Марат пишет про науку (в основном)

А тем временем сегодня увидел свет следующий (пятый, если быть точным) хабро-коспект лекций Егора Ершова по вычислительной фотографии. В четвертой статье мы начали разбирать, как устроен конвейер формирования изображений в современных цифровых камерах. Речь идёт о том, что происходит на аппаратном и программном уровне с сигналами, после того как был нажат спуск. Самая важная часть, конечно же, происходит на уровне железа, поэтому первым этапам уделяется наибольшее внимание в лекциях. Работе сенсоров и первичной коррекции сигналов был посвящен предыдущий материал, на этот раз речь пойдёт о балансе белого и преобразовании к стандартному наблюдателю. Как водится, машинное обучение (классическое и глубокое) здесь тоже оказывается полезным.

Сегодня выпустили хабр про очень интересную работу на стыке ML, физики и метеорологии. Мои коллеги по AIRI, которые занимаются в основном генерацией видео и изображений, однажды заметили, что задача предсказания погоды по сути своей не сильно отличается от предсказания следующего кадра для видео. Действительно, в обоих случаях речь идёт о многомерных тензорах, эволюция которых подчиняется некоторым физическим законам. Если видео — это массивы значений RGB‑каналов в пикселях, то погоду можно описать через таблицы с параметрами вроде температуры или скорости ветра, заданные на долготе и широте. Родившаяся из такого синтеза модель получила название Marchuk в честь советского и российского математика, который был автором новаторских подходов в области моделирования атмосферы и прогноза погоды. За счёт ряда ухищрений авторы модели добились того, чтобы она была очень легковесной (~276M параметров) и имела высокую скорость работы без ущерба для точности. В тексте, который мы сегодня выпустили, показан пример, как модель смогла «почувствовать» аномальные морозы, которые обрушились на Москву в январе 2026 года, за две недели до их наступления. Прекрасный пример того, как междисциплинарное взаимодействие способно давать крутые результаты!

Последние сутки в моей инфосфере все обсуждают винтажную языковую модель Talkie на 13B параметров, которая обучена на текстах, написанных до 1930 года включительно. В датасет были включены книги, газеты, научные журналы, патенты и судебные дела, но только на английском языке (всего 260 миллиардов токенов). Самым трудным было добиться того, чтобы никакая информация из современности не «протекла» в обучающий набор текстов, но результат того стоил — модель устойчиво воспроизводит представление о мире и обществе того времени. Например, она считает, что вероятность Второй мировой войны невелика, и для 30-х годов прошлого века это вполне ожидаемое мнение. Попробовать поговорить с ней можно здесь, веса также открыты для локального развёртывания. В своём блоге авторы среди прочего рассуждают о возможности проводить с помощью винтажных моделей мысленный эксперимент, предложенный нобелевским лауреатом Демисом Хассабисом, — сможет ли модель, обученная на данных до 1911 года, переоткрыть общую теорию относительности? Я подумал, а что мешает провести такой эксперимент сейчас? Достаточно ведь заменить ОТО на что-то другое, что появилось после 30-х годов, скажем, квантовую электродинамику или открытие нейтрона. Увы, меня ждало разочарование. Чтобы эксперимент был достоверным, нужно, чтобы модель на вопросы до 1930 года отвечала хорошо, но она даже там галлюцинирует: например, утверждает, что протон открыл Томсон в 1911 году. В реальности это открытие приписывают Резерфорду, который ввёл такую интерпретацию в конце 10-х годов, осмысливая эксперименты по рассеянию альфа-частиц. Томсон же открыл электрон в 1897 году — это Talkie, однако, знает. Почему так происходит — в общем-то, не секрет. Модель 13B находится на уровне между GPT-2 и GPT-3, в ней нет рассуждений, нет RAG, да и количество данных для винтажной модели критически мало по сравнению с объемами, на которых учат нынешние LLM. Меня с самого начала удивил тот факт, что авторы англоязычной Talkie заговорили про физику, хотя главный языком этой науки в начале XX века был, конечно, немецкий. Но, как по мне, главное в этой истории то, что умению делать физические открытия невозможно научиться, читая лишь тексты. Физики смотрят на графики и изображения с установок, они думают образами, когда совершают свои открытия. Наверное, эксперимент Хассабиса можно будет однажды провести, но только с мультимодальными моделями, либо на архитектурах с пониманием мира на уровне абстракций, подобных JEPA. Хочется верить, что такие эксперименты не за горами!

