Михаил Ковальчук: между мозгом и искусственным интеллектом есть связь

Науку вполне можно сравнить с искусством: и в том, и в другом случае даже самая блестящая идея не обретает настоящей ценности, пока не становится реальностью.

Пока замысел существует только в голове художника или ученого, он остается лишь потенциалом, а не результатом. Именно на этом настаивает президент Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» Михаил Ковальчук. В начале августа он был удостоен звания Героя Труда, а свое первое интервью после награждения дал РИА Новости.

В беседе он подробно рассказал о том, как России удалось сохранить советскую научную школу и почему это стало одним из ключевых факторов развития отечественной науки. Отдельное внимание Ковальчук уделил фундаментальным исследованиям, подчеркнув, что в эпоху цифровых технологий и стремительного прогресса именно они остаются основой для будущих прорывов. По его словам, без глубокого понимания базовых законов природы невозможно создавать по-настоящему сильные технологические решения.

Кроме того, ученый назвал наиболее серьезные ошибки, допущенные при разработке современных компьютеров, и сравнил искусственный интеллект с лампочкой, показывая, что новые технологии сами по себе не являются чудом, а лишь инструментом, зависящим от того, как человек их использует. Он также объяснил, почему США, по его мнению, отстали в создании атомных ледоколов и в чем заключается специфика этого направления, требующего особой научной и инженерной школы.

Разговор получился обстоятельным и затронул не только прошлое, но и будущее науки, ее роль в экономике, технологиях и развитии государства. Беседу с Михаилом Ковальчуком вели Владимир Сычев и Диляра Солнцева.

В последние годы в России заметно усилилась работа по созданию современных научных комплексов, способных вывести исследования на принципиально новый уровень. Такие установки не только расширяют возможности ученых, но и формируют основу для развития целых направлений науки и высоких технологий.

– Михаил Валентинович, добрый день. В России активно создаются исследовательские установки класса "мегасайенс". На какой стадии сейчас находится эта работа?

– Сейчас эта работа ведется в рамках крупной государственной программы, которая была утверждена несколько лет назад указом президента и соответствующими распоряжениями правительства. Ее задача — сформировать в стране сеть уникальных мегаустановок, размещенных в разных регионах России, чтобы обеспечить ученым доступ к передовым инструментам исследований.

Сегодня уже можно говорить о переходе от планирования к практической реализации сразу нескольких ключевых проектов. Среди них особое место занимают две флагманские установки. Первая — реактор ПИК, один из самых мощных в мире высокопоточных исследовательских реакторов с мощностью 100 мегаватт. Этот комплекс имеет огромное значение для фундаментальной и прикладной науки, поскольку позволяет проводить эксперименты, недоступные на обычном оборудовании.

Вторая — установка «СИЛА» («СИнхротрон + Лазер»), которую мы создаем на нашей площадке в Протвино под Москвой, на базе Института физики высоких энергий. Этот проект также имеет стратегическое значение, поскольку объединение синхротронных и лазерных технологий открывает новые возможности для изучения структуры вещества, разработки материалов и решения задач в области физики, химии, биологии и медицины.

В целом можно сказать, что программа развивается последовательно и уже выходит на этап, когда результаты становятся все более ощутимыми. Создание таких установок — это не только вопрос науки, но и важный вклад в технологическую независимость страны, подготовку молодых специалистов и укрепление международных позиций российской исследовательской школы.

Переписанный текст:

Уникальность комплекса «СИЛА» заключается в том, что в его составе будут объединены синхротронное излучение четвертого поколения и лазер на свободных электронах. Такое сочетание откроет новые возможности для исследований в физике, химии, материаловедении, биологии и медицине, поскольку позволит получать данные с беспрецедентной точностью и скоростью.

Параллельно в России создаются и другие крупные научные установки. В Курчатовском институте строится новый синхротрон «КИСИ-Курчатов», который должен прийти на смену действующей сегодня машине. Сейчас именно она остается единственной работающей специализированной установкой такого класса на постсоветском пространстве, и ее замена станет важным шагом в развитии отечественной научной инфраструктуры.

Активно развивается и дальневосточное направление: на острове Русский в Дальневосточном федеральном университете идет работа над новым синхротроном. Этот проект укрепит научный потенциал региона и расширит возможности для проведения передовых экспериментов на Дальнем Востоке.

Кроме того, в Сибири, рядом с новосибирским Академгородком, уже построена и в ближайшее время будет запущена установка «СКИФ». Она станет одной из ключевых научных площадок страны и позволит ученым проводить исследования мирового уровня. В целом все эти проекты отражают курс на создание современной сети источников синхротронного излучения, которая будет служить фундаментом для технологического развития и научных прорывов.

