Георгий Зограф, аспирант физико-технического факультета Университета ИТМО
Почему кремний всегда говорит ученым «да»?
Нанофотоника – это большая наука с широким диапазоном применения: это и телевизоры на квантовых точках, и оптические волокна для интернета, и солнечные батареи. Заниматься всем в нанофотонике невозможно. Я занимаюсь оптическим нагревом.
У нас в лаборатории есть два лазера. С помощью лазера №1 мы можем печатать наночастицы. Например, мы умеем делать частицы из золота, серебра, кремния. Есть и лазер №2. И его огромный бонус в том, что он не наносит абсолютно никакого вреда человеку и умеет нагревать наночастицы золота. Как это происходит? Золото – это металл, то есть у него есть много свободных электронов, которые хорошо поглощают свет, преобразуя его в тепло. То есть мы можем светом активировать нанопечку. Она в сто раз меньше, чем живая клетка организма. И ученые-биологи нашли применение ей в медицинских целях, в том числе для терапии раковых опухолей.
Возьмем бедную мышку. У нее есть опухоль. Биологи каким-то образом прикрепляют к опухоли нашу наночастицу. Затем на нее светит лазер №2, частицы начинают греться и выжигают раковые клетки. Вроде круто, но, если подумать, как мы будем контролировать температуру нагрева, чтобы не выжечь заодно и здоровые клетки? Нужен нанотермометр. Для этого из подручных материалов подошел кремний. Это хороший материал… Но помните, что, когда ученый говорит «материал хорош», это в 90% случаев значит, что он просто у него есть.
Но это шутки, конечно. Кремний – непростой материал. Он используется в науке от электроники до медицины. Это такой сеньор Si, который на все отвечает «да», в том числе и на нашу проблему. Когда свет лазера №2 попадает на кремний, возбуждаются некоторые колебания, которые мы можем регистрировать и по ним определять температуру нагрева.
Казалось, проблема решена: просто «поженим» золото и кремний. Но не все так просто. Мы попытались поместить золото внутрь кремниевой оболочки, но в этом случае кремний хорошо отводил от золота тепло. Попытались сделать и наоборот, но золото экранировало все колебания от кремния. И тогда мы попробовали просто взять частицы кремния и поместить их под лазер: и вышло, что кремний сам стал нагреваться и, в то же, мы могли смотреть частоту колебаний, чтобы определять температуру нагрева. То есть в одном кремнии мы получили и градусник, и нагреватель.
Илья Викснин, руководитель лаборатории «Мультиагентные системы» Университета ИТМО
Как муравьи, пчелы и голуби помогают понять поведение толпы в условиях ЧС?
Каждый человек – это индивидуальность, личность. Но он начинает вести себя совсем иначе, когда вокруг полно других людей: в метро, в какой-либо давке, панической обстановке. В этом случае мы получаем слабо управляемую толпу.
В нашем моделировании мы попробовали применить к такой толпе роевой интеллект. Эта модель поведения была «подсмотрена» человеком у муравьев. Например, есть колония муравьев. Три муравья нашли разные маршруты к еде. Эти роботяги начинают таскать еду к муравейнику, оставляя за собой некий след, на который могут ориентироваться другие муравьи. И постепенно, раз за разом, все больше и больше насекомых выбирает наиболее короткий путь из трех. А что будет, если этот путь будет уничтожен? Тогда муравьи выберут второй наиболее оптимальный путь. То есть здесь проявляются тот самый роевой интеллект.
Глобально муравьи гениальны, но по отдельности они «туповаты». Мы задумались, что нам не хватает данных, чтобы «примерять» модель поведения муравьев на человеке. Поэтому мы придумали еще три правила, которые можно применить к людям: передай импульс (если тебя толкнули в метро, ты толкнешь другого), беги быстрее остальных (если ты четко знаешь, где эскалатор, ты движешься туда как можно быстрее, стараясь обогнать остальных), стремись к центру (если случится ЧП, человек чисто инстинктивно будет ломиться в центр толпы, потому что так, как бы это ни звучало, он будет окружен живым щитом). Такое же поведение демонстрируют голуби: держи дистанцию, равняйся на группу, стремись быть в центре группы.
У нас была гипотеза поведения людей в ЧС, которую надо было проверить, то есть провести моделирование. Мы решили проверить нашу теорию на реальном случае: пожар в «Хромой лошади» в Перми. Тогда погибло 156 человек. Мы применили нашу модель поведения людей и получили результаты плюс-минус десять погибших. Чисто с точки зрения науки ошибка в 10% – это неплохо. Но задумайтесь, если мы измеряем ошибку в человеческих жизнях – это катастрофически много. Ошибка должна составлять ноль.
Роевой интеллект в этом случае обладает минусом: он подразумевает, что все равны. Мы допустили, что человеку нужен лидер, за которым он будет следовать. Схожий механизм есть у пчел. У них есть пчелы-разведчики, которые выясняют, где есть нектар, затем возвращаются в улей, передают эту информацию добытчикам, и они вылетают на промысел. То же самое происходит и у человека. Мы применили эту модель к «Хромой лошади». Людям надо было найти выходы. Как это сделать? Вероятно, они бы ориентировались на тех, кто, по их представлениям, знал бы, где выход, даже в условиях паники. Мы поставили одного официанта в зону сцены, чтобы он был виден. И так нам удалось «спасти» на 10 человек больше.
