Проходят выборы в РАН.

Он занимался фундаментальными исследованиями, руководил крупными научными коллективами, участвовал в разработке оборонных технологий и определял направления развития отечественной радиоэлектроники. Котельников родился в Казани в 1908 году в семье учёных.

Его отец был профессором Казанского университета, поэтому научная работа и интерес к точным дисциплинам были частью семейной среды. В 1931 году он окончил Московский энергетический институт по специальности инженера-электрика.

Теорема Котельникова — положение теории связи, сформулированное Владимиром Котельниковым в 1933 году: сигнал с ограниченным спектром полностью восстанавливается по своим отсчётам, взятым с определённой частотой. Это один из фундаментальных результатов теории передачи и обработки сигналов.

Во время Великой Отечественной войны Владимир Котельников участвовал в разработке аппаратуры засекреченной телефонной связи. Для военного управления было принципиально важно передавать переговоры так, чтобы противник не мог получить из них содержательную информацию.

В 1947 году Владимир Котельников защитил докторскую диссертацию и разработал теорию потенциальной помехоустойчивости. Она стала одним из наиболее значимых его научных достижений наряду с теоремой отсчётов.

С 1960-х годов Котельников руководил работами по планетной радиолокации — направлению, которое позволило исследовать небесные тела с помощью радиоволн. В 1954 году Котельников возглавил Институт радиотехники и электроники АН СССР и руководил им до 1988 года.

Под его руководством институт развивал исследования в области распространения радиоволн, теории информации, радиоэлектронных систем и радиолокации. Вклад Котельникова в советскую науку был отмечен многочисленными государственными и профессиональными наградами.

Среди главных наград учёного: дважды Герой Социалистического Труда, Ленинская премия (1964), две Государственные премии, шесть орденов Ленина. Владимир Александрович Котельников умер 11 февраля 2005 года в Москве.

Его научное наследие продолжает жить в теории связи, цифровой обработке сигналов и радиолокационных исследованиях.

Ведь искусственный интеллект обладает большим резервом памяти и вычислительной мощности и способен считывать закономерности, которые мы даже не можем объяснить словами. В то время как мы основываем свои умозаключения на считывании отдельных черт, не анализируя каждую из них сознательно.

Учёный, молекулярный биолог Ирина Якутенко, рассказывает о датском исследовании 2009 года, в котором медсестры и люди не из числа медработников оценивали по фотографиям возраст 1826 близнецов от 70 лет. «Те, кто выглядел старше, жили меньше, даже при одинаковом паспортном возрасте.

В парах близнецов первым чаще умирал тот, кто выглядел старше, — и тем чаще, чем больше была разница в наблюдаемом возрасте». С появлением искусственного интеллекта стало очевидным, что он сможет вычислять достоверную связь между внешним видом человека, его возрастом и ожидаемой продолжительностью жизни.

Решению этой задачи посвящён новый проект FaceAge (возраст по лицу). В рамках проекта были разработаны две модели: нейросеть FAHR-FaceAge способна угадать истинный возраст по фото, а FAHR-FaceSurvival может на основании фотографии построить прогноз выживаемости онкологических пациентов на терапии.

Первую модель обучили на 56 тысячах фото людей старше 60 лет из баз IMDb, где собраны изображения знаменитостей (актёров, политиков, писателей, учёных). Вторую модель обучали уже на более чем 40 млн фото, у которых были закрыты три четверти изображения (ИИ сам должен был дорисовать недостающее).

Эффективность предсказательного дара FaceAge проверяли на онкопациентах. Сеть выявила закономерность — чем старше модель оценивала его возраст по фото, тем меньший срок его жизни она предрекала.

При этом в среднем пациенты с онкологическими диагнозами выглядели почти на 5 лет старше своего паспортного возраста. Учёные считают, что новый инструмент несомненно поможет делать точные прогнозы выживаемости пациентов с неизлечимым раком.

