Колектив вчених зі США створив алгоритм, який за допомогою машинного навчання дозволяє передбачити професійний успіх манекенниць на підставі їхніх фізичних даних і популярності їхнього акаунта в Instagram. Препринт дослідження викладено на arXiv.org.Авторы аналізували інформацію з профілів «новачків» бази Fashion Model Directory, а також статистику їхніх акаунтів в Instagram. Вчені використовували ці параметри для побудови передбачувальної моделі. Ключовим параметром «успішності» вважалася участь у показах під час одного з тижнів моди в Нью-Йорку, Лондоні, Парижі та Мілані. Всю інформацію автори збирали в грудні 2014 року, а потім за допомогою машинного навчання намагалися передбачити успіх моделей-початківців у літньому сезоні 2015 року. Виявилося, що в 73 відсотках випадків алгоритм правильно передбачав, чи пройде та чи інша дівчина кастинг хоча б на один показ на тиждень моди. При цьому найбільш значущими ознаками виявилися зростання моделі і середня кількість лайків до її постів в Instagram.Прогнозування майбутнього успіху за даними з соціальних мереж стало досить популярним напрямком в машинному навчанні. Так, наприклад, раніше група авторів створила алгоритм для пошуку «перлин» серед малопопулярних фотографій в Instagram. Інший колектив вчених запропонував метод для передбачення успішності кінофільмів за активністю в Twitter і даними Вікіпедії.

Астрономи з Університету Каліфорнії провели комп'ютерне моделювання клімату на Титані і знайшли можливий механізм, що пояснює значну різницю між кількостями озер на північному і південному полюсах супутника Сатурна. «Винуватцями» виявилися атмосферні вихори, що переносять вологу (пари метану) від південного полюса до екватора ефективніше, ніж від північного. Автори порівнюють їх з відерною бригадою пожежних Досліджень опубліковано в журналі короткий його виклад наводить Американський геофізичний союз.

Вчені створили модель зовнішніх шарів ока людини, що межують з навколишнім середовищем. Отримана мініатюрна система містить живі клітини, дозволяючи експериментально вивчати багато процесів, що відбуваються на очній поверхні, в тому числі патологічні - наприклад, синдром сухого ока. Одна з особливостей нового підходу - реалістичне моргання, завдяки якому стало можливо дослідити раніше недоступні для детального моделювання феномени, пишуть автори в журналі.

Японські вчені з'ясували, що за реакцію самок гуппі () на самців відповідає їхній генотип, який регулює сприйняття світла з різною довжиною хвилі, а також освітленість їхнього місця проживання. Дослідники показали, що риби з різним генотипом по-різному реагують на різні кольори, а ті, у кого експресія генів, що відповідають за сприйняття яскравих кольорів, вище, воліють проводити більше часу в компанії яскравих самців. Стаття опублікована в.