Новый инструмент для моделирования материалов
Термореактивные полимеры, полученные из композиционных материалов, дают нам все - от арматуры бетонных мостов до крыльев реактивных самолетов и корпусов лодок из стекловолокна. Миссия Филиппа Гюбеля - создавать эти композиты, используя методы, которые быстрее, дешевле и энергоэффективнее традиционных. Гюбель, доктор философии, профессор инженерных наук в Университете Иллинойса в Урбане-Шампейне и исполнительный заместитель декана инженерного колледжа Грейнджера, работает с междисциплинарной группой автономных систем материалов в университетском институте Бекмана над моделированием фронтальной полимеризации - метода, который превращает жидкие мономеры в твердые полимеры с помощью химической реакции.
"Всякий раз, когда мы проводим моделирование, это занимает некоторое время, потому что численно очень сложно уловить этот фронт, который распространяется по структуре", - сказал он. "Существует множество параметров, которые определяют этот процесс. Мы хотим знать, что произойдет, если я изменю химический состав или температуру, при которой я это делаю? Что, если я изменю окружающую среду?" Команда уже создавала компьютерные модели этого процесса, но Гюбель решил, что использование машинного обучения может ускорить моделирование. Он обратился к NCSA, где работают эксперты в области машинного обучения и искусственного интеллекта, и к Illinois Computes, программе, которая объединяет вычислительные ресурсы и хранилища данных NCSA, технических экспертов и службы поддержки с исследователями по всему кампусу в Иллинойсе.
"Мы воспользовались преимуществами этой замечательной программы под названием Illinois Computes. Основная цель этой программы на самом деле состоит в том, чтобы объединить исследователей в кампусе с исследователями в NCSA, и в NCSA есть очень хорошая группа, которая занимается машинным обучением и искусственным интеллектом, включая использование машинного обучения для решения дифференциальных уравнений в частных производных, чем мы и занимаемся", - сказал Гюбель, доктор философии, профессор Bliss профессор инженерного дела в Иллинойском университете Урбана-Шампейн и исполнительный заместитель декана инженерного колледжа Грейнджер. Гюбель и ассистент-постдокторант Цибанг Лю работали в паре с Сеидом Коричем, доктором философии, техническим заместителем директора NCSA и профессором-исследователем в области механики и инженерии, и Диабом У. Д. Абуэйддой, научным сотрудником NCSA. Корик руководит проектами, в которых используются новейшие достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы помочь ученым запускать модели и находить ответы быстрее и точнее.
Они создали различные продвинутые модели искусственного интеллекта для работы на высокопроизводительных компьютерах, предварительно обучив искусственную нейронную сеть - процесс глубокого обучения на основе ML, который использует взаимосвязанные узлы в многоуровневой структуре, напоминающей человеческий мозг. Передавая нейронным сетям различные значения обучающих данных, модель учится на примере и может быть обучена распознавать закономерности в данных, находить связи и прогнозировать результаты. "Для обучения этих сетей обычно требуется много данных, сгенерированных классическими численными методами, чтобы уменьшить ошибки прогнозирования, что требует больших вычислительных затрат", - сказал Абуэйдда. "Но когда эти сети должным образом обучены, они могут получать результаты на порядки быстрее, чем классические вычислительные методы для новых входных данных".
