ХАЙТЕК

Как ИИ превращает шумные и темные фотографии в качественные кадры

Егор Ершов

Егор, расскажите, какая технология позволяет превращать фотографии с мобильного устройства в кадр фотографического качества?

В привычных нам девайсах работает целый конвейер формирования изображений. На входе в камеру попадает сцена освещенных объектов, а на выходе мы получаем готовое изображение. 

До 2000-х годов инженеры, разработчики и ученые пытались максимально продублировать в девайсах работу нашей зрительной системы. К примеру, по чувствительности к свету с различными длинами волн в глазу различают три вида колбочек: колбочки S-типа чувствительны в фиолетово-синем спектре, M-типа — в зелено-желтом, и L-типа — в желто-красном. Такого же рода алгоритмы есть и в девайсах, поскольку основная задача — сформировать изображение для человека. Сделать его правдоподобным и эстетически приятным.

Мы неплохо понимаем, как устроено восприятие окружающего мира человеком при ярком свете, поэтому у нас достаточно хорошо получаются фото со всех камер днем. Но если речь идет о сумерках и темноте, пока не хватает данных о работе зрительных анализаторов в подобных условиях. Это вызов и для ученых, и для тех, кто производит технику. Тем более, сейчас в науку и производство приходит новое поколение алгоритмов искусственного интеллекта, то есть все трансформации изображения могут объединяться в рамках одной нейросети.

Наша цель — найти ИИ-решение, «улучшающее» необработанные ночные изображения с камеры и создающее на выходе изображения фотографического качества в стандартном формате RGB (sRGB). Для оценки качества использовались массовые опросы: фотографии показывали пользователям сервиса «Яндекс Задачи». Любопытно, что точка зрения профессиональных фотографов почти полностью совпала с оценкой людей, далеких от мира фотографии, согласно результатам наших прошлых соревнований.

Какие манипуляции проделываются с фотографией, чтобы повысить ее качество в условиях плохого освещения?

Канонического пайплайна в построении изображений не существует. У многих компаний это ноу-хау, сопряженное с коммерческой тайной. Поэтому я расскажу самый общий вариант. 

Итак, о технологии: вначале устройство делает 8–16 фотографий с большой скоростью и небольшим отставанием по времени. Затем эти кадры используются для вычисления одного, более хорошего (это называется вычислительная фотография). Если брать изображение с  мобильного телефона, то задача усложняется тем, что изображение более шумное. 

Как только мы нажимаем на кнопку «Снять изображение», матрица полупроводниковых светочувствительных элементов считает число фотонов, упавших на каждый пиксель. При этом каждый пиксель отличается от своих соседей, представляя собой, по сути, одномерный массив чисел. Вначале у нас нет цветной картинки, только серое изображение. Однако каждый пиксель покрыт одним из трех цветовых фильтров, что позволяет оценивать цвет. Следующий шаг пайплайна — демозаикинг. Из мозаики, где у нас есть, например, значение только зеленого фильтра, нужно восстановить по соседним пикселям значение красного и синего. Тут стоит математическая задача интерполяции. Можно делать вычисления классическим способом, но также сейчас за этим стоит много нейросетевых решений. Следом за этим, как правило, идет первичное шумоподавление. Затем выполняется оценка освещения. Задача заключается в том, чтобы по косвенным признакам в сцене (цвет травы, стен, бликов) оценить цвет освещения (или, точнее, цвет белой бумаги под этим освещением). Обычно предполагается, что источник освещения в сцене один. Так проще с точки зрения математики. В жизни освещение более сложное, но в пайплайнах этим пренебрегают.

Дальше нужно выполнить коррекцию изображения, чтобы сымитировать механизм цветовой константности. Человек понимает, что трава зеленая, а бумага белая, при достаточно разных условиях освещения. Хотя это не является математическим свойством, скорее, это область психофизиологии. 

Цвета получившегося изображения далее переводят в интерфейсное цветовое пространство, чтобы его можно было воспроизводить на всех девайсах. Как только это случилось, остаются шаги, связанные с украшательством. Нужно сделать тонмейпинг и гамма-коррекцию. Напоследок получившаяся картинка кодируется в расширение jpg.

