Михаил Ковальчук: между мозгом и искусственным интеллектом есть связь

Науку действительно можно сравнить с искусством: и там, и там идея приобретает ценность только тогда, когда находит реальное воплощение.

Самый смелый замысел, будь то в лаборатории или в мастерской, останется лишь абстракцией, если его не превратить в работающий результат, убежден президент Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» Михаил Ковальчук. В условиях стремительного технологического развития особенно заметно, что именно фундаментальные исследования становятся основой для будущих открытий, а не только прикладные разработки. В начале августа он был удостоен звания Героя Труда, и свое первое интервью в новом статусе дал РИА Новости. В беседе он рассказал о том, как удалось сохранить советскую научную школу, почему в эпоху высоких технологий по-прежнему необходимы фундаментальные исследования, какие ошибки были допущены при создании современных компьютеров, чем искусственный интеллект напоминает обычную лампочку и по какой причине США отстали в разработке атомных ледоколов. Разговор с ученым вели Владимир Сычев и Диляра Солнцева. В этом интервью Ковальчук не только подвел итоги пройденного пути, но и обозначил, какие научные и технологические задачи сегодня особенно важны для страны.

В последние годы в России заметно усилился интерес к развитию современной научной инфраструктуры, и особенно — к созданию установок класса «мегасайенс». Такие комплексы позволяют проводить исследования на уровне мировых стандартов, а в ряде направлений — и задавать новые ориентиры для международной науки. Сейчас эта работа перешла от этапа планирования к активной реализации, и многие проекты уже находятся в высокой степени готовности.

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

– Эта работа ведется в рамках крупной государственной программы, которая была утверждена несколько лет назад указом президента и распоряжениями правительства. Речь идет о создании целой сети уникальных мегаустановок, размещенных в разных регионах страны. Подобный подход позволяет не только развивать науку в целом, но и формировать на местах современные центры притяжения для ученых, инженеров и молодых исследователей.

Среди ключевых объектов программы особое место занимают две флагманские установки. Первая из них — реактор ПИК, один из самых мощных в мире высокопоточных исследовательских реакторов мощностью 100 мегаватт. Это установка, которая уже сегодня открывает широкие возможности для фундаментальных и прикладных исследований в области физики, материаловедения, биологии и смежных наук.

Второй важнейший проект — установка «СИЛА» («СИнхротрон + Лазер»), которую мы создаем на нашей площадке в Протвино под Москвой, на базе Института физики высоких энергий. Этот комплекс имеет огромное значение для будущего отечественной науки, поскольку позволит проводить эксперименты на передовом уровне, изучать структуру вещества, свойства новых материалов и процессы, которые невозможно исследовать с помощью обычных методов.

Если говорить в целом, то программа создания мегаустановок — это не просто строительство крупных научных объектов, а формирование технологического фундамента на десятилетия вперед. Такие проекты требуют серьезных ресурсов, высокой координации и долгосрочного планирования, но именно они становятся основой для прорывов в науке, промышленности и высоких технологиях.

Переписанный текст:

Уникальность комплекса «СИЛА» заключается в том, что в рамках одной установки будут объединены синхротронное излучение четвертого поколения и лазер на свободных электронах. Это позволит проводить исследования на принципиально новом уровне, расширяя возможности для науки, медицины, материаловедения и высоких технологий. Такие комплексы становятся основой для современных научных открытий, поскольку дают ученым инструмент для изучения вещества с беспрецедентной точностью.

Параллельно в стране создаются и другие крупные научные установки. В Курчатовском институте строится новый синхротрон «КИСИ-Курчатов», который должен заменить действующую сегодня установку. Она является единственной функционирующей специализированной машиной такого класса на постсоветском пространстве, поэтому запуск нового комплекса имеет большое значение для всей отечественной исследовательской инфраструктуры. Это позволит сохранить и усилить позиции России в области синхротронных исследований.

Еще один перспективный проект реализуется на острове Русский, где в Дальневосточном федеральном университете идет работа над новым синхротроном. Его появление особенно важно для развития науки на Дальнем Востоке, поскольку оно создаст дополнительные возможности для местных исследовательских центров, университетов и промышленных партнеров. Благодаря этому научная инфраструктура станет более распределенной и доступной для специалистов из разных регионов страны.

