Химия

Глубокое обучение гламурно и ажиотажно. Если обучить трансформер (современную языковую модель) на датасете из 22 миллионов ферментов, а затем использовать его для прогнозирования функции 450 неизвестных ферментов, то можно опубликовать свои результаты Nature Communications (уважаемом научном издании). Вашу статью прочитают 22 тысяч раз и она будет в верхних 5% из всех результатов исследований по оценке Altmetric (рейтингу внимания к онлайн-статьям).

Однако если вы проделаете кропотливую работу по анализу чужой опубликованной работы и обнаружите, что она полна серьёзных ошибок, в том числе сотнями некорректных прогнозов, то можете опубликовать на bioRxiv препринт, который не получит и доли цитат и просмотров исходного исследования. На самом деле, именно это и произошло в случае двух статей:

Functional annotation of enzyme-encoding genes using deep learning with transformer layers | Nature Communications

Limitations of Current Machine-Learning Models in Predicting Enzymatic Functions for Uncharacterized Proteins | bioRxiv

Эта пара статей о функциях ферментов стала прекрасным примером для изучения границ применения ИИ в биологии и неправильно расставленных акцентов в современной публикации результатов. В этом посте я расскажу о некоторых подробностях, однако призываю вас изучить статьи самостоятельно. Этот контраст станет ярким напоминанием о том, как сложно бывает оценить правдивость результатов ИИ без глубокого знания предметной области.

Привет, я Артем Дембицкий, аспирант программы «Науки о материалах» и стажёр‑исследователь Центра энергетических технологий Сколтеха, а также младший научный сотрудник команды «Дизайн новых материалов» Института AIRI. Мы с коллегами используем модели машинного обучения для разработки новых материалов с улучшенными свойствами.

Недавно статья с результатами нашего исследования вышла в npj Computational materials — журнале из семейства Nature. Совместными усилиями Сколтеха и AIRI мы оценили применимость машинного обучения для ускоренного поиска литий‑ионных проводников, а также показали практический пример использования универсальных межатомных потенциалов для подбора защитных покрытий катодов твердотельных аккумуляторов.

В этой статье хотелось поделиться подробностями нашей работы, а также в целом рассказать об этих материалах и о том, как их ищут.

Atomic Layer Deposition (ALD) – технология получения сверхтонких нанопленок для полупроводниковых, оптических и других устройств с помощью послойного атомного осаждения. О ней мы и поговорим в нашем сегодняшнем материале. 

Золото переживает редкую эпоху ажиотажного спроса. Несмотря на существенное подорожание, потребление в электронике не уменьшается. По данным Всемирного Золотого Совета (World Gold Council) в 1-ом квартале 2025 г. спрос со стороны электроники вырос на 2% в годовом исчислении до 67 тонн, причём разработки, связанные с искусственным интеллектом, обеспечивают постоянную поддержку. О золоте мы и поговорим в сегодняшнем материале. Как обычно, нас интересует в первую очередь патентный аспект.

Импланты-аккумуляторы на глюкозе, энергокристаллы для световых мечей, гравитационные хранилища и даже живые тела — фантасты всегда были щедры на идеи, когда дело касалось энерготехнологий. Реальность же такова, что курс человечества в будущее диктуют металл-ионные аккумуляторы. Будь то смартфон с одной аккумуляторной ячейкой или Tesla Cybertruck с ~1350 ячейками формфактора 4680, все они — на ионах лития. И дроиды, которые соберут первый cупераккумулятор, способный на десятилетия работы без подзарядки, тоже, скорее всего, будут полагаться на металл-ионные технологии.

Поиск новых катодных материалов для металл-ионных аккумуляторов — одно из самых бурнокипящих направлений мировой науки. В 2024 году двое российских ученых-химиков, Евгений Антипов и Артем Абакумов, взяли в нем Национальную премию в области будущих технологий «Вызов», номинация — «Прорыв». 

Самое важное о том, что конкретно разработали Антипов и Абакумов и почему их аккумуляторы способны радикально изменить технологический ландшафт России, собрали в этом тексте.

Давно не было обзоров музеев от нашей службы. Чтобы исправить эту ситуацию, я отправился в новый музей компании «Росатом» под названием «Атом». Сам музей находится на ВДНХ и открыт для всех желающих. Я был в нём два раза. С первого раза не получилось сделать материал, но во второй раз я уже смог собрать информацию и структурировать её. Представляю вашему вниманию обзор музея «Атом». Приятного чтения!