Самый точный прогноз нейросеть давала, когда кроме фото в её распоряжении были ещё данные медицинской карты. Для оценки возраста наиболее значимыми оказались носогубные складки, лоб и виски.

У модели, которую обучали непосредственно прогнозировать выживаемость, большее значение имели области под глазами и около переносицы. «На лице каким-то образом проявляются признаки нашего состояния — связанного как с возрастом, так и с болезнями.

Но что это конкретно, и какие биологические процессы они отражают, мы не знаем», — говорит Ирина Якутенко.

Результаты исследования опубликованы в журнале Food & Function (F&F). Специалисты изучили свойства напитка из чёрного кунжута, который был приготовлен по специальной технологии без фильтрации.

Такой способ обработки помогает сохранить больше полезных веществ, включая клетчатку, жиры и природные антиоксиданты. Эффективность напитка проверили на мышах с искусственно ускоренным старением, вызванным введением D-галактозы.

У животных, которые получали кунжутное молоко, улучшились двигательная активность и исследовательское поведение. Кроме того, учёные обнаружили снижение уровня окислительного стресса и воспаления.

В организме мышей также уменьшилась активность некоторых молекулярных показателей клеточного старения. Дополнительный анализ показал, что напиток изменял состав кишечной микрофлоры и влиял на обмен веществ, в том числе на процессы, связанные с мочевой кислотой и другими продуктами обмена пуринов.

Авторы предполагают, что защитное действие кунжутного молока может быть связано с сочетанием антиоксидантных свойств и влиянием на кишечную микрофлору. Однако результаты пока получены только на животных, поэтому способность такого напитка замедлять старение у людей предстоит подтвердить.

Ширшова РАН провёл экспедицию, в ходе которой учёные обследовали акваторию от Голубой бухты до мыса Идокопас. За девять выходов в море исследователи преодолели более 500 километров и зафиксировали 23 встречи с китообразными, в основном с афалинами.

Среди них были обнаружены старые знакомые — афалина с необычными светлыми пятнами на голове и плавниках, впервые сфотографированная в июне 2019 года у Архипо-Осиповки. В сентябре этого года она снова попала в объектив у Дивноморского.

Идентификацию животного помогла осуществить фотоидентификация: форма спинного плавника, шрамы и пятна служат своеобразным «паспортом» дельфина. Всего было сделано около 3700 фотографий, которые позволили идентифицировать десятки животных.

Варвара Левицкая, младший научный сотрудник Лаборатории морских млекопитающих ИО РАН, рассказала «МК»: «Эта история показывает ценность многолетних наблюдений. Сопоставляя фотографии, сделанные в разные годы, учёные могут устанавливать повторные встречи отдельных животных, изучать их перемещения и постепенно выяснять, насколько устойчиво они связаны с определёнными участками побережья».

Учёные также наблюдали афалин с детёнышами, признаки кормового поведения и группы до 20–30 животных. «Прежде всего необходимо понять, какие участки моря дельфины используют регулярно и для каких целей.

Одно дело, если животные лишь периодически проходят через определённую акваторию, и совсем другое, если они постоянно возвращаются туда для кормления, отдыха или проводят там время с детёнышами», — отметила эксперт. Если такие участки удастся выявить, можно будет предложить адресные меры: ограничение скорости и интенсивности движения маломерных судов, регулирование туристических прогулок и наблюдений за дельфинами, снижение подводного шума.

Для наиболее значимых районов можно ввести специальные природоохранные режимы. «При этом речь не должна идти о полном запрете хозяйственной деятельности на обширных акваториях.

Гораздо эффективнее разрабатывать адресные меры, учитывающие, где, когда и для чего дельфины используют определённые участки моря», — подчеркнула Левицкая. «Важно не просто определить, сколько дельфинов обитает у наших берегов, но и получить данные, на основе которых можно будет принимать обоснованные решения по сохранению наиболее важных для них мест обитания», — добавила она.