Gubitak sluha pogađa stotine milijuna odraslih, no i u najrazvijenijim zemljama slušna pomagala koristi tek svaka deseta osoba s oštećenim slukom. U ostatku svijeta situacija je i daleko gora. No, sudeći prema nalazima studije koju su istraživači Keck Medicine objavili u The Lancet Healthy Longevity, slušni aparati ne samo da poboljšavaju kvalitetu života ljudi s oštećenim sluhom nego ga i produžuju, smanjujući rizik od prerane smrti za 24%.  

Prethodna istraživanja već su pokazala da neliječeni i netretirani gubitak sluha može rezultirati skraćenim životnim vijekom, društvenom izolacijom, depresijom i demencijom. Međutim, dosad nitko nije pomnije istražio može li uporaba slušnih pomagala smanjiti rizik od prerane smrti. Nova studija proučila je podatke o više od 10.000 osoba, prikupljenih kroz 13 godina, i otkrila veliku razliku u riziku od smrtnosti između osoba s oštećenim sluhom koje redovito koriste slušna pomagala i onih koje ih nikad ne koriste, bez obzira na njihov stupanj gubitka sluha, dob, etničku pripadnost, prihod, obrazovanje i druge demografske podatke. 

Iako ova studija nije ispitala zašto slušna pomagala pomažu, druga istraživanja ukazuju na to da njihovo korištenje kod osoba s oštećenim sluhom smanjuje razinu depresije i demencije. Iz toga bi se dalo zaključiti da poboljšanja mentalnog zdravlja i kognicije koja dolaze s poboljšanim sluhom podižu i njihovo opće zdravlje, što pak može produžiti životni vijek.  

3D hologrami za veću sigurnost na cesti

Trenutačni sustavi head-up zaslona ograničeni su na dvodimenzionalne projekcije na vjetrobransko staklo vozila, ali sad su na sveučilištima Cambridge, Oxford i University College London (UCL) razvili head-up zaslon proširene stvarnosti (AR HUD) koji uz pomoć 3D laserskog skenera i LiDAR podataka stvara 3D prikaz ulica po kojima vozite automobil.

Sustav može učinkovito 'vidjeti kroz' objekte kako bi projicirao holografske prikaze prepreka na cesti skrivene od vidnog polja vozača, poravnate sa stvarnim objektom u veličini i udaljenosti. Na primjer, prometni znak blokiran velikim kamionom prikazat će se kao 3D hologram tako da vozač točno zna gdje se znak nalazi i koje informacije prikazuje. Tehnologija 3D holografske projekcije zadržava fokus vozača na cesti umjesto na vjetrobranskom staklu i može poboljšati sigurnost na cesti projiciranjem prepreka na cesti i potencijalnih opasnosti u stvarnom vremenu iz bilo kojeg kuta, tvrde istraživači koji su svoj rad predstavili u časopisu Advanced Optical Materials.

Sustav je testiranjem skeniranjem ulice Malet u kampusu UCL-a u središtu Londona. Informacije iz LiDAR oblaka točaka transformirane su u slojevite 3D holograme koji se sastoje od čak 400.000 podatkovnih točaka. Koncept projektiranja procjene prepreka od 360° za vozače proizašao je iz detaljne obrade podataka, osiguravajući jasnu vidljivost dubine svakog objekta. Istraživači su ubrzali proces skeniranja tako da su hologrami generirani i projicirani u stvarnom vremenu. Prikupljeni podaci mogu se dijeliti i pohraniti u oblaku pa bi ih mogli dijeli vozači u prolazu.

Istraživači trenutno surađuju s Googleom na razvoju tehnologije kako bi se mogla testirati u stvarnim automobilima i nadaju se da će se sustav još ove ispitati testirati na cestama.
 

Veliki napredak u liječenju teške astme

Teška astma koja pogađa oko 300 milijuna ljudi širom svijeta može se kontrolirati biološkim terapijama, bez dodavanja redovitih visokih doza inhaliranih steroida koji mogu izazivati značajne nuspojave. Čak 92% pacijenata koji koriste biološku terapiju benralizumabom mogu sigurno smanjiti dozu inhaliranih steroida, a njih više od 60% može ih potpuno prestati inhalirati, pokazala je multinacionalna studija SHAMAL, objavljena u časopisu The Lancet.

Rezultati istraživanja pod vodstvom Kraljevskog koledža u Londonu mogli bi promijeniti živote pacijenata s teškom astmom koji često pate zbog neugodnih i ozbiljnih nuspojava inhaliranih steroida. To uključuje i osteoporozu koja dovodi do povećanog rizika od prijeloma, dijabetesa i katarakte.

Benralizumab je biološka terapija koja smanjuje broj upalnih stanica, eozinofila. Oni se u abnormalnim količinama proizvode u dišnim putovima pacijenata s teškom astmom i uključeni su u razvoj napadaja astme. Bit će potrebne dodatne studije slične ovoj prije nego što će liječnici moći dati čvrste preporuke vezane uz sigurnost i učinkovitosti smanjenja ili potpunog prestanka korištenja visokih doza steroida s drugim biološkim terapijama. 

