Mėnuo: 2025 gruodžio

Paskelbta

Kaip pašnekesių portalai keičia mokslo populiarinimą: nuo akademinių žurnalų iki viešų diskusijų

Akademinio žodžio kelionė į kasdienybę

Prieš dešimtmetį, jei norėjai sužinoti apie naujausius mokslo pasiekimus, turėjai rinktis iš gana riboto pasirinkimo – akademiniai žurnalai specialistams, populiarūs mokslo žurnalai tipo „National Geographic” ar retkarčiais pasirodantys straipsniai dienraščiuose. Šiandien situacija pasikeitė radikaliai. Pašnekesių portalai, diskusijų platformos ir interaktyvūs forumai tapo tiltu tarp laboratorijų ir kavinių, tarp doktorantų ir smalsių žmonių, kurie tiesiog nori suprasti, kaip veikia pasaulis.

Ši transformacija nėra vien technologinis pokytis. Ji keičia pačią mokslo komunikacijos esmę – nuo vienpusio informacijos perdavimo pereinama prie dialogo, kur klausimai kartais būna ne mažiau svarbūs už atsakymus. Kai mokslininkas atsako į klausimą Reddit forume ar dalyvauja diskusijoje specializuotame portale, jis ne tik perteikia žinias, bet ir mokosi, kaip jas išversti į suprantamą kalbą, kaip atpažinti visuomenės nerimo taškus, kaip kovoti su dezinformacija.

Kodėl tradiciniai kanalai nebepakanka

Akademiniai žurnalai buvo ir lieka mokslo stuburas. Tačiau jų prieiga dažnai ribojama – tiek finansiškai (prenumeratos kainos siekia tūkstančius), tiek kalbiškai (specialioji terminologija), tiek struktūriškai (IMRAD formatas, kuris puikiai tinka specialistams, bet atbaido eilinį skaitytoją). Tyrimas, kuris galėtų būti įdomus milijonams, pasiekia galbūt kelias dešimtis kolegų iš tos pačios siauros srities.

Populiarūs mokslo žurnalai bandė užpildyti šią spragą, bet ir jie turi apribojimų. Redakcinė politika, leidybos ciklai, erdvės trūkumas reiškia, kad daugelis įdomių temų lieka neaprėptos. Be to, šie žurnalai išlieka vienpusiu komunikacijos kanalu – skaitai, bet negali iš karto paklausti, patikslinti, diskutuoti.

Čia ir atsiveria pašnekesių portalų potencialas. Platformos kaip „Stack Exchange”, specializuoti mokslo forumai, net komentarų sekcijos po mokslo straipsniais tampa erdve, kur galima ne tik gauti informaciją, bet ir ją apdoroti per dialogą. Žmogus gali paklausti būtent to, kas jam neaišku, o ne tikėtis, kad straipsnyje bus atsakyta į jo konkretų klausimą.

Kaip veikia naujasis mokslo komunikacijos modelis

Pašnekesių portaluose mokslo populiarinimas įgauna kelias unikalias formas. Pirmiausia, tai yra „klausimų ir atsakymų” formatas, kur bet kas gali užduoti klausimą, o atsakyti gali tiek profesionalai, tiek entuziastai. Geriausias pavyzdys – r/askscience subreddit’as, kur griežtai moderuojamos diskusijos užtikrina, kad atsakymai būtų pagrįsti mokslu, bet pateikiami suprantama kalba.

Antra forma – teminės diskusijos, kur konkretus mokslo įvykis ar atradimas tampa pokalbio objektu. Kai CERN paskelbia naują atradimą, diskusijos forumuose prasideda beveik akimirksniu. Mokslininkai, žurnalistai ir smalsuoliai kartu bando suprasti, ką tai reiškia, kodėl tai svarbu, kokios gali būti pasekmės. Šis kolektyvinis aiškinimasis dažnai būna produktyvesnis už bet kokį vieną straipsnį.

Trečia forma – ekspertų AMA (Ask Me Anything) sesijos, kur mokslininkai tam tikrą laiką skiria atsakinėti į bet kokius klausimus. Tai gali būti Nobelio premijos laureatas, NASA inžinierius ar epidemiologas pandemijos metu. Šios sesijos dažnai atskleidžia ne tik mokslines žinias, bet ir žmogišką mokslo pusę – kaip mokslininkai galvoja, su kokiais iššūkiais susiduria, kas juos motyvuoja.

Autentiškumo ir prieinamumo balansas

Viena didžiausių problemų, su kuria susiduria mokslo populiarintojai, yra kaip supaprastinti neiškreipiant. Per daug supaprastini – prarandama esmė, lieka tik paviršutiniška informacija. Per mažai supaprastini – auditorija pasimeta terminologijoje ir sudėtinguose paaiškinimuose.

Pašnekesių portalai šią problemą sprendžia organiškai. Kai žmogus klausia „kodėl dangus mėlynas?”, atsakymas gali būti pateiktas keliais lygiais. Pirmas atsakymas gali būti paprastas ir vizualus: „Saulės šviesa susideda iš įvairių spalvų, o mėlyna spalva išsisklaidė labiau nei kitos.” Jei klausėjas nori daugiau, gali būti pridėta: „Tai vadinama Rayleigh sklaida, kur trumpesnės bangos (mėlyna šviesa) labiau sąveikauja su atmosferos molekulėmis.” O jei kas nori tikrai giliai suprasti, gali būti nuoroda į fizikinį modelį su lygtimis.

Šis sluoksniuotas požiūris veikia todėl, kad diskusija yra interaktyvi. Žmonės patys rodo, kokio lygio informacijos jiems reikia. Jei kas nors nesuprato, jie paklausia dar kartą, kitaip. Jei kam nors per paprasta, jie prašo detalesnio paaiškinimo. Mokslininkas gauna tiesioginį grįžtamąjį ryšį ir gali koreguoti savo komunikaciją.

Kovos su dezinformacija nauja arena

Viena svarbiausių šiuolaikinių problemų – mokslo dezinformacija. Vakcinos, klimato kaita, GMO – šiose temose viešojoje erdvėje cirkuliuoja neįtikėtinas kiekis klaidingos informacijos. Tradiciniai mokslo komunikacijos kanalai dažnai būna per lėti ar per ribotos aprėpties, kad efektyviai kovotų su šiuo reiškiniu.

Pašnekesių portalai čia turi unikalų pranašumą – jie veikia ten, kur dezinformacija plinta. Kai kas nors Facebook’e paskelbia straipsnį apie „pavojingas vakcinas”, komentaruose gali atsirasti epidemiologas ar imunologas, kuris ramiai ir argumentuotai paaiškina, kodėl straipsnyje pateikta informacija klaidinga. Tai nėra akademinis straipsnis, kurį reikia ieškoti – tai yra tiesioginė intervencija ten, kur žmonės jau diskutuoja.

Žinoma, tai turi ir savo iššūkių. Interneto diskusijos gali būti agresyvios, emocinės, pilnos asmeninių išpuolių. Mokslininkai ne visada turi įgūdžių ar noro dalyvauti tokiose diskusijose. Be to, yra pavojus, kad dezinformacijos skleidėjai naudos tas pačias platformas savo tikslams, o jų žinutės gali būti emociškai patrauklesnės nei sausas mokslinių faktų dėstymas.