Кроме того, в Сибири, рядом с новосибирским Академгородком, уже построена и в ближайшее время будет запущена установка «СКИФ». Этот проект станет одним из ключевых центров для проведения современных экспериментов и укрепит научный потенциал региона. В совокупности все эти проекты показывают, что в России формируется целая сеть передовых источников синхротронного излучения, которая позволит существенно ускорить развитие фундаментальных и прикладных исследований.

В рамках этой программы также планируется воссоздание синхротрона, строительство которого не было завершено еще в советский период на базе Института электроники в Зеленограде. Этот проект станет основой для формирования уникального центра высоких технологий, который можно рассматривать как будущую Московскую технологическую долину. Подобные инициативы особенно важны, поскольку они создают не только современную научную инфраструктуру, но и условия для развития прикладных исследований, новых разработок и кооперации между университетами, научными организациями и промышленностью.

Отечественная наука во многом держится на системе научных школ, и это один из ее ключевых принципов. Что это означает на практике? Например, вы являетесь моим аспирантом: я обучаю вас, передаю знания, методики и научный подход, а затем вы уезжаете, допустим, в Саранск или Калининград и продолжаете работать уже там, развивая начатые мной исследования в рамках той же школы. Со временем к вам приходят новые специалисты — второй, третий ученик, — и таким образом постепенно формируется устойчивая сеть профессиональных связей и преемственность знаний.

Такая система особенно ценна тем, что она позволяет не просто сохранять научные традиции, но и расширять их в разных регионах страны. В результате на основе одной школы возникает целая исследовательская среда, способная воспроизводить кадры, передавать опыт и обеспечивать долгосрочное развитие науки.

В истории отечественной науки были непростые периоды, особенно после распада Советского Союза, когда многие научные коллективы оказались в тяжелом положении, а финансирование резко сократилось. Однако даже в этих условиях удалось сохранить главное — научные школы, традиции подготовки кадров и базовые компетенции, которые передавались от поколения к поколению. Именно это позволило в дальнейшем достаточно быстро восстановить утраченные позиции, когда государство вновь вернуло науку в число приоритетов и начало направлять ресурсы в ключевые научно-технологические направления.

При этом важно понимать, что речь шла не только о сохранении отдельных специалистов, но и о сохранении самой системы научной преемственности. Там, где раньше работали сотни или даже тысячи ученых, могли остаться лишь десятки, но именно эти люди удержали знания, методики и опыт, без которых невозможно было бы последующее возрождение. С течением времени, по мере увеличения государственной поддержки, стало возможным возвращать лаборатории к полноценной работе, восстанавливать производственные цепочки и запускать новые проекты на современной технологической базе.

Могу с уверенностью отметить, что сегодня в области мегаустановок мы не только восстановили все необходимые компетенции, но и полностью возобновили производство на базе наших крупнейших площадок. Мы вернулись к самостоятельной работе по всем основным направлениям и обеспечиваем весь ключевой цикл своими силами. Разумеется, какие-то отдельные комплектующие или специфические детали могут закупаться отдельно, но в целом мы сами создаем и разрабатываем самое важное — от научных решений до практической реализации.

Современные крупные научные установки — это не просто отдельные направления исследований, а настоящая меганаука, где объединяются знания и опыт специалистов из самых разных областей. Такие проекты требуют высокой концентрации компетенций, точной координации и участия большого числа профессионалов на всех этапах — от проектирования до эксплуатации. При создании реактора или ускорителя нужны не только ядерные физики и специалисты по физике частиц, но и эксперты по ускорительной технике, инженеры, расчетчики, конструкторы и технологи. Без их совместной работы подобные комплексы просто невозможно спроектировать и построить.

Кроме того, важнейшую роль играют производственные предприятия, которые изготавливают сверхсложное оборудование, а также специалисты, отвечающие за монтаж, настройку, запуск и последующее обслуживание систем. Когда объект начинает работать, необходимы команды, которые обеспечивают проведение экспериментов, обработку данных, техническую поддержку и постоянную модернизацию оборудования. Все это превращает такие установки в мощный центр притяжения для науки, образования и промышленности.

Именно поэтому подобные проекты оказывают влияние не только на отдельные научные направления, но и на развитие всей научно-технологической сферы страны. Они стимулируют появление новых технологий, способствуют подготовке квалифицированных кадров, укрепляют кооперацию между научными институтами и промышленностью, а также создают основу для будущих прорывов в фундаментальной и прикладной науке. В этом смысле крупные установки становятся не только инструментом исследований, но и важнейшим драйвером национального научного прогресса.

– Зачем в эпоху технологий нужна фундаментальная наука?

