Научно-технологические блокбастеры 2021 года: дроны, роботы, киборги и гомункулусы против конца света в отдельно взятой метавселенной

Давид против Голиафа

24 ноября 2021 года с военного космодрома в Калифорнии стартовал беспилотник DART, который должен перехватить в космосе астероид Диморф и врезаться в него на скорости 6,6 км/сек. 

Согласно расчетам, это должно произойти осенью 2022 года. Пока DART занят тем, что выходит за пределы гравитации Земли, но уже в следующем году отдалится на 10,8 млн километров, где и перехватит свою цель. Целью является синхронная двойная астероидная система: 780-метровый Дидим и его спутник, 160-метровый Диморф. Эта парочка носится вокруг Солнца на расстоянии 1,0–2,3 астрономических единиц каждые 2 года и 1 месяц (770 дней). Ближе всего они подлетали к Земле в ноябре 2003 года - на 7,18 млн км. В следующий раз они будут так близко не ранее чем через 120 лет. В общем, вполне безопасные небесные тела.

Диморф вращается вокруг основного астероида по орбите радиусом 1,1 км с периодом в 11,9 часа. 

Подписывайтесь на Youtube-канал delo.ua

DART - это первый эксперимент по защите Земли от опасных астероидов. Тестовая миссия. Ответ на вопрос: что мы можем сделать с небесным телом, которое вдруг прилетит ниоткуда и нацелится прямо на нашу небольшую планету? Что может сделать само тело, в принципе, напоминает пример динозавров, поэтому к вопросу следует подойти серьезно. 

Рассчитано, что 500-килограммовый космический дрон врежется в центр Диморфа на скорости 24 тысячи километров в час, что должно вызвать изменение скорости астероида-спутника на 0,4 мм/сек. Через несколько лет космический аппарат Hera, который сейчас готовится к запуску, должен зафиксировать ожидаемый (или неожиданный) результат: сокращение периода обращения Диморфа вокруг Дидима на 10 минут. 

Все это должно произойти в период с 26 сентября по 1 октября 2022 года. 

На борту DART летит специальный космический фотовидеорегистратор - LICIACube от Итальянского космического агентства. Он должен заснять процесс столкновения и отправить данные на Землю. Для этого LICIACube оснащен двумя оптическими камерами по имени LUKE и LEIA в честь Люка и Леи Скайуокер из "Звездных войн". 

В 2024 году Европейское космическое агентство планирует запустить космолет Hera (названный в честь греческой богини Геры), который прибудет к Дидиму в 2027 году, через пять лет после удара DART, чтобы провести разведку и оценку нанесенного влияния. На борту Hera также будет два кубсата - Милан и Ювентус. 

И целой Вселенной мало…

Этой аллюзией на название фильма о Джеймсе Бонде мы начнем рассказ о скромных строителях "Матрицы". Параллельно с выходом четвертой части трилогии (да-да, мы сами знаем, как это звучит) в обиход человечества вошел термин “метавселенная”. Несколько лет его вовсю применяли к игровым вселенным (Fortnite, Roblox, Minecraft, Animal Crossing), затем он зазвучал из уст глав таких корпораций, как Epic Games и Microsoft и наконец итогом стало переименование Facebook в Meta. 

Вообще, слово "Метавселенная" - именно так, с заглавной буквы, придумал Нил Стивенсон - в прекрасном киберпанке “Лавина” он нарисовал полномасштабный цифровой 3D-мир, который, в принципе, копировал реальный: с “улицами”, “домами” и “транспортом”. И это, по сути, просто модное словечко, потому что “виртуальная реальность” и “матрица” изрядно всем поднадоели за последние несколько десятков лет. 

А также — новая модель экономики. По словам венчурного инвестора Мэтью Болла, метавселенная обладает рядом признаков. Она никогда, ни на мгновение, не останавливает работу (чем напоминает MMORPG); работает в реальном времени; вмещает любое количество одновременных пользователей; открыта для любого мыслящего существа; обладает полностью функционирующей экономикой и объединяет физический и цифровой миры. 

