Thursday 28 September 2017

Brain visual searches..

 Researchers compare the performance of human subjects versus deep neural networks in visual searches..

इससे पहले कि आप पढ़ते हैं, ऊपर फोटो में टूथब्रश की तलाश करें उनको ढूंढो? वो दोनों? यदि आप बहुत से लोगों की तरह हैं, तो आप सिंक के पास एक पर honed, लेकिन शायद दूसरे को देखने से पहले एक या दो घंटे लगा, दीवार पर लटका एक बहुत बड़ा यद्यपि यह तकनीकी रूप से अधिक दृश्यमान है और संदर्भ से बाहर नहीं है, लेकिन थोड़ी देर के लिए, आपके मस्तिष्क ने आपके दृश्य खोज में भारी नीले टूथब्रश को हटा दिया है ....

  जैसा कि यह पता चला है, आकार मामलों जब हम किसी विशेष ऑब्जेक्ट के लिए दृश्यों के माध्यम से खोजते हैं, तो हम अक्सर विशाल लक्ष्यों को याद करते हैं, जब उनका आकार बाकी दृश्यों से असंगत है। यह यूसी सांता बारबरा में वैज्ञानिकों के अनुसार है, जहां लोगों को दृश्य खोजों को कैसे प्रभावी ढंग से समझने के प्रयास में इस उत्सुकता की जांच की जा रही हैमनोवैज्ञानिक और मस्तिष्क विज्ञान विभाग के शोधकर्ताओं द्वारा इन नए निष्कर्षों को वर्तमान जीवविज्ञान पत्रिका में प्रकाशित किया गया है।यूसीएसबी के प्रोफेसर मिगुएल इकक्स्टेन ने कहा, "जब कुछ गलत पैमाने पर दिखाई देता है, तो आप इसे अधिक बार याद करेंगे क्योंकि आपका मस्तिष्क स्वतः इसे अनदेखा करता है," यूसीएसबी के प्रोफेसर मिगुएल इकक्स्टेन ने कहा, जो कम्प्यूटेशनल मानव दृष्टि, दृश्य ध्यान और खोज में माहिर हैं साधारण वस्तुओं के दृश्यों का उपयोग करते हुए, जहां 14 लक्ष्य कंप्यूटर-जनरेट किए गए छवियों में चित्रित किए गए थे, जो कि "लक्ष्य-अनुपस्थित" दृश्यों के साथ मिश्रित रंग, कोण और आकार को देखने में अलग थे, शोधकर्ताओं ने इन ऑब्जेक्ट्स (जैसे टूथब्रश, पार्किंग मीटर , कंप्यूटर माउस) जबकि आंख ट्रैकिंग सॉफ्टवेयर उनके टकटकी के रास्ते पर नजर रखी। उन्होंने पाया कि जब लोग गलत तरीके से किए गए लक्ष्य को अधिक बार याद करने की कोशिश करते थे, तब भी जब उनकी निगाह गलत तरीके से आकार की वस्तु को निर्देशित की गई थी।इसके विपरीत कंप्यूटर दृष्टि, इस मुद्दे पर नहीं है, वैज्ञानिकों ने बताया"यह विचार तब होता है जब आप पहली बार एक दृश्य देखते हैं, आपका मस्तिष्क तेजी से कुछ सौ मिलीसेकेंड या उससे कम के भीतर इसे क्रियान्वित करता है, और तब आप उस जानकारी का उपयोग उन संभावित स्थानों की ओर मार्गदर्शन करने के लिए करते हैं जहां वस्तु आमतौर पर दिखाई देती है," Eckstein ने कहा। "इसके अलावा, आप उस ऑब्जेक्ट पर आपका ध्यान केंद्रित करते हैं जो वास्तव में उस आकार पर होते हैं जो आप जिस ऑब्जेक्ट की तलाश कर रहे हैं उसके अनुरूप है।" सबसे उन्नत कंप्यूटर दृष्टि - गहरे तंत्रिका नेटवर्क - पूरे दृश्यों में खोज करते हैं और वस्तु के दृश्य गुणों का उपयोग करते हैं, जबकि मनुष्य भी अपनी आंखों का मार्गदर्शन करने के लिए दृश्य के भीतर वस्तुओं और उनके संदर्भ के बीच संबंधों का उपयोग करते हैं।