Искусственный интеллект называют черным ящиком. Он может решать сложные задачи и давать практические ответы, но как он это делает, как приходит к определенным выводам и результатам, до конца неизвестно. Мы поговорили о том, как работает ИИ с математической точки зрения, в чем его польза и основная опасность, с директором и заведующим лабораторией искусственного интеллекта и информационных технологий Института вычислительной математики и математической геофизики СО РАН профессором РАН, доктором физико-математических наук Михаилом Александровичем Марченко.

— Что такое искусственный интеллект?

— Согласно традиционным представлениям, ИИ — аналог естественного интеллекта человека. Практически — это вычислительный метод, который помогает анализировать данные, делать прогнозы и принимать решения. Но я сужаю понятие ИИ до машинного обучения или нейросетевых вычислений, так как практически всё, что делается сейчас, связано с этой технологией. Хотя существуют и другие направления, например сильный ИИ, то есть машинный разум, по замыслу не уступающий человеческому.

— Есть ли интеллект у искусственного интеллекта?

— Начнем с того, что мы точно не можем сказать, что такое естественный интеллект. Есть разные варианты этого понятия, но цельной картины не получается. Что происходит в голове у людей или даже у животных, до конца непонятно. Я считаю, что у ИИ нет интеллекта и непонятно, будет ли. Но есть хорошо работающие имитационные системы, например нейросеть ChatGPT. Она распознает речь и отвечает на вопросы. Я могу спросить, как работает нейросеть, и она мне ответит. Но бывают сложные вопросы, с которыми ChatGPT не справляется. Однако ответ выдать обязана, поэтому незнакомые места нейросеть заполняет похожими словами. Тем не менее ChatGPT всё равно не интеллект, а программа. 

— Как устроена нейросеть?

— Нейросеть, или нейросетевая модель, — это компьютерная программа, которая с точки зрения математики реализует некоторую приближенную функцию. Для построения такого приближения сначала выбирается так называемая архитектура нейросети, которая определяет алгоритм последовательной обработки входной информации и получения выходной. Если эти этапы алгоритма изобразить на рисунке, то получается структура, чем-то напоминающая цепочки нейронов в мозге, отсюда и название — нейросеть. 

В нейросети присутствуют неизвестные вначале параметры, они численно определяются процедурой, называемой обучением. Обучение производится по заданному набору значений — обучающей выборке, в которую входят известные входные данные и соответствующие им выходные. Данные для обучения должны быть достоверными и, как принято говорить, размеченными – заранее должно быть известно, что они описывают.

Обучение — вычислительно сложный процесс, и есть много способов, как его осуществлять. Математики говорят, что при этом производится нелинейная оптимизация. Обученную в результате этой процедуры нейросетевую модель нужно проверить на независимых от обучающей выборки данных. Так, нейросеть ChatGPT тренировали и проверяли с помощью суперкомпьютеров на огромных массивах данных в течение нескольких месяцев. 

В итоге мы получаем готовую к использованию нейросетевую модель. Она является программным инструментом, численно приближающим неизвестную нам взаимосвязь, которая существует в природе или технической системе. На вход нейросети будут подаваться данные, и путем вычислений получаться выходные, например ChatGPT на заданный вопрос будет давать ответ.

— С чего началась история нейросетей и машинного обучения?

— Работы по нейросетевым моделям начались с результатов исследований выдающихся советских математиков Андрея Николаевича Колмогорова и Владимира Игоревича Арнольда. В 1957 году они решили тринадцатую проблему Гильберта о представлении произвольной функции нескольких переменных с помощью функций с одной или двумя переменными. В математике эта область исследований называется теорией приближений. Эти и последующие работы определили математические основы нейросетевых моделей.

Технологии машинного обучения известны еще с 1950-х годов. Тогда был предложен персептрон, одна из первых нейросетей, которая имитировала работу нейронов в мозге. Дальше ученые конкретизировали задачи, стали взаимодействовать на стыке разных дисциплин: математики, естественных наук и программирования. Широко использовать эти технологии начали совсем недавно, буквально 10—15 лет назад, когда нейросетевые модели научились эффективно реализовывать на доступных графических процессорах. 

Графический процессор состоит из простых вычислительных ядер, объединенных в группы. Для вычислений на нем используются технологии распараллеливания. Тогда ядра решают задачу не последовательно, а некоторое время независимо. Уже впоследствии они обмениваются данными. Математики, инженеры и программисты начали применять нейросети для обработки больших данных, чтобы на их основе прогнозировать динамику природных или технических систем и принимать решения. 

— В чем основная проблема искусственного интеллекта?

— Основная проблема в том, что применение современных нейросетевых моделей с точки зрения математики не обосновано. Нет проверенной информации о вычислительной погрешности и точности прогнозирования. Математически проработанные результаты существуют только для простейших нейросетей. Даже в этом случае приходится строить весьма сложные рассуждения. 

Еще одна проблема — достоверность данных в обучающей выборке и их полнота. Ведь нейросеть чему обучена, то и выдает как результат работы. Например, нейросетевая модель обучена распознавать фотографии кошек. Глядя на картинку, мы понимаем, что перед нами кошка, даже если поменять цвета пикселей, ввести так называемый шум. А вот нейросеть может ее уже не распознать, она работает только с теми данными, на которых обучена. Не исключено, что зашумленное изображение кошки туда не входит. 

— Математика лежит в основе ИИ, но, как наука, она довольно абстрактна. Мешает ли это развитию ИИ или помогает?

— Математика бывает весьма конкретной! В подтверждение я расскажу про методологию математического моделирования, которая имеет прямое отношение к нейросетям.

Что такое математическое моделирование? Рассмотрим такой пример: берем воздух, которым мы все дышим. Никто не видит, из чего он состоит, но ученые разработали атомистическую модель. Свойства воздуха описывает математическое уравнение, которое носит имя великого ученого Людвига Больцмана. Оно хорошо отражает процессы, происходящие в газе, но весьма сложное, решение уравнения не запишешь в аналитическом виде. Поэтому для его приближенного решения записывается алгоритм — последовательность действий с числами. Мы, математики, обосновываем, как алгоритм соответствует решению уравнения и как из него сделать экономичную и эффективную программу для конкретного компьютера. 

Математическая модель, алгоритм, программа — это триада математического моделирования. Ее сформулировали академики Александр Андреевич Самарский и Николай Николаевич Яненко. Очень важно, что с помощью такого подхода можно проводить глубокий анализ сложных физических процессов (в приведенном примере — динамики газа) и прогнозировать их состояние в зависимости от изменений параметров.

Нейросетевая модель строится по другому принципу, поэтому ее можно считать особым видом математической модели. Если в рамках триады математического моделирования мы идем последовательно от уравнения к программе, то при нейросетевом подходе сразу записывается программа, а ее параметры определяются на основе наблюдаемых данных. Они могут сниматься с сенсоров, датчиков и так далее. Получается: вот они данные, а вот она вычислительная модель, и непонятно, есть ли между ними мостик — математическое обоснование. Глубокий анализ физических процессов, особенно при изменении параметров, с помощью нейросетей уже не проведешь. 

Нейросетевые модели не проходят этапы обоснования, как в триаде математического моделирования. Пока математики их не обоснуют, полностью доверять им нельзя. 