То есть если суммировать все это - является полноценной копией реальности, в которой существуют дороги, машины, банки, кинотеатры, работа и налоги. Просто доступной с помощью технических средств. 

Несмотря на все попытки Facebook превратиться в единого метавендора, желающих выполнить роль демиурга для своих миров достаточно много. В апреле 2021 года Epic Games привлекла $1 млрд инвестиций для Fortnite, где проводятся кинопремьеры и концерты. 25 мая глава Microsoft Сатья Наделла заявил, что их "корпоративная метавселенная" будет создана с помощью облака Azure: Azure Digital Twins позволяет моделировать объекты, Azure IoT дает возможность создавать места, а также поддерживать цифровых двойников. Synapse отслеживает историю цифровых двойников и прогнозирует будущее. Azure помогает создавать самообучающиеся автономные системы. Сюда встроены и очки дополненной реальности Hololens, которые на платформе Microsoft Mesh разрешают работать в допреальности.

Впрочем, у компании Марка Цукерберга есть небольшой отрыв от конкурентов в плане массовости, а именно - более высокая вовлеченность: каждый пользователь уже больше года имеет возможность создать себе мультяшный аватар. Именно эти аватары, судя по всему, и станут нашими персонажами в версии Sims c плохой графикой под названием Horizon Worlds, которую Facebook выдает за виртуальную реальность. 

В реальности же гонка за первенство матрицы только началась. Ведь по сути сейчас идет главная разборка между техногигантами: на чьей платформе все будет происходить? Кто создаст "ткань мира", в которую вплетут всех остальных? 

Ответ мы узнаем уже через несколько лет - если, конечно, удастся решить основные проблемы, которые возникают со всеми матрицами. Метавселенная - это огромный мир, а это значит, что он должен где-то рендериться (привет, ограничение вычислительной мощности); постоянно висеть в сети (привет, 5g); быть доступным через удобные гаджеты (а вот тут не привет, ни одного такого пока нет, несмотря на все усилия Oculus, Hololens и Magic Leap); быть красиво нарисованным (чего, собственно, тоже пока нет, но не зря же Google так долго собирал все наши фото, да?) и поддерживать безопасные платежи. 

Эволюция роботов

"Искусственный интеллект никогда не будет этичен. Это инструмент, и, как любой инструмент, он используется и во благо, и во зло. Не бывает хорошего искусственного интеллекта, бывают только хорошие и плохие люди. Мы не настолько умны, чтобы сделать ИИ этичным. Мы не настолько умны, чтобы сделать ИИ моральным. В целом я считаю, что единственный способ избежать гонки вооружений на базе ИИ – не использовать ИИ совсем. Это будет окончательной защитой от ИИ", - ответила нейросеть Megatron MT-NLG на вопрос студентов Оксфордского университета об этичности ИИ. 

Прежде чем вы начали испытывать некий аналог эффекта зловещей долины из-за того, насколько эта речь завораживает своей человечной нечеловечностью, знайте: реальность куда веселее. Они еще и "думать" начали, как мы. Во всяком случае, если говорить о чтении.  

Специалисты Массачусетского технологического института сравнили 43 различные языковые модели – искусственные нейронные сети, обрабатывающие язык - с обработкой языка человеческим мозгом. Активность человеческого мозга измерялась с помощью фМРТ и электрокортикографии. Стимулами служили предложения, отрывки и рассказы. 

Модели тестировали по трем параметрам:

Способность предсказывать нейронные репрезентации человека, то есть реакции нейронов головного мозга на текст. 

Способность предсказывать поведение человека во время чтения или прослушивания текста (время чтения). 

Способность предсказывать следующее слово. 

Спойлер: не все сети показали себя одинаково хорошо, но в целом роботы справились со всеми задачами. 

Модели были разные – от простых до сложных, обученных предсказывать следующее слово с учетом предыдущих, как GPT, и с учетом окружающего контекста, как BERT. 

Ученые выявили преимущество моделей-трансформеров перед другими видами сетей и пришли к выводу, что емкость сети дает ей преимущество. 

