Новый инструмент для моделирования материалов
Термореактивные полимеры, полученные из композиционных материалов, дают нам все - от арматуры бетонных мостов до крыльев реактивных самолетов и корпусов лодок из стекловолокна. Миссия Филиппа Гюбеля - создавать эти композиты, используя методы, которые быстрее, дешевле и энергоэффективнее традиционных. Гюбель, доктор философии, профессор инженерных наук в Университете Иллинойса в Урбане-Шампейне и исполнительный заместитель декана инженерного колледжа Грейнджера, работает с междисциплинарной группой автономных систем материалов в университетском институте Бекмана над моделированием фронтальной полимеризации - метода, который превращает жидкие мономеры в твердые полимеры с помощью химической реакции.
"Всякий раз, когда мы проводим моделирование, это занимает некоторое время, потому что численно очень сложно уловить этот фронт, который распространяется по структуре", - сказал он. "Существует множество параметров, которые определяют этот процесс. Мы хотим знать, что произойдет, если я изменю химический состав или температуру, при которой я это делаю? Что, если я изменю окружающую среду?" Команда уже создавала компьютерные модели этого процесса, но Гюбель решил, что использование машинного обучения может ускорить моделирование. Он обратился к NCSA, где работают эксперты в области машинного обучения и искусственного интеллекта, и к Illinois Computes, программе, которая объединяет вычислительные ресурсы и хранилища данных NCSA, технических экспертов и службы поддержки с исследователями по всему кампусу в Иллинойсе.
"Мы воспользовались преимуществами этой замечательной программы под названием Illinois Computes. Основная цель этой программы на самом деле состоит в том, чтобы объединить исследователей в кампусе с исследователями в NCSA, и в NCSA есть очень хорошая группа, которая занимается машинным обучением и искусственным интеллектом, включая использование машинного обучения для решения дифференциальных уравнений в частных производных, чем мы и занимаемся", - сказал Гюбель, доктор философии, профессор Bliss профессор инженерного дела в Иллинойском университете Урбана-Шампейн и исполнительный заместитель декана инженерного колледжа Грейнджер. Гюбель и ассистент-постдокторант Цибанг Лю работали в паре с Сеидом Коричем, доктором философии, техническим заместителем директора NCSA и профессором-исследователем в области механики и инженерии, и Диабом У. Д. Абуэйддой, научным сотрудником NCSA. Корик руководит проектами, в которых используются новейшие достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы помочь ученым запускать модели и находить ответы быстрее и точнее.
Они создали различные продвинутые модели искусственного интеллекта для работы на высокопроизводительных компьютерах, предварительно обучив искусственную нейронную сеть - процесс глубокого обучения на основе ML, который использует взаимосвязанные узлы в многоуровневой структуре, напоминающей человеческий мозг. Передавая нейронным сетям различные значения обучающих данных, модель учится на примере и может быть обучена распознавать закономерности в данных, находить связи и прогнозировать результаты. "Для обучения этих сетей обычно требуется много данных, сгенерированных классическими численными методами, чтобы уменьшить ошибки прогнозирования, что требует больших вычислительных затрат", - сказал Абуэйдда. "Но когда эти сети должным образом обучены, они могут получать результаты на порядки быстрее, чем классические вычислительные методы для новых входных данных".
