Астрофизики давно изучают формирование галактик с помощью численных симуляций. Расчеты в таких моделях начинаются с ранней Вселенной — практически однородной среды после Большого взрыва — и прослеживают, как под действием гравитации возникают структуры: темная материя собирается в гало, газ охлаждается, что приводит к формированию звезд и росту черных дыр.  Уже существующие проекты, такие как IllustrisTNG, EAGLE и SIMBA, показали хорошие результаты, воспроизводя многие наблюдаемые характеристики галактик. Ограничения у них, тем не менее, есть: из-за вычислительных затрат приходится упрощать физику, например, искусственно «сглаживать» холодный газ или вводить приближенные модели обратной связи от черных дыр и звезд.  Теперь исследователи представили проект COLIBRE — одну из самых продвинутых на сегодня серий космологических гидродинамических симуляций. Его ключевая особенность — попытка приблизиться к реальной физике межзвездной среды без грубых упрощений. В отличие от предыдущих моделей, здесь напрямую учитывается холодный газ, пыль, молекулы, а также сложные процессы охлаждения и химической эволюции. Это важно, поскольку именно в холодном газе рождаются звезды, а его свойства определяют внешний вид и судьбу галактик.  https://youtu.be/ZjpfRipcyo0?si=rzQZ3nJ-Q1kXk8vo С технической точки зрения симуляции COLIBRE впечатляют масштабом: крупнейшие расчеты включают до 136 миллиардов частиц, представляющих темную материю, газ и звезды. Для их создания ученые использовали усовершенствованные методы расчета гравитации и гидродинамики, а также увеличили число частиц темной материи. Подход позволил избежать численных артефактов — например, искусственной передачи энергии от темной материи к светилам, — и точнее воспроизвести структуру галактик, включая их размеры и распределение массы.  Одна и та же галактика из симуляции в разных ракурсах. Слева она выглядит так, как могла бы наблюдаться телескопом: сверху — вид «в анфас», где видна спиральная структура и яркое яро, снизу — вид с боку, где заметен тонкий диск. Изображения справа — распределения разных компонентов галактики: атомарного газа, молекулярного газа, из которого формируются звезды, и пыли. Верхний ряд соответствует виду сверху, нижний — виду сбоку. Такое представление демонстрирует внешний вид галактики и показывает, как внутри нее распределены газ и пыль.   / © arXiv: DOI: 10.48550/arxiv.2508.21126 Особое внимание исследователи уделили так называемой обратной связи — процессам, при которых звезды и сверхмассивные черные дыры влияют на окружающий газ. В реальности вспышки сверхновых и активные ядра галактик могут нагревать и выталкивать газ, подавляя звездообразование. В COLIBRE эти процессы моделируются более детально, включая стадии до взрыва сверхновых и влияние вращения черных дыр на выбросы вещества.  Для соответствия симуляций наблюдениям астрофизики применили комбинацию физически мотивированных моделей и калибровки с помощью машинного обучения. В результате им удалось добиться хорошего совпадения с реальными данными: распределение масс галактик, их свойства и размеры согласуются с данными наблюдений.   Пять кубов симуляций COLIBRE с длиной сторон от 25 до 400 микрометров. / © arXiv: DOI: 10.48550/arxiv.2508.21126 Авторы научной работы, опубликованной в журнале Monthly Notices of Royal Astronomical Society, показали, что более реалистичное описание «мелкой» физики (газа, пыли и звездной обратной связи) существенно влияет на «крупную» картину Вселенной.  Такие симуляции, по мнению ученых, становятся не просто инструментом интерпретации данных, а полноценной лабораторией, где можно проверять гипотезы о том, как именно формируются галактики и почему выглядят такими, какими мы наблюдаем их сегодня.

Каталитические датчики широко применяются в нефтегазовой и горнодобывающей отраслях для предотвращения пожаров и взрывов при выбросах горючих газов в атмосферу. Принцип их работы основан на беспламенном окислении горючих газов на поверхности наночастиц катализатора с интенсивным выделением тепла. Нагрев активной зоны сенсора от протекания каталитической реакции приводит к увеличению электрического сопротивления нагревателя, которое преобразуется в разность потенциалов. Полученная разность потенциалов пропорциональна концентрации горючих газов. Основной недостаток таких датчиков — высокое энергопотребление в рабочем режиме. Поэтому их миниатюризация и переход к технологии их производства на основе энергоэффективных тонкопленочных микронагревателей являются актуальными и важными задачами. Водородная энергетика считается одним из перспективных и экологичных направлений современной энергетики. Она активно развивается, однако высокая воспламеняемость и взрывоопасность водорода требуют постоянного мониторинга его концентрации в атмосфере. Катализаторы на основе наночастиц палладия (Pd) и платины (Pt) демонстрируют высокую активность в каталитическом сжигании водорода. Они позволят сделать водородную энергетику значительно более безопасной. Химическая природа отклика сенсора в различных условиях эксплуатации до сих пор подробно не изучена. Поэтому российские ученые обратились к методам исследований, позволяющим изучать поведение катализатора в реальных условиях использования сенсоров (operando и in-situ). Такие подходы позволяют одновременно определять химический состав катализатора с измерением сенсорного отклика. Статья опубликована в International Journal of Hydrogen Energy. Работа поддержана Российским научным фондом (проект №25-13-00417). Ученые исследовали химические превращения наночастиц палладия и платины, используемых в качестве катализатора для термокаталитических сенсоров водорода на основе планарных микронагревателей. Для этого они синтезировали катализатор 3Pd–Pt/AOА — биметаллический катализатор с мольным соотношением Pd:Pt = 3:1, нанесенный на порошок анодного оксида алюминия (AOA) как носитель. Были тщательно изучены структурные и химические характеристики катализатора, такие как его удельная площадь поверхности после отжига, размер наночастиц и степень окисления входящих в них элементов. Это оказались двухфазные наночастицы со средним размером около 19 нм: оксидная фаза на основе оксида палладия (PdO), легированного платиной, и металлическая Pt-Pd фаза обогащенная платиной. Такой состав обеспечил высокую активность сенсора и стабильность его показаний. Далее исследователи изготовили тонкопленочные датчики на основе разработанного катализатора. Чтобы изучить их сенсорный отклик, они создали специальную operando‑ячейку — компактную камеру для измерений в реальных условиях. Она позволяла совместить измерение отклика датчика в синтетическом воздухе с добавлением водорода и регистрацию спектров поглощения рентгеновского излучения активной зоной сенсора при различных напряжениях питания. Благодаря этому ученые зафиксировали на работающем тонкопленочном сенсоре связь между степенью окисления палладия и измеряемым электрическим откликом. «Наши результаты показали, что при работе датчика на воздухе палладий на катализаторе окисляется, и это блокирует каталитическое сгорание водорода при низких температурах. При достижении температуры активной зоны сенсора около 38°C в атмосфере синтетического воздуха с водородом оксид восстанавливается до металлического палладия, что сопровождается резким ростом отклика датчика», — рассказал Иван Калинин, младший научный сотрудник лаборатории топологических квантовых явлений в сверхпроводящих системах Центра перспективных методов мезофизики и нанотехнологий МФТИ. Поэтому вместо ожидаемой плавной зависимости отклика от температуры ученые наблюдали ступенчатый переход: как будто датчик «выключается» оксидом палладия и «включается» металлическим палладием. Понимание роли PdO позволяет оптимизировать режим работы сенсоров как для детектирования низких концентраций водорода (до 12 миллионных долей), так и для значительного снижения энергопотребления прибора. «Ключевым преимуществом разработанного нами планарного сенсора по сравнению с коммерчески доступными “объемными” аналогами, изготовленными с использованием проволочных нагревательных элементов, является возможность использования импульсного режима питания. Этот режим заключается в том, что сенсор раз в 15 секунд включается на короткое время, менее одной секунды, и надежно измеряет концентрацию водорода. При таком режиме питания энергопотребление сенсора может быть уменьшено до 3,2 мВт, что более чем на порядок меньше, чем у аналогов на основе проволочных нагревателей. Такое низкое значение позволяет рассчитывать на то, что эти сенсоры в ближайшем будущем смогут стать частью автономных, компактных и широко доступных устройств для обеспечения безопасности в местах использования и транспортировки водорода», — рассказал Кирилл Напольский, старший научный сотрудник лаборатории топологических квантовых явлений в сверхпроводящих системах Центра перспективных методов мезофизики и нанотехнологий МФТИ. Исследование раскрывает фундаментальный механизм работы каталитических газовых сенсоров на атомарном уровне. Это открывает путь к созданию энергоэффективных, миниатюрных сенсоров водорода, способных работать при пониженной температуре без задержек отклика. Такие датчики позволят снизить энергопотребление сенсоров, что позволит удешевить мониторинг горючих газов на АЗС и промышленных объектах нефтегазовой отрасли. Кроме того, импульсный режим может быть применен в разработках «умных» сенсоров. «В ближайшем будущем мы планируем разработать подходы к повышению долговременной стабильности работы этих сенсоров. При длительной работе сенсоров их чувствительность постепенно снижается в силу ряда причин, это приводит к необходимости регулярной перекалибровки приборов и, следовательно, снижает экономическую эффективность их использования», — добавил Кирилл Напольский. В работе участвовали ученые из Центра перспективных методов мезофизики и нанотехнологий МФТИ, МГУ, Института общей и неорганической химии имени Н. С. Курнакова РАН, Национального исследовательского центра «Курчатовский институт».

Астрофизики давно изучают формирование галактик с помощью численных симуляций. Расчеты в таких моделях начинаются с ранней Вселенной — практически однородной среды после Большого взрыва — и прослеживают, как под действием гравитации возникают структуры: темная материя собирается в гало, газ охлаждается, что приводит к формированию звезд и росту черных дыр.  Уже существующие проекты, такие как IllustrisTNG, EAGLE и SIMBA, показали хорошие результаты, воспроизводя многие наблюдаемые характеристики галактик. Ограничения у них, тем не менее, есть: из-за вычислительных затрат приходится упрощать физику, например, искусственно «сглаживать» холодный газ или вводить приближенные модели обратной связи от черных дыр и звезд.  Теперь исследователи представили проект COLIBRE — одну из самых продвинутых на сегодня серий космологических гидродинамических симуляций. Его ключевая особенность — попытка приблизиться к реальной физике межзвездной среды без грубых упрощений. В отличие от предыдущих моделей, здесь напрямую учитывается холодный газ, пыль, молекулы, а также сложные процессы охлаждения и химической эволюции. Это важно, поскольку именно в холодном газе рождаются звезды, а его свойства определяют внешний вид и судьбу галактик.  https://youtu.be/ZjpfRipcyo0?si=rzQZ3nJ-Q1kXk8vo С технической точки зрения симуляции COLIBRE впечатляют масштабом: крупнейшие расчеты включают до 136 миллиардов частиц, представляющих темную материю, газ и звезды. Для их создания ученые использовали усовершенствованные методы расчета гравитации и гидродинамики, а также увеличили число частиц темной материи. Подход позволил избежать численных артефактов — например, искусственной передачи энергии от темной материи к светилам, — и точнее воспроизвести структуру галактик, включая их размеры и распределение массы.  Одна и та же галактика из симуляции в разных ракурсах. Слева она выглядит так, как могла бы наблюдаться телескопом: сверху — вид «в анфас», где видна спиральная структура и яркое яро, снизу — вид с боку, где заметен тонкий диск. Изображения справа — распределения разных компонентов галактики: атомарного газа, молекулярного газа, из которого формируются звезды, и пыли. Верхний ряд соответствует виду сверху, нижний — виду сбоку. Такое представление демонстрирует внешний вид галактики и показывает, как внутри нее распределены газ и пыль.   / © arXiv: DOI: 10.48550/arxiv.2508.21126 Особое внимание исследователи уделили так называемой обратной связи — процессам, при которых звезды и сверхмассивные черные дыры влияют на окружающий газ. В реальности вспышки сверхновых и активные ядра галактик могут нагревать и выталкивать газ, подавляя звездообразование. В COLIBRE эти процессы моделируются более детально, включая стадии до взрыва сверхновых и влияние вращения черных дыр на выбросы вещества.  Для соответствия симуляций наблюдениям астрофизики применили комбинацию физически мотивированных моделей и калибровки с помощью машинного обучения. В результате им удалось добиться хорошего совпадения с реальными данными: распределение масс галактик, их свойства и размеры согласуются с данными наблюдений.   Пять кубов симуляций COLIBRE с длиной сторон от 25 до 400 микрометров. / © arXiv: DOI: 10.48550/arxiv.2508.21126 Авторы научной работы, опубликованной в журнале Monthly Notices of Royal Astronomical Society, показали, что более реалистичное описание «мелкой» физики (газа, пыли и звездной обратной связи) существенно влияет на «крупную» картину Вселенной.  Такие симуляции, по мнению ученых, становятся не просто инструментом интерпретации данных, а полноценной лабораторией, где можно проверять гипотезы о том, как именно формируются галактики и почему выглядят так, какими мы наблюдаем их сегодня.

