Солнечная энергетика выросла на 30% всего за год

Международное энергетическое агентство подвело итоги 2024 года в новом отчете. Мощности возобновляемой энергетики выросли на четверть всего за год. Все виды безуглеродной генерации впервые достигли 40% от мирового потребления электричества. Более того, из-за продолжающейся электрификации дорожного транспорта потребление им нефти сократилось.

Согласно агентству, за прошедший год в строй вошло 670 гигаватт СЭС и ВЭС. Именно они обеспечили 80% прироста электрогенерации за это время, в абсолютных цифрах дав прирост в 660 миллиардов киловатт-часов выработки. На СЭС пришлось 480 миллиардов, на ВЭС — 180 миллиардов.

Еще 190 миллиардов киловатт-часов прироста генерации дали ГЭС. Но не столько за счет ввода новых (он был скромным), сколько за счет климата. Прошлый год был самым теплым в истории, поэтому средний уровень осадков тоже был выше нормы, обеспечив высокое среднемировое заполнение водохранилищ на планете. Стоит учитывать, что этот эффект разовый, поскольку 2025 год вряд ли будет теплее 2024-го. Поэтому общая выработка ГЭС не сможет показать большой рост.

Поскольку ГЭС тоже учитываются в возобновляемой энергетике, генерация от ВИЭ за год выросла на 850 миллиардов киловатт-часов, а общая — на 1100 миллиардов киловатт-часов (равно среднегодовому потреблению электричества Россией). Из этого хорошо видно растущую роль СЭС и ВЭС в мировой энергетике. Увеличение выработки электричества от газа и угля было намного скромнее.

Потребление нефти дорожным транспортом вообще сократилось. В то же время авиация и нефтехимия наращивали спрос энергично, отчего общее потребление нефти слегка выросло.

Несмотря на все успехи ВИЭ, «энергетические» выбросы СО2 в 2024 году выросли на 0,8%, установив новый абсолютный рекорд в 37,8 миллиарда тонн в год. От этого его концентрация в атмосфере поднялась почти на три части на миллион, до 422,5.

Если учитывать не только электроэнергетику, но и транспорт, и получение тепла для отопления и иных нужд, то ВИЭ в 2024 году обеспечили лишь 38% всего прироста потребностей. Еще 28% дал природный газ, 15% — уголь, 11% — нефть, 8% — АЭС. Меньшая роль СЭС и ВЭС тут объясняется тем, что тепло от них получать слишком дорого и неудобно.

Разные наблюдатели полярно трактуют происходящее. Само Международное энергетическое агентство полно оптимизма. Оно отмечает, что прирост мощностей ВИЭ рекордный, на четверть за год, а у солнечной энергетики — вообще на 30%, до 2,2 триллиона киловатт установленной мощности.

Скептически настроенные наблюдатели из деловой прессы отметили, что вообще-то целью зеленого перехода был не рост мощностей СЭС и ВЭС, а уменьшение ими сжигания ископаемых топлив. Поскольку потребление всех видов топлива растет, об этом пока речи не идет.

Они также напомнили, что хотя выдавливание древесины как топлива началось в XIX веке, на практике человечество сегодня сжигает больше древесной биомассы, чем когда-либо в своей истории. Если не удался даже 200-летний уход от дров, задаются они вопросом, каковы шансы на успех в обозримом будущем с углем, нефтью и газом, куда более удобными и/или дешевыми энергоносителями?

Naked Science уже писал, что быстрое наращивание мощностей СЭС и ВЭС провоцирует рост генерации газовых ТЭС, поскольку именно они компенсируют неожиданные просадки в генерации фотоэлементов и ветряков в безветренные и бессолнечные периоды. В этом году Китай предпринял серьезные шаги по тарифному дестимулированию строительства СЭС и ВЭС именно по этой причине: у КНР не так много газовых ТЭС, поэтому неравномерность выработки солнечной и ветровой энергии создала там определенные дисбалансы.

Вероятнее всего, доля и выработка СЭС и ВЭС по всему миру продолжат нарастать до 2030-х годов. Но к безуглеродной энергетике это не приведет из-за описанных выше проблем с равномерностью генерации от ВИЭ.

Гигантская экономия: как исследователи из Сибири снизят расход топлива самолетов

В Институте теоретической и прикладной механики имени С. А. Христиановича СО РАН завершается очередной этап исследований влияния специального рельефа поверхности крыла пассажирского самолета на поведение пограничного воздушного слоя. Ученые прогнозируют значительное снижение потребления топлива, вредных выбросов и, следовательно, увеличение дальности полетов.

Ведущие мировые специалисты в области аэродинамики десятилетиями решают вопросы безопасности, управляемости, скорости и энергоэффективности самолетов. Доктор физико-математических наук, профессор РАН, главный научный сотрудник ИТПМ, член-корреспондент РАН Андрей Бойко и старший научный сотрудник ИТПМ СО РАН Андрей Иванов рассказали Naked Science, что эти характеристики связаны с возможностью регулировать — или, точнее, сдерживать — так называемый ламинарно-турбулентный переход, контролировать превращение гладкого, ламинарного встречного воздушного потока, обтекающего самолет, в вихревой, турбулентный.

«Турбулентность в пограничном слое у поверхности летательного аппарата увеличивает силу трения и, соответственно, расход топлива, поэтому ведущие научные группы этого направления стараются уменьшить турбулентность и снизить силу трения, которую преодолевает пассажирский самолет, — пояснил Андрей Бойко. — Здесь стоит отметить, что неспециалисты под турбулентностью обычно понимают атмосферное явление — крупномасштабные вихревые потоки, сопоставимые с размером самолета или даже больше, например, внутри облаков, поскольку мы часто слышим во время полета фразу: „Cамолет вошел в зону турбулентности — просьба пристегнуть ремни“. Объектом нашего интереса, однако, является турбулентность с вихрями гораздо меньшего масштаба — от нескольких сантиметров до долей миллиметра. Именно эта турбулентность, возникшая в тонком слое воздуха, обтекающем самолет (пограничный слой), сдерживает его движение. На преодоление этого турбулентного трения самолет тратит около половины всего своего топлива».

Подобное устраняется подобным

Один из перспективных способов снижения сопротивления в пограничном слое и, как следствие, уменьшения расхода топлива — его частичная ламинаризация. Так называется увеличение площади поверхностей самолета, на которых поток остается гладким, слоистым, то есть ламинарным (laminar — слоистый).

Для изучения поведения этого слоя проводят эксперименты со стреловидными крыльями (как на всех пассажирских самолетах) в аэродинамических трубах. В экспериментах используют поверхности крыльев разной степени гладкости и шершавости, изменяют угол атаки (направление воздушного потока). Когда вы летите в самолете и смотрите в окно на крыло лайнера, можете подумать, что все частички воздуха движутся вдоль крыла параллельно, однако на самом деле это не так. Физика течения воздуха у поверхности стреловидного крыла такова, что в нижних слоях пограничного слоя (у самой поверхности крыла) воздух поворачивается к фюзеляжу самолета. Такое течение оказывается неустойчивым, и даже маленькая шероховатость поверхности крыла провоцирует скручивание такого течения и разрушение ламинарного обтекания.

Наступает переход пограничного слоя в турбулентный режим, а трение воздуха о поверхность самолета при этом возрастает почти в 10 раз. В начале ХХI века внимание многих исследователей привлек метод ламинаризации с помощью шероховатости. Некоторые формы и поверхности крыльев могут сделать пристенный поток практически полностью ламинарным, без завихрений и возмущений. Но при полном отсутствии турбулентного потока сильно снижается управляемость самолета, особенно в условиях реального полета, где атмосферные потоки зачастую неравномерны и могут быть разной силы и направления. Стреловидные крылья с высокой ламинарностью не смогут удержать самолет при неодинаковых параметрах воздушных масс по разные стороны корпуса самолета — полет идеально обтекаемой формы на практике имеет крайне слабую устойчивость.

Итак, мы выяснили, что цель исследователей — не полностью убрать турбулентность в пограничном слое, а лишь снизить ее, сохранив управляемость самолета. Главная задача специалистов — создать управляемый турбулентный поток воздуха в пристенном слое летательного аппарата.

После множественных испытаний различных способов специалисты по аэродинамике во всем мире пришли к выводу, что самое перспективное на сегодня — изучение влияния слегка измененной поверхности передней кромки крыла (профилирование) на обтекающий встречный поток. Затем нужно сделать ее слегка шершавой, чтобы создать предсказуемую турбулентность в пристенном слое, которая будет«охранять» летящий самолет от большой и неуправляемой турбулентности. Подобное исправляется подобным.

Гигантская экономия топлива

С этого момента началась целая эпоха экспериментов в аэродинамических трубах с применением огромного количества всевозможных ухищрений для визуализации и видеофиксации поведения турбулентного потока вдоль крыльев. Пристенный «вихрь» у модели крыла в аэродинамической трубе составляет считаные миллиметры, в отличие от крыльев реального самолета, поэтому ученые применили различные передовые панорамные методы визуализации, чтобы посмотреть, как в каждую тысячную долю секунды ведет себя вихревой поток у поверхности крыла.

Уровень шероховатости варьировали от практически гладкого до «наждачного». Но в какой-то момент экспериментаторы пришли к выводу, что шероховатость не должна иметь абстрактную форму — ее можно и нужно структурировать, а поведение воздушного потока решили наблюдать с помощью тепловизионного оборудования, предварительно слегка нагревая крыло для лучшей визуализации.

Идея оказалась блестящей: эксперименты подтвердили прямую зависимость поведения турбулентного слоя от структуры шероховатости. По предварительным оценкам, данные исследования могут снизить расход топлива на несколько процентов.

Андрей Иванов сообщил, что существует два действенных способа борьбы с трением в пограничном слое. Первый — изменение свойств самой турбулентности. Для снижения турбулентного трения на крылья и на фюзеляж самолета наносят специальный микрорельеф — микроскопические треугольные продольные бороздки. Этот метод уже применяют на самолетах некоторых европейских авиакомпаний.

Снижение трения даже на доли процента считается колоссальным успехом. В масштабах одного лайнера, совершающего регулярные пассажирские рейсы, снижение трение на 0,2% экономит сотни тонн топлива и сокращает вредные выбросы в атмосферу. В ХХ веке ученые разными способами пытались как-нибудь нейтрализовать пристенный турбулентный слой, который у переднего края крыла обычно составляет около одного сантиметра, а ближе к хвосту может достигать метра.

Второй принципиальный подход к снижению трения самолета — ламинаризация, то есть удлинение зон гладкого (ламинарного) обтекания. Эти зоны очень невелики на современных лайнерах. Они расположены в районе передней кромки крыльев и хвостового оперения, и даже небольшое их удлинение крайне эффективно, поскольку трение ламинарного пограничного слоя почти на порядок меньше, чем у турбулентного. Специалисты ИТПМ СО РАН считают, что ламинаризация позволит снизить суммарное трение самолета не на доли процентов, а на проценты.

Под контролем тепловизора

Первые эксперименты по снижению аэродинамического трения на крыльях самолета провели еще в начале ХХ века. Наибольшую известность тогда получил эксперимент по отсосу пограничного турбулентного слоя, он же эксперимент Прандтля. Турбулентность действительно удалось физически устранить. Но позже выяснилось, что мощный «пылесос», смонтированный внутри крыла, требует слишком существенных дополнительных ресурсов. Вдобавок, чтобы поменять форму крыла, нужно было заново сертифицировать всю конструкцию летательного средства.

Затем во время летных экспериментов выяснилось, что мелкие отверстия на крыльях легко забиваются инеем, пылью и прочими твердыми частицами из воздушного пространства. От предложенной технологии пришлось отказаться. Тогда специалисты решили пойти по обратному пути и вместо пылесосов применили микровдув. Поток наружу организовать не так проблематично, как внутрь, а сдувать возникающую турбулентность оказалось не менее эффективно, чем засасывать ее. Но такие системы, к сожалению, не получалось исполнить в идеальном соотношении веса и мощности: они оказывались либо недостаточно мощными, либо чересчур громоздкими.

Методы исследования в аэродинамике развивались десятилетиями. С середины ХХ века и до настоящего времени активно применяют термоанемометрию — измерение скорости движения потока воздуха с помощью микроскопической нагретой проволочки (в 10 раз тоньше волоса). Это очень точная технология, но, к сожалению, в один момент времени она позволяет сделать измерение только в одной точке, а для трехмерной визуализации потока специалистам ИТПМ СО РАН этого явно не хватало. Им нужны были подробные трехмерные изображения, да еще в реальном времени.

Чт касается визуализации потока старым, добрым способом — с помощью шелковинок, приклеенных на поверхности крыла, а также с помощью саже-масляного покрытия крыла для создания на нем узоров воздушных течений, — то в наше время эти методы больше напоминают высокотехнологичные гадания.

Исследователи понимали, что для создания объемной картины им нужно было чем-то заполнить аэродинамическую трубу и фиксировать движение частиц в потоке как можно чаще. Ученые рассматривали метод панорамной трассерной визуализации (PIV) — Particle Image Velocimetry (анемометрия по изображениям частиц), при которой воздушный поток засеивают мелкими частицами рапсового масла. Иногда ее еще называют калькой с английского — велосиметрией.

Визуализация при этом способе получается действительно неплохая, однако таких экспериментов в научных исследованиях нужны многие сотни, а в аэродинамических трубах замкнутого типа после этих «масляных шоу» каждый раз требуется капитальный клининг. От масляного конденсата даже в обычной кухне бывает не так уж просто избавиться, а в научном оборудовании на это требуется намного больше времени.

Наконец, специалисты ИТПМ СО РАН при поддержке гранта Российского научного фонда решили использовать для визуализации потоков высокочувствительный тепловизор, который в реальном времени будет записывать, как остывает поверхность предварительно слегка подогретого крыла под разными углами атаки и при разной скорости встречного потока. Эту работу ведут уже два года по гранту Российского научного фонда. Перед учеными стоят две задачи: найти информативный метод изображения ламинарно-турбулентного перехода на экспериментальной модели в аэродинамической трубе и разработать структуру рельефа поверхности, которая отодвинет начало турбулентности как можно дальше от передней кромки крыла.

Умный рельеф

Рельеф, нанесенный под небольшим углом на переднюю кромку крыла, сталкивает воздушный поток в сторону от корпуса самолета. Он имеет четко определенную структуру и последовательность неровностей. В чем-то они напоминают принцип устройства махового пера птицы или плавника рыбы, которые состоят из тончайших параллельно расположенных волокон, образующих слегка ребристую эластичную поверхность.

Человек «подсматривает» у природы многие ее изобретения, которые появились во время эволюции живых существ. Большинство же крупных авиакомпаний тщательно полируют переднюю кромку крыла, придавая ей максимально обтекаемую форму. В этом плане подход сибирских аэрофизиков выглядит достаточно революционным.

«Мы научились видеть ламинарно-турбулентный переход при помощи тепловизора и выявлять некие обобщающие зависимости, позволяющие нам прогнозировать поведение потока и положение ламинарно-турбулентного перехода на стреловидных крыльях. Расчетные модели существует для того, чтобы ученые могли заменить большую часть тяжелых и трудоемких экспериментальных работ, не опасаясь за корректность полученных результатов», — заключил Андрей Бойко.

Андрей Иванов подчеркнул, что проведенные исследования особенно важны для авиационных компаний: они помогут конструкторам и инженерам оценить эффективность любых планируемых изменений крыльев самолетов. Полученные нами данные можно будет масштабировать до реальных производств.

Ученые восстановили эрекцию у кроликов и свиней с помощью 3D-печати

Междисциплинарная группа ученых построила и распечатала модель пениса из гидрогеля с пещеристыми телами, способную эрегировать как настоящий орган. Кроме того, удалось имплантировать модифицированные под животных протезы свиньям и кроликам, полностью восстановив им эректильную функцию. Животные смогли зачать потомство, а самки — выносить и родить детенышей.

По статистике, с эректильной дисфункцией сталкиваются 40% мужчин старше 40 лет, однако наше понимание этого состояния до сих пор остается ограниченным. Ученые в основном проводили исследования на реальных органах и живых людях. Это затрудняло изучение взаимодействия кровотока и тканей при эрекции.

С развитием 3D-печати исследования получили новое развитие — ученые занимались исследованием и протезированием отдельных тканей. Новые технологии и материалы позволяют точно повторять сложные системы пещеристых тел и сосудов, обеспечивающих эректильную функцию половых органов.

Команда ученых из Китая, Японии и США создала модель пениса на основе 3D-печатного гидрогеля, включающую основные кровеносные сосуды для имитации естественного функционирования органа. Исследователи имплантировали свою разработку кроликам и свиньям с деформациями пениса и вернули способность спариваться и размножаться. Подопытные животные смогли принести здоровое потомство. Статья об этом опубликована в журнале Nature Biomedical Engineering.

Система кровеносных сосудов обеспечивает не только транспортировку кислорода, питательных и мусорных веществ по всему телу, но и эрекцию тканей — увеличение их объема за счет притока крови. Пещеристые тела половых органов заполняются кровью во время эрекции и сдавливают близлежащие вены. Это блокирует отток крови, и так организм дает пенису набухнуть и стать упругим. Повреждение сложной системы сосудов может вызвать эректильную дисфункцию (трудности с полным набуханием) и болезнь Пейрони, искривление и деформацию пениса.