Корик и Абуэйдда разработали новый способ сокращения объема данных, необходимых для точного обучения нейронной сети, путем отслеживания эволюции ошибки, определяемой непосредственно из базовых дифференциальных уравнений в частных производных. Сосредоточив текущее обучение сети на измерении погрешности, полученном из физических данных (управляющих уравнений), команда смогла найти и обработать данные из областей модели, которые были наименее точными, и, таким образом, значительно сократила количество обучающих данных, необходимых для разработки точной модели. "Возможность точно определить области, требующие улучшения, и сосредоточиться на них, может значительно ускорить весь процесс", - сказал Корик. - Выбрав для загрузки в систему данные с большими ошибками, полученные из physical insights, вместо того, чтобы генерировать большой объем данных вслепую, мы нашли способ уменьшить необходимость в создании большого количества обучающих данных".
Гюбель добавил: "Если вы будете делать это случайным образом, я бы сказал, что, возможно, 40% обучающих примеров, которые вы решаете, бесполезны, потому что на самом деле они не сильно улучшают систему. Вы прилагаете все усилия для обучения сети в регионе, где ошибка велика. В этом и заключается адаптивная природа процесса". Для запуска своих моделей команда использовала суперкомпьютер Delta от NCSA. Система предлагает как центральный процессор, так и более быстрые графические процессоры, и одним из усилий Лю было сотрудничество с NCSA по адаптации кодов, написанных для центральных и графических процессоров. На данный момент результатом сотрудничества стала статья в журнале Journal of Physical Chemistry. Команда также получила еще один раунд поддержки от Illinois Computes для продолжения своей работы.
"Мы преодолеваем разрозненность и действительно эффективно сотрудничаем в рамках Illinois Computes. Каждый использует свой собственный опыт, и мы решаем сложные или неразрешимые проблемы с помощью машинного обучения, искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений", - сказал Корик. "Я генерирую данные с центрального процессора, а затем передаю их на графический процессор", - сказал Лю. "На самом деле это занимает немного времени, но с нейронной сетью мы хотим использовать графические процессоры, потому что они намного быстрее". Подход ML к моделированию фронтальной полимеризации также позволил команде гораздо эффективнее изучить и решить обратную задачу на производстве, то есть найти набор технологических условий, определяемых такими переменными, как начальная температура, степень отверждения смолы, теплопотери и т.д., которые приводят к оптимальному результату. предписанная схема изготовления. По словам Гюбелле, решение обратной задачи имеет решающее значение для таких процессов, как 3D-печать, поскольку в этом случае можно загружать микроструктуры в принтер, в результате чего получается законченная макроструктура.
"Если вы скажете мне, какая микроструктура мне нужна для этого, я могу отправить ее и заказать изготовление", - сказал он. "Но чтобы решить эту обратную задачу, вам нужно уметь решать прямую задачу очень, очень быстро, и именно здесь на помощь приходит машинное обучение". Машинное обучение и искусственный интеллект, а также новые адаптивные процессы глубокого обучения, разработанные в сотрудничестве с NCSA, позволяют Гейбеллу и его команде моделировать задачу фронтальной полимеризации за секунды, а не за часы. Такая скорость важна для обратного проектирования из-за огромного количества задействованных параметров. Гюбель сказал, что его группа работала над ускорением процесса обратного проектирования с использованием традиционных методов, но этот процесс все еще был слишком медленным.
Новый проект позволит команде продолжить решение задач многомасштабного моделирования композитных полимеров с использованием новых искусственных нейронных сетей, включая методы генеративного ИИ. Он также позволит углубиться в работу, в которой в качестве входных данных используется целевой дизайн материала, а в качестве результатов - переменные дизайна. По словам Корича, ожидается, что эта "одноразовая" обратная модель будет значительно более эффективной, чем более традиционные методы обратного моделирования. По словам Корича, поскольку модели ML и искусственный интеллект продолжают совершенствоваться, адаптивная система обучения, разработанная NCSA, может быть применима ко многим другим областям науки, включая различные инженерные дисциплины, медицину, геологию и сейсмические исследования.