Кадр до обработки Кадр после обработки

Какое у вашей разработки может быть практическое применение?

Правдоподобная цветопередача важна во многих областях. Например, в медицине. Когда врач проводит операцию с помощью видеоэндоскопа, чтобы принять правильное решение, нужно стабильное распознавание цвета. Еще одна область применения — вычисление цифровых характеристик. В будущем есть идея превратить мобильное устройство в прибор, измеряющий красители. Точный цвет обоев, платья, автомобиля, продуктов лакокрасочной отрасли.

Также распознавания цвета помогает различным системам мониторинга. В частности, мониторингу пожароопасной ситуации на местности. Но тут стоит подчеркнуть, что любые приборы, связанные с мониторингом и безопасностью, требуют строгой стандартизации и точной цветопередачи. Их разработка занимает больше времени за счет контроля со стороны государства. 

Есть еще один момент, возможно, менее очевидный. В любой стране мира есть люди, страдающие врожденными аномалиями цветового зрения (дальтонизмом). Создание адекватного визуального контента для них — очень важная задача, ведь порой человек, даже глядя на карту пробок, не может сориентироваться, какого они цвета, не говоря уж о каких-то более сложных ситуациях.

Расскажите, пожалуйста, о вашей научной деятельности. Что значит «репродукция и синтез цвета»?

У меня две научные группы — в Институте проблем передачи информации РАН и в Институте AIRI. Они сотрудничают между собой. Фактически деятельность нашего коллектива строится вокруг цветовосприятия и его математического моделирования, то есть цветовая вычислительная фотография. Используя методы, основанные на анализе цифровых характеристик, мы пытаемся анализировать свойства сцены, чтобы добиться хорошего распознавания цвета вне зависимости от световых характеристик. 

Что касается репродукции — то это, по сути, работа с дополненной реальностью. Сейчас это востребованное направление, например, для видеоигр. Объект, помещенный в дополненную реальность, должен взаимодействовать с другими объектами реального мира: отбрасывать тень, быть где-то чуть ярче, где-то чуть темнее. На данный момент эта задача в основном не решена.

Сфера применения ваших исследований — в том числе оптический анализ качества фруктов и овощей на агропроизводстве, а также оптическое распознавание отходов при сортировке мусора на предприятиях. Как работает это распознавание?

Да, мы занимаемся этим в рамках компании EKSLi. Давайте рассмотрим пример сортировки отходов. Допустим, нам нужно выбрать из потока все бутылки. Когда объект движется по ленте конвейера, на него смотрит камера, но в принципе все то же самое может увидеть и автоматическая система. Первичная классификация происходит по форме — тут задействованы нейросетевые решения. Затем нужно проанализировать цвет. Это делают те же алгоритмы, которые мы закладываем для анализа свойств сцены. Происходит оценка освещения, переход в правильное цветовое пространство, затем определение цветовых координат и сравнение с эталонными значениями. Так мы, к примеру, понимаем, имеет бутылка темно-зеленый или кислотно-зеленый цвет. Эта технология очень востребована в рамках нацпроекта «Экология» и идеи утилизации отходов.

Что касается оптического анализа качества овощей и фруктов, мы тоже анализируем объекты, идущие по конвейеру. Мы работаем с крупным бизнесом, завязанным на импорт и экспорт, а также с ритейлом. Вот пришла партия картофеля, как понять, хорошая она или плохая? Пока это определяется в основном субъективной оценкой, однако процесс можно автоматизировать и объективизировать. 

Какова на данный момент точность распознавания отходов и есть ли прогресс за последние 10 лет?

На данный момент точность порядка 95% и выше. Динамика очень позитивная, это связано с повышением качества детектирования за счет нейросетевых решений. Но в то же время есть куда двигаться. Нельзя сказать, что ИИ и искусственный сортировщик — это панацея, это лишь часть комплексной системы. Но спрос на технологию большой и в дальнейшем, скорее всего, она пойдет по пути дальнейшей автоматизации процессов и на новых заводах, и в рамках переоснащения существующих.