यह प्रवृत्ति मनुष्यों की ओर से एक कमी की तरह लग सकती है, लेकिन तब तालिकाएं बदल दी गईं जब मानव विषयों और एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क को वास्तविक दुनिया के दृश्यों में विभिन्न लक्ष्य ऑब्जेक्ट की उपस्थिति का सत्यापन करने के लिए कहा गया था जो कि हो सकता है या नहीं। उस दौर में, गहरे तंत्रिका नेटवर्क ने झूठी सकारात्मकता का एक बहुत अधिक प्रतिशत बताया। यही है, उन्होंने उपस्थिति की पुष्टि की, एक दृश्य में एक सेलफोन, जहां आकार में उनकी समानता के कारण कंप्यूटर कीबोर्ड थे - इस तथ्य के बावजूद कि कीबोर्ड एक सेलफोन से कई गुना बड़ा है और, फोटो में, बहुत बड़ा है पास के हाथों से जो उन्हें पकड़ेगा।"कोई इंसान ऐसा नहीं करेगा", अब दंगा खेल पर काम कर रहे पूर्व स्नातक केटी कोहेलर ने कहा। "बस आकार के आधार पर आपका मस्तिष्क स्वचालित रूप से त्याग कर देगा।" शोधकर्ताओं के मुताबिक, यह तंत्र मानवीय दिमाग द्वारा लागू किए जाने वाली एक उपयोगी रणनीति है जो कि दृश्यों को तेजी से संसाधित करने, विचलितताओं को खत्म करने और झूठी सकारात्मकता को कम करने के लिए है। जबकि असंगत आकार के कारण यह अंधापन मानव मस्तिष्क की खोज की रणनीति का अवांछित उप-उत्पाद हो सकता है, ऐसे परिदृश्य वास्तविक दुनिया में दुर्लभ हो सकते हैं। असामान्य परिदृश्य के साथ दोहराया प्रदर्शन के साथ, मानव पर्यवेक्षकों अंततः इसे समायोजित करने के लिए अपने दृश्य खोजों को अनुकूलित करेंगे।पूर्व पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता इम्रे आकास ने कहा, "ये निष्कर्ष कुछ ऐसे कदमों को लागू करके कंप्यूटर दृष्टि में सुधार करने के तरीकों का सुझाव दे सकते हैं जो मस्तिष्क में झूठी सकारात्मकता को कम करने के लिए इस्तेमाल करती हैं", अब पूर्व मध्यवर्ती तकनीकी विश्वविद्यालय में कंप्यूटर इंजीनियरिंग के एक सहायक प्रोफेसर, जो जिम्मेदार थे परियोजना के कंप्यूटर दृष्टि घटकों के लिए Eckstein के अनुसार, आत्मकेंद्रित स्पेक्ट्रम पर कुछ लोग एक दृश्य में बड़े लक्ष्य को याद नहीं कर सकते। वह भविष्य में उस विषय पर एक अध्ययन पर विचार कर रहा है।"कुछ सिद्धांत हैं जो सुझाव देते हैं कि आत्मकेंद्रित स्पेक्ट्रम विकार वाले लोग स्थानीय दृश्य जानकारी और वैश्विक संरचना पर कम पर ध्यान केंद्रित करते हैं," उन्होंने कहा। "इसलिए एक संभावना है कि ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकार वाले लोग कम-से-कम ऑब्जेक्ट्स को कम बार याद कर सकते हैं, लेकिन हम यह नहीं जानते कि जब तक हम अध्ययन नहीं करते हैं।"अधिक तत्काल भविष्य में, अनुसंधान मस्तिष्क की गतिविधि को देखेगा, जो तब होता है जब हम गलत स्केलेड ऑब्जेक्ट्स को देखते हैं।पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता लॉरेन वेल्बोर्न ने कहा, "कई अध्ययनों ने मस्तिष्क क्षेत्रों की पहचान की है, जो प्रक्रिया के दृश्यों और ऑब्जेक्ट्स की प्रक्रिया कर रहे हैं, और अब शोधकर्ता इन क्षेत्रों में दृश्यों और वस्तुओं के विशेष गुणों को प्रदर्शित करने की कोशिश कर रहे हैं" प्रांतस्था, और कैसे दृश्य संदर्भ वस्तुओं की धारणा को प्रभावित करती है। "और हम जो करने की कोशिश कर रहे हैं वह यह पता लगाया जाता है कि इन मस्तिष्क क्षेत्रों की वस्तुओं को किस प्रकार जवाब मिलता है या तो किसी दृश्य के भीतर ठीक से या गलत तरीके से मापा जाता है। यह हमें यह निर्धारित करने में मदद कर सकता है कि कौन से क्षेत्र जिम्मेदार हैं, अगर वे गलत हैं। " 

Pigeons better at multitasking than humans

Psychology Says: Pigeons better at  multitasking than humans.....