В рамках этой программы мы не только реализуем новые научно-технологические проекты, но и возвращаем к жизни крупные инициативы, которые по разным причинам так и не были завершены в советский период. Одним из таких проектов станет воссоздание синхротрона на базе Института электроники в Зеленограде. Этот объект должен стать основой для создания уникального центра высоких технологий — своеобразной Московской технологической долины, где будут сосредоточены передовые разработки, научные исследования и прикладные решения для промышленности.

Подобные проекты особенно важны, потому что они позволяют объединять фундаментальную науку, инженерные компетенции и практическое внедрение результатов исследований. В таких центрах формируется среда, в которой ученые, конструкторы и технологи могут работать над сложными задачами совместно, ускоряя появление новых разработок.

Отечественная наука во многом опирается на систему научных школ. Что это означает на практике? Представим, что вы — мой аспирант: я обучаю вас, передаю вам знания, опыт и исследовательские подходы. Затем вы уезжаете, например, в Саранск или Калининград, продолжаете научную работу и развиваете мои идеи уже на новом месте. По сути, вы становитесь продолжателем научной школы, сохраняя и приумножая накопленные знания.

Со временем за вами приходят новые ученики — второй, третий исследователь, и постепенно выстраивается устойчивая цепочка преемственности. Именно так формируется живая система науки: не просто отдельные специалисты, а связанная сеть людей, объединенных общими подходами, традициями и научными направлениями. Благодаря этому знания не теряются, а передаются дальше, развиваются и дают новые результаты.

Переписанный текст: Важно понимать, что даже в самые трудные периоды российская научная школа не исчезала полностью, а продолжала жить благодаря преемственности поколений, сохранившимся коллективам и накопленному опыту. После распада Советского Союза наука действительно столкнулась с серьезными испытаниями: финансирование сокращалось, многие специалисты уходили из отрасли, а крупные исследовательские центры работали уже далеко не в прежнем масштабе. Однако ключевые знания, инженерные подходы и базовые компетенции были сохранены, что стало решающим фактором для последующего восстановления.

При распаде Советского Союза и в последующие годы наша наука переживала сложные времена, но школы сохранялись. Да, там, где работала, к примеру, тысяча ученых, могли остаться сто, но основные знания и компетенции передавались. Именно эта сохраненная основа позволила в дальнейшем достаточно быстро вернуть утраченные позиции, когда государство вновь осознало стратегическое значение науки и стало направлять ресурсы в приоритетные научно-технологические направления. Поддержка государства сыграла ключевую роль: были запущены программы развития, началось обновление оборудования, а научные центры получили возможность работать более системно и эффективно.

Сегодня можно с уверенностью говорить о том, что в области мегаустановок нам удалось не просто частично восстановиться, а фактически заново выстроить полный технологический цикл. Мы возобновили компетенции, наладили производство на базе крупнейших площадок и обеспечили самостоятельное выполнение основных задач. Конечно, какие-то отдельные детали и элементы могут закупаться или дорабатываться дополнительно, но в целом самое важное мы делаем сами. Это подтверждает, что отечественная научно-техническая база сохранила прочность, адаптировалась к новым условиям и снова стала способна решать задачи высокого уровня сложности.

Современные установки такого уровня — это не просто отдельное научное направление, а настоящая меганаука, объединяющая знания и опыт специалистов из самых разных сфер. Они требуют высокой степени кооперации, поскольку создание реактора или ускорителя невозможно без участия ядерных физиков, исследователей в области физики частиц, инженеров-ускорительщиков, расчетчиков и многих других экспертов. Кроме того, на раннем этапе необходимы команды, которые смогут спроектировать, изготовить и собрать крайне сложное оборудование с соблюдением всех технических и научных требований. Немаловажную роль играют и специалисты, обеспечивающие запуск, эксплуатацию и постоянное обслуживание экспериментальных станций, ведь именно от их работы зависит стабильность и эффективность исследований. Такие проекты становятся мощным стимулом для развития не только фундаментальной науки, но и промышленности, инженерии, образовательной системы и высокотехнологичного сектора в целом. В результате они формируют долгосрочный научно-технологический задел и усиливают потенциал страны в целом.

– Зачем в эпоху технологий нужна фундаментальная наука?

