Ученые изобрели переносной очиститель воды, который работает от человеческого электричества

Южнокорейские инженеры разработали портативный очиститель воды, работающий от статического электричества, которое накапливается на коже. Устройство собирает необходимую для работы энергию всего за 10 минут ходьбы. Такой прибор может быть особенно полезен во время стихийных бедствий или в регионах, где нет доступа к чистой воде и источникам питания.

В наименее развитых странах люди испытывают острую нехватку чистой воды. По данным ООН, примерно два миллиарда землян не имеют доступа к качественной воде (пьют недостаточно чистую), а еще больше людей живут в условиях, в которых нет даже элементарной санитарно-гигиенической инфраструктуры.

Один из способов решения проблемы питьевой воды — обеззараживание (дезинфекция). Это можно сделать как в бытовых условиях, например кипячением, так и промышленными способами — озонированием, хлорированием. Но в большинстве случае требуется энергия, а когда речь идет о более масштабном процессе дезинфекции — еще и сложные дорогостоящие модульные конструкции. В бедных государствах далеко не везде доступно электричество, поэтому там нет необходимых для обеззараживания технологий.

Инженеры из разных стран давно разрабатывают портативные очистительные устройства, которые обеззараживали бы воду и при этом не потребляли электричество. Преимущество подобных приборов налицо: они недорогие, легкие, их можно постоянно носить с собой.

Такой прибор удалось создать команде исследователей из Южной Кореи и Китая под руководством Санг Ву Кима (Sang-Woo Kim) из Университета Ёнсе. О своем портативном переносном очистителе ученые рассказали в статье, опубликованной в журнале Nature Water.

Ким и его коллеги взяли многоразовую бутылку для воды емкостью 500 миллилитров и установили внутрь неметаллический электрод с массивом наностержней из проводящего полимера полипиррола. Эти наностержни концентрируют электростатические заряды, которые «накапливаются» на теле человека во время ходьбы, и создают электрические поля — достаточно сильные, чтобы убить бактерии и вирусы либо снизить их концентрацию до безопасного минимума.

К внешней стороне бутылки инженеры прикрепили небольшой кусок алюминиевой фольги, которая «собирает» статическое электричество с руки человека, после чего перенаправляет на медный провод. Затем по этому проводу энергия доставляется к электроду внутри бутылки.

Эксперимент показал, что устройство способно полностью дезинфицировать речную воду, содержащую как бактерии, так и вирусы, через 10 минут после начала ходьбы, а иногда быстрее, если человек с такой бутылкой ускорит шаг. То есть достаточное количество энергии для работы прибора накапливается за 10-минутную прогулку.

Однако авторы исследования отметили, что на накопление электростатического заряда, образующегося в результате трения между материалом обуви и землей, большое влияние оказывает обувь. Так, например, туфли или ботинки, изготовленные из поликарбоната, резины и поливинилхлорида (ПВХ), обеспечивают более высокий КПД, чем из кожи. Кроме того, эффективность устройства снижает влажная среда, тот же дождь. Чем выше влажность, тем меньше накапливается статическое электричество.

По словам разработчиков, примерная стоимость такого портативного очистительного прибора — менее двух долларов за штуку.

«Наш прибор не требует батарей, розеток, вилок. Он может оказаться особенно ценным не только там, где люди постоянно сталкиваются с нехваткой чистой воды, но и где нет стабильного электричества. Например, он пригодится жителям районов, пострадавших от стихийных бедствий или затронутых военными конфликтами», — пояснил Ким.

Теперь команда инженеров пытается найти способ более эффективного процесса производства наностержней. Ким и его коллеги отметили, что в ближайшем будущем они создадут коммерческую жизнеспособную версию своего устройства, которая поступит на широкий рынок.

Вышки 5G существенно увеличат время автономной работы мобильных телефонов

Чем больше вышек 5G будет построено на единицу площади, тем сильнее сократится общее энергопотребление сетей базовых станций и увеличится время автономной работы телефонов. К такому выводу пришли исследователи из США. С помощью моделирования ученые рассчитали, насколько эти вышки будут энергоэффективными и какую пользу могут принести обладателям смартфонов.

Один из самых главных компонентов любой мобильной связи — базовая станция, то есть комплекс антенн, которые принимают и передают радиосигналы от телефона к телефону. Такие антенны устанавливают на специальные вышки высотой от 70 до 100 метров (впрочем, на практике башни бывают и ниже 70 метров). На одной вышке может стоять несколько базовых станций, работающих в одном из нескольких стандартов связи — 2G, 3G, 4G или 5G.

Когда на телефон абонента поступает звонок или он набирает номер, аппарат отыскивает ближайшую к нему базовую станцию и посылает на нее сигнал «идентификации». Станция принимает этот сигнал, обрабатывает, а затем перенаправляет в центр коммуникации для определения оператора мобильной сети и переключает разговор на ближайшую к абоненту базовую станцию с самым сильным сигналом оператора.

Системы, которые обеспечивают беспроводную связь со смартфонами, потребляют много энергии. Последние исследования показали, что это потребление особенно увеличивается на «последней миле» — участке сети, где данные поступают от провайдера конечному пользователю.

Вышки излучают радиоволны во всех направлениях, они доходят до всех телефонов в округе. Но откликается на сигнал только телефон пользователя, опознавший в этом сигнале код, который смартфон передал на базовую станцию. Иными словами, на «последней миле» большая часть энергии тратится «впустую»: распространяясь в пространстве, сигнал сталкивается с различными препятствиями, в результате чего он поглощается, отражается и рассеивается, то есть происходит потеря значимой части данных.

Поскольку базовая станция и смартфоны обмениваются данными по беспроводной сети, поиск телефоном одного конкретного сигнала быстрее разряжает его аккумулятор, кроме того, растет потребление энергии «от сети» и самой базовой станции (она работает дольше).

Чтобы обеспечить более экономичное использование энергии базовыми станциями и увеличить время работы смартфонов от одного заряда батареи, необходимо свести к минимуму потерю беспроводного сигнала. Добиться этого можно, если сократить расстояние передачи данных по беспроводной среде. В таком случае сотовые вышки можно будет уменьшить в размере, из-за чего они станут потреблять гораздо меньше энергии. Об этом в своей статье, опубликованной на сайте электронного архива препринтов arXiv, рассказали исследователи из Калифорнийского университета (США).

Ученые использовали программное обеспечение с открытым исходным кодом Sionna для моделирования передачи данных от базовых станций на мобильные телефоны и протестировали различные конфигурации сетей на 3D-моделях реальных городов из OpenStreetMap (некоммерческий веб-картографический проект). Целью специалистов было понять, как покрытие разных стандартов мобильной связи сократит потребление энергии.

«Решить проблему „энергоэффективности мобильной связи“ можно с помощью более плотного покрытия. В эпоху стандарта 4G многие специалисты предлагали увеличить количество сотовых вышек, однако при таком раскладе эта технология не позволит телефону достаточно быстро переключаться с одной вышки на другую, что необходимо в случае подобного уплотнения. Проблему можно решить с помощью 5G, которое дает возможность быстро увеличить количество базовых станций и повысить энергоэффективность», — пояснил Агрим Гупта (Agrim Gupta), один из авторов исследования.

Во время моделирования американские ученые выяснили, что лучше всего эффект потери энергии на «последней миле» снижают плотные покрытия 5G, которые обеспечиваются за счет замены одной более крупной базовой станции несколькими меньшими. Эксперимент показал, что благодаря такому покрытию можно будет уменьшить необходимую высоту размещения базовых станций до 15 метров. Это позволит устанавливать комплекс небольших антенн на деревьях или уличных фонарных столбах, то есть для этих систем больше не потребуются специальные вышки.

Кроме того, ученые узнали, что такое «уплотнение» приводит примерно к трехкратной экономии электроэнергии в сетях, используемых базовыми станциями, а также к увеличению времени автономной работы телефона на 50 процентов. Если заряд батареи смартфона «держится» 12 часов, то благодаря такой сети время его работы увеличится до 18 часов.

По словам авторов исследования, эти показатели обеспечиваются за счет резкого снижения мощности передачи данных смартфонами на 10-15 децибел, поскольку небольшие базовые станции будут располагаться в среднем в пять раз ближе к мобильным телефонам, чем сейчас находятся вышки.

Сегодня количество подключений к сетям 5G растет во всем мире. Больше всего этих сетей действует в городах Западной Европы, США, Индии, Китая. Относительно массовое развертывание 5G-сетей в России намечено на 2024 год. Пока что эта технология доступна только в нескольких крупных городах страны, среди них Москва и Санкт-Петербург.

Россия и Украина возглавили рейтинг стран по угрозе киберпреступлений

Международная команда исследователей составила первый в мире рейтинг киберпреступности. Первую и вторую строчки в нем заняли Россия и Украина.

Киберпреступность — в значительной степени невидимое явление. Хакеры скрывают географическое положение, обеспечивают себе анонимность с помощью поддельных аккаунтов и технических средств защиты. Из-за этого контролировать преступления в сфере использования компьютерных технологий особенно трудно.

Чтобы определить, какие страны представляют наибольшую опасность для мирового сообщества с точки зрения угрозы киберпреступности, группа исследователей из Университета Нового Южного Уэльса (Австралия), Оксфордского университета (Великобритания), Университета Монаша (Австралия) и Института политических исследований (Франция) провела исследование с участием ведущих специалистов по разведке и расследованиям киберпреступлений. На основе онлайн-опроса 92 экспертов из разных стран ученые сформировали первый Всемирный индекс киберпреступности. Результаты их работы опубликовал журнал PLOS One.

Во время опроса экспертам предлагали назвать страны, которые, по их опыту, в той или иной степени представляют угрозу для кибербезопасности других государств. Затем респонденты по 10-балльной шкале оценивали уровень влияния, профессионализм и технические навыки киберпреступников из перечисленных стран.

Согласно информации экспертов, самую высокую угрозу с точки зрения киберпреступности для мира представляет Россия. На втором месте Украина, замыкает тройку Китай. На четвертой и пятой позициях США и Нигерия.

Изучая борьбу с киберпреступностью в разных странах, исследователи рассматривали следующие типы преступлений (расположены в порядке от самых технически сложных до наиболее простых):

1. Связанные с техническими продуктами или услугами. Например, создание вредоносных программ, получение доступа к скомпрометированным системам, производство инструментов для таких преступлений.

2. Атаки и вымогательство: DoS-атака, разработка программ-вымогателей.

3. Кража данных, в том числе персональных. Например, взлом, фишинг, компрометирование учетной записи, кража информации о кредитной карте.

4. Разные виды мошенничества: с предоплатой, с онлайн-аукционами, взлом деловой электронной почты.

5. Обналичивание или отмывание денег: мошенничество с кредитными картами, создание незаконных платформ виртуальной валюты.

Исследование показало, что страны, в которых развита как киберпреступность, так и борьба с ней, специализируются на отдельных видах преступлений. Например, Россия и Украина — высокотехничные центры, в то время как в Нигерии работают с менее сложными угрозами кибербезопасности.

Авторы научной работы в дальнейшем планируют определить, связаны ли с киберпреступностью характеристики жителей в конкретной стране. Например, уровень образования, доступность интернета, ВВП или распространенность коррупции. Ученые отметили, что киберпреступность, как и другие виды преступности, не глобальна и изменчива, а связана с контекстом.

Нейросеть выстроила тактику футбольного матча лучше тренера

В футболе, чтобы выиграть матч, необходимо грамотно выстраивать тактику, анализируя решения команды-соперницы. Специалисты из Великобритании и Канады автоматизировали этот процесс с помощью языковой модели, которая по эффективности превзошла опытных тренеров.

Искусственный интеллект стремительно развивается и применяется в разных сферах. Например, его активно используют в медицине, чтобы точнее интерпретировать результаты МРТ или электроэнцефалограммы, а также снижать влияние человеческого фактора в диагностике. По мнению основателя, генерального директора и главного инженера компании SpaceX Илона Маска, уже в следующем году ИИ станет умнее любого человека.

Специалисты из Google DeepMind в Великобритании и Университета Альберты в Канаде совместно с тренерами футбольного клуба «Ливерпуль» (Великобритания) разработали нейросеть TacticAI, которая смогла выстроить более выигрышную тактику для футболистов, чем люди. Публикация, в которой описали получившуюся языковую модель, опубликовал журнал Nature Communications.

Разработчики сфокусировались на анализе угловых ударов. Это способ возобновить игру, который назначают, когда мяч касается игрока обороняющейся команды и полностью пересекает линию ворот по земле или по воздуху, но гол при этом не забивают. Именно такие удары дают тренерам больше возможностей вмешаться и усилить тактику игры.

TacticAI, способную и предсказывать события, и генерировать информацию, проверяли по следующим параметрам:

— прогноз приема удара,

— прогноз попыток выполнить угловой удар,

— рекомендации, как скорректировать позицию игрока.

Авторы статьи работали с данными о 7176 угловых ударах, которые разыграли на матчах Премьер-Лиги с 2020 по 2021 год. В обучающую выборку включили 80% датасета, в валидационную, то есть позволяющую оценить качество работы нейросети, — 20%.

