Телеграм канал «Российская академия наук»

Учёные научили ИИ считать листву из космоса

Специалисты ИКИ РАН, ФНЦ БСТ РАН и МГУ им. М.В. Ломоносова создали нейросетевой алгоритм расчёта индекса листовой поверхности, который позволяет получать точные данные об экосистемах России.

«Индекс листовой поверхности — один из главных климатических параметров. Он отражает способность растений к фотосинтезу и транспирации (испарению влаги). Точная оценка листовой поверхности в региональном и глобальном масштабах необходима для моделирования экосистем, геохимических циклов, сельскохозяйственного мониторинга и смежных приложений», — рассказал руководитель проекта, старший научный сотрудник, заведующий сектором ИКИ РАН Дмитрий Плотников. 

Информацию исследователи получали с отечественных спутников «Метеор-М» — орбитальных аппаратов дистанционного зондирования Земли. Они работают на круговых солнечно-синхронных полярных орбитах высотой 820–830 км. На борту этих спутников находятся российские приборы КМСС-2 («комплексы многозональной спутниковой съёмки»). Устройства обеспечивают получение мультиспектральных данных в зелёном, красном и ближнем инфракрасном каналах с пространственным разрешением 60 м и полосой обзора шириной 960–1020 км.

При обучении искусственного интеллекта учёные использовали данные, полученные за 2022 год, — это около 60 тыс. фрагментов съёмки. Основой для обучения нейросети стала модель переноса излучения PROSAIL. Она позволяет воспроизвести спектральный образ растений, на который влияет широкое разнообразие биохимических и геометрических параметров растительности. В том числе содержание хлорофилла, воды, сухого вещества, наклон листьев и свойства почвы.

Результаты исследования, поддержанного грантом РНФ, опубликованы в статье Development and assessment of Leaf Area Index of Russia's vegetation cover based on multi-angular observations by KMSS (Meteor-M) and neural network inversion of PROSAIL model (Plotnikov D.E., Zhou Z., Kolbudaev P.A., Loupian E.A., Matveev A.M., Zimin M.V., Zhukov B.S., Kondratieva T.V., Lebedev S.V).

#Грани_РАН

🔗 Российская академия наук в MAX

Космические «археологи» восстановили историю чёрных дыр

Астрофизики Специальной астрофизической обсерватории Российской академии наук на основе собственных наблюдений и анализа научной литературы изучили следы активности сверхмассивных чёрных дыр — такие, как «эхо» ионизирующего излучения и реликтовые радиоволокна.

🌌 Исследования помогли восстановить историю центров галактик на масштабах от тысяч до сотен миллионов лет.

#Грани_РАН

🔗 Российская академия наук в MAX

Исследователи изучили влияние различных методов пробоподготовки на полноту извлечения элементов из шунгита 

Полученные от сотрудников лаборатории физико-химических основ хроматографии и хромато-масс-спектрометрии Института физической химии и электрохимии им. А.Н. Фрумкина РАН протоколы пробоподготовки могут быть использованы геохимиками, специалистами горнодобывающей отрасли и материаловедами для достоверной оценки содержания ценных элементов на субмикронном уровне в шунгитовых месторождениях. 

Шунгит используют в производстве фуллеренов и углеродных нанокластеров, из него состоят наполнители в резине, улучшающие их прочность. Этот камень содержит множество ценных веществ, анализировать которые достаточно сложно, поэтому данные исследования имеют особую ценность.

The effect of shungite pretreatment on quantitative extraction of metals (Irina V. Minenkova, Victoria V. Voronkova, Daniil I. Yarykin, Ivan S. Pytskii, Alexey K. Buryak).

#Грани_РАН

🔗 Российская академия наук в MAX

Член-корреспондент РАН Андрей Наумов рассказал о VI Всероссийской викторине юных физиков ОФН РАН

Продолжаем делиться кадрами с церемонии награждения. В этот раз о викторине рассказывает её организатор — член-корреспондент РАН Андрей Наумов.

«Наша основная идея — замотивировать ребят и познакомить их с достижениями отечественной науки, с нашими выдающимися соотечественниками», — отметил учёный.

🔗 Российская академия наук в MAX

Академик Сергей Юрьевич Желтов празднует 70-летие!

При непосредственном участии академика Желтова были проведены работы по созданию и внедрению технологий машинного зрения, а также по принятию на вооружение трёх отечественных боевых авиационных комплексов. Его научная деятельность на протяжении многих лет связана с развитием передовых решений в области авиационных систем управления, обработки информации и искусственного интеллекта.

✨ Поздравляем с юбилеем и желаем всего самого доброго!

#Юбилеи_РАН

🔗 Российская академия наук в MAX

Совсем юные, но уже настоящие физики 🧑‍🔬

Знакомим вас с победителями Всероссийской викторины юных физиков Отделения физических наук РАН. Ребята очень разные, но их всех объединяет интерес к науке и большие цели на будущее.

📌 Новый сезон Всероссийской викторины юных физиков ОФН РАН стартует в мае. Информация о задачах появится на сайте Викторины.

🔗 Российская академия наук в MAX

☕️ Чашка чая и викторина по физике

Всего школьники во время Викторины юных физиков Отделения физических наук РАН прислали более 1750 ответов на задачи по различным направлениям физики.

Предлагаем и вам попробовать решить задачу, придуманную для учащихся 5–7 классов. Её автор — академик Виталий Кведер.

Вопрос «Чай горячий и холодный»:

Если заварить в чайнике крутым кипятком очень крепкий хороший чёрный чай, то в прозрачном стакане можно наблюдать тёмный, но прозрачный напиток, который, остывая, продолжает оставаться прозрачным (фото слева).

Однако если оставить чай в заварочном чайнике на ночь, утром, наливая напиток в стакан, вы обнаружите, что жидкость стала совершенно мутной (фото справа).

☕️ Вы можете проверить это самостоятельно.

Почему меняется цвет чая? Как будет выглядеть напиток, если в него налить простую воду (горячую или холодную), и почему?

🔗 Российская академия наук в MAX