaltado sa labis MREs, tarps, at maliit na tubo tape. (Iminumungkahi ko ang gaffer tape, talagang-DM ako.)

Para sa isang pamilya ng apat, isang galon ng tubig sa bawat tao bawat araw sa loob ng 14 na araw ay 56 galon ng tubig, isang pang-industriya na sukat na tambol. Ito ay higit sa 100 buong pagkain, o isang pantry na puno ng mga lata, karne ng baka maalog, bigas, at iba pa. Ito ay isang ganap na pampuno ng kagamitan sa kamping. At lahat ng ito ay dapat na ma-access sa isang lugar at, sa isip, hindi mahina sa anumang uri ng sakuna na iyong inaasahan. At wala sa mga bagay na ito ay libre. "May mga napakalaking isyu ng pag-access at katarungan sa mga tuntunin kung paano maaaring mag-stock ang mga tao ng kahit ilang araw na halaga ng mga supply, mas mababa sa 14 o higit pa," sabi ni Anita Chandra, isang mananaliksik sa kalamidad sa RAND. "Kapag pinag-uusapan mo ang tungkol sa mga kalamidad, binabanggit mo ang mga pangyayari na hindi naaapektuhan ang mga may pinakamaliit na pag-access sa mga asset." (Kung saan ang estado ng Washington ay nababahala, sinabi ni Shagren na iminungkahi ng mga tao na magtayo ng kanilang mga stash nang kaunti sa isang panahon, bilang magkano kaya nila.)

Narito ang pinakamasamang bahagi: Walang sinuman ang nakakaalam kung ang mga kit sa paghahanda ng kalamidad ay talagang tumutulong. Maaaring sila! Dapat mo pa ring magkaroon ng kit, kung magagawa mo ito. "Ang mga institusyon ay nag-aalala na hindi sila makakakuha sa mga tao sa oras … lalo na ang mga tao na nakatira sa ibaba o malapit sa linya ng kahirapan," sabi ni Chandra. "Ito ay nagmumula sa isang pag-aalala tungkol sa katotohanan na ang mga mapagkukunan ay napaka-mismatched laban sa pangangailangan." Alin ang ibig sabihin, ang mga ahensya ng pamahalaan ay walang pera upang magpadala ng trak ng sunog sa bawat bahay pagkatapos ng isang lindol o unos. Dapat matulungan ng mga tao ang kanilang sarili.

Ngunit sa parehong oras, isang panganib ng pagbabagong ito sa mensahe ay nagpapahiwatig na ang gobyerno ay binabawi ang mga responsibilidad nito, alinman sa kawalan ng kakayanan o dahil sa ilang uri ng mensaheng mapagmatigas-indibidwal. "Ang mahalaga sa mga tuntunin ng pagtugon sa kalamidad at pagbawi ay ang mga koneksyon sa komunidad at ang pagkakaisa ng lipunan," sabi ni Chandra. "Ang negatibong panig ng pag-uusap na iyon ay isang pag-uuri ng ideya na iyon, 'ingatan mo ang iyong sarili.' Hindi iyon ang intensyon."

Nabigo ang isang masinsing indibidwal sa sandaling dati. Sa panahon ng Digmaang Malamig, sinubukan ng gubyernong US na makakuha ng mga tao na magtayo ng mga silungan ng taglagas sa kanilang mga backyard. "Ang kahinaan sa panlipunan ay hindi nakapagpasiya. Walang nagtayo sa kanila. Hindi naman ito totoo para sa mga tao, "sabi ni Scott Knowles, isang mananaliksik ng kalamidad sa Drexel University. "Noong kalagitnaan ng dekada ng 1960, ang mga opisyal ng pagtatanggol sa sibil ay may kinalabasan na, kaya sinimulan nila ang pag-iimbak ng mga bagay sa mga tao." Ang mga lunsod na itinalaga o nagtatayo ng mga pampublikong mga silungan ng bahay na may mga kama at mga suplay. "Kung talagang gusto nating mabuhay ang mga tao, hindi tayo maaaring umasa sa kanila na magtipon ng lahat ng mga bagay na iyon sa kanilang mga tahanan. Ito ay hindi makatuwiran. Kaya marahil ito ay isang bagay para sa gobyerno, "sabi ni Knowles.