Я сегодня планировал выпустить пост с разбором доски с физикой, которую я встретил в сериале «Чернобыль» от HBO. Его я посмотрел некоторое время назад, но написать текст руки дошли только сейчас. Уже написал было пост, как вдруг осознал, что сегодня 40-летняя годовщина той страшной аварии. Зловещее совпадение. В общем, эта доска встречается во второй серии в самом начале. См скриншот. Формулы выглядят весьма нетривиально. Мне стало интересно, насколько написанное на ней релевантно времени и месту действия (80-е года, БССР). На доске приведены формулы, описывающие капельную модель ядра, предложенную ещё Нильсом Бором. Это довольно старая физическая теория, в рамках которой тяжёлое ядро описывается с помощью нуклонной жидкости с поверхностным натяжением, а его деление — как деформацию ядра с последующим расщеплением на две капли. При деформации ядро приобретает вид эллипсоида — его мы видим вверху доски. R(θ, φ) описывает поверхность эллипсоида, E_def — энергию деформации относительно сферической конфигурации, а x — параметр делимости, ключевой безразмерный показатель в капельной модели. Он зависит от конкуренции поверхностного натяжения и кулоновского отталкивания. При x > 1 ядро уже не удерживается сферической конфигурацией. Точный источник формул я так и не нашёл, но многое есть, например, в этом обзоре. Модель была популярна в 30-е и 40-е года прошлого века, затем на смену ей пришли более сложные модели ядра. Соответствуют ли формулы на доске происходящему? Скорее да: ядерщики изучают ядра, всё логично, тут художники по декорациям хорошо постарались. Сериал вообще хвалят за реквизит, в том числе научный. Если вам интересен разбор приборов, показанных в сериале, почитать можно, например, тут (на польском). Возвращаясь к доске: меня смущает только тот факт, что модель явно старовата для того, чтобы обсуждать её в современной (на момент действия сериала) лаборатории. Эта теория имела бы смысл в учебной аудитории на кафедре ядерной физики какого-нибудь университета, но не в лабе, где ведутся актуальные исследования.

⏳До старта интенсива по фотонике осталось чуть больше недели! Знакомьтесь с преподавателями — настоящими экспертами в своей области: действующими учёными и наставниками олимпиадных сборных. Программа интенсива построена так, чтобы участники не только усвоили теоретические основы, но и научились применять их в исследовательских и проектных задачах. 🗓Уже скоро опубликуем расписание занятий — следите за обновлениями! 👉🏻 Подать заявку на интенсив можно до 22 апреля. Количество участников ограничено.

Если вы живёте в Казани и вы — ученик 8-9 классов (ну, вдруг?) или у вас есть дети/родственники такого возраста, то обратите внимание на наш интенсив по фотонике. Мы проводим его с коллегами по кафедре оптики и нанофотоники в Казанском университете с 28 апреля по 7 мая, 4 занятия по 3 часа. Крутые спикеры, разнообразные форматы и хороший способ соприкоснуться с наукой о свете и физикой в целом. Дедлайн для подачи заявки — 22 апреля, подробности в посте👇

Мне хочется думать, что, любой, кто приобретает экспертность в какой-то своей области с какого-то момента должен начать учить. Помимо чисто педагогического эффекта, это помогает отрефлексировать свой профессиональный путь, посмотреть на него под другим углом — без этого трудно подобрать подходящие слова для учеников. Физику я преподаю уже довольно давно (уже 17 лет, если верить трудовой ). А вот учить кого-то научному писательству и научной журналистике ещё не приходилось. До недавнего времени. Некоторое время назад меня пригласили написать параграф в сборник «Научная журналистика для начинающих: Рабочая тетрадь» под редакцией доцента факультета журналистики МГУ Марии Аникиной. Я не долго думал над выбором темы — конечно же, я хочу рассказывать о том, как искать науку в кино, сериалах и видеоиграх! Сборник вышел сегодня и прочитать его может любой желающий. Мой раздел называется «Ищем реальную науку в визуальных образах массовой культуры» и пестрит скриншотами, которые очень необычно смотрятся в формате учебного пособия. Помимо чистой теории там можно найти несколько простых упражнений, чтобы примерно понять, чем я занимаюсь, когда делаю очередной лонгрид или пост. А ещё завтра, 18 апреля, в 14 часов я приму участие в круглом столе журфака МГУ, где мы будем обсуждать, как же учить молодёжь научной журналистике. Там же будет и представлен сборник. Конечно, срок очной регистрации на мероприятие давно истёк, но послушать выступающих можно онлайн по ссылке в VK Звонках.

