Каталог наскальной живописи и еще три ярких проекта рос­сийских ученых

С 2013 по 2023 год российские ученые получили гранты на 220 млрд рублей из бюджета.

Их распределением занимается Российский научный фонд, РНФ. НКО оказывает финансовую и организационную помощь исследованиям, выбранным на конкурсной основе. За десять лет этой возможностью воспользовались 80 тысяч исследователей — они воплотили 20 тысяч проектов.

Для Т⁠—⁠Ж четверо из них рассказали, как разрабатывают жизненно необходимые лекарства, моделируют потребительское поведение, создают новые технологии тушения пожаров и картотеку наскальной живописи. А еще поделились, как государство помогает ученым в их исследованиях и чего им не хватает.

Я родился в 1977 году в Екатеринбурге, а школу окончил в начале 1990-х. Это было непростое и тревожное время. Как победитель международной олимпиады, я мог без экзаменов поступить в любой российский вуз химического или биологического профиля. Я подумал: если стану врачом, то точно заработаю на жизнь. Поэтому выбрал общемедицинский факультет Уральской государственной медицинской академии.

Во время учебы я практиковался в детском онкологическом центре, где видел тяжелобольных и умирающих юных пациентов. Тогда понял, какое значение имеют современные препараты: они способны спасти жизнь тем, кого считали неизлечимыми.

Сразу после окончания вуза в 2000 году я уехал учиться в аспирантуру по молекулярной иммунологии в Утрехтский университет в Нидерландах. Там увидел возможности разработки лекарств, которые предлагает современная наука. Вместе с другими учеными я разрабатывал препараты моноклональных антител  , которые сейчас продаются за миллиарды долларов.

Мне стало мучительно больно, что в России отсутствовали возникшие в конце 1990-х и начале 2000-х годов методики создания биотехнологических лекарственных препаратов  , потому что именно они определяют лицо современной биофармацевтики. Такие лекарства сегодня наиболее востребованы на мировом рынке, хотя и дорого стоят из-за своей эффективности.

Я захотел помочь России преодолеть этот технологический разрыв. В 2005 году вернулся на родину и устроился в Biocad. Сегодня это одна из ведущих биотехнологических компаний в стране, но на тот момент она была фактически стартапом.

Следующие 14 лет я трудился над развитием организации — сначала в должности медицинского директора, затем вице-президента по разработкам и исследованиям. Именно нам удалось первыми в России освоить технологии разработки и производства наиболее сложных и востребованных биотехнологических лекарственных препаратов.

Своим главным достижением я считаю создание технологической платформы для разработки и производства моноклональных антител. Благодаря этому современные методы лечения онкологических и аутоиммунных заболеваний стали доступными для россиян.

В 2019 году я ушел из Biocad в только открывшийся тогда научно-технологический университет «Сириус» и стал его первым сотрудником. Мне хотелось, чтобы технологии, знания в области разработки таких лекарств осваивали студенты. И на их основе делали прорывные проекты, которые обеспечат рост российской фарминдустрии в следующие 10—15 лет. До октября 2021 года в должности ректора я руководил созданием университета, а на 2024 год возглавляю Научный центр трансляционной медицины  .

«Сириус» — научно-технический университет: мы делаем акцент на разработке продуктов и технологий, востребованных обществом и экономикой. Так, в Научном центре трансляционной медицины мы в том числе разрабатываем технологии тонкого химического синтеза молекул, которые становятся действующими веществами лекарств. Мы не только получаем новые препараты, но и воспроизводим действующие вещества известных медикаментов, которые сейчас не выпускают в России.

В их числе препараты для лечения редких наследственных болезней: спинальной мышечной атрофии, СМА  , легочной артериальной гипертензии, ЛАГ  , и миодистрофии Дюшенна  . Первый диагноз в России получили около 1380 пациентов, второй — 4000—5000, но точной статистики нет, третий — 1500 человек. Для лечения этих заболеваний нужны небольшие объемы лекарств — буквально несколько килограммов субстанции. Так мы называем действующее вещество — молекулу, которая оказывает терапевтический эффект. Обычно для производства лекарств от распространенных болезней требуется значительно больше субстанции.

Сейчас Россия закупает медикаменты для лечения этих болезней за границей, и стоят они баснословно дорого. На препарат от СМА в 2022 году потратили 11,4 млрд рублей, от миодистрофии Дюшенна — 12 млрд рублей. Объем закупок лекарства от ЛАГ в 2021 году был 713 млн рублей. Этими миллиардами государство фактически финансирует зарубежную науку.

В 2023 году мы занялись разработкой трех субстанций для этих орфанных препаратов  по программе поддержки прикладных исследований РНФ. Раньше фонд финансировал только фундаментальные исследования. Но с 2023 года запустил конкурсы для прикладных проектов: большое мероприятие по микроэлектронике и экспериментальную программу для разработок по разным направлениям — медицина, химия, сельское хозяйство. В дальнейшем они вырастут в более крупные конкурсы.

Индустриальный партнер формирует техническое задание, софинансирует исследования и принимает их результаты совместно с РНФ. Наш заказчик — фармацевтическая компания «КФР».

