Наука

Меньше фотонов – больше запутанности: в МГУ повысили эффективность слияний в фотонных квантовых вычислениях #наука_мгу Ученые физфака МГУ с коллегами разработали теоретическую схему, которая позволяет значительно сократить затраты фотонных ресурсов при создании крупных запутанных квантовых состояний. Такие состояния служат ресурсом для квантовых операций в линейно-оптических системах, одной из перспективных платформ квантовых вычислений. Для их создания применяют операции слияния, которые объединяют два небольших запутанных состояния в одно. Без вспомогательных ресурсов вероятность успеха такой операции не превышает 50%, а существующие способы её повышения требуют сложных вспомогательных запутанных состояний, подготовка которых сама вероятностна и расходует дополнительные фотоны и оптические элементы. Исследователи предложили использовать вместо них одиночные фотоны: в новой схеме четыре вспомогательных фотона подаются в интерферометр вместе с основными кубитами, и вероятность успешного слияния возрастает до 62,5%. Авторы также классифицировали исходы фотодетектирования и показали, что часть результатов, ранее считавшихся неудачными, можно превратить в успешные с помощью процедуры дистилляции. Это позволяет довести вероятность успеха до 75%. При создании 24-кубитного ресурсного состояния для квантовых вычислений на основе слияний метод сокращает необходимое число одиночных фотонов более чем в восемь раз по сравнению с ранее известными схемами. Результаты приближают теоретическую базу фотонных квантовых вычислений к требованиям практической реализации масштабных алгоритмов.

Как ограничение питания влияет на почку после обструкции мочеточника? #наука_мгу Исследователи НИИ физико-химической биологии имени А.Н. Белозерского МГУ проверили, может ли ограничение калорийности питания защитить почки при закупорке мочеточника, одной из частых причин острого повреждения почек. В эксперименте на крысах четырёхнедельная диета с уменьшением рациона на 35% не улучшила работу почки в первые сутки после восстановления оттока мочи: показатели крови и признаки повреждения остались такими же, как у животных без ограничений. Однако внутри органа произошли изменения: в ткань проникало меньше нейтрофилов, снизился уровень маркера повреждения NGAL, а в митохондриях сохранился один из ключевых белковых комплексов дыхательной цепи. Кроме того, диета повлияла на «химическую разметку» белков, вокруг которых упакована ДНК, и повысила уровень защитного митохондриального белка SIRT3. Ограничение калорий не является универсальной защитой, но меняет характер воспаления и работу генов, а это может быть важно для последующего восстановления почки. Теперь учёным предстоит выяснить, дадут ли эти изменения преимущества в более поздние сроки. Авторы подчёркивают, что пациентам с мочекаменной болезнью сегодня рекомендуют не снижать калорийность рациона, а ограничивать соль, животный белок и оксалаты, поэтому применять ограничение калорий для защиты почек можно только после клинических исследований.

Совместить снимки без обучения: в МГУ создали нейросетевой метод для медицинских изображений #наука_мгу Исследователи Центра ИИ МГУ и факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ разработали метод совмещения медицинских изображений, который не требует предварительного обучения на большой коллекции снимков. Нейросеть на основе сетей Колмогорова — Арнольда настраивается отдельно для каждой пары изображений и рассчитывает смещение точек так, чтобы анатомические структуры совпали. Облегчённая версия метода обрабатывала пару снимков лёгких менее чем за минуту при средней ошибке около миллиметра, а на снимках сердца основной метод оказался среди лучших по совпадению анатомических областей. На снимках лёгких и мозга отдельные существующие методы сохраняли преимущество в точности. Новый подход сочетает точность совмещения с умеренными вычислительными затратами и меньшей зависимостью от случайных начальных настроек. Метод может быть полезен при изучении движения сердца, дыхательных изменений лёгких и изменений структуры мозга.

Как пандемия повлияла на эмоциональное развитие детей? #наука_мгу Психологи МГУ с коллегами выяснили, что социальная изоляция в период COVID-19 замедлила развитие способности дошкольников понимать эмоции. В исследовании приняли участие 673 ребёнка из московских детских садов. За год дети, пережившие изоляцию, улучшили результаты тестирования всего на 0,2 балла из 9 возможных, тогда как у их сверстников, обследованных до пандемии, прирост составил 0,8 балла. Общение со сверстниками – важнейшая часть эмоционального развития ребёнка. В детском коллективе дети учатся распознавать чувства других людей, договариваться и разрешать конфликты. Как отмечают исследователи МГУ, даже самая заботливая семья не может полностью заменить этот опыт.

ИИ помогает подбирать молекулы для разделения редких металлов #наука_мгу Ученые Центра ИИ МГУ совместно с коллегами создали графовую нейронную сеть, которая прогнозирует устойчивость комплексов металлов с органическими молекулами-лигандами. Модель обучена на собранной авторами базе экспериментальных констант устойчивости и учитывает не только строение молекулы, но и температуру и ионную силу раствора. Объединение данных о разных металлах в одной модели позволило получать оценки даже для тех металлов, сведения о комплексах которых были исключены из обучения. Подобные прогнозы востребованы при поиске веществ для разделения и извлечения металлов, в том числе при переработке отработавшего ядерного топлива. Эксперименты с актинидами ограничены радиоактивностью и стоимостью образцов, разделение редкоземельных элементов осложняет сходство их свойств, а точные квантово-химические расчёты требуют значительных вычислительных ресурсов. Модель дополнительно оценивает неопределённость прогнозов, что помогает выделять соединения для приоритетной экспериментальной проверки; выявленные ею зависимости согласуются с известными химическими закономерностями. Разработка предназначена для предварительного отбора молекул: она ограничена комплексами состава «один ион металла – один лиганд» и водными растворами.

В МГУ предложили новый критерий оценки медицинского ИИ #наука_мгу Исследователи Центра ИИ МГУ с коллегами разработали подход к оценке диагностических ответов языковых моделей, учитывающий расхождения во мнениях врачей. Метод позволяет сопоставлять предположения ИИ с заключениями нескольких специалистов, принимая во внимание степень согласия между ними, а также выявлять совпадающие по смыслу формулировки диагнозов. Подход проверили на 360 русскоязычных диалогах с участием медицинских специалистов, актёров в роли пациентов и языковых моделей. Каждый диалог независимо оценивали семь врачей-ординаторов, а их заключения сравнивали с ответами восьми моделей. В эксперименте согласованность некоторых моделей с экспертами оказалась сопоставима с согласованностью врачей между собой. Результаты подчёркивают важность учёта профессиональных разногласий при оценке медицинского ИИ. При этом совпадение с мнением специалистов само по себе не подтверждает правильность диагноза и безопасность применения системы в клинической практике. Подробнее – на сайте.