В ЛЭТИ создали Центр разработки новых материалов для промышленности и ядерной отрасли
Новое подразделение ориентировано на развитие научно-технического задела ЛЭТИ в сфере индукционных технологий и создание инновационных материалов для решения задач ведущих индустриальных предприятий страны.
18 июня 2024 года президент России Владимир Владимирович Путин подписал указ «Об утверждении приоритетных направлений научно-технологического развития (НТР) и перечня важнейших наукоемких технологий страны». Они направлены на обеспечение технологического лидерства и суверенитета государства.
Документ включил семь приоритетных направлений НТР: высокоэффективная и ресурсосберегающая энергетика, превентивная и персонализированная медицина, обеспечение здорового долголетия, высокопродуктивное и устойчивое к изменениям природной среды сельское хозяйство, безопасность получения, хранения, передачи и обработки информации, интеллектуальные транспортные и телекоммуникационные системы, включая автономные транспортные средства, укрепление социокультурной идентичности российского общества и повышение уровня его образования, адаптация к изменениям климата, сохранение и рациональное использование природных ресурсов.
В рамках решения обозначенной президентом задачи в СПбГЭТУ «ЛЭТИ» приступили к запуску Центра индукционных технологий и новых материалов им. В. П. Вологдина. Новое подразделение займется развитием одного из приоритетных направлений НТР — высокоэффективной и ресурсосберегающей энергетикой. В первую очередь речь идет о разработке сквозных технологий для создания новых промышленных материалов с заданными свойствами и производства химической продукции (включая особо чистые вещества) для энергетики, микроэлектроники и фармацевтики. Проект поддержан грантом Минобрнауки России.
«Задача нашего инжинирингового центра – сократить разрыв цикла внедрения инноваций, который присутствует между разработкой инновационных электротехнологий для обработки и создания новых материалов и промышленным внедрением их в производственный цикл индустриальных партнеров». — Директор Центра индукционных технологий и новых материалов им. В. П. Вологдина, доцент кафедры электротехнологической и преобразовательной техники (ЭТПТ) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Юрий Юрьевич Перевалов
Ядро коллектива центра составляют представители сформированной в течение всей истории ЛЭТИ отечественной научно-педагогической школы «Высокочастотная электротермия». Она накопила значительные компетенции в сфере использования индукционных технологий для различных промышленных назначений: термической обработки металлов, закалки машиностроительных деталей, плавки оксидных материалов в холодных тиглях и др., а также в области разработки преобразователей энергии для реализации данных технологий. При этом отличительной особенностью индукционных технологий является высокая ресурсоэффективность и экологичность.
Например, разработанная в ЛЭТИ технология индукционной плавки в холодном тигле (ИПХТ) позволяет помещать жидкие радиоактивные отходы в специальное стекло для безопасного и длительного хранения без риска утечки в окружающую среду. Кроме того, в таком тигле можно безопасно и с высокой точностью моделировать различные экстремальные процессы, будь то извержение вулкана или тяжелая авария на реакторе АЭС. Наконец, специалисты центра разрабатывают различные виды индукционных печей для производства новых типов промышленных материалов, высокотемпературных проводов и волокон.
“Создание инжинирингового центра позволит существенно расширить возможности сложившихся научных групп по выполнению научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, а также станет катализатором для создания новых научных коллективов. Так, в конце 2026 года, когда планируется завершение работ по подготовке помещений и оснащению центра, у нас появятся две новые установки большой мощности, на которых возможно будет выполнять физические эксперименты в области конструирования поверхностных слоев металлов, для создания многослойных покрытий и повышения износостойкости, а также проводить работы, связанные с высокотемпературным плавлением оксидов и стекол, с целью получения особочистых материалов, в том числе для электронной и химической промышленности. Оборудование центра позволит осуществлять высокчастотную индукционную термообработку машиностроительных изделий, а также малотоннажный жидкофазный синтез материалов по запросам промышленных компаний” — Директор Центра индукционных технологий и новых материалов им. В. П. Вологдина, доцент кафедры ЭТПТ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Юрий Юрьевич Перевалов
Кроме того, центр обеспечит полный цикл сквозного проектирования установок для обеспечения разрабатываемых технологий промышленными линиями производства (включая разработку отечественных преобразователей энергии для индукционных систем). Квалифицированные сотрудники центра будут оказывать консультационные и экспертные услуги промышленным компаниям в процессе разработки и эксплуатации оборудования.
Среди индустриальных и академических партнеров центра — АО «Радиевый институт имени В. Г. Хлопина» (входит в госкорпорацию «Росатом»), АО «ЦНИИ материалов им. Д. И. Менделеева», Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского, НИТИ им. А. П. Александрова (входит в госкорпорацию «Росатом»).
