10 самых интересных разработок российских ученых 2024 года
Каждый год в России совершаются тысячи научных открытий. Результаты исследований помогают ставить диагнозы и лечить серьезные заболевания, бороться с мошенниками, производить экологичное топливо из отходов, создавать человекоподобный искусственный интеллект и осуществлять еще многое другое.
Ведущие ученые из экспертных советов Российского научного фонда вместе с телеканалом «Наука» отобрали десять самых запоминающихся достижений российской науки 2024 года.
«Умный» кристалл дал возможность делать вычисления быстрее и эффективнее
Ученые создали принципиально новый чип на основе уникального кристалла, который запоминает и обрабатывает информацию по принципам, схожим с принципами работы человеческого мозга. Этот кристалл — каркас на основе органических молекул и кластеров меди. Когда свет лазерного луча попадает на него, электронные свойства кристалла нелинейно изменяются, что позволяет обрабатывать информацию. Такая реакция напоминает ответ нервной клетки на поступающий извне химический стимул.
Авторы работы протестировали запоминающий элемент: с помощью электрических импульсов передали на него закодированную в двоичном формате («0» и «1») информацию. Оказалось, что длительность хранения данных может достигать 200 дней, что существенно больше, чем у большинства современных материалов для нейроморфных (имитирующих работу мозга) устройств. При этом необходимая для работы кристалла напряженность электрического поля была в 10 раз меньше той, что требуется для аналогов.
Исследователи создали компьютерную модель нейронной сети и на примере 60 000 изображений обучили ее распознавать рукописный текст. Последующее тестирование алгоритма на дополнительных 10 000 изображений показало, что точность распознавания текста составляет 100%, а само распознавание может быть выполнено многократно (более 50 раз).
Исследования проводили ученые Университета ИТМО, СПбГУ и Университета Тунцзи (Китай).
Создан новый тип лазера, который объединил несочетаемые ранее технологии
Ученые ИОФ РАН первыми в мире создали газоразрядные волоконные лазеры — новый тип лазеров, объединивший в одном устройстве две технологии, которые казались несочетаемыми, — газовый разряд и волоконную оптику.
Чтобы сделать такой лазер, ученые использовали специальное полое оптоволокно. Исследователи заполнили сердцевину оптоволокна смесью газов и с помощью микроволнового излучения зажгли внутри газовый разряд, который создавал лазерное излучение.
Эта разработка открывает новые возможности для создания компактных и стабильных лазеров, которые могут излучать свет в различных диапазонах спектра, включая видимый, ультрафиолетовый и инфракрасный, и при этом фокусировать его в пятно очень малых размеров. Это уникальное сочетание преимуществ делает газоразрядные волоконные лазеры востребованными в научных исследованиях, промышленности и медицине.
Найдена еще одна причина потепления Арктики
Главной причиной потепления Арктики стало усиление потока длинноволновой атмосферной радиации, направленной к поверхности Земли, выяснили ученые. Это происходит зимой, когда в воздухе скапливается много водяного пара — важнейшего парникового газа. Он может переноситься сюда с воздушными массами из более теплых мест, либо возникать из-за повышения температуры воздуха в различных слоях атмосферы.
Причина возрастания радиации — в увеличении водяного пара в атмосфере. Достигая Земли, излучение прогревает ее поверхность и тем самым ускоряет потепление региона.
Эти выводы удалось сделать благодаря изучению данных климатического реанализа (анализа глобальных непрерывных данных за прошедшие годы, полученных путем сочетания наблюдений с численной гидродинамической моделью) и результатов спутниковых наблюдений с высоким пространственным разрешением.
Исследование ученых Нансен-Центра вносит существенный вклад в понимание современных климатических изменений в Арктике, что важно для социально-экономического развития региона и планирования мер по адаптации к изменению климата.