Корик и Абуэйдда разработали новый способ сокращения объема данных, необходимых для точного обучения нейронной сети, путем отслеживания эволюции ошибки, определяемой непосредственно из базовых дифференциальных уравнений в частных производных. Сосредоточив текущее обучение сети на измерении погрешности, полученном из физических данных (управляющих уравнений), команда смогла найти и обработать данные из областей модели, которые были наименее точными, и, таким образом, значительно сократила количество обучающих данных, необходимых для разработки точной модели. "Возможность точно определить области, требующие улучшения, и сосредоточиться на них, может значительно ускорить весь процесс", - сказал Корик. - Выбрав для загрузки в систему данные с большими ошибками, полученные из physical insights, вместо того, чтобы генерировать большой объем данных вслепую, мы нашли способ уменьшить необходимость в создании большого количества обучающих данных".
Гюбель добавил: "Если вы будете делать это случайным образом, я бы сказал, что, возможно, 40% обучающих примеров, которые вы решаете, бесполезны, потому что на самом деле они не сильно улучшают систему. Вы прилагаете все усилия для обучения сети в регионе, где ошибка велика. В этом и заключается адаптивная природа процесса". Для запуска своих моделей команда использовала суперкомпьютер Delta от NCSA. Система предлагает как центральный процессор, так и более быстрые графические процессоры, и одним из усилий Лю было сотрудничество с NCSA по адаптации кодов, написанных для центральных и графических процессоров. На данный момент результатом сотрудничества стала статья в журнале Journal of Physical Chemistry. Команда также получила еще один раунд поддержки от Illinois Computes для продолжения своей работы.
"Мы преодолеваем разрозненность и действительно эффективно сотрудничаем в рамках Illinois Computes. Каждый использует свой собственный опыт, и мы решаем сложные или неразрешимые проблемы с помощью машинного обучения, искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений", - сказал Корик. "Я генерирую данные с центрального процессора, а затем передаю их на графический процессор", - сказал Лю. "На самом деле это занимает немного времени, но с нейронной сетью мы хотим использовать графические процессоры, потому что они намного быстрее". Подход ML к моделированию фронтальной полимеризации также позволил команде гораздо эффективнее изучить и решить обратную задачу на производстве, то есть найти набор технологических условий, определяемых такими переменными, как начальная температура, степень отверждения смолы, теплопотери и т.д., которые приводят к оптимальному результату. предписанная схема изготовления. По словам Гюбелле, решение обратной задачи имеет решающее значение для таких процессов, как 3D-печать, поскольку в этом случае можно загружать микроструктуры в принтер, в результате чего получается законченная макроструктура.