Mayroon bang mga bagay na dapat mong marahil ay may access sa iyong tahanan? Oo naman. Mga kopya ng mga personal na dokumento ng pagkakakilanlan. Mga gamot na reseta. Ang isang mahusay na sipol. Lightsticks. Tech na paglilinis ng tubig. Isang crowbar. (Ang oras na kailangan mo ng crowbar ay ang oras mo talaga, talagang kailangan ang crowbar.)

Ngunit ang mahirap na katotohanan ay, ang mga lokal na komunidad ay maaaring at marahil ay dapat na pagpuno gaps na nagmumungkahi ang payo ng pamahalaan ay ang mga responsibilidad ng mga indibidwal. Ang sentrong pananaw na nagsimula ng pananaliksik sa sociology ng mga kalamidad at ang kanilang pagtugon ay ang mga tao ay may posibilidad na tulungan ang bawat isa sa panahon ng pagkabalisa. Ang mga mananaliksik ng kapahamakan at mga tagapamahala ng panganib ay hindi nais na magpapahamak sa tipang iyon. Ngunit iyon ang mas malalalim na panganib sa pagsasabi sa mga tao na nasa hook na ipagtanggol ang kanilang sariling mga kastilyo sa loob ng dalawang linggo pagkatapos ng kalamidad.

Oo, punan ang mga jerry lata sa basement gamit ang tubig at ihanda ang iyong mga solar cell, ngunit kapag naabot ang kalamidad, ibahagi ang tubig. Mag-alok ng iyong mga kapitbahay. Siguro ang mga ito ay mag-trade ng isang kagat ng maalog. Ngunit hindi mali ang pagtingin sa gobyerno-lokal kung hindi pang-rehiyon at pambansa-para sa tulong. Ang pagtatayo ng mga lungsod sa mga paraan na hindi nagpapalala ng mga panganib ay isang simula, tulad ng mas mababa na hindi maihahambing na paglubog, mas kaunting mga gusali sa wildland-urban na interface, at reined-sa coastal and watershed development. Tinutulungan ang mga pinaka mahihirap na tao sa isang komunidad ngayon may makataong halaga, ngunit din sa pang-ekonomiyang halaga-sila ay ligtas sa panahon at pagkatapos ng kalamidad, ay hindi na kailangan ang pagliligtas, at makakatulong sa pagbawi.

Iyan ang tunay na aral para sa pagsasama ng isang kit sa sakuna. Ito ay para sa sinumang nangangailangan nito. Isang araw na maaaring ikaw ay; sa ibang araw maaaring maging iyong mga kapitbahay. Hanggang dumating ang mga helicopter, magkakasama kaming lahat.


Higit pang mga Great WIRED Stories

Invisible Swarms ng Particles Envelop Us Lahat. Halika Magkaroon ng isang Hitsura


Para sa dalawa at isang kalahating taon, sinimulan ni Michael Snyder ang bawat araw sa pamamagitan ng pag-ipit ng isang aparato sa kanyang braso sa laki at hugis ng isang malaking matchbox. Ang kulay abo na may isang nozzle na pagpapalawak mula sa tuktok nito, ang kahon ay sumama sa kanya sa lahat ng dako, kung naglalakbay siya sa ibang bansa, nagbitbit ng dekorasyon ng piyesta opisyal sa kanyang bahay sa Palo Alto, o pagbibisikleta sa kanyang tanggapan sa Stanford. Ang layunin nito: Upang makuha ang iba't ibang mga airborne particle na kanyang nakatagpo sa kanyang pang-araw-araw na buhay.