На каком «железе» работают эти вычислительные технологии?

Технические характеристики оборудования напрямую зависят от того количества производственных задач, которые предстоит решать. Наша идеология заключается в том, чтобы продукт был ресурсоэффективным. Имеющаяся у нас платформа сейчас по мощности заметно уступает современному мобильному телефону. Никаких мощных видеокарт. Ничего особо сложного — одноплатный компьютер с несколькими ядрами и небольшим количеством памяти. Крутая технология — не равно крутой компьютер, в индустрии больше котируются безотказность, надежность и неприхотливость. 

Напоследок — о мечтах. Какие технологии из вашей сферы теоретически возможны, но пока далеки от реализации?

У меня есть две профессиональных мечты. Одна — построить заметно более полную модель того, как человек воспринимает цвета. Хочется, чтобы новые знания в этой сфере стали частью алгоритмов ИИ и стандартов, вошло в нашу жизнь и несло пользу. К примеру, если знать, как организовано цветовосприятие, можно сжимать изображение без потери качества. 

Также есть идея построить завод, который будет создавать другие заводы для управления потоками в промышленности.

Обложка — downloaded from Freepik.

The post Как ИИ превращает шумные и темные фотографии в качественные кадры appeared first on Хайтек.

Марсоход НАСА прошел непростую миссию на Красной планете

Недавно марсоход столкнулся с полем крупных валунов, что вынудило управляющую команду JPL НАСА скорректировать маршрут, направив его в русло реки. Неожиданно это помогло сократить путь на несколько недель. Во время этого путешествия Perseverance обнаружил несколько интересных геологических объектов.

Перед последней посадкой вертолет Ingenuity помогал прокладывать путь для Perseverance с высоты. После его поломки передвижение марсохода замедлилось. Из-за большого расстояния до Марса управление Perseverance в режиме реального времени невозможно. Операторы Лаборатории реактивного движения (JPL) NASA могут направлять его всего на 30 метров в день, используя полученные изображения. Остальное делает система AutoNav, которая хорошо справлялась с задачей, пока местность не стала сложной для навигации.

Марсоход наткнулся на валуны, через которые мог бы пробраться, но это заняло бы много времени и было слишком рискованно. Поэтому было решено спустить ровер в русло бывшей реки.

Гора Уошбёрн, в центре — белый камень Atoko Point. Фото: НАСА

После спуска по склону движение марсохода стало значительно легче. За первый марсианский день (сол) он преодолел 200 метров и достиг горы Уошбёрн (Mount Washburn), которая находится в середине русла реки. Этот пологий холм покрыт необычными валунами, один из которых был значительно светлее остальных. 

Анализ показал, что в нем содержатся пироксен и полевой шпат, что указывает на его происхождение из глубокого магматического кармана, оставшегося со времен более активной геологической истории Марса. Исследовав этот объект, названный Atoko Point, Perseverance за шесть солов выбрался из русла реки.

9 июня ровер достиг района Bright Angel, значительно опередив график. В этом районе имеются выходы горных пород, которые могли обнажиться благодаря речной эрозии или осадочным процессам. В настоящее время Perseverance ищет подходящее место для забора образца.

Читать далее:

Создан прототип компактного и легкого двигателя с мощной производительностью

Дикая птица отложила яйца на балконе в Тбилиси: чем это закончилось для людей

Странный радиосигнал раз в час приходит из космоса: ученые не знают, что это

The post Марсоход НАСА прошел непростую миссию на Красной планете appeared first on Хайтек.

«Отвисли челюсти»: «Уэбб» разглядел то, что ученым не удавалось 50 лет

Космический телескоп НАСА и Европейского космического агентства «Джеймс Уэбб» удивил ученых. Он обнаружил двойную звезду, которую ранее принимали за одну. Он нашел ее в молодых звезд WL 20S в Млечном Пути. Примечательно, что астрономы изучали ее с 1970-х годов.