– Фундаментальная наука нужна прежде всего для того, чтобы мы понимали, из чего состоит мир и как работают его законы. Без такого знания невозможно создавать по-настоящему новые технологии, ведь любое инженерное решение опирается на открытые человеком свойства вещества, энергии и процессов. Именно поэтому исследования, которые на первый взгляд кажутся абстрактными, со временем часто становятся основой для прорывов в медицине, промышленности, связи и энергетике.

Например, очень важно изучать свойства материалов, потому что именно они определяют, что человек сможет построить, изобрести или улучшить. Науку можно сравнить с искусством: чтобы картина, возникшая в воображении художника, стала реальной, нужны холст, краски, кисти и мольберт. Точно так же и у композитора мелодия существует сначала как идея, но чтобы ее услышали другие, ее необходимо воплотить — записать нотами и исполнить на музыкальном инструменте. В науке происходит похожий процесс: идея превращается в реальный результат только тогда, когда находятся подходящие материалы, методы и средства воплощения.

Материализация замысла — один из главных приоритетов науки как в современности, так и в древности. И сегодня, и тысячи лет назад именно новые материалы становились двигателем прогресса. Был каменный век, затем бронзовый, железный, а позже человечество научилось использовать все более сложные вещества и сплавы. Каждый такой этап открывал новые возможности для строительства, оружия, транспорта, быта и производства. Поэтому можно сказать, что развитие цивилизации во многом связано с тем, какие материалы она умеет создавать и применять.

Кроме того, фундаментальная наука помогает заранее увидеть, какие технологии появятся в будущем. То, что сегодня кажется далекой теорией, завтра может лечь в основу сверхпрочных конструкций, новых источников энергии, квантовых компьютеров или искусственных органов. Именно поэтому фундаментальные исследования так важны: они не просто объясняют мир, но и расширяют границы того, что человек способен создать.

– А сейчас у нас какой век?

– Сейчас мы живем в эпоху, которую по праву можно назвать временем стремительного развития материалов и технологий. Это не просто очередной век, а период, когда наука о материалах стала определять практически все сферы жизни человека — от промышленности и транспорта до медицины и космической отрасли.

Первый этап развития материаловедения назывался физическим металловедением. Именно тогда человечество научилось значительно лучше понимать свойства металлов, управлять их структурой и получать материалы с заранее заданными характеристиками. Благодаря этому удалось освоить производство чугуна, высоколегированных сталей и специальных сплавов, которые стали основой для целых отраслей промышленности.

На этом этапе было создано огромное количество металлических материалов, и именно они стали фундаментом технического прогресса. Появились новые виды оружия и брони, стали быстро развиваться самолеты, подводные лодки, автомобили, поезда и другие сложные технические системы. Металлы фактически изменили облик цивилизации и открыли путь к индустриальному обществу.

Затем приоритет в развитии материаловедения постепенно сместился в сторону полупроводников. В этот период был открыт полупроводниковый эффект, который стал основой для нового этапа научно-технического развития. Это событие ознаменовало переход к микроэлектронике, где особенно важными стали материалы с особыми электрическими свойствами.

Именно во второй этап материаловедения началось бурное развитие электронных устройств, вычислительной техники и систем связи. Для этих технологий создавались специальные сплавы и материалы, способные работать в сложных условиях, обеспечивать надежность, миниатюризацию и высокую скорость обработки информации.

Таким образом, можно сказать, что сегодняшний век — это век материалов, которые не просто используются человеком, а во многом формируют будущее цивилизации. От металлов до полупроводников, а затем до современных композиционных и наноматериалов, развитие этой науки продолжает открывать новые возможности для науки, техники и производства.

Сегодня мы подходим к третьему по-настоящему революционному этапу в развитии материаловедения — биоорганическому материаловедению. Это направление связано с изучением и созданием материалов, которые по своему устройству и принципам работы приближаются к живым системам. Природа уже давно создала удивительно сложные и эффективные конструкции, и именно их мы начинаем все глубже понимать и воспроизводить.

Биоорганические системы и сама живая материя устроены гораздо сложнее, чем традиционные неорганические материалы. Их особенность заключается не только в химическом составе, но и в том, что они способны к саморегуляции, адаптации, обмену веществ и взаимодействию с окружающей средой. Поэтому изучение таких систем открывает перед наукой совершенно новые возможности.

— Почему это так сложно?

— Например, если вы используете полупроводниковый кристалл диоксида кремния, то в его элементарной ячейке находится всего восемь атомов. Это относительно простая и хорошо изученная структура. Но если взять элементарную ячейку кристалла белка, то там может содержаться уже сотни тысяч атомов. И именно в этом заключается принципиальная разница: биологические структуры несравнимо более многослойны, гибки и функционально насыщенны.

