​​Дайджест: июль 2025

Представляем дайджест научных событий за июль.

Научная этика

• В десятках научных публикаций были обнаружены подсказки для ИИ, написанные белым текстом или мелким шрифтом. Эти «секретные послания» были включены в тексты для повышения вероятности успешного рецензирования.

• Nature отмечает, что данные из пяти крупных баз здравоохранения с открытым доступом активно используются в недобросовестных исследованиях, написанных преимущественно с помощью LLM и фабрик публикаций (paper mills).

• Более 200 000 аннотаций, размещенных на PubMed в 2024 году, содержат формулировки, характерные для LLM.

• В LSE вновь подняли вопрос о последствиях резкого роста объёма научных публикаций и нагрузке на систему рецензирования.

Научная политика

• В Scholary Kitchen прокомментировали влияние стремительного роста исследований в Китае на науку в целом. В Science также отметили, что на текущий момент Китай стал мировым лидером по количеству публикаций в области ИИ (Китай публикует больше работ, чем США, Великобритания и ЕС вместе взятые).

• В Nature обсудили изменения в публикационных моделях учёных после получения постоянной должности.

• Science опубликовал обзор исследования, демонстрирующего, как смена лаборатории влияет на производительность. Спойлер: учёные становятся продуктивнее после перехода в более результативные учреждения.

• В блоге LSE обсудили, как запрет на соглашения о неразглашении (NDA) в университетах может повлиять на культуру в научной среде.

• В Science вышел обзор статьи, согласно которой каждая шестая статья в области естественных и биологических наук неверно интерпретирует результаты работы, на которую ссылается.

Редакционная политика

• Редакторы Amsterdam University Press подали в отставку, протестуя против продажи издательства компании Informa (владелец Taylor & Francis).

• Журнал Science отозвал резонансную статью спустя 15 лет после её публикации. Авторы статьи не согласны с решением, считая отзыв необоснованным.

• Taylor & Francis приостановило приём статей в журнал Bioengineered. Издание планирует проверить около 1000 статей, предположительно связанных с фабриками публикаций или содержащих сфальсифицированные данные.

Наука в России

• Обновлен перечень журналов, входящих в Российский индекс научного цитирования (RSCI).

• В РАН прокомментировали разработку Единого государственного перечня научных изданий (ЕГПНИ).

• ИСИЭЗ НИУ ВШЭ в рамках картирования структуры мировой науки опубликовал отчет о наиболее актуальных для России тематиках исследований и разработок по итогам 2024 года.

ИИ в науке

• MIT представил приложение ChemXploreML, использующее машинное обучение для прогнозирования молекулярных свойств. Технология описана в статье, опубликованной в журнале Journal of Chemical Information and Modeling.

• Разработана модель ИИ, способная восстанавливать фрагменты древних латинских текстов, определять их возраст и происхождение.

• В Nature вышел комментарий об применении чат-ботов для имитации работы исследовательских коллективов.

• В блоге LSE вышла заметка о роли и месте ИИ в системе оценки исследований.

Наука в мире

• Создан Альянс метанауки (Metascience Alliance), представляющий собой коалицию академических групп, компаний и других учреждений, которые используют научные методы для понимания и совершенствования науки.

• В Nature вышла заметка о трудностях, с которыми сталкиваются женщины-учёные в Японии из-за необходимости менять фамилию при вступлении в брак.

• CWTS опубликовал данные по показателю SNIP за 2024 год.

• Clarivate опубликовала рейтинговую таблицу исследований и инноваций стран G20 за 2025 год.

#дайджест #новостинауки #научнаяэтика #научнаяполитика #иивнауке #новостинауки

​​Сетевой анализ интеграции в науке и образовании: по горячим следам секции

6 августа в рамках научной конференции «Интеракция. Интеграция. Инклюзия: от рефлексии к действию» прошла секция «От узлов к связям: сетевой анализ интеграции в науке и образовании», организованная Международной лабораторией прикладного сетевого анализа. Мы с интересом следили за выступлениями и теперь делимся кратким обзором наиболее интересных и близких для нас докладов.