"Если вы скажете мне, какая микроструктура мне нужна для этого, я могу отправить ее и заказать изготовление", - сказал он. "Но чтобы решить эту обратную задачу, вам нужно уметь решать прямую задачу очень, очень быстро, и именно здесь на помощь приходит машинное обучение". Машинное обучение и искусственный интеллект, а также новые адаптивные процессы глубокого обучения, разработанные в сотрудничестве с NCSA, позволяют Гейбеллу и его команде моделировать задачу фронтальной полимеризации за секунды, а не за часы. Такая скорость важна для обратного проектирования из-за огромного количества задействованных параметров. Гюбель сказал, что его группа работала над ускорением процесса обратного проектирования с использованием традиционных методов, но этот процесс все еще был слишком медленным.
Новый проект позволит команде продолжить решение задач многомасштабного моделирования композитных полимеров с использованием новых искусственных нейронных сетей, включая методы генеративного ИИ. Он также позволит углубиться в работу, в которой в качестве входных данных используется целевой дизайн материала, а в качестве результатов - переменные дизайна. По словам Корича, ожидается, что эта "одноразовая" обратная модель будет значительно более эффективной, чем более традиционные методы обратного моделирования. По словам Корича, поскольку модели ML и искусственный интеллект продолжают совершенствоваться, адаптивная система обучения, разработанная NCSA, может быть применима ко многим другим областям науки, включая различные инженерные дисциплины, медицину, геологию и сейсмические исследования.
Владимир Киндратенко, директор Центра инноваций в области искусственного интеллекта (CAII) в NCSA, отметил, что работа с Geubelle и более крупной исследовательской группой в Институте Бекмана выводит Университет Иллинойса на передний план инновационных совместных исследований в области искусственного интеллекта. "Эта работа является отличным примером того, что мы называем исследованиями в области трансляционного ИИ", - сказал Киндратенко. "Команда Корича использует существующую методологию ML и использует ее по-новому для решения проблем в научной области, где никто даже не думал, что это возможно. Таким образом, команда продвигает область ОД за счет новых разработок и создает цикл инноваций как в области ОД, так и в области вычислительной техники. Затем эта работа может послужить основой для других исследователей в их соответствующих областях".
Корик сказал, что проект также устраняет барьеры, которые по-прежнему мешают специалистам в области технологий и науки работать раздельно. "Если вы посмотрите на такого рода исследования, люди, как правило, делятся на два лагеря", - сказал он. "С одной стороны, у вас есть ученые-компьютерщики, которые проводят свои фундаментальные вычислительные исследования в области искусственного интеллекта и машинного обучения, а с другой стороны, у вас есть ученые-прикладники и инженеры, которые