Кроме того, в живых системах важна не только архитектура молекул, но и их постоянная динамика. Белки меняют форму, взаимодействуют друг с другом, запускают реакции и обеспечивают работу клеток. Поэтому биоорганическое материаловедение требует не только знаний химии и физики, но и глубокого понимания биологии, молекулярной организации и процессов самоорганизации.

Сегодня искусственный интеллект особенно наглядно показывает, насколько ограниченными могут быть традиционные подходы к созданию компьютеров и вычислительных систем. Становится все очевиднее, что будущее технологий связано не просто с увеличением мощности, а с переосмыслением самой логики построения устройств. Именно поэтому исследования в области биоорганических материалов могут привести к появлению принципиально новых типов вычислительных систем, более эффективных, адаптивных и близких по принципам работы к живому мозгу.

Таким образом, биоорганическое материаловедение — это не просто очередной этап развития науки, а шаг к пониманию того, как природа создает наиболее совершенные структуры. И чем глубже мы будем изучать живые системы, тем ближе подойдем к созданию материалов и технологий будущего.

Переписанный текст:

Я поясню это на наглядном примере. Еще несколько десятилетий назад, заходя в лифт, люди нередко ощущали сильную духоту и даже буквально обливались потом. Причина была в том, что для освещения там использовалась обычная лампа накаливания. На первый взгляд она казалась просто источником света, но на самом деле работала она крайне неэффективно: электрический ток проходил через тонкую нить в вакууме, нить раскалялась, и почти вся энергия уходила в тепло. Лишь небольшая часть превращалась в свет, тогда как около 90% энергии терялось именно в виде нагрева.

Сегодня ситуация совсем иная. В современных лифтах обычно стоят светодиоды: они дают яркое освещение, почти не выделяя тепла. Это хороший пример того, как технологии стали более экономичными, компактными и удобными для человека.

То же самое можно сказать и о компьютерах. Современный компьютер в определенном смысле напоминает ту самую лампу накаливания в лифте: он потребляет много энергии, а значительная часть этой энергии превращается не в полезную работу, а в тепло. Чем мощнее вычислительная система, тем сильнее она нагревается. Именно поэтому в крупных вычислительных центрах, особенно там, где работают суперкомпьютеры, требуется серьезная система охлаждения.

Например, в Курчатовском институте установлен один из самых мощных суперкомпьютеров, и рядом с ним работают огромные охлаждающие установки. Без таких систем техника просто не смогла бы функционировать стабильно: перегрев снижал бы производительность, а в некоторых случаях мог бы привести и к поломке оборудования. Таким образом, развитие вычислительной техники напрямую связано не только с ростом мощности, но и с умением эффективно отводить тепло.

Если раньше главной проблемой было получить больше света, то сегодня во многих технологиях основной задачей становится сделать устройство как можно эффективнее и экономичнее. И в этом смысле современная электроника уже давно ушла вперед по сравнению с лампой накаливания, но принципы потерь энергии и тепловыделения остаются очень важными до сих пор.

Переписанный текст:

Компьютер, по сути, тоже можно рассматривать как тепловой прибор, потому что в процессе работы он неизбежно выделяет тепло. На первый взгляд может показаться, что между биоорганикой и искусственным интеллектом нет ничего общего, однако на самом деле связь между ними очень тесная и даже принципиальная. Мы часто воспринимаем современные вычислительные системы как нечто сугубо техническое, но их развитие во многом было связано с попыткой понять и повторить принципы работы живого мозга.

Когда около шестидесяти лет назад человечество начало создавать твердотельную микроэлектронику, а затем и первые компьютеры, инженеры и ученые исходили из идеи, что они в каком-то смысле копируют мозг. Однако тогда мы еще не понимали, как именно устроена биологическая нервная система. Мозг оставался слишком сложным, малоизученным и фактически недоступным для точного моделирования. Поэтому вместо живой ткани был выбран более простой и управляемый материал — полупроводник, например кремний или германий, на основе которого удалось построить совершенно новую технологическую реальность.

Это решение стало огромным прорывом, но вместе с тем в нем скрывались две серьезные ошибки. Во-первых, мы слишком буквально представляли себе мозг как аналог вычислительной машины, хотя его работа намного сложнее и тоньше. Во-вторых, мы недооценили возможности самой биологической системы и ее принципиальное отличие от искусственных электронных устройств. Сегодня, когда нейронаука и искусственный интеллект развиваются одновременно, становится ясно, что именно понимание биоорганики помогает создавать более совершенные интеллектуальные технологии, а технологии, в свою очередь, позволяют глубже изучать природу самого человека.

