СМИ о нас
| 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.
| 31.07.25 | 31.07.2025 Научная Россия. Физику Владимиру Ивановичу Ритусу присуждена Золотая медаль имени Тамма |
Постановлением Президиума Российской академии наук Золотой медали имени И.Е. Тамма в 2025 году удостоен член-корреспондент РАН В.И. Ритус.
Главный научный сотрудник Лаборатории квантовой теории поля, член-корреспондент РАН, профессор В.И. Ритус.
Источник фото: ФИАН
Награда присуждена за цикл работ «Обнаружение дуальной связи электродинамики и двумерной теории скалярного поля, приводящей к уникальному конечному значению затравочного заряда и перенормировочному фактору Дайсона».
Золотая медаль им. И.Е. Тамма – премия, которую РАН присуждает с 1995 года за выдающиеся работы по теоретической физике и физике элементарных частиц, теории поля. Медаль носит имя лауреата Нобелевской премии по физике Игоря Тамма.
Информация и фото предоставлены Отделом по связям с общественностью ФИАН
| 31.07.25 | 29.07.2025 Атомная Энергия 2.0. Главный научный сотрудник Лаборатории квантовой теории поля ФИАН Владимир Ритус удостоен Золотой медали имени И.Е. Тамма |
Постановлением Президиума Российской академии наук Золотой медали имени И.Е. Тамма в 2025 году удостоен главный научный сотрудник Лаборатории квантовой теории поля ФИАН, член-корреспондент РАН, профессор В.И. Ритус.
Награда присуждена за цикл работ «Обнаружение дуальной связи электродинамики и двумерной теории скалярного поля, приводящей к уникальному конечному значению затравочного заряда и перенормировочному фактору Дайсона».
Золотая медаль им. И.Е. Тамма – премия, которую РАН присуждает с 1995 года за выдающиеся работы по теоретической физике и физике элементарных частиц, теории поля. Медаль носит имя лауреата Нобелевской премии по физике Игоря Тамма.
| 21.07.25 | 21.07.2025 Научная Россия. Все, везде и сразу. Квантовые объекты и движение по всем траекториям |
Алексей Михайлович Семихатов ― доктор физико-математических наук, заведующий лабораторией теории фундаментальных взаимодействий Физического института им. П.Н. Лебедева РАН (ФИАН), популяризатор науки, лектор и телеведущий
А.М. Семихатов
Фото: Елена Либрик / Научная Россия
Я включаю лазер и направляю его в воду. Луч движется по прямой, пока не встречает новую среду, затем преломляется и добирается до дна аквариума. Если измерить время, затраченное светом на преодоление этого пути, окажется, что такой путь — оптимальный, самый быстрый. Ну и что, спрошу я. Разве это не естественно?
«Да, законы Ньютона математически выражают, как причины (воздействия) вызывают движение. Но те же самые уравнения можно сформулировать альтернативным способом — через принцип наименьшего действия. Представьте: тело движется из точки А в момент времени t1 в точку Б в момент t2. Между этими событиями существует бесконечное множество возможных траекторий. Однако в реальности тело выбирает лишь одну (например, снаряд, выпущенный под углом к горизонту, летит по параболе, а не по произвольной кривой). Эта траектория соответствует минимуму действия — физической величины, вычисляемой для каждого пути. Оба подхода — через уравнения Ньютона и через действие — математически эквивалентны, но второй открывает путь к обобщениям в квантовой теории и теории поля», — продолжил А.М. Семихатов.
Действие в физике — это своеобразная «всемирная лень». Оно определяется как разность между кинетической и потенциальной энергией системы. Эти два вида энергии лежат в основе механики.
- Кинетическая энергия — энергия движения. Чтобы разогнать объект (например, бросить камень), необходимо приложить силу.
- Потенциальная энергия — энергия взаимодействия (например, гравитационного или электромагнитного).
«Теперь обратимся к квантовой механике. Это непредставимый мир, где объекты не движутся по определенным траекториям. Именно поэтому, кстати, я воюю с эмблемой Международного агентства по атомной энергии (МАГАТЭ), на которой изображены электроны, летящие по орбитам вокруг ядра. В действительности же электроны не летают по орбитам. Для квантовых объектов принципиально невозможно одновременно иметь точное положение в пространстве и точную скорость. Это отражено в принципе неопределенности Гейзенберга. Поэтому сама концепция траектории в квантовой механике теряет смысл. Здесь хочется задать вопрос: “Но если электроны не летают по траекториям, то что же они делают?” Квантовая механика, однако, обходится без прямого ответа. Различные интерпретации пытаются нечто по этому поводу высказать, но стандартная квантовая механика фокусируется не на описании “реальности”, а на предсказании результатов экспериментов», — заострил внимание ученый.
