Под знаком ИИ

Каких научных прорывов ждут в 2025 году молодые ученые

О научных итогах 2024 года и о том, каких прорывов стоит ждать в 2025-м, рассказывают спикеры сети Информационных центров по атомной энергии (ИЦАЭ) — молодые ученые, представляющие самые разные области человеческого знания

Поэтика фотонов и ядерные часы

Максим Вялков

Аспирант Филиала Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова в городе Сарове

— Если мы говорим о научно-техническом прогрессе в мировом масштабе, то тут, без сомнения, словом 2024 года будет «искусственный интеллект». Уверен, что мы еще до конца не понимаем, какое влияние этот феномен окажет на нас. Мое субъективное мнение: он будет сравним с атомной бомбой и, шире, с освоением энергии атома для XX века. Так или иначе, последние новости из этой области свидетельствуют о том, что гонка технологий здесь уже началась.

Учитывая это, для меня, конечно, одним из самых заметных событий 2024 года стало создание специалистами НЦФМ совместно с учеными из Самары прототипа фотонного квантового вычислителя. Это крайне перспективный тип квантового компьютера, в том числе за счет его быстродействия: свет передвигается быстрее, чем электрон. А значит, ИИ станет одной из тех сфер, где эта машина будет востребована в первую очередь. Но для меня, как для ученого, это еще очень поэтическая история. Так сложилось, что обычно физика формулирует гипотезу, а математика, как инструмент, помогает найти ей подтверждение или, наоборот, опровергнуть. Здесь же мы наблюдаем инверсию: физика, а в сущности и сама природа, помогла решить математическую задачу.

Но в целом я сторонник той точки зрения, что в фундаментальной науке нет научных новостей, а есть научные «старости». Открытие должно «настояться». Впрочем, из любопытного я бы все же отметил работу исследователей из Германии и Австрии, в которой они показали, что способны переводить ядра тория-229 в низкоэнергетическое метастабильное состояние. Это делает нас еще на шаг ближе к созданию сверхточных ядерных часов. Звучит на первый взгляд не слишком впечатляюще. Но в действительности это устройство может стать ключом для открытия величайших загадок физики, таких как, например, темная материя. Я уже не говорю о множестве вполне прозаических сфер применения ядерных часов — от навигации до геодезии.

Если же говорить про 2025 год, то, поскольку моя сфера научных интересов — это изучение нейтрино, мои ожидания связаны в первую очередь с запуском большого межнационального нейтринного мегасайенс-проекта JUNO в Китае. Он наконец-то плавно подходит к запуску после долгих лет сооружения экспериментальной установки. С нетерпением ждем новых результатов, которые можно будет использовать в своих исследованиях.

Белок-замок и «суп» из элементарных частиц

Роман Морячков

Кандидат физико-математических наук, младший научный сотрудник лаборатории цифровых управляемых лекарств и тераностики ФИЦ «Красноярский научный центр СО РАН»

— Думаю, не только у меня 2024 год прошел под знаком искусственного интеллекта: наконец, мы пожинаем плоды того, что подспудно развивалось десятилетиями. Одно из самых заметных событий минувшего года в биологии — выход новой версии программы AlphaFold в мае — хороший тому пример. Ведь ее первую версию представили еще в 2018 году.

Это сервис, разработанный как система глубинного обучения и призванный моделировать пространственную структуру белка. Зачем это нужно? Чтобы понять, как та или иная молекула работает в организме, как она взаимодействует с другими белками, очень важно знать, как она выглядит. От этого зависит, как белок функционирует в клетке, можем ли мы ему помешать или, наоборот, помочь.

Если до недавнего времени аналогичные программы давали 30–40% достоверности, то первая версия AlphaFold уже стартовала с 50%. Ну а третий мод доходит до 90–95% достоверности — это колоссальный прорыв. Раньше, как известно, над структурами белков могли биться не один год. Сейчас благодаря таким решениям, как AlphaFold, каждый год расшифровываются структуры десятков или сотен белков. То есть мы можем проверять свои гипотезы буквально не отходя от компьютера, за считанные часы, без дорогостоящих экспериментов.

Впрочем, возможности ИИ-сервисов не стоит преувеличивать: в микробиологии пока достаточно объектов, восстановить структуру которых без проведения экспериментов пока еще крайне сложно. Например, мы в нашей лаборатории занимаемся аптамерами — молекулами, работающими по принципу «ключ — замок», где в качестве замка выступает специфический белок. Мы работали с клетками коронавируса, раковыми клетками с целью создать такую молекулу, которая бы реагировала и связывалась только с ними. Это открывает большие возможности как в диагностике, так и в лечении заболеваний. Представьте, что внутрь молекулы, которая специально «натренирована» на контакт только с раковыми клетками, можно поместить нанодиски. Тогда под воздействием магнитного поля эти диски начнут выступать в роли своеобразного скальпеля, уничтожая злокачественное образование и не трогая здоровые ткани. Кстати, доклинические исследования именно такого препарата уже идут, и с их результатом отчасти связаны мои научные ожидания от 2025 года.