– Она необходима прежде всего потому, что именно фундаментальные исследования создают основу для всех будущих технологий. Без глубокого понимания природы веществ, процессов и явлений невозможно ни изобретать новые материалы, ни совершенствовать уже существующие. Например, очень важно изучать свойства материалов, их структуру, прочность, устойчивость к температуре, электрическим и химическим воздействиям. Именно такие знания затем превращаются в реальные устройства, конструкции и целые отрасли промышленности.

Науку вообще можно сравнить с искусством. Чтобы замысел художника стал картиной, ему нужны холст, краски, кисти и мольберт. Точно так же и в музыке: мелодия, возникшая у композитора в голове, становится доступной другим людям только тогда, когда она записана в нотах и исполнена на инструменте. В этом смысле материализация идеи — один из главных смыслов научного поиска. Сначала появляется мысль, затем она проверяется, уточняется и, наконец, воплощается в конкретном результате.

Причем это актуально не только сегодня, но и на протяжении всей истории человечества. Когда люди научились обрабатывать камень, начался каменный век; когда освоили бронзу, возник новый этап развития цивилизации; затем наступил железный век. Каждый раз появление нового материала или нового способа его использования меняло образ жизни, производство, войну, торговлю и культуру. То же самое происходит и сейчас: современные композиты, полупроводники, сверхпроводники, наноматериалы и другие открытия определяют будущее технологий.

Поэтому фундаментальная наука — это не отвлечённые рассуждения, а мощный инструмент, который помогает человечеству понимать мир и создавать то, чего раньше не существовало. Чем глубже мы изучаем природу материи, тем больше возможностей открывается для развития общества, медицины, энергетики, транспорта и связи.

– А сейчас у нас какой век?

– Сегодня мы живем в по-настоящему важную и переломную эпоху, когда значение материалов для развития цивилизации особенно велико. Именно новые материалы определяют темпы научно-технического прогресса, возможности промышленности и качество нашей повседневной жизни.

Первый этап развития материаловедения назывался физическим металловедением. В этот период человечество научилось получать чугун, высоколегированную сталь и специальные сплавы с заранее заданными свойствами. Благодаря этим достижениям стало возможным создание огромного числа металлических материалов, которые изменили мир: появились более прочные орудия труда, оружие, броня, а затем и сложные технические системы — самолеты, подводные лодки, автомобили, поезда и многое другое.

Затем научный интерес сместился в сторону полупроводников. Именно тогда был открыт полупроводниковый эффект, и начался второй этап развития материаловедения. Этот период стал временем стремительного роста микроэлектроники, появления новых технологий и создания специальных сплавов и материалов, необходимых для работы электронных устройств.

Если первый этап можно назвать эпохой металла, то второй связан с рождением электроники и миниатюризации техники. Появление полупроводников открыло путь к компьютерам, современным средствам связи, вычислительным системам и целому миру высоких технологий.

Таким образом, история материаловедения показывает, что развитие общества напрямую связано с тем, какие материалы человек умеет создавать и использовать. И сегодня эта наука продолжает двигаться вперед, открывая путь к еще более прочным, легким, умным и функциональным материалам будущего.

Сегодня мы подходим к третьему по-настоящему революционному этапу в развитии материаловедения — биоорганическому материаловедению. Это направление связано с изучением и созданием материалов, которые по своей структуре и принципам организации приближаются к живым системам. И именно здесь становится особенно заметно, насколько сложна и многослойна сама природа жизни.

Живые биоорганические системы устроены несравнимо сложнее, чем привычные нам неорганические материалы. В них все взаимосвязано: структура, функция, обмен энергией, способность к самовосстановлению и адаптации. Поэтому исследования в этой области открывают совершенно новые возможности для науки, медицины, робототехники и технологий будущего.

— Почему это так?

— Например, если взять обычный полупроводниковый кристалл диоксида кремния, то его элементарная ячейка включает всего восемь атомов. Это достаточно простая и хорошо изученная структура. Но если рассматривать ячейку кристалла белка, то там уже могут содержаться сотни тысяч атомов, а иногда и больше. Именно поэтому белковые и другие биоорганические структуры представляют собой гораздо более сложный объект для анализа и моделирования.

Более того, в живых системах важна не только сама химическая формула, но и пространственная организация молекул, динамика их взаимодействий и способность изменяться в ответ на внешние условия. Из-за этого биоорганические материалы требуют совершенно иного подхода к изучению, чем традиционные материалы.

