Второй Science Slam в Краснодаре. Конспект выступлений участников

Гены, которые мы приручили

Гены, которые сидят и которые прыгают

Из школьного курса мы знаем, что наш геном состоит из хромосом. У хромосомы на плече находится ген, который состоит из кодирующих нуклеотидов. Некоторые гены умеют прыгать, поэтому иногда в нашем геноме происходит нечто, напоминающее бразильский карнавал. «Сидячие» гены кодируют наши внешние признаки — то, что мы видим в зеркале, «прыгучие» — это ДНК-транспозоны, которые любят путешествовать по нашему геному, в результате чего происходят мутации.

Молекулярно-генетический скрининг

Один из разделов биологии — маркерная селекция, именно так сейчас выводятся абсолютно все сорта растений, которые мы едим, и именно этим занимаюсь я. Например, скрестив два сорта винограда, мы получим огромное количество разных гибридов. Раньше нужно было ждать, пока гибрид вырастет и проявит себя. На это тратили целые годы и даже жизни ученых.

Сейчас нам достаточно первого листика, с ДНК которого мы проводим молекулярно-генетический скрининг. Так мы можем узнать, на кого из родителей будет похож гибрид, к каким вредителям и болезням будет устойчив и так далее.

О мутации клонов

Виноград размножается вегетативно: черенок можно отрезать и посадить, но при этом он любит мутировать, то есть получается одновременно «мутант» и «клон». Мы на виноградниках отбираем мутантов, которые имеют большую урожайность, но урожайность — полигенный признак.

Различить мутантов и клонов с помощью молекулярно-генетического скрининга сложно. Поэтому мы применяем ретротранспозонные маркеры. Ретротранспозоны — очень подвижные ребята, которые любят «тусить», что и приводит к мутации.

И вот в этом условном генетическом бассейне плаваю я и такие же охотники за крокодилами, чтобы отобрать лучшие гены на разведение. Не знаю, как остальные, но у нашей кафедры цель одна — напоить весь мир.

Как математики создают интуицию

Как и зачем учить компьютер интуиции?

Мы используем роботов, которые нам помогают. Но во многих сферах мы не можем их привлекать, так как они не понимают неопределенности, такие, скажем, как «хорошая погода», «низкая температура» или «высокая скорость». У человека есть опыт, интуиция, эмоции и чувства, а у компьютера нет ничего из этого. Но если мы найдем математический метод, который расскажет компьютеру о реальности, то он тоже сможет понимать эти неопределенности.

Я занимаюсь «воспитанием компьютеров». Многие мои коллеги-математики —приверженцы теории вероятности. Она хорошо работает с количественными методами, но неопределенности вроде «красивый» или «высокий» ими сложно описать.

Теория нечетких множеств

Решение — теория нечетких множеств. Например, чтобы объяснить роботу понятие «хорошая погода», мы берем множество чисел от 0 до 35 градусов, и все значения сопоставляем с показателями принадлежности. Например, 20 градусов — это хорошая погода, она выражена значением 1. А 34 градуса — это 0,3, и погода не очень благоприятная. Тогда компьютер начинает различать промежуточные понятия «хуже», «лучше», «жарче» и «холоднее» и начинает более гибко реагировать на изменение условий окружающей среды. Эту теорию разработал математик и логик Лотфи Заде, и в 1980-е годы она была очень популярна.

Проблема в том, что, когда мы вводим нечеткое число, нужны специальные методы. Раньше это было невозможно, но сейчас у нас есть мощные компьютеры с большой оперативной памятью.

Чем полезна теория нечетких множеств в повседневной жизни?

Рассмотрим пример с питьевой водой. Есть вода, пригодная для питья, а есть вода из реки Кубань. У последней, по теории нечетких множеств, показатель пригодности равен 0,6. То есть животным пить ее можно, а людям не рекомендуется.

Моя работа заключается в обучении компьютера понятиям «низкая стоимость бензина», «высокая скорость доставки», «кратчайшее расстояние». Эти методы используются в оптимальном инвестировании или оценке способностей предприятия. Есть коробки передач, которые работают на этой теории, стиральные машины и камеры, минимизирующие количество помех.

Читайте также: Уроженка Краснодара Анна Александрова, возглавившая проект по изучению философии и этики искусственного интеллекта, рассказала о моральных проблемах развития искусственного интеллекта

Биофабрика размером с планету

Биологические отходы животноводческих комплексов

Если пластмасса или фантики — это действительно мусор, то биологические отходы — это ресурс. Вместо того чтобы сжигать или компостировать отходы животноводческих комплексов, их лучше перерабатывать с помощью микроорганизмов, которых на Земле множество. Нашу планета, по сути, и сама — огромная биофабрика.

Применять эти микроорганизмы можно в медицине, энергетике, пищевой технологии. Биотехнология как раз и изучает способы получения полезных для человека продуктов и веществ в замкнутых условиях с использованием различных микроорганизмов.

Это сфера моего изучения, а помогают мне в этом псевдомонады и азотобактер [и то и другое — бактерии, прим. Юга.ру], содержащиеся в почве. Мы подбираем питательные среды, на которых они растут, и определяем их функцию в биопрепарате, который разрабатываем.

Назначение псевдомонад и азотобактера

Псевдомонады вырабатывают фермент, который разрывает длинную белковую цепочку на более простые соединения. Именно они поглощают микрофлору отходов животноводства. Это сокращает процесс утилизации с полугода до 2-3 недель.

Азотобактер способен фиксировать характерный для птицефабрик неприятный запах и снижать аммиачную нагрузку. Он фиксирует азот и переводит его в связанную форму, которую хорошо усваивают растения. В итоге получается круговорот веществ, которые переходят в органические удобрения.

Так мы создаем препарат, который решает проблему утилизации отходов, снижает нагрузку на экологию, убирает неприятный запах, минимизирует штрафные санкции и создает органическое удобрение, которое повышает плодородие почвы.