Хороший пример приводил академик Сергей Константинович Годунов. При вычислении собственных, заранее известных значений матрицы с помощью пакетов прикладных программ (Matlab, Maple и другие) появляется существенная ошибка. Мы подаем матрицу на вход этим пакетам, и все они выдают отличающиеся от точных значений собственные числа. Нам говорят, раз вы купили пакет, то можете ему доверять. А как доверять, если он даже такой относительно простой тест не проходит? Так и с нейросетями, увы.

— Какова основная опасность искусственного интеллекта?

— Вычислительная техника развивается настолько быстро, что математика за ней не поспевает. Оказалось, что нейросети можно собирать из готовых компонентов, как из деталей конструктора, и получать работающую программу. Помимо этого, нейросетевые модели очень уязвимы. Например, можно в обучающем наборе злонамеренно или по ошибке предоставить недостоверные данные. Из-за этого параметры нейросети будут определены неправильным образом, и нейросеть будет выдавать ошибочный или зловредный ответ при вполне правильных входных данных. 

Чтобы не допустить появления такого рода уязвимостей, нужна методология проверки нейросетей перед использованием. У каждой нейросети должен быть стандартизированный сертификат качества и открытая информация, по которой можно будет судить о качестве ее работы. 

— На каком этапе развития искусственного интеллекта находимся сейчас мы? 

— Сейчас происходит разработка программно-аппаратных систем ИИ для решения сложных задач: распознавания изображений в системах компьютерного зрения транспортных средств, разработки систем принятия решений в промышленности, создания продвинутых медицинских помощников и так далее. Специалисты совершенствуют архитектуры нейросетей, изобретают новые модели и обучают их, придумывают новые методы оптимизации и ускорения работы. Крупные компании активно увеличивают мощности суперкомпьютеров. Например, компания «Яндекс» запустила суперкомпьютеры на графических картах, которые используются для разработки клиентских сервисов, основанных на ИИ.

Еще одно перспективное направление — создание цифровых двойников природных и технических систем. Это программно-аппаратные комплексы, которые в режиме реального времени берут информацию с датчиков. На основе их обработки нейросети дают прогнозы и делают выводы для принятия решений. Наш институт вместе с коллегами из ЦКП «Сибирский кольцевой источник фотонов», ФИЦ «Институт катализа им.  Г. К. Борескова СО РАН» и Конструкторско-технологического института научного приборостроения СО РАН занимается созданием цифрового двойника СКИФа.

Также сейчас происходит этап определения уровня доверия к результатам работы систем ИИ, их сертификация. В Америке норма разработана Национальным институтом стандартов и технологий, а у нас недавно был принят соответствующий ГОСТ. 

— Может ли искусственный интеллект саморазвиваться?

— Нейросети имеют возможность дообучаться и самообучаться. В результате они совершенствуются, улучшаются их прогностические возможности. При правильной постановке дела могут появиться полностью автоматические системы ИИ для принятия решений в промышленности, медицине, транспорте и так далее.

— Могут ли нейросети рассказать что-то новое о работе человеческого мозга?

— Считается, что определенные виды нейросетей — это модели мозга. Пусть они и грубые, но что-то новое о работе мозга мы, возможно, сможем узнать. В истории уже были примеры, когда с помощью грубой модели делали новые открытия. Известно, что модель распространения тепла, или уравнение диффузии, как его еще называют, изначально формулировалась как модель распространения тепла в так называемом теплороде. До начала XIX века считали, что всё пространство заполняет теплород. Казалось бы, грубая модель, но оказалось, что с ее помощью можно описывать распространение тепла. Уже позднее ученые поняли, что теплорода нет, а сама модель в виде уравнения существует и активно используется до сих пор.

— Можно ли обучить искусственный интеллект этическим нормам и сделать его человечнее?

— Можно построить обучающую выборку из объектов с оценками «хорошо» и «плохо», но есть же тонкие ситуации. Например, мы обучаем нейросеть выбирать оптимальный вариант действий, она усваивает ту самую выборку и ею пользуется. Человек в состоянии депрессии задает ей вопрос: «Моя нервная система в очень плохом состоянии, что лучше сделать: умереть или жить?» Не исключено, что нейросеть выберет первый вариант. Потому что она получила на вход состояние человека, которое соответствует оценке «плохо», и выбрала оптимальный вариант действий по ранее заданной шкале значений. Но этическую сторону вопроса нейросеть не примет во внимание.

На мой взгляд, нейросеть никогда не заменит человека. Тут можно вспомнить писателя-фантаста Станислава Лема. Он много писал о том, что ИИ — это бездушная программа, и человек для него ничего не значит. В работе с людьми, их здоровьем и так далее нельзя применять полностью автоматические системы ИИ. Тут важно понимать разницу между автоматическими и автоматизированными алгоритмами. В автоматических компьютер сам принимает решение, в автоматизированных — только помогает человеку принять. Если будет допущена такая ошибка, что человека выведут из контура управления, то ключевые решения будет принимать не человек, а сам компьютер. Тогда могут начаться серьезные проблемы. 

Нет сомнений, что сфера применения ИИ будет дальше расширяться революционными темпами. Я считаю, важно понимать, что вопросам математического обоснования методов ИИ и стандартизованной проверки качества их работы должно уделяться максимум внимания. И уверен, что полностью доверять ИИ неразумно, а валидировать результаты его работы всегда должен только человек.

Полина Щербакова

В список лауреатов премии правительства Новосибирской области для молодых ученых этого года вошел исследователь Новосибирского государственного университета, автор ряда перспективных разработок в области биофотоники. В их числе – новые приборы, методы изучения клеток и разработка новых химических веществ, преобразующих энергию света в биологические эффекты.

Биофотоника – область науки и техники, в которой используется свет для получения информации о биологических системах и воздействия на них. Ученые Новосибирского университета не первый год ведут исследования в этом направлении, результаты, полученные одним из них – заведующим лабораторией оптики и динамики биологических систем Физического факультета НГУ, к.ф.-м.н. Александром Москаленским и были отмечены премией I степени правительства области для молодых ученых в этом году в номинации «лучший молодой изобретатель».

Награду вручили не за отдельное достижение, а за комплекс результатов, полученных в последнее время. В их числе метод активации тромбоцитов, который позволяет следить за протеканием этого процесса в каждой клетке в реальном времени (что было невозможным при использовании классических методов).

Другая разработка - прибор для измерения люминесценции синглетного кислорода (одна из активных форм этого газа). Он пригодится, например, для фотодинамической онкотерапии, в ходе которой раковые клетки уничтожаются как раз активными формами кислорода.

«Мы используем этот прибор в лаборатории для анализа разработанных нами химических веществ, так как большинство из них тоже производят синглетный кислород под действием света», рассказал Александр Москаленский. А само создание таких веществ, преобразующих энергию света в биологические эффекты, также вошло в перечень результатов, отмеченных премией правительства.

Ранее коллективом лаборатории была создана молекула, которая под действием ультрафиолетового света распадается с выделением адреналина. Но, поскольку ультрафиолетовый свет не очень биосовместимый, исследователи сосредоточились на веществах, работающих в видимом или ближне-инфракрасном диапазоне. «Одно из последних достижений – это молекула, выделяющая под действием красного света с длиной волны 670 нм оксид азота, важную биологическую молекулу, которая у нас в организме регулирует тонус сосудов, давление и многое другое», – отметил ученый.

