Про МАРС

Это модульная адаптивно-рациональная система, разработанная Группой РОСНАНО. Каждый ее модуль способен работать независимо. Эта система может превратить техногенные и промышленные отходы в новые промышленные рынки. МАРС преследует две цели: извлечение полезных компонентов и — главное — рекультивацию территорий, занятых техногенными хранилищами.

М — модульность. Система включает технологии, позволяющие из отходов получать энергию, топливо или полезные компоненты, а так же аппаратуру, с помощью которой полученное можно использовать. МАРС работает и в обратном направлении: если то или иное производство в процессе переработки снова образует отходы, их можно опять переработать. Модули — это либо некапитальные быстровозводимые сооружения, либо передвижные и мобильные. Это важно, потому что позволяет не привязываться к определенной территории.

А — адаптивность. Единого универсального решения для всех отраслей промышленности и типов шлакохранилищ не существует, необходимы различные подходы. Система может быть адаптирована для целей каждого заказчика. Модифицикация и донастройка базового модуля стала возможна благодаря совместным разработкам научного и инженерного сообщества. В работу были вовлечены сети стартап-студий, более сотни научных команд и сообществ. В итоге в основу системы заложена практическая инженерная логика.

Р — рациональность. Работа каждого модуля должна быть самоокупаемой.

Использование системы МАРС Группы РОСНАНО даст возможность структурировать решение для заказчика, обосновать окупаемость и привлечь инвестиции для дальнейшего возможного масштабирования. И речь идет не о годах внедрения, а о месяцах.

В качестве примеров можно привести технологию плазмохимической деструкции, которая позволяет обезвреживать медицинские и биологические опасные отходы всех классов. Она прошла государственную экспертизу и получила соответствующую сертификацию.

Технология термохимической конверсии дает возможность перерабатывать использованные шины в четыре вида продукции, которая снова может быть использована.

Технологии, связанные с биокатализмом, предназначены для переработки отходов, содержащих органику. Это могут быть иловые осадки, отходы животноводства либо пищевых производств. С помощью определенных ферментно-минеральных комплексов возможно получение биогаза, который поступает в газопоршневую установку, находящуюся рядом.

Про экокластеры

Ужесточение экологического законодательства вынуждает промышленность вкладывать значительные средства в модернизацию производства. Но внедрение лабораторных методов в отраслевое производство требует не только инвестиций. Необходима координация всех заинтересованных сторон для сертификации, лицензирования, создания промышленного образа, проведения испытаний на соответствие промышленной безопасности и так далее.

Идея экокластера базируется на взаимном интересе предприятий и строится на полной самоокупаемости за счет привлечения частных инвестиций. Это платформа, призванная объединить отходообразователей и решить их проблемы. Отходы предприятий, расположенных рядом, могут быть по морфологии одинаковы, а для их переработки возможно использовать одни и те же технологии. Кроме того, переработанные отходы одного предприятия часто служат сырьем для соседних производств.

Участники экокластера — это не только предприятия, образующие отходы (они же инвесторы). Участниками могут стать профильные или непрофильные инвесторы, а также ученые и разработчики, использующие экокластер как площадку для апробирования новых технологий. Еще одна важнейшая функция экокластеров — образовательная. В демонстрационных зонах можно будет увидеть всю цепочку преобразования отходов в экономический продукт. Это поможет формированию экологического мышления у нового поколения.

Про предиктивную модель «ЭФИРА»

Предиктивная модель, разработанная компанией «ЭФИР» — это экологическая платформа на базе искусственного интеллекта. Ее ключевая задача — предупреждать экологические инциденты до того, как они произойдут.

Восемь прикладных AI-сервисов, работающих за счет комплексного мониторинга и предиктивной аналитики, охватывают контроль свалок, выбросов, сбросов, лесных пожаров, незаконных рубок и полигонного метана. В основу создания сервисов положены три фактора: достоверность, качество и скорость. ЭФИР AI позволяет эффективно управлять и настраивать решения, предлагаемые системой МАРС.

Сегодня сервисы работают в пилотном режиме, дорабатываются и тестируются. Ожидаемый эффект их применения: сокращение времени реакции на 30–60%, снижение затрат на контроль на 10–25%.