"Sa loob ng maraming taon ay sinusunod namin ang mga genome ng mga tao, sinubok ang kanilang dugo at ihi, at pinag-aaralan ang mga mikrobyo sa kanilang lakas ng loob upang maunawaan kung paano nakakaapekto ang mga bagay na ito sa kalusugan ng tao," sabi ni Snyder, isang sistema ng biologist at upuan ng departamento ng genetika sa Stanford. "Ngunit lahat ng mga bagay na may kinalaman sa kung ano ang sa loob katawan mo. Ang isang malaking bagay na nawawala namin ay: Ano ikaw nakalantad sa? "

Paul Sakuma / Stanford School of Medicine

Tiyak na ang tanong ng aparatong Snyder ay sinadya upang sagutin. Ito ay dinisenyo upang i-record ang pagkakalantad ng isang indibidwal sa mundo sa kanilang paligid (lalo na ang uri ng mga bagay na maaaring makalusot sa kanilang mga baga, manirahan sa kanilang balat, o lumabas at magparami sa isa sa kanilang mga mauhog na lamad), ano ang mga mananaliksik na kamakailan ay kinuha sa pagtawag sa kanilang paglalahad. Tinatawag ni Snyder ang aparato ng isang binagong monitor ng hangin. Tinatawag ko itong isang exposometer. Sa anumang kaso, ang mga baterya na pinapatakbo ng bomba ay nagpapakita ng agarang kapaligiran ng tagapagsuot sa mabagal, matatag na mga sips habang lumalakad ang kanilang buhay. Sa mga filter nito, iniipit ang lahat ng paraan ng miniscule na bagay: bakterya at mga virus; fungi at pollen; insecticides at carcinogens. Liquid o solid, organic o inorganic, kung ang isang maliit na butil na nakasakay sa hangin ay wafts sa pamamagitan ng balbula ng paggamit ng exposometer, ito ay nagiging ensnared.

Para sa isang pag-aaral recounted sa linggong ito ng isyu ng Cell, Snyder at 14 iba pang mga kalahok sa pananaliksik ang nagsanhi ng mga device-ilang sa loob ng isang linggo, iba pa sa isang buwan, isa sa isang taon, at Snyder sa loob ng 890 araw-habang dumaan sila sa higit sa 60 natatanging mga lokasyon. Tuwing kadalasan, kinuha ni Snyder at ng kanyang koponan ang mga exposometer, sinunod ang biological materyal sa kanilang mga traps, at pinag-aralan ang mga abiotic na piraso gamit ang isang mass spectrometer. Sa wakas, isinalin nila ang kanilang sampu sa bilyun-bilyong mga readout sa isang napakalaki na database ng mga pagsasabog sa kapaligiran na may 40,000 mga entry strong-ang unang naturang catalog ng uri nito.

Sinuri din ng mga mananaliksik ang pampaganda ng mga indibidwal na exposomes. Natagpuan nila ang mga ito nang malaki-laki sa pagitan ng mga paksa ng pagsusulit, kabilang ang mga nakatira at nagtatrabaho sa loob ng medyo maliit na heyograpikong rehiyon tulad ng San Francisco Bay Area. Sa kurso ng isang buwan, ang mga exposometer na nakolekta mula sa mga test subject na naninirahan sa Palo Alto, Sunnyvale, Redwood City at San Francisco ay nagpahayag ng mga natatanging mga pattern ng pagkakalantad. Halimbawa, ang eksposyong profile ng residente ng San Francisco ay nagbigay ng mas mataas na rate ng tinatawag na bakterya ng putik. Ang putik sa tubig sa alkantarilya, o feces-of-unknown-pinagmulan sa isang sidewalk sa timog ng Market Street.

Ipinaliwanag din ng mga paksang pagsubok 'kung paano maaaring maapektuhan ng ilang mga partikul ang kalusugan ng tao. Para sa mga taon, si Snyder ay nagdusa mula sa mga alerdyi sa unang bahagi ng tagsibol, na ipinapalagay niya ay nauugnay sa pine pollen. Gayunpaman, ang kanyang pirma ng pagpapakita ay nagpapahiwatig ng kanyang mga sintomas na mas mahigpit na nauugnay sa eucalyptus. Katulad nito, ang mga pinag-aaralan ng mga expose ng pagsubok na paksa ay nagsiwalat ng mga kagiliw-giliw na ugnayan sa pagitan ilang mga particulates. Kabilang sa mga pinaka-kamangha-mangha ay isang maliwanag na kabaligtaran na relasyon sa pagitan ng pyridine-isang magkakasama, isang beses na karaniwang matatagpuan sa mga pintuan ng bahay, na nauugnay sa lahat ng paraan ng mga masasamang epekto- at fungus. Exhibit A: Sariling bahay ni Snyder. "Kapag ito ay remodeled noong 2010, ang aking kontratista ay gumagamit ng pinturang walang pyridine." Ngayon, ang bahay ko ay isang pagsabog ng fungal, "sabi niya." Ito ay kung ano ito. Ngunit iyon ay maaaring maging isang malaking pakikitungo sa isang tao na labis na allergic sa itim na amag. "Sa isang taong katulad nito, sabi ni Snyder, ang isang pinturang naglalaman ng pyridine ay maaaring maging isang positibong net.