В природе муравьи разных видов конкурируют за ресурсы, воруют друг у друга пищу или дерутся за территорию. Взаимовыгодная очистка тела между разными видами хорошо известна у морских рыб, креветок и птиц, но среди насекомых подобное поведение энтомологи не встречали. Ранее биологи фиксировали лишь паразитические контакты: например, сверчки живут в муравейниках и облизывают хозяев, чтобы красть их запах и безнаказанно поедать яйца. Добровольной кооперации ради гигиены между двумя видами муравьев наука не знала. Энтомолог Марк Моффетт из Национального музея естественной истории (США) наблюдал за насекомыми на исследовательской станции в пустыне Аризоны. Он заметил необычную активность возле гнезд крупных муравьев-жнецов (Pogonomyrmex barbatus) и более мелких земляных муравьев из рода Dorymyrmex. В течение нескольких дней исследователь непрерывно фиксировал взаимодействия насекомых на фотокамеру. Результаты своих наблюдений ученый описал в статье, опубликованной в журнале Ecology and Evolution. Моффетт задокументировал более 90 сеансов чистки и замерил их продолжительность. Чтобы исключить вероятность того, что мелкие муравьи просто объедают мертвые тела, биолог провел контрольный тест: подложил им мертвого, предварительно замороженного жнеца. Мелкие муравьи осмотрели мертвую особь, но не стали чистить ее. Наблюдения показали, что инициаторами контакта выступают сами жнецы. Крупный муравей целенаправленно подходит к гнезду мелких соседей, останавливается и принимает приглашающую позу: высоко поднимается на вытянутых лапах, задирает брюшко и широко распахивает жвалы. После этого от одного до пяти мелких муравьев забираются на него. Они вылизывают его панцирь и беспрепятственно чистят открытую пасть, рискуя быть перекушенными пополам. Сеанс длится от 15 секунд до пяти минут. Жнецы проявляют выдержку и никогда не кусают чистильщиков. Процесс заканчивается, когда крупному муравью надоедает процедура. Он не проявляет агрессию, просто резко стряхивает с себя мелких соседей — иногда с такой силой, что сам опрокидывается на спину, — после чего уходит. Точная взаимная выгода этого симбиоза пока не известна. Мелкие муравьи, вероятно, слизывают с панциря гигантов питательные липиды. Жнецы же могут получать антибактериальную обработку: некоторые виды Dorymyrmex выделяют сильные противогрибковые вещества, которых у жнецов не обнаружено. Также возможно, что в процессе чистки мелкие муравьи передают агрессивным соседям свои умиротворяющие феромоны, обеспечивая себе безопасное проживание на соседней территории. Открытие доказывает, что социальные насекомые способны выработать систему визуальных сигналов для мирного взаимодействия с потенциальным врагом.

Нейросети сегодня — дальше их будут называть и искусственным интеллектом, хотя многие ученые возражают против такого — предмет двоякий. С одной стороны, есть явная история успеха: общие инвестиции в ИИ-решения и все, что с ними связано, в 2025 году составили 1,5 триллиона долларов, из которых треть триллиона ушла на «железо». Получается, буквально нет инновационной отрасли крупнее и масштабнее, яркий успех. С другой стороны, общий объем продаж продуктов, хоть как-то связанных с ИИ, даже оптимисты оценивают ниже 400 миллиардов долларов. То есть перед нами еще и отрасль, генерирующая больше всего убытков среди всех отраслей на планете. Эту ситуацию оценивают по-разному: западные бизнесмены, работающие над ИИ, утверждают, что малый объем выручки парадоксально показывает огромные перспективы отрасли. Предлагаемые продукты настолько революционны, что компании и потребители еще не распробовали их. Но скоро сделают это, и тогда счета ИИ-компаний сойдутся. Правда, недавнее закрытие нейросети Sora показало, что даже у сильнейших игроков не все проекты доживут до этого момента. Неудивительно, если вспомнить, что компания OpenAI временами тратила на Sora более 15 миллионов долларов в сутки, без заметной финансовой отдачи. Тем временем ученые в США и Европе довольно громко говорят о «пузыре ИИ»: колоссальные вложения, как уверены многие, не отобьются, поскольку генеративный ИИ — слабый. Сильный и не галлюцинирующий на его основе не создать, а без этого резкое повышение производительности труда (= окупаемость инвестиций) в принципе недостижимы. Такие люди ожидают, что при первом же серьезном спаде на фондовом рынке стоимость ИИ-компаний резко упадет, как и инвестиции в них. Часть продуктов — наименее требовательных к дата-центрам и инвестициям — останутся, но многое просто исчезнет. В России объемы вложений в отрасль пока куда скромнее — не более 3,5 миллиарда долларов. Это в несколько раз меньше и доли России в населении Земли, и в мировом ВВП. С выручкой пока не хватает даже оценок, но было бы странно, если бы она превысила вложения.  Получается какой-то парадокс: в отличие от Запада, почти никто в российском бизнесе и госорганах не говорит о «пузыре ИИ». Почему у нас нет таких опасений? Конференция Data Fusion, прошедшая 8-9 апреля 2026 года, дала немало подсказок, позволяющих ответить на этот вопрос. «Искусственный интеллект не поможет, если нет естественного» Первое, с чем пришлось столкнуться: хотя в России мало сторонников идеи о «пузыре ИИ», есть и «нейрооптимисты», и «нейрореалисты». Точку зрения первых лучше всего обобщил Евгений Касперский, выступивший на пленарном заседании. Говорить о будущей замене людей ИИ, по его мнению, неправильно, потому что она уже началась. Большой объем работы, в том числе программистской, выполняют нейросети. То есть они уже приносят деньги использующим их компаниям. И в России это происходит не в меньшей степени, чем в других странах. Проблемой номер один Касперский считает не то, сойдется ли экономика, а то, как обеспечить безопасность ИИ-бума. На многих «технических» сессиях озвучивали те же тезисы. Нейросети можно применять и для взлома, тем более что для облегчения разработки сегодня многие компании стали использовать опенсорсное программное обеспечение, «допиливаемое» под нужды конкретной корпорации. Примерно в одном случае из пяти такое ПО исходно имело уязвимости, а в одном случае из 50 — прямые закладки. Следовательно, нужно озаботиться созданием других операционных систем и даже устройств. Таких, взлом которых был бы крайне сложен изначально, в силу их архитектуры. Иначе в эпоху ИИ-бума безопасность пойдет прахом. «Есть и хорошие новости», — обнадежил публику Касперский и показал свой смартфон, который уже использует такую операционную систему (возможно, KasperskyOS). Присутствующему на той же пленарной сессии Владимиру Кириенко, гендиректору VK, он тут же сказал: «Но на нем нет Max», чем вызвал дружный смех аудитории. По его словам, Max пока эту операционную систему не поддерживает. Другую точку зрения выразили «реалисты». Глава Центробанка Эльвира Набиуллина рассказала о попытках банков убедить регулятор, что ему стоит снизить требования к собственному капиталу банков. Непростые нейросетевые модели, демонстрируемые банками, показывают, что на сегодня требования регуляторов к собственному капиталу избыточны, банки устойчивы и при меньшем. Но, как честно признала Набиуллина, ЦБ все еще не убежден. © Data Fusion 2026 Технореалист Анастасия Ракова, заместитель мэра Москвы по вопросам социального развития, углубилась в специфику российских проблем с внедрением ИИ. Во-первых, отметила она, огромное количество данных, которое должно стать базой для эффективных нейросетей в стране, все еще не размечено и в таком «сыром» виде просто не может использоваться для обучения ИИ. Во-вторых, даже когда нейросеть уже обучена и внедряется, зачастую персонал пытается «подстроить» выдаваемые нейросети данные, чтобы снизить нагрузку на себя. Персонал оптимизировал данные, чтобы соответствовать требованием ИИ-контроля, — очередная иллюстрация к закону Гудкхарта. Ракова привела в пример данные по госпитализациям, которые вскоре после внедрения в Москве соответствующей нейросети стали показывать отсутствие «срочных», ургентных пациентов. Раньше они были, а тут стали пропадать. «Искусственный интеллект не поможет, если нет естественного у того, кто его внедряет», — подытожила заммэра. Далеко ли продвинулось дело там, где уже внедрили нейросети? На пленарном заседании выступал и Тигран Худавердян из «Яндекса». Его компания занимается не только внедрением ИИ в сфере, где ПО взаимодействует с ПО (как у Касперского), но и взаимодействием этого самого ИИ с реальной, повседневной жизнью. Тут же обнаружились расхождения между его позицией и тезисами Касперского. Тот утверждал, что беспилотные автомобили можно внедрить прямо сейчас — мешает только закон. «Внедрение таких машин ограничивается только законом, не так ли?» — обратился он к своему коллеге из «Яндекса». Не только, еще и технологические вопросы, ответил тот. Тигран Худавердян / © Data Fusion 2026 Здесь самое время напомнить, что в России с 2027 года закон позволяет машинам без водителя двигаться по нашим дорогам общего пользования. А вот беспилотные авто от «Яндекса» в Москве все еще держат инженера на водительском месте каждой тестируемой им машины. Причем мировой опыт пока не дает оснований для оптимизма. Вложения в нейросети для таких машин уже превысили 10 миллиардов долларов в год. Однако почти 15 миллионов поездок в машине без водителя у лидера индустрии Waymo дали ему менее 200 миллионов долларов выручки. Это позволило такому такси быть дешевле пилотируемых, однако убытки компании даже в последнем квартале все еще примерно равны ее выручке. То есть, если бы она возила клиентов не себе в убыток, поездки стоили бы на 70% дороже, чем у обычных такси. Отраслевая пресса из-за этого ставит вопрос об обоснованности высокой капитализации компании. Финансовая отчетность китайских аналогов непрозрачна, но вряд ли существенно лучше, иначе там наблюдался бы всплеск числа поездок. Robotaxi от Tesla, которое Илон Маск позиционировал как главный продукт его компании, в еще более странной ситуации. Хотя глава Tesla два года назад именно инвестициями в Robotaxi объяснил отказ от разработки нового, более доступного электромобиля, никакого роста продаж за счет ИИ-сегмента пока нет. На деле продажи компании в 2025 году серьезно упали как в штуках (8%+), так и в долларах после учета инфляции (6%+). Издания типа Electrek прямо связали это с отказом Маска выпускать более дешевые электромобили и сомнительной отдачей от роботизированных такси. Кроме вопросов окупаемости, есть еще техническое ограничение. Современные научные работы показывают, что как бы мы ни тренировали ИИ, «галлюцинации» — то есть неверный ответ вместо верного — все равно неизбежны. Можно снизить их частоту, но нельзя убрать в принципе: они фундаментально неустранимы. Когда нейросеть пишет резюме, это не такая уж и проблема. Но галлюцинации у системы, управляющей машиной, могут повлечь за собой ДТП. Как строить бизнес на основе, заведомо включающей ошибки? На этом фоне сдержанность Худавердяна в ответе Касперскому выглядит разумной. Если он доведет свои тестовые программы до масштабов Waymo и Tesla, то будет нести и сопоставимые убытки. Куда логичнее отлаживать технологии по цене ниже миллиарда долларов в квартал. Где пока не очень сбылось? Пару лет назад, на заре быстрого внедрения нейросетей, одним из ключевых ожиданий была разгрузка людей от офисной работы. Нудные отчеты, резюме и тому подобное сегодня отнимает много времени. Но ожидания не совпали с реальностью: отчеты переложили на ИИ только там, где ошибки в них не были критичны. Непонятно лишь, насколько вообще нужна документация, ошибки в которой ни для кого не критичны. Более того, есть данные, что часть работодателей негативно относятся к полностью ИИ-сгенерированным и особенно неперсонализированным резюме, но утверждать, что хедхантеры вообще перестали их принимать, нельзя. В редакциях крупных СМИ появились специальные ИИ-роли, однако их задача обычно связана с внедрением инструментов и выработкой правил, а не с автоматическим отсевом всех кандидатов, использующих нейросети. В целом многие организации пока рассматривают ИИ скорее как вспомогательный инструмент — для черновиков, редактуры, суммаризации и служебных задач — при сохранении человеческой ответственности за финальный текст. При таких трендах похоже, что ИИ в офисах будут использовать как средство для составления черновика, а не как «автора» конечного продукта. Еще одна отрасль, где внедрение идет скромно, — фармакология и новые материалы. Большие обещания успеха ИИ пока породили скромные результаты. Невозможно назвать не только «графен, изобретенный ИИ», но хотя бы одно новое лекарство или материал, созданный нейросетью и имеющий широкий успех. Возможно, ситуация изменится в будущем, но ученые и инженеры на Data Fusion пока призывают к поиску иных практических приложений для нейросетей на производстве. Из программистов в сантехники — или все же нет? Пока оптимистичнее всего внедрение нейросетей выглядит в программистской среде. Хотя первые попытки использования нейросетей в программировании разочаровали очень многих, к 2026 году ситуация существенно изменилась. Выход Claude 4.6 породил среди программистов даже шутки на тему того, что стоит переучиться на сантехников: на их услуги спрос сохранится дольше. Однако руководители айти-компаний заняли совершенно иную позицию. Касперский на конференции Data Fusion уверенно утверждал: внедрение ИИ не приведет к тому, что станет меньше программистов, наоборот, программистов будет больше, они будут решать более сложные задачи. Причем это уже происходит. Действительно, объем репозиториев на GitHub, выросший в 5,5 раза за один только 2025 год, трудно проигнорировать. Те задачи, на которые раньше просто физически не хватало программистов, теперь стали перетекать к ИИ-агентам. Евгений Касперский / © Data Fusion 2026 Тем более что те, правда, сделали качественный рывок. В бенчмарках типа HumanEval+, то есть специальных тестах, оценивающих результативность нейросетей, Claude 4.6 показал умение справляться с задачей средней сложности с первой попытки почти в 95% случаев. Это не значит, что код не надо проверять: в сложных задачах ошибок все еще больше. Но, бесспорно, производительность труда одного программиста вырастет. Беспристрастная статистика свидетельствует, что и число программистов растет по всему миру. То, что описывает Касперский в области программирования сегодня, в экономике уже полтора столетия знают как парадокс Джевонса. Во второй половине XIX века, когда создали паровые машины с КПД намного выше базового, появились прогнозы, что спрос на уголь упадет: для той же работы машине требовалось на десятки процентов меньше угля. Экономист Уильям Джевонс первым обратил внимание на обратный эффект: в реальности потребление угля стало быстро расти. Там, где раньше паровую машину было слишком дорого использовать, рост КПД позволил внедрить ее, заменяя парусные корабли, водяные колеса на фабриках и многое другое. Оптимизм разработчиков действительно выглядит оправданным. Главное, чтобы все не закончилось как с «безбумажным офисом», который разработчики компьютеров и футурологи прогнозировали в 1970-х. А в 2025 году потребление офисной бумаги в мире выросло в пять раз относительно 1985-го, зари компьютерной революции. Число офисных работников увеличилось лишь ненамного меньше. Даже их удельная доля среди занятых по всей планете выросла. Конечно, намного увеличилось количество действий, которые они совершают, но всегда ли это благо? Ответить сможет далеко не каждый управленец. А как же пузырь ИИ, который констатируют многие ученые? Что об этом думают практики? Интересно, что технари на конференции Data Fusion совершенно не были обеспокоены разрывом между большими инвестициями в ИИ и пока скромной отдачей. Они констатировали: количество специализированных GPU в дата-центрах, занимающихся ИИ, в России пока не достигло пары десятков тысяч. В США речь идет о показателе, приближающемся к миллиону. Причем по всей видимости этот разрыв может даже нарастать. Tesla в 2027-2028 годах планирует начать выпускать микросхемы по 2-нанометровому техпроцессу, специально для ИИ (к проекту на днях присоединился Intel). Самые оптимистичные оценки стоимости Terafab, которую он для этого строит в Штатах, начинаются от 20 миллиардов долларов. Из этого ясно, что лобового соревнования по вычислительным мощностям для нейросетей нет, а значит, нет и крупных финансовых рисков из-за внедрения дорогостоящих дата-центров для отечественных игроков. Они внедряются, но не в тех объемах, которые заставили бы опасаться сдувания пузыря. Однако это создает и другую проблему: наиболее производительные решения требуют существенных мощностей «в железе». Оценки инженеров «внизу» интересны, но не менее значимо, что думают об этом те, кто управляют инженерами. В перерывах между сессиями мы поговорили с Денисом Суржко, заместителем руководителя департамента анализа данных и моделирования, вице-президентом ВТБ. Денис Суржко / © Data Fusion 2026 По его словам, в работе ВТБ сейчас даже сложно выделить область, где нет серьезных финансовых результатов от внедрения нейросетей. Банк, пояснил Суржко, — это огромная машина принятия решений, которые основываются на большом потоке данных. Их обработка — как раз то, с чем ИИ уже справляется. Наибольшую практическую отдачу на сегодня показали так называемые конвейеры по принятию решений о выдаче кредитов и управлению рисками. Причем модели ИИ успешно справляются с этим как в сегменте розничного, так и корпоративного кредитования. Допустим, надо оценить, разумно ли выдавать кредит на строительство нового объекта недвижимости — нужный объем данных настолько велик, что создает огромный вал работы по его оценке. ИИ не только снижает риски ошибки, но и ускоряет процесс принятия решений.  Помимо кредитных процессов, нейросети серьезно упростили взаимодействие с клиентами. Речь идет о том, что общение с конкретным человеком у службы поддержки существенно ускорилось и упростилось. В первую очередь этого достигают за счет чат-ботов, которые используют технологии ИИ. Суржко напомнил, что именно чат-бот ВТБ во всех рейтингах стабильно оценивается как один из лучших банковских в стране. Разумеется, колл-центры тоже не остаются в стороне: когда его сотрудник получает запрос от клиента, он не забивает его в какой-то служебный поисковик, а получает ответ «на лету», от служебной нейросети. Кроме того, целый каскад моделей применяется банком для прогнозирования потребностей каждого конкретного потребителя. Одновременно банк достаточно прагматично управляет расходами на внедрение ИИ. Суржко назвал это гибридным подходом: там, где требуется высокая производительность и гарантии отказоустойчивости, привлекается сторонний поставщик («Яндекс» с его большими языковыми моделями). Одновременно у банка есть и кластер, где на основе опенсорсных решений собственные программисты дообучают свои языковые модели для решения тех или иных частных задач. Это устраняет риски вендорлока — ситуации зависимости от одного поставщика и его решений, что чрезвычайно важно для устойчивой работы в современном мире. «Почему мы сидим на двух стульях?» — задался вопросом Суржко. И ответил: если где-то есть специализированные задачи, где не нужна предельно высокая производительность, то здесь собственное решение может быть дешевле, ведь не надо платить сторонней компании за лицензирование.Что до дата-центров, то, как констатировал Суржко, банк просто по соображениям безопасности вынужден иметь собственные мощности такого типа, с резервированием. Разумеется, конкретные цифры вложений и отдачи получить от банковского управленца непросто. Но после беседы сформировалось стойкое ощущение, что ВТБ, как и многие российские игроки, просто не осуществлял таких массированных избыточных вложений в ИИ, как западные игроки типа OpenAI. Соответственно, у них «экономика нейросетей» пока сходится: расходы на новую технологию не превышают доходы на весомую величину. Общие впечатления от Data Fusion примерно такие же: если на Западе огромные вложения, упомянутые в начале этого текста, были результатом вливания капитала от инвесторов, шедших за хайпом, то в России наплыва совсем шальных денег в нейросетевые решения просто не было. Как и массового строительства дата-центров, из-за которых некоторые штаты США уже начали запрещать создание новых. Разумное инвестирование означало и разумные риски: сдувание «пузыря ИИ» не может обрушить раздутые капитализации российских компаний. И не только потому, что их оценки, объективно, довольно низки. Но и потому, что пока выручка от внедрения нейросетей находится на уровне, сравнимом с вложениями. В конечном счете пока шествие языковых моделей в России больше напоминает оценки «автопилотов» на современных машинах. Они действительно резко снижают аварийность и смертность на миллион километров пробега. Но в силу неустранимой опасности галлюцинаций, например торможения перед пустым местом на трассе (с риском въезда в них сзади), речь идет не о замене нейросетью человека. Речь идет о появлении у человека мощного инструмента, не подменяющего его, а помогающего ему. Как это неоднократно звучало от российских предпринимателей и инженеров на Data Fusion, вопрос «надо ли бояться ИИ?» похож на «надо ли бояться молотка?». Инструмент мощный, это бесспорно. Но он не начинает работать, пока не получит команду из рук человеческих. Значит, они точно не останутся без работы.