В настоящее время работа практически по всем направлениям продолжается (так, исследование тромбоцитов поддержано грантом РНФ). «Мы также начали применять методы нанофотоники, чтобы, в частности, сдвинуть длину волны активации наших веществ в область прозрачности тканей (так называемого «терапевтического окна» - ближней инфракрасной области спектра). Это важно с точки практического применения полученных нами результатов. Надеюсь, что использование в будущем новой исследовательской инфраструктуры в кампусе НГУ позволит повысить эффективность нашей работы», – подчеркнул Александр Москаленский.

Напоминаем, речь идет о научно-исследовательском центре, который является частью нового университетского кампуса мирового уровня, строящегося в рамках национального проекта «Наука и университеты». Согласно планам, он должен быть введен в строй не позднее конца 2025 года, а в настоящее время идет отбор лабораторий и научных групп, которые в числе первых смогут воспользоваться этой инфраструктурой.

Сергей Исаев

Вопрос выбора пути развития Академгородка в последнее время звучит все чаще. По мере того, как становится ясно, что программа «Академгородок 2.0», торжественно представленная пять лет назад, сама по себе динамичного развития Новосибирского научного центра не гарантирует. В результате, о необходимости особого статуса для Академгородка говорят СО РАН, бизнес, работающий на его территории и люди, живущие здесь. А значит, проблема действительно назрела.

Что интересно, при всей разнице подходов к ее решению, практически все соглашаются с тем, что Академгородку необходимо обрести субъектность. «О какой стратегии развития можно говорить и как ее формировать, пока нет четкого определения, что такое Академгородок, где он начинается и где заканчивается. Проще говоря – какую именно территорию или субъект мы хотим развивать», – неоднократно формулировала этот тезис одна президент ассоциации «СибАкадемСофт» Ирина Травина.

Очередной раунд обсуждения развернулся на «Чаепитии поколений» - общественном мероприятии, приуроченном ко Дню Академгородка. А тон ему задал директор Новосибирского областного инновационного фонда Александр Николаенко, выступивший с несколько неожиданной инициативой.

Для начала он напомнил, что в следующем году истекает срок полномочий действующего мэра Новосибирска и это, по его словам, открывает некое «окно возможностей» для внесения изменений в ситуацию, сложившуюся в Новосибирском научном центре.

«Сегодня мы видим, что идет стройка кампуса, СКИФа, второй очереди Академпарка. Это положительная сторона. Но одновременно заметно отстает инфраструктурная составляющая, дороги, благоустройство Академгородка и так далее. А вместе с этим вымывается и его главное достояние – человеческий капитал, потому что для людей очень важно качество жизни, комплексное развитие территории, где они живут. И при текущем уровне нам приходится думать не о том, как заманить сюда талантливую молодежь из других регионов, а о том, как удержать собственную», - охарактеризовал положение дел он.

Одна из главных причин, по его мнению, что нет единого центра управления именно Академгородком как территорией (где-то зона ответственности СО РАН, где-то областной власти или муниципалитета) и получается, как в известной поговорке про «семь нянек». Нет даже единого ответа на вопрос, что такое Академгородок. «Ладно, с верхней зоной и институтами понятно, с микрорайоном «Щ» - тоже. А вот Нижняя Ельцовка – это еще Академгородок или уже нет? А Шлюзы? Говорят, что «большой Академгородок» включает эти районы и вдобавок Кольцово. Но я не уверен, что наукоград захочет объединяться с нами. В отличие от Академгородка, в Кольцово устойчивые темпы развития, рост населения. И что делать в этой ситуации?», - задался вопросом Николаенко.

И сам же предложил на него ответ. Первым шагом может стать переименование Советского района в Академгородковский, что снимет вопрос о субъектности. Станет понятно, для какой территории нужно формировать свою стратегию развития. И в нее логично впишется левобережная часть района (т.н. ОбьГЭС), поскольку научному и инновационному комплексу нужна и своя промышленная площадка, где можно будет обкатывать масштабирование разработок в производственные технологии.

Второй шаг основан на положениях Федерального закона № 131 «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации». Закон позволяет организацию двухуровневых муниципальных образований, когда помимо общегородского совета депутатов есть еще отдельные, районные. Так устроено местное самоуправление в Челябинске и еще нескольких крупных городах России.

«В результате, мы сможем сформировать совет депутатов Академгородковского района, который будет курировать реализацию тех самых стратегий развития, заниматься развитием этой территории. А не как сейчас, когда Советский район является лидером в городе по налогам в бюджеты всех уровней, но внимание городских властей рассредоточено по всему Новосибирску и на нас, вероятно, в силу отдаленности и относительной малочисленности, его остается немного», - подчеркнул Александр Николаенко.

Впрочем, он сам признал, что это программа-максимум, а программой минимум стало бы переименование района и наделение его главы дополнительными полномочиями, например, статусом вице-мэра, что позволило бы ему привлечь больше ресурсов для развития. «А одновременно можно постараться убедить губернатора принять отдельный областной закон о развитии Академгородка и разработать соответствующую программу по его реализации», - подытожил докладчик.

При всем интересе, который вызвало предложение Николаенко, другие участники дискуссии сразу обратили внимание на ее слабые стороны. Прежде всего, она противоречит федеральном тренду, направленному наоборот на замещение двухуровневых муниципалитетов одноуровневыми. Ликвидация сельсоветов и сосредоточение местного самоуправления на районном уровне – наиболее яркое проявление этой политики. «И центр не даст городить огород с муниципальной реформой в Новосибирске только для того, чтобы через несколько лет все отыграть назад в рамках этого курса на централизацию», - отметила Ирина Травина.

По ее мнению, выход из ситуации может быть найден только через обретение Академгородком самостоятельного статуса. Но она согласилась с тем, что губернатор может выступить союзником в этом процессе и преодолеть сопротивление городских властей, для которых Академгородок остается «курицей, несущей золотые яйца». Также Ирина Травина напомнила, что «старый» Академгородок прижат к границе Новосибирска и не имеет возможности дальнейшего развития в рамках Советского района. Поэтому центром притяжения молодежи и одним из главных «локомотивов роста» вполне способен стать «Смарт-сити». А реализация этого масштабного проекта, в свою очередь, может стать для области еще одним аргументом в пользу разделения Новосибирска и Академгородка на разные муниципалитеты (с включением Смарт-сити в состав второго).

Еще один вариант решения проблемы статуса и развития Академгородка предложил Антон Колонин. Он напомнил, как несколько лет назад вместе с Александром Люлько и Юрием Зыбаревым готовил законопроект об академгородках. Тогда этот документ рассматривался еще и как механизм защиты научной системы страны от негативных последствий готовившейся реформы РАН. И как раз из-за противоречий с идеологией этой реформы и был отвергнут на уровне Правительства РФ. Он предложил вновь рассмотреть вариант с внесением в Федеральное Собрание схожего законопроекта.

«Сейчас ситуация другая. С одной стороны, реформа уже прошла, да и мы будем говорить не о всех академгородках, а конкретно о нашем, новосибирском. А главное – сменим акцент. Первый Академгородок стали строить как один из ответов на вызовы, стоявшие перед страной в то время, прежде всего в области безопасности. Сейчас ситуация схожая, перед нами снова стоят эти вызовы, объявлен курс на технологический суверенитет. А кто его может обеспечить? Нужны территории с особыми условиями, где будут создаваться основы этого суверенитета. И наш Академгородок – в числе первых кандидатов на эту роль», – заявил Колонин.

Прозвучал еще ряд предложений и дополнений. И хоть к единому мнению, касательно пути, по которому оптимально развивать Академгородок, участники «Чаепития» так и не пришли, можно отметить два важных момента.

