Впоследние десятилетия общество стремительно меняется, а вместе с ним и наука. Интерес к научным достижениям и их возможностям неуклонно растет, поэтому сегодня для исследователя важно не только сделать открытие, но и правильно о нем рассказать. Меняются и условия работы - ученые чаще используют цифровые технологии, улучшить которые в ближайшем будущем поможет прогресс в области создания квантовых компьютеров. "Лента.ру" и Homo Science рассказывают, как изменится деятельность ученых и методы научных открытий в будущем.

Пандемия COVID-19 существенно изменила уклад нашей повседневной жизни, сделала ученых самыми востребованными ньюсмейкерами, превратила их в самостоятельных инфлюэнсеров, которым внимают миллионы людей. В то же время руководители, принимающие стратегические решения, все чаще обращаются к отраслевым специалистам, ожидая, что их данные помогут предпринять верные шаги для стабилизации ситуации.

Ученый обязан публиковаться, представлять свои знания и результаты в научном сообществе. Наукометрия - не пустой звук, статус ученого нужно подтверждать

Вячеслав Першуков
профессор, спецпредставитель госкорпорации "Росатом" по международным и научно-техническим проектам

 Научный и технический прогресс требует гораздо больше времени, чем ожидает обыватель. Три статьи Эйнштейна, выпущенные в 1905 году, или, например, публикации Уотсона и Крика об открытии структуры ДНК прогремели на весь мир, но, как правило, одна статья в научном журнале редко что-то меняет в жизни ученого и всего человечества. Трудно предсказать, какие именно исследования принесут плоды. Даже знаменитый физик Генрих Герц считал открытые им электромагнитные волны совершенно бесполезными и не мог предсказать, какое значение электромагнетизм приобретет в будущем.

Фундаментальная наука не может принести немедленных результатов, однако часто происходит так, что теоретические изыскания со временем находят применение. Любые технологии, в том числе те, что спасают человеческие жизни, опираются исключительно на фундаментальные знания, и именно кропотливая работа ученых создает задел для технологического развития и более комфортной жизни в будущем.

Доступно и популярно

"Наука помогает людям не только понять законы вселенной и все, что есть в ней здесь и сейчас, но и сделать прогноз, заложить прочный фундамент на будущее", - отмечает советник частного учреждения "Наука и инновации" Госкорпорации "Росатом", кандидат технических наук Екатерина Солнцева.

То, насколько важно общественное доверие к науке, становится понятно в периоды катастрофических событий вроде пандемии COVID-19. Люди, которые не понимают, как работает человеческий иммунитет, как действует вакцина, могут стать косвенными виновниками распространения заболевания, отказываясь от прививок без достаточных на то оснований. Схожая проблема возникает и при обсуждении климатического кризиса: далекие от науки люди считают, что роль человечества в глобальном потеплении переоценена, несмотря на то, что климатологи утверждают прямо противоположное.

Именно поэтому для ученых становится обязательной публичная активность. К примеру, научные фонды, выделяющие гранты, часто требуют, чтобы результаты работы освещались в СМИ. Как правило, этим занимаются пресс-службы научных учреждений, но некоторые ученые сами берутся за популяризацию своей области знаний, пишут книги для широкого круга читателей, выступают с публичными лекциями. Многие ученые стали настоящими иконами массмедиа и поп-культуры, как, например, астроном Карл Саган, физик Стивен Хокинг, биолог Ричард Докинз.

В России популяризация науки стала активно развиваться в 2010-х годах: появились научные блогеры, профессиональные научные журналисты и даже ученые, вокруг которых сформировалась своя фан-база. Проводятся фестивали науки и другие мероприятия, способные пробудить у общественности интерес не только к простым, но и к достаточно сложным научным темам вроде квантовой механики.

Далеко не каждый ученый может уделять время публичным лекциям, поскольку почти все оно уходит на профессиональную деятельность и обучение молодых специалистов. Однако молодые люди, которые хорошо разбираются в научных достижениях и цифровых технологиях, вполне способны взять на себя роль посредников между исследователями и обществом.

Некоторые популяризаторы активно следят за качеством информации, критикуют коллег за допущенные неточности и искажение фактов, рассказывают широкой публике, как тренировать критическое мышление, как распознавать фейки в социальных сетях и новостных изданиях.

Мне кажется, неважно, будет ли это сам ученый или коммуникатор, способный донести сложные научные термины до обывателей простым языком. Важно, чтобы это было сделано правильно, своевременно, интересно и без искажения фактов

Екатерина Солнцева
кандидат технических наук, советник частного учреждения "Наука и инновации" госкорпорации "Росатом"

 Взрыв данных

Стремительное развитие цифровых технологий существенно расширило исследовательские ресурсы и инструментарий ученых. На повседневной основе они используют в работе не только данные экспериментов, но и результаты, полученные с помощью компьютерного моделирования. Речь идет о возможности выполнять вероятностные расчеты такой сложности, которые ранее были недоступны.

В связи с этим число публикаций растет с каждым годом. Национальный научный фонд США провел масштабное исследование, которое показало, что за последнее десятилетие объем научных статей и докладов на конференции рос на четыре процента в год. Согласно подсчетам компании Altmetric, в 2020 году, когда мир столкнулся с коронавирусом, ежегодное число научных публикаций во всем мире резко выросло и составило более трех миллионов, причем самые цитируемые статьи были связаны с исследованием SARS-CoV-2 и отслеживанием пандемии COVID-19.

Очевидно, что объем данных, которые приходится учитывать исследователю, тоже растет. В современной физике обрабатываемое количество информации намного больше, чем в банковской сфере. Что такое Big Data для современной физики, прекрасно продемонстрировала Европейская организация по ядерным исследованиям (ЦЕРН). Ежегодно Большой адронный коллайдер (БАК) производит 90 петабайт данных (один петабайт равен квадриллиону байт), а еще 25 петабайт - в ходе других экспериментов ЦЕРН. Общий объем информации, который хранится в информационных центрах ЦЕРН, уже превысил 300 петабайт. Для обработки этого колоссального количества данных используется несколько подходов.

Во-первых, создаются коллаборации, объединяющие сотни вычислительных центров по всему миру. Так называемые распределенные вычисления могут производиться не только суперкомпьютерами, но и тысячами добровольцев с персональными компьютерами.

Еще в 2004 году был запущен проект LHC@Home, который в настоящее время объединяет усилия около десяти тысяч волонтеров по всему миру, в том числе в России. Однако данные, получаемые на БАК, продолжают расти, из-за чего в скором времени может потребоваться увеличение пропускной способности сети в несколько раз. Чтобы справиться с взрывным ростом информации, которую необходимо обработать для получения ценных результатов, нужны новые подходы - например, разработка новых алгоритмов высокопроизводительных вычислений.

Это актуально не только для физики частиц, но и для других научных областей - например, молекулярной биологии и фармацевтики. Свойства жизненно важной биологической молекулы зависят от того, в какую трехмерную структуру она свернется. С размером молекулы экспоненциально растет число возможных конфигураций, и на то, чтобы предсказать правильную структуру методом перебора, у компьютера могут уйти сотни тысяч лет непрерывной работы. Решить эти проблемы могут, например, технологии машинного обучения.

Сейчас почти невозможно предсказать, что именно нужно будет знать исследователю даже в недалеком будущем. Именно поэтому появляются ученые, которые одинаково хорошо разбираются как в своей специальности, так и в вычислительных методах. Хорошим примером такого междисциплинарного подхода является биоинформатика, которая объединяет в себе не только компьютерные науки и машинное обучение, но и генетику, молекулярную и эволюционную биологию, химию и кибернетику. Компетентные ученые, занятые в этой области, могут и создавать новые алгоритмы, и со знанием дела использовать уже имеющиеся, получая ценные результаты.

Междисциплинарный подход в науке в целом способствует новаторскому мышлению, позволяет взглянуть на сложную проблему со стороны и найти необычные способы ее решения. Сейчас ученый не может ограничиваться только одной узкой областью науки. Границы между разными областями знаний стираются, поэтому необходимо понимать, что происходит в смежных направлениях. Например, химик может использовать информацию об эволюции живых организмов, чтобы получить белковые молекулы с нужными свойствами; нейробиология помогает лингвистам понять, является ли языковая грамотность врожденной способностью; ядерная медицина включает в себя достижения из физики, химии и биологии.

Новаторские исследования, проводимые на стыке различных наук, имеют больше шансов выделиться из океана публикуемых статей, попасть в престижные научные журналы и получить признание мирового научного сообщества. Чтобы оставаться в тренде, ученые должны не только поддерживать прочные связи с коллегами и выступать на конференциях, но и осваивать новые методы исследований и быть в курсе последних научных достижений. Только так можно остаться конкурентоспособным в эпоху больших данных.

Цифровая революция

По оценкам эксперта в области искусственного интеллекта Ли Кайфу, через 15 лет ИИ сможет заменить до 40 процентов профессий. В то же время большинство экспертов сходятся во мнении, что это не станет угрозой для ученых. Хотя компьютеры могут делать открытия, характеризуя явления и генерируя научные объяснения, полностью заменить исследователей они не в состоянии.

Искусственный интеллект, по-видимому, всегда будет конечен, и его все равно нужно будет слегка направлять в нужное русло. В работе исследователя требуется нечто большее - интуиция, творчество и разум, который является бесконечным

Дмитрий Ягнятинский
научный сотрудник АО НИИ НПО "ЛУЧ"

 Действительно, искусственный интеллект более приспособлен к одним аспектам научной деятельности и менее - к другим. Лучше всего у него получается обработка числовой информации, но о творческом мышлении говорить пока не приходится.

Как научить тому, чего еще нет? Именно этим занимаются настоящие ученые: они открывают новое, а не просто ведут обработку статистики. Они создают новые модели - то, чего не было раньше

Вячеслав Першуков
профессор, спецпредставитель госкорпорации "Росатом" по международным и научно-техническим проектам

 По мнению лауреата Нобелевской премии Роджера Пенроуза, сознание человека зависит от неалгоритмических физических процессов, что делает его воспроизведение с помощью искусственного интеллекта практически невозможным. Философ Дэвид Гиллиес подчеркивает, что у людей есть "политическое превосходство" над ИИ: он создан и разработан человеком для того, чтобы решать его проблемы. Разрешение компьютером определенного ряда проблем создает новые проблемы, которые ИИ уже не будет способен решить.

Этот подход называется генеративным моделированием (ГМ), и он заключается в поиске наиболее вероятного объяснения наблюдаемых данных. Например, астрофизики использовали ГМ для исследования эволюции галактик, при этом задача состояла в том, чтобы найти в данных скрытые закономерности. ИИ определил, что чем больше плотность окружения галактик, тем краснее становятся сами галактики.

Чтобы объяснить, почему это происходит, ученые вмешиваются в модель и изменяют некоторые параметры, а потом исследуют результат. Меняя скорость формирования звезд, ученые сумели изменить цвет галактик в модели, что указывает на связь этих параметров. Это похоже на обычную симуляцию, однако для этой модели не требуются предварительные знания о процессах, происходящих в галактиках. Данные сами показывают то, что ученые хотят знать. Это похоже на то, как человек определяет пол другого человека по лицу, не строя для этого подробные теоретические модели.

Астрофизик Кевин Шавинский называет генеративное моделирование третьим способом изучения Вселенной - наряду с наблюдением и экспериментом. Однако многие ученые рассматривают ИИ лишь как "усердного ассистента", готового взять на себя рутину и оставляющего исследователю простор для творчества. ИИ также способен значительно ускорить научные исследования, что очень важно в эпоху больших данных.

С компьютерным моделированием тесно связано еще одно направление цифровых технологий - создание цифровых двойников. Так называются виртуальные копии физических объектов или процессов, которые точно воспроизводят свойства оригинала. Ученые создают цифровых двойников, чтобы предсказывать, как поведет себя та или иная система в определенных условиях. Например, можно создать виртуальную копию какого-либо материала, чтобы посмотреть, как на него будет действовать высокая или низкая температура, давление или сильная деформация.

