Óriási tragédiákat előzhetnek meg a világűrből

Publikálás dátuma
2019.07.12. 13:21

Fotó: Mauro Ujetto / AFP
A programmal hidak, épületek, sőt, alagutak állapotának monitorozására is lehet használni.
A NASA munkatársai és a Bath-i Egyetem mérnökei kifejlesztettek egy olyan programot, amely korábbi műholdképek alapján meg tudja mondani, melyik híd van rosszabb állapotban, és melyik balesetveszélyes – írja 24.hu. A kutatók az olaszországi Morandi-hídon tesztelték a programot, amely 2018 augusztusában összeomlott, a katasztrófa 43 áldozattal járt. Kiderült, hogy a műholdképek és az algoritmus alapján már korábban is látszott, hogy a híd csavarodik és ezért nem biztonságos, de a földi rendszerek ezt nem mutatták ki. Akár hónapokkal a tragédia előtt le lehetett volna zárni a hidat, ha ez a program akkor létezik. A jelenlegi megfigyelő rendszerek jól működnek, de csak arra a területre fókuszálnak, ahová a szenzorokat elhelyezik. Így csak ott tudják megállapítani, ha valamilyen rendellenes mozgást találnak. A most kifejlesztett program viszont lehetővé teszi, hogy az egész hidat monitorozzák, méghozzá majdnem valós időben. Mivel ezek a műholdak különböző szögekből készítettek képeket a hídról, a program számára lehetővé vált, hogy nagyjából háromdimenziós képet fessenek a jelenlegi kinézetéről. A kutatók milliméteres pontosságig meg tudják állapítani egy híd aktuális állapotát. A technológiát nemcsak hidak, hanem épületek, sőt, alagutak állapotának monitorozására is lehet használni.
Szerző
Témák
Morandi híd

Felfedeztek egy aszteroidát, amin csupán 151 napig tart az év

Publikálás dátuma
2019.07.11. 14:35
Képünk illusztráció
Fotó: Ron Miller / AFP/leemage
Az amerikai csillagászok által talált objektum mind méretét, mind röppályáját tekintve különleges.
A Kaliforniai Műszaki Egyetem (Caltech) közlése szerint a 2019 LF6 jelű, sziklás objektum nagyjából egy kilométer hosszú, és 151 földi napnak megfelelő idő alatt kerüli meg a Napot. Röppályáján az aszteroida túllendül a Vénusz pályáján, egyes részeken pedig közelebb kerül a Naphoz, mint a Merkúr, amely 88 naponként kerüli meg a Napot. A 2019 LF6 egyike annak a húsz ismert, úgynevezett Atira-aszteroidának, amelyek röppályája teljesen a Föld pályáján belül halad. 
„Manapság nem gyakran találni kilométeres méretű aszteroidákat. Harminc évvel ezelőtt az emberek módszeresen szervezték az aszteroidakutatást, ekkor még nagyobb objektumokat fedeztek fel. Manapság azonban, hogy a legtöbbet megtalálták, a nagyobbak már meglehetősen ritkák” – mondta Je Csüan-cse, a Caltech munkatársa, aki felfedezte a 2019 LF6-ot. 
A szakértő szerint a 2019 LF6 mind méretét, mind röppályáját tekintve különleges. Utóbbi ad magyarázatot arra, hogyan lehetséges, hogy egy ilyen nagy aszteroida kitérhetett az évtizedek óta kutató szakértők vizsgálódásai elől. 
Az aszteroidát a Caltech Palomar Obszervatóriumában, San Diegóban található Zwicky Transient Facility (ZTF) különleges kamerával fedezték fel, mely minden éjjel tünékeny objektumok, például robbanó és felvillanó csillagok, valamint mozgó aszteroidák után kutatva vizsgálja át az égboltot. „Napkelte előtt vagy napnyugta után mindössze 20-30 percünk van, hogy észleljük ezeket az objektumokat” – tette hozzá Je.
A ZTF eddig mintegy 100 földközeli aszteroidát talált, a Mars és a Jupiter közötti kisbolygóövben pedig mintegy kétezret fedezett fel.
Szerző
Témák
aszteroida

