Вчені показали, що система штучного інтелекту, навчаючись роботі з мовою на прикладі реально існуючих текстів, може «запам'ятати» приховані в них гендерні та расові стереотипи. Про це повідомляється в статті, опублікованій в журналі. Машинне навчання часто використовується при створенні програм, призначених для роботи з мовою. Ця технологія активно застосовується в пошукових системах, машинному перекладі, автоматичному синтезі тексту і в інших областях. Щоб алгоритм «звучав» природно, а також міг сприймати «живу» людську мову, розробники беруть як навчальний матеріал корпуси текстів, які включають в себе статті із засобів масової інформації, повідомлення користувачів у соціальних мережах і на форумах, а також пости в блогах. Автори нової роботи припустили, що разом з формальною структурою мови комп'ютер може засвоювати і історично закріпилися в текстах семантичні зв'язки. Для перевірки своєї гіпотези, вчені розробили спеціальний алгоритм Word-Embedding Association Test (WEAT), який являє собою комп'ютерний аналог психологічного тесту підсвідомих асоціацій (IAT). У класичному варіанті, що випробовується пропонується розсортувати за категоріями слова і картинки, які висвічуються на екрані (наприклад віднести малюнок худої людини або поняття «красивий» до категорії «худий або приємне слово»). Оцінюючи швидкість виконання завдання, програма визначає, як людина ставиться до представлених поняття. Так, люди швидше асоціюють зображення музичних інструментів з категорією «музичний інструмент або приємне слово» і зображення зброї з категорією «зброя або неприємне слово», ніж навпаки. У випадку з комп'ютером дослідники використовували інший підхід. Спочатку алгоритм на базі машинного навчання GloVe проаналізував корпус інтернет-текстів з 840 мільярда лексем і представив всі слова у вигляді векторних моделей в єдиному просторі. Потім, використовуючи WEAT, вчені виміряли близькість обраних векторних моделей (які відповідали словам з тесту підсвідомих асоціацій) один до одного. По суті, чим частіше два слова зустрічалися поруч в тексті, тим частіше вони асоціювалися між собою і тим ближче вони були в векторному полі. В результаті, WEAT виявив ті ж закономірності, що і психологічний тест. Назви кольорів у системі GloVe виявилися пов'язані з приємними словами, тоді як назви комах - з неприємними. Також з'ясувалося, що чоловічі імена частіше асоціюються з кар'єрою і точними науками, а жіночі - з сім'єю та гуманітарними дисциплінами. Більш характерні для темношкірих американців імена виявилися близькі з такими поняттями як «зброя» і «бідність», а імена, що частіше зустрічаються серед білого населення, були пов'язані зі словами «сім'я», «щасливий». Таким чином вченим вдалося показати, що штучний інтелект може мимоволі засвоювати стереотипи, які зустрічаються в матеріалах для навчання. Наочним прикладом може служити робота онлайн-сервісу Google Translate. Так, дослідники помітили, що рід гендерно-нейтрального турецького займенника «о» змінюється залежно від професії: «o bir doktor» англійською мовою перекладається як «він лікар», а «o bir hemsire» - «вона медсестра». Автори статті підкреслюють, що в майбутньому подібні особливості систем ШІ можуть негативно позначитися на їх роботі. Наприклад, якщо наповнені забобонами програми будуть використовуватися для попереднього відбору резюме, це призведе до несправедливих рішень. Більш того, навчаючись на сучасних текстах, алгоритми можуть «заморозити» стереотипи, що в часі зустрічаються в них. У майбутньому дослідники планують продовжити свою роботу, вивчивши асоціації між словосполученнями. Також розробленНанотрубки на мінеральній ваті допоможуть очистити воду від важких металів Група дослідників з Великобританії і США розробила фільтр для води на основі мінеральної вати, покритої нанотрубками. Вчені стверджують, що фільтр затримує понад 99 відсотків іонів важких металів. При цьому, після насичення матеріал можна використовувати повторно, очистивши його за допомогою звичайного оцту. Дослідження опубліковано в журналі. Через неправильну утилізацію електроніки і батарей, промислових відходів та інших факторів у водойми та підземні води потрапляють токсичні для людей речовини, такі як важкі метали. Особливо гостро ця проблема стоїть у країнах, що розвиваються. Тому вчені вирішили розробити ефективний і зручний у використанні матеріал для очищення води. За основу матеріалу вони взяли мінеральну вату з кварцу. На ній вони вирощували багатошарові вуглецеві нанотрубки, які потім епоксидували за допомогою м-хлорнадбензойної кислоти. Саме за рахунок епоксидування нанотрубки отримали адсорбуючі властивості, тобто змогли захоплювати іони важких металів. Вчені перевірили фільтруючі властивості свого матеріалу за допомогою розчинів з іонами шести важких металів: Cd2+, Co2+, Cu2+, Hg2+, Ni2+, and Pb2+. Таким фільтром вони змогли очистити п'ять літрів води за хвилину, а промити його для повторного використання за півтори хвилини. Результати показали, що 1 грам матеріалу може захоплювати до 581 міліграма іонів металів. Також дослідники вирішили оцінити, наскільки корисним буде такий фільтр в реальних умовах. Для моделювання вони вибрали річку Koekemoerspruit в Південній Африці, в якій значно перевищена концентрація металів. Теоретичний розрахунок показав, що один грам матеріалу може знизити концентрацію важких металів в 83 тисячах літрів води до гранично допустимого за стандартами ВООЗ рівня. Виходячи з мінімальної добової потреби у воді, що оцінюється в 7,5 літрів, цього обсягу достатньо, щоб протягом доби забезпечувати чистою водою 11 тисяч осіб. Крім нанотрубок, вчені використовують й інші нанорозмірні форми вуглецю для фільтрації води. Наприклад, нещодавно для цього використовували одноатомні аркуші графену, який, як не дивно, виявився рекордно міцним і зміг витримати тиск в 100 атмосфер. Втім, таким фільтром вдалося очистити воду тільки від солі, а інші дослідники розробили матеріал, який може очищати воду від органічних, неорганічних, радіоактивних і бактеріологічних домішок. ий ними метод аналізу можна застосувати для історичних текстів, щоб зрозуміти, в який момент почали розвиватися ті чи інші упередження, а також як вони змінювалися з часом.Нещодавно соціологи з'ясували, що пасажирам з традиційними для афро-американців іменами доводиться значно довше чекати, коли їх забере водій, а жінки проводять у поїздці більше часу, ніж чоловіки, які подорожують в той же пункт призначення, а психологи показали, що у своїх судженнях про особистість людини в твіттері випробовувані нерідко керуються помилковими стереотипами.

Летючі елементи і вода майже відсутні на поверхні Місяця, оскільки вони випарувалися в процесі гігантського зіткнення. До такого висновку прийшли американські та французькі вчені, проаналізувавши породи з району, де проходило випробування першої в світі ядерної бомби. Роботу дослідників опубліковано в журналі.

Дослідники американського університету Міннесоти розробили новий спосіб розморожування органів без їх пошкодження. Робота вчених опублікована, а короткий її виклад наводиться в повідомленні університету. Розроблений дослідниками спосіб дозволяє рівномірно прогрівати заморожений орган зі швидкістю від ста до двохсот градусів Цельсія в хвилину. Це в десятки разів швидше сучасних способів розморозки.

Математики з університетів Оденсе і Гетебурга розробили модель для розрахунку оптимального планування населених місць залежно від конкретного ландшафту, напрямку повітряних потоків і видових характеристик. Препринт статті викладено в архіві Корнуельського університету.