Narito ang bagay: bagaman: Ang lahat ng mga koneksyon na ito sa pagitan ng mga pagkakalantad ng particulate at kalusugan ay nananatiling higit pa sa hindi pa natutunan. Nagtiwala si Snyder na ang pagsasaliksik ng pananaliksik ay magdadala ng mga droves ng mga relasyon sa liwanag, at na ang mga ito ay magiging napakahalaga sa kalusugan ng tao sa katagalan. Ngunit ang kasalukuyang pag-aaral na ito? "Ito ay halos naglalarawan," sabi niya. "Malawak ang pagsabog, dynamic na ito. Ang pag-unawa nito ay makakaapekto sa ating kalusugan sa hinaharap, at ang pag-aaral na ito ay ang unang hakbang sa pagmamapa nito."

Ang Microbiologist na si Jack Gilbert, direktor ng Microbiome Center sa Unibersidad ng Chicago at pinuno ng microbial ecology division ng Argonne National Laboratory, ay tumatagal ng isang medyo harsher tack: "Sa pinakamahusay, ito ay isang obserbasyonal pag-aaral na nagsasabing: Kapag lumipat ka, ikaw ay malantad sa iba't ibang mga bagay. Ngunit hindi talaga ito lumalabas, "sabi niya. Ang isang mas agresibong hakbang ay maaaring may kinalaman sa immune response sa pagsubaybay ng mga paksa sa pagsasama ng kanilang mga exposome, sa pamamagitan, sabihin, pagkolekta ng mga pang-araw-araw na serum na sample mula sa mga kalahok sa pananaliksik. "Huwag mo akong mali-mahal ko ang trabaho, ngunit tinatanong ko ang epekto nito sa aming kasalukuyang pag-unawa sa mga exposome ng mga tao."

Gilbert-na sumuri sa pag-aaral para sa journal Agham, bago ito muling isumite sa Cell-Nagpapalagay na, ang paraan na nakikita niya ito, ang pinakamalaking kontribusyon sa pag-aaral ay teknolohikal, hindi pang-agham. Ang lahat ay bumalik sa exposometer. Sinimulan ng naunang pananaliksik sa pananaw ang paglalagay ng mga nakapirming mga monitor ng hangin sa mga lugar na madalas na mga tao, tulad ng mga istasyon ng bahay at subway at abalang panulukan. Ang gadget ni Snyder ay inverts ang sampling na proseso sa pamamagitan ng paggawa ng monitor nang sabay-sabay mobile at lubos na personal: Sa pamamagitan ng paglakip nito sa isang indibidwal, maaari mong i-record ang bawat speck ng biological at kemikal na bagay na pumapasok sa kanilang orbit, partikular.

"Ang pagkakaroon ng sensor na ito at nagpapakita na maaari itong magamit upang masukat ang mga indibidwal na exposomes? Iyan ay kickass," sabi ni Gilbert. "Gustung-gusto ko ito. Iyan ang kailangan ko sa sarili kong pagsasaliksik. Kaya tiyak na ginagawa namin iyan, at pagdaragdag nito pasulong."

Samantala, inihambing ni Snyder ang kanyang kasalukuyang pag-aaral sa pagkakasunod-sunod sa genome ng tao sa kauna-unahang pagkakataon: "Ano ang natutuhan namin? Well, nalaman namin na may mga gene doon! Mukhang halata, ngunit ito ay isang mahalagang milyahe dahil ipinakita nito kung ano ang posible. Inilagay nito ang blueprint. Iyan ang ginawa namin dito. "

Ang susunod na hakbang, sabi niya, ay upang mangolekta ng mas maraming data, sa ilalim ng mas mahigpit na kinokontrol na mga kondisyon ng eksperimento, mula sa mas maraming tao. Marami pang iba. Tulad ng sa: Higit pang mga libu-libong-ng-test-paksa.