Tačiau praktika rodo, kad gerai moderuojamose platformose, kur yra aiškios taisyklės ir aktyvūs moderatoriai, mokslo komunikacija gali būti labai efektyvi. Kai žmonės mato, kad jų klausimai yra rimtai svarstomi, kad jiems atsakoma su pagarba ir kantrybe, jie labiau linkę pasitikėti moksline informacija.

Mokslininkai kaip viešieji intelektualai

Dalyvavimas pašnekesių portaluose keičia ir pačių mokslininkų vaidmenį visuomenėje. Anksčiau mokslininkas buvo izoliuota figūra laboratorijoje ar universitete, retkarčiais duodanti interviu žiniasklaidai. Dabar vis daugiau mokslininkų tampa aktyviais viešųjų diskusijų dalyviais.

Tai nėra tik vienpusė nauda visuomenei. Mokslininkai, kurie reguliariai bendrauja su plačiąja auditorija, dažnai pastebi, kad tai pagerina ir jų pačių mąstymą. Kai turi paaiškinti sudėtingą koncepciją žmogui be specialaus išsilavinimo, esi priverstas iš naujo permąstyti, kas iš tiesų yra esmė, kas yra tik techninės detalės. Tai gali vesti prie naujų įžvalgų net pačioje mokslinėje veikloje.

Be to, tiesioginė komunikacija su visuomene padeda mokslininams suprasti, kokios temos žmones domina, kokie klausimai jiems rūpi, kokios baimės ar abejonės egzistuoja. Tai gali turėti įtakos net mokslinių tyrimų kryptims – kai suprantama, kas visuomenei aktualu, lengviau pagrįsti tyrimų finansavimą, lengviau rasti praktinių pritaikymų.

Praktinis patarimas tiems mokslininams, kurie nori pradėti dalyvauti viešose diskusijose: pradėkite nuo platformų, kurios turi gerą moderaciją ir konstruktyvią bendruomenę. „Stack Exchange” tinklas, specializuoti subreddit’ai su griežtomis taisyklėmis, profesinės organizacijos palaikomi forumai – tai geros vietos pradėti. Stebėkite, kaip kiti ekspertai bendrauja, kokį toną naudoja, kaip struktūruoja atsakymus. Nebijokite pasakyti „nežinau” ar „tai ne mano specializacija” – autentiškumas ir sąžiningumas yra vertingesni už bandymą atsakyti į viską.

Platformų architektūra ir jos įtaka diskurso kokybei

Ne visi pašnekesių portalai yra vienodai naudingi mokslo populiarinimui. Platformos dizainas, moderavimo politika, bendruomenės kultūra – visa tai turi milžinišką įtaką tam, kokia bus diskusijų kokybė.

Pavyzdžiui, „Stack Exchange” tinklas naudoja reputacijos sistemą, kur vartotojai uždirba taškus už kokybiškus atsakymus. Tai skatina žmones stengtis pateikti gerus, gerai pagrįstus atsakymus. Kartu sistema leidžia balsuoti už geriausius atsakymus, todėl jie kyla į viršų, o prastas ar klaidingas turinys nusėda į apačią. Tai ne tobula sistema, bet ji veikia gana gerai.

Reddit’o subreddit’ai, tokie kaip r/science ar r/askscience, naudoja griežtą moderavimą. Komentarai, kurie nėra pagrįsti mokslu, kurie yra anekdotiniai ar juokaujamai, yra šalinami. Iš pradžių tai gali atrodyti per griežta, bet rezultatas yra diskusijos, kurios išlieka fokusuotos ir informatyvios. Žmonės žino, kad atėję į šiuos subreddit’us gaus rimtus atsakymus, ne memes ar asmenines nuomones.

Priešingai, platformos be aiškios moderacijos dažnai virsta chaosiškomis diskusijomis, kur mokslinė informacija paskęsta triukšme. Facebook’o komentarų sekcijos, nemoduruojami forumai, anoniminės platformos – jose mokslo komunikacija tampa beveik neįmanoma, nes nėra mechanizmų atskirti patikimą informaciją nuo dezinformacijos.

Organizacijoms ar institucijoms, kurios nori kurti savo mokslo diskusijų platformas, svarbu investuoti į gerą moderavimo sistemą. Tai gali būti žmogiškieji moderatoriai, automatizuotos sistemos, kurios filtruoja akivaizdžiai netinkamą turinį, ar hibridiniai sprendimai. Taip pat svarbu aiškiai komunikuoti bendruomenės taisykles ir jas nuosekliai vykdyti. Žmonės gerbia taisykles, kai jos yra aiškios ir teisingai taikomos visiems.

Kai dialogas tampa bendrakūryba

Pats įdomiausias pašnekesių portalų aspektas galbūt yra tas, kad jie leidžia atsirasti kolektyviniam žinių kūrimui. Tai jau ne tik mokslo populiarinimas – tai yra procesas, kur profesionalai ir entuziastai kartu kuria supratimą.

Pavyzdžiui, kai COVID-19 pandemija prasidėjo, specializuotuose forumuose ir platformose vyko intensyvios diskusijos apie viruso pobūdį, plitimo kelius, galimus gydymo būdus. Epidemiologai, virusologai, gydytojai, statistikai – visi dalyvavo diskusijose, dalijosi savo ekspertize, kartu bandė suprasti naują ir greitai besikeičiančią situaciją. Šios diskusijos nebuvo vien informacijos sklaida – tai buvo kolektyvinis bandymas suprasti ir interpretuoti.

Panašiai vyksta ir su kitomis sudėtingomis temomis. Klimato kaitos diskusijose dalyvauja klimatologai, fizikai, ekonomistai, politikos analitikai – kiekvienas prideda savo perspektyvą. Dirbtinio intelekto etikos diskusijose susitinka informatikai, filosofai, teisininkai, sociologai. Ši interdisciplininė sąveika dažnai veda prie gilesnio supratimo nei bet kuris vienas akademinis straipsnis galėtų pasiekti.

Žinoma, tai reikalauja tam tikro nuolankumo iš visų dalyvių. Mokslininkas turi pripažinti, kad jo ekspertizė yra ribota jo srities, ir būti atviram mokytis iš kitų. Entuziastas turi suprasti savo žinių ribas ir nebandyti konkuruoti su ekspertais jų srityje. Kai šis balansas pasiekiamas, rezultatai gali būti nuostabūs.

Praktiškai, jei norite dalyvauti tokiose diskusijose produktyviai, svarbu: klausyti daugiau nei kalbėti, ypač jei tai ne jūsų ekspertizės sritis; prašyti paaiškinimų, kai ko nors nesuprantate; dalintis šaltiniais ir nuorodomis, kad kiti galėtų patys patikrinti informaciją; pripažinti, kai klystate ar ko nors nežinote; gerbti kitų ekspertizę, net jei nesutinkate su jų išvadomis.

