ცოდნა სინათლეა - Knowledge is light - Знание свет -
აზიზ სანჯარი
(თურქ.Aziz Sancar;ინგლ.Aziz Sancar; დ. 8 სექტემბერი, 1946) — თურქი და ამერიკელი ბიოქიმიკოსი. 1969 წელს დაამთავრა სტამბოლის უნივერსიტეტის სამედიცინო ფაკულტეტი. 1971 წელს საცხოვრებლად აშშ-ში გადავიდა.დალასის ტეხასის უნივერსიტეტში გაიარა მაგისტრატურა და ასპირანტურა მოლეკულური ბიოლოგიის განხრით (M.S., 1975; Ph.D., 1977). 1977-1982 წლებში იყო იელის უნივერსიტეტის პოსტდოქტორანტურაში. 1982 წლიდან ჩაპელ-ჰილის ჩრდილოეთ კაროლინის უნივერსიტეტშია (1988 წლიდან პროფესორი). მისი მეუღლე გვენ სანჯარი (ქალიშვილობის გვარით ბოულზი; ესტა გვენდოლინ ბოულზ სანჯარი) აგრეთვე ბიოქიმიკოსია და ამასთანავე დალასის ტეხასის უნივერსიტეტის გამომშვები და ჩაპელ-ჰილის ჩრდილოეთ კაროლინის უნივერსიტეტის პროფესორი. აზიზ სანჯარს 2015 წელს ტომას ლინდალსა და პოლ მოდრიჩსთან ერთად მიენიჭა ნობელის პრემია ქიმიის დარგში. მეცნიერები დნმ-ის დაზიანებული მონაკვეთის აღდგენის (რეპარაციის) პროცესის შესწავლისთვის დაჯილდოვდნენ.
ადრეული ცხოვრება
აზიზ სანჯარი დაიბადა 1946 წლის 8 სექტემბერს, თურქეთის სამხრეთ-აღმოსავლეთ ნაწილში, მარდინის პროვინციისსაურურის რაიონში. სანჯარი თავის მშობლებთან არაბულად საუბრობს, ხოლო და-ძმებთან თურქულად. მისი უფროსი ძმა ქენან სანჯარი არის თურქეთის შეიარაღებული ძალების გადამდგარი ბრიგადის გენერალი. არის თურქი პოლიტიკოსის, მითჰატ სანჯარის მეორე ბიძაშვილი, მითჰატ სანჯარი იყო „ხალხის დემოკრატიული პარტიის“ წევრი.აზიზ სანჯარი 8 და-ძმას შორის მეშვიდეა.
აზიზის მშობლებს განათლება არ ჰქონდათ მიღებული, თუმცა ამავდროულად დიდ მნიშვნელობას ანიჭებდნენ მას. მის მასწავლებლებს განათლება სოფლის ინსტიტუტებში ჰქონდათ მიღებული, მოგვიანებით მან განაცხადა, რომ ეს ყოველივე მისთვის დიდი შთაგონების წყარო იყო. მისი მასწავლებლების თქმით, სანჯარი სკოლაში კარგად სწავლობდა, რაც აისახა კიდეც მის აკადემიურ მოსწრებაზე. მას დამამთავრებელ კლასში ქიმიის შესწავლა სურდა, თუმცა მას შემდეგ რაც მისმა ხუთმა კლასელმა მედიცინაზე სწავლა გადაწყვიტა, სანჯარი დაარწმუნეს, რომ მასაც ეს სფერო აერჩია. სწავლობდა სტამბოლის უნივერსიტეტის მედიცინის ფაკულტეტზე.
განათლება
სტამბოლის უნივერსიტეტი - მედიცინის ფაკულტეტი
სანჯარი დადიოდა ადგილობრივ დაწყებით სკოლაში. მედიცინას სწავლობდა სტამბოლის უნივერსიტეტში, სადაც მას 1969 წელს მიენიჭა დოქტორანტის წოდება, ხოლო 1977 წელს ტეხასის უნივერსიტეტისგან (დალასი) ფილოსოფიის დოქტორანტის ხარისხი. ახლა არის ემერიტუს-პროფესორი.
მას შემდეგ რაც მან სტამბოლის უნივერსიტეტში სწავლა დაამთავრა, იგი დაბრუნდა მშობლიურ ადგილში, სავურში. სანჯარს ასევე სურდა ამერიკის შეერთებულ შტატებში გამგზავრება, მას რეკომენდაცია გაუწიეს და ერთ-ერთ რაიონში წლინახევრის განმავლობაში ექიმად მუშაობდა. თურქეთის სამეცნიერო და ტექნოლოგიური კვლევითმა საბჭომ მას სტიპენდია დაუნიშნა და საშუალება მისცა რომ ბიოქიმიის სწავლება ჯონ ჰოპკინზის უნივერსიტეტში გაეგრძელებინა, თუმცა წლინახევრის შემდეგ, სოციალური სირთულეების და ამერიკული ცხოვრების წესების ვერ შეგუების გამო იგი ისევ მშობლიურ მხარეში დაბრუნდა. მას მხოლოდ ფრანგულად საუბარი შეეძლო, თუმცა ამერიკის შტატებში, ჯონ ჰოპკინზის უნივერსიტეტში სწავლის დროს მან ინგლისურიც ისწავლა.
მოგვიანებით მან მიწერა რუპერტს, რომელიც ჯონ ჰოპკინზის უნივერსიტეტში იმყოფებოდა მაშინ როდესაც სანჯარი ამ უნივერსიტეტში სწავლობდა, თუმცა მოგვიანებით ტეხასის უნივერსიტეტში (დალასი) გადავიდა. სანჯარს აქ მოლეკულურ ბიოლოგიაში მიენიჭა დოქტორანტის წოდება. იგი ძირითადად მუშაობდა ბაქტერიების აღდგენაზე.
მას შემდეგ რაც მას დოქტორანტის ხარისხი მიენიჭა, იელის უნივერსიტეტში ლაბორატორიის ტექნიკოსად დაიწყო მუშაობა, სადაც იგი 5 წლის განმავლობაში მუშაობდა.
მან შემდეგ, ჩაპელ ჰილის ჩრდილოეთ კაროლინას უნივერსიტეტში, ლექტორად დაიწყო მუშაობა. ჩრდილოეთ კაროლინას უნივერსიტეტი ერთადერთი იყო იმ 50 უნივერსიტეტს შორის, რომელმაც სანჯარის მიმართვას დადებითი პასუხი გასცა და სამსახურში აიყვანა. მან მოგვიანებით განაცხადა რომ მისი ინგლისური აქცენტი ხშირ შემთხვევაში მას როგორც ლექტორს ხელს უშლიდა.
მას მრავალი სამეცნიერო კვლევა ჩაუტარებია, აქედან ყველაზე ხანგრძლივი კვლევა ფოტოლიზაზე და ფოტორეაქტიულ მექანიზმებზე ჩაატარა.
2005 წელს გაწევრიანდა „მეცნიერების ეროვნულ აკადემიაში“, და გახდა პირველი თურქი, რომელიც ამ აკადემიის წევრია. ამჟამად ბიოქიმიას ასწავლის ჩრდილოეთ კაროლინას უნივერსიტეტში. დაქორწინებულია გვენ ბოულზ სანჯარზე, რომელმაც იმავე წელს დაამთავრა ჩაპელ ჰილის ჩრდილოეთ კაროლინას უნივერსიტეტი და რომელიც სანჯარის მსგავსად ამ უნივერსიტეტში ასწავლის, როგორც ბიოქიმიას ასევე ბიოფიზიკას.[20] მათ ერთად დაარსეს მუდმივი თურქული ცენტრი, „კაროლინა თურქ ივი“, რომელიც კურსდამთავრებულებს და თურქ მკვლევარ ვიზიტორებს, ჩრდილოეთ კაროლინას უნივერსიტეტის კამპუსში 4 ადგილიან საცხოვრებელს უზრუნველყოფს.