Среди обсуждавшихся направлений — интеграция в образовательной среде, структура научных коллективов и роль ключевых акторов академического поля.

Анна Карташева представила обзор исследований студенческих сообществ с позиции сетевого анализа, уделив внимание феномену поляризации и стратегиям её преодоления. В продолжение темы Антон Сизов представил лонгитюдное исследование студенческих сетей дружбы, взаимопомощи, доверия и эмоциональной поддержки, связывая их с академическими показателями. Артём Оганян и Инна Девятко представили экспериментальное исследование влияния социальной иерархии на моральные установки студентов.

В рамках обсуждения научных коллективов Елена Стегний предложила модель оценки эффективности научных команд, объединяющую результативные, процессуальные и контекстуальные параметры с методами сетевого анализа. Антон Сизов, Роман Моисеев и Елизавета Шупяцкая представили доклад об институциональных механизмах формирования научных коллективов и их внутренних формальных и неформальных иерархиях (на примере биологов и социологов). Егор Перехожев представил результаты исследования автоматического сетевого анализа биографических интервью с социологами первого поколения.

Темы институциональной и инфраструктурной интеграции продолжили Роман Карих с обзором процессов институционализации открытой науки в России и Илья Петров, представивший доклад о вкладе научных издательств в формирование публикационной активности через сеть цитирований. Константин Гаврилов поделился результатами библиометрического картирования концептуального ландшафта политического кризиса. Дарья Мальцева, Ирина Павлова и Михаил Мешков представили библиометрический сетевой анализ публикаций «Журнала исследований социальной политики», позволяющий раскрыть роль издания как коммуникационной платформы.

Секция завершилась дискуссией, посвящённой методологическим границам и исследовательскому потенциалу сетевого анализа в социальных и академических контекстах. Будем с нетерпением следить за тем, как представленные исследования будут трансформироваться и развиваться.

#конференция #сетевойанализ #библиометрия #интеграция

​​Дайджест: август 2025

Поздравляем подписчиков с Днём знаний и представляем дайджест научных событий за август.

ИИ в науке

· В Nature обсудили, как использование ИИ в написании научных работ меняет представление о плагиате. Учёные спорят, не являются ли работы, сгенерированные ИИ, формами заимствования идей без должного указания авторства.

· В Science прокомментировали тестирование ИИ для анализа перспективных исследовательских направлений и одобрения грантов. Там же рассмотрели применение ИИ для определения потенциально недобросовестных журналов, что в будущем поможет авторам избежать публикаций в сомнительных изданиях.

· В Scholary Kitchen подвели итоги форума Комитета по этике публикаций (COPE) о возникающих дилеммах, связанных с применением ИИ в научных публикациях.

Редакционная политика

· В LSE прокомментировали потенциальные риски перехода журнала Nature на публикации рецензий на принятые статьи.

· Исследование, опубликованное в Journal of Infometrics, показало, что Bluesky постепенно становится альтернативой X (ранее Twitter) в контексте альтметрик.

· Elsevier представила новый инструмент Reaxys AI Search, позволяющий химикам быстро находить релевантную информацию среди более чем 121 млн документов, патентов и статей.

Наука в мире

· Опубликован Академический рейтинг университетов мира за 2025 год (ARWU), также известный как Шанхайский рейтинг.

· Национальные институты здравоохранения США (NIH) представили план, направленный на укрепление научных исследований по принципам «золотого стандарта».

· В Scholarly Kitchen вышел обновленный анализ консолидации рынка научных журналов.

· Королевское общество перейдет на модель открытого доступа Subscribe to Open с 2026 года. Восемь журналов будут публиковаться в открытом доступе при условии достаточного дохода от библиотек.

· С сентября 2025 года Национальные институты здравоохранения США (NIH) будут отклонять заявки на гранты, написанные с помощью ИИ.

Научная этика

· Индия начнет «штрафовать» университеты за большое количество отозванных статей. Таким образом правительство планирует бороться с нарушениями научной этики.

· Springer Nature отозвало книгу Mastering Machine Learning: From Basics to Advanced после выхода заметки о цитировании в книге несуществующих работ.