используют традиционные вычислительные методы, но стремятся вывести свои исследования на новый уровень с помощью методов AI/ML. "Команда Корика берет существующую методологию ML и использует ее по-новому для решения проблем в научной области, где никто даже не думал, что это возможно. Поступая таким образом, команда продвигает область ML за счет новых разработок и создает цикл инноваций как в области ML, так и в области вычислительной техники", - сказал Киндратенко.
"Мы преодолеваем разрозненность и действительно эффективно сотрудничаем в рамках Illinois Computes. Каждый использует свой собственный опыт, и мы решаем сложные или неразрешимые проблемы с помощью машинного обучения, искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений". Брендан Макгинти (Brendan McGinty), директор отраслевой партнерской программы NCSA, отметил, что частный сектор стремится внедрить ИИ, и работа NCSA еще больше повышает влияние ИИ. "Д-р Корик и д-р Гюбель продолжают внедрять искусственный интеллект в моделирование, в частности, для решения проблем производства полимеров", - сказал Макгинти. "Они показывают, что более глубокие и быстрые улучшения моделей возможны благодаря сочетанию искусственного интеллекта, моделирования и знаний в предметной области с высокопроизводительными вычислениями для максимального повышения эффективности. В корпоративном плане это приводит к повышению конкурентоспособности и окупаемости инвестиций".
Источник
При использовании материалов с сайта активная ссылка на него обязательна
Меню
Архив материалов
Проекты наших читателей
Контакты исследователей
Подписка на новости
Проекты
Новости криптозоологии
Хроники природных катастроф
Новости
26.02.2002 - 05.07.2002
05.08.2002 - 23.10.2002 (562)
24.10.2002 - 17.01.2003 (585)
20.01.2003 - 07.04.2003 (709)
08.04.2003 - 01.08.2003 (709)
04.08.2003 - 18.11.2003 (763)
19.11.2003 - 31.03.2004 (721)
01.04.2004 - 13.08.2004 (825)
16.08.2004 - 22.11.2004 (782)
23.11.2004 - 28.03.2005 (756)
29.03.2005 - 29.07.2005 (807)
30.08.2005 - 02.12.2005 (927)
05.12.2005 - 21.04.2006 (912)
24.04.2006 - 23.10.2006 (999)
24.10.2006 - 03.05.2007 (999)
04.05.2007 - 28.01.2008 (999)
29.01.2008 - 12.01.2009 (999)
13.01.2009 - 07.07.2009 (966)
22.08.2009 - 21.01.2010 (996)
22.01.2010 - 22.06.2010 (1000)
23.06.2010 - 14.01.2011 (1042)
17.01.2011 - 31.05.2011 (1008)
01.06.2011 - 03.11.2011 (1003)
07.11.2011 - 16.03.2012 (996)
19.03.2012 - 09.06.2012 (1009)
13.06.2012 - 07.09.2012 (988)
10.09.2012 - 19.11.2012 (1004)
20.11.2012 - 14.01.2013 (1015)
15.01.2013 - 22.02.2013 (1000)
23.02.2013 - 08.04.2013 (991)
09.04.2013 - 31.05.2013 (1015)
01.06.2013 - 18.07.2013 (992)
19.07.2013 - 03.09.2013 (1014)
04.09.2013 - 20.10.2013 (1001)
21.10.2013 - 02.12.2013 (1001)
03.12.2013 - 18.01.2014 (997)
19.01.2014 - 07.03.2014 (994)
08.03.2014 - 24.04.2014 (1000)
25.04.2014 - 18.06.2014 (1005)
19.06.2014 - 15.08.2014 (1019)
16.08.2014 - 07.10.2014 (1006)
08.10.2014 - 16.11.2014 (995)
17.11.2014 - 25.12.2014 (1004)
26.12.2014 - 09.02.2015 (989)
10.02.2015 - 20.03.2015 (998)
21.03.2015 - 22.04.2015 (1001)
23.04.2015 - 29.05.2015 (997)
29.05.2015 - 30.06.2015 (995)