 बूतर मनुष्यों के रूप में जल्दी से दो कार्यों के बीच स्विच करने में सक्षम हैं - और कुछ स्थितियों में और भी तेज़ी से। ये बायोसाइकोलॉजिस्ट के निष्कर्ष हैं जिन्होंने पक्षियों और मनुष्यों का परीक्षण करने के लिए एक ही व्यवहार प्रयोग किया था। लेखकों का मानना है कि पक्षियों में मामूली मल्टीटास्किंग लाभ का कारण उनके उच्चतर न्यूरॉनल घनत्व हैडॉ। सारा लेज़नर और प्रोफेसर डॉ। डॉ। एच। सी। रुहर-यूनिवर्सिटी बोचुम के ओणुर गुंट्रुकुं ने टेक्निकिस यूनिवर्सिटी ड्रेस्डन में यूनिवर्सिटी अस्पताल के कार्ल गुस्ताव कारस से प्रोफेसर क्रिस्टियन सर्वोत्तम के सहयोग से पत्रिका "चालू जीवविज्ञान" के परिणामों को प्रकाशित किया।
सारा लेज़नर का कहना है, "लंबे समय से, वैज्ञानिकों को स्तनधारी मस्तिष्क प्रांतस्था को संज्ञानात्मक क्षमता का शारीरिक कारण माना जाता था, यह छह कोर्टिक परतों से बना होता है," सारा लेज़नर कहते हैं पक्षियों में, हालांकि, ऐसी संरचना मौजूद नहीं है। "इसका मतलब है कि स्तनधारी प्रांतस्था की संरचना मल्टीटास्किंग जैसे जटिल संज्ञानात्मक कार्यों के लिए निर्णायक नहीं हो सकती है," लेज़नर जारी रखती है।
 

पक्षियों के पेलियम में मानव प्रांतस्था में उन लोगों की तुलना में कोई परत नहीं होती है; लेकिन इसकी न्यूरॉन्स मनुष्यों में सेरेब्रल कॉर्टेक्स की तुलना में अधिक घनी हुई है: उदाहरण के लिए, कबूतर, मस्तिष्क के घनमीटर मिलीमीटर प्रति व्यक्ति के रूप में छह बार कई तंत्रिका कोशिकाएं हैं। नतीजतन, कबूतरों में दो न्यूरॉन्स के बीच औसत दूरी मनुष्यों की तुलना में पचास प्रतिशत कम है। जैसा कि गति जिस पर तंत्रिका कोशिका संकेत प्रेषित होते हैं वह पक्षियों और स्तनधारियों दोनों में समान है, शोधकर्ताओं ने यह ग्रहण किया था कि स्तनधारी दिमागों की तुलना में एवियन दिमाग में जानकारी को और अधिक जल्दी से संसाधित किया जाता है।
उन्होंने 15 इंसानों और 12 कबूतरों द्वारा किए गए एक मल्टीटास्किंग व्यायाम का उपयोग करके इस परिकल्पना का परीक्षण किया। प्रयोग में, दोनों मानव और एवियन प्रतिभागियों को काम को रोकना पड़ा और जितनी जल्दी हो सके एक वैकल्पिक कार्य पर स्विच करना पड़ा। वैकल्पिक कार्य के लिए स्विचओवर को या तो एक ही समय में पहला काम रोक दिया गया था, या यह 300 मिलीसेकेंड से देरी हुई थी।
 

पहले मामले में, असली मल्टीटास्किंग होता है, जिसका अर्थ है कि दो प्रक्रियाएं मस्तिष्क में एक साथ चल रही हैं, वे पहले कार्य को रोकते हैं और वैकल्पिक कार्य पर स्विच करते हैं। कबूतर और इंसान दोनों एक ही राशि से दोहरे तनाव के नीचे धीमा पड़ते हैं।दूसरे मामले में - थोड़े विलंब के बाद वैकल्पिक कार्य पर स्विच करना - मस्तिष्क की प्रक्रियाएं एक परिवर्तन से गुजरती हैं: दो प्रक्रियाएं, अर्थात् पहला कार्य रोकना और दूसरे कार्य पर स्विच करना, वैकल्पिक रूप से एक पिंग- पांग खेल इस उद्देश्य के लिए, तंत्रिका कोशिकाओं के समूह जो दोनों प्रक्रियाओं को नियंत्रित करते हैं, को लगातार आगे संकेत भेजना पड़ता है। शोधकर्ताओं ने मान लिया था कि कबूतरों को मनुष्यों पर अधिक लाभ होना चाहिए क्योंकि उनके अधिक तंत्रिका कोशिका घनत्व वास्तव में, वे मनुष्यों से 250 मिलीसेकंड अधिक तेज थे।"संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान के क्षेत्र में शोधकर्ता एक लंबे समय के लिए सोच रहे हैं कि कुछ पक्षी, जैसे कौवा या तोते, अपने छोटे दिमाग के बावजूद, और उनकी कमियों के बावजूद, संज्ञानात्मक क्षमताओं के संदर्भ में चिंपांज़ियों को प्रतिद्वंद्वी करने के लिए काफी चतुर हैं प्रांतस्था, "लेज़नर कहते हैं वर्तमान अध्ययन के परिणाम इस रहस्य का आंशिक उत्तर देते हैं: यह उनके छोटे मस्तिष्क की वजह से है, जो तंत्रिका कोशिकाओं से घनी मात्रा में पैक किया जाता है, पक्षियों को उन कार्यों में प्रसंस्करण समय को कम करने में सक्षम होते हैं जो न्यूरॉन्स के विभिन्न समूहों के बीच तेजी से संपर्क की आवश्यकता होती है।

 

Wednesday 27 September 2017

NASA'S Strength


Positive, Negative or Neutral, It All Matters: NASA Explains Space Radiation...