"Одна архитектура, представленная только в 2019 году, генеративный предварительно обученный преобразователь (GPT-2), постоянно превосходит все другие модели и объясняет почти все отклонения как в данных фМРТ, так и в данных ЭКоГ от задач обработки предложений. GPT-2 также, возможно, является наиболее когнитивно правдоподобной из моделей-преобразователей (поскольку в ней используется однонаправленное прямое внимание) и в целом она лучше всего работает в качестве системы ИИ при рассмотрении как понимания естественного языка, так и задач генерации естественного языка, – говорится в исследовании. – Было показано, что ведущие глубокие сверточные нейронные сети для распознавания объектов предсказывают ответы нейронных популяций… как в мозге макак, так и в человеческом мозге… Говоря более подробно, теоретически возможно, что трансформаторные сети могут работать как мозговые модели". 

То есть фактически, ученые доказали, что искусственные нейросети, в частности - сети-трансформеры, во время чтения ведут себя точно так же, как человеческие или, во всяком случае, достаточно похоже. 

Чего, собственно, и стоило ожидать от штуковин, которые называются "искусственные нейронные сети" - вычислительных систем, вдохновленных биологическими нейронными сетями, которые составляют мозг животных и в том числе людей. 

Если истолковать обучение моделей как аналог обучения в человеческом развитии, пишут ученые, разработка сетей-трансформеров может быть "сродни повторению эволюции". Или, если точнее, больше похоже на селективное разведение с генетической модификацией: структурные изменения проверяются и самые эффективные включаются в модели следующего поколения. 

В целом же MIT Technology Review назвал 2021 год "годом монстров-ИИ". Все началось с GPT-3, которую OpenAI выпустила в июне 2020 года. Она положила начало совершенно новой тенденции: теперь в моде гигантские нейросети с сотнями миллиардов параметров, и они – спойлер –  поразительны, хотя и столь же токсичны, как человечество. 

GPT-3 показала потрясающий скачок производительности. Она быстро обучается, обобщает языковые задачи, под которые не была заточена специально, и все это, как оказалось, из-за размеров. 

"Мы думали, что нам нужна новая идея, но мы пришли к ней только по масштабу", –  сказал Джаред Каплан, исследователь OpenAI и разработчик GPT-3 на NeurIPS, конференции по искусственному интеллекту. 

"Мы по-прежнему наблюдаем, как гипермасштабирование моделей ИИ ведет к повышению производительности, и конца этому, казалось бы, не видно конца", –  написали в блоге исследователи Microsoft, представляя масштабную модель NLG Megatron-Turing компании, созданную в сотрудничестве с Nvidia.

Размер обученной нейросети измеряется количеством параметров - значений в сети, которые снова и снова настраиваются во время обучения, а потом используются для прогнозирования модели. Чем больше параметров у модели, тем больше информации она "запоминает" во время обучения и тем точнее предсказывает. 

GPT-3 имеет 175 миллиардов параметров. GPT-2, которой так восхищались нейрологи из МТИ, в 10 раз меньше. 

Но в 2021 году появились сети побольше. Jurassic-1 американского стартапа AI21 Labs - 178 миллиардами параметров. Gopher, декабрьская модель от DeepMind - 280 миллиардов параметров. Megatron-Turing NLG 530 миллиардов. Модели Switch-Transformer и GLaM от Google имеют 1 и 1,2 триллиона параметров соответственно. 

Масштабные сети строят во всем мире. Китайский техногигант Huawei построил PanGu, языковую модель с 200 млрд параметров. Другая китайская компания, Inspur, построила Yuan 1.0, на 245 млрд параметров. Baidu and Peng Cheng Laboratory анонсировала PCL-BAIDU Wenxin, модель с 280 миллиардами параметров, которую Baidu уже использует в своем поиске в Интернете, ленте новостей и интеллектуальных динамиках. Пекинская академия искусственного интеллекта анонсировала сверхгиганта: Wu Dao 2.0 с колоссальными на сегодняшний день 1,75 триллиона параметров. 

При всем этом исследователи пока не понимают, почему увеличение количества параметров повышает производительность.