У детей с расстройствами аутистического спектра — группой расстройств, характеризующихся проблемами в социальном общении, — часто наблюдаются нарушения и задержки речи. Безусловно, ребенок приобретает речевые навыки в общении со взрослым, и нарушение способности к коммуникации, отсутствие интереса к взаимодействию сами по себе могут вести к задержкам и нарушениям речи. Однако это не единственная причина. Такие дети иначе воспринимают звуки, независимо от того, связаны ли они с речью, что напрямую влияет на развитие языковых навыков и социализацию. Однако долгое время механизмы этой связи не были известны. Специалисты из Московского государственного психолого-педагогического университета (Москва) обнаружили, что речевые нарушения при расстройствах аутистического спектра могут быть связаны с особенностями обработки звука уже на самом раннем уровне анализа в слуховой коре. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Autism Research. Авторы провели исследование, в котором участвовало 35 мальчиков с такими расстройствами и 39 типично развивающихся детей в возрасте от 6 до 13 лет. Ученые использовали магнитную энцефалографию — метод, который позволяет точно отслеживать, как меняется активность мозга во времени и в пространстве (то есть в разных отделах мозга). Детям включали немой мультфильм и параллельно с ним по наушникам передавали четыре типа синтезированных звуков: периодические гласные (воспринимаемые как звуки речи с четким ритмом), непериодические гласные (такие же звуки, но с нарушенным ритмом), периодические «негласные» (ритмичные, но звучащие как шум звуки) и хаотичные шумовые сигналы. Первые две группы звуков авторы считали речевыми, то есть связанными с общением, а вторые — неречевыми. Исследователи анализировали ранний слуховой ответ — сигналы в мозге, которые возникают примерно через 100 миллисекунд после начала звука. Этот ответ отражает процессы, которые происходят в слуховой коре, когда мозг еще не распознал речевые звуки и не извлек из них смысл. В среднем активность слуховой коры в этом временном диапазоне у детей с расстройствами аутистического спектра не отличалась от нормы. Однако она оказалась более вариабельной во времени, чем у типично развивающихся сверстников: наблюдались как очень быстрые, так и очень поздние ответы (намного раньше или позже, чем 100 миллисекунд). Это наблюдение хорошо согласуется с современным представлением о том, что диагноз «расстройства аутистического спектра» включает расстройства разной природы. Распространение активности по коре головного мозга при восприятии звука / © Елена Орехова / МГППУ Более того, авторы обнаружили, что у детей с расстройствами аутистического спектра — независимо от того, был ли звук речевым или неречевым — большая активация в левом полушарии (отвечающем за речь) связана с худшими показателями речевого и интеллектуального развития. У типично развивающихся детей, напротив, наблюдалась обратная связь: более высокая активация соответствовала уже лучшим показателям. По мнению авторов, полученные результаты указывают на то, что на обработку информации в слуховой коре у детей с расстройствами аутистического спектра влияет нескольких разнонаправленных патологических процессов. Так, снижение интенсивности раннего ответа может отражать присутствие «нейронного шума», тогда как его повышение — задержку созревания слуховой коры и нарушение избирательной фильтрации слуховых сигналов. «Несмотря на то, что ранняя активация слуховой коры вряд ли может послужить однозначным индикатором речевых нарушений при расстройствах аутистического спектра, как предполагали некоторые исследователи, работы в этой области помогают понять, нарушение каких процессов лежит в основе когнитивных и речевых отклонений в этой группе расстройств. Важным фактором, влияющим на обработку звука в слуховой коре, является направление внимания. Для детей с расстройствами аутистического спектра характерны более узкая концентрация внимания и трудности с переключением. В связи с этим в настоящее время мы проводим серию экспериментов, в которых исследуем, как фокус внимания влияет на обработку речевых и неречевых звуков у детей с такими расстройствами», — рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Елена Орехова, кандидат психологических наук, ведущий научный сотрудник МЭГ-центра МГППУ. Коллектив исследователей / © Центр Нейрокогнитивных исследований (МЭГ-центр) МГППУ Ранее ученые определили, что IQ у детей с расстройствами аутистического спектра зависит от возбудимости их мозга. Оказалось, что, чем ниже IQ ребенка, тем сильнее в его мозге процессы нервного возбуждения преобладают над торможением.