პირადი ცხოვრება
სანჯარი დაქორწინებულია გვენ ბოულზ სანჯარზე, ის მას დალასში სწავლის დროს შეხვდა, მისი მომავალი მეუღლეც მის მსგავსად მოლეკულურ ბიოლოგიას სწავლობდა. ისინი 1978 წელს დაქორწინდნენ. მას შემდეგ რაც სანჯარს ნობელის პრემია მიანიჭეს ქიმიაში, სოციალურ მედიაში აქტუალური გახდა სანჯარის ეთნიკური წარმომავლობა. მან ერთხელ თქვა რომ მას „აწუხებდა მის ეთნიკურ წარმომავლობასთან დაკავშირებული კითხვები“. როდესაც BBC-ის ჟურნაისტმა მას ჰკითხა ის „თურქია თუ ნახევრად არაბი“, აზიზ სანჯარმა თქვა: „მე მათ ვუთხარი რომ არც არაბულად ვსაუბრობდი და არც ქურთულად, და რომ მე ვიყავი თურქი“, მან თქვა: „მე ვარ თურქი, სულ ეს არის.“ მისმა ძმამ, თეჰირ სანჯარიმ ერთხელ რესპოდენტთან თქვა რომ მათი წინაპრები ცენტრალური აზიიდან იმიგრირდენ, და რომ ისინი იყვნენ ოღუზ თურქები. მან ასევე თქვა რომ მისი ძმის ნობელის პრემია დიდი პატივი იყო არა მხოლოდ ყველა თურქისთვის, არამედ ქურთებისთვისაც. ინტერვიუში სანჯარმა განაცხადა რომ იგი ახალგაზრდობისას ნაციონალისტი იყო, თუმცა არასდროს მიეღო მას მონაწილეობა მათ საქმიანობაში.
ჯილდოები
აზიზ სანჯარი 2015 წელს, შვედ ბიოქიმიკოსთან ტომას ლინდალთან და ამერიკელ ბიოქიმიკოსთან პოლ მოდრიჩთან ერთად გახდა ნობელის პრემიის ლაურეატი, მათ ერთად ჩაატარეს დნმ-ის აღდგენასთან დაკავშირებული სამეცნიერო კვლევები. 1984 წელს ეროვნულმა სამეცნიერო ფონდმა მას მოლეკულურ ბიოფიზიკაში ახალგაზრდა მკვლევარის ჯილდო გადასცა. სანჯარი მეორე თურქია, მწერლის ორჰან ფამუქის შემდეგ, რომელმაც ნობელის პრემია აიღო. ორჰან ფამუქიც სანჯარის მსგავსად სტამბოლის უნივერსიტეტში სწავლობდა.
აზიზ სანჯარიმ 2016 წლის 19 მაისს, ნობელის პრიზის ოქროს მედალი და სერთიფიკატი მუსტაფა ქემალ ათათურქის მავზოლეუმს გადასცა.
იხ. ვიდეო - Азиз Санкар: Механизмы репарации ДНК фотолиазой и эксцизионной нуклеазой
ცოდნა სინათლეა - Knowledge is light - Знание свет -
ტომას ლინდალი
(შვედ.
Tomas Robert Lindahl,, ბ. 1938 წლის 28 იანვარი, სტოკჰოლმი) არის შვედ-ბრიტანელი ბიოქიმიკოსი და კიბოს მკვლევარი. 2015 წელს მან გაიზიარა ნობელის პრემია ქიმიაში აზიზ სანჯართან და პოლ მოდრიჩთან ერთად „დნმ-ის შეკეთების მექანიზმების კვლევისთვის“.
ლონდონის სამეფო საზოგადოების წევრი (1988), აშშ-ს მეცნიერებათა ეროვნული აკადემიის უცხოელი წევრი (2018)ბიოგრაფია
1964-1967 წლებში იყო პრინსტონის უნივერსიტეტის ასპირანტი (დოქტორი, 1967). 1967-1969 წლებში იყო ნიუ-იორკის როკფელერის უნივერსიტეტის პოსტდოქტორანტი. 1969-1977 წლებში სტოკჰოლმის კაროლინსკის ინსტიტუტში (1971 წელს მიიღო სამედიცინო ხარისხი, შემდეგ მეცნიერ-თანამშრომელი). 1977-1981 წლებში მუშაობდა გოტენბურგის უნივერსიტეტის სამედიცინო ბიოქიმიის განყოფილებაში.
იხ - video - Tomas Lindahl: The intrinsic fragility of DNA
1981 წლიდან არის ლონდონის იმპერიული კიბოს კვლევის ფონდის მკვლევარი. 2009 წელს პენსიაზე გასვლის შემდეგ იგი ხელმძღვანელობდა ფონდის ლაბორატორიას ჰერტფორდშირში. ნატურალიზებული ბრიტანეთის მოქალაქე.
მისი მეუღლეა ბიოქიმიკოსი ელის ადამსი, ტ. ლინდალის არაერთი პუბლიკაციის თანაავტორი.
Ჯილდო
მისი უდიდებულესობა მეფის ოქროს მედალი ზომა 12 სერაფიმების ორდენის ფერთა ლენტაზე (sGM12mserafb) (2007)
კოპლის მედალი (2010)
ნობელის პრემია ქიმიაში (2015)
იხ. ვიდეო - video - An interview with Tomas Lindahl | Cancer Research UK
ცოდნა სინათლეა - Knowledge is light - Знание свет -
2024 წელი მეცნიერებაში
იხ. მუსიკალური პაუზა მოუსმინეთ და ჩავფრიქდეთ საით მიდის სამყარო და რა არის მისი არსი - see Listen to the music pause and you will be shocked where the world is going and what is its essence, see the video იხ ვიდეო - STIVE MORGAN - Best...New Age/Ambient & Downtempo - Mix 2024(Tracklist mixed by Ledy & Rob MixStyle)
ქვემოთ მოცემულია მოვლენები, რომლებიც მოხდა სამეცნიერო სფეროში 2024 წელს.
იანვარი
5 იანვარი - ჩინეთმა პირველად გამოსცადა ელექტრო თვითმფრინავი. თვითმფრინავს შეუძლია მიაღწიოს სიჩქარეს 185 კმ/სთ-მდე.
3 იანვარი - მკვლევარებმა შექმნეს პირველი მოქმედი ნახევარგამტარი გრაფენისგან.
6 იანვარი - იაპონურმა რენტგენის კოსმოსურმა ობსერვატორიამ XRISM გაგზავნა პირველი სამეცნიერო მონაცემები. მან მოიპოვა სუპერნოვას ნარჩენების ყველაზე დეტალური რენტგენის სპექტრი და დააკვირდა ცხელ გაზს გალაქტიკათა დიდი გროვის შიგნით.
8 იანვარი – შედგა ახალი მძიმე კლასის რაკეტა მატარებლის გამშვება„ვულკანის“ პირველი წარმატებული გაშვება ხოლო ინფორმაცია იხ.ბმულზე გამოქვეყნებულია– მან მთვარეზე გაგზავნა ასტრობოტიკური ტექნოლოგიების მიერ შექმნილი პერეგინის თანამგზავრი (ილუსტრირებული); ეს არის პირველი მისია NASA-ს Commercial Lunar Payload Services პროგრამის ფარგლებში.
12 იანვარი - ამაზონის ტროპიკულ ტყეში აღმოაჩინეს უძველესი დაკარგული დასახლებები კვილამოპე და უპანო, დაახლოებით 2000 წლის. აღმოჩენილია თიხის ბორცვები, მიწისქვეშა გზები და სტრუქტურები.
