Новости

Андрей Фурсенко представил молодых лауреатов премии президента РФ в области науки и инноваций
Андрей Фурсенко представил лауреатов премии президента РФ в области науки и инноваций для молодых ученых за 2013 год. Это Наталья Баурова (МАДИ), Андрей Горобец и Александр Давыдов (Институт прикладной математики РАН), Владимир Новиков (Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского), Алексей Полилов (МГУ). Объявление лауреатов этой премии приурочивается ко Дню российской науки. "РГ" представляет работы победителей.

Амеба с интеллектом

Алексей Полилов - один из мировых лидеров в довольно необычной сфере науки, он изучает микроскопических насекомых. Почему молодой современный человек посвятил этому жизнь? "А вы посмотрите на них под микроскопом, - отвечает он. - Удивительное зрелище. Они устроены не менее сложно, чем большие насекомые. Только все в миниатюре". Наверно, это действительно поражает, как внутренность часов размером с горошину.

По сути, Алексей занимается одной из ключевых проблем науки - эволюцией жизни. Почему она приобретает те или иные формы, дает "добро" одним и отсекает другие. Как известно, каждый вид животных выбирает свой путь эволюции. К примеру, позвоночные, в основном, увеличивались в размерах, а насекомые пошли в противоположную сторону - миниатюризации. И получили ряд преимуществ: им требуется меньше энергии и питания. Чем насекомое меньше, тем больше ниш спрятаться от врагов. А еще у "карликов" - быстрая смена поколений, а значит, и быстрый рост "населения".

Вершина, апофеоз этого развития насекомых - удивительные микроскопические осы Megaphragma, которых как раз изучает и Полилов. "Мы обнаружили неожиданный факт: нейроны взрослых ос практически лишены ядер, - говорит ученый. - Это феномен. Ведь в природе нет живых существ, у которых нервная система не имеет ядер.

Почему природа пошла на такой эксперимент? По мнению Полилова, все дело опять же в миниатюризации. Дело в том, что у куколки этой осы нейроны, как и положено, оснащены ядрами, но из-за этого нервная система получается аномально большой. Она занимает около 17 процентов объема тела и поглощает много энергии. Природа нашли неожиданный выход. Она убрала ядра из нейронов, сжав нервную систему до предела. В итоге оса стала размером с одноклеточную амебу. Но вот что самое поразительное. Во-первых, оса осталась насекомым со сложным строением. Но главное, что, по сути, лишившись нервной системы, оса ничуть не потеряла в интеллекте. Она летает, размножается, находит себе хозяина, на котором паразитирует, и т.д.

- Сейчас мы пытаемся разобраться с памятью осы, - говорит ученый. - Считается, что она связана с белковым синтезом, который невозможен без ядер в нейронах. Так вот пока неясно, а что вообще может помнить такая оса.

Полученные кандидатом биологических наук из МГУ Алексеем Полиловым результаты открывают новые возможности для целого ряда биотехнологических и биоинформационных направлений, таких как микроробототехника, нанооптика, моделирование нейронных сетей, изучение масштабирования сенсорных систем, геномика и многие другие, сфера применения которых потенциально велика.

Диагноз на разрыв

Работа доктора технических наук Натальи Бауровой имеет особое значение для России. Вот всего лишь две, но очень тревожных цифры: более 90 процентов нашей техники имеет срок службы более десяти лет. Но вряд ли для кого-то является секретом, что огромное количество российского оборудования - это настоящие "аксакалы", возрастом и 30, и 40, и 50 и даже более лет. Отсюда частые аварии, сообщения о которых стали уже почти обыденностью. Наталья Баурова из Московского автодорожного университета (МАДИ) создала метод, который позволяет заранее предсказать, когда может произойти авария.

- У летчиков есть понятие - точка невозврата, когда самолет уже ни при каких обстоятельствах не может выйти из определенной фигуры пилотажа. А в материаловедении есть точка бифуркации, - говорит Наталья Баурова. - . Если делать ремонт конструкции, когда она пройдена, то не помогут самые современные методы, все равно не удастся существенно продлить срок службы материала. Если же начинать ремонт задолго до этой точки, то деньги будут потрачены напрасно. То есть самый оптимальный вариант - приступать к ремонту на подходе к точке бифуркации.

