2017 стал переломным для всей концепции генной терапии и изучении Вселенной. Были открыты новые планеты пригодные для жизни, а искусственный интеллект обогнал человека.
Вместе с биологами, астрофизиками, популяризаторами науки и лекториумом Nobilitet рассказываем вам о важных достижениях в науке за 2017, которые дарят надежду на лучшее будущее в 2018 году.
17 августа 2017 в мире наблюдательной астрономии произошло важное событие - коллаборацией LIGO-Virog был зарегистрирован гравитационно-волновой сигнал, гравитационная волна, которая образовалась при слиянии двух нейтронных звезд.
Столкновение случилось на расстоянии около 130 миллионов световых лет от Земли в созвездии Гидры. Масса первой звезды составляла от 1,36 до 2,26 массы Солнца, второй — от 0,86 до 1,36 солнечной массы.
"Благодаря числовому моделированию ученые точно знают как должны выглядеть сигналы при различных событиях - слияниях черных дыр, нейтронных звезд, взрывах сверхновых и т.д.", - объясняет Максим Циж, научный сотрудник Астрономической обсерватории Львовского национального университета им. И. Франко, лектор Nobilitet (перевод с украинского редакция Update).
Сигнал был отмечен 3 детекторами независимо друг от друга. В общей сложности в открытии участвовали более 3500 человек из 900 научных коллективов. Исследования по гравитационным волнам получили Нобелевскую премию по физике 2017 .
Благодаря наблюдениям ученые ближе подобрались к ответам на множество фундаментальных вопросов вроде теоретического устройства нейтронных звезд, самой гравитации и устройства Вселенной.
"Регистрация этого события стала настоящим триумфом для науки. Имеющиеся во вселенной водород и гелий образовались во время Большого взрыва 13,8 млрд. лет назад. Тяжелые элементы, как кислород и углерод, образовались в ядрах звезд вследствие термоядерного синтеза гелия и водорода. Однако, для образования элементов тяжелее железа (например, лантаноидов), нужны особые условия, когда ядра атомов бомбардируются свободными нейтронами. Наблюдая этот процесс ученые наглядно увидели, как это происходит во Вселенной", - объясняет Максим Циж.
Матрица близко. Американским биологам удалось создать искусственную утробу, которая способна поддерживать жизнедеятельность и нормальное развитие у недоношенного плода.
Устройство представляет собой Biobag - специальный контейнер с амниотической жидкостью, которая постоянно циркулирует.
Эксперимент успешно провели на недоношенных ягнятах. Поместив их в Biobag, пуповину соединили с газообменным устройством, которое насыщало кровь кислородом и удаляло из неё углекислый газ.
Детёныши провели в искусственной утробе 28 дней. За это время у них начала появляться шерсть, увеличивался вес, развивались внутренние органы, открывались глаза и полностью сформировались их лёгкие.
Это позволило ягнятам дышать самостоятельно сразу после извлечения из контейнера.
Ученые считают, что в будущем искусственная матка станет повсеместным способом безопасного вынашивания недоношенных детей.
"Для улучшения состояния недоношенных детей это действительно революционное решение. Данное устройство помогает обеспечить правильное развитие дыхательной системы и предоставить плоду питательные вещества, но для его работы нужно, чтоб основные этапы эмбрионального развития прошли всё же в матке матери. Поэтому не стоит понимать этот результат, как прорыв в полноценном выращивании сложных организмов вне тела матери", - объясняет Ольга Маслова, клеточный биолог, популяризаторка науки и лекторка Nobilitetа.
Система CRISPR - это своего рода "генетические ножницы", она позволяет вносить изменения в ДНК - направленно, без ошибок и с высокой точностью.