Szegedi mesterségesintelligencia-kutatásokat támogat Zuckerberg alapítványa

Publikálás dátuma
2019.07.11. 13:42
Horváth Péter
Fotó: MTA
A szegedi Horváth Péter bioinformatikus csoportjának részvételével zajló mesterségesintelligencia-kutatás támogatásáról döntött a Facebook alapítójaként ismert Mark Zuckerberg és felesége, Priscilla Chan alapítványa, a Chan Zuckerberg Initiative.
Horváth Péter bioinformatikus csoportja több más szegedi kutatócsoporttal együttműködve világviszonylatban is egyedülálló egysejt-analitikai eljárást fejlesztett ki és tökéletesít annak érdekében, hogy az emberi sejtek egyedi elemzésével a legapróbb eltéréseket is felfedezhessék, utat nyitva ezzel a sejtbiológiai folyamatok és a kóros elváltozások jobb megértésének – áll a Magyar Tudományos Akadémia (MTA) közleményében.
A génekben kódolt információk mellett legalább ennyire fontosak a sejtek szintjén ténylegesen kifejeződő, egyedi jellegek (fenotípusok), amelyek eltérései jól tükrözik a szervezet működésének hibáit. E dinamikus változások precíz elemzéséhez rendkívül nagy segítséget jelentenek a nagy érzékenységű mikroszkóprendszerek és bonyolult informatikai feldolgozó rendszerekkel való összekapcsolásuk.
Horváth Péter, az MTA Szegedi Biológiai Kutatóközpont Mikroszkópos Képfeldolgozó és Gépi Tanulási Csoportjának vezetője úttörő munkát végez a mesterséges intelligenciával támogatott, sejtalapú elemzés területén: a kutatócsoportja által fejlesztett, folyamatosan tanuló intelligens szoftverek akár többmilliárdnyi sejt között is képesek felfedezni új fenotípusokat. A szegedi kutatók által kialakított mikroszkóprendszer azonban ennél is többet tud: precízen körülvágja és kiemeli a mintából a megjelenésük alapján részletesebb vizsgálatra érdemes sejteket. A szegedi eredményekre az élettudományok legnagyobb szaktekintélyei is felfigyeltek, a kutatói párbeszéd pedig értékes kapcsolódási pontokat fedett fel.
Horváth Péter elmondta: a Chan Zuckerberg Initiative által támogatott kutatásban a proteomika atyjának tekintett Matthias Mann, a legtöbbet idézett német kutató, a müncheni Max Planck Biokémai Intézet vezetője és a Koppenhágai Egyetem professzora, valamint Emma Lundberg, a Stanford Egyetem és a svéd KTH Royal Institute of Technology professzora, a proteomika és a sejtbiológia területének egyik vezető fiatal kutatója lesznek a szegedi csoport partnerei. A támogatás mértékére vonatkozó kérdésre Horváth Péter azt válaszolta, a pontos összegről még folynak a tárgyalások, de százmillió forintos nagyságrendről van szó. 
Az MTA közleménye szerint a mélytanulási algoritmusokkal ötvözött, mikroszkópos egysejtanalízis proteomikai alkalmazására (deep visual proteomics) szánt kooperatív kutatás egyedülálló célkitűzése egy olyan intelligens képfeldolgozó rendszer kialakítása, amely egyaránt képes az emberi szövetek minden egyes sejtjét felismerni; az eltérő fenotípusú sejteket szétválogatni; a különféle sejttípusokat kinyerni, továbbá a bennük lévő összes fehérjét kvantitatívan jellemezni. Ez utóbbi lépés egyben a fehérjeanalitika jelentős továbbfejlesztését is magában foglalja azzal a céllal, hogy minél kisebb mintamennyiségből – mindössze néhányszor tíz sejtből – precízen és specifikusan lehessen jellemezni a szervezetet alkotó minden egyes sejtféleséget.
A jelenleg rendelkezésre álló legérzékenyebb tömegspektrometriai eljárások néhány száz sejt elemzése alapján írják le az egyes sejttípusok jellemző fehérjekészletét, a mintaméret nagyságrendnyi csökkentése viszont hatalmas előrelépés lenne az egyes sejtek felépítésének és működésének minél pontosabb megismerése irányában.
A közlemény szerint az innovatív technológiafejlesztést célzó kutatás szorosan kapcsolódik a Chan Zuckerberg Initiative által szintén támogatott Human Cell Atlas projekthez, amely jelenleg a világ egyik legnagyobb volumenű biológiai kutatása. Célja, hogy az emberi szervezet minden egyes sejtféleségét a lehető legpontosabban jellemezze, és lényegében térképet adjon a különböző sejttípusok egymáshoz való viszonyáról, a szöveteken belül összeépülő sejtek kapcsolatairól, a szervek és szervrendszerek egymásra hatásáról, ezáltal pedig arról, hogy e háromdimenziós térkép változásai hogyan befolyásolják az egyes szervek és a szervezet egészének egészségi állapotát.
Szerző