<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0"
     xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
     xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/"
     xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">

<channel>

    <atom:link
        href="https://shesht.am/tag/%d5%bc%d5%b8%d5%a2%d5%b8%d5%bf%d5%a1%d5%bf%d5%a5%d5%ad%d5%b6%d5%ab%d5%af%d5%a1/feed"
        rel="self"
        type="application/rss+xml"
    />

    <lastBuildDate>Sun, 08 Nov 2026 14:04:29 +0000</lastBuildDate>

    <title>Շեշտ.am (shesht.am) - Feed</title>

    <description>Շեշտ.am – նորություններ եւ ոչ միայն</description>

    <link></link>

    
        
        <item>

            <guid isPermaLink="false">https://shesht.am/?p=20586</guid>

            <pubDate>Sat, 24 Oct 2026 05:07:57 +0000</pubDate>

            <title>Տիտանի համար նախատեսված Dragonfly-ն ավարտել է առաջին թռիչքի մոդելավորումը</title>

            <description><![CDATA[<p>NASA-ի Dragonfly թռչող ապարատի համակարգերը վիրտուալ թռիչքի ընթացքում ինքնուրույն ընտրել են անվտանգ վայրէջքի վայր։ Փորձարկումը համակարգչային ստենդում միավորել է Տիտանի վրա ապագա առաջին թռիչքի հիմնական փուլերը։</p>
]]></description>

            
                <media:content
                    url="https://shesht.am/wp-content/uploads/2026/10/dragonfly-navcam-20261024.jpg"
                                            type="image/jpeg"
                                        expression="full"
                >

                    <media:description type="plain"><![CDATA[Տիտանի համար նախատեսված Dragonfly-ն ավարտել է առաջին թռիչքի մոդելավորումը]]></media:description>

                </media:content>

            
            <content:encoded><![CDATA[
NASA-ն հոկտեմբերի 23-ին հայտնել է, որ փորձարկումն անցկացվել է Ջոնս Հոփքինսի համալսարանի Կիրառական ֆիզիկայի լաբորատորիայում՝ APL-ում։ Օգտագործվել է ապագա թռիչքային սարքավորումներին նման համակարգ։



Վիրտուալ սցենարում ապարատն անջատվել է պաշտպանիչ պատյանից, թռել Տիտանի ավազաբլուրների վրայով, ուսումնասիրել տեղանքը և ընտրած վայրում վայրէջք կատարել։ Սա իրական մթնոլորտում թռիչք չէր։



Ստենդում համատեղ աշխատել են թռիչքային ծրագրաշարն ու էլեկտրոնիկան՝ ստանալով նավիգացիոն տեսախցիկների, իներցիալ չափիչների և լիդարի նմանակված տվյալներ։ Լիդարը պետք է չափի տեղանքի բարձրությունն ու թեքությունը և բացահայտի վտանգավոր հատվածները։



Հաջորդ քայլը նույն սցենարը Dragonfly-ի իրական թռիչքային համակարգում փորձարկելն է։ Ինժեներները նաև դիտավորյալ խափանումներ կստեղծեն՝ ստուգելու ապարատի ինքնուրույն արձագանքը. Տիտանի վրա Երկրից իրական ժամանակում կառավարում հնարավոր չի լինի։



Dragonfly-ի մեկնարկը նախատեսվում է 2028 թվականի հուլիսից ոչ շուտ, իսկ ժամանումը՝ 2034-ի վերջին։ Ապարատը Սատուրնի ամենամեծ արբանյակի տարբեր վայրերում կուսումնասիրի կյանքի առաջացմանը նախորդող քիմիական գործընթացներն ու բնակելիության պայմանները։



Անվտանգ ժամանման համար զուգահեռ փորձարկվում է նաև ապարատը պաշտպանիչ պատյանից ներքև իջեցնող մեխանիզմը։ Այն պետք է Dragonfly-ին հնարավորություն տա գործարկել պտուտակները՝ պատյանից անջատվելուց առաջ։
]]></content:encoded>

            <link>https://shesht.am/science/dragonfly-first-flight</link>

            <author>info@shesht.am (Շեշտ.am (shesht.am))</author>

        </item>

    
        
        <item>

            <guid isPermaLink="false">https://shesht.am/?p=20525</guid>

            <pubDate>Sun, 18 Oct 2026 05:11:07 +0000</pubDate>

            <title>Ուղեղի օրգանոիդներով համակարգը Բրայլի տառերը ճանաչել է 83% ճշտությամբ</title>

            <description><![CDATA[<p>Բրիստոլի համալսարանի հետազոտողները շոշափելիքի տվիչից ստացված տվյալները փոխանցել են մարդու ուղեղի լաբորատոր օրգանոիդներին և դրանց արձագանքներով տարբերակել Բրայլի 26 տառերը։ Երեք օրգանոիդի ազդանշանները համակցելիս համակարգի ճանաչման ճշտությունը հասել է 83 տոկոսի։</p>
]]></description>

