ИИ для улучшения работы ускорителей элементарных частиц
Одна из особенностей главного ускорителя элементарных частиц в Национальном ускорительном центре Томаса Джефферсона Министерства энергетики США заключается в том, что он стал первым линейным ускорителем, обеспечивающим непрерывный поток электронов. Сегодня эффективность и стабильность ускорителя имеют решающее значение для новаторских экспериментов физиков-ядерщиков со всего мира по исследованию мельчайших строительных блоков материи.
Но когда в ускорителе возникают аномалии, они могут привести к автоматическому отключению этих непрерывных электронных пучков, подобно щелчку автоматического выключателя. Это приводит к дорогостоящим последствиям, поскольку каждый момент запланированного времени эксперимента — так называемого beamtime — дорог.
Сейчас ученые используют передовые компьютерные технологии, чтобы помочь выявить эти аномалии на ранней стадии, возможно, даже до того, как луч отключится. Конечная цель - увеличить время работы с лучом для экспериментов и сократить время, затрачиваемое на поиск неисправностей.
Одной из основных причин простоя являются проблемы, которые могут возникнуть с технологией, лежащей в основе ускорителя: сверхпроводящими радиочастотными резонаторами (SRF-резонаторы). SRF-резонаторы приводят в движение мощный электронный пучок, который используется для изучения внутреннего мира ядра.
А благодаря более чем 400 SRF-резонаторам лабораторный ускоритель непрерывного действия электронного пучка (CEBAF) чрезвычайно эффективен. Однако у технологии есть потенциал для решения уникальных проблем, которые могут ограничить эту эффективность.
Ученые лаборатории Джефферсона завершили три исследовательских проекта, которые демонстрируют, как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) могут быть использованы для повышения эффективности ускорителей частиц SRF.
Первый проект продолжил направление исследований по использованию ML для выявления аномалий SRF в режиме реального времени, чтобы их можно было быстро устранить. Другой проект был посвящен возможности заблаговременного прогнозирования аномалий. И последний проект был направлен на снижение уровня вредного излучения, которое может возникать внутри полостей во время операций.
"Каждый проект решает разные задачи, связанные с эксплуатацией крупномасштабного ускорителя SRF, такого как CEBAF", - сказал Крис Теннант, старший научный сотрудник Лаборатории Джефферсона. Теннант изучает возможности применения искусственного интеллекта для CEBAF и был главным исследователем всех трех проектов.
"В совокупности, - сказал он, - это исследование открывает путь к созданию более стабильного и эффективного ускорителя, гарантирующего лаборатории Джефферсона максимальную научную отдачу и сохранение своего лидерства в области исследований в области ядерной физики".
Эти проекты основаны на работе, которую небольшая команда Jefferson Lab начала еще в 2018 году, чтобы изучить, как методы машинного обучения могут помочь классифицировать данные о неисправностях полости. Их первоначальная работа оказалась настолько успешной, что команда разработала предложение не только классифицировать неисправности после их возникновения, но и прогнозировать их заранее.
Коллеги Теннанта по лаборатории Джефферсона Деннис Тернер, Риад Сулейман и Адам Карпентер подкрепили это предложение двумя дополнительными исследовательскими концепциями, которые соответствуют более широкой цели оптимизации операций SRF с помощью искусственного интеллекта.
Проекты стартовали осенью 2020 года, несмотря на трудности удаленной работы, проблемы с цепочками поставок и растущую стоимость оборудования, и недавно завершились публикацией результатов в трех авторитетных рецензируемых изданиях, которые, по словам Теннанта, являются "подходящим завершением проекта".
Обнаружение нестабильных полостей
CEBAF, пользовательский центр Министерства энергетики США, стал первым в мире крупномасштабным применением технологии SRF. В нем используется пара линейных ускорителей SRF, или linacs, сконфигурированных в виде подземной гоночной трассы, для получения высокоэнергетического пучка поляризованных электронов.
Луч с околосветовой скоростью проходит через сверхохлаждаемые криомодули, каждый из которых содержит восемь полостей SRF, и попадает в выбранную цель в одном из четырех экспериментальных залов.