18 იანვარი - აღმოჩნდა, რომ გათბობა უფრო სწრაფად ხდება, ვიდრე გაგრილება
21 იანვარი — დადგინდა, რომ B და C ჰეპატიტის ვირუსები მრავლობითი მიელომის გაჩენის ერთ-ერთი ფაქტორია 23 იანვარი — დადგინდა, რომ ჰომოლოგიური რეკომბინაციის დროს დნმ-ის რეგენერაციისას ჯერ დაზიანებული ჯაჭვის ბოლო შემოდის, შემდეგ RecA[en] ცილა ხსნის დაუზიანებელი ორჯაჭვის ნაწილს.
დაგეგმილი და პროგნოზირებული მოვლენები
NASA და ISRO ერთობლივი სინთეზური დიაფრაგმის რადარს გაუშვებენ.
გეგმავს 3200 მეგაპიქსელიანი ინსტრუმენტის გაშვებას ვერა კ. რუბინის ობსერვატორიაში
ცოდნა სინათლეა - Knowledge is light - Знание свет -
Google DeepMind
Google DeepMind, ყოფილი DeepMind Technologies, არის ბრიტანული ხელოვნური ინტელექტის კომპანია. დაარსდა 2010 წელს ლონდონში, სახელწოდებით DeepMind Technologies. 2014 წელს ის Google-მა შეიძინა.
კომპანია ცნობილი გახდა AlphaGo კომპიუტერული სისტემის შემუშავებით, რომელმაც დაამარცხა პროფესიონალი Go მოთამაშე. DeepMind-მა შექმნა ნერვული ქსელი, რომელსაც შეუძლია ისწავლოს ვიდეო თამაშების თამაში ადამიანის დონეზე. 2020 წელს კომპანიამ შეიმუშავა AlphaFold2 პროგრამა, რომელიც საშუალებას იძლევა გადაჭრას ბიოლოგიური მეცნიერების ერთ-ერთი ფუნდამენტური პრობლემა ცილების სამგანზომილებიანი მოდელების აგებაში.
2022 წელს კომპანიამ შეიმუშავა AlphaTensor ნერვული ქსელის ალგორითმი, რომლის დახმარებითაც მოიძებნა რამდენიმე ახალი ალგორითმი მცირე განზომილებიანი მატრიცების გასამრავლებლად. ასე რომ, 4X4 მატრიცებისთვის შტრასენის ალგორითმი მოითხოვს 49 გამრავლებას, ხოლო AlphaTensor-მა იპოვა ალგორითმი, რომელიც მოითხოვს 47 გამრავლებას, მაგრამ ის მუშაობს მხოლოდ ველზე Z/2Z
2023 წლის აპრილში კომპანია გაერთიანდა Google Brain-თან და გახდა Google DeepMind.
იხ. ვიდეო - Welcome to DeepMind: Embarking on one of the greatest adventures in scientific history - At DeepMind, we’re embarking on one of the greatest adventures in scientific history. Our mission is to solve intelligence, to advance science and benefit humanity.
To make this possible, we bring together scientists, designers, engineers, ethicists, and more, to research and build safe artificial intelligence systems that can help transform society for the better.
By combining creative thinking with our dedicated, scientific approach, we’re unlocking new ways of solving complex problems and working to develop a more general and capable problem-solving system, known as artificial general intelligence (AGI). Guided by safety and ethics, this invention could help society find answers to some of the most important challenges facing society today.
We regularly partner with academia and nonprofit organisations, and our technologies are used across Google devices by millions of people every day. From solving a 50-year-old grand challenge in biology with AlphaFold and synthesising voices with WaveNet, to mastering complex games with AlphaZero and preserving wildlife in the Serengeti, our novel advances make a positive and lasting impact.
Incredible ideas thrive when diverse people join together. With headquarters in London and research labs in Paris, New York, Montreal, and Mountain View, CA, we’re always looking for great people from all walks of life to join our mission.
Learn more at deepmind.com/about and apply for open roles at deepmind.com/careers.
იისტორია - ამბავი
2010 წელს დემის ჰასაბისმა, შეინ ლეგმა და მუსტაფა სულეიმანმა დააარსეს სტარტაპი DeepMind Technologies. მანამდე ჰასაბისი და ლეგი ერთმანეთს უკვე იცნობდნენ ლონდონის საუნივერსიტეტო კოლეჯიდან, სადაც მუშაობდნენ გეტსბის გამოთვლითი ნეირომეცნიერების განყოფილებაში (www.gatsby.ucl.ac.uk).
კომპანიაში ინვესტიცია მოახდინეს მსხვილმა ვენჩურული ფონდებმა Horizons Ventures, Founders Fund, ასევე მეწარმეებმა Scott Banister და Elon Musk. იან ტალინი იყო კომპანიის ერთ-ერთი ადრეული ინვესტორი და მრჩეველი.
2014 წელს DeepMind-მა მიიღო წლის კომპანიის ჯილდო კემბრიჯის უნივერსიტეტის კომპიუტერული ლაბორატორიისგან.
2014 წლის 26 იანვარს Google-მა გამოაცხადა DeepMind Technologies-ის შეძენა. სხვადასხვა ინფორმაციით, ტრანზაქციის თანხა 400-დან 650 მილიონ დოლარამდე მერყეობდა. გავრცელებული ინფორმაციით, გარიგება შედგა მას შემდეგ, რაც Facebook-მა დაასრულა მოლაპარაკებები DeepMind Technologies-ის შესაძენად 2013 წელს.DeepMind-ის Google-თან გარიგების ერთ-ერთი პირობა იყო ამ უკანასკნელის დაფის შექმნა ხელოვნური ინტელექტის ეთიკურ საკითხებზე.
Google-ის შეძენის შემდეგ კომპანია გახდა ცნობილი როგორც Google DeepMind.
2016 წლის სექტემბრის დასაწყისში კომპანია გადავიდა Google-ის მშობელ კომპანიაში, Alphabet, და Google-ის ხსენება გაქრა მისი სახელიდან; ახლა ის ცნობილია როგორც DeepMind Technologies Limited ან DeepMind. დიზაინი შეიცვალა კომპანიის ვებსაიტმაც.
2023 წლის აპრილში, DeepMind გაერთიანდა Google-ის ტვინის განყოფილებასთან და ჩამოაყალიბა Google DeepMind, როგორც კომპანიის მუდმივი ძალისხმევის ნაწილი ხელოვნური ინტელექტის შესახებ მუშაობის დაჩქარების მიზნით.
კვლევის მიმართულება
კომპანიის მიზანია „დაზვერვის პრობლემის გადაჭრა“. ამისათვის ისინი იყენებენ „საუკეთესო ტექნოლოგიებს, დაწყებული მანქანური სწავლებიდან სისტემურ ფსიქოფიზიოლოგიამდე, რათა საბოლოოდ შექმნან ზოგადი დანიშნულების სწავლის ალგორითმები“ . ისინი ასევე მუშაობენ ინტელექტის ფორმალიზებაზე, რათა არა მხოლოდ დანერგონ ის მანქანებში, არამედ გაიგონ, როგორ მუშაობს ადამიანის ტვინი. დემის ჰასაბისის მიხედვით:
...დაზვერვის არსის ალგორითმულ კონსტრუქციაში გამოხდის მცდელობა შეიძლება იყოს საუკეთესო გზა ჩვენი გონების ღრმა საიდუმლოებების გასაგებად.