Цифровые технологии значительно изменят науку будущего, предоставляя ученым новые инструменты для познания Вселенной. Компьютерное моделирование, ИИ и роботизированные системы сделают исследовательские процессы более интересными, позволят талантливым ученым сделать еще больше открытий и ускорят научный прогресс.

Квантовая революция

Одним из перспективных направлений является разработка квантовых компьютеров, которые способны дать толчок развитию многих сфер науки. Например, такие машины могут улучшить понимание искусственным интеллектом естественного языка, дать ему возможность анализировать целые предложения и фрагменты текста вместо отдельных слов. Квантовый компьютер способен совершить революцию в разработке синтетических лекарств и биоактивных материалов, а также значительно ускорить обработку больших данных. От обычных компьютеров квантовые машины отличаются принципиально иной архитектурой, которая позволяет им проводить множество вычислений одновременно.

Квантовый компьютер имеет серьезное преимущество в вычислительной мощности. Представьте, что на обычном компьютере нужно сделать вычисление из десяти последовательных шагов, обработать полученный результат на первом шаге, запустить второй шаг моделирования, снова обработать результат, запустить третий - и так далее. В квантовом компьютере нужно будет сделать только один шаг со всеми условиями, и программа позволит смоделировать все возможные результаты эксперимента

Максим Герасимов
главный специалист входящего в "Росатом" акционерного общества "Наука и инновации"

 Считается, что квантовые компьютеры могут предоставить ученым и медицинским специалистам возможность решать задачи, на которые даже с помощью самых мощных суперкомпьютеров уйдут тысячи лет. Ученые надеются, что квантовые вычисления и моделирование ускорят разработку вакцин против инфекционных заболеваний, помогут предотвращать эпидемии, позволят быстрее создать препараты от рака и нейродегенеративных нарушений, таких как болезни Альцгеймера и Паркинсона.

Квантовые компьютеры могут быть полезны не только в биологии или моделировании процессов, они также помогут в разработке катализаторов для утилизации углекислого газа из атмосферы, что позволит бороться с изменением климата. Они ускорят решение задач, сложность которых растет экспоненциально, - например, так называемой задачи коммивояжера, которая заключается в поиске оптимального маршрута. Соответственно, с помощью квантовых вычислений можно оптимизировать потоки данных в сети, что имеет огромное значение, например, для обработки петабайтов данных, полученных в ЦЕРН и других ускорительных лабораториях.

Однако, как отмечает информатик-теоретик Скотт Ааронсон, квантовые компьютеры в том виде, в котором они есть сейчас, представляют собой "ненатуральные" устройства - иными словами, наилучшего эффекта от их использования можно достичь лишь при ограниченном наборе применений, в частности, связанных с моделированием квантовых систем. "Несмотря на то что квантовые компьютеры сохранят свое теоретическое превосходство, их практический вклад будет невелик", - предупреждает исследователь.

"Полезный" же квантовый компьютер, который будет решать важные задачи, с которыми иначе бы справиться не удалось, потребует наличия гораздо большего количества кубитов, чем имеют нынешние прототипы. Впрочем, по заявлениям одного из разработчиков квантовых компьютеров PsiQuantum, производить универсальные устройства - пока размером с целую комнату - начнут уже в ближайшие годы.

В России разработкой таких компьютеров занимается Национальная квантовая лаборатория, основанная под эгидой "Росатома". Полноценное устройство для квантовых вычислений планируется создать к 2024 году, стоимость проекта составляет 24 миллиарда рублей. Сегодня в России уже имеются прототипы, состоящие из нескольких кубитов.

Квантовые компьютеры не смогут полностью заменить обычные компьютеры, но расширят возможности ученых в моделировании сложных процессов. Поскольку стоимость таких машин очень велика, далеко не каждое научное учреждение сможет его себе позволить, не говоря уже о том, чтобы приобрести персональный квантовый компьютер. Решить эту проблему может удаленный доступ через облачные платформы. В этом случае пользоваться квантовыми компьютерами смогут как государственные организации и корпорации, так и научные центры и университеты.

***

В настоящее время наука как никогда ранее важна для человечества. Не имея специализированных знаний о природе, нельзя справиться с вызовами современности - пандемией, изменением климата и другими кризисами. В то же время происходит взрывной рост объемов данных, который влияет на развитие новых информационных технологий. Многие молодые люди понимают, что научная карьера может быть перспективной и актуальной, однако для этого нужно много и упорно работать, быть открытым ко всему новому и одновременно развивать критическое мышление. Ученый будущего должен постоянно осваивать новые технологии и взаимодействовать с коллегами, чтобы быть в курсе современных тенденций. Только в этом случае наука будет развиваться, улучшая жизнь человечества.

Но наука будущего - это не только мир профессиональных ученых. Общество должно понимать, насколько важны научные открытия и разработки. Научная безграмотность не только делает людей уязвимыми для опасной дезинформации, например, о вреде или бесполезности вакцин, но и ставит под угрозу само развитие науки.

Две группы ученых Хэфэйской национальной лаборатории физических наук при Научно-техническом университете Китая создали два новых квантовых вычислительных устройства на фотонах и сверхпроводниках. Как заявляют авторы работы, им удалось достигнуть несомненного квантового превосходства, то есть решить задачу, которая практически невыполнима на классических компьютерах. Об этом сообщается в нескольких статьях, опубликованных в журнале Physical Review Letters.

Обе группы возглавлял физик Цзянь-Вэй Пань, и в обоих случаях цель заключалась в расчете вероятности состояний частиц на выходе квантовых схем. Это задача проста для обычного компьютера, если схема содержит лишь небольшое количество входов и выходов, однако становится очень сложной и даже невозможной с ростом этого числа.

Об этом в ходе пресс-конференции в Москве заявил председатель Комитета Государственной Думы Российской Федерации по энергетике Павел Завальный, передаёт корреспондент "ПолитНавигатора".

"В России реализуется программа замыкания ядерного цикла. Мы единственные в мире обладаем реактором быстрых нейтронов, который позволяет использовать топливо тепловых реакторов после фабрикации в реакторах быстрых нейтронов, чтобы дожимать его там.

Сегодня реактор БН-800, который эксплуатируется, в нём порядка 25 процентов топлива с фабрикации - это топливо с выработанных тепловых ядерных реакторов", - сказал он.

Кроме того, депутат отметил, что разработанная российскими учёными технология позволит обеспечить источник энергии на многие тысячелетия без выбросов СО2.

"Вводятся новые реакторы: проект "Прорыв", реактор "Брест", который будет реактором с тепловым носителем, в котором будет использоваться отработанное топливо из тепловых реакторов. Таким образом, эта технология стопроцентного замыкания ядерного топливного цикла.

С точки зрения результата для человечества, учитывая достижения этой технологии, если оценить все мировые запасы углеводорода и угля они составляют только 15 процентов, а потенциальной энергии, которую можно получать с помощью замыкания топлива ядерной энергии, мы получаем источник энергии даже не на столетия, а на тысячелетия. Причём этот источник не углеродной энергии, иными словами без выбросов СО2", - заключил Завальный.

Напомним, ранее в Москве заявили, что проект строительства "Росатомом" АЭС становится камнем преткновения и новым идеологическим оружием в руках казахских националистов.

Кроме того, в Киеве отметили, что атомные эксперименты над Украиной продолжаются. После топлива Westinghouse на территории страны протестируют так называемые малые модульные реакторы (ММР), которые разрабатывает американская компания NuScale Power.

В 1972 году Михаил Иванович Будыко использовал простую методологию для составления климатических прогнозов, которые остаются на удивление точными и сегодня и могли бы стать новым сценарием "business as usual", то есть ожидаемом при "обычном развитии событий".

В этом году исполняется 100 лет со дня рождения одного из моих научных руководителей - климатолога Михаила Ивановича Будыко (1920-2001). Пятьдесят лет назад, когда наука о прогнозировании изменения климата только зарождалась, этот ученый из Советского Союза сделал ряд климатических прогнозов, которые впоследствии оказались удивительно точными.

Граф.1 Прогнозы Михаила Будыко 1972 года (сплошные серые линии): (а) температура поверхности и (б) изменения в арктических морских льдах. На рисунке (а) тонкая черная сплошная линия показывает средние за 5 лет наблюдения изменений средней глобальной температуры, сделанные Институтом космических исследований Годдарда НАСА для "Анализа температуры поверхности" (версия 4). Пунктирная линия (точки) показывает сценарий "обычного развития событий" Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК); пунктирная линия (дефисы) отражает сценарий МГЭИК при низких выбросах. На рисунке (b) тонкая черная сплошная линия показывает спутниковые наблюдения за изменениями площади многолетних льдов Арктики. Прогноз площади морских льдов был рассчитан на основе первоначальных прогнозов Будыко о средней широте границы морских льдов [Будыко, 1972], предполагая круглую форму многолетнего ледового поля и соотнося эту площадь с показателями 1970 года.

Точность этих прогнозов особенно впечатляет в свете преобладающей неопределенности в современных сложных моделях глобальной циркуляции [Zelinka et al., 2020]. Хотя эти более новые модели учитывают большое количество различных обратных связей в системе атмосфера-лед-океа, примерно до 2009 года большинство моделей динамики арктических морских льдов постоянно недооценивали действительную скорость потери льдов в Арктике в последние несколько десятилетий.

Предсказания для нового тысячелетия

Температурный прогноз Будыко был основан на нескольких работах, включая его собственную модель глобального энергетического баланса [Будыко, 1969], которые были представлены на симпозиуме 1970 года по исследованию воздействия человека на климат (SMIC) [Matthews et al., 1971]. Михаил Иванович, например, ссылался на модель глобального углеродного цикла [Machta, 1972], которая состоит из двух атмосферных и двух океанических слоев, а также разделена на "быстрое" и "медленное" - обращаемые резервуары земного углерода и резервуара углерода морской биоты. Наиболее важным параметром в этой модели была скорость обмена углерода между океаном и атмосферой. Махта вывел этот параметр из наблюдений 1955-1969 годов за судьбой "бомбового" радиоуглерода - изотопов углерода, связанных с испытаниями ядерного оружия, - и предсказал, что в 2000 году концентрация углекислого газа в атмосфере достигнет 375 ± 10 частиц на миллион (ppm). Действительная концентрация, замеренная в Мауна-Лоа на Гавайях и усредненная за 2000 год, составляла 369 частиц на миллион (ppm).

Будыко также ссылался на модель глобальной циркуляции Манабе, в которой использовалась упрощенная топография суши, "океан-болото" без горизонтального или вертикального перемещения тепла и без динамики морских льдов [Manabe, 1971]. Несмотря на эти упрощения, модель учитывала наиболее важные обратные связи, которые влияют на радиационные потоки тепла, включая влияние атмосферную влажность и снежный покров. При фиксированной относительной влажности, эта модель продемонстрировала климатическую чувствительность около 2°C на каждое удвоение концентрации углекислого газа и усиление потепления в высоких широтах в 2 раза по отношению к среднему по планете. Недавние исследования показали, что определенная эмпирически по недавним изменениям температуры неравновесная чувствительность (англ. actual transient sensitivity) климатической системы к радиационному воздействию (избыточная тепловая энергия, которую Земля поглощает от Солнца по сравнению с количеством, излучаемом ею обратно в космос) составляет около 1,8°C на удвоение углекислого газа [Nijsse et al. al., 2020], и что эффект полярного усиления действительно приводит к увеличению температуры полярных областей более чем в два раза по сравнению с глобальной средней скоростью потепления. Та же самая климатическая чувствительность и прогноз концентрации углекислого газа в атмосфере на 2000 г. позволили авторам отчета SMIC прийти к выводу, что к 2000 г. поверхность Земли нагреется примерно на 0,5°C [Matthews et al., 1971]. Этот прогноз был основан только на радиационном воздействии, вызванном меняющимися уровнями углекислого газа. Он не учитывал воздействия метана, закиси азота и озона, однако оказался очень близким к реальности (граф. 1а). Одно из возможных объяснений такой высокой точности заключается в том, что прогноз также не учитывал охлаждающий эффект (отрицательное радиационное воздействие), создаваемый аэрозольными частицами в атмосфере, который возможно и скомпенсировал отсутствие в том прогнозе других парниковых газов.

