Комментарии 13
В химии тоже далеко не химикам дали. Видать, нобелевский комитет решил, что 2024 - год AI. Осталось ещё по литературе дать премию ChatGPT
Вот сам химик, хемоинформатик и нисколько не был удивлен. Фолдинг белков (больших молекул, макромолекул) это как-раз задача на стыке физики, химии и биологии и решение этой проблемы просто перевернуло мир хемо- и био- информатики. И перевернуло сразу же после выпуска софта.
Вот по физике конечно странно. Дали премию по физике за математику и computer science, а не за физику. И причины странные "использовали физические методы", да мало ли кто что использовал, таким Макаром можно и по биологии премию выдать. Заимствованные физические термины, например энергия, спины и тд. можно заменить на любые другие подходящие математические понятия и мат аппарат и суть работ от этого не изменится. Главное то, что они свои модели делали под аппроксимацию функций любой природы, а это уже абстракция. Абстракция это удел математиков, физики реальным миром занимаются.
p.s. Извиняюсь, хотел написать только про химию, но что-то меня понесло)
На ум приходит только открытие графена Андреем Геймом и Константином Новосёловым,, которое они совершили в 2004-м году и за что были удостоены Нобелевской премии по физике в 2010-м.
Никогда такого не было и вот опять.
Они не открывали графен! Да они с сами об этом говорили!
Почитайте за что им дали нобелевскую премию.
«Нобелевская премия по физике за 2010 год была присуждена Андрею Гейму и Константину Новосёлову из Манчестерского университета за новаторские эксперименты с графеном — двумерной формой углерода. Возглавляемая ими группа ученых была первой, кому удалось получить графен и идентифицировать его»
Внимание на последнее предложение.
Получить и охарактеризовать графен - это не то же самое что "открыть". Если вы на сайт нобелевки сходите, то там пишут не то что вы нагуглили, то есть не за открытие, а за совершенно конкретные действия:
The Nobel Prize in Physics 2010 was awarded jointly to Andre Geim and Konstantin Novoselov "for groundbreaking experiments regarding the two-dimensional material graphene"
https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2010/summary/
Ранее, до А.Гейма и К.Новоселова, графен уже получали на поверхностях и получали пленки его производных и дело больше в качестве "продукта"/характеризации, а не абсолютно отсутсвовавшим до этого материалом или его описанием. Термин «графен» также существовал задолго до 2004 года. Здесь можно провести параллель с спектроскопическим открытием гелия на Солнце (сразу несколькими учеными) и его обнаружением на Земле спустя четверть века. У графена - похожая история, его предсказание, расчеты, название, получение мелких частиц, различных производных, хуже охарактеризованных (вследствие технологиеских возможностей) - происходило задолго до нобелевской премии.
Конечно можно сказать, что любое новое производное какого-то известного соединение - это открытие, тем более если характеризация на более высоком уровне развития технологий, но все же это не строго корректно по отношению к ученым, которые уже получали подобные структуры, пусть и не обладающими хорошими технологическими возможностями.
---
Нобелевский комитет не может наградить абсолюно всех причастных, это всего одна премия со столетней историей, в которой обязательно будут компромиссы. В физике полно достойнейших работ, но обычно номинируют тех, кто заметно помог развить какое-то направление. А.Гейм и К.Новоселов, как раз очень хорошо развили тематику графена, да и до сих пор активно занимаются - на все более высоком уровне, насколько я видел по публикациям. В этом и смысл Нобелевской премии, имхо, они отмечают наиболее заметные исследования, а повлиять на решение сложнейших "проблем физики" они не могут по определению, хоть даже будут давать премиии самым кондовым физикам, в строгом классическом определении номинантов по Нобелю. Построить что-то вроде БАКа, ALMA, Хаббла, Уэбба и тому подобное - нужен совершенно другой уровень, нобелевская премия здесь сработает как пластилин для починки лопнувшего парового котла. Если даже нобелевский комитет будет пытаться продвигать/выпрашивать финансирование этой области и продвигать свежих талантливых ученых, то нобелевский комитет ожидаемо будут критиковать, обвиняя их в продвижении "повестки" или "политики" в угоду классических физиков и задвигания тех, которые "давно заслужили и которым не дали". В прошлом году дали премию ученому из СССР, так и тут критикуют, а до этого не дали Фокину (потому что дали за развитие методов для биортогональных реакций, где К. Бертоззи - гораздо авторитетнее с использованием методов химии в биологии и здесь Нобелевка больше ее заслуга, а не Шарплесса, а Мельдаль оказался раньше Шарплесса с Фокиным) и тут критикуют, куда ни гляди.
Так в науке за сотню лет и проблем много накопилось, одной премией, хоть даже Нобелевской эти проблемы не решить никак. Денег с Нобелевской премии точно не достаточно для пинка в области физики. Ученых - тысячи тысяч, награждают максимум девять ученых.
Если говорить про развитие науки, то здесь не про Нобелевскую премию нужно говорить, а про способы поддержки научных талантов. Например А. Гейм защитил докторскую, потом устроился научным работником куда-то в Англию и всего через ~четыре года уже стал начинающим профессором, еще через ~четыре года к нему в аспирантуру приехал К.Новоселов. Только потом, через еще ~четыре года была нобелевская премия, а основное - возможности для научной карьеры и работы для А.Гейма и К.Новоселова, которые обеспечили прорыв в до этого "прозябавшей" области с графеном.
