Kan primordiala svarta hål förklara mörk materia?

Efter Big Bang, när universum var en oändlig hav av subatomära partiklar, var kvarkar och gluoner fria och obundna från protoner och neutroner. Dessa partiklar bar en kvantmekanisk egenskap som kallas färgkvantladdning, vilken skulle ha påverkats av de svarta hålens gravitation. När svarta hål bildades i universum av olika massor, absorberade de kvarkar och gluoner, tillsammans med deras färgkvantladdning. För de större svarta hålen neutraliserades denna färgkvantladdning, men för de mindre hålen skulle den fortfarande kunna finnas kvar. Detta skulle ha haft en märkbar effekt på utvecklingen av universums tidiga sammansättning, bland annat på förhållandena mellan de lättaste elementen som väte, helium och litium.

Primordiala svarta hål skiljer sig från de svarta hål som bildas av stjärnor och supernovor. De tros ha bildats under de första ögonblicken av universums existens, när det rådde extrema energinivåer och när materia var tätt packad. Deras storlek och massa kan variera, men de minsta primordiala svarta hålen – de med massor motsvarande asteroider eller ännu mindre – skulle ha försvunnit genom Hawking-strålning. Dessa små svarta hål skulle ha avdunstat snabbt, men kanske lämnat kvar ett "fingeravtryck" som forskare kan leta efter i dagens universum.

För att primordiala svarta hål ska kunna förklara mörk materia måste de vara tillräckligt många och tillräckligt stora för att utgöra en betydande del av universums saknade massa. Forskare har länge försökt fastställa gränserna för hur vanliga primordiala svarta hål kan vara, baserat på deras gravitationseffekter och hur de skulle kunna påverka ljuset från avlägsna stjärnor och galaxer. I en ny studie publicerad 2024, som undersökte ljusförvrängning från avlägsna stjärnor, konkluderade forskare att primordiala svarta hål inte kan vara vanliga i massområden över vissa trösklar, som till exempel svarta hål som väger mer än ett par solmassor.

Trots dessa begränsningar kvarstår frågan om primordiala svarta hål kan bidra till förklaringen av mörk materia i mindre mängder. Även om de inte skulle kunna stå för hela mängden mörk materia, är det möjligt att de representerar en del av den. Enligt vissa teoretiska fysiker, som Marek Abramowicz från Göteborgs universitet, är det möjligt att vissa av de fenomen som nu betraktas som mysterier i mörk materia kan förklaras genom att justera vår förståelse av gravitationen, snarare än att förlita sig på partikelfysik.

Primordiala svarta hål passar också bra med de egenskaper som mörk materia sägs ha: de är kalla (de rör sig långsamt) och icke-baryoniska (de skapades innan protoner och neutroner dominerade). De interagerar mestadels genom gravitation, vilket gör dem osynliga för direkt observation. På så sätt kan de vara en naturlig kandidat för att förklara den saknade massan i universum. Men för att deras existens ska kunna betraktas som en definitiv lösning på mörk materia-pusslet, måste de vara tillräckligt vanliga och ha rätt egenskaper för att förklara hela mängden mörk materia i universum.

Forskningen om primordiala svarta hål har lett till en ny våg av insikter om fysiken i universums barndom och hur det tidiga universum kunde ha utvecklats. Genom att undersöka dessa svarta hål kan forskare också lära sig mer om den extrema fysik som rådde under Big Bang, och det kan ge svar på många frågor om gravitation, kvantmekanik och kosmologi. Men även om primordiala svarta hål inte är lösningen på mörk materia, har de bidragit till utvecklingen av viktiga teoretiska koncept, som till exempel Hawking-strålning, och fört vetenskapen framåt i andra viktiga frågor om universums ursprung.

Hur AI kan förändra antibiotika och sjukvård: Möjligheter och etiska frågor

Forskare vid MIT, som tillämpar djupinlärning, en form av artificiella neurala nätverk, har använt AI för att genomföra omfattande tester på kemiska föreningar som potentiellt kan bekämpa bakterier. Genom att mata AI med data om kemiska strukturer och de sätt på vilka dessa strukturer kan påverka bakterier, har forskare lyckats hitta nya antibiotika. Ett exempel är Halicin, som visat sig kunna bekämpa en bredare uppsättning bakterier än många av dagens antibiotika.

Denna typ av AI-drivna forskning öppnar nya dörrar inom läkemedelsutveckling, särskilt när det gäller att hitta läkemedel mot de resistenta bakterier som dödar miljontals människor världen över. Många stora läkemedelsföretag har dragit sig ur utvecklingen av nya antibiotika, vilket beror på den höga kostnaden för forskning och låg lönsamhet. Här kommer AI:s fördelar in – genom att effektivisera processen och göra den billigare, kan den potentiellt få tillbaka stora företag till antibiotikaforskningens värld.

Men medan AI kan identifiera nya antibiotika, finns det också utmaningar som måste beaktas. Ett av de största problemen med AI-modeller är att de ofta betraktas som "svarta lådor", där forskarna inte alltid kan förstå hur AI:n kommit fram till sina slutsatser. Det innebär att det kan vara svårt att förklara varför en viss kemikalie valts ut som ett lovande antibiotikum. Trots denna osäkerhet menar många experter att det är viktigt att hålla AI-systemen transparenta och tillgängliga för forskare världen över, vilket också kan hjälpa till att bygga förtroende.