100-летний прогноз

В 1972 году Будыко пошел дальше этих предыдущих исследований и опубликовал свой прогноз глобального потепления до 2070 года [Будыко, 1972]. До определенной степени его прогноз был продолжением прогноза SMIC, но он уже основывался на другой, более высокой скорости глобального потепления. Будыко оценил эту новую скорость с помощью простых расчетов, которые предполагали линейную зависимость между годовым темпом роста мирового производства энергии и температурой поверхности Земли. Например, Будыко предположил, что ежегодное увеличение темпов глобального потребления первичной энергии возрастет после 2000 г. примерно в 1,5 раза, или с 4% в начале 1970-х годов до 6% после 2000 года, что должно было привести к расчетной скорости глобального потепления 0,25°C за десятилетие вместо 0,5°C за 30 лет с 1970 по 2000 (т.е. примерно 0,17°C за десятилетие), предсказанной в отчете SMIC [Будыко, 1972]. Будыко не дал детального объяснения своим расчетам об увеличении потребления энергии в 1,5 раза, но написал, что темпы потребления энергии неизбежно возрастут, возможно, достигнув 10% в год в течение 21 века [Будыко, 1972].

С 1970 по 1999 год средняя глобальная температура действительно повышалась на 0,17°C за десятилетие, а после 2000 года этот показатель вырос до 0,25°C за десятилетие [GISTEMP Team, 2020] (График 1a). Однако в течение последних нескольких десятилетий годовое потребление первичной энергии росло только примерно на 2,9% в год [BP, 2019]. Очевидно, Будыко переоценил относительную скорость роста потребления первичной энергии, но правильно угадал пропорцию увеличения абсолютной скорости, с которой энергия потреблялась до и после 2000 г, а также соответствующее повышение температуры. С 1970 по 1999 год, абсолютный рост энергопотребления составлял 15 петаватт-часов (ПВтч) за десятилетие, а с 2000 по 2019 год - 25 ПВтч за десятилетие [BP, 2019], что соответствует его увеличению примерно в 1.6-1.7 раза. В течение этих периодов времени, отношение тренда температуры к увеличению потребления первичной энергии было почти одинаковым: 0,011°C/PWh для 1970-1999 годов и 0,010°C/PWh для 2000-2019. Иными словами, предположение Будыко о линейном характере влияния энергопотребления на температуру оказалось очень близко к реальности.

Почему линейная зависимость работает

Этот почти линейный отклик глобальной температуры на увеличение потребления энергии может быть объяснен несколькими линейными зависимостями внутри системы энергия-углерод-климат. Во-первых, необходимо учитывать, что около 87% мирового спроса на энергию по-прежнему удовлетворяется за счет ископаемых видов топлива [BP, 2019], поэтому линейная зависимость между потреблением энергии и выбросами углерода по-прежнему существует, несмотря на рост использования альтернативных источников энергии за последние 50 лет.

Во-вторых, доля антропогенного углерода, который остается в атмосфере, на протяжении всего ХХ века, была почти постоянной и составляла около 45%.

В-третьих, логарифмическая связь между изменениями радиационного баланса и концентрацией углекислого газа в атмосфере, с хорошей долей точности примерно в 10%, может быть заменена простой линейной функцией в диапазоне от 320-580 ppm.

В-четвертых, до недавнего времени основным фактором увеличения глобального радиационного воздействия был рост количества углекислого газа в атмосфере и связанные с этим обратные связи внутри климатической системы. И в-пятых, модель энергетического баланса Будыко показывает линейный ответ средней глобальной температуры на небольшие (до 1%) отклонения радиационного баланса [Будыко, 1969]. В результате всех этих линейных взаимодействий внутри сложной климатической системы окончательная зависимость роста температуры от потребления энергии оказаласть приблизительно линейной.

Однако Будыко считал, что его прогноз 1972 года может недооценивать тенденции потепления. Его беспокоило, что чувствительность климата к удвоению атмосферной концентрации СО2 которую он позаимствовал из ранних работ Манабе [1971], была получена без учета положительной обратной связи между повышением температуры и сокращением полярного ледяного покрова.

Кроме этого, он ожидал увидеть более значительный непосредственный вклад в увеличение температуры от выбросов тепла, высвобождаемого при сжигании ископаемого топлива. Как мы знаем теперь, эти потоки энергии служат важным фактором в формировании климата крупных городов - таких как Москва, Нью Йорк, Токио и других, - где температура как зимой, так и летом часто бывает на несколько градусов по Цельсию выше. чем в пригородах. Происходит это за счет теплового загрязнения, вызванного отоплением домов в холодный сезон, а также их охлаждением в теплое время года. Вместе с тем в глобальном масштабе эффект этих потоков энергии от сжигания топлива был очень слабым в 1970 году и остается примерно на таком же уровне сейчас составляя не более 0,1 Вт на квадратный метр [BP, 2019]. Это довольно малая величина - особенно если ее сравнивть с современным нарушением глобального радиационного баланса, вызванного парниковыми газами и составляющим около 2,3 Вт на квадратный метр.

Примерно через 20 лет после того, как Будыко опубликовал свой прогноз в 1972 году, два похожих сценария, названные сценарий A (при высоких выбросах) и сценарий B (при средних выбросах), были опубликованы в первом отчете Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК). Эти сценарии, которые теперь называются сценариями Pепрезентативных траекторий концентрации (РТК) РТК 8.5 и РТК 6.0, соответственно, существуют в недавних отчетах МГЭИК. Сценарий A, который называется "обычное развитие событий", предполагает углеемкое энергоснабжение, продолжающееся обезлесение, нерегулируемые выбросы метана и закиси азота в сельском хозяйстве и только частичное выполнение Монреальского протокола, который регулирует выбросы химических соединений, разрушающих озоновый слой. Этот сценарий предполагает повышение средней глобальной температуры от 0,2°C до 0,5°C за десятилетие (в среднем на 0,3°C за десятилетие). Сценарий B подразумевал сдвиг в сторону более широкого использования природного газа, значительное повышение энергоэффективности, строгий контроль над монооксидом углерода, обратные тенденции в сфере обезлесении и полное выполнение Монреальского протокола. В итоге сценарий B предсказывал более низкое повышение средней глобальной температуры поверхности - на 0,2°C за десятилетие. При таком разбросе темпов потепления, предсказанных МГЭИК в 1990 г, прогноз Будыко 1972 г оказывается как раз посередине этого диапазона (граф. 1a)

Модель арктических льдов

Будыко сделал свой прогноз для многолетних арктических морских льдов (льды, которые не тают ежегодно) на основе полуэмпирической модели энергетического баланса процесса замерзания и таяния морских льдов (граф. 1b) [Будыко, 1966]. Он предположил, что совокупный годовой дрейф плавучих льдов из Арктики через пролив Фрама и Берингов пролив - один из наиболее важных параметров его модели - будет постоянным с течением времени. Будыко подсчитал, что эквивалентный объем жидкой воды в этих дрейфующих льдах составляет около 2000 кубических километров в год [Будыко, 1966]. Совмещенные современные модели динамики льдов и спутниковых данных демонстрируют, что в период между 2010-2016 годами ежегодный выход льда через пролив Фрама к востоку от Гренландии варьировался от 1 970 до 2 400 кубических километров [Min et al., 2019] (выход через Берингов пролив был значительно меньше, и в этой оценке им можно пренебречь). Таким образом, средний отток льда из Арктики, по данным современных наблюдений и моделирования, составил около 2200 кубических километров в год - объем, который всего лишь на 10% больше, чем по оценке Будыко 1972 года.

Будыко понимал, что температура будет повышаться быстрее в Арктике, нежели на более низких широтах, и что это так называемое полярное усиление ускорит таяние арктических льдов. Он подсчитал, что при аномалии арктической температуры на 4°C по сравнению с 1970 годом слой льда толщиной 4 метра в центральной части Арктики должен исчезнуть примерно за 4 года [Будыко, 1966]. А при полярном усилениии с фактором 2, т.е. с потеплением в Арктике вдвое выше среднего глобального потепления, получалось, что аномалия в 4°C в Арктике должна быть достигнута к 2050-2060 гг., когда средняя глобальная температура будет на 2°C выше, чем в 1970 году. (График 1а). Сегодняшние климатические модели, построенные по сценариям РТК 8.5 и РТК 6.0, предсказывают, что первое лето без льдов, вероятно, наступит где-то между 2042 и 2054 годами [Peng et al., 2020].

Наиболее реалистическое видение "обычного развития событий"

Сегодня антропогенные выбросы углерода остаются высокими. Чтобы избежать потепления на 1,5° к 2060 году (по сравнению с доиндустриальным уровнем), глобальные выбросы необходимо сокращать на 7% в год, начиная с сегодняшнего дня [Höhne et al., 2020]. Для сравнения, ожидается, что пандемия COVID-19 и связанные с ней локдауны приведут к временному снижению годовых выбросов углерода на 4-7% в 2020 году [Le Quéré et al., 2020]. Предыдущие кризисы, такие как мировой финансовый кризис 2008-2009 годов и нефтяной кризис начала 1970-х, также временно снижали выбросы углерода, но эти показатели всегда восстанавливались после завершения очередного кризиса и часто превосходили свои докризисные значения. То же самое, вероятно, произойдет и после нынешней пандемии, поскольку низкие цены на нефть и меры по восстановлению экономики стимулируют рост потребления.

Вне зависимости от таких кратковременных спадов и всплесков выбросов, даже если бы мы перестали сжигать все ископаемое топливо уже сегодня, Земля продолжала бы нагреваться на несколько десятых градуса в столетие в течение столетия или дольше из-за накопленной термальной энергии в океане и из-за пониженного охлаждающего эффекта аэрозолей, которые довольно быстро прекратят поступать в атмосферу после остановки процесса сжигания ископаемого топлива. Однако реальное повышение температуры, вероятно, будет интенсивнее, чем это остаточное потепление от прошлых выбросов. Например, в ранних сценариях МГЭИК не учитывались такие источники, как диффузия через толщу воды метана, высвобождаемого при разогреве донных отложений на дне Северного Ледовитого океана, или выброс метана в результате резкого таяния вечной мерзлоты.

В основе сценария "обычного развития событий" МГЭИК лежит отсутствие каких-либо политических или экономических действий по контролю над выбросами. Однако за последние 30 лет мир стал более взаимосвязанным, осознал печальные последствия глобального потепления и предпринял несколько практических шагов по сокращению выбросов углерода. Поэтому недавно было предложено рассматривать современную версию РТК 8.5 как наихудший сценарий [Hausfather and Peters, 2020]. И все же, скажем, естественные выбросы метана из Арктики или потенциально быстрое увеличение выбросов углерода вследствие дешевой нефти и других ископаемых видов топлива после COVID-19 могут привести к даже худшему сценарию развития событий.

