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

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

Загадочные радиосигналы из-подо льда Антарктиды

Как формируются скалистые планеты

На Марсе растут грибы

Обнаружили сотни таинственных гигантских вирусов

Поможет ли планетарный зонт охладить планету

Раскройте тайны Вселенной с помощью гравилинзирования

Рецепт получения настоящего криптонита

Свежий взгляд на Космический рассвет

События, которые положат конец цивилизации

Таинственная медуза замечена над пустыней США

Тайна сербского Лох-Несского чудовища

Темная материя влияет на движение звезд

Теория заговора о космической станции Тяньгун

Уникальное поведение аккреционного диска SS 433

Холодная экзопланета на странной орбите

Шокирующее открытие в глубинах Земли

Обзор МФО которые выдают микрозайм на карту

Как правильно заправить газгольдер и рассчитать объем

Польза лазертага в Воронеже - не только в физической активности

Беспрецедентные виды южного полюса Солнца

Вспышки сверхновых вызвали изменения климата

Где находится центр Вселенной

Заметили неожиданно сильную струю черной дыры

Конспирологи оказались слишком самонадеянными

Луна переливается блестящими стеклянными бусинками

Необычные звездные ясли озадачили ученых

НЛО использовались для сокрытия военных секретов

Новые данные о сверхмассивной черной дыре в M87

Охотники на Несси раскупили все билеты на автобусы

Парадоксу Ферми исполнилось 75 лет

План по ускорению космических полетов

Повышение точности квантовых часов

Последние слова, которые люди слышат перед смертью

Самая крупная ароматическая молекула в космосе

Силикатные облака обнаружены в атмосфере экзопланеты

Сняли детеныша Лох-Несского чудовища

Спутники Урана удивили ученых

Уникальные виды внешней атмосферы Солнца

Фильтрация наземных загрязнений при поиске инопланетян

Процедура имплантации зубов. Практический разбор этапов и реабилитации

Верна ли теория палеоконтакта

Вторая сфера появилась в небе Колумбии

Зловещая правда о происходящем в Зоне 51

Как при помощи смарт-часов украсть данные

Кампания по дезинформации об НЛО

Китай успешно вживил мозговой имплант человеку

Летающая тарелка обнаружена в пустыне Сахара

Мужчина может видеть будущее

Мужчина пил из одной и той же термокружки 10 лет и умер

НЛО использовали для прикрытия спецопераций

НЛО как прикрытие для правительства США

Первый в мире город роботов запустит Тойота

Почему в США так часто наблюдают НЛО

Примитивная жизнь может существовать на лунах

Провалившаяся во времени на автомобиле

Раскрыта потрясающая правда об НЛО

Самые известные наблюдения НЛО в Техасе

Сходство мышления человека и искусственного интеллекта

США лидируют по количеству наблюдений НЛО

Футуролог назвал дату, когда люди смогут обмануть смерть

Вероятность столкновения Млечного Пути с Андромедой

Восстановление ДНК на космической станции

Житель Покипси снял странные огни в небе

Заброшенная НЛО-деревня с леденящей душу историей

Извините, но никаких НЛО нет

Как выбраться из болота теории струн

Люди не могут контролировать все

Министерство обороны США придумало НЛО

Млечный Путь обречен на столкновение с Андромедой

НЛО - это шутка

Обнаружена новая Зона 51, скрытая в горах Аляски

Обнаружено место формирования новой планеты

Откуда взялись космические лучи

Перспективы и опасности полета на Марс

Поиск аксионов путем анализа рентгеновских наблюдений

Решение давней загадки нейтронных звезд

Самообучающаяся нейронная сеть изучает черные дыры

Странные радиоимпульсы, исходящие из-подо льда Антарктиды