Моя задача при разработке аптамер — по получаемому от коллег раствору с молекулами, про которые мы знаем, что они умеют доставлять лекарства к нужным клеткам, установить, как они выглядят. Для этого используется специальная установка — синхротрон — и метод, который называется малоугловое рентгеновское рассеяние.

Именно поэтому еще одно событие, которого я очень жду в 2025 году, — запуск нового синхротрона СКИФ (Сибирский кольцевой источник фотонов) под Новосибирском. Во-первых, и это можно говорить про любую мегасайенс-установку, сама перспектива его появления завораживает. По сути, это огромный микроскоп, который позволит нам исследовать материю и вещество на наноуровне. А это будет один из самых, если не самый мощный, синхротрон в мире. Во-вторых, те агрегаты, на которых мы работаем сегодня, позволяют нам делать одно измерение за 5 минут. На СКИФе у нас будет за 1 секунду проводиться порядка 20 измерений. Колоссальная скорость, которая, кроме всего прочего, позволит не просто получать статичную картинку, а наблюдать за процессами в динамике. Разумеется, это потребует и колоссальных вычислительных мощностей. Но коллеги из Новосибирска успокаивают, что они там уже строят свой суперкомпьютерный кластер.

И раз уж мы заговорили про мегасайенс-проекты, будет несправедливо не упомянуть еще об одной такой установке — коллайдере НИКА в Дубне, первые эксперименты на котором тоже ожидаются в 2025 году. Пожалуй, самое завораживающее: на нем можно будет воссоздать кварк-глюонную плазму — очень плотное и горячее состояние вещества, своеобразный «суп» из элементарных частиц, которое сегодня можно обнаружить разве что в недрах нейтронных звезд. А на заре времен именно в таком состоянии пребывала вся наша Вселенная сразу после Большого взрыва. Как это было, как ведет себя вещество, как оно взаимодействует, что значит быть плазмой? На все эти вопросы мы, возможно, очень скоро получим ответ, потому что экспериментально этого никто еще не делал.

Диагноз от ИИ и поколенческий сдвиг

Татьяна Кобякова

Студентка магистратуры ИФИБ НИЯУ «МИФИ», медицинский физик отделения радиохирургии НМИЦ нейрохирургии им. ак. Н. Н. Бурденко

Не будет преувеличением сказать, что прошедший год стал прорывным для применения передовых компьютерных технологий в медицине. В первую очередь это касается искусственного интеллекта. Первые нейросети появились еще в прошлом веке, а уже 15–20 лет назад у нас было достаточно мощное оборудование для их применения. Однако настоящий бум их использования по множеству причин мы наблюдаем только сегодня.

С начала года через платформу «МосМедИИ» клиникам по всей стране стали доступны безвозмездные услуги по расшифровке маммографий, флюорографий, рентгенов, а также КТ головного мозга. Проект реализуется в рамках новых ГОСТов в сфере ИИ, вступивших в силу 1 января, которые стандартизируют внедрение технологий в клиническую практику. Пока спектр услуг ограничен, но это важный шаг для обучения искусственного интеллекта и его интеграции в здравоохранение. С ростом объема и разнообразия данных будет увеличиваться точность алгоритмов и их возможности. Ключевая задача сейчас — работа с разнородными данными, поскольку изображения поступают из разных учреждений и отличаются по качеству и формату.

Где работает на практике? Например, в диагностике поздних стадий рака и выявлении метастазов — маленьких, но агрессивных опухолей, требующих повышенного внимания. Даже опытный рентгенолог, обрабатывающий десятки снимков за смену, может не заметить малейшие отклонения. ИИ-сервисы выступают в роли ассистента, который акцентирует внимание врача на потенциальных патологических изменениях. Это не только ускоряет процесс диагностики, но и значительно снижает риск врачебных ошибок, что особенно важно в сложных клинических случаях.

Еще одно перспективное направление — маршрутизация пациентов. В большинстве клиник пациенты сначала попадают к терапевту, чтобы получить направление к узкому специалисту. Новые технологии позволяют снизить нагрузку на врачей общего профиля, оптимизируя распределение пациентов.

Подобных проектов — от пилотных до масштабных — уже множество, и их количество продолжает расти. Кроме того, параллельно с развитием ИИ в последнее время наблюдается значительный рост технологий телемедицины: онлайн-консультации становятся все более популярными и охватывают не только терапевтов, но и узких специалистов. Более того, телемедицина начала активно применяться в ветеринарии, что подтверждает ее универсальность и востребованность.