Оглядываясь на предыдущие 20 лет, мы видим, что средняя глобальная температура продолжает повышаться на 0,25°C за десятилетие, совпадая с прогнозом Будыко. Заглядывая вперед, можно сделать множество различных прогнозов и, например, предположить, что температурные тенденции могут ухудшиться, если мир пойдет по наихудшему РТК сценарию, или они могут немного улучшиться, если обещанные политические решения и будущие технологии сделают возможной интенсивную декарбонизацию экономики путем ее перевода на альтернативные источники энергии. На настоящий момент, однако, мы не видим дешевых и безболезненных методов такого перехода. Возможно, в будущем нам придется прибегнуть к использованию "покрывала Будыко" из аэрозолей в стратосфере для охлаждения планеты. Однако такие геоинженерные проекты всегда сопряжены с риском того, что природа отреагирует на внешнее воздействие не так, как мы ожидали. Радикальные проекты по контролю климата необходимо разрабатывать и дальше, но их осуществление стоит придержать да момента, когда более простые методы митигации перестанут приносить желаемые результаты. Поэтому в перспективе ближайшего десятилетия или даже двух десятилетий наиболее вероятным кажется сохранения существующих тенденций роста атмосферной концентрации углекислого газа и температуры точно как и предсказывал Будыко в 1972 году.

Литература

BP (2019), BP statistical review of world energy, 68th ed., London, www.bp.com/content/dam/bp/business-sites/en/global/corporate/pdfs/energy-economics/statistical-review/bp-stats-review-2019-full-report.pdf.

Budyko, M. I. (1966), On the possibility of changing climate by action on the polar ice, in Contemporary Problems of Climatolog [in Russian], pp. 347-357, Gidrometeoizdat, St. Petersburg, Russia.

Budyko, M. I. (1969), The effect of solar radiation variations on the climate of the Earth, Tellus, 21, 611-619, doi.org/10.3402/tellusa.v21i5.10109.

Budyko, M. I. (1972), Man's Impact on Climate [in Russian], Gidrometeoizdat, St. Petersburg, Russia.

GISTEMP Team (2020), GISS Surface Temperature Analysis (GISTEMP), version 4, accessed 3 Mar. 2020, NASA Goddard Inst. for Space Stud., New York, data.giss.nasa.gov/gistemp/.

Hausfather, Z., and G. P. Peters (2020), Emissions - the ‘business as usual' story is misleading, Nature, 577, 618-620, doi.org/10.1038/d41586-020-00177-3.

Höhne, N., et al. (2020), Emissions: World has four times the work or one-third of the time, Nature, 579, 25-28, doi.org/10.1038/d41586-020-00571-x.

Le Quéré, C., et al. (2020), Temporary reduction in daily global CO2 emissions during the COVID-19 forced confinement, Nat. Clim. Change, 10, 647-653, doi.org/10.1038/s41558-020-0797-x.

Machta, L. (1972), The role of the oceans and biosphere in the carbon dioxide cycle, in The Changing Chemistry of the Oceans: Proceedings of the Twentieth Nobel Symposium Held 16-20th August, 1971 at Aspenasgarden, Lerum and Chalmers University of Technology, Goteborg, Sweden, edited by D. Dyrssen and D. Jagner, pp. 121-145, Wiley Intersci. Div., Stockholm.

Manabe, S. (1971), Estimates of future change of climate due to the increase of carbon dioxide concentration in the air, in Man's Impact on the Climate: Report of the Study of Man's Impact on Climate (SMIC), edited by W. H. Matthews, W. W. Kellogg, and G. D. Robinson, pp. 249-264, MIT Press, Cambridge, Mass.

Matthews, W. H., W. H. Kellogg, and G. D. Robinson (Eds.) (1971), Inadvertent Climate Modification: Report of the Study of Man's Impact on Climate (SMIC), MIT Press, Cambridge, Mass.

Min, C., et al. (2019), Sea ice export through the Fram Strait derived from a combined model and satellite data set, Cryosphere, 13, 3,209-3,224, doi.org/10.5194/tc-13-3209-2019.

Nijsse, F. J. M. M., P. Cox, and M. Williamson (2020), An emergent constraint on transient climate response from simulated historical warming in CMIP6 models, Earth Syst. Dyn., 11, 737-750, doi.org/10.5194/esd-11-737-2020.

Peng, G., et al. (2020), What do global climate models tell us about future Arctic sea ice coverage changes?, Climate, 8, 15, doi.org/10.3390/cli8010015.

Zelinka, M. D., et al. (2020), Causes of higher climate sensitivity in CMIP6 models, Geophys. Res. Lett., 47, e2019GL085782, doi.org/10.1029/2019GL085782.

Национальный исследовательский центр эпидемиологии и микробиологии имени Н. Ф. Гамалеи планирует начать их в конце 2022 года, сказал директор центра

Национальный исследовательский центр эпидемиологии и микробиологии имени Н. Ф. Гамалеи планирует начать клинические испытания единой вакцины от коронавируса и гриппа в конце 2022 года. Об этом сообщает в четверг газета "Известия" со ссылкой на директора центра Александра Гинцбурга.

Климатолог раскрыл, в каких регионах ожидаются сильные морозы.

Похолодание в России вызвано арктическим антициклоном, сказал начальник отдела метеорологии и климата ФГБУ "Центральное УГМС" Николай Терешонок.

Зима на территории России в этом году ожидается холодной из-за влияния антициклонов.

"Предполагать можно, что зима будет холодная у нас. Потому что в этом году антициклоны эпизодически здесь останавливались. И сейчас похолодание - это влияние арктического антициклона. Вероятность есть такая, что тоже будет преобладать антициклональная погода и, возможно, сильные морозы. В Европе тоже самое. Мое предположение, что это будет от Ла-Манша до Урала. А в Сибири вечно хозяйничает, то Монгольский, то Сибирский антициклон. В Якутии - холод, как обычно", - сказал Николай Терешонок.

Директор климатической программы Всемирного фонда дикой природы Алексей Кокорин отметил, что в целом зимы будут становиться теплее, ввиду глобального потепления. "Это факт, но это очень постепенный и очень медленный процесс", - объяснил собеседник агентства. В целом погода будет переменчивой, считает эксперт. "Будет более активное перемещение воздушных масс по направлению Юг - Север, Север - Юг. То есть погода будет более неустойчивой", - сообщил Кокорин.

Метеоролог, эколог, руководитель прогностического центра "МЕТЕО" Александр Шувалов заявил, что самым холодным осенним месяцем XXI века для Москвы станет сентябрь 2021 года. Отхождение от нормы в сентябре будет составлять 2-3 градуса. Научный руководитель Гидрометцентра Роман Вильфанд сообщил, что европейскую часть России и Урал ждет аномальное похолодание. Отклонения от климатической нормы для октября составят от двух до пяти градусов.

Елена Мальцева

....Не ветер бушует над бором,

Не с гор побежали ручьи,

Мороз-воевода дозором

Обходит владенья свои.

Глядит - хорошо ли метели
Лесные тропы занесли,
И нет ли где трещины, щели,
И нет ли где голой земли?

Пушисты ли сосен вершины,
Красив ли узор на дубах?
И крепко ли скованы льдины
В великих и малых водах?

Идет - по деревьям шагает,
Трещит по замерзлой воде,
И яркое солнце играет
В косматой его бороде.

Забравшись на сосну большую,
По веточкам палицей бьет
И сам про себя удалую,
Хвастливую песню поет:

"...Метели, снега и туманы
Покорны морозу всегда,
Пойду на моря-окияны -
Построю дворцы изо льда.

Задумаю - реки большие
Надолго упрячу под гнет,
Построю мосты ледяные,
Каких не построит народ.

Где быстрые, шумные воды
Недавно свободно текли -
Сегодня прошли пешеходы,
Обозы с товаром прошли.

Богат я, казны не считаю,

А все не скудеет добро

Я царство мое убираю

В алмазы, жемчуг, серебро..."

1863 г.

 

 

Ученые представили новую технологию, которая позволяет превращать вредный аммиак в полезный водород. Для этого требуется мизерное количество электричества.

Исследовательская группа из Школы энергетики и химической инженерии UNIST в Корее объявила о прорыве в технологии, которая преобразует жидкий аммиак в водород. Результаты их исследователей привлекли внимание восьми исследовательских сообществ по всему миру из-за протокола анализа, который может находить оптимальные условия для процесса.

Ученым удалось получить экологически чистый водород в больших количествах с чистотой почти 100% путем разложения жидкого аммиака в электричество. Кроме того, по данным исследовательской группы, такой метод потребляет в три раза меньше энергии, чем водород, полученный с помощью электролиза воды.

Аммиак стал привлекательным потенциальным носителем водорода благодаря чрезвычайно высокой энергетической плотности, а также простоте хранения и обращения. Более того, электролиз аммиака для получения азота и водорода теоретически требует внешнего напряжения всего 0,06В, что гораздо ниже энергии, необходимой для электролиза воды (1,23 В), отмечает исследовательская группа.

Ученые предлагают использовать для этого процедуру с использованием газовой хроматографии, которая позволяет надежно сравнить и оценить новый катализатор для окисления аммиака. По словам исследовательской группы, с помощью этого протокола они смогли детально различить конкурентную реакцию окисления между реакциями окисления аммиака и выделения кислорода с мониторингом в реальном времени.

Используя pt-катализатор, исследователи эффективно произвели водород с меньшим энергопотреблением. Это позволит превратить процесс в распространенный среди небольших групп ученых, у которых ограничены ресурсы. Заинтересованность в ней уже выразила компания Lotte Chemical.

На сегодняшний день на Украине проживают чуть более 30 млн человек, но часть из них находятся за пределами страны. Об этом сообщил политолог Ростислав Ищенко.

YouTube-канал "Украина.ру" провел прямой эфир с обозревателем МИА "Россия сегодня". В ходе интервью он обсудил ряд политических вопросов России и ближайших к ней государств, включая украинскую демографию.

"На Украине, по данным украинских властей, сейчас проживает чуть больше 30 млн, но остальные люди на Украине не вымерли, они уехали на заработки: в ЕС, в Россию и т. д. С изменением ситуации на Украине, если ее завтра начнут интегрировать в России, эти люди могут вернуться. В результате может оказаться почти 40 млн, а может и 25 млн, потому что мы не знаем, может за границей возьмут и в Канаду уедут 10 млн, потому что они не смогут жить в составе российского государства", - рассказал эксперт.

Он добавил, что это лишь абстрактное рассуждение, поскольку никто не будет завтра присоединять Украину к России. Сколько будет населения, когда такая возможность появится, неизвестно. Все зависит от территорий, которые будут переходить в состав РФ.

Ранее президент Центра системного анализа и прогнозирования, политолог Ростислав Ищенко в интервью для Федерального агентства новостей указал, что не стоит ожидать от США извинений за любые действия, которые с точки зрения международного права подпадают под определение военных преступлений.

Итак, вот в чём соль:

Новости - зло. Их чтение тратит много сил и практически ничего не дает взамен. Если вы смените подход к потреблению такого контента, то ваша жизнь станет чуточку лучше.

На самом деле новостями всё не ограничивается. Короткий контент по типу того, который существует в Tik-Tok - это тоже история из этой серии. Единственная поправка на счет него - это то, что чаще всего он не несет негативного окраса и вполне себе стимулирует настроение, а не загоняет его в минус. Но как и новости, нчиего не оставяет в замен.

Но давайте чуть подробнее именно про новостной контент.

Новости искажают восприятие и меняют биохимию

Чаще всего новости - это попытка сыграть на эмоциях и убедить человека в том, что некоторые события критически важны. Как-будто война или потоп произошли не на другом конце земного шара, а в вашей собственной квартире.

Теоретически у такого контента есть определенная польза, он может предупреждать об опасности и готовить человека к потенциально неприятным сценариям, но на деле большая часть информационной повестки никак не пересекается с реальной жизнью жизнью.

При этом наш мозг устроен так, что он легко подсаживается на истории, где кто-то страдает или испытывает сложности. Узнав о каком-либо происшествии, мы хотим узнать и чем оно закончится.

Панические истории стимулируют образование глюкокортикоидов (кортизола), организм оказывается в состоянии хронического стресса. Во многом это из-за того, что большинство новостей рассказывают о вещах, на которые вы не можете повлиять.