· В Nature вышла заметка о предвзятости рецензентов в отношении одобрения работ, которые ссылаются на исследования рецензентов. Там же вышел материал о кризисе рецензирования, связанного с растущим количеством научных работ.

· Серверы препринтов переполнены публикациями, предположительно подготовленными ИИ и фабриками публикаций (paper mills). Команда openRxiv разрабатывает автоматизированные инструменты для выявления подобных текстов.

· В Science вновь подняли проблему превращения научного мошенничества в целую индустрию.

#дайджест #новостинауки #научнаяэтика
#научнаяполитика #иивнауке #новостинауки

​​(Не)похожие: Китай и США в исследованиях ИИ

Мы не раз касались темы искусственного интеллекта (в дайджестах и отдельных постах): от роли ИИ в науке до вопросов этики и публикаций. Если же посмотреть на ИИ с точки зрения страновой (прежде всего, наукометрической) перспективы, то нельзя не отметить, что Китай и США являются признанными лидерами в области. Согласно данным AI Index Report 2025, Китай лидирует по числу публикаций, а США — по влиянию своих исследований. Обе страны активно инвестируют в развитие технологий, и именно их соперничество во многом определяет ключевые тенденции в области.

Недавно в Journal of Infometrics вышла статья, авторы которой предложили подход, выходящий за рамки статистического анализа и тематического моделирования, позволивший детально проанализировать, как отличаются смысловые акценты и исследовательские приоритеты ученых США и Китая в области ИИ.

В качестве источника данных были использованы статьи из ядра WoS с января 1996 г. по май 2023 г. по запросу «искусственный интеллект» (Artificial Intelligence). В выборку вошли публикации американских авторов (без китайских соавторов) и китайских авторов (без соавторов из США): 160 896 и 243 272 публикации соответственно.

Анализ показал, что почти 90 % популярных исследовательских концепций получают одинаковое внимание в обеих странах. При этом лишь 3 % тем расходятся по интересу, и по содержанию (метод главных компонент, распознавание образов, сенсорные сети), тогда как около 5%, напротив, совпадают по акцентам, но отличаются по уровню внимания (нейронные сети, эволюционные алгоритмы, метод опорных векторов, приближённые множества, регистрация изображений).

Совпадения есть и в приоритетах: обе страны активно работают над отбором признаков, распознаванием лиц, сегментацией изображений, обнаружением объектов; в методах — над нейронными сетями, машинным обучением, генетическими алгоритмами и методами опорных векторов. Но различия тоже очевидны. Китай делает акцент на диагностику неисправностей, временные задержки, системы управления, классификацию изображений. США чаще фокусируются на распознавании речи, робототехнике, виртуальной реальности, компьютерном зрении и языковых моделях, используя при этом байесовские сети, скрытые марковские модели и экспертные системы.

Показательный пример, демонстрируйщий преимущества предложенного авторами метода, — распознавание лиц. В обеих странах эта тема имеет схожий масштаб, но содержательные акценты разные.

В Китае внимание сосредоточено на:

⚪️ деталях (распознавание уха, отпечатков ладоней, пола, микровыражений, сложных условиях распознавания).

В США такие исследования:

⚪️ менее детализированы, больше сосредоточены на общих характеристиках изображений, например, идентификации по походке и обнаружении лиц.

Эти различия во многом объясняются разными правовыми и социальными нормами: в Китае уровень допустимого использования персональных данных выше, чем в США.

Пример сравнения ИИ в Китае и США показывает: наука развивается не только в цифрах и темах, но и в том, какие акценты ученые расставляют в одних и тех же направлениях. Именно эти смысловые различия создают напряжение, из которого рождаются новые траектории развития исследований.

#ИИ #Китай #США #искуственныйинтеллект #тематическоемоделирование #семантика

​​(Не) суди по обложке? О видимости публикаций, помещенных на первую страницу

В эпоху печатных изданий обложка была визитной карточкой журнала: она производила первое впечатление, привлекала читателя и задавала тон выпуска. Сегодня, несмотря на то, что научные статьи читают в основном онлайн, издательства по-прежнему используют первую страницу, чтобы выделить отдельные работы (Nature, Cell, Emerging Infectious Diseases, а из отечественных, например, Acta Naturae).