Ученые создали детализированную модель пениса, которая включала головку (кончик органа), губчатое тело (ткань, окружающую уретру) с уретральными структурами и имплантируемую модель пещеристого тела. Биомиметическая модель пещеристого тела дала ученым визуализировать, как различные структуры и жидкости взаимодействуют во время нормальной и дисфункциональной эрекции.

После этого ученые проверили принципиальную возможность работы модельного органа с человеческим биологическим материалом. Они использовали культуры человеческих клеток гладких мышц аорты и эндотелиальные клетки пупочной вены, выстилающие стенки кровеносных сосудов, и поместили их в созданную на принтере гидрогелевую модель пениса. После этого модельный орган поместили в специальную среду, где клетки смогли развиться и покрыть всю его внутреннюю поверхность. Клетки выросли здоровыми, небольшую часть гидрогеля с выросшими в лаборатории клетками имплантировали крысам. Заживление места операции прошло успешно, через месяц после операции крысы чувствовали себя нормально.

Исследователи изучили восстановление повреждений тканей пениса на кроликах и свиньях. Подготовительный процесс остался тем же: ученые построили модель, напечатали орган из гидрогеля, нарастили на внутренней поверхности клетки, выстилающие сосуды, только в этот раз взяли культуры клеток кроликов и свиней.

Затем модельный пенис имплантировали животным с нарушенной из-за небольшого дефекта пещеристого тела эректильной функцией. В течение нескольких недель после имплантации у животных восстановилась нормальная эректильная функция, изменения оказались статистически значимы относительно контрольных групп с дефектами пещеристых тел, которым имплантацию не проводили.

Прооперированные органы отвечали и на электростимуляцию, и на спонтанное возбуждение. И кролики, и свиньи смогли спариваться с самками и произвели потомство.

Этот результат показывает реальную возможность для лечения повреждений тканей пениса и даже для реализации его трансплантации. Процесс забора клеток донора и выращивания их большого количества во многом хорошо отработан. Не требуется выращивать целый орган, достаточно покрыть биосовместимую гидрогелевую структуру одним типом клеток. Возможно построить модель тканей конкретного органа в 3D и напечатать орган с нужными конкретному пациенту размерами.

Исследователи также считают, что результаты этой работы будут способствовать дальнейшему развитию практики трансплантации 3D-печатных функциональных органов с кровеносными сосудами. Та же исследовательская группа уже показывала успехи в лечении повреждения внешней белочной оболочки свиного пениса. Ученые признали, что регенерация и восстановление при значительных повреждениях пениса все еще на стадии разработки, но они активно работают в этом направлении.

Инженеры создали робота, пишущего от руки

Исследователи из международной студенческой некоммерческой организации App-In Club (США) сконструировали экономичную роботизированную систему, способную воспроизводить человеческий почерк. Такая машина может автоматизировать создание рукописных документов — писем, юридических бумаг, текстов, художественных визуализаций — в режиме реального времени.

Несмотря на растущую популярность цифровых коммуникаций, рукописные тексты все еще сохраняют привлекательность, придавая тексту индивидуальность, ощущение осязаемого следа автора. Существующие в единственном экземпляре, они представляют ценность как в личной, так и в профессиональной жизни.

Однако сегодняшние роботизированные системы рукописного ввода громоздки и дороги: их стоимость равна в среднем 150 долларам США. Кроме того, в их работе используются недешевые материалы, что делает недоступными применение машин для отдельных пользователей, небольших школьных или университетских групп.

Авторы новой научной работы создали компактную и экономичную установку, которая обойдется всего в 56 долларов. Они использовали платформу Raspberry с микроконтроллером Pi Pico для управления механическими компонентами, технологии 3D-печати и модель генерации почерка на основе машинного обучения, реализованную с помощью открытой программной библиотеки TensorFlow. Традиционные металлические компоненты заменили легкими пластиками, напечатанными на 3D-принтере, и более простыми механическими конструкциями.

С помощью искусственного интеллекта система преобразует предоставленный пользователем текст в траектории движения штрихов, имитирующих человеческое письмо. Благодаря этому машина повышает реалистичность и персонализацию рукописного ввода. Система позволяет легко создавать прототипы и настраивать их, адаптируя под запрос.

Для оценки точности машину запрограммировали на запись строки текста, генерируемую моделью рукописного ввода. Исследователи сравнивали результат путем наложения текста, выданного роботизированной системой, на печатную версию оригинала на просвет. Разница между соответствующими точками измерялась штангенциркулем. После тестирования 10 полных строк текста максимальное наблюдаемое отклонение зафиксировали в пределах ± 0,3 миллиметра, что указывает на достаточную точность. Максимальная же скорость машины исчислялась на уровне примерно 200 миллиметров в минуту.

В будущем ученые рассчитывают совершенствовать систему, чтобы ее можно было использовать в образовательных целях и в прикладном поле, например для обучения каллиграфии. Научная работа опубликована на сервере препринтов arXiv.

В ОАЭ построят крупнейшую в мире солнечно-накопительную электростанцию

Эмираты начали создавать солнечную электростанцию мощностью больше любой другой в мире. Чтобы решить «сильнейший вызов» нестабильности такого электроснабжения, в королевстве пойдут на необычный шаг: на станции установят крупнейшую на планете литиевую накопительную систему. Несмотря на это, равномерной поставки энергии добиться не удастся.

Солнечные электростанции формально вырабатывают электричество недорого, но делают это нестабильно. Облачность, дождь, ветер с пылью, зима могут понизить выработку в несколько раз, часто за небольшой промежуток времени.

Власти ОАЭ в конце 2010-х годов пришли к выводу, что газ выгоднее продать на экспорт, чем жечь на ТЭС. Поэтому, если в 2020-м 95% местного электричества получали от газа, то уже в 2023-м эта доля упала до 72%. Замещение шло за счет АЭС, но ее для Эмиратов строили корейцы, отчего стоимость станции оказалась на треть выше запланированной. В итоге монархия обратила внимание на альтернативный подход — солнечные электростанции.

О проекте объявил министр промышленности и продвинутых технологий Ахмед Аль-Джабер. По его словам, мощность новой СЭС, которую уже начали строить и закончат к 2027 году, составит 5,2 гигаватта. Чтобы решить сложную задачу обеспечения стабильности выработки, станцию снабдят крупнейшим в мире массивом накопительных батарей общей емкостью 19 миллионов киловатт-часов.

Проект в целом обойдется в шесть миллиардов долларов и займет 90 квадратных километров. В ОАЭ заявили, что на этой основе удастся получить стабильную, непрерывную генерацию мощностью в один гигаватт. Под этим имеется в виду, что даже ночью накопители станции позволяет ей отдавать гигаватт мощности в сеть.

К сожалению, столь амбициозные цели не приведут к действительно непрерывной поставке электроэнергии в сеть. Согласно научной работе, авторы которой замеряли солнечное излучение в ОАЭ, разница между инсоляцией в мае (локальный пик) и в декабре (локальный минимум) — 2,2 раза. Мощность накопителей в 19 миллионов киловатт-часов равна всего трем часам 40 минутам выработки такой СЭС на ее полной мощности. Отдавать один гигаватт в сеть от таких накопителей можно не более 19 часов подряд. То есть можно сгладить пики и провалы внутри суток, но не между месяцами и тем более сезонами.

Тем не менее новый проект крайне амбициозный, ведь речь идет о крупнейшей солнечной электростанции на планете. Хотя к моменту ее достройки это может измениться из-за новых проектов в Китае, настолько крупных батарей-накопителей, как в проекте ОАЭ, пока не планирует никто. Крупнейший на сегодня литиевый накопитель работает в Австралии и имеет емкость лишь 0,45 миллиона киловатт-часов.

Общая площадь новой рекордной СЭС составит 90 квадратных километров. Это в 181 раз больше, чем, например, у Балаковской АЭС в России. При этом ее годовая выработка в 2,5 раза больше, чем у будущей солнечной электростанции в Эмиратах.

Если ОАЭ удастся создать электростанцию по запланированному бюджету, это наверняка подстегнет строительство аналогов в ряде других государств, особенно на Аравийском полуострове с его исключительно благоприятной ситуацией для солнечной генерации (крайне мало осадков и облаков). АЭС строить куда дольше, да и стоимость их на единицу выработки, если строит не Россия или КНР, существенно выше, чем у новой солнечной электростанции, которая вряд ли будет вырабатывать менее 12 миллиардов киловатт-часов в год. Это больше выработки одного типичного атомного реактора гигаваттного класса.

В то же время, как уже отмечал Naked Science, базироваться на таких решениях электроэнергетика в целом не может. Соответственно, даже с учетом новой электростанции доля СЭС в Эмиратах не планируется и близкой к 50% (вместе с СЭС).

Увлажнитель воздуха — источник здоровья или опасных микрочастиц?

В последние годы в России наблюдается настоящий бум увлажнителей воздуха, причем самое популярное решение — ультразвуковые. Одновременно в научной литературе одна за другой выходят работы о вредности таких устройств: от них в вашей комнате образуется даже больше микрочастиц, чем в воздухе в центре Пекина в плохой день. Альтернативные технические решения лишены подобных недостатков, но и они при неграмотном обслуживании привели к массовой гибели людей в Южной Корее. Тем не менее ученые подчеркивают, что сухой зимний воздух резко поднимает частоту болезней и многих других неприятностей. Что делать, чтобы этого избежать?

О чем вообще речь: что плохого в низкой влажности

Базовый биологический факт о человеческом роде: Homo возникли примерно пару миллионов лет назад в Африке, причем в настолько теплую эпоху, что тогда на севере Гренландии росли смешанные леса, в которых слонялись мастодонты, а в прибрежном море росли рифообразующие кораллы. Более теплый мир, в силу банальной школьной физики, еще и более влажный. Поэтому наши предки вышли отлично адаптированными к жаре и влажности, но очень плохо — к холоду и сухости.

С тех пор мы, люди, если не брать мозг, менялись не так уж сильно. Поэтому и сегодня те из нас, что живут в сухом климате, с годами слепнут от катаракты чаще, чем те, кто живут во влажном климате. Не так давно китайские ученые установили, что рост средней относительной влажности за год на 1% ведет к снижению частоты катаракты у людей на 1,4%.

Разумеется, на этом негативные эффекты низкой влажности лишь начинаются. Чем меньше водяных паров в воздухе, тем дольше там могут находиться вирусы. Поэтому американские ученые выяснили, что осенний всплеск гриппа начинается в среднем через 17 суток после падения абсолютной влажности воздуха (это падение вызывает снижение температуры). Естественно, то же самое работает для коронавируса. И да, грипп тоже не игрушка: научные работы показали, что те, кто болеют им чаще других, в итоге чаще получают весьма неприятную болезнь Альцгеймера.

Кроме того, в сухом воздухе дольше летают, не падая, микрочастицы, попадающие через легкие в кровь и вызывающие инфаркты, инсульты. Перечислять негативные эффекты низкой влажности можно долго: покраснение, зуд и сухость кожи, храп, кашель, потливость и так далее. Но наш объем ограничен, поэтому перейдем к делу: все понимают, что со всеми этими неприятностями надо бы бороться.

Особенно хорошо это понимают в России, поскольку мы живем в одной из двух самых холодных стран. От этого влажность здесь, откровенно говоря, поганенькая — как в абсолютных цифрах (абсолютная влажность= грамм на кубометр воздуха), так и в относительных.

Как так выходит? Все мы неизбежно проветриваем дома, отчего холодный воздух с улицы попадает внутрь, где нагревается. Даже если на улице у него 100%-ная влажность, но температура минус один, то в помещении при плюс 22 градусах относительная влажность упадет до 23-24%. Наш вид выходцев из Африки — древней, более теплой, потому более влажной, чем сегодня — чувствует себя лучше всего при 40-60%.

Уже 30% относительной влажности, с которыми нас сталкивает летом автомобильный кондиционер, вызывают легкие проблемы типа обветренных губ и сухости глаз. Помимо этого, резко повышается вероятность подхватить вирусную инфекцию или микрочастицы. Менее 25% — это уже серьезная опасность. В мире нет таких же населенных холодных стран, как наша. Поэтому неудивительно, что 44% населения России сталкиваются с катарактой, за зиму нас не по разу температурит и получаем все описанные выше «бонусы».

Вообще, перечислять проблемы от низкой влажности можно долго. Например, она ведет к тому, что стоматологи (те, кто вообще об этом знают, конечно), называют проблемой сухого рта. Система поддержания зубов в организме требует регулярного доступа к ним слюны. Но если у вас во рту часто сухо (что при сухом воздухе зимой по сути неизбежно), нормальной времени контакта со слюной не получится. От этого начинаются сложности: слюна не уносит частицы еды с зубов, накапливается зубной камень и так далее, и так прочее. У молодых людей организм еще может как-то компенсировать сухой рот, но с возрастом эта устойчивость уходит.

Само собой возникает желание как-то избавиться от всего этого. «Откуда у вас кружка-испаритель в машине?» — спрашиваете вы знакомого. «Жена подарила: заботится о моем здоровье», — отвечает он. Еще дальше эта забота заходит в домах. Что и логично: если на улице приличный мороз, там влажность 20%, как в пустыне Сахара на спутниковой карте ниже. Людям даже мыться при такой сухости психологически некомфортно, как мы знаем из научных работ.
К сожалению, это один из тех случаев, когда благие намерения ведут наш лоб к ближайшей стене.

Ультразвуковая Сахара

Дело в том, что самым простым и технологичным способом испарения воды в помещении или автомобиле на сегодня остается ультразвук. Этот же метод имеет большой недостаток: он, как и «генератор холодного тумана», на самом деле не испаряет воду до водяного пара, а лишь механически разбрызгивает мелкие капли жидкой воды в воздух.

С точки зрения увлажнения это мало что меняет: слизистая вашего носа все равно получает воду. Но с точки зрения состава воздуха разница велика. В воде всегда что-то растворено. Ультразвуковой испаритель (который на самом деле не испаритель, а разбрызгиватель) вбрасывает в воздух воду прямо с растворенными в ней веществами. Затем капли воды постепенно испаряются, а растворенное в нем превращается в микрочастицы.

Те самые микрочастицы, о которых выше мы уже рассказали, способны попадать в кровь через легкие. Конечно, некоторые из них состоят из веществ, до некоторой степени растворимых в крови, — например, кальция, часто встречающегося в водопроводной воде. На таких микрочастицах реже образуются тромбы. Но далеко не все примеси в воде реально хорошо растворяются внутри нас. Да и при попадании на слизистые дыхательных путей они вызывают неизбежное раздражение.

Не стоит забывать и о недавних исследованиях, показывающих, что аэрозоли из ультразвуковых увлажнителей воздуха содержат тяжелые металлы. Причем металлы в данном случае понимаются расширительно — кроме свинца (кстати, его вдыхание ведет к снижению когнитивных способностей и росту агрессивности) это и еще более ядовитый мышьяк. Конечно, такие вещества в выбросах испарителя есть только в случае их наличия в воде. В России практически нет свинцовых труб (в отличие от США), поэтому у нас не так-то просто найти существенное количество свинца в воде. Но вот другие тяжелые элементы там все же вполне могут встречаться.

В итоге, включив ультразвуковый испаритель на полную мощность, через небольшой промежуток времени вы можете получить легкий кашель. Но это, пожалуй, меньшее из бед: куда хуже то, что часть тех же веществ достигнет легких и даже дальше. Какой от этого может быть эффект, без серии неэтичных экспериментов на людях установить сложно.

Однако целый ряд западных клиник, не дожидаясь таких экспериментов, уже ограничили у себя использование именно ультразвуковых увлажнителей. Впрочем, повторимся: испарители «холодного тумана» ничуть не лучше ультразвуковых, ибо работают на том же принципе распыления в воздухе микрокапель воды, а не ее испарения.

Такие меры там стали принимать в последние годы, когда к доступности ультразвуковых испарителей добавились не очень дорогие портативные детекторы микрочастиц. Тогда-то и выяснилось, что в помещении с работающим ультразвуковым как бы испарителем концентрация микрочастиц в воздухе легко достигает 300-400 микрограммов на кубометр.

Просто для сравнения: ВОЗ считает приемлемым уровнем микрочастиц пять микрограммов на кубометр. При этом пять лет назад группа ученых опубликовала в журнале Science Advances работу: как оказалось, нормативы ВОЗ на самом деле небезопасны. И даже те, кто дышит воздухом с пятью микрограммами микрочастиц-2,5 на кубометр, от этого умирают — по 1,5 миллиона в год. Вместе с теми, кто умирает от более высоких доз, получается 5,7 миллиона человек.

А 300-400 микрограммов в окружающем нас мире устойчиво можно получить только у трубы, из которой валит дым, или в пустыне Сахара. Да и то не всегда, а только когда идет песчаная буря. На спутниковых картах (на картинке) такие ситуации обозначают как «очень нездоровые». И это факт.

Итак, в процессе борьбы с низкой влажностью, настоящим бичом России в холодное время года, мы установили, что ультразвуковые помощники в этой борьбе загоняют нас в Сахару в смысле загрязненности микрочастицами. Естественным образом возникает вопрос: можно ли как-то справиться и с вредом от таких помощников?

