Наука и техника>Наука

Ученые Ульсанского национального института науки и технологий (UNIST) в Южной Корее разработали твердотельные молекулярные машины. Результаты исследования опубликованы в журнале Angewandte Chemie International Edition.

Инженеры создали цеолитовые имидазолатные каркасы (ZIF) — устройства молекулярного масштаба, которые обеспечивают точный контроль над механическими движениями в наномасштабе. Они могут быть использованы для создания эффективных систем хранения данных и других приложений, требующих высокой точности механических движений.

Для создания этих твердотельных наномашин исследователи взяли за основу металлоорганические каркасы (MOF). MOF были интегрированы с уже разработанными молекулярными машинами, которые выполняли роль механических компонентов. В ходе исследования ученые встраивали несколько динамических компонентов в виде лигандов, обеспечивающих вращательное движение.

Команда использовала дифракцию рентгеновских лучей на монокристаллах для анализа структуры связи ZIF, которая напоминает механическую связь. ZIF работал по принципу рычажного механизма, преобразующего вращательное движение в линейное в зависимости от температуры и наличия молекул растворителя.

Исследователи также обнаружили, что данный ZIF обладает наивысшей эластичностью и гибкостью среди других подобных каркасов, что делает его идеальным кандидатом для приложений в области хранения данных. Уникальные механические свойства ZIF обусловлены структурой механических связей. Структуры, состоящие из одних и тех же металлических узлов и органических лигандов, демонстрируют разные уровни гибкости в зависимости от того, как они соединены.

Ученые Университета штата Северная Каролина и Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл создали новый класс материалов под названием «стеклянные гели», чьи уникальные свойства делают их перспективными для практического применения в будущем. Об этом сообщается в статье, опубликованной в журнале Nature.

Стеклянные гели сочетают свойства гелей и стеклообразных полимеров, которые ранее считались различными классами материалов. Стеклообразные полимеры твердые, жесткие и хрупкие, тогда как гели мягкие, эластичные и содержат жидкость. Новые стеклянные гели, которые на 50 процентов состоят из жидкости, так же тверды, как стеклообразные полимеры, но могут растягиваться в пять раз от своей первоначальной длины без разрушения.

Для создания стеклянных гелей исследователи смешивали жидкие предшественники стеклообразных полимеров с ионной жидкостью. Полученную смесь заливали в форму и подвергали воздействию ультрафиолета, который «отверждает» материал. Затем форму удаляли, оставляя стекловидный гель.

Стеклообразные гели можно создавать из множества различных полимеров и ионных жидкостей. Основное отличие состоит в том, что из-за большого содержания жидкости гели являются очень эффективными проводниками электричества. Ионная жидкость раздвигает молекулярные цепи полимера, что позволяет ему растягиваться, но сильное притяжение ионов препятствует движению цепей, делая материал твердым.

Дополнительные тесты показали, что стекловидные гели не испаряются и не высыхают, несмотря на высокое содержание жидкости. Исследователи также отметили высокую клейкость поверхности материала, что необычно для твердых материалов.

Ученые Университетского колледжа Лондона обнаружили, что искусственный интеллект может принимать иррациональные решения, однако эта рациональность отличается от человеческой. Результаты исследования опубликованы в журнале Royal Society Open Science.

Специалисты воспользовались методами когнитивной психологии, чтобы испытать передовые большие языковые модели (LLM), в том числе GPT-4, GPT-3.5, Google Bard, Claude 2, Llama 2 7b, Llama 2 13b и Llama 2 70b. Цель заключалась в том, чтобы определить, удовлетворяют ли LLM критерии рационального агента, то есть руководствуются ли они правилами логики и вероятности.

Всем ИИ был предоставлен набор из 12 широко используемых когнитивных тестов, включая задачу выбора Уэйсона, проблему Линды и проблему Монти Холла. Предыдущие исследования показали, что только 14 процентов участников среди людей способны правильно решить задачу Линды и 16 процентов — задачу Уэйсона.