"Один агент находит участок генома, который работает некорректно (например, мутация или болезнь). Второй агент получает информацию от первого и может выключить вот этот неработающий участок. Таким образом организм получает какие-то новые свойства - лишается врожденной болезни или получает какие-то новые качества. Геном можно было редактировать и раньше, такие технологии уже существуют несколько десятилетий. Но только в последние годы, благодаря CRISPR это стало "дешевле" и достаточно быстро", - объясняет Илья Кабанов, редактор научно-популярного альманаха metkere.com.
Используя этот принцип, ученым медицинского центра Портленда удалось отредактировать дефектный геном человеческого эмбриона. Они успешно убрали из человеческого эмбриона участок ДНК, ответственный за заболевание сердца.
Для этого ученые оплодотворили около 78 полноценных яйцеклеток спермой мужчин, живущих с гипертрофической кардиомиопатией. Это тяжелая наследственная болезнь, повышающая предрасположенность к внезапной остановке сердца и мгновенной смерти. Гипертрофия одного из желудочков сердца, как объясняют ученые, обычно возникает в результате появления небольшой "опечатки" в гене MYBPC3, и повреждение даже одной из двух копий этого участка ДНК приводит к развитию болезни.
Вылечить эту болезнь невозможно, и только исправление дефектной версии гена еще до рождения ребенка поможет ему избежать подобной участи.
Используя "генетические ножницы" ученые удалили неправильную версию гена MYBPC3 из ДНК всех зародышей во время оплодотворения. И заменили правильной версией. В результате все зародыши развивались нормально на протяжении нескольких дней, после чего исследователи были вынуждены прекратить эксперимент по этическим причинам. В перспективе это исследование означает, что детей еще до рождения можно избавить от многих генетических заболеваний.
"Пока это все лабораторные эксперименты, но уже в ближайшие годы мы будем видеть практическое применение таких технологий. Это откроет невероятные перспективы в медицине", - объясняет Илья Кабанов.
Также в 2017 году исследователи Гарвардского университета использовали CRISPR, чтобы вставить гифку в геном живой бактерии Е_Сoli.
"Нам удалось сделать то, над чем ученые ломали головы уже давно – с помощью технологии CRISPR мы превратили бактерию в полноценный физический носитель информации",- рассказывает автор исследования Сет Шипман, нейробиолог Гарвардской медицинской школы
В ближайшем будущем исследователи намерены опробовать CRISPR в сфере медицины – прежде всего, для изучения мозга (по всей видимости, пока крысиного).
"Можно легко представить перспективы таких исследований. Если сегодня мы храним данные на жестких дисках, на флешках или в облаке, Может быть лет через 15-20 мы будем хранить данные уже внутри собственного ДНК. И не нужны будут никакие другие носители, кроме наших волос, ногтей и слюны и чего угодно", - объясняет Кабанов
Искусственный интеллект Google, AlphaGo, победил пять профессиональных игроков в го - логическую стратегическую игру.
В го играют уже около 3 000 лет и до создания AlphaGo эта игра была одной из немногих, в которые человек играл лучше компьютера. Го намного сложнее шахмат из-за большего количества возможных позиций.
Во-первых, как правило, в го в каждой позиции существует больше разрешённых ходов, чем в шахматах. Во-вторых, партия в го в среднем длится больше ходов. Эти два свойства делают го очень сложной для традиционных методов искусственного интеллекта.
AlphaGo разрабатывали несколько лет и создатели "скармливали" программе огромное количество партий, сыгранных лучшими игроками в го.
Собственно, на этих партиях программа и училась играть лучше людей. Но такой подход не особо устроил скептиков. Они посчитали, что не нужно особо много опыта, чтобы научить машину обыгрывать людей.
"В ответ на это разработчики решили создать новую версию программы AlphaGo Zero, которая не училась по сыгранным людьми партиям. Ей "дали" только правила игры в го и машина сыграла сама с собой огромное количество партий. Потом одну программу натравили на ту, которая обыгрывала людей, и новая версия обыграла старую. Это говорит о том, что уже не нужен никакой вклад человека, чтобы сделать машины лучше, чем мы с вами", - объясняет популяризатор науки Илья Кабанов
В феврале NASA сообщило об обнаружении звездной системы TRAPPIST-1, в которой 7 планет схожих по размеру с Землей, а её центром является звезда — красный карлик.