Безопасные испарители есть, но в Южной Корее от них случайно погибли тысячи человек

Теоретически — да. Где-то в I тысячелетии до нашей эры персы начали применять специальный подземные водоводы, куда вели воздуховоды от «ветроулавливающих башен» на поверхности. Пройдя над водой, воздух испарял часть ее, попутно охлаждаясь. Затем, по выходным воздуховодам, он достигал наземных зданий — как правило, жилищ аристократии.

Принцип «испарения ветром» не только очень древний, но еще довольной безопасный: при нем в воздух попадает только водяной пар, оставляя все примеси внизу, в жидкой воде. Сегодня испарительные увлажнители воздуха содержат компактный вентилятор (конструктивно похож на крупный кулер для ПК) и крупный тканевый фильтр, сообщающийся с резервуаром для воды. По закону сообщающихся сосудов, вода достигает ткани, та намокает, а набегающий воздух испаряет с нее воду. Энергопотребление таких систем крайне мало, а воды они испаряют в норме от 200 до 500 граммов в час.

Этого мало для увлажнения сухого зимнего воздуха в квартире или доме в целом. Но достаточно для комнаты — если, конечно, в ней не постоянно открыта форточка. Казалось бы, простое и эффективное решение проблемы найдено?

Почти. Такие устройства на английском среди прочих имен зовутся swamp cooler (болотный охладитель) не просто так: вода часто содержит споры водорослей. Со временем они начинают размножаться на ткани фильтра. Запах, который разносится при этом по помещению, трудно назвать иначе, чем затхлым. Конечно, если вентилятор работает на полной мощности каждый день, серьезное развитие водорослей затруднено. Но в реальной жизни испаритель не работает круглый год, тем более что в теплый сезон влажность в воздухе наших квартир много выше, чем зимой.

Естественно, для таких устройств на этапе конструирования предусмотрели извлечения фильтра и его промывку. Некоторые используют для этого гипосульфит натрия, с огрубленной формулой Na2S2O3·5H2O (важно не перепутать с гипохлоритом натрия!). Но есть и места, где люди более креативны.

В Южной Корее в XXI веке для промывки фильтров использовали полигексаметиленгуанидин ((C7H15N3)n). Вероятно, причиной его популярности стало длительное (до месяцев) бактерицидное и фунгицидное действие, выгодно отличающее это вещество от аналогов. В 2006-2011 годах выяснилось, что причиной примерно 100 случаев тяжелого легочного фиброза в стране стало это соединение (впрочем, в том же обвиняли еще два других, но те подозрения не удалось однозначно подтвердить). Потом число жертв увеличилось.

Оказалось, это соединение действительно безопасно во всех видах, кроме паров. После обработки им фильтров увлажнителей воздуха следовые количества от них попадали в воздух квартир и поражали легкие. Точное количество жертв дебатируется — называют цифры от 1,7 до 20 тысяч человек.

В принципе, такие ситуации происходят часто: когда используют соединение, которое не прошло длительных испытаний на животных в самых разных формах (включая пары), трудно удивляться, что кто-то умер. Обращает на себя внимание лишь тот факт, что докопаться до причин загадочных смертей «от повреждений легких» удалось только в 2011 году — спустя пять лет после того, как подобные события привлекли к себе внимание общественности.

Урок корейской трагедии очевиден: хотя испарительные увлажнители безопаснее ультразвуковых и холоднотумановых, даже в обращении с ними нужна осторожность. Используйте для мойки их тканевых фильтров только предельно консервативные, давно проверенные соединения (тот же гипосульфит натрия). Да, это может означать более частую промывку фильтра, но это менее рискованно, чем более эффективные дезинфектанты, безопасность которых пока исследована хуже.

А как быть с усовершенствованными испарительными увлажнителями?

Производители увлажнителей воздуха попытались найти такие их варианты, которые не имели бы проблем как с микрочастицами, так и с чисткой фильтров. Например, «паровые» увлажнители используют проточный нагревательный элемент небольшой мощности, чтобы вода перед подачей на тканевый фильтр нагревалась и за счет этого живые организмы в ней (водоросли) подвергались угнетению. Такие увлажнители не всегда нормально маркируются изготовителями, но их легко отличить от непаровых испарительных по отдельной вилке для розетки (а не USB-питанию, как у простых испарителей).

Это был хороший план, но и у него нашлись минусы. Многие люди используют для испарителей водопроводную воду. Естественно, там есть кальций, при прогреве он выпадает из воды на стенки канала, идущего от резервуара с водой к фильтру. Кальцинированный канал иной раз перестает пропускать воду, а система — работать.

Теоретически можно брать только покупную воду, а то и дистиллированную. Однако последняя дороговата, а пластиковая тара для воды — источник микропластика. Конечно, как мы уже отмечали, пока не ясно, опасен микропластик или нет. Но стоит напомнить, что полигексаметиленгуанидин в той же Корее использовали с 1990-х, а смертельную опасность его паров установили только в 2011 году. Не каждый захочет заниматься сходными играми еще раз.

Увлажнители: сухой остаток

Определенно, увлажнение воздуха зимой лучше, чем его отсутствие. В идеале в каждом жилом помещении каждой страны с холодным сезоном должен быть увлажнитель. Совсем хорошо было бы, если к нему шла бы отдельная линия обессоленной водопроводной воды — примерно как к батарее. Собственно, его и крепить можно было бы на каждой батарее, чтобы с началом отопительного сезона он испарял воду в нужном количестве в каждом помещении квартиры.

Напротив каждой батареи, на противоположной от нее стене комнаты, стоило бы устанавливать гигрометр с Wi-Fi-соединением. Гигрометр подавал бы сигнал на испаритель на батарее: влажность ниже заранее выставленных 50% — значит, увлажнителю нужно прибавить оборотов. Относительная влажность выше 50% — обороты стоит сбавить, чтобы не создавать слишком благоприятные условия для роста грибков и плесени.

Аналогичные системы, пусть и попроще, стоило бы установить в автомобилях (где кондиционеры летом тоже создают нездорово низкую влажность и повышенные риск вирусной инфекции) и самолетах. Там относительная влажность воздуха в салоне — 20%, и этого тоже можно было бы легко избежать. Достаточно просто рекуперировать влагу в воздухе, выбрасываемом из салона авиалайнера за борт, чтобы увлажнять ею тот воздух, что поступает в самолет извне.

Но суровая реальность заключается в том, что все это никому не нужно. Люди, которые строят квартиры, вообще не в курсе всей этой темы, поэтому на этапе постройки не развешивают все это (в отличие от батарей отопления). Те, кто конструируют машины и самолеты, еще меньше в курсе.

Знают о проблеме только часть граждан и производители испарителей. При этом большинство из них не слышали, что микрочастицы опасны для здоровья, поэтому счастливы с ультразвуковым увлажнителем. Их беспокоит разве что то, что он со временем оставляет белый налет на вещах, рядом с которыми работает. То, что абсолютно те же самые микрочастицы он доставляет в нашу кровь, — им просто неизвестно.

Ну а для тех, кто в курсе, идеальных решений как-то не просматривается. Да, за несколько десятков тысяч рублей можно найти испарительный увлажнитель с выносным гигрометром с беспроводной обратной связью. Поставив его подальше от испарителя, можно добиться автоматической регуляции влажности.

Но это решение не только недешевое, но и хлопотное: воду в резервуар придется доливать не реже раза в день (а то и два-три). Воду надо подбирать такую, чтобы со временем фильтр не забился. Ведь в противном случае поддерживать оптимальную влажность в 50% не выйдет. Кроме того, надо не забыть о регулярной мойке фильтра в гипосульфите натрия.

Современный человек часто испытывает трудности в том, чтобы сконцентрироваться на чем-то подолгу и регулярно. Поэтому нормально — по меркам наших африканских предков — увлажненный воздух неизбежно останется роскошью. В наибольшей степени доступной тем, кого мы с детства привыкли называть словом «зануда».

Эволюция электромобилей не позволит им разрешить климатический кризис

Быстрый рост дальности электроавто может иметь серьезные негативные последствия для будущего человечества, утверждает новая научная работа. Ее автор даже предлагает остановить этот процесс с помощью госрегулирования.

Перри Готтсфилд (Perry Gottesfeld) из Occupational Knowledge International опубликовал в журнале PLOS Sustainability and Transformation статью о том, что наблюдаемый рост размеров электромобилей имеет целый ряд негативных последствий. Он считает, что необходимо принять меры к уменьшению как их размеров, так и емкости батарей электроавто, и предлагает оставить налоговые и иные льготы только для тех машин, что имеют массу меньше определенной. При этом кроссоверы-электромобили, как и крупные некроссоверы, выпадут из системы льгот, что должно отвратить от них покупателей. Впрочем, тезисы работы вызывают ряд вопросов.

Готтсфилд констатирует, что за 2018-2023 годы масса батареи среднего электромобиля, проданного в США, выросла на 68 процентов и достигла 595 килограммов. В 2023 году там продали 884 тысячи электроавто, с общим весом батарей в 561 тысячу тонн, что в полтора раза легче Золотого моста в Сан-Франциско или Эмпайр-стейт-билдинг. Автор отмечает, что более тяжелая батарея требует и более массивного шасси, в результате общая масса машины растет. Опираясь на другие работы, он полагает, что рост массы на один процент означает и рост потребления машиной энергии на один процент.

Исследователь считает, что причиной, стоящей за ростом массы батарей, был рост дальности поездки электромобиля на одной зарядке. Рост этого параметра вел к популяризации электроавто, и Готтсфилд это не оспаривает. Однако он напоминает, что рост дальности электромобиля вдвое ведет, в силу роста его массы, к росту энергопотребления машины на 16 процентов. Кроме того, массивные батареи ведут к росту потребности в минералах, используемых для их изготовления.

Полная электромобилизация США, по его мнению, и так приведет к росту расхода электроэнергии на 30 процентов. Если не уменьшить прогрессию размеров и массы электромобилей, такой рост сделает затруднительным достижение климатических целей зеленого перехода, полагает автор. В то же время, отмечает он, переход на электромобили все равно даст блага вроде снижения смертности, поскольку ДВС-машины выбрасывают немало микрочастиц, убивающих людей провоцированием инфарктов и инсультов.

Тезисы Готтсфилда выглядят логичными, но не во всем. Да, полная электромобилизация заставит увеличить выработку электроэнергии. Самый популярный электромобиль в мире (Tesla Model Y) при 20 тысячах километрах пробега тратит примерно 3500 киловатт-часов в год. При замене всех машин в США на такие, потребуется почти триллион киловатт-часов дополнительной генерации. После электрификации фур эта цифра может достичь и полутора триллионов киловатт-часов — рост на 35-40 процентов от современных значений.

В то же время на фоне роста генерации СЭС и ВЭС в Штатах это не очень большие числа. Например, за 2024-й год выработка СЭС и ВЭС выросла на десятки миллиардов киловатт-часов в год. А вот электромобили потребили только 8,9 миллиардов киловатт-часов в год. Рост потребления от электромобилей намного меньше, чем рост генерации от низкоуглеродных источников. И почему его волнуют именно электромобили — тоже вопрос: скажем, дата-центры в США за прошлый год увеличили потребление энергии на 11 миллиардов киловатт-часов в год, то есть на величину больше всего потребления электроавтотранспорта. Всего же их потребление превышает потребление электромобилей в полтора десятка раз.

Другой важный момент: как уже отмечал Naked Science, решение так называемых климатических целей через зеленый переход принципиально невозможно по чисто техническим причинам. ВЭС и СЭС просто не могут обеспечить безуглеродную энергетику, без разницы: с электромобилями или без. Такой переход способны обеспечить некоторые виды АЭС, но на сегодня их не строят нигде в мире. И планов по их постройке тоже ни у одной страны нет. Следовательно, масса электромобилей никак не влияет на успешность зеленого перехода в современном мире, благо он и так не может состояться.

Третья сложность: электромобили начали наращивать массу батарей не просто так, а потому, что до того их никто не желал покупать массово. Если снизить покупки тяжелых электромобилей большой дальности налоговым давлением, как предлагает Готтсфилд, то это не приведет к тому, что небольшие электромобили малой дальности вытеснят ДВС-машины. Итогом станет лишь снижение объема продаж новых электромобилей. Что, с точки зрения зеленого перехода, еще хуже, поскольку ДВС-мобили всю свою энергию получают за счет сжигания ископаемого топлива, а вот в электроэнергетической системе США порядка двух пятых всей энергии получают безуглеродно.

ИИ-переводчик со 100 языков превзошел все существующие аналоги

IT-специалисты создали модель искусственного интеллекта, которая переводит текст с одного языка на другой в четырех разных режимах и делает это точнее предшественников. Разработка будет доступна для некоммерческого использования.

Согласно последним исследованиям, так называемый искусственный интеллект развивается стремительно. Например, он способен обманывать пользователей, даже если делать это запретили разработчики, а модели ChatGPT удалось пройти пятиминутный тест Тьюринга. При этом нейросети, умеющие писать стихи, создали такие тексты, которые не только оказалось легко спутать с человеческой поэзией, но и которые понравились читателям больше, чем творчество писателей-классиков.

Международная команда ученых из нескольких IT-компаний и университетов представила новую модель искусственного интеллекта, которая позволяет переводить с одного языка на другой текст и звучащую речь. Описание проекта, качество работы которого превосходит существующие системы, опубл иковал научный журнал Nature.

Модель под названием SEAMLESSM4T работает в нескольких режимах:

— speech-to-speech (получает на вход звучащую речь и выдает перевод реплики, озвученный голосом автора запроса или любым другим голосом в зависимости от задачи),

— speech-to-text (превращает звучащую речь в текст и переводит на другой язык, не озвучивая)

— text-to-speech (преобразует текст на одном языке в звучащую речь на другом),

— text-to-text (получает на вход текст и переводит его на другой язык, не преобразовывая в звучащую речь),

— automatic speech recognition (автоматическое распознавание речи; модель преобразует звучащую речь в текст без перевода).

Качество работы новой модели признали более высоким по сравнению с системами, которые существовали до этого. Для перевода speech-to-speech значение метрики accuracy, которая показывает долю правильных ответов нейросети среди всех предсказаний, оказалось на 23% больше, чем у аналогов. В этом режиме SEAMLESSM4T способна переводить со 101 языка на 36 языков.

Для других режимов также поддерживается большое количество языков. Перевод speech-to-text осуществляется со 101 языка на 96 языков, text-to-speech — с 96 языков на 36 языков. Для полностью текстового перевода и автоматического распознавания речи доступны 96 языков.

У SEAMLESSM4T есть функции, позволяющие на 50% лучше аналогов приглушать фоновый шум и подстраиваться под изменения громкости голоса. Кроме того, модель прошла проверку на безопасность перевода: ее можно считать нетоксичной и не подверженной гендерным стереотипам.

Новый ИИ-переводчик планируют сделать доступным для некоммерческого использования. По мнению разработчиков, модель способна облегчить международное общение так же, как вавилонская рыбка помогала героям из серии фантастических произведений «Автостопом по галактике» английского писателя Дугласа Адамса «переключаться» с одного языка на другой.

Ученые разработали беспроводное смарт-кольцо для управления умным домом

Американские разработчики создали bluetooth-кольцо, которое значительно облегчит управление взаимосвязанными девайсами для пользователей.

Как отметили авторы исследования, инженеры из Вашингтонского университета (США), сегодня системы умного дома включают в себя освещение, мультимедиа, безопасность, отопление, степень увлажненности воздуха и многие другие функции, управлять которыми можно голосовыми командами или через приложение в телефоне. Однако не всегда взаимодействие с ними обещает повышенное удобство: например, беспрепятственному управлению мешают шум, а также необходимость пояснять, какую именно включить лампу или какой уровень громкости выбрать. Это вызывает дискомфорт.

Сотрудники университета хотели предложить такой же простой и интуитивно понятный принцип, как щелчок мышью по иконке на рабочем столе компьютера. Команда разработчиков отказалась от вербализации длинных голосовых команд в пользу более эффективной визуализации во взаимодействии устройства с другими девайсами, руководствуясь словами Конфуция: «Одна картина стоит тысячи слов». Инженеры представили свою инновационную систему.

Формат кольца выбрали неслучайно — пользователи могут носить его в течение всего дня. Однако из-за размера оснастить прототип камерой было сложно, тем не менее инженеры сумели ее интегрировать. В беспроводную интеллектуальную систему также включили радио, встроенную батарею и инерциальный измерительный блок, для взаимодействия с умным домом поддерживается машинное зрение.

Для активации пользователь наводит камеру кольца на нужное устройство и нажимает на кнопку. Затем беспроводная система отправляет изображение выбранного девайса на телефон, который им управляет. Кроме того, можно регулировать громкость на том же телевизоре, просто поворачивая кисть руки. Интерактивное кольцо работает автономно в течение 16-24 часов.

Большинство из 23 участников исследования, тестировавших смарт-кольцо, предпочли IRIS системе голосовых команд (в этом случае — Siri от Apple). В перспективе кольцо можно будет использовать также для отслеживания состояния здоровья человека, причем с более широким набором функций, чем позволяют современные устройства.