На длинной дистанации это может сформировать пессимистичное, бесчувственное, саркастическое и фаталистическое мировоззрение. Для этого явления есть термин - "выученная беспомощность".

Новости меняют мозг

Регулярное такого контента не только приводит к появлению страха и агрессии, но и мешает реализации творческого потенциала. Лишает способности мыслить глубоко.

Новости - то же самое, что конфеты для тела: быстро, вкусно, но не на долго. СМИ кормят нас небольшими кусочками тривиальных фактов, которые, на самом деле, нас не касаются и не заслуживают внимания. Вот почему мы никогда не испытывают насыщения.

В отличие от чтения книг и длинных журнальных статей (над которыми приходится размышлять), мы можем проглотить огромное количество пустых новостей.

Чем больше новостей мы потребляем, тем больше мы тренируем нейронные цепи, отвечающие за поверхностное ознакомление и выполнение множественных задач, игнорируя те, которые отвечают за чтение и сосредоточенное мышление.

Большинство потребителей новостей - даже если они раньше были заядлыми читателями книг - потеряли способность читать большие статьи или книги. После четырех-пяти страниц они устают, концентрация исчезает, появляется беспокойство. Это не потому, что они стали старше или у них появилось много дел. Просто физическая структура мозга изменилась.

Как уменьшить вред от новостей

С перечислением пугалок всё, теперь давайте о том, что с этим делать. Совсем отказаться от новостей невозможно, особенно если речь идет про "Хабр", в которым новости живут в симбиозе с достаточно калорийным и полезным для мозгов контентом.

Вот несколько советов, которые помогли лично мне:

• Отфильтруйте источники. Как минимум стоит пройтись по своим подпискам и актуализировать их согласно текущим жизненным приоритетам.

• Найдите тематические дайджесты и рассылки. Подборка новостей за целый месяц, с экспертными комментарием - это идеальный формат потребления такого контента. Хороших рассылок не так много, но есть явный тренд, который однозначно стоит поддержать.

• Соберите всё в одном месте. Если пункт выше для ваших интересов не возможен, то попробуйте собрать всё в одной программе. Это может быть телеграм с пачкой ботов или сервисы по типу Inoreader.

• Выделите на чтение новостей конкретное время. Желательно, чтобы это было не утро. Например, полчаса вечером в четверг. В этом деле главное - вовремя остановиться!

Такие дела. Буду рад, если эта статья поможет сделать ваше инфопространство свободнее, а мышление чище

Так называемый Гаванский синдром отмечается у сотрудников американских посольств: они жалуются, например, на головокружение и нарушения координации. Многие убеждены, что за недугом стоит Россия с микроволновым оружием. Шведские эксперты этого не исключают. А вот читатели DN настроены иронически.

Дипломаты, особенно американские, в последние годы страдают от физических недугов, которые поначалу никак не удавалось объяснить. Недавно так называемый Гаванский синдром, впервые обнаруженный на Кубе, появился и в Вене. В США подозревают, что их заклятый враг Россия разработала некое микроволновое оружие. Разумные подозрения, считают эксперты, с которыми поговорила Dagens Nyheter. "Ужасно", - говорит эксперт Института оборонных исследований Тумас Хуртиг

Впервые о так называемом Гаванском синдроме сообщили в 2017 году, когда несколько американских дипломатов, работающих в новом посольстве в кубинской столице, пожаловались, что уже давно страдают от различных физических недугов, таких как провалы в памяти, шум в ушах, головная боль и тошнота. Дипломаты из Канады тоже сообщали о таких проблемах. За прошедшие годы то тут, то там в мире фиксировались отдельные подобные случаи с американцами. 16 июля New Yorker написал, что более 20 подобных инцидентов были зафиксированы и в посольстве в Вене.

Догадок по поводу причин возникновения Гаванского синдрома было много, но одной из самых правдоподобных оказалась теория, выдвинутая с самого начала: микроволны. Таков вывод, например, делают эксперты в докладе американской научной зонтичной организации Национальные академии, и с ним согласен эксперт шведского Института оборонных исследований Тумас Хуртиг (Tomas Hurtig).

"В моей экспертной области - применение микроволн против электроники - мы, конечно, совершенно не затрагиваем вопрос того, как их можно обращать против людей. Электромагнитное оружие запрещено использовать против человека, об этом существуют международные договоренности. Его не применяли даже в военных конфликтах, и это делает его особенно ужасным, хотя, возможно, в определенной степени оно имело отношение к работе шпионов", - говорит Тумас Хуртиг.

По его словам, первые известные исследования, посвященные влиянию пульсирующих микроволн на организм человека, были проведены в США, после того как техники, работавшие на радиолокационных станциях, начали жаловаться на то, что слышат щелкающие звуки. В 1962 году нейробиолог Аллен Фрей опубликовал доклад о том, что позже стали называть "эффектом Фрея": подвергаясь воздействию пульсирующих микроволн, человек слышит звуки внутри себя.

"Это всегда пульсация, не постоянные сигналы, и здесь важно определить правильный промежуток между сигналом и паузой - но речь идет о миллионных долях секунды. При определенной комбинации силы импульсов и частоты повторений достаточно будет очень небольшого микроволнового эффекта, то есть совсем не обязательно располагать особенно мощным оборудованием", - говорит Тумас Хуртиг.

Его догадка заключается в том, что такие атаки возможно устраивать с расстояния в несколько сотен метров, причем с помощью оборудования, пусть и не настолько маленького, чтобы спрятать его в руке, но вполне способного поместиться в легковой автомобиль.

"Одна из трудностей при попытке разгадать это дело заключается в том, что, если я правильно понял, весь район посольства в Вене закрыт для посторонних, туда даже на легковом автомобиле попасть нельзя. Так что либо это оборудование каким-то образом удалось доставить внутрь, либо воздействовали со значительного расстояния, но это я уже не могу определить", - говорит Тумас Хуртиг.

Пока еще совершенно не ясно, кто или что может стоять за этим явлением, и многие вопросы остаются открытыми. Сколько сотрудников посольства пострадали? Случилось ли это на рабочем месте или где-то еще? Существует ли такого рода оборудование разных размеров?

Одновременно с техническим и медицинским расследованиями идет, конечно, и охота за потенциальными преступниками. Если верить информации от американской разведки, подозрения уже пали на Москву. В подробной статье в издании GQ рассказывается, что сигналы мобильных телефонов российских агентов можно связать со многими местами и временем регистрации случаев Гаванского синдрома.

Когда этот феномен привлек внимание на Кубе в 2017 году, Россия отвергала любые обвинения в причастности к Гаванскому синдрому.

Но главные советники президентов Дональда Трампа и Джо Байдена убеждены, что это дело рук России, которая, вероятно, грубо пыталась украсть цифровую информацию. По мнению Оскара Юнссона (Oscar Jonsson), который защитил докторскую диссертацию на тему влияния новых технологий на способы ведения войны и до сих пор изучает этот предмет, "очень вероятно, что именно российский потенциал" стоит за Гаванским синдромом.

"Россияне с 1990-х годов очень много говорят об оружии, „основанном на новых физических принципах" и способном по-разному влиять на людей. Сюда входят сыворотки правды, лазеры и ненасильственные методы, такие, как длинноволновое оружие, а также разные яды", - говорит Оскар Юнссон, который сейчас работает директором по исследованиям в испанском высшей школе бизнеса при Центре управления изменениями Международного университета.

"Мотивы могут быть на самом деле очень простыми. Например, можно посылать сигналы и провоцировать дипломатов, в особенности тех, кто занимается политически тонкими вопросами, например, ведет диалог с оппозицией. Или тех, кого подозревают в том, что они агенты разведки. А может, все это делается, просто чтобы подразнить их", - говорит Оскар Юнссон.

По его мнению, логично предположить, что именно Россия стоит за предполагаемыми атаками на дипломатов в Кубе. Заниматься подобным в Москве - затея слишком откровенная, за таким может последовать возмездие. А вот территория карибского союзника - отличное промежуточное решение, чтобы опробовать оборудование. Вена как место преступления тоже объяснима.

"Исторически ведь Вена была столицей шпионажа, даже после окончания холодной войны там очень многое происходило. Например, именно там прошел обмен агентами, когда ФБР сомкнуло кольцо вокруг Анны Чапмен в 2010 году. У России там очень много дипломатов", - говорит Оскар Юнссон.

Наносить дипломатам и другим людям такой небольшой вред, как головокружение и тому подобное, может, и кажется безобидным, зато это весьма эффективно. К тому же микроволны, например, не оставляют следов, а ощущения, что ты - чья-то мишень, может быть достаточно, чтобы утратить самообладание и позволить себя психологически использовать.

"Я бы это назвал относительно мягким способом подразнить противника, а что касается именно издевательства над дипломатами, то у России тут большой опыт. Несколько классических примеров: к вам в дом пробирается агент и пользуется вашим туалетом, не смывая за собой. Или меняет жидкости в бутылках с алкоголем, открывает окно... Куча мелочей, из-за которых жертва начинает задаваться вопросом, а в своем ли она уме", - рассказывает Оскар Юнссон.

Гаванский синдром

Так называемый Гаванский синдром впервые зарегистрировали у сотрудников американского посольства в столице Кубы Гаване в 2016 году.

Сотрудники и их близкие жаловались на такие симптомы, как головокружение, нарушение координации, проблемы со слухом и тревожность.

Сначала США обвинили Кубу в так называемых звуковых атаках, но Куба отвергла все обвинения. Отношения между странами стали еще более напряженными.

Американское исследование продемонстрировало, что у тех сотрудников посольства в Гаване, кто рассказывал о симптомах, есть изменения в мозгу.

16 июля появилась информация о проявлениях синдрома среди сотрудников американского посольства в Вене.

По-прежнему неясно, что именно вызывает симптомы и кто может за этим стоять.

Комментарии читателей

Curt Linderholm

Вечно этот Путин, теперь мы знаем, почему у президента Байдена так плохо со здоровьем. Великолепно! Ведь не может же быть так, что это Dagens Nyheter как обычно работает голосом Вашингтона у нас в стране?

Lars Schaff

Теории заговора нередко идут против всякой логики. То, что они часто такие странные, похоже, только усиливает веру их сторонников. Никто и не думает объяснять, какого черта вообще России может быть выгодно ухудшать отношения США с Кубой. Или Австрией. ЕС - самый крупный торговый партнер России, он жизненно важен для российской экономики (поэтому-то США и делают все, лишь бы подорвать их отношения, например, помешать "Северному потоку - 2"). Но фантазии, будто Россия сама стала бы портить отношения с ЕС, - просто абсурд. У Путина есть свои особенности, но он не имбецил.

Roland Heimdahl

Может, это такая дипломатическая воображаемая болезнь, вроде аллергии на электричество, что была у некоторых в начале прошлого века?

Ulf Palm

Скорее охота на ведьм. Если происходит что-то странное, должен же кто-то в этом быть виноватым. Начинается все с отдельных случаев, но потом обвинений становится все больше. Раньше это были колдовство троллей и связь с дьяволом, а сейчас вот микроволны (или инфразвук) и связь с Путиным.

Klas Björnstedt

Я очень скептически к этому отношусь. Я, конечно, любитель в этой области, но исходя из своего опыта знаю, что микроволны довольно легко обнаружить и измерить. Может, это и не быстро, но, если есть такие подозрения и ты к этому готов, это должно быть просто. Только в Швеции, Финляндии и Нидерландах я знаю много лабораторий, в которых есть все необходимое. Может, конечно, существуют технологии, которые могут этому помешать, но что-то я сомневаюсь. Во всяком случае если речь идет о микроволнах.

Andréas Börjesson

Похоже, эти русские - настоящие шалунишки.