🚀 Открываем приём заявок на Лето с AIRI 2026! Юбилейная Летняя школа по искусственному интеллекту пройдёт в Первом университетском лицее имени Н.И. Лобачевского при МГУ в городе Усть-Лабинск, Краснодарский край. Даты проведения — с 21 июля по 4 августа. На школе вы сможете лично пообщаться с известными учёными в области ИИ и найти единомышленников, зарядиться вдохновением и получить новые знания для будущих исследований. В программе — лекции, семинары, постерная сессия, работа над проектами и, конечно, внеучебные активности. Подать заявку на участие можно по ссылке до 24 мая включительно. Обучение, питание и проживание обеспечивают организаторы — на вас только транспортные расходы. Подавайте заявки и делитесь постом с друзьями и коллегами!

Если вы студент, аспирант или молодой учёный в области искусственного интеллекта или работаете на стыке машинного обучения с другой области, обратите внимание на нашу школу!

Я давненько слежу за тем, как развивается направление игровых нейродвижков, и особо интересные кейсы даже приношу сюда, как это было с Doom, Minecraft и Quake 2. Наиболее впечатляющие результаты показывают модели Genie 3 от Google и Lyra 2.0 от NVIDIA, но всё это великолепие крутится на массивах мощных видеокарт и обывателю как правило недоступно. На этом фоне выделилась новость о том, что американская компания под названием Overworld выпустила версию 1.5 своей первой в истории опенсорсной реалтайм world-модели Waypoint. Главная фишка релиза — возможность поиграть на консьюмерских видеокартах, к которым относится моя 3080. Как оказалось, развернуть модель у себя довольно просто — это буквально делается методом «далее далее далее готово». Главную трудность представляет собой, пожалуй, долгое скачивание, установка и подготовка к симуляции. Разработчики предоставили две версии Waypoint-1.5: полную, которая производит симуляцию в разрешении 720 и облегченную, на 360. На первом видео можно увидеть производительность одной и той же стартовой сцены в обоих вариантах — как видите, во втором случае у меня всё бегает довольно шустро, но выглядит куда более мутно и расплывчато. В интерфейсе предусмотрена возможность обуславливать окружение с помощью промпта, но я ещё не до конца исследовал эту возможность, хотя убедился, что она работает. Какие выводы можно сделать? Если закрыть глаза на низкое разрешение, технология обеспечивает плавность движения и управления на прототипном уровне. По сравнению с демо Mirage, мир не разваливается, хотя модель активно забывает прошлое, галлюцинирует и порождает сюрреалистические пейзажи. Но делать в таких мирах пока решительно нечего, разве что переживать некий аналог мистическо-гипнотического опыта. Надеюсь, я когда-нибудь найду время на полноценный разбор этой технологии.

С кем бы я не обсуждал ИИ вне ИИ, я как правило призываю собеседников активнее интересоваться соответствующими инструментами для своей области. Для кого-то это более актуальнее, для кого-то менее, но там, где приходится работать с объектами цифрового мира — это необходимый конкурентный навык уже сегодня. Наука во многом относится к такому типу деятельности. Даже химик-экспериментатор или «мокрый» биолог вынужден обрабатывать результаты экспериментов и писать статьи с помощью компьютера. Иронично, но вполне ожидаемо, что самой первой областью, которую изменил ИИ, стала сама наука о ИИ — за исключением нескольких направлений (например, робототехники), эксперименты там не покидают цифрового мира. Сегодня тренд — создание полностью автономного ИИ-исследователя, об этом я рассказывал ещё в прошлом году. Прямо сейчас сообщество в компьютерных науках устаканивает своё отношение к ИИ-инструментам в ходе жарких дискуссий, физику и прочие области, по моему скромному мнению, подобные пертурбации ждут через 1-3 года. Но это не значит, что до появления устойчивого консенсуса не следует прибегать к ИИ-инструментам. В конечном итоге всё придёт к тому, что на фоне потока сгенерированной науки живые и вдумчивые работы лишь вырастут в цене. Если действовать экологично и ответственно, языковые модели смогут здорово сэкономить время и нервы на самых разных этапах, начиная от планирования исследований и заканчивая написанием рецензий. Но где этому научиться? Исследователи из AIRI объединились, чтобы ответить на этот вопрос. Недавно увидело свет подробное руководство, как грамотно использовать существующие ИИ-инструменты в научной деятельности — его может скачать любой желающий. Конечно, материал ориентирован в первую очередь на компьютерные науки, но такие вопросы, как написание текстов для статей и рецензий, улучшение манускриптов, поиск литературы и многое другое определённо будут полезны всем учёным. Я и сам начал с успехом применять кое-что из этого пособия — однозначно рекомендую к изучению.