Наш проект стал первым и пока единственным в области фармацевтики, попавшим в эту пилотную программу.

В середине 2023 года мы приступили к разработке технологии синтеза  для субстанций всех трех препаратов. В процессе задействованы 15 сотрудников университета.

Сначала мы выясняли, какую сложную молекулу вещества нужно получить и какими характеристиками она должна обладать. После химики-синтетики анализировали, из каких «строительных блоков» ее можно собрать и сколько этапов последовательных превращений потребуется для этого.

После искали оптимальные условия для каждого этапа, подбирали катализаторы и температуру. Продумывали, как очищать субстанцию от промежуточных продуктов синтеза, и оценивали, влияют ли эти примеси на безопасность и сроки хранения. Параллельно химики-аналитики разрабатывали методики, чтобы контролировать качество при серийном производстве и гарантировать его постоянство.

На октябрь 2024 года мы завершили разработку технологии синтеза субстанций для всех трех препаратов. Примечательно, что швейцарская компания-производитель создавала технологию для зарубежного аналога лекарства от СМА около шести лет. Нам же удалось управиться за полтора года.

При этом наши технологии не повторяют иностранные, а значит, патентно чисты. К тому же они даже более эффективны. Мы старались использовать дешевое и легкодоступное сырье в качестве «строительных блоков» для субстанций. В результате придумали, как синтезировать сложные молекулы из простых материалов.

А еще удешевляет производство: по предварительным оценкам, наши орфанные препараты будут стоить как минимум в три раза дешевле, чем закупаемые сейчас зарубежные. Также мы можем быть уверены в качестве продукта. В России жесткая система контроля за производством лекарственных препаратов, но государство не проверяет каждую поставку из другой страны. Это происходит только один раз, когда принимается решение о допуске продукта на рынок.

Но зарубежный производитель позже может изменить технологию или процесс производства, а это неизбежно влияет на качество. Считаю, что любые компромиссы с точки зрения качества неприемлемы, особенно — когда говорим о лекарствах для смертельно больных детей.

В первой половине 2025 года мы внедрим технологии на опытно-промышленном производстве, которое сейчас достраивает «КФР» возле нашего университета за свой счет. Оно представляет собой небольшой завод по изготовлению химических субстанций — этакую большую лабораторию, созданную по международному стандарту GMP  .

Наши технологии синтеза уникальны, но сами препараты находятся под патентной защитой, из-за чего их нельзя производить в промышленных масштабах. Однако в России и развитых странах разрешено изготавливать защищенные патентом лекарства индивидуально, потому что речь идет о помощи конкретному человеку.

Поэтому при нашем заводе будет работать производственная аптека, где под каждого пациента в стерильных условиях станут изготавливать лекарства из синтезированных субстанций. Нуждающиеся в препаратах, как и сейчас, будут получать их за счет государства.

Мы получили от РНФ 70 000 000 ₽ на этот проект. «КФР» также выделила нам деньги. Большая их часть идет на зарплаты сотрудникам и закупку сырья. В университете «Сириус» хорошее оборудование, поэтому у нас было практически все необходимое. Но для синтеза больших объемов действующего вещества мы закупили химические реакторы  .

Мы рассчитываем, что уже к середине 2025 года на производстве «КФР» выпустят первые опытно-промышленные партии всех трех лекарств. Это станет первым в России прецедентом индивидуального изготовления таких сложных медикаментов и своего рода страховкой для нашей системы здравоохранения.

К сожалению, из-за политической ситуации есть постоянный риск, что какие-нибудь лекарства перестанут поставлять в Россию. В этом случае мы сможем оперативно создать свою технологию производства и изготовить препараты для тех, кому они жизненно необходимы. По завершении этого проекта будем готовы разработать технологии синтеза других необходимых дорогостоящих лекарств.

Моя личная цель — добиться производства в России современных препаратов, которые спасают жизни. Мне важно, чтобы моя страна не зависела от поставок медикаментов из-за рубежа.

В школьные годы я занимал призовые места на разных олимпиадах — как по математике и физике, так и по литературе с историей. Но еще тогда я понял, что математика — это формальный язык, на котором можно описать любой результат: в гуманитарных науках такого нет. А информатика — это голос, которым этот язык звучит.

Поэтому в 1989 году я поступил на специальность «Прикладная математика» в Санкт-Петербургский морской технический университет. Тогда выбранное мной направление было топовым. Если говорить современным языком, туда брали только стобалльников по ЕГЭ.

От известных ученых часто слышу, что их основной драйвер — любопытство. У меня же на первый план выступает чувство порядка. Меня раздражает неопределенность и неполнота информации. Пробелы в знаниях ждут, чтобы их заполнили или хотя бы «наложили заплатки». А математика и цифровые технологии — универсальный для этого инструмент.

Я окончил университет в 1995 году и сразу же поступил в аспирантуру. В середине 1990-х на аспирантскую стипендию можно было прожить примерно сутки, а вакансий для молодых ученых просто не было. Поэтому вместо университета первым моим работодателем стало Министерство обороны. Там я дополнил математическую подготовку инженерными навыками и научился думать «от потребителя».