Nuo monologų prie sudėtingų pokalbių

Grįžtant prie pradžios – mokslo komunikacijos transformacija, kurią matome, yra fundamentali. Tai ne tik naujų technologijų panaudojimas senoms funkcijoms atlikti. Tai yra naujas būdas mąstyti apie mokslo vietą visuomenėje.

Akademiniai žurnalai ir toliau bus svarbūs kaip mokslo žinių saugykla ir kokybės standartas. Tačiau jie nebegali būti vienintelis ar net pagrindinis būdas, kaip mokslas bendrauja su visuomene. Pašnekesių portalai, diskusijų platformos, interaktyvūs forumai tampa būtini, nes jie leidžia tam, kas visada buvo mokslo esmė – dialogui, klausimams, kolektyviniam supratimo ieškojimui.

Žvelgiant į ateitį, tikėtina, kad šie du pasauliai – formalus akademinis ir neformalus diskusinis – dar labiau integruosis. Jau dabar kai kurie žurnalai prie straipsnių prideda diskusijų platformas, kur skaitytojai gali komentuoti ir diskutuoti su autoriais. Kai kurios konferencijos vyksta hibridiniame formate, kur fiziniai dalyviai ir internetinė bendruomenė dalyvauja kartu.

Svarbu, kad šis procesas vyktų sąmoningai ir atsakingai. Reikia investuoti į platformas, kurios skatina kokybišką diskursą. Reikia mokyti mokslininkus komunikacijos įgūdžių, ne tik tyrimo metodologijos. Reikia kurti kultūrą, kur viešas mokslo komunikavimas yra vertinamas ir pripažįstamas kaip svarbi mokslinės veiklos dalis, ne tik kaip „papildoma” veikla.

Galiausiai, pašnekesių portalai mokslo populiarinimui yra ne tik įrankis – jie yra erdvė, kur formuojasi nauja mokslo ir visuomenės santykio forma. Erdvė, kur smalsumas gali būti patenkintas, kur abejonės gali būti išsakytos ir adresuotos, kur mokslas tampa ne tolima ir nepasiekiama institucija, bet gyvu dialogu, kuriame visi gali dalyvauti. Ir tai, galbūt, yra svarbiausias pokytis iš visų.

Paskelbta

Kaip socialiniai tinklai keičia mokslinių tyrimų sklaidą ir visuomenės įsitraukimą į mokslą

Kai mokslas išeina iš laboratorijų į ekranus

Prisimenu, kaip prieš kokį dešimtmetį mokslininkų darbas visuomenei atrodė tarsi vykstantis už storo, nepermatomo stiklo. Akademiniai žurnalai, konferencijos, retkarčiais – populiarios mokslo laidos per televiziją. O dabar? Dabar galiu gulėti lovoje ir stebėti, kaip astrofizikė realiu laiku pasakoja apie juodųjų skylių tyrimus „TikTok” platformoje, o biologas „Instagram” stories aiškina, kodėl skiepai veikia. Pasaulis pasikeitė taip greitai, kad net nepastebėjome, kaip mokslas tapo dalimi mūsų kasdienių naršymo įpročių.

Socialiniai tinklai fundamentaliai perkėlė mokslinių atradimų kelionę nuo laboratorijos iki visuomenės. Anksčiau šis kelias trukdavo mėnesius ar net metus – tyrimas, recenzavimas, publikacija, galbūt žiniasklaidos dėmesys. Šiandien mokslininkas gali pasidalinti preliminariais rezultatais per kelias minutes, o diskusija prasideda beveik akimirksniu. Tai ne tik greičio klausimas – keičiasi visa komunikacijos prigimtis.

Nuo „publish or perish” iki „tweet or delete”

Akademiniame pasaulyje ilgai gyvavo negailestinga taisyklė: publikuok arba žūk. Tavo karjera priklausė nuo to, kiek straipsnių pateko į prestižinius žurnalus. Dabar atsiranda nauja dimensija – socialinė įtaka. Ir čia prasideda įdomiausi dalykai.

Jaunesni mokslininkai, ypač doktorantai ir postdoktorantai, vis dažniau kuria savo akademinius profilius „Twitter” (dabar „X”), „LinkedIn” ar net „YouTube”. Jie dalijasi ne tik galutiniais rezultatais, bet ir visu tyrimų procesu – nesėkmėmis, klaidomis, netikėtais atradimais. Viena doktorantė iš Olandijos, kurią seku „Twitter”, reguliariai skelbia savo „eksperimentų katastrofų” kronologiją. Skamba juokingai, bet tai daro mokslą žmogišką, prieinamą, suprantamą.

Tačiau ne visi akademinio pasaulio veteranai šį pokytį priima su entuziazmu. Kai kurie profesoriai vis dar mano, kad „rimtas mokslininkas neturi laiko tokiems žaidimams”. Bet statistika kalba ką kita – tyrimai, kurių autoriai aktyvūs socialiniuose tinkluose, gauna vidutiniškai 30-50 procentų daugiau citavimų. Tai jau ne žaidimas, tai strategija.

Kai virusinis turinys susitinka su peer-review

Štai kur tampa tikrai įdomu. Tradicinis mokslinių tyrimų vertinimas – tai recenzentų sistema, kur keli ekspertai slapta įvertina tavo darbą. Procesas lėtas, kartais šališkas, bet bent jau kontroliuojamas. O kas nutinka, kai tavo tyrimas tampa virusiniu „Twitter” įrašu dar prieš oficialią publikaciją?

COVID-19 pandemija parodė ir geriausią, ir blogiausią šio reiškinio pusę. Iš vienos pusės, informacija apie naujus tyrimus pasiekdavo milijonus žmonių per kelias valandas. Mokslininkai galėjo greitai dalintis duomenimis, bendradarbiauti tarptautiniu mastu, perspėti visuomenę. Iš kitos pusės – kiek kartų matėme, kaip preliminarūs, nepatvirtinti rezultatai sukeldavo paniką ar klaidingą viltį?

Prisimenu vieną atvejį, kai tyrimas apie hidroksichlorochiną tapo virusiniu dar prieš publikaciją. Milijonai žmonių dalijosi juo kaip „stebuklu”, nors vėliau tyrimas buvo atšauktas dėl duomenų klaidų. Socialiniai tinklai suteikia galią, bet kartu ir atsakomybę, kuriai ne visi mokslininkai buvo pasiruošę.

Mokslo influenceriai – nauja kasta ar būtinybė?

Dabar turime reiškinį, kurio nė neįsivaizdavome prieš dešimtmetį – mokslo influencerius. Žmonės su daktaro laipsniais, kurie turi šimtus tūkstančių sekėjų ir kurie gali paveikti visuomenės nuomonę apie klimato kaitą, vakcinaciją ar dirbtinį intelektą labiau nei oficialios institucijos.

Paimkime Neil deGrasse Tyson – astrofizikas su daugiau nei 14 milijonų sekėjų „Twitter”. Arba Brian Cox, kurio „Instagram” paskyra paverčia kvantinę mechaniką į estetiškus vizualus. Lietuvoje taip pat turime savo pavyzdžių – mokslininkų, kurie aktyviai naudoja socialines platformas mokslo populiarinimui. Jie tampa tarpininkais tarp akademinio pasaulio ir eilinio žmogaus.