В любом случае, не получилось сделать так, чтобы «спасти» всех: слишком много условий для этого было нарушено изначально. Именно поэтому модели поведения толпы в ЧС помогут заранее давать рекомендации по устройству тех или иных помещений, мероприятий с точки зрения безопасности, которым необходимо следовать еще на уровне проектирования и подготовки. С помощью нашего симулятора мы смогли полностью реконструировать, например, и теракт в аэропорту имени Ататюрка в Стамбуле. Доступ к симулятору ограничен, чтобы его не использовали те же самые террористы.
Богдан Бородин, сотрудник лаборатории оптики поверхности ФТИ им. Йоффе РАН
Как графен сделает электронику более быстрой?
Если от графита «оторвать» одну полоску толщиной в атом, то получится графен. У него есть очень полезные свойства: подвижность заряда примерно в сто раз выше, чем у других материалов, он прозрачный для видимого спектра излучения, гибкий, а также очень прочный. И графен можно использовать в электронике.
Электронные платы состоят, в общем, из двух ключевых компонентов: это транзисторы и каналы, по которым бежит ток. Графеновые транзисторы уже сделаны швейцарскими учеными, а так как у графена в сотни раз больше подвижность заряда, то и транзисторы на его основе работают в сотни раз быстрее. То есть это супербыстрые компьютеры. Однако за такие преимущества нужно расплачиваться большими трудностями в использовании.
Первая проблема заключается в том, что у графена области, где находятся электроны и где протекает ток, постоянно «соединены» между собой. То есть не получится «включать» и «выключать» транзистор. Это решается благодаря квантово-размерному эффекту в графене: если отрезать от него маленький тонкий кусочек, то эта область будет вести себя как полупроводник, то есть разделять зоны проводимости и зоны, где находятся электроны. Если приложить напряжение, то получится управлять включенностью транзистора.
Вторая проблема – это литография. Это процесс создания каналов, по которым движется ток. Графен – очень чувствительный и очень тонкий материал. Но сделать эти самые каналы можно с помощью зондовой литографии, чем я и занимаюсь. Для этого используется настолько тонкая игла, что можно модифицировать материал на атомарном уровне. То есть мы подносим иглу к графену, по ней пропускается ток, и вода, которая находится рядом с графеном, вступает с ним в реакцию, образуется оксид графена, который не проводит ток. Получается сверхтонкая литография, и за каждый нанометр ее толщины буквально борются: ведь чем меньше будут элементы электроники, тем лучше
Николай Панюшев, аспирант биологического факультета Санкт–Петербургского государственного университета
Почему в геноме лишь 20% генов?
Что такое генетические заболевания? Это когда повреждается какой-либо ген, а в организме от этого возникают сбои. Еще в 90-х годах ученые решили с этим побороться и попробовали внести поврежденный ген обратно в клетку с помощью искусственной хромосомы. Но чтобы метод сработал, надо было «накрутить» к этому гену еще в десятки раз больше некодирующей ДНК, которая вроде как и не была нужна. Что же это и зачем?
ДНК бывает кодирующая и некодирующая. ДНК – это поваренная книга с рецептами для организма на все случаи жизни. С нее считывается РНК, которая транслируется в белки. А белки – это наше все. Содержание генома ДНК состоит из генов, которые кодируют белки, но генов там всего 20%! Все остальное – это некодирующая ДНК. Именно этой ДНК я и занимаюсь.
Как вообще соотносится геном и количество генов? Это имеет значение для уровня развития? Вот мы думаем, что мы – венец творения и все такие классные. Но на самом деле геном у нас средний по меркам млекопитающих: всего три миллиарда пар нуклеотидов, из которых строится ДНК, и 20 тысяч генов. У дрозофилы геном в тридцать раз больше, а вот генов только 15 тысяч. У одной рыбки геном 3,5 миллиарда пар нуклеотидов, а вот генов в четыре раза больше, чем у людей. Но всех уделывает амеба: у нее 670 миллиардов пар, и мы даже еще не все их расшифровали.
Что же определяет размер генома? Это некодирующие ДНК-повторы. Я занимаюсь Alu-повтором, который занимает 10% всего генома, то есть около одного миллиона его копий. Нам интересно знать, как они работают, когда с них начинают считываться РНК: не очень понятно, зачем это происходит и в каких случаях.
Например, есть такой белок, Ku70, который связывается с Alu. Этот белок обеспечивает стабильность ДНК, умеет залечивать ДНК при разрывах. Если его «вырезать» у мышей, то они долго не живут: у них появляется рак и нестабильность хромосом. А тут мы видим, что Alu связан с этим белком. Поэтому мы изучаем этот повтор.
Также в Science Slam приняли участие историк искусства Мария Назарова, которая рассказала, какое значение для древних римлян имели расположение на улице, поза и расцветка памятников, а также специальный гость от генерального партнера мероприятия Алексей Пустовских из Научно-технического центра «Газпром нефти», который рассказал, как математические расчеты помогают добывать нефть более эффективно.
