СМИ о нас
| 18.06.25 | 16.06.2025 ОТР. Путин оценил открытие российского ученого Никитина |
Президент России Владимир Путин оценил открытие ученого Максима Никитина как прорыв в биологии. Глава государства во время награждения похвалил доктора физико-математических наук.
Специалист открыл новый механизм хранения информации в дезоксирибонуклеиновой кислоте (ДНК) и опроверг мнение о необходимости структуры двойной спирали, чтобы обработать сведения. Во время эксперимента эксперт показал, что ДНК способна передавать данные через взаимодействие некомплементарных молекул с низким сродством.
Российский лидер при вручении госнаград обратил внимание на научный талант и мужество ученого. Путин отметил значение открытия Никитина в сфере биологии.
«Рад представить одного из самых молодых лауреатов Государственной премии – Максима Петровича Никитина. Благодаря таланту и научной смелости он совершил настоящий прорыв в мире биологии», – сказал президент России.
По словам главы государства, открытие доктора физико-математических наук может стать ключом к предотвращению самых сложных заболеваний.
Президент традиционно наградил в День России лауреатов почетного звания Герой Труда. Путин также вручил премии за вклад в развитие науки и технологий, искусства и литературы.
Еще один научный прорыв совершили ранее российские специалисты из Физического института имени Лебедева РАН (ФИАН) и Российского квантового центра. Они использовали алгоритмы машинного обучения при работе на квантовом компьютере. Это открытие поможет, в частности, анализировать ДНК.
https://otr-online.ru/news/putin-ocenil-otkrytie-rossiiskogo-uchenogo-nikitina-282680.html
| 18.06.25 | 11.06.2025 Наука Mail. От квантов до космоса: как российские ученые меняют мир |
За последние 25 лет российские ученые не раз приковывали внимание всего мира к своим открытиям: от новых элементов таблицы Менделеева до прорывов в энергетике и изучении космоса. Мы расскажем лишь о нескольких ярких исследованиях и разработках, которые изменили не только отечественную, но и мировую науку.
Луч новой науки
Нижний Новгород стал родиной настоящей жемчужины в прямом и переносном смысле. Знакомьтесь, PEARL (PEtawatt pARametric Laser – петаваттный параметрический лазер) –– лазерная установка, мощность одного импульса которой в тысячу раз превосходит мощность всех действующих электростанций на планете. Его мощности (более 2 ПВт) под силу разогреть вещество до температуры, превышающей температуру внутри Солнца. Это одна из 10 самых мощных лазерных систем в мире и первый сверхмощный лазер, построенный по принципу параметрического усиления чирпированных (растянутых во времени) импульсов. Опыт российских ученых из Института прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова РАН (ИПФ РАН) оказался настолько успешным, что все современные проекты сверхмощных лазерных систем в мире построены по этому принципу.
Петаваттная лазерная установка PEARL, разработанная в Институте прикладной физики Российской академии наук (ИПФ РАН) в Нижнем Новгороде
Источник: ИПФ РАН
«Сердцем» лазерного комплекса является огромный (до 15 см в диаметре) водорастворимый кристалл KD*P, проявляющий особые нелинейные оптические свойства. В нем энергия импульса лазера увеличивается примерно до 30 Дж за счет процесса, который называется «параметрическое усиление света». Это похоже на дозаправку самолета в воздухе: если излучение лазера пересекается в нелинейном кристалле под определенным углом с излучением вспомогательного наносекундного лазера «накачки», то энергия последнего «перетекает» в импульс, и он усиливается.
© ИПФ РАН
© ИПФ РАН
© ИПФ РАН
© ИПФ РАН
© ИПФ РАН
Схематическое изображение установки XCELS Источник: new.ras.ru
Передовые технологии лазера PEARL, легли в основу одного из самых амбициозных научных проектов современности – экзаваттного лазерного комплекса XCELS. Это крупномасштабный российский проект по созданию мощнейшего в мире лазерного комплекса, предназначенного для фундаментальных исследований в области экстремальной световой материи, сильных полей и квантовой электродинамики (КЭД) в сверхэкстремальных условиях, реализуемый ИПФ РАН совместно с Институтом лазерно-физических исследований ВНИИЭФ (ГК «Росатом»). В XCELS электрон-позитронные пары будут рождаться при острой фокусировке в одну точку 12 лазерных каналов с мощностью каждого до 70 ПВт.
Окно во Вселенную
Нейтринный телескоп Baikal-GVD (Baikal Gigaton Volume Detector) — одна из самых молодых мегаустановок в нашей стране. Модернизация прежнего Байкальского глубоководного нейтринного телескопа 1990-х годов для превращения его в нейтринную обсерваторию гигатонного масштаба началась в 2016 году и будет продолжаться до 2030 года. Наряду с IceCube на Южном полюсе и ANTARES и KM3NeT в Средиземном море Baikal-GVD входит в Глобальную нейтринную сеть (Global Neutrino Network), предназначенную для исследований потоков нейтрино от астрофизических источников. Его детекторы установлены на расстоянии 3,6 км от берега в водной толще Байкала на глубине 700 м и уходят вниз до 1,3 км.
Нейтринный телескоп Baikal-GVD
Источник: BAIKAL-GVD
Байкальский телескоп способен регистрировать мюоны и нейтрино высоких энергий, наблюдая за вспышками света, вызываемыми прохождением релятивистских частиц сквозь водную среду. Этот свет улавливает крупномасштабная система оптических модулей на вертикальных тросах. Каждый модуль содержит фотодетектор для регистрации черенковского излучения, возникающего при пролете мюонов и частиц, рожденных в нейтринных взаимодействиях.