Причин, по которым работа оказывается на обложке, может быть множество: от стремления привлечь внимание за счет эффектного изображения до акцента на оригинальности или на неожиданных научных результатах. Для авторов это своего рода бонус — в условиях высокой конкуренции обложка помогает выделить исследование и повысить его узнаваемость.

В одной из свежих статей PLOS One, авторы попытались ответить на вопрос, действительно ли появление статьи на обложке помогает ей стать влиятельнее и завоевать читательский интерес. Они проанализировали публикации из пяти журналов семейства PLOS — Biology, Computational Biology, Genetics, Pathogens и Neglected Tropical Diseases. 

При оценке работ авторы опирались на цитирования в Dimensions (как показатель научного влияния), показатели Altmetric Attention Score (AAS) и количество читателей в Mendeley (как показатели общественного и академического внимания). Дополнительно учитывались контрольные переменные, которые могут влиять на результаты: журнал и год публикации, число авторов и ссылок, страна, международное сотрудничество, длина заголовка и аннотации, количество страниц, ключевые слова, аффилиации и источники финансирования. 

В качестве двух основных источников данных использовались Web of Science и Altmetric Explorer. Чтобы обеспечить достаточное время (2–5 лет) для цитирования, были отобраны статьи и обзоры, опубликованные с 2008 по 2017 год (24 080 публикаций). Для анализа были сформированы два набора данных с помощью процедуры мэтчинга: один за 2008–2017 годы (для цитирований и читателей), другой за 2011–2017 (для AAS). Сравнение влияния для двух типов статей проводилось с использованием критерия Уилкоксона, одномерного анализа и многомерной линейной регрессии.

Результаты оказались предсказуемыми: статьи, вынесенные на обложку, в среднем набирали больше цитирований, чаще сохранялись в Mendeley и имели более высокие показатели общественного внимания (AAS), чем статьи без обложки (p < 0.001 для всех трёх метрик). Причём эта связь сохранялась как в простом сравнении, так и после учёта контрольных переменных: регрессионный анализ показал слабую, но устойчивую положительную корреляцию между попаданием на обложку и всеми тремя показателями влияния.

Таким образом, обложка продолжает работать как инструмент академической видимости, несмотря на переход науки в цифровой формат, а в высококонкурентной академической среде даже небольшой прирост внимания может оказаться значимым. При этом авторы подчёркивают: академическое влияние остаётся сложным и многокомпонентным процессом, который нельзя свести исключительно к отдельным метрикам. 

#альтметрики #altmetrics #AAS #научныеметрики #обложкижурналов

P.S. Для многих журналов обложка — не просто формальность, а важная часть редакторской работы, и выбирают ее так же тщательно, как тексты. Не случайно компания Animate Your Science публикует рейтинги лучших обложек, сопровождая их разбором художественных приёмов. А редакция Nature раскрывает  критерии, по которым отбирает изображения для главных страниц журналов, публикует видео о процессе их дизайна и даже интервью с креативным директором журнала, в котором она упоминает свои любимые обложки, связанные с конкретной эпохой и её визуальным языком (рис.).

​​Дайджест: сентябрь 2025

Представляем дайджест научных событий за сентябрь.

Научные премии и рейтинги

· Объявлены даты проведения Нобелевской премии 2025. В этом году церемония награждения пройдет с 6 по 13 октября.

· Институт научной информации (ISI) Clarivate представил список Citation Laureates 2025. В рамках премии отмечены наиболее цитируемые и влиятельные работы в различных областях. Ранее 83 ученых, входящих в список, получили Нобелевские премии, зачастую спустя годы после их первоначального признания.

· Подведены итоги Шнобелевской премии 2025, присуждаемой за исследования, которые сначала заставляют смеяться, а после задуматься. В Nature вышла заметка, затрагивающая тему переосмысления этой премии и ее роли в академической среде.

· Elsevier выпустил ежегодный список топ-2 % наиболее цитируемых ученых.