Первый – это наличие сразу нескольких способов решения проблемы, на любом уровне – муниципальном, областном или федеральном. Второй – единый настрой со стороны всех участников и этого собрания, и ряда других, прошедших за последние годы на то, что в нынешнем состоянии Академгородок развиваться не может, нужны серьезные перемены, прежде всего в определении, что такое Академгородок. Если субъект, то ему требуются статус, границы и выработка оптимальных механизмов управления и развития. А если просто сленговое выражение, то ни о каком развитии мечтать не приходится. Даже если власть продекларирует еще какую-нибудь программу, «Академ-2030» или что-то в этом роде. Потому что любая программа неизбежно повиснет в воздухе и не сможет сработать на полную мощность.

Сергей Исаев.

Практически вся портативная электроника и бытовая техника сегодня работает на литий-ионных аккумуляторах. Такие электрохимические элементы быстро заряжаются, обладают высокой энергоемкостью и долго служат. Но литий – это дорогой и редкий металл, а его производство неэкологично. Альтернативный путь – создание натрий-ионных аккумуляторов. Специалисты Института неорганической химии им. А. В. Николаева СО РАН (ИНХ СО РАН) синтезируют функциональные материалы для создания аккумуляторов нового поколения и совместно с коллегами из Института ядерной физики им. Г. И. Будкера СО РАН (ИЯФ СО РАН) изучают их свойства с помощью синхротронного излучения (СИ) в Центре коллективного пользования «Сибирский центр синхротронного и терагерцового излучения» (ЦКП СЦСТИ). Сейчас научная группа исследует характеристики гибридного материала из дисульфида молибдена и графена, который перспективен в качестве анодной части натрий-ионных аккумуляторов. Исследования показали, что синтезированный материал обладает хорошей стабильностью и достаточной энергоемкостью, то есть основные параметры качества батареек остаются на высоком уровне. Работа поддержана грантом РНФ № 23-73-00048.

«Натрий – довольно дешев, по сравнению с литием, и он более распространен, – рассказывает старший научный сотрудник лаборатории физикохимии наноматериалов ИНХ СО РАН кандидат физико-математических наук Анастасия Федоренко. – Поэтому во всем мире сегодня внимание переключено на создание материалов, которые бы хорошо работали в натрий-ионных аккумуляторах – отвечали за повышение стабильности их работы и хорошую энергетическую емкость. В нашей лаборатории мы разрабатываем наноструктурированные функциональные материалы с интересующими нас свойствами, в том числе для электрохимических применений. Данная работа поддержана грантом РНФ по мероприятию “Проведение исследований на базе существующей научной инфраструктуры мирового уровня”».

Задача исследователей состоит в том, чтобы путем «точечных» замен или «удаления» атомов химических элементов в синтезируемом материале, задавать ему такие характеристики, которые позволят ионам натрия эффективно с ним взаимодействовать.

«Мы можем убрать атом серы или молибдена из материала, и у нас появятся пустые места, так называемые “вакансии”, – объясняет Анастасия Федоренко. – В них мы помещаем атомы других химических элементов, например, азота, никеля, селена или кобальта. Любые наши действия будут изменять реакционную активность и электропроводность материала, влияя таким образом на его функциональные характеристики. Путем таких модификаций и благодаря последующей проверке того, как в реальном времени ионы натрия взаимодействуют с нашим веществом, мы можем скорректировать условия синтеза материала и получить необходимые характеристики для будущего аккумулятора: емкость, стабильность, длительность работы, в том числе при высоких плотностях тока».

По словам Анастасии Федоренко, уже на данном этапе исследований ученым удалось показать, что синтезируемый материал обладает хорошей стабильностью в течение более 1200 циклов заряда и разряда аккумулятора и достаточной энергоемкостью (440 мАч/г при плотности тока 0.1 A/г). Теоретическая ёмкость аморфных углеродных материалов, обычно используемых в качестве анода натрий-ионных аккумуляторов, не превышает 300 мАч/г и такие материалы теряют порядка 20% своей емкости после 1000 циклов работы аккумулятора.

Характеризуют материал при помощи рентгеновской спектроскопии на экспериментальной станции «Космос» ЦКП СЦСТИ на базе ИЯФ СО РАН. Пользовательская станция расположена на единственном в России высоковакуумном канале мягкого рентгеновского диапазона. «Космос» использует синхротронное излучение из коллайдера ВЭПП-4 ИЯФ СО РАН, который генерирует мощный поток фотонов в широком спектральном диапазоне – от видимого излучения до жесткого рентгеновского. Экспериментаторы называют такой пучок «белым». Излучение из накопителя проходит по высоковакуумному транспортному каналу и попадает в монохроматор, который выделяет из «белого» пучка СИ фотоны с определенной энергией. Получившийся монохроматический пучок проходит сквозь исследуемый образец и регистрируется детектором.

«При взаимодействии с веществом рентгеновское излучение частично поглощается. Поглощение происходит в основном за счет фотоэффекта, то есть выбивания из атома электрона, – рассказывает старший научный сотрудник ИЯФ СО РАН кандидат физико-математических наук Антон Николенко. – Особенность рентгеновского излучения состоит в том, что фотоэффект происходит на “внутренних” электронах, то есть на тех, которые имеют сильную связь с ядром, и для их выбивания требуется сравнительно высокая энергия фотонов. По традиции энергетические уровни, на которых находятся электроны, называют буквами латинского алфавита: самый нижний (с максимальной энергией) это K-уровень, потом идут уровни L, M, N и так далее. Чем тяжелее атом химического элемента, тем больше энергия его K, и всех последующих уровней. Причем этот набор строго индивидуален для каждого химического элемента и может служить доказательством присутствия этого элемента в образце, на манер человеческих отпечатков пальцев. При плавном изменении энергии падающих на вещество фотонов, прохождение очередного энергетического уровня можно определить по скачкообразному росту поглощения. Эти скачки называются краями поглощения соответствующих элементов. Если исследовать форму этих скачков, можно судить не только о наличии данного элемента, но и о том, в каких химических связях он участвует».

По словам Антона Николенко, именно в мягкой рентгеновской области лежат K-края поглощения легких химических элементов, которые используются для создания новых функциональных и конструкционных материалов, таких, как алюминий, кремний, хлор, фосфор, сера. Также есть возможность изучать L-края ряда элементов, находящихся в таблице Менделеева рядом с молибденом.

«Есть, например, такое важное, с практической точки зрения, соединение – сульфид молибдена, – поясняет Антон Николенко. – Оно может быть использовано для создания более эффективных катализаторов, сенсоров, или, как в нашем случае, в качестве наполнителя для аккумуляторов нового типа, и много чего еще. На станции “Космос” мы имеем замечательную возможность одновременно исследовать в этом веществе и K-край поглощения серы, и L-край поглощения молибдена. С помощью СИ мы исследуем их атомную структуру этого вещества и получаем информацию, как именно взаимодействуют между собой атомы в исследуемом образце. Более того, возможности экспериментальной станции “Космос” позволяют одновременно проводить и флуоресцентный анализ в мягком рентгене, что дает еще более подробную картину внутренней структуры образца».

Совсем недавно на станцию «Космос» был интегрирован рентгеновский эмиссионный спектрометр, разработанный в ИНХ СО РАН. Этот уникальный по своим характеристикам прибор расширит возможности и повысит качество исследований ученых.