Местоположение телескопа и свойства байкальской воды (ее чистота) позволяют достичь рекордной точности определения направления прихода первичных нейтрино. Это в четыре раза превышает точность, достигнутую в американском эксперименте IceCube в Антарктиде.
Нейтрино высоких энергий, приходящие из космоса, считаются сложнейшими объектами для наблюдений: они практически не взаимодействуют с веществом. Но, в отличие от заряженных частиц космических лучей, они не отклоняются межзвездными магнитными полями, тем самым точно указывая на место своего рождения. А по сравнению с фотонами нейтрино практически не поглощаются и не рассеиваются, благодаря чему способны достичь наблюдателя из удаленных или скрытых пылевыми облаками источников.
С помощью Baikal-GVD ученые могут исследовать происходившие в далеком прошлом процессы с огромным выделением энергии, особенности эволюции галактик, формирования сверхмассивных черных дыр и ускорения космических частиц до ультравысоких энергий.
© BAIKAL-GVD
© BAIKAL-GVD
© BAIKAL-GVD
© BAIKAL-GVD
В 2024 году Байкальским телескопом были обнаружены астрофизические нейтрино Млечного Пути с энергией, превышающей 200 ТэВ. Это открытие потребует пересмотра теории происхождения и распространения этих частиц в Галактике.
Baikal-GVD представлен большой международной коллаборацией «Байкал» — 11 научных организаций из 4 стран. В экспедиции принимают участие 60 человек. Группа ученых из Китая завершает настройку собственного экспериментального кластера в составе телескопа. На сегодняшний день подводная структура установки содержит 14 кластеров и 4 100 оптических модулей. Для развертывания в 2025 году сотрудники лаборатории нейтринной астрофизики высоких энергий ИЯИ РАН и лаборатории ядерных проблем ОИЯИ собрали еще около 660 оптических модулей. За время работы телескопа создано шесть научных лабораторий, опубликовано более ста научных работ. На дне Байкала в районе телескопа планируется установка нескольких новых приборов для низкофоновых измерений и развития мюонной томографии.
В сердце квазаров
Еще один нашумевший, но уже завершившийся международный космический проект — разработанный в Астрокосмическом центре Физического института им. П.Н. Лебедева РАН, установленный на борту космического аппарата «Спектр-Р» в НПО им. Лавочкина. О нем Наука Mail рассказал заместитель руководителя Астрокосмического центра ФИАН Алексей Рудницкий.
Телескоп состоял из десятиметровой антенны, раскрывающейся в космосе, комплекса научного оборудования, приемников, усилителей и преобразователей сигналов. Это один из четырех аппаратов серии «Спектр». Недавно мы подробно рассказывали о работающей сейчас в космосе обсерватории «Спектр-РГ».
© Роскосмос
© Роскосмос
© Роскосмос
© Роскосмос
© Роскосмос
«Радиоастрон» был запущен в 2011 году для изучения космических объектов с помощью метода радиоинтерферометрии со сверхдлинной базой (РСДБ), который позволяет получать изображения с высоким разрешением, недоступным для наземных радиотелескопов.
Космический радиотелескоп работал совместно с наземными радиотелескопами со всего мира. К наблюдениям подключались обсерватории, расположенные в РФ, Австралии, Европе, США, КНР, Японии, Южной Корее. С помощью методов РСДБ ученым удалось создать виртуальный радиотелескоп с диаметром, равным расстоянию между спутником и наземными антеннами, которое в определенные моменты нахождения на орбите космического радиотелескопа достигало 350 тыс.км. В свою очередь такой метод наблюдений позволил значительно увеличить разрешающую способность наблюдений и позволил глубже понять процессы, происходящие в нашей Вселенной.
Космический аппарат Спектр-Р
Источник: spacegid.com
«Радиоастрон» наблюдал за мазерами — областями образования звезд, квазарами — активными и мощными ядрами удаленных галактик, пульсарами — нейтронными звездами, источниками периодических излучений в радиодиапазоне.
Благодаря высокому разрешению обсерватории «Радиоастрон», впервые удалось обнаружить тонкую структуру рассеяния радиоизлучения пульсаров на межзвездной среде. Были обнаружены так называемые линзы в межзвездной среде — области турбулентности межзвездной среды, которые преломляют излучение астрономических объектов.
Одна из ключевых научных задач обсерватории «Радиоастрон» заключалась в наблюдении квазаров с высоким угловым разрешением, недоступным на наземных обсерваториях. Квазары — яркие удаленные объекты, которые представляют собой активные ядра галактик, излучающие мощные потоки энергии. Эти объекты могут находиться на расстоянии миллиардов световых лет от Земли, и их изучение предоставляет ценную информацию о Вселенной, а также о процессах, происходящих в галактических центрах. С помощью обсерватории «Радиоастрон» российским ученым удалось получить высокодетальные изображения квазаров и исследовать их структуру с беспрецедентной четкостью. Это открывает новые горизонты в астрономии, позволяя более глубоко понять механизмы, управляющие этими мощными объектами, а также их влияние на окружающую среду.