DeepMind ხედავს ინტელექტის პრობლემის გადაწყვეტას უნივერსალური თვითსწავლის ინტელექტუალური აგენტების შექმნაში, რომლებიც შეძლებენ ავტონომიურად ისწავლონ ნედლეული შეყვანის მონაცემებიდან და გამოდგება ნებისმიერი პრობლემის გადასაჭრელად, განსხვავებით „შეზღუდული AI“-სგან, როგორიცაა Deep Blue ან IBM. Watson, რომლებიც წყვეტენ მხოლოდ ერთ წინასწარ განსაზღვრულ ამოცანას. ინტელექტუალური აგენტების შექმნის მთავარ მიდგომად არჩეულ იქნა განმტკიცების სწავლება.
კომპანია ამჟამად იკვლევს კომპიუტერულ სისტემებს, რომლებსაც შეუძლიათ სხვადასხვა თამაშების თამაში, სტრატეგიული თამაშებიდან, როგორიცაა Go და დამთავრებული კომპიუტერული არკადული თამაშებით. შეინ ლეგი ამტკიცებს, რომ ხელოვნური ინტელექტი შეძლებს მიაღწიოს ადამიანურ დონეებს „როცა მანქანა ისწავლის თამაშების ფართო კლასის თამაშს მხოლოდ აღქმის ნაკადის შეყვანისა და გამომავალი სიგნალების გამოყენებით და გაგების გადაცემას თამაშიდან თამაშში...“. დემის ჰასაბისი ხსნის თამაშებზე ფოკუსირებას და არა უფრო ტრადიციულ რობოტიკაზე იმით, რომ „რობოტები ძვირია, ნელი და ხშირად იშლება... მკვლევარი იშლება რობოტის მექანიკური ნაწილების დაფიქსირებით...“. გავრცელებულია ინფორმაცია, რომ Google-მა კომპანია იყიდა ზუსტად მას შემდეგ, რაც გამოქვეყნდა კვლევა იმის შესახებ, რომ AI წარმატებით თამაშობდა შვიდ სხვადასხვა Atari თამაშს (Pong, Breakout, Space Invaders, Seaquest, Beamrider, Enduro, Q*bert).
2018 წლის დასაწყისში, DeepMind-ის მკვლევარებმა გაწვრთნეს მათი ერთ-ერთი სისტემა კომპიუტერული თამაშის Quake III Arena-ს სათამაშოდ. ვარჯიშზე დახარჯული გარკვეული დროის შემდეგ, თამაშის დონის მიხედვით, ეს სისტემა ჯერ დაეწია და შემდეგ აჯობა ადამიანებს, რომლებიც ძლიერი მოთამაშეები არიან.
ნერვული ტურინგის მანქანა
2014 წელს DeepMind-მა გამოაქვეყნა ჰიბრიდული ნერვული ქსელის არქიტექტურა, რომელიც შედგებოდა მორეციდივე ნერვული ქსელისა და გარე მეხსიერებისგან . ნერვული ქსელი იყენებს გარე მეხსიერებას ინფორმაციის ჩასაწერად და შემდეგ წასაკითხად ისე, როგორც ამას აკეთებს ტურინგის მანქანა, ამ მიზეზით არქიტექტურას მიენიჭა სახელი "ნერვული ტურინგის მანქანა". მკვლევარების აზრით, ნერვული ტურინგის მანქანა ადამიანის მოკლევადიანი მეხსიერების იმიტაციას ახდენს და საშუალებას გვაძლევს გავიგოთ მისი მოქმედების პრინციპები. ექსპერიმენტებში ნერვულმა ქსელმა წარმატებით ივარჯიშა მარტივ ალგორითმებში: კოპირება, დახარისხება, ასოციაციური მეხსიერება.
ღრმა განმტკიცების სწავლა ვიდეო თამაშებში
DeepMind-მა წარმოადგინა AI სისტემა, რომელსაც შეუძლია ისწავლოს კლასიკური თამაშების თამაში 70-იან და 80-იან წლებში. Atari 2600 სათამაშო კონსოლისთვის. კვლევაში, ხელოვნური ინტელექტი გაწვრთნილი იყო 49 ვიდეო თამაშის სათამაშოდ. შედეგად, მიღწეული იქნა ადამიანის დონის შესადარებელი თამაშის დონე და 22 თამაშში სისტემამ შეძლო ადამიანზე აჯობა. DeepMind's AI არ არის მყარი კოდირებული კონკრეტული თამაშისთვის. ვარჯიშის დასაწყისში სისტემამ არაფერი იცის თამაშის წესების შესახებ და სწავლობს დამოუკიდებლად თამაშს, შეყვანის სახით იყენებს თამაშის მხოლოდ პიქსელის სურათს და ინფორმაციას თამაშის დროს მიღებული ქულების შესახებ.
AI ეფუძნება მიდგომას, რომელსაც DeepMind უწოდებს ღრმა განმტკიცების სწავლა, ან ღრმა Q-ქსელი (DQN). ეს არის Q-learning გამოყენებით მოდელის გარეშე გაძლიერებული სწავლის ვარიაცია, რომელშიც სასარგებლო ფუნქცია მოდელირებულია ღრმა ნერვული ქსელის გამოყენებით. ნერვული ქსელის არქიტექტურად არჩეულია კონვოლუციური ნერვული ქსელი; ამჟამად ეს არქიტექტურა ეფექტურად გამოიყენება გამოსახულების ამოცნობისთვის.
DeepMind გეგმავს ასწავლოს იმავე პრინციპებზე აგებული ხელოვნური ინტელექტი 90-იანი წლების უფრო რთული 3D თამაშების სათამაშოდ, როგორიცაა Doom და სარბოლო სიმულატორები. 2016 წლის თებერვალში, 3D თამაშებში ხელოვნური ინტელექტის მომზადების პირველი შედეგები იყო წარმოდგენილი. AI-მ შეძლო ესწავლა მანქანის მართვა 3D სარბოლო სიმულატორში TORCS, იპოვა გასასვლელი და პრიზები Doom-ის მსგავს 3D ლაბირინთში და შეასრულა მარტივი დავალებები (მოძრაობა, წონასწორობის შენარჩუნება, ობიექტების მანიპულირება) ფიზიკურ სიმულატორში MuJoCo (www.mujoco. org). როგორც ადრე, "სამყაროს" მხოლოდ პიქსელის გამოსახულება მიეწოდება AI შეყვანას. ნერვული ქსელის არქიტექტურა გაფართოვდა LSTM-ის დამატებით, მორეციდივე ნერვული ქსელის ტიპით.
AlphaStar
მთავარი სტატია: AlphaStar (ხელოვნური ინტელექტი)
ყოველწლიურ Blizzcon 2016 ფესტივალზე Blizzard-მა, რომელიც ამ ღონისძიების ინიციატორია, გამოაცხადა DeepMind-თან თანამშრომლობა. შემდეგ ამ მოვლენის შესახებ სტატია გამოქვეყნდა ორივე კომპანიის ოფიციალურ ბლოგზე. ამ თანამშრომლობის მიზანია AI-ის დანერგვა და მომზადება თამაშში Starcraft II. თამაშის დეველოპერების თქმით, Starcraft II იდეალური გარემოა ხელოვნური ინტელექტის მომზადებისთვის, რადგან თამაშის რთული წესები საკმარისად ასახავს რეალური სამყაროს სირთულეს და მრავალფეროვნებას. გარდა ამისა, თავად საზოგადოებამ ეს თამაში ყველაზე დიდ პრობლემად მიიჩნია AI-სთვის, რომელმაც მოახერხა ადამიანის დამარცხება Go, ჭადრაკისა და პოკერის თამაშში.