Эффективность TacticAI подтвердило качественное исследование, в котором участвовали тренеры футбольного клуба «Ливерпуль». Респонденты оценивали реалистичность и пользу корректировок, которые предлагал искусственный интеллект. Кроме того, разработчики сравнивали предсказания тренеров и TacticAI относительно того, какой игрок первым коснется мяча после углового удара. Несмотря на разнообразие вариантов, которые предлагали тренеры, три самых частотных решения совпали с предсказаниями нейросети. Удалось разработанной модели и предложить новые угловые удары по заданному образцу.

В 90% случаев нейросеть предложила решения, которые не только не уступают реально существующей тактике, но и превосходят ее. Достичь такого эффекта удалось с помощью технологии глубокого геометрического обучения.

Тренеры отметили, что разработка действительно будет полезна для работы с футбольными командами. Она позволяет выявлять распространенные тактические элементы и отрабатывать их, а также обнаруживать новые идеи, которые без помощника в виде искусственного интеллекта можно упустить из виду.

В США хотят обложить биткоин-майнеров налогом, чтобы уменьшить их воздействие на окружающую среду

Добыча криптовалюты сильно нагружает процессоры компьютеров, что приводит к высокому потреблению электроэнергии и, как следствие, к негативному влиянию на окружающую среду. Теперь правительство Соединенных Штатов Америки собирается с этим бороться — ввести 30-процентный налог на электроэнергию для майнинг-компаний. Эксперты предупредили, что такой шаг не только не решит проблему, но и будет иметь серьезные последствия.

В последнее время довольно сильно растет популярность так называемой цифровой валюты, или криптовалюты (самая популярная — биткоин). Людей, которые занимаются ее добычей, называют майнерами, а сам способ — майнингом (mining (майнинг) — «добыча полезных ископаемых»).

Способ добычи построен на решении математических задач. Работа майнера заключается в том, чтобы из миллионов комбинаций подобрать один-единственный хэш (результат некоего математического преобразования блока) от предыдущего блока. За награду одновременно бьются множество майнеров. Кто сделал это первым, тот и получит «намайненную» криптовалюту.

Майнинг сильно нагружает процессоры машин, что приводит к высокому потреблению электричества (оно расходуется и на системы охлаждения). По подсчетам ученых из Кембриджского университета (Великобритания), на такие операции ежегодно уходит 121,36 миллиарда киловатт-часов электроэнергии (1/8 потребления электричества Россией). Для добычи одного биткоина требуется в среднем 266 тысяч киловатт-час, но поскольку добывается их немало, всего на эти цели уходит 0,69 процента мировой электроэнергии.

Производство криптовалюты имеет большой недостаток — влияние на окружающую среду. После нескольких лет исследований эксперты ООН пришли к выводу, что майнинг привел к попаданию в атмосферу почти 86 миллионов тонн углекислого газа, при этом человечество лишилось доступа к 1,65 миллиарда тонн чистой питьевой воды.

Из-за этой проблемы регуляторы многих стран хотят поставить под запрет добычу криптовалют либо найти способы сократить вредоносное влияние процесса на окружающий мир. Например, в качестве меры борьбы правительство США предлагает ввести 30-процентный налог на электроэнергию для майнинг-компаний. Такой пункт появился в проекте бюджета США на 2025 год.

Согласно инициативе, майнеры должны будут отчитываться перед властями об объеме и типе электроэнергии, потребляемой ими от сети. Нововведение затронет и тех майнеров, которые генерируют собственную электроэнергию.

Налог будут вводить поэтапно, в течение трех лет: в 2025 году ставка составит 10 процентов, в 2026-м — 20 процентов, в 2027-м — 30 процентов.

Интересно, что это уже вторая попытка правительства США ввести налог на электроэнергию для майнеров. Первую администрация президента Джо Байдена предприняла в марте 2023 года, однако предложение чиновников не прошло через Палату представителей и сенат. Вероятно, то же самое произойдет с очередной инициативой, в итоге она так и не сможет перейти в ранг закона.

Многие эксперты, в том числе некоторые сенаторы, раскритиковали план администрации Байдена. Они считают, что таким образом правительство хочет «подавить распространение биткоина в США и запустить цифровую валюту Центрального банка (CBDC)». Также они полагают, что новый законопроект (в случае его одобрения) затормозит рост индустрии добычи криптовалют в Штатах — случится отток майнеров, в результате чего бюджет лишится значимой части доходов. Криптовалюта в США считается имуществом, а доход от нее облагается налогом в 15 процентов.

Похожая ситуация произошла в Китае в 2021 году, когда Поднебесная запретила все операции с биткоином. Это привело к тому, что китайские майнинговые компании перенесли свою деятельность в такие страны, как Казахстан, где более 90 процентов электроэнергии вырабатывается за счет ископаемых видов топлива, включая уголь и нефть.

Отметим, что новость о введении 30-процентного налога в США появилась после того, как биткоин вновь обновил исторический рекорд и превысил отметку в 73 тысячи долларов.

Финны построят «песчаную батарею» для отапливания целого города

Финская компания Polar Night Energy анонсировала создание «песчаной батареи» промышленного масштаба, которая может быть включена в систему централизованного теплоснабжения. Разработчики заявили, что мощности батареи должно хватить для обогрева целого города во время холодных полярных зим.

Зеленая энергетика, включающая, например, солнечную, ветровую, приливную и геотермальную, хороша тем, что использует возобновляемые ресурсы для получения энергии. Но один из наиболее существенных ее минусов в том, что энергия вырабатывается только тогда, когда может, а не тогда, когда она нужна. Именно поэтому для энергетического перехода на возобновляемые источники энергии необходимо развивать не только методы ее добычи, но и способы хранения.

Форма хранения генерируемой энергии может быть самой разной: от обычных литиевых батарей до гидроаккумулирующих электростанций, батарей на расплавах солей, углекислотных аккумуляторов и других экзотичных идей. Однако литиевые батареи слишком дороги для компенсации многомесячных провалов солнечной генерации зимой (или многонедельных для ветровой). ГАЭС практически неприемлемы для западных стран по идеологическим причинам, а остальные методы, как правило, еще дороже литиевых решений. Поэтому поиск новых способов хранения энергии продолжает оставаться острейшей проблемой.

Идея «песчаной батареи», разработанной и запатентованной компанией Polar Night Energy, довольно проста. По сути, это большой стальной бункер с горячим песком (или аналогичным твердым материалом), который нагревается вплоть до 1000 градусов Цельсия через теплообменник, расположенный в центре резервуара. Для нагрева теплоносителя используется избыточная электроэнергия из сети, генерируемая, например, ветряками или солнечными панелями.

По заявлению разработчиков, их высокотемпературное хранилище настолько хорошо изолированно, что способно сохранять накопленную энергию в течение нескольких месяцев с минимальными потерями (не более пяти процентов). По мере необходимости энергию можно извлекать в виде тепла или электричества, хотя первый вариант более предпочтительный из-за меньших энергетических потерь. При этом специалисты получают песок для своей установки из экологически чистых источников. Он состоит из очищенного и высушенного измельченного мыльного камня — побочного продукта местной промышленности.

Такое хранилище планируют использовать в Финляндии, подключив его к местной системе централизованного теплоснабжения муниципалитета Порнайнен с населением чуть более пяти тысяч человек. Ранее компания Polar Night Energy уже разработала и построила прототип песчаной системы хранения тепловой энергии для местной энергетической компании.

Прототип способен хранить примерно восемь мегаватт-часов первичной энергии при номинальной мощности 100 киловатт. Новая же «песчаная батарея» размером 13 на 15 метров должна быть на порядок более энергоемкой (до 100 мегаватт-часов первичной энергии).

Отметим, что стоимость энергии, полученной с помощью предшествующей установки, составляла менее 10 евро за киловатт-час. Это в сотни раз выше, чем стоимость первичной энергии из газа, например, в России. Вероятно, новый прототип должен иметь более низкую цену запасаемой энергии, поскольку он заметно крупнее предшественника. Строительство и испытания батареи должны завершиться уже следующей весной.

Пентагон использовал чат-боты для управления боевыми действиями в StarCraft II

Военные США изучили возможность применения чат-ботов в планировании боевых действий в контексте военного симулятора, основанного на компьютерной стратегии StarCraft II. Они разработали новый чат-бот на базе больших языковых моделей OpenAI и сравнили его с другими чат-ботами, доступными для обычных пользователей. Военные остались довольны, а эксперты предупредили о неприятных последствиях в случае использования таких технологий в реальности. Среди таких последствий — значительные «запланированные» потери.

Американские военные уже давно изучают потенциал использования технологий искусственного интеллекта в военных действиях. Например, с помощью ИИ они проводят анализ изображений мест сражений и даже определяют цели для авиаударов. Но только недавно Пентагон стал тестировать так называемые большие языковые модели и чат-боты на их основе, которые, по мнению ряда специалистов, помогут командирам быстро адаптироваться к постоянно меняющейся обстановке на поле боя и принимать верные решения за считаные секунды.

Поясним: большие языковые модели — улучшенные модели искусственного интеллекта, которые применяют алгоритмы машинного обучения, позволяющие обобщать, прогнозировать, генерировать человеческие языки на основе больших наборов текстовых данных.

Чат-боты — компьютерная программа, которая имитирует реальный разговор с пользователем, общается с ним с помощью текстовых, графических или аудио сообщений. Поскольку чат-боты используют языковые модели, то понимают язык, а не просто команды. Таким образом, после каждого диалога они становятся умнее.

Ученые из исследовательской лаборатории сухопутных войск США рассказали о новом чат-боте COA-GPT на базе больших языковых моделей OpenAI, который специально создали для помощи командирам. Чтобы проверить эффективность виртуального помощника, исследователи сравнили его с другими чат-ботами, доступными для обычных пользователей: GPT-4 Turbo и GPT-4 Vision (также на базе OpenAI, последний может обрабатывать как текстовую, так и графическую информацию) и двумя другими чат-ботами, основанными на более старых языковых моделях. Результаты работы опубликованы на сайте электронного архива препринтов arXiv.

Эксперимент проходил в военном симуляторе, основанном на компьютерной игре в жанре стратегия в реальном времени StarCraft II. Все «подопытные» играли роль военных советников, они должны были спланировать и провести операцию «Коготь тигра» (TigerClaw).

Перед чат-ботами военные поставили несколько задач. Во-первых, предоставить командирам (которых играли люди) данные о местности, где развернется операция, а также подробную информацию о союзных и вражеских силах. После чего виртуальным помощникам необходимо было с наименьшими потерями переместить оперативные группы с западного берега реки на восточный через четыре моста, захватить вражеские объекты и уничтожить противника.

В качестве прототипа реальной боевой техники использовались юниты из игры. Например, танки M1A2 Abrams заменили осадными танками, а механизированную пехоту — машинами Hellion. Союзные силы состояли из девяти танковых, трех мотопехотных, одного минометного, двух авиационных и одного разведывательного подразделения. Силы противника — из 12 мотострелковых, одного авиационного, двух артиллерийских, одного противотанкового и одного пехотного подразделения.

Все пять чат-ботов принимали решения во время проведения миссии молниеносно, буквально за несколько секунд. Однако чат-боты, созданные на базе большой языковой модели OpenAI, предлагали гораздо больше вариантов действий для достижения целей, чем чат-боты, на основе старых языковых моделей. Но при выполнении задач первые гораздо чаще жертвовали техникой и живой силой, чем вторые. То есть чат-боты GPT несли больше военных потерь, чем их «старые напарники».

Что касается COA-GPT, то он успешнее других чат-ботов смог адаптироваться к новым ситуациям, возникшим во время выполнения миссии, без необходимости переподготовки, а также показал лучшие результаты во взаимодействии с командиром-человеком.

В начале 2024 года научно-исследовательская организация OpenAI — разработчик нейросети семейства GPT — обновила политику использования данных и сняла запрет на применение некоторых технологий ChatGPT в военных целях. Однако компания по-прежнему не разрешает использовать свои технологии в разработке оружия, а также для задач, предполагающих убийство людей и порчу имущества. Исследовательская лаборатория армии США не комментирует, как именно в их распоряжении оказались большие языковые модели OpenAI.

Многие эксперты скептически отнеслись к разработке американских военных. Они считают, что использовать большие языковые модели в ситуациях, когда на кону стоит многое, а решения будут иметь глобальные последствия, неправильно. Причина в том, что люди склонны слепо доверять компьютерам, даже если известно, что предлагаемые ими варианты ошибочны. Такое явление в науке называют «побочный эффект автоматизации» ( automation bias).

В настоящее время военные разработки в области искусственного интеллекта ведут многие страны мира. В их числе Великобритания, Южная Корея, Европейский союз, Израиль, но лидер гонки — США. На 2024 год Министерство обороны этой страны работает над 180 проектами с ИИ для военных целей. В 2024-м Пентагон запросил у федерального правительства на эти нужды 3,2 миллиарда долларов.

Первый человек с чипом Neuralink смог управлять курсором «силой мысли»

Три недели назад стартап Илона Маска Neuralink внедрил нейроимплант в мозг первому человеку. Как стало известно теперь, заживление после операции прошло успешно, пациент уже начал пользоваться возможностями импланта.

Илон Маск еще в феврале 2021 года объявил об успешной имплантации беспроводного нейроинтерфейса обезьяне. Теперь дело дошло до экспериментов на человеке. Несмотря на шум вокруг любого заявления Маска, он далеко не первый, кто вживил имплант внутрь человеческого мозга. За последние 30 лет в области клинического применения нейроимплантов был пройден длинный путь.