Первое наблюдение джета квазара 0716+714
Источник: spacegid.com
При помощи обсерватории «Радиоастрон» ученые смогли получить информацию о сверхмассивной черной дыре, находящейся в центре нашей Галактики. Объект скрыт от наблюдения в видимом диапазоне непроницаемым облаком пыли и газа, зафиксировано лишь его радиоизлучение. На снимках черная дыра выглядит как размытое пятно.
«Радиоастрон» проработал в космосе до 2019 года, превысив свой гарантийный срок в 2.5 раза. За время своего существования телескоп установил несколько рекордов, которые в настоящее время так и остались непревзойденными:
- Стал самым масштабным научным инструментом в истории человечества;
- Превзошел мировые достижения по угловому разрешению, оно зафиксировано на уровне 14 миллионных доли секунды дуги;
- Максимальная база радиоинтерферометра составила 350 тыс. км;
- Был занесен в книгу Гиннеса как самый большой космический радиотелескоп (его диаметр составлял 10 метров).
Во время создания и функционирования обсерватории «Радиоастрон» было разработано множество уникальных технологий. Такие технологии уже используются как для решения прикладных задач, так и могут быть использованы для дальнейших детальных исследований экзопланет, черных дыр и других космических явлений, расширяя наши знания о Вселенной и ее эволюции в контексте будущих космических миссий.
Структуры вокруг черной дыры, расположенной в центре нашей Галактики
Источник: spacegid.com
Фабрика невозможного
Подмосковная Дубна стала настоящей кузницей сверхтяжелых химических элементов. Их создают в Объединенном центре ядерных исследований (ОИЯИ) при помощи мощнейших ускорителей, а сверхтяжелыми называют, поскольку располагаются они в Периодической системе химических элементов Д.И. Менделеева далеко за ураном — самым тяжелым элементом, присутствующим на Земле в большом количестве. Все они чрезвычайно радиоактивны.
© Объединенный институт ядерных исследований (Дубна)
© Объединенный институт ядерных исследований (Дубна)
© Объединенный институт ядерных исследований (Дубна)
Период полураспада известных изотопов не превосходит нескольких десятков секунд. Однако по прогнозам ученых, еще неоткрытые изотопы сверхтяжелых элементов могут жить гораздо дольше — десятки и тысячи лет — рассказал Науке.mail заместитель директора Лаборатории ядерных реакций Объединенного института ядерных исследований (Дубна) Александр Карпов. По его словам, сверхтяжелые элементы на Земле не найдены, но их существование было предсказано около 60 лет назад, и они синтезируются искусственно.
Элементы с атомными номерами более 100 удается получить только на мощных ускорителях, где тяжелое ядро-мишень обстреливают легкими ядрами-снарядами. При попадании в цель происходит их слияние. Так рождаются новые элементы.
Короткая форма периодической системы Менделеева
Источник: Объединенный институт ядерных исследований
За последние 70 лет Периодическая таблица Д.И. Менделеева пополнилась 18 новыми элементами (101−118), из которых в ОИЯИ, основанном в 1956 году, синтезировано десять, пять из которых — в последние десятилетия.
В 1999−2000 годах совместно с американскими коллегами из Ливеморской и Окриджской национальных лабораторий был получен флеровий — элемент с атомным номером 114, названный в честь советского физика-ядерщика, одного из основателей ОИЯИ, академика Георгия Флерова. 116-й элемент — ливеморий — открыли в 2000 году. Московий с атомным номером 115 — в 2003. Тогда же ученые получили элемент с порядковым номером 113 — нихоний. Приоритет в его открытии, а следовательно, и право предложить название в итоге получили японские ученые, потратившие на эксперимент несколько лет. В 2006 году был открыт оганесон — элемент с атомным номером 118, названный в честь научного руководителя Лаборатории ядерных реакций ОИЯИ академика Юрия Цолаковича Оганесяна А в 2009 году — теннессин с порядковым номером 117.
Создать необходимое для синтеза оборудование оказалось не так-то просто. Успех ученых ОИЯИ на мировой арене случился благодаря тому, что они сумели добиться рекордной чувствительности экспериментов, выполняя их на ускорителе У-400 и сепараторе DGFRS.
Ускоритель У-400
Источник: Объединенный институт ядерных исследований
У-400 неоднократно модернизировали, чтобы пройти по таблице Менделеева дальше. В 2011 году начали строить новый ускоритель ДЦ-280 и новый сепаратор DGFRS-2. Интенсивность пучка, то есть число «снарядов», достигающих мишени за одну секунду у него в 10 раз больше, чем у ускорителей-предшественников. Сепаратор DGFRS-2 — отсеивает ненужные ядра, а нужные доставляет к детекторам примерно в три раза эффективнее, чем старый. Строительство обошлось в 24 миллиона долларов. Благодаря этому шесть лет назад в Дубне начала работать Фабрика сверхтяжелых элементов. А в 2021 году запустили DGFRS-3, у которого сразу два отвода: один для экспериментов по изучению ядерно-физических свойств и структуры сверхтяжелых ядер, а другой — для изучения химических свойств сверхтяжелых атомов.
Оганесон — элемент с атомным номером 118, названный в честь научного руководителя Лаборатории ядерных реакций ОИЯИ академика Юрия Оганесяна
Источник: Объединенный институт ядерных исследований
В 2022 году на Фабрике открыли сразу три неизвестных ранее изотопа: дармштадтий-276, хассий-272 и сиборгий-268. Сейчас ученые работают над синтезом 119-го и 120-го элементов периодической таблицы. Это не только позволит расширить наши знания о материи, но и пошатнет фундаментальный закон Менделеева в области очень тяжелых, еще не открытых элементов. На практике оказалось, что чем больше атомный номер созданных в лабораториях сверхтяжелых элементов, тем они стабильнее — живут дольше, хотя речь все еще идет о долях секунды.