Предполагалось, что на трёх планетах может быть жидкая вода и даже жизнь. Позднее это опровергли. А затем обнаружили еще две экзопланеты, которые могут претендовать на звание "пригодных к жизни": LHS 1140B и Ross 128 b.
Обе планеты находятся в так называемой пригодной для жизни зоне: температура окружающей среды там позволяет существовать жидкой воде.
Кроме того, NASA планирует запустить в 2019 году телескоп Джеймса Уэбба, который позволит изучать химический состав атмосферы экзопланет.
Если всё получится, то человечество сделает значительный шаг вперёд: обнаружение подходящих для жизни планет станет вопросом времени, считают учёные.
В мае британская компания Tokamak Energy проивела первые запуски экспериментального термоядерногореактор. Система уже сгенерировала "первую плазму".
Конечная цель: разогреть плазму внутри токамака до температуры 15 миллионов градусов Цельсия - температуры материи в центре Солнца. Это своего рода "порог", при котором из атомов водорода начинает образовываться гелий.
"Это большой энергетический эксперимент сегодня. Термоядерный синтез - одна из технологий, которая возможно совершит революцию в энергетике в ближайшие десятилетия", - считает Кабанов.
В отличие от ядерной энергии, которая достигается сейчас внутри обычных ядерных реакторов, термоядерный синтез подразумевает слияние, а не разделение атомов.
"Термоядерный синтез - это обратная история от ядерной энергетики. Он ничего не расщепляет, он синтезирует тяжелые элементы из более легких в процессе высвобождая огромную энергию. Т.е не нужно разрабатывать урановые шахты, нужно взять изотопы водорода и из них получать энергию. Если человечество выяснит, как овладеть этим процессом с помощью управляемых методов, то мы откроем дверь к источнику фактически бесконечной и чистой энергии, практически не создающей никаких загрязнений.", - объясняет Павел Кабанов.
Учеными представлен 51-кубитный квантовый компьютер. Эта универсальная программируемая система и те, которые будут созданы позднее, могут помочь в решении задач, которые на данный момент являются нерешаемыми с точки зрения возможности классической архитектуры вычислительных устройств.
Зачем нужны квантовые компьютеры? Нынешнее поколение машин уже не справляется с объемами данных и количеством операций, которых требует от него человек, поэтому нам нужен новый класс вычислительных машин.
Искусственный интеллект укрепляет позиции. Специалистам DeepMind удалось использовать метод усиленного самообучения (reinforcement learning, RL), тем самым они обучили ИИ-алгоритмы адаптироваться к сложной и меняющейся среде. Это достижениие поможет в программировании будущих роботов.
В итоге, компьютер самостоятельно научился сложным движениям - он стал перепрыгивать ямы, уклоняться от препятствий сверху, а также взбегать на склоны и перепрыгивать барьеры.
Прыжки, подтягивания и прочие движения - являются элементами линии поведения, разработанного компьютером для решения задачи перемещения из точки А в точку Б.
Программисты DeepMind снабдили своего агента рядом виртуальных датчиков, благодаря которым агент может узнать свое текущее положение и получить множество других данных об окружающей среде. А компьютер, методом проб и ошибок выдумывает новые движения и способы перемещения.
"Без ИИ сейчас практически ничего не происходит и каждый из нас пользуется ИИ ежедневно. Начиная от построения маршрутов на картах, заканчивая тем, что в нашей почте не так много спама. "Научить" ИИ думать в подобных ситуациях - это еще одно достижение будущего , которое поможет в программировании будущих роботов и их бесшовных контактах с человеком", - объясняет популяризатор науки Илья Кабанов.