Roland Karlsson

В первый раз, когда я про это прочитал, это было про американцев на Кубе. Тогда сочли, что это был инфразвук. Ничего не нашли. Лично я хотел бы знать, не одни ли и те же люди пострадали.

Thomas Hiltunen

Чтобы я в это поверил, нужны доказательства. Нутром чую, что, когда информация поступает от военной организации США или даже, пускай, Швеции, нужно держать ухо востро. В мире слишком много любителей поразжигать войну.

Mats Persson

Твое нутро советует тебе не верить тому, что говорят демократии?

Ulf Palm

Mats, инцидент в Тонкинском заливе, оружие массового поражения в Ираке, химическое оружие на фабрике Аль-Шифа и так далее. Нутро Томаса просто опирается на опыт.

Axel Waldenström

А разве шапочка из алюминиевой фольги не помогла бы заблокировать микроволны?

Harry Schönfeld

Алюминиевой фольги? Нет, ты что! Ты разве никогда не видел, что происходит в микроволновке, когда кладешь туда обед в алюминиевой форме? Грохот и взрыв. В шапочке из фольги голова под действием микроволн просто поджарилась бы.

Olov Törnqvist

А, понятно, старое доброе похмелье - это вовсе не то, чем мы его всегда считали, на самом деле это Путин! Не слишком смело будет предположить, что директор по исследованиям Юнссон в свободное время зависает за просмотром фильмов про Бонда?

14 марта 1951 года физику Альберту Эйнштейну исполнилось 72 года. В тот день он наверняка и подумать не мог, что самым знаменитым его изображением окажется фотография с высунутым языком. Не так давно культовый снимок ушел с молотка за 125 тысяч долларов. Покупатель пожелал остаться неизвестным. А ведь это только часть фотографии. На исходной карточке Эйнштейн был совсем не один. Кому показывал язык гениальный ученый и кто заработал на этом? Об этом рассказываетпрограмма "Неизвестная история" с ведущим Борисом Рыжовым на РЕН ТВ!

Виновник торжества

Широкое празднование дня рождения Эйнштейна организовал Принстонский университет перспективных исследований. Освещали событие репортеры ведущих изданий. Был среди них и фотограф американского международного информационного агентства Артур Сасс. Он бойко щелкал затвором фотоаппарата направо и налево - специалисту во что бы то ни стало нужен был гонорар.

"Ему удалось подловить Эйнштейна в тот момент, когда он уезжал домой уже уставший, когда не было вокруг других фотографов. Фотограф просто поймал его в машине, открыл дверь и попросил улыбнуться", - рассказывает искусствовед, сотрудник фотогалереи Наталия Герасина.

Раздосадованный назойливым вниманием папарацци ученый вместо улыбки показал репортеру язык. Все длилось лишь долю секунды, но суперсовременный на тот момент фотоаппарат успел запечатлеть удивительный миг. Кстати, на оригинальном снимке Эйнштейн сидит на заднем сиденье автомобиля в компании своего коллеги Франка Эйделота и его супруги Мэри Дженнет. Позже кадр был обрезан, чтобы зрители видели на нем только Альберта Эйнштейна.

"Когда Артур Сасс сделал эту фотографию и редактор, посмотрев на нее, не решился ее напечатать, Артур очень расстроился, потому что на вырученные деньги планировал купить своей жене сапоги", - делится Наталия Герасина.

Эйнштейн идет навстречу

Недолго думая, фотограф отправил необычный кадр на просмотр самому Эйнштейну. Физику с мировым именем снимок очень понравился, ученый даже попросил напечатать ему девять одинаковых фотографий, которые позднее подписал и отправил друзьям на память. Но на этом Эйнштейн не остановился. Он вошел в положение Артура Сасса, лично позвонил в отдел, где тот работал, и попросил удивленного редактора незамедлительно опубликовать фото с языком. Удивительно, но именно это изображение лауреата Нобелевской премии стало самым популярным и уже много лет входит в топ-10 фотографий XX века.

Некоторое время назад Росстат опубликовал данные за 2020 год о причинах смерти россиян. Основными из них по-прежнему являются болезни системы сосудов и кровообращения (инфаркты, инсульты, ишемическая болезнь сердца и так далее). От них за прошлый год умерли более 938 тысяч жителей страны. На втором месте в качестве основных причин летального исхода называются онкологические заболевания. Они стали причиной смерти почти 296 тысяч человек.

Цифры подобного рода публикуются Росстатом ежегодно. Однако в данном случае я хочу обратить внимание на одно обстоятельство, которое привлекло мое внимание - в той же таблице в сторону увеличения были аккуратно откорректированы данные и по общему количеству смертей в России в прошлом году.

Напомню, что согласно предварительным сведениям, опубликованным Росстатом в начале текущего года, в 2020 году в Российской Федерации скончались более 2 124 479 жителей страны. Однако после пересчета общее число умерших за прошлый год составило 2 138 586 человек - на 14 107 человек больше, чем было опубликовано на сайте Росстата ранее.

Из этого следует, что надо откорректировать цифры как по естественной убыли населения (это показатель вычисляется как разница между умершими и родившимися) за прошлый год, так и по общему сокращению числа жителей страны. Последний показатель, напомню, учитывает естественную убыль и число приезжих (миграционный прирост). Таким образом, естественная убыль населения России в 2020 году составила не 688 тысяч человек, как показывали предварительные цифры, а более 702 тысяч человек.

Карантин страшнее роста смертности?

Вероятнее всего, по итогам 2021 года нас ждет очередной демографический антирекорд - естественная убыль населения на уровне около 900 тысяч человек.

Кроме прочего, Росстат оперативно обновил и оценку общей численности населения РФ на начало 2021 года. По предварительным данным статистического ведомства, на начало января 2021 года в России жило 146,238 млн человек, а после пересчета оказалось меньше на 67 тысяч - 146,171 млн человек.

Но даже по первоначальной, несколько более высокой, оценке этого показателя в начале года, общее число проживающих в России людей за 2020 год уменьшилось на 509 тысяч человек. С учетом же нынешней поправки Росстата общее количество проживающих в стране людей, даже если посчитать иностранных граждан и лиц без гражданства, за прошлый год уменьшилось на 576 тысяч человек.

Такого сокращения общего числа жителей страны не было уже 15 лет. Естественная убыль 2020 года (702 тысяч человек) в России также была перекрыта только в 2005 году (тогда она составила 846,6 тысячи человек).

Ровно год назад, в июле 2020-го, я написал, что по итогам этого года "естественная убыль в Российской Федерации может составить от 500 тысяч до 600 тысяч человек". В начале января 2021 года, когда были известны официальные данные по естественному движению населения РФ только за 11 месяцев 2020 года, я предположил, что "по итогам года общая естественная убыль населения в России приблизится к отметке 700 тысяч человек".

Без принуждения вакцинация не пойдет

Это на Западе люди послушно выполняют все предписания, а у нас несвобода компенсируется русским бытом - единственной областью, куда не вторгается власть.

Почти угадал (в связи с чем, вероятно, мог бы почивать на лаврах). Впрочем, сразу могу сказать, что способностями Кассандры, Ванги и прочих предсказательниц не обладаю. А вот секретом научного прогнозирования поделиться могу. Все достаточно просто: надо отслеживать текущие тенденции, экстраполируя их на ближайшее будущее, видеть существующую социальную и экономическую реальность такой, какая она есть, а не такой, какой ее хочет видеть начальство или какой ее показывают по телевизору.

Исходя из этой простой методологии, учитывая тенденции первого полугодия, в особенности нынешнего июня и июля, когда началась третья волна ковида, ежесуточная смертность от которого в России уже достаточно давно держится на ужасающе высоком уровне (более 700 человек, а в отдельные дни почти 800 человек), учитывая отказ руководства страны от каких либо массовых карантинных мер, боюсь, что может сбыться еще один мой прогноз - на текущий 2021 год, который я сделал еще в апреле.

Напомню, что этот прогноз предполагал убыль населения РФ около миллиона человек по итогам текущего года. Буду рад ошибиться, но пока ничего ставящего под сомнение этот пессимистичный сценарий не видно.

Конечно, никто никогда в этом не признается, но, похоже, некоторых чиновников вполне устраивает подобный демографический обвал в мирное время. Как отметил в прошлом году один популярный ТВ-доктор, умрут все, кто должен умереть. То есть пожилые, слабые телом, больные. В общем те, кто тянут деньги из бюджета, которые, как может казаться кому-то в высоких кабинетах, лучше потратить на поддержку близких к власти бизнесменов.

Александр Желенин

По сообщению китайских источников, опытный термоядерный реактор HL-2M Tokamak в научном центре Чэнду установил абсолютный мировой рекорд по продолжительности искусственной термоядерной реакции. При температуре 120 млн °C реакция поддерживалась 101 секунду. Установленный корейцами предыдущий рекорд - 20 секунд при 100 млн °C - побит окончательно и бесповоротно. Новые открытия не за горами.

Реактор HL-2M принят в эксплуатацию в декабре прошлого года. Новая установка позволила в три раза поднять температуру в рабочей зоне, где в магнитных полях удерживается разогретая плазма. Установка позволяет нагревать плазму до 150 млн °C и даже выше. С нагревом плазмы до 160 млн °C реактор работал 20 секунд. Представляется маловероятным, что кто-то в ближайшее время сможет побить поставленные в Китае рекорды.

На основе проекта HL-2M, который также носит название EAST (Experimental Advanced Superconducting Tokamak), предполагается собрать научные данные для создания прототипа промышленного термоядерного реактора к 2035 году, начало строительства которого запланировано на текущий год, и создать полноценную индустрию термоядерной энергетики в Китае к 2050 году. Ожидается, что HL-2 позволит удерживать разогретую до 100 млн °C плазму в течение 1000 секунд (примерно 17 минут).

Также опыты на HL-2M помогут получить ценную информацию для запуска и эксплуатации термоядерного реактора ITER, который содружество стран строит на юге Франции. Завершение строительства реактора ITER ожидается к 2025 году с выводом на полную мощность к 2035 году.

Запуск термоядерной установки токамак Т-15МД прошел в Национальном исследовательском центре "Курчатовский институт" во вторник, 18 мая. На событии присутствовал премьер-министр России Михаил Мишустин.

Мишустина сопровождали президент Курчатовского института Михаил Ковальчук, вице-премьер Дмитрий Чернышенко и глава Минобрнауки Валерий Фальков.

Сначала Ковальчук провел для премьера экскурсию, в ходе которой продемонстрировал макет, а также рассказал об истории создания и устройстве установки токамак Т-15 МД. Позже они прошли в пункт управления, где Мишустин и президент института дали старт работе токамака, нажав символическую кнопку.

"Сегодня мы стали участниками знаменательного, важнейшего события в мире науки. Запустили масштабный проект - токамак Т-15МД. Это показатель высокого технологического уровня нашей страны", - заявил он.

Мишустин напомнил, что около 80 лет назад крупнейшие исследователи в области ядерной физики начали совместную работу, благодаря которой страна стала первой в мире страной, построившей атомную электростанцию. Кроме того, на сегодняшний день Россия остается единственным государством, у которого есть атомный ледокольный флот.

Токамак Т-15МД (тороидальная камера с магнитными катушками) - модифицированная версия реактора Т-15, который работал в Курчатовском институте с конца 1980-х. Это первая за последние 20 лет новая термоядерная установка, построенная в России. По техническим параметрам она не имеет аналогов в мире.

Установка входит в структуру международного термоядерного проекта ITER (International Thermonuclear Experimental Reactor). Токамак Т-15 МД будет использоваться для решения исследовательских задач. Освоение технологии управляемого термоядерного синтеза (УТС) в рамках проекта позволит получить фактически неиссякаемый и экологически безопасный источник энергии.