У нас отвисли челюстиПосле десятилетий изучения этого источника мы были уверены, что знаем его достаточно хорошо

астроном Мэри Барсони

Наблюдения, проведенные с помощью камеры среднего инфракрасного диапазона (Mid-Infrared Instrument, MIRI) на телескопе «Уэбб» представили  на 244-м заседании Американского астрономического общества. 

Выяснилось, что у двойных звезд в регионе WL 20S есть одинаковые газовые выбросы, исходящие с полюсов. Их возраст оценивается в 2-4 млн лет.

Группа звезд WL 20. Данные телескопа «Спитцер»

Дополнительные данные ученые получили с помощью комплекса радиотелескопов Atacama Large Millimeter Array (ALMA) в пустыне Атакама, Чили. Он регистрирует электромагнитное излучение в миллиметровом и субмиллиметровом диапазоне. 

Оказалось, что обе звезды окружены дисками из пыли и газа, что может свидетельствовать о возможности формирования планет. Ученые полагают, что звезды находятся на финальной стадии своего формирования.

Последние данные ALMA и MIRI, объединенные в один снимок

Особую значимость открытию придает то, что область WL 20S скрыта за плотными облаками газа и пыли, блокирующими видимый свет. Лишь инструменты телескопа «Уэбб», которые позволяют наблюдать космос в инфракрасном спектре позволила заглянуть сквозь эти слои и увидеть то, что оставалось незамеченным на протяжении десятилетий.

Читать далее:

Создан прототип компактного и легкого двигателя с мощной производительностью

Дикая птица отложила яйца на балконе в Тбилиси: чем это закончилось для людей

Странный радиосигнал раз в час приходит из космоса: ученые не знают, что это

На обложке: художественная иллюстрация звезд-близнецов. Фото в тексте и на обложке: НАСА

The post «Отвисли челюсти»: «Уэбб» разглядел то, что ученым не удавалось 50 лет appeared first on Хайтек.

Путин запретил пользоваться некоторыми ИТ-услугами из недружественных стран

Президент РФ Владимир Путин утвердил изменения к указу «О дополнительных мерах по обеспечению информационной безопасности РФ» от 1 мая 2022 года, которые расширили ограничения на использование технологий компаний из недружественных стран.

Согласно документу, опубликованному на портале правовых актов, к ранее установленному запрету на использование государственными структурами, госкорпорациями и субъектами критической информационной инфраструктуры (КИИ) с 2025 года систем защиты информации (СЗИ) из недружественных стран, добавился запрет на использование этими структурами услуг по обеспечению информационной безопасности, предоставляемых такими компаниями.

Поправки, вступившие в силу 13 июня, также устанавливают требования к центрам ГосСОПКА (государственная система обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак на информационные ресурсы РФ), определяют порядок их аккредитации и возможности её приостановления.

Глава группы по сопровождению GR-проектов ГК «Солар» (часть «Ростелекома») Андрей Медунов сообщил ТАСС, что эти изменения помогут регламентировать процесс аккредитации центров ГосСОПКА и обеспечить эффективный контроль за их работой. По его мнению, все нововведения своевременны и логичны, способствуя повышению киберустойчивости российской экономики и технологической независимости в области информационной безопасности, сообщает 3D News.

Читать далее:

Создан прототип компактного и легкого двигателя с мощной производительностью

Дикая птица отложила яйца на балконе в Тбилиси: чем это закончилось для людей

Странный радиосигнал раз в час приходит из космоса: ученые не знают, что это

Обложка: Wikimedia Commons | Сведения о лицензии

The post Путин запретил пользоваться некоторыми ИТ-услугами из недружественных стран appeared first on Хайтек.

Названо самое умное растение: у него есть память и способность принимать решения

Растения редко рассматриваются наукой как существа, обладающие сознанием, однако ученые полагают, что это может быть результатом нашего собственного «предубеждения о мозге». В новой статье, вызвавшей споры в научном сообществе, химик-эколог из Корнелльского университета Андре Кесслер и его аспирант Майкл Мюллер утверждают, что поведение некоторых растений может соответствовать определению интеллекта.