В 1997 году я защитил кандидатскую диссертацию, стажировался в университете Стратклайда в Глазго. После работал на научных позициях в Санкт-Петербургском отделении государственного океанографического института и в Институте высокопроизводительных вычислений и баз данных. Также вел эпизодические проекты с промышленными компаниями — это позволило освоиться с пониманием проблематики различных предметных областей.

В те годы меня интересовало стохастическое моделирование  на основе численных методов анализа данных и статистики. Я занимался этим в полном цикле: от теоретических построений до создания прикладных программ. Например, руководил разработкой модельно-интеллектуального блока для управления комплексом защитных сооружений Санкт-Петербурга от наводнений. Он и сегодня эффективно работает.

В 2006 году я стал доктором технических наук. Работа над диссертацией оказалась переломным моментом. Подготовка к защите диссертации оказалась переломным моментом. Я осознал, что любимые мной статистические методы применимы не только к природным и техническим объектам, но и к другим системам со сложным поведением.

Наиболее непредсказуемые из них — социальные: в отличие от неживой природы, люди могут вести себя проактивно и реагировать на изменения. И поэтому только на основе компьютерного моделирования можно изучить их свойства в экстремальных ситуациях, научиться снижать негативные последствия финансовых кризисов, эпидемий, транспортных коллапсов.

В 2006 году я начал карьеру как профессор университета ИТМО. На октябрь 2024 года возглавляю Мегафакультет трансляционных информационных технологий. В нем три факультета, три института и почти 6000 студентов и аспирантов.

На новом месте работы я вскоре убедился в верности своего личного открытия. С 2007 по 2009 год мы вместе с коллегами из Голландии, Германии, США и Польши работали над проектом лаборатории VIROLAB — моделировали эпидемиологию  ВИЧ.

Мы построили математические модели, которые убедительно показали: распространение ВИЧ зависит сильнее не от медицины, а от социальной сферы, в первую очередь — от поведения людей. Так я убедился: если смоделировать индивидуальное поведение, ключевые формы контактов человека и его отношения с окружающими, можно решать задачи в разных сферах — от экономики потребления до патриотического воспитания.

Я развиваю это направление в ИТМО со своими учениками с 2010 года. Под моим руководством защитили диссертации 40 кандидатов и докторов наук. С помощью математики нам удалось описать, как рушатся криминальные сообщества, распространяют наркотики, происходят банковские кризисы и инфокампании в социальных медиа.

В 2016 года создали лабораторию, которая занимается цифровыми технологиями в экономике и финансах. Наша задача — описать экономические явления  языком цифр. Мы решили разработать математический аппарат, методы и алгоритмы для моделирования экономического поведения жителей крупных городов, а еще сделать платформу, которая позволит прогнозировать его и решать прикладные задачи. На это мы получили грант от Российского научного фонда на 110 000 000 ₽ на четыре года. Благодаря этому смогли пригласить ведущих специалистов из разных городов и даже стран.

В сфере экономического моделирования применяют разные подходы. Многие из них игнорируют человека, мы же, напротив, фокусируемся на людях, их мотивации, социальных связях и среде обитания. От задачи зависит, какая именно информация нам нужна.

Легче всего собирать данные для прогнозирования повседневного потребления: например, на сколько хватит мороженого в тележке на Марсовом поле в жаркий летний выходной и как эффективно рекламировать туры в ОАЭ холодными зимними вечерами. Для рекламы туров через интернет совсем неважно знать, куда люди пойдут гулять в выходные, в отличие от продажи мороженого.

А вот в экстремальных ситуациях, с которыми приходится сталкиваться впервые, данные, как правило, отсутствуют. Поэтому невозможно выбрать эффективную стратегию оказания помощи жителям при стихийных бедствиях, замедлить распространение эпидемии, установить или даже отрегулировать перемещения людей в условиях глобальных городских мероприятий на основе экспертного опыта. Ведь и Ходынская катастрофа  в 1896 году возникла на основе увеселительного мероприятия. А продовольственный кризис в Петрограде в 1917 году подтолкнул страну к революции.

Когда мы не имеем возможности наблюдать экстремальную ситуацию, единственный рецепт — моделировать поведение ее участников исходя из того, как на их ценностную картину мира воздействуют разные стимулы. В первую очередь — потребительские.

Получить необходимые данные для построения поведенческих моделей общества — тоже огромная проблема. Собирать нужную информацию на персональном уровне зачастую невозможно с технической и этической точек зрения: никто не хочет «Большого брата».

Также непонятно, как получить сведения о тонких взаимодействиях между людьми. Например, невозможно объективно измерить, как у кого-то возникает желание купить колбасу той же марки, что и незнакомец в супермаркете. И тем более сложно определить, насколько на фоне текущих событий близок тот или иной человек к тому, чтобы впасть в панику или, наоборот, в депрессию.