Проблема квантовых объектов в том, что они в принципе никак не выглядят
«В строго одинаковых условиях одно и то же измерение может давать различные результаты. Квантовая механика определяет лишь вероятности, а предсказать конкретный исход отдельного эксперимента невозможно. Последовательность результатов может выглядеть так: первый, первый, второй, второй, второй, первый, третий и т.д. Однако при проведении тысячи измерений становятся видны закономерности: одни результаты возникают чаще других. Эти эмпирические частоты соответствуют вероятностям, которые извлекаются из формализма квантовой механики. Вся ее математическая структура направлена на расчет именно таких вероятностей. Механизм тут довольно хитрый. Сначала, используя уравнение Шредингера, определяют так называемые амплитуды вероятности — комплексные числа, которые сами по себе не представляют вероятностей (ведь вероятность должна быть положительной величиной в диапазоне от 0 до 1). А чтобы получить вероятность из амплитуды, надо возвести ее модуль в квадрат», — объяснил А.М. Семихатов.
Представим себе «шарик» электрона, который вылетает из установки и добирается до барьера с двумя щелями. Разум человека, привыкший к объектам вроде камня или мяча, которые движутся только по одной траектории, предполагает, что электрон, оказавшись перед барьером, в большинстве случаев будет «выбирать» щель, которая потребует меньше затрат энергии. Почему же иногда электрон будет проходить через другую щель? Предположим, что электрон «проверяет» и этот второй путь и каким-то образом делает это одновременно с тем, как «проверяет» первый путь.
Двухщелевой опыт
Теперь представим себе электрон, рисующий в воздухе множество траекторий, по которым мог бы полететь. Часть проходит через первую щель, а другая часть — через вторую. «Шарик» электрона уже перестает быть похожим на «шарик». Скорее можно представить себе гонку множества «шариков», которые проверяют каждый возможный путь одновременно, и в конце концов кто-то приходит к финишу первый. Этого «победителя» и фиксирует экран. Но… почему победитель не всегда один и тот же? Точнее, почему именно на квантовом уровне победители разные, а на нашем привычном мяч или камень так себя не ведут?
«Этот метод называется интегралом по траекториям, или фейнмановским интегралом — как вам удобнее. Это прекрасный способ вычисления. Рассуждения о том, что при этом “происходит”, — это уже интерпретации», — подводит итог А.М. Семихатов.
Получается, что на первый вопрос «почему так происходит, что электрон не всегда следует по одной и той же траектории и не всегда оказывается в одном и том же месте» дать ответ мы пока не можем. Одна из интерпретаций такова, что электрон и не выбирает вовсе никакой путь, а просто летит сразу по всем возможным и с какой-то вероятностью оказывается в том или ином месте. Представим снова двухщелевой эксперимент. Из точки, где вылетел электрон, в точку его соударения с экраном проходят множество траекторий: какие-то — через первую щель, какие-то — через вторую. Теперь представлю, что щелей не две, а три. Траекторий прибавилось, и электрон может проследовать по любой из них с какой-то вероятностью. Потом представим, что щелей не три, а пять, десять, сто, тысяча…, пока, наконец, их не станет бесконечно много. И барьеров между установкой и экраном представим не один, а два, три, сто, миллион, бесконечно много. По этой логике электрон должен будет следовать по всей бесконечности возможных траекторий — где-то с большей, а где-то с меньшей вероятностью. То есть дело вовсе не в барьере. Барьер лишь изменял вероятности некоторых исходов.
Освещение двух щелей плоской волной
Несмотря на всю кажущуюся фантасмагоричность квантовой механики, способность ученых описывать поведение этих странных объектов приносит весьма конкретные практические плоды. Прогресс в разработке квантовых компьютеров показал, что они способны проводить вычисления, которые недоступны самым мощным классическим суперкомпьютерам. Так, исследователи из Физического института им. П.Н. Лебедева РАН (ФИАН) и Российского квантового центра (РКЦ) одни из первых в мире продемонстрировали решение прикладных задач на квантовом компьютере. 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. 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.