«Использование СИ в качестве источника рентгеновского излучения позволит применить современные методы диагностики наноматериалов и перейти к проведению in situ экспериментов. Суть которых заключается в исследовании процессов циклирования натрий-ионных аккумуляторов с высокой чувствительность, позволяющей зафиксировать даже небольшие изменения структуры вещества», – добавляет Анастасия Федоренко.

Пресс-служба ИЯФ СО РАН

В Новосибирском государственном университете продолжают реализовать свои проекты участники молодежного конкурса «Рентгеновские, синхротронные, нейтронные методы междисциплинарных исследований», который проводится уже второй год.  Отличившихся конкурсантов зачислили в лаборатории, задействованные в масштабном проекте «Структурные исследования и радиационные испытания перспективных материалов с использованием синхротронного излучения и нейтронов». Данный проект направлен на формирование сообщества специалистов из различных областей физики, химии, биологии, геологии, материаловедения, готовых с максимальной эффективностью воспользоваться возможностями, которые откроются перед ними с введением в эксплуатацию Сибирского кольцевого источника фотонов (СКИФ).

Ликвидация синхротронной неграмотности

– Конкурс научно-исследовательских проектов «Рентгеновские, синхротронные, нейтронные методы междисциплинарных исследований» проводится в НГУ второй год. В прошлом году поддержку программы «Приоритет 2030» получили 27 проектов, в этом – 39. Часть проектов была продлена, а реализация нескольких прекращена в связи с тем, что их разработчики окончили свое обучение в НГУ. Однако все молодые исследователи, проекты которых получили поддержку, отмечают ее значимость. Благодаря программе «Приоритет 2030» им удалось реализовать свои научные идеи, получить доступ к необходимому для исследований оборудованию и материалам, а также возможность работать в различных лабораториях. В конкурсе участвовали представители нескольких факультетов – физического, факультета естественных наук, геолого-геофизического и факультета информационных технологий. Большинство проектов молодых ученых представляют собой междисциплинарные исследования, которые в будущем могут быть продолжены в СКИФе, – сказал председатель комиссии конкурса, заведующий кафедрой физических методов исследования твердого тела Физического факультета НГУ профессор Сергей Васильевич Цыбуля.

СКИФ должен быть максимально загружен, для этого необходимо создать сообщество его пользователей с готовыми разработками и образцами, которые предстоит подвергнуть рентгеновским, синхротронным, нейтронным методам исследований. На данном этапе, по мнению Сергея Васильевича, первоочередная задача – ликвидировать синхротронную безграмотность таким же образом, как ранее была ликвидирована компьютерная.

– Для российской науки центры синхротронных исследований были малодоступны, поэтому немногие ученые владели этими методами. Наша цель – расширить круг пользователей этого новейшего оборудования. Мы хотим, чтобы наши ребята осваивали передовые методы исследований, применяли их к решению своих конкретных задач, и стали тем ядром пользователей, которое должно сформироваться вокруг СКИФа в междисциплинарных исследованиях. Молодым исследователям предстоит решить несколько задач. Они могут уже сейчас участвовать в проектировании станции СКИФ и разработке элементов/единиц оборудования, которое будет на ней установлено, или готовиться к моменту ее открытия стать уверенными ее пользователями.  СКИФ – это уникальный инструмент, который применим для широкого круга исследований, в различных областях – химия, физика, материаловедение, минералогия. Объекты изучения различны, но методы сходные, - сказал Сергей Васильевич.

Кузница кадров для СКИФа

Часть молодых исследователей, проекты которых были поддержаны по итогам конкурса, уже трудоустроены в СКИФ в качестве научных сотрудников или проходят процесс трудоустройства, но немало вакансий остаются незакрытыми. Перед руководством СКИФа стоит задача – набрать штат из 400 сотрудников к концу 2024 года. В настоящее время занято только 100 рабочих мест. 

– Мы готовы принимать на работу молодых специалистов на должности инженеров и младших научных сотрудников с перспективами кадрового роста. НГУ – это кадровая кузница для СКИФа. Мы со своей стороны поддерживаем проведение этого конкурса, разделяем его цели и задачи. На текущем этапе очень важно создать для студентов и аспирантов стимул для саморазвития, чтобы они стремились узнавать новое, углублять свои навыки использования всего этого широкого инструментария, который будет им доступен с запуском СКИФа. Мы их ждем и в качестве пользователей установки синхротронного кольцевого источника фотонов, и в качестве сотрудников. Сейчас мы проходим критическую точку – чуть больше года остается до начала регулярной работы СКИФа, когда ученые смогут приезжать к нам со своими образцами для реализации своих научных планов. Нам нужны сотни, тысячи пользователей, у которых использование синхротронных методов вписано в программу проведения исследований и необходимо для получения итогового результата. Потенциальные пользователи могут представлять самые разные научные направления, в том числе социально значимые, которые в настоящее время определяют передовой край науки – химия, материаловедение, биомедицина, науки о жизни, археология, палеонтология, изучение объектов культурного наследия и многое другое, – пояснил один из членов комиссии конкурса, заместитель директора по научной работе ЦКП «СКИФ» д.ф.-м.н. Ян Витаутасович Зубавичус.

СКИФ может использоваться и как уникальный современный образовательный полигон, где студенты разных специальностей могут достаточно быстро превратить свою исследовательскую идею в конкретный результат, пользуясь самым передовым оборудованием, под руководством высокопрофессиональных наставников.

Дышащие кристаллы

Проект аспирантки первого курса Физического факультета НГУ Кристины Смирновой посвящен исследованию «дышащих» кристаллов – координационных соединений на основе меди и нитроксильных радикалов. Их особенность состоит в аномальной эластичности. В процессе циклов нагревания-охлаждения кристаллы этого вещества могут претерпевать изменения в объеме, достигающие 12 %.

– «Дышащие» кристаллы при нагревании и охлаждении расширяются и сжимаются подобно грудной клетке при дыхании, и при этом они не разрушаются. Кроме того, в процессе таких трансформаций они могут менять цвет, реагируя на изменения температуры или внешнего давления, а также облучение светом. В процессе такого внешнего воздействия в «дышащих» кристаллах происходят магнитные фазовые переходы. Благодаря этим свойствам, они могут использоваться для создания сенсоров на внешнее воздействие, например, для космической промышленности.

Научная работа, получившая поддержку программы «Приоритет 2030», включала в себя исследование подкласса «дышащих» кристаллов, которые претерпевают фазовые переходы в температурном диапазоне 170-350 кельвин (примерно от -100 до 70 градусов по Цельсию). Такие температуры возможны лишь в космосе. С использованием таких кристаллов можно создать температурный сенсор, а в перспективе – сенсор, ориентированный на изменение давления, – сказала исследовательница. 

Кристина Смирнова проводит свои исследования на базе Международного томографического центра СО РАН. Ею применяются методы магнетохимии, рентгенофазового и рентгеноструктурного анализов. С открытием СКИФа появится возможность исследовать вещества на станции рентгеновского магнитного кругового дихроизма, которая позволит определить магнитные свойства отдельных молекул, которые образуют кристалл. Добиться этого на другом оборудовании не представлялось возможным.

Уникальная методика

Аспирант первого курса Физического факультета НГУ Егор Айдаков изучает особенности фотоэлектронных спектров кобальта и его оксидов. Молодой человек отмечает, что данная работа носит фундаментальный характер и позволяет расширить базы данных.