Ученые десятилетиями пытались обнаружить так называемое звездное население третьего типа (Population III) — гипотетическое первое поколение светил, сформировавшихся всего через несколько сотен миллионов лет после Большого взрыва из почти чистого водорода и гелия. Хотя такие светила часто называют звездами первого поколения, это обозначение легко может ввести в заблуждение. Дело в том, что иногда они рисуют слишком простую картину: будто сначала были только первые звезды, потом из их остатков появились вторые, затем — третьи, и так по цепочке. В реальности все гораздо сложнее. Границы между «поколениями» размыты: звезды многократно рождались и взрывались, постепенно обогащая газ тяжелыми элементами. Поэтому вещество, из которого сформировалось, например, Солнце, почти наверняка проходило через звездные циклы не два раза, а неизвестное число раз. При этом самые массивные первые светила отличались особенно сильно: они были очень горячими и короткоживущими, а более легкие объекты, вероятно, вообще не могли полноценно зажечься. [shesht-info-block number=1] Именно такие экстремальные условия астрономы попытались найти с помощью космического телескопа «Джеймс Уэбб». Для этого авторы научной работы, опубликованной на сервере препринтов Корнеллского университета, изучили область рядом с одной из самых далеких известных Gn-z11, сформировавшейся всего через несколько сотен лет после рождения Вселенной. Там нашелся необычный источник излучения, спектр которого стал ключом к разгадке. Его главная особенность — сильная линия ионизированного гелия при полном отсутствии линий таких тяжелых элементов, как углерод или кислород. В обычных галактиках подобные линии присутствуют почти всегда, из-за чего отсутствие — признак крайне необычный. Более того, само излучение гелия оказалось очень интенсивным: оно распалось на две компоненты, что может указывать на сложную структуру объекта или наличие нескольких компактных областей звездообразования. [shesht-info-block number=2] Проверив альтернативные объяснения — к примеру, влияние черной дыры или редких типов звезд, исследователи заключили, что ни одна из таких моделей не смогла одновременно объяснить и мощное гелиевое излучение, и полное отсутствие металличности (всех элементов тяжелее гелия). По итогу наиболее правдоподобным сценарием стало наличие именно тех самых светил первого поколения, то есть практически не содержащих тяжелых элементов светил, обладающих экстремальными температурами. Если выводы авторов препринта верны, астрономы впервые наблюдали не просто далекий объект, а процесс, напрямую связанный с «космическим рассветом» — эпохой, когда во Вселенной зажглись первые источники света. Таким образом, новая статья помогает понять, как именно началось обогащение вещества элементами и каким образом из почти однородного газа возникло все разнообразие космических структур, включая те, из которых впоследствии сформировалась Солнечная система.

Большинство позвоночных, чтобы выпить жидкость, используют язык для лакания или облизывания (например, собаки и кошки). Но некоторые животные прибегают к методу всасывания. К примеру, рыбы раздувают рот, чтобы всасывать пищу, бабочки задействуют мышечный насос для всасывания нектара и пыльцы, голуби всасывают воду из луж, погружая в нее клювы и используя язык как поршень. Люди способны всасывать жидкость ртом, но это непросто, если у вас нет губ, создающих герметичное уплотнение, а губы есть лишь у немногих животных, помимо млекопитающих. Для нектароядных животных, погружающих в жидкость только языки, эти варианты недоступны. До недавнего времени считалось, что нектароядные птицы пассивно всасывают лужицы нектара, используя капиллярный эффект: сила поверхностного натяжения втягивает жидкость в их узкие трубковидные клювы или языки. Однако многие биологи сомневались в этом, поскольку капиллярный эффект — очень медленный способ получения калорий для таких маленьких, но гиперактивных птиц, как обитающие в Америке колибри и их африканские и азиатские аналоги — нектарницы. Около десятилетия назад ученые с помощью высокоскоростной видеосъемки выяснили, что колибри не используют капиллярный эффект, а действуют по-другому: их язык работает как губка. Перед тем как опустить язык в нектарную лужицу, птица сжимает его. По мере расслабления языка нектар заполняет его поры. Затем колибри втягивает наполненный нектаром язык в рот и отжимает его, как губку, с помощью сжатия верхней и нижней части клюва. Во время еды колибри делают это многократно, и такой способ питания примерно в 10 раз эффективнее, чем использование капиллярного эффекта. Новое исследование, проведенное биологами из Калифорнийского университета в Беркли, показало, что нектарницы, как и колибри, тоже не пользуются капиллярным эффектом. Но в процессе эволюции они выработали совершенно иной, уникальный подход к извлечению нектара из цветов. Этот механизм питья, не встречавшийся до сих пор ни у одного другого животного, исследователи, статья которых опубликована в журнале Current Biology, назвали «внутриязыковое всасывание». Выяснилось, что структура языка нектарниц отличается от колибри: у нектарниц на основании языка есть U-образный желобок. Когда птица погружает язык, напоминающий трубку, в лужицу нектара, она плотно прижимает основание языка к верхней части клюва. В результате благодаря особому строению этого участка языка создается герметичное уплотнение. https://youtu.be/u_gqBZDN2zU © University of California, Berkeley Это приводит к образованию во рту отрицательного давления (вакуума), что заставляет жидкость всасываться и двигаться вдоль по языку. Затем его основание отлипает от верхней части клюва, герметичность уплотнения нарушается, и птица проглатывает нектар. «Замечательное достижение для животных без губ и щек», — отметили исследователи. Обнаружить этот механизм удалось благодаря проведенным в Южной Африке и на индонезийском острове Сулавеси экспериментам с семью видами нектарниц. Ученые устанавливали высокоскоростные камеры возле напечатанных на 3D-принтере искусственных цветов, наполненных сахарной водой, а затем анализировали снятые видео. Кроме того, анатомическое подтверждение особого строения языка нектарниц позволила получить микрокомпьютерная томография. «Это действительно удивительный пример силы и красоты конвергентной эволюции, когда в природе мы видим два неродственных организма, играющих одну и ту же экологическую роль. Но если присмотреться, они достигают этого результата двумя совершенно разными способами», — заключил один из авторов исследования, профессор интегративной биологии Рори Боуи.

Дикие одиночные пчелы, гнездящиеся в земле, — одни из самых важных опылителей на планете. Их популяции стремительно сокращаются из-за уничтожения среды обитания и применения пестицидов. Ученые знали о существовании нор земляной пчелы Andrena regularis на газонах Ист-Лоунского кладбища (Итака, Нью-Йорк), но истинный масштаб колонии оставался неизвестным. Авторы исследования, опубликованного в журнале Apidologie, изучили кладбищенскую популяцию. Они расставили по территории кладбища десять ловушек вылета — небольших сетчатых палаток, накрывающих участки земли. Ловушки установили ранней весной, до пробуждения насекомых. На протяжении 48 дней биологи ежедневно собирали и подсчитывали всех пчел, мух и жуков, вылезавших из-под земли под куполами. Данные экстраполировали на всю площадь гнездования с помощью математического моделирования. Расчеты показали, что общая численность пчел-хозяев (Andrena regularis) оценивается в 5,56 миллиона особей. По эффективности опыления этот подземный мегаполис эквивалентен 140–270 крупным коммерческим ульям, при этом вся колония умещается на площади менее гектара. Ученые подсчитали и пчел-кукушек (Nomada imbricata), паразитирующих на полезных пчелах, — их примерно 78 тысяч особей. Анализ выявил особую поведенческую стратегию паразитов. Пчелы-хозяева массово вылетали на поверхность в первые же теплые дни при температуре выше 20 °C. Пчелы-кукушки, напротив, покидали норы постепенно и с задержкой: им нужно было дождаться, пока хозяева выкопают гнезда и соберут пыльцу, чтобы подкинуть свои яйца на готовые ресурсы. В ловушках также неожиданно обнаружили жуков-нарывников (Lytta aenea). Обычно они паразитируют на других семействах пчел, и это первое свидетельство того, что данный жук может нападать на гнезда андренид. Хотя численно из-под земли вылезло больше самцов (60%), самки этого вида значительно крупнее и тяжелее. Расчет показал, что колония тратит гораздо больше ресурсов на выращивание дочерей. В биологии пчел это верный признак того, что популяция здорова, процветает и не испытывает дефицита кормовой базы. Открытие объяснило давнюю загадку местных агрономов. В яблоневых садах Корнеллского университета, расположенных всего в 600 метрах от некрополя, дикая пчела Andrena regularis стабильно превосходила по численности домашних медоносных пчел. Оказалось, что сады опыляли пчелы-одиночки с соседнего погоста. Ист-Лоунское кладбище основано в 1878 году. Землю там не перекапывают плугами и не заливают агрохимикатами, а газоны регулярно стригут, создавая идеальную, открытую солнцу песчаную почву. Первые упоминания о кладбищенских пчелах датируются 1935 годом — колония беспрерывно живет там уже почти 90 лет. Авторы исследования подчеркивают, что городские кладбища работают как надежные экологические резерваты, где отсутствие интенсивной хозяйственной деятельности человека позволяет сохранять критически важные виды насекомых.