Баурова разработала математическую модель, которая позволяет с высокой точностью диагностировать состояние материала и фиксировать первые признаки его заболевания. Обнаруживать приближение к точке бифуркации.

Для диагностики применяются специальные интеллектуальные материалы, в частности, углеродные волокна. Они "чувствуют", что происходит в металле, измеряя его электрическое сопротивление. Баурова нашла для каждого металла четкую зависимость величины сопротивления от степени разрушения. А дальше все очевидно. Скажем, известно, где у башенного крана самые "слабые" места, которые начинают разрушаться первыми. Именно сюда и крепятся углеродные волокна. Когда напряжение в металле приближается к критической черте, сопротивление сигналит "SOS".

Главное достоинство такой диагностики по сравнению со всеми другими методами - простота и цена. Скажем, ультразвуковой метод в десять раз дороже, он требует высококлассных специалистов. Наталья Баурова подчеркивает, что новый метод контроля - это работа большого коллектива, а ее награда является признанием научной школы МАДИ.

Нашли ключ к "суперу"

Лауреаты в области информатики Андрей Горобец и Александр Давыдов из Института прикладной математики им. Келдыша РАН занимаются самой увлекательной и сложной сферой вычислительной техники - суперкомпьютерами. Сегодня почти аксиома: лидерство в XXI веке странам обеспечат именно эти машины. Они уже достигли фантастической скорости счета - триллионы операций в секунду (терафлоп), а ученые уже замахиваются на новые рекорды. Суперкомпьютеры сулят настоящую революцию. Создавая автомобиль, самолет, реактор и другие сложнейшие системы, вам не надо проходить долгую и очень дорогую стадию превращения идеи в опытные образцы, затем проводить многократные испытания, вносить переделки и т.д. Суперкомпьютер во много раз сокращает эту дорогу от идеи до готового изделия, проигрывая на моделях различные варианты. И только доведя его до оптимального, есть смысл приниматься за воплощение в "железе".

Андрей Горобец и Александр Давыдов награждены за создание алгоритмов для расчетов на суперкомпьютерах. Для обычных программистов это звучит немного странно. Казалось бы, есть вычислительные машины, пусть и очень мощные, но все равно операции работы с ними стандартные.

- Не совсем так, - объясняет Александр Давыдов. - Суперкомпьютер принципиально отличается от обычной персоналки, которая решает задачи, как школьник, двигаясь к ответу последовательно, шаг за шагом. "Супермозг" действует иначе, у него одновременно "соображает" множество процессоров, которые работают параллельно. Отсюда и такая феноменальная производительность - триллионы вычислений в секунду.

Армия вычислителей сегодня может составлять сотни тысяч обычных процессоров, а также тысячи так называемых графических процессоров. Чтобы заставить все это множество работать как единый вычислительный ансамбль, ученые объединяют их очень сложной архитектурой.

Каждый такой супермозг индивидуален, к нему надо найти подход. Иначе его действительно невероятные математические способности будут работать с мизерным к.п.д. С тем же успехом можно микроскопом забивать гвозди. Андрей Горобец и Александр Давыдов такие подходы нашли, что позволило при использовании 1280 графических процессоров достичь рекордной производительности - 640 терафлоп. Ими решены уникальные задачи в области аэродинамики для авиастроения и ракетостроения. Полученные коллективом результаты использованы в научных и прикладных исследованиях ЦАГИ, ЦНИИМАШ, ОАО "Авиадвигатель" (Пермь), ОКБ Туполева, ОКБ Сухого, ОКБ Камова, Российский федеральный ядерный центр ВНИИЭФ (Саров) и других российских научных центров.

Справка "РГ"

Премия президента РФ в области науки и инноваций для молодых ученых присуждается за значительный вклад в развитие отечественной науки и в инновационную деятельность для стимулирования дальнейших исследований лауреатов. Ежегодно вручается четыре премии, каждая в размере 2,5 миллионов рублей. Возраст кандидата на соискание премии не должен превышать 35 лет на момент его выдвижения.