Гены рассказали о том, как древние домашние лошади смогли быстро распространиться по Евразии
Международная команда генетиков и археологов выяснила, что все современные домашние лошади произошли от животных, которых одомашнили в степной части Восточно-Европейской равнины. Потом они быстро распространились по Евразии благодаря целенаправленному разведению.
Там на равнине, к западу от Уральских гор и к северу от гор Кавказа, предки современных домашних лошадей стали помощниками человека около 4200 лет назад, и в течение следующих нескольких сотен лет довольно быстро распространились по территории Евразии в разных направлениях. Чтобы установить эти события, исследователи из 28 стран объединили ДНК древних и современных лошадей и расшифровали их генетический код. Оказалось, что в древности была создана целая система продуктивного коневодства, базирующаяся на знаниях и экспериментах, а также на правильной организации конкретных популяций лошадей.
Разработанный метод мониторинга процесса размножения домашних лошадей можно будет в дальнейшем использовать при изучении других животных, чтобы узнать больше о давнем прошлом.
Исследование провел коллектив ученых с участием исследователей из АлтГУ, ИМКБ СО РАН, ИИМК РАН и СГСПУ.
Нейросеть с мемристором приблизила ИИ к работе человеческого мозга
Ученые из МФТИ, Университета Лобачевского и ЮФУ встроили мемристор — устройство, которое имитирует синапс (контакт между нейронами), в модель искусственной нейронной сети. Мемристор воспроизводит изменения в работе синапса, которые происходят, когда мы учимся и запоминаем новую информацию. Искусственный интеллект еще никогда не был так близок к механизму работы человеческого мозга.
Ученые всего мира стремятся воссоздать биологические процессы в искусственных системах, чтобы они могли обучаться, адаптироваться и решать сложные задачи.
С помощью математического моделирования авторы проверили, можно ли воспроизвести процессы мозга, используя мемристоры. Оказалось, что это не нарушает динамику нейронной сети и позволяет имитировать эффекты, наблюдаемые в экспериментах при проверке памяти или реакции нейронов.
Открытие приближает разработки нейронных сетей, обладающих «памятью», а также создание нейроморфных чипов, которые будут действовать по аналогии с мозгом и эффективнее решать сложные задачи, проводить математические вычисления, в том числе для управления движением биоморфных роботов.
Свойства экзотических бозе-звезд, возможно, приблизили нас к разгадке темной материи
Ученые из Института ядерных исследований РАН предложили новый подход к исследованию бозе-звезд, которые по одной из гипотез могут составлять часть темной материи и помочь найти ответы на масштабные загадки Вселенной. Если существование таких объектов подтвердится, их обнаружение потенциально может приблизить научное сообщество к пониманию природы загадочного темного вещества в космическом пространстве, которое составляет около 25% массы Вселенной, но до сих пор остается невидимым.
Ученые взяли за основу концепцию легкой темной материи. Математические модели и суперкомпьютерные вычисления позволили предсказать свойства бозе-звезд. Так, согласно симуляциям, в условиях высокой плотности и низкой температуры квантовые частицы бозоны могут скапливаться в одно целое, образуя особое состояние, называемое конденсатом Бозе-Эйнштейна. Из-за этого потенциально могут возникать «капельки» — бозе-звезды, которые выглядят как маленькие объекты с массой астероидов и размерами около 100 км.
Хотя подтвердить существование таких бозе-звезд пока не удалось, ученые предполагают, что их может быть много. Если массы этих объектов действительно сравнимы с астероидами, то в будущем их можно будет обнаружить с помощью гравитационного линзирования – метода, который позволяет находить малые объекты по их влиянию на свет.
Новые методы диагностики болезней позволили «заглядывать» в ткани организма с беспрецедентной четкостью
Ученые из России совместно с китайскими коллегами во много раз улучшили качество оптических изображений внутренних тканей при диагностике рака, диабета и других серьезных заболеваний. Новый метод позволяет разглядеть отдельные клетки мозга или опухоли в реальном времени. Врачи получат точные инструменты для определения болезней на ранних стадиях.