Для достижения цели были задействованы алгоритмы машинного обучения, реализованные на квантовом процессоре. 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 оптимальным образом нелинейной границы. «Ядерную часть» алгоритма (сравнение данных) выполняли на квантовом процессоре. Это позволило эффективно обрабатывать даже сложные изображения.
По словам директора ФИАН академика Николая Николаевича 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 ученый.
| 18.07.25 | 17.07.2025 ВКонтакте форум «Микроэлектроника». Учёные применили машинное обучение на квантовом компьютере |
Отечественные учёные успешно применили машинное обучение на квантовом компьютере
Эксперимент специалистов из ФИАН продемонстрировал способность квантовых процессоров быстро справляться с классификационными задачами благодаря специальным алгоритмам.
Рассказываем, что сделали российские учёные, и каких результатов удалось добиться.
| 18.07.25 | 17.07.2025 Телеграм-канал форум «Микроэлектроника». Учёные применили машинное обучение на квантовом компьютере |
Отечественные учёные успешно применили машинное обучение на квантовом компьютере
Эксперимент специалистов из ФИАН продемонстрировал способность квантовых процессоров быстро справляться с классификационными задачами благодаря специальным алгоритмам.
Рассказываем, что сделали российские учёные, и каких результатов удалось добиться
| 17.07.25 | 16.07.2025 ВКонтакте Росатом Квантовые технологии. Российский 50-кубитный квантовый компьютер успешно прошел тестовые испытания |
Тем временем, российский 50-кубитный квантовый компьютер успешно прошел тестовые испытания.
Ученые из Физического института имени П.Н. Лебедева РАН в ходе серии исследовательских экспериментов оценили ключевые характеристики первого российского 50-кубитного компьютера, построенного по технологии холодных ионов.
Научная статья, в которой описаны результаты работы, опубликована в журнале «Успехи физических наук» – ведущем отечественном академическом издании, посвященном актуальным проблемам физики.
В процессе испытаний ученые использовали задачи, которые в будущем позволят осуществлять реальные квантовые расчеты.
Специалисты ФИАН в ходе эксперимента обучили нейросеть сортировать написанные от руки изображения цифр. В будущем эта технология может применяться, к примеру, для быстрого поиска новых эффективных молекул, распознавания лиц, проверки ДНК и множества других операций.
| 17.07.25 | 16.07.2025 Телеграм-канал Росатом Квантовые технологии. Российский 50-кубитный квантовый компьютер успешно прошел тестовые испытания |
Тем временем, российский 50-кубитный квантовый компьютер успешно прошел тестовые испытания.
Ученые из Физического института имени П.Н. Лебедева РАН в ходе серии исследовательских экспериментов оценили ключевые характеристики первого российского 50-кубитного компьютера, построенного по технологии холодных ионов.
Научная статья, в которой описаны результаты работы, опубликована в журнале «Успехи физических наук» – ведущем отечественном академическом издании, посвященном актуальным проблемам физики.
В процессе испытаний ученые использовали задачи, которые в будущем позволят осуществлять реальные квантовые расчеты.
Специалисты ФИАН в ходе эксперимента обучили нейросеть (https://lebedev.ru/ru/main-news/news/5195) сортировать написанные от руки изображения цифр. В будущем эта технология может применяться, к примеру, для быстрого поиска новых эффективных молекул, распознавания лиц, проверки ДНК и множества других операций.
| 17.07.25 | 15.07.2025 Известия. Анализ сданных: с помощью лазера почти на 100% определят причину бесплодия у мужчин |
Российские ученые разработали новый высокоточный метод диагностики мужского бесплодия, который выявляет аномалии, незамеченные при стандартном анализе спермы. Новый способ позволит не только выявлять патологию, но и глубже понять ее причины. Для анализа специалисты применили метод рамановской спектроскопии — изучение вещества по спектру отраженного луча лазера. Они выявили различия в химическом составе здоровых и проблемных образцов. Результаты помогут улучшить диагностику бесплодия и найти новые способы лечения, полагают эксперты. При этом они отмечают, что для массового внедрения технологии нужно доступное оборудование.