Очень атмосферный текст вышел вчера в нашем блоге на Хабре. Максим Куркин из лаборатории FusionBrain побывал в Аризоне на конференции по компьютерному зрению WACV 2026 и сделал об этом репортаж. Гостиница, где проходило мероприятие, была расположена посреди настоящей пустыни в окружении двухметровых кактусов сагуаро и ящериц, и это наложило свою романтику на повествование. В посте много фоточек местности и еды, и, конечно, впечатления от самой конференции и её научной составляющей. Не удержался и вынес одну из фотографий в этот пост.

Прошлый пост, как многие догадались, был первоапрельской шуткой. Я давно присматриваюсь к фольклору ML-исследователей, и круглый тензор — это один из самых популярных мемов там. Для справки: тензоры играют важную роль в машинном обучении, и там они по определению строятся как многомерные таблицы чисел. Круглые таблицы — это абсурд, который поставили на службу юмора. Я же попытался повысить градус этого абсурда в той степени, что позволяют мне остатки знаний по линейной алгебре. А вообще у вчерашнего хабровского поста была и другая цель — поздравить Институт AIRI с днём рождения! Нам исполнилось 5 лет, мы уже большие стали 😊

Когда физик работает в Институте искусственного интеллекта, это не проходит даром. Как ни крути, потихонечку начинаешь перекатываться, благо область науки не очень далёкая. Недавно я закончил работу над одной важной математической проблемой из машинного обучения, а конкретно — формализовал круглые тензоры и доказал их потенциал для преодоления проклятия размерности. Статья уже направлена в журнал Nature Mathematics, препринт же был выложен сегодня на русском языке на Хабре

Продолжаем искать науку в культовых играх! Обычно у меня нет планов на то, про в какой следующей игре я начну выискивать научную глубину. На практике это происходит следующим образом: во время прохождения очередного произведения у меня может зазвенеть внутренний колокольчик, который срабатывает, если в дизайн уровней, описание мира или сюжет было вложено больше научной осмысленности, чем это обычно бывает, когда просто пытаются создать подходящую атмосферу. Не так давно я проходил Deus Ex: Human Revolution, и колокольчик трещал без умолку — наука сквозила в заметках, письмах и диалогах, а сам сюжет крутится вокруг технологической революции. Эта игра, третья в серии, ознаменовала переход к эпохе приквелов Deus Ex, которая включает в себя несколько игр, комиксов и книг. Если центральным технологическим драйвером событий предыдущих частей можно назвать нанотехнологии, то события, описанные в приквелах — это время нейроимплантов и кибернетических протезов, которые объединены в понятие аугментаций. Это не моя область знаний, но любопытство оказалось сильнее. На моё счастье, в AIRI, где я работаю, есть целая команда, которая занимается нейроинтерфейсами. Никита Федосов, младший научный сотрудник команды, любезно согласился помочь мне разобраться в этой непростой области. Кроме того, на мои вопросы ответил нейроучёный Уилл Роселлини, который консультировал разработчиков Deus Ex: Human Revolution и последующих частей. Оказалось, что колокольчик не соврал, и многое из показанного в приквелах Deus Ex довольно корректно соотносится с нейронаукой. О том, что я выяснил — читайте в свежем блоге на N + 1!

