РАН приняла важные решения.

Собрание началось в десять утра.

Вице-премьер правительства РФ Дмитрий Чернышенко выступил с докладом. Затем слово взяли министр науки и высшего образования РФ Валерий Фальков, председатель комитета Госдумы РФ Сергей Кабышев и руководитель Федерального медико-биологического агентства Вероника Скворцова.

Президент РАН Геннадий Красников начал свой доклад с отчёта о работе за прошедший год. По его словам, основные проекты, за которые проголосовали на прошлом общем собрании члены академии, были выполнены.

Геннадий Красников предложил увеличить финансирование российской науки до 2 % ВВП до 2030 года. Это предложение было зафиксировано в Федеральном послании 30 марта 2024 года.

Академия также приняла активное участие в разработке документа об обновлённой Стратегии научно-технического развития (НТР). РАН совместно с комиссией по НТР сформировала семь направлений наукоёмких технологий.

Они были озвучены 13 июля на научном Совете при президенте и закреплены указом от 18 июня 2024 года. Далее Геннадий Красников рассказал о новом законопроекте, касающемся внесения изменений в Закон о РАН.

21 ноября этот документ был внесён в Госдуму РФ президентом страны, а 11 декабря будет рассмотрен в первом чтении. В нём уделено внимание усилению роли РАН при принятии ключевых кадровых решений.

«Все решения кадровой комиссии раньше в первую очередь поступали в Совет при президенте по науке и образованию. Это увеличивало сроки вступления руководителей в должности», — напомнил Геннадий Яковлевич.

— «Теперь в соответствии с внесёнными изменениями в Закон о науке полномочия по кадровым вопросам Совета при президенте переходят к РАН. Академия будет согласовывать кадровые решения в научных организациях страны, включая те организации, которые ранее входили в ФАНО, вне зависимости от их текущей принадлежности.

Также по согласованию с РАН будет проходить и снятие руководителей с должностей». Президент РАН отметил, что Российская академия наук должна продвинуться от экспертизы тематик госзаданий к формированию госзаданий.

В настоящее время готовится перечень фундаментальных и поисковых исследований, в которых заинтересованы российские государственные организации и крупные наукоёмкие компании. «Важно, чтобы наши академические тематические отделения рассмотрели их и провели анализ.

Наши отделения должны определить, какие институты могут провести эти исследования», — отметил президент РАН.


Нейросеть
Сахара была зелёной.
Около 7 тысяч лет назад Сахара была зелёным регионом с озёрами, болотами и саваннами.

Там паслись стада и жили люди. Новое исследование, опубликованное в Nature, показало, что обитатели «Зелёной Сахары» были частью уникальной и изолированной человеческой популяции, существовавшей в Северной Африке на протяжении тысячелетий.

Команда учёных из Института эволюционной антропологии Макса Планка и Сапиенца-Университета в Риме проанализировала ДНК двух женщин, захороненных в скальном укрытии Такаркори на юго-западе современной Ливии. Эти останки относятся к середине так называемого «гумидного периода» Сахары — времени, когда климат региона был благоприятным для жизни.

Генетический анализ показал, что женщины из Такаркори ближе всего к охотникам-собирателям, жившим на территории Марокко около 15 тысяч лет назад. Это указывает на существование в регионе устойчивой североафриканской линии, мало смешивавшейся с другими группами — как африканскими, так и ближневосточными.

При почти полной изоляции в ДНК обнаружены слабые следы контактов с людьми из Леванта, включая неандертальские гены. Это значит, что обмен происходил, но в очень ограниченных масштабах.

У южных популяций Африки неандертальской примеси почти нет, что подтверждает: Сахара была серьёзным барьером для миграций. Авторы отмечают, что именно природные особенности региона — болотистые участки, горы и водоёмы — могли препятствовать активному переселению людей и, тем самым, способствовать формированию обособленных сообществ.


Нейросеть
Лишайники выжили в марсианских условиях.
В журнале IMA Fungus опубликовано исследование, в котором говорится, что некоторые виды лишайников смогли пережить условия, максимально приближенные к марсианским, и при этом остались «живыми», то есть продолжали обмен веществ. Учёные проверили, могут ли лишайники выжить в марсианской атмосфере с пониженным давлением, колебаниями температуры и высоким уровнем радиации.

В эксперименте участвовали два вида — Diploschistes muscorum и Cetraria aculeata. Их поместили в специальную камеру, имитирующую условия на поверхности Марса.

Оказалось, что особенно устойчив был D. muscorum.

Он продолжил поддерживать метаболизм и активировать защитные механизмы даже при воздействии рентгеновского излучения, эквивалентного одному году на Марсе в период сильной солнечной активности. По словам автора исследования Кайи Скубалы, это первый раз, когда удалось зафиксировать активность живого организма в столь суровых условиях.

Это ставит под сомнение представление о том, что радиация делает Марс полностью непригодным для жизни, и открывает новое направление в астробиологии.


Нейросеть
Языковые модели не умеют абстрактно мыслить.
Современные системы искусственного интеллекта основаны на языковых моделях, которые не способны к абстрактному мышлению.

Они хорошо распознают шаблоны, но не могут понять скрытые закономерности, особенно в задачах, требующих логики. Исследование показало, что в ситуациях, где человек интуитивно улавливает суть, нейросети часто ошибаются.

Работа опубликована в Transactions on Machine Learning Research. Специалисты сравнивали, как люди и искусственный интеллект решают задачи на аналогии.

Например, нужно угадать, как изменится одна строка букв по аналогии с другой. Простые случаи, такие как превращение «abcd» в «abce» и «ijkl» в «ijkm», модель решала верно.

Но когда нужно было убрать повторяющиеся буквы (как в «abbcd» → «abcd») и применить это правило к новой строке («ijkkl»), искусственный интеллект часто давал неверный ответ. Люди таких ошибок не допускали.

Особенно трудно нейросетям давались задачи, где нужно было понять общий смысл — сюжетные аналогии. Вместо логического анализа модели просто перефразировали вопрос.

Учёные пришли к выводу, что искусственный интеллект пока не умеет учиться с нуля, то есть понимать новые категории, которых не было в обучающих данных. В отличие от человека, модель не может вывести общее правило и применить его к новой ситуации.

Авторы подчёркивают, что языковые модели могут быть полезны, но их возможности абстрактного мышления сильно ограничены, и это нужно учитывать при их применении.


Нейросеть
Ледники Шпицбергена тают.
Ледники архипелага Шпицберген тают с беспрецедентной скоростью, какой не наблюдалось на протяжении нескольких тысяч лет.

Как утверждают специалисты из Арктического и антарктического научно-исследовательского института (ААНИИ), темпы сокращения ледников сопоставимы с потеплением, которое произошло около 4 тысяч лет назад. За последние пять лет юго-западная часть архипелага ежегодно теряет до 2,5 метра льда в толщину.

Если динамика сохранится, то ледник Альдегонда, расположенный рядом с Баренцбургом, может полностью исчезнуть уже через 30 лет, предупреждают учёные. Изменения касаются не только объёма и площади ледников, но и их внутренней структуры, режимов движения и пульсации.

Эти перемены оказывают влияние на всю арктическую экосистему: они воздействуют на речной сток, вечную мерзлоту и состав прибрежных вод. Шпицберген, как подчёркивают в ААНИИ, оказался в эпицентре климатических изменений, масштаб которых уже невозможно игнорировать.


Новости по теме