Сегодня искусственный интеллект наглядно демонстрирует, насколько несовершенно и неэффективно во многих случаях устроены современные компьютеры. Сравнение с живыми системами показывает, что природа уже давно использует гораздо более гибкие, экономичные и интеллектуально организованные принципы обработки информации. Именно поэтому биоорганическое материаловедение может стать ключом к созданию новых поколений вычислительных систем, сенсоров и биосовместимых устройств.

Таким образом, переход к биоорганическому материаловедению — это не просто очередной шаг в науке, а выход на принципиально новый уровень понимания материи, жизни и технологий. И чем глубже мы изучаем живые системы, тем яснее становится, насколько огромный потенциал в них заложен для будущего человечества.

Переписанный текст:

Приведу это наглядно на простом примере. Еще совсем недавно человек, заходя в лифт, буквально ощущал жар: там часто стояла обычная лампочка накаливания, которая не только освещала пространство, но и сильно нагревала воздух. Это происходило потому, что ее принцип работы был связан с пропусканием тока через тонкую нить в вакууме: нить раскалялась и в основном превращала электрическую энергию в тепло, а уже небольшая ее часть уходила на создание света. По сути, такая лампа была скорее источником тепла, чем света, и именно поэтому в закрытом пространстве лифта становилось душно и некомфортно.

Сегодня ситуация совершенно иная. Вы заходите в лифт — и видите светодиодное освещение, которое дает яркий свет почти без нагрева. Энергия расходуется гораздо эффективнее: светодиод работает именно как источник света, а не как «обогреватель в миниатюре». Это хороший пример того, как технологический прогресс меняет привычные вещи, делая их более удобными, экономичными и безопасными.

То же самое можно сказать и о компьютерах. Современный компьютер по уровню тепловыделения можно сравнить со старой лампой накаливания: значительная часть потребляемой энергии превращается в тепло, а не в полезную работу. Чем мощнее вычислительная система, тем больше тепла она выделяет, и тем сложнее становится ее эксплуатация. Особенно это заметно в случае суперкомпьютеров, где огромное количество процессоров и модулей работает одновременно под высокой нагрузкой.

Например, у нас в Курчатовском институте находится один из самых мощных суперкомпьютеров. Чтобы он мог стабильно функционировать, там установлены масштабные системы охлаждения. Без них такая техника просто не смогла бы работать: перегрев снижает производительность, сокращает срок службы оборудования и может привести к сбоям. Поэтому современная вычислительная техника — это не только процессоры и память, но и целая инженерная инфраструктура, обеспечивающая отвод тепла.

Таким образом, переход от лампы накаливания к светодиоду очень точно показывает главный принцип развития технологий: меньше лишнего тепла, больше полезного результата. И если раньше в лифте нас грела лампочка, то сегодня прогресс позволяет получать тот же или даже лучший эффект без потерь энергии и без дискомфорта для человека.

Переписанный текст:

Компьютер, по сути, тоже можно назвать тепловым устройством, ведь в процессе работы он неизбежно выделяет тепло. И на первый взгляд может показаться, что между биоорганикой и искусственным интеллектом нет ничего общего. Однако связь здесь самая прямая и гораздо глубже, чем может показаться. Человечество всегда стремилось понять, как устроено мышление, и именно это стремление подтолкнуло ученых к созданию вычислительных машин.

Около шестидесяти лет назад, когда начиналось развитие твердотельной микроэлектроники, а затем и первых компьютеров, исследователи были уверены, что создают нечто, похожее на мозг. Тогда было принято считать, что если удастся построить искусственную систему обработки информации, то она сможет повторить принципы работы живого интеллекта. Но проблема заключалась в том, что сам мозг в то время был изучен крайне слабо: биологическая основа сознания оставалась сложной, закрытой и почти недоступной для понимания.

Поэтому инженеры и ученые выбрали более простой путь: они взяли доступные материалы — кремний, германий и другие полупроводники — и на их основе построили принципиально новую систему. Эта система оказалась очень мощной, удобной и универсальной, но позже выяснилось, что в исходном подходе было допущено сразу две серьезные ошибки. Во-первых, человеческий мозг устроен не так, как обычный компьютер. Во-вторых, искусственный интеллект развивается не по биологическим законам, а по собственным техническим и математическим принципам.