StarCraft II იდეალური გარემოა ხელოვნური ინტელექტის კვლევის შემდეგ დონეზე გადასაყვანად. თამაშის რთული წესები საკმარისად ასახავს რეალური სამყაროს მრავალფეროვნებას და ქაოსს. ჯერ ისწავლით რესურსების მოპოვებას, შემდეგ ააგეთ მარტივი შენობები, შეისწავლეთ რუკა და ეძებთ მტერს. მეტი ერთეული უნდა ვაწარმოოთ თუ თავდაცვის ხაზის გაძლიერება ჯობია? ადრე შეტევას აპირებთ თუ ყურადღებას გაამახვილებთ განვითარებაზე?
ამჟამად მიმდინარეობს მუშაობა „Starcraft 2 API“-ზე, რომელიც AI-ს საშუალებას აძლევს სრულად იმოქმედოს თამაშის ინტერფეისთან; ნებისმიერს შეუძლია მონაწილეობა მიიღოს განვითარებაში; ამისთვის გამოქვეყნებულია ტექნიკური ამოცანები, რომლებიც დაგეგმილია. განხორციელდება 2017 წლის პირველ კვარტალში. თვით ხელოვნური ინტელექტი შეისწავლის სხვა მოთამაშეების გამეორებების ყურებით, რომლებიც მონაწილეობდნენ რეიტინგულ თამაშებში.
2018 წლის 19 დეკემბერს გამართულ ტურნირში, AlphaStar-სა და ორ პროფესიონალ ტოპ 100 მოთამაშე TLO-სა და MaNa-ს შორის, AlphaStar-მა გაიმარჯვა ანგარიშით 10:0. ამავდროულად, MaNa-მ მოახერხა ერთი არაღონისძიების მოგება
2019 წლის 24 იანვარს დაინერგა AlphaStar პროგრამა, რომელიც სპეციალიზირებულია რეალურ დროში სტრატეგიულ თამაშში StarCraft II. AlphaStar-მა ჯერ პროგრამა ასწავლა ადამიანების თამაშების ჩანაწერებიდან, შემდეგ ჩართო იგი "AlphaStar League"-ში, სადაც AI თამაშობდა არა მხოლოდ თავის წინააღმდეგ, არამედ "ექსპლუატაციურ" აგენტებსაც, რომლებიც AI-ის ვერსიებს წარმოადგენდნენ, რომლებიც კონკრეტულად მიზნად ისახავდნენ AlphaStar-ს. სისუსტეები და სამი რასიდან თითოეულს წარმოადგენს. ტრენინგი უზრუნველყოფდა, რომ AlphaStar გახდება სამივე რბოლისა და ყველა თამაშის სტრატეგიის შესანიშნავი მეტოქე. პრეზენტაციის დროს AlphaStar-ს ჰქონდა ცოდნის ექვივალენტი 200 წლის თამაშის დროის.. ამავდროულად, დეველოპერები ცდილობდნენ შეეზღუდათ ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობები, მაგალითად, წუთში მოქმედებების რაოდენობის შეზღუდვით, კარგი მოთამაშის ქმედებების საშუალო რაოდენობასთან გათანაბრება (რაც ხელს არ უშლის პროგრამას შედეგების ჩვენებაში. შეუძლებელია ადამიანისთვის), რის გამოც პროგრამა იძულებული გახდა ესწავლა გამარჯვება გრძელვადიანი სტრატეგიით. რეაქციის სიჩქარე არის დაახლოებით 3 ჩარჩო მტრის გამოჩენიდან ხილვადობის ზონაში პასუხამდე. შემცირდა AI-ს ხედვის ველის ზომა, რათა შეესაბამებოდეს მოთამაშის ხედვის ველს.
2019 წლის ოქტომბრის ბოლოს, AI გახდა თამაშის დიდოსტატი, რომელმაც დაამარცხა Starcraft II-ში რეგისტრირებული მოთამაშეების 99.8%. ამ მიღწევის მისაღწევად AlphaStar–ს 44 დღიანი ტრენინგი დასჭირდა
წადი თამაში
მთავარი სტატია: AlphaGo
2015 წლის ოქტომბერში, Go პროგრამამ AlphaGo[49], შემუშავებული DeepMind-ის მიერ, დაამარცხა ევროპის Go ჩემპიონი ფან ჰუი (მე-2 დან) ანგარიშით 5-0. სიახლე გამოცხადდა მხოლოდ 2016 წლის 27 იანვარს, ჟურნალ Nature-ში სტატიის გამოქვეყნების პარალელურად.
ეს არის ისტორიაში პირველი შემთხვევა, როდესაც AI-მ გაიმარჯვა Go-ს პროფესიონალთან. AlphaGo-მდე ყველა ცნობილი AI თამაშობდა Go-ს მხოლოდ სამოყვარულო დონეზე. Go ითვლება თამაშად, რომლის მოგებაც საკმაოდ რთულია კომპიუტერისთვის (მსგავს თამაშებთან შედარებით, მაგალითად, ჭადრაკი) სვლების ვარიანტების დიდი რაოდენობის გამო, ამის გამო სვლების ჩამოთვლის ტრადიციული AI მეთოდი პრაქტიკულად გამოუსადეგარია.. 2016 წლის მარტში პროგრამამ მოიგო მატჩი მსოფლიოს ერთ-ერთ უძლიერეს გოისტთან, ლი სედოლთან, ანგარიშით 4-1.
სხვა მიმართულებები
DeepMind-ის პუბლიკაციები მოიცავს შემდეგ თემებს: მანქანების მიერ ბუნებრივი ენის გაგება, შაბლონიდან სურათების გენერირება ნერვული ქსელების გამოყენებით, მეტყველების ამოცნობა, ნერვული ქსელის სასწავლო ალგორითმები.
DeepMind ჯანმრთელობა
DeepMind Health არის DeepMind-ის განყოფილება, რომელიც მუშაობს ხელოვნური ინტელექტის სფეროში მედიცინაში. მისი გახსნა 2016 წლის 24 თებერვალს კომპანიის ვებგვერდზე გამოცხადდა. ქვედანაყოფს მუსტაფა სულეიმანი ხელმძღვანელობს.
თავის მუშაობაში DeepMind Health ითანამშრომლებს დიდი ბრიტანეთის ჯანდაცვის ეროვნულ სამსახურთან. DeepMind Health გეგმავს მიაწოდოს ექიმებს ტექნიკური ექსპერტიზა, რათა განავითარონ და გააუმჯობესონ პაციენტების მოვლის ტექნოლოგიები. განსაკუთრებული ყურადღება დაეთმობა პაციენტის მონაცემების უსაფრთხოებას და კონფიდენციალობას. განყოფილების საქმიანობას განიხილავს დამოუკიდებელი ექსპერტების საბჭო, მათ შორის რიჩარდ ჰორტონი, პატივცემული სამედიცინო ჟურნალის The Lancet-ის რედაქტორი.
DeepMind Health ამჟამად მუშაობს ელექტრონული ხელსაწყოების შექმნაზე, რათა გაუადვილოს ექიმის საქმე. დაინერგა სმარტფონის აპლიკაცია, რომელიც ხელს უწყობს თირკმლის მწვავე დაზიანების უფრო ზუსტად დიაგნოსტირებას. DeepMind-მა ასევე იყიდა სამედიცინო აპლიკაცია, სამუშაო მენეჯერი ექიმებისთვის. ლონდონის იმპერიული კოლეჯის ექიმების გუნდი, რომელმაც შექმნა იგი, უერთდება DeepMind Health-ს. ტრანზაქციის თანხა არ არის გამჟღავნებული.