В далеком 1998 году нейробиолог Филипп Кеннеди внедрил инвазивный нейроинтерфейс, содержащий факторы роста нервов, художнику и музыканту Джонни Рэю, который потерял возможность двигаться после инсульта. Рэй уже тогда научился управлять курсором на экране, представляя движения руки.

В 2004-м парализованный американец Мэтью Нейгл стал первым человеком, которому вживили в мозг имплант BrainGate. Нил сначала научился перемещать курсор на компьютере, представляя, что двигает руками, затем включал с помощью импланта телевизор, переключал каналы и, наконец, даже научился управлять роботизированной рукой — поднимать и удерживать предметы. В 2016 году ученые из Университета Джонса Хопкинса представили имплант из 128 электродов, который позволил испытуемым контролировать отдельные пальцы рук на протезе с очень высокой точностью, вплоть до 96,5%.

Так что пока в Neuralink не совершили прорыва. Одно из главных достижений технологии, предлагаемой Илоном Маском, в том, что интерфейс получился беспроводным и компактным. Имплант состоит из гибких и тонких полимерных нитей в качестве электродов, которые вживляются нейрохирургическим роботом, к тому же чип имеет мощные маленькие усилители для передачи сигнала.

Однако исследователям компании Маска остается решить еще ряд проблем, с которыми сталкивались все, кто занимался нейроимплантацией ранее. Это биосовместимость и безопасность.

Встроенные в мозг электроды хорошо записывают сигнал первые несколько недель, а затем происходят иммунный ответ и инкапсуляция электродов, так что со временем качество сигнала значительно падает. А уж гарантировать, что через 5-10 лет со встроенным в мозг инородным объектом не случится непредвиденных обстоятельств, точно не может никто.

Поскольку Neuralink — частная коммерческая компания, ее представители очень нехотя публикуют конкретные данные о проведенных исследованиях — в основном только твиты и пресс-релизы. Поэтому остается догадываться, как далеко компания Илона Маска продвинулась в решении этих вопросов. В любом случае в обозримом будущем людям не предстоит встраивать импланты в мозг, за исключением редких медицинских случаев.

Тем не менее прогресс в этой области очевиден: появляются биосовместимые материалы, новые технологии обработки сигнала, а количество регистрируемых нейронов продолжает расти. Например, по подсчетам немецкого нейробиолога Конрада Кординга, аналог закона Мура для нейроинтерфейсов будет звучать так: количество регистрируемых нейронов удваивается каждые 7,4 года. В таком случае уже через 15-30 лет стоит ожидать появления полноценных и доступных технологий нейропротезирования, и Neuralink имеет все шансы быть в числе первооткрывателей.

Создана ткань с наноалмазами для охлаждающей в жару одежды

Австралийские исследователи разработали ткань с наноалмазным покрытием, которое отводит тепло тела лучше, чем обычные материалы. Они смешали наноалмазы с полиуретаном и нанесли смесь на сторону ткани, соприкасающуюся с кожей. Эксперименты показали, что обработанный материал остывает быстрее контрольных образцов. Но носить такую ткань может быть не столь комфортно.

Из-за наступления глобального потепления специалисты ищут способы сделать жизнь людей комфортнее. Одно из таких направлений — совершенствование индивидуальной одежды.

Отвод тепла от тела можно организовывать двумя способами: активным и пассивным. Но активный подразумевает громоздкие электрические устройства для вентиляции или жидкостного охлаждения. Пассивный предполагает модификацию ткани — например, с помощью нанопористого полиэтилена. Однако с такой добавкой связаны другие проблемы: неприятные ощущения на теле и его окрашивание, сложность в изготовлении и ограничения в дизайне.

Австралийские исследователи решили создать легкую и удобную охлаждающую ткань на основе наноструктур с хорошей теплопроводностью. Ученые выбрали наноалмазы, потому что ранее они показали эффективный отвод тепла на шерстяной ткани, и изменили подход создания композитного материала. Работа об этом опубликована в журнале Polymers for Advanced Technologies.

В качестве основы ученые взяли 100%-ную хлопчатобумажную ткань, так как она экологична, комфортна и биосовместима. Наноалмазы размером примерно 190 нанометров смешивали с раствором полиуретана, который выступал связывающим веществом. Получившийся полимер наносили на одну сторону ткани электропрядением — формируя нановолокнистые структуры. Такой способ, по словам исследователей, значительно упрощает производство материала.

Анализ теплоотдачи оценивали с помощью инфракрасной термографии: образцы помещали на пластину, нагретую до 37 °C, и наблюдали в течение минуты. Затем снимали, давали остыть до комнатной температуры и снова помещали на горячую поверхность, но уже другой стороной.

Выяснилось, что обработанные образцы нагревались с непокрытой стороны сильнее контрольных — 34-34,5 °C против 31,8-33,5 °C. Это объясняется наличием наноалмазного слоя на обратной стороне. Разница температур, как пояснили экспериментаторы, говорит о том, что ткань быстро остывает, если сторона с покрытием находится рядом с кожей.

Другой опыт показал похожий результат. Голую руку человека с температурой 29 °C покрыли двумя образцами ткани. Рука с контрольным материалам имела температуру 25,5 °C, а с наноалмазным — 26,9 °C. Авторы сделали вывод, что новое покрытие отводит тепло в атмосферу быстрее, а охлаждение самого материала происходит интенсивнее, чем у контрольного. Опыты на солнечном свете показали те же результаты.

Также исследователи проверяли износостойкость ткани с наноалмазами. Обработанный материал поглощал ультрафиолет в среднем на 8-12 % больше, чем контрольный. Воздухопроницаемость ткани с наноалмазным слоем была ниже, но незначительно, а вот воду они впитывали гораздо хуже: один из образцов вообще ничего не впитал, так как слой полиуретана создал пленку, не позволяющую влаге проникнуть через ткань. Лучшая устойчивость к УФ-излучению в наноалмазных образцах делает их привлекательными УФ-защитными агентами, отметили авторы научной работы. Однако с точки зрения комфорта ношение такой ткани может быть проблематичным.

«Вопреки распространенному мнению, наноалмазы — это не то же самое, что бриллианты, украшающие ювелирные изделия. На самом деле, они дешевы в производстве — дешевле, чем оксид графена и другие виды углеродных материалов. Хотя они имеют структуру углеродной решетки, они гораздо меньше по размеру. Также их легко изготовить с помощью детонации или из отходов», — пояснила соавтор исследования Шади Хоушиар.

Человеческое восприятие помогло ИИ улучшить качество аудиозаписей

Нейросеть и человек воспринимают звук по-разному. Из-за этого алгоритмы для улучшения звука не всегда обрабатывают аудио желаемым образом. Ученые разработали новую модель глубокого обучения, которая опирается на человеческие оценки звуковой дорожки и способна улучшать аудиозаписи более эффективно.

Поведение искусственного интеллекта как правило стараются приблизить к человеческому, чтобы сделать помощником людей в разных сферах. Например, в Японии появился шагающий робот с настоящей мышечной тканью, а в Великобритании роботизированный датчик научили распознавать шрифт Брайля как человек, но в два раза быстрее.

Специалисты из Индианского университета в США разработали глубокую нейросеть, которая при редактуре аудиозаписи опирается на человеческое восприятие. Результаты их работы опубликовали в журнале IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing. Новая модель ориентируется не только на объективные показатели качества звука, но и на субъективные оценки людей. Это позволяет учитывать случаи, когда формально четкая запись речи воспринимается как зашумленная, и понимать, какие приемлемые для нейросети сигналы относятся к нежелательным для человеческого уха.

Исследователи сообщили, что новую модель глубокого обучения успешно протестировали. Они сосредоточились на усилении речи, которая поступает из одного аудиоканала — микрофона. Для теста использовали два набора данных из предыдущих исследований — информацию о том, как люди по шкале от 1 до 100 оценили записи разговоров с фоновыми шумами, например звуком работающего телевизора или музыкой. Использовался метод совместного обучения: он предполагает не только языковой модуль для усиления речи, но и алгоритм, прогнозирующий среднюю человеческую оценку зашумленного сигнала.

Ученым удалось добиться высокого соответствия предсказаний модели относительно человеческого восприятия аудиозаписи реальным оценкам, которые звуковым дорожкам ставили люди. Это значит, что алгоритм при работе со звуком действительно способен учитывать не только объективные показатели.

Тем не менее, отметили исследователи, у работы с субъективными оценками есть сложности. Восприятие людей различается в зависимости от физиологических особенностей, личного опыта, а также наличия слухового аппарата или кохлеарного имплантата. Однако ученые продолжат совершенствовать созданную моделью, чтобы она могла работать с более сложными аудиозаписями и подстраиваться под постоянно меняющиеся ожидания людей.

Разработанную технологию, по мнению авторов статьи, можно будет применять в разных сферах. В частности, она поможет создать более комфортные для пользователей слуховые аппараты, программы распознавания речи, а также приложения для проверки громкоговорителей и систем громкой связи.

Аспирант доказал, что вековой математический закон способен ускорить обучение ИИ

Согласно исследованию Массачусетского технологического института (США), кодирование симметрий поможет языковым моделям обучаться на меньшем количестве данных. Это доказал аспирант, который применил закон Вейля к работе с нейросетями и сформулировал связь между симметричностью данных и размером обучающей выборки.

Чтобы языковая модель работала корректно, ее необходимо обучить на достаточном количестве данных (обучающая выборка). Далее алгоритм тестируют на других данных, которые называются валидационной выборкой. Чем меньше нейросеть ошибается на валидации, тем выше точность алгоритма и качественнее результат работы.

Иногда, чтобы обучить алгоритм, нужно большое количество данных. Если они есть, обучение просто занимает много времени. Когда их не хватает, как бывает, например, в вычислительной химии, это напрямую влияет на результаты исследований. Аспирант Массачусетского технологического института Бехруз Тахмасеби (Behrooz Tahmasebi) еще в студенческие годы предположил, что машинное обучение можно рассмотреть в плоскости дифференциальной геометрии.

Закон, который использовал Тахмасеби, больше века назад сформулировал немецкий математик Герман Вейль. Полученную им формулу традиционно применяли к физическим процессам, например к колебанию струны. Аспирант заметил: закон связан с оценкой входных данных (измеряет сложность спектральной информации), однако не учитывает симметрию. Тахмасеби допустил, что адаптированная формула может облегчить машинное обучение.

В соавторстве с доцентом Технического университета Мюнхена (Германия), приглашенным преподавателем МТИ Стефани Джегелкой (Stefanie Jegelka) Тахмасеби сформулировал и доказал теорему, которая демонстрирует линейную зависимость между количеством симметрий во входных данных и скоростью обучения нейросети. Если алгоритм обучается на изображениях, которые можно разделить на две симметричные части, то нейросетевой модели при кодировании симметрий понадобится «запомнить» в два раза меньше информации (половину картинки) и потратить в два раза меньше времени. Если симметричных фрагментов в каждом компоненте выборки 10, то и время обучения нейросети снизится в 10 раз. Точность алгоритма при этом не пострадает или даже увеличится.

С помощью открытия Тахмасеби и Джегелки можно решать и менее очевидные задачи. Допустим, нейросети необходимо выбрать все картинки, на которых есть цифра «3». Если не учитывать симметрии, то алгоритм будет внимателен к ее местонахождению (вверху поля, внизу, по центру, справа и так далее) и положению (перевернута, наклонена). Когда симметричность данных закодируют, модель узнает цифру «3» на изображении вне зависимости от того, как ее на нем разместили.

В научной статье, которую высоко оценили на Конференции по машинному обучению и вычислительной нейронауке и препринт которой доступен на arxiv.org, Тахмасеби и Джегелка сделали еще один значимый вывод. Если использовать многомерную симметрию, преимущество будет экспоненциальным. Вторая теорема исследователей демонстрирует, что это максимальный результат, которого можно достичь. Представленный в работе алгоритм при этом универсален: он применим к любым симметриям — в том числе к тем, которые откроют в будущем.

Тяга ИИ к гонке вооружений и ядерным ударам сделала его опасным помощником в военно-политических вопросах

В военных симуляторах чат-боты ведут себя непредсказуемо и используют ядерный шантаж. Например, в одной из таких симуляций самая умная и мощная нейросеть решила нанести ядерный удар по противнику, аргументируя свое решение желанием добиться мира. Проверка искусственного интеллекта прошла на фоне заявлений Министерства обороны США об успешном испытании модели ИИ в выполнении тактической задачи.

Правительства некоторых стран все чаще пытаются внедрить в работу программы на базе искусственного интеллекта, которые принимали бы важные военные и внешнеполитические решения. Особенно это стало популярно с появлением продвинутых больших языковых моделей (large language model), таких как GPT-4.

Например, в последнее время американские военные все чаще тестируют чат-боты с ИИ, разработанные с помощью языковых моделей, в симуляциях военных конфликтов. В июле 2023 года издание Bloomberg сообщило, что Министерство обороны США успешно испытало модель искусственного интеллекта в выполнении военной задачи, снабдив ее секретными данными.

В начале 2024 года научно-исследовательская организация OpenAI — разработчик нейросети семейства GPT — незаметно отказалась от запрета на использование ChatGPT в военных целях. Многие эксперты посчитали, что резкая смена курса компании, разработавшей самую крупную и продвинутую языковую модель в мире, может в будущем привести к непредсказуемым последствиям.