Именно поэтому сегодня так важно не просто сравнивать мозг и компьютер, а глубже понимать их различия и точки соприкосновения. Биология дает нам представление о естественных механизмах обработки информации, а искусственный интеллект помогает создавать новые технологии, которые расширяют возможности человека. В этом и заключается главная связь между биоорганикой и современными вычислительными системами: одна область вдохновляет другую, но не копирует ее буквально.

Переписанный текст:

Еще одна важная ошибка связана с тем, что память искусственно разделили на два отдельных уровня: долговременное хранилище и оперативную память, где непосредственно обрабатывается информация. На первый взгляд такое разделение кажется удобным и логичным, но на практике оно создает серьезные потери энергии и усложняет работу системы. Эти два типа памяти оказываются не просто функционально, а и геометрически, топологически разнесены друг от друга, а связь между ними осуществляется через провод внутри интегральной металлизированной полоски.

В результате каждое обращение из оперативной памяти в долговременную и обратно превращается в электрический ток, который вынужден проходить по этой линии. Чем больше таких переходов, тем выше нагрузка на систему. И здесь начинает действовать обычный закон Ома: при прохождении тока через сопротивление выделяется тепло. То есть значительная часть энергии попросту уходит в нагрев, как это происходит в обычной лампочке. По сути, система тратит ресурсы не только на вычисления, но и на преодоление собственных физических ограничений.

Чтобы уменьшить эти потери, в одном из проектов с промышленной компанией мы пошли по другому пути и геометрически объединили оперативную и долговременную память. Такое решение позволило сократить расстояние между хранением и обработкой данных и минимизировать лишние пересылки информации. В итоге энергопотребление снизилось примерно в 1000 раз. Этот пример показывает, что в архитектуре памяти решающее значение имеет не только логическая организация, но и физическое расположение компонентов, от которого напрямую зависят скорость, эффективность и экономичность всей системы.

Вопрос о связи искусственного интеллекта с развитием отечественных технологий сегодня звучит особенно актуально, потому что многие современные решения, которые подаются как прорывные, на самом деле имеют глубокие исторические корни.

– А причем здесь искусственный интеллект?

– Если говорить шире, то в советское время у нас действительно была, пожалуй, одна из самых сильных в мире систем автоматизации. Речь шла не только об отдельных устройствах, а о целых комплексах: системах управления предприятием, технологическими процессами, производственными линиями и сложными инженерными объектами. Такие решения позволяли координировать работу огромных механизмов, снижать количество ошибок и повышать точность управления на уровне, который для своего времени был по-настоящему передовым. Сегодня это часто сравнивают с тем, что принято называть искусственным интеллектом, хотя тогда использовались другие термины и другие технологические подходы.

Показательным примером этой школы инженерной мысли стал полет советского космического корабля «Буран». Почти 40 лет назад он совершил свой полет в полностью автоматическом режиме, без экипажа на борту, и это само по себе стало событием мирового масштаба. Тогда не было ни современных массовых нейросетей, ни привычных нам цифровых ассистентов, но уже существовали системы, способные самостоятельно принимать сложные управляющие решения в реальном времени, анализировать множество параметров и точно выполнять заложенную программу.

Сегодня часто говорят о беспилотных трамваях, автомобилях и других автономных системах, но при этом нередко рядом все еще остается человек, который подстраховывает технику. Это, безусловно, важный этап развития, однако если сравнивать с «Бураном», то видно, что еще десятилетия назад отечественные инженеры сумели реализовать по-настоящему высокий уровень автоматизации, который и сегодня вызывает уважение. Такой опыт показывает, что основа для современных направлений в области искусственного интеллекта, автономного управления и робототехники закладывалась значительно раньше, чем принято думать.

Именно поэтому, когда мы говорим об искусственном интеллекте, важно помнить не только о современных технологиях, но и о том мощном научно-инженерном наследии, которое уже существовало ранее и во многом опережало свое время.

Переписанный текст:

Когда речь заходит о первых впечатляющих достижениях автоматизации, этот пример до сих пор выглядит почти невероятным. Машина словно сама оценила ситуацию и приняла решение, которое на тот момент казалось фантастикой. Она не просто следовала заранее заданному маршруту между Петербургом и Москвой, а облетела Землю, затем вышла на посадочную полосу и неожиданно ушла в сторону. Как выяснилось, система «заметила», что боковой ветер стал сильнее, и изменила траекторию посадки, чтобы действовать безопаснее. Подобный случай долго оставался уникальным, и с тех пор его никому не удалось повторить в точности.