ИИ в науке

· Ученые Шеффилдского университета доказали, что ChatGPT не только не распознаёт отозванные статьи, но и часто оценивает их как высококачественные, а также утверждает, что заявленные в них дискредитированные утверждения верны.

· Разработчики DeepSeek опубликовали статью о проекте в Nature. Там же на нее вышел обзор, в котором подчеркивается, что успех модели не был обусловлен обучением на результатах конкурентов. R1 считается первой крупной LLM, прошедшей процедуру рецензирования.

· Испанский фонд La Caixa внедряет ИИ для оценки заявок на финансирование.

· В LSE обсудили статью, автор которой проанализировал благодарности ChatGPT в научных работах. Спойлер: подавляющее большинство авторов (80 %) использовали его для редактирования и корректуры текста.

Научная этика

· ИИ используют для переписывания и копирования научных статей, которые затем публикуют под видом новых. Исследователи обнаружили более 400 подобных статей, опубликованных в 112 журналах за последние 4,5 года, как сообщает Nature.

· Вышел обзор на Pangram, инструмент, который помогает определять тексты, созданные ИИ. Так, Американская ассоциация исследований рака (AACR) обнаружила, что 23 % аннотаций в работах, поданных в её журналы в 2024 году, содержали текст, с высокой долей вероятности сгенерированный при помощи LLM.

· Комитет по этике публикаций (COPE) обновил в конце августа руководство по отзыву статей.

· Сотрудники OpenReview платформы, объединяющей авторов и рецензентов, обнаружили 94 профиля с поддельными личностями в своей базе данных. Мошенники стали использовать почтовые адреса в домене университетов, чтобы выдавать себя за рецензентов и давать положительные отзывы на статьи, написанные ими или их соавторами.

· В Nature вышла заметка о крупнейшей фабрике публикаций (paper mill) Европы. С группой компаний предположительно связано 1517 недобросовестных статей, опубликованных в период с 2017 по 2025 год.

· Джонатан Алексис Коутс, исполнительный директор Rippling Ideas, систематизировал показатели, которые могут помочь при оценке достоверности опубликованных исследований, в частности препринтов, которые не проходят рецензирование.

· В Science вышел самокритичный обзор, результаты которого показывают, какие исследования обладают преимуществом публикации в самом журнале Science.

Наука в России

· Главная новость месяца — утверждение российской части Единого государственного перечня научных изданий (ЕГПНИ). В каталоге журналов eLIBRARY.RU уже добавлена возможность отбора журналов, входящих в перечень ЕГПНИ, в том числе с разбивкой по отдельным уровням. Не комментируем в ожидании второй части с зарубежными изданиями.

· «Русский research» коснулся темы предвзятости российских журналов: по гипотезе статьи «своих» авторов (из организаций, с которыми связано издание) публикуются быстрее.

· В канале «Эффект Матфея» опубликованы предварительные результаты исследования о среднем возрасте авторов в журналах, индексируемых РИНЦ.

#дайджест #научнаяполитика #научнаяэтика #иивнауке #ChatGPT #ЕГПНИ #Нобелевскаяпремия

​​Нобелевская неделя 2025. День 1: Физиология или медицина

Сегодня начинается Нобелевская неделя: в этом году лауреаты главной научной премии будут объявлены с 6 по 13 октября. Как обычно, до момента официального объявления их имена остаются в тайне, что не мешает научному сообществу пытаться предсказать результаты. Мы по традиции тоже решили вновь присоединиться к нобелевской неделе и запланировали серию постов.

Напомним, что одним из ключевых ориентиров для прогнозов считается ежегодный список Citation Laureates от Clarivate. В этом году компания представила 22 лауреата в различных областях. При этом ранее Clarivate уже удалось «предугадать» 83 лауреата Нобелевской. 