चार्ज किए गए कण छोटे हो सकते हैं, लेकिन वे अंतरिक्ष यात्री के लिए महत्वपूर्ण हैं। नासा के मानव अनुसंधान कार्यक्रम (एचआरपी) मंगल के लिए मानव यात्रा के लिए अपनी सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक को हल करने के लिए इन कणों की जांच कर रहा है: अंतरिक्ष विकिरण और मानव शरीर पर इसके प्रभाव।

नासा के अंतरिक्ष विकिरण तत्व वैज्ञानिक लिसा सिमंसन, पीएचडी ने कहा, "मंगल ग्रह के मिशन पर हमारी सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक विकिरण से अंतरिक्ष यात्री की रक्षा कर रहा है।" आप इसे देख नहीं सकते, आप इसे महसूस नहीं कर सकते हैं। टी पता है कि आप विकिरण द्वारा बमबारी हो रहे हैं। "अंतरिक्ष विकिरण की एक आम धारणा यह है कि यह पृथ्वी पर विकिरण के समान है। यह वास्तव में बहुत अलग है पृथ्वी पर, सूर्य और अंतरिक्ष से आने वाले विकिरण मुख्य रूप से अवशोषित होते हैं और हमारे वायुमंडल और चुंबकीय क्षेत्र से निकल जाते हैं।मुख्य प्रकार के विकिरण लोग पृथ्वी पर सोचते हैं दंत चिकित्सक के कार्यालय में पाया जाता है - एक्स-रे एक्स-रे और अन्य प्रकार के विद्युत चुम्बकीय विकिरण के खिलाफ संरक्षण में आमतौर पर एक भारी, सीसा कंबल पहनना होता है।हालांकि, अंतरिक्ष विकिरण अलग-अलग है क्योंकि इसमें नाभिक के साथ हिंसक रूप से टकराने के लिए पर्याप्त ऊर्जा है, जो कि परिरक्षण और मानव ऊतक बनाती है। इन तथाकथित परमाणु टकरावों में आने वाले अंतरिक्ष विकिरण और नाभिक दोनों को कई अलग-अलग प्रकार के नए कणों में तोड़ने का कारण बनता है, जिन्हें माध्यमिक विकिरण कहा जाता है।नासा के अनुसंधान भौतिक विज्ञानी टोनी स्लाव, पीएचडी ने कहा, "अंतरिक्ष में, कण विकिरण है, जो मूल रूप से आवधिक तालिका पर सबकुछ है, निकल और यूरेनियम के माध्यम से सभी तरह से हाइड्रोजन, प्रकाश की गति के पास जा रहे हैं।" "नासा अंतरिक्ष यान को बचाने के लिए सीसा जैसी भारी सामग्रियों का उपयोग नहीं करना चाहता है क्योंकि आने वाले अंतरिक्ष विकिरण को परिरक्षण के साथ कई परमाणु टकरावों को भुगतना पड़ेगा, जिससे अतिरिक्त माध्यमिक विकिरण के उत्पादन की ओर अग्रसर होगा। आने वाले अंतरिक्ष विकिरण और माध्यमिक विकिरण के संयोजन अंतरिक्ष यात्री के लिए जोखिम अधिक खराब है। "एचआरपी मानव शरीर पर अंतरिक्ष विकिरण के इन प्रभावों की जांच, विशेष रूप से गांगेय कॉस्मिक किरण (जीसीआर) से जुड़े लोगों पर केंद्रित है।"अंतरिक्ष विकिरण के तीन मुख्य स्रोत हैं, लेकिन मंगल के लिए मिशन के लिए शोधकर्ताओं के लिए जीसीआर सबसे ज्यादा चिंता का विषय है," नासा के अनुसंधान भौतिक विज्ञानी जॉन नोरबरी ने कहा, पीएच.डी. "जीसीआरओ जो सौर मंडल के बाहर सुपरनोवा के रूप में जाने वाले सितारे विस्फोट से आते हैं, मानव शरीर के लिए सबसे हानिकारक हैं।"अन्य अंतरिक्ष विकिरण स्रोतों में वैन एलन बेल्ट शामिल हैं, जहां विकिरण कण पृथ्वी और सौर कण घटनाओं (एसपीई) के आसपास फंस रहे हैं जो सौर flares और राज्याभिषेक द्रव्यमान के साथ जुड़ा हुआ है और अधिक तीव्र सौर गतिविधि के दौरान होने की संभावना है।

About Quantum Computing

Innovative Control System Paves the Way for Large Scale Universal Quantum Computing....

