Телескоп Джеймса Уэбба создал первую трёхмерную карту атмосферы инопланетной планеты

Учёные впервые создали трёхмерную карту атмосферы далёкой планеты.

Используя данные космического телескопа Джеймса Уэбба (JWST) и метод, известный как картографирование затмений, исследователи обнаружили различные температурные зоны в атмосфере экзопланеты WASP-18b, газового гиганта, расположенного примерно в 400 световых годах от Земли. Согласно исследованию, опубликованному в журнале Nature Astronomy, тот же процесс в скором времени может помочь учёным составить карту температурных колебаний и структуры облаков на других далёких планетах.

«Картирование затмений позволяет нам получать изображения экзопланет, которые мы не можем увидеть напрямую, потому что их звёзды слишком яркие», — сказал в заявлении соавтор исследования Райан Чалленер, исследователь экзопланет из Корнельского университета. «С помощью этого телескопа и новой технологии мы можем начать понимать экзопланеты так же, как и соседей нашей солнечной системы».

Масса WASP-18b примерно в 10 раз превышает массу Юпитера, а её год длится всего 23 часа. Она приливно привязана к своей звезде, что означает, что одна сторона планеты постоянно обращена к звезде, а другая — всегда находится в темноте.

Когда планета начинает проходить за своей звездой, звезда блокирует всё больше и больше света, отражаемого планетой, пока планета не становится полностью скрытой при наблюдении из нашей солнечной системы. Картирование затмений использует это постепенное изменение. Измеряя, как меняется свет от планеты по мере её скрытия и появления, учёные могут вычислить температуру в разных регионах и на разных высотах атмосферы планеты.

Самая мощная вспышка чёрной дыры из когда-либо зарегистрированных превзошла по яркости 10 триллионов солнц

Во вспышке света, которая путешествовала 10 миллиардов лет, чтобы достичь нас, астрономы распознали самое мощное и самое далёкое из когда-либо зарегистрированных извержений энергии из чёрной дыры, пик которого превзошёл по яркости 10 триллионов солнц.

По словам команды под руководством астрофизика Мэтью Грэма из Калифорнийского технологического института, причиной этого колоссального события, вероятно, стала сверхмассивная чёрная дыра, масса которой в 500 миллионов раз превышает массу Солнца, поглотившая несчастную звезду, которая пролетела слишком близко к мощному гравитационному колодцу в центре далёкой галактики. Такие события вблизи чёрных дыр известны как приливные разрушения.

«Энергетика показывает, что этот объект находится очень далеко и очень яркий», — говорит Грэм. «Это не похоже ни на одно из активных галактических ядер, которые мы когда-либо видели».

Это событие было зафиксировано в 2018 году, когда чёрная дыра, известная как J2245+3743, внезапно и резко увеличилась в яркости в 40 раз за несколько месяцев, достигнув пика, в 30 раз превышающего яркость следующего по мощности всплеска АГЯ, наблюдавшегося на сегодняшний день, события, получившего прозвище «Страшная Барби».

С момента достижения пика яркость J2245+3743 постепенно снижается, но ещё не вернулась к исходному уровню.

К моменту подачи исследователями своей статьи в марте 2025 года количество выделенной энергии составило около 10^54 эрг — это эквивалентно преобразованию всей массы Солнца в электромагнитное излучение.

Учёные нашли удивительно простой способ не плакать при резке лука

Обычно химический туман, выделяющийся при нарезании лука – пропанетиал S-оксид – вызывает слёзы. Теперь учёные нашли простой способ свести их к минимуму.

В экспериментах, проведённых исследователями из Корнельского университета в США, более острые лезвия и более медленные движения значительно уменьшили количество лукового тумана, выделяющегося во время приготовления, что позволило сохранить глаза сухими и сделать поверхности на кухне более безопасными.

Биомеханик Зиксуан Ву и его команда использовали мини-гильотину, камеру высокого разрешения и датчики, чтобы тщательно отслеживать капли, выделяющиеся при нарезании лука, сравнивая характеристики тумана с остротой ножа, скоростью нарезания и силой реза.

«Мы обнаружили, что скорость выделяющегося тумана намного выше скорости, с которой лезвие режет лук», — говорит физик Сунгван Юнг.

Каждый слой лука имеет верхнюю и нижнюю кожицу, и, как показал анализ, при повреждении этих слоёв возникают два эффекта: мгновенный взрыв тумана, а затем более медленное просачивание жидкости через слои.

Исследователи обнаружили, что более тупые ножи создают значительно больше капель и более быстрый разлёт капель. Поскольку для прорезания кожицы требуется большее усилие, давление в соке лука увеличивается. Более быстрые и сильные разрезы тупым лезвием выбрасывают капли ещё дальше.

Наблюдения показали, что первоначальный выброс капель может происходить с очень высокой скоростью, достигающей 40 метров в секунду, что соответствует 144 километрам в час. Именно эти капли представляют наибольшую угрозу для глаз.

Теперь мы гораздо лучше понимаем, как образуются и выделяются аэрозоли, вызывающие слезотечение, и что с этим можно сделать. Исследователи обнаружили, что использование острых лезвий и аккуратных медленных разрезов позволяет удерживать туман капель ниже уровня глаз.