В первый день Нобелевский комитет объявит победителей по физиологии и медицине. В этом году в список Clarivate по этому направлению вошли Андреа Аблассер (Andrea Ablasser), Глен Н. Барбер (Glen N. Barber) и Чжицзянь «Джеймс» Чен (Zhijian ‘James’ Chen) — «за объяснение пути cGAS-STING, фундаментального механизма врожденного иммунитета»; Джон Э. Дик (John E. Dick) — «за идентификацию стволовых клеток лейкемии и установление их роли в неэффективности терапии», а также Кэндзи Кангава(Kenji Kangawa) и Масаясу Кодзима (Masayasu Kojima) — «за открытие грелина». 

CNN и The Scientist отметили работу Светланы Мойсов (Svetlana Mojsov), Джоэла Хабенера (Joel Habener) и Лотте Бьерре Кнудсен (Lotte Bjerre Knudsen) — «за разработку препаратов для лечения диабета 2 типа и снижения веса (ГПП-1)». Ранее эта работа уже была отмечена Breakthrough Prize и премией Ласкера-Дебейки, которая является «прологом» к ​​получению Нобелевской. Фактически награда может достаться упомянутым ученым в том числе и за побочный эффект их разработок — препараты этой группы являются популярными сегодня средствами для снижения веса. Также среди часто упоминаемых претендентов можно встретить Джеффри Фридмана (Jeffrey Friedman) — «за открытие лептина» и Карла Дейссерота (Karl Deisseroth) — «за исследования в области оптогенетики», оба — лауреаты многочисленных премий.

В прошлом году награда по физиологии и медицине досталась Виктору Эмбросу и Гэри Равкану — «за открытие микроРНК и её роли в посттранскрипционной регуляции геновработа». Оба они в свое время работали под руководством других Нобелевских лауреатов (Дейвида Балтимора (лауреат 1975 г.) и Роберта Хорвица (лауреат 2002 г.), что в очередной раз подтверждает, что наставничество остаётся одной из скрытых, но важных нитей науки.

Несмотря на ключевую роль преемственности, в одном из недавних анализов более чем 200 Нобелевских лекций в области физиологии и медицины (1901–2023) было показано, что лишь 9,6 % лауреатов прямо благодарили своих наставников в своих речах. 12 раз наставником, которого цитировали, был другой лауреат Нобелевской премии, а первая благодарность ментору встречается только в 1974 году, примерно через 73 года после учреждения премии. 

Схожая, но не такая масштабная сдержанность культуры признания встречается и в премии Ласкера-Дебейки. Примечательно, что анализ «приветственных речей» за последние десять лет, которые, конечно, короче Нобелевских лекций (около 3–4 минут против 30–40) показал, что 7 лауреатов упоминали своих наставников в период с 2014 по 2023 год.

Отсутствие внимания к наставничеству в Нобелевских лекциях кажется неожиданным. Научные прорывы редко возникают в изоляции — за ними стоят сложные цепочки отношений ученик–наставник. Как мы упоминали ранее, 696 из 727 лауреатов Нобелевской в области науки принадлежат к одной академической родословной. Тем не менее в момент наивысшего признания большинство лауреатов предпочитает говорить о самих открытиях, почти не упоминая тех, кто способствовал их становлению. В этом проявляется парадокс Нобелевской премии: прославляя выдающиеся личные достижения, она опирается на невидимую сеть знаний, наставников и академических династий, которые остаются за пределами публичного признания.

#нобелевскаянеделя #нобелевскаяпремия #медицинаифизиология #нобелевскиелауреаты #nobelprize

Победителя (или победителей) объявят меньше чем через час. Как Вы думаете, кто получит награду?

Андреа Аблассер, Глен Н. Барбер и Чжицзянь «Джеймс» Чен (объяснение пути cGAS-STING) - 10
👍👍👍👍👍 16%
Джон Э. Дик (стволовые клетки лейкемии и их роль в неэффективности терапии и рецидивах) - 20
👍👍👍👍👍👍👍👍 32%
Кэндзи Кангава и Масаясу Кодзима (открытие грелина — гормона, регулирующего аппетит и обмен веществ) - 3
👍👍 5%
Светлана Мойсов, Джоэл Хабенер и Лотте Бьерре Кнудсен (создание препаратов, ставших ключом к терапии диабета 2 типа [и появлению нашумевшего Ozempic]) - 19
👍👍👍👍👍👍👍👍 30%
Джеффри Фридман (открытие лептина) - 1
👍 2%
Карл Дейссерот (исследования в области оптогенетики) - 3
👍👍 5%
Другой ученый (Ваш вариант в комментариях) - 7
👍👍👍 11%
👥 63 человека уже проголосовало.