 भविष्य के क्वांटम कंप्यूटर कंप्यूटिंग पावर में घातीय स्केलिंग का वादा करते हैं जिसमें रैखिक रूप से बढ़ती संख्या की संख्या होती है। हालांकि, बड़ी संख्या में कई कोबाइट्स को एक साथ नियंत्रित करने की जटिलता के कारण इस शक्ति का उपयोग करना चुनौतीपूर्ण है इस समस्या का हल रिचर्ड वर्स्लीविस, टीओओ के प्रमुख वैज्ञानिक लियो दिकालो, टीयू डेल्फ़्ट और पोस्टडॉक स्टीफानो पोलेटो के एसोसिएट प्रोफेसर द्वारा क्वाटेक और इंटेल में टीएनओ और टीयू डेल्फ़्ट के सहयोगियों के सहयोग से तैयार किया गया है। उन्होंने फिक्स-सहिष्णु क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए एक नियंत्रण पद्धति का आविष्कार किया, जो एक निश्चित सेट ऑफ कंट्रोल हार्डवेयर के साथ आठ क्विट्स के बुनियादी बिल्डिंग ब्लॉक पर आधारित था। इस मूल इमारत खंड को किसी भी वृद्धि या नियंत्रण हार्डवेयर में परिवर्तन के बिना, qubits के बड़े arrays के लिए पुन: पेश किया जा सकता है

क्वांटम कंप्यूटरों के लिए एक बड़ी चुनौती है, जो अब एक मुट्ठी भर में मिलती है, उनकी स्केलेबिलिटी है। उचित सफलता दर के साथ क्वांटम एल्गोरिदम को निष्पादित करने के लिए, आपको सिस्टम में qubits के अंतर्निहित अस्थिरता और सही त्रुटियों को दूर करने के लिए लाखों qubits की आवश्यकता होती है। अब तक, qubit नियंत्रण प्रणालियों को आमतौर पर qubits की बढ़ती संख्या के साथ बड़ा और अधिक जटिल हो गया है। यह छोटी संख्या की संख्या के साथ प्रयोगात्मक क्वांटम चिप्स में एक बड़ी समस्या नहीं है, लेकिन हज़ारों लाखों कोबाल्ट्स को नियंत्रित करने के लिए कोई अवधारणा उपलब्ध नहीं थी, जबकि एक ही समय में qubits पर त्रुटि सुधार प्रदर्शन किया गया था।

टीयू डेल्फ़्ट और टीएनओ द्वारा स्थापित एक सहयोग, QuTech के शोधकर्ताओं ने qucits के सुपरकंडक्टिंग के लिए इस स्केलिंग चुनौती का एक समाधान स्थापित किया। आठ qubits के मूल सेट को नियंत्रित करने के लिए समाधान, छोटे बुककेस के आकार के साथ नियंत्रण हार्डवेयर का उपयोग करता है कॉपी पर आठ चिपकाने और चिपकाने के द्वारा, एक ही एकल नियंत्रण प्रणाली किसी भी संख्या में qubits को व्यक्तिगत रूप से नियंत्रित कर सकता है, 8 से 8 मिलियन या उससे अधिक के लिए, और क्वांटम त्रुटि सुधार के लिए आवश्यक फाटक को निष्पादित करता है। यह क्वांटम कंप्यूटर प्रोग्रामर को qubits के किसी भी संख्या पर क्वांटम एल्गोरिदम निष्पादित करने में सक्षम बनाता है। QuTech में अगला लक्ष्य एक 17-qubit क्वांटम प्रोसेसर का एहसास करने के लिए इस पद्धति को लागू करना है जो कि एक निरंतर प्रोजेक्ट में त्रुटि सुधार के साथ है। यह व्यक्तिगत नियंत्रण और त्रुटि सुधार दोनों के साथ एक विश्व रिकार्ड संख्या की गणना करेगा। 

Tuesday 26 September 2017

The future'sSelf-driving cars...

भविष्य में, आत्म-ड्राइविंग कारें जल्द ही नैतिक और नैतिक निर्णय लेने में सक्षम हो सकती हैं जैसे कि मनुष्य ......

 

 विश्वविद्यालय में संज्ञानात्मक विज्ञान संस्थान से मानव व्यवहार और नैतिक आकलन की जांच करने वाले आभासी वास्तविकता प्रयोगों, और फ्रंटवाइर्स इन बिहेवियरल न्यूरोसाइंस में प्रकाशित किया गया था, जिसका उपयोग अनुकरणीय सड़क यातायात परिदृश्यों में मानव व्यवहार का अध्ययन करने के लिए लेखकों को अनिवार्य आभासी वास्तविकता का उपयोग करता है। ।                                                                                                                                             