Одна из задач — создание предиктивной системы для конкретного предприятия. Обучение систем на каждом предприятии позволит создать набор конкретных решений, сведя воедино мониторинг и отчеты всех служб, которые зачастую действуют разобщенно. Объединение всех данных позволит увидеть узкие места, которые могут ускользнуть от внимания. Важно отметить защищенный контур подобных решений, который предотвращает утечку чувствительных данных и снижает уязвимость критической инфраструктуры.

Про инфохимию

Сегодня под зонтиком инфохимии собраны области, которые возникают на стыке химии, материаловедения и IT, искусственного интеллекта. Это такие направления, как химоинформатика, хемометрика, трибоинформатика, хематроника.

Появление больших языковых моделей и мультиагентных систем помогает планировать синтез и создавать новые материалы ускоренно. Здесь мы видим два больших вызова: развитие новой науки и развитие кадрового потенциала.

Про компании на фронтире науки и индустрии

В экосистеме должны быть многие составляющие. Это топовая наука, всегда уровня Нобелевских премий. И это невозможно без фокуса на те процессы и те индустриальные компании, которые на фронтире работают в нашей стране.

Одна из таких компаний — РОСНАНО. На протяжении последних лет мы активно сотрудничаем с ней, представляем наши разработки на разных площадках. Это и самоподдерживающиеся лаборатории, где речь идет об ускорение цикла разработки новых материалов. Это работа на стыке с материаловедением и использование различных физико-химических методов. На стенде представлен атомно-синловой микроскоп отечественного производства. Он позволяет выделять метрики на нанорельефе, которые отвечают за функциональные свойства.

Об исследованиях студентов и старшеклассников

Ученые делают то, что им интересно, и открывают то, чего не существует. И здесь есть возможность посмотреть глобально на тему, использовать все инструменты. Такие инструменты, как искусственный интеллект, сегодня позволяют это сделать довольно быстро.

Ребята, которые приходят в науку, могут помогать стране уже сейчас. В России сегодня запущены национальные проекты технологического лидерства. Для нас очень важен проект «Химия и новые материалы». Если говорить о конкретных задачах, то используя цифрового помощника, мы сможем предложить новые молекулы. То есть химически информированные модели позволят нам выделить те, которые можно синтезировать из отечественного сырья. И на рынке уже через пару месяцев появится, например, новая присадка к маслам. И она будет отечественного производства.

Поэтому нам интересно смотреть комплексно и понимать, кто у нас может выпускать спецхимию, кто отвечает за тестирование. Тут университет становится партнером, выстраивается экосистема — для того, чтобы эти продукты быстрее внедрялись, а ребята в эти проекты входили сначала как исполнители, а потом, наверное, как руководители.

О разных уровнях сложности

Получая сильную базу в лаборатории, ребята учатся понимать материал на разных уровнях сложности, используя вычислительные методы. Для молекулярных систем или кристаллов мы говорим про расчеты, решая уравнение Шредингера. Это квантово-химические расчеты. Потом мы говорим о следующем уровне, молекулярной динамике, например для создания ячеек и модели поведения полимера. А потом — о системах, которые позволяют предсказать свойства этого материала. Для каждого из процессов ребята составляют такой пайплайн, где всегда есть методы симуляции. И они понимают, какие экспериментальные методы им позволяют валидировать те модели, которые они создают. Для атомно-силовой микроскопии они предсказали, что такая организация материала позволит получить лучший пьезоотклик от системы. Если раньше боялись моделей машинного обучения, то теперь с ними общаются. Модель по ходу работы может корректировать работу исследователя. Это точная передовая наука.

Про настройку экосистемы и прорывы

Всегда самая длинная часть — это настроить экосистему. Потому что нужно найти единомышленника. Мы ищем тех, кому, как и нам, интересно новое знание. И они тоже понимают, что у нас есть свои вызовы. Каждый ученый в своей области пытается рассказать и показать, что его подходы позволяют сделать что-то действительно прорывное. После настройки экосистемы вместе с партнерами вы понимаете, что каждая из стадий процесса всегда идет параллельно. Например, в области IT просто очень быстро появляются какие-то инструменты, про которые мы раньше даже и не думали. Наша группа трибоинформатики занимается тем, что смотрит математические дескрипторы, которые позволяют делать цифровой двойник для, например, сложной нанотопологии поверхности, не используя суперкомпьютер, а на своем ноутбуке. Потому что выделили правильные метрики, которые отвечают за функциональные свойства. Прорыв мы представили на мировом уровне, вызвали большой резонанс. Сейчас эти метрики во всем мире используются для того, чтобы не хранить огромные объемы данных.