Переписанный текст:

Еще одна важная ошибка состоит в том, что память была искусственно разделена на две части: долговременное хранилище и оперативный блок, в котором происходит основная обработка данных. На первый взгляд такое разделение кажется удобным и логичным, однако на практике оно создает серьезные ограничения для скорости и энергоэффективности вычислений. Когда эти части расположены геометрически и топологически раздельно, между ними приходится организовывать постоянный обмен данными по проводникам, встроенным в интегральную металлизированную структуру.

Фактически каждый перенос информации из оперативной памяти в долговременную и обратно превращается в электрический ток, который проходит по этой линии связи. Чем больше таких обращений, тем интенсивнее нагрузка на систему. При этом, согласно закону Ома, в проводнике неизбежно возникает сопротивление, а значит, часть энергии уходит не на полезную работу, а на нагрев. По сути, это тот же эффект, что и в обычной лампочке: энергия расходуется и преобразуется в тепло.

Именно поэтому традиционная архитектура памяти оказывается не только медленной, но и крайне неэкономичной с точки зрения затрат энергии. Чем длиннее и сложнее путь передачи данных, тем больше потерь и тем сильнее растет тепловыделение. В современных вычислительных системах это становится особенно заметной проблемой, поскольку большие объемы информации требуют постоянного перемещения между разными уровнями памяти.

В одном из проектов совместно с компанией нам удалось изменить сам принцип организации памяти: оперативная и долговременная память были объединены не только функционально, но и геометрически. Благодаря такому подходу расстояние между ними фактически сократилось до минимума, и энергопотребление снизилось примерно в 1000 раз. Этот результат наглядно показывает, что архитектура памяти напрямую влияет на эффективность всей системы и что отказ от лишнего разделения может дать огромный выигрыш в производительности и экономичности.

Если говорить о развитии автоматизации, то важно понимать, что этот путь начался не вчера, а имеет глубокие исторические корни. Именно поэтому разговор об искусственном интеллекте тесно связан с тем, какие технологические решения уже были созданы ранее и как они повлияли на современную промышленность.

– А причем здесь искусственный интеллект?

– Напомню, что в советское время у нас действительно была, пожалуй, одна из самых сильных в мире систем автоматизации. Речь шла не только о контроле отдельных процессов, но и о целых комплексах управления предприятием, сложными технологическими линиями и другими направлениями, где требовалась высокая точность и надежность. Это была серьезная научно-инженерная школа, которая опиралась на собственные разработки и масштабные практические решения.

– В подтверждение этого можно привести очень яркий пример — полет советского космического корабля "Буран". Его запуск почти 40 лет назад стал настоящим технологическим достижением. Сегодня часто говорят о беспилотных трамваях, автомобилях с системой помощи водителю и других современных проектах автоматического управления. Однако уже в 1988 году "Буран" совершил полет в космос полностью в автоматическом режиме, без экипажа на борту, и это стало событием мирового уровня.

Таким образом, если рассматривать искусственный интеллект и автоматизацию шире, становится очевидно, что многие современные идеи не возникли на пустом месте. Еще тогда были заложены принципы, которые сегодня развиваются в новых технологиях, включая автономные транспортные системы, робототехнику и интеллектуальные алгоритмы управления.

Переписанный текст:

Иногда развитие технологий выглядит почти фантастически: система не просто выполняет заданный маршрут, а словно самостоятельно оценивает ситуацию и меняет поведение в зависимости от внешних условий. В одном из таких случаев самолет не пошел по прямому пути между Петербургом и Москвой, а совершил полный облет вокруг Земли, затем вышел на посадочную полосу, а после неожиданно ушел в сторону. Это произошло потому, что система «заметила» усиление бокового ветра и скорректировала траекторию захода на посадку. Позже подобный случай так и не удалось повторить в том же виде.

Возникает закономерный вопрос: если автоматизация уже достигала такого уровня, почему тогда еще не появилось понятие «искусственный интеллект»? Ответ довольно простой. Искусственный интеллект — это не просто более сложная автоматизация, а следующий этап ее развития, требующий принципиально иных возможностей. Для его создания необходимо было накопить огромные массивы данных, тщательно их обработать и научить систему анализировать информацию с невероятной скоростью — не за дни, не за часы, а буквально за доли секунды. В то время вычислительных мощностей для этого еще не хватало, и такие задачи оставались недоступными.