Förutom användningen av AI i läkemedelsforskning har teknologin också potentialen att förändra andra områden inom sjukvården. Till exempel kan AI-drivna chattbotar spela en viktig roll inom mental hälsa. Dessa digitala hjälpmedel, som Woebot eller Mello, använder avancerad naturlig språkbehandling för att kommunicera med användarna på ett sätt som liknar samtal med en terapeut. Trots att dessa AI-lösningar inte kan ersätta riktiga terapeuter, erbjuder de tillgång till stöd när människor inte har råd eller möjlighet att få traditionell behandling. Detta kan göra mental hälsovård mer tillgänglig och hjälpa patienter att hantera känsliga problem på ett privat sätt.

Det finns dock etiska och praktiska frågetecken som måste beaktas. AI:s förmåga att skapa prediktioner och hitta mönster i medicinska data är en enorm fördel, men det krävs en noggrann övervägning av hur dessa data samlas in och används. Transparens kring vilken data AI arbetar med, och varför vissa beslut tas, är avgörande för att vinna förtroende både från patienter och från vårdpersonal. I fallet med AI och antibiotika är det också viktigt att förstå att en "svart låda"-modell kan leda till risker, särskilt när det gäller potentiell toxisk påverkan på människor.

Hur AI omformar framtidens medicin och hälsovård: Från robotkirurgi till bärbara enheter

Artificiell intelligens (AI) gör snabba framsteg inom medicin och hälsovård, vilket förändrar sättet vi diagnostiserar, behandlar och förebygger sjukdomar på. Genom att använda avancerad teknologi och maskininlärning har AI redan visat sig vara en kraftfull resurs, både inom kirurgi och för personligt hälsovårdsstöd via bärbara enheter.

Inom den personliga hälsovården tar AI en annan form i bärbara enheter som smartklockor och sensorer som kan mäta allt från puls och sömnmönster till mer komplexa data som blodtryck och kemiska förändringar i svett. Xin Liu, forskare vid Google, undersöker hur stora språkmodeller kan användas för att analysera data från sådana enheter och ge personliga hälsorekommendationer. Enligt Liu är dessa enheter inte bara användbara för att mäta fysisk aktivitet utan kan också ge värdefulla insikter i hur en individs hälsa förändras över tid baserat på deras livsstil, kost eller sömnvanor.

Ett intressant exempel på hur AI redan används i detta sammanhang är en fiktiv scen där en kvinna, Linda, bär en "UltraBra", en BH utrustad med sensorer som kontinuerligt scannar bröstvävnad och använder AI för att identifiera eventuell förändring i vävnaden. Om AI upptäcker något oroande, varnas Linda omedelbart, vilket gör att hon kan träffa sin läkare för vidare utvärdering. Sådana bärbara enheter kan inte bara förbättra individens livskvalitet genom att minska antalet läkarbesök utan också förebygga allvarliga hälsotillstånd genom att ge tidiga varningar.

Bärbara enheter, som smarta klockor och hälsoringar, samlar in enorma mängder data om användarens hälsa. AI-system kan sedan bearbeta denna data och identifiera mönster som är svåra för människor att upptäcka. För personer med kroniska sjukdomar som inflammatorisk tarmsjukdom kan AI förutspå när en sjukdomsflare-up kan inträffa, vilket gör att patienter kan förbereda sig och få medicinsk hjälp i god tid innan symtomen utvecklas. Robert Hirten, gastroenterolog vid Icahn School of Medicine, leder forskningen som undersöker hur data från bärbara enheter kan användas för att förutse inflammationsnivåer hos patienter med sjukdomen.

I en annan studie som rör AI i medicinsk diagnostik, användes AI för att analysera en äldre mans blod och identifiera risken för sepsis – en allvarlig infektion som kan vara livshotande om den inte behandlas omedelbart. AI hjälpte läkarna att identifiera att hans immunförsvar reagerade överdrivet på infektionen, vilket ledde till att han fick rätt behandling i tid och överlevde. Detta exempel visar hur AI inte bara kan förbättra diagnoser utan också rädda liv genom att förutspå akuta hälsoproblem som kan vara svåra att upptäcka med traditionella metoder.

Det är dock viktigt att förstå att den potentiella nyttan av AI inom medicinen inte är utan utmaningar. En av de största orosmomenten är integriteten och säkerheten för de data som samlas in. Eftersom så mycket hälsodata nu samlas in och överförs genom digitala enheter, finns det risker för att dessa data kan hackas eller missbrukas. Uttandaraman Sundararaj, ingenjör vid University of Calgary, betonar vikten av att skydda dessa data genom stark kryptering och säkerställande av att AI-system är pålitliga. Integriteten av patientdata är avgörande för att AI ska kunna användas på ett ansvarsfullt sätt.

Forskning pågår också för att förbättra AI-systemens förmåga att hantera och analysera denna data i realtid. Några AI-modeller är redan i klinisk användning och används för att förutsäga risker som hjärtattacker eller stroke. Enligt Suchi Saria, forskare vid Johns Hopkins University, är en av dessa modeller redan godkänd av den amerikanska läkemedelsmyndigheten FDA. Detta kan bli en game-changer för akutvård, där läkarna får ett försprång i att behandla patienter innan kritiska tillstånd uppstår.

Sammanfattningsvis befinner vi oss i början av en revolution där AI inte bara förändrar hur vi diagnostiserar och behandlar sjukdomar utan även hur vi hanterar vår hälsa i vardagen. Från autonoma robotkirurger till AI-drivna bärba