Физика десятилетия: как Нобелевские открытия повлияли на технологии
с помощью нейросети
Каждый год Нобелевская премия по физике отмечает исследования, которые расширяют наше понимание Вселенной — и даже самые абстрактные открытия уже через несколько лет находят практическое применение в новых технологиях. Глобальные цели научных исследований остаются прежними, но сегодня меняется контекст: физика всё чаще напрямую влияет на инженерные решения и скорость технологического прогресса.
Этой вторая заметка из серии материалов о лауреатах Нобелевской премии по физике. В ней мы расскажем и покажем, как работы лауреатов становятся основой для современных инженерных решений и помогают развивать технологии.
2018 год: инструменты лазерной физики
Используя давление лазерного света, исследователи научились захватывать и удерживать микроскопические частицы, а также усиливать короткие лазерные импульсы.
Как ученые овладели лазером
Работы лауреатов разделены на две взаимодополняющие части, каждая из которых произвела революцию в своей области.
Артур Эшкин изобрел оптический пинцет, который позволяет с помощью лазерного света захватывать микроскопические объекты (атомы, вирусы и даже живые клетки) и манипулировать ими.
Когда микроскопическая частица попадает в луч лазера, фотоны света оказывают на нее давление. В области максимальной интенсивности луча возникает градиентная сила, которая «прижимает» частицу к центру луча и удерживает ее там. Перемещая лазерный луч, можно заставить частицу двигаться вслед за ним. В 1987 году Эшкин смог захватить живые бактерии с помощью оптического пинцета, не причинив им вреда.
Жерара Муру и Донну Стрикленд наградили за разработку метода усиления чирпированных импульсов. Эта техника позволила создавать сверхкороткие лазерные импульсы невероятно высокой интенсивности. Раньше это было невозможно, так как импульсы просто разрушали усилитель.
Ценность для науки
Оба открытия давно вышли за стены лабораторий и нашли множество практических применений. В первую очередь, в медицине: сейчас с помощью оптических пинцетов исследуют молекулы и проводят манипуляции с отдельными клетками, например, сортируют их по разным признакам. А усиленные лазерные импульсы позволяют проводить операции по коррекции зрения и проводить радиационную терапию при онкологии.
2021 год: Сложные системы и климат
Премию 2021 года разделили между двумя исследованиями. Первое посвящено созданию физических моделей климата Земли и прогнозированию глобального потепления. Второе — пониманию того, как беспорядок и флуктуации взаимодействуют в сложных физических системах, от атомного уровня до планетарных масштабов.
Как физики научились описывать климат и беспорядок
Первая половина премии досталась климатологам Сюкуро Манабэ и Клаусу Хассельману. В 1960-х годах Манабэ разработал первые физические модели климата Земли и показал, как рост концентрации углекислого газа влияет на температуру на поверхности. Его одномерная модель, представлявшая атмосферу в виде 40-километрового столба, продемонстрировала: удвоение содержания CO₂ приводит к потеплению более чем на 2 °C.
Примерно через десять лет Хассельман объяснил, как непредсказуемая погода позволяет строить надежные климатические прогнозы. Он связал кратковременные погодные явления с долгосрочными изменениями климата и разработал методы, которые позволили подтвердить антропогенную природу глобального потепления.
Труды Манабэ легли в основу современных исследований глобального потепления. А Модель Хассельмана уже сейчас позволяет сравнивать теоретические прогнозы с полученными на практике данными и таким образом отделять естественные изменения от тех, что вызваны человеком.
Вторая часть премии досталась Джорджо Паризи. В начала 1980-х он совершил прорыв в понимании сложных неупорядоченных материалов. В частности, спиновых стекол — сплавов. Паризи выявил скрытые закономерности в хаотичных системах и создал математический аппарат для их описания, который повлиял на физику, математику и смежные науки.
Ценность для науки
Открытия Паризи нашли применение не только в инженерии, но и в других областях знаний. На основе работ климатологов Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК) выстраивает климатические прогнозы и отчеты. Теории Паризи также используются для анализа данных и оптимизации нейронных сетей в разработках на основе искусственного интеллекта.
2022 год: квантовая запутанность
Ученые доказали, что квантовая запутанность — это реальный феномен, а не просто гипотеза о скрытых параметрах, которая объясняла бы невидимые явления.
Как ученые подтверждали запутанность
Долгое время велись споры, реальна ли эта связь или же частицы неизвестным образом «договариваются» о своих свойствах заранее, с помощью так называемых локальных скрытых параметров. В 1960-х годах физик Джон Стюарт Белл разработал математическую теорему — неравенство Белла, которая позволила экспериментально проверить, какая из теорий верна.
Нобелевские лауреаты 2022 года провели решающие эксперименты и доказали: неравенства Белла нарушаются, а скрытых параметров не существует. А значит, запутанность — реальный феномен.