Оказалось, что LLM демонстрируют иррациональность во многих своих ответах, например давали разные ответы, когда один и тот же вопрос задавали десять раз. Они также были склонны совершать простые ошибки, в том числе основные ошибки сложения и принимать согласные за гласные, что приводило к неверным ответам.

Доля правильных ответов на задачу Уэйсона варьировалась от около 90 процентов для GPT-4 до нуля процентов для GPT-3.5 и Google Bard. Llama 2 70b, ответившая правильно в 10 процентов случаев, приняла букву К за гласную и ответила неправильно. Некоторые модели отказались отвечать на задания по этическим соображениям, что, вероятно, связано с неправильными настройками. Исследователи также предоставили дополнительный контекст, который, как было показано, улучшает ответы людей, однако протестированные LLM не продемонстрировали какого-либо существенного улучшения.

Исследователи из Университета Колорадо в Боулдере совершили прорыв на пути к созданию более продвинутых суперконденсаторов, необходимых для сверхбыстрой зарядки. Результаты исследования, опубликованного в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), описывают, как ионы движутся внутри сложной сети мельчайших пор.

Суперконденсаторы, или ионисторы, представляют собой устройства хранения энергии, чей принцип работы заключается в накоплении ионов в порах. Они имеют более короткое время зарядки и более длительный срок службы по сравнению с обычными батареями. Кроме того, пористые электроды увеличивают емкость электрохимических устройств за счет увеличения площади поверхности. Однако взаимосвязь между характеристиками устройства и пористой структурой материала остается малоизученной.

В отличие от электронов, ионы движутся как за счет электрических полей, так и за счет диффузии, и исследователи определили, что их движения в местах пересечения пор отличаются от того, что описано в классическом законе Кирхгофа, касающегося поведения тока и напряжения на участках обычной электрической цепи. До сих пор в научной литературе движение ионов описывалось только в одной прямой поре.

Результаты позволяют смоделировать движение ионов в сложной сети из тысяч взаимосвязанных пор и значительно повысить эффективность суперконденсаторов. Это открытие важно не только для электроники и автомобилей, но и для энергосетей, где требуется эффективное хранение энергии для балансировки спроса и предложения.

Ученые Мичиганского университета создали первый в мире мемристор с временем релаксации (англ. relaxation time), который может наделить искусственный интеллект чувством времени. Исследование опубликовано в журнале Nature Electronics, кратко о нем рассказывается в пресс-релизе на TechXplore.

Мемристором называют транзистор, обладающий гистерезисом (способностью запоминать прошлое воздействие), то есть его сопротивление зависит от того, какой заряд в последний раз был через него пропущен. Исследования показывают, что мемристоры могут имитировать работу человеческих синапсов, снижая потребности ИИ в энергии примерно в 90 раз по сравнению с современными графическими процессорами, которым приходится постоянно загружать данные из внешней памяти. В будущем нейронные сети могут быть воплощены в виде сетей из мемристоров.

В биологических нейронных сетях каждый нейрон получает электрические сигналы, при этом за определенное время должен быть достигнут некоторый порог входящих сигналов, чтобы нейрон отправил собственный сигнал. Если проходит слишком много времени, то происходит релаксация нейрона, связанная с диффузной утечкой ионов через клеточную мембрану. Наличие нейронов с разным временем релаксации позволяет нейронным сетям отслеживать последовательность событий.

Ученые Бристольского университета создали самый маленький в мире квантовый детектор света на кремниевом чипе. Это достижение приближает эру оптических квантовых технологий, что может существенно повлиять на развитие высокоскоростной квантовой связи и квантовых компьютеров. Статья опубликована в журнале Science Advances.

Для своей разработки физики использовали коммерчески доступные технологии, в том числе металлооксидные полупроводники(CMOS) и гомодинные детекторы, которые работают при комнатной температуре и используются в приложениях квантовой оптики. Команда смогла реализовать эти детекторы на чипе с электронной схемой размером 80 на 220 микрометров.