Tablete umjesto injekcija

Desetljećima je znatan broj proteina, vitalnih za liječenje raznih bolesti, nedostupan u oralnoj terapiji lijekovima. Tradicionalne male molekule često se teško vežu za proteine ​​s ravnim površinama ili zahtijevaju specifičnost za određene homologe proteina. Zbog toga se veći biološki lijekovi, koji mogu ciljati ove proteine, u tijelo ubrizgavaju injekcijama. No, sad su znanstvenici švicarskog Federalnog tehnološkog instituta u Lausanni (EPFL) otvorili vrata novoj klasi oralno dostupnih lijekova.

Studija, predstavljena u Nature Chemical Biology, usredotočila se na cikličke peptide, svestrane molekule poznate po svom visokom afinitetu i specifičnosti u vezivanju izazovnih meta bolesti. Oralna dostupnost cikličkih peptida otvara mogućnost liječenja niza bolesti koje je dosad bilo teško liječiti konvencionalnim oralnim lijekovima. Metoda je svestrana pa se može prilagoditi za ciljanje širokog spektra proteina, kažu istraživači.

Indijski rendgenski satelit za dekodiranje crnih rupa

Indijska organizacija za svemirska istraživanja ISRO lansirala je svoj prvi rendgenski svemirski opservatorij poznat kao Polarimetrijski satelit (XpoSat). Misija je prvog dana nove godine poletjela iz svemirskog centra Satish Dhawan, nošena moćnom indijskom raketom PSLV-C58. Satelit je postavljen u nisku Zemljinu orbitu gdje će proučavati svjetleće kozmičke izvore X-zraka, uključujući crne rupe, neutronske zvijezde, aktivne galaktičke jezgre i magnetare.

XPoSat je druga svjetska misija te vrste nakon NASA-inog lansiranja Imaging X-ray Polarimetry Explorera (IXPE) 2021. godine. XPoSat je dizajniran na platformi indijskog Mini Satellite-2 (IMS-2), težak je 400 kg i može ponijeti do 200 kg tereta. Satelit uključuje polarimetrijski instrument u rendgenskim zrakama POLIX te rendgensku spektroskopiju i mjerenje vremena XSPECT. Korištenjem ove svemirske zvjezdarnice, istraživači bi trebali dobiti značajan uvid u stupanj i orijentaciju polarizacije X-zraka što će pak omogućiti bolje razumijevanje emisija iz ekstremnih kozmičkih fenomena kao što su crne rupe.

Uz XpoSat, raketa je uspješno lansirala i PSLV Orbital Experimental Module-3 (POEM-3), opremljen sustavom napajanja gorivih ćelija (FCPS) za testiranje izvora energije za predloženu indijsku svemirsku stanicu. 

AI umjesto bez GPS-a 

Podvodna vozila bez posade (UUV) su roboti koji rade bez ljudske posade unutar plovila i služe za istraživanja morskih dubina. Međutim, zbog toga što ispod površine vode nema propagacije većine radiovalova, osim ultradugih, UUV imaju notorno lošu komunikaciju i kontrolu navigacije. Časopis IEEE Access objavio je studiju australskih i  francuskih istraživača koji su s pomoću učenja s potkrepljenjem (Deep Reinforcement Learning) naučili UUV-ove da točnije upravljaju u teškim uvjetima.

UUV modeli izvodili su nasumične radnje, zatim su promatrali rezultate tih radnji i uspoređivali ih s ciljem, navigacijom što je moguće bliže željenom odredištu. Dodatan izazov bile su jake oceanske struje koje su modeli morali naučiti svladati prilikom navigacije. Istraživači su se usredotočili na izmjene u sustavu međuspremnika za učenje potkrepljenjem koji se koristi za pohranjivanje rezultata prošlih radnji. Oni su promijenili proces treninga tako da uzorkuje iz svog memorijskog spremnika na način sličniji načinu na koji uči ljudski mozak.

Umjesto jednake šanse za učenje iz svih prošlih iskustava, veća se težina daje radnjama koje su rezultirale velikim pozitivnim dobicima, kao i onima koje su se dogodile nedavno. Eksperimenti su pokazali da se ovom tehnikom UUV modeli mogu brže utrenirati i to uz manju potrošnju energije. 

Fleksibilno rješenje za bolju animaciju

Umjetnici koji oživljavaju likove u animiranim filmovima i videoigrama mogli bi imati veću kontrolu nad svojim animacijama, zahvaljujući novoj tehnici istraživača MIT-a. Njihova metoda generira matematičke funkcije baricentričnih koordinata koje definiraju kako se 2D i 3D oblici mogu savijati, rastezati i kretati kroz prostor. Osim umjetničke primjene, ova bi se tehnika mogla koristiti u medicinskim slikama, arhitekturi, virtualnoj stvarnosti pa čak i u računalnom vidu kao alat koji pomaže robotima da shvate kako se objekti kreću u stvarnom svijetu.