Прорывной анализ крови наконец подтверждает синдром хронической усталости

Учёные из Университета Восточной Англии и Oxford BioDynamics создали высокоточный анализ крови, позволяющий диагностировать синдром хронической усталости, также известный как миалгический энцефаломиелит (ME/CFS).

Это заболевание, вызывающее длительную и часто изнурительную усталость, поражает миллионы людей по всему миру, в том числе более 400 000 человек в Великобритании. Несмотря на свою распространённость, ME/CFS остаётся малоизученным и крайне сложным для диагностики заболеванием.

Новый тест, демонстрирующий 96% точность, даёт новую надежду пациентам, которые долгое время боролись за признание своего заболевания и получение достоверных ответов. Исследователи полагают, что это открытие может привести к созданию аналогичного теста для выявления длительного COVID.

Ведущий исследователь, профессор Дмитрий Пшежецкий из Медицинской школы Университета Восточной Англии в Норидже, пояснил: «МЭ/СХУ — это серьёзное и часто инвалидизирующее заболевание, характеризующееся крайней усталостью, которая не проходит после отдыха.
Мы знаем, что некоторые пациенты сообщают, что их игнорируют или даже говорят, что их болезнь «только у них голове». Без точных тестов многие пациенты годами остаются без диагноза или с неправильным диагнозом.
Мы хотели посмотреть, сможем ли мы разработать анализ крови для диагностики этого заболевания — и нам это удалось!
Наше открытие открывает возможность проведения простого и точного анализа крови для подтверждения диагноза, что может привести к более ранней поддержке и более эффективному лечению».

Постковидный синдром, обычно называемый длительным ковидом, является одним из примеров ME/CFS, при котором схожий набор симптомов вызывается вирусом Covid-19, а не другими известными причинами, такими как железистая лихорадка. Поэтому мы надеемся, что наши исследования также помогут подготовить почву для создания аналогичного теста, позволяющего точно диагностировать длительный ковид.

Александр Акулитчев, научный директор Oxford BioDynamics, сказал: «Синдром хронической усталости — это не генетическое заболевание, с которым человек рождается. Именно поэтому использование «эпигенетических» маркёров EpiSwitch, которые могут меняться в течение жизни человека, в отличие от фиксированного генетического кода, было ключом к достижению такого высокого уровня точности.

Платформа EpiSwitch, лежащая в основе этого теста, в сочетании с обширной базой знаний OBD в области 3D-геномики, уже доказала свою способность обеспечивать практическую и быструю диагностику крови, доступную в широких масштабах.

«Благодаря этому прорыву мы с гордостью представляем первый в своём классе тест, который может удовлетворить неудовлетворённую потребность в быстрой и надёжной диагностике сложного, трудно диагностируемого заболевания».

Учёные смогли смоделировать Вселенную на обычном ноутбуке

Поскольку астрономы собирают больше данных, чем когда-либо прежде, изучение космоса становится всё более сложной задачей. Исследователи разработали способ анализа огромных наборов космических данных с помощью всего лишь ноутбука и нескольких часов обработки.

Возглавляет эту работу доктор Марко Боничи, постдокторский исследователь из Центра астрофизики Университета Ватерлоо. Боничи и международная команда создали Effort.jl, сокращение от EFfective Field theORy surrogate (эффективная теория поля). Этот инструмент использует передовые численные методы и интеллектуальные методы предварительной обработки данных, чтобы обеспечить исключительную вычислительную производительность при сохранении точности, необходимой в космологии. Команда разработала его как мощный эмулятор для эффективной теории поля крупномасштабных структур (EFTofLSS), позволяющий исследователям обрабатывать огромные массивы данных более эффективно, чем когда-либо прежде.

Идея Effort.jl возникла из опыта Боничи в работе с трудоёмкими компьютерными моделями. Каждый раз, когда он корректировал даже один параметр, для получения результатов требовались дополнительные дни вычислений. Эта проблема вдохновила его на создание более быстрого и гибкого решения, которое могло бы обрабатывать такие корректировки за часы, а не дни.

«С помощью Effort.jl мы можем обрабатывать сложные наборы данных на таких моделях, как EFTofLSS, что раньше требовало много времени и вычислительных ресурсов, — пояснил Боничи. — С такими проектами, как DESI и Euclid, которые расширяют наши знания о Вселенной и создают ещё более объёмные астрономические наборы данных для исследования, Effort.jl позволяет исследователям анализировать данные быстрее, с меньшими затратами и многократно, внося небольшие изменения с учётом нюансов в данных».

Effort.jl принадлежит к классу инструментов, известных как эмуляторы. Это обученные вычислительные ярлыки, которые воспроизводят поведение крупных, ресурсоёмких симуляций, но работают значительно быстрее. Используя эмуляторы, учёные могут исследовать множество возможных космических сценариев за гораздо меньшее время и применять передовые методы, такие как градиентная выборка, для более эффективного изучения сложных физических моделей.

«Мы смогли подтвердить прогнозы, полученные с помощью Effort.jl, сопоставив их с прогнозами, полученными с помощью EFTofLSS», — сказал Боничи. «Погрешность была небольшой, что показало нам, что расчёты, полученные с помощью Effort.jl, являются надёжными. Effort.jl также может обрабатывать особенности наблюдений, такие как искажения в данных, и может быть очень легко настроен в соответствии с потребностями исследователя».