Сегодня пост снова про игры и про ИИ, но теперь это личная история. В далёкие 10-е года, когда я был ещё аспирантом, мне пришла в голову идея для игры, которая переносит механику боёв из Heroes of Might and Magic III в обычные шахматы. Я старался добиться того, чтобы в игру можно было поиграть с помощью обычной шахматной доски и фигур, а порог вхождения был минимален для тех, кто знаком с обеими играми. Мне это удалось. Мы поиграли немного с коллегой на кафедре и остались довольны. Хотелось поделиться разработкой со всем интернетом, но без работающего демо это бы не имело смысла, поскольку люди любят наглядность. Конечно, я знал что-то про HTML, CSS и даже изучал немного JS, однако задача была мне не по силам и потому была отложена до лучших времён. Наступил 2026 год. Год агентов, как его ещё называют. Теперь достаточно дать подробный промпт, и можно ожидать, что через полчаса работы ИИ выдаст тебе что-то работающее под ключ. Я несколько раз присматривался к этой технологии, но не видел для себя необходимости покупать доступ к подобному сервису, потому что в своей работе мне достаточно обычных платных LLM с RAG. Между тем, Perplexity, через который я обычно взаимодействую с ИИ, несколько недель обхаживал меня рекламой нового агентного режима (он там называется Computer), но я был непреклонен и не заносил туда денег. В конце концов маркетинговый алгоритм видимо решил, что мне нужно выдать промо-кредиты, чтобы я всё же попробовал. Я почесал репу и принял решение реализовать свою старую задумку. Короче говоря, спустя 17 итераций и полдня шуршания у меня появилась работающая игра на двух языках без багов (надеюсь), которую может опробовать любой желающий по ссылке. Полные правила и описание на русском и английском можно найти в репозитории проекта. Играем пока против глупенького бота, для создания онлайн-PvP у меня не хватило навыков кредитов. Но если вы хотите поиграть с другом, используйте старый добрый метод игры в шахматы на расстоянии: у каждого своя доска, а ходы отправляются текстом. Надеюсь, вам понравится!

Физика тоже может быть красивой. В этом можно убедиться, посмотрев номинантов и победителей конкурса Global Physics Photowalk, который организовала международная сеть научных коммуникаторов в области физики элементарных частиц Interactions Collaboration. По этому случаю на N + 1 сделали подборку победивших фото — сходите посмотрите, может, заберёте себе что-то на рабочий стол. Помимо обычного описания, авторы галереи собрали мнения от пишущих или писавших про физику авторов. Мой комментарий там есть тоже есть — и даже там, не обошлось без видеоигр 🤭

Я не очень часто рассказываю о том, какими научными исследованиями занимаюсь сам. Так уж вышло, что сейчас моя основная деятельность — ненаучная, поэтому пресловутый гранит приходится грызть по остаточному принципу. И всё же, пусть и медленно, но дело идёт. А тут как раз меня позвали рассказать о том, что я сейчас делаю, на небольшом кафедральном семинарчике. Так что, если вы будете вечером во вторник 3 марта на физфаке КФУ, заходите на огонёк. Покажу, про что я сейчас пишу статью, которую, надеюсь получится отправить в ближайшие месяцы. Подробности тут

Даже далёкие от медицины люди вроде меня нет-нет, да и слышали про такое понятие, как биологический возраст и его отличия от возраста хронологического (паспортного, если угодно). Его трактуют, как некий показатель здоровья, единое число, которое — в теории — способно предсказать, когда вы умрёте, и — опять же, в теории — уменьшение которого означает продление жизни. С биологическим возрастом тесно связано понятие часов старения. Я уже разок писал про них, когда рассказывал, как мы с Дмитрием Крюковым, ныне руководителем группы «Исследования биомаркеров» лаборатории «Сильный ИИ в медицине» AIRI, выпустили его текст о том, что люди не очень-то правильно умеют рассчитывать эти самые часы. На этот раз Дмитрий и его коллеги выступили с критикой калькуляторов биологического возраста, которые, к слову, в большом количестве гуглятся по одноимённому запросу в гугле. Свою позицию они изложили в статье в npj Aging, по мотивам которой вышла свежая колонка в нашем блоге на Хабре

Сегодня немножко материаловедения. Технеций 99 — долгоживущий, но при этом довольно радиоактивный продукт деления урана и плутония. Чтобы он не просачивался в подземные воды при хранении, а также ещё по ряду причин его стараются смешивать с углеродом с образованием карбидов технеция. В зависимости от концентрации углерода, полученный в результате смешивания материал может обладать различными свойствами, и это всё, как вы понимаете, надо знать. Это краткий пересказ того, какая мотивация лежала в основе новой статьи от моих коллег из AIRI, вышедшей недавно в журнале Acta Materialia. Исследователи применили графовые нейронные сети, чтобы те подхватили существенную часть работы в предсказании свойств карбидов технеция в дополнении к обычным DFT-расчётам. Это не просто ускорение вычислений — некоторые редкие конфигурации невозможно было бы найти простым перебором, поскольку последний потребовал бы какого-то немыслимого количества времени на подсчёт с помощью обычных численных методов. На днях мы выпустили статью для Хабра, в котором один из авторов разъяснил различные нюансы своей работы. Текст получился длинным и насыщенным физикой твёрдого тела, но если вам интересно, как материаловедение прямо сейчас меняется под действием нейросетей, то вам сюда.