Как спецодежда создала нашу моду — и куда идет теперь

Сегодня в обиходе многие из нас носят то, что исходно, в прошлых веках, создавалось как спецодежда — хотя обычно мы об этом даже не подозреваем. Как так получилось? Почему специально спроектированную модную одежду периодически вытесняет совсем иная, придуманная для работы? Что со спецодеждой сейчас и чего стоит ожидать от нее в будущем?

Первая костяная игла древностью 50 тысяч лет считается сделанной денисовцами, а первым изображением, предположительно сшитой иглой одежды, считается юбка из скрученных волокон на палеолитической Венере Леспюгской древностью в четверть сотни тысяч лет. Что было в ту пору рабочей одеждой, сказать довольно сложно, и не факт, что она серьезно отличалась от «нерабочей».

Древнейшая спецовка?

Однако как только у нас появляются более или менее приличные письменные источники, мы сразу видим разделение: для рабочей одежды нужно повышенное удобство, легкость подгонки по размерам и гибкость использования. Первой такой был экзомис — греческая спецодежда из куска ткани 2,3 на 1,4 метра.

В середине ее был проем для головы, а вместо рукавов — прорези по бокам. Экзомис «перехватывали» швом справа и слева ниже рук, места для правой руки всегда было больше, чем для левой. Вероятная причина: большинство людей правши и для движений при физическом труде правая рука часто требует больше места.

Экзомис делали из разных материалов, но чаще всего им был лен. Тот не дает телу потеть, что очень важно для ремесленников и крестьян. Именно они чаще всего и носили такое.

Обрезки от парусов

В средневековой Европе, во французском городе Ниме изготавливали особую ткань из конопли, тогда ее называли «де Ним». Чтобы окрашивать некоторые изделия из нее, из Генуи привозили индиго, синий краситель — и про окрашенную им ткань французы говорили Bleu de Genes («голубая из Генуи»). Когда ткань попала в Англию, ее стали называть jeans.

Ткань эта была самой простой, но зато плотной — поэтому в основном ее пускали на паруса. Именно с такими открыла Америку экспедиция Колумба. Но кроме парусов она неплохо пригодилась тем, кто занимался физическим трудом: генуэзский флот стал одевать своих моряков в брюки из синей ткани, на которую шли обрезки от парусов.

Даже в XIX веке массовое появление джинсов уже фабричного изготовления стало скорее результатом импровизации. Когда в Сан-Франциско разразилась золотая лихорадка, торговец Леви Страусс завез туда галантерейные товары, они тут же кончились, и торговать стало нечем — а жаждущие купить новую одежду не кончались. Тогда Страусс обошел брошенные в порту парусники, чьи команды стали золотоискателями, скупил парусину, и пошил из нее штаны. Из той же ткани «деним» с использованием клепок он начал серийно выпускать спецодежду для старателей — и стал ее массовым поставщиком.

Благодаря удобству эту одежду со временем стали носить ковбои и промышленные рабочие. Постепенно прочные, но не сковывающие движений брюки, легко отстирывающиеся и не требующие глажки, становились все популярнее, и в 1950 годах, вслед за известным голливудским фильмом они попали в массовую культуру. Всего через 10 лет они стали массовой одеждой молодежи, а еще через 20 лет — уже всех возрастных групп.

Пионерский галстук и синтетическая шиншилла

Главная отличительная черта спецодежды: функция доминирует над формой. Именно поэтому в долгосрочной перспективе действительно удобная одежда из атрибута той или иной специальности часто становилась массовой.

Скажем, английским портовым грузчикам приходилось подолгу бывать в порту на ветру. Постепенно они стихийно выработали свою спецодежду: вязаный свитер «с горлом».

Первые сто лет такие новации редко пользуются популярностью. Однако уже в начале XX века сперва английские аристократы начали носить «свитер с горлом», а затем этот предмет одежды незаметно оказался в самых разных странах в гардеробах всех социальных слоев.

Сходная эволюция случилась с шейным платком. Его активно использовали моряки XVIII века и ковбои, чтобы создать прослойку между шеей и воротником, который мог натирать и вызывать воспаление. Платок из тонкой ткани не создавал трения, и его можно было быстро постирать. Функционально? Да.

Но с конца XIX века этот вроде бы утилитарный предмет — вроде подворотничка в армии — неожиданно стал модным сперва среди английских аристократов, потом — у бойскаутов, а от них его вариант попал и к советским пионерам. Шейные платки сходного формата, впрочем, вполне встречаются и в современной женской одежде.

Настоящую революцию как в том, что надевали на работе, так и в том, что носили вне ее, произвело появление синтетических тканей в конце XIX — начале XX века. Причем революция эта затронула не просто одежду, но и то, как люди стали относиться к своему телу.

Первой ласточкой стали нейлоновые чулки, которые начали делать в 1927 году, были в несколько раз дешевле любых предшественников и при этом куда прочнее и долговечнее. В результате они стали обязательным предметом одежды всех женщин в западных странах.

Но тут началась Вторая мировая, и весь нейлон пошел на проводку для самолетов и танков. Чулки больше не выпускали, а ходить без них было неприлично. Женщины в США и Европе начали массово рисовать на ногах сзади карандашом линии, как будто там был шов чулок. Простая уловка работала, но волосы выдавали голые ноги, тогда женщины начали их массово брить. Сегодня так делают по всему миру.

Вряд ли нужно перечислять все остальные виды обычной одежды, которую перевернули новые ткани: от рубашек и футболок до непромокаемых курток и мембранной обуви — все это стало возможным именно благодаря синтетическим материалам.

Разумеется, спецодежда не осталась в стороне от новых веяний. Износостойкость спецовок из таких тканей оказалась намного выше, чем у хлопка. Быстро обнаружилось, что она еще и не дает усадки после стирки, а изделия из нее весят меньше, и не «удерживают» в себе влагу, что очень важно при физических нагрузках. Так синтетика из спецодежды начала свой быстрый путь в спортивную форму.

Сходная история «миграции» случилась в последние полвека с совсем другой спецодеждой: для работников мясной промышленности. В 1979 году американская Malden Mills создала так называемую «синтетическую шиншиллу» или «полярный флис»: ткань на основе плотного полиэстера, создающую высокое сопротивление теплопередаче. Она тут же нашла применение среди тех, кто работал в крупных промышленных холодильниках для мяса и рыбы. Более ранняя спецодежда на базе шерстяных свитеров не очень подходила в таких местах: натуральная шерсть быстро «набирала влагу», потом та замерзала, делая спецодежду «дубовой» и сильно проводящей тепло.

Флисовая спецодежда с застежкой быстро привлекла внимания тех, кто делал обычную одежду: способность сохранять тепло даже при контакте с водой оказалась очень полезной и в повседневной жизни.

Наши дни: спецодежда становится модной?

И если ранее в спецодежде функция доминировала над формой, то сегодня мы наблюдаем тренд на большее внимание к эстетике рабочей одежды. Более того, спецодежда становится знаком причастности работника к достижениям его компании.

Классические примеры здесь — Tesla и SpaceX. Еще занимаясь автомобильным бизнесом, Маск пришел к мысли, что рабочие Tesla должны быть одеты стильно. Куртки, брюки и свитера компании все еще функциональны, например на них нет никаких выступающих металлических или пластиковых деталей, которые могли бы поцарапать краску нового автомобиля. Синтетические материалы позволяют ей быть еще и немнущейся, легкой и удобной, при этом весьма прочной.

Но они уже с самого начала стильные: из глубоко черного материала с логотипом компании. Неудивительно, что компания продает мерч, визуально слабо отличимый от спецодежды своих работников.

Аналогичный подход — у SpaceX. На сборке и подготовке к пуску ракетных двигателей нужно минимум пыли, отчего там используют одноразовые комбинезоны. Но у конторы Маска они глубоко черные, и хотя некоторые поэтому сравнивают ее ракетчиков с шахтерами, другие отмечают, что это выглядит и стильно, и необычно.

Стремление к стилю пошло куда дальше: даже скафандры эта компания создает, делая упор на эстетичности. Внешний облик этого устройства у SpaceX разработал Хосе Фернандес — человек, делавший в Голливуде костюмы для Бэтмена и Железного человека. И только после того, как он создал их внешний облик, «под него» были сделаны системы жизнеобеспечения скафандра.

Задача «эстетика прежде всего» была поставлена так жестко, что от самого Фернандеса держали в секрете, что же он, собственно, делает: дизайнер полагал, что создает для SpaceX какие-то костюмы для фильма, но уж никак не внешний облик настоящего скафандра. Несомненно, такой подход не делает проще работу конструкторов. Но Маск не зря часто повторяет про внешний облик своих разработок «Будущее должно выглядеть как будущее».

Что с новыми тенденциями у нас?

В России сходные тенденции вполне наблюдаются: производитель спецодежды Brodeks или Heklya тоже пытается делать упор не только на комфорте и эргономике, но и на стиле: чтобы пользоваться спросом, модной должна стать и спецодежда.

Еще в 2013 году опрос Skyscanner признал самой стильной униформу бортпроводников «Аэрофлота» (она обошла даже Air France с костюмами Кристиана Лакруа и Alitalia с дизайном Armani). Ее разработали дизайнеры Бунакова и Хохлов (марка Bunakova Hohloff). Отличительными чертами формы стала синтетическая ткань нового поколения — она отталкивает воду и грязь. Капли скатываются с нее не оставляя следов. А еще синтетика не электризуется, что немаловажно на борту самолета. Ну и, конечно, дизайнеры подумали о ярких и неожиданных цветах, которые выделяли униформу среди конкурентов.

Иногда эволюции на российском рынке спецодежды не чужда и ирония: ученые. работающие над созданием передовых синтетических материалов в СИБУРе и сами будут носить одежду из передовых синтетических тканей, причем разработанную с идеей «наука — это модно».

Мы поговорили с Константином Казимовым, представителем бренда HRLSN, который выступил техническим консультантом для СИБУРа и «Олова», не так давно представивших в коллаборации коллекцию спецодежды для ученыхнефтегазохимического гиганта. По его словам, перед консультантом стояла задача подобрать самые передовые ткани и решения в части фурнитуры, которые при этом обеспечивали бы основную функцию спецодежды — защиту от загрязнений, кислот и щелочей, статического электричества, и отвечали бы замыслу дизайнеров «Олова» в части футуристичности внешнего облика коллекции.

Задумка заключалась в том, чтобы переосмыслить внешний облик ученого и уйти от идеи белого халата как ключевого атрибута научно-исследовательской деятельности. Вдохновением для коллекции послужили крупнейшие открытия российских ученых-химиков, перевернувшие мир: наследники Ломоносова, Менделеева, Бутлерова и многих других и визуально должны выглядеть соответственно.

Кроме халатов для работы в лабораториях, в коллекцию вошли также летние и утепленные костюмы, комбинезоны, плащи и теплые жилеты, которые будут использовать ученые СИБУРа при работе в лабораториях и на пилотных установках.

По словам Казимова, идея преемственности нашла отражение и в выборе материалов: ведь ученые СИБУРа и есть те, кто стоит за разработкой современных синтетических материалов, а значит их разработки тоже используются в составе тканей и фурнитуры.

«Мы представляем одежду, которая отвечает строгим требованиям безопасности, но при этом подчеркивает статус ученого как ключевого элемента современного технологического мира. Наука — это модно, потому что она находится в самом центре передовых решений, определяющих будущее», — прокомментировал Александр Маланин, создатель бренда «Олово».

Новая спецодежда — это еще и своего рода манифест. Она как бы говорит нам: будущее должно быть не только по-настоящему новым, но и привлекающим вниманием, наконец просто модным.

Сделано в России: как новый способ передачи данных сделает Wi-Fi быстрее. Интервью с Евгением Хоровым

В области беспроводной связи в России пока нет технологических компаний мирового уровня, но уже есть передовые научные группы. В лаборатории беспроводных сетей Института проблем передачи информации имени А. А. Харкевича (ИППИ) РАН делаются работы в области Wi-Fi, сотовых сетей и интернета вещей, которые востребованы корпорациями — мировыми лидерами. Руководитель этой лаборатории, член рабочей группы по разработке стандартов сетей Wi-Fi Евгений Хоров рассказал о том, как сделать связь стабильной и без задержек, как на одной частоте получать одновременно два сообщения, и как строить тотальное покрытие интернет-связью.

— Вы и ваши коллеги первыми в мире создали прототип устройства с так называемым неортогональным доступом в сетях Wi-Fi. И это, насколько мы понимаем, важная инновация в беспроводных сетях. В чем идея?

— Обычно на одной частоте от одноантенного устройства к другим одноантенным устройствам можно передать только один поток информации. Но с помощью неортогонального доступа вы можете с помощью одной антенны передать двум разным устройствам два потока информации, используя одни и те же радиочастотные ресурсы. И в обратную сторону — два потока с двух устройств на одну антенну.

— Как это? Эти два потока чем-то отличаются?

— Потоки отличаются мощностью. И получается следующее: пусть два устройства, которые принимают, находятся на каком-то расстоянии друг от друга, одно — ближе, другое — дальше. Мы передаем сумму двух сообщений, при этом каждое сообщение суммируется со своим весом-мощностью. Сообщение дальнему пользователю мы передаем с чуть большей мощностью, а сообщение ближнему пользователю — с меньшей мощностью. Дальний пользователь в результате может вычленить свое сообщение, рассматривая другое сообщение, о существовании которого он не знает, просто как шум.

Поскольку мощность его сообщения больше, а затухание мощности обоих сообщений одинаковое, то свое сообщение дальний пользователь получает с большей мощностью и может его декодировать. Ближний пользователь тоже декодирует это сообщение, но так как оно предназначено не ему, он чужое сообщение вычитает, а оставшееся декодирует и принимает как свое сообщение. Этот метод позволяет повысить скорость передачи данных, когда нам нужно передать данные нескольким пользователям или от нескольких пользователей.

— Красивая технология!

— Это не наше изобретение, широко известно, что так можно передавать информацию. Но на момент, когда мы начали делать свою работу, эта тема только набирала популярность, и не было никаких идей, как заставить этот метод работать в сетях Wi-Fi. Мы сделали первый в мире прототип устройств Wi-Fi, которые используют неортогональный доступ. Правда до реального рыночного продукта, роутера нового типа, еще далеко. Однако мы продемонстрировали, что это вообще работает. Одно из подключенных устройств было обычным ноутбуком, который вообще не знал, что используется неортогональный доступ. Нам удалось не только внедрить эту технологию в сеть Wi-Fi, но сделать этот метод обратно совместимым.

Этот результат имеет очень высокую практическую ценность, потому что в современных сетях Wi-Fi одновременно могут находиться устройства разных поколений, и точка доступа вынуждена с одним устройством общаться по одной версии протокола, с другим устройством — по другой версии. Благодаря нашему подходу одновременно можно использовать одни и те же радиоресурсы, чтобы общаться по разным принципам передачи данных. По одному может идти поток для старых устройств, по другому — для новых. Это критично для поддержки приложений реального времени, когда важна низкая задержка при доставке данных. Благодаря тому, что мы можем одновременно передавать данные, мы можем снизить задержку. Этот прототип в 2022 году на конференции MobiHoc (одна из топовых конференций в области информационных технологий) получил награду за лучшую демонстрационную экспериментальную разработку. Эту идею мы предлагали внедрить в новый стандарт Wi-Fi. Хотя у нас не получилось (не все предложения, увы, принимают), мы получили комментарий, что стандартизация не требуется. Благодаря тому, что мы показали, как сделать обратную совместимость, нет необходимости внедрять разработку в стандарт Wi-Fi, производители могут реализовывать этот подход без оглядки на стандарт, просто потому, что технология совместима с любым стандартом. Мы делали эту разработку на протяжении нескольких лет.

— Как устроена «кухня» вашей работы? Вам нужно инженерное остроумие или программистское? Вы и ваши сотрудники создаете устройства или пишете код?

— Мы работаем на стыке математики, программирования и инженерии. Надо понимать, что телекоммуникации относятся к техническим наукам, научные разработки должны воплощаться в новые устройства связи, технологии. Часть моей докторской вошла в стандарт Wi-Fi-6. Методы, которые возникли в результате попытки ответить на научные вопросы, реализовались в виде части стандарта Wi-Fi.

— То есть вы инженеры с сильной математикой в сфере передачи данных.

— Надо очень аккуратно говорить о силе нашей математики. Чистые математики скажут, что у нас в отрасли нет математических проблем тысячелетия и что у нас нет фундаментальных задач. Фундаментальная математика сама себе ставит задачи и развивается сама из себя, а в технической области задачи ставятся практикой, развитие подталкивается запросами из технической сферы. Чаще всего у прикладных специалистов нет времени на развитие нового математического аппарата, мы используем уже известный аппарат для решения конкретных инженерных задач. Тем не менее существуют примеры, когда именно из технических задач зарождались целые области математики, впоследствии далеко уходя от изначальных задач, ради которых они создавались. Так что граница прикладной и фундаментальной математикой все же проницаемая.

— Вы сказали, что ваша работа вошла в один из прошлых протоколов Wi-Fi. А почему производители Wi-Fi заинтересованы в вашей научной работе или кого-то еще, почему это было важно для них?