​​🏆 Мэри Э. Бранкоу (Mary E. Brunkow), Фред Рэмсделл (Fred Ramsdell) и Симон Сакагути (Shimon Sakaguchi) — «за открытия, связанные с периферической иммунной толерантностью».

​​Нобелевская неделя 2025. День 2: Физика

Совсем скоро станут известны новые лауреаты Нобелевской премии по физике, присуждаемой Королевской шведской академией наук. В этот раз выбор особенно интересен: 2025-й объявлен Международным годом квантовой науки и технологий, и многие ожидают, что комитет отметит достижения в области квантовой информации и вычислений. 

В этом году лауреатами Clarivate в области физики стали: Ингрид Добеши (Ingrid Daubechie), Стефан Малла(Stéphane Mallat) и Ив Мейер (Yves Meyer) — «за развитие теории вейвлетов, революции в математике и физике, которая имеет практическое применение, включая обработку изображений»; Дэвид П. ДиВинченцо (David P. DiVincenzo) и Дэниэль Лосс (Daniel Loss) — «за предложение модели Лосса-ДиВинченцо для квантовых вычислений, использующей спины электронов в квантовых точках в качестве кубитов»; Эвина Ван Дисхук (Ewine F. van Dishoeck) — «за новаторский вклад в астрохимию, открывший межзвездные молекулярные облака и их роль в формировании звезд и планет». 

Physics World предполагает, что в этом году премию присудят за работу над квантовой информацией и алгоритмами. Среди возможных лауреатов называют Питера Шора (Peter Shor), Жиля Брассара (Gilles Brassard), Чарльза Беннетта (Charles Bennett) и Дэвида Дойча (David Deutsch). В журнале также отмечены работы по физике частиц — Алана Харви Гута (Alan Guth), Андрея Дмитриевича Линде (Andrei Linde), Пола Стайнхардта (Paul Steinhardt), а также Алексея Александровича Старобинского, который умер в 2023 году (напомним, что Нобелевские премии не присуждаются посмертно). 

В контексте метаматериалов были упомянуты работы Джона Пендри (John Pendry), Дэвида Смита (David Smith) и Федерико Капассо (Federico Capasso). Отметим, что значительная часть этих прогнозов строится на основе специальной инфографики, подготовленной Physics World.

Напомним и о неожиданных итогах прошлого года, когда премию получили Джон Дж. Хопфилд и Джeффри Э. Хинтон — за фундаментальные открытия и изобретения, обеспечивающие машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей. Этот выбор уже постфактум подтолкнул к переосмыслению роли нейронных сетей в физике. Уже появляются обстоятельные обзоры, где прошлогоднюю награду рассматривают как веху для всей области. Например, в Journal of Physics: Complexity прослеживают путь от моделей памяти Хопфилда к современному глубокому обучению и концепции «AI for Science», показывая, как эти идеи повлияли на физику, нейронауку и материаловедение.

При этом даже опытные наблюдатели признают: предсказать решения Нобелевского комитета действительно стало сложнее. Так, физик-теоретик Питер Коулз (Peter Coles) недавно писал в своём блоге, что раньше он часто угадывал выбор комитета, но прошлогодний результат предсказать было невозможно — и нынешний год, по его словам, остается таким же непредсказуемым.

#нобелевскаянеделя #нобелевскаяпремия #физика #нобелевскиелауреаты #nobelprize

​​🏆 Джон Кларк, Мишель Деворе и Джон М. Мартинис — за открытие макроскопического квантовомеханического туннелирования и квантования энергии в электрической цепи.

​​Нобелевская неделя 2025. День 3: Химия

Через несколько часов будут объявлены лауреаты Нобелевской премии по химии. 1 октября Chemical and Engineering News (C&EN) и Американское химическое общество (American Chemical Society) собрали экспертов вокруг «хрустального шара», чтобы поделиться прогнозами лауреатов 2025 года.