Скважины в вечной мерзлоте
Наконец, нельзя обойти вниманием проекты, которые ученые и инженеры создают для работы в условиях Крайнего Севера. Так, на Ямале на Южно-Тамбейском месторождении с 2013 года работает буровая установка «Арктика».
Буровая установка «Арктика»Источник: Уралмаш НГО Холдинг
Установка разработана с учетом специфических условий эксплуатации, включая низкие температуры (ниже −58°С), ледяные покровы и сложные геологические условия. Она устойчива к холодам и ветрам, поскольку оснащена системами обогрева и теплоизоляции. Мобильность установки обеспечивается модульной конструкцией. Вышка буровой установки состоит из 8 пространственных секций и имеет весьма внушительные размеры: ее полезная высота составляет 45 метров. Благодаря многоэтажной двухэшелонной компоновке, значительно уменьшена площадь, занимаемая буровой установкой.
Доставка установки до месторождения производилась в два этапа — железнодорожным и морским транспортом. Эшелоны буровой установки состоят из 34 модулей-контейнеров. За счет блочной конструкции удалось быстро провести монтаж установки на месте. Вес самых тяжелых модулей «Арктики» едва превышает 35 тонн, все контейнеры были специально оснащены теплоизоляцией, чтобы сохранить плюсовые температуры в помещениях буровой установки. В состав установки входит экологически чистая циркуляционная система, исключающая загрязнение окружающей среды.
© Уралмаш НГО Холдинг
© Уралмаш НГО Холдинг
© Уралмаш НГО Холдинг
© Уралмаш НГО Холдинг
Полное название конструкции — Буровая установка Уралмаш 6000/400 ЭК-БМЧ «Арктика», где 6000 м — максимальная глубина бурения скважин, а 400 — допускаемая нагрузка на крюке.
Такие установки играют ключевую роль в освоении арктических территорий и обеспечивают доступ к важным природным ресурсам, что особенно актуально в условиях изменения климата и растущего интереса к северным регионам. Их используют для геологоразведки и разработки нефтегазовых месторождений.
Спецпроект «Сделано в России» — масштабное исследование того, как страна росла, преодолевала кризисы и побеждала в самых разных сферах. Мы не просто перечисляем успехи, а разбираемся вместе с читателями, как ключевые открытия и достижения последних 25 лет повлияли на жизнь каждого из нас и сформировали ту Россию, в которой мы живем сейчас.
https://science.mail.ru/articles/2635-kak-rossijskie-uchenye-menyayut-mir/
| 11.06.25 | 09.06.2025 Атоммедиа. Молодежный резерв «квантового проекта» «Росатома» ознакомился с российским квантовым компьютером ФИАН |
Участники молодежного резерва «квантового проекта» «Росатома» ознакомились с российским квантовым компьютером на ионах, который создан в Физическом институте имени П.Н. Лебедева РАН (ФИАН). Визит в ФИАН делегации экспертов и участников квантовой компетенции отраслевого чемпионата профессионального мастерства «AtomSkills – 2025» стал частью программы госкорпорации по погружению талантов в исследовательскую среду «квантового проекта».
Компьютер представил лидер научной группы его создателей – заведующий лабораторией распределенных квантовых технологий для решения задач машинного обучения ФИАН, лауреат Национальной премии в области будущих технологий «Вызов» Илья Семериков. Он отметил возрастание статуса ученого в современном российском обществе и призвал молодежь не бояться амбициозных исследовательских задач.
«Работа в науке очень интересная, а сами ученые сегодня снова становятся примером для подрастающего поколения, которое стремится внести свой вклад в научно-технический прогресс. Я призываю вас не бояться сложных задач: даже если вы не сразу найдете решение, именно дерзновенное молодое мышление поможет вам преодолеть трудности и найти нестандартный подход к исследованиям», – сказал Илья Семериков.
В ходе визита гости также осмотрели несколько исследовательских лабораторий института и встретились с директором ФИАН, академиком Российской академии наук (РАН) Николаем Колачевским. Он рассказал о деятельности института в области квантовых технологий, включая квантовые вычисления, квантовую сенсорику и квантовые коммуникации. Академик пояснил, что квантовый компьютер развивается в институте на ионной платформе в рамках реализации дорожной карты по квантовым вычислениям, а для работы над ним созданы исследовательские группы с участием молодых ученых.
«Успехи в развитии квантовых технологий в нашей стране – а мы не только догнали, но и в чем-то опережаем зарубежных коллег – становятся заметными в мире и даже начинают беспокоить конкурентов. В мире идет активная гонка за квантовое лидерство, и нашей стране важно не терять темп работы. Для этого нужны молодые исследователи с широким кругом компетенций – в физике, программировании. И “квантовые” навыки должны быть на высоком уровне», – отметил Николай Колачевский.
Директор по квантовым технологиям госкорпорации «Росатом» Екатерина Солнцева подчеркнула важность системного взаимодействия заинтересованной молодежи с учеными «квантового проекта»: «Со многими из вас мы виделись в Екатеринбурге, на чемпионате AtomSkills. Сохранение вашего интереса к развитию российских квантовых технологий, к работе наших научных коллективов – это правильный подход к выстраиванию профессиональной траектории в науке. Важна включенность в “квантовый проект” уже сейчас, понимание его долгосрочных целей, чтобы потом, когда вы присоединитесь к общей работе в качестве профессионалов, вы понимали цели, содержание и дух проекта».