Есть и еще одна проблема: токсичный язык и дезинформация в среде роботов так же считаются неискоренимыми. "Модели, обученные через Интернет, имеют предубеждения в масштабе Интернета", - признает исходная команда GPT-3 . 

Впрочем, несмотря на всю крутость нейросетей, кое в чем старая добрая биология все же может их обогнать: как сообщает New Scientist, выращенные в чашке Петри клетки человеческого мозга научились играть в Pong (аркадная теннисная видеоигра) за пять минут. У искусственного интеллекта на это ушло целых 90. 

Исследователи Cortical Labs создали около миллиона живых клеток и построили из них настоящий искусственный биологический мозг, как пошутили сами ученые, "мозг-киборг", поместив поверх массива электродов, которые одновременно стимулируют нейронную активность и анализируют ее. 

Клетки играют в древнюю  аркаду - пинг-понг. Электрические сигналы посылаются в правую или левую часть нейронного массива, показывая, где находится мяч. В ответ киборг запускал нейроны, управляя ракеткой. 

Чтобы научиться играть, клеткам надо 10-15 игровых сессий. ИИ на это понадобилось около 5 тысяч сессий. Впрочем, в игре друг против друга искусственный интеллект все же побеждает. Жаль, что исследователи не додумались обучать живые клетки подольше - быть может, все дело в опыте. 

Нановарп 

Американский ученый Гарольд Уайт заявил, что, кажется, изобрел для DARPA варп-двигатель, который действует в пределах эффекта Казимира.

Чтобы объяснить, что происходит, необходимо отправиться в волшебный мир чудес, именуемый физикой элементарных частиц. 

Эффект Казимира предсказан голландским физиком Хендриком Казимиром в 1948 и подтвержден экспериментально в 1957 году. Смысл в том, что две незаряженные зеркальные поверхности, размещенные рядом в вакууме параллельно друг другу, будут притягиваться. Если проще - два огромных зеркала втрескаются друг в друга, если вы поставите одно перед другим в космосе. Причем необязательно, чтобы это были плоские зеркала - эффект Казимира существует и при более сложных геометриях. 

Считается, что два объекта заставляют притягиваться энергетические колебания физического вакуума - то есть того, что вы, в принципе, считаете вакуумом. А возникают эти колебания в результате постоянного появления (рождения) и исчезновения так называемых "виртуальных частиц". 

Здесь следует сделать еще одно небольшое отступление. Вообще, все частицы так или иначе виртуальны, то есть их, фактически, не существует: то, что человечество называет "электрон", “бозон” или “мюон” с “кварком” - это, по сути, колебания полей. Однако все “реальные” частицы можно так или иначе “пощупать” - увидеть с помощью детекторов элементарных частиц. 

С виртуальными частицами все чуть сложнее. Считается, хотя данную точку зрения поддерживают далеко не все ученые, что виртуальные частицы - это такие же частицы, как обычные, но они появляются и исчезают на столь краткое время, что их нельзя даже зафиксировать, не говоря уже о том, чтобы счесть хоть капельку реальными. Скептики, впрочем, уверяют, что виртуальные частицы существуют лишь как часть математического аппарата, который позволяет описывать непонятные нам процессы более-менее понятным языком. 

В общем, если совсем упрощать, происходит некая неведомая магия, которую в принципе можно рассчитать с помощью уравнений, которые учитывают те самые "элементарные частицы. 

Именно исследования эффекта Казимира привели Гарольда Уайта к созданию, по его словам, первого настоящего "пузыря варп-движения" в лабораторных условиях. “Чтобы быть ясным, наше открытие — не аналог варп-пузыря, это настоящий, хотя и скромный и крошечный, варп-пузырь. Поэтому это так важно”, - говорит Уайт. 