Сегодня ситуация изменилась. Современные компьютеры способны обрабатывать большие объемы информации значительно быстрее, а алгоритмы стали намного совершеннее. Именно поэтому искусственный интеллект перестал быть теоретической идеей и превратился в реальный инструмент, который применяется в самых разных сферах — от транспорта и медицины до бизнеса и науки.

Сегодня искусственный интеллект всё чаще работает с огромными массивами данных, и это особенно заметно в медицине, где анализируются геномы миллионов людей, страдающих одним и тем же заболеванием. Например, специалисты могут собрать такие базы данных, а затем с их помощью выявлять людей с повышенной предрасположенностью к конкретной болезни, чтобы точнее прогнозировать риски и подбирать профилактику. Однако за такими возможностями стоит очень серьёзная техническая проблема: чем больше данных обрабатывают компьютеры, тем сильнее нагружаются вычислительные системы, а сами интегральные схемы начинают выделять колоссальное количество тепла. Именно поэтому развитие ИИ сегодня напрямую связано не только с программами и алгоритмами, но и с вопросами энергетики, охлаждения и общей инфраструктуры. По сути, искусственный интеллект можно назвать своего рода «сублимированным электричеством», потому что без огромного количества энергии он просто не может существовать и развиваться.

В этом смысле становится понятно, почему многие страны всё внимательнее смотрят на собственные энергетические ресурсы и пытаются пересматривать прежние решения. Например, в Германии всё чаще обсуждают возможные ошибки прошлой энергетической политики и даже разморозку законсервированных атомных станций, если это технически ещё осуществимо. В США, в свою очередь, снова достают из архивов проекты, связанные с «портативными» атомными установками, рассчитывая получить более гибкие и автономные источники энергии для будущих вычислительных систем. Таким образом, вопрос развития искусственного интеллекта постепенно превращается не только в технологическую, но и в стратегическую энергетическую задачу, от решения которой зависит темп дальнейшего прогресса.

Проблема энергетического обеспечения сегодня становится все более острой, и откладывать ее решение уже невозможно. С каждым годом растут потребности промышленности, транспорта, цифровой инфраструктуры и бытового сектора, поэтому требуется не просто временная мера, а системный подход. Важно понимать, что речь идет не только об увеличении объема вырабатываемой энергии, но и о более разумной модели ее использования.

– Как же решить проблему?

– Здесь можно выделить два основных направления. Во-первых, необходимо наращивать энергопроизводство. По сути, реальный и наиболее эффективный путь здесь один — развитие ядерных технологий и атомной энергетики. Особое значение имеют мобильные атомные станции и станции малой мощности, поскольку именно в этой сфере у нас есть серьезный задел и конкурентные преимущества. Такие решения позволяют обеспечивать энергией удаленные территории, промышленные объекты и регионы, где создание крупных электростанций затруднено или экономически невыгодно.

Во-вторых, нужно менять сам принцип потребления энергии. Человеческий мозг, который можно считать одним из самых совершенных «энергетически эффективных» инструментов природы, расходует около 10 ватт, а в пиковые моменты — не более 30 ватт. Это наглядно показывает, что природные системы умеют достигать высокой производительности при минимальных затратах ресурсов. Следовательно, наша задача состоит не только в увеличении генерации, но и в переходе к совершенно иному, природоподобному типу потребления энергии, при котором эффективность становится не менее важной, чем объемы производства.

Именно поэтому уже на протяжении десяти лет ведется сложная и последовательная работа над концепцией развития природоподобных технологий. Такой подход предполагает создание решений, которые будут не просто мощными, но и максимально экономичными, устойчивыми, безопасными и близкими к естественным принципам функционирования живых систем. В перспективе это может стать основой для принципиально новой энергетической модели, в которой высокая производительность сочетается с бережным отношением к ресурсам.

– Почему это считается непростым направлением?

– Потому что все по-настоящему новое почти никогда не воспринимается сразу. Любая свежая идея сначала кажется лишней, неудобной или слишком смелой для большинства. Это происходит по двум основным причинам: с одной стороны, людям трудно понять и принять то, чего они еще не знают; с другой — новое всегда нарушает привычный баланс. Когда все роли уже распределены, бюджеты поделены, влияние закреплено, а позиции заняты, появление чего-то принципиально иного неизбежно вызывает сопротивление.

Кроме того, любое серьезное обновление требует не только идей, но и готовности менять устоявшиеся правила. А это всегда означает, что кому-то придется уступить место, пересмотреть интересы, перестроить процессы и заново выстроить систему взаимодействия. Именно поэтому среда так часто отвечает на перемены настороженностью и стремлением сохранить старый порядок.