50-кубитный квантовый компьютер на ионах был создан в 2024 году учеными ФИАН и Российского квантового центра в рамках дорожной карты развития высокотехнологичной области «Квантовые вычисления», координируемой «Росатомом». Пока это самый мощный российский квантовый компьютер на ионной платформе.
Физический институт имени П.Н. Лебедева Российской академии наук является крупнейшим и старейшим научно-исследовательским центром России. ФИАН был основан выдающимся физиком-оптиком и организатором науки академиком С. И. Вавиловым в 1934 году. Широкая тематика исследований, охватывающих практически все направления физики, обусловила нынешнюю структуру ФИАН, включающую шесть научных отделений, приравненных в основных направлениях к научно-исследовательским институтам РАН.
AtomSkills (от англ. «атомные навыки») – ежегодный чемпионат профессионального мастерства, который организует госкорпорация «Росатом». Чемпионат является инструментом развития профессиональной среды, способствующим обмену знаниями и опытом между представителями поколений, а также объединяющим специалистов, студентов и школьников в единую экосистему подготовки и развития рабочих и инженерных кадров в России. Проводится с 2016 года. На сегодняшний день это – один из крупнейших в мире чемпионатов, который проводится по более чем 40 компетенциям и объединяет около 2000 профессионалов, включая как работников предприятий атомной отрасли, так и студентов учебных заведений, а также команды дружественных российских промышленных компаний. С 2023 года чемпионат проводится в международном формате, в нем приняли участие представители из Турции, Бангладеш, Узбекистана, Беларуси, Китая и ряда других стран.
Крупные российские компании уделяют большое внимание развитию цифровой экономики, необходимой ИТ-инфраструктуры. Созданные условия для появления и ускоренного внедрения современных технологий позволяют принимать участие в самых амбициозных проектах. «Росатом» и его предприятия принимают активное участие в этой работе.
| 11.06.25 | 09.06.2025 Телеграм-канал Росатом Квантовые технологии. Участники и эксперты квантовой компетенции Atomskills совершили путешествие в самое сердце российской физики – ФИАН |
Участники и эксперты квантовой компетенции Atomskills совершили путешествие в самое сердце российской физики – Физический институт имени П.Н. Лебедева РАН (ФИАН).
Это был не просто визит, а насыщенный день глубокого погружения в мир квантовых технологий. Ребята смогли пообщаться с лидерами Квантового проекта "Росатома".
Екатерина Солнцева, директор по квантовым технологиям «Росатома», подчеркнула важность системного взаимодействия заинтересованной молодежи с учеными Квантового проекта:
«Со многими из вас мы виделись в Екатеринбурге на чемпионате «АТОМСКИЛЛС». Сохранение вашего интереса к развитию российских квантовых технологий, к работе наших научных коллективов – это правильный подход к выстраиванию профессиональной траектории в науке. Важна включенность в Квантовый проект уже сейчас, понимание его долгосрочных целей, чтобы потом, когда вы присоединитесь к общей работе в качестве профессионалов, вы понимали цели, содержание и дух проекта».
Николай Колачевский, директор Физического института имени П.Н. Лебедева Российской академии наук, рассказал о передовых научных разработках института в области квантовых технологий.
«Успехи в развитии квантовых технологий в нашей стране – а мы не только догнали, но и в чем-то опережаем зарубежных коллег – становятся заметными в мире и даже начинают беспокоить «конкурентов». В мире идет активная гонка за квантовое лидерство, и нашей стране важно не терять темп работы. Для этого нужны молодые исследователи с широким кругом компетенций – в физике, программировании. И «квантовые» навыки должны быть на высоком уровне», – отметил Николай Колачевский.
Роман Ильин, директор Департамента по развитию кадрового потенциала и образовательной экосистемы «Росатом Квантовые технологии», познакомил слушателей с образовательными проектами, которые помогут подготовить специалистов будущего.
Также ребята своими глазами увидели, где рождаются прорывы:
Посетили лабораторию с самым мощным российским квантовым компьютером на ионной платформе объемом в 50-кубитов, который представил лидер научной группы его создателей – заведующий лабораторией распределенных квантовых технологий для решения задач машинного обучения ФИАН, лауреат Национальной премии в области будущих технологий «ВЫЗОВ» Илья Семериков.
Он отметил повышение статуса ученого в современном российском обществе и призвал молодежь не бояться амбициозных исследовательских задач.
«Работа в науке очень интересная, а сами ученые сегодня снова становятся примером для подрастающего поколения, которое стремится внести свой вклад в научно-технический прогресс. Я призываю вас не бояться сложных задач: даже если вы не сразу найдете решение, именно дерзновенное молодое мышление поможет вам преодолеть трудности и найти нестандартный подход к исследованиям»
Побывали в Центре высокотемпературной сверхпроводимости и квантовых материалов им. В.Л. Гинзбурга.
Стратегия Госкорпорации в квантовой сфере до 2030 года предполагает глобальное лидерство в практическом применении квантовых технологий. На горизонте 5-10 лет предполагается, что в мире и России появятся квантовые вычислители значительной мощности, достаточной для получения практической пользы от внедрения квантовых алгоритмов в различных отраслях экономики и сформируется широкий круг организаций, внедряющих квантовые вычисления. А значит, что уже сегодня необходимо запустить кузницу кадров, которые через пятилетку будут с квантами «на ты».
