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).