Группа ученых из Стэнфордского университета (США) решила тщательно изучить поведение некоторых чат-ботов на базе искусственного интеллекта в военных симуляторах, а именно — узнать, будут ли нейросети при различных сценариях усугублять военные конфликты или искать мирные пути их решения. С результатами работы можно ознакомиться на сайте электронного архива препринтов arXiv.

Исследователи предложили искусственному интеллекту сыграть роль реальных стран в трех смоделированных сценариях: вторжение, кибератака и нейтральный сценарий без военных действий.

В каждом раунде ИИ должен был обосновать свои возможные шаги, а затем сделать выбор из 27 действий, включая мирные варианты, такие как «начать переговоры», и агрессивные: «ввести торговое эмбарго», «полномасштабный ядерный удар».

Сперва ученые провели эксперимент на четырех чат-ботах: GPT-3.5, GPT-4, Claude-2.0, Llama-2-Chat. Каждую версию чат-бота предварительно обучили, чтобы модели могли принимать решения, приближенные к тем, которые приняли бы люди, а также следовать «человеческим инструкциям» и правилам безопасности.

Выяснилось, что все четыре модели, независимо от сценария, шли по пути эскалации военного конфликта, выбирали гонку вооружений, которая приводила к еще большей напряженности между «странами», вкладывали огромные деньги в разработку оружия. Иными словами, вели себя опасно и непредсказуемо.

После основного эксперимента исследователи испытали пятый чат-бот — GPT-4-Base, базовую версию GPT-4, которая не проходила никакого предварительного обучения. Эта модель в симуляциях оказалась самой непредсказуемой и жестокой. В большинстве случаев она выбирала ядерный удар, объясняя свое решение так: «Раз у нас есть ядерное оружие, мы должны его использовать» и «Я просто хочу, чтобы во всем мире был мир».

«Странные поведение и мотивы базовой модели GPT-4 вызывают особую тревогу, ведь последние работы показали, насколько легко можно обойти или устранить любую защиту ИИ», — пояснила Анка Руэл (Anka Reuel), один из авторов исследования.

Хотя военные США (и других стран) сегодня не наделяют искусственный интеллект правами принимать решения, касающиеся боевых действий или запусков ракет, ученые предупредили, что люди склонны доверять рекомендациям автоматизированных систем. В будущем при принятии дипломатических или военных решений это может сыграть злую шутку.

Робот научился читать шрифт Брайля вдвое быстрее, чем люди

Ученые разработали роботизированный датчик, который распознает шрифт Брайля в два раза быстрее, чем большинство людей. Для этого он использует не только необычные тактильные сенсоры, но и высокоэффективную нейросеть.

Робототехника активно развивается, и задачи, которые стоят перед ней, требуют создавать алгоритмы, наделенные некоторыми свойствами человеческого организма. Например, для автоматизации доставки нужно улучшать способность роботов ориентироваться в пространстве. А чтобы осваивать ресурсы океанов, необходимо научить роботов проводить «тактильное зондирование», то есть определять объекты с помощью прикосновений. Ученые уже разработали «магнитную кожу», которая позволяет это делать: с ее помощью алгоритм способен как минимум различать одушевленные и неодушевленные предметы.

Благодаря чувствительности пальцев человек получает огромное количество информации об окружающем мире. Мягкость кожи при этом позволяет регулировать взаимодействие со средой: например, силу, с которой люди сжимают предметы. Создать технологию, у которой будут оба этих свойства одновременно, сложно. Однако ученым из Кембриджского университета (Великобритания) это удалось на высоком уровне.

В статье, которую опубликовал журнал IEEE Robotics and Automation Letters, исследователи описали роботизированный датчик, распознающий шрифт Брайля точнее и быстрее аналогов. Его предшественники читали по одной букве и отрывались от поверхности после каждого символа — люди воспринимают текст на Брайле не так.

Новая технология работает со шрифтом почти как человек, но в два раза быстрее. Для распознавания шрифта Брайля использовали нейросетевую модель YOLO v8, относительно нетребовательную к вычислительным ресурсам.

По словам ученых, робот обрабатывает информацию с камеры и сенсорных датчиков одновременно, но когда он двигается, то изображение размывается, распознать буквы становится трудно. Чтобы избежать этой проблемы, исследователи обучили модель на искусственно размытых текстах, которые написаны шрифтом Брайля. Благодаря технологии компьютерного зрения алгоритм смог обнаруживать и классифицировать каждый символ.

Тестировали получившегося робота, быстро перемещая по строкам текста на Брайле. Датчик считывал 315 слов в минуту с точностью 87%. Это в два раза быстрее большинства людей, которые понимают шрифт, и почти с таким же количеством ошибок. Ученые отметили, что при использовании искусственного размытия такой результат можно считать удивительным.

Изначально технология не задумывалась как вспомогательная: чтение шрифта Брайля — просто эффективный способ протестировать чувствительность датчика. Подобные разработки полезны, например, для протезов с искусственной кожей, а также для приложений, которые определяют текстуру поверхности. Тем не менее итоговый алгоритм может стать помощником для слабовидящих людей: ученым удалось достичь баланса скорости и точности, показатели которых близки к человеческим.

Hyundai показала свое воздушное такси и пообещала начать продажи в 2028 году

Южнокорейская автомобилестроительная компания представила прототип своего электрического летающего такси с вертикальным взлетом и посадкой на выставке CES в Лас-Вегасе. По словам разработчиков, аппарат будет практически таким же тихим, как посудомоечная машина, и сможет работать с нулевым уровнем выбросов. Первый тестовый полет запланирован на конец 2024 года.

Идея летать на автомобиле по воздуху впервые встречается в произведениях фантастов. В середине XX века появились первые концепции таких аппаратов, но инженеры до ума эту идею так и не довели — то ли в силу технических причин, то ли из-за невостребованности. Сегодня автомобиль, летающий по воздуху, или аэротакси, — уже не сюжет фантастического произведения, а реальность завтрашнего дня.

Современные воздушные такси — небольшие электрические летательные аппараты вертикального взлета и посадки, которые рассчитаны на перевозку одного или нескольких пассажиров. Причем на небольшие расстояния, чаще всего в пределах города. Такое такси может быть как беспилотным, так и пилотируемым.

Десятки автомобильных компаний по всему миру уже представили прототипы своих воздушных такси и готовятся в ближайшее время запустить их в производство. Среди них — гиганты авиации, такие как Boeing и Airbus, а также известные автоконцерны, например BMW, Rolls Royce, Toyota, Honda. Недавно к этому списку присоединилась Hyundai. На международной выставке потребительской электроники CES в Лас-Вегасе компания представила прототип аэротакси S-A2.

По словам разработчиков, южнокорейское воздушное такси будет представлять собой гибрид вертолета и самолета с неподвижным крылом, работающим на электричестве. Такси сможет вертикально взлетать и садиться (такие аппараты называют eVTOLs). Энергией S-A2 обеспечат аккумуляторные батареи, но какие именно, в компании еще не определились. Там выбирают между литий-металлическими аккумуляторами и твердотельными.

У S-A2 V-образное хвостовое оперение, взлетать такси будет с помощью восьми поворотных роторов, распределенных по всему корпусу, которые создадут достаточную тягу, необходимую для подъема корпуса и последующего полета. Аппарат сможет подниматься на высоту до 457 метров и развивать максимальную скорость 193 километра в час. Дальность полета — от 40 до 64 километров.

При взлете и посадке уровень шума S-A2 составит 65 децибел, что намного тише вертолета, который, по данным Федерального управления гражданской авиации США (FAA), производит от 93 до 108 децибел. Во время полета аэротакси будет шуметь гораздо меньше (45 децибел) — практически так же, как посудомоечная машина (44 децибела).

В ближайшее время Hyundai подаст заявку на сертификацию аэротакси в США, чтобы в конце года провести первый тестовый полет. Испытания S-A2 продлятся до 2027-го, а уже в 2028-м компания обещает наладить производство своего такси.

Правда, прежде чем приступить к продажам S-A2, Hyundai, как и другим аналогичным компаниям, необходимо решить ряд юридических вопросов, связанных с выпуском таких аппаратов.

Аэротакси — новый тип летательных аппаратов в авиации. Поэтому для организации их полетов необходимо подготовить нормативно-правовую базу, к чему явно не готовы законодательные органы многих стран. Однако проблеск надежды все же мелькает на горизонте. В некоторых регионах планеты власти готовы если не разрешить коммерческую эксплуатацию летающих такси на электротяге, то во всяком случае не возражают против демонстрационных полетов, приуроченных к разного рода мероприятиям.

Европейское агентство по авиационной безопасности в августе 2023 года опубликовало свод предлагаемых правил безопасной эксплуатации аэротакси в Европе. При этом в ЕС хотят успеть наладить работу службы воздушных такси к летним Олимпийским играм — 2024 в Париже.

В июне 2023-го Федеральное управление гражданской авиации США доработало правила, которые разрешают коммерческое использования аэротакси. В частности, в них рассказано, какой квалификацией должны обладать пилоты, названы эксплуатационные требования к воздушному судну, описан процесс прохождения сертификации и многое другое. По данным службы, в ограниченном режиме полеты аэротакси в США должны начаться с 2025 года. К 2028-му регуляторы в авиационной сфере планируют допустить летающие такси к полноценным коммерческим полетам.

Четыре года назад Hyundai уже показывала более раннюю версию S-A2. Тогда в компании заявили, что собираются начать тестовые полеты в 2023 году. Но этим планам не суждено было сбыться, поскольку изначально они предполагали сотрудничество с сервисом такси Uber, а он продал свое подразделение аэротакси.

Ранее Илон Маск отмечал, что считает концепцию летающих машин несколько сомнительной. Основная причина: в случае аварии в городской черте такой автомобиль упадет вниз и может спровоцировать пожар (литий практически не тушится), жертвы и разрушения. Отметим, что дальность летающего такси на одной заправке в несколько раз меньше, чем у электромобиля, а число площадок, на которых его можно запарковать, в любом городе всегда будет намного больше, чем тех, куда можно посадить летающую машину.

Ученые создали для роботов «магнитную кожу», способную к осязанию

С новой искусственной кожей роботы смогут отличать неодушевленные предметы от живых организмов. Это похоже на чувство осязания у человека. Чтобы понять, живое или неживое перед машиной, ей достаточно к нему прикоснуться. С помощью такой кожи «интеллектуальные» аппараты смогут проводить подводную разведку месторождений полезных ископаемых, участвовать в их добыче, очищать океан от мусора без нанесения вреда морским обитателям.

Примерно 70 процентов поверхности Земли покрыто водой — в основном океанами, которые играют важнейшую роль в регулировании глобального климата. Они служат жизненно важным поглотителем углерода: поглощают 90 процентов избыточного тепла, выделяемого в результате выбросов углекислого газа, и вырабатывают 50 процентов необходимого для нас кислорода.

Кроме того, океаны — это дом для подавляющего большинства флоры и фауны планеты; там обитают тысячи видов живых организмов. Еще в океанах хранится большое количество ценных минеральных ресурсов: запасы нефти, газа, алмазов, золота, платины.

Полезные ископаемые поверхности суши постепенно истощаются, поэтому геологи все чаще обращают свой взгляд на океанское дно. Однако до природных ресурсов Мирового океана не так просто добраться. Одна из причин — огромное давление (600 атмосфер и более), которое могут выдержать лишь редкие и дорогостоящие глубоководные аппараты.

Для освоения ресурсов океанов необходимы передовые технологии, а именно — «интеллектуальные» автономные подводные роботы, способные работать на уровне человека. Причем такие машины должны быть оснащены специальными приборами, позволяющими вести тактильное зондирование — исследовать дно с помощью «прикосновений» и таким образом определять объекты, находящиеся перед ними.

Инженеры разработали целую серию тактильных датчиков, которые применяют в распознавании объектов и текстур в различных отраслях промышленности, в робототехнике (в адаптивном захвате) и человеко-машинном интерфейсе. Но почти все они плохо работают в воде, особенно в условиях гидростатического давления.

Группа ученых из Калифорнийского университета (США) под руководством Цзюнь Чена (Jun Chen) нашла способ, позволяющий решить эту проблему. Исследователи разработали водонепроницаемую искусственную кожу для подводных роботов, благодаря которой машины смогут распознавать морские объекты по одному «прикосновению». Работа опубликована в журнале Science Advances.

В природе некоторые магнитные материалы под действием механических деформаций могут изменять свою намагниченность. Это свойство в основном наблюдалось у ферромагнитных металлов и сплавов, а само оно известно под названием «магнитоупругий эффект», или «эффект Виллари». Эксперименты показали, что на это свойство не влияет вода и оно сохраняется даже после погружения магнитного материала на несколько недель в соленую, похожую на морскую, среду.

Именно на этот эффект обратили внимание Чен и его коллеги. Исследователи выяснили, что магнитоупругий эффект может проявляться и в «мягких» полимерах — веществах, которые применяют в биомедицине и робототехнике, например, для изготовления мягких мышц. Эти знания ученые использовали при разработке искусственной кожи, которая по большей части состоит из эластичного полимера и массива крошечных мощных магнитов, преобразующих любое физическое прикосновение в изменение магнитного поля, а также двух слоев из датчиков магнитной индукции, которые превращают изменения магнитного поля в электрические сигналы.