По словам ученых, некоторые виды растений, сталкиваясь с проблемами, могут реагировать на окружающую среду, используя нечто вроде памяти и принимая решения. В ходе исследований ученые обнаружили, что золотарник высокий (Solidago altissima) способен «слышать крики» своих соседей, когда на них нападают травоядные. Например, когда личинки листоеда поедают листья золотарника, растение выделяет летучие органические соединения (ЛОС), которые сигнализируют насекомым, что растение повреждено, и им следует искать более качественный источник пищи. Это самое умное растение.

Кроме того, поврежденные растения изменяют отражение красного света от своих листьев, что могут уловить другие растения на расстоянии. Ученые предполагают, что свет и соединения служат предупреждением для сородичей о приближающейся опасности. Причем, понять этот сигнал бедствия могут лишь соседние растения. В ответ на эти сигналы золотарники укрепляют свои защитные механизмы от хищников, растут быстрее и производят защитные соединения для борьбы с насекомыми — ученые считают, что этот процесс аналогичен иммунной системе животных.

Таким образом, золотарники не просто интегрируют информацию из окружающей среды, но и предвосхищают будущие условия, готовясь к ним на основе текущей обстановки. Это поведение не уникально для золотарника, оно также наблюдается у табачного растения. Кесслер и Мюллер считают, что такое поведение растений подпадает под «концепцию интеллекта»: достижение целей, таких как выживание, в различных условиях.

У золотарников нет нервной системы, однако их клетки связаны в системы, действующие через химическую передачу сигналов, что позволяет им реагировать как единое целое. Ученые утверждают, что реакция растения на ЛОС — это больше, чем просто рефлекс или фиксированный образец действия. Авторы статьи говорят, что это «обдуманное изменение поведения», основанное на издержках, связанных с травоядностью и конкуренцией.

В 2020 году ученые провели дополнительное исследование и обнаружили, что золотарники не излучают такой же свет листьями, если поблизости нет других цветов. Таким образом, растение буквально меняет свое поведение в зависимости от информации, полученной из окружающей среды.

Авторы исследования подчеркивают, что дело не в присвоении растению титула «разумного», а в том, как оно достигает этого без наличия нервной системы. Их также интересуют экологические последствия такого поведения. Они признают, что применение термина «интеллект» к растительной жизни весьма спорно.

Результаты исследования опубликованы в журнале Plant Signaling and Behavior.

Читать далее:

Создан прототип компактного и легкого двигателя с мощной производительностью

Дикая птица отложила яйца на балконе в Тбилиси: чем это закончилось для людей

Странный радиосигнал раз в час приходит из космоса: ученые не знают, что это

Обложка: Cbaile19/Wikimedia Commons/CC0

The post Названо самое умное растение: у него есть память и способность принимать решения appeared first on Хайтек.

Названа рыба, которая продлевает жизнь

Новое исследование показывает, что включение мелкой рыбы в рацион имеет значительные преимущества.

Доктор Чинацу Ксахара, ведущий автор исследования, с детства употребляет мелкую рыбу и теперь включает ее в рацион своих детей. Вместе с доцентом Такаси Тамурой и профессором Кенджи Вакаи из Высшей медицинской школы Университета Нагои, они решили изучить, какие именно преимущества дает употребление мелкой рыбы.

Японцы традиционно едят мелкую рыбу, такую как килька, атлантическая мойва, японская корюшка и небольшие сушеные сардины, целиком, включая голову, кости и органы, которые богаты микроэлементами, такими как кальций и витамин А.

Исследователи изучили связь между потреблением мелкой рыбы и риском смертности среди японцев. В исследовании приняли участие 80 802 человека в возрасте от 35 до 69 лет по всей Японии. Частота потребления мелкой рыбы оценивалась с помощью опросника на начальном этапе исследования. Наблюдение за участниками длилось 9 лет, в течение которых было зафиксировано 2 482 смерти, из которых около 60% были связаны с раком. Результаты показали, что у женщин, регулярно употреблявших мелкую рыбу, значительно снизился риск смертности от всех причин и от рака.

