Что интересно молодым ученым?
Самые насущные темы, которые волнуют молодых ученых от проекта Science Slam.
5 вопросов
1. Насколько успешно в России происходит борьба с наркотиками?2. Можем ли мы использовать боевые ракеты для исследований космоса?3. Можно ли научить компьютер распознавать порно?4. Есть ли на Земле вещества, которые не могут быть переварены микробами?5. Почему до сих пор мы не умеем прогнозировать эпидемии гриппа?

Короткий ответ: никто толком не знает, потому что единственный источник информации об этом — ведомственная статистика — не является надежным.

В России в год регистрируется примерно 290 тысяч преступлений по статьям, связанным с наркотиками. При этом традиционно считается, что успешность борьбы с наркотиками можно оценить через количество раскрытых преступлений и суммарный объём изъятых наркотиков, особенно по сравнению с показателями предыдущего года. У такого подхода есть две больших проблемы.

Первая проблема — латентность преступлений: далеко не все факты продажи и распространения запрещенных государством веществ регистрируются правоохранительными органами как преступления. Эта латентность проявляется даже в случае насильственных преступлений: многие жертвы изнасилований не пишут заявление в полицию. В случае с наркотиками латентность еще сильнее из-за того, что наркопреступления — это преступления без пострадавшей стороны. Поэтому любые оценки количества совершенных (то есть зарегистированных) преступлений можно смело умножать в несколько раз (во сколько именно можно узнать после проведения специальных анонимных опросов населения).

Вторая проблема — косность статистики, которую собирают правоохранительные органы. Палочная система, то есть система стимулов, от которых зависит заработная плата и карьерные перспективы сотрудников правоохранительных органов, вынуждает сотрудников всеми возможными способами улучшать статистику своей работы, иначе у них будут большие проблемы с начальством, даже если эта статистика не связана с тем, чем сотрудники должны заниматься на самом деле. Кроме того, сам подход к анализу собственных статистических данных о борьбе с наркотиками со стороны ведомств является устаревшим и сильно оторванным от реальности работы рядовых сотрудников.

2/5 Можем ли мы использовать боевые ракеты для исследований космоса?

В истории космических запусков существует несметное количество, так называемых, "конверсионных" ракет. Это ракеты, которые охраняли государство, но после окончания срока эксплуатации были использованы в мирных целях для вывода спутников на околоземные орбиты.

В России это ракеты-носители "Днепр" и "Старт". Ракета-носитель "Днепр" - не что иное, как широко известная боевая ракета "Сатана". А "Старт" - всеми любимый "Тополь-М". Что касается американских ракет, то таковыми являются ракеты-носители "Дельта", "Атлас" и другие.

Стоит заметить, что все эти ракеты выводили спутники на околоземные невысокие орбиты (приблизительно до 800 км). Дело в том, что твердотопливная боевая ракета, которая способна доставлять боеголовку в противоположную точку земного шара обладает ресурсом для выведения небольшого спутника массой 500 кг на орбиту высотой 400 км. Эти числа справедливы для ракеты, конструкцию которой практически не изменяют для осуществления мирного запуска. Если ракету модифицировать, то масса полезной нагрузки может существенно увеличиться.

В общем выводить какие-то вспомогательные модули для дальнейших миссий или спутники боевые ракеты вполне могут.

3/5 Можно ли научить компьютер распознавать порно?

В соответствии с Федеральным законом от 29.12.2010 №436-ФЗ п. 7, к информации, запрещенной для распространения среди детей, относится запрещённый контент, содержащий информацию порнографического характера. В современном, мире больших данных, чтобы обезопасить несовершенно летних от опасного контента, учёные разрабатывают методы направленные на борьбу с порнографическим контентом.

За последние несколько лет был предпринят ряд решений проблемы фильтрации контента. Классификация информации порнографического характера была построена на комбинированных методах выделения особенностей изображений и оценке движущихся объектов. Одим из первых метод детектирования подобной информации был основан на детектировании открытых участков кожи с учётом геометрической структуры человека. (Finding Naked People 1996) На изображении находятся большие области телесного цвета, затем в этих областях находятся продолговатые объекты и специальные конструкторы, которые имеют достаточное количество данных об объекте, соединяют их как различные человеческие конечности. Изображения с областями телесного цвета, соответствующие геометрии человеческого тела, помечаются как потенциально опасные.

