Как могут столковаться «ЛЭТИ» и рязанская свиноферма? Об этом и многом другом — на конкурсе исследований Blue Sky Research
Как могут столковаться «ЛЭТИ» и рязанская свиноферма? Какой интерес у Донского государственного технического университета в курах? Почему «программистский» Университет ИТМО делает путеводитель по пищевым ингредиентам? Деньги ученым на исследования предпочитают давать, когда брезжит окупаемость и прибыль, но так называемая наука голубого неба — не тот случай.
Награждали победителей в новом культурном пространстве «Левашовский хлебозавод». В блокаду здесь пекли хлеб, сейчас представили проекты для продовольственной безопасности страны./ФОТО АВТОРА
Заказчик и исполнитель
Blue Sky Research, или наука голубого неба, — так называют исследования, прок от которых неочевиден. В 1869 году британский физик Джон Тиндалл колдовал над разными газами, дознаваясь, отчего у неба синий цвет. Совершенно не практичные эксперименты потом надоумили ученых на создание вполне практичных устройств — от тех, что оценивают чистоту воздуха, до бронхоскопа.
Если одни называют такое направление «исследованиями, движимыми любопытством», другие отмечают: так это фундаментальная наука и есть. А там и Эйнштейн с гравитационными волнами, и Большой адронный коллайдер с бозоном Хиггса. В свое время ВВС США стали финансировать науку голубого неба под впечатлением от запуска первого советского спутника.
В России фундаментальные исследования финансирует государство, а вот поддерживать «любопытные идеи» рискуют обычно меценаты и некоторые крупные университеты. Но в прошлом году состоялся первый конкурс (его так и назвали — Blue Sky Research), организатором которого стал Фонд поддержки инноваций и молодежных инициатив Санкт-Петербурга, а помогли правительство города и центр стратегических разработок «Северо-Запад».
Молодые ученые предлагают идеи; эксперты отбирают самые незаурядные, но перспективные; под идею идет поиск команды, которая поможет ее осуществить. Автор идеи (его называют «научный заказчик») и партнеры («научные исполнители») могут работать хоть на одной кафедре, хоть в разных городах, так что конкурс всероссийский.
Справедливости ради: поддержка проектов не «пальцем в небо». Как поясняет гендиректор фонда Сергей Салкуцан, организаторы определили области, «в которых возможен скачок числа исследований и новых технологий с использованием искусственного интеллекта».
В первый год поощрялись идеи в химии и медицине. В числе прошлогодних проектов-победителей — интеллектуальная система прогнозирования инфаркта, цифровая платформа для предсказания свойств наноматериалов для биомедицины, система сбора данных инфракрасных газовых датчиков для мониторинга воздуха.
Направление этого года — использование ИИ в агропромышленном комплексе и пищевых технологиях. Объем финансирования — 15 млн рублей: по полтора миллиона на проект. Их выбрали из 76 идей спустя девять месяцев работы, в течение которых молодые исследователи параллельно учились взаимодействовать с инвесторами, индустриальными и бизнес-партнерами.
На финальной церемонии десять команд (в них 45 молодых ученых из разных городов, в том числе Петербурга, Москвы, Красноярска, Ростова-на-Дону, Пензы) не получили деньги в конвертах. «Средства уже вложены в проекты», — отметил вице-губернатор города Владимир Княгинин.
Ниф-Ниф и курочка Ряба
То, что Донской государственный технический университет озаботился благополучием кур, — не странно. В ДГТУ есть подразделение «Биоинженерия и ветеринарная медицина». Как поясняет доцент Анна Фомина, стресс снижает продуктивность, а чтобы ухудшилась яйценоскость, курице много не надо: она нервничает из‑за вакцинации, перемещения, смены корма. Может и заболеть. Первые признаки неблагополучия отражаются на двигательной активности, но человеческому глазу их не заметить. Зато можно обучить нейросеть, чтобы та сопоставляла благополучную картину и стрессовую — и сигнализировала, если с курами что‑то не так.
Команда ДГТУ работала в условиях реального предприятия, так что «нервировала» кур совсем незначительно, не срывать же производственный процесс. Нейросеть усваивала, как курицы двигаются, когда видят знакомую птичницу, малознакомого человека и вовсе незнакомого. «Модельные реакции на незнакомца — очень слабый стресс, он проходит без последствий. Но если будет реальная стрессовая ситуация, система ее тоже распознает», — говорит Анна Фомина.
Механизм такой: в программу загружают видеозапись с птицефермы или передают данные онлайн, а нейросеть оценивает движения птиц. Сейчас она в 85 % случаев может сказать, «в норме» ли курицы, и с точностью в 89 – 92 % прогнозирует снижение/повышение продуктивности. Проектом интересуются шесть компаний, в том числе ферма, где выращивают утку крякву для возвращения ее в природу.
А ученые «ЛЭТИ» разработали нейросеть для бесконтактного взвешивания свиней. Современные свинофермы — комплексы на несколько тысяч животных, и каждое надо регулярно взвешивать. Водрузить на весы, зафиксировать. В общем, хлопотно, долго, и свинья не в восторге — это может плохо сказаться на ее состоянии, комментируют в «ЛЭТИ».
В вузе создали нейросетевую модель, которая из нескольких секунд видео подмечает параметры животного (есть зависимость между весом и габаритами вроде обхвата груди и живота, высоты туловища, длины и ширины тела) и подсчитывает вес. Обучали ИИ на хрюшках свиноферм из Рязанской и Гомельской областей. Сейчас погрешность — около 5 кг при среднем весе свиньи в центнер. Продолжают работать над точностью и создают мобильное приложение, которое позволит делать экспресс-взвешивание прямо со смартфона.