Что такое мобильная связь и как она работает Мобильная связь — это система беспроводной передачи голоса, текстовых сообщений, видео и других данных между абонентами, которые могут перемещаться в пространстве. В отличие от проводного телефона или радиосвязи, здесь не требуется постоянного проводного подключения к сети: сигнал передается по радиоканалам через систему стационарных базовых станций, объединенных в сотовую структуру. — Многие считают, что вышки сотовой связи передают данные наших смартфонов другим людям, однако это совсем не так. Сами станции являются лишь ретрансляторами — мобильное устройство посылает электромагнитный сигнал к самой близкой из них. Та, в свою очередь, переправляет эти данные либо на соседние вышки, либо через спутник в космосе, чтобы в конечном счете они попал к тому абоненту, для которого предназначен. Скорость, с которой идет обмен информацией, напрямую связана с частотой сигнала: чем частота выше, тем больше данных удается передать за единицу времени, но тем короче дистанция уверенного приема, — делится доцент кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ, кандидат технических наук Даниил Курушин. Как продолжает эксперт, технологии мобильной коммуникации постоянно совершенствуются. Каждое следующее поколение, которое обозначается буквой G (от английского generation) и цифрой (от 0 до 5), приносит более высокую скорость и расширенные возможности. Переход на новое поколение достигается за счет подъема несущей частоты — по сути, переход на «высокоскоростную полосу» радиовещания. Чем выше диапазон, тем больше данных в секунду можно передать. Однако у этого есть обратная сторона: высокочастотные сигналы заметно слабее проникают сквозь стены зданий, особенно металлические и бетонные. Компенсировать этот недостаток можно только увеличением количества передающих станций и сокращением расстояний между ними. — Особый интерес сегодня вызывают два последних поколения — четвертое и пятое, поскольку именно они определяют качество мобильного интернета и перспективы цифровых сервисов. Чтобы понять, чем 5G превосходит 4G, а в чем уступает, достаточно сравнить их по ключевым параметрам, — поясняет ученый ПНИПУ. Скорость передачи данных Как отмечает Даниил Курушин, чтобы оценить, насколько 5G быстрее 4G в повседневном использовании, стоит сравнить не обещанные гигабиты в секунду, а реальные показатели, которые пользователь получает на улице, внутри помещений и в транспорте. По словам эксперта, у пятого поколения есть важная особенность: чем выше частота, тем быстрее передаются данные, но тем хуже сигнал проходит через препятствия. Самый скоростной вариант, который называют mmWave, легко блокируют обычные стены и даже некоторые виды стекол, тогда как низкочастотный 5G ведет себя примерно как 4G — он медленнее, зато уверенно проникает внутрь зданий. В движении 4G остается стабильным до 350 км/ч, а 5G — до 500 км/ч, но на практике в автомобиле или поезде разница в скоростях почти не ощущается, потому что телефон слишком часто переключается между вышками. Кроме того, возможны сбои при переходе с одного диапазона на другой: устройство постоянно ищет лучший сигнал и прыгает, например, с высокочастотного mmWave на более низкие частоты. В условиях нестабильного приема такие переключения происходят непрерывно, что создает так называемые накладные расходы — задержки и дополнительную нагрузку, из-за чего батарея садится быстрее обычного. — Четвертое и пятое поколения мобильной связи обещают впечатляющие теоретические максимумы — 1 Гбит/с и 20 Гбит/с соответственно. На улице реальная скорость 4G обычно составляет 10-100 Мбит/с, что вполне достаточно для просмотра 4K-видео и выполнения большинства повседневных задач. 5G предлагает от 50-150 Мбит/с до 1-3 Гбит/с. На открытой улице, где как раз работают подобные волны, 5G быстрее 4G в 10-20 раз. Однако в обычных городских условиях это преимущество сокращается до 2-3 раз. При слабом сигнале скорости обоих поколений становятся одинаковыми, — продолжает ученый ПНИПУ. Почему для игр и видеозвонков важнее время отклика, а не скорость Как продолжает ученый ПНИПУ Даниил Курушин, высокая скорость — не единственное, что отличает новое поколение связи. Не менее важным параметром является пинг (ping), то есть время отклика. Именно он определяет, насколько быстро устройство реагирует на команды. — Пинг представляет собой время, за которое сигнал идет от вашего устройства до сервера и обратно. У 4G хороший пинг составляет 20-50 мс — для большинства повседневных задач этого достаточно. Однако для динамичных онлайн-игр, видеозвонков, удаленного управления техникой, телемедицины и промышленной автоматизации такие значения критичны. 5G с показателем 1-5 мс дает здесь явное преимущество. Чем ниже пинг, тем быстрее отклик системы и тем комфортнее работа в реальном времени. Пятое поколение лучше в этом отношении, но исследования 2025 года показывают, что в реальных сетях преимущество не всегда заметно из-за недостаточной плотности вышек или ограничений самих телефонов, — объясняет эксперт. Диапазон частот и покрытие Еще одно принципиальное отличие между поколениями кроется в используемых частотах радиосигнала — количестве колебаний волны в секунду. Чем показатель выше, тем быстрее скорость, но тем легче сигнал затухает в пространстве и хуже огибает препятствия — стены, деревья, здания. Сети четвертого поколения работают в диапазоне 0,7-2,5 ГГц. Такие частоты хорошо обходят преграды, обеспечивая дальнюю связь, но не могут удерживать высокую скорость — так работает физика процесса. — У 5G три диапазона, и каждый решает свою задачу. Первый — низкий, до 1 ГГц, который дает такую же дальнюю связь, как у 4G, но скорость здесь незначительно выше. Он подходит для слабо заселенных, удаленных или горных районов, где трудно строить много вышек. Средний (1-6 ГГц) — золотая середина между скоростью и дальностью: в России для пятого поколения операторам разрешили работать на частоте около 4,9 ГГц. И высокий (миллиметровые волны, 24-300 ГГц) предлагает огромную скорость, но требует прямой видимости и годится для мест с высокой плотностью пользователей — городские районы, стадионы, — объясняет эксперт. По словам Даниила Курушина, высокие частоты — это и плюс, и минус. С одной стороны, они обеспечивают высокую скорость передачи данных и возможность обслуживания большого количества устройств. С другой — они имеют ограниченную дальность и плохо проходят сквозь препятствия. — Чем выше частота, тем меньше радиус действия одной станции, а значит, для сплошного сигнала требуется больше вышек. В цифрах это выглядит так: базовая станция 4G покрывает 2-5 километров, а станция 5G в высокочастотном диапазоне — всего 200-500 метров. Такое распределение вышек обусловлено физическими свойствами высокочастотных волн, которые быстро затухают и требуют более плотной сетки базовых станций для поддержания стабильного сигнала, — подчеркивает ученый Пермского Политеха. Новое поколение сети — новые технологии Как продолжает Даниил Курушин, решить проблему малой дальности позволили мини-вышки — Small Cells — компактные базовые станции, размещаемые на столбах, стенах домов или внутри торговых центров. Если базовая станция 4G покрывает расстояние до 5 километров, то станция 5G в высокочастотном диапазоне — всего 200-500 метров. Поэтому в прошлом поколении большие вышки сами обеспечивали связь на километры, и мини-вышки требовались лишь в местах скопления людей (стадионы, вокзалы). В 5G из-за высоких частот сигнал не пробивается через застройку, поэтому сеть строится из множества маленьких ячеек — мини-вышки не заменяют большие станции полностью, а дополняют их, создавая плотное покрытие в городах. Каждая такая ячейка работает «на свою комнату», подобно точкам доступа Wi-Fi. — Стоит сказать, что не только мини-вышки, но и две новые технологии обеспечивают сети пятого поколения стабильную работу. Первая — Massive MIMO (много антенн). Если в 4G на базовой станции устанавливали 2-4 антенны, то в 5G их число достигает десятков, а иногда 64-128. Это как переход от одной кассы к пятидесяти — станция может одновременно «разговаривать» с множеством телефонов без очередей, что повышает производительность сети. Вторая — Beamforming (умная фокусировка). В отличие от вышек четвертого поколения, которые излучают сигнал во все стороны, 5G работает как прожектор или луч: система отслеживает местоположение телефона и направляет сигнал точно на него. Это экономит энергию, увеличивает скорость и снижает помехи для соседних устройств, — рассказывает ученый. Как отмечает эксперт, сеть 4G способна поддерживать до 100 000 устройств на квадратный километр, в то время как 5G — до миллиона. Концепция «умных городов» предполагает интеграцию различных технологий для повышения качества жизни горожан: датчики парковки, счетчики воды, умные фонари, камеры, колонки на каждом шагу. Именно благодаря мини-вышкам, массовому MIMO и направленной фокусировке сигнала все три технологии вместе позволяют 5G работать на высоких частотах, обеспечивая гигабитные скорости и обслуживание до миллиона устройств на квадратный километр без потери стабильности. Применение 5G С новым поколением сетей, их скоростью и сверхнизкой задержкой, связывают дистанционное управление автомобилями, удаленные хирургические операции, полностью автоматизированные заводы и облачные игры. Однако, как поясняет эксперт, реальность сложнее. — Полностью автономным автомобилям интернет не нужен, но современные автопилоты используют удаленное управление и внешние вычислители — здесь требуется пинг около 1 мс, например, чтобы успеть затормозить. Дистанционная хирургия технически возможна, но спорна — массовая подготовка хирургов надежнее, особенно при катастрофах, когда любая связь может отсутствовать. Заводы-роботы, так называемая Индустрия 4.0, получат беспроводную связь без задержек, что позволят гибко перестраивать производство — 5G дает эту возможность там, где оптоволокно проложить невозможно или дорого, — отмечает ученый ПНИПУ. Как продолжает Даниил Курушин, практически значимый пример — «электронная сцепка» грузовиков: первый задает скорость и направление, остальные едут с минимальной дистанцией, синхронно ускоряясь и тормозя. Это экономит топливо и разгружает трассы. Специальный стандарт 5G NR-V2X (New Radio Vehicle-to-Everything) обеспечивает прямую связь «машина-машина» с небольшой задержкой — то, что 4G дать не могла. Заметит ли обычный человек разницу С одной стороны, по словам ученого, специализированные программы для измерения производительности сети показывают заметные улучшения, с другой — в реальной жизни все не так однозначно. Обычные пользователи могут не ощутить существенной разницы в своих повседневных делах — при просмотре соцсетей, видеохостингов, мессенджеров и при оплате улыбкой. — Тем не менее, есть ситуации, когда преимущества 5G становятся очевидными. Например, объем тяжелых файлов — обновлений программного обеспечения, игр или операционных систем — достигает десятков гигабайт. На их скачивание обычно уходят часы, однако новое поколение сети справляется с этим за минуты. Также разница будет заметна при игре в шутеры с телефона или использовании VR-очков, где требуется высокая скорость и стабильность соединения. Кроме того, 5G может оказаться более надежным выбором для тех, кто находится в центре огромной толпы — на концерте или стадионе, где сеть 4G часто перегружена и работает нестабильно, — рассказывает ученый ПНИПУ. Где в России уже применяется 5G В настоящее время развитие сетей пятого поколения является одним из приоритетных направлений для многих стран мира. Россия также ведет работы по внедрению 5G на территории всей страны. — В некоторых городах уже проводятся пилотные проекты. Среди них можно выделить Москву — улицы Никольская, Кузнецкий мост, Парк Горького, ВДНХ, «Москва-Сити», «Сколково» и «Зарядье». В Санкт-Петербурге — Дворцовая площадь, «Газпром Арена», «Экспофорум» и Кронштадт. В Казани — КамАЗ и Иннополис. А также в таких городах, как Екатеринбург, Томск и Новосибирск, — делится ученый. Естественно, как заключает ученый Пермского Политеха Даниил Курушин, на данный момент ведутся активные разработки в области телекоммуникаций, и можно сказать, что физический предел пока не достигнут - по крайней мере, в ближайшие два десятилетия нас ждут новые прорывы. Однако для рядового пользователя главное уже сегодня: 5G дает ощутимый выигрыш в скорости при скачивании больших файлов, в играх и в местах скопления людей, открывая новые возможности для комфортного использования мобильного интернета.

Материалы со свойствами сверхпроводника проводят электрический ток без потерь энергии, но пока в очень специфических условиях. Ученые постоянно работают над тем, чтобы сделать сверхпроводимость доступной вне лабораторий. Магнитное поле часто подавляет сверхпроводимость, если только в материале не используются элементы с большой атомной массой. В них спины взаимодействуют с движением электронов по механизму спин-орбитального взаимодействия. Сверхпроводимость в этих материалах может формироваться по типу Изинга: спины электронов оказываются «заморожены» перпендикулярно плоскости кристалла. Это защищает электронные пары от магнитных полей. Ученые наблюдали изинговскую сверхпроводимость только в материалах с тяжелыми химическими элементами. [shesht-info-block number=1] Физики нашли способ сохранить сверхпроводимость в магнитном поле для легкого галлия. Для этого пришлось поместить металл между графеном и карбидом кремния. Взаимодействие материалов на границе их раздела позволяет всей структуре сохранить сверхпроводящие свойства. Статья об этом вышла в журнале Nature Materials. Ученые создали слоистую структуру на подложке из карбида кремния (6H-SiC(0001)). На нее нанесли графен и заставили галлий проникнуть между подложкой и графеном. Последний защищает галлий от окисления и загрязнения. Получившаяся структура сохраняет сверхпроводимость в магнитных полях, параллельных поверхности материала. Величина магнитного поля, при котором сверхпроводимость сохранялась, составила 21 тесла при температуре эксперимента в 400 милликельвин, что более чем в три раза превысило теоретический предел Паули. [shesht-info-block number=2] Ученые связывают этот эффект с особой квантовой структурой, сформированной на границе раздела материалов. Поскольку слой галлия очень тонкий, он находится в квантовом ограничении — меняется конфигурация энергетических уровней металла. А взаимодействия с подложкой приводят к сильной гибридизации электронных орбиталей и изменению зонной структуры образца. «Только объединив опыт в синтезе материалов, квантовом транспорте и теоретическом моделировании, мы смогли раскрыть явление, которое трудно было бы реализовать в рамках одной исследовательской группы», — подытожил руководитель исследовательской группы профессор Цуй-Цзу Чан (Cui-Zu Chang).

Система TRAPPIST-1 почти десятилетие остается одной из главных лабораторий астробиологии. Дело в том, что из семи планет, вращающихся вокруг холодной красной звезды, как минимум три находятся в зоне обитаемости. Поскольку красные карлики — самый распространенный тип звезд в Галактике, понимание того, могут ли их планеты сохранять атмосферу, крайне важно. Изучая их, ученые могут ответить на вопрос о том, как часто во Вселенной встречаются миры, пригодные для жизни. Вот только у этих светил есть серьезный недостаток — их мощное ультрафиолетовое и рентгеновское излучение способно буквально сдувать атмосферы ближайших планет.  Теперь, чтобы расставить все точки над i, астрономы проанализировали данные наблюдений, полученных с помощью космической обсерватории «Джеймс Уэбб». Инструмент непрерывно следил за двумя ближайшими к звезде мирами — TRAPPIST-1 b и c — в течение примерно 60 часов. Затем исследователи измерили инфракрасное излучение планет на разных участках их орбиты, что позволило восстановить распределение температур на поверхности.  [shesht-info-block number=1] Таким образом, авторы научной работы, опубликованной в журнале Nature Astronomy, фактически «нарисовали» карту климата этих далеких миров. Идея проста: если у планеты есть плотная атмосфера, она распределяет тепло, сглаживая разницу между дневной и ночной сторонами. Если же атмосферы нет, одна сторона перегревается, а другая остается ледяной.  Именно такую картину и увидели астрономы: у TRAPPIST-1 b температура на дневной стороне достигает 217 градусов Цельсия, при этом ночная сторона почти не излучает тепло (она ледяная). Кроме того, максимум излучения точно совпадает с положением полудня, без сдвига, что также указывает на отсутствие переноса тепла ветрами. Эти данные согласуются с моделью темной, лишенной атмосферы каменистой поверхности.  У TRAPPIST-1 c дневная сторона прохладнее — 96 градусов Цельсия, однако контраст между днем и ночью остается большим. То есть планета либо практически безвоздушна, но отражает больше света, либо у нее есть крайне разреженная атмосфера, возможно богатая кислородом. Правда, в обоих случаях плотные атмосферы практически исключаются.  [shesht-info-block number=2] Хотя оба мира близки по массе и составу, они, судя по всему, прошли разные эволюционные пути: даже небольшие различия в расстоянии до звезды или начальных условиях приводят к радикально разным судьбам атмосфер. Результаты подкрепляют гипотезу о том, что излучение красных карликов эффективно разрушает атмосферы ближайших планет, превращая их в каменные миры с экстремальными перепадами температур — более 500 градусов между днем и ночью.   Поэтому главный вопрос — обитаемость в системе TRAPPIST-1 — переносится дальше от светила. Если внутренние планеты системы оказались оголенными, смогут ли более удаленные, расположенные в зоне обитаемости миры, сохранять атмосферу и воду? Поскольку ученые уже наблюдают TRAPPIST-1 e, ответ, вероятно, не за горами.

