Вечер, посвящённый Нобелевской премии прошёл в Томске
Посвящённый Нобелевской премии вечер прошёл 24 ноября в Информационном центре по атомной энергии (ИЦАЭ) Томска. Гости ИЦАЭ смогли проверить насколько хорошо они знакомы с историей награды и узнать, кого и за что в этом году наградил Нобелевский комитет.
Вечер начался с викторины, на которой участники проверили свои знания о Нобелевской премии. Командам нужно было ответить на вопросы по физике, химии, биологии, литературе и истории Нобелевской премии и выяснить, кто лучше разбирается в истории этой награды. По итогам пяти туров победителем стала «Внезапная команда».
Главным событием вечера стал «Язык Эйнштейна», фирменное научно-популярное ток-шоу сети ИЦАЭ, на котором эксперты обсуждают самые интересные научные новости из своих сфер. В этот раз темой обсуждения стали объявленные лауреаты Нобелевской премии 2024 года. В роли модератора обсуждения выступил резидент томского стендап-клуба «Томедия» Митя Митькин.
О лауреатах Нобелевской премии по физике рассказал Даниил Нестеров, инженер-программист «ТомскНИПИнефть». Премии удостоены профессор Принстонского университета Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон из Университета Торонто. Их исследования сыграли важную роль в создании современных систем искусственного интеллекта. Оба ученых использовали методы физики для создания инновационных подходов к машинному обучению.
Джон Хопфилд разработал ассоциативные нейронные сети, которые способны запоминать и воспроизводить различные виды информации, включая изображения. Джеффри Хинтон предложил метод, который позволяет компьютерам самостоятельно выявлять закономерности в данных и решать сложные задачи, такие как распознавание объектов на фотографиях.
Исследования лауреатов нашли применение не только в области ИИ, но и в других сферах, таких как моделирование климата, создание солнечных батарей и анализ медицинских снимков
К.м.н. Елизавета Фонова, младший научный сотрудник ТНИМЦ рассказала о результатах работ, принёсших своим авторам Нобелевскую премию по химии. Премия присуждена Дэвиду Бейкеру за компьютерный дизайн белков и Демису Хассабису с Джоном Джампером за исследование структуры белков с помощью искусственного интеллекта. Дэвид Бейкер создал новые виды белков, а команда из Google DeepMind разработала модель для предсказания сложных белковых структур.
Подобные предсказания облегчают работу большому количеству учёных в самых разных сферах. Понимание трёхмерной структуры белка позволяет разрабатывать лекарства, которые точно взаимодействуют с конкретными участками молекулы. Исследование структуры белков важно для понимания генетических заболеваний. Мутации в генах могут приводить к изменениям в структуре белков, что вызывает нарушения в работе организма. Прогнозируя структуру белков, учёные могут точнее диагностировать заболевания и разрабатывать персонализированные методы лечения.
Некоторые белки обладают уникальными физическими свойствами. Прогноз их структуры позволяет создавать материалы с заданными характеристиками, что находит применение в биотехнологиях или помогает улучшить урожайность и устойчивость агрокультур к болезням и неблагоприятным условиям окружающей среды.
Об открытии, принесшем его авторам Нобелевскую премию по физиологии и медицине, рассказала младший научный сотрудник ТНИМЦ Юлия Королёва. В этом году Нобелевский комитет наградил американских биологов Виктора Эмброса и Гэри Равкана за открытие микроРНК и раскрытие значимости микроРНК в процессе регулирования активности генов после транскрипции.
МикроРНК – это небольшие некодирующие молекулы РНК, играющие важную роль в регулировании экспрессии генов. Они участвуют в процессах, связанных с развитием клеток, передачей сигналов рецепторов, реакцией перегруппировки,
МикроРНК играют ключевую роль в развитии и лечении различных заболеваний, включая рак, сердечно-сосудистые заболевания и иммунный ответ на инфекции.
«ИЦАЭ OPEN» – проект сети ИЦАЭ. Еженедельно Информационные центры становятся открытыми площадками, на которых любители интеллектуального досуга могут пообщаться с учёными, сыграть в интеллектуальные и настольные игры, стать зрителями научно-популярных ток-шоу и участниками мастер-классов.