Владимир Киндратенко, директор Центра инноваций в области искусственного интеллекта (CAII) в NCSA, отметил, что работа с Geubelle и более крупной исследовательской группой в Институте Бекмана выводит Университет Иллинойса на передний план инновационных совместных исследований в области искусственного интеллекта. "Эта работа является отличным примером того, что мы называем исследованиями в области трансляционного ИИ", - сказал Киндратенко. "Команда Корича использует существующую методологию ML и использует ее по-новому для решения проблем в научной области, где никто даже не думал, что это возможно. Таким образом, команда продвигает область ОД за счет новых разработок и создает цикл инноваций как в области ОД, так и в области вычислительной техники. Затем эта работа может послужить основой для других исследователей в их соответствующих областях".
Корик сказал, что проект также устраняет барьеры, которые по-прежнему мешают специалистам в области технологий и науки работать раздельно. "Если вы посмотрите на такого рода исследования, люди, как правило, делятся на два лагеря", - сказал он. "С одной стороны, у вас есть ученые-компьютерщики, которые проводят свои фундаментальные вычислительные исследования в области искусственного интеллекта и машинного обучения, а с другой стороны, у вас есть ученые-прикладники и инженеры, которые используют традиционные вычислительные методы, но стремятся вывести свои исследования на новый уровень с помощью методов AI/ML. "Команда Корика берет существующую методологию ML и использует ее по-новому для решения проблем в научной области, где никто даже не думал, что это возможно. Поступая таким образом, команда продвигает область ML за счет новых разработок и создает цикл инноваций как в области ML, так и в области вычислительной техники", - сказал Киндратенко.
"Мы преодолеваем разрозненность и действительно эффективно сотрудничаем в рамках Illinois Computes. Каждый использует свой собственный опыт, и мы решаем сложные или неразрешимые проблемы с помощью машинного обучения, искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений". Брендан Макгинти (Brendan McGinty), директор отраслевой партнерской программы NCSA, отметил, что частный сектор стремится внедрить ИИ, и работа NCSA еще больше повышает влияние ИИ. "Д-р Корик и д-р Гюбель продолжают внедрять искусственный интеллект в моделирование, в частности, для решения проблем производства полимеров", - сказал Макгинти. "Они показывают, что более глубокие и быстрые улучшения моделей возможны благодаря сочетанию искусственного интеллекта, моделирования и знаний в предметной области с высокопроизводительными вычислениями для максимального повышения эффективности. В корпоративном плане это приводит к повышению конкурентоспособности и окупаемости инвестиций".
Источник
При использовании материалов с сайта активная ссылка на него обязательна
Меню
Архив материалов
Проекты наших читателей
Контакты исследователей
Подписка на новости
Проекты
Новости криптозоологии
Хроники природных катастроф
Новости
26.02.2002 - 05.07.2002
05.08.2002 - 23.10.2002 (562)
24.10.2002 - 17.01.2003 (585)
20.01.2003 - 07.04.2003 (709)
08.04.2003 - 01.08.2003 (709)
04.08.2003 - 18.11.2003 (763)
19.11.2003 - 31.03.2004 (721)
01.04.2004 - 13.08.2004 (825)
16.08.2004 - 22.11.2004 (782)
23.11.2004 - 28.03.2005 (756)
29.03.2005 - 29.07.2005 (807)
30.08.2005 - 02.12.2005 (927)
05.12.2005 - 21.04.2006 (912)
24.04.2006 - 23.10.2006 (999)
24.10.2006 - 03.05.2007 (999)
04.05.2007 - 28.01.2008 (999)
29.01.2008 - 12.01.2009 (999)
13.01.2009 - 07.07.2009 (966)
22.08.2009 - 21.01.2010 (996)
22.01.2010 - 22.06.2010 (1000)
23.06.2010 - 14.01.2011 (1042)
17.01.2011 - 31.05.2011 (1008)