Этот эпизод хорошо показывает, насколько далеко может зайти автоматизация, если система умеет не только выполнять команды, но и учитывать внешние условия. Однако возникает закономерный вопрос: если уже тогда существовали технологии такого уровня, почему понятие «искусственный интеллект» не стало широко использоваться раньше? Ответ достаточно простой. Искусственный интеллект — это не просто автоматическое управление, а более высокий этап развития, при котором машина должна не только действовать по программе, но и анализировать огромные массивы данных, находить закономерности и делать это практически мгновенно.

Для создания таких систем нужны были не только алгоритмы, но и серьезные вычислительные ресурсы, которых в то время попросту не хватало. Обработка данных занимала бы слишком много времени, а точность и скорость анализа не соответствовали бы требованиям. Сегодня ситуация изменилась: появились мощные компьютеры, современные методы хранения информации и инструменты, позволяющие работать с большими объемами данных в реальном времени. Именно поэтому искусственный интеллект стал возможен как практическая технология только на современном этапе развития.

Современные технологии анализа больших данных позволяют обрабатывать огромные массивы информации, например геномы миллиона людей, страдающих одной и той же болезнью. На основе таких сведений можно выявлять наследственную предрасположенность к конкретным заболеваниям, точнее диагностировать риски и подбирать более эффективные методы профилактики и лечения. Однако сам процесс сбора, хранения и обработки подобных баз требует колоссальных вычислительных ресурсов. Именно поэтому интегральные схемы в компьютерах выделяют огромное количество тепла, а рост возможностей искусственного интеллекта всё сильнее упирается в вопрос энергопотребления.

Сегодня становится очевидно, что развитие ИИ напрямую связано не только с программным обеспечением и качеством алгоритмов, но и с доступностью дешёвой, стабильной и мощной энергетики. По сути, искусственный интеллект можно назвать «сублимированным электричеством», потому что без непрерывного притока энергии он просто не способен существовать и работать в нужных масштабах. При этом долгое время многие недооценивали, насколько серьёзной станет эта зависимость. Сейчас же вопрос обеспечения энергией выходит на первый план и становится одним из ключевых факторов технологического соревнования между странами.

Не случайно сегодня в Европе, в частности в Германии, всё чаще обсуждают ошибки прошлых лет и рассматривают возможность возвращения к законсервированным атомным станциям, если технически это ещё осуществимо. Аналогичные процессы происходят и в США, где вновь активизируется интерес к разработкам, связанным с компактными и «портативными» атомными установками. Это показывает, что атомная энергетика снова воспринимается как важнейший ресурс для будущего цифровой экономики, крупных дата-центров и систем искусственного интеллекта. Таким образом, борьба за лидерство в ИИ всё больше превращается в борьбу за энергию, без которой любые вычислительные прорывы остаются невозможными.

Проблема энергоснабжения сегодня требует не просто локальных мер, а продуманной и долгосрочной стратегии. Чем быстрее растут потребности общества, промышленности и цифровой инфраструктуры, тем острее становится вопрос о том, где взять стабильную, доступную и безопасную энергию. Именно поэтому к решению этой задачи нужно подходить комплексно, учитывая и производство энергии, и способы её потребления.

– Как же решить проблему?

– Существует два основных направления. Первое — это увеличение энергопроизводства. По сути, наиболее реалистичный и технологически перспективный путь здесь связан с развитием ядерных технологий и атомной энергетики. Особенно важно развивать мобильные атомные станции и станции малой мощности, поскольку именно в этих сегментах у нас уже есть серьезное преимущество и технологическое лидерство. Такие решения позволяют обеспечивать энергией удалённые территории, промышленные объекты и регионы, где строительство крупных электростанций затруднено или нецелесообразно.

Кроме того, атомная энергетика обладает важным качеством — она способна давать большие объёмы энергии при сравнительно небольшом воздействии на окружающую среду, если речь идет о современных безопасных технологиях. Это делает её одним из ключевых инструментов будущего энергобаланса. Однако одного наращивания генерации недостаточно, если не менять сам подход к использованию ресурсов.

Второе направление — это переход к иному принципу потребления. Сегодня человечеству необходимо не только производить больше энергии, но и тратить её разумнее, эффективнее и более естественно по отношению к окружающей среде. Человеческий мозг, который является одним из самых сложных и совершенных природных механизмов, потребляет всего около 10 ватт, а в пиковые моменты — не более 30 ватт. Этот пример показывает, что природа умеет достигать высокой эффективности при минимальных затратах.