2020 წლის დეკემბერში, DeepMind-ის გუნდმა გამოაცხადა გადაწყვეტა ცილის სტრუქტურის პროგნოზირების ფუნდამენტური სამეცნიერო პრობლემის შესახებ. კომპანიის მიერ შემუშავებულმა და ნერვულ ქსელებზე დაფუძნებულმა პროგრამამ შეძლო ცილის სტრუქტურის წინასწარმეტყველება 90%-იანი სიზუსტით (რაც უკეთესია სკანირების თანამედროვე მეთოდებზე). ეს შესაძლებელს ხდის ცილების სამგანზომილებიანი მოდელების აგებას კოდირების გენომიური თანმიმდევრობის საფუძველზე, რასაც დიდი მნიშვნელობა აქვს ახალი მედიკამენტების შემუშავებისა და ზოგადად ბიოქიმიური პროცესების გააზრებისთვის.
თანამშრომლობა უნივერსიტეტებთან
2014 წელს DeepMind-მა დაიწყო თანამშრომლობა ოქსფორდის უნივერსიტეტთან. DeepMind ქირაობს ორ უახლესი გუნდს ოქსფორდიდან, რომლებიც მუშაობენ ხელოვნური ინტელექტის სფეროში. ეს არის მსოფლიოს წამყვანი ექსპერტების გუნდი მანქანების მიერ ბუნებრივი ენის გაგების სფეროში ღრმა სწავლის გამოყენების სფეროში: პროფესორები ნანდო დე ფრეიტასი და ფილ ბლანკომი, დოქტორები ედვარდ გრფენშტეტი და კარლ მორიცი. და მანქანური ხედვის სფეროში მსოფლიოს წამყვანი ექსპერტების გუნდი: დოქტორი კარენ სიმონიანი და მაქს იადენბერგი, პროფესორი ენდრიუ ზისერმანი. თანამშრომლობის ფარგლებში კომპიუტერული მეცნიერების ფაკულტეტი და ინჟინერიის ფაკულტეტი Google-ისგან მნიშვნელოვან დაფინანსებას მიიღებენ. DeepMind ასევე გეგმავს სტუდენტური სტაჟირების პროგრამას, კითხულობს ლექციებს და ატარებს სემინარებს სტუდენტებისთვის.
DeepMind-თან სხვა უნივერსიტეტების მეცნიერებიც მუშაობენ. დევიდ სილვერი, AlphaGo-ს ნაშრომის[61] და მრავალი სხვა DeepMind პუბლიკაციის თანაავტორი განმამტკიცებელი სწავლის შესახებ, კითხულობს ლექციებს ლონდონის საუნივერსიტეტო კოლეჯში. ზოგიერთი DeepMind პუბლიკაცია თანაავტორია შემდეგი ორგანიზაციების მეცნიერების მიერ[52]: ტორონტოს უნივერსიტეტი, მონრეალის უნივერსიტეტი, ავსტრალიის ეროვნული უნივერსიტეტი, ამსტერდამის უნივერსიტეტი, კალიფორნიის უნივერსიტეტი ბერკლიში, INRIA.
ცოდნა სინათლეა - Knowledge is light - Знание свет -
ვიტამინის ჩაი
ვიტამინის ჩაის უმარტივესი რეცეპტი! გახსენით მაცივარი, იპოვეთ გაყინული კენკრა. ჩაიდანში (500-800მლ) მოათავსეთ ერთი ჩაის კოვზი სხვადასხვა კენკრა. კენკრას დაასხით ცხელი წყალი ბოლომდე ჩაძირვამდე. დიდი კოვზით ნაზად დაჭერით გამდნარი კენკრა და დაამატეთ მეტი მდუღარე წყალი. გააჩერეთ ჩაი მინიმუმ 5 წუთის განმავლობაში, შეგიძლიათ დაამატოთ ცოტა თაფლი გემოვნებით. შეიარაღდით საინტერესო წიგნით და მიირთვით უგემრიელესი ჩაი!
იხ. ვიდეო - ჩემმა მეზობელმა ნიახურის ჩაის მომზადება მასწავლა. მას შემდეგ სხვა ჩაის აღარ ვსვამ
1 სადილის კოვზსი ასკილისნაყოფს და 1 ჩაის კოვზი ქიშმიშს დაასხი 2 ჩ. ჭ. მდუღარე წყალი გააჩერეთ თერმოსში 4 სთ იხ.ბმულზე წყარო
აურიეთ ერთმანეთს 6 წილი ასკოლი 3 წილი შავი მოცხარი 1 წილი მაყვალი 1 სადილის კოვზს დაასხიტ 1 ჩ ჭ მდუღარე წყალი გააჩერეტ 1 სთ.
ასეთინაყენი ვიტამინებებისგანაა მდიდარი და მინერალებისწყაროა. ხელს უწყობს ბავშვის ორგანიზმის მოძლიერებას, ტონუსის მომატებას
შავი მოცხარის ფოთლების ჩაი
აიღეთ 1 სადილის კოვზი შავი მოცხარის გამხმარი ფოთლები დაასხით 1 ჭიქა მდუღარე წყალი გააჩერეტ 13-20წთ გადაწურეთ და თაფლით დაატკბეთ დაალევინეთ თბილი ავიტამინოზის დროს ნერვული სისტემის დასამშვიდებლად
უნივერსლური ჩაი
აურიეტ ერთმანეთს 1 წილი მაყვლისა და1 წილი მარწყვის 1 წილი შავი მოცხარის 1 წილი ჟოლოს გამხმარო ფოთლები დაასხით 1 სადილის კოვზი ნარევს 1 ჩ ჭ მდუღარე წყალი გააჩერეთ 15 წ. გადწურეთ და დაალევინეთ ბავშებს ახალი მომზადებული თბილ-თბილი კარგია იმუნური სისტემის გასაძლიერებლად
ვარდის ფურცლების ჩაი - 1 სადილი კოვზი ვარდის გამხარი ფირცელი და 1 სადილის კოვზი მწვანე ჩაი ჩაყარეთ თერმოსში დაასხით 2ლ ცხელი წყალი გააჩერეთ 8-10სთ გემოვნებისთვის დაამატეთ თაფლი
გააჩერეთდა მწვანე და შვი ჩაი ფაიფურის ჭურჭელში დააყენეთ
ზამთრის ცივ დღეებში ჩაი გადაგატანინებთ.
იხ. ვიდეო - ТОП-3 рецепта согревающего чая для зимы | Фруктовый чай, Травяной чай и Каркаде с цукатами
ცოდნა სინათლეა - Knowledge is light - Знание свет -
💓💓მუსიკალური პაუზა💘💘
გელინო lyrics
ცხრა მთა ფეხით მოვიარე, შენს საძებნადა
კოკას წყალი შევაგროვე, წვეთ-წვეთ ხელა
ღამე მთვარეს მოვუყვები, ზღაპარ შენადა,
დილას დღესაც დავუმღერებ, ლექსა გრძელასა.