01.06.2011 - 03.11.2011 (1003)
07.11.2011 - 16.03.2012 (996)
19.03.2012 - 09.06.2012 (1009)
13.06.2012 - 07.09.2012 (988)
10.09.2012 - 19.11.2012 (1004)
20.11.2012 - 14.01.2013 (1015)
15.01.2013 - 22.02.2013 (1000)
23.02.2013 - 08.04.2013 (991)
09.04.2013 - 31.05.2013 (1015)
01.06.2013 - 18.07.2013 (992)
19.07.2013 - 03.09.2013 (1014)
04.09.2013 - 20.10.2013 (1001)
21.10.2013 - 02.12.2013 (1001)
03.12.2013 - 18.01.2014 (997)
19.01.2014 - 07.03.2014 (994)
08.03.2014 - 24.04.2014 (1000)
25.04.2014 - 18.06.2014 (1005)
19.06.2014 - 15.08.2014 (1019)
16.08.2014 - 07.10.2014 (1006)
08.10.2014 - 16.11.2014 (995)
17.11.2014 - 25.12.2014 (1004)
26.12.2014 - 09.02.2015 (989)
10.02.2015 - 20.03.2015 (998)
21.03.2015 - 22.04.2015 (1001)
23.04.2015 - 29.05.2015 (997)
29.05.2015 - 30.06.2015 (995)
30.06.2015 - 29.07.2015 (990)
29.07.2015 - 26.08.2015 (998)
27.08.2015 - 24.09.2015 (988)
25.09.2015 - 22.10.2015 (991)
23.10.2015 - 18.11.2015 (1000)
18.11.2015 - 16.12.2015 (990)
17.12.2015 - 23.01.2016 (1000)
24.01.2016 - 25.02.2016 (1000)
26.02.2016 - 24.03.2016 (1000)
24.03.2016 - 16.04.2016 (990)
17.04.2016 - 19.05.2016 (999)
20.05.2016 - 22.06.2016 (993)
23.06.2016 - 01.08.2016 (995)
02.08.2016 - 12.09.2016 (990)
13.09.2016 - 25.10.2016 (989)
26.10.2016 - 05.12.2016 (995)
06.12.2016 - 15.01.2017 (995)
16.01.2017 - 23.02.2017 (990)
24.02.2017 - 03.04.2017 (994)
04.04.2017 - 18.05.2017 (1000)
19.05.2017 - 05.07.2017 (1000)
06.07.2017 - 24.08.2017 (1000)
25.08.2017 - 06.10.2017 (991)
07.10.2017 - 15.11.2017 (990)
16.11.2017 - 24.12.2017 (1000)
25.12.2017 - 04.02.2018 (990)
05.02.2018 - 17.03.2018 (1000)
18.03.2018 - 02.05.2018 (990)
03.05.2018 - 11.06.2018 (1000)
12.06.2018 - 18.07.2018 (990)
19.07.2018 - 24.08.2018 (1000)
25.08.2018 - 02.10.2018 (1000)
03.10.2018 - 07.11.2018 (990)
08.11.2018 - 13.12.2018 (990)
14.12.2018 - 23.01.2019 (1000)
24.01.2019 - 02.03.2019 (1000)
03.03.2019 - 12.04.2019 (1010)
13.04.2019 - 23.05.2019 (990)
24.05.2019 - 03.07.2019 (1000)
04.07.2019 - 11.08.2019 (1000)
12.08.2019 - 16.09.2019 (990)
17.09.2019 - 26.10.2019 (1000)
27.10.2019 - 12.12.2019 (1000)
13.12.2019 - 25.01.2020 (1000)
26.01.2020 - 06.03.2020 (990)
07.03.2020 - 16.04.2020 (1010)
17.04.2020 - 19.05.2020 (1000)
20.05.2020 - 25.06.2020 (990)
26.06.2020 - 04.08.2020 (995)
05.08.2020 - 16.09.2020 (1005)
17.09.2020 - 26.10.2020 (990)
27.10.2020 - 27.11.2020 (990)
28.11.2020 - 07.01.2021 (990)
08.01.2021 - 15.02.2021 (1000)
16.02.2021 - 31.03.2021 (1000)
01.04.2021 - 12.05.2021 (1000)
13.05.2021 - 14.06.2021 (990)
15.06.2021 - 26.07.2021 (980)
27.07.2021 - 31.08.2021 (990)
01.09.2021 - 07.10.2021 (1000)
08.09.2021 - 07.11.2021 (1000)
08.11.2021 - 10.12.2021 (1000)
11.12.2021 - 24.01.2022 (990)
25.01.2022 - 04.03.2022 (1000)
05.03.2022 - 10.04.2022 (990)
11.04.2022 - 17.05.2022 (1000)
18.05.2022 - 23.06.2022 (980)
24.06.2022 - 31.07.2022 (990)
01.08.2022 - 13.09.2022 (990)
14.09.2022 - 21.10.2022 (990)
22.10.2022 - 29.11.2022 (1000)
30.11.2022 - 22.01.2023 (1000)
23.01.2023 - 02.03.2023 (990)
03.03.2023 - 21.04.2023 (1000)
22.04.2023 - 13.06.2023 (990)
14.06.2023 - 02.08.2023 (1000)
03.08.2023 - 21.09.2023 (1000)
22.09.2023 - 06.11.2023 (990)
07.11.2023 - 24.12.2023 (990)
25.12.2023 - 18.02.2024 (1000)
19.02.2024 - 05.04.2024 (990)
06.04.2024 - 25.05.2024 (1000)
26.05.2024 - 26.07.2024 (1000)
26.07.2024 - 25.08.2024 (990)
26.08.2024 - 28.09.2024 (980)
29.09.2024 - 01.11.2024 (1000)
02.11.2024 - 02.12.2024 (980)
03.12.2024 - 08.01.2025 (990)
09.01.2025 - 09.02.2025 (1000)
10.02.2025 - 20.03.2025 (1000)
21.03.2025 - 03.05.2025 (990)
04.05.2025 - ...
Статьи
Статьи: раздел 1 (1024)
Статьи: раздел 2 (1006)
Статьи: раздел 3 (1000)
Статьи: раздел 4 (1044)
Статьи: раздел 5 (1001)
Статьи: раздел 6 (1000)
Статьи: раздел 7 (1000)
Статьи: раздел 8 (1013)
Статьи: раздел 9 (1000)
Статьи: раздел 10 (1000)
Статьи: раздел 11 (329)
Статьи: раздел 12 (1000)
Статьи: раздел 13 (730)
Лента новостей