Следовательно, наша задача заключается в том, чтобы, одновременно увеличивая производство энергии, перейти к принципиально новому, природоподобному типу её потребления. Речь идёт о технологиях, которые будут не просто мощными, но и экономичными, адаптивными, умными и близкими по логике к естественным процессам. Именно над такой моделью мы уже около десяти лет последовательно и непросто работаем, формируя концепцию развития природоподобных технологий.

Иными словами, будущее энергетики — это не только новые станции и новые мощности, но и новая культура потребления, в которой эффективность, устойчивость и гармония с природой становятся основными принципами развития.

– Почему это считается сложным?

– Потому что любая новая идея, технология или подход поначалу редко вызывает массовый интерес. Так происходит из раза в раз: сначала новое кажется непонятным большинству, а затем начинает восприниматься как угроза привычному порядку. Люди привыкают к уже сложившейся системе, и любое изменение требует от них выйти из зоны комфорта.

Кроме того, нововведения почти всегда нарушают существующее равновесие. Когда все роли уже распределены, ресурсы поделены, а влияние закреплено за определёнными участниками, появление чего-то нового неизбежно вызывает напряжение. Чтобы новое стало частью реальности, кому-то приходится уступать место, менять правила и пересматривать устоявшиеся интересы. Именно поэтому среда чаще всего сопротивляется переменам и старается сохранить привычное состояние.

Но если за идеей стоят конкретные люди, реальные проекты и последовательная работа, тогда изменения начинают происходить не на словах, а на деле. Новое перестаёт быть абстрактной концепцией и становится практикой, которая постепенно входит в повседневную жизнь.

Именно в этом контексте стратегия развития природоподобных технологий, недавно утверждённая президентом, имеет особое значение. По сути, она задаёт направление движения к новому технологическому укладу, в котором ключевую роль будут играть решения, более близкие к природным принципам, устойчивому развитию и эффективности. Это не просто отдельная инициатива, а шаг к масштабным системным изменениям.

— Каким образом можно подойти к этому иначе? — спросил он.

— До сих пор мы привыкли рассматривать человека как вершину природного развития и затем пытались воспроизводить отдельные его функции в сложных технических устройствах. Однако такой подход лишь частично отражает возможности живых систем. Например, современные микроэлектронные устройства по принципу работы совсем не похожи на мозг, хотя и выполняют некоторые схожие задачи. То же самое можно сказать и о человеческой руке: люди создали экскаваторы, грейдеры и подъемные краны, но ни одно из этих устройств не обладает той же универсальностью, точностью и гибкостью, которые есть у живой руки.

Кроме того, живые организмы отличаются высокой экономичностью. Биологические системы умеют расходовать энергию очень рационально, достигая впечатляющей эффективности при минимальных затратах. Мы сами существуем благодаря своеобразным биотопливным механизмам: питаемся, и за счет поступающей пищи в наших клетках запускаются сложные химические реакции, которые поддерживают жизнь, рост и работу органов.

Именно поэтому изучение природы сегодня важно не только как способ понять саму жизнь, но и как источник идей для новых технологий. Чем глубже мы будем разбираться в том, как устроены живые системы, тем больше шансов создать более совершенные, гибкие и энергоэффективные технические решения.

Переписанный текст:

Именно поэтому сегодня особенно важен переход от простого «копирования» природы к созданию биоподобных решений, которые не повторяют внешний вид живых систем, а используют их принципы работы. Такой подход открывает новые возможности для науки, промышленности и инженерии, потому что позволяет создавать более гибкие, прочные и эффективные материалы.

В XX веке основное внимание было сосредоточено на кристаллических материалах. Тогда на их основе строилась целая технологическая эпоха: компьютеры, лазеры, элементы памяти и множество других устройств создавались именно на базе монокристаллов. Это был огромный прорыв, благодаря которому человечество смогло развить целую индустрию высоких технологий. Однако такие материалы относятся к упорядоченным системам, тогда как живые организмы, наоборот, часто построены на неупорядоченных или слабо упорядоченных структурах.

Сегодня технологическое развитие все больше смещается в сторону биоорганики и композитных материалов, которые по своей организации ближе к природным системам. Это означает переход от жестко структурированных веществ к более сложным, адаптивным и многофункциональным материалам. Например, современное самолетное крыло уже не изготавливается из монокристалла. Вместо этого используются композиты и углеродное волокно, производство которых требует специальных технологий, в том числе ткацких принципов формирования материала. Это наглядный пример природоподобной технологии, когда инженерия берет за основу не форму природы, а ее внутреннюю логику и способы построения устойчивых структур.