Эти показатели дают интересный вывод: взрывной рост телемедицины и применения ИИ в медицине — это не только технологический прогресс или увеличение числа сервисов. Более важный аспект — растущее доверие к этим технологиям со стороны пациентов и врачей. Медицина всегда была консервативной сферой, где доверие играет ключевую роль. Почему мы видим такие изменения? Одной из причин является внимание со стороны СМИ, но, вероятно, это также связано с поколенческим сдвигом: все больше врачей, пациентов и разработчиков выросли в цифровой среде, где компьютерные технологии — естественная часть жизни.

Есть области, где успехи ИИ пока скромны, например терапия. Тем не менее именно эта сфера вызывает наибольшие ожидания в 2025 году. Уже существуют перспективные разработки, например, в области лучевой терапии, где высокоэнергетическое излучение, генерируемое линейными ускорителями, используется для точечного облучения опухолевых тканей. Возможно, к концу года некоторые клиники начнут автоматически планировать лечение с помощью ИИ. Разумеется, все это будет происходить под строгим контролем специалистов. В ближайшие 10–15 лет ключевая ответственность за принятие медицинских решений все равно останется за человеком, как и последнее слово.

Странствующий металлург и дендрохронология

Александр Митряков

Кандидат исторических наук, доцент кафедры истории Удмуртии, археологии и этнологии Института истории и социологии Удмуртского государственного университета

— Отдельно взятые находки в археологии сегодня практически никогда не меняют общей картины. Так что периодически появляющиеся «сенсационные» новости с тех или иных раскопок сенсациями на самом деле не являются. Хотя и позволяют «усложнить» картину прошлого. Подлинных сенсаций стоит ожидать от новых методов археологических исследований.

Например, из того, что мне запомнилось в прошлом году, — это работа наших челябинских коллег, которые изучали погребение древнего металлурга (эпохи бронзы). Им удалось показать, что представители этой профессии не жили на одном месте, а перемещались в течение жизни на сравнительно большие (по тем временам) расстояния. В данном конкретном случае расстояние между тем местом, где человек жил в детстве, и тем, где был похоронен, составляет не меньше 100 км. Это открытие позволяет нам с иной оптикой взглянуть на статичную картинку из вузовских учебников, согласно которой члены общины за пределы своей деревни не выбирались. Недооценивали мы мобильность наших предков!

Впрочем, здесь интересно не только само это открытие, но и метод, которым оно было сделано. Уральские археологи провели изотопные анализы зубной и костной ткани. Известно, что содержание изотопов стронция, один из которых накапливается в зубах, другой в костях, в разных частях земной коры не одинаково. И их содержание позволяет сегодня археологам более или менее уверенно говорить, что тот, кому они принадлежали, в течение своей жизни перемещался из точки А в точку В.

То, чем занимаюсь я, тоже скорее относится к новым методам, позволяющим нам более качественно работать с уже давно доступным и известным материалом. Сейчас я работаю над геоинформационной системой на нашем удмуртском материале: у нас есть опубликованные источники — «ревизские сказки». Это своеобразная перепись населения, которую делали для нужд налогообложения, воинского учета и других сфер госуправления. Они содержат названия населенных пунктов и некоторые их параметры — численность, национальный состав и т. д. Все это мы наносим на карту и связываем с единой базой данных.

Что нам это дает? Например, мы можем визуализировать самые разные процессы, скажем, расселение русских в Удмуртии. Долгое время на том участке, с которым я сейчас работаю, основное население было удмуртским. И только одна единственная волость вдоль Камы была русскоязычной. Мы двигаем ползунок по временной шкале и видим, что к середине XIX века ситуация начинает меняться, но совсем не так, как можно было бы предположить. Юго-восточнее Ижевска это четкое разделение сохраняется, а, наоборот, в самых глухих углах начинается проникновение крестьян с Вятки. И таких примеров, когда мы буквально натыкаемся на небольшое открытие, просто применив новые методы к анализу давно известных и, казалось бы, хорошо изученных данных, довольно много.

Еще одна история про применяемый метод. Археологи по целому ряду причин очень любят дендрохронологию. Единственная проблема — дерево в наших широтах плохо сохраняется. А вот древесный уголь, например на местах стоянок, и встречается чаще, и сохраняется не в пример лучше. Коллеги из Красноярска в прошлом году изобрели эффективный метод построения шкалы по углю. Для этого найденный образец нужно отшлифовать, продуть, и на выходе получается поверхность с очень выраженной резкой структурой зауглероживания годовых колец. Главное, что этот метод можно тиражировать и в других регионах, где у нас зачастую возникают проблемы с временной привязкой тех или иных артефактов. Так что очень ждем, что эта маленькая инновация обернется революцией точности в археологическом датировании.