Затем Чен и его команда «натянули» кожу на роботизированную руку и испытали ее в лаборатории. Рука должна была случайным образом захватывать как «живые цели» (моллюск, морская улитка, морской гребешок, морская звезда), так и «неживые» — морской мусор (крышка от бутылки, бумажный стакан, пластиковая бутылка). Модель искусственного интеллекта, обученная расшифровывать сигналы датчиков, поступающие с кожи во время упражнений по захвату, показала 95%-ную точность в распознавании различных объектов.

По словам разработчиков, созданная ими сенсорная система на базе искусственного интеллекта не требует больших вычислительных мощностей и может дополнить зрение подводных роботов. Кроме того, с помощью такой системы автономные аппараты смогут достаточно быстро выполнять задачи в океане, в которых нужно делать захваты предметов, что сэкономит время и деньги в процессе дорогостоящих подводных миссий.

Ученые считают, что в будущем их разработку смогут использовать глубоководные роботы, проводящие разведку месторождений полезных ископаемых на океанском дне, а также аппараты, задействованные в очистке океанов или морей от мусора. Если манипулятор, на который будет «натянута» кожа, сможет различать «живое» и «мертвое», он не причинит вред обитателям подводного мира.

От «дрессировки» бактерий до фундаментальной физики: 10 удивительных современных технологий

Все чаще инновации требуют навыков и экспертизы из самых разных областей науки. А решение задач в одной отрасли приводит к появлению технологий и накоплению знаний, которые могут пригодиться в других сферах — даже в покорении космоса. Naked Science разобрал 10 технологий и направлений исследований, которые развиваются за счет взаимодействия ученых разных профилей.

Не так давно по меркам истории все науки были одной. И сегодня, в век междисциплинарных исследований, мы возвращаемся к этим истокам. От аддитивных технологий до композитов, большинство современных технологий создаются на стыке физики, химии, биологии, нейро- и компьютерных наук. Это масштабированные до промышленных размеров результаты фундаментальных исследований в микро- и наномасштабе.

В некоторых случаях это развитие научной базы и технологий порождает новые направления разработок, в других провоцирует обновление уже, казалось бы, отработанных до совершенства методов. Рассмотрим 10 удивительных и активно развивающихся сегодня технологий из самых разных областей науки.

Из Арктики — в космос

Начнем со сферы, с которой сталкивался каждый из нас, — строительства. В сложных условиях, например в морозной Арктике, строительство становится непростой задачей. Чем быстрее удается возвести все строения, необходимые для комфортного проживания и работы, тем ниже затраты и, что еще важнее, меньше воздействие на уникальную окружающую среду.

Решением стали готовые модули, из которых уже монтируют большие объекты — как жилые, так и рабочие помещения, причем сразу обставленные мебелью и оснащенные всем необходимым инструментарием и оборудованием. Чтобы привезти их в необходимую точку, требуется минимум транспорта. И так же быстро модули можно разобрать и перевезти на новое место.

Кстати, у модульного подхода к возведению зданий очень долгая история. Еще римляне готовыми секциями перевозили каструмы, в XVII веке британцы отправляли через Атлантический океан готовые секции для деревянных рыбацких хижин, а позже — почти готовые дома для колоний, в частности в Австралии.

В создании современных модульных домов используют новейшие технологии: системы автоматизированного проектирования (CAD), роботизированное производство и аддитивные технологии. Сегодня обычный жилой дом можно возвести из блоков за несколько дней.

Так разрабатывают и концепции модульных поселений на Луне и Марсе. В основе многих подобных проектов — модульные надувные купола, которые потом покрываются грунтом, часто с использованием аддитивных технологий и роботизированных 3D-принтеров, способных «печатать» в условиях космоса. Именно такой подход развивают, например, международное агентство Architecture Et Cetera, британская архитектурная фирма Fosters + Partners и австрийская Pneumocell, специализирующаяся на надувных структурах.

В Российской Арктике тем временем проходит тестирование блочно-модульного подхода к строительству инфраструктуры, необходимой для выработки месторождений, с минимальным воздействием на окружающую среду. Исследовательские и промышленные проекты в труднодоступных регионах пока остаются самыми перспективными сферами применения модульного строительства.

Геотермальная энергетика

Когда заходит речь о возобновляемых источниках энергии, все сразу вспоминают солнечные панели, ветропарки и гидроэлектростанции, но забывают о внутреннем тепле Земли.

Ощутить его можно в шахте или пещере. Во многих местах на нашей планете достаточно спуститься на несколько десятков метров, чтобы температура окружающих пород уже оказалась на пару градусов выше средней температуры на поверхности. Глубину, на которой температура повышается на один градус Цельсия, называют геотермической ступенью. Ее средняя величина — 33 метра.

Проще всего добраться до земного тепла в областях современного вулканизма. Там величина геотермической ступени может составлять всего два-три метра, а на глубине нескольких сотен метров температура может уже превышать 150 градусов Цельсия. Это как раз та температура, при которой имеет смысл преобразовывать тепло в электроэнергию.

Чтобы «добыть» тепло, бурят скважины, через которые пускают воду. В глубинах коры эта вода нагревается и выходит паром, вращающим турбины. Схема простая, но затратная по объему вложений. Зато энергия поступает постоянно, а не только при наличии солнечного света или ветра.

На территории России первую геотермальную станцию — Паужетскую ГеоЭС на Камчатке — пустили в 1966 году. Сегодня в стране работают четыре станции, включая Паужетскую: три в Камчатском крае и одна в Сахалинской области. Исследования показали, что геотермальный потенциал есть и у других регионов страны: в Сибири, особенно в Байкальской рифтовой зоне, Красноярском крае, на Чукотке, Северном Кавказе и в Дагестане.

Хотя большинство современных геотермальных станций находятся именно в областях вулканизма, первая геотермальная станция в мире появилась в 1913 году в итальянском городке Лардерелло, расположенном в долине Дьявола — области геотермальных источников, где ни разу за всю ее историю не извергался вулкан и не текла магма.

В форме геотермальных источников человечество использовало энергию недр Земли с древнейших времен. И вода из глубин коры планеты может принести не только тепло, но и много ценных элементов.

Редкие металлы из воды

Среди прочих в геотермальной скважинной воде содержится дорогой литий, соединения и сплавы которого используются в разных областях промышленности: от автопрома и авиастроения до атомной энергетики, микроэлектроники и, конечно, производства аккумуляторов большой мощности.

Добыча редких элементов из земных вод — одна из самых развивающихся сегодня сфер науки. Например, на протяжении десятилетий ученые со всего света ищут способы дешевой добычи урана из морской воды. Весной 2023 года в Китае пустили огромную платформу для тестирования различных материалов и методов такой добычи. А в октябре 2023 года ученые из Университета Нового Южного Уэльса представили перспективный и дешевый метод на основе слоистых двойных гидроксидов с неодимом в составе.

Другой пример — добыча редкоземельных элементов, скандия, иттрия и других, из промышленных сточных и грунтовых вод. Весной 2023 года японские ученые показали дешевый материал для извлечения этих элементов из горячих источников. Впрочем, главная «охота» пока идет на литий.

Помимо геотермальных источников, литий есть в морской воде, где его концентрация слишком низкая для эффективной добычи, и в подземных водах, откуда его успешно добывают в Китае, Чили и Аргентине. А в России можно добывать металл из пластовых вод нефтяных месторождений, используя уже готовую нефтегазовую структуру. Вместе с литием можно получать сопутствующие минералы — бром, йод и магний.

Пока что добыча лития из подземной воды выходит дороже, чем из руд. Считается, что рентабельной такая добыча станет лишь при концентрации выше 300-350 миллиграммов лития на литр. Но технологии развиваются. Авторы некоторых методов даже заявляют, что порог удалось снизить до 80 миллиграммов.

Все это, конечно, нужно проверять на практике. По планам, в ближайшие два года начнется промышленная добыча лития из пластовых рассолов на Полмостундровском, Завитинском и Ковыктинском месторождениях. У последнего, кстати, 392 миллиграмма лития на литр.

Но что остается на месте нефти, газа и воды, которые мы выкачиваем из-под земли?

Надежные хранилища для углекислого газа

Нефть и газ хранятся под землей не в виде «озер», как представляют себе многие обыватели, а в пористых породах. Но главное, что сама природа сделала эти «хранилища» максимально непроницаемыми, иначе бы нефть и газ просочились на поверхность. В общем-то первую нефть так и собирали, с поверхности.

По мере разработки месторождений мы можем использовать освобождающиеся пространства для хранения углекислого газа. Также можно использовать гораздо более распространенные водоносные пласты. В нефтяных месторождения обычно множество скважин, поэтому они меньше подходят для хранения газа — выше риск выхода на поверхность.

Такими проектами занимаются многие страны мира. Один из первых таких проектов реализовала норвежская нефтегазовая компания Statoil еще в 1996 году. Использовали месторождение Слейпнир в Северном море. В немецком проекте CO2Sink с 2008 года используют газовое месторождение. Не так давно о разработке совместного проекта по захоронению CO₂ в истощенных месторождениях Дури и Минас на Суматре заявили Индонезия и Япония.

В России таких проектов пока не много. Например, «Газпром нефть» рассматривает возможность закачивать газ в пласты своих месторождений в Оренбургской области. И технология будет использоваться все шире, ведь у нас есть все необходимые компетенции — огромный опыт в нефтегазовой сфере, — и истощенные месторождения. По оценкам, совокупный объем потенциальных хранилищ CO₂ на территории страны составляет не менее 4,6 гигатонны.

Помимо газовых и водоносных, можно использовать угольные пласты, потому что CO₂ там будет прочно связываться с угольной матрицей, и базальтовые породы, попав в которые, углерод будет минерализироваться. Задача поиска и проверки таких хранилищ лежит на геологах. Современные технологии позволяют им «видеть» вглубь земной толщи гораздо лучше, чем раньше, но некоторые методики остаются неизменными, в том числе быстрая оценка возраста пластов по окаменелостям.

«Зоопарк» геолога

Оценка возраста геологических пластов — задача геохронологии. Палеонтологический метод, то есть анализ по окаменелостям, — один из основных инструментов относительной геохронологии.

Каждая окаменелость может нам что-то рассказать о своем слое, но многие прошлые обитатели нашей планеты похожи друг на друга, жили неопределенное количество времени или обитали лишь на конкретной территории. Поэтому среди всех окаменелостей специалисты по относительной геохронологии выделяют индексные окаменелости.

Индексные окаменелости обладают четырьмя характеристиками: их легко различить, их «владельцы» обитали на большой территории и в большом количестве, и мы знаем, когда они появились и вымерли. Конечно, большинство из них морские, потому что там в осадочных породах лучше образовывались окаменелости.

Начнем с древнейших времен. Для анализа кембрийских отложений используют трилобитов, одних из первых сложных форм жизни. И брахиоподов — похожих на моллюсков морских животных, появившихся еще 550 миллионов лет назад. Это самые распространенные окаменелости в слоях палеозоя.

Также для древнейших периодов используют граптолитов — мелких, похожих на червяков животных, которые образовывали ветвистые колонии. Их окаменелости похожи на карандашные наброски на камнях, поэтому и название Graptolithina переводится с греческого как «письмена в камнях». Кстати, их потомки дожили до нашего времени.

Еще одни известные индексные окаменелости — аммониты. Появились около 240 миллионов лет назад, вымерли примерно 66 миллионов лет назад и при этом быстро эволюционировали, что помогает с их помощью различать слои. Их было так много, что, если бы у вас была возможность закинуть удочку в те древние океаны, вы бы скорее вытащили аммонита, нежели рыбу.

Помимо таких крупных обитателей, исследователи ищут окаменелые следы микроорганизмов, в том числе одноклеточных, например динофлагеллят и акритархов. Впрочем, в сфере изучения и освоения геологических пластов ученых интересуют не только вымершие организмы, но и современные.

«Дрессируем» бактерии

У нефтяников сложные отношения с бактериями: некоторые из них мешают добыче, другие помогают. Первые образуют на нефти пленку, ухудшают само качество продукта и к тому же вызывают коррозию оборудования и трубопроводов. Зато «хорошие» бактерии позволяют добыть нефть, которая иначе осталась бы в пласте.

Конечно, из современных скважин нефть не «бьет фонтаном», хотя в истории были такие случаи, и все же из-за давления газовой шапки сверху и пород снизу ценная субстанция легче выходит на поверхность. Но чем меньше остается нефти, тем ниже падает давление, и выкачивать нефть становится все сложнее. Часто на следующем этапе в глубину начинают закачивать воду, чтобы та оказывала давление на нефть. Но значительная доля запасов так и остается в земле. Поэтому уже больше полувека ученые ищут способы увеличить долю извлекаемой из месторождения нефти. Методы подразделяют на химические, газовые, тепловые и микробиологические. Вот о последних и идет речь.

Впервые метод с бактериями опробовали еще в середине прошлого века, в 1955 году, на одном из месторождений в Приволжье. Идея была проста — активировать работу микрофлоры на глубине, закачав туда питательные вещества. На выходе вместо нефти получили сероводород, поэтому практическое применение этой идеи забросили на пару десятков лет. Но все это время в Институте микробиологии РАН продолжали исследования родных для нефтяных месторождений бактерий — правда, с целью снизить коррозию труб из-за продуктов жизнедеятельности этих микроорганизмов. И эта работа дала результат.