Эксперимент проходил в микрополевых условиях в Калужской области. Семена яровой пшеницы сорта Ирень, зараженные корневой гнилью, подвергались перед посадкой облучению разными дозами на низкоэнергетическом электронном ускорителе. Контрольной группой служили необработанные семена. Исследование опубликовано в журнале «Радиация и риск» (Бюллетень Национального радиационно-эпидемиологического регистра). Результат показал, что облученные семена всходили лучше, а выросшие из них растения давали повышенный урожай. Обработка повысила урожайность зерна более чем на 50% по сравнению с контролем благодаря увеличению продуктивной кустистости. Качество зерна также улучшилось: в нем возросло содержание белка и жира. Ученые объясняют этот эффект тем, что облучение выступает для семян как стрессор, запуская эволюционно закрепленные механизмы адаптации, которые повышают «запас прочности» растений на последующих этапах вегетации. Электронное облучение семян улучшило урожай и повысило его качество / © НИЦ «Курчатовский институт» Еще один важный результат эксперимента — облучение значительно (в несколько раз) снизило пораженность пшеницы корневой гнилью. Ученые обрабатывали семена разными дозами излучения, чтобы найти баланс между эффективным подавлением фитопатогенов и сохранением посевных качеств семян. Самой эффективной оказалась доза излучения 5 кГр (при энергии электронов 120 кэВ). В эксперименте использовали низкоэнергетический электронный ускоритель «Дуэт», разработанный в Институте сильноточной электроники СО РАН (Томск). Он создает высокую дозу облучения на поверхности семян для их дезинфекции при малой глубине проникновения, чтобы сохранить всхожесть. Основной недостаток такой методики — сложно обеспечить равномерность облучения. Поэтому ученые планируют совершенствовать подходы к эффективной обработке больших объемов зерна. Обработка семян низкоэнергетическими электронами абсолютно безопасна для человека. «Такое облучение не делает зерно радиоактивным и не влияет на его генетический аппарат, — объясняет Владимир Харламов, старший научный сотрудник лаборатории радиационных технологий КК РАЭ. — Технология настроена таким образом, чтобы электроны проникали лишь в поверхностные слои семени, где обитают микроорганизмы, не затрагивая зародыш и эндосперм». Влияние разных видов излучения на семена зерновых культур изучается давно. Применение технологии на практике пока под вопросом (химическая обработка семян все еще экономически выгоднее). Однако ситуацию может изменить ужесточение правил использования пестицидов. «Низкоэнергетическое электронное облучение сельскохозяйственных культур — перспективное направление, требующее дальнейших исследований. Необходимо подобрать оптимальные режимы радиационной обработки для различных культур с разной структурой семян, сохранив или стимулировав их всхожесть и рост. Кроме того, требуется экономическое обоснование использования технологии», — комментирует Владимир Харламов.

Космические джеты образуются не только возле черных дыр, подходящие условия для их формирования возникают рядом с молодыми звездами, в так называемых объектах Хербига—Аро. Эти объекты образуются, когда газ, выброшенный молодыми звездами, вступает во взаимодействие с близлежащими облаками газа и пыли на скоростях в несколько сотен километров в секунду. Установки плазменного фокуса существуют уже более 70 лет, и за это время они превратились в один из главных инструментов изучения сильноточных плазменных разрядов. Принцип их работы прост: мощный импульс электрического тока разгоняет газовую оболочку, которая стремительно схлопывается к оси установки, формируя раскаленный плазменный жгут — так называемый пинч. Объекты Хербига—Аро HH 1 и HH 2 расположены на расстоянии около светового года друг от друга симметрично относительно молодой звезды, испускающей вещество вдоль своей полярной оси / © Hubble Space Telescope's WFPC2. Credit J. Hester (ASU), WFPC2 Team, NASA В момент максимального сжатия плотность и температура плазмы достигают колоссальных значений, порождая нейтронное и рентгеновское излучение, а также пучки заряженных частиц. На протяжении десятилетий именно эта стадия находилась в фокусе внимания экспериментаторов. Но самое интригующее происходит позже: когда пинч разрушается, из него вырывается узкий плазменный поток, летящий со сверхзвуковой скоростью. Начальная скорость такого потока превышает 100 километров в секунду и слабо зависит от рода рабочего газа, а сам поток способен сохранять удивительную компактность на расстояниях, многократно превышающих его поперечный размер. Z-пинч установка в работе: свечение плазмы при сжатии разряда / © SciTechDaily Именно эти потоки превратили плазменный фокус из чисто «энергетической» установки в уникальный стенд для лабораторного моделирования астрофизических джетов, выбрасываемых из объектов Хербига—Аро. Мощные лазеры, Z-пинчи и другие установки применяются для лабораторного воссоздания похожих на них объектов. Установки плазменного фокуса оказываются способны воспроизводить ключевые безразмерные параметры джетов — число Маха порядка 10 и более, число Рейнольдса порядка десятков и сотен тысяч, контраст плотностей потока и окружающей среды от 1 до 10, температуру плазмы в несколько электронвольт. Все это делает их миниатюрной, но физически адекватной копией космического «мотора». Объект Хербига—Аро: джет молодой звезды, снятый телескопом «Джеймс Уэбб» / © ESA / Webb Однако при всей успешности экспериментов ключевой вопрос оставался открытым: что именно запускает плазменный поток? Откуда берутся та первоначальная энергия и импульс, которые выбрасывают сгусток плазмы вдоль оси установки? На протяжении десятилетий физики предлагали различные гипотезы. Одни считали, что плазма выстреливает за счет кумулятивного эффекта при схождении токонесущей оболочки к оси — подобно тому, как кумулятивный заряд формирует пробивающую броню металлическую струю. Другие полагали, что ответ кроется в развитии «сосисочной» неустойчивости на теле пинча: перетяжки стягивают плазменный жгут, и вещество под давлением вырывается из горловины наружу. Обе гипотезы выглядели правдоподобно, однако убедительных экспериментальных доказательств ни одной из них получить так и не удавалось. Необходимость разобраться в механизме генерации потока становилась все более важной, особенно в контексте лабораторного моделирования джетов молодых звезд. Группа российских физиков решила заглянуть в самое сердце процесса — в ту узкую область на вершине токонесущей плазменной оболочки, где, по предварительным наблюдениям на различных установках, зарождался поток. Эксперименты проводились на установке плазменного фокуса при энергии разряда 28 килоджоулей. Рабочими газами служили водород и аргон — два принципиально разных по атомной массе элемента, позволяющих проверить универсальность обнаруженного явления. Результаты исследования опубликованы в журнале JETP Letters. Схема экспериментальной установки / © JETP Letters Для того чтобы заснять события, длящиеся считанные наносекунды, исследователи применили два диагностических инструмента. Первый — многокадровая система на основе электронно-оптических преобразователей, способная делать до пяти снимков плазмы с экспозицией всего 10 наносекунд и регулируемой задержкой между кадрами. Каждый кадр фиксировал распределение свечения плазмы с очень высокой детализацией. Второй инструмент — лазерное зондирование на базе неодимового YAG-лазера Lotis LS-2131M, работавшего на основной гармонике длиной волны 1064 нанометра и второй гармонике длиной волны 532 нанометра с длительностью импульса семь наносекунд на полувысоте. Лазерный пучок просвечивал плазму насквозь, а получаемые теневые снимки — тенеграммы — выявляли области с резкими градиентами плотности: границы токонесущей оболочки, тело пинча и любые плотные образования внутри разряда. Угловая апертура регистрирующей оптической системы составляла четыре тысячных радиана, что обеспечивало чувствительность даже к сравнительно слабым возмущениям плотности. Обе диагностики синхронизировались относительно пика производной разрядного тока — момента, отвечающего максимальному сжатию пинча. И вот что показали результаты. На снимках, полученных до пика производной тока и в пинчевой стадии, не обнаружилось ровным счетом ничего над токонесущей оболочкой, что можно было бы принять за зарождающийся поток. Ни на фотографиях в видимом свете, ни на теневых кадрах лазерного зондирования. Оболочка поднималась над уровнем анода под действием сил магнитного давления, сжималась к оси, формировала пинч — и никакого выброса. Более того, даже на начальной стадии развала пинча тенеграммы не фиксировали никаких объектов над оболочкой. Это сразу ставило под серьезное сомнение гипотезу о кумулятивном эффекте при сжатии: если бы поток рождался в момент столкновения стенок оболочки на оси, его следы должны были быть видны еще до пика тока или, по крайней мере, одновременно с ним. Зато примерно через 20 наносекунд после пика производной тока картина менялась кардинально. На снимках электронно-оптических преобразователей, полученных в одном и том же разряде с различной задержкой, отчетливо проступали два ярких объекта. Один из них — компактное образование на самой вершине токонесущей оболочки, жестко привязанное к ее динамике и поднимающееся вместе с ней. Аналогичные объекты в верхней части оболочки наблюдались ранее и на других установках: ПФ-3 в Курчатовском институте, «Тюльпан» в ФИАН и PF-1000 в Варшаве, но до сих пор их природа оставалась неясной. Второй объект — стремительно удаляющийся от оболочки плазменный сгусток, скорость которого более чем вдвое превышала скорость первого объекта. Именно этот улетающий сгусток формировал хорошо заметную ударную волну — верный признак того, что движение являлось сверхзвуковым с самого момента зарождения. Теневые снимки, выполненные при разряде в аргоне, позволили увидеть самый начальный этап рождения сгустка. Он формировался непосредственно внутри токонесущей оболочки, между ее верхней и нижней границами. Зародыш будущего потока можно было различить уже на ранних тенеграммах — как едва заметное уплотнение, которое затем стремительно разрасталось. Набирая скорость, сгусток прорывал верхнюю границу оболочки, не повреждая нижнюю, и устремлялся вверх — строго в одном направлении, от анода. Это наблюдение оказалось принципиально важным: если бы выброс происходил из перетяжки на теле пинча, плазма разлеталась бы симметрично в обе стороны, вверх и вниз. Направленность выброса однозначно указывала на иной, несимметричный механизм. Эксперименты в водороде подтвердили ту же картину: сначала в верхней части оболочки возникала область уплотнения с достаточно резкими границами, а затем из нее вырывался оформленный поток, прорывая верхний край оболочки. Анализ обширной базы экспериментальных данных, полученных при одинаковых условиях разряда, продемонстрировал хорошую воспроизводимость описанных процессов от выстрела к выстрелу — редкое качество для столь быстрых и турбулентных явлений. Генерация и динамика плазменного потока. Образование ударной волны наблюдается по мере движения плазменного пучка в фоновом газовом (плазменном) окружении / © JETP Letters Василий Бескин, профессор кафедры проблем физики и астрофизики МФТИ, отметил: «Когда пинч разрушается, тороидальное магнитное поле стремительно падает, и рождается мощное вихревое электрическое поле. Оно заставляет плазму дрейфовать к оси и вверх — именно туда, где мы наблюдаем зарождение выброса. Самое замечательное в том, что направление этого дрейфа совпадает с потоком электромагнитной энергии — вектором Пойнтинга. Вся энергия, запасенная в магнитном поле вокруг пинча, при его распаде устремляется в одну точку. Это тот же самый механизм, который, по нашим теоретическим моделям, управляет джетами молодых звезд,— только здесь мы впервые видим его в лаборатории». Также ученым предстояло объяснить, почему именно вершина оболочки становится источником выброса и что придает плазме начальное ускорение. Авторы предложили теоретическую модель, которая впервые связала запуск плазменного потока с электродинамическими процессами в области распада пинча. Ключевую роль играют силы Ампера — сила взаимодействия электрического тока с магнитным полем. Ток, текущий вдоль пинча, при достижении верхней части оболочки приобретает радиальную составляющую — растекается в стороны. Взаимодействие этого радиального тока с тороидальным магнитным полем рождает вертикальную компоненту силы, направленную вверх. Еще на стадии сжатия эта сила создает уплотнение в верхней части оболочки — своего рода «зародыш» будущего выброса. Важно подчеркнуть, что конкретный вид математической модели распределения электрических токов не играет решающей роли: силы Ампера будут направлены к вершине оболочки при любых токах, текущих вверх вдоль пинча и затем растекающихся радиально. Кроме того, холловские тороидальные токи, возникающие в верхней части оболочки, приводят к заметному усилению полоидального магнитного поля на масштабах поперечного размера плазменного шнура, то есть как раз на масштабах зарегистрированного центрального сгущения. Настоящий же «спусковой крючок» срабатывает в момент распада пинча. Когда из-за развития магнитогидродинамических и кинетических неустойчивостей в пинче включается аномальное сопротивление, ток начинает стремительно падать. Проводимость плазмы на этой стадии составляет лишь порядка 1012–1013 обратных секунд — на два-три порядка ниже классической спитцеровской проводимости, характерной для полностью ионизированной плазмы. Резкое падение тороидального магнитного поля за характерное время порядка 10–100 наносекунд порождает мощное вихревое электрическое поле. Это поле, в свою очередь, вызывает электрический дрейф плазмы — одновременно к оси системы и вверх от анода. Характерное смещение плазмы за время распада сопоставимо с толщиной самой оболочки — около одного сантиметра, что прекрасно согласуется с экспериментальными наблюдениями. Направление дрейфа при этом совпадает с направлением вектора Пойнтинга — потока электромагнитной энергии: в области пинча этот поток всегда направлен к оси и вверх, поскольку тороидальное магнитное поле занимает объем, многократно превышающий объем самого пинча. Фактически вся электромагнитная энергия, запасенная в окружающем пространстве, при распаде устремляется в одно место — в верхнюю часть оболочки. По сути, ученые обнаружили лабораторный аналог центрального двигателя, который управляет джетами молодых звезд. Токи в верхней части оболочки, усиленные холловским эффектом, создают магнитную конфигурацию, удивительно схожую с той, что предсказывается моделями астрофизических джетов. А вихревое электрическое поле, рождающееся при распаде, играет роль спускового механизма, переводящего накопленную магнитную энергию в направленное движение плазмы. Это не просто аналогия, это одна и та же физика, работающая на разных масштабах. Обнаруженный механизм принципиально отличается от обеих ранее предлагавшихся гипотез. Ни кумулятивное сжатие оболочки, ни перетяжки на теле пинча не являются первопричиной выброса. Поток рождается в результате чисто электродинамических процессов — взаимодействия токов и магнитных полей, усиленного холловскими эффектами и нестационарными явлениями при распаде. Установка плазменного фокуса, таким образом, предстает не просто удобным генератором плазменных струй, а полноценным лабораторным аналогом природного процесса, ответственного за формирование космических джетов. Понимание механизма запуска плазменного потока может позволить также управлять его параметрами: скоростью, плотностью, углом расхождения. Такие управляемые плазменные потоки находят применение в технологиях обработки материалов, в разработке перспективных двигательных систем для космической техники и в исследованиях, связанных с инерциальным термоядерным синтезом. Знание того, где именно и в какой момент рождается поток, позволяет оптимизировать конструкцию электродной системы и режим разряда. Авторы подчеркивают, что прорыв плазменного сгустка через верхнюю границу оболочки должен сопровождаться перезамыканием магнитных силовых линий — процессом, известным как магнитное пересоединение. В результате формируется компактный плазменный объект с захваченным магнитным потоком, способный сохранять целостность при распространении на расстояния, многократно превышающие его поперечный размер. Запланированные эксперименты с использованием многокомпонентных магнитных зондов и спектральной диагностики позволят измерить структуру захваченного поля непосредственно в летящем сгустке и сопоставить ее с теоретическими предсказаниями. Не менее перспективным видится систематическое сопоставление лабораторных данных с результатами наблюдений реальных астрофизических джетов. Теперь, когда механизм запуска потока в лабораторных условиях установлен и получил теоретическое обоснование, появляется возможность целенаправленно варьировать параметры разряда и проверять предсказания астрофизических моделей в контролируемой обстановке. Плазменная температура порядка нескольких электронвольт, скорости свыше 100 километров в секунду и контраст плотностей потока и окружающей среды, достижимые на установках типа плазменного фокуса, попадают в диапазон параметров, характерных для объектов Хербига—Аро.