Вероятность погибнуть от удара астероида

Верующие видят лицо Иисуса на Туринской плащанице

Генетическое тестирование инопланетных мумий

Заметили пробуждение сверхмассивной черной дыры

Исследование бурного прошлого Венеры

Кролики-франкенштейны захватывают США

Медленно вращающиеся ореолы темной материи

Метеорит Джорджии на 20 млн лет старше самой Земли

Механизм, который восстановит ваши глаза

НАСА призывают отправить сообщение объекту 3I/ATLAS

Одна сторона Земли теряет тепло гораздо быстрее

Описание проверки оборотней в Пентагоне

Пентагон пытается разоблачить объект Агуадильи

Полная картина ночных облаков на Марсе

Потрясающий вид на третьего межзвездного гостя

Проще ли добывать астероиды на Луне, чем сами астероиды

Разгадали тайну пропажи космической серы

Сняли невидимый глазом НЛО

Тайна катастрофы Амелии Эрхарт может быть раскрыта

Утаенные данные о вторжении НЛО на Восточное побережье

Анализ и присвоение названия новому метеориту

Встреча с зелеными человечками в Кентукки

Зафиксировали самый удаленный быстрый радиовсплеск

Зонд Люси мог бы посетить еще один астероид

ИИ научился быть злым без чьих-либо указаний

Кинолог запечатлел очень быстрый НЛО

Метеорит пробил дыру в крыше дома в Джорджии

Мужчина, выгуливая свою собаку, запечатлел НЛО

На экзолунах у Альфа Центавра может быть жизнь

Планеты, на которых нет воды, могут производить жидкости

Появление новой статуи на острове Пасхи

Пропавший самолет Амелии Эрхарт найден

Пугающая информация о таинственном межзвездном объекте

Расы инопланетян, о которых известно властям США

Сфера Дайсона поможет воскрешать мертвых

Сходство между околосмертными переживаниями и наркотиками

Туринская плащаница. Это кто-то другой, а не Иисус

Физический варп-двигатель возможен

Черный куб замечен над базой ВВС Райт-Паттерсон

Шокирующее открытие после падения метеорита в Джорджии

База инопланетян в кратере Лаут на Марсе

Видел ли Дональд Трамп НЛО

Древние постройки обнаружили на Меркурии

Завод по производству лунного кирпича

Загадочная комета, прилетевшая из другой системы

НАСА изучает загадочную межзвездную комету

Научились превращать ртуть в золото

НЛО заметили над штатом Нью-Джерси

НЛО наблюдает за семьей в Индии

НЛО оставляет дымный след над Невадой

Обнаружена самая массивная черная дыра

Обнаружены первые звезды Вселенной

Существуют четыре различных вида инопланетян

США используют технологии инопланетян

Таинственный гигант, скрывающийся за черными дырами

Три фигуры появляются на Солнце

Удивительный полет к черной дыре

Федеральный советник по науке призывает изучать НЛО

Экзопланета у ближайшей солнцеподобной звезды

Экзотические вихри на картине 'Звездная ночь'