50-кубитный квантовый компьютер на ионах, к которому получили доступ студенты и начинающие исследователи, создан в 2024 году учеными ФИАН и Российского квантового центра в рамках дорожной карты высокотехнологичной области «Квантовые вычисления», координируемой «Росатомом».
Этот день стал мощным источником вдохновения и мотивации для юных талантов.
Он наглядно показал связь между знаниями, полученными на конкурсе, и реальными научными исследованиями и разработками, которые сегодня определяют технологический ландшафт
| 03.06.25 | 02.06.2025 Российский квантовый центр. Николай Колачевский был избран академиком РАН |
Научный руководитель группы РКЦ «Прецизионные квантовые измерения», директор Физического института им. П.Н. Лебедева РАН Николай Николаевич Колачевский был избран академиком Российской академии наук (РАН) по специальности «физика и астрономия». Результаты выборов в члены РАН объявили 30 мая 2025 года на Общем собрании академии.
Научные интересы Николая Колачевского лежат в области прецизионной лазерной спектроскопии, рентгеновской, нелинейной и квантовой оптики, лазерного охлаждения. Он один из ключевых участников экспериментов по прецизионной спектроскопии атомов водорода и автор одного из мобильных оптических стандартов частоты – стандарта на основе атома тулия, почти не чувствительного к излучению черного тела – уникальной российской разработки в области измерения времени.
Николай Николаевич являлся членом-корреспондентом РАН с 2011 года, с 2022 года входит в Президиум академии. В 2012 году он присоединился к коллективу Российского квантового центра, где через два года стал руководителем научной группы, а с 2015 года также возглавляет Физический институт им. П.Н. Лебедева РАН.
Поздравляем коллегу с этим заслуженным званием! За каждым его достижением — годы упорного труда и преданность науке!
| 02.06.25 | 02.06.2025 Атомная Энергия 2.0. Российские ФИАН и РКЦ впервые совместили квантовый компьютер и алгоритмы машинного обучения |
Прогресс в разработке квантовых компьютеров показал, что они способны проводить вычисления, которые недоступны самым мощным классическим суперкомпьютерам. Исследователи из Физического института имени П.Н. Лебедева РАН (ФИАН) и Российского квантового центра (РКЦ) одни из первых в мире продемонстрировали решение прикладных задач на квантовом компьютере. Так, в ходе эксперимента они использовали процессор на основе ионов иттербия (Yb+) и разделили с его помощью написанные от руки изображения нуля и единицы, а также математических объектов – графов.
Причем для достижения цели были задействованы алгоритмы машинного обучения, реализованные на квантовом процессоре. Результаты научной работы опубликованы в Physical Review Aexternal link, opens in a new tab – одном из наиболее авторитетных академических журналов, посвященных вопросам физики.
«Такие технологии активно развивают во всех ведущих странах. На данный момент важный вызов – это тестирование методов квантовых вычислений на различных прикладных задачах. В частности, один из главных результат нашей работы – применение этих алгоритмов в сочетании с технологией машинного обучения», – рассказал один из участников исследования, научный руководитель группы «Квантовые информационные технологии» РКЦ А.К. Федоров.
По его словам, в целом, подобные эксперименты проводили и ранее, но предложенный российскими специалистами подход отличается своей оригинальностью. В частности, ученые сравнили различные способы кодирования данных в квантовые состояния и определили наиболее эффективный вариант.
Как объяснили исследователи, в работе был применен метод SVM (support vector machine) – это популярный для задач классификации метод машинного обучения. Он помогает разделять данные на классы посредством проведенной между ними наиболее оптимальным образом нелинейной границы. «Ядерную часть» алгоритма (сравнение данных) выполняли на квантовом процессоре. Это позволило эффективно обрабатывать даже сложные изображения.
«Для перевода ионов в квантовое состояние мы создавали суперпозиции и проводили операции запутывания кубитов. Квантовые состояния отдельных ионов изменялись с помощью лазеров и детекторов излучения. По завершении вычислений измерялось состояние иона, и на основе этих данных интерпретировались результаты работы алгоритмов машинного обучения», – описал процесс квантовых вычислений Алексей Федоров.
В процессе работы ученые экспериментировали с квантовыми цепями (один из способов реализации алгоритмов, который уменьшает количество шумных операций), что помогло улучшить качество вычислений.
Как объяснили ученые, алгоритм «обучался» на маленьком наборе данных, где каждое изображение уже имело правильный ответ (нуль или единица). В результате квантовый компьютер правильно определил все цифры как на обучающих, так и на тестовых картинках, то есть справился с задачей без ошибок.
Таким образом было показано, что даже небольшие квантовые процессоры уже могут решать простые, но практически значимые задачи, такие как классификация изображений. Это большой шаг к будущему, где квантовые процессоры будут выполнять более сложные вычисления.
По словам директора ФИАН Н.Н. Колачевского, в дальнейшем по мере развития подобная технология квантовой классификации сможет применяться для множества практических задач. Например, в медицине ее можно использовать для автоматического анализа рентгеновских снимков и данных МРТ и КТ, что поможет оперативно диагностировать заболевания.