30.06.2015 - 29.07.2015 (990)
29.07.2015 - 26.08.2015 (998)
27.08.2015 - 24.09.2015 (988)
25.09.2015 - 22.10.2015 (991)
23.10.2015 - 18.11.2015 (1000)
18.11.2015 - 16.12.2015 (990)
17.12.2015 - 23.01.2016 (1000)
24.01.2016 - 25.02.2016 (1000)
26.02.2016 - 24.03.2016 (1000)
24.03.2016 - 16.04.2016 (990)
17.04.2016 - 19.05.2016 (999)
20.05.2016 - 22.06.2016 (993)
23.06.2016 - 01.08.2016 (995)
02.08.2016 - 12.09.2016 (990)
13.09.2016 - 25.10.2016 (989)
26.10.2016 - 05.12.2016 (995)
06.12.2016 - 15.01.2017 (995)
16.01.2017 - 23.02.2017 (990)
24.02.2017 - 03.04.2017 (994)
04.04.2017 - 18.05.2017 (1000)
19.05.2017 - 05.07.2017 (1000)
06.07.2017 - 24.08.2017 (1000)
25.08.2017 - 06.10.2017 (991)
07.10.2017 - 15.11.2017 (990)
16.11.2017 - 24.12.2017 (1000)
25.12.2017 - 04.02.2018 (990)
05.02.2018 - 17.03.2018 (1000)
18.03.2018 - 02.05.2018 (990)
03.05.2018 - 11.06.2018 (1000)
12.06.2018 - 18.07.2018 (990)
19.07.2018 - 24.08.2018 (1000)
25.08.2018 - 02.10.2018 (1000)
03.10.2018 - 07.11.2018 (990)
08.11.2018 - 13.12.2018 (990)
14.12.2018 - 23.01.2019 (1000)
24.01.2019 - 02.03.2019 (1000)
03.03.2019 - 12.04.2019 (1010)
13.04.2019 - 23.05.2019 (990)
24.05.2019 - 03.07.2019 (1000)
04.07.2019 - 11.08.2019 (1000)
12.08.2019 - 16.09.2019 (990)
17.09.2019 - 26.10.2019 (1000)
27.10.2019 - 12.12.2019 (1000)
13.12.2019 - 25.01.2020 (1000)
26.01.2020 - 06.03.2020 (990)
07.03.2020 - 16.04.2020 (1010)
17.04.2020 - 19.05.2020 (1000)
20.05.2020 - 25.06.2020 (990)
26.06.2020 - 04.08.2020 (995)
05.08.2020 - 16.09.2020 (1005)
17.09.2020 - 26.10.2020 (990)
27.10.2020 - 27.11.2020 (990)
28.11.2020 - 07.01.2021 (990)
08.01.2021 - 15.02.2021 (1000)
16.02.2021 - 31.03.2021 (1000)
01.04.2021 - 12.05.2021 (1000)
13.05.2021 - 14.06.2021 (990)
15.06.2021 - 26.07.2021 (980)
27.07.2021 - 31.08.2021 (990)
01.09.2021 - 07.10.2021 (1000)
08.09.2021 - 07.11.2021 (1000)
08.11.2021 - 10.12.2021 (1000)
11.12.2021 - 24.01.2022 (990)
25.01.2022 - 04.03.2022 (1000)
05.03.2022 - 10.04.2022 (990)
11.04.2022 - 17.05.2022 (1000)
18.05.2022 - 23.06.2022 (980)
24.06.2022 - 31.07.2022 (990)
01.08.2022 - 13.09.2022 (990)
14.09.2022 - 21.10.2022 (990)
22.10.2022 - 29.11.2022 (1000)
30.11.2022 - 22.01.2023 (1000)
23.01.2023 - 02.03.2023 (990)
03.03.2023 - 21.04.2023 (1000)
22.04.2023 - 13.06.2023 (990)
14.06.2023 - 02.08.2023 (1000)
03.08.2023 - 21.09.2023 (1000)
22.09.2023 - 06.11.2023 (990)
07.11.2023 - 24.12.2023 (990)
25.12.2023 - 18.02.2024 (1000)
19.02.2024 - 05.04.2024 (990)
06.04.2024 - 25.05.2024 (1000)
26.05.2024 - 26.07.2024 (1000)
26.07.2024 - 25.08.2024 (990)
26.08.2024 - 28.09.2024 (980)
29.09.2024 - 01.11.2024 (1000)
02.11.2024 - 02.12.2024 (980)
03.12.2024 - 08.01.2025 (990)
09.01.2025 - 09.02.2025 (1000)
10.02.2025 - 20.03.2025 (1000)
21.03.2025 - 03.05.2025 (990)
04.05.2025 - ...
Статьи
Статьи: раздел 1 (1024)
Статьи: раздел 2 (1006)
Статьи: раздел 3 (1000)
Статьи: раздел 4 (1044)
Статьи: раздел 5 (1001)
Статьи: раздел 6 (1000)
Статьи: раздел 7 (1000)
Статьи: раздел 8 (1013)
Статьи: раздел 9 (1000)
Статьи: раздел 10 (1000)
Статьи: раздел 11 (329)
Статьи: раздел 12 (1000)
Статьи: раздел 13 (730)
Лента новостей