Первый эксперимент провел Джон Клаузер в 1972 году — он подтвердил нарушение неравенств Белла. Затем в 19ХХ году Ален Аспе усовершенствовал установку и показал, что параметры измерения могут меняться после выхода частиц из источника. И, наконец, Антон Цайлингер в 19ХХ году продемонстрировал квантовую телепортацию — передачу неизвестного состояния одной частицы другой через запутанные пары.
Ценность для науки
Эти исследования ускорили развитие квантовых технологий. Запутанность — ключевой ресурс квантовых компьютеров: она позволяет кубитам находиться в суперпозиции, давая огромную вычислительную мощность, непосильную для классических вычислительных машин. Запутанные состояния также применяются в сверхчувствительных датчиках и сенсорах, повышая точность атомных часов, гравитационных карт и медицинских приборов.
2023 год: аттосекундная физика
Ученые смогли перейти фундаментальный предел в физике. До этого момента наука могла наблюдать лишь относительно медленные движения атомных ядер с помощью фемтосекундных (10⁻¹⁵ с) лазерных импульсов. Работы лауреатов открыли новое поле для изучения динамики электронов в материи.
Как ученые следили за электронами
Чтобы понять масштаб открытия, нужно представить себе аттосекунду. В Нобелевском комитете отметили, что в одной секунде помещается столько же аттосекунд, сколько секунд прошло с момента Большого взрыва — 13,8 миллиарда лет назад. В таких экстремально коротких интервалах времени и происходят движения электронов внутри атомов и молекул.
Лауреаты преодолели фундаментальный предел: раньше считалось невозможным создать световой импульс короче фемтосекунды (10⁻¹⁵ с), способный «снимать» движение электронов, а не только медленные атомные ядра. Они создали инструмент для наблюдения самых быстрых процессов в природе.
Физическая суть метода заключается в том, что лазерный импульс, попадая в газ, «отрывает» электроны от их атомов. Колеблющееся электромагнитное поле лазера затем с огромной силой бросает эти электроны обратно в атом. При столкновении электрон высвобождает избыток энергии в виде ультракороткой вспышки ультрафиолетового излучения — это и есть аттосекундный импульс.
Ценность для науки
Динамика электронов в аттосекундных импульсах сложна и пока ограничена лабораторными исследованиями, но со временем их могут использовать в полупроводниковой промышленности.
Аттосекундные импульсы также помогут молекулярным биологам отслеживать, как электрический заряд перемещается вдоль крупных молекул после удаления электрона, что важно для оценки повреждений ДНК от излучения.
2024 год: физика для машинного обучения
Награду вручили за создание основ современного машинного обучения, в котором ученые применили инструменты из области физики. Работы над ними шли еще в 1980-х годах.
Как ученые обучали нейросети
Сначала Джон Хопфилд создал ассоциативную память, которая может хранить и восстанавливать изображения и другие шаблоны данных. Он применил физическую аналогию с магнитными системами: узлы в сети Хопфилда подчинены той же логике, что и спины атомов в магните, влияющих друг на друга. Когда сети предъявляют искаженное или неполное изображение, она последовательно обновляет значения узлов, пока система не восстановит исходный, сохраненный в памяти, образ.
Позднее Джеффри Хинтон использовал сеть Джона Хопфилда как основу для создания более сложной модели — машины Больцмана. Для этого он применил инструменты статистической физики — уравнение Людвига Больцмана, описывающее поведение систем из множества частиц. В отличие от сети Хопфилда, машина Больцмана научилась не только восстанавливать данные, но и автономно обнаруживать в них скрытые закономерности и категории. А еще — генерировать новые примеры, похожие на те, на которых она была обучена.
Ценность для науки
Эти открытия были сделаны десятки лет назад, но именно они стали фундаментом для нынешнего развития технологий искусственного интеллекта. Как отметила председатель Нобелевского комитета по физике Эллен Мунс, «в физике мы используем искусственные нейронные сети в самых разных областях, например при разработке новых материалов с особыми свойствами».
2025 года: макроскопическое квантовое туннелирование
Эксперименты ученых показали, что квантовые эффекты, такие как туннелирование и дискретные энергетические уровни, могут проявляться не только на уровне атомов, но и в материальных системах — например, в сверхпроводящих электрических цепях.
Как ученые экспериментировали с макроскопическими объектами
Лауреаты провели серию экспериментов со специальной электрической цепью, собранной из сверхпроводников — материалов, которые при очень низких температурах теряют электрическое сопротивление. Ключевым элементом их установки был джозефсоновский переход— тонкий слой изолятора, зажатый между двумя сверхпроводниками.
Ученые доказали, что квантовые эффекты могут происходить и с макроскопическими объектами, состоящими из миллиардов атомов, а электрический ток в цепи может буквально «просачиваться» сквозь энергетический барьер, который в классической физике был бы для него непреодолим. Этот процесс аналогичен тому, как в квантовом мире частица проходит сквозь стену.
Ценность для науки
Коллективное поведение частиц может подчиняться квантовым законам и вести себя как единый квантовый объект. Это открытие относится к фундаментальной физике, но при этом оно открывает путь к созданию реальных технологий нового поколения: квантовых датчиков, компьютеров и систем квантовой криптографии.