По итогам Первой Мировой Германия потеряла множество территорий, а самая передовая в мировых масштабах немецкая химическая промышленность — огромное количество ключевых результатов R&D. Ими завладели американские фирмы, прикрывшиеся патриотическими лозунгами. Эта процедура позволила американской химии и фарме выйти в мировые лидеры всего за десятилетие. Вспоминаем, как это было. 

Перед тем, как мы перейдем к главному предмету, позвольте я немного отойду в сторону к ранее обсуждаемому измерителю толщины мононити, на который меня вдохновил и помог с составлением аппаратной базы @nikolz . Ключевым элементом которого является ПЗС TCD1304 (краткие ТТХ: ширина матрицы 29,2 мм., количество пикселей 3948, расположены линейно, размер пикселя 8х200 мкм., 16 бит, диапазон длин волн 330-100 нм.). Мы много обсуждали варианты таких устройств. В текущей момент в продаже, укажу всем известный Aliexpress, существует множество вариантов дорогих лазерных измерителей ,что по определенным причинам не подходит. Конструирование движется и, в ближайшей перспективе, я представлю готовое к свободному копированию устройство, но речь сейчас пойдет о способах увеличении точности. Исходя из текущего разрешения матрицы, напрашивается прямое решение "в лоб" - подсчет засвеченных и не засвеченных пикселей, при этом точность составит 8 мкм. (~ 0,008 мм.), но используя программно субпиксельную обработку (методы интерполяции по краям объекта: поиск точки пересечения сигнала с порогом, аппроксимация линейного участка фронта сигнала) позволит увеличить точность до 1-2 мкм.

Пример: Устанавливаем порог (например, уровень АЦП = 1500), и если сигнал выше — считаем пиксель "засвеченным" - это решение "в лоб" или второй вариант (для объекта диаметром ~1.0 мм.):

Репутация листового стекла как функционального, изящного и многоцелевого материала продолжает укрепляться. Оно активно применяется при строительстве зданий и сооружений, производстве мебели, изготовлении различных интерьерных предметов, аксессуаров и атрибутов современной жизни. Но в электронике ему место тоже нашлось.

На страницах этого блога я пару раз пытался говорить с вами о том, в чём заключается разница между биологическими и псевдобиологическими системами, то есть, между одноклеточной «жизнью» и «нежизнью». В частности, большой интерес вызвала статья «Вы, конечно, шутите, мистер Нейман! Страшная сказка о серой слизи» (+41, 11 тысяч просмотров). Также на Хабре есть отличная статья «Что такое Жизнь во Вселенной: четыре базовых принципа вместо трёх характерных функций» в переводе уважаемого Дмитрия Диля @MetromDouble: в ней рассматриваются базовые биохимические предпосылки для возникновения альтернативной жизни, которая в оригинале называется «lyfe». В сегодняшней статье я хочу рассказать о современных взглядах на абиогенез, а именно о «суббиохимических» свойствах коацерватных капель. Интересную обзорную статью на эту тему опубликовал на сайте «Биомолекула» уважаемый Кирилл Вакулин, я же под катом рассмотрю, как дождевые капли могли поспособствовать возникновению жизни, и какую роль эти идеи играют сегодня при проектировании синтетических клеток.

Никто не делает пасту так, как итальянцы, — это может подтвердить каждый, кто пробовал настоящую пасту «качо э пепе». Это простое блюдо: только макароны тоннарелли, твёрдый овечий сыр пекорино и чёрный перец. Но простота эта обманчива. Качо э пепе («сыр и перец») чрезвычайно трудно приготовить правильно, потому что соус легко образует неаппетитные комки с текстурой, скорее напоминающей тягучую моцареллу, вместо гладкой текстуры со сливочным вкусом.

Команда итальянских физиков пришла на помощь, разработав безошибочный рецепт, основанный на их многочисленных научных экспериментах, говорится в новой статье, опубликованной в журнале Physics of Fluids. Хитрость заключается в использовании кукурузного крахмала для приготовления соуса из сыра и перца вместо того, чтобы полагаться на крахмал, который выделяется в кипящую воду при варке макарон.

«Умное» стекло (smart glass) — стекло с изменяющимися оптическими свойствами, такими как опалесценция (матовость), коэффициент светопропускания, коэффициент поглощения тепла, и другими качествами, проявляющимися при изменении внешних условий, например, освещенности, температуры или при подаче электрического напряжения. Иными словами, «умное» стекло — материал, обладающий функцией переменной прозрачности. О нем мы и поговорим в нашем материале. И, разумеется, не забудем про патентный аспект.