Больше шансов обнаружить НЛО в Техасе

Бывший пилот истребителя чуть не столкнулся с НЛО

Всемирный день уфологов

Гигантский кальмар показал свое тайное лицо

Какими сверхспособностями будут обладать люди

Лже-копы пытались украсть сферообразный НЛО

Марк Цукерберг может превратить США в диктатуру

Мини-черные дыры могут скрываться в вашем доме

Мистификации, связанные с изменением климата

Пентагон фабриковал доказательства о НЛО

Повод задуматься о необъяснимых явлениях

Почему в 30 лет можно чувствовать себя на 60

Свидетельства очевидцев НЛО в США

Таинственный объект приближается к Вашингтону

Уфологи приписывают инопланетянам любые подвиги

Факты и история инцидента с НЛО в Розуэлле

Что было замечено в небе Иллинойса

Энтузиасты отмечают Всемирный день НЛО

ИИ ChatGPT выдает ответы на чужие запросы

Ключи к пониманию того как распространяется рак

Лишайники указали на обитаемость экзопланет

НЛО облучил радиацией жителя Канады

Очень массивные звезды выбрасывают еще больше вещества

Полеты звезд не изменили климат Земли

Роли аккреций в эволюции планет земной группы

Странное существо с вытянутой головой

Тайна озера Тахо

Японские хирурги удалили ребенку зуб из носа

Амбициозный законопроект по НЛО провалился

Города, в которых чаще всего видели НЛО

Звездообразный объект над Вашингтоном

Каковы шансы обнаружить НЛО в США

Конгресс США запретил сотрудникам пользоваться WhatsApp

Оружейные бароны прикрывались НЛО

Подводный аппарат обнаружил секретные сооружения

Призрачный шлейф, поднимающийся из мантии Земли

Разгадка тайны падающего объекта Массачусетса

Секретное оружие, которое может остановить слепоту

Сигарообразный аппарат пронёсся по марсианскому небу

Этим летом вращение Земли ускорится

Астрономы послушали 27 экзопланет на наличие ВЦ

Впервые нашли галактику из темной материи

Заночевавший в лесу охотник встретил инопланетян

Звездные вспышки могут помешать поиску жизни

ИИ может научиться разрабатывать биологическое оружие

Киберпсихологи впервые нашли способ усилить эмоции

Нейросети осознали, что их проверяют и вели себя примерно

Хирурги провели роботизированную пересадку сердца

Человек, который мог по желанию стать невидимым

Шестой пациент с мозговым имплантом Neuralink

Антигравитация - поехали

Важные секреты формирования планет

Вулкан поможет определить обитаемость Марса

Гигантская комета в облаке Оорта раскрывает свои секреты

Жизнь на Марсе - можно ли извлечь уроки

Исследования проливают свет на темную материю

Как органика выживает в экстремальных межзвездных условиях

Лунная пыль менее токсична, чем городское загрязнение

Нашли адрес пропавшей материи во Вселенной

Новая волна откровений от 'живого Нострадамуса'

Обнаружены три экзопланеты типа горячий Юпитер

От шпионажа до телепортации и антигравитации

Планетарная угроза Земле реальна

Планетообразующие диски теряют газ быстрее, чем пыль

Почему закаты зимой такие красивые

Почему США лидируют по количеству наблюдений НЛО

Прародитель всех метеорных потоков может угрожать Луне

Проблема, которую могут решить только квантовые вычисления

Пузырчатые мышцы помогут освоить космические полеты

Слияние двойной нейтронной звезды образовало черную дыру

Слои глины Марса были устойчивым местом для древней жизни

Китайский автобренд Foton. Надежность, универсальность и современные решения для бизнеса

Почему стоит посетить Казань. Культурное богатство, история и уникальная атмосфера