Дело вкуса
Россияне чаи не гоняют: 64 % наших соотечественников регулярно пьют кофе. Кофейный сомелье способен уловить в напитке множество нюансов — «сильное алкогольное» послевкусие, нотки винограда, ореха, перебродивших ягод. Ученые Сибирского федерального университета решили создать электронного кофейного дегустатора.
Запартнерились с коллегами из Научно-образовательного центра инфохимии ИТМО: он в числе прочего занимается обработкой больших массивов данных и мультисенсорных систем. Собрали базу данных из 400 приборных измерений, получили оценки от дегустаторов — и создают систему, которая сможет предсказывать вкус напитка по сырью. Проектом заинтересовались импортеры зерен, ученые надеются привлечь внимание и кофеен.
«Непредсказуемый результат» проекта — в том, что пока открыт вопрос: сможет ли ИИ заменить сомелье, то есть покуситься на сферу, где важно человеческое восприятие.
Другая команда из ИТМО составляет путеводитель по пищевым ингредиентам. Риторический вопрос: почему полезное — такое скучное, а всякая дрянь такая вкусная? А можно, чтобы и полезно, и неописуемый фейерверк вкуса?
Вкусов — пять: кислый, соленый, горький, сладкий и умами (трудноописуемый вкус высокобелковой пищи). «Мы изучали вещества, которые есть в мицелии — в грибах: вешенках, шиитаке и так далее. Анализировали, как эти вещества связываются со вкусовыми рецепторами, какой вкус добавляют», — рассказывает химик Мария Ашихмина. Повар сможет добавить определенных пептидов и обогатить блюдо тем же вкусом умами.
Вообще способов усилить тот или иной вкус — миллион, говорят авторы. В одиночку с их «оцифровкой» не справиться: нужно привлекать бизнес, рестораны, другие вузы. Артемий Зенкин (он занимается IT-частью проекта) говорит: «Есть две фундаментальные проблемы. Во-первых, на языке около 10 тысяч рецепторов. Во-вторых, до сих пор нет ответа, что такое вкус. То, что для одного — солоноватое, другому покажется кисловатым».
Сейчас команда ИТМО выявила около двух десятков показателей, которые влияют на вкусовое восприятие. Ищут единомышленников, которые помогут узнать молекулярный состав хотя бы базовых компонентов распространенных блюд вроде курицы, яиц и тому подобного.
…И о погоде
Засуха в России оборачивается ущербом в 30 с лишним миллиардов рублей в год. Минимизировать его помог бы прогноз, но с этим сложно, говорит Александр Тимажев из Института физики атмосферы им. А. М. Обухова РАН. Земная климатическая система прогнозируема на две недели. Тут можно опираться на физику самих природных процессов и учитывать параметры, которые есть «на сейчас»: температура, влажность, ветер, атмосферное давление и т. д. Сезонные прогнозы на этих принципах не построить, а подходящие методы дают точность всего в 60 – 65 %, сетует Александр. «Наша задача — придумать методы, у которых она будет выше».
Команда ищет природные закономерности, собирает в систему данные вроде повторяемости засух и их предвестников (например, аномалии температуры поверхности океана, индексы атмосферной и стратосферной циркуляции). «Мы приближаемся к точности сезонного прогноза 90 %». Сейчас работают над сайтом: в идеале пользователь (от простого любопытствующего до агрохолдинга) сможет на нем выбирать нужный сезон, территорию и получать информацию о вероятности засухи либо экстремальных осадков.
…Работа над этими проектами «исследований голубого неба» продолжится, как и над другими победившими идеями. Перечислим: алгоритм подбора антивирусных ДНК-конструкций, которые должны помогать при заболеваниях сельхозкультур (ИТМО); программа для обработки данных о генетическом коде и признаках фенотипа растений в изменяющемся климате (Политех Петра Великого); программа, анализирующая рост клеток для искусственного мясного продукта (ДГТУ, ООО «Вижнтех»); модель для прогнозирования эффективных катализаторов электроокисления мочевины (ИТМО); прогнозная оценка сорбционных свойств материалов из растительных отходов сельского хозяйства (Политех Петра Великого).
Как сказали представители правительства города, «эти молодые исследователи и сами со всем справятся. Но с поддержкой сделают это быстрее».
Откуда деньги?
Среди затрат «на науку» есть так называемые внутренние. Это когда исследования и разработки выполняются в самой стране, хотя источник при этом может быть и заграничный. Если в 2021 году объем внутренних затрат на науку составил 1301,5 млрд рублей, то в прошлом он несколько вырос — до 1435,9 млрд рублей (правда, если учесть инфляцию, то затраты за год сократились на 4,7 %).
Социологи, опираясь на данные Росстата, посмотрели, из каких источников финансируется российская наука.
Как комментируют эксперты, структура затрат на науку в России в целом не меняется. По-прежнему большая часть приходится на государство. С 2010 года его доля и доля предпринимательского сектора бывают больше или меньше на 2,5–3,5 %.
Источник расчеты ИСИЭЗ НИУ ВШЭ по данным Росстата / ФОТО freepik.com (@storyset) / Инфографика Ирины ГАБОВОЙ
Материал опубликован в газете «Санкт-Петербургские ведомости» № 234 (7563) от 12.12.2023 под заголовком «С неба на землю».
Комментарии