— Мы работаем с производителями телекоммуникационного оборудования, с международными компаниями. Сейчас ситуация стала немного хуже, по понятным причинам, но я считаю, что это все временно, и мы в будущем сильно расширимся, причем будем работать не только с международными компаниями, но и с российскими. Наша лаборатория делает новые алгоритмы, которые повышают производительность передачи данных, и мы участвуем в создании решений для фирм-производителей, и в стандартизации, то есть доводим какие-то из наших решений до международных стандартов. Если производитель захочет выпускать оборудование, работающее по протоколу стандарта Wi-Fi, то он должен эти наши решения поддерживать. В одном из наших предложений, которое вошло в стандарт Wi-Fi, потребовалось очень долго объяснять представителям компаний — лидеров в области связи, почему наше решение хорошее. На самом деле, это были интересные и продуктивные дискуссии, в результате которых мы подкорректировали наше видение. Это сложный процесс, но если ты предлагаешь решения, которые сделают технологию лучше, то они могут войти в стандарт.

— А как принимаются стандарты, которые влияют на рынки и на производителей. У кого решающее слово?

— Прямо сейчас проходит заседание Комитета по стандартизации в Ванкувере, я и еще пять человек из нашей команды участвуем в нем дистанционно. В разработке стандарта принимают участие инженеры и ученые из мировых технологических компаний, но представлены и несколько научных центров, в том числе наша группа из России. Там всего около 500 чел. Для того чтобы какое-то решение было принято, оно должно набрать три четверти голосов.

— Судя по тому, что ваша группа одна из немногих научных групп в этом комитете, она находится на уровне разработчиков крупнейших мировых компаний.

— Мы стараемся. У нас молодая команда, но мы стараемся выступать на очень высоком уровне.

Когда в России будут востребованы инновации

— Российские индустриальные производители никак в этом процессе не участвуют, они как раз отстают?

— Россия задумалась о том, что нужно производить телекоммуникационное оборудование беспроводной связи только пару лет назад. Мы видим определенные меры на государственном уровне, но этих мер явно недостаточно. Сейчас нескольким компаниям, которые занимаются созданием отечественного оборудования сотовой связи, важно не то, чтобы их оборудование было лучше импортных аналогов, а чтобы оно хотя бы как-то работало. Пока, увы, иностранные компании работают с российскими учеными, а потом уже российские компании покупают у иностранных товары и технологии, в которых есть российские разработки.

Но плюс в том, что, благодаря работе российских ученых с иностранными компаниями даже в нынешних условиях в России существуют центры компетенций в высокотехнологичных сферах. И я надеюсь, что когда-нибудь российские компании, которые сейчас пытаются сделать отечественное оборудование, дойдут в своем развитии до понимания того, что для дальнейшего развития им нужны умные алгоритмы, им нужны новые технологические решения, причем не как лабораторные образцы, а как продукты для миллионов пользователей. На первый взгляд кажется, что для создания оборудования в сфере связи достаточно открыть спецификацию (они почти все открытые) и реализовать ее.

Казалось бы, здесь не нужно делать никаких исследований и разработок, все же написано — читаем, конвертируем текст в код и запускаем, все должно работать. На практике это совсем не так. Любой стандарт носит рамочный характер и описывает только минимальный функционал, который необходим, чтобы два устройства понимали друг друга. Аналогия: мы с вами говорим по-русски, русский язык — своего рода стандарт. Мы можем писать друг другу сообщения и понимаем их. Но мысли, которые мы можем друг другу излагать, не заложены изначально в самом в русском языке, это наши с вами мысли. Задача интеллектуальных алгоритмов в том, что мы должны не просто уметь отправлять сообщение, а понимать, как, когда, с какими параметрами нужно это сообщение отправить.

Один из наших первых индустриальных проектов с крупным производителем телекоммуникационного оборудования привел к следующему результату. Мы, не меняя параметров физического канала, смогли передавать данные таким образом, что у пользователей веб-страницы стали загружаться в полтора-два раза быстрее. Оказалось, можно получить двукратный рост производительности, не меняя ничего, кроме короткого алгоритма. Но этот алгоритм был результатом длительного и сложного исследования. И в этом и заключается, на мой взгляд, самое интересное, что есть в нашей работе, потому что, когда ты много всего изучал и в конце концов приходишь к какому-то компактному и очень эффективному решению, это самое приятное и волнующее, что есть в нашей работе.

— Но этот алгоритм нельзя было сделать «из головы», надо было еще проводить эксперименты с реальным оборудованием?

— Не обязательно работать с реальным оборудованием. Мы активно используем имитационное моделирование. Есть специальное программное обеспечение, которое эмулирует работу сетевых устройств. Есть международная платформа имитационного моделирования NS-3, ряд модулей этой платформы был сделан в стенах Института проблем передачи информации. Также мы много стали работать с программно-конфигурируемым радио, стали делать устройства под названием «Реконфигурируемые отражающие поверхности». Помните в фильме «Иван Васильевич меняет профессию» Шурик сделал машину, которая искажает пространство и время. Время мы пока не научились искажать, а вот пространство можем.

Реконфигурируемые отражающие поверхности представляют собой поверхность из металлических ячеек, состояние которых можно с помощью контроллера менять так, что радиоволна отразится от этой поверхности в заданном направлении. Это — зеркало для радиоволн, параметрами которого можно управлять. Многие считают, что реконфигурируемые отражающие поверхности (или интеллектуальные отражающие поверхности), будут одним из ключевых нововведений в сотовых сетях шестого поколения. Это очень простое и дешевое решение, которое сильно повысит качество покрытия беспроводной связи. Сейчас нередко так: недалеко от базовой станции, в зоне прямой видимости сигнал очень хороший, а, скажем, между двух небоскребов или же в подземном паркинге, под мостом качество очень плохое. Сейчас значительные усилия направляются на то, чтобы сделать покрытие сплошным, чтобы доступ к интернету был всегда и везде, в каждой точке.

С помощью таких поверхностей можно этого очень дешево достичь, потому что стоимость такой поверхности по сравнению со стоимостью базовой станции — копейки. Что мы в этой области интересного сделали? Мы сделали прототип, на котором тестируем алгоритмы настройки этих поверхностей. Непонятно, когда российские производители смогут делать коммерчески успешное российское оборудование для сотовой связи. А если оборудование не наше, неясно, как в будущем реконфигурируемую отражающую поверхность сопрячь с базовой станцией. Поэтому мы делаем поверхности, которые могут управляться с помощью телефона, а не из базовой станции. Вот как это работает. Вы находитесь рядом с интеллектуальной поверхностью и можете «попросить» ее улучшить сигнал от далекой базовой станции.

Поскольку сама поверхность ничего не излучает, она только умеет отражать сигнал, нужны умные алгоритмы, которые по небольшому количеству измерений телефоном качества сигнала базовой станции поймут, как правильно настроить поверхность таким образом, чтобы получился прирост производительности. В этой работе активно участвуют студенты и аспиранты МФТИ и НИУ ВШЭ. Многообещающая история, на мой взгляд.

— Это прямо передний край инженерной науки в сфере беспроводной связи?

— Это одна из горячих тем, которая активно развивается. Поначалу реконфигурируемые отражающие поверхности рассматривались в качестве способа улучшить покрытие миллиметрового и субтерагерцового диапазона радиоволн, там без них вообще все очень сложно. Но мы делали эксперименты даже в обычной сотовой сети 4G одного из российских операторов, проверяли, насколько в ней мы можем получить выигрыш по производительности. Так вот — технология может быть эффективной и для более низких, традиционных частот, в которых работает сотовая связь.

— Если говорить о ваших потенциальных российских индустриальных партнерах, то пока они заинтересованы в чем-то простом, они пока не нуждаются в центрах высоких компетенций типа вашего. Но если появится какой-то производитель, который захочет произвести что-то действительно передовое, то он будет знать, куда идти.

— Безусловно. Последние год-полтора мы очень активно пытаемся найти точки соприкосновения с российскими производителями и операторами. К сожалению, пока это взаимодействие не очень интенсивное. Мы пытаемся начать работать с российскими производителями, понимая, что в современных реалиях наши результаты нужны России. Но пока именно иностранные компании стараются усилить взаимодействие с нами.

— Какие еще актуальные темы есть в вашей лаборатории?

— У нас в лаборатории беспроводных сетей три основных направления исследований. Первое — локальные сети Wi-Fi, здесь мы участвуем в стандартизации, делаем разные устройства, теоретические исследования. Одно из ключевых нововведений технологий Wi-Fi-7 — одновременное использование нескольких каналов передачи для повышения скорости передачи данных. Мы используем несколько каналов, они работают на разных частотах, и задача состоит в том, как правильно их использовать, чтобы как можно быстрее передать данные.

На первый взгляд кажется, что передача данных в обоих каналах независима, на самом деле там есть некоторые зависимости, и те или иные решения, принятые в отношении передачи данных в одном канале, могут оказывать негативное влияние на передачу данных в другом канале. У меня один из аспирантов Илья Левицкий недавно на конференции «Наука будущего в руках молодых» в Самаре занял второе место. Я очень горжусь им, потому что он работает реально здорово. Он скоро выходит на защиту, диссертация у него посвящена работе многоканальных устройств Wi-Fi-7. Мы для этих устройств получили сильный математический результат — сформулировали теорему, которая описывает оптимальный режим работы устройств, как надо правильно принимать решение по передаче данных в некоторых условиях, чтобы максимизировать пропускную способность при использовании нескольких каналов.

Второе направление — сотовая связь 5G, 6G. И помимо работы с реконфигурируемыми поверхностями, мы решаем сложные задачи, связанные с планированием радиоресурсов в больших сетях для обеспечения сверхнадежной связи с малой задержкой. Для чего это нужно? Например, в КНР строят заводы, которые работают вообще без людей, там есть порт, который работает практически без людей. Для таких производств нужно, чтобы все станки, роботы, устройства могли друг с другом общаться в режиме реального времени, с очень маленькими задержками и очень надежно.

И вот нужна сверхнадежная связь с малой задержкой. Задача состоит в том, чтобы обеспечить такую связь в жестких условиях — когда у нас есть огромное количество металлических предметов, которые затеняют передачу данных, когда устройства двигаются. Еще одно применение — беспилотные автомобили, которые потихоньку начинают появляться в разных городах. В таких автомобилях водитель заменен роботом, но при этом внешне по своим техническим характеристикам этот автомобиль очень похож на обычный автомобиль с водителем, просто водителю не нужно платить зарплату.

Если таких автомобилей будет много, то, казалось бы, ничего не изменится. Но если эти автомобили начнут друг с другом общаться, и это общение будет с очень маленькой задержкой и очень надежное, то тогда мы можем радикально изменить саму транспортную инфраструктур города. Например, мы сможем строить перекрестки без светофоров. Два потока автомобилей будут проходить сквозь друг друга просто за счет того, что они будут выверять свое расстояние и правильно управлять движением. В городе исчезнут пробки, дороги станут уже, тротуары станут шире, зеленее. Это будет переход такого же масштаба, как переход от конного транспорта к бензиновому и электрическому. Но для этого перехода нужна сверхнадежная связь с малой задержкой. Сверхнадежная связь с малой задержкой — это то, что могло было быть внедрено уже рамках сетей пятого поколения, но многие идеи остались только на бумаге, до практики не дошли, потому очень сложны в реализации. Поэтому нужны новые алгоритмы, более эффективные, более производительные, с более низкой вычислительной сложностью. Это позволит им быть развернутыми даже на дешевых сетевых устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами.

Кстати, интересная вещь, мы, работая над обеспечением сверхнадежной связи с малой задержкой в 5G, пришли с аналогичной идеей в комитет по стандартизации Wi-Fi. Я сказал: «Почему сообщество разработчиков Wi-Fi не думает над поддержкой приложений реального времени, хотя в сотовых сетях думают. В сотовой связи есть много проблем, связанных с обеспечением низкой задержки — там большие расстояния, там сама архитектура не позволяет обеспечивать задержки сильно меньше миллисекунды. А Wi-Fi может в теории». Тогда это вызвало бурную дискуссию, но через полгода в комитете была создана группа по исследованию возможностей поддержки приложений реального времени, потом в стандарте Wi-Fi-7 поддержка приложений реального времени заявлена одной из ключевых целей, и теперь эта тема уже продолжается в рамках стандарта Wi-Fi-8. Я думаю, что во многих случаях с помощью технологии Wi-Fi можно гораздо легче достичь требуемых параметров, чем в сотовых сетях.

Третье направление нашей лаборатории — интернет вещей. 10 лет назад про это много говорили, сейчас «хайп» немного угас, но проблемы остались, это число устройств, вовлеченных в межсетевое взаимодействие. Дальше встает вопрос: насколько хорошо технологии работают, когда число устройств повышается? При большом количестве устройств может возникнуть хаос, очень много помех, и производительность падает. И мы работаем над методами, которые позволили бы повысить производительность.

— А что вас лично больше мотивирует — интересная задача или изменение будущего, практическое применение того, что вы делаете?

— Я считаю, что интересная задача приводит к изменениям будущего так или иначе. Значительная часть интереса к задаче связана с тем, насколько это сделает мир лучше. Мы занимаемся техническими науками. А в технических науках очень важно, чтобы ты не просто доказал теорему, а чтобы она имела практический смысл. И, наверное, иногда даже можно не получить точное решение, но важно, чтобы решение было практичное, чтобы «уравнения были интегрируемые», как говорил Жуковский про аэродинамику. И здесь очень важную роль играет умение выделить основное и построить правильную модель. Потому что математика работает с идеальными объектами, моделями, когда реальные вещи сильно упрощены. В прикладной науке главное — умение построить хорошую модель, которая, с одной стороны, не сильно врет, близка к реальности и позволяет достаточно точно предсказать поведение реальной системы, а с другой стороны, она вычислима и эти вычисления занимают небольшое время. И это, наверное, самое интересное.

— Вы по образованию из Физтеха? Это место, где большую науку «поженили» с техникой. А ваши аспиранты откуда?

— Да, я окончил МФТИ в 2010 году. Более того, на 90% наша лаборатория — выпускники Физтеха. Несколько коллег из Вышки, есть аспирант из МГУ. Наша базовая кафедра на Физтехе, но мы читаем в других вузах отдельные курсы именно для того, чтобы привлечь в коллектив сильных студентов.

— Ваша научная карьера кажется довольно стремительной. Вы специально «целились» в область, где можете быстро стать одним из мировых лидеров?

— Я считаю, что у нас коллектив сильный, но на роль мирового лидера я пока еще не гожусь. В Институт проблем передачи информации я попал случайно, когда учился на младших курсах Физтеха, я хотел быть программистом. И уже на четвертом курсе я стал тимлидом в компании, которая делала программное обеспечение для операторов связи. Параллельно с этим я делал диплом в ИППИ, и мой научный руководитель Андрей Игоревич Ляхов меня заинтересовал наукой. Потом важную роль в моей судьбе сыграл Александр Петрович Кулешов, на тот момент директор института, он советовал идти в науку и показывал большие перспективы. В ночь перед дедлайном, когда нужно было принимать решение — быть программистом или быть ученым, я долго думал. Быть программистом — это понятно.

Любой школьник имеет представление о работе программиста, и оно даже похоже на правду. Что такое быть ученым и работать в НИИ, это и сейчас мало кому понятно. Но я считаю, что сделал правильный выбор. Я защитился рано, на втором году аспирантуры. Но было время и сомнений: романтика занятия наукой исчезла, проблем очень много, а большой цели нет. Почти сразу после защиты Кулешов дал второй урок. Мы тогда «занимались наукой» в позднесоветском смысле, то есть удовлетворяли свое любопытство за государственный счет. Он вдруг срезал зарплату, сказав: «Ребята, вы занимаетесь наукой. Наука может быть фундаментальной — тогда где ваши крутые публикации? Наука может быть прикладной, но тогда где ваши миллионные контракты?» То, что нам срезали зарплату, стало началом построения сильного коллектива.

Но, конечно, тогда я был очень зол на Кулешова, он же сам звал в науку, обещал, что все будет замечательно. Мы стали подаваться на гранты и за несколько месяцев из шести заявок мы выиграли пять. Потом я для себя понял, что если я остался в науке, то надо публиковаться в топовых журналах и нужно делать то, что реально востребовано. Мы начали работать с индустрией. Потом мы получили мегагрант (прошлое руководство ИППИ во главе с Андреем Соболевским нам всячески помогало его реализовать), и нам удалось пригласить в Россию одного из наиболее цитируемых ученых в области компьютерных наук Яна Акилдиза из США. Он был с нами три года (до ковида), и многому меня научил. Я ему очень благодарен за то, что нам удалось выстроить целеполагание для коллектива. Также большую помощь нам оказывало руководство Физтеха и факультета радиотехники и кибернетики, сейчас — Физтех-школа радиотехники и компьютерных технологий. И со стороны Вышки аналогично чувствуется очень большая поддержка.