В качестве основных претендентов рассматривают Джоэла Хабенера (Joel Habener), Светлану Мойсов (Svetlana Mojsov) и Йенса Хольста (Jens Juul Holst), разработчиков препаратов для лечения диабета 2 типа. В начале недели мы уже упоминали данную исследовательскую команду в качестве фаворитов гонки Нобелевской премии по физиологии и медицине, однако комитет отдал предпочтение другому коллективу. В прошлом году эксперты C&EN оказались точны: Дэвид Бейкер, Демис Хассабис и Джон М. Джампер получили премию за работы по дизайну и структуре белков. Так что прогноз коллег следует рассматривать всерьёз — хотя вторая подряд «биохимическая» премия выглядит как маловероятная в текущем контексте.

В материале команды CAS, опубликованном в конце сентября, отмечены 5 основных направлений, которые по прогнозам имеют наибольшие шансы на признание Нобелевским комитетом: (1) металл-органические и ковалентные органические каркасы (MOFs / COFs), применимые для сбора и очистки дождевой воды, а также для доставки лекарств; (2) молекулярное редактирование; (3) секвенирование ДНК нового поколения; (4) новые типы фотоэлементов, позволившие масштабировать использование возобновляемой энергетики; (5) активация и функционализация C-H связей как одно из ключевых достижений синтетической химии.

Если же обратиться к списку Citation Laureates (который, как отметили наши подписчики, пока не столь эффективен с точки зрения предсказаний, по крайней мере по результатам 2 предыдущих дней), то в нем отмечены работы Клиффорда Брэнгвинна (Clifford P. Brangwynne), Энтони Хаймана (Anthony A. Hyman) и Майкла Розена (Michael K. Rosen) — «за открытия, касающиеся роли фазово-разделённых биомолекулярных конденсатов в биохимической организации клетки» (вновь конкуренция в области биохимии); Жан-Мари Тараскона (Jean-Marie Tarascon) — «за фундаментальные достижения и новые приложения в технологиях накопления и преобразования энергии»; Тао Чжан (Tao Zhang) — «за выдающийся вклад в разработку одноатомного катализа и его применение». Последнего претендента широко обсуждали в прессе как первого ученого с непосредственно с китайской аффилиацией, претендующего на награду в данной области.

Журнал Chemistry World дал развернутый комментарий работам, отмеченным Clarivate, а также отдельно упомянул исследования Дэвида П. ДиВинченцо (David P. DiVincenzo), Даниэля Лосса (Daniel Loss) и Эвины Ван Дисхук (Ewine F. van Dishoeck), о которых мы писали вчера в контексте Нобелевской по физике. 

По результатам опроса читателей, проведенного журналом Chemistry Views, наиболее вероятный лауреат, как и в последние 2 года, — биохимик Чи-Хьюи Вонг (Chi-Huey Wong), известный своей новаторской работой в области синтеза углеводов. На втором месте Омар К. Фарха (Omar K. Farha) — за проектирование и применение металлоорганических каркасов (MOF) и пористых материалов. За ними следует также неоднократно отмеченный Омар Ягхи (Omar M. Yaghi) — за свои работы в области упомянутых ранее MOFs и COFs. «Зрительские симпатии» также достались Герберту Роески (Herbert W. Roesky), Михаэлю Гретцелю (Michael Grätzel), Карлу Дейссероту (Karl Deisseroth; его мы также упоминали в 1-ый день) и Роберту Лэнгеру (Robert S. Langer).

Кстати, в этом году Chemistry World обсудили с руководителем отдела исследований Института научной информации Clarivate (ISI) качественные и количественные методики, которые используются при составлении списка Citation Laureates. Редакция журнала также приглашает поучаствовать в вебинаре, на котором эксперты обсудят влияние исследований по химии, которые Нобелевский комитет отметит в этом году. 

#нобелевскаянеделя #нобелескаяпремия #химия #нобелевскиелауреаты #NobelPrize #ChemNobel