Что такое варп, спросите вы? Это способ перемещаться быстрее света, как в сериале "Стар Трек" (“Звездный путь”). Первым с научной точки зрения о подобной возможности заговорил мексиканский математик Мигель Алькубьерре. В 1994 году в научном журнале “General Relativity and Quantum Cosmology” вышла его статья “The warp drive: hyper-fast travel within general relativity” ("Варп-двигатель: гипербыстрые перемещения в рамках общей теории относительности"). В ней ученый описал двигательную установку космолета, который преодолеет скорость света без нарушения физических законов. 

"Здесь показано, как в рамках общей теории относительности и без привлечения червоточин можно изменять пространство-время таким образом, что космический корабль сможет перемещаться в нем с произвольно большой скоростью. Речь идет о чисто локальном расширении пространства-времени за космическим кораблем и о таком же сжатии пространства-времени перед кораблем. В таком случае возможно перемещение, которое будет происходить со сверхсветовой скоростью с точки зрения наблюдателя, находящегося за пределами области описанных возмущений. Результирующее искажение пространства напоминает эффект "варп-двигателя", описанного в научной фантастике. Однако, как и в случае с червоточинами, для генерации таких искажений пространства-времени, которые обсуждаются здесь, потребуется экзотическая материя", - писал Алькубьерре. 

То есть, говоря банальными метафорами, корабль будто создает пузырь в пространстве-времени, который отделяет его от остальной реальности и тем самым позволяет разогнаться быстрее, чем позволяют правила космического движения, установленные Альбертом Эйнштейном. 

Причем с физической точки зрения все легально. Пространство может расширяться мгновенно, быстрее скорости света - так говорит теория инфляционного расширения Вселенной, которую предлагали такие ученые, как Алексей Старобинский и Алан Гут. Суть ее в том, что пространство-время, которое мы наблюдаем сейчас, расширилось с размера в 10 в минус 33 степени до почти современных за период с 10 в минус 35 степени до 10 в минус 32 степени с момента Большого Взрыва - период, именуемый инфляционной эпохой. 

Важно то, что на момент сверхскоростного расширения гравитация уже отделилась от остальных фундаментальных взаимодействий, а также прошла эпоха великого объединения, в течении которой Вселенная, кроме квантовых законов, получила арбитра в виде законов теории относительности. Соответственно, инфляционное расширение прошло уже во вполне сформированной вселенной после того, как включились релятивистские законы. А это значит, что расширение пространства-времени согласуется с теорией относительности. 

Варп-двигатель работает именно с этой лазейкой: он воздействует не на космолет, а на само пространство-время. И искривляет его, сжимая впереди и расширяя позади. То есть, фактически, быстрее скорости света движется само пространство, а у него есть такая сверхспособность благодаря инфляционной теории. 

NASA всерьез взялось за работу Алькубьерре. В 2011 году на конференции в Орландо представили доклад о метрике пространства - форме пространства-времени, которая возникает во время движения пузыря. Также там представили примерное представление о работе корабля, оснащенного варп-двигателем: он отлетает на традиционной реактивной тяге, останавливается, после чего включает поле Алькубьерре и летит к звездам - скажем, к системе Альфы Центравра - в течении нескольких недель-месяцев, после чего выключает поле и "доползает" на тех же реактивных двигателях. 

В то время двигатель Алькубьерре упирался в отсутствие отрицательной энергии, которой обладает некое необнаруженное пока вещество с отрицательной массой. Впрочем, по мнению доктора Гарольда Уайта, отрицательная энергия больше не нужна. Потому что во время изучения эффекта Казимира ему удалось создать ту самую метрику Алькубьерре - пусть и в наномасштабе. 

"При проведении анализа, связанного с проектом, финансируемым DARPA, по оценке возможной структуры плотности энергии, присутствующей в полости Казимира, как это предсказано динамической моделью вакуума, была обнаружена наноразмерная структура, которая предсказывает распределение плотности отрицательной энергии, которое близко соответствует требованиям метрики Алькубьерре", - говорится в статье в European Physical Journal. 