У женщин, потреблявших мелкую рыбу 1-3 раза в месяц, 1-2 раза в неделю и 3 и более раз в неделю, риск смертности от всех причин снижался в 0,68, 0,72 и 0,69 раза, а риск смертности от рака — в 0,72, 0,71 и 0,64 раза соответственно, по сравнению с теми, кто редко ел мелкую рыбу.

После учета дополнительных факторов, таких как возраст, вредные привычки, ИМТ и потребление различных питательных веществ и продуктов, ученые обнаружили, что женщины, часто употреблявшие мелкую рыбу, имели меньше шансов умереть от всех причин. Исследователи пришли к выводу, что включение мелкой рыбы в рацион является простой и эффективной стратегией снижения риска смертности среди женщин.

У мужчин аналогичная тенденция в снижении риска смертности также была отмечена, хотя статистически значимой она не была. Причины этого пока неясны, и исследователи считают, что это может быть связано с ограниченным количеством участников мужского пола и другими факторами. Дополнительные исследования необходимы для выяснения точных причин.

Авторы исследования подчеркивают, что необходимо провести дополнительные исследования в других странах для подтверждения полученных результатов.

Результаты исследования которой были опубликованы в журнале Public Health Nutrition, ученые решили исправить эту оплошность.

Читать далее:

Создан прототип компактного и легкого двигателя с мощной производительностью

Дикая птица отложила яйца на балконе в Тбилиси: чем это закончилось для людей

Странный радиосигнал раз в час приходит из космоса: ученые не знают, что это

Обложка: Royalty-Free photo: Fresh blue Mackerells at a fish market | PickPik

Сведения о лицензии

The post Названа рыба, которая продлевает жизнь appeared first on Хайтек.

Посмотрите на самку с аномально большими яйцами: она живет на глубине океана

Поскольку кальмары обитают в изобилии на больших глубинах океана, встретить их живыми удается крайне редко.

Во время одного из погружений в рамках морской подводной экспедиции ученые из Научно-исследовательского института аквариума залива Монтерей (MBARI) зафиксировали любопытное явление.

Им удалось запечатлеть глубоководную самку кальмара, держащуюся за кладку особенно крупных яиц. За предыдущие погружения аппараты с дистанционным управлением наблюдали высиживание яиц глубоководных кальмаров 17 раз, но этот случай был уникальным. Размер яиц достигал 11,6 миллиметров, что почти вдвое превышает известные виды глубоководных кальмаров.

Старший научный сотрудник MBARI Стивен Хэддок отметил, что яйца кальмара были не только огромными, но и значительно менее многочисленными, чем ожидали ученые. Большинство видов, откладывающих яйца в воде, производят множество мелких яиц, чтобы увеличить шансы на выживание потомства в враждебной среде.

Однако на глубинах океана, от 1000 до 4000 метров, действуют другие законы. Стабильные и предсказуемые условия позволяют самкам делать большие вложения в меньшее количество потомства. Так они могут отбирать менее многочисленные, но более крупные яйца для рождения более развитых детенышей.

Изучая другие образцы кальмаров из Калифорнийского залива, исследователи пришли к выводу, что самка, высиживающая яйца, принадлежит к неизвестному виду семейства Gonatidae. Тем не менее, ученые подозревают, что она может относиться к еще неописанному виду.

Особое внимание ученых привлекла самка-мать, которая, вероятно, вложила много усилий в вынашивание своего потомства. Самки кальмаров не едят, когда вынашивают яйца, и в итоге погибают после их появления на свет. Ведущий автор исследования Хенк-Ян Ховинг отметил, что на вынашивание таких крупных яиц может потребоваться до четырех лет — долгий срок, чтобы обходиться без пищи. Но суровые условия подводного мира требуют жертв, и усилия самки значительно увеличивают шансы на выживание ее потомства.