Тестирование новых методов научного анализа НЛО

Экзопланетные системы с компактными орбитами

В США чаще всего наблюдают инопланетян и НЛО

Вселенная возникла из черной дыры

Как был изготовлен небесный диск Небры

Людей призывают сообщать о кругах на полях в полицию

Мозговой имплант позволил видеть несуществующее

НАСА уже обнаружило инопланетян на Марсе

Невероятные свидетельства похищений инопланетянами

Неужели Пентагон выдумал наблюдения НЛО

НЛО - способ скрыть сверхсекретные технологии

НЛО были изобретены правительством США

Новый остров появился посреди Каспийского моря

Огненная дверь в Ад начинает закрываться

Проект-94 - отряд очаровательных убийц ЦРУ

Разоблачаем публикацию СМИ о Пентагоне и НЛО

Реконструирован процесс изготовления диска Небры

Свет может образовываться вообще без материи

Скоростной НЛО был запечатлен над Гранд-Каньоном

Техасский Уфокон в Джефферсоне

Часы, защищенные от Второго закона термодинамики

Шотландские подростки заметили загадочный НЛО

Вулкан, выглядывающий из-за утренних облаков Марса

Города Мичигана, облюбованные инопланетянами

Криптонит - ключ к более экологичному будущему

Лучевое оружие Тесла обнаружено в Зоне 51

Мифы об НЛО были усилены Пентагоном

Откровения об НЛО и частотное исцеление

Пентагон разыграл США ложью об НЛО

Пентагон распространяет слухи об НЛО в Зоне 51

Пентагон скрывает секретные проекты

Седина может быть обратимой

Симпозиум по НЛО в округе Страткона

США располагают войсками на Луне

Теории заговора об НЛО были прикрытием Пентагона

Теория заговора о спутнике 'Черный рыцарь'

Треугольный НЛО пролетел над Торонто

Фейки о Зоне 51 распространял Пентагон

Что говорит о вас длина ваших пальцев

Шокирующая правда о пандемии CovID-19

Шокирующий отчет раскрывает правду о Зоне 51

Эликсир, обращающий старение вспять

Астероид-убийца больше не летит к Земле

Бомба с черными дырами стала реальностью

Брошен вызов теориям о формировании планет

Ванга нас предупредила

Вызов нашим представлениям о зарождени Вселенной

Действительно ли в облаках Венеры есть жизнь

ИИ раскрывает вероятное авторство Библии

Инопланетяне пытаются спасти человечество

Исследование Солнечной системы в мельчайших деталях

Наблюдения НЛО в небе Нидерландов

Насколько сильно похолодает в Британии

Передовые технологии марсиан

Поиски нечеловеческого разума в океанах Земли

Раскрыт многолетний обман американских военных

Самые мощные взрывы во Вселенной

Тайны и ужасы Подземного мира

Титан - самое оживленное место в Солнечной системе

Что нужно для жизни на Европе

Что, если Большой взрыв не был началом

Элементы жизни обнаружены в планетообразующем диске

Акула-молот упала с неба на поле для гольфа

Американские военные распространяли мифы об НЛО

Документы по реинжинирингу НЛО

Загадочный шар замечен над штатом Вашингтон

Исследования Филипа Мантла в области НЛО

Кто распространяет мифы об НЛО

Межпространственный бомбардировщик ВВС США

Металлическая сфера, покрытая причудливыми символами

Несколько огромных сооружений на Луне

НЛО пролетает над небоскребами Нью-Джерси

НЛО рискуют провалиться в паранормальную кроличью нору

От вампиров до оборотней и келпи

Открыли путь к сверхзрению для человека

Пентагон должен признаться во лжи об НЛО

Пентагон организовал уфологический заговор

Правда, стоящая за заговорами об НЛО

Правительство США использовало мифы об НЛО

Разбившийся НЛО откапывают в Алжире

Сокрытие секретных оружейных программ Пентагона

ЦРУ разжигает массовые беспорядки

GetRentacar.com – огромный выбор автомобилей для аренды по лучшим ценам

Наверх
Яндекс.Метрика