Ученым случайно удалось создать наноразмерный варп-пузырь с предсказанной тороидальной структурой. "Эта потенциальная структура будет генерировать отрицательное распределение плотности энергии вакуума, которое очень похоже на то, что требуется для деформации пространства Алькубьерре", - пишет Уайт в письме The Debrief

Во время презентации AIAA (Американский институт аэронавтики и астронавтики) Уайт представил проект нановарпа. "Мы проанализировали игрушечную модель двигателя, состоящую из сферы диаметром 1 микрон, расположенной в центре цилиндра диаметром 4 микрона. Она показала трехмерную плотность энергии Казимира, которая хорошо коррелирует с требованиями метрик Алькубьерре, - говорит он. - Эта качественная корреляция предполагает, что мы можем проводить эксперименты в масштабе наночипа, чтобы попытаться измерить крошечные сигнатуры. Но пока что мы видим наглядную иллюстрацию реального, хотя и очень скромного по размерам, варп-пузыря деформации". 

Такие двигатели можно создавать при помощи 3D-принтеров. По мнению Уайта, следующий эксперимент может выглядеть так: нужно создать цепочку варп-пузырей, чтобы лучше изучить физику самой структуры и возможность прохождения физических объектов внутри таких пузырей. 

Насколько далеко от этого до реального варпа? Примерно как от Земли до Марса, даже при условии, что эксперимент Гарольда Уайта действительно то, чем выглядит. Критики говорят, что а) сам ученый давно славится сенсационными заявлениями без реальных результатов б) метрики, возникающие в полостях Казимира, схожи с метриками Алькубьерре, но не факт, что являются ими на самом деле. 

При этом всем сама по себе новость о том, что кто-то где-то в лабораториях разрабатывает варп-двигатель, чтобы путешествовать быстрее света, на фоне попыток второй раз долететь до Луны, кажется чем-то чудесным - и тем более чудесно будет, если на этот раз Уайт действительно нащупал чит-код к Вселенной. 

Особое мнение Science: биотех и нейросети 

Science-2019 назвал прорывом года снимок черной дыры в галактике М87. В прошлом году - вакцины от коронавируса. В 2021 году на первое место вышли роботы, которые предсказывают структуры белков.

Почему это важно. Мы все - белковые организмы. Белки - это антитела, гормоны, иммуноглобулины, ферменты. Наше "мясо". Соответственно, предсказать структуру белка - значит понять, как это все функционирует, и как то или иное вещество влияет на различные процессы. К примеру, как именно лекарство повлияет на организм. Или какие формы белков приводят к болезни Альцгеймера. 

Вообще, мы умеем определять трехмерную структуру с помощью рентгеноструктурной кристаллографии: нужно вырастить кристаллик с белком, а это годы и сотни тысяч долларов, при этом не все белки кристаллизуются, а другие методы тоже не подходят по тем или иным причинам.

Поэтому лет 50 назад люди начали использовать компьютерные модели, которые на основе последовательности аминокислот могут понять, в какую структуру он свернется. 

В 2018 году DeepMind показал алгоритм AlphaFold, который обучается на базе данных со всей экспериментально полученной информацией о трехмерной структуре белков. Он сумел предсказать, в какую структуру свернется белок, с точностью 80 баллов из 100.  AlphaFold2 в конце 2020 года набрал 92,4 балла. 

В 2021 году нейросеть RoseTTAFold предсказала структуру сотен белков, которые можно использовать в медицине для создания лекарств. 

DeepMind отреагировал расшифровкой 350 000 белков человека. В компании уверены, что на 100 млн белков их алгоритм потратит несколько месяцев - и с июня по октябрь DeepMind показал описание 4433 белковых комплексов, а еще 912 комплексов в ноябре добавил RoseTTAFold. 

Оба алгоритма - с открытым кодом, а это значит, что любой ученый может им воспользоваться. Сейчас AlphaFold2 моделирует эффект мутаций штамма коронавируса "омикрон". 

Остальные прорывы года от Science выглядят так:

Ядерная ДНК из грунта. Мы должны знать, что было раньше, какие виды населяли нашу планету. И весьма неплохо с этим справляемся благодаря анализу ядерной ДНК из ископаемых остатков старше миллиона лет. При этом пока удалось восстановить только 23 ядерных генома древних людей. 

