В Кишиневе из-за саммита изменят маршруты общественного транспорта. Как будут ходить троллейбусы, автобусы и маршрутки 1 июня

Ученые поставили под сомнение принятое мнение об Уране и Нептуне как о «ледяных планетах», европейский зонд впервые сфотографировал межзвездную комету рядом с Марсом, эксперты назвали самые инновационные страны мира, а статистики придумали, как подружить данные со смартфонов и бумажных анкет. Об этих и других новостях науки — в еженедельном обзоре NM.

Уран и Нептун могут быть «каменными гигантами»

Уран и Нептун, традиционно классифицируемые как «ледяные гиганты», могут иметь гораздо более разнообразный состав, включая значительные объемы камня. Группа ученых представила новый подход к моделированию внутреннего строения этих планет, который позволяет генерировать агностические и самосогласованные модели. Исследование показывает, что при нынешних наблюдательных данных для обеих планет подходят и модели с преобладанием воды, и с преобладанием камня.

В результате исследователи получили широкий диапазон возможных внутренних структур. Так, соотношение массы камня к массе воды в моделях Урана варьирует от 0,04 до 3,92, а для Нептуна — от 0,20 до 1,78. Это ставит под сомнение устоявшееся название «ледяные гиганты».

Исследование также выявило потенциальные различия между Ураном и Нептуном. Внешние конвективные (активно перемешивающиеся) слои Урана, как правило, имеют более высокую массовую долю водорода и гелия (0,62-0,73) по сравнению с Нептуном (0,25-0,49). Кроме того, внешние границы области генерации магнитного поля (динамо-области), где предположительно находится ионная вода, расположены глубже в недрах Урана (0,69–0,74 нормализованного радиуса) по сравнению с Нептуном (0,78–0,92). Все модели согласуются с гипотезой, что магнитные поля генерируются конвективными областями с ионной водой, и не предполагают демиксинга (разделения на слои) водорода, гелия и воды.

Космические аппараты ESA сделал первый снимок 3I/ATLAS

С 1 по 7 октября два орбитальных аппарата Европейского космического агентства (ESA), ExoMars Trace Gas Orbiter (TGO) и Mars Express, наблюдали за межзвездной кометой 3I/ATLAS во время ее пролета вблизи Марса. Ближе всего к Красной планете комета подошла 3 октября, находясь на расстоянии 30 миллионов километров от аппаратов.

Съемку проводили с помощью специальной камеры CaSSIS на борту ExoMars TGO. Обычно такие камеры предназначены для фотографирования яркой поверхности Марса, находящейся всего в нескольких сотнях или тысячах километров. Ученые не были уверены, что смогут получить четкие изображения такого тусклого и удаленного объекта. Однако камера CaSSIS смогла запечатлеть комету как слегка размытую белую точку, представляющую собой центр кометы, который включает каменно-ледяное ядро и окружающую его кому (газопылевую оболочку).

Поскольку комета находилась слишком далеко, камера CaSSIS не смогла различить само ядро, имеющее километровые размеры. Тем не менее удалось увидеть кому, простирающуюся на несколько тысяч километров. Кома образуется, когда комета приближается к Солнцу, и его тепло заставляет ее выделять газ и пыль. Ученые предполагают, что хвост кометы, который сейчас слишком тусклый для наблюдения, станет более заметным в будущих наблюдениях, поскольку 3I/ATLAS продолжает нагреваться. Главный исследователь камеры CaSSIS Ник Томас отметил, что это было крайне сложной задачей, поскольку комета была в 10 тыс. — 100 тыс. раз тусклее обычных целей.

3I/ATLAS — межзвездный объект с кометными свойствами, который 29 октября 2025 года сблизится с Солнцем до расстояния 1,36 а.е. У 3I/ATLAS — самый большой эксцентриситет орбиты из всех открытых межзвездных объектов. Максимальное сближение с Землей ожидается 19 декабря 2025 года (до 1,8 ± 0,1 а. е).

Топ-10 мировых лидеров по инновациям

Глобальный инновационный индекс (GII) 2025 года показал, что, несмотря на замедление темпов роста инвестиций в инновации, технологические прорывы продолжаются, а инновационное лидерство становится более диверсифицированным. Впервые в истории рейтинга Китай вошел в Топ-10 самых инновационных экономик мира, заняв 10-е место и став единственной страной со средним уровнем дохода среди первых 30.

В пятерку лидеров GII 2025 вошли Швейцария (1 место, 15-й год подряд), Швеция (2-е), США (3-е), Республика Корея (4-е, высшая позиция в истории) и Сингапур (5-е). Среди стран Евросоюза в десятку также вошли Финляндия (7-е), Нидерланды (8-е) и Дания (9-е). Великобритания заняла 6-е место, а Германия оказалась на 11-й строчке.

Методология Глобального инновационного индекса (GII) 2025 года оценивает инновационный потенциал и достижения более 139 стран, разделяя их на два равнозначных субиндекса: инновационные вложения и инновационные результаты. Инновационные вложения (50% оценки) измеряют ресурсы, которые страна инвестирует в инновации, включая институты, человеческий капитал и исследования, инфраструктуру, рыночную изощренность и деловую изощренность. Инновационные результаты (50% оценки) отражают фактические достижения в виде результатов в области знаний и технологий (патенты, публикации) и креативных результатов (бренды, приложения).

Как объединить «умные» и традиционные опросы

С развитием технологий статистики сталкиваются с проблемой: как интегрировать данные, полученные с помощью «умных» опросов (smart surveys), использующих сенсоры смартфонов и машинное обучение, с данными традиционных опросников (например, бумажных дневников). Эти два типа сбора информации существенно различаются и в методах измерения, и в репрезентативности.

Ученые предложили два основных подхода к интеграции. Подход смешанных режимов (mixed-mode approach), более простой и традиционный, направлен на минимизацию различий в измерении между режимами (например, путем агрегирования более точных данных «умного» опроса, чтобы они соответствовали структуре традиционного) для последующего объединения в один набор данных. Этот подход предпочтителен, когда различия в измерениях между источниками невелики.

Второй, более сложный, но гибкий подход — многоисточниковый (multisource approach). Он сохраняет все структурные различия в данных, полученных разными методами, и интегрирует их только на этапе статистического моделирования. Это позволяет максимально использовать уникальные преимущества каждого источника (например, высокую точность GPS-данных для расстояния и полноту бумажного дневника для цели поездки), что особенно актуально, когда различия в измерениях велики. Выбор подходящей стратегии должен основываться на тщательной оценке различий в формате данных и ожидаемых эффектах измерения, часто с помощью пилотных исследований и небольших рандомизированных экспериментов.

---

Подписывайтесь на наш Telegram-канал @newsmakerlive. Там оперативно появляется все, что важно знать прямо сейчас о Молдове и регионе.

---

---

Хотите поддержать то, что мы делаем?

Вы можете внести вклад в качественную журналистику, поддержав нас единоразово через систему E-commerce от банка maib или оформить ежемесячную подписку на Patreon! Так вы станете частью изменения Молдовы к лучшему. Благодаря вашей поддержке мы сможем реализовывать еще больше новых и важных проектов и оставаться независимыми. Независимо от того, как вы нас поддержите, вы получите небольшой подарок. Переходите по ссылке, чтобы стать нашим соучастником. Это не сложно и даже приятно.

Поддержи NewsMaker!

---