Здесь на помощь приходит искусственный интеллект. Он дописывает и детализирует модель с опорой на фрагментарные знания, которые заслуживают доверия. Например, на основе чеков и банковских транзакций можно восстановить географию перемещений, мотивацию и отчасти даже ценностную картину населения конкретного города. А если соединить это с информационным фоном, получается частично оценить мотивы таких действий.

Применение искусственного интеллекта дает возможность не покушаться на тайну частной жизни. Мы не выявляем секретные сведения о каждом человеке, а создаем синтетические акторы — модели индивидов с характеристиками поведения, в совокупности близкими к реальным. При этом невозможно найти актора, который в точности похож на конкретного человека.

В результате мы создаем набор предсказательных моделей, которые позволяют решать повседневные задачи банков, ретейла, сферы услуг или управления городом «в сослагательном наклонении». Например, можно не просто узнать, где лучше поставить новый банкомат или сколько пива завезти в магазин, но и оценить, раскупят ли его, если по телевизору будут транслировать финал Чемпионата мира по футболу.

Но наиболее ярко наши модели проявляют себя в нестандартных задачах. Например, сколько продуктов первой необходимости складировать, если город принимает Олимпиаду и несколько дней подъезды к точкам сбыта будут ограничены. Для этого мы используем более общую имитационную модель. Она позволяет разыгрывать активности потребителей с помощью синтетических акторов, у каждого из которых есть собственный примитивный искусственный интеллект.

Официальным партнером нашей научной лаборатории с начала проекта стал банк «Санкт-Петербург». Именно он предоставил нам данные для исследовательских целей и создания комплекса моделей, а также софинансировал исследования и разработки.

В 2020 году случилась пандемия, поэтому мы получили уникальные данные о поведении петербуржцев во время ковидного кризиса. Тогда мы сфокусировались на моделировании финансовых процессов и потребительского поведения в нестандартных ситуациях. Для продолжения исследований получили еще один грант от Российского научного фонда на три года на 30 000 000 ₽.

В спокойной обстановке данные устаревают постепенно: открываются и закрываются магазины, строятся и заселяются новые районы. Но масштабы изменений слабо сказываются на повседневной активности людей, поэтому мы можем делать выводы, анализируя сведения за долгий период.

Другое дело — кризисы, когда ситуация может развиваться так стремительно, что полностью ломает поведенческие установки. Иногда люди и вовсе не знают, что и как делать, и их поступки становятся хаотичными. Невозможно прогнозировать их на основе исторических данных. Ситуацию усугубляет то, что кризисы редки и нерегулярны, а еще у них разная природа.

Причем в нашем случае кризис — это не обязательно негативное событие: проведение массовых спортивных мероприятий, форумов и масштабных торжеств в отдельно взятом городе тоже меняет ритм жизни жителей и может создавать им массу неудобств. Мы выяснили, что в кризисных ситуациях люди ведут себя по сходному шаблону, если у них близкие картины мира.

Действия того или иного человека можно предсказать, исходя из его ценностей. Особенно учитывая, что люди демонстрируют аналогичное поведение в плановых «мини-кризисах», когда размеренный ритм жизни меняется у всей страны: Новый год, 23 Февраля и 8 Марта, летние отпуска и начало учебного года для семей с детьми.

Так, после начала ковидных ограничений было хорошо видно, как поступают разные группы. Около 40% платежеспособных людей стали закупаться товарами первой необходимости, например гречкой и тушенкой.

Еще 10%, наоборот, действовали по стратегии «один раз живем» и делали крупные нестандартные покупки. Значимая часть стала экономить на продуктах и вместо этого тратить деньги на удовольствия и развлечения: вероятно, чтобы отвлечься от дурных мыслей.

Примечательно, что эти группы оказались устойчивыми: в феврале и марте 2022 года их состав слабо изменился. В целом моделирование показало, что в стране нет поводов для беспокойства, несмотря на агрессивную внешнюю инфокампанию: ни финансовая, ни потребительская активность не выходят из-под контроля.

В 2023 году мы закончили разработку цифрового двойника потребительской активности петербуржца — совокупности синтетических акторов, которые имитируют население города и окрестностей. Они общаются между собой и живут повседневной жизнью: ездят на работу, получают зарплату, что-то покупают и даже откладывают деньги.

Над нашими акторами можно проводить эксперименты, которые в реальности просто невообразимы: поднимать цены, играть банковскими ставками, пугать грядущим дефицитом или глобальным финансовым кризисом. Мы делаем это цифровыми инструментами — моделями, имитирующими внешнее воздействие: например, через СМИ, социальные контакты или уличную рекламу.

Так мы можем оценить, как горожане отреагируют на разные ситуации и что предпримут для обеспечения своей стабильности. Например, мы выяснили, что повышение розничных цен не побуждает значительную часть петербуржцев меньше тратить на базовые товары и услуги. Зато они начинают экономить на хобби и отдыхе.

Наши модели позволяют спрогнозировать поведение в кризисных ситуациях за период от трех суток до двух недель. Эти данные дают специалистам основу для размышлений, оценки рисков и принятия решений. Они могут придумать, как заранее компенсировать негативные эффекты: например, привезти больше продуктов, чтобы в магазинах не было пустых полок и избыточного ажиотажа.