Обычные способы измерения температуры плохо подходят для их применения в микроэлектронике. Контактные датчики слишком большие по сравнению с элементами микросхем и «боятся» электромагнитных помех — из-за этого сложно точно установить тепловой режим. Альтернативный вариант — дистанционная люминесцентная термометрия, которая редко используется, поскольку у нее низкая чувствительность в широком диапазоне, и сигнал зависит от случайных внешних факторов. Люминесцентные сенсоры улавливают тепло, испускаемое элементом микросхемы, и меняют свои оптические характеристики. Отслеживая эти изменения, специалисты могут гораздо точнее определить температуру. Такой подход позволяет быстро измерять степень нагрева даже очень маленьких объектов, не повреждая их структуру. Однако оптимальный состав таких люминесцентных датчиков еще не подобран. Специалисты Ресурсного центра «Оптические и лазерные методы исследования вещества» Научного парка СПбГУ предложили использовать в качестве материалов для контроля оксиды (соединения с кислородом) редкоземельных элементов, модифицированные заряженными частицами (ионами) эрбия и иттербия. Выбор этих элементов обусловлен не только их люминесцентными свойствами, но и возможностью точного синтеза: они способны заметно менять свечение даже при незначительном нагреве. В результате полученные образцы проявляли интенсивную люминесценцию как при понижении, так и при повышении температуры. Результаты исследования, поддержанного грантом РНФ, опубликованы в научном журнале Applied Materials Today. Авторы работы сравнили два способа термометрии с использованием синтезированных наночастиц. Вторичная термометрия — классический метод, при котором специалисты предварительно определяют зависимость между свечением индикатора и температурой, и по этому показателю рассчитывают эталонные значения, на которые опираются при дальнейших измерениях. Первичная термометрия — более сложный метод, при котором при котором температура рассчитывается напрямую из измеряемых физических величин через фундаментальные уравнения, без калибровки по эталонным точкам. Разработанный материал оказался пригодным для обоих методов при измерениях в диапазоне 25–110°C. «Предложенные нами сенсоры оказались достаточно эффективными тепловыми датчиками, работающими в диапазоне, важном для задач микроэлектроники. Они позволят дистанционно измерять нагрев электронных компонентов с высокой чувствительностью. В дальнейшем мы планируем повысить надежность и точность контроля теплового состояния с помощью одновременного анализа нескольких температурно-зависимых люминесцентных параметров», — сказал руководитель проекта, специалист по спектрофлуорометрии Научного парка СПбГУ Илья Колесников. Члены научного коллектива: научные сотрудники СПбГУ Илья Колесников и Михаил Курочкин / © Илья Колесников, Пресс-служба СПбГУ Ученые также провели эксперимент на реальном микроэлектронном устройстве — графическом процессоре видеокарты. Они нанесли на поверхность чипа тонкий слой разработанного материала. Изменяя нагрузку на процессор видеокарты, исследователи дистанционно следили за его нагревом. Результаты подтвердили надежность метода: данные, полученные с помощью люминесцентной термометрии, совпали с показаниями тепловизора с погрешностью всего в 1–2°C. При этом в режиме первичной термометрии с инфракрасным возбуждением, имитирующим нагрев, ошибка оказалась еще ниже — около 0,9°C.

Науке известно, что разные представители ракообразных реагируют на болевые раздражители. Но вопрос восприятия боли десятиногими раками изучен мало, что особенно важно в контексте кулинарных традиций их варки заживо. Расспросить речного рака или омара нельзя, но можно изучить его поведение и реакцию на вещества, которые снимают боль. Авторы исследования, опубликованного в журнале Scientific Reports, отобрали 105 норвежских омаров (Nephrops norvegicus). Животных разделили на контрольную группу, группу имитации (омаров просто пересаживали сачком для замера стресса от манипуляций) и «шоковую» группу, которую били током в воде в течение десяти секунд. Части омаров за час до электрошока давали обезболивающее: либо растворяли лидокаин прямо в аквариуме, либо делали инъекцию аспирина в мембрану у основания ноги. Ученые фиксировали поведение животных на видео, а затем брали у них гемолимфу (кровь) на анализ уровня лактата и глюкозы. Также биологи извлекали нервные узлы (ганглии) для проверки экспрессии стрессовых генов. Удар током без анестезии вызывал у омаров заметную реакцию избегания — в среднем омар совершал около десяти ударов хвостом, пытаясь уплыть от источника боли. У омаров, которых током не били, такой реакции не возникало. Оба препарата успешно сработали. Омары, получившие аспирин или лидокаин, переносили разряд спокойно, а количество ударов хвостом снизилось практически до нуля. Ученые заметили, что аспирин снимал боль от тока, но сама инъекция препарата вызывала сильное местное раздражение. После укола животные активно и долго расчесывали место введения иглы, а уровень лактата (маркера стресса) в их гемолимфе резко подскочил. Лидокаин, растворенный в воде, посторонних эффектов не вызывал. Дополнительно выяснилось, что омары испытывают стресс, когда их достают из аквариума. После пересадки сачком они активно бегали по резервуару, а в их грудных ганглиях менялась экспрессия гена стрессового гормона (CHH). Исследование показало, что норвежские омары удовлетворяют одному из ключевых критериев наличия боли: их реакция на шок не является простым рефлексом и купируется анальгетиками. По мнению ученых, эти данные доказывают необходимость внедрения методов гуманного оглушения и общих стандартов защиты животных не только при проведении инвазивных лабораторных процедур, но и в промышленной аквакультуре и рыболовстве.

Люди постоянно сталкиваются с неправильным написанием слов: в соцсетях, чатах, комментариях. Орфографическая ошибка кажется мелочью: ну написал человек слово не так, как принято. Но она влияет и на читателя. Несколько лет назад исследователи показали, что в английском языке даже правильно написанные слова распознаются медленнее, если в их написании часто ошибаются. Позже эффект подтвердился в китайском, финском, греческом и иврите. При этом оказалось, что устроен он немного по-разному: в языках с непрозрачной орфографией (английский и китайский) от него больше страдают частотные слова, а с прозрачной (греческий и финский) — редкие слова. Психолингвисты Центра языка и мозга НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге совместно с коллегами из СПбГУ и Университета Новой Горицы (Словения) решили проверить, повторяется ли эта закономерность в русском языке. Также исследователи сравнили обычное распознавание слов и сознательную проверку орфографии, чтобы понять, одинаково ли слово обрабатывается в этих случаях. Исследование опубликовано в журнале The Mental Lexicon. Сначала по базе текстов из интернета (постов, комментариев и сообщений без редакторской правки) исследователи отобрали 62 слова, которые часто пишут с ошибками, среди них «терраса», «винегрет», «агентство», «прецедент» и многие другие. Затем они провели четыре онлайн-эксперимента с независимыми группами участников (всего 269 носителей русского языка). В двух из них участникам показывали реальные слова и псевдослова, например «дилемма» и «спротазла», и просили как можно быстрее определить, существует ли такая форма в русском языке.  В двух других группах просили следить за правописанием и определять, написано слово правильно или с ошибкой. Например, участники видели «кристал» и «кристалл» или «мышенок» и «мышонок». По итогам эксперимента исследователи оценивали, насколько быстро и правильно отвечали участники. Такой формат позволил сравнить обработку слов без фокуса на орфографии и при ее сознательной проверке.  Исследование показало, что слова, которые часто пишут с ошибками, действительно обрабатываются медленнее. Авторы связывают это с орфографической неопределенностью: если в памяти человека конкурируют правильное и ошибочные написания слова, мозгу требуется больше времени, чтобы распознать нужный вариант. Когда человек запоминает слово, в памяти фиксируются его написание, звучание и значение. И если человек регулярно видит ошибочные варианты, они тоже закрепляются. В итоге правильный вариант конкурирует с неправильными, и на его распознавание уходит больше времени. Но важно было не только то, как часто слово встречается в неправильном виде, но и насколько хорошо участники отличают правильное написание от неправильного. Этот показатель объяснял скорость реакции лучше всего. При этом то, как часто слово встречается в языке, и количество возможных ошибочных вариантов влияли слабее.  «Если слово путают и в нем не уверены, то его труднее читать, даже если оно написано правильно. Причем эффект оказался сильнее для редких слов, то есть русский в этом отношении повел себя не как английский и китайский, а как финский и греческий. Это было неочевидно, так как русская орфография считается менее прозрачной: нужно следить за безударными гласными, глухими и звонкими согласными и многими другими сложностями, а в финском и греческом слова буквально как слышатся, так и пишутся», — объясняет один из авторов исследования, ведущий научный сотрудник Центра языка и мозга НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Наталия Слюсарь. В заданиях, в которых участники специально искали ошибки, одни неправильные написания они замечали лучше, другие хуже. Это частично зависело от типа ошибки, или орфограммы. Больше трудностей вызывали слова с лишней или пропущенной двойной согласной, например «аллюминий» вместо «алюминий». Легче участники распознавали ошибки в словах, написание которых можно проверить, изменив форму слова, например «синтез» («синтеза»). Однако эффект проявлялся, только когда человек сознательно следил за орфографией. Результаты исследования важны не только для понимания того, как устроена обработка слов, но и для прикладных задач, например орфографических тестов. «Мы специально подобрали слова так, чтобы они различались по сложности, не были слишком простыми для большинства участников и помогали увидеть, кто увереннее распознает правильное написание. Такой набор может использоваться как материал для орфографических тестов», — объясняет один из авторов исследования, старший научный сотрудник Института когнитивных исследований СПбГУ Дарья Чернова.  «Орфографическая память формируется из того, что мы читаем каждый день. Если вокруг много текстов с ошибками, они тоже становятся частью нашего языкового опыта наравне с правильными написаниями. Поэтому стоит чаще читать хорошие книги и статьи», — комментирует Наталия Слюсарь. Исследование выполнено при поддержке Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в рамках проекта «Центры превосходства».