Ученые узнают больше о структуре ядра, изучая элементарные частицы, которые образуются в результате столкновений.
Поддержание стабильности в полостях SRF - это постоянная задача. Даже если нестабильность не приводит к смещению балки, она может оказывать другие неблагоприятные воздействия на соединительные элементы.
"Их непредсказуемое поведение может нарушить работу ускорителя, сократив время получения луча и повлияв на качество результатов исследований", - сказал Хэл Фергюсон, аспирант Университета Олд Доминион (ODU) в Норфолке и ассистент Тернера по данному конкретному проекту.
"Такие события занимают примерно 15% рабочего времени и вызывают задержки в исследовательской деятельности и сборе данных. Нестабильная полость может привести к отключениям, которые происходят несколько раз в час, пока не будут выявлены".
Фергюсон специализируется на использовании моделей машинного обучения для обнаружения аномалий в системах кибербезопасности. Для этого проекта он разработал методы машинного обучения, направленные на выявление нестабильности и аномального поведения.
В рамках этой работы инженеры Jefferson Lab разработали более быструю высокочастотную систему сбора данных, которая измеряет поведение резонатора со скоростью 5 кГц, или 5000 раз в секунду, что значительно быстрее, чем при традиционной частоте дискретизации 1 Гц, равной одному разу в секунду. Это позволило им фиксировать временные события и едва заметные аномалии в режиме реального времени, которые в противном случае остались бы незамеченными.
Затем они применили анализ основных компонентов, метод машинного обучения без контроля, для анализа этих данных и выявления аномального поведения путем изучения нормальных режимов работы полостей.
"Общая картина заключается в том, что мы используем модель машинного обучения, чтобы узнать, как выглядит "нормальная" полость для каждой полости", - сказал Фергюсон. "Затем, постоянно сравнивая новые данные с исходными данными, система может определить, когда полость ведет себя нормально, а когда нет.
"Успех нашей системы дает веские основания для включения высокочастотного сбора данных и ML-аналитики в режиме реального времени в разработку будущих ускорителей", - сказал Фергюсон.
Система была развернута и использовалась в CEBAF, но во время последнего оперативного запуска весной 2024 года она работала всего несколько недель. Теперь она готова к запланированным экспериментальным запускам на 2025 год.
Их статья "Обнаружение аномального поведения резонатора SRF с помощью неконтролируемого обучения" была опубликована в журнале Physical Review Accelerators and Beams.
Прогнозирование неисправностей
Возможность прогнозировать неисправность резонатора дает бесценную возможность вмешаться и запустить стратегии по устранению неполадок, чтобы в первую очередь предотвратить простои beam.
Доктор медицинских наук Монибор Рахман, докторант лаборатории технического зрения факультета электротехники и вычислительной техники ODU, работал с Теннантом над концептуальным моделированием для этого второго проекта.
По словам Рахмана, успешно прогнозировать неисправности непросто. Для этого требуется проанализировать несколько различных сигналов от каждого резонатора SRF, чтобы отличить нормальную работу от неисправности. Признаки предварительной неисправности могут варьироваться от одного резонатора к другому, поэтому каждый контролируемый резонатор должен иметь свою уникальную модель.
В то время как некоторые неисправности развиваются постепенно, другие проявляются внезапно, без каких-либо явных предупреждающих признаков, поэтому команде пришлось сосредоточиться на прогнозировании медленно развивающихся неисправностей. Поскольку ошибочное прогнозирование неисправности может привести к ненужным вмешательствам, важно найти правильный баланс между тем, что является предварительной неисправностью, а что нет.
Их проект включал в себя сбор и обработку больших наборов данных о нормальных и предаварийных сигналах резонатора, предварительную обработку данных и обучение модели различению стабильных и предаварийных состояний.
Теннант отметил, что в настоящее время система не может быть развернута в CEBAF из-за фундаментальных аппаратных ограничений. Например, полости SRF не предназначены для передачи потоковых данных в режиме реального времени, которые были бы необходимы для использования системы во время операций.