Bet čia slypi ir pavojus. Kai mokslininkas tampa influenceriu, ar jis netenka objektyvumo? Ar noras surinkti daugiau „patinka” nepradeda formuoti to, ką ir kaip jis komunikuoja? Viena biologė man prisipažino, kad kartais pajaučia spaudimą supaprastinti dalykus tiek, kad jie tampa netikslūs, nes „sudėtingi paaiškinimai negauna engagement”.

Visuomenė kaip tyrimų dalyvė, ne tik stebėtoja

Vienas iš įdomiausių socialinių tinklų poveikių – tai kaip jie keičia visuomenės vaidmenį moksle. Anksčiau mes buvome pasyvūs rezultatų gavėjai. Dabar vis dažniau tampame aktyviais dalyviais.

„Citizen science” projektai klesti socialiniuose tinkluose. Žmonės klasifikuoja galaktikas, stebi paukščius, renka duomenis apie oro kokybę – ir visa tai koordinuojama per „Facebook” grupes, „Discord” serverius ar specializuotas platformas. Vienas ornitologijos projektas Jungtinėje Karalystėje surinko daugiau stebėjimų per tris mėnesius naudodamas „Twitter” kampaniją nei per dešimt metų tradiciniais metodais.

Bet tai ne tik duomenų rinkimas. Socialiniai tinklai leidžia žmonėms užduoti klausimus tiesiogiai mokslininkams, diskutuoti apie tyrimus, net siūlyti idėjas. Esu mačiusi atvejų, kai komentarai po moksliniu įrašu „Reddit” platformoje atvedė prie naujų tyrimų krypčių. Vienas chemikas papasakojo, kaip atsitiktinis klausimas „Twitter” padėjo jam pamatyti savo duomenis visai kitu kampu.

Kai dezinformacija keliauja greičiau už tiesą

Negalime ignoruoti tamsiąją pusę. Socialiniai tinklai demokratizavo mokslo sklaidą, bet kartu demokratizavo ir pseudomokslo sklaidą. Ir čia susiduriame su didžiule problema – algoritmai neatskiria, kas yra patikimas šaltinis, o kas – šarlatanas su geru marketingu.

Antivakserių judėjimas, plokščios žemės teorijos, klimato kaitos neigimas – visa tai klesti socialiniuose tinkluose, dažnai pasiekdama daugiau žmonių nei tikri moksliniai duomenys. Kodėl? Nes emociškai įkrauti, supaprastinti, sensacingi pranešimai visada laimi prieš niuansuotus, atsargius mokslinius teiginius.

Viena epidemiologė man sakė, kad ji praleidžia beveik tiek pat laiko kovoje su dezinformacija socialiniuose tinkluose, kiek ir tikruose tyrimuose. Tai išsekina. Kai tu turi paaiškinti, kodėl sudėtingas tyrimas su daugybe kintamųjų neduoda paprastų atsakymų, o tavo oponentas tiesiog šaukia „Tai sąmokslas!”, žinai, kas laimės dėmesio kovą.

Naujos etikos ir atsakomybės dimensijos

Socialinių tinklų era kelia klausimų, į kuriuos akademinė bendruomenė dar neturi aiškių atsakymų. Ar mokslininkas turėtų dalintis preliminariais rezultatais? Kaip elgtis su klaidomis – ištrint įrašą ar viešai pripažinti? Kiek supaprastinti galima, kad informacija liktų teisinga?

Kai kurios institucijos jau kuria gaires socialinių tinklų naudojimui. Pavyzdžiui, kai kurios universitetai reikalauja, kad mokslininkai prieš dalindamiesi tyrimais socialiniuose tinkluose gautų institucijos patvirtinimą. Kiti mano, kad tai per daug riboja akademinę laisvę. Diskusija tęsiasi.

Yra ir finansinių interesų klausimas. Kai mokslininkas tampa influenceriu, jis gali pradėti gauti pajamų iš reklamos, rėmimo, kalbų. Ar tai sukuria interesų konfliktą? Vienas neuromokslininkas prarado akademinę poziciją po to, kai pradėjo reklamuoti nootropinius papildus savo „YouTube” kanale. Riba tarp mokslo populiarinimo ir komercializavimo kartais tampa labai miglota.

Kada ekranai užges, o tyrimai liks

Galų gale, socialiniai tinklai – tai tik įrankis. Kaip ir bet kuris įrankis, jis gali būti naudojamas gerai arba blogai. Matau, kaip jaunesni mokslininkai natūraliai integruoja socialines platformas į savo darbo procesą, o vyresnioji karta pamažu prisitaiko. Tai nebe pasirinkimas – tai realybė.

Geriausias scenarijus? Kai socialiniai tinklai tampa tiltu, o ne siena. Kai jie padeda mokslininkams pasiekti platesnę auditoriją, bet nekompromisuoja tyrimo kokybės. Kai visuomenė tampa labiau įsitraukusi į mokslą, bet nepamiršta, kad patinka mygtuko paspaudimas nėra tas pats kas ekspertų vertinimas.

Esu optimistė dėl šios evoliucijos, nors ir matau visus iššūkius. Kiekvienas kartas, kai pamatau jauną mokslininkę aiškiai ir aiškiai pasakojančią apie savo tyrimą „TikTok”, arba kai matau konstruktyvią diskusiją apie sudėtingą mokslinę temą „Twitter”, jaučiu, kad judame teisinga kryptimi. Mokslas visada turėjo būti visuomenės nuosavybė, ne tik akademinės elito privilegija. Socialiniai tinklai, su visais savo trūkumais, padeda tai įgyvendinti.

Svarbu tik nepamiršti, kad už kiekvieno virusiško įrašo, už kiekvieno „patinka”, už kiekvieno komentaro yra tikri žmonės, tikri tyrimai, tikros pastangos suprasti pasaulį. Ir kai mes, kaip visuomenė, išmokstame vertinti ne tik turinį, bet ir jo kokybę, ne tik greičio, bet ir tikslumo – tada socialiniai tinklai tikrai pakeis mokslą į gerąją pusę. Kelias dar ilgas, bet kryptis atrodo teisinga. Ir tai, manau, yra pats svarbiausias dalykas.

Paskelbta

Kaip kvantiniai kompiuteriai keičia medikamentų kūrimo procesą: nuo teorijos iki praktinių proveržių

Kai molekulės pradeda šokti kvantinį tango

Farmacijos laboratorijose jau dešimtmečius vyksta nuolatinė kova su laiku ir tikimybėmis. Naujo vaisto kūrimas – tai tarsi bandymas surasti vieną konkretų smiltelį dykumoje, tik ta dykuma turi begalę dimensijų, o smiltelis nuolat keičia formą. Tradicinis procesas užtrunka 10-15 metų ir kainuoja apie 2,6 milijardo dolerių. Dauguma kandidatų žlunga klinikinių tyrimų stadijoje, palikdami tik nuostolius ir nusivylimą.