Наверное, многим владельцам кошек знакома эта ситуация: вы покупаете корм, который, как кажется, нравится вашему питомцу, а он через несколько дней начинает воротить нос. Кошка или совсем отказывается от любимого корма, или, поев немного, оставляет большую его часть в миске. Она может подходить к миске, нюхать корм и все равно не есть, при этом будучи голодной, о чем информирует хозяина требовательным мяуканьем. Исследователи из Университета Ивате (Япония), по-видимому, нашли причину такого странного поведения кошек. Ученые, статья которых опубликована в журнале Physiology & Behavior, пришли к выводу, что у кошек чувство голода и насыщения не единственные факторы, побуждающие их есть или отказываться от еды. Основную роль в появлении аппетита играет запах пищи. Когда кошка к нему привыкает, мотивация к приему пищи падает, при этом появление нового запаха эту мотивацию восстанавливает. В своих предположениях исследователи исходили из нескольких доказанных фактов. Во-первых, обонятельные сигналы особенно важны для кошек, которые в значительной степени полагаются на обоняние при выборе и оценке пищи.Во-вторых, в отличие от собак, которые, как правило, едят большими порциями, когда еда доступна, что отражает их эволюционное происхождение как стайных охотников, кошки обычно распределяют свой суточный рацион на множество небольших приемов пищи. Такой режим питания у кошек, вероятно, произошел от режима питания их дикого предка, африканской дикой кошки — одиночного хищника, охотящегося на мелкую добычу, такую как грызуны и птицы, несколько раз в течение дня. Наконец, эффект обонятельного привыкания зарегистрирован у людей: многократное употребление одной и той же пищи с одним и тем же запахом снижает наше восприятие ее вкуса, а следовательно, и желание продолжать ее есть. Чтобы эмпирически проверить, происходит ли нечто подобное у кошек, ученые провели серию экспериментов с участием 12 домашних питомцев. Сначала, чтобы установить базовый уровень потребления пищи и предпочтения участниц, кошкам давали шесть разных видов сухого корма. Один из них оказался самым предпочтительным с большим отрывом. В первой серии экспериментов голодавшим в течение 16 часов кошкам выдавали еду, но не сразу, а маленькими порциями в шесть 10-минутных приемов с 10-минутными интервалами на протяжении двух часов. В двух раундах кошки ели один и тот же корм на протяжении всех подходов. В третьем раунде последняя порция отличалась — кошкам давали не тот корм, который они ели перед этим. Исследователи обнаружили, что в условиях одинакового питания кошки постепенно с каждым подходом съедали все меньше и меньше пищи, даже если это был их любимый корм. Однако, когда появлялось разнообразие, ситуация менялась: кошки начинали есть с явным аппетитом и съедать больше, причем даже если это был не нравившийся им корм. В дальнейших экспериментах ученые использовали специальные двухсекционные кормушки с перфорацией. В верхнее отделение клали корм, который кошки имели возможность есть, а в нижнее, недоступное для них, — корм с другим запахом. В этом случае кошки начинали с большей охотой съедать верхний корм и ели его в большем количестве, чем в отсутствие нового запаха. То есть кошек стимулировал именно другой запах, поскольку вкус корма оставался прежним. И наоборот, непрерывное воздействие между циклами кормления запаха одного и того же корма, который лежал в недоступной для кошек миске с перфорацией, приводило к снижению аппетита и уменьшению количества съеденного. Таким образом, кошки в своем пищевом поведении движимы новизной запаха, что может иметь практическое значение для их владельцев, отметили исследователи. Они порекомендовали почаще вносить разнообразие в рацион питомцев, чередовать разные виды кормов или менять запах пищи с помощью приправ или посыпок.

Алюминиевая бронза (Cu-9.5Al-1Fe) обладает более высокой теплопроводностью, чем сталь и титан, и при этом превосходит чистую медь по технологичности в аддитивном производстве. Однако печать медных сплавов сопряжена с двумя фундаментальными проблемами: высокой отражательной способностью материала и быстрым отводом тепла. Это приводит к образованию дефектов — пор несплавления, когда частицы порошка не успевают полностью расплавиться, и так называемой пористости типа замочной скважины, возникающей из-за образования глубокой паровой воронки в расплаве, которая нестабильна и оставляет после застывания металла пустоты. В ходе эксперимента ученые варьировали плотность энергии (от 125 до 938 Дж/мм³), изменяя мощность лазера (90-150 Вт) и скорость сканирования (100-600 мм/с). Было установлено, что при низкой плотности энергии преобладают поры несплавления, а при высокой — поры типа типа замочной скважины, характерные для нестабильного режима глубокого проплавления. При этом общий уровень пористости оставался на уровне около 5% во всех режимах. Результаты опубликованы в журнале Materials Characterization. Несмотря на наличие остаточной пористости, образцы продемонстрировали механические характеристики, превышающие показатели литой алюминиевой бронзы. Предел прочности составил до 748 МПа, а относительное удлинение — до 16,2%, что приближается к параметрам никель-алюминиевой бронзы (Ni-Al-Bronze), традиционно используемой в тяжелонагруженных узлах. «Нам удалось показать, что даже при использовании оборудования с ограниченной мощностью лазера можно добиться механических свойств, близких к промышленным никель-алюминиевым бронзам. Ключевым фактором оказалось не просто повышение энерговклада, а понимание механизмов перехода между дефектами различного типа. Это позволяет прогнозировать свойства материала еще на этапе подбора параметров печати», — поделился доцент Центра технологий материалов Сколтеха и соавтор работы Станислав Евлашин. Особое внимание в работе авторы уделили изменению фазового состава. В процессе сверхбыстрой кристаллизации, характерной для лазерного плавления, были обнаружены фазы, нетипичные для равновесной структуры алюминиевой бронзы: прослойки типа Al₂Cu и наночастицы Cu₃Fe. Также было показано, что увеличение плотности энергии приводит к уменьшению фазы, вносящей основной вклад в твердость и прочность материала, но которая оказывает негативное влияние на электро- и теплопроводность. Эти структуры и фазы формируются благодаря скоростям охлаждения до 10⁷ К/с и влияют на баланс прочности и пластичности, а также тепловые характеристики. «С помощью комплекса подходов — от исследования микроструктуры различными методами микроскопии до измерения физических и механических характеристик — мы установили прямую корреляцию между плотностью дислокаций, теплопроводностью и электропроводностью. Оказалось, что с ростом энерговклада плотность дислокаций снижается и происходит перераспределение алюминия в структуре, что ведет к повышению теплопроводности, но тем не менее без видимого ухудшения механических характеристик. При этом пористость оказывает незначительный эффект», — рассказала Анастасия Филиппова, первый автор работы, аспирант программы «Математика и механика» в Сколтехе. Измерения теплопроводности проводились в широком диапазоне температур — от 5 до 575 К — с использованием двух независимых методов — PPMS и лазерный флэш-анализ. Авторы показали, что теплопроводность образцов, полученных с высокой плотностью энергии, достигает 47 Вт/(м·К) при комнатной температуре, что близко к значениям для литого материала, но при значительно более высокой прочности.

Кометы — малые тела, ядра которых состоят из смеси льдов, пыли и органического вещества, сохранившихся со времен формирования Солнечной системы. Когда комета приближается к светилу, солнечные лучи нагревают поверхность, и лед сублимируется — превращается в газ, минуя жидкую фазу. Этот газ струями вырывается наружу и действует как реактивный двигатель: он создает силы и моменты, которые могут изменять вращение кометы и ее орбитальное движение. Обычно изменения скорости вращения кометы вокруг своей оси (периода вращения) и направления этого вращения происходят очень медленно. Даже у небольших комет диаметром один-два километра вращение меняется постепенно, и заметные изменения проявляются только спустя многие годы или даже десятилетия. Но иногда случаются исключения. Например, комета 41P/Туттля — Джакобини — Кресака, или просто 41P, которая показала необычно быстрые изменения вращения. Диаметр кометы составляет порядка километра, а полный оборот вокруг Солнца она совершает за 5,4 года. Наблюдать комету удается не всегда — только в те периоды, когда она проходит через внутреннюю часть Солнечной системы и оказывается сравнительно близко к Земле. В последний раз благоприятные условия для наблюдения сложились в 2017 году, когда 41P приблизилась к Земле на сравнительно небольшое расстояние. В марте 2017 года 41P вращалась с заметной скоростью: один полный оборот вокруг своей оси она делала примерно за 20 часов. Астрономы из разных обсерваторий мира наблюдали за ней, ожидая типичных для комет постепенных изменений вращения. Но уже через два месяца произошло нечто странное. Комета резко замедлилась: один оборот занимал от 46 до 60 часов. [shesht-info-block number=1] Американский астроном Дэвид Джуитт (David Jewitt) из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе решил перепроверить старые данные. Он взял снимки, которые сделал космический телескоп «Хаббл» в декабре 2017-го, и проанализировал их заново. Анализ показал, что комета ускорила вращение: теперь один оборот занимал примерно 14 часов. При этом направление вращения изменилось на противоположное. Самое простое объяснение, предложенное американским ученым, заключается в том, что комета постепенно замедлялась и в какой-то момент времени ее вращение, вероятно, почти полностью остановилось. После этого произошло изменение направления вращения на противоположное. Причиной могли стать струи газа, которые испускались с поверхности в направлении, противоположном исходному вращению. Они действовали как тормоз, а потом — как ускоритель. Джуитт объяснил, когда угловая скорость приближается к нулю, тот же газовый поток может начать раскручивать ядро в противоположную сторону. Астроном Дмитрий Вавилов из Вашингтонского университета (США) назвал это событие первым в истории случаем, когда у небесного тела зафиксировали быстрое изменение направления вращения. Обычно подобные процессы растягиваются на десятилетия, а тут все произошло за несколько месяцев. [shesht-info-block number=2] Интерес к комете только растет. Следующее ее появление ожидают в феврале 2028 года. Исследователи планируют внимательно следить за ее состоянием. Есть предположение, что из-за быстрых изменений вращения ядро кометы может разрушиться. Если вращение станет слишком быстрым, ядро просто распадется на части.  Однако даже если комета начнет разрушаться, ученые получат редкий шанс заглянуть внутрь объекта, который сохранил вещество ранней Солнечной системы. Анализ такого «космического архива» поможет понять, из чего состояло древнее вещество и как менялся его химический состав на ранних этапах эволюции Солнечной системы. Научная работа опубликована в The Astronomical Journal.