Оказалось, что метод активации бактерий рабочий, просто подходит не для всех месторождений, одним из которых оказалось упомянутое место тестирования метода в 1955 году. Эксперименты с водой, кислородом, минеральными солями азота и фосфора, а также аэробными и анаэробными бактериями продолжались до 1988 года и доказали эффективность. Они повышали нефтедобычу на 10-30%! Ученые наконец «приручили» бактерии.

Так представители рода Pseudomonas снижают вязкость нефти, а вот железобактерии Gallionella, Crenothrix и Leptothrix вызывают коррозию. Эти мелкие обитатели нашей планеты обладают уникальными возможностями, если научиться ими управлять. Об этом в следующем пункте.

Самовосстанавливающийся бетон

Появление трещин в бетоне — вопрос времени. Проблема в том, что как только они появляются, вся структура начинает терять свою прочность. И хотя даже обычный бетон может «залечить» повреждения минерализацией компонентов под действием влаги, это касается лишь совсем небольших повреждений и требует наличия воды.

Именно этим объясняется необычайная стойкость древнеримского бетона. Ученые предполагают, что римляне добавляли в смесь крайне химически реактивную форму извести — негашеную известь. Впрочем, важен был и сам процесс приготовления этого бетона. Сегодня при изготовлении смеси не используют известь. Но тайну римского бетона выяснили лишь в конце 2022 года, так что, может, впереди нас ждут исследования в этом направлении.

А пока ученые активно ищут другие примеси и покрытия, которые позволят бетону восстанавливать и более крупные трещины. Одно из направлений таких разработок — биологическое. Ученые пробуют добавлять в бетон бактерии и грибки, которые смогут заделывать трещины известняком, продуктом своей жизнедеятельности.

В 2021 году специалисты Вустерского политехнического института вдохновились человеческой кровью и использовали в своей смести карбоангидразу — фермент, который быстро вытаскивает из клеток CO₂. При появлении трещин в бетоне этот фермент начинал «добывать» CO₂ из воздуха и формировать кристаллы карбоната кальция. Миллиметровые разломы исчезали за сутки.

Гораздо более «традиционный» подход — полимеры. Первый способ — замешивать полимерные микроволокна напрямую в состав. Второй — покрывать бетонные структуры веществом с микрокапсулами, наполненными полимером. Тогда при появлении трещин капсулы лопаются и жидкий полимер заполняет повреждения.

Можно развивать технологии, которые позволяют материалам самостоятельно восстанавливаться от повреждений, а можно разрабатывать материалы, которые устойчивы к внешнему воздействию, как нержавеющая сталь устойчива к коррозии. Впрочем, она интересует нас по-другой причине.

«Прозрачный» металл

Что такое сталь? Многие ошибочно думают, что это какой-то один конкретный сплав железа и углерода с точным «рецептом», но это не так. По определению, сталь — смесь железа с углеродом, в которой железа не менее 45%, а углерода — до 2,14%. Если углерода больше, то это уже чугун.

Характеристики стали зависят от ее микроструктуры, которая определяется химическим составом и температурой сплава железа и углерода. Именно благодаря своей структуре некоторые виды стали немагнитные.

Так, добавление большого количества никеля, марганца и азота — эти добавки называют легирующими элементами — позволяет сплаву стали сохранить аустенитную или аустенитно-ферритную кристаллическую структуру. Именно такие структуры обеспечивают немагнитные свойства стали.

Впрочем, сохранить эту ценную особенность непросто. Если с этой сталью поработать, погнуть, раскатать, спаять, она становится магнитной из-за изменений в микроструктуре. Эффект можно проверить, прикладывая магнит к разным частям посуды или раковины из нержавеющей стали. Скорее всего, магнит не «приклеится» к ровной поверхности, зато проявит свои свойства на сгибах.

Несмотря на этот недостаток, у немагнитной стали множество применений, ведь она «невидима» для магнитного поля. Магнитные волны проходят через нее без искажений, а это чрезвычайно ценная суперспособность в мире оборудования.

Так как такая сталь обладает еще и жаростойкостью и коррозионной устойчивостью, ее используют в самых разных сферах. В частности, делают самолетные турбины и другие элементы в двигателе, которые подвергаются воздействию высокой температуры. А также трубы и кухонную утварь — потому что они контактируют с водой.

А вот немагнитные свойства ценятся при изготовлении деталей для аппаратов МРТ, а также приборов навигации судов, самолетов и космических аппаратов. Нефтяники «одевают» в такую сталь чувствительные приборы бурового оборудования. Именно благодаря точной навигации мы сегодня можем бурить сложные скважины и разрабатывать тонкие нефтяные пласты.

Управление свойствами и параметрами материалов — одна из самых развивающихся сегодня сфер технологий. И, наверное, самый известный ее продукт — композитные материалы.

Композитные материалы

У идеи объединять разные компоненты в один материал долгая история: древнеегипетские саманные кирпичи, древнеримский бетон и монгольские луки из пластинок дерева.

Главное правило композитных материалов — между компонентами должна сохраняться точная граница. Именно поэтому упомянутая уже немагнитная сталь не является композитом — углерод там встроен в кристаллическую решетку железа. А вот фанера с ее четкими слоями или углепластик, состоящий из углеволокна и смол, — подходящие примеры.

Сегодня композитные материалы используются повсеместно: в авиа-, судо-, ракето- и автомобилестроении, в ветроэнергетике и изготовлении спортинвентаря. Даже водопроводные трубы во многих домах сделаны из композитного металлопласта — как и более серьезные нефтяные трубопроводы и другая промышленная инфраструктура.

Составляющие любого композита делятся на две группы: матрицы и армирующие компоненты, или наполнители. Матрицы, или связующие, могут быть полимерными, металлическими, керамическими и так далее. Наполнители — дискретными материалами и волокнами. Комбинаций множество.

Композиты всегда лучше аналогов по некоторым параметрам. Они легче, прочнее, выдерживают очень высокую температуру или, например, просвечиваются рентгеном. Например, в аппарате Илизарова для восстановления костей после переломов теперь можно сделать металлические элементы из полимерных композиционных материалов, которые не будут мешать наблюдениям за восстановлением костей на рентгене.

Из композита — углепластика — сделаны и крылья перспективного самолета МС-21. Это позволило не только снизить массу, но и создать более эффективную и топливосберегающую форму крыла.

Новости о том, что ученые придумали новый композит, появляются каждую неделю: от более прочных композитных клеев и все более легких углепластиков до биоматериалов и нанокомпозитов. Мы перестанем получать новые композиционные материалы только когда закончится фантазия. Да и тогда скорее подключим к процессу обученную нейросеть.

Свойства композитных материалов определяются их структурой на уровне атомов. И чтобы разобраться, как молекулы воздействуют в таком масштабе, нужны установки класса мегасаенс.

СКИФ

В наукограде Кольцово полным ходом идет строительство Сибирского кольцевого источника фотонов (СКИФ). Ускоренные им электроны и генерируемые электронами фотоны позволят еще глубже заглянуть в структуру веществ и проводить исследования в сфере биологии, генетики, медицины, фармакологии, геохимии, квантовой химии и, конечно, материаловедения.

Ускорители-коллайдеры, вроде Большого адронного коллайдера, позволяют изучать физику элементарных частиц, и это довольно узкая сфера исследований. У синхротронов — источников синхротронного излучения — гораздо шире круг «клиентов», ведь они позволяют изучать материалы на уровне атомов. Точнее, десятков тысяч атомов.

СКИФ состоит из линейного ускорителя, кольцевого ускорителя-бустера и кольцевого накопителя. Весной 2023 года ученые Института ядерной физики успешно запустили первую очередь линейного ускорителя, разогнав электроны до 30 мегаэлектронвольт. Готовый линейный ускоритель будет разгонять частицы до 200 мегаэлектровольт.

Влетев в ускоритель-бустер, электроны будут получать рабочую энергию всего комплекса (три гигаэлектронвольна) и направляться дальше — в кольцевой накопитель. В накопителе электронный пучок будет вращаться сутками, и, попадая в магнитные системы, расположенные по периметру кольца, часть своей энергии отдавать в виде синхронного излучения. Это излучение по специальным каналам будет выходить на разные экспериментальные станции, которых, по плану, в составе СКИФа будет 30.

«Крутость» синхротронов определяют по показателю эмиттанса — характеристики того, насколько ярким и узконаправленным получается пучок синхротронного излучения. Чем значение меньше, тем более «точечно» можно изучить вещество на экспериментальной станции. Показателен лозунг синхротрона MAX IV в Швеции: «Мы делаем невидимое видимым».

Несколько лет назад у самых современных синхротронных источников эмиттанс составлял 100-300 пикометров на радиан. Например, у MAX IV — 320 пикометров на радиан, а у ESRF-EBS — 150 пикометров на радиан. У СКИФа будет 75 пикометров на радиан, что делает его источником 4+ поколения.

При таких значениях можно будет наблюдать химические реакции, взаимодействие лекарств с вирусами и как ведут себя вещества под высоким давлением. Можно даже увидеть, что происходит внутри закрытого бетонного контейнера с отработавшим ядерным топливом и детально изучить структуры горных пород и органических соединений, например пород из нефтяных месторождений.

Так инновации из самых разных сфер науки и технологий помогают развивать друг друга, открывать новые направления исследований и находить нестандартные методы решения поставленных задач.

Искусственный интеллект «заподозрил», что часть картины Рафаэля принадлежит кисти другого художника

С помощью машинного обучения международная группа ученых узнала, что герой полотна одного из величайших живописцев эпохи Возрождения Рафаэля Санти «Мадонна с розой», вероятно, был написан другим художником.

Полотно итальянского живописца, написанное ориентировочно в 1517 году и хранящееся сегодня в музее Прадо в Мадриде, будоражило фантазии искусствоведов давно. Даже непрофессиональный взгляд может уловить стилистическую разницу между лицами героев на переднем плане — Девы Марии с Христом на руках, Иоанна Крестителя в образе младенца — и святого Иосифа на заднем. Поэтому многие специалисты предполагали, что в создании шедевра Рафаэлю помогали его ученики.

Так, один из исследователей творчества художника профессор Мейер цур Капеллен допустил, что нижняя часть картины и роза написаны одним из учеников мастера. Скорее всего, свой вклад внес художник по имени Джулио Романо. Еще один кандидат на эту роль — Джанфранческо Пенни. Хотя в Испании авторство Рафаэля всего полотна не оспаривали никогда.

Чтобы разрешить спор, за дело взялись ученые из университетов Брэдфорского, Ноттингемского (Великобритания) и Стэнфордского (США). Они разработали алгоритм, который позволяет определять подлинность полотен Рафаэля с точностью до 98 процентов. Исследование ученых представлено в журнале Heritage Science.

«Используя глубокий анализ, мы протестировали изображения аутентичных картин Рафаэля, чтобы научить компьютер распознавать его стиль очень подробно — начиная от мазков, цветовой палитры, растушевки и заканчивая общей композицией. Искусственный интеллект видит гораздо глубже, чем человеческий глаз: он способен оценить нечто на микроскопическом уровне», — рассказал профессор и директор Центра визуальных вычислений и интеллектуальных систем Брэдфордского университета Хассан Угайл.

В методе применен частый для нейросетей трехуровневый подход. Он брал объекты из заранее определенного набора данных с использованием обученной нейронной модели ResNet50. Затем для результатов выдачи задействовали классификатор SVM. По завершении обучения производительность модели оценивали с помощью серии тестов.

Когда ученые анализировали картину целиком, результат нельзя было назвать однозначным. Тогда они стали тестировать отдельные части. Выяснилось, что три фигуры полотна — Мадонна, Христос и Иоанн Креститель — точно написаны Рафаэлем. А вот в том, что он нарисовал святого Иосифа, машина засомневалась. Ученые предположили, что авторство этого героя «Мадонны с розой» принадлежит самому выдающемуся ученику Рафаэля — вышеупомянутому Джулио Романо.

«Большинство компьютерных исследований в области искусства, включая наше, сосредоточены на повышении уровня знаний специалистов. Результаты работы следует рассматривать не в качестве окончательно вердикта, а как шаг к улучшению понимания авторства того или иного произведения», — заявил один из соавторов исследования Дэвид Сторк из Стэнфордского университета.

Попытка отсеять фейки повысила риск поверить в них

Эксперименты показали, что проверка фальшивых новостей с помощью онлайн-поиска на самом деле может повышать вероятность принять ложную информацию за достоверную. По мнению ученых, это связано с низким качеством результатов поисковой выдачи. Поэтому они посоветовали обучать людей их оценке в рамках программ цифровой грамотности.

В современном мире распространение фейков превратилось в важное средство политической борьбы, отчего их количество сегодня довольно велико. Вот почему задача найти в интернете правду стала не такой простой, чтобы ее можно было решить беглым онлайн-поиском.

Из предыдущих исследований известно, что ложь может проникать в инфопространство через социальные сети. Вместе с тем в научных работах мало внимания уделяют тому, каким образом люди пытаются проверять достоверность сообщений в интернете.

Исправить упущение взялся Кевин Аслетт (Kevin Aslett) из Школы политики, безопасности и международных отношений Университета Центральной Флориды (США) совместно с коллегами из Стэнфорда и Нью-Йоркского университета. Ученые провели серию исследований. Первые четыре представляли собой опросные эксперименты, а пятое дополнительно включало анализ «цифрового следа», оставшегося после поиска информации в Google. Историю URL-адресов, по которым переходили участники, собрали с помощью предварительно установленного плагина в их браузерах. Данные послужили для понимания качества использованных источников.