В феврале сообщалось, что президент России Владимир Путин по видеосвязи из Ново-Огарево дал старт запуску высокопоточного исследовательского ядерного реактора ПИК, который находится в Гатчине в Ленинградской области на площадке Петербургского института ядерной физики (ПИЯФ) им. Б.П. Константинова, входящего в состав Курчатовского института. Ожидается, что на полную мощность реактор выведут в 2022 году.

По мере того, как телескопы стали более совершенными, данные наблюдений за галактиками, квазарами и материей в межгалактическом пространстве стали более подробными и способными охватить все большие диапазон эпох Вселенной. Но ничего не возникает из практических наблюдений - для начала нужна гипотеза. Космологические симуляции - важная часть исследования природы Вселенной, та самая гипотеза, рождаемая в ходе наблюдения за моделью. Моделирование формирования галактик помогает предсказать поведение вселенной и ее компонентов в различных сценариях и решить проблемы темной материи как одну из задач современной космологии.

Проблема заключается в том, что любое моделирование ограничено конечными вычислительными ресурсами - исследователям приходится находить компромисс между степенью разрешения (количеством частиц) в модели и размерами пространства (box), в котором будет совершаться моделирование. Для ее решения профессорами университета Карнеги-Меллона, института Флэтайрон и Калифорнийского университета была создана программа, которая в связке с нейронными сетями и применением технологии Deep Learning на базе моделей низкого разрешения (LR) путем предсказания того, как гравитация влияет на частицы с течением времени, создает модели сверхвысокого разрешения (SR). Обучается она этому по уже имеющимся моделям высокого разрешения (HR). В результате создается SR-модель с количеством частиц, в 512 раз превышающим количество частиц в LR-версии модели, предсказывая их смещение от начальных позиций. Кроме того, процесс генерации является стохастическим, что позволяет исследовать мелкомасштабные моделирования.

Любой вопрос или замечания Вы можете написать в комментариях. Также я открыт для личного диалога в телеграме или даже беседы в нашем чате. А еще у меня есть телеграм-канал о космологии.

Двухмерная проекция трех моделей поведения темной материи на z = 0: с низким, высоким и сверхвысоким разрешением (LR, HR, SR). Синим показано сглаженное поле плотности частиц темной материи. Оранжевым выделены частицы гало. Масштаб сверху вниз уменьшается от 100 условных мегапарсек до 10 (см. слева по вертикали). Credit: Li Ni et al.

Подход команды исследователей использует DL-класс алгоритмов машинного обучения с участием нейронных сетей, что позволило предсказывать свойства галактик намного быстрее, чем в существующих моделях. В качестве условия для модели вводятся необходимые физические описания поведения частицы в гравитационном поле, а также смещение частиц в моделировании задачи N-тел. Для создания модели с высоким разрешением используется специфический подход, называемый генеративно-состязательной сетью, которая противопоставляет две нейросети друг другу. Одна сеть является LR-моделью, другая сеть - будущая SR-модель, пытается отличить эти модели от моделей, сделанных обычными методами. Со временем обе нейросети улучшаются до тех пор, пока не создадутся процедуры быстрого моделирования, которые будут создавать такую же модель, как модель сверхвысокого разрешения, созданная традиционными медленными методами. В качестве параметров сравнения нейросети используют спектр мощности плотности материи и функцию массы гало галактик.

Обученная система, как упоминалось ранее, создает Super-Resolution-модель с количеством частиц, превышающим в 512 раз количество частиц Low-Resolution-модели. Для области 500 млн световых лет это около 134 миллионов частиц, которые теперь моделируются за 36 минут вместо обычных 560 часов. А за 16 часов новый алгоритм сможет смоделировать поведение пространства со стороной 50 млрд световых лет и количеством частиц, достигающим 13,4 млрд. Несмотря на то, что нейросети обучались улучшению разрешения модели по небольшим участкам пространства, они отлично справились с моделированием крупномасштабной структуры - полученные данные хорошо сочетаются с наблюдениями и прошлыми моделированиями. Под вопросом остаются мелкомасштабные явления, такие как звездообразование, сверхновые звезд и эффекты черных дыр. Данный алгоритм пока заточен лишь под гравитационное взаимодействие материи, но, как говорит команда исследователей, она уже работает над созданием алгоритма для моделирования других процессов, происходящих во Вселенной.

Иллюстрация SR-модели (с приведенными в рамке сравнениями с моделированием структуры на малом масштабе) для z = 2 на условном расстоянии в 1 гигапарсек. Количество частиц в модели достигает 135 млрд штук. Credit: Li Ni et al.

Исследования проводились на суперкомпьютере Frontera в Техасском вычислительном центре (TACC) - самом быстром академическом суперкомпьютере в мире.

Финансирование проводилось Институтом искусственного интеллекта и НАСА.

Препринт работы от 3 мая доступен на arXiv.org по ссылке.

Подробнее о моделировании физических процессов в межгалактических масштабах написано здесь и здесь.

Физики из России впервые использовали квантовый симулятор, аналоговое вычислительное устройство, для быстрого решения сложной физической задачи, на просчет которой обычный суперкомпьютер потратил около недели. Об этом во вторник сообщила пресс-служба МФТИ со ссылкой на статью в журнале Physical Review Letters.

"Ранние квантовые симуляторы из-за своих несовершенств часто сталкивались с проблемой несоответствия объекту симуляции. В этом контексте скептики говорили, что эти машины симулируют исключительно сами себя. Мы же не пытались заставить систему работать против своей природы, а нашли физическую задачу - просчет поведения фотонов в модели Бозе-Хаббарда, максимально использующую ее внутренние возможности", - сказал аспирант МФТИ Глеб Федоров, чьи слова приводит пресс-служба вуза.

Модель Бозе-Хаббарда можно применять для описания множества процессов в квантовом мире, в том числе и тех, которые происходят в квантовых компьютерах. По этой причине ее экспериментальная проверка постоянно привлекает внимание ученых, что осложняется тем, что объем вычислений экспоненциально растет по мере увеличения числа взаимодействующих объектов.

Это, как отмечают ученые из МФТИ, НИТУ "МИСиС", Российского квантового центра, МГТУ имени Баумана и ВНИИА имени Духова, не является проблемой для квантового симулятора. Работу его кубитов можно настроить таким образом, что они будут вести себя так, как это должны делать фотоны или другие бозоны внутри модели Бозе-Хаббарда, это позволяет использовать ее на практике, просчитывая поведение большого числа частиц за относительно короткое время.

Руководствуясь подобными соображениями, ученые проверили, можно ли использовать российский квантовый симулятор, построенный на базе пяти сверхпроводящих кубитов, для решения этой физической задачи. Как оказалось, даже этой достаточно простой квантовой системы волне хватает для того, чтобы максимально точно просчитывать взаимодействия частиц света, потратив на это всего два часа времени. Для сравнения, суперкомпьютер, установленный на территории ВНИИА имени Духова, потратил на проверку результатов квантовых вычислений около недели, используя все вычислительные ресурсы его 138 узлов. Эта проверка показала, что результат квантовой симуляции полностью соответствовал тому, что предсказывает теория.

В ближайшем будущем профессор Устинов и его коллеги планируют создать еще более сложные квантовые симуляторы. Эти устройства, как надеются ученые, помогут им проверить другие предсказания теоретиков. Кроме того, в далекой перспективе они помогут российским ученым достичь так называемого "квантового превосходства" - решить задачу, которую в принципе нельзя просчитать при помощи обычного компьютера.

Квантовые компьютеры

Квантовыми компьютерами называют особые вычислительные устройства, чья мощность растет экспоненциальным образом благодаря применению принципов квантовой механики в их работе. Они состоят из так называемых кубитов, ячеек памяти и примитивных вычислительных модулей, способных хранить в себе одновременно и ноль, и единицу.

Сегодня существует два подхода к разработке подобных устройств - классический и адиабатический. В первом случае ученые пытаются создать так называемый универсальный квантовый компьютер, похожий по принципам работы на обычные цифровые вычислительные машины. Адиабатический компьютер проще создать, но он ближе по принципам своей работы к аналоговым компьютерам начала XX века, созданных для решения одной конкретной проблемы и при этом имеющим массу ограничений в работе.

Федоров и его коллеги, работавшие под руководством Алексея Устинова, заведующего лабораторией квантовых метаматериалов в НИТУ "МИСиС", разработали подобный аналоговый вычислитель, состоящий из пяти тесно связанных сверхпроводящих кубитов и предназначенный для решения сложной физической задачи - просчета модели Бозе-Хаббарда.

Это теоретическое построение было разработано еще в середине прошлого столетия для описания того, как будут взаимодействовать друг с другом фотоны или другие квантовые объекты, относящиеся к числу бозонов, частиц с целым значением спина. В их число входят не только фотоны и знаменитый бозон Хиггса, но и ряд атомов с четным числом протонов и нейтронов, а также некоторые элементарные частицы и квазичастицы.

Работа опубликована в журнале Physical Review Letters. Сегодня в мировом научном сообществе выделилось два направления разработки квантовых вычислителей: универсальные квантовые компьютеры, которые смогут выполнять специализированные алгоритмы во много раз быстрее, чем классические аналоги, и квантовые симуляторы, которые создаются специально для решения конкретных задач подобно интегральным схемам специального назначения (ASIC).

Реализация универсальных вычислителей - гораздо более сложная инженерная задача, так как требуется обязательно делать алгоритмы коррекции ошибок. Для симуляторов же главное - соответствие физической системе, для которой они создаются. В разработке сейчас много различных типов кубитов. Доминирующую роль в квантовых вычислителях занимают сверхпроводящие кубиты-трансмоны. Многими теоретическими и несколькими экспериментальными работами было показано, что массивы кубитов-трансмонов хорошо подходят и для создания квантовых симуляторов с целью решения проблем физики конденсированного состояния, расчетов макроскопических и микроскопических свойств веществ.

В новом исследовании, проведенном российскими учеными, впервые показано, что линейные массивы сверхпроводящих кубитов-трансмонов могут симулировать передачу фотонов для изучения перехода "сверхпроводник - изолятор" в модели Бозе - Хаббарда. Причем для этого потребовалась сравнительно простая архитектура: подключение кубитов к микроволновым волноводам и проведение прямой спектроскопии пропускания. Эксперимент показал, как именно сверхпроводниковые симуляторы могут помочь решать задачи материаловедения и исследовать не встречающиеся в естественной природе фазы вещества (например, сверхтекучие).

Глеб Федоров, аспирант МФТИ, соавтор работы, говорит: "Наш результат - это пример простого решения сложной проблемы. Ранние квантовые симуляторы из-за своих несовершенств часто сталкивались с проблемой несоответствия объекту симуляции. В этом контексте скептики говорили, что симуляторы симулируют исключительно сами себя. Мы же не пытались заставить систему работать против своей природы, а наоборот нашли физическую задачу, максимально использующую ее внутренние возможности".

Численное решение модели на классическом компьютере для проверки экспериментальных данных, полученных за два часа, заняло около недели на 138-ядерном вычислительном кластере ВНИИА имени Духова и показало блестящее соответствие между теорией и измерениями.

Этот результат, полученный всего лишь на пяти кубитах-трансмонах, показывает, что разработка систем с большим числом кубитов позволит наблюдать поведение моделей, сложность расчета которых лежит далеко за пределами большинства суперкомпьютеров. Стоит признать, что методы расчета непрерывно совершенствуются, но можно с уверенностью сказать, что простота масштабирования квантовых симуляторов и экспоненциальный рост их производительности с числом кубитов дают им существенное преимущество.

Проведенное исследование открывает новые горизонты как в области применения квантовых симуляторов, так и в квантовой оптике многочастичных квантовых систем, продолжая успешные совместные исследования лаборатории искусственных квантовых систем МФТИ и лаборатории сверхпроводящих метаматериалов МИСиС. Ученые надеются, что дальнейшее сотрудничество позволит разработать, изготовить и исследовать более крупные системы кубитов с необычными свойствами, которые сейчас предсказаны только в теоретических работах.