В работе со студентами мы задаем высокую планку — у нас на кафедре есть правило: чтобы защитить дипломную работу на 10 из 10, должна быть публикация в высокорейтинговом журнале. Я очень доволен аспирантами, мы ведем много разных проектов, я пытаюсь на все проекты аспирантов привлечь, причем на максимально высокую позицию, на которую они могут претендовать, чтобы они росли. Когда человек чувствует ответственность, конечно, он набивает шишки, но растет. И есть старшие товарищи, которые, если что, поправят и помогут.

— Вы упомянули американского коллегу, который помог вам сформировать целеполагание. А какое сейчас у вашей группы видение будущего и целеполагание?

— Наша стратегия — быть центром компетенций, разрабатывающим передовые технологии связи, которые бы использовались повсеместно. Понятно, что в такой цели нет финальной точки, это вектор развития, и, принимая решения, мы соотносим их с этой стратегией. Мы видим, что в нашей стране в последние десятилетия отрасль нуждается в развитии, и нам крайне важно сделать так, чтобы в России появился центр компетенций мирового уровня. Всем же понятно, кто есть кто в разных отраслях, какая бы ни была политическая ситуация в мире. Когда нам пишут коллеги из других стран и предлагают даже в наше непростое время академические кооперации (например, неделю назад мы выиграли международный грант РНФ с Китаем), то это показывает, что мы движемся в правильном направлении.

_{Опубликовано при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках федерального проекта «Популяризация науки и технологий» № 075-15-2024-571 (и всемерной поддержке Физтех-Союза).}

Как далеко сможет зайти ИИ? Интервью с Александром Пановым

Трудно ли создать машинный сверхинтеллект? Поможет ли ИИ перейти к новому технологическому укладу? И как обучать искусственный разум на малом количестве примеров? Какие сложности возникают при взаимодействии с умными роботами, обсудили с директором центра когнитивного моделирования МФТИ, руководителем научной группы «Нейросимвольная интеграция» в Институте искусственного интеллекта AIRI Александром Пановым.

— Александр Игоревич, вы один из ведущих специалистов в сфере искусственного интеллекта. Как вы оцениваете его роль в современном обществе?

— Искусственный интеллект — это комплексное явление. С одной стороны, оно относится к области фундаментальной науки. Причем это направление активно развивается, в нем постоянно предлагают новые подходы, создают алгоритмы и модели. С другой стороны, технологии на основе ИИ сейчас реализуют в огромном количестве прикладных приложений. Пожалуй, впервые в истории человечества происходит такое быстрое и масштабное внедрение научных достижений в различные системы и устройства для практических применений в повседневную жизнь. Множество стартапов активно разрабатывают новые услуги в этой сфере.

В том числе ИИ стал общедоступным инструментом для управления машинами и для обработки информации. Каждый из нас, даже не осознавая, использует их в том или ином виде — от приложений для гаджетов до программного обеспечения для атомных станций. В сложных системах ИИ применяют для прогнозирования и управления процессами. К примеру, в банковском секторе эти подходы используют в скоринге — оценке риска невозврата кредитов.

— Как вы оцениваете уровень российской науки на фоне мирового научного сообщества в сфере искусственного интеллекта?

— В некоторых направлениях наши ученые безусловно лидируют. В частности, в разработке эффективных алгоритмов, которые позволяют экономить вычислительные мощности. Также в области машинного обучения с подкреплением у нас есть команды, которые работают лучше всех в мире. Однако, скажем так, это области, которые не у всех на слуху.

Есть и другие направления, в которых мы не первые, но стараемся не отстать и поддерживаем необходимый уровень компетенций. При этом, в основном, повторяем то, что уже сделано за границей. Например, такая ситуация сложилась в языковых моделях, на которых строится работа популярных приложений типа Chat GPT.

У российской науки есть свои особенности. Например, в сфере ИИ наш подход интересен тем, что это направление тесно связано с другими дисциплинами. Например, психологией, нейрофизиологией и другими. Это существенно обогащает исследования.

— Вы себя ощущаете российским ученым или частью мирового научного сообщества?

— Я горжусь, что принадлежу к советско-российской школе искусственного интеллекта. Мой учитель Геннадий Осипов был учеником Дмитрия Александрович Поспелова, основателя советской научной школы по ИИ. Вокруг них сложился большой коллектив ученых. У этой школы, как и у других, есть недостатки и преимущества. Тем не менее это оформленная система научных взглядов, которая позволяет глубоко видеть проблемы и передавать знания и опыт через поколения.

— Какие у вас сильные и слабые стороны?

— Среди слабых сторон можно отметить нетерпеливость. Возможно, это связано с молодостью. В частности, есть нудные вещи, с которыми нужно смириться и делать их качественно и хорошо. Даже если они кажутся скучными, для кого-то они важны, и это необходимо принять. Однако иногда не хватает терпения, и это подчас сказывается на моей профессиональной деятельности.

Среди сильных сторон выделил бы коммуникативные способности. Я умею организовывать команду, договариваться с коллегами, составлять план исследования и организовывать пространство для генерации идей.

— Как вы пришли в науку и как пришли к искусственному интеллекту?

— В детстве, когда спрашивали, кем буду, стандартным ответом было — инженером. Поэтому, вероятно, и моя работа связана с инженерной тематикой. Правда, с научным уклоном. В школе учился в Новосибирском Академгородке в классе с уклоном в физику. Увлекался разными дисциплинами. Из достижений — победы на всероссийских олимпиадах по химии. Потом поступил в НГУ на физфак, в подразделение, которое специализировалось на автоматизации физических процессов. Это научное программирование оборудования. Помимо учебы работал в Институте ядерной физики имени Г. И. Будкера, где занимался анализом данных для ускорителей частиц.

В это время увлекся программированием и встретился с такими понятиями, как «семантика» и «интеграция знаний» и другими. Изучая эти темы, узнал о методах искусственного интеллекта. Затем случайно узнал о существовании Российской ассоциации искусственного интеллекта. Ее президентом был Геннадий Семенович Осипов. Написал ему перед поступлением в магистратуру МФТИ, и он посоветовал пойти к нему, что я и сделал. Во время учебы в магистратуре познакомился со всеми представителями российской школы искусственного интеллекта, и начал активно заниматься этими проблемами. Затем поступил в аспирантуру и написал кандидатскую. В общих чертах так сложилась моя траектория как ученого.

— Какой была первая система искусственного интеллекта, созданная вами?

— Одно из слабых мест ИИ — области, где нужно принимать решения на основе ограниченных сведений. Сперва я занимался такими проблемами. А именно вопросами анализа данных и машинного обучения на малых данных с помощью подхода, который сейчас называют ДСМ-методом. Кстати, разработчик ДСМ-подхода — отечественный ученый Виктор Константинович Финн. Название методу он дал по инициалам философа Джона Стюарда Милля, чей способ рассуждения лег в основу автоматического порождения гипотез.

Его преимущества в том, что он позволяет без знаний о предметной области, но с помощью логических построений сформулировать в автоматическом режиме правдоподобные и достоверные гипотезы. Такой способ востребован в системах с ограниченным набором данных. Используя эти подходы, я разработал алгоритмы, которые сразу показали результативность в области психологии. В целом такие алгоритмы имеют большую практическую пользу, поскольку хорошо работают с малым количеством сведений. Тем самым они дополняют статистические методы (например, нейросети), которые эффективны на больших выборках.

— Что нужно сделать, чтобы российская наука в этой отрасли догнала лидеров?

— Стратегия государства в сфере развития ИИ в целом правильная. Очевидно, что в нашей стране уделяют много внимания научным исследованиям, проводят конференции, финансируют прикладные исследования. При этом открываются новые образовательные программы, выдаются гранты — как на прикладные проекты и стартапы, так и на фундаментальные работы.

Считаю, что условия, чтобы достичь значимых успехов, созданы. Однако научный поиск — это сложный и многогранный процесс. Он зависит не только от финансирования, но и от человеческого фактора. Чтобы его задействовать, нужно создавать и укреплять научные группы, где бы накапливалась «критическая масса» знаний. В итоге количество перейдет в качество, что позволит совершить рывок.

— Где искусственный интеллект будет наиболее востребован?

— Трудно дать однозначный ответ. Многое зависит от специфики конкретных отраслей. Очевидно, что в самых популярных устройствах, таких как смартфоны и ноутбуки, их адаптируют в первую очередь. Чем больше мы пользуемся такими гаджетами, тем больше нуждаемся в сервисах, которые улучшают их работу. Поэтому стремительно растет спрос на «умные» приложения — голосовые ассистенты, переводчики, программы для улучшения фотографий и многие другие.

Применение ИИ в промышленности и экономике различно в разных странах. Например, в России «Сбер» заявляет, что благодаря методам в финансовой сфере ИИ прибыль входящих в его экосистему компаний увеличилась примерно на треть. В Тайване же эти технологии широко внедряют для автоматизации и роботизации производственных процессов и конвейерных линий.

— Может ли ИИ стать инструментом прорыва к новому технологическому укладу?

— Возможно, это так. ИИ занимает важное место в том, что мы понимаем под прогрессом. Он оказывает влияние на все сферы и существенно изменяет формат работы, общения, поиска информации и ее анализа. Также ИИ помогает создавать новые бизнесы. Однозначно это важный катализатор развития современного общества. Однако сложно сказать, придаст ли он скачкообразное ускорение науки и технологиям или все же мы останемся в рамках планомерного постепенного развития.

Причем говоря об успехах ИИ, следует сказать, что в этой сфере много нерешенных задач. Возможно, некоторые из них фундаментально неразрешимы. Как, например, полеты быстрее скорости света или вечный двигатель.

— Приведите примеры возможно неразрешимых фундаментальных проблем?

— Например, разработки в области Общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence). В этом направлении ученые стремятся создать программный комплекс, который, подобно человеческому сознанию, может самообучаться выполнять задачи, для которых поначалу не создавался. Другими словами, речь идет о создании систем, которые способны думать, рассуждать и принимать самостоятельные решения. Такие машины будут обладать разумом человеческого уровня, а в перспективе — сверхинтеллектом.

Однако чтобы создать системы, которые не просто генерируют тексты или картинки и развлекают пользователей в телефонах, нужно связать модели ИИ с реальным миром. Но нет хороших архитектур, которые позволят реализовать это.

— Над чем сейчас работает ваша команда?

— Над приложениями ИИ, которые связаны с робототехникой. В том числе решаем задачи адаптации беспилотных устройств к выполнению действий в незнакомой внешней среде. В связи с этим делаем акцент на так называемых Базовых поведенческих моделях (Foundation Behavior Models). Они представляют собой нейросетевые алгоритмы, в результате которых машины обучаются на заранее собранных данных и человеческих примерах, а затем дообучаются в среде на собственном опыте. Это многообещающий путь к созданию универсальных и удобных для пользователей роботов.

Также мы развиваем методы Обучения с подкреплением (Reinforcement Learning). Это метод, при котором ИИ усваивает новые знания и навыки, взаимодействуя с окружающей средой. Процесс основан на имитации человеческого познания путем проб и ошибок. При этом алгоритмы, которые направлены на достижение цели, в системе управления агентом усиливаются, а отвлекающие от цели, наоборот, игнорируются.

— Можете рассказать про ваши достижения и интересные продукты, созданные вашей группой?

— Кроме программного обеспечения, мы совершенствуем технические системы для управления роботами. Наша команда — одна из ведущих в разработке систем навигации внутри помещений.

В частности, мы стремимся улучшить работу сенсоров и датчиков, которые принимают и передают данные от окружающей среды. Одно из направлений, в котором наша команда хорошо продвинулась, это разработка систем компьютерного зрения с помощью обычных камер — без дорогих лазерных лидаров. Мы показываем, как эффективно решить такие задачи. Причем в процессе навигации роботы обучаются, и полученный опыт используют уже в других незнакомых помещениях. Это важно, когда в памяти робота нет готовой карты, но требуется, чтобы он быстрее изучил пространство.

Есть и другие разработки: совместно с индустриальными партнерами мы создаем системы управления для роботов-курьеров и роботов-ассистентов. В том числе с помощью языковых команд. Также мы сводим воедино различные системы управления роботом — локализации, компьютерного зрения, машинного обучения, планирования поведения и другие. В России мало кто занимается этим, и мы делаем это на высоком мировом уровне.

— В связи с развитием ИИ в обществе возникают опасения. Например, они связаны с тем, насколько правильная информация, которую генерируют такие системы? Будет ли ИИ правдивым? Вы ощущаете эту проблему?

— В целом любые исследования в области критических технологий — будь то атомная физика, ракетостроение или искусственный интеллект — могут быть использованы во вред человеку. Однако считать, что мы создали технологию, которая будет обманывать людей, — наивно.

Я скептически отношусь к появлению у искусственного интеллекта личности. Скорее, правильно рассматривать его как инструмент. И риск — в том, как правильно его применять. Умение пользоваться ИИ требует воспитания и подготовки общества. По-хорошему, для этого нужно пройти обучение и сдать экзамен, как на права на вождение автомобилем.

— Возможно дело в той информации, которую используют для машинного обучения?

— Конечно. Доступ к данным и их правильная подготовка играют ключевую роль. И если посмотреть на последние релизы в сфере создания языковых моделей, то можно отметить, что разработчики свободно выкладывают их описание и архитектуру. При этом практически не публикуют данные, на которых обучалась модель, и методику их подготовки и очистки. Однако эта часть требует наибольших затрат и эксклюзивных источников. И именно их все стремятся сохранить в тайне.

Однако проблема с информацией существовала всегда. Еще в древности люди задумывались, кому и что показать, а что скрыть, как правильно обработать информацию. Это классическая задача, которая остается актуальной и в наше время. Сейчас она стала более выпуклой благодаря современным инструментам.

— Может ли ИИ быть оружием? Если да, то насколько опасным?

— Да, ИИ может быть оружием, но ровно в той же степени, как и любой другой предмет. Например, когда швея шьет шарф, то не задумывается, что он может стать средством удушения.

Также абсолютно любой инструмент можно использовать как на пользу, так и во вред. В том числе и ИИ. Причем мы наглядно видим, как это происходит. Например, сейчас нейросети легко подделывают голоса или изображения. Но это проблема не системы, а людей. То есть их воспитания, а также законодательного регулирования.

— Еще специалисты видят проблему в том, что люди перекладывают на ИИ решение проблем. Не превратится ли человечество исключительно в операторов ИИ, утратив полезные навыки?

— Такая проблема существует. Однако ее тоже можно решать с помощью воспитания и образования. Обратимся к примеру с автомобилем. Ведь управляя им, человек тоже становится оператором. Но стало ли ему от этого хорошо или плохо?.. Да, он стал меньше двигаться, зато высвободил огромное количество времени за счет увеличения скорости передвижения. Освободившееся время можно потратить с пользой на науку или творчество. А нехватка физических нагрузок компенсируется спортом.

Системы искусственного интеллекта — как автомобили. Они помогают выполнять рутинные задачи. Это позволяет больше времени уделять решению более полезных задач. Но чтобы не терять навыки и поддерживать мозг в функционально готовом состоянии, нужно тренировать его и время от времени решать эти рутинные задачи самостоятельно.

— У вас есть дети? Как вы их воспитываете? Есть ли у них ограничения по взаимодействию с гаджетами, общению в соцсетях?

— Есть сын Тимофей. Понимаю ваш вопрос и считаю, что детей нужно воспитывать в гармонии с современными технологиями. С одной стороны, они должны быть морально и психологически готовы правильно использовать все доступные инструменты: смартфоны, телефоны и компьютерные игры. Однако для сохранения баланса им также необходимо уделять время живому общению с родителями, друзьями и другими людьми.

В последнее время, кстати, замечаю такую потребность у молодежи. Например, среди студентов снова стала популярна игра в мафию. А это занятие, где участники вербально и ментально взаимодействуют друг с другом: смотрят в глаза, думают о внутреннем мире своих товарищей. Популярность этих игр подтверждает, что молодые люди осознают, что чрезмерное увлечение информационными технологиями и погружение в виртуальный мир могут лишить их чего-то важного. Поэтому они стремятся развивать живое общение.

— Какие вызовы сейчас стоят перед учеными в сфере искусственного интеллекта?

— Важно найти способы эффективно приспособить системы ИИ для фундаментальных исследований. Тогда они существенно расширят возможности ученых. При этом, как уже говорил, главный вызов заключается в том, чтобы ознакомить конечных пользователей правильно использовать эти технологии.

В целом есть тривиальные, но не менее значимые проблемы. Например, как правильно организовать процесс научной работы. Мы уже десятилетие пользуемся одними и теми же методиками и наборами параметров. А это сигнал, что следует что-то менять, чтобы двигаться дальше.

_{Опубликовано при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках федерального проекта «Популяризация науки и технологий» № 075-15-2024-571 (и всемерной поддержке Физтех-Союза).}

Российские ученые создали первую в мире открытую виртуальную среду для самообучающегося ИИ

Разработка называется XLand-MiniGrid и позволяет тренируемому ИИ выполнять триллион взаимодействий с обучающей его средой всего за три дня.

Хотя СМИ часто представляют эволюцию современного ИИ как непрерывную историю успеха, реальность заметно сложнее. Управление автономными автомобилями и БЛА остается проблемой: даже у самых сильных игроков отрасли вроде Waymo и Tesla машины периодически едут на красный свет или сигналят друг другу по ночам, несмотря на тот факт, что автономный автомобиль, в отличие от пилотируемого, практически не реагирует на звуковые сигналы.