В начале 2000-х ученые стали искать ДНК в грунте пещер - там могла сохраниться кровь, экскременты, волосы, частички кожи. Сначала удалось добыть митохондриальную ДНК, но в 2021 году ядерную ДНК неандертальцев выделили из грунтовых отложений в Денисовой и Чагырской пещерах на Алтае и Галерее статуй (Galería de las Estatuas) в северной Испании. Летом опубликовали работу, авторы которой добыли неандертальскую ядерную ДНК из пещеры Сацурблия в Грузии. 

70%-й термояд. Распад ядер человечество использует давно в атомных электростанциях. Если собрать воедино некое количество тяжелых элементов - таких, как уран или плутоний - они начнут греться и испарять воду, пар крутит турбину, генератор производит электроэнергию. Но мы грезим другой технологией: управляемым термоядерным синтезом. Или, говоря метафорически, "искусственным солнцем". По сути, мы пытаемся повторить то, что происходит внутри звезды: при помощи высокой температуры и давления заставить ядра водорода сливаться, отдавая энергию. 

Делают это либо с помощью магнитных полей в токамаках, то есть магнитным способом, либо поджигая капсулу с топливом мощными лазерами, то есть импульсным способом. 

В 2021 году произошел прогресс в области как раз импульсных реакторов, которые чуть менее изучены, чем токамаки. На установке NIF (США), которая разогревает топливо 192 лазерными пучками мощностью в 500 терраватт удалось "отбить" 70% от затраченной на нагрев мишени энергии. Впрочем, точка безубыточности еще далеко (если, конечно, нас в очередной раз не спасут роботы). Кроме того, NIF ловили на приукрашивании результатов работы. 

Таблетка от коронавируса. Вакцины от коронавируса, разработанные за год, это настоящее научное чудо, однако важно также научиться облегчать/снимать симптомы болезни, а, значит, ее летальность. В начале октября первый такой препарат - молнупиравир - представили фармацевты из Merck & Co. Клинические исследования говорят, что он снижает риск госпитализации примерно на треть. Препарат от Pfizer может снизить вероятность госпитализации на 89%. Но его нужно успеть начать принимать в первые три дня после появления симптомов. В общем, кажется, мы сможем справиться с болезнью навсегда - в очередной раз, пока не придет новый штамм давно известного вируса. Однако в целом пандемия COVID-19 достаточно подготовила человечество к возможным биологическим угрозам, как в медицинском, так и в социальном смысле. 

МДМА может получить одобрение FDA. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) может одобрить медицинское применение MDMA уже в 2023 году. Да, речь идет об экстази. Да, считалось, что психоделические препараты опасны. Все начало меняться раньше: появился ряд исследований о пользе псилоцибиновых грибов в борьбе с нервными расстройствами, людям под ЛСД впервые "заглянули в голову" при помощи МРТ и увидели, что нейросети мозга сияют все вместе, как у детей. И вот пришла очередь экстази. Американские исследователи продемонстрировали, что терапия с применением МДМА и психотерапия помогают справиться с симптоматикой посттравматического стрессового расстройства. Комбинация этих методов помогла 67% пациентов. 

Лабораторный иммунитет против инфекций. Несколько лет назад люди начали использовать выращенные в лабораторных условиях моноклональные антитела для терапии рака, мигрени и аутоимунных заболеваний. Когда началась пандемия COVID-19, пациентам пытались помочь с помощью антител. Согласно данным исследований, такой подход помог облегчить течение болезни и защитить от нового заражения. После успеха с коронавирусной болезнью исследователи показали, что моноклональные антитела могут защищать от заражения малярией. Сейчас такие препараты разрабатывают против гриппа, вируса Зика, цитомегаловируса, респираторно-синтиального вируса. Проблема в том, что пока такие лекарства дорогие, но если лечение с помощью антител станет популярным, конкуренция снизит цену. 

Мы узнали больше о Марсе. Станция InSight на красной планете уже три года. В 2021 году она зафиксировала больше тысячи марсотрясений, а геологи, анализирующие данные, рассчитали толщину коры Марса, размер ядра, выявили сезонность марсотрясений и определили строение приповерхностных слоев. Так что спасибо станции, которая, надеются ученые, сможет проработать до конца следующего года. 