Bet štai į šią sudėtingą lygtį įsiterpia kvantiniai kompiuteriai – mašinos, kurios operuoja ne tradiciniais bitais, o kvantiniais bitais arba kubitais. Jie gali būti vienu metu ir nulyje, ir vienetuke, egzistuodami keliose būsenose vienu metu. Skamba kaip mokslinė fantastika? Tačiau šis fenomenas, vadinamas superpozicija, jau dabar pradeda keisti tai, kaip mes kuriame vaistus.

Molekulės, kaip ir kvantiniai kompiuteriai, veikia pagal kvantinės mechanikos dėsnius. Jos nėra statiški objektai – tai dinaminės struktūros, kurių elektronai šoka sudėtingą kvantinį baletą. Norint tiksliai numatyti, kaip molekulė sąveikaus su kita molekule (pavyzdžiui, kaip vaisto molekulė prisijungs prie baltymo organizme), reikia išspręsti Schrödinger’io lygtį – matematinį šedevrą, kuris aprašo kvantines sistemas. Problema ta, kad net galingiausiems klasikiniams superkompiuteriams ši užduotis tampa neįmanoma, kai molekulė turi daugiau nei keliolika atomų.

Simuliacijų revoliucija: kai skaičiavimai tampa tikresni už eksperimentus

Įsivaizduokite, kad galėtumėte pamatyti, kaip vaisto molekulė elgiasi žmogaus organizme, dar prieš ją pagamindami laboratorijoje. Ne apytikslį modelį, o tikslų kvantinį vaizdą, kur matote kiekvieną elektroną, kiekvieną cheminį ryšį, kiekvieną energijos pokyčio niuansą. Tai būtent tai, ką žada kvantiniai kompiuteriai.

Kompanija „Roche” jau bendradarbiauja su „Cambridge Quantum Computing”, siekdama pagreitinti Alzheimerio ligos vaistų kūrimą. Jie naudoja kvantinius algoritmus, kad tiksliau sumodeliuotų, kaip potencialūs vaistai sąveikaus su baltymais, susijusiais su šia liga. Tradiciniais metodais tokios simuliacijos užtruktų mėnesius ar net metus, o kvantiniai kompiuteriai gali tai padaryti per dienas ar valandas – ir tai tik su dabartinėmis, dar gana ribotomis mašinomis.

„Biogen” eina dar toliau. Jie tiria, kaip kvantiniai skaičiavimai galėtų padėti suprasti sudėtingus neurologinius procesus molekuliniu lygmeniu. Smegenyse vykstantys procesai – neurotransmiterių sąveika, signalų perdavimas, baltymų klaidingo susidėjimo mechanizmai – visi jie yra iš esmės kvantiniai reiškiniai. Klasikiniai kompiuteriai juos aprašo tik apytiksliai, naudodami supaprastinimus, kurie kartais praleidžia kritinius detales.

Praktiškai tai reiškia, kad mokslininkai gali išbandyti tūkstančius molekulinių variantų kompiuterio ekrane, prieš nuspręsdami, kuriuos verta sintetinti laboratorijoje. Tai ne tik sutaupo laiką ir pinigus – tai keičia pačią strategiją. Vietoj „išbandyk ir pamatysi” požiūrio, vaistų kūrėjai pradeda dirbti su „suprojektuok ir žinok” paradigma.

Baltymų sudėjimo galvosūkis ir jo sprendimas

Viena didžiausių biomedicinos mįslių – kaip aminorūgščių grandinė susilanko į funkcinį baltymą. Šis procesas vyksta natūraliai kiekviename mūsų kūno ląstelėje milijonus kartų per sekundę, tačiau jo tikslus numatymas kompiuteryje iki šiol buvo beveik neįmanomas. Baltymų struktūra lemia jų funkciją, o funkcija lemia, ar jie gali būti vaisto taikiniai.

„DeepMind” sistema „AlphaFold” padarė milžinišką proveržį, naudodama dirbtinį intelektą baltymų struktūroms numatyti. Tačiau kvantiniai kompiuteriai žada dar gilesnį supratimą – ne tik galutinę struktūrą, bet ir dinamiką, kaip baltymas juda, kaip jis keičiasi sąveikaudamas su kitais molekulėmis, kaip jis reaguoja į aplinkos pokyčius.

„D-Wave Systems” ir „Menten AI” kuria kvantinius algoritmus, skirtus baltymų dizainui. Jie nenori tik numatyti natūralių baltymų struktūrą – jie nori kurti visiškai naujus, gamtoje neegzistuojančius baltymus su specifinėmis savybėmis. Tai galėtų revoliucionuoti ne tik vaistų kūrimą, bet ir biotechnologiją apskritai. Įsivaizduokite baltymus, kurie galėtų tiksliai sunaikinti vėžio ląsteles, arba fermentus, kurie galėtų efektyviai skaidyti plastikus.

Konkrečiai: jei norite suprasti, kodėl tai svarbu jūsų sveikatai, pagalvokite apie COVID-19 vakcinų kūrimą. Mokslininkai turėjo suprasti viruso „spike” baltymo struktūrą, kad sukurtų efektyvias vakcinas. Su kvantiniais kompiuteriais toks procesas galėtų vykti ne mėnesius, o savaites, o gal net dienas.

Personalizuota medicina: vaistai, sukurti būtent jums

Kiekvienas žmogus yra genetiškai unikalus, ir tai reiškia, kad vaistai veikia kiekvieną šiek tiek skirtingai. Kai kuriems žmonėms aspirinas puikiai malšina skausmą, kitiems beveik nepadeda. Kai kurie pacientai patiria sunkius šalutinius poveikius nuo vaistų, kurie daugumai yra visiškai saugūs. Tai vyksta dėl genetinių skirtumų, kurie veikia, kaip mūsų organizmas metabolizuoja vaistus.

Kvantiniai kompiuteriai gali analizuoti milžiniškas genomines duomenų bazes ir modeliuoti, kaip specifinės genetinės variacijos veiks vaisto veiksmingumą. „IBM” kvantinis kompiuteris jau buvo naudojamas simuliuoti molekulines sąveikas, susijusias su skirtingomis genetinėmis variacijomis. Tai tik pradžia, bet kryptis aiški – link vaistų, pritaikytų individualiai genetinei sudėčiai.

Praktinis pavyzdys: onkologijoje jau dabar naudojami tiksliniai vaistai, kurie veikia tik tam tikras vėžio mutacijas. Tačiau tokių vaistų kūrimas yra brangus ir lėtas. Su kvantiniais kompiuteriais galėtume ne tik greičiau kurti tokius vaistus, bet ir numatyti, kurie pacientai geriausiai į juos reaguos, dar prieš pradedant gydymą. Tai sutaupytų pacientams mėnesius neveiksmingio gydymo ir sumažintų nereikalingų šalutinių poveikių riziką.