В первом из экспериментов, проведенных с помощью платформы для онлайн-опросов Qualtrics, участвовали 3006 жителей США. Их случайным образом разделили на две группы и попросили оценить достоверность трех новостей давностью не более 48 часов. При этом респондентов только одной группы побудили к поиску в интернете перед оценкой. Среди инфоповодов предлагали как ложные или вводящие в заблуждения, так и правдивые. Соответствие действительности последних предварительно устанавливали специалисты по проверке фактов.

Анализ результатов показал, что участники, которых побуждали искать информацию в Сети для оценки заметки на достоверность, впоследствии на 19% чаще принимали ложные утверждения за правдивые по сравнению с респондентами, которым не предлагали воспользоваться онлайн-поиском. Ученые подтвердили этот вывод, повторив эксперимент еще четырежды с некоторыми вариациями в деталях и материалах опроса.

Кроме того, авторы работы, опубликованной в журнале Nature, установили, что, пытаясь проверить правдивость новости с помощью онлайн-поиска, люди нередко натыкались на подтверждающие сообщения из не заслуживающих доверия низкокачественных источников.

Описывая это явление, повышающее риск поверить в дезинформацию, исследователи использовали термин «data voids». Под ним принято понимать информационный вакуум, который возникает при высокой востребованности какой-то темы, но низком уровне достоверных данных по ней.

Подводя итоги исследования, авторы отметили необходимость разработки и внедрения программ цифровой грамотности с упором на навыки по использованию интернет-поисковиков.

Китай объявил о строительстве огромного контейнеровоза на жидкосолевом ториевом реакторе

На проходящей в Шанхае выставке Marintec China 2023 государственная китайская верфь заявила о намерении построить самый большой в мире атомный контейнеровоз (на 24 тысячи стандартных контейнеров). Необычной чертой 400-метрового гиганта должен стать реактор такого типа, который до сих пор никому не удавалось заставить работать штатно.

Верфь, о которой идет речь, — часть Китайской государственной судостроительной корпорации. С учетом того, что КНР сегодня — лидер мирового судостроения с большим отрывом (отобрав это место у Японии), проект находится в руках крупнейшего игрока отрасли.

Технические детали о проекте пока скудны: контейнеровоз будет оснащен ториевым реактором на расплаве солей. Хотя такие системы и называют «ториевыми», в действительности сам торий в реакторах не делится: вместо этого торий-232 захватывает один нейтрон от другого изотопа и становится ураном-233, а уже тот делится, поэтому может работать как ядерное топливо.

Причины тяги КНР к торию можно понять: страна не располагает собственной развитой урановой индустрией и вынуждена покупать топливо за рубежом (например, в России). Хотя китайцы строят быстрые натриевые реакторы (тоже с помощью России), закрыть нарабатываемым там плутонием потребности даже сухопутной атомной индустрии не выйдет еще долго. А свои месторождения тория у Китая есть.

Однако на практике у этого цикла есть существенные сложности: если на уране-235 до загрузки в реактор можно спокойно спать (он радиационно безопасен), то уран-233, напротив, сильно излучает еще до загрузки в реактор. Пока полноценного ториевого цикла нет ни в одной стране, да и экспериментальный ториевый реактор (небольшой мощности) на планете только один.

Китайская судостроительная компания делает особый упор на то, что ее реактор будет жидкосолевым — то есть, несмотря на высокие температуру и КПД, в его корпусе будет низкое давление, что повышает безопасность. Даже в случае серьезного инцидента реактор просто самозаглушится (соль стечет в ловушку), после чего ториесодержащая соль застынет, став безопасной.

В остальном технических деталей о проекте мало: судно с таким реактором будет развивать скорость более 20 узлов, а в длину приближаться к 400 метрам. Его вместимость оценивают в 24 тысячи эквивалентов 20-футового стандартного контейнера.

Вероятнее всего, в основу судового реактора положат то, что сейчас отрабатывают в экспериментальном китайском реакторе TMSR-LF1, лицензия на эксплуатацию которого была выдана летом 2023 года. В этом реакторе используют соль на основе фтора, бериллия и лития-7. В ней растворены фториды урана и, в перспективе, тория (пока не ясно, добавлен ли он туда уже, или это случится в будущем).

Реализация проекта выглядит непростой: принципиально новый реактор требует многих лет на отработку и доводку. Однако сообщается, что классификационное общество DNV выдало принципиальное одобрение проекта. Из этого следует, что китайцы планируют строить такое судно в обозримом будущем.

Сама постройка атомного контейнеровоза — часть всеобщей моды на снижение углеродного следа. В ее рамках, как мы недавно писали, в Европе планируют создавать контейнеровозы на аммиаке. Атомный проект на этом фоне выглядит более зрелым: аммиачные суда не могут иметь большую дальность, да и топливо для них кратно дороже солярки, используемой в судоходстве сегодня. Вдобавок они усиливают парниковый эффект еще больше обычных судов. Атомоходы, напротив, имеют неограниченную дальность и не слишком большие удельные расходы на топливо (если судно эксплуатируют постоянно).

Но неопределенность с технической зрелостью ториевого реактора мешает оценить, получится ли у китайского государства реализовать эти преимущества на практике. Попытки создать реакторы ториевого цикла предпринимали много раз, однако пока они ни у кого не увенчались успехом.

Напечатанное будущее: как аддитивные технологии меняют подход к разработке

Слой за слоем, сфера за сферой аддитивные технологии захватывают мир науки и промышленности. Зачастую разработки, которые показывают публике, выглядят демонстрацией возможностей, нежели готовым продуктом. Не будем скрывать: иногда это действительно так. Тем не менее во многих сферах аддитивные технологии показали свою эффективность. Рассказываем, как появились такие технологии, в каких сферах их применяют и какие материалы используют для «печати».

С древнейших времен люди изготавливали различные предметы, вырезая их из более крупных кусков материала. Особняком стояли технологии литья и штамповки, но с их помощью получались лишь простые формы. Шли века, а методики не менялись.

Для получения сложных деталей приходилось прибегать к опиловке, резке, фрезерованию, токарной обработке, шлифованию и сверлению. Сегодня такие методы называют традиционными, или субтрактивными («вычитающие»). Термин «субтрактивные технологии» ввели всего несколько лет назад, чтобы отделить их от «аддитивных технологий» («добавляющие»), которые начали быстро набирать популярность.

Аддитивное производство — процесс изготовления физического объекта по трехмерной компьютерной модели. Как правило, это делают слой за слоем, хотя сегодня активно разрабатывают «неплоские» методы, в том числе с использованием роботов, способных двигаться вокруг детали гораздо свободнее.

Технология позволяет относительно быстро создавать объекты со сложной формой не только снаружи, но и внутри: деталь можно сделать пористой или ячеистой, что значительно снизит ее вес. Материала при этом будет уходить гораздо меньше. Но такая свобода действий дорого стоит: подготовка материала, создание трехмерной модели, затраты на работу устройства и сложность масштабирования зачастую делают аддитивные технологии экономически нецелесообразными.

Несмотря на все это, популярность аддитивных технологий продолжает расти. От пластиков и металлов до живых клеток и стекла, от наномасштаба до печати деталей самолетов — кажется, так называемая 3D-печать освоила любые материалы и проникла во все сферы науки и промышленности. На самом деле, это молодая технология.

Данную статью можно прослушать в аудиоформате.

История аддитивных технологий

Как и многие современные технологии, идея 3D-печати зародилась в научной фантастике. В 1945 году американский писатель Мюррей Лейнстер (настоящее имя — Уильям Фитцджеральд Дженкинс, William Fitzgerald Jenkins) опубликовал рассказ Things Pass By, в котором довольно точно описал современный 3D-принтер. По описанию, это было устройство, способное с помощью двигающейся роборуки по рисунку воссоздать объект расплавленным пластиком.

В 1971-м Йоханнес Готтвальд (Johannes F. Gottwald) запатентовал «прибор — самописец жидким металлом». Незадолго до этого появилась струйная печать, и Готтвальд просто развил ее, хотя сам признал, что материалов для изготовления такой машины на тот момент не было. Увы, срок патента истек раньше, чем изобретение стало реальностью.

Через несколько лет в журнале New Science вышла очередная колонка британского химика Дэвида Джонса (David Jones). Под псевдонимом Daedalus он еженедельно с юмором рассказывал о будущих технологиях, которыми, как потом оказалось, даже вдохновлял будущих нобелевских лауреатов. В 1974 году он юмористически описал стереолитографию — самый первый вид аддитивных технологий, — причем за десятилетие до ее появления.

В 1980-х аддитивные технологии стали ближе к реальности: японский изобретатель Хидео Кодама (Hideo Kodama) подал патент на «устройство для быстрого прототипирования» с помощью лазера. Однако заявку не приняли, и ученый забросил идею.

Ключевым стал 1984 год: тогда на патент подала группа французских изобретателей из фирмы Alcatel и Французского национального центра научных исследований (CNRS). Но они тоже не добились финансирования.

А вот Ведомство по патентам и товарным знакам США выдало свой первый патент на изобретение из сферы аддитивных технологий Биллу Мастерсу (William (Bill) Masters): тот действительно собрал 3D-принтер, но уже в начале 1990-х годов. Истинной страстью инженера были каяки, на которые он подал более 30 патентов, поэтому Мастерс решил заняться этим бизнесом, забыв о 3D-печати. Иначе сложилась судьба Чарльза Халла (Charles W. Hull). В 1984 году, всего через три недели после французских ученых, он подал патент на систему стереолитографии. Изобретатель предлагал создавать небольшие уникальные детали, освещая ультрафиолетовыми лампами фоточувствительный полимер слой за слоем. Первым изделием, которое он напечатал за год до подачи на патент, стала небольшая чаша для промывки глаз, умещающаяся на ладони. На печать ушло 45 минут.

Два года спустя патент одобрили. Халл основал компанию 3D Systems и в 1988 году выпустил первый коммерческий 3D-принтер под названием SLA-1. Он также представил новый формат файлов STL и процесс разделения модели на слои, который мы используем по сей день.

Халл стал отцом 3D-печати, хотя тогда ее называли «быстрым прототипированием». Термин «3D-печать» предложил в 1993 году Эмануэль Сакс (Emanuel Sachs), профессор Массачусетского технологического института (США).

Вскоре после утверждения изобретения Халла на SLA запатентовали и другие популярные технологии 3D-печати: SLS и FDM. Срок последнего патента на них истек в 2014 году.

Порошки и прутки, лазеры и «клей»

Итак, какие аддитивные технологии существуют сегодня? Начнем со стереолитографии (SLA), придуманной Чарльзом Халлом. Сетчатая платформа, на которой будет печататься деталь, постепенно опускается в емкость, наполненную жидким фоточувствительным полимером. С каждым «ходом» платформа погружается на доли миллиметра, и лазер «рисует» в жидком полимере новый слой детали, который тут же затвердевает. Вместо лазера может быть проектор либо экран — он будет провоцировать затвердевание сразу всего слоя; такой метод называют масочным.

Стереолитографию активно используют для печати прототипов в разных сферах, в том числе в медицине, ювелирном деле и дизайне. Этот метод позволяет получать небольшие изделия с высокой степенью детализации.

Следом появился метод селективного лазерного спекания (SLS): он похож на SLA по своей схеме, только вместо жидкого полимера в нем используют порошок того или иного материала — пластика, металла, керамики, даже стекла. Лазер не провоцирует затвердевание, а спекает частицы.

Появившийся чуть позже метод послойного наложения (FDM) уже больше похож на «печать». В нем нет целой емкости с жидким полимером и порошком — материал подается в форме прутка, который плавится на выходе из «носика» принтера. Этот способ стал самым распространенным.

С годами внедрили и другие технологии. К примеру, метод струйной печати связующим веществом (binder jetting) похож на SLS и SLA, только вместо лазера в нем используют «клей». Иногда связующее вещество удаляют в процессе дополнительной обработки, заодно сокращая пористость материала. Помимо этого, развиваются методы прямого подвода энергии и материала (DED). Это может быть как наплавление прутка материала лазером, плазмой или электронным лучом, так и напыление порошка с одновременным лазерным плавлением. В работе с порошком есть преимущество — центральные ядрышки не плавятся, а изнутри становятся центрами новой кристаллизации. Методами FDM и DED можно не только печатать новые детали, но и ремонтировать старые. В большинстве случаев это позволяет быстро создавать прототипы и изделия привычных нам размеров.

От нанометров до зданий

Печать в микро- и наноразмере открывает возможности для развития в первую очередь микроэлектроники и биотехнологий. В основном используют те же фоточувствительные полимеры, но еще появляются разработки из металла (стали, меди и золота) и стекла.

В августе 2023 года шведские ученые представили самый маленький в истории пивной бокал, который почему-то назвали винным: его диаметр меньше толщины человеческого волоса. Правда, это была лишь демонстрация возможностей технологии. Помимо бокала, изобретатели представили оптический резонатор для оптоволоконных систем связи. По словам исследователей, этот метод можно применять и для создания уникальных линз медицинских приборов и микророботов.

Однако развитие технологии движется не только в сторону уменьшения масштабов, но и в сторону увеличения. Такие примеры есть у « Норникеля ».