Гигантский пузырь звезды-сверхгиганта удивляет

Когда марсианский грунт распадется на части

Космическая гонка касается не только крупных стран

Криптотерриториальная гипотеза

Литологические особенности ландшафта Марса

Молодая звезда начинает взрываться

НАСА спешит разместить ядерные реакторы на Луне и Марсе

НАСА ускоренно разрабатывает лунный реактор

Недавние вулканические и термальные изменения на Марсе

Поиск жизни на Марсе был явной целью астросообщества

Почему кабинет Трампа дает разные ответы о НЛО

С помощью ChatGPT пишется все больше научных статей

Самая ранняя черная дыра во Вселенной

Свидетельства о кровавом ритуале на Туринской плащанице

Столкновение облаков приводит к вездообразованию

Тайна Бермудского треугольника раскрыта

Тайны космического винограда

Тайны протопланетных дисков

Что нужно знать о Лох-Несском чудовище

Шестеро преемников могли бы исследовать Марс

Бесконечная зима в Европе все ближе

Библейские руины - ключ к тайне Ковчега завета

Библейское море становится кроваво-красным

Власти США знают о четырех расах инопланетян

Изображение Плащаницы сделано со скульптуры

Конгрессмен рассказал об инопланетянах

Миру следует разработать политику в области НЛО

На Марсе нашли совершенно новый минерал

Наблюдение за НЛО в Уилтшире

Новые подсказки в поисках Восьмого чуда

Обнаружена экзопланета в обитаемой зоне Альфы Центавра

Популярные места для наблюдения НЛО в США

Страх охватил деревни в Австралии из-за НЛО

Существо в реке Хан в Сеуле стало вирусным

Тайна Атлантиды становится все более загадочной

Тайна человеческого сердца Леонардо да Винчи

Тулси Габбард возрождает теорию заговора о НЛО

Ученые предсказывают Конец света

Центр изучения НЛО открывает набор учителей

Что означает интерес Джей Ди Вэнса к НЛО

Безумный план посетить черную дыру

Загадочные временные явления в тени Земли

Загадочный межзвездный обьект - инопланетный корабль

Закрыли изучавший телепортацию институт МГУ

Заметили облако в форме рестлера Халка Хогана

Затонувший город расскажет о Ноевом ковчеге

Межзвездная экспедиция к черной дыре

Межзвездный объект имеет разумный дизайн

Мрачное предупреждением о 15 годах антиутопии

НЛО сняли в холмах Малверн

Новое открытие в Туринской плащаницы

Новый вид физики, не виданный ранее

Новый окрас кошек противоречит генетическим ожиданиям

Пилот уверен, что нашел самолет Амелии Эрхарт

Признаки древней жизни на Красной планете

Самое странное кольцо Сатурна

Суперинтеллект роботов может привести к Апокалипсису

Существуют другие видео маневров НЛО у Нимица

Сфера Буга - часть скрытой планетарной сети

Таинственные шары требуют научного изучения

Мраморные памятники фото и цена

Автомобилист принял телескоп за НЛО

Великая пирамида на тысячелетия старше фараонов

Вера в возможность существования внеземной жизни

Давайте сохраним Луну

Директор национальной разведки рассказала о НЛО

Доказательство приземления НЛО тысячи лет назад

ИИ ChatGPT превратили в похитителя данных

ИИ вскоре получит контроль над ядерным оружием

Инопланетный зонд нужно изучить

Инопланетяне живут рядом с нами

Направляясь к системе Проксимы Центавра

Огромный подводный город недалеко от Ноева ковчега

Орбита - игровая площадка для миллиардеров

Планеты-изгои могут образовывать планетные системы

Познакомьтесь с черными дырами среднего размера

Путешествие к экзопланете может занять 250 лет

Суперсталь выведет термоядерный синтез на новый уровень

Там могут быть инопланетяне

Теории о происхождении темной материи

Футуристический корабль для полета к звездам

Безумная теория астрофизика

Бесследное исчезновение самолета у Австралии

Взгляните на индонезийский фестиваль НЛО

Все люди могут быть пришельцами с Марса

Деревушка в Шотландии - столица НЛО Великобритании

Зеленый НЛО, похожий на кальмара, над Далласом

Кто первым построит ядерный реактор на Луне

Люди развили две ноги не для того, чтобы бегать

Металлический шар над вулканом в Мексике

Мужчина установил связь с умершим сыном

Нечто в доме приставало по ночам к девочкам

НЛО оказался зеркалом телескопа

НЛО потерпел крушение у Стокгольма

Стоит ли бояться приближающейся кометы

Странное лицо на горе в Чили

Страшное предупреждение Хокинга об НЛО

Таинственный межзвездный объект неестественен

Уфологи пытаются реформировать Великобританию

Хокинг нас предупреждал

Хронология Великой пирамиды не верна

Перепланировка нежилого помещения. Законность и порядок действий

Библейское предупреждение о конце света

Вращение Земли таинственным образом ускорилось

Загадочное лицо на вершине горы в Чили

ИИ самостоятельно обнаружил уязвимости в ПО

Конгрессмена проинформировали об инопланетянах

Консультация, данная разоблачителю Дэвиду Грушу

Криптозоолог занялся политикой

Лох-Несское чудовище выглядит иначе

НЛО вызвали переполох в Индии

Отпечаток пальца библейского персонажа

Повернуть время вспять и стереть ошибки

Провал ключевой для колонизации Луны миссии

Связь между депрессией и датой рождения

США намерены оккупировать Луну

Теория о подозрительной активности в космосе

Трюк с квантовой запутанностью

Уфолог ушел в политику

Уфологи обнаружили базу инопланетян

Фильм 'Пришельцы в Америке - дело Паскагулы'

Экзопланеты подсказали размер и состав Планеты Х

Aвcтpaлийcкaя aнoмaльнaя зoнa нaпoминaeт o ceбe

Будущее астрономии на Луне

Вирусное видео с НЛО над Далласом

Вице-президент США хочет исследовать феномен НЛО

Наверх
Яндекс.Метрика