Be to, kvantiniai skaičiavimai galėtų padėti suprasti sudėtingas vaistų sąveikas. Daugelis žmonių, ypač vyresnio amžiaus, vartoja kelis vaistus vienu metu. Kaip šie vaistai sąveikauja tarpusavyje molekuliniu lygmeniu? Kokie yra galimi netikėti efektai? Šiandien mes dažnai sužinome apie tokias sąveikas tik iš klinikinės praktikos, kartais tragiškų atvejų. Kvantiniai kompiuteriai galėtų modeliuoti šias sudėtingas sąveikas iš anksto.

Nuo laboratorijos iki gamyklos: optimizavimo galimybės

Vaisto sukūrimas – tai tik pusė istorijos. Jį dar reikia pagaminti, ir ne bet kaip, o taip, kad kiekviena tabletė būtų identiška, saugi ir veiksminga. Farmacijos gamyba yra neįtikėtinai sudėtingas procesas, kuriame net nedideli parametrų pokyčiai gali lemti produkto nesėkmę.

Kvantiniai optimizavimo algoritmai jau dabar naudojami logistikoje ir tiekimo grandinių valdyme. Farmacijos pramonėje jie galėtų optimizuoti chemines sintezės reakcijas – surasti geriausią temperatūrą, slėgį, katalizatorius ir reakcijos laiką, kad gautume maksimalų produkto kiekį su minimaliomis atliekomis. Tai ne tik ekonominis klausimas – tai ir aplinkosaugos klausimas. Farmacijos pramonė gamina daug cheminių atliekų, ir jų sumažinimas yra kritiškai svarbus.

„Boehringer Ingelheim” bendradarbiauja su „Google Quantum AI”, tyrinėdami, kaip kvantiniai kompiuteriai galėtų optimizuoti jų gamybos procesus. Jie žiūri ne tik į individualias reakcijas, bet į visą gamybos grandinę kaip į sudėtingą sistemą su tūkstančiais kintamųjų. Klasikiniai kompiuteriai gali rasti gerus sprendimus, bet kvantiniai kompiuteriai gali rasti geriausius sprendimus – skirtumas, kuris gali reikšti milijonus dolerių ir tūkstančius tonų sutaupytų cheminių medžiagų.

Dar viena sritis – vaistų formulavimas. Kaip užtikrinti, kad tabletė išlaisvintų aktyvią medžiagą tinkamu laiku tinkamoje vietoje organizme? Kaip padaryti, kad vaistas būtų stabilus laikant jį kelių metų? Šie klausimai reikalauja suprasti sudėtingas molekulines sąveikas tarp aktyvios medžiagos ir pagalbinių medžiagų. Kvantiniai skaičiavimai gali padėti sumodeliuoti šias sąveikas ir sukurti geresnes formuluotes.

Šalutinių poveikių numatymas: saugumas pirmiausia

Viena pagrindinių priežasčių, kodėl vaistų kandidatai žlunga klinikinių tyrimų metu, yra netikėti šalutiniai poveikiai. Molekulė, kuri laboratorijoje atrodė puikiai, gali sąveikauti su nenumatytais taikiniais organizme, sukeliant nepageidaujamus efektus. Kartais šie efektai pasireiškia tik vėlyvose tyrimų stadijose arba net po to, kai vaistas jau patenka į rinką.

Kvantiniai kompiuteriai galėtų padėti numatyti šiuos šalutinius poveikius anksčiau. Jie gali simuliuoti, kaip vaisto molekulė sąveikaus ne tik su tiksliniu baltymu, bet ir su tūkstančiais kitų baltymų žmogaus organizme. Tai tarsi atliekamas virtualus toksikologijos tyrimas dar prieš sintetinant pirmąją molekulę.

„Zapata Computing” kuria kvantinius algoritmus, skirtus būtent tokiems plačios apimties sąveikų tyrimams. Jų požiūris – nesitelkti į vieną taikinį, o žiūrėti į visą biologinę sistemą. Tai atitinka modernų supratimą, kad organizmas nėra paprasčiausias mechanizmas, kur galima pakeisti vieną detalę neveikiant kitų. Organizmas – tai sudėtinga tinklo sistema, kur viskas susiję su viskuo.

Praktiškai tai reiškia saugesnius vaistus. Jei galime numatyti, kad molekulė, kuri puikiai blokuoja uždegimą, taip pat gali paveikti širdies ritmą, galime arba modifikuoti molekulę, arba atidžiau stebėti širdies funkciją klinkinių tyrimų metu. Tai sutaupo ne tik pinigus, bet ir galbūt gyvybes.

Dirbtinio intelekto ir kvantinių kompiuterių simbiozė

Įdomu tai, kad kvantiniai kompiuteriai ir dirbtinis intelektas nėra konkurentai – jie yra partneriai. Dirbtinis intelektas puikiai tinka didelių duomenų masyvų analizei, šablonų atpažinimui, prognozavimui remiantis istoriniais duomenimis. Kvantiniai kompiuteriai puikiai tinka sudėtingų kvantinių sistemų simuliacijai, optimizavimo uždaviniams, problemoms, kurioms reikia ištirti eksponentiškai didelį galimybių erdvę.

Kai šios dvi technologijos dirba kartu, rezultatai gali būti stulbinantys. Dirbtinis intelektas gali analizuoti medicininius duomenis ir identifikuoti perspektyvius vaistų taikinius. Kvantiniai kompiuteriai gali tada tiksliai sumodeliuoti, kaip potencialūs vaistai sąveikaus su šiais taikiniais. Dirbtinis intelektas gali išanalizuoti rezultatus ir pasiūlyti molekulinių struktūrų modifikacijas. Kvantiniai kompiuteriai gali vėl sumodeliuoti šias modifikacijas. Ir taip toliau, iteratyviu procesu, kuris konverguoja link optimalaus sprendimo daug greičiau nei bet kuris žmogaus mokslininkas galėtų pasiekti.

„Moderna”, kompanija, kuri tapo garsi dėl savo COVID-19 vakcinos, investuoja į abi šias technologijas. Jie supranta, kad ateitis priklauso ne vienai technologijai, o jų integracijai. Jų vizija – platformos, kuriose dirbtinis intelektas ir kvantiniai skaičiavimai dirba nenutrūkstamai, pagreitindami vaistų kūrimą nuo mėnesių iki savaičių.

Dar viena perspektyvi sritis – kvantinis mašininis mokymasis. Tai naujas mašininio mokymosi tipas, kuris naudoja kvantinius algoritmus. Teoriškai jis gali apdoroti duomenis ir rasti šablonus daug efektyviau nei klasikinis mašininis mokymasis. Farmacijoje tai galėtų reikšti gebėjimą analizuoti genomines duomenų bazes, klinikinių tyrimų rezultatus, literatūros duomenis ir molekulines struktūras vienu metu, randant ryšius, kurių žmogus niekada nepastebėtų.

Iššūkiai ir realybė: kodėl dar nevartojame kvantiškai sukurtų vaistų

Viskas skamba nuostabiai, bet kodėl gi mes dar nevartojame vaistų, sukurtų kvantiniais kompiuteriais? Atsakymas paprastas – technologija dar tik bręsta. Dabartiniai kvantiniai kompiuteriai yra tai, ką specialistai vadina „triukšmingos vidutinės skalės kvantiniais” (NISQ) įrenginiais. Jie turi ribotą kubitų skaičių, kubitai yra nestabilūs (dekoherencija yra nuolatinė problema), ir klaidų lygis vis dar per aukštas daugeliui praktinių pritaikymų.