Ngunit ang pagtaas ay nagdudulot ng isa pang hamon: Gastos. Ang kasalukuyang pag-ulit ng exposometer ay nagpapatakbo ng $ 2,700, pre-pagbabago, at tila medyo madaling mawala; sa nakaraang ilang taon, si Snyder, nag-iisa, ay nawala sa apat. Alin ang ibig sabihin nito, bago mag-revolutionize ang pananaliksik sa personal na gamot, ang isang tao ay maaaring magkaroon ng isang mas mura na aparato sa pagsubaybay. Alin na, o isang bersyon na ang mga wearers ay hindi isip na nakikita sa sa publiko. Harapin natin ito: Ang big-grey-boxiness nito ay gumagawa ng exposometer na isang pretty hard sell, bilang isang fashion piece.


Higit pang mga Great WIRED Stories

Ang Wildlife Detective Gumagamit ng DNA sa Link Ninakaw na Ivory sa Big Cartels


Noong Hunyo 5, 2014, ipinasok ng pulisya ng Kenyan ang isang bakuran ng kotse ng Fuji Motors sa port ng lungsod ng Mombasa, kung saan natagpuan nila ang dalawang-toneladang itim na garing. Ang pagtuklas ay humantong sa isang nasa edad na Kenyan na pinangalanang Feisal Mohamed Ali, na dalawang taon na ang nakalipas ay nasentensiyahan ng 20 taon sa bilangguan. Itinuturing ito ng mga konserbasyon bilang isang pangunahing suntok sa internasyonal na mga sindikatong pang-poaching na responsable sa pagpatay ng 40,000 mga endangered elephant sa Africa bawat taon. Sa pamamagitan lamang ng 400,000 na mga hayop na naiwan sa kontinente, ang mga network ng krimen na ito ay nagbabanta na puksain ang bawat huling African elephant sa loob ng susunod na dalawang dekada.

Half isang mundo ang layo sa Seattle, binabasa ni Sam Wasser ang balita tungkol sa pasya na may lumalaking kasiyahan. Isang biologist sa pagtitipid sa Unibersidad ng Washington, sinuri ni Wasser ang DNA ng mga kinukuha ng mga elepante ng elepante, inihambing ito sa DNA ng iba pang mga elepante na pinag-aralan niya, at ibinahagi ang kanyang mga natuklasan sa mga awtoridad ng Kenyan. Napagpasyahan ng kanyang trabaho na ang maramihang mga ivory hauls ay nagmula sa isang solong kartel na pinaniniwalaan na pinamumunuan ni Feisal. Kahit na si Feisal ay sinubukan lamang para sa isang bilang ng pagmamay-ari, ang haba ng pangungusap ay nagpadala ng isang mensahe. "Noong panahong iyon, ito ang pinakamalaking positibong bagay na nangyari sa buong mahabang paglaban na ito," sabi ni Wasser.

Pagkatapos ng Agosto ng taong ito, isang hukom ng Kenyan ang biglang nagbago ng paninindigan ni Feisal, na namuno sa labag sa saligang-batas dahil sa mga iregularidad sa kaso. Ang mundo ng pag-iingat ay galit na galit. Ngunit nakakita si Wasser ng pagkakataon. Ngayon, si Feisal at ang kanyang limang co-conspirators ay muling susubukan, at oras na ito, ang mga tagausig ay magkakaroon ng access sa mas detalyadong genetikong katibayan na nagkokonekta ng maraming pagpapadala sa ilang makapangyarihang mga kriminal na network. Sa isang ulat sa ngayon sa pinakabagong isyu ng Mga Pag-unlad ng Science, Ang koponan ng Wasser ay nagpapakita ng kanilang pinakabagong pag-aaral, na nagpapakita na ang tatlong kartel ay may pananagutan sa paglipat ng karamihan ng ipinuslit na garing sa labas ng kontinente sa pamamagitan ng mga lungsod ng port ng Entebbe, Uganda; Lome, Togo; at Mombasa.