С 2024 года наш цифровой двойник находится в «свободном плавании»: мы открыли программные коды модели для всех желающих — разместили ее как открытый репозиторий  в интернете. Модели обновляются с учетом открытых городских данных, а также могут использовать собственные данные провайдеров товаров и услуг. Крупный бизнес использует наши предсказательные модели в своей работе, некоторые из них — круглосуточно. Подробностей рассказать не могу, это коммерческая тайна.

Также в 2024 году мы запустили новый проект — «Интеллектуальный советник главы города», способный давать рекомендации органам власти. Он представляет собой систему, объединяющую множество больших языковых моделей.

Так, одна в совершенстве знакома с транспортной сферой и умеет делать расчеты трафика. Другая разбирается в законодательстве, в том числе — городском. Третья умеет копаться в соцсетях, разбирать и интерпретировать жалобы и обращения граждан. Всей этой группой моделей управляет ИИ-координатор, который понимает запросы на обычном языке и отвечает на них.

Общедоступные модели вроде Chat GPT-4 учатся на данных из интернета, поэтому на их ответы не всегда можно полагаться, когда дело касается профессиональной области. «Интеллектуальный советник» базируется на проверенной и объективной информации. Он будет давать аргументированные рекомендации: со справочными данными, цитатами из законов и результатами расчетов.

Один из источников данных для «Интеллектуального советника» — цифровой двойник экономически проактивного горожанина. Благодаря этому член городской администрации или другой специалист сможет задавать финансовые вопросы на естественном языке без помощи экспертов по моделированию. На октябрь 2024 года мы уже создали демонстрационный образец системы и планируем публично презентовать ее в декабре.

Сейчас мы активно двигаемся в сторону моделирования общего искусственного интеллекта  . Он может быть основан на тех же принципах, что и наш цифровой двойник. Но синтетические акторы не просто отыгрывают потребительское поведение, а получают свои «мозги» — большие языковые модели  , которые «осознают себя» как разные возрастные и социальные группы.

Такой искусственный интеллект объединит много «ограниченных умов» и сможет находить универсальные решения для задач из разных отраслей. Но это уже далеко за рамками поведенческой экономики.

Поведенческое моделирование — не единственная сфера моего интереса. В университете ИТМО я руковожу центром компетенций Национальной технологической инициативы в сфере машинного обучения и исследовательским центром «Сильный искусственный интеллект в промышленности». В последнем десять лабораторий, и из них с поведенческим моделированием работают лишь две. Однако считаю, что именно сейчас принципиально важно этим заниматься.

Сегодня на волне хайпа говорят, что новые цифровые технологии осчастливят нас. Так это или нет — неизвестно: пока никто не может смоделировать их влияние, а ставить эксперименты на живых людях негуманно. Для меня, как ученого, важно не только придумать и воплотить новое знание, но и сделать его доступным обществу — или, если понадобится, оградить от него.

Я родился и вырос в городе Анжеро-Судженске Кемеровской области. В 2002 году окончил школу с золотой медалью и поступил в Томский политехнический университет на специальность «Автоматизация технологических процессов и производств в теплоэнергетике». Исходил из того, что энергетика и автоматизация всегда будут востребованы. К тому же с детства интересовала роботизация: хотелось чем-то дистанционно поуправлять.

Заняться наукой меня мотивировал пример декана факультета — Гения Владимировича Кузнецова. Под его руководством защитили кандидатские и докторские диссертации многие талантливые ребята.

В 2007 году я окончил университет с отличием и поступил в аспирантуру. В 2008 году стал кандидатом физико-математических наук, а в 2011 году — доктором. Обе диссертации посвятил зажиганию конденсированных веществ  при локальном нагреве.

Мы с коллегами изучали, как источники с малым количеством тепла — искорки, молнии и разряды — воспламеняют твердые и жидкие вещества. А еще определяли пороговые характеристики источников, достаточные для воспламенения, а после — учились применять системы такого рода для поджига.

В 2012 году в университете открылась лаборатория тепломассопереноса — проще говоря, переноса энергии в виде тепла и массы. Заведую ей с первых дней, сейчас в моем подчинении уже 60 сотрудников. Тема, по которой я писал диссертации, продолжила развиваться в двух направлениях: с одной стороны — вопросы зажигания и создания топлива, с другой — тушение пожаров.

Мне интересно заниматься обеими темами, поскольку так я помогаю природе. Разработка новых видов топлива позволяет меньше загрязнять нашу планету, а борьба с пожарами защищает окружающую среду.

В 2014 году мы выиграли грант от Российского научного фонда, чтобы оптимизировать борьбу с лесными возгораниями — около 20 000 000 ₽ в год на три года. Мы наблюдали за работой МЧС, общались с сотрудниками и ездили на пожарные испытания. Так узнали, что сбрасываемая с самолетов или вертолетов вода расходуется лишь наполовину эффективно: идущие вверх потоки дыма, разогретого воздуха и продуктов горения выбрасывают значительный объем жидкости из зоны пожара.