Представьте белый лист бумаги. В обычных условиях он сильно рассеивает свет, что не позволяет увидеть картинку или текст позади него. Но если на бумагу попадет масло, то она станет прозрачной, и можно увидеть, что находилось за ней. Подобным образом инновационная методика устраняет проблему «смазанности» медицинских изображений. Это снижает рассеяние света в тканях, позволяя проникать в глубину без повреждения клеток.
В фундаментальной биологии метод уже широко используется. Теперь его можно использовать в медицине для диагностики и лечения различных заболеваний, включая рак и расстройства когнитивных функций.
Новые исследования показали, что не все диеты полезны
Ученые из МГУ им. Ломоносова вместе с коллегами проверили влияние разных типов питания на восстановление после различных заболеваний. Ранее считалось, что кетодиета, изначально предложенная для лечения эпилепсии, способна защищать нервные клетки от нарушений, которые происходят при ишемическом инсульте. Как оказалось, такой тип питания не уберегает их от повреждений. Кроме того, кетогенная диета не ускоряет восстановление двигательных функций после заболевания.
Исследования показывают, что независимо от типа диеты, после инсульта в мозге активируются тысячи генов, которые вызывают воспаление и гибель клеток. Кетодиета не смогла предотвратить эти изменения и защитить нервные клетки.
А еще неправильное питание при заболеваниях может навредить здоровью. Например, при холестазе — застое желчи в печени, с которым чаще всего сталкиваются беременные женщины, специальные диеты не улучшали состояние органа и даже усиливали повреждения. Поэтому любые рекомендации по питанию должны учитывать особенности заболеваний и назначаться лечащим врачом.
Исследование провел коллектив ученых, включая специалистов из ФИЦ ПХФ и МХ РАН, РУДН и ВГУ.
Разработаны солнечные панели для эффективного производства биогаза из отходов
Ученые Федерального научного агроинженерного центра ВИМ разработали новый способ переработки органических отходов в экологичное топливо — биоводород и биометан. Метод сочетает передовые технологии и биологические процессы.
Для экономии расходов на переработку были установлены солнечные панели, которые обеспечивали энергию. Чтобы ускорить процесс, ученые использовали специальный аппарат с вихревым слоем, который готовил отходы.
Улучшения сделали производство биоводорода и биометана в разы более эффективным. Кроме того, новая технология позволяет вырабатывать электроэнергию из солнечного света и запасать ее в виде биометана — удобного и экологичного источника энергии.
Исследование провел коллектив ученых, включая специалистов из РУТ (МИИТ), МГТУ им. Баумана, ИНМИ РАН, ИЭПТ ФИЦ КазНЦ РАН и ННГАСУ.
Новые чувствительные сенсоры дали возможность находить следы антибиотиков в экосистеме
Химики создали быстрые и сверхчувствительные тест-системы для определения антибиотиков в продуктах питания, которые позволяют за секунды выявлять загрязнители. Универсальный подход к разработке люминесцентных материалов открывает возможности для их применения в других сферах, например, при защите денежных купюр, документов и дорогих товаров от подделывания.
Сенсор состоит из гидрогеля на основе безопасной пищевой добавки каррагинана и ионов редкоземельных металлов — тербия и европия. В ответ на ультрафиолетовое облучение материал испускает свет, интенсивность которого указывает на степень загрязненности объекта, например, сырого мяса. Этот же принцип работы сенсора действует в случаях, когда необходимо защитить ценные бумаги от подделки. Причем можно выстроить трехступенчатую систему защиты: изменение состава красителей позволяет получать люминесцентные материалы с тремя уникальными параметрами — основным цветом излучения, продолжительностью свечения и изменением цвета в период затухания.
Применение сенсоров не требует дорогостоящего оборудования, а обработку результатов можно перенести в обычный смартфон.
Исследование проводили сотрудники Новосибирского государственного университета и Института неорганической химии им. А.В. Николаева СО РАН.