  प्रतिभागियों को एक ठेठ उपनगरीय पड़ोस में एक कार को धूमिल दिन में चलाने के लिए कहा गया था जब उन्हें निर्जीव वस्तुओं, जानवरों और मनुष्यों के साथ अप्रत्याशित अपरिहार्य दुविधा की स्थिति का सामना करना पड़ा और उन्हें यह तय करना पड़ा कि किसका बचाया जाना था। नतीजे के व्यवहार को समझाने के लिए स्पष्टीकरण की शक्ति की एक संबद्ध डिग्री के साथ, परिणामों को सांख्यिकीय मॉडलों द्वारा नियमों के मुताबिक अवधारणा दिया गया। शोध से पता चला है कि अपरिहार्य यातायात के टकराव के नैतिक फैसले को हर मानव, पशु या निर्जीव वस्तु के लिए एक ही मूल्य-जीवन के द्वारा अच्छी तरह से समझाया जा सकता है।                                                                                                                                        

लियोन स्यूफेल्ड, अध्ययन के पहले लेखक कहते हैं कि अब तक यह मान लिया गया है कि नैतिक निर्णय दृढ़ता से संदर्भित हैं और इसलिए उन्हें एल्गोरिथम तौर पर मॉडलिंग या वर्णित नहीं किया जा सकता है, "लेकिन हमें काफी विपरीत पाया। दुविधा की स्थिति में मानव व्यवहार द्वारा मॉडल किया जा सकता है बल्कि हर व्यक्ति, पशु, या निर्जीव वस्तु के प्रतिभागि द्वारा जिम्मेदार ठहराया जाने वाला जीवन-आधारित मॉडल का सरल अर्थ है। " इसका अर्थ है कि मानव नैतिक व्यवहार को 
एल्गोरिदम द्वारा अच्छी तरह से वर्णित किया जा सकता है जो मशीनों द्वारा भी इस्तेमाल किया जा सकता है।

अध्ययन के निष्कर्षों को आत्म-ड्राइविंग कारों और अन्य मशीनों के व्यवहार के आसपास बहस में प्रमुख प्रभाव पड़ता है, जैसे अपरिहार्य परिस्थितियों में उदाहरण के लिए, जर्मन संघीय परिवहन और डिजिटल इन्फ्रास्ट्रक्चर (बीएमवीआई) के एक अग्रणी नई पहल ने आत्म-ड्राइविंग वाहनों से संबंधित 20 नैतिक सिद्धांतों को परिभाषित किया है, उदाहरण के लिए, अपरिहार्य दुर्घटनाओं के मामले में व्यवहार के संबंध में, महत्वपूर्ण धारणा कि मानव नैतिक व्यवहार को मॉडल नहीं किया जा सकता है

अध्ययन के एक वरिष्ठ लेखक प्रोफेसर गॉर्डन पीपा कहते हैं कि चूंकि यह संभव है कि मशीनों को नैतिक फैसले की तरह मानव बनाने के लिए क्रमादेशित किया जा सकता है, यह महत्वपूर्ण है कि समाज एक जरूरी और गंभीर बहस में जुड़ा हुआ है, "हमें पूछना चाहिए चाहे स्वायत्त व्यवस्था को नैतिक निर्णय लेना चाहिए, यदि हां, तो वे मानवीय निर्णयों की नकल करके नैतिक व्यवहार की नकल करें, क्या उन्हें नैतिक सिद्धांतों के साथ व्यवहार करना चाहिए और यदि ऐसा है, तो कौन सा और गंभीर रूप से, यदि चीजें गलत हैं या कौन सी गलती है? "                                                                                                                  

उदाहरण के तौर पर, नए जर्मन नैतिक सिद्धांतों में, सड़क पर चल रहे एक बच्चे को वर्गीकृत किया जाएगा जो जोखिम पैदा करने में काफी शामिल होता है, इस प्रकार एक गैर-शामिल पार्टी के रूप में फुटपाथ पर एक वयस्क खड़े की तुलना में बचाया जा सकता है। लेकिन क्या यह एक नैतिक मूल्य है जो ज्यादातर लोगों द्वारा आयोजित होता है और व्याख्या के लिए कितना बड़ा है?                                                                                                                                                                       

पेपर के एक वरिष्ठ लेखक प्रोफेसर पीटर कोइनिग ने बताया, "अब जब हम मानव नैतिक निर्णयों को मशीनों में लागू करते हैं, तो हम एक समाज के रूप में, अभी भी दोहरी दुविधा में रह गए हैं"। "सबसे पहले, हमें यह तय करना होगा कि नैतिक मूल्यों को मशीन के व्यवहार के लिए दिशानिर्देशों में शामिल किया जाना चाहिए या नहीं, और यदि वे हैं, तो मशीन को मनुष्यों के समान ही कार्य करना चाहिए।"                                                                                                                                                

क्या अल्जाइमर जीन रिंग नेता या साइडकिक है?