Мы придумали систему распределенной во времени и пространстве подачи воды. Представьте себе несколько воздушных судов, которые двигаются над горящим лесом на определенной дистанции друг от друга и с заданным смещением по высоте. Первое сбрасывает водный аэрозоль с крупным размером капель, второе — размером поменьше, третье — еще мельче, а последнее — можно сказать, туман. Благодаря этому вся жидкость эффективно испаряется в зоне горения и тушит его.

Оптимальное расстояние между воздушными средствами рассчитали на основе экспериментов. После на установке, которая имитировала работу пожарных вертолетов со смещением, продемонстрировали, что наше предложение действительно работает. Мы вывели формулу с учетом всех параметров и в 2017 году передали ее в МЧС.

В 2018 году мы переключились на тушение пожаров с помощью газогидрата  . Сейчас для этих целей применяют газовые, жидкостные и пенные системы, то есть используют лед, воду и инертный газ  . Все это есть в составе газогидрата. Инертный газ вытесняет кислород из зоны горения, а лед снижает температуру в очаге пожара и не дает огню распространиться.

Природный горючий лед добывают со дна морей и океанов. Мы же синтезировали его в лаборатории, причем с разными составами — например, с одним газом или с комбинацией. После провели более 200 экспериментов и выяснили, какой состав эффективнее, как лучше его генерировать и распылять. Оказалось, что оптимальный вариант — гидрат на основе углекислого газа. Еще узнали, что такая система хорошо работает в помещениях, но не на открытом воздухе.

Тушить пожары по нашей технологии эффективнее: в среднем на 30—60% быстрее, к тому же нужно меньше огнетушащего средства. В 2024 году мы завершили испытания, и нашим проектом заинтересовались два предприятия нефтегазовой и атомной отрасли. Сейчас дорабатываем нашу систему под их технические условия для демонстрации, как она будет работать на конкретных объектах.

Этот проект два года поддерживало Минобрнауки по программе «Приоритет 2030»  . Нам выделили 5 000 000 и 7 000 000 ₽. На них мы закупили системы для синтеза газового гидрата, экспериментальное и аналитическое оборудование, провели эксперименты.

В 2015 году мы начали работать над еще одним проектом — топливом из отходов производства. Рядом с Томском расположены Кузбасс, Новосибирск и Красноярск — регионы, где добывают много угля, нефти и природного газа. В процессе образуется много отходов, которые в основном утилизируют или складируют. Но их можно использовать как энергетическое сырье и включать как компонент в топливные составы.

Вначале мы ставили эксперименты и добавляли к углю или мазуту шлам — отходы угольного производства, которые почти на три четверти состоят из золы. Показали, как работает композиционное топливо, и продолжили делать композиции на основе других неиспользуемых компонентов, например смол, шлаков или иловых отложений.

Всего у нас вышло более 100 комбинаций. В некоторых из них большая часть — отходы. Так мы уменьшаем площади отвалов, а значит, меньше загрязняем окружающую среду. Кроме того, мы диверсифицируем энергетический рынок: теперь каждый регион может изготавливать топливные композиции из того, что у него есть.

К осени 2024 года мы создали полноразмерную энергоустановку и тестируем на ней эксплуатационные характеристики наших топливных композиций. Это позволяет показать результат нашей работы не в пробирке, а на полноразмерном стенде. Когда закончим испытания, определим все плюсы и минусы топливных смесей и оценим, насколько выгодно их внедрять, сможем предлагать их муниципальным учреждениям и предприятиям.

В 2015—2017 годах этот проект поддерживал Российский научный фонд. Ежегодно он выделял 6 000 000 ₽. Около 35% этой суммы ушли на зарплаты, а 50% — на закупку уникального оборудования. Благодаря этому нам удалось привлечь к работе молодых ученых из Кемерова, Новосибирска и Красноярска.

С 2023 года стартовал еще один междисциплинарный научный проект, в котором участвуют Москва, Самара и Екатеринбург. Вместе мы разрабатываем биокеросин — авиационное экотопливо с разными биопримесями, которое будет выделять меньше углекислого газа во время перелетов  .

Биокеросин синтезируют во всем мире, но у этого процесса есть разные трудности: например, биокеросин расслаивается при хранении, а его свойства нестабильны. Мы изучаем причины этих проблем и ищем для них решения. Будем заниматься этим до 2026 года при поддержке Российского научного фонда. На это нам выделят суммарно 60 000 000 ₽.

У нашей лаборатории еще много интересных предложений по новым научным проектам в разных направлениях: от очистки жидкостей и утилизации углекислого газа до разработок в области медицины. Намерены двигаться последовательно и добиваться новых результатов.

В науке я воплощаю свои идеи, чтобы они приносили людям пользу. Мне интересно создавать что-то новое и решать проблемы жителей региона, страны и всего мира. Чем больше неизвестного, тем сильнее это захватывает.

В 2003 году я поступила в РГГУ и присоединилась к Учебно-научному мезоамериканскому центру имени Ю. В. Кнорозова — единственному в России, где изучают и преподают историю традиционных культур Америки. Я занималась древней историей Колумбии.