Для детектирования непотребного контента, помимо геометрических особенностей, так же использую методы оценки движения объектов, оценка гистограммы перемещений и повторяющихся движений и комплексные методы, объединяющие все вышеописанные

Вплоть до 2014 года было предпринято множество попыток детектирования порнографического контента, но ни один из них не использовал сверточные Нейронные сети.

Наша команда первая использовала СНС в приложении к данной проблема и в купе с детектирование логотипов и предупреждающие текста, добилась отличных результатов.

4/5 Есть ли на Земле вещества, которые не могут быть переварены микробами?

Процесс переваривания как у бактерий, так и у любых живых организмов связан с ферментами – молекулами (чаще всего белковыми), катализирующими химические реакции в живых системах. Спектр ферментов очень широк, и бактерии с помощью них могут окислить практически любое органическое вещество, начиная с простых соединений (метана) и заканчивая сложными (белками, полисахаридами).

С неорганическими веществами сложнее: для переваривания части из них у микробов есть необходимые ферменты. Так, например, нитрифицирующие бактерии окисляют восстановленные соединения азота, серные бактерии – серу и ее соединения, водородные бактерии используют в качестве источника энергии водород. Целая группа микроорганизмов – хемолитотрофы – существует за счет окисления неорганических соединений.

Однако спектр неорганических соединений, подверженных микробному «перевариванию» невелик. Точно также микробы не могут окислять сложные полимерные соединения (большинство видов пластмасс, хотя в последнее время ученые открывают виды бактерий, способные их утилизировать). Тем не менее, это не означает, что эти вещества не могут быть разрушены бактериями: в процессе своей жизнедеятельности многие из них выделяют органические кислоты, спирты и другие вещества, разрушающие неперевариваемые материалы. На этом например основан метод биовыщелачивания – процесс обогащения руд металлов с помощью микроорганизмов.

Таким образом получается, что микробы могут переварить не все, однако разрушить могут практически все материалы, и это лишь вопрос времени.

5/5 Почему до сих пор мы не умеем прогнозировать эпидемии гриппа?

Для того чтобы прогнозировать эпидемии гриппа, нужно иметь три составляющих: систему надзора за заболеваемостью гриппом и ОРВИ, данные о перемещении людей между регионами и математическую модель распространения гриппа среди населения. Если говорить об РФ, то надзор у нас есть и достаточно эффективный, данные о мобильности населения тоже можно добыть. Основные проблемы возникают на уровне модели. Дело в том, что до сих пор нет однозначных ответов на многие вопросы, связанные с характером распространения гриппа и схожих простудных заболеваний.

В начале 70-х годов XX века хорошо показала себя гипотеза, что один и тот же штамм гриппа вызывает примерно одинаковые эпидемии в разных городах, распространяясь по транспортным путям. Получается, когда становится известен момент начала эпидемии и её динамика в городе, первым в стране «попавшем под удар», то используя эти данные, можно будет примерно предсказать моменты эпидемических вспышек и характер эпидемий в других городах. Математическая модель Барояна-Рвачёва, построенная на основе этих предположений, первые несколько лет давала неплохие прогнозы, но затем качество прогнозирования упало. Причиной этому было изменение характера самих эпидемий: вместо распространения гриппа по регионам страны, пропорционального интенсивностям транспортного сообщения между ними, стали наблюдаться разрозненные эпидемические вспышки в отдельных городах — где-то эпидемия «выстреливает», где-то нет. Почему так происходит, опять же до сих пор доподлинно неизвестно, хотя гипотезы на этот счёт, конечно, имеются.

Чтобы в один прекрасный день всё же получить прогноз эпидемии гриппа, нужно продолжать научные исследования эпидемий гриппа, привлекая специалистов разных профилей (математиков, программистов, эпидемиологов, микробиологов). Хотя проблема кажется непростой, уверен, рано или поздно она будет решена.