გელინოო, გელი
ნელ-ნელა წამომყევიო გელინო
გელინოო, გელინ
კარის თავის მაღალია გელინო
გელინოო, გელინო
დედამთილი დედასავეთ გელინო
გელინოო, გელინოო
მამამთილი მამასავეთ გელინო
მიწა ლოგინად გვეყოფა, დასაძინადა
ცასა ზედა დავიხურავთ, ტანსა საბნადა
ქარი ჩუმად წაგვიმღერებს გვეტყვის ნანასა
ვარსკვლავ სანთლად აინთოს შუქურ ნათლადა
გელინოო, გელი
ნელ-ნელა წამომყევიო გელინო
გელინოო, გელინ
კარის თავის მაღალია გელინო
გელინოო, გელინო
დედამთილი დედასავეთ გელინო
გელინოო, გელინოო
მამამთილი მამასავეთ გელინო
https://lyricstranslate.com
იხ. ვიდეო - jgufi iberia gelino / ჯგუფი იბერია გელინო
ქალბატონების საყურადღებოდ - დაიცავით ზომიერება - სასარგებლო პროცედურებსაც კი, რ-ის დროსაცარ დაიცავტ ზომიერებას შეუძლია ზიანის მოტანა თუ ვიტამინების მირება გინდათ, მოვთათბიდეთ ექმთან რადგან ვიტამინერულ-მინერალური კომლქექსის უკონტროლოდ მიღება აცთუ უსაფრტხოა. ,ხოლოდ ექიმს შეუძლია განსაზღვროს ტქვენს ორგანიზმს აკლია თუ არა რომელიმე სასარგებლო ნივთიერება. ნორმალური და მრავალფეროვანი საკვების მიღებისას ამ პრობლემამ არ უნდა შეგაწუხოთ. გახსოვდეთ, რომ გარდა ვიტამინოზისა, არსებობს ჰიპერვიტამინოზი, რ-იც ვნებს ორგანიზმს თქვენი მენიუ უნდა შეიცავდეს ხორცს, ტევზს ახალ ხილ-ბოსტნეულს, რძის პროდუქტებს, ერიდეთ ფასტფუდებს
ფიზიკურად არ გადაიტვირთოთ
განსაზღვრულმა ფიზი. დატვირთვამ შეიძლება გამოიწვიოს კუნთის ტკივილი და ტრამვები, მეტიც შეიძლება ორგანიზმი გამოიფიტოს, ხელი შეუშალოს უჯრედიდების რეგენერაქციას, დაასუსტოს იმუნიტეტი.
მოიწესრიგეთ სითხის მირების რეჟიმი - ხშირად გვირჩევენ მივიღოთ რაც შეიძლება მეტი წყალი 2-3 ლ მეტი წყალი თუმცა ექსპერტ-ფიზიოლოპგების აზრით დრეღამეში 1,5 ლ-ზე მეტი წყალი არ უნდა დავლიოთ, რადგან მეტი სითხე გამორცხავს ორგანიზმიდან მარილებს და გამოიწვევს ელექტროლიტურ დაბალანსებას, თუ გსურთ გაიგოთ, საკმარისი სიტხე ირებთ თუ არა დააკვირდით შარდს, თუ არასაკმარისად ბაცია ე.ი უნდა მიიღოთ მეტი სითხე ან ჩაატაროთ ასეთი ექსპერტი: ხელისგულზე იჩქმიტეთ, კანი სწორდება ე.ი ყველაფერი წესრიგშია, თუ ნელა - მიოღეთ მეტი სითხე.
ბევრი ძილიც მავნეა - გამოუძინებლობაც არასასურველი ეფექტზე ძალინა ბევრს საუბრობენ, მაგრამ ბევრი ძილის უარყოფითი შედეგებზე - ვისაც ბევრი სძინავს ზუსტად ისეთივე სიმპტომებია აქვთ (უქვეითდება ავადყოფობა ფიზიკური და ფსიქიკური აქტიურობის წუინაამღგდეგის უნარი.
ოდესმე გიფიქრიათ, რამდენად კარგია თუ მავნე საკვები ჩვენი ჯანმრთელობისთვის? თქვენი დიეტა რეალურად არის ინვესტიცია თქვენს ჯანმრთელობაში.
კიბოს პრევენცია 5 კომპონენტიანი დიეტით
კვების სტილი ძალიან მნიშვნელოვან როლს თამაშობს კიბოს განვითარებაში, ჯანმრთელობის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი პრობლემა. აქ რას მიირთმევთ ისეთივე მნიშვნელოვანია, როგორც მოხმარებული საკვების რაოდენობა.
ჯანსაღი დიეტა გულისხმობს საკვების მიღებას, რომელიც მდიდარია ხუთი ძირითადი ჯგუფით, რომელიც ჩვენს ორგანიზმს სჭირდება. როგორც ბევრმა ჩვენგანმა იცის, ეს არის რძე, ხორცი და თევზი, ბოსტნეული და ხილი, მარცვლეული და ცხიმები. დღიურში ჩანაწერების მიხედვით, პრობიოტიკური პროდუქტები არეგულირებს ნაწლავის მიკროფლორას. ამისათვის საჭიროა ყოველდღიურად დალიოთ ერთი ჭიქა კეფირი ან ოთხი სუფრის კოვზი იოგურტი. კიდევ ერთი საკვები ჯგუფი, რომელიც იცავს თქვენს ნაწლავის ფლორას და ხელს უწყობს სასარგებლო ბაქტერიების ზრდას ბოჭკოების შემცველობის გამო, არის პარკოსნები. კვირაში 2-3 დღე პარკოსნების ჭამა ბევრ მნიშვნელოვან სარგებელს იძლევა, სისხლში გლუკოზის დონის რეგულირებიდან დაწყებული კოლორექტალური კიბოს პროფილაქტიკამდე.
არ მიირთვათ სალამი, ძეხვი და პასტრამი
მიირთვით ორაგული, სკუმბრია და სარდინი - საკვები, რომელიც შეიცავს ომეგა-3-ის ყველაზე დიდ რაოდენობას, რომლებიც ეფექტურია თვალისა და ტვინის უჯრედების დაცვაში. მეორეს მხრივ, ფრთხილად უნდა იყოთ წითელი ხორცის მოხმარებაზე, რომელიც მდიდარია რკინით, თუთიით, მაგნიუმით, კალიუმით და სელენით. ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაციის მონაცემებით, დღეში 50 გრამი გადამუშავებული ხორცის ჭამა მსხვილი ნაწლავის კიბოს რისკს 18 პროცენტით ზრდის. ანუ, მეცნიერული ფაქტია, რომ გადამუშავებული ხორცის ხშირი მოხმარება, როგორიცაა ძეხვი, სალამი და ლორი, იწვევს კიბოს განვითარებას.
ფერადი კვების სტილი კიბოს წინააღმდეგ
დიდი მნიშვნელობა უნდა მივცეთ ბოსტნეულის და ხილის მოხმარებას. ყოველდღიურად უნდა მიირთვათ მინიმუმ 3-5 პორცია ბოსტნეული და ხილი. რაც უფრო ფერად ხილს და ბოსტნეულს მიირთმევთ, მით მეტ ანტიოქსიდანტს იღებთ. ყოველთვის აირჩიეთ მუქი ფერის ხილი და ბოსტნეული. იზრუნეთ მუქი მწვანე ბოსტნეულის მოხმარებაზე, როგორიცაა შარდი, ისპანახი და კალე; მუქი წითელი საკვები, როგორიცაა ბროწეული და მოცვი; მუქი ყვითელი-ნარინჯისფერი, როგორიცაა გარგარი, სტაფილო და გოგრა; იასამნისფერი, როგორიცაა მწვანილი; და თეთრები, როგორიცაა ნიორი და ხახვი.
უპირატესობა მიანიჭეთ მთლიანი მარცვლეულის ფქვილს თეთრ ფქვილს
შეიცავს ნახშირწყლებს, ცილებს, B და E ვიტამინებს და მინერალებს, როგორიცაა მაგნიუმი, რკინა და თუთია, მარცვლეული არის ენერგიის აუცილებელი წყარო ჩვენი ორგანიზმისთვის. თუმცა, თავიდან უნდა იქნას აცილებული მარტივი ნახშირწყლები, როგორიცაა თეთრი ფქვილი, ბრინჯი, შაქარი, თაფლი და ჯემი. რადგან ეს საკვები სწრაფად ზრდის სისხლში გლუკოზის დონეს და ასტიმულირებს ორგანიზმს ინსულინის გამოყოფაში. ამიტომ ინსულინის სეკრეცია იწვევს ჭარბი შაქრის სისხლში ცხიმის სახით შენახვას. სამწუხაროდ, ორგანიზმში ცხიმის გაზრდილი რაოდენობა კიბოს განვითარებას იწვევს. ამიტომ, ძალიან მნიშვნელოვანია, მიირთვათ დაუმუშავებელი მარცვლეულისგან დამზადებული საკვები, როგორიცაა მთლიანი ხორბალი, ჭვავი, შვრია და ბულგარული.