В 2008 году защитила диплом и пошла в аспирантуру. Там мой научный вектор постепенно начал меняться: вместе с историей Латинской Америки в древности я начала интересоваться наскальным искусством России и мира. Этой темой занималась моя научная руководительница Екатерина Георгиевна Дэвлет — ученый секретарь Института археологии РАН, ИА РАН, и создатель Центра палеоискусства при нем.

С 1986 года Дэвлет работала на памятниках наскального искусства в России и за рубежом — например, в Мексике и Гватемале. В начале 2000-х годов она создала Петроглифический отряд ИА РАН — команду исследователей, которые изучают наскальные рисунки и петроглифы и ежегодно ездят в экспедиции. Под ее руководством он успел поработать на Чукотке и в Хабаровском крае.

Я тоже стала участвовать в этой работе. Меня привлекло, что изучение наскального искусства находится на стыке археологии, истории искусства, этнографии, истории, но при этом в этой области крайне мало исследователей.

У нас родилась идея создать базу данных с унифицированным подходом и четким местонахождением петроглифов и наскальных рисунков: без этого невозможно охранять и сохранять их. Во-первых, в разных регионах они исследованы на разном уровне. Например, в некоторых неизвестно точное местоположение объектов, открытых еще советскими исследователями. В те времена уровень картографирования был хуже, и в литературе можно встретить такие описания: «Памятник расположен в двух километрах от левого притока Лены». Приходится искать его заново.

Во-вторых, база данных позволит ученым делать выводы и писать работы на основе надежной информации — этого часто не хватало масштабным работам в прошлом.

В 2018 году мы задумали проект базы данных с Екатериной Георгиевной, но ее не стало. Я унаследовала ее наработки и продолжила дело.

В 2021 году мы все-таки отправили заявку на грант РНФ и выиграли его. Грантовая поддержка длилась три года — до лета 2024 года. Ежегодно нам выделяли 4 500 000 ₽.

Мы должны были разработать прототип банка данных о наскальном искусстве России и провести работы по комплексному документированию петроглифов в четырех регионах: Притомье, на Урале, в Приамурье и в Хакасско-Минусинской котловине  . При выборе этих мест исходили из того, что там у нас уже проходили экспедиции Петроглифического отряда. Так, в Кемерове сотрудничаем с музеем-заповедником «Томская писаница», на Урале и в Хабаровском крае — с местными археологами. Также в нашей команде работает исследовательница Елена Миклашевич — признанный специалист по памятникам Хакасско-Минусинской котловины.

Наша работа по созданию каталога охватила и другие регионы. В тематической литературе, официальных отчетах археологических экспедиций или Едином реестре объектов культурного наследия наши операторы ищут информацию об объектах наскального искусства. Они убеждаются, что это действительно исторические памятники, и собирают о них данные. Также много сведений мы получаем от местных археологов и краеведов.

Часто объекты отмечены с навигационной точностью — до нескольких километров. Мы же стремимся к геодезической точности — до одного сантиметра. Определить местоположение памятников, которые мы сами не обследовали, помогают, например, описания из литературы, старые карты и космические снимки.

Предположим, о памятнике сказано, что он находится в двух километрах от тракторной станции, а она уже 50 лет как не существует. Операторы выясняют, где она была, и по спутниковым снимкам и картам вычисляют, где расположен объект. В этом случае локацию удается установить с точностью до километра — но это лучше, чем ничего.

К осени 2024 года в нашей базе около 1250 памятников. С разной степенью точности на карте отмечено 895 из них. Для определения локации остальных нужно предпринимать экспедиции для их повторного обнаружения или собирать сведения у местных археологов и краеведов. Не исключено, что часть этих объектов уже может быть разрушена.

Параллельно у нас идет экспедиционная работа. Мы выезжаем к памятникам и собираем информацию для их полного документирования: описываем петроглифы и наскальные рисунки, делаем аэрофотоснимки и позиционируем каждый объект. Также занимаемся оцифровкой всех поверхностей с древними изображениями, чтобы сделать высокоточные и детальные трехмерные модели. Они привязаны к ландшафту: например, если это петроглифы на скале, создаем модель всей скалы.

Мы провели цифровое документирование 51 объекта из нашей базы данных. В масштабах России кажется, что это не очень много, но такие работы трудоемкие и дорогие, поэтому мы выполняли их в регионах, вошедших в грант. В среднем проводили две-три экспедиции в год в каждом из наших субъектов. Мы не знаем других работ такого масштаба и в настолько разных регионах.

Один из самых необычных памятников — группа петроглифов Сикачи-Аляна, которая входит в список особо ценных объектов наряду с Кремлем и внесена в предварительный список всемирного наследия Юнеско. Основная часть петроглифов расположена на валунах в пойме Амура. Во время наводнений они полностью уходят под воду. Также река постоянно переворачивает камни: одни изображения пропадают, другие — появляются.

Советские археологи полагали, что Амур несет большую угрозу для памятника. Но благодаря ортофотопланам и расчетам по трехмерным моделям береговой линии мы выяснили, что влияние реки сильно переоценено. Гораздо более пагубны вред человека и вандализм. Ежегодно инициативная группа пишет в Минкульт и другие инстанции, чтобы добиться защиты памятника и музеефикации.