Выгоды установки микромаркета самообслуживания для бизнеса

Когда деньги ушли не туда. Как работает чарджбэк

Подвесной потолок Грильято - архитектурная революция коммерческих пространств

Американские военные заметили дискообразный НЛО

Борьба властей и уфологического сообщества

Бывший пилот истребителя чуть не столкнулся с НЛО

Дискообразный НЛО запечатлен американскими военными

Достоянием общественности стали кадры с НЛО

Загадочное мумифицированное кровососущее существо

ИИ стал экзистенциальной угрозой для СМИ

Нападение демонов на начальную школу

Невиданные ранее кадры с НЛО

Папа Римский объявил войну искусственному интелекту

Пилот истребителя ошеломлен тем, что увидел НЛО

Продвинутые модели ИИ будут хитрить, обманывать и воровать

Река в форме дракона - знак, оставленный рептилоидами

Родители поджигают имущество одержимого учителя

Ролик с китайской космостанции является поддельным

Секретная встреча китайских спутников

Фильм об НЛО вызвал волну сообщений о странной активности

Церковь присоединяется к исследованию НЛО

Череп, оставленный инопланетянами, на острове в Канаде

Я сталкиваюсь с инопланетянами каждый день

Какие навыки дают современные онлайн-школы IT помимо программирования

Был ли первобытный человек технически развит

Военное видео с НЛО вызвало споры

Всемирный потоп в греческой мифологии

Встреча англичанки со странным существом

Встреча с инопланетянами возле Кошенцина

Города Мичигана, в которых были замечены НЛО

Древние передовые знания ведических мудрецов

Жизнь на Марсе будет похожа на тюремное заключение

Информация и экспертные знания об НЛО

Инцидент на острове Мори будет обсуждаться в Розуэлле

Каково назначение загадочных Врат Богов

Летчик-истребитель видел НЛО

Магнитное поле странным образом управляет воздухом

Мы были не первой развитой цивилизацией на Земле

Наблюдения чудовищ в озере Лох-Несс

НЛО в древние времена

НЛО замечен на афгано-пакистанской границе

Пилот истребителя едва не столкнулся с НЛО

Почему йети до сих пор не обнаружены

Предсказания Леонардо да Винчи

Призрачные огни терроризируют бенгальских рыбаков

Просочившееся в сеть военное видео с НЛО

Самое популярное место НЛО в Австралии

Следы инопланетян на дне Балтийского моря

Собаку-призрака заметили в историческом здании Глостера

Странный объект снят в Китае

Странный прямоугольный НЛО заметил пилот истребителя

У людей есть ингредиенты для отращивания конечностей

Ученые обнаружили парадокс в эволюции

Черви доказали, что Дарвин ошибался

Астероид-убийца может столкнуться с Луной

Биомеханический НЛО над графством Суррей

Бывший пилот ВВС США описывает блестящий объект

Вся жизнь на Земле подчиняется одному правилу

Где чаще всего живут психопаты

Городская инфраструктура замечена на Марсе

Журналисты борются с сокрытием информации о НЛО

Загадочная летающая тарелка в пустыне Сахара

Загадочный сигнал вырвался из глубин Антарктиды

ИИ может спровоцировать ядерный Армагеддон

ИИ подрывает навыки критического мышления

Инопланетяне развязали войну между Ираном и Израилем

Кто первым применит ядерное оружие

НЛО замечен над Массачусетсом

НЛО, меняющий форму, над Сакраменто

Новый ключ, который может раскрыть Пятую силу

Обнаружено недостающее вещество во Вселенной

Призрачный шлейф обнаружен под восточным Оманом

Причудливые и запутанные тайны из мира авиации

Свет имеет доступ к 37 различным измерениям

Скрытая закономерность сохранит ваши секреты

Странные сооружения под водой у острова Бали

Сферу Буга видели в Китае

Таинственные огни над Парагваем

Таинственные сигналы из Антарктиды

Тюрьма, населенная призраками

Фото инопланетян, опубликованные Пентагоном

Цилиндрический НЛО над Колорадо-Спрингс

Через 15 лет люди будут жить в оазисах на Марсе

Электронные письма Пентагон о НЛО

Voyah Dream и Free. Премиум без компромиссов

КамАЗ Компас. Важность и причины технического обслуживания

Changan. Премиум в движении - обзор моделей UNI-K, HUNTERplus

Обзор популярных моделей Haval. Jolion и Dargo

Гуанчи - последние потомки Атлантиды

Жюль Верн предсказал нечто похожее на интернет

ИИ отбирает рабочие места у айтишников

ИИ позволит колонизировать галактику через пять лет

Компания OpenAI вскрыла тёмные личности у ИИ

Кричащий призрак на месте ДТП

Металлический шар наблюдали в Китае

На каких планетах стоит искать жизнь

Наш мир может быть космической голограммой

Нашли недостающее вещество Вселенной

Нечто промчалось в небе над Мексикой

Носовое дыхание оказалось уникальным для каждого человека

Папа считает угрозу ИИ человечеству главной проблемой

План заражения Энцелада жизнью

Подразделение-201 ускорит внедренение военных ИИ-технологий

Похищения феями и подражателями

Почему ИИ не победит в игре 'Что? Где? Когда?'

Призрачный канал утечки тепла из ядра Земли

Таинственные болотные огни убивают рыбаков

Человеческие сердца впервые вырастили в зародышах свиньи

Модельный ряд Audi Q. Характерные особенности и ключевые представители

Американские военные сняли летающую тарелку

В пустыне Сахара замечен НЛО

Верящие в теории заговора излишне самоуверенны

Загадочная резьба с библейским посланием

Наверх
Яндекс.Метрика