Однако новое перестает быть абстрактной идеей тогда, когда за ним стоят конкретные люди, реальные проекты и практические результаты. Только при наличии тех, кто готов не просто говорить о переменах, но и последовательно их реализовывать, развитие получает настоящий импульс. В этом смысле стратегия развития природоподобных технологий, недавно утвержденная президентом, является не просто документом, а важным ориентиром к формированию нового технологического уклада.

Она задает направление для долгосрочных преобразований, связанных с созданием более эффективных, устойчивых и экологичных решений. Такой подход позволяет смотреть на технологическое развитие шире: не только как на внедрение отдельных инноваций, но и как на системный переход к иной модели будущего, где наука, производство и общественные интересы будут теснее связаны между собой.

Сегодня все чаще становится очевидно, что живые системы по-прежнему остаются для человека образцом, до которого технике еще далеко. Мы привыкли считать человека венцом природы и стремились создавать устройства, повторяющие отдельные его функции, однако многие такие попытки оказываются лишь приближением, а не полноценным копированием.

– Каким образом?

– До сегодняшнего дня мы изучали человека как высшее творение природы, а затем пытались воспроизвести его возможности в виде сложных технических систем. Например, микроэлектронные устройства внешне могут выполнять похожие задачи, но по своей сути они очень далеки от того, как работает мозг. Мы создали экскаватор, грейдер, подъемный кран и множество других механизмов, чтобы заменить человеческую руку и усилить ее возможности, но даже самые совершенные машины все равно уступают ей по точности, гибкости и универсальности. Человеческая рука способна не только поднимать тяжести, но и аккуратно писать, удерживать хрупкие предметы, выполнять тончайшие движения и быстро приспосабливаться к разным условиям.

Кроме того, живые организмы поражают своей экономичностью. Они работают не за счет сложных внешних источников энергии, а благодаря собственным биологическим процессам, которые отлажены природой до совершенства. Мы, по сути, живем за счет биотопливных элементов: едим, и в клетках запускаются химические реакции, обеспечивающие рост, движение, работу органов и поддержание жизни. Именно поэтому живые системы не только удивительно сложны, но и крайне энергоэффективны, что делает их особенно интересными для науки и инженерии.

Если внимательно изучать природу, можно заметить, что в ней уже существуют решения, которые человек только начинает понимать и постепенно пытаться воспроизводить. Поэтому бионика и другие направления, связанные с заимствованием природных принципов, открывают огромные возможности для создания более совершенных и экономичных технологий в будущем.

Сегодня особенно важно не просто копировать природные решения, а переходить к биоподобию — более глубокому принципу, основанному на понимании того, как устроены живые системы и как они эффективно работают в реальной среде. Такой подход позволяет не механически повторять форму, а заимствовать саму логику природы, ее принципы организации, устойчивости и экономичности.

В XX веке технологическое развитие во многом определялось кристаллическими материалами. Именно на монокристаллах создавались компьютеры, лазеры, элементы памяти и многие другие ключевые устройства. Это был огромный научный и промышленный рывок: человечество научилось управлять упорядоченными структурами, строить сложные системы и добиваться высокой точности. Однако все это относилось, по сути, к материалам с жесткой, строго организованной внутренней структурой.

Сейчас же акцент постепенно смещается в сторону неупорядоченных или слабо упорядоченных материалов, к которым относится и биоорганика. Живые системы редко бывают идеально симметричными или абсолютно регулярными, но именно в этом и заключается их сила: они обладают гибкостью, адаптивностью и способностью к самовосстановлению. Мы все чаще учимся использовать не только прочность и точность, но и разнообразие, многослойность, комбинированность свойств.

Хороший пример такого перехода — современное самолетное крыло. Сегодня его уже не делают из монокристаллического материала, как это могло бы представляться в логике прошлого века. Вместо этого применяются композиты и углеродное волокно, а их производство требует уже не привычных станков для обработки металла, а по сути ткацкого станка, который формирует материал из множества нитей. Это наглядный пример того, как инженерия начинает следовать природным моделям: не вытачивать изделие из цельного блока, а «собирать» его из структурных элементов, как это делает сама природа.

Именно поэтому биоподобие сегодня рассматривается не как модный термин, а как важное направление будущего технологического развития. Оно помогает создавать более легкие, прочные, экономичные и экологичные решения, которые ближе к естественным принципам жизни и потому часто оказываются эффективнее традиционных подходов.