Вместо этого команда использовала данные за два разных периода работы CEBAF, чтобы создать отдельный набор данных, предназначенный для имитации того, что увидела бы модель, если бы она была развернута в CEBAF.
Результаты были впечатляющими.
"Модель прогнозирования неисправностей смогла правильно предсказать 80% медленно развивающихся неисправностей резонатора SRF, сохраняя при этом точность определения нормальных условий эксплуатации на уровне 99,99%", - сказал Рахман. "Это подтвердило способность модели различать нормальные и неисправные условия в сильно несбалансированном наборе данных, доказав ее потенциал для развертывания в режиме реального времени".
Их статья "Ускорение прогнозирования полостных дефектов с помощью глубокого обучения в лаборатории Джефферсона" появилась в журнале Machine Learning: Science and Technology в 2024 году.
Управление автоэлектронной эмиссией
Одним из основных факторов, ограничивающих работу резонаторов SRF, является автоэлектронная эмиссия. Автоэлектронная эмиссия состоит из электронов, которые находятся внутри ускорителя, но не являются частью самого строго контролируемого электронного пучка.
Эти посторонние электроны могут вызвать неблагоприятное излучение внутри машины, которое может создавать помехи для электронного пучка, повреждать компоненты ускорителя частиц или инфраструктуру или создавать горячие точки, которые продолжают излучать радиацию. Например, активация в результате нейтронного излучения, генерируемого электронами, испускаемыми полем, может представлять опасность в течение нескольких дней, недель или месяцев после прекращения работы SRF.
Основным источником полевой эмиссии являются электроны, возникающие на стенках резонатора SRF. При работе CEBAF операторы контролируют, какое напряжение подается на каждый резонатор для ускорения пучка. Электроны, излучаемые полем, могут исходить из резонатора, если его напряжение слишком велико. Напряжение, которое запускает электромагнитное излучение в полости, зависит от уникальной истории и характеристик полости.
В настоящее время операционный персонал управляет электромагнитным излучением, вручную регулируя напряжение во всех 416 полостях в CEBAF и отслеживая уровни излучения.
Как только они определяют, какие полости вызывают излучение, они понижают напряжение в опасной полости и повышают напряжение в других полостях, чтобы компенсировать потерю энергии. Это продолжается на протяжении всего запланированного запуска ускорителя, поскольку в любой момент может неожиданно возникнуть электромагнитное излучение.
Карпентер и Сулейман возглавляли этот проект. Карпентер - эксперт в области компьютерных наук и машинного обучения, который работает в группе управления ускорителями лаборатории почти 15 лет, а Сулейман - штатный научный сотрудник Центра инжекторов и источников в Лаборатории Джефферсона.
Они пригласили Стивена Голденберга, который уже третий год работает постдокторантом в отделе обработки данных лаборатории, специализируясь на машинном обучении с приложениями в ускорителях и физике элементарных частиц.
Команда решила проблему, установив различные уровни напряжения на линиях связи и измерив реакцию на излучение. Затем они обучили набор суррогатных моделей машинного обучения для каждого детектора излучения и использовали автономный алгоритм оптимизации, чтобы определить настройки напряжения для уменьшения излучения, но при этом обеспечить экспериментаторов необходимым лучом. Затем эти настройки были реализованы на компьютере linac.
Модели оказались успешными.
В ходе одной из демонстраций, подтверждающих эффективность концепции, команда обнаружила, что они могут снизить уровень радиации на целых 45% по сравнению с тем местом, где в настоящее время работает CEBAF, что свидетельствует о том, что хорошо зарекомендовавшие себя инструменты машинного обучения могут быть использованы для моделирования и минимизации выбросов в полевых условиях без постоянного ручного вмешательства.
В настоящее время они решают, как наилучшим образом внедрить свою работу в работу ускорителей частиц.
Их результаты, "Управляемая данными градиентная оптимизация для управления полевым излучением в сверхпроводящем радиочастотном Linac", были недавно опубликованы в журнале Physical Review Accelerators and Beams.
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