Kubitai yra nepaprastai jautrūs aplinkos trukdžiams. Jie turi būti laikomi beveik absoliutaus nulio temperatūroje, izoliuoti nuo bet kokių elektromagnetinių laukų, vibracijos, net kosminių spindulių. Net ir idealiomis sąlygomis, kubitai išlaiko savo kvantinę būseną tik mikrosekundes ar milisekundes. Per tą laiką reikia atlikti visus skaičiavimus – o sudėtingos molekulinės simuliacijos reikalauja daug laiko.

Klaidų korekcija yra kita didelė problema. Klasikiniuose kompiuteriuose, jei įvyksta klaida, ją galima aptikti ir ištaisyti. Kvantiniuose kompiuteriuose tai daug sudėtingiau, nes pats matavimo aktas keičia kvantinę būseną. Mokslininkai kuria sudėtingas klaidų korekcijos schemas, bet jos reikalauja daug papildomų kubitų – kartais šimtų ar tūkstančių kubitų vienai „loginei” kubitai apsaugoti.

Tačiau pažanga vyksta greitai. „IBM” neseniai pristatė 433 kubitų kvantinį procesorių „Osprey”, o planuoja pasiekti 1000 kubitų 2023 metais. „Google” teigia pasiekę „kvantinę viršenybę” – tašką, kuriame kvantinis kompiuteris atlieka užduotį, kurios klasikinis kompiuteris negali atlikti per priimtiną laiką. Nors šis teiginys yra ginčytinas, kryptis aiški.

Farmacijos kompanijos supranta, kad dabar yra laikas pradėti eksperimentuoti. Net jei dabartiniai kvantiniai kompiuteriai negali dar spręsti visų problemų, jie gali spręsti kai kurias. Ir svarbiausia – kompanijos, kurios pradeda dabar, įgys patirties ir kompetencijos, kuri bus kritiškai svarbi, kai technologija subręs.

Kai ateitis tampa dabarties realybe

Stovime ant naujos eros slenksčio. Kvantiniai kompiuteriai farmacijoje nėra tolima ateities vizija – jie jau čia, nors dar kūdikystės stadijoje. Pirmieji vaistai, kurių kūrime dalyvavo kvantiniai skaičiavimai, gali pasiekti rinką jau šio dešimtmečio pabaigoje.

Kas tai reiškia paprastam žmogui? Tai reiškia, kad ligos, kurios šiandien yra neišgydomos, gali tapti valdomomis. Tai reiškia, kad vaistai taps efektyvesni, saugesni, prieinamesni. Tai reiškia, kad personalizuota medicina – ne šūkis, o realybė. Jūsų gydytojas galės paskirti vaistą, žinodamas tiksliai, kaip jis veiks būtent jūsų organizmą, su jūsų unikalia genetine sudėtimi.

Žinoma, technologija pati savaime nėra stebuklas. Reikės išmintingo reguliavimo, etinių diskusijų, visuomenės pasitikėjimo. Reikės užtikrinti, kad šios technologijos nauda pasiektų ne tik turtinguosius, bet ir visus, kam reikia gydymo. Reikės mokslininų, inžinierių, gydytojų, kurie suprastų ir klasikinę mediciną, ir kvantinę mechaniką – naujos kartos specialistų, kurie galės naršyti šioje hibridinėje erdvėje.

Bet jei žiūrime į istoriją, matome, kad kiekviena technologinė revoliucija – nuo mikroskopo iki DNR sekvenavimo – galiausiai demokratizavosi ir pagerino milijonų žmonių gyvenimus. Kvantiniai kompiuteriai farmacijoje nėra išimtis. Jie yra tik naujausia priemonė senoje žmonijos kovoje su ligomis ir kančia. Ir šįkart, pirmą kartą istorijoje, mes turime įrankį, kuris veikia tais pačiais principais kaip ir pati gyvybė – kvantiniais principais, kurie valdo kiekvieną molekulę mūsų kūne.

Kelias bus ilgas, pilnas iššūkių ir netikėtumų. Bet kryptis aiški, o potencialas – beribis. Kvantinė medicina jau nebėra mokslinė fantastika. Ji tampa moksline realybe, po vieną kubitą, po vieną molekulę, po vieną pacientą.

Paskelbta

Kaip moksliniai atradimai keičia kasdienį gyvenimą: nuo laboratorijos iki namų

Kelias nuo teorijos iki praktiškos naudos

Kai mokslininkai skelbia naują atradimą, dažniausiai visuomenė reaguoja dvejopai: vieni entuziatingai sveikina pažangą, kiti abejingai numoja ranka, manydami, kad tai tik dar viena abstrakti teorija, neturinti nieko bendro su realiu gyvenimu. Tačiau istorija nuolat įrodo, kad net labiausiai teoriniai tyrimai galiausiai atsiduria mūsų namuose, kišenėse ir kasdieniame rutinoje. Problema ta, kad šis kelias nuo laboratorijos iki namų retai būna tiesus ar greitas.

Pavyzdžiui, kvantinė mechanika – mokslo šaka, kuri atsirado XX amžiaus pradžioje ir atrodė kaip grynai teorinis žaidimas su matematinėmis formulėmis. Niekas negalėjo įsivaizduoti, kad šie tyrimai turės praktinę reikšmę. Dabar ta pati kvantinė mechanika yra pagrindas beveik visai šiuolaikinei elektronikai: nuo kompiuterių procesorių iki išmaniųjų telefonų ekranų. Be šių atradimų nebūtų LED lempučių, lazerių, MRI skenerių ar GPS navigacijos.

Panašiai buvo ir su radiacija. Kai Marie Curie tyrė radioaktyvius elementus, niekas negalvojo apie medicininį pritaikymą. Dabar radioterapija išgelbėja milijonus gyvybių kasmet, o radioaktyvūs izotopai naudojami diagnostikoje, maisto sterilizacijoje ir net dūmų detektoriuose. Kelias nuo laboratorijos stalo iki ligoninės ar virtuvės užtruko dešimtmečius, bet jis buvo nueitas.

Medicinoje – nuo penicilino iki personalizuotos terapijos

Medicinos sritis puikiausiai iliustruoja, kaip moksliniai atradimai transformuoja kasdienybę. Alexander Fleming 1928 metais atsitiktinai pastebėjo, kad pelėsis sunaikina bakterijas. Šis stebėjimas atrodė įdomus, bet ne revoliucinis. Tačiau kai penicilinas buvo pradėtas masiniai gaminti 1940-aisiais, tai pakeitė medicinos istoriją. Infekcijos, kurios anksčiau buvo mirties nuosprendis, tapo gydomomis. Paprasta žaizda, kuri XVIII amžiuje galėjo reikšti amputaciją ar mirtį, dabar gydoma per kelias dienas antibiotikų kursu.