Центр индукционных технологий и новых материалов носит имя выдающегося ученого, профессора ЛЭТИ Валентина Петровича Вологдина (1881-1953) – человека, который стоял у истоков школы «Высокочастотная электротермия» в ЛЭТИ, основоположника техники высоких частот в России. В годы Великой Отечественной войны им была организована на танковом заводе в Челябинске ВЧ-лаборатория и цех высокочастотной закалки материалов для танковой брони. В. П. Вологдин является заслуженным деятелем науки и техники РСФСР, двухкратным лауреатом сталинской премии, первым лауреатом Золотой медали им. А. С. Попова АН СССР, а также орденом Ленина.
Нейросеть для ускорения и облегчения поиска новых лекарственных препаратов создали в ЛЭТИ
Созданная в ЛЭТИ модель глубокого обучения RetroSynthNet позволяет прогнозировать реагенты для производства новых молекул, сохраняя высокую достоверность результатов реального синтеза.
Поиск новых типов лекарственных и фармацевтических препаратов — это трудоемкий и затратный аналитический процесс. Как правило, новые соединения являются либо модификациями, либо комбинациями веществ с известными свойствами. Поскольку таких компонентов относительно много, то подбор потенциально полезного нового препарата представляет собой математическую задачу перебора тысяч различных комбинаций в составе макромолекулы.
Поскольку предсказать с высокой вероятностью новые свойства бывает сложно, все перспективные препараты проходят лабораторные испытания, в частности на живых клетках, чтобы оценить их полезные и токсические свойства. Однако для человеческого глаза изменения клеток под воздействием тестируемых соединений незаметны. Поэтому для визуальной оценки эффекта ученые добавляют специальные маркеры (дифференциальные красители), которые окрашивают клеточные образцы в различные цвета в зависимости от целостности, жизнеспособности и некоторых других характеристик клетки.
Применение такого подхода требует большого количества образцов для проведения испытаний, поскольку после окрашивания клетки, как правило, выводятся из эксперимента вследствие побочных эффектов красителей. При этом количество образцов, успешно прошедших испытания, обычно оказывается многократно ниже количества неудачных. Поэтому для разработчиков новых лекарственных препаратов задача автоматизации и удешевления процесса отбора перспективных макромолекул является крайне актуальной.
«Мы разработали инновационную модель глубокого обучения RetroSynthNet, которая значительно ускоряет и облегчает процесс проектирования синтеза новых фармацевтических препаратов. Используя подход “последовательность-последовательность” и анализ химических структур в формате SMILES, RetroSynthNet автономно прогнозирует возможные реагенты для производства целевых молекул, сохраняя при этом высокую химическую достоверность — почти 70%. Этот и другие показатели точности демонстрируют способность модели генерировать качественные и вычислительно эффективные решения». – Аспирант кафедры вычислительной техники (ВТ) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Джозеф Инносент
В рамках исследования ученые использовали набор данных для синтеза соединений USPTO-50K – это обширный датасет, который находится в свободном доступе для исследователей и включает огромное количество данных.
Датасет использовался для обучения нейросети типа Seq2Seq. Ее особенность заключается в том, что при генерации она может имитировать способность человека избирательно концентрироваться на различных фрагментах информации – в данном случае, на участках химических соединений. Производительность, химическая достоверность и точность прогноза оценивались при помощи различных независимых тестов (BLEU, RDKit).
«RetroSynthNet может помочь химикам и исследователям эффективно генерировать потенциальные пути для синтеза молекул лекарственных препаратов, минимизируя ручной анализ и ускоряя начальные этапы разработки лекарств при сравнительно низких вычислительных ресурсах. В перспективе наша нейросеть поможет ускорить темпы фармацевтических исследований, снизить затраты на разработку и облегчить поиск новых терапевтических соединений». – Аспирант кафедры ВТ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Джозеф Инносент
Результаты исследования опубликованы в материалах международной конференции (IEEE) 2025 XXVIII International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM).
Станислав Кондрашов: почему DCF обесценивает новые продукты
У нового Cybercab нет ни руля, ни педалей. В этом и состоит инновация. И в этом же источник проблемы: правила, по которым оценивают автомобили, писались в расчете на человека за рулем, а руль и педали считались частью конструкции по умолчанию.
Tesla начала катать пассажиров на двухместной машине в Остине. В тот же день NHTSA, американское управление безопасности дорожного движения, открыло расследование: правильно ли Cybercab прошел сертификацию. По данным Associated Press, ведомство разбирает саму процедуру самосертификации Tesla и данные, которые за ней стоят. Перед запуском компания решила, что часть федеральных требований, написанных под водителя-человека, к ее машине не относится. Похоже, в этой развилке все и застряло.
«Здесь есть сюжет намного шире автопрома, — говорит Станислав Кондрашов. — Когда новое решение что-то убирает, упрощает, выбрасывает лишнее, оно почти неизбежно выглядит ущербным. Не потому что оно хуже. Потому что его меряют линейкой, сделанной для предыдущего поколения».