Istraživači su koristili posebnu vrstu neuronske mreže za modeliranje nepoznatih baricentričnih koordinatnih funkcija. Neuronska mreža, labavo utemeljena na ljudskom mozgu, obrađuje unos pomoću mnogo slojeva međusobno povezanih čvorova. No, dok se neuronske mreže često primjenjuju u AI aplikacijama koje oponašaju ljudsku misao, u ovom projektu neuronske mreže su korištene iz matematičkih razloga. 

Ova metoda može generirati animacije prirodnijeg izgleda, poput mačjeg repa koji se glatko savija kada se kreće umjesto da se kruto presavija blizu vrhova kaveza. U budućnosti namjeravaju isprobati različite strategije za ubrzavanje neuronske mreže i ovu metodu ugraditi u interaktivno sučelje koje bi umjetniku omogućilo jednostavno ponavljanje animacija u stvarnom vremenu.

Japanska 5G mobilna bazna stanica na solarni pogon

Iako na svijetu ima više od pet milijardi korisnika Interneta, veliki dijelovi planeta slabo su pokriveni pa tako samo 24 posto Afrikanaca ima pristup Internetu. Jedan od razloga niske pokrivenosti su poteškoće u postavljanju baznih stanica na udaljenim mjestima. Naime, ovisno o topografiji, zemaljska postaja ima domet pokrivenosti od 3 do 10 km i za široku dostupnost internetskih usluga potreban je značajan broj baznih stanica, što si mnoge zemlje ne mogu priuštiti iz raznih razloga. To se pokušava prevladati uvođenjem tehnologije platformskih stanica na velikoj visini (HAPS) koja može pružiti mobilne usluge s pomoću dronova na solarni pogon koji lete na visinama od 18 do 25 km. Očekuje se da će pokrivenost jednog takvog modula biti 200 km.

Upravo u tome svoju šansu za povratak na globalnu scenu vidi japanska telekomunikacijska industrija koja za 2025. najavljuje prvi veliki projekt postavljanja letećih baznih stanica. Japanske tvrtke planiraju ponuditi letjelice, telekomunikacijsku opremu i operativno upravljanje u paketu. 

Na nedavnoj Svjetskoj radiokomunikacijskoj konferenciji delegati iz 163 zemlje usvojili su japanski prijedlog da se frekvencijski pojasi od 1,7 gigaherca, 2 GHz i 2,6 GHz koriste za leteće bazne stanice. Istovremeno, pojas od 700 do 900 MHz, koji se koristi za poboljšanje mobilnih usluga u Europi, Americi, Africi i nekim regijama Azije, također je odobren za korištenje s letećim baznim stanicama.

Prvi funkcionalni grafenski poluvodič

Istraživači Tehnološkog instituta u Georgiji konstruirali su prvi funkcionalni poluvodič koristeći grafen, a ova bi se tehnologija mogla koristiti za unapređenje kvantnog računalstva.

Grafen je dvodimenzionalna struktura nalik saću koju čini jedan sloj ugljikovih atoma organiziranih u heksagonalnu rešetku. Dobro je poznat po svojim iznimnim kvalitetama, uključujući jaku električnu vodljivost, mehaničku čvrstoću i fleksibilnost. Grafenski poluvodič Georgia Techa mogao bi se, vjeruju istraživači, iskoristiti kao održiva zamjena za silicij. 

Istraživači su u časopisu Nature opisali novu metodu uzgoja grafena na pločicama od silicij karbida s pomoću specijaliziranih peći kako bi dobili epitaksijalni grafen koji se kemijski veže na silicijev karbid, pokazujući karakteristike poluvodiča. Njegovu su vodljivost ispitali tehnikom dopinga koja je pokazala da ovaj novi grafenski poluvodič ima 10 puta veću mobilnost od silicija.

Strojno učenje štiti banke od rizičnih ulaganja

Umjetna inteligencija već se neko vrijeme ispituje kao alat za upravljanje rizicima u području investicijskog bankarstva. Nova studija švicarskog instituta za studije o umjetnoj inteligenciji IDSIA, objavljena u časopisu The Journal of Finance and Data Science, pozabavila se pitanjem može li se učenje s potkrepljenjem iskoristiti za zaštitu od štetnih ugovora o derivatima.

Studija se temeljila na Deep Contextual Bandits okviru strojnog učenja dizajniranom za rješavanje složenih situacija, poznatom po podatkovnoj učinkovitosti i robusnosti. Motiviran operativnom realnošću investicijskih tvrtki u stvarnom svijetu, uključuje zahtjeve za izvješćivanje na kraju dana i karakterizira ga značajno niži zahtjev za podacima o obuci u usporedbi s konvencionalnim modelima te prilagodljivost promjenjivim tržištima.

Jedna od prednosti novorazvijenog modela je ta što konceptualno nalikuje poslovnim operacijama investicijske tvrtke i stoga je praktično primjenjiv, kažu njegovi tvorci. Rigorozna procjena izvedbe pokazala je da je nova metoda, ma koliko jednostavna bila, učinkovitija, prilagodljivija i točnija od referentnih sustava procjene rizika.