 यू.एस.सी. और यूनिवर्सिटी ऑफ मैनचेस्टर के शोधकर्ताओं ने पाया है कि एक और जीन, टीओएमएम 40, चित्र को जटिल बना देती है। हालांकि अपोई 4 कुछ प्रकार की उम्र बढ़ने से संबंधित स्मृति क्षमता में एक बड़ी भूमिका निभाता है, लेकिन TOMM40 अन्य प्रकारों के लिए एक भी अधिक जोखिम पैदा कर सकता है।
TOMM40 और APOE जीन पड़ोसी होते हैं, क्रोमोसोम 1 पर एक-दूसरे के आस-पास, और ये कभी-कभी आनुवंशिक अध्ययनों में एक-दूसरे के लिए प्रॉक्सी के रूप में उपयोग किए जाते हैं। कभी-कभी वैज्ञानिक अनुसंधान ने मुख्य रूप से एक एपीओई संस्करण, एपो 4 पर ध्यान केंद्रित किया है, क्योंकि अल्जाइमर्स और डिमेंशिया से संबंधित स्मृति में गिरावट के पीछे संदिग्ध संदेह है। साहित्य एपीओई, एपीईई 3 के अल्जाइमर रोग के लिए जोखिम में तटस्थ के अधिक सामान्य प्रकार को भी समझता है।
यूएससी शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि उनके नए निष्कर्षों ने एक महत्वपूर्ण शोध प्रश्न उठाया है: क्या TOMM40 को अपोई 4 के लिए एक साइडकिक के रूप में गलत समझा गया, जब वह वास्तव में एक मास्टरमाइंड है, खासकर जब ApoE3 मौजूद है?
यूएसडी डॉर्नसिफ़ कॉलेज में अध्ययन के मुख्य लेखक और डॉक्टरेट के बाद के डॉक्टर टी। एमआर अरपॉंग ने कहा, "आमतौर पर, अपोई 4 को संज्ञानात्मक गिरावट, स्मृति में गिरावट, अल्जाइमर रोग या मनोभ्रंश संबंधी शुरुआत के लिए सबसे मजबूत ज्ञात आनुवंशिक जोखिम कारक माना गया है।" पत्र, कला और विज्ञान के मनोविज्ञान विभाग "हालांकि पूर्व अध्ययनों में इस अन्य जीन के कुछ प्रकार TOMM40 अल्जाइमर रोग के लिए जोखिम को बढ़ा सकते हैं, हमारे अध्ययन में पाया गया कि एक TOMM40 संस्करण वास्तव में तत्काल मेमोरी में गिरावट पर अपोई 4 से अधिक प्रभावशाली था - नई जानकारी को पकड़ने की क्षमता "
अध्ययनों से पता चला है कि स्मृति के साथ जुड़े जीन का प्रभाव और संज्ञानात्मक गिरावट उम्र के साथ तेज है यही कारण है कि वैज्ञानिक आनुवंशिक मार्करों के साथ मिलकर समय के साथ मौखिक परीक्षण परिणामों में तुरंत और देरी की जांच करते हैं।
कैरोल ए। प्रेस्कॉट, पेपर के वरिष्ठ लेखक जो यूएससी डॉर्नसिफ़ कॉलेज और प्रोफेसर में मनोविज्ञान के प्रोफेसर हैं, ने समझाया, "तत्काल याद करने का एक उदाहरण आपको किसी और स्थान की दिशा निर्देशों की एक श्रृंखला बताता है और आप उन्हें दोबारा दोहरा सकते हैं।" जीरोनंटोलॉजी के यूएससी डेविस स्कूल में जीरान्टोलोजी का "विलंबित याद उन मिनटों के बाद उन दिशाओं को याद करने में सक्षम है, जैसा कि आप अपने रास्ते पर हैं।"
यह अध्ययन अगस्त 11 में पत्रिका में प्रकाशित हुआ था।
प्रेस्कॉट और अर्पॉंग यूएससी में 70 से अधिक शोधकर्ताओं में से हैं, जो अल्जाइमर रोग की रोकथाम, उपचार और संभावित इलाज के लिए समर्पित हैं। स्मृति-मिटाने वाली बीमारी सदी की सबसे बड़ी स्वास्थ्य चुनौतियों में से एक है, जो 1 से 3 वरिष्ठ लोगों को प्रभावित करती है और स्वास्थ्य देखभाल सेवाओं में प्रति वर्ष 236 अरब डॉलर खर्च करती है। कई विषयों में यूएससी शोधकर्ता स्वास्थ्य, सामाजिक और राजनीतिक प्रभावों और रोग के निहितार्थों की जांच कर रहे हैं।
पिछले एक दशक में, एजिंग के नेशनल इंस्टीट्यूट ने यूएससी रिसर्च में अपने निवेश को लगभग दोगुना कर दिया है। निवेश में अल्जाइमर रोग अनुसंधान केंद्र शामिल हैं।

About molecular robotics system..