Методы диагностики бесплодия
По данным Всемирной организации здравоохранения, с бесплодием сталкиваются порядка 15% пар репродуктивного возраста. И почти в половине случаев причиной становится мужской фактор. Решая эту проблему, ученые из Физического института имени П.Н. Лебедева РАН и НМИЦ акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова разработали новый высокоточный способ диагностики мужского бесплодия.
Как сообщили специалисты, предложенный алгоритм заключается в применении лазерных технологий при анализе спермы. А именно рамановской спектроскопии — метода, который позволяет с помощью мощного направленного луча света (лазера) «увидеть» отдельные молекулы вещества, а также разглядеть их состав.
В частности, семенная жидкость улучшает качество и подвижность сперматозоидов, поддерживает их жизнеспособность, обеспечивает защиту от внешних стрессовых факторов и регулирует ключевые физиологические процессы. Кроме того, она содержит множество биохимических компонентов, которые могут служить маркерами фертильности, пояснила она.
Традиционные подходы к диагностике мужского бесплодия включают в себя сбор подробного анамнеза, гормональное обследование и спермограмму, которая определяет общий объем семенной жидкости, количество в ней сперматозоидов, их форму, подвижность и концентрацию, рассказала специалист. Такие исследования позволяют определить состояние эякулята, но не дают возможности выявить отклонения, которые происходят на молекулярном уровне, и установить основные причины патологии.
— Существует необходимость в более сложных диагностических инструментах, которые позволят лучше выявлять предпосылки мужского бесплодия. Рамановская спектроскопия позволяет анализировать молекулярный состав, выявляя даже незначительные отклонения, которые остаются незамеченными при стандартных исследованиях, — объяснила Елена Римская.
Как определить химический состав спермы
Предложенный метод заключается в том, что лазерный луч направляют на материал и при отражении частота колебаний частиц света немного меняется, отметила ученый. Эти отклонения для каждого вещества уникальны, как отпечатки пальцев». Поэтому специалисты, анализируя их, понимают, из каких молекул оно состоит.
По словам эксперта, рамановская спектроскопия не требует разрушения материала. Поэтому ее широко применяют в медицине, химии и даже криминалистике. В исследовании эта технология помогла определить тончайшие различия в химическом составе нормальных и проблемных образцов.
— В ходе работы были выделены три ключевых компонента, которые содержатся в сперме. Это тирозин, гексагидрат фосфата спермина и богатый белком компонент. На основе анализа 70 образцов было обнаружено, что спектры нормальных и аномальных образцов значительно различаются. Это позволило разделить их с точностью 95%, — поделилась ученый.
Полученные результаты подтверждают, что метод может стать мощным инструментом для диагностики мужского бесплодия, сообщила Елена Римская. Также он дает возможность проводить анализ много раз и отслеживать изменения в составе семенной плазмы в процессе лечения. Это открывает новые пути для персонализированной медицины.
— Предложенный метод отличается оперативностью и не требует сложной подготовки проб. Тогда как в традиционных клинических анализах (как исследование крови или других биологических жидкостей) необходимо выполнить много подготовительных этапов, — рассказал «Известиям» профессор кафедры лазерных и биотехнических систем Самарского университета Иван Братченко.
В случае рамановской спектроскопии достаточно направить лазерное излучение на образец, чтобы получить полную информацию о его биохимическом составе, пояснил он. Это делает метод более удобным по сравнению с аналогами.
При этом он подчеркнул, что для массового внедрения технологии нужно доступное соответствующее оборудование. Также необходима разработка сложных математических алгоритмов для корректной интерпретации полученных спектральных данных.
— Рамановская спектроскопия, открытая еще в 1928 году, стала одним из самых распространенных методов анализа вещества. Она применяется в разных областях: от исследования минералов до характеризации новых материалов. Существуют даже компактные спектрометры с готовыми библиотеками соединений для быстрой идентификации веществ, — сообщил старший научный сотрудник Лаборатории спектроскопии конденсированных сред Института Институт автоматики и электрометрии СО РАН.
Конкретно в биомедицине метод находит применение, к примеру, в онкологических исследованиях, где помогает анализировать изменения в составе раковых клеток, отметил ученый. Перспективны также работы по изучению живых клеток и состава биологических жидкостей.