Читать далее:

Создан прототип компактного и легкого двигателя с мощной производительностью

Дикая птица отложила яйца на балконе в Тбилиси: чем это закончилось для людей

Странный радиосигнал раз в час приходит из космоса: ученые не знают, что это

Обложка: MBARI

The post Посмотрите на самку с аномально большими яйцами: она живет на глубине океана appeared first on Хайтек.

Мелатонин может предотвратить возрастную потерю зрения, показывают исследования

Добавки мелатонина могут снизить риск развития возрастной дегенерации желтого пятна (ВМД), наиболее распространенной причины тяжелой потери зрения у людей старше 50 лет. Ученые обнаружили эту связь после анализа электронных медицинских записей, собранных в период с 2008 по 2023 год от пациентов в США.

Ученые изучили записи более чем 238 000 человек старше 50 лет. Ученые посчитали, что у людей, принимавших мелатонин, вероятность диагностики возрастной дегенерации желтого пятна в течение 15-летнего периода исследования, была на 58% ниже, чем у тех, кто этого не делал.

Несмотря на то, что исследование выявило интересную связь, в нем есть некоторые серьезные ограничения. В США мелатонин считается пищевой добавкой и продается без рецепта, поэтому не все пациенты могли сообщать о приеме препарата своему лечащему врачу.

Кроме того, формы добавки различаются по чистоте и концентрации различных ингридиентов. Например, предыдущие исследования показали, что жевательные конфеты с мелатонином, продаваемые в США, часто содержат гораздо более высокие дозы, чем указано на упаковке. Это означает, что фактическая доза мелатонина, которую люди принимали неизвестна.

Исследователи планируют подтвердить свои результаты в более серьезных наблюдениях: плацебо-контролируемом слепом исследовании с фиксированными дозами мелатонина.

Читать далее:

Создан прототип компактного и легкого двигателя с мощной производительностью

Дикая птица отложила яйца на балконе в Тбилиси: чем это закончилось для людей

Странный радиосигнал раз в час приходит из космоса: ученые не знают, что это

На обложке: Изображение от freepik, сведения о лицензии

The post Мелатонин может предотвратить возрастную потерю зрения, показывают исследования appeared first on Хайтек.

МОК объявил о планах создать олимпийские игры по киберспорту

Президент Международного олимпийского комитета (МОК) Томас Бах на онлайн-брифинге заявил, что организация планирует одобрить создание Олимпийских игр по киберспорту. Решение будет принято во время 142 сессии исполнительного комитета организации, которая пройдет во время летних олимпийских игр в Париже в этом году.

Олимпийские игры по киберспорту будут основываться на неделе соревнований по видеоиграм, которую в прошлом году при поддержке МОК провели в Сингапуре. Мероприятие представляло собой комбинацию киберфизических симуляций олимпийских видов спорта и традиционных видеоигр.

В олимпийской организации заявили, что ведут предварительные переговоры с потенциальным хозяином первой киберолимпиады. О месте и датах проведения мероприятия объявят вскоре после заседания исполнительного комитета МОК, которое пройдет 23-24 июля в Париже.

В МОК отметили, что 75% зрителей, посетивших мероприятие в Сингапуре, были в возрасте от 13 до 34 лет. Основной целью создания киберспортивных игр организация считает сохранение интереса у молодежи к олимпийскому движению.

Летние олимпийские игры пройдут в Париже с 26 июля по 11 августа, паралимпийские игры — с 28 августа по 8 сентября. Спортивные сборные из России и Беларуси отстранены от участия в играх в связи с международными санкциями. Отдельные атлеты из этих стран, которые выполнят требования МОК и будут одобрены комитетом, смогут участвовать в играх в нейтральном статусе.

Читать далее:

Создан прототип компактного и легкого двигателя с мощной производительностью

Дикая птица отложила яйца на балконе в Тбилиси: чем это закончилось для людей

Странный радиосигнал раз в час приходит из космоса: ученые не знают, что это

На обложке: Изображение от freepik, сведения о лицензии

The post МОК объявил о планах создать олимпийские игры по киберспорту appeared first on Хайтек.