«В области генетики и биоинформатики квантовые алгоритмы смогут проверять последовательности ДНК, выявляя мутации и предсказывая их влияние на организм. Вместе с тем химия получит инструмент для поиска новых молекулярных структур и моделирования каталитических процессов. В то же время в финансовой сфере квантовые алгоритмы смогут находить сложные закономерности в рыночных данных, улучшая прогнозирование и снижая риски», – пояснил Николай Колачевский.
В будущем данная технология найдет применение в создании систем искусственного интеллекта, где квантовые вычисления будут дополнять классические методы, ускоряя обучение нейросетей и повышая точность обработки данных.
| 02.06.25 | 01.06.2025 Известия. Ученый процесс: машинное обучение на квантовом компьютере и бензин из воздуха |
Российские исследователи научили роботов ориентироваться по принципам, которые работают в мозге человека, разработали универсальную станцию внешнего пилота, которая помогает управлять дронами разного типа, а также применили машинное обучение на квантовом компьютере. В США представили устройство, которое производит бензин из воздуха. А в Китае создали самое крупное в мире 250-метровое судно-ферму для разведения лосося и других ценных видов рыб в открытом море. О самых интересных научных достижениях за последнюю неделю читайте в подборке «Известий».
Алгоритмы человеческой памяти для ориентации роботов
Ученые из ФИЦ «Информатика и управление» (ФИЦ ИУ) РАН и МФТИ разработали новаторский метод ориентации роботов, которые дает им возможность обходиться без глобальных систем позиционирования и детальных карт местности.
Новый подход базируется на алгоритмах, подобных тем, на которых функционирует человеческий мозг. Программа выделяет на местности основные ориентиры и устанавливает взаимосвязи между ними. Это позволяет машинам экономить вычислительные ресурсы и при этом более оперативно планировать маршрут.
— Эксперименты в виртуальных 3D-средах и натурные испытания показали, что новый метод успешно строит точные и связные карты-схемы даже при наличии погрешности измерений датчиков, — рассказал инженер лаборатории интеллектуального транспорта Александр Мелехин.
Фото: РИА Новости/Григорий Сысоев
Как объяснили исследователи, разработка получила название PRISM-TopoMap (Place Recognition and Integrated Scan Matching for Topological Mapping) — распознавание места и интегрированное сопоставление результатов сканирования для топологического картографирования.
Технология позволяет машинному управляющему устройству строить и обновлять карту непосредственно во время движения. В дальнейшем разработчики намерены обучить систему определять тип помещений, различая цеха, склады, кухни и коридоры.
Универсальный «внешний пилот» для дронов
Первую в стране и одну из первых в мире универсальную станцию внешнего пилота разработали специалисты дирекции «Аэромобильность» и центра «Беспилотные авиационные системы» Московского авиационного института. Устройство позволяет управлять дронами авиационного, коптерного и гибридного типов.
Станция связывается с беспилотным воздушным судном посредством радиоканала. Прибор позволяет выстраивать и контролировать траекторию полета БВС и получать данные от полезных нагрузок и управлять ими.
Фото: ИЗВЕСТИЯ/Дмитрий Астрахань
«Взаимодействие с дроном начинается еще до взлета. Оператору необходимо задать маршрут, указать ключевые точки, высоту, скорость и дополнительные задачи. Например, включение камеры, съемку, остановку в воздухе. Все эти данные передаются в систему управления дрона. Как только он поднимается в воздух, начинается непрерывный обмен информацией с наземной станцией», — рассказал один из разработчиков, главный конструктор центра «Беспилотные летательные аппараты» МАИ Максим Калягин.
В состав прибора входят сенсорный экран, панель управления, корпус, устойчивый к неблагоприятным внешним условиям. Аккумулятор рассчитан на пять часов активной работы.
Машинное обучение на квантовом компьютере
Специалисты из Физического института имени П.Н. Лебедева РАН (ФИАН) и Российского квантового центра (РКЦ) продемонстрировали решение прикладных задач на квантовом компьютере. Причем для достижения цели они одни из первых в мире задействовали алгоритмы машинного обучения для квантовых вычислений.
— Такие технологии активно развивают во всех ведущих странах. На данный момент важный вызов — это тестирование методов квантовых вычислений на различных прикладных задачах. В частности, один из главных результатов нашей работы — применение этих алгоритмов в сочетании с технологией машинного обучения», — сообщил руководитель группы «Квантовые информационные технологии» РКЦ Алексей Федоров.
Фото: Getty Images/picture alliance/Contributor
По его словам, в ходе эксперимента специалисты использовали процессор на основе ионов иттербия (Yb+). С его помощью они разделили написанные от руки изображения нуля и единицы и ряд математических объектов — графов. В результате квантовый компьютер правильно определил все цифры как на обучающих, так и на тестовых картинках. То есть справился с задачей без ошибок.
Таким образом ученые показали, что даже небольшие квантовые процессоры уже могут решать простые, но практически значимые задачи, такие как классификация изображений. Это шаг к будущему, где квантовые процессоры начнут выполнять более сложные вычисления. Например, проверять последовательности ДНК или моделировать новые молекулярные структуры.
Бензин будут добывать из воздуха
В США представили устройство, которое производит бензин из воздуха. Его разработали в стартап-команде Aircela. Прибор из окружающего пространства добывает углекислый газ (СО2) и воду (Н2О) и в результате ряда химических процессов перерабатывает их в высокооктановое топливо.
Необходимую энергию установка получает с помощью солнечных батарей. По словам изобретателей, разработка подходит для эксплуатации в обычных бытовых условиях.