Согласно квантовой природе

Автор Глеб Федоров 11.05.2021

 

Вокруг первой демонстрации квантового превосходства вычислителем Sycamore компании Google было много споров и сомнений. Одно из них касалось оценки времени работы классического компьютера. Китайские ученые разработали и реализовали алгоритм, который заставляет пересмотреть результаты Google о квантовом ускорении. Им потребовалось 60 графических процессоров и пять дней для решения задачи, на которую, по оценкам Google, суперкомпьютер должен был потратить 10 тысяч лет. Препринт работы опубликован на arXiv.org.

В октябре 2019 коллектив ученых Google заявил, что им удалось экспериментально продемонстрировать квантовое превосходство. Они использовали квантовый 53-кубитный вычислитель Sycamore на сверхпроводниках для того, чтобы решить задачу генерации случайной строки. По утверждениям исследователей, решение этой задачи должно занять около 10 тысяч лет у самого мощного суперкомпьютера Sammit, в то время как Sycamore справился с ней за 200 секунд.

Понятно, что выбор задачи не был случайным - это одна из удобных задач для демонстрации мощности квантовых вычислителей. Тем не менее, даже при таких условиях, исследователи из IBM подвергли критике расчеты времени выполнения задачи на классическом компьютере. Буквально через месяц после новости об эксперименте Google, они опубликовали препринт статьи, в котором утверждали, что суперкомпьютеру может потребоваться несколько дней для решения задачи при правильном использовании памяти. Дело в том, что оценки времени ученых Google строились на том, что оперативной памяти суперкомпьютера окажется недостаточно и придется использовать алгоритмы, которые экономят память в ущерб времени работы. В IBM ученые предложили другой подход: использовать не только оперативную память, но и хранить нужную информацию на жестких дисках.

Несмотря на активные споры, ни одна из компаний не проводила предложенные вычисления в полном объеме - всех их предположения были только теоретическими. Решить задачу и разрешить спор удалось группе ученых из Института теоретической физики Китайской академии наук под руководством Пань Чжаня (Pan Zhang). Они предложили новый комбинированный алгоритм, с помощью которого смогли решить задачу генерации случайной строки на маленьком вычислительном кластере из 60 графических процессоров. Весь расчет занял у исследователей 5 дней, а итоговая точность значительно превысила ту, что получил квантовый вычислитель Google.

Квантовая схема Sycamore, как и любая другая, имеет два важных с точки зрения сложности задачи параметра - размерность или число кубитов и глубина или число слоев гейтов (операций над кубитами). Чем больше кубитов или чем больше операций над ними нужно осуществить, тем сложнее будет смоделировать такую цепь на классическом компьютере. Существует два основных метода их моделирования.

Первый (метод Шредингера) хранит в памяти полный вектор состояния и использует знание вероятности каждой строки для генерации выборки строк. Поэтому вычислительная сложность такого метода линейно растет с увеличением глубины цепи. Эта зависимость важна для моделирования, потому что глубина цепи вычислителя Sycamore была равна 20. С другой стороны, зависимость сложности такого метода от числа кубитов оказывается экспоненциальной, поэтому смоделировать систему с большим число кубитов оказывается затруднительно (в Sycamore их было 53).

Второй метод использует тензорные сети и отлично работает для неглубоких цепей с большим числом кубитов благодаря перегруппировке входных данных. Авторы решили объединить два метода для того, чтобы новый алгоритм мог моделировать цепи и с большим числом кубитов и с большой глубиной. Они использовали тензорную сеть, для того, чтобы разделить все кубиты на подгруппы, каждую из которых отдельно моделировали на разных графических процессорах. В результате число кубитов в каждой подгруппе становится достаточным, чтобы применить метод Шредингера и решить задачу за реальное время (значительно меньше 10 тысяч лет). Ученым потребовалось 60 графических процессоров NVIDIA V100 GPU с 32 гигабайтами памяти и пять дней для генерации двух миллионов строк. Кроме того, качество распределения этих строк значительно превосходит соответствующий результат Sycamore.

После генерации большого числа случайных строк какие-то из них встречаются чаще, а какие-то реже. Поэтому можно говорить о вероятности генерации определенной строки. Зависимость вероятности от строки может иметь определенный вид. Результат задачи, которую решали авторы, в идеальном случае должен иметь распределение Портера-Томаса. Чем ближе реальное распределение к распределению Портера-Томаса, тем точнее и лучше оказывается решена задача. Обычно для оценки близости распределений используют величину их схожести (fidelity). Если она равна единице, то распределения полностью совпадают. В эксперименте Google схожесть итоговых распределений составила всего 0,002, а авторам новой работы удалось получить значение в 0,739.

Несмотря на то, что ученые сосредоточились на моделировании Sycamore, их алгоритм и подход в целом можно использовать для моделирования существующих и будущих квантовых систем. Они отмечают, что в отличие от квантового вычислителя Google, их алгоритм не масштабируем на большие глубины и числа кубитов одновременно.

Помимо задачи генерации случайной строки, физики активно исследуют и создают квантовые вычислители для решения задачи бозонного сэмплинга. Фотонный процессор группы китайских ученых уже справился с этой задачей, а другая команда предложила новый способ для увеличения размерности задачи. Интересно, сможет ли разработанный классический алгоритм справиться с задачей бозонного сэмплинга быстрее, чем все существующие.

Оксана Борзенкова

Официально введен в эксплуатацию российский нейтринный телескоп Baikal-GVD - массив оптических детекторов нейтрино, который размещен в толще воды в южной части озера Байкал. Строительство телескопа идет с 2015 года, сбор данных о нейтрино с его помощью физики начали в в 2016 году. О церемонии запуска с участием главы Минобрнауки Валерия Фалькова и руководителей организаций-участниц проекта сообщает агентство ТАСС.

Установку Baikal-GVD (Gigaton Volume Detector) с 2015 года строят физики из Института ядерных исследований РАН совместно с коллегами из дубненского Объединенного института ядерных исследований и учеными из Германии, Польши, Словакии и Чехии. Каждый год в конце зимы ученые опускают в озеро новые кластеры - "гирлянды", на каждой из которых установлены 192 оптических модуля с фотоумножителями для фиксации вспышек черенковского излучения, возникающих в толще воды под действием нейтрино высоких энергий.

К настоящему времени установлено семь кластеров, в этом году планируется запустить восьмой. После установки восьмого кластера эффективный объем детектора - объем, в котором он способен "видеть" вспышки и идентифицировать частицы - должен достичь 0,4 кубического километра. В перспективе планируется довести эффективный объем телескопа до кубического километра.

Нейтрино очень слабо взаимодействует с веществом, чтобы зафиксировать такое единичное взаимодействие требуются огромные детекторы с сотнями и тысячами тонн жидкого сцинтиллятора и сотнями фотодетекторов, отслеживающих слабые вспышки при таких взаимодействиях. Но даже такие нейтринные инструменты "ловят" по нескольку десятков нейтринных событий в год. Об одном из таких детекторов - установке Borexino - читайте в материале "Лаборатория под горой".

Особый интерес для физиков представляют астрофизические нейтрино, то есть нейтрино сверхвысоких энергий, которые могут рождаться в активных ядрах галактик. Поскольку нейтрино не реагируют на магнитные поля как заряженные частицы, не поглощаются межзвездной пылью, как фотоны, они несут информацию "с места событий". В частности, именно нейтрино первыми рассказали ученым о вспышке сверхновой 1987А в Магеллановом облаке - до того, как астрономы увидели оптическую вспышку.

Однако нейтрино непрерывно рождаются на Солнце, в недрах Земли, в атмосфере, в ядерных реакторах, и чтобы вычленить из этого фона относительно редкие астрофизические нейтрино, нужны действительно огромные детекторы, в которых в качестве "рабочего тела" используют огромные объемы воды или льда. Самая большая и самая знаменитая установка этого класса - нейтринный телескоп IceCube, массив оптических детекторов вмороженных в толщу антарктического льда, который начали строить в 2005 году, а в 2010 году довели его объем до кубического километра. О его работе мы писали в материале "Ледяное нейтрино".

Объем IceCube - 1 кубический километр, и к настоящему времени установка зарегистрировала около 100 нейтрино сверхвысоких энергий, в том числе несколько с энергией более петаэлектронвольта. Baikal-GVD начали строить относительно недавно, поэтому его результаты пока скромнее. Научный руководитель проекта, физики из ИЯИ РАН Григорий Домогацкий сообщил N+1, что к настоящему времени физики "увидели" с помощью байкальской установки 12 кандидатов с энергиями до сотни тераэлектронвольт, из которых примерно половина после проверки и подтверждения может оказаться "настоящими" астрофизическими нейтрино.

О задачах байкальского телескопа и истории "подводной" и "подледной" нейтринной астрономии читайте в нашем материале "Кто стрелял?".

Естественная убыль населения (превышение числа умерших над числом родившихся) в РФ в январе 2021 года выросла в 2,5 раза по сравнению с январем 2020 года, составив 113 тыс. 166 человек (против 45 тыс. 255 человек годом ранее), сообщил в пятницу Росстат.

Число родившихся в январе 2021 года снизилось на 10,3% - до 106 тыс. 603 детей со 118 тыс. 820 детей в январе 2020 года.

Число умерших в РФ в январе 2021 года увеличилось на 33,9% - до 219 тыс. 769 человек со 164 тыс. 75 человек в январе 2020 года.

В 2020 году естественная убыль населения в РФ в 2020 году выросла более чем в 2 раза - до 688,7 тыс. человек с 316,2 тыс. человек в 2019 году. Этот показатель стал максимальным с 2005 года - тогда естественная убыль населения составила 846,6 тыс. человек.

По предварительным данным Росстата, население России в 2020 году сократилось более чем на 0,5 млн человек (из-за положительной миграции население снизилось чуть меньше показателя естественной убыли), снизившись до 146,24 млн.

Численность населения на 1 января 2021 года стала минимальной с начала 2014 года - тогда она составляла 143,7 млн, а после присоединения Крыма на начало 2015 года численность населения РФ выросла до 146,3 млн человек (до этого 146,3 млн человек было стране последний раз в 2001 году, а минимум был достигнут в начале 2009 года - 142,7 млн человек).

Смертность от коронавируса

В январе, по данным Росстата, в России умерли около 37 тыс. россиян с коронавирусом. "Число смертей от COVID-19 в январе 2021 года по сравнению с декабрем 2020 года уменьшилось. COVID-19 как основная причина смерти. В январе 2021 года зафиксировано 21 тыс. 511 таких случаев", - говорится в сообщении Росстата.

Коронавирус предполагается как основная причина смерти, но для подтверждения наличия вируса необходимо провести дополнительные медицинские исследования в 4 тыс. 781 случаях.

Коронавирус являлся сопутствующим заболеванием, повлиял на развитие иных болезней и способствовал появлению осложнений, ускоривших смерть пациента в 2 тыс. 388 случаев.

Коронавирус никаким образом не повлиял на наступление смерти в 8 тыс. 427 случаев.

В декабре в РФ, согласно прошлым данным Росстата, умерли около 44 тыс. человек с коронавирусом.

За прошлый год и январь 2021 года умерли почти 200 тысяч россиян с COVID-19.

Смертность в РФ в январе по сравнению с декабрем 2020 года снизилась на 9,5%, сообщила вице-премьер Татьяна Голикова журналистам в пятницу.

"В структуре прироста смертности за январь 2021 года стопроцентно подтвержденные случаи ковида составляют 47,2%. Если к стопроцентно подтвержденным случаям добавить смертность от иных причин, когда тест на ковид был положительным, то совокупно доля этих групп составит в структуре прироста смертности 66,6%", - добавила она.

Голикова отметила, что устойчивое снижение смертности в РФ в феврале по сравнению с январем составило 21,7%, таковы оперативные данные.