1 კგ მცენარეულ ფქვილზე 2 სუფრის კოვზი კარაქი
მცენარეული ზეთები იცავს კიბოსგან. მეორე მხრივ, ერთი კილოგრამი ბოსტნეულის მომზადებისას არ გამოიყენოთ ორ სუფრის კოვზ მცენარეულ ზეთზე მეტი, რადგან ზეთების გადაჭარბებულმა მოხმარებამ შეიძლება გამოიწვიოს სტრესი და დასუსტდეს იმუნური სისტემა. არ დაამატოთ დამატებითი ზეთი ცხოველური ცხიმის შემცველი საკვების მომზადებისას, როგორიცაა ხორცი, ქათამი და თევზი. თუ შესაძლებელია, დაამატეთ ზეთი მომზადების შემდეგ და არა ადრე. E ვიტამინის დაკარგვის თავიდან ასაცილებლად, ზეთები არ უნდა ექვემდებარებოდეს შუქს ან ჟანგბადს შენახვის დროს.
ყოველთვის გქონდეთ ეს პროდუქტები თქვენს სამზარეულოში
თუ გსურთ დაიცვათ თქვენი ორგანიზმი კიბოსგან, ეს სასწაული პროდუქტები ყოველთვის უნდა გქონდეთ სახლში.
სოიო, ოსპი
უცხიმო ყველი, უცხიმო რძის ყველი, იოგურტი
თეთრი ლობიო, წიწილა
მწვანე ლობიო, ბარდა
ხილი (ფორთოხალი, მანდარინი, გარგარი, შავი თუთა, ძაღლი, ალუბალი, მაწონი, შავი მოცხარი)
მთელი მარცვლეული და ჭვავის პური, ბულგარული, დაფქული ხორბალი
ქათმის კვერცხები
დიეტის სახელმძღვანელო კიბოს პრევენციისთვის
გადახედეთ თქვენს დიეტას და დაიცავით ეს წესები:
აუცილებელია სხეულის იდეალური წონის შენარჩუნება.
ნუ მოაშორებთ ხილსა და ბოსტნეულს, თუ მათი ქერქის გარეშე ჭამა შეიძლება.
მიირთვით მთლიანი მარცვლეულის პური, ჭვავის პური, ბულგარული და დაფქული ხორბალი
თქვენს ყოველდღიურ რაციონში გამოყავით ადგილი ანტიოქსიდანტებითა და C ვიტამინით მდიდარი საკვებისთვის, როგორიცაა ნიორი, კომბოსტო, ბროკოლი, ყვავილოვანი კომბოსტო, პომიდორი, მწვანე ჩაი, გრეიფრუტი, სელის თესლი, კოჭა, კურკუმა და მოცვი.
ბოსტნეულის კერძები მოხარშეთ ცოტა წყალში ან საკუთარ წვენში.
არ გადაყაროთ წყალი, რომელიც გამოიყენება ლობიოს დასალევად ან მოსახარშად.
აკონტროლეთ საკვების შენახვის პირობები.
წაიკითხეთ სწრაფი კვების ეტიკეტები.
დარწმუნდით, რომ ბოსტნეული არის
ახალი და მოამზადეთ საკუთარი საკვები.
შეწყვიტე ალკოჰოლის დალევა.
არ გამოტოვოთ ვარჯიში კიბოს საწინააღმდეგოდ. იარეთ, იცურავეთ, ველოსიპედით ან შეასრულეთ ნაბიჯ-ნაბიჯ ვარჯიშები კვირაში 3 დღის განმავლობაში მინიმუმ 30 წუთის განმავლობაში და დაიცავით ეს განრიგი მთელი ცხოვრების განმავლობაში.
ყოველთვის უნდა გაითვალისწინოთ ეს რეკომენდაციები კიბოს თავიდან ასაცილებლად. სცადეთ, მიჰყვეთ კიბოსთან ბრძოლის ამ დიეტის სახელმძღვანელოს, როცა საყიდლებზე მიდიხართ და როცა სამზარეულოში მიდიხართ საჭმელად.
იხ. ვიდეო - УБИЙЦА РАКА!!! ТОП 10 ПРОДУКТОВ, КОТОРЫЕ УБИВАЮТ РАК!
ჯამრთელი პროდუქტები ანუ კიბოს საწინაამღდეგო ი-იც მნიშვნელოვან სასარგებლო როლს ასრულებს ორგანიზმში მიმდინარე პროცესებზე და ონკოდაავდებების პროფლიქტიკას წარმოადგენს (ხაზი მინდა გავუსვა ეკო პროდუქტები უნდა იყოს ასევე) შემდეგია:
გრეიფუტი, ბროკოლი,ჭარხალი, შოკოლადი - ეს პროდუქტები არა მარტო გემრიელია არამედ მნიშვნელოვანო ოეგანიზმისთვის.
1.ანანასი - ასუფთავებს,წმენდს სისხლს, ასტიმულირებს ნაწლავების მოქედებას,აუმჯობესებესებს იმუნიტეტს აქვს კიბოს საწინაამღდეგო თვისება ხელს უშლის ატიპიური უჯრედების გამრავლებას.
2. პომიდორი - შეიცავს ლიკოპენს სიმსინვის საწინაამღდეგო თვისებები უკავშირდება ლიკოპენის არსებობას. ეს ნივთიერება ანტიოქსიდანტია, თავისი ეფექტურობით უსწრებს A ვიტანიმსა და ბეტა-კაროტინს
3.ბროკოლი - ფასეულია კუჭისთვის ის შეიცავს სულფორაფანს ეს ნივთთიერება აქტიური წინაამღდეგობას უწევს კუჭის წყლულისა და კიბოს განვითარებას
4..ძეითუნის ზეთი - მეცნიერებმა დააკვირდნენ რომ ხმელთაშუაზღვის ხახლების ქალბატონებს ნაკლებად ემართებათ მკერდის კიბო აღმოჩნდა რომ ზეითუნის ზეთის მჟავა, რ-საც ზეითუნის ზეთი შეიცავს იცავს ამ დაავადებისგან აქ კი კერძები ძირითადად ზეთუნის ზეთისგაან მზადება.
5. მსხვილად დაფქვილი ხორბლის პური - გამოდევნის მავნე ნივთიერებას ასეთი პური სრულად აკმაყოფილებს ორგანიზმის მოთხოვნილებას უჯრედისა დაბოჭკოვან საკვებზე შესწევს უნარი წინაამღდეგობა გაუწიოს კანცორეგენერებს
6. ყურძენი -სხვდასხვა კურნავს ჭითელი და შავი დიდი რაოდენობით ბიოფლასვონიდებს შეიცავს - ძლიერმოქედი ანტიოქსიდანტია, რ-იც სიმსივნეს წარმოქნას ეწინაამღდეგება
7. წიწმატი - ბლოკავს სიმსივნეს განსაკუთრებული ცვლილებებს იწვევს სისხლში, რაც სიმსივნეს წარმოქნას ეწინაამღდეგებაუჯრედისის დაზიანებას ხელს უშლის ნივთიერება ფენტელ იზოთიოციანიდი.
იხ. ვიდეო - video - Foods That Kill Cancer Cells (Doctors Never Say These 16 Superfoods can Kill Cancer Cells)