            
                <media:content
                    url="https://shesht.am/wp-content/uploads/2026/10/organoid-braille-cover-20261018.webp"
                                            type="image/webp"
                                        expression="full"
                >

                    <media:description type="plain"><![CDATA[Ուղեղի օրգանոիդներով համակարգը Բրայլի տառերը ճանաչել է 83% ճշտությամբ]]></media:description>

                </media:content>

            
            <content:encoded><![CDATA[Տյանյի Լյուն, Հեմա Ֆիլամորը և Բենջամին Ուորդ-Չերիեն արդյունքները հոկտեմբերի 16-ին հրապարակել են Frontiers in Artificial Intelligence ամսագրում։ Աշխատանքում փորձարկվել է էլեկտրոնային տվիչի, կենդանի նյարդային հյուսվածքի և մեքենայական ուսուցման ալգորիթմի համատեղ աշխատանքը։
Օրգանոիդները լաբորատորիայում աճեցված բջջային եռաչափ կառուցվածքներ են, որոնք վերարտադրում են ուղեղի որոշ առանձնահատկություններ։ Փորձում օգտագործված նմուշների տրամագիծը մեկ միլիմետրից փոքր էր, իսկ յուրաքանչյուրում կար մոտ 10 հազար նեյրոն՝ օժանդակ բջիջների հետ միասին։ Դրանք տեղադրված էին էլեկտրոդային հարթակի վրա, որը թույլ էր տալիս և՛ գրգռել հյուսվածքը, և՛ գրանցել դրա ակտիվությունը։
Ռոբոտային թևին ամրացված շոշափելիքի տվիչը սահեցրել են Բրայլի՝ եռաչափ տպված տառերի վրայով։ Անգլերեն այբուբենի 26 տառերի համար տարբեր սեղմման խորություններով հավաքվել է 1300 գրառում։ Տվիչի տվյալները վերածվել են էլեկտրական գրգռման հաջորդականությունների, որոնք յուրաքանչյուր օրգանոիդին են փոխանցվել ութ էլեկտրոդով։
Համակարգիչը տառերը որոշել է նեյրոնների էլեկտրական արձագանքներից՝ հենարանային վեկտորների մեթոդով։ Երբ մեկ օրգանոիդի փոխարեն միավորել են երեքի ելքային տվյալները, ճանաչումը զգալիորեն բարելավվել է։ Հյուսվածքն այսպիսով ծառայել է որպես տեղեկությունը փոխակերպող կենսաբանական միջանկյալ օղակ, իսկ վերջնական դասակարգումն իրականացրել է ալգորիթմը։
Մաքուր տվյալների դեպքում երեք օրգանոիդով համակարգը մոտ արդյունք է տվել առանց կենդանի հյուսվածքի աշխատող համեմատական տարբերակին՝ համապատասխանաբար 83 և 82 տոկոս։ Տարբերությունն ավելի նկատելի է դարձել արհեստական աղմուկի կամ տվյալների կորստի պայմաններում․ օրգանոիդներով համակարգը փորձարկված բոլոր աղավաղումների դեպքում ավելի բարձր ճշտություն է պահպանել։
Հեղինակների ենթադրությամբ՝ առանձին օրգանոիդների նյարդային կապերն ու ակտիվության վիճակները տարբեր են, ուստի նույն ազդակը կարող է առաջացնել մասամբ լրացնող պատասխաններ։ Այդ տարբերությունները կարող են օգնել համակցված համակարգին, բայց նաև դժվարացնում են կանխատեսելի ու ստանդարտացված սարքերի ստեղծումը։ Մեխանիզմը հաստատելու համար լրացուցիչ չափումներ են անհրաժեշտ։
Frontiers-ի պաշտոնական հաղորդագրությունում հետազոտողները ընդգծում են, որ փորձը չի ցույց տվել օրգանոիդների՝ ժամանակի ընթացքում սովորելու կամ երկարատև փոփոխությունների կարողությունը։ Այն հաստատել է միայն, որ տվիչի տեղեկությունը կարելի է կոդավորել, փոխանցել կենդանի նյարդային ցանցով և հետո վերծանել։
Հաջորդ քայլերից են մակերևույթների հյուսվածքի, եզրերի ու շփման այլ տեսակների փորձարկումները։ Գիտնականները նաև նախատեսում են հետադարձ կապով համակարգեր, որոնցում օրգանոիդի պատասխանը կազդի հաջորդ մուտքային ազդակների վրա։ Այդպիսի փորձերը թույլ կտան ստուգել՝ արդյոք կենդանի ցանցը կարող է հարմարվել փորձին։]]></content:encoded>

            <link>https://shesht.am/science/organoid-braille</link>

            <author>info@shesht.am (Շեշտ.am (shesht.am))</author>

        </item>

    
</channel>

</rss>