В 2022 году специалисты российской компании с помощью 3D-печати создали бронедиск весом 313 килограммов, а в 2023-м — улитку насоса из чугуна весом в полтонны для Надеждинского металлургического завода в Свердловской области. Обычно на замену такой детали требуется год, и большая часть времени уходит на составление подробных чертежей. Тут же удалось быстро создать модель и отлить большую износостойкую спиральную камеру, которая критически важна для работы.

Принтеры для печати больших деталей разрабатывает и Росатом. В 2023 году госкорпорация представила самый большой в России 3D-принтер для печати металлами — ИЛИСТ-2XL. Вес изделий, созданных с его помощью, может исчисляться тоннами. В перспективе на такой установке, работающей по методу DED, можно и корпус реактора напечатать, а пока — сложные по геометрии детали реакторных установок. В планах «Росатома» — совместно с «Корабелкой» (Санкт-Петербургский государственный морской технический университет) создать более масштабный принтер с шестью роботами, который сможет печатать детали диаметром до четырех метров.

Еще масштабнее — «печать» зданий бетоном. В 2014-м китайская компания WinSun создала так десять домов всего за 24 часа, а год спустя показала пятиэтажное здание. С тех пор напечатанные дома появились во многих странах, в том числе в России.

Например, американский стартап Apis Cor напечатал дом в подмосковном городе Ступино. Компания AMT печатает дома в Татарстане, Ейске и Элисте. «Газпром нефть» с помощью 3D-принтера построила первое такое здание в Заполярье в 2023 году: при его создании использовали энергоэффективный пенобетон, поэтому осенью и весной дом не будет требовать дополнительного отопления.

Некоторые американские компании пошли дальше и разрабатывают методы 3D-печати зданий на Луне. А стартап ICON напечатал в Космическом центре имени Линдона Джонсона пробное строение для Марса, в котором NASA этим летом поселило четырех волонтеров. Участники эксперимента проведут в изоляции год, представляя, что живут на Красной планете. Также компания разрабатывает технологии и концепты для печати зданий из лунного реголита.

Несмотря на размеры, все это примеры «традиционного» производства новыми методами. Важное преимущество аддитивных технологий в том, что они открывают совершенно новый подход к разработке.

Мобильность и градиент свойств

Когда инженеры получили широкий доступ к аддитивным технологиям, они не сразу поняли, как подступиться к этой «игрушке» (именно так ее долгое время воспринимали). Вскоре стало ясно, что нет смысла повторять лишь форму детали, которую можно создать традиционными методами.

По словам Андрея Травянова, директора института ЭкоТех НИТУ «МИСИС», «грех», который чаще всего приписывали аддитивщикам, — повторение формы без повторения свойств. Поставишь такую деталь в мотор, она и развалится. Но стоило разобраться, как на свойства детали влияет мощность лазера, какая образуется пористость и с какой скоростью должно идти сканирование, — и стали получаться детали более высокого качества, чем позволяли традиционные методы.

Теперь очевидно, что и сам подход означает большую мобильность. Загрузил обычный контейнер необходимым оборудованием — и можно отправляться в любую точку. Концепт таких контейнеров весной представил Росатом. В госкорпорации рассказали, что первый мобильный аддитивный комплекс уже проходит адаптацию, на нем изготовили несколько тысяч резинотехнических деталей для автомобильной техники. В перспективе подобные контейнеры можно установить на базах Северного морского пути — судоходного маршрута в Российской Арктике.

Более того, метод аддитивного производства позволяет наделять детали новыми свойствами. Пять лет назад Анатолий Попович, доктор технических наук, директор Института машиностроения, материалов и транспорта при СПбПУ, показал ажурный цельный шарик из титанового сплава: он отскакивал от пола, словно попрыгунчик. Да, снова демонстрация технологии. Но есть и практика — функциональная градиентная структура деталей. Например, российские ученые разработали лопатку двигателя для вертолета с разными механическими свойствами в разных частях.

Тогда же появились новые подходы к численному моделированию механических свойств таких материалов. Сфера их применения — не только аэрокосмические детали, но и, например, медицина, которая весьма заинтересована в развитии аддитивных технологий. Ведь наши кости имеют градиентную структуру, и это необходимо учитывать при разработке протезов.

Новая эра для медицины

Одними из первых аддитивные технологии заприметили стоматологи — еще в 90-х они стали печатать зубные имплантаты. Потом появились индивидуально разработанные протезы. Любопытно, что для «отца 3D-печати» Чарльза Халла применение аддитивных технологий в медицине стало полной неожиданностью.

В начале 2000-х ученые из Института регенеративной медицины Wake Forest (США) поняли, что с помощью 3D-принтера гораздо проще, чем вручную, создавать каркасы для выращивания тканей и органов для пересадки. Так вырастили первый орган — мочевой пузырь.

С тех пор эта сфера стремительно развивается. В 2018 году появилась первая напечатанная роговица, в 2019-м — «живой» образец биокожи, который создали в Политехническом институте Ренсселера (США). Тогда же ученые из Тель-Авивского университета (Израиль) напечатали сердце из человеческой ткани. Конечно, до повсеместного применения этих технологий пока далеко. Эксперты вовсе опасаются, что эти методы останутся дорогими и эксклюзивными.

Гораздо заметнее успехи в сфере протезов. В 2008 году напечатали первый протез ноги, не требующий дополнительной сборки, а в 2012-м пациенту успешно установили напечатанный протез челюсти.

В России такими медицинскими протезами занимается в том числе Росатом. Центр аддитивных технологий Троицкого института инновационных и термоядерных исследований (ГНЦ РФ ТРИНИТИ), входящий в госкорпорацию, создает медицинские имплантаты для челюстно-лицевой хирургии. С помощью 3D-принтеров (у центра уже есть машины российского производства) можно выпускать изделия из титана марки ВТ6 — этот сплав разрешено применять в медицине, поскольку он отлично сочетается с тканями живого организма. Научный дивизион Росатома уже сейчас может печатать локтевые и коленные суставы, межпозвонковые кейджи, пластины для остеосинтеза, ортопедические и другие имплантаты. Все эти каркасы изготавливают под каждого пациента индивидуально, из титана с биоактивным покрытием, поверх которого хорошо растет костная ткань. Имплантат быстрее приживается и зарастает клетками, что значительно ускоряет процесс восстановления. Цель — создавать изделия, которые и внутри, в ячеистой структуре, будут полностью покрыты биоактивными материалами. К 2030 году должны появиться трахеи и сосуды уже из живых клеток.

Протезами в России тоже активно занимаются. Компания « Моторика » (Сколково) — единственная в мире, которая на промышленном уровне создает активные протезы для детей старше двух лет.

Как мы видим, разработка уникальных деталей сложных форм — одно из множества преимуществ аддитивных технологий.

Плюсы аддитивных технологий

У каждого метода аддитивных технологий есть как сильные, так и слабые стороны, которые зависят от сферы применения. Но общие плюсы универсальны.

«Преимущество аддитивных технологий заключается в том, что конструкторы при разработке изделий меньше зависят от того, как изготовить изделие. При использовании аддитивных технологий возможно значительно сократить количество деталей в готовом изделии, они позволяют изменить конструкторский подход при разработке», — объяснил Александр Жедаев, руководитель направления проектного офиса по новым материалам и технологиям частного учреждения «Наука и инновации » (входит в госкорпорацию «Росатом»).

Второе важное преимущество — коэффициент использования материалов.

«Например, одна из проблем при изготовлении титановых изделий состоит в том, что непосредственно на изготовление изделия идет лишь 30% от общего количества материала, остальное — стружка. При использовании аддитивных технологий коэффициент использования материалом можно поднять до 90-95%», — добавил Жедаев.

Следующая сильная сторона — применение сетчатых структур.

«В одной из работ мы занимаемся медицинскими челюстно-лицевыми имплантатами. Там применение сетчатых структур позволяет повысить шанс того, что интеграция импланта пройдет максимально комфортно для пациента», — подчеркнул специалист.

Что тормозит аддитивные технологии?

Главная проблема — «железо»: дело в том, что скорость работы и масштабы 3D-принтеров пока сильно ограничивают возможности применения аддитивных технологий. Это объясняется в том числе условиями, необходимыми для функционирования оборудования. Так, в упомянутом выше 3D-принтере ИЛИСТ- 2XL в процессе работы поддерживается инертная атмосфера.

Программное обеспечение — вторая проблема. Его разрабатывают производители принтеров, и на сегодня оно слабо интегрируется с ПО, которое, в частности, установлено на другой аппаратуре на том или ином заводе.

Следующий вопрос — материалы. Те же металлические порошки, применяемые в 3D-печати, — не металлический «песок», а металлическая «пыль». Ведет она себя почти как жидкость, все гранулы должны быть идеальной формы, почти одинакового размера и без каких-либо дефектов. Разработка дешевых методов создания таких «чернил» — отдельное направление исследований.

Наконец, компетенции. Как показала история развития 3D-печати, для эффективного использования аддитивных технологий нужны новые знания и подход к проектированию деталей.

Аддитивные технологии в России и мире

По данным исследовательской компании NeoAnalytics, российский рынок аддитивных технологий развивается быстро: в 2022-м его объем составлял четыре миллиарда долларов и за год вырос примерно на 3,3%. Но по темпам роста он еще отстает от мирового, который увеличивается примерно на 20% ежегодно. Проблема в том, что большинство отечественных компаний на сегодня создают решения именно для себя и внедряют их на собственных предприятиях.

Ольга Оспенникова, исполнительный директор Ассоциации развития аддитивных технологий, уточнила, что объем российского рынка — шесть миллиардов рублей, из которых 2,5 миллиарда приходится на оборудование для 3D-печати, 1,2 миллиарда — на материалы, примерно 2,3 миллиарда — на услуги.

Более 120 российских организаций уже развивают аддитивные технологии. По прогнозам, этот рынок продолжит расти высокими темпами, причем не только за счет объемов, но и за счет инноваций. Нужны новые материалы, решения и перестройка традиционного подхода к разработке деталей.

Александр Жедаев отметил, что в атомной отрасли под руководством Дуба Алексея Владимировича, научного руководителя направления «Материалы и технологии» госкорпорации «Росатом», разработан комплексный подход к развитию применения аддитивных технологий, который продемонстрирован в рамках федерального проекта «Разработка новых материалов и технологий для перспективных энергетических систем» (часть комплексной программы «Развитие техники, технологий и научных исследований в области использования атомной энергии в Российской Федерации года» (ФП-4 КП РТТН)).

ФП-4 КП РТТН включает в себя задачи разработки материала, оборудования, программного обеспечения и технологии изготовления изделия с применением металлических и композиционных материалов. В 2022 году полученные результаты позволили обеспечить технологическую независимость при производстве отечественного аддитивного оборудования — в части программно-аппаратной платформы, лазерно-оптической системы и электронно-лучевых источников энергии, которые сегодня уже применяются в перспективных образцах аддитивного оборудования нового типа — в установке прямой электронно-лучевой наплавки (АО «НИИ НПО «ЛУЧ», входит в научный дивизион Росатома) и в 3D-принтерах для работы с полимерными композитными и керамическими материалами (АО «НИИграфит», Росатом), разработка которых завершится в 2023 году.

В следующем году появится целая линейка аддитивного оборудования для работы с металлическими порошковыми и проволочными материалами. В нее вошли:

• Установка высокотемпературного селективного лазерного плавления для работы с жаропрочными материалами (АО «НПО «ЦНИИТМАШ»);
• Установка селективного лазерного спекания керамических материалов (АО «НИИ НПО «ЛУЧ»);
• Экспериментальная установка селективного лазерного плавления с возможностью управления структурой материала (АО «НИИ НПО «ЛУЧ»);
• Установка селективного электронно-лучевого плавления для работы с тугоплавкими материалами (АО «НИИ НПО «ЛУЧ»);
• Установка аддитивной плазменно-дуговой и электродуговой наплавки для изготовления крупногабаритных изделий (ФГАОУ ВО СПбПУ).

Аддитивное оборудование, которое разрабатывают в Росатоме, отличается не только российскими лазерно-оптическими системами, электронно-лучевыми источниками энергии и программно-аппаратной платформой. Одно из главных преимуществ — наличие систем контроля технологического процесса. На их основе сегодня создают интеллектуальную систему обратной связи, которая позволит изготавливать новые типы изделий «с первого раза». Это поможет оптимизировать весь процесс применения аддитивных технологий.

Всего к 2024 году разработают девять типов аддитивного оборудования. Они станут еще одним шагом на пути к главной цели каждого проекта ФП-4 КП РТТН — получению принципиально новых технологий изготовления изделий для атомной энергетики, а также машиностроительной, авиационной и ракетно-космической отраслей.

Подведем итоги. Малосерийные сложные изделия во времена субтрактивных технологий всегда были ахиллесовой пятой быстроразвивающихся — в научном отношении — отраслей. Штамповка, литье и прочая фрезеровка новых образцов резко увеличивали время, необходимое на их создание, и затягивали процесс внедрения новой техники. Сегодня все поменялось: аддитивные технологии, которые в последние годы успешно развиваются в том числе в России, позволяют достичь существенного прогресса в создании малых серий новых изделий. Причем без непомерных расходов и других сложностей, присущих «субтрактивной» эпохе.

Реклама. Частное учреждение «Центр коммуникаций». ERID: 87aadwa2Dwa