– Моя работа была нацелена на то, чтобы методом рентгеновской фотоэлектронной спектроскопии сделать некоторую модель разложения спектра кобальта и его оксидов. Кобальт имеет довольно сложную структуру спектра, наблюдаются различные дублеты, мультиплетные расщепления, помимо этого, на спектре наблюдается смещение положений линий, так называемые химсдвиги, которые соответствуют различным состояниям катионов кобальта. Кроме того, оксиды кобальта имеют различную электронную конфигурацию, что также оказывает влияние на вид спектра. Я выполнял свою исследовательскую работу на базе Института катализа им. Г.К. Борескова СО РАН, уже многократно использовал полученные результаты при работе с реальными катализаторами и делился своим методом с коллегами. По данной теме я защитил магистерскую диссертацию, моя разработка уже используется и внедряется, – объясняет Егор Айдаков.

Молодой человек проводил эксперименты по рентгеновской дифракции на базе Института ядерной физики, что позволило зафиксировать конкретные условия синтеза реперных соединений. Он уверен, что разработанная им методика может использоваться в СКИФе.

Мост к экстремофилам

Анна Гайдамака участвовала в конкурсе как аспирант кафедры химии твердого тела факультета естественных наук. Сейчас она окончила обучение и является ассистентом той же кафедры. Ее работа связана с методом монокристальной рентгеновской дифракции в экстремальных условиях высоких давлений и низких температур. С его помощью Анна исследует кристаллы солей азотистых оснований.

– Данные объекты могут рассматриваться как биомиметические объекты, то есть имитирующие свойства биоматериалов или созданные на основе принципов, реализованных в живой природе. Производные многих азотистых оснований могут быть перспективными кандидатами для использования в качестве лекарственных соединений. Я исследовала ряд солей гуанина и аденина с точки зрения их устойчивости в широком диапазоне температур и давлений. Выяснилось, что при охлаждении эти кристаллы сохраняют свою кристаллическую структуру. Этот факт может стать неким мостом к изучению фундаментальных проблем, связанных с жизнью экстремофилов – организмов, способных выживать в очень суровых условиях. Азотистые основания - это структурные элементы ДНК и РНК, которые являются хранителями наследственной информации, поэтому их устойчивость при охлаждении и высоком давлении очень важна. При исследованиях кристаллов солей азотистых оснований мы наблюдали различные эффекты, но всегда отмечалась их высокая устойчивость и характерные фазовые превращения, связанные с адаптацией структуры, – рассказала Анна Гайдамака.

Для исследования таких сложных объектов потребовались современные лабораторные дифрактометры. Благодаря поддержке проекта программой «Приоритет 2030» Анна Гайдамака получила возможность часть экспериментов выполнить в ЦКП ФНИЦ «Кристаллография и фотоника РАН» (г. Москва), располагающем необходимым оборудованием. Кристаллы азотистых оснований, как правило, имеют малый размер и являются слабо рассеивающими рентгеновское излучение объектами, поэтому их исследование на лабораторных источниках не всегда возможно. Использование синхротронного излучения позволит расширить круг объектов, а также сократить время проведения эксперимента, что может быть особенно важно при исследовании быстропротекающих превращений. Поэтому исследовательница намерена продолжить эксперименты в СКИФе.

Пьезоэлектрики под давлением

Работа аспиранта первого курса Физического факультета Марка Хайновского, выпускника совместной магистерской программы МОФХИКФ кафедр ХТТ ФЕН и ФМИТТ ФФ НГУ , посвящена исследованию кристаллов, обладающих пьезоэлектрическими свойствами, находящихся в экстремальных условиях, а именно – при высоком давлении.

– Моя работа нацелена на то, чтобы связать результаты высоко прецизионных дифракционных экспериментов на синхротронном источнике в Гренобле с выводами из теоретических расчетов методами квантовой кристаллографии. Кроме того, это важно для будущих экспериментов, которые можно проводить на СКИФе, потому как позволяет теории и эксперименту  взаимно дополнять друг друга. Суть моей работы заключается в том, чтобы выяснить, как электронная структура кристаллов, смоделированная при помощи современных программных пакетов, коррелирует с экспериментальными дифракционными данными, а также, каким образом изменение кристаллической структуры и электронного строения связаны с пьезоэлектрическими свойствами материалов, находящихся в условиях высокого давления, – пояснил Марк Хайновский.  

Применить полученные данные можно прежде всего при дизайне различных сенсоров и датчиков. И поскольку изучению подвергаются не простые пьезоэлектрики, а органические, это также может натолкнуть исследователей на применение таких сенсоров в медицине. Проект Марка Хайновского получает поддержку программы «Приоритет 2030» на протяжении почти двух лет. Молодой исследователь считает такой способ поддержки молодых ученых очень важным для фундаментальных исследований.

Первые итоги

В июне молодые исследователи сдали отчеты с результатами своих работ, рассмотрев которые конкурсная комиссия приняла решение о продлении поддержки исследований на второе полугодие 2023 года. Окончательные итоги подведут в декабре, а потом с большой долей вероятности будет объявлен новый конкурс. 

– Благодаря программе «Приоритет 2030» студенты и аспиранты получили возможность реализовать свои научные интересы и проявить себя в качестве серьезных исследователей. А главное, обрели очень хорошие перспективы относительно своей дальнейшей научной карьеры. По итогам конкурса в течение первой половины этого года уже опубликованы тезисы по материалам их исследовательских работ – 34 в сборниках различных всероссийских конференций и более 10 – в сборниках зарубежных конференций. Также опубликовано или подано в печать 10 статей в отечественных и зарубежных научных журналах. Нашими участниками проектов защищено 14 бакалаврских и магистерских, а также аспирантских научно-квалификационных работ. По результатам конференций и конкурсов молодые исследователи получили свыше 10 различных наград. Следует подчеркнуть, что многие из этих показателей либо совпали, либо даже превзошли результаты, полученные за весь прошлый год, – отметил заведующий учебно-научной лабораторией рентгеновских и синхротронных методов исследования физического факультета НГУ, секретарь конкурсной комиссии Василий Никулин.

Награду в 2023 году присудили за экспериментальные методы, позволяющие генерировать аттосекундные импульсы для исследования динамики электронов в веществе.

Нобелиатами стали Пьер Агостини (Pierre Agostini), США, Ференц Краус (Ferenc Krauz), Германия и Анн Л’Юилье (Anne L’Huillier), Швеция.

«Аттосекунда ―  это очень короткое время. За одну секунду происходит миллиард миллиардов аттосекундных колебаний. Именно такие времена определяют скорости процессов в микрочастицах - атомах и молекулах.

Нобелевская премия присуждена физикам, которые научились генерировать такие сверхкороткие лазерные импульсы, исследовать и задавать характеристики импульсов, и применять их для изучения свойств атомов и молекул. Генерировать аттосекундные импульсы очень трудно — для этого не подойдет обычный лазер, потому что колебания электромагнитного поля в лазерной волне видимого света длятся дольше. Потребовалось работать с жестким ультрафиолетовым излучением и использовать методы нелинейной оптики: генерировать излучение в инертном газе. Ференц Краус разработал методы как генерации, так и измерения аттосекундных импульсов. Пьеру Агостини принадлежит изящный метод реконструкции профиля аттосекундного импульса. Анн Л'Юлье применила аттосекундные лазерные импульсы, чтобы изучить движение электронов в атомах и молекулах в режиме реального времени.