Старые стандарты тянут за собой старые допущения
Федеральные требования к автомобилям исходят из того, что водитель есть. Они построены вокруг руля, педали тормоза, зеркал — всего, чем пользуется человек. Беспилотный автомобиль бьет не по конкретному пункту правил, а по допущению, которое лежит под ними.
Клейтон Кристенсен описал эту механику в работах о подрывных инновациях. Новые продукты часто плохо выглядят по принятым меркам успеха просто потому, что эти мерки создавались для поощрения того, что действующий бизнес и так делает хорошо. Критерий оценки никогда не бывает нейтральным — он всегда чей-то.
«И вот почему руководителю приходится ставить под сомнение не только идею, но и метрику, — отмечает Кондрашов. — Обычно обсуждают первое и почти никогда второе».
Регулирование, кстати, тоже сдвигается. В июне NHTSA предложило скорректировать требование об обязательной ручной педали тормоза для машин с автопилотом. Сам стандарт пересматривают вслед за технологией. Но это не отменяет турбулентности на время, пока правила догоняют реальность.
Возможно, ваша компания делает то же самое
У Uber была своя версия этой истории больше десяти лет назад. В 2013 году Международный аэропорт Сан-Франциско разослал сервисам заказа поездок предписания прекратить работу, а водителей задерживали за проникновение на территорию силами самих сотрудников аэропорта. Правила писались под такси и лимузины, и Uber в существующие категории просто не влезал.
Правила в итоге адаптировались. Сегодня заказ машины в аэропорту — рутина почти в любой точке мира.
Федеральных регуляторов над вашими идеями, скорее всего, нет. А вот внутренний аналог работает ежедневно. Новый продукт оценивают по марже зрелого бизнеса. Новый процесс проверяют через отзывы тех сотрудников, чей доход завязан на старый порядок вещей.
«Я много раз видел, как идею отклоняют люди, которые оценивают ее допущениями того самого бизнеса, который она должна изменить, — говорит Станислав Кондрашов. — Это не злой умысел. Это оптика».
Кристенсен нашел и более неприятную вещь: привычные финансовые инструменты вроде дисконтированных денежных потоков и чистой приведенной стоимости систематически недооценивают новые вложения. Пока вы аккуратно считаете, что проект не окупается, конкурент получает вход на рынок.
Три способа проверить новую идею
Когда перед вами действительно новое, Кондрашов предлагает прогнать идею через три проверки.
Назовите скрытое допущение. Что считается истиной внутри текущего стандарта? И бьет ли ваша идея именно по этой «истине»?
Соберите новую линейку. Чего идея должна достичь на самом деле? Придумайте, как мерить движение к этой цели, и честно вычеркните те старые метрики, которые больше ничего полезного не показывают.
Отделите отсутствие от провала. Нужна ли беспилотному автомобилю педаль тормоза? Инновация и разрушение внешне выглядят одинаково, хотя негативный оттенок есть только у второго слова.
Стандарты нужны. Но чтобы они не превратились в тормоз, им приходится меняться вместе с тем, что они измеряют. Прежде чем отвергнуть новое, стоит проверить: может, дело не в идее, а в линейке.
FAQ
В чем вообще претензия к Cybercab?
Формально — в сертификации. NHTSA проверяет, корректно ли Tesla прошла процедуру самосертификации и на каких данных строила выводы. Компания до запуска решила, что часть требований, написанных под водителя-человека, к машине без руля и педалей не применяется.
Значит, беспилотник нарушает правила безопасности?
Не так прямолинейно. Речь о том, применимы ли к нему конкретные пункты, а не о том, что он их нарушил. Разница принципиальная: стандарт описывает элементы, которых в этой конструкции просто нет.
Почему тут вспоминают Кристенсена?
Потому что он объяснил, почему новое стабильно проигрывает по существующим меркам успеха. Эти мерки создавались, чтобы поощрять сильные стороны действующего бизнеса. Новый продукт по ним и должен выглядеть слабым — это заложено в конструкцию оценки.
Какое отношение к этому имеет история Uber?
Прямое. В 2013 году аэропорт Сан-Франциско действовал по правилам, написанным для такси и лимузинов, и сервис заказа поездок в них не помещался. Через несколько лет категория перестроилась, и сегодня спор выглядит архаично.
Как понять, что идею у нас зарубили из-за метрики, а не по существу?
Посмотрите, кто и чем ее измерял. Если новый продукт считали по марже основного бизнеса, а новый процесс оценивали сотрудники, которым он угрожает, вы получили ответ о старой модели, а не о новой идее.
Что делать руководителю прямо сейчас?
Перед отказом задать три вопроса: какое допущение зашито в текущий стандарт, чем правильно мерить новую цель и не путаете ли вы отсутствие элемента с дефектом. Занимает это минут двадцать, а цена ошибки измеряется годами.