University of Washington

Ang pag-aaral ay nagtatayo sa trabaho Si Wasser ay nagsimula ng mga dekada na ang nakalilipas. Ginugol niya ang marami sa kanyang karera sa pagkolekta ng elepante ng tae mula sa bawat sulok ng Africa, na umaabot sa isang genetic na mapa ng karamihan sa mga hayop sa kontinente. Gamit ang kanyang database ng DNA, maaaring matukoy ni Wasser ang pinagmulan ng nakuhang recover na piraso ng ivory sa loob ng 186 milya, isang lugar tungkol sa laki ng Colorado.

Noong 2005, nakuha niya ang isang email mula sa isang kaibigan sa Interpol's Wildlife Crimes Group na nagngangalang Bill Clark. Ang mga awtoridad sa Singapore ay nakakuha ng anim at kalahating tonelada ng garing, at naisip ni Clark na oras na para masubok ang mapa ni Wasser. Ang mga awtoridad sa pagpapatupad ng batas ay nanunungkulan na ang isang malaking kargamento ay dapat na nakuha mula sa mga nagbebenta sa buong Africa, ngunit ang pagtatasa ng Wasser ng DNA ay nagpinta ng iba't ibang larawan. Ang lahat ng garing ay nagmula sa isang populasyon ng mga elepante sa timugang Zambia. "Bam, na nagbago lang ang lahat," sabi ni Wasser. Naisip niya kung magagamit niya ang kanyang mga paraan upang kumonekta sa kontrabando sa puntong ito ng pinagmulan, ang tagapagpatupad ng batas ay maaaring mag-lock ng trafficking sa pinagmulan nito.

Mula noon, si Wasser ay naging criss-tumatawid sa globo sa pag-aaral ng DNA ng mga ipinadala na mga pagpapadala ng ivory upang matulungan ang mga opisyal ng pagpapatupad ng batas na maunawaan kung saan nagmula ang isang nakuha na itim na garing at kung gaano kalayo ang manlalakbay nito. Ang mahal na trabaho na ito ay tinustusan sa bahagi ng pundasyon ng pundasyon ng Microsoft cofounder na si Paul Allen, pati na rin ng mga gawad mula sa Kagawaran ng Estado ng Estados Unidos, ang UN Office on Drugs and Crime, at Interpol. Sa pamamagitan ng 2015, sinuri ni Wasser ang 28 malalaking pagpapadala at kinilala ang isang paulit-ulit na pattern. Nang paulit-ulit, ang mga tuskip na nagpakita sa likod ng mga huwad na pader o inilibing sa mga entrails ng isda sa mga lalagyan hanggang sa malayo ang Hong Kong at Malaysia ay maaaring masubaybayan pabalik sa dalawang rehiyon sa Africa. Ang isa ay ang kagubatan ng Tridom, na sumasaklaw sa mga lugar ng Cameroon, Republika ng Congo, at Gabon; ang una ay sa Tanzania. Inilathala niya ang kanyang mga natuklasan sa Agham sa 2015.

Inaasahan ni Wasser na ang pag-alis ng dalawang pangunahing mga hotspot ng poaching ng mundo ay maglilipat ng mga digmaan ng garing sa pabor ng mga elepante. Ngunit hindi ito gumana sa ganoong paraan. "Sa aming sorpresa, ang trafficking ay nanatiling napakahirap na huminto," sabi ni Wasser. Ang mga mangangaso ay nagpapatakbo sa malalaking lugar na alam nila, at mas madalas silang armado kaysa mga rangers ng wildlife. Tulad ng iba pang mga anyo ng organisadong krimen, ang mga poacher ay may posibilidad na gumana lamang bilang mga sundalo ng paa; aresto 10 sa field at 10 iba pang mga pop up upang punan ang kanilang lugar. Upang makagawa ng tunay na pag-usbong, ang mga awtoridad ay dapat na mag-focus sa mga manlalaro sa karagdagang supply chain.