С помощью аттосекундных импульсов можно увидеть, как движутся ядра молекул. Для этого обычно посылаются два коротких импульса с небольшой задержкой между ними. Сверхкороткие импульсы важны также для исследований в физике конденсированного состояния, в том числе в физике поверхности. Это мощный диагностический инструмент, который находит применения в фотохимии, для биомедицинских задач, и перспективен для микроэлектроники», — комментирует старший научный сотрудник лаборатории нелинейных лазерных процессов и лазерной диагностики Института физики полупроводников им. А.В. Ржанова СО РАН кандидат физико-математических наук Илья Игоревич Бетеров.

Пресс-служба ИФП СО РАН

Специалисты ФИЦ «Институт цитологии и генетики СО РАН» завершили эксперимент по изучению окситоциновой системы доместицированных лис в рамках проекта РНФ. По предварительным результатам, окситоцин снижает агрессивное поведение этих животных. 

Одна из важных функций окситоцина — улучшение социального взаимодействия, также он участвует в формировании дружелюбного поведения. «Чтобы изучать реакцию лисиц на окситоцин, нужно было поместить их в соответствующие условия. Исследовать животное, которое испытывает стресс, — бесполезно. Наши лисы выросли в привычной и комфортной для них обстановке на звероферме, мы протестировали их поведение, взяли кровь на определение базальной концентрации и гормонов стресса, окситоцина. А после подействовали на них еще и внешним окситоцином в виде спрея, им опрыскивали нос. Затем приходил ученый, который по 20 минут на протяжении трех месяцев общался, взаимодействовал с лисой, чтобы животные были не просто одомашнены, но еще и приручены. Таким образом, мы знаем, какое поведение было у лис без воздействия окситоцина, какой уровень гормона имелся до этого, поэтому можем посмотреть, как он повлиял на поведение и организм в целом. Подобный эксперимент мы проводим и с крысами, там уже известны результаты: при воздействии внешним окситоцином агрессивное поведение снижается, однако ручное при этом не улучшается», — рассказывает старший научный сотрудник лаборатории эволюционной генетики ФИЦ ИЦиГ СО РАН кандидат биологических наук Анастасия Владимировна Харламова.

На экспериментальной звероферме Института цитологии и генетики СО РАН находятся чуть больше 500 взрослых лисиц. Сюда входят и агрессивные, и дружелюбные, и контрольные особи. Более 60 лет линии лисиц отбираются по отношению к человеку, и в течение этих лет были созданы две разные по внешним признакам и поведению популяции. Одна ведет себя похоже на собак: такие лисы активно ищут контакта с человеком, хотят, чтобы их погладили, виляют хвостами. Другие же проявляют выраженную агрессию по отношению к людям.

«Мы создали модель эволюции, чтобы понять, что происходило с животными в течение тысячелетий отбора, как формируется поведение у лисиц, какие гены за это отвечают, какие системы участвуют, как происходит регуляция поведения. Методы всё больше совершенствуются, мы погружаемся глубже и глубже: чем дальше изучаем, тем больше понимаем, как мало мы еще знаем», — комментирует Анастасия Харламова.

Дальше ученым предстоят этапы обработки экспериментальных данных, чтобы понять, насколько полученные результаты связаны с введением окситоцина, а не с индивидуальными особенностями лисиц. 

Полина Щербакова

За последние десятилетия в области молекулярной и клеточной биологии произошли по-настоящему революционные перемены, и российская наука не осталась в стороне. Нашими учеными был пройден путь от фундаментальных исследований до запуска пилотных проектов в области медицины, фармакологии и микробиологической промышленности. Полученные результаты и вызовы, стоящие на пути дальнейшего развития этого направления, обсуждали на Втором международном конгрессе CRISPR 2023, одним из главных организаторов которого выступил Институт цитологии и генетики СО РАН.

Известно, что одним из барьеров инновационного развития, помимо недостатка финансов и несовершенства регулирующих актов, часто становится кадровый дефицит. Использование многих современных технологий доступно только специально подготовленным специалистам и от их числа зависит – насколько массовым станет внедрение той или иной инновации. В частности, эксперты оценивают дефицит кадров в области биотехнологий в нашей стране в сотни тысяч человек. Этой проблеме и способам ее решения был посвящен круглый стол «Генетика, геномное редактирование и образование».

Как рассказала ведущий круглого стола и один из докладчиков, заместитель директора ИЦиГ СО РАН по организационной и образовательной деятельности Анна Трубачева, эта тема относится к числу приоритетных для руководства института.

«Руководством ИЦиГ поставлена задача расширения образовательной деятельности.  Это связано, в том числе, с растущим запросом других научных центров на образовательные услуги в области генетических технологий. Только за последний год мы получили десятки предложений от крупных научных и образовательных организаций с просьбой обучения их сотрудников, молодых ученых, аспирантов и студентов по образовательным программам, разработанным в ИЦиГ. Думаем, это самая объективная оценка качества подготовки, которую они получают у нас», – отметила она.

Со своей стороны, руководство института также заинтересовано в изучении научного и технологического опыта схожих с нами по тематике институтов. Такой системный подход предполагает разработку и предложение всем заинтересованным сторонам участие в различных сетевых образовательных программах.

А также – четкое понимание, какие именно специалисты сегодня требуются научным центрам и высокотехнологичному бизнесу. Этой теме во многом было посвящено выступление директора ИЦиГ СО РАН, академика РАН Алексея Кочетова. На примере ИЦиГ СО РАН он показал, какие задачи сегодня стоят в научно-исследовательском плане и какие специалисты нужны для их решения. «Например, для создания генетической платформы по селекции растений нам одновременно нужны биоинформатики, которые обеспечат анализ данных фенотипирования, нужны специалисты по маркер-ориентированной селекции, которые умеют работать с геномными и транскриптомными данными, нужны специалисты по клеточным технологиям. И конечно – нужны селекционеры, которые будут воспринимать эти научные результаты и транслировать их в работу по созданию новых сортов», - рассказал он.

Схожая картина наблюдается и в других направлениях научной работы, проводимой сегодня как в стенах ИЦиГ, так и в других исследовательских центрах и университетах страны.

«Эти запрос, в том или ином виде должны находить свое отражение в комплексных образовательных программах, а научное сообщество не только – формулировать потребности в кадрах, но и оказывать содействие в их подготовке, используя для этого свою инфраструктуру. Такое сотрудничество традиционно существует между Новосибирским университетом и нашим институтом, как и другими научными институтами Академгородка. Но НГУ – университет относительно небольшой и не в силах полностью обеспечить научную систему кадрами. Поэтому такую работу надо развивать, включая в нее другие вузы», – подытожил Алексей Кочетов.

Эту тему продолжил директор Научного центра трансляционной медицины Научно-технологического университета «Сириус» Роман Иванов. «Большая часть моего профессионального опыта связана с фарминдустрией и на ее примере я очень хорошо вижу, как не соответствует уровень выпускников вузов ожиданиям российских высокотехнологичных компаний. Бизнесу нужны не просто люди с хорошим фундаментальным знанием в области молекулярной биологии, генетики, навыками лабораторной работы, востребованы специалисты, которые понимают, как себя ведет лекарственный препарат в организме, разбираются в физиологии и иммунологии, а еще – в регуляторных требованиях на этом рынке», - отметил он.