Полученные от РНФ деньги мы тратили на экспедиции, обработку трехмерных моделей, зарплату участникам проекта и полевое оборудование, например палатки, спальники и электрогенераторы. Трехмерные модели занимают много места, поэтому регулярно закупали жесткие диски для их хранения. А наши партнеры и коллеги в регионах помогали с логистикой и организацией.

Также мы проводим экспедиции на Чукотку уже за рамками гранта от РНФ, потому что это был еще один незавершенный экспедиционный проект Екатерины Георгиевны. Там мы работаем благодаря госконтрактам с Комитетом по охране объектов культурного наследия Чукотки и грантам фонда социального развития «Купол» и «Русского географического общества».

На Чукотке нам удалось на современном уровне задокументировать петроглифы на реке Пегтымель — один из самых выдающихся объектов наскального искусства в Азии. Это единственный петроглифический комплекс за Полярным кругом в Евразии.

В проекте участвовали 15—20 специалистов. Нам помогали и студенты, прежде всего — учащиеся Государственного академического университета гуманитарных наук, где есть кафедра археологии. Они занимались наполнением базы данных и присоединялись к полевым работам.

Мы занимаемся не только созданием единой базы данных, но и популяризацией наскального искусства. Регулярно проводим лекции и выставки — показываем фотографии и копии петроглифов, например из бумаги или пластика. Создали сайт «Петроглифы Нижнего Амура и Уссури», скоро сделаем аналогичный портал «Петроглифы Томи». Также рассказали о нашей работе для проекта «Хранители культурного наследия» от РНФ  .

По заказу Комитета по охране памятников Чукотки выпустили фильм о нашей экспедиции на реку Пегтымель. Его смонтировала моя студентка из собственных съемок, которые мы делаем при работе на памятниках. Хотим снимать больше таких научно-популярных картин.

Также по заказу Комитета сделали виртуальный тур по Пегтымельским петроглифам: можно почитать о памятнике и побродить по нему, рассмотреть петроглифы и местную флору и фауну.

Меня радует, какой большой интерес у аудитории вызывает подобный обдуманный интерактив. Он позволяет людям увидеть, что наскальное искусство — красиво и ценно.

Например, в августе 2024 года в Чаунском краеведческом музее в Певеке, на Чукотке, открылась выставка с фотографиями наскальных изображений на реке Пегтымель, а я прочитала лекцию о нашей работе. Музей уже закрывался, а посетители не отходили от интерактивной стойки — настолько им было интересно. Они сказали, что когда поедут в отпуск, обязательно досмотрят виртуальный тур на «большой земле»: в Певеке плохой интернет, и они не могли сделать это дома.

Созданная нами база данных доступна только для ученых. Мы не готовы делиться координатами наших памятников в открытом доступе. Часто люди не понимают, как вести себя на таких объектах, а государство не охраняет их должным образом. Поэтому нам не хочется привлекать к ним ненужное внимание.

К сожалению, неприятные прецеденты уже были. Например, у нас была экспедиция в Карачаево-Черкесии, о которой написали местные СМИ. После публикаций к памятнику поехали туристы, и на нем появилось много новых вандальных надписей.

Однако в будущем мы планируем сделать портал и для широкой аудитории. Геолокация памятников там будет скрыта, зато появится возможность узнать информацию об их количестве, сохранности и почитать историческую справку. Надеемся, что запустим портал в ближайшие пару лет. Дело в том, что работа по созданию базы еще не завершена и непонятно, когда именно закончится.

Нашей команде удалось сделать намного больше, чем мы обязались при подаче на грант. Мы планировали провести картографирование по четырем регионам, а в итоге наш каталог охватил почти всю Россию. Думаю, когда мы завершим работы, в нем будет до 1500 объектов.

Кроме того, в экспедициях мы открыли новые петроглифы и опровергли некоторые ложные представления советских исследователей — например, о преувеличенном влиянии Амура на петроглифы Сикачи-Аляна.

Но охватить за три года всю Россию просто невозможно. Поэтому мы очень надеемся, что найдем деньги и продолжим проект. Это сложно, потому что на археологические исследования гранты дают неохотно. Пока не знаем, как найдем финансирование. Наша команда сейчас ведет работу на энтузиазме. Например, моя коллега несколько раз в год выезжает в Хакасию и работает на памятниках вне зависимости от обстоятельств.

Если такие гранты будут выделять снова, мы опять подадим заявку. В ином случае будем искать другие источники финансирования. Если все получится, соберем геоданные по другим регионам и оцифруем новые объекты. Особенно интересуют Забайкалье, Якутия и Кавказ.

Я считаю, что наша работа необходима, потому что наскальное искусство — важный объект культурного наследия, который недооценен. Многие памятники не охраняются, как дворцы или монастыри, и находятся в зоне риска из-за недобросовестных туристов и активного строительства. Мне важно показать, насколько это красивые объекты, и хотя бы сохранить их цифровой образ для потомков.