Подобные истории неслучайны, но указывают на одно из узких мест современного ИИ: он неплохо работает в ситуациях, к которым его «готовили», обучая на большой выборке, но часто пасует перед редко встречающимися сложностями, которые лишь слабо (а то и вообще никак) представлены в его обучающей выборке.

Разумеется, ученые пытаются бороться с такими явлениями. Одно из средств — контекстное обучение с подкреплением (In-context Reinforcement Learning, или In-Context RL). Речь идет о сравнительно новом направлении в ИИ: такой подход позволяет модели быстро адаптироваться к новым задачам, отталкиваясь от подсказок и контекста, без длительного обучения с нуля.

В результате ИИ может эффективно взаимодействовать даже с весьма сложной окружающей средой и дообучаться на лету. In-Context RL считается перспективным в таких областях, как персонализированные рекомендации для покупателей интернет-магазинов, управление роботами и автономными автомобилями. Иными словам он востребованнее всего там, где требуется практически мгновенная адаптация к принципиально новым условиям.

Но для обучения такого ИИ нужны специальная виртуальная среда, своего рода цифровой полигон. Имеющиеся среды такого рода можно разделить на две категории. Одни неплохо разработаны, как Google DeepMind, но внутрикорпоративны, то есть закрыты для внешних пользователей. Второй вариант: они открыты, но сравнительно просты, поэтому предлагают для дообучения ИИ лишь однотипные и легкие задачи. На них добиться существенного прогресса проблематично. Поэтому в лаборатории T-Bank AI Research решили создать свою собственную открытую виртуальную среду.

«Мы пришли в область контекстного обучения с подкреплением, когда она еще зарождалась, поэтому не нашли ни одного подходящего инструмента для оценки новых идей. Стало понятно, что это проблема для многих специалистов, а значит, она должна быть решена одной из первых. Поэтому появился XLand-MiniGrid», — отметил ученый Вячеслав Синий из научной группы AI Alignment, входящей в лабораторию исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research.

Научная статья о новой виртуальной среде принята на крупнейшую международную конференцию в области ИИ — NeurIPS 2024. Ее представят там с 10 по 15 декабря в Ванкувере, Канада. Но еще до этого среду уже использовали в целом ряде исследований ученых из крупных зарубежных центров, разрабатывающих искусственный интеллект.

Новую среду создали на базе JAX — технологии для разработки высокопроизводительных программ. Поэтому, в отличие от более медленных открытых аналогов, XLand-MiniGrid выполняет миллиарды операций в секунду.

Еще там собрано 100 миллиардов примеров действий ИИ в 30 тысячах задач. За счет этого разработчики могут использовать готовые датасеты для обучения, а а не собирать их каждый раз с нуля. Такие особенности виртуальной среды для обучения ИИ упрощают исследования и новые открытия в этой области.

При этом, в отличие от уже существующих сред высокой сложности, XLand-MiniGrid находится в открытом доступе и выложена на GitHub.

Нейросетям в «Яндекс Поиске» исполнилось 10 лет

«Яндекс» внедряет нейросетевые технологии с 2010-х годов — этому предшествовало много лет исследований в сфере машинного обучения. Со временем такие разработки сделали сервисы компании удобнее и быстрее: например, сегодня пользователи «Поиска» получают более подробные ответы на свои запросы, в которых могут комбинировать текст и изображение.

В поиске по загруженным изображениям «Яндекс» применил нейросети ровно 10 лет назад — 5 декабря 2014 года. С тех пор их стали использовать во многих областях: от ранжирования сайтов до перевода текстов и поиска объектов по фото. Нейросети эволюционировали, становились доступнее широкому кругу пользователей и компаний. К примеру, генеративные нейросети позволяют создавать изображения, тексты, видео и многое другое.

Однако распознавание и поиск изображений — не только похожих, но и близких по смыслу — не было первой функцией, в которую «Яндекс» добавил нейросеть. Еще в 2012 году компания использовала простую нейронную сеть для прогнозирования пробок на дорогах, а в 2013-м — для распознавания речи в технологии SpeechKit.

Затем, в 2015 году, в поиске по картинкам начали применять нейросети при обработке текстовых запросов. Если до этого релевантность изображения определяли по окружающему его тексту на сайте, новая модель позволила оценивать саму картинку, помещая в одно семантическое пространство с текстовым запросом.

В рамках поискового алгоритма «Палех» нейросети впервые использовали для ранжирования сайтов в 2016 году. Созданная «Яндексом» модель, подобная DSSM (Deep Semantic Similarity Model), помогала оценить смысловую связь между заголовками веб-страниц и запросами пользователей. Спустя еще год, в 2017-м, в обновлении «Королев» нейросеть начали применять к содержимому страниц, что улучшило качество ответа на уникальные запросы.

В 2020 году для ранжирования сайтов впервые использовали тяжелую нейронную сеть YATI (Yet Another Transformer with Improvements) — улучшенную версию «трансформера», адаптированную под «рантайм» «Поиска». Это обновление рекордно повысило качество ранжирования сайтов со времен внедрения «Матрикснета» в 2009 году.

В машинный перевод «Яндекс» ввел нейросети в 2017 году: благодаря этому «Переводчик» стал учитывать контекст и переводить фразы на его основе. Возможность перевода появилась и в «Поиске»: достаточно ввести запрос [translation перевод], чтобы получить мгновенный результат.

Полноценный переводной поиск «Яндекс» запустил в 2021 году: суть в том, что если подходящих результатов на русском языке не нашлось, система ищет их на англоязычных сайтах и предлагает переведенные варианты. В том же году появилась функция перевода видео в «Поиске» и «Браузере», что помогло расширить доступ к полезной информации, преодолевая языковые барьеры.

Главная цель «Поиска» — помощь пользователям в решении их задач. Для этого «Яндекс» выдает не только список сайтов, но и быстрый ответ на вопрос, причем дополненный ссылками на источники. Ранее для получения таких коротких ответов требовалась языковая модель YaLM, а с 2024 года, после внедрения нейросети нового поколения YandexGPT, поиск стал лучше справляться с анализом сложных вопросов и формированием точных ответов.

Помимо этого, в 2024-м «Яндекс» впервые добавил в поисковую систему мультимодальную VLM-нейросеть, объединяющую опыт работы с текстовыми и визуальными моделями. Теперь пользователи «Поиска» могут задавать вопросы, сочетающие текст и изображение, и получать подробные ответы.

Робототехники создали дрона-птицу, взмывающую в небо c разбега

Инженеры Федеральной политехнической школы Лозанны (Швейцария) сконструировали мультимодального робота, который может не только взлетать, но и ходить, и прыгать, как птицы. Крылатый дрон способен так же легко, как пернатые, перемещаться как в наземной, так и в воздушной среде. При этом за мощные ноги ему не надо расплачиваться дополнительным весом — это позволит найти новые решения для взлета беспилотников и самолетов в сложных условиях.

Швейцарские ученые разработали двуногого робота, который может ходить, подпрыгивать для взлета или запрыгивать на встречающееся препятствие, подобно птицам. Дрон получил название RAVEN (Robotic Avian-inspired Vehicle for multiple ENvironments, или «Роботизированное транспортное средство в стиле птиц для различных сред»). Каждая его конечность устроена так же, как, например, у ворон, и состоит из бедра, лодыжки и стопы.

Птица готовится к прыжку, сгибая ноги, чтобы накопить энергию, а потом использовать ее для прыжка, быстро вытянув конечности. Чтобы сохранить этот принцип, инженеры встроили торсионную пружину в голеностопный сустав робота. А чтобы уменьшить механическую сложность и сложность управления, разработали плоскую стопу с пассивными эластичными суставами пальцев.

Результаты эксперимента показали, что за счет синхронного срабатывания пружин в ногах и переднего винта дрон может быстро и автоматически переходить в режим полета. При этом он достигает желаемой скорости взлета, сопоставимой со скоростью птиц аналогичной массы.

Затем ученые сравнили энергетические затраты при различных стратегиях взлета. Так, при прыжке с разбега расход составил 60,1 джоуля (в точке отталкивания) и оказался выше на 7,9%, чем при взлете с места (55,7 джоуля), и на 6,9% выше, чем при взлете с падения с высоты после толчка (56,2 джоуля). Также инженеры сопоставили другие показатели. Первая стратегия оказалась самой успешной: среднее ускорение при прыжке с разбега было выше в 4,3 раза, энергоотдача — в 5,3, а энергоэффективность — в 9,7 и 4,9 раза соответственно.

Исследователи отметили, что для падения и вертикального взлета ноги дрона можно было бы заменить более простыми механизмами, например колесами, чтобы уменьшить общую массу тела и тем самым увеличить эффективность разбега. Однако конечности, схожие с птичьими, компенсируют, как и у пернатых, добавленную массу за счет увеличения наземной мобильности и умения обходиться без взлетно-посадочной полосы или пусковой установки.

Эксперименты робототехники провели и с наземными моделями передвижения: ходьба, прыжки и преодоление препятствий. Объединив их, исследователи добились выполнения дроном заданного сценария — прохождения пути под низким потолком, перепрыгивания через пропасть и запрыгивания на препятствие, что было бы невозможно для дрона на колесах с неподвижным крылом.

Исследователи отметили, что подобную задачу мог бы выполнить винтокрылый беспилотник такой же массы, но это было бы менее энергоэффективно. Дальнейшая оптимизация дрона способна расширить потенциал разработки. В частности, на ее основе возможно сконструировать универсальные летательные аппараты для взлета и посадки на местности со сложным рельефом.

Научная работа опубликована в журнале Nature.

Органическая электроника: что это и почему она важна для будущих технологий? Интервью с Сергеем Пономаренко

Что такое органические полупроводники? В чем их преимущества? Какие тут имеются отечественные разработки? Есть ли среди них уникальные? Почему дирижабли вновь могут стать актуальной темой и при чем тут химия? Об этом рассказывает Сергей Пономаренко, директор Института синтетических полимерных материалов им. Н. С. Ениколопова РАН, член-корреспондент РАН.

— Уже 20 лет вы занимаетесь органическими полупроводниками…

— Я со своими коллегами начал заниматься органическими полупроводниками в 2001 году, то есть все же уже больше 20 лет назад. В 2011 году в ИСПМ РАН была создана лаборатория функциональных материалов для органической электроники и фотоники, а в 2022 году она превратилась в отдел органической электроники, в которой теперь четыре лаборатории, три из них возглавляют мои ученики. Они уже стали докторами наук. Осталась лаборатория по материалам, которую возглавляет Олег Валентинович Борщев, появилась лаборатория молекулярных сенсорных систем, в которой мы делаем сенсоры на основе органических полупроводников. Ее возглавляет Елена Валериевна Агина. Третья лаборатория —– полимерных солнечных батарей, ее возглавляет Юрий Николаевич Лупоносов.

Четвертая лаборатория появилась совсем недавно — у Минобрнауки есть целая программа по открытию новых молодежных лабораторий, и мы в рамках этой программы создали молодежную Лабораторию фото- и электрофизики органических полупроводников, которую возглавляет кандидат физ.-мат. наук Андрей Юрьевич Сосорев. Она развивает еще одно направление, связанное с органической электроникой — органические светоизлучающие органические диоды (OLED — organic light emitting diode).

— Расскажите подробнее, что это такое.

— ОLED (или по-русски ОСИД) — технология, которая используется в современных средствах отображения информации. Экраны смартфонов, телевизоров раньше были жидкокристаллические. Теперь новая технология —основанная на органических светоизлучающих диодах. В чем отличия? Жидкие кристаллы — это пассивная технология, они пропускают свет сквозь себя, а здесь светится сам пиксель, сам экран благодаря явлению электролюминесценции, поскольку там есть органические полупроводники, и некоторые из них могут излучать свет под действием электрического тока. Строится определенная структура, которая отвечает за синий, зеленый, красный свет, из них делается матрица, и создается изображение.

— Что это значит — органические полупроводники? Почему их называют органическими?

— Мы привыкли, что полупроводники — это, как правило, кремний или другие неорганические материалы. Органические материалы использовались в качестве диэлектриков. Органические — это те, которые могут состоять из углерода, водорода, кислорода, азота и серы. Как правило, они проявляют диэлектрические свойства. Но оказалось, что могут быть и такие системы, их называют пи-сопряженными, которые проявляют полупроводниковые свойства, либо могут быть проводниками. За это в 2000-м году Нобелевскую премию получили Алан Хигер, Алан Макдиармид и Хидэки Сиракава. Некоторые из них — физики, но получили премию по химии «за открытие и разработку проводящих полимеров». С тех пор это направление получило широкое развитие. Когда Нобелевскую премию дают за какое-то открытие, с одной стороны, оно уже привело к развитию целого нового направления, с другой — сразу появляется дополнительный интерес к нему, и его развитие, как правило, ускоряется. Я начал заниматься этим направлением в 2001 году и с тех пор интерес к нему не гаснет, а наоборот, появляется все больше разных применений.

— А какие еще применения у «органики»??

— Органические солнечные батареи, органические полевые транзисторы, хемо- и биосенсоры на их основе. Одно из отличий органических полупроводников от кремниевых в том, что они более легкие и тонкие. Например, в органических хемосенсорах используют нанослой органического полупроводника, всего 3 нанометра толщиной. В результате устройства органической электроники могут быть гибкими, полупрозрачными или даже полностью прозрачными. На их основе можно сделать светящиеся экраны, средства отображения информации, стены — то, что вы в фильме «Аватар» наверняка видели. Все эти технологии реализуемы на органических полупроводниках. Еще их много используется в биоэлектронике, например в качестве сенсоров на биологические молекулы, где достигнута рекордная чувствительность, вплоть до одной молекулы в пробе. Из некоторых органических проводников делают имплантаты, которые восстанавливают нервные импульсы, потому что обычные проводники и полупроводники отторгаются организмом — там и механические свойства другие, и ионы металлов могут образовываться, а это небезопасно. А органические полупроводники ближе к биологическим тканям по своей механике, по природе, по химии. Поэтому организм спокойно их воспринимает, не отторгает.

Устройства органической электроники могут быть гибкими, полупрозрачными или даже полностью прозрачными!

— Такие имплантаты уже где-то делают?

— Статьи по этому поводу есть. Больше всего итальянцы их продвинули — в плане органической биоэлектроники, на основе проводящего полимера поли-3,4-этилендиокситиофена.

— А в нашей стране?

— В нашей стране с производством химии есть большие проблемы, но мы сейчас пытаемся их решать с коллегами. В последние годы активно идет импортозамещение — стране понадобились органические полупроводники, люминофоры. Ранее некоторые технологии органической электроники были закуплены на Западе, но теперь к ним нет расходных материалов. Сейчас мы всё это успешно восстанавливаем и новое придумываем.

— И что же придумали нового?

— Молекул много разных, можно много чего придумать, и у нас много чего синтезировано. Если говорить про биоэлектронику: вот мы с вами говорим, а на стене висит постер, обратите внимание: на нем показан ряд органических полупроводников, которые мы использовали как прототип имплантатов для глаза — у них поглощение примерно соответствует спектру чувствительности палочек и колбочек глаза, наших фоторецепторов, отвечающих за цветное зрение. Оказалось, их аналоги тоже можно сделать из органических полупроводников. Итальянцы сначала сделали это на стандартном органическом полупроводнике, который используется в органической фотовольтаике — поли-3-гекситтиофене: они фотоэлемент на его основе встроили в глаз, и оказалось, он тоже может работать вместо фоторецепторов. Есть такие глазные болезни, как ретинит и дегенерация сетчатки, когда пигменты деградировали и больше не фоточувствительны, но нервные клетки еще живы. Пленочку, либо наночастицу органического полупроводника можно имплантировать или просто инжектировать через шприц на клетки глаза — при этом для опытов используются специальные линии слепых с рождения крыс. И они начинают что-то видеть. В нашем случае это не готовое лекарство, это путь, который может привести к созданию имплантатов для восстановления цветного зрения. Мы сделали молекулы, которые по спектру поглощения похожи на чувствительность фоторецепторов глаза, причем не сами молекулы, а наночастицы или пленки из них. И увидели, что есть фотоотклик: можно измерить фототок или фотонапряжение, на которые откликаются нервные клетки. Если развивать это направление, то можно сделать такое лекарство для глаза.

— Какие еще у вас есть научные планы, что бы вы хотели воплотить?

— У нас есть грант на крупный научный проект от Минобрнауки, совместно с МИФИ, нацеленный на то, чтобы исследовать возможности получения электроники печатными методами. Такую электронику можно печатать не только из органических полупроводников, но и из неорганических тоже. Наша часть в этом проекте состоит в том, что мы должны разработать чернила для печати из органических полупроводников. Одно из преимуществ органической электроники заключается в том, что можно напечатать практически все. Можно струйный принтер использовать, рулонный метод печати, как печатают плакаты или газеты — не только буквы, но и проводники, полупроводники, диэлектрики, конкретные структуры, транзисторы, микросхемы.

— Какова цель гранта?