Далее он рассказал, каким образом на базе университета «Сириус» разворачивают такую систему практико-ориентированной подготовки кадров как для науки, и выразил надежду, что их опыт будет потом транслирован и в другие университеты. «Также мы заинтересованы в интеграции в наш учебный процесс курсов и программ, подготовленных учеными новосибирского Академгородка. В результате, мы получим настоящее сетевое образование, экосистему, способную готовить востребованных специалистов в нужном количестве», – подчеркнул Роман Иванов.

Обсуждение поднятых вопросов получилось очень бурным и продлилось почти два часа. «Надо отметить, что острота обсуждений, проявленный сторонами энтузиазм и количество нестандартных предложений, высказанных участниками, превзошли наши ожидания. Мы ясно почувствовали общий интерес и назревшую необходимость практического воплощения этих идей. Уверена, что этот круглый стол станет важной вехой на пути развития нашего института как сильнейшего образовательного центра в области биологических наук», - прокомментировала итоги мероприятия Анна Трубачева.

Пресс-служба ИЦиГ СО РАН

Массовая акция по проверке научных знаний «Открытая лабораторная» пройдет в России 11 ноября 2023 года. Акция будет приурочена к всемирному дню науки за мир и развитие. Ее участники смогут проверить научность своей картины мира в крупнейших городах страны. 

Первая «Открытая лабораторная» в России прошла в 2017 году. В 2019 году «Открытая лабораторная» была награждена всероссийской премией «За верность науке» в номинации «Прорыв года». На время пандемии COVID-19 «Открытая лабораторная» взяла паузу, но сейчас возвращается.

Принять участие в «Лабе» — то есть стать «лаборантом» — сможет любой желающий старше 10 лет. Событие пройдет в ведущих университетах, НИИ, музеях, библиотеках, школах и иных публичных пространствах. Центральной площадкой акции станет павильон «АТОМ» на ВДНХ (Москва).

Радиоактивна ли тяжелая вода? Помнит ли бабочка, как она была личинкой? Сколько было людей на планете почти один миллион лет назад и сколько на Земле будет континентов через 200 миллионов лет? Задача не сложная — за 30 минут надо ответить на 25 подобных вопросов, о том, как сложен, но интересен мир и человек в нем.

Далее опытные «завлабы» — ученые и популяризаторы науки — назовут правильные ответы и подробно разберут каждое задание. Тем самым, каждый участник акции не только сразу узнает свой результат, но и получит много новой, интересной и полезной информации, помогающей скорректировать житейские заблуждения. 

«Новосибирск, как один из центров науки в России, принимает участие в Открытой лабораторной с 2017 года. В этом году проведение акции поддерживает Сибирское отделение РАН. Цели проекта полностью соответствуют нашим приоритетам — популяризация науки, рассказ о современных научных достижениях простым языком. Мы планируем организовать площадки не только в Академгородке и не испытывающем дефицита в умном досуге Новосибирске, но и в пригородах. В свое время наш проект выездных научно-популярных лекций “КЛАССный ученый”, кстати тоже отмеченный премий “За верность науке”, помог ребятам из отдаленных районов города узнать о профессии ученого, однако мы считаем, что и взрослым важно участвовать в научно-популярных активностях, для них проходит не так много мероприятий и “Открытая лабораторная” может стать хорошим вариантом. Наука должна быть доступной всем», — рассказывает координатор акции в Новосибирске, начальница управления по пропаганде и популяризации научных достижений Сибирского отделения Российской академии наук Юлия Сергеевна Позднякова.

«Открытую лабораторную» в 2023 году проводит сообщество российских популяризаторов науки и научных коммуникаторов. Генеральным федеральным партнером акции выступает просветительский проект Home Science при поддержке ГК «Росатом». Федеральным партнером акции по традиции стало издательство научно-популярной литературы «Альпина-Нон-фикшн», которое предоставит подарки участникам, показавшим лучший результат на каждой из площадок акции. 

«Критическое мышление, адекватное представление о современной научной картине мира — необходимые качества современного человека. “Открытая лабораторная” в прошлые годы зарекомендовала себя как эффективный и привлекательный инструмент популяризации науки. Она совмещает развлекательный и образовательный форматы. Участвовать в ней интересно и сами ученым, и семьям с детьми, любому человеку, который хочет узнать, что-то новое и провести пару субботних часов с пользой. В России сейчас проходит Десятилетие науки и технологий. Наше мероприятие полностью соответствует задачам десятилетия — создает условия для массового распространения информации о достижениях современной науки. Красноярск по традиции станет одним из центральных городов акции. В прошлые годы на площадках проверить свою научную грамотность собиралось до 1000 красноярцев, а “завлабами” были ведущие ученые Красноярского научного центра СО РАН.  В этом году мы планируем не менее активное участие», — говорит федеральный координатор акции, член комиссии РАН по популяризации науки, руководитель службы научных коммуникаций ФИЦ «Красноярский научный центр СО РАН» кандидат биологических наук Егор Сергеевич Задереев.

Список площадок акции будет обновляться на сайте.

В новом исследовании учёные из Курчатовского геномного центра ИЦиГ СО РАН изучили, какие гены влияют на концентрацию семи различных химических элементов в зерне российских сортов пшеницы: кальция, калия, марганца, магния, цинка, железа и меди. В результате исследования, удалось определить четыре гена, которые связаны с повышением или понижением их концентрации. Эти знания позволяют точнее проводить селекцию российских сортов пшеницы. Полученные результаты опубликованы в журнале Plants.

Пшеница играет важную роль в продовольственной безопасности во всем мире. В зерне пшеницы содержатся различные вещества, в том числе позволяющие избежать так называемый “скрытый голод”, то есть дефицит микро- и макроэлементов, витаминов у людей. Поэтому вопрос селекции с учётом повышения концентрации важных для здоровья химических соединений играет первостепенную роль.

“В этой работе, используя метод полногеномного исследования ассоциаций, мы изучили, какие участки ДНК влияют на концентрацию семи химических элементов в зерне российских сортов пшеницы, и обнаружили четыре новых гена. В ходе дальнейшей работы нам удалось довольно неплохо проанализировать их функциональную роль и то, в какие процессы вовлечены кодируемые ими белки”, — рассказала младший научный сотрудник Курчатовского геномного центра ИЦиГ СО РАН Надежда Потапова.

“Проведённая нами работа интересна с методологической стороны. Мы применили редко используемый в генетике растений метод многомерного анализа. Он позволяет смотреть на то, как изменение нуклеотидов в одной и той же позиции в гене влияет одновременно на разные признаки. В зависимости от того, какой нуклеотид оказался на определенной позиции, концентрация одних и тех же химических элементов может или снижаться, или повышаться. В нашем случае, подобная нуклеотидная вариация в одном из обнаруженных генов может повышать концентрацию железа, но понижать концентрацию других элементов, а это очень важный момент, который при селекции сортов нужно учитывать”, — отметил старший научный сотрудник Курчатовского геномного центра ИЦиГ СО РАН Яков Цепилов. 

По результатам исследования, в двух из четырёх найденных генов сложилась именно такая история: одна нуклеотидная вариация увеличивала концентрацию нескольких элементов, но одновременно и понижала концентрацию остальных. Это стало ясно именно благодаря применению многомерного анализа.

Результаты были получены на российских сортах пшеницы, поэтому далее могут быть использованы при разработке схем селекции новых сортов и улучшения уже имеющихся сортов.

Исследования были проведены на базе Курчатовского геномного центра ИЦиГ СО РАН и поддержаны грантом РНФ 23-16-00041.

Пресс-служба ИЦИГ СО РАН