Таким образом, биоподобие становится не просто направлением исследований, а важным принципом развития современной техники. Чем глубже мы изучаем природные механизмы, тем точнее можем создавать материалы и устройства, которые будут эффективнее, экономичнее и ближе к естественным законам организации мира.

Если снова вернуться к теме меганауки, становится ясно, что вместе с масштабом экспериментов меняется и сама система измерений, по которой мы оцениваем материал. В случае с кристаллом всё относительно просто: кристаллическая решётка даёт дифракционную картину, и по ней можно «увидеть» атомную структуру. Но когда речь идёт о веществах без строгого упорядочения, привычная дифракция уже не даёт нужного результата, потому что в таких средах отсутствует регулярная структура, на которую можно опереться. Именно поэтому требуется иная метрика, более подходящая для сложных и неупорядоченных систем.

В современной меганауке для этого всё чаще используют мощные синхротронные источники, а также различные виды рассеяния — в том числе ядерное рассеяние и другие методы, позволяющие извлекать информацию там, где стандартные подходы оказываются недостаточными. Такие инструменты постепенно становятся не просто вспомогательными, а ключевыми способами изучения новых материалов, поскольку именно они позволяют определять их свойства, структуру и поведение на атомном уровне. По сути, это уже не просто набор экспериментальных техник, а новая исследовательская «линейка», по которой оценивают материалы будущего.

— Если говорить об атомных технологиях, то выходит, что Соединённые Штаты уже никогда не смогут догнать нас, например, в области атомных ледоколов?

– Никогда не стоит говорить «никогда», потому что в жизни все постоянно меняется, а конкуренция остается одним из главных двигателей прогресса. Именно она заставляет страны, компании и людей не останавливаться на достигнутом, искать новые решения и развивать технологии. Когда исчезает ощущение соперничества, появляется риск расслабиться и потерять темп, а это очень опасно в любой сфере. Почему Штаты «провисли»? Потому что они допустили ошибку — слишком уверовали в собственное превосходство и перестали двигаться так же активно, как раньше. Как только появляется ощущение, что ты уже завладел миром, ты начинаешь замедляться, но в реальности пустот не бывает: если кто-то ослабевает, его место тут же занимает другой.

Ситуация с технологиями это хорошо показывает. Еще совсем недавно в Китае почти не знали самого понятия «термоядерный синтез», однако мы поставили туда сверхпроводящий токамак, подробно объяснили принцип его работы, помогли освоить эту область, и в результате сегодня у них есть один из лучших токамаков. На первый взгляд кажется, что это означает, будто ты сам воспитываешь себе конкурента. Но если посмотреть шире, становится понятно, что в этом есть и огромная польза: ты не только передаешь знания, но и расширяешь сферу применения передовых технологий, создаешь новые направления развития и формируешь будущие рынки. А это значит, что выигрыш в долгосрочной перспективе может оказаться гораздо больше, чем краткосрочные риски. В современном мире именно так и устроено технологическое лидерство: важно не просто обладать знаниями, а уметь развивать их, делиться ими и оставаться впереди за счет постоянного движения, а не за счет самоуспокоенности.

В современном мире умение расти в конкурентной среде становится одним из важнейших навыков. И кроме того, вы резко повышаете квалификацию не только своих соперников, но и партнеров, потому что соперничество и сотрудничество неизбежно переплетаются и вместе формируют условия для развития. Когда рядом есть сильные игроки, каждый участник вынужден быстрее учиться, точнее действовать и внимательнее относиться к качеству своей работы.

При этом важно понимать, что поражение и победа часто являются не противоположностями, а двумя сторонами одного процесса обучения. Если человек умеет извлекать пользу из каждого результата, он начинает воспринимать любой опыт как шаг вперед. Именно поэтому не стоит жестко разделять успех и неудачу: и то и другое помогает накапливать опыт, выстраивать стратегию и становиться сильнее. В командной среде особенно заметно, что рост одного участника подталкивает к развитию всех остальных.

По сути, вывод здесь один: нужно постоянно двигаться вперед, сохранять инициативу и стремиться быть первым. Как только вы начнете снижать темп, вы рискуете быстро оказаться в аутсайдерах, потому что в динамичной среде выигрывает тот, кто не останавливается. А значит, успех требует не только таланта, но и дисциплины, настойчивости и готовности каждый день подтверждать свой уровень делом.

Источник и фото - ria.ru