— Мы используем электролиз для разделения воды на водород и кислород с помощью экологически чистого электричества. Последний безопасно высвобождается, а водород и улавливаемый CO₂ и объединяются для получения метанола. Затем он преобразуется в бензин с помощью стандартных химических процессов. В результате получается бензин, не содержащий ископаемого топлива, полностью совместимый с существующими двигателями и инфраструктурой, — говорится на сайте компании.
Фото: ИЗВЕСТИЯ/Анна Селина
Ученые сообщили, что готовы приступить к серийному производству установок, но, как предполагают эксперты, на текущий момент затраты энергии и расходников сделают себестоимость процесса слишком дорогой. В будущем такие приборы найдут свою нишу.
Корабль для выращивания 8 тыс. т лосося в год
В Китае представили самое крупное в мире 250-метровое судно-ферму для разведения лосося и других ценных видов рыб в открытом море. Оно получило название Su Hai No 1, что указывает на связь с провинцией Цзянсу. Ожидается, что плавучее производство будет работать в акватории Желтого моря, где оптимальные условия для лосося (низкие температуры и хорошая циркуляция воды). Выращивать будут до 8 тыс. т рыбы в год.
По данным судовладельца компании Jiangsu Lianshen Marine Technology, судно оборудовано системами искусственного интеллекта, очистки воды, автоматического кормления и мониторинга. Это минимизирует воздействие на окружающую природу.
Фото: ИЗВЕСТИЯ/Дмитрий Коротаев
Ходовые испытания Su Hai No 1 прошли в апреле, а в июне судно будет спущено на воду. Осенью планируют запустить промышленную линию, а первую партию лосося выловят в 2026 году. Всего в Китае потребляют порядка 100 тыс. т этой рыбы. Новый проект покроет до 8% спроса. Если он окажется успешным, в стране создадут флотилию подобных судов.
| 18.06.25 | 30.05.2025 ОТР. Российские ученые одними из первых применили ИИ на квантовом компьютере |
Yoshio Tsunoda/AFLO/Global Look Press
Ученые из Физического института имени Лебедева РАН (ФИАН) и Российского квантового центра использовали алгоритмы машинного обучения при работе на квантовом компьютере. О прорыве исследователей сообщил ТАСС со ссылкой на отдел по связям с общественностью ФИАН.
Россияне использовали небольшой квантовый процессор и загрузили изображения с написанными от руки цифрами – нулем или единицей. Проанализировав данные, компьютер научился безошибочно различать цифры.
Ученые подчеркнули, что пока новая технология подходит для решения небольших задач, однако объединение ИИ и мощи квантовых компьютеров имеет большой потенциал. Такие алгоритмы позволят анализировать ДНК, моделировать сложные химические процессы и даже прогнозировать изменения на финансовых рынках.
Ранее ученые из РФ вместе с зарубежными коллегами опровергли доказательство существования «новой физики».
| 02.06.25 | 30.05.2025 Телеграм-канал С широко открытыми глазами. Российские физики впервые совместили квантовый компьютер и машинное обучение |
Российские физики впервые совместили квантовый компьютер и машинное обучение
Прогресс в разработке квантовых компьютеров показал, что они способны проводить вычисления, которые недоступны самым мощным классическим суперкомпьютерам.
Исследователи из Физического института имени П.Н. Лебедева РАН (ФИАН) и Российского квантового центра (РКЦ) одни из первых в мире продемонстрировали решение прикладных задач на квантовом компьютере. Так, в ходе эксперимента они использовали процессор на основе ионов иттербия (Yb+) и разделили с его помощью написанные от руки изображения нуля и единицы, а также математических объектов – графов.
Причем для достижения цели были задействованы алгоритмы машинного обучения, реализованные на квантовом процессоре. Результаты научной работы опубликованы в Physical Review A – одном из наиболее авторитетных академических журналов, посвященных вопросам физики.
| 18.06.25 | 31.05.2025 Телеграм-канал Время - вперёд. Российские физики впервые совместили квантовый компьютер и машинное обучение |
Исследователи из Физического института имени Лебедева РАН и Российского квантового центра одними из первых в мире продемонстрировали решение прикладных задач на квантовом компьютере с применением алгоритмов машинного обучения. Ученые использовали процессор на основе ионов иттербия (Yb+) и разделили с его помощью написанные от руки изображения нуля и единицы, а также математических объектов — графов.
Подобные эксперименты проводили и ранее, но предложенный подход отличается своей оригинальностью. В частности, ученые сравнили различные способы кодирования данных в квантовые состояния и определили наиболее эффективный вариант.
В процессе работы исследователи экспериментировали с квантовыми цепями (один из способов реализации алгоритмов, который уменьшает количество шумных операций), что помогло улучшить качество вычислений. Алгоритм «обучался» на маленьком наборе данных, где каждое изображение уже имело правильный ответ (нуль или единица). В результате квантовый компьютер правильно определил все цифры как на обучающих, так и на тестовых картинках. Таким образом было показано, что даже небольшие квантовые процессоры уже могут решать простые, но практически значимые задачи, такие как классификация изображений. Это большой шаг к будущему, где квантовые процессоры будут выполнять более сложные вычисления.
В будущем технология найдет применение в создании систем искусственного интеллекта, где квантовые вычисления будут дополнять классические методы, ускоряя обучение нейросетей и повышая точность обработки данных.
Источник: ФИАН