То есть, имхо, нужно финансирование области для построения научной карьеры, а сейчас скорее всего так как у А.Гейма сложно сделать карьеру (~всего четыре года сотрудником до начинающего профессора), таланты идут в другие области (IT как минимум). Финансирование вообще сейчас в распильную военку зарывают вместо науки с медициной, поэтому тут от премий зависимость - никакая. Можно хоть свою премию создавать, это не очень дорого (денежный приз у Нобелевку тоже небольшой, значение премии не в этом), толк от такой премии будет минимален.
С поддержкой будущих талантов - пока все тяжело да и общая ситуация очень сложная, вот например, что дфн академик А.Хохлов пишет про состояние аспирантуры (которое отразится в будущем науки):
Институт статистических исследований и экономики знаний Высшей школы экономики опубликовал интересные данные по работе аспирантуры в вузах и научно-исследовательских институтах, включив туда цифры за 2023 год:
https://issek.hse.ru/news/963963519.html
Видно, что общее число аспирантов в РФ быстро увеличивается, в 2023 году число аспирантов превысило 120 тысяч человек, что примерно соответствует уровню 2014 года. Аспиранты, в основном, обучаются в вузах (87% всех аспирантов).
При этом распределение вузовских аспирантов по областям науки, мягко говоря, не отвечает современным представлениям о приоритетах. Меня даже немного шокировало, что 21.8% от всех аспирантов все еще приходится на экономические науки. А если взять экономистов и юристов, то по этим наукам обучается 31%, то есть почти треть всех аспирантов. В случае аспирантов из НИИ данный дисбаланс не столь заметен.
Число защит диссертаций в период обучения в аспирантуре все никак не удается увеличить. Цифра 11.2%, конечно же, не может радовать. В материале от ВШЭ данный факт связывается с «коммерциализацией» аспирантуры – оказывается, что в 2023 году почти половина всех аспирантов обучалась на платной основе, и среди таких аспирантов доля тех, кто окончил обучение с защитой диссертации совсем низкая.
Кстати, по-видимому, именно увеличением числа «коммерческих» аспирантов обусловлено существенное увеличение общего числа аспирантов в РФ. Меня также удивило увеличение числа «возрастных» аспирантов. Оказывается, что 35.9% аспирантов у нас старше 30 лет, а 11.9% аспирантов и вовсе старше 40 лет. Причина трендов, отмеченных в материале от ВШЭ, в целом понятна, но все равно полезно знать точные цифры.
Помимо основной цели, (поощрение людей которые внесли значимый вклад в развитие цивилизации, но не сумели свой талант монетизировать), престижная Нобелевская премия выдается с целью привлечение внимания инвесторов к научному направлению, которое по мнению некоторых людей является перспективным и требует вливания средств.
В принципе, работы этих ученых-физиков относятся к современной ИИ-индустрии примерно так, как работы по созданию электронной лампы относятся к современным компьютерам. Конечно, электронные лампы в свое время дали толчок развитию радиоэлектронной отрасли, но прогресс вычислительной техники связан совсем не с ними.
Зачем Нобелевский комитет натянул ИИ на физика? Как вариант, чтобы дополнительно простимулировать инвесторов вкладываться в компании по разработке ИИ.
(Как написано в Вики, "Имена номинаторов не объявляются публично в течение пятидесяти лет, и также не сообщаются номинантам". Так что если Сэм Альтман в прошлом году прогуливался неподалеку от Нобелевского комитета, мы узнаем об этом не скоро.)
Конечно есть еще вариант, что они сами поддавшись хайпу, решили что для их собственной репутации неплохо будет присосаться к теме ИИ, которая с минуты на минуту произведет революцию в жизни человечества. А так как у них нет премии по информатике, пришлось использовать физику.
Но, скорее всего, эта премия совершенно случайно совпала с нынешним шумом вокруг ИИ.
Ничего удивительного, в будущем оценят это неожиданное решение. Нейросетевой ИИ становится инструментом физических исследований. Например, в астрофизике наблюдается взрывной рост его использования, это связано с наблюдательной спецификой области (1, 2, 3). Рост сложности физических моделей может привести к его использованию для разработки путем обучения на эмпирическом материале генерируемому такими мегаинструментами, как ускорители, детекторы частиц, и различные телескопы. БАК генерит уже эксабайты данных. Методика обучения примерно такая, как в этом случае, для предсказания размерности сложный нелинейных динамических систем. И это не все. Сами нейросети могут стать более перспективными базовыми концептами для разработки фундаментальных физ. моделей, нежели струны, петли, и другие, которые пока не привели к желаемому успеху. Пожелаем успехов Ванчурину и Ко (1, 2, 3)!
Спасибо, что расшифровали, за какие именно особенности нейросетей дали награду.
На самом деле, машинное распознание образов и поиск новых паттернов уже давно неотъемлемая часть современной науки. Точно знаю про астрономию: большинство открытий совершаются автоматизированным анализом снимков и данных уже десятилетия. Наверняка в других науках похожая история.
Под таким углом зрения считаю присужденную премию вполне заслуженной. Они действительно способствуют прорывам и в физике, и в других естественных науках.
Размышления о Нобелевской премии по физике 2024