Hindi nagtagal matapos ang paglalathala ng kanilang papel sa Agham, Nagkaroon ng tagumpay ang koponan ni Wasser. Noong Oktubre, si Wasser ay pinatawag sa Singapore upang humiling ng isang bagong seizure-4.6 tonelada ng garing na nakatago sa mga sako na may label bilang bigas grain o asukal. Dinala niya sa kanya ang isang kasamahan, si Sam Tucker, isang forensic scientist. Sama-sama, sinimulan nila ang proseso gaya ng dati. Una, tinimbang nila ang lahat ng mga tusk at sinukat ang lapad ng bawat isa sa base nito. Pagkatapos ay inilatag nila ang mga ito sa sahig, pinakamaliit hanggang sa pinakamalaki, at nagsimulang isaayos ang mga ito alinsunod sa haba ng linya ng gum – ang distansya mula sa dulo ng tusk patungo sa kung saan ito nakatago sa labi ng hayop. Pagkaraan ng apat na araw na ito, karaniwan ay may magandang ideya si Wasser kung saan ang mga tusks ay bahagi ng isang pares, na tumutulong sa kanya na magtakda ng isa bukod upang hindi siya ay sampling mula sa parehong hayop nang dalawang beses. Sa $ 110 bawat sample ng DNA, ito ay magkano ang tungkol sa gastos dahil ito ay tungkol sa hindi pagpapalaki ng genetic database sa mga duplicate. Ngunit sa paglalakbay na ito, halos wala siyang nakitang pares.

Ang misteryo ay pinanatiling gnawing sa Wasser at Tucker kahit na pagkatapos nilang bumalik sa Seattle. Pagkatapos ng isang hapon, sumabog si Tucker sa opisina ni Wasser. "Sam, tiningnan mo ba ang iba pang mga pagkulong para sa mga nawawalang mga tusk?" Tanong niya.

Siya ay hindi. Sa loob ng mga araw, isang tagapagkodigo sa lab ni Wasser ay may bagong algorithm na pagtutugma at tumatakbo upang ihambing ang bawat tusk sa iba sa kanilang database. Isa itong ideya na kinuha ni Tucker mula sa kanyang mga araw sa paggawa ng forensic na trabaho para sa militar ng US sa Afghanistan, na nag-uugnay sa mga IED sa mga partikular na selyunal at indibidwal na terorista. Nang matapos ang pag-aaral, "ang buong larawan na ito ay sumabog sa harap namin," sabi ni Wasser. Ang mga pares ay naroon sa lahat ng mga kasama, sila lamang ay na-shuffled sa iba't ibang mga pagpapadala.

Ang DNA ay hindi lamang nagdala ng mga tusko nang magkakasama, ipinahayag na kung saan ang lahat ng mga tila hindi nauugnay na ivory hauls ay nagmula. Kapag pinagsama ng koponan ni Wasser ang mga profile ng genetiko na may impormasyon na nakuha mula sa mga dokumento sa pagpapadala, ang lumitaw ay isang kumplikadong network na kumukonekta sa pinakamalaking kartel ng garing sa Africa. Ang pagtatasa na iyon ay nakatulong sa mga opisyal ng pagpapatupad ng batas ng Kenyan na nagpapalakas ng kanilang sariling katibayan, kabilang ang mga tawag sa telepono at mga papeles sa pagpapadala, na nag-uugnay sa mga ninakaw na mga cache sa Feisal. Umaasa siya na ang katalinuhan na kanyang tinitipon sa kartel ng Mombasa ay magpapalakas sa kaso ng mga tagausig sa pag-retrial ni Feisal. At baka magdala pa ng isa pang ivory kingpin o dalawa.

Para kay Wasser, ang mga paniniwala ay hindi maaaring dumating sa lalong madaling panahon sapat. Sa huling pag-agaw na tinipon niya-1,800 na mga tuskus na natagpuan sa Singapore nang mas maaga sa taong ito-dalawang-ikatlo ng mga ito ay mas maikli kaysa sa kanyang bisig, mas makapal na isang kapat sa base. Sila ay nagmula sa mga hayop na hindi mas luma kaysa sa lima o anim. "Bawat taon ang mga tusks ay patuloy na nakakakuha ng mas maliit," sabi ni Wasser. Walang aksyon, ang elepante DNA sa kanyang database ay maaaring i-off mula sa isang tool upang i-save ang mga species sa isang mabagsik na tala ng pagkalipol ng hayop.


Higit pang mga Great WIRED Stories