О фундаментальной науке в России

Валидацию моделей невозможно проводить без реального тестирования образцов. Например, мы работаем с композитами, гибридными материалами. Очень важное свойство — прочность на разрыв. И пока модель построилась, она сказала, как должна выглядеть рецептура, как вам надо выдерживать температурные режимы. Потом вы создаете новый материал, тестируете полимер на разрыв. Но обычно это такая одна кривая. А если вы используете, например, синхротрон, для того, чтобы посмотреть, что происходит в материале при его растяжении, это такое кино с микросекундным разрешением, с пониманием организации на молекулярном уровне.

Поэтому Россия — великая страна с точки зрения развития науки. Специалисты, которые у нас есть — это то золото, которым мы гордимся. Мало кто может себе позволить говорить о действительно фундаментальной науке. А мы считаем, что надо начинать именно с нее. И в России выстроена сейчас система, когда запускается ряд мегаустановок. В частности, в этом году мы ждем запуска СКИФа в Новосибирске. И, конечно, такие массивы данных позволяют действительно проникнуть вглубь Вселенной. И тут без искусственного интеллекта никуда.

О новом подходе к образованию

Нужно пробовать много ролей во время обучения. У нас построена система, где школьники с 10 класса могут это сделать, в том числе с индустриальным партнером. Чем больше ролей, тем более они становятся адаптивными и в итоге востребованными на рынке труда. В финале они должны определиться, что им ближе, и понять, где они будут наиболее профессионально счастливы. Некоторых профессий еще даже нет, только направления.

Ученый — это тот человек, производящий новое знание и рассказывающий о нем миру. У нас есть примеры, когда старшеклассники печатали научные статьи в топовых журналах. Да, вот они уже ученые.

Кроме статей, мы говорим о патентах и о том, как в стране правильно развивать патентное право, как передавать компании или как иметь там долю. Это интересно. Мы ждем мотивированных новых ребят, которые придут в сентябре, и вместе с нами будут браться за очень сложные задачи. Учиться тяжело, но студенты этого не боятся, понимая, что направления на стыке с IT им помогают. И это позволяет выстроить действительно революционный цикл разработок.

О преодолении технического отставания

В инфохимии в инженерном программном обеспечении мы точно можем быть лидерами. В материалах нам придется пройти весь цикл, потому что если все цепочки не будут восстановлены, то говорить о технологическом суверенитете не придется. Мы видим, как наши партнеры за последние годы активно вводят новые линейки продуктов. Наверное, без государственного регулирования не обойтись, потому что продукт невозможно продавать конкурентно — сразу приходит Китай. У нас на стенде представлен коллаборативный робот отечественного производителя. Но можно купить китайского робота дешевле. Должны быть госпрограммы, которые позволяют нашим производителям идти вперед.

Важно получать технологии, которые идут на экспорт. Росатом активно экспортирует все, что связно с их областью, коллеги по полимерам тоже говорят о возможном экспорте технологий. И все — таки здорово, что есть Китай. Основные задачи благодаря им мы решили: мы больше не опираемся на западные приборы. Мы смотрим сейчас на тех партнеров, которые готовы идти с ноля. С 2022 года на моих глазах выросло много эффективных бизнесов, которые думают не только об импортозамещении, но и о лидерстве.

Про будущее. Материалы, сообщающие о своих проблемах

Мы всегда думаем, кто будет тем потребителем, кому мы станем рассказывать про технологии. У одних есть трубы, у других — покрытия. А мы как раз понимаем, как получить те метрики, которые позволят строить предсказательные модели и прогнозировать потенциальные проблемы. Нужно большое количество датчиков, исследований, в том числе и по моделированию. Фактически мы сегодня понимаем, что смотрим на весь спектр вычислительных методов, который существует, смотрим на базы данных, а дальше — возможно создание материалов, которые сигнализируют, если с ними что-то не так. Такие подходы в науке есть, важно это встроить в интересы наших партнеров.