Если возвращаться к меганауке, то важно понимать, что вместе с масштабом исследований меняется и сама метрика, по которой мы оцениваем материал. В классическом случае кристалл изучают через дифракцию: на упорядоченную структуру направляют луч, и по характеру его рассеяния можно восстановить расположение атомов. Однако если структура неупорядоченная, такой подход уже не дает нужного результата. Поэтому для новых классов материалов требуется иной набор методов и иная система оценки. Именно в этом контексте мегаустановки, синхротронные источники и различные виды рассеяния, включая ядерное, становятся основными инструментами анализа. Они фактически формируют новую научную “метрику”, позволяющую исследовать материалы, которые ранее были недоступны для традиционных методов.

Кроме того, развитие таких технологий открывает возможности не только для фундаментальной науки, но и для прикладных направлений, где требуется высокая точность и понимание структуры вещества на атомном уровне. Чем сложнее объект исследования, тем важнее становятся современные экспериментальные установки, способные работать с нестандартными средами и материалами. Именно поэтому в меганауке на первый план выходят не только сами объекты исследования, но и методы, с помощью которых мы эти объекты измеряем и интерпретируем.

– Если говорить об атомных технологиях, то выходит, что США уже никогда не догонят нас, например, в сфере атомных ледоколов?

Иными словами, в таких направлениях решающую роль играет не просто наличие технологий, а накопленный опыт, инфраструктура и способность создавать уникальные решения под конкретные задачи. Атомные ледоколы — это как раз пример области, где технологическое лидерство определяется не разовым успехом, а долгосрочным развитием всей отрасли.

Никогда не стоит говорить «никогда», потому что в мире технологий, экономики и политики почти ничего не остается неизменным надолго. Важнейшую роль здесь играет конкуренция: именно она заставляет страны, компании и ученых двигаться вперед, искать новые решения и не останавливаться на достигнутом. Когда кто-то начинает считать, что уже занял прочное лидерство и может позволить себе расслабиться, он рискует очень быстро уступить место более настойчивым и гибким соперникам.

Именно это, по сути, и произошло со Штатами, которые в какой-то момент начали замедляться, полагаясь на уже достигнутые успехи. Но в реальности не бывает вечных пустот и навсегда занятых ниш: если одна сторона перестает развиваться, эту нишу тут же занимает кто-то другой. В международной конкуренции, как и в науке, нельзя останавливаться, потому что прогресс не ждет тех, кто решил передохнуть слишком рано.

Хороший пример — история с Китаем. Еще сравнительно недавно там даже не знали самого термина «термоядерный синтез», а сегодня страна уверенно развивает это направление и располагает одним из лучших токамаков. Это стало возможным не только потому, что Китай активно инвестировал в исследования, но и потому, что ему передавали технологии, помогали осваивать сложные научные решения и обучали специалистов. В частности, был поставлен сверхпроводящий токамак, который стал важным шагом в развитии этой области.

С одной стороны, такие действия действительно помогают вырастить сильного конкурента. С другой — они расширяют границы применения передовых технологий, ускоряют научный обмен и формируют новые рынки в будущем. В итоге выигрывают не только те, кто уже сегодня получает результаты, но и вся мировая технологическая экосистема, которая благодаря подобному обмену развивается быстрее и масштабнее.

В современном мире конкуренция становится не просто испытанием, а мощным инструментом роста. Когда человек оказывается в среде, где каждый стремится к лучшему результату, он невольно начинает развиваться быстрее, точнее и увереннее. И кроме того, вы резко повышаете квалификацию не только своих соперников, но и партнеров, потому что соперничество и сотрудничество неизбежно переплетаются: рядом с желанием опередить других всегда возникает необходимость взаимодействовать, обмениваться опытом и учиться друг у друга.

Важно понимать, что в такой динамичной среде граница между победой и поражением становится условной. Иногда проигрыш дает больше знаний, чем краткосрочный успех, а победа, в свою очередь, требует еще большей ответственности и готовности двигаться дальше. Поражение от победы ты сам не должен отличать, если хочешь сохранять внутреннюю устойчивость и воспринимать любой результат как ступень к новому уровню. Именно поэтому развитие происходит не только через достижения, но и через ошибки, анализ и постоянное стремление стать сильнее.

А вывод здесь один: надо бежать вперед и всегда быть первым. Необходимо сохранять темп, не терять инициативу и постоянно искать новые возможности для роста. Как только вы сбавите скорость, вы рискуете остаться позади и оказаться в аутсайдерах, потому что успех в конкурентной среде требует непрерывного движения, смелости и готовности меняться.

Источник и фото - ria.ru