Мюон обладает большим магнетизмом, чем гласит Стандартная теория. Стандартная модель физики - это то, что мы знаем о мире. На этом знании строится вся технология современного человечества. Это модель вселенной, описанная знаками и символами. Но время от времени она не справляется - в 2021 году экспериментально подтвердили, что у мюона (это более тяжелый и нестабильный родственник электрона) больший магнетизм, чем гласит теория элементарных частиц и сил. Продолжаем копать, чтобы уточнить больше данных о мире. 

CRISPR/Cas реально работает со взрослыми людьми (но не со всеми). В конце 2019 года генетический редактор CRISPR/Cas9 помог вылечить двух пациенток от бета-талассемии и серповидноклеточной анемии. Геном их стволовых клеток крови отредактировали и вернули в организм. В 2020 году CRISPR впервые применили для исправления мутации в организме 18 пациентов с наследственной слепотой (амавроз Лебера 10 типа, из-за которого постепенно отмирают светочувствительные клетки глаз). Генетический инструмент ввели непосредственно в сетчатку глаза. Осенью 2021 года, спустя 15 месяцев, появились результаты: два из трех пациентов, получивших среднюю дозу препарата, почувствовали улучшение зрения. 

Также в 2021 году ученые из Университетского колледжа Лондона и компаний Intellia Therapeutics и Regeneron Pharmaceuticals ввели отредактированные клетки прямо в кровь шести пациентов с транстиретиновым амилоидоизом (болезнь, вызывающая накопление белка транстиретина в жизненно важных органах). Через месяц концентрация белка в крови снизилась на 50-90% без серьезных побочных эффектов.

Мы научились сохранять жизнь эмбрионам из пробирки. Это этически сложно понять, но людям необходимо знать, как развивается живой организм, формируются и развиваются его ткани, а ставить опыты на живых существах сложно как с точки зрения морали, так и с точки зрения самой технологии: процесс скрыт за стенками матки. 

В марте 2021 года исследователи из Института Вейцмана (Израиль) заявили, что провели мышиные эмбрионы до 8-11 дня, то есть, до появления конечностей. В декабре ученые из Института молекулярной биотехнологии Австрийской академии наук сообщили о создании искусственной подложки для эмбриона из стволовых клеток. 

То есть, говоря языком фэнтези, мы научились выращивать гомункулусов. И это наиболее этически спорная технология. 

Что будет в 2022 году

В начале 2020 года Delo.ua выпустило статью с 10 прогнозными трендами в науке и технике на ближайшие 10 лет - то, что выстрелит до 2030 года. Однако уже спустя два года мы видим, что биотехнологическая революция, искусственная реальность (очередная) и роботы-помощники уже здесь. Конечно, все это только начало. 

Если нейросети так обращаются с языком, представьте, что происходит в других сферах. Поэтому в 2022 году нас ждут новые открытия, связанные с интерпретацией уже существующих данных. Если проще, с помощью новых - мощных и быстрых - инструментов человечество сможет подтвердить известные ранее факты или, как показал мюон, помочь найти ошибки в теории. 

На примере культуры отмены и твитов Илона Маска, которые помогают расти крипловалютам, мы видим, что новая этика также входит в процесс зарождения, но пока не сформирована окончательно и делится на кластеры. Вероятно, именно общение между кластерами - метаэтика - станет головной болью философов уже совсем скоро. 

И наконец пришла информационная сингулярность. Даже опытным информационщикам иногда сложно отслеживать реальность тех или иных событий, фейки сменились дипфейками, виртуальность процессов в политике и геополитике зашкаливает. Пора сознаться, что мы - в целом, планета Земля - не слишком отсекаем, что происходит, пока оно происходит. Но - и эта хорошая новость - так было всегда, просто сейчас слишком много многомерных связей между миллиардами человек сделали этот процесс плотнее и сложнее. 

В общем, следите за будущим и оно обязательно наступит.