source :University of Manchester

 मैनचेस्टर विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने दुनिया के पहले 'आणविक रोबोट' का निर्माण किया है जो अन्य अणुओं के निर्माण सहित बुनियादी कार्यों को करने में सक्षम है।

molecular robot system

छोटे रोबोट, जो आकार में मिलीमीटर का दसवांवां हिस्सा हैं, को छोटे रोबोट बाहों का उपयोग करके आणविक कार्गो को स्थानांतरित करने और बनाने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है।प्रत्येक व्यक्ति रोबोट एक अणु को छेड़ने में सक्षम है और सिर्फ 150 कार्बन, हाइड्रोजन, ऑक्सीजन और नाइट्रोजन परमाणुओं से बना है। संदर्भ में यह आकार डालने के लिए, एक अरब के इन रोबोटों को एक दूसरे के ऊपर ढेर कर दिया गया, फिर भी एक ही अनाज के नमक के समान ही आकार होगा।रोबोट विशेष समाधानों में रासायनिक प्रतिक्रियाओं को चलाकर संचालित होते हैं, जिन्हें तब बुनियादी कार्यों को पूरा करने के लिए वैज्ञानिकों द्वारा नियंत्रित और क्रमादेशित किया जा सकता है।भविष्य में ऐसे रोबोट का इस्तेमाल चिकित्सा प्रयोजनों, उन्नत विनिर्माण प्रक्रियाओं और यहां तक ​​कि आणविक कारखानों और विधानसभा लाइनों के लिए भी किया जा सकता है। शोध गुरुवार 21 सितंबर को प्रकृति में प्रकाशित किया जाएगा।प्रोफेसर डेविड लेह, जो विश्वविद्यालय के स्कूल ऑफ केमिस्ट्री में अनुसंधान का नेतृत्व करते हैं, बताते हैं: 'सभी पदार्थ परमाणुओं से बने होते हैं और ये मूलभूत इमारत ब्लाकों हैं जो अणुओं का निर्माण करते हैं। हमारा रोबोट सचमुच परमाणुओं का निर्माण एक आण्विक रोबोट है जैसे आप लेगो ईंटों से बहुत ही सरल रोबोट बना सकते हैं। रोबोट तब एक सरल आदेशों की एक श्रृंखला का जवाब देता है जो एक वैज्ञानिक द्वारा रासायनिक आदानों के साथ प्रोग्राम किए जाते हैं।'यह एक कार असेंबली लाइन पर रोबोट का उपयोग करने के तरीके के समान है। उन रोबोटों को एक पैनल लेना और उसे स्थान देना है ताकि इसे कार के बॉडीवर्क के निर्माण के सही तरीके से रीवाट किया जा सके। इसलिए, फ़ॉक्ट्री में रोबोट की तरह ही, हमारे आणविक संस्करण को आणविक स्तर पर बहुत छोटे पैमाने पर अलग-अलग उत्पाद बनाने के लिए अलग-अलग तरीकों से स्थिति और रिविट घटकों के लिए क्रमादेशित किया जा सकता है। 'मशीनरी इतने छोटे होने का लाभ यह है कि सामग्रियों की मांग कम हो जाती है, दवा की खोज में तेजी ला सकती है, नाटकीय रूप से बिजली की आवश्यकताओं को कम कर सकता है और अन्य उत्पादों के लघुकरण को तेजी से बढ़ा सकता है। इसलिए, आणविक रोबोटों के लिए संभावित अनुप्रयोग अत्यंत विविध और रोमांचक हैं।प्रोफेसर लेह कहते हैं: 'आणविक रोबोटिक्स मशीनरी के लघुकरण में अंतिम रूप का प्रतिनिधित्व करता है हमारा उद्देश्य सबसे छोटे मशीनों को डिज़ाइन करना और बनाना है। यह सिर्फ शुरुआत है लेकिन हम आशा करते हैं कि आणविक कारखानों में विधानसभा लाइनों पर अणुओं और सामग्रियों के निर्माण के लिए 10 से 20 वर्षों के भीतर आणविक रोबोट का इस्तेमाल किया जाएगा। 'जबकि इस तरह की छोटी मशीन का निर्माण और संचालन बेहद जटिल है, टीम द्वारा उपयोग की जाने वाली तकनीक सरल रासायनिक प्रक्रियाओं पर आधारित होती है।प्रोफेसर लेई ने कहा: 'रोबोटों को इकट्ठा और संचालित किया जाता है जो कि रसायन शास्त्र का उपयोग करते हैं। यह विज्ञान है कि कैसे परमाणुओं और अणु एक दूसरे के साथ प्रतिक्रिया करते हैं और छोटे अणुओं का निर्माण कैसे किया जाता है।'यह एक ऐसा प्रक्रिया है जो वैज्ञानिकों ने साधारण रसायन निर्माण ब्लॉकों से दवाएं और प्लास्टिक बनाने के लिए उपयोग किया है। इसके बाद, एक बार नैनो-रोबोट का निर्माण किया गया, वे वैज्ञानिक आदानों को जोड़कर वैज्ञानिकों द्वारा संचालित किए जाते हैं जो रोबोट को बताते हैं कि क्या करना है और कब, एक कंप्यूटर प्रोग्राम की तरह।

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