— Цель этого гранта — показать, как далеко можно в этом направлении продвинуться и сделать что-то полезное. Речь не о том, чтобы заменить кремниевые микропроцессоры: там сложная технология, и свойства кремния уникальны. Но что-то попроще можно повторить, например напечатать радиочастотные метки. Это такие микросхемы, которые мы используем в смарт-картах. Карты для проезда в метро, например, прикладываем при входе — в них микросхема состоит из сотен транзисторов, и эти сотни транзисторов можно напечатать. Мы в свое время похожие работы делали: совместно с немцами и голландцами в 2008 году разработали самоорганизующиеся органические полупроводники, и они их использовали для получения подобных микросхем.

— Каким образом все это можно будет использовать?

— Есть уровни готовности технологии, от первого до девятого, где первый — это на уровне идеи, девятый — промышленное производство. Пока мы занимаемся фундаментальными исследованиями, это первые два-три уровня. Есть идея, ее реализация и проверка на лабораторном образце. В рамках этого гранта мы можем только на этих уровнях работать, показать, что это работает: напечатать транзисторы, измерить их характеристики, быть может, какие-то простейшие микросхемы получить. Но наша задача — разработка материалов. С органической электроникой не все так просто: органических молекул очень много, не все они стабильны, не все показывают высокие характеристики. У полупроводников основная характеристика — подвижность носителей зарядов. Это усредненная скорость, с которой электроны перемещаются в этом полупроводнике. Чем она выше, тем с большей частотой могут работать устройства. При этом частота зависит не только от подвижности: чем меньше расстояние между электродами, тем быстрее работает устройство, но для полупроводника как материала эта характеристика — подвижность — крайне важна. У нас есть уже органические полупроводники с высокой подвижностью носителей заряда, но их еще нужно научиться печатать. У каждого проекта есть своя научная основа. Просто так гранты не дают: если вы просто хотите что-то новое исследовать, никто денег не даст, нужно доказать, что вы специалист в этой области, вы что-то сделали, у вас уже что-то получилось.

— Допустим, ваша разработка дошла до девятого уровня, как вы видите возможность ее воплощения?

— Девятый уровень — и есть воплощение, это промышленное производство. Нам для этого нужно создавать микротоннажное производство. Органических полупроводников много не нужно — я уже говорил, что в органическом транзисторе монослой работает. Из одного грамма органического полупроводника можно получить примерно 100 м² монослоя. Однако есть методы получения слоев, в которых потери при нанесении слоя достигают 99%. Но в любом случае много органических полупроводников сейчас не нужно — это десятки граммов, может килограммы. При этом стоимость хорошего органического полупроводника на сегодня соизмерима со стоимостью золота. Если его покупать, что нам не очень доступно, себестоимость органической электроники будет очень большая.

— Но это дорого! А стоимость обычного полупроводника?

— Обычный кремний гораздо дешевле. Но из кремния не сделаешь гибкую электронику, и кремния нужно больше. Например, для солнечной батареи, чтобы поглотить 90% падающего света, минимальная толщина кремния составляет 3 микрона. А органического полупроводника в органической солнечной батарее достаточно в 30 раз меньше — порядка 100 нанометров, и при этом он будет раз в 100 легче, потому что плотность его существенно меньше.

— А возможность его удешевить есть?

— Конечно, по цене золота продаются уникальные органические полупроводники, которые тайваньская фирма синтезирует. У них можно все купить, что напечатано в статьях. Те же солнечные батареи — мы делали оценки с коллегами: для того чтобы это пошло в промышленность, нужно, чтобы они стоили не больше $30 за грамм.

— Какие ваши современные разработки наиболее актуальны?

— У нас много актуальных разработок. Каждая из лабораторий отдела органической электроники занимается своим направлением: лаборатория фото- и электрофизики органических полупроводников разрабатывает новые полупроводники для органических светодиодов, лаборатория молекулярных сенсорных технологий — газовые и жидкостные сенсоры на основе органических полупроводников. Есть прикладные вещи, которые мы пытаемся создавать. Скажем, электронный нос — прибор, который позволяет определять, например, токсичные газы: что это за газ и в какой концентрации. Либо определять свежесть продуктов. На основе жидкостных сенсоров пытаемся определять вирусы — у нас в прошлом году вышла статья по определению вируса гриппа. Разработана новая платформа, которая позволяет идентифицировать низкие концентрации вируса. По крайней мере, по своей чувствительности она соизмерима с ПЦР, только быстрее. Был и проект по определению Ковида. Это целое направление, его можно реализовывать на разных видах сенсоров. Платформы можно устанавливать в общественных местах: в метро, аэропортах, на вокзалах.

— Есть ли у вас уникальные разработки?

— Они все по-своему уникальны. Но что понимать под уникальностью?

— Какие-то идеи, которых больше нигде нет.

— Есть идеи, обсуждаемые с тем же академиком Музафаровым, чтобы можно было на основе различных разработок института сделать материалы для дирижаблей, оснастить их гибкими солнечными батареями и использовать в логистике.

— Идея дирижаблей была очень популярна во времена Циолковского, именно за это его полюбила советская власть. Но потом это ушло на задний план, было практически забыто. Сейчас есть возможность возродить?

— Сейчас есть к этому интерес. Основные проблемы с дирижаблями заключались в том, что есть два газа, на которых он может летать: либо водород, либо гелий. Водород очень дешевый, самый легкий, но взрывоопасный. Его использовали, и на этом погорели, в буквальном смысле слова. А гелий — совершенно инертный, в два раза тяжелее водорода, но очень дорогой. Его используют сейчас для охлаждения МРТ. Насколько я знаю, подходы, основанные на использовании гелия, чтобы его утечки были маленькими, заключаются в том, что нужны специальные полимерные материалы с барьерными свойствами. Зато это безопасно, он не взорвется. Есть места, где это востребовано: если нужно что-то перевезти на большое расстояние, там, где нет дорог или рек. Есть заинтересованные регионы, готовые развивать эту тематику.

— Почему дирижабли могут быть кому-то интереснее, чем самолеты?

— Самолеты — это тоже дорого, там большой расход топлива, не очень большая грузоподъемность. Для него нужны аэродромы, инфраструктура. Для дирижабля все проще. Есть заинтересованные регионы. Мы стараемся им помогать. Но это — в плане идей. А в плане печатной электроники, если мы удачно завершим проект, можно будет печатать микросхемы для логистики. Органические полупроводники востребованы во многих направлениях, и подвижность заряда — одна из важных характеристик. Для чего-то это более важно — для транзисторов это ключевой параметр, для солнечных батарей он не настолько важен. Для сенсоров хорошо, если высокая подвижность.

— Какая у вас научная мечта?

— Мне всегда было интересно сделать что-то и показать, что это работает. Нацеленность на практику для меня очень важна. Не просто изучать природу, синтезировать молекулы и искать, где их можно применить, найти, где может быть это применение, организовать небольшое производство.

— Свечной заводик?

— Хотя бы. Потребности в органических полупроводниках есть. Или те же солнечные батареи: если их печатать рулонными технологиями, на принтере, то можно очень быстро напечатать их столько, что они закроют все потребности человечества в энергетике. Но есть и проблемы. Основная проблема органических полупроводников — невысокая стабильность, которую решают либо инкапсуляцией, либо поиском более стабильных молекул. Конкретно мои научные идеи связаны с использованием более стабильных органических полупроводников.

— Вы никогда не задумывались о том, что, научившись печатать все на принтерах, мы утрачиваем навыки что-то делать своими руками, а это напрямую связано с нашими интеллектуальными возможностями, и таким образом мы деградируем?

— Это в целом связано с развитием информационных технологий: у каждого из нас сейчас смартфон, доступ в интернет. Если раньше нас учили, как искать информацию, то сейчас вместо поиска научной информации у нас ее защита: нам нужно защищаться от спама, мошенников, отличать фейки от реальных результатов. Сейчас другие проблемы. Но это проблемы общества в целом, а не проблемы химии.

_{Опубликовано при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках федерального проекта «Популяризация науки и технологий» № 075-15-2024-571.}

ИИ добрался до онлайн-опросов: социологи объяснили, чем это грозит

Растущая популярность инструментов генеративного ИИ осложняет работу исследователей, использующих онлайн-опросы. Ученые из США попытались оценить масштабы проблемы и в эксперименте выяснить, какие черты отличают человеческие ответы от сгенерированных нейросетью.

Тему возможного искажения исследований из-за применения в опросах чат-ботов на базе искусственного интеллекта вроде ChatGPT подняла Джанет Сюй (Janet Xu) из Стэнфордской высшей школы бизнеса. Ее соавторами по статье, текст которой доступен на сайте SocArXiv, стали социолог Симона Чжан (Simone Zhang) из Нью-Йоркского университета и специалист по информационным наукам Эй Джей Альверо ( AJ Alvero) из Корнеллского университета.

При проведении крупных опросов нередко прибегают к онлайн-платформам, таким как Prolific или Amazon Mechanical Turk. Их участники за плату или подарочные сертификаты предоставляют данные о себе и заполняют необходимые анкеты. Однако с появлением ChatGPT и схожих сервисов исследователи стали замечать, что некоторые развернутые комментарии в таких опросах выглядят как «нечеловеческие». К примеру, кажутся слишком подробными или утрированно корректными.

Услышав такого рода подозрения от кого-то из коллег, Джанет Сюй решила разобраться в вопросе. Для этого она вместе с другими учеными организовала онлайн-опрос примерно 800 зарегистрированных участников Prolific о том, пользуются ли они ИИ-инструментами при написании ответов. Респондентам пообещали, что информация не повлияет на право участвовать в будущих исследованиях.

В итоге в подобной практике призналась примерно треть опрошенных, из которых 10% сообщили, что делают это очень часто. Две трети участников заявили, что никогда не применяют ChatGPT для генерации ответов, объяснив это моральными соображениями и опасениями повлиять на достоверность исследований.

Чтобы увидеть, чем разнятся человеческие ответы и сгенерированные компьютером, исследователи воспользовались данными опросов из трех научных работ, написанных до появления ChatGPT. Эти результаты сопоставили с ответами, которые получили с помощью нейронных сетей.

Сравнение показало, что люди, как правило, использовали конкретные и эмоционально окрашенные выражения, порой с уничижительным оттенком. Формулировки от ИИ, напротив, выглядели нейтральными и абстрактными, а когда речь шла об отдельных социальных группах в деликатных темах — более корректными и сглаженными.

Хотя результаты исследования показали, что применение ИИ в опросах еще не успело приобрести большие масштабы, ученые выразили тревогу по поводу такой возможности. Если люди станут пользоваться подобными инструментами не просто для того, чтобы лучше сформулировать мысль, а будут полностью подменять ответы сгенерированными, это исказит реальную картину, сделает ее более однородной.

Исследователи пока не увидели оснований для исправлений или отзыва уже вышедших работ из-за возможного влияния ИИ, но призвали коллег внимательно относиться к качеству получаемых в опросах данных.

Авторы новой статьи отметили, что в качестве превентивной меры можно прямо просить респондентов не использовать ИИ или встраивать в онлайн-формы для анкетирования специальный код, блокирующий копирование и вставку текста. Также ученые призвали лучше прорабатывать опросники, делать их более краткими, четкими и понятными, чтобы у людей не возникало соблазна прибегнуть к ИИ.

Робот-голубь подсказал, как сконструировать самолет без хвостового киля

Исследователи из Гронингенского (Нидерланды) и Стэнфордского (США) университетов создали роботизированную модель голубя. С ее помощью они выяснили, как птицы обходятся в полете без руля направления — такого важного аэродинамического органа управления самолетом.

У скользящих в небе птиц нет вертикального хвостового киля, но они сохраняют устойчивость при турбулентности, не нуждаясь в отдельных закрылках. Самолетам, напротив, необходимо вертикальное оперение для контроля курса и предотвращения крена в сторону при так называемом эффекте голландского шага. Эти колебания, схожие с движениями фигуристов, возникают, когда поперечная устойчивость воздушного судна велика по сравнению с путевой устойчивостью.

Если птицы обходятся без вертикального стабилизатора за счет непрерывных изменений формы своих крыльев и хвоста, то современные пилоты добиваются устойчивости по крену, тангажу (задирание/опускание носа) и рысканию благодаря рулям направления и элеронам крыла. Это три угла поворота, задающие ориентацию летательного аппарата относительно нормальной системы координат или его центра инерции по трем осям.

Тангаж, отметили исследователи, также можно стабилизировать с помощью стреловидности крыла самолета или загнутых аэродинамических профилей, поэтому от горизонтального оперения можно отказаться. Иное дело — оперение вертикальное, обеспечивающее «железной птице» путевую устойчивость, управляемость и балансировку относительно вертикальной оси.

Чтобы продемонстрировать, как пернатые непрерывно корректируют форму крыльев и хвоста, ученые разработали роботизированную модель PigeonBot II. Она состоит из биомиметического скелета и 52 (40 маховых и 12 хвостовых) настоящих голубиных перьев. Они образуют крылья и хвост, которые могут расправляться, подниматься и наклоняться из стороны в сторону. В конструкцию заложен алгоритм, имитирующий нервно-мышечные рефлексы, которые, как считается, птицы используют для стабилизации полета.

Общая масса модели составляет приблизительно 300 граммов, что сопоставимо с весом голубей. Конструкция включает также девять сервоприводов и два небольших пропеллера, установленных на каждом запястье, что позволяет роботу подниматься, кружить, опускаться и летать в различных позах.

Испытания ученые сначала провели в аэродинамической трубе (без пропеллеров), чтобы настроить установленный адаптивный рефлексивный контроллер. Это позволило роботу смягчить турбулентные возмущения и успешно пройти эксперимент на открытом воздухе.

Как считают исследователи, их работа поможет создать более экономную и легкую конструкцию самолета без вертикального стабилизатора. Кроме того, предложенное решение поможет снизить радиолокационную заметность реактивных истребителей, сделав их более эффективными.

Научная работа опубликована в журнале Science Robotics.

Электротехники разработали компактный микрогенератор на человеческой тяге

Канадские ученые сделали открытие в области возобновляемой энергетики, предложив инновационную композитную конструкцию пьезоэлектрического микрогенератора. Использование перовскитов на основе галогенидов металлов вместо пьезокерамики дало высокую производительность и сверхвысокую плотность тока в устройстве, которое может служить устойчивым источником питания для портативной и гибкой электроники.

Пьезоэлектрические микрогенераторы способны преобразовывать внешнюю кинетическую энергию в электрическую в результате физических изменений в среде, например колебаний или легких нажатий пальцем. Сам же пьезоэлектрический эффект заключается в том, что деформация объекта из наноматериала приводит к появлению электрического заряда на его поверхности. В качестве источника энергии такой генератор может выступать при условии достаточно высокого выходного напряжения и силы тока.

Эффективно «работают» константы пьезоэлектрического заряда такого материала генератора, как пьезокерамика. Однако их хрупкая природа и высокая стоимость требуют поиска новых решений.

Особый интерес для исследователей представляют композиты на основе галогенидов металлов и перовскитов, то есть кристаллических соединений, молекула которых состоит из пяти атомов: двух положительных ионов и трех отрицательных. Они обладают фотофизическими, электрическими и структурными свойствами, идеальными для сбора механической, а значит, чистой энергии. В числе их преимуществ – возможность обработки в растворе, гибкость и низкотемпературный синтез. Например, такие материалы применяют для создания нанолазеров, светодиодов.

При столь уникальных свойствах, отметили ученые из Университета Ватерлоо (Канада), этот материал уступает керамическим аналогам в плотности выходного тока. В предыдущих композитах, созданных инженерами, наночастицы повышали диэлектрическую проницаемость, но снижали диэлектрическую прочность, или меру способности материала выдерживать высокое напряжение без электрического пробоя.

Эти характеристики определили конструкцию электротехников. Они увеличили первый показатель за счет наночастиц с высокой проницаемостью и повысили второй, оптимизировав структуру перовскита. Так авторы исследования химически модифицировали наночастицы, чтобы подавить их миграцию ионов, вызванную электрическим током, и улучшить пьезоэлектрический отклик.

По результатам испытаний ученые сделали вывод, что устройство может демонстрировать рекордную эффективность при значительно меньших затратах на материалы. В научной работе, опубликованной в журнале Nature Communications, они подчеркнули, что экономические и технологические преимущества использования органометаллгалогенидных перовскитов по сравнению с керамическими пьезоэлектриками открывают возможности для новых разработок.

Например, применять эту технологию можно не только для портативной электроники, но и для более масштабных целей, таких как питание электросветотехнического обрудования на самолетах.

Сила накопления: как работают аккумуляторы

Валентин Ершов, руководитель направления лаборатории материалов электрохимических накопителей научного дивизиона госкорпорации «Росатом», и Егор Быковский, научный журналист, член редсовета Naked Science, обсудили устройство аккумуляторов, их ключевые особенности и роль в энергетических технологиях будущего.

Накопители энергии — устройства для сохранения и последующего использования энергии. В частности, они бывают электрохимическими (аккумуляторы), механическими, тепловыми, а применяются для сглаживания пиков нагрузки, резервного питания и интеграции возобновляемых источников энергии.

В новом подкасте Naked Science Валентин Ершов и Егор Быковский обсуждают устройство аккумуляторов, их ключевые особенности и роль в энергетических технологиях будущего.