— В исследовании впервые показана четкая связь между молекулярным составом плазмы и качеством спермы по критериям ВОЗ. Причем на значительном количестве клинического материала. Ранее рамановскую спектроскопию применяли к сперматозоидам или тканям, но не к семенной плазме в столь строгом дизайне и масштабах, — прокомментировал руководитель Центра превосходства «Персонифицированная медицина» Казанского (Приволжского) федерального университета, член-корреспондент Академии наук Республики Татарстан Альберт Ризванов.
По его словам, в отличие от традиционных подходов предложенный метод обеспечивает высокую чувствительность, специфичность и воспроизводилось анализа, что позволяет точно классифицировать образцы и проводить тонкую диагностику. Однако широкое применение рамановской спектроскопии ограничено высокой стоимостью оборудования, сложностью интерпретации данных и необходимостью подготовки квалифицированного персонала.
| 17.07.25 | 14.07.2025 Научная Россия. Ученые ФИАН среди победителей конкурса РНФ-DST |
Подведены итоги пятого совместного конкурса РНФ и DST – Департамента науки и технологий Министерства науки и технологий Республики Индия.
Александр Кунцевич. Источник: ФИАН
По итогам конкурса по приоритетному направлению деятельности Российского научного фонда 2025 года поддержан проект 25-42-01036 «Закрученные 2D-материалы с нарушенными симметриями как платформа для электронных и оптических устройств нового поколения» под руководством доктора физ.-мат. наук, руководителя Лаборатории спиновой физики двумерных материалов ФИАН А.Ю. Кунцевича.
На сегодняшний день функциональность устройств электроники и фотоники ограничена теми материалами, из которых создаются устройства. Существует не так много химически стойких и легких в получении материалов с хорошими свойствами. При этом все они имеют недостатки. Можно ли сильно управлять свойствами материала, не меняя химический состав, рассказывает Александр Кунцевич:
«В области двумерных кристаллов, относящихся к слоистым, между слоями которых ван-дер-ваальсова связь, такая возможность была открыта недавно. Достаточно просто развернуть один слой относительно другого на небольшой угол вокруг оси, перпендикулярной слоям. Данное направление науки получило название "твистроника" от англ. twist – разворот. Изменение свойств получается за счет возникновения муаровского почти периодического потенциала, в котором распространяются электроны и звуковые колебания. Подбором угла закрутки можно добиться того, что электроны определенных энергий практически остановятся – возникнут так называемые плоские зоны с очень разнообразными и необычными состояниями магнитного, зарядового упорядочения, сверхпроводимости».
В проекте РНФ 25-42-01036 объединяются усилия групп Александра Кунцевича из Физического института им. П.Н. Лебедева РАН и профессора Аниньдьи Даса из Индийского института технологий, чтобы экспериментально разработать новое направление в твистронике, связанное с исследованием эффектов близости. Успешный опыт создания твист-структур мирового уровня, достигнутый индийской группой, будет соединен с компетенциями в оптических измерениях и технологией ФИАН. К твист-структуре будут присоединяться такие элементы, как магнетики, сверхпроводники, сегнетоэлектрики и вещества с волной зарядовой плотности. В результате ученые планируют получить структуры с новыми свойствами для применений в микроэлектронике будущего: сверхпроводящие транзисторы, сверхчувствительные детекторы, мемристоры, термоэлектрики. Также ожидается добиться фундаментальных открытий новых фаз коррелированной электронной материи.
Существование достаточно стабильных "двумерных" материалов: графена, гексагонального нитрида бора, MoS2, WS2,TaS2 (т.н. дихалькогенидов переходных металлов, или ДХПМ), а также развитие технологий их выращивания в масштабе полупроводниковых пластин оставляет большие надежды, что элементы твистроники выйдут из лабораторий в применение», – объясняет руководитель проекта А.Ю. Кунцевич.
Отметим, что на конкурс по поддержке российско-индийских научных коллективов поступило 467 заявок. Экспертиза проектов проводилась независимо как с российской, так и с индийской стороны. Победителями стали научные коллективы, получившие положительную оценку экспертов обеих стран.
Всего по итогам экспертизы международного конкурса РНФ c Департаментом науки и технологий Министерства науки и технологий Республики Индия (DST) поддержано 24 проекта, которые планируются к реализации в 2025–2027 годах.
https://scientificrussia.ru/articles/ucenye-fian-sredi-pobeditelej-konkursa-rnf-dst