Šiandien stebime dar dramatiškesnę transformaciją – personalizuotos medicinos atsiradimą. Genomo sekoskaitos technologijos, kurios dar prieš 20 metų kainavo milijonus dolerių ir trukdavo mėnesius, dabar atlieka per kelias dienas už kelių šimtų dolerių. Tai leidžia gydytojams parinkti vaistus pagal individualią paciento genetinę sudėtį. Pavyzdžiui, vėžio gydyme dabar galima nustatyti, kokie chemoterapijos preparatai bus veiksmingi konkrečiam pacientui, o kokie tik sukels šalutinius poveikius be naudos.

CRISPR technologija – genų redagavimo įrankis, kuris buvo sukurtas tyrinėjant bakterijų imunines sistemas – dabar leidžia tiksliai keisti DNR sekas. Tai jau naudojama gydant kai kurias paveldimas ligas, o ateityje gali padėti įveikti sunkias genetines būkles. Žinoma, čia kyla ir etinių klausimų, bet pats faktas, kad galime redaguoti gyvenimo kodą kaip teksto dokumentą, atspindi neįtikėtiną mokslo pažangą.

Kasdienės technologijos, kilusios iš kosmoso tyrimų

Daugelis žmonių kritikuoja kosmoso tyrimų programas, manydami, kad tai pinigų švaistymas, kai Žemėje tiek problemų. Tačiau būtent kosmoso tyrimai davė mums daugybę technologijų, kurias naudojame kasdien, net nesusimąstydami apie jų kilmę.

Atminties putplastis, kurį randame čiužiniuose, pagalvėse ir batų padukluose, buvo sukurtas NASA, kad apsaugotų astronautus nuo smūgių. Belaidės elektrinės įrankių baterijos buvo sukurtos Apollo programai, kad astronautai galėtų naudoti įrankius Mėnulyje. Infraraudonieji termometrai, kuriais dabar matuojame kūno temperatūrą be kontakto (ypač populiarūs pandemijos metu), buvo sukurti matuoti žvaigždžių temperatūrą.

Vandens filtravimo technologijos, kurias NASA kūrė, kad astronautai galėtų pakartotinai naudoti vandenį kosmose, dabar naudojamos visame pasaulyje tiekti švarų geriamąjį vandenį. Šaldymo technologijos, sukurtos maistui kosmose, dabar leidžia mums turėti šaldytus produktus supermarketuose. Net kameros mūsų telefonuose naudoja technologijas, kurios buvo sukurtos fotografuoti kosminiam erdvei.

GPS sistema, be kurios dabar sunku įsivaizduoti gyvenimą, buvo sukurta kariniais tikslais, bet jos pagrindas – Einšteino reliatyvumo teorija, kuri buvo grynai teorinis darbas. Be šių teorinių žinių GPS neveiktų tiksliai, nes satelitai juda tokiu greičiu ir tokiame gravitaciniame lauke, kad laikas jiems eina kitaip nei Žemėje. Tai puikus pavyzdys, kaip abstrakčiausia teorija tampa praktišku įrankiu.

Nanotechnologijos virtuvėje ir drabužių spintoje

Nanotechnologijos – dar viena sritis, kuri skamba kaip mokslinė fantastika, bet jau yra mūsų namuose. Kai kalbame apie nanotechnologijas, turime omenyje manipuliavimą medžiagomis molekuliniu ar atominiu lygmeniu. Tai leidžia sukurti medžiagas su visiškai naujomis savybėmis.

Pavyzdžiui, daugelis šiuolaikinių drabužių turi vandeniui atsparias savybes dėl nanodalelių dangos. Tai nėra tiesiog storas plastiko sluoksnis – tai molekulinė struktūra, kuri leidžia audiniui kvėpuoti, bet neleidžia vandeniui prasiskverbti. Panašios technologijos naudojamos ir batams, ir baldams.

Virtuvėje nanotechnologijos pasireiškia nepridegančiose keptuvėse. Teflonas ir kitos nepridegančios dangos veikia molekuliniu lygmeniu, sukurdamos paviršių, prie kurio maistas tiesiog negali prilipti. Šaldytuvų viduje naudojami antibakteriniai paviršiai su sidabro nanodalelėmis, kurios natūraliai naikina bakterijas ir pašalina kvapus.

Kosmetikoje nanodalelės leidžia sukurti produktus, kurie geriau įsigeria į odą. Saulės kremai su cinko oksido nanodalelėmis apsaugo nuo UV spindulių, bet nėra balti ir lipnūs kaip senesni variantai. Tai tiesioginis mokslinių tyrimų rezultatas, kuris pagerino kasdienį produktą.

Dirbtinis intelektas – nuo šachmatų iki diagnozių

Dirbtinio intelekto tyrimai prasidėjo dar XX amžiaus viduryje, kai mokslininkai bandė sukurti mašinas, galinčias „mąstyti”. Ilgą laiką tai atrodė kaip nepasiekiamas tikslas, o pažanga buvo lėta. Dabar dirbtinis intelektas yra visur – nuo mūsų telefonų iki automobilių, nuo bankinių sistemų iki medicinos diagnostikos.

Balso asistentai kaip Siri, Alexa ar Google Assistant naudoja natūralios kalbos apdorojimo algoritmus, kurie buvo tobulinti dešimtmečius. Šie algoritmai dabar supranta ne tik žodžius, bet ir kontekstą, intonacijas, netgi sarkazmą. Tai leidžia mums valdyti namus, ieškoti informacijos ar organizuoti dienotvarkę tiesiog kalbant.

Rekomendacijų sistemos, kurias naudoja Netflix, Spotify ar Amazon, analizuoja mūsų elgesį ir pasiūlo tai, kas mums gali patikti. Tai gali atrodyti kaip smulkmena, bet iš tikrųjų tai sudėtingi mašininio mokymosi algoritmai, kurie apdoroja milžinišką duomenų kiekį. Tie patys principai naudojami medicinoje – dirbtinis intelektas gali analizuoti rentgeno nuotraukas ir aptikti vėžį ankstyvose stadijose tiksliau nei žmogus.

Automobilių pramonėje dirbtinis intelektas jau leidžia kurti autonominius automobilius. Nors visiškai savivaldžiai automobiliai dar nėra paplitę, daugelis šiuolaikinių mašinų turi sistemas, kurios padeda parkuotis, išlaiko juostą, automatiškai stabdo pavojaus atveju. Tai tiesioginis mokslinių tyrimų rezultatas, kuris jau išgelbėjo tūkstančius gyvybių.

Energetika ir aplinkosauga – mokslas kovoja su klimato kaita

Klimato kaita yra viena didžiausių šiuolaikinių problemų, ir būtent moksliniai atradimai siūlo sprendimus. Saulės baterijos, kurios dar prieš 30 metų buvo neefektyvios ir brangios, dabar tampa vis prieinamesnės ir galingesnės. Fotovoltinių elementų efektyvumas pagerėjo kelis kartus dėl medžiagotyros ir kvantinės fizikos tyrimų.

Vėjo energetika taip pat pasiekė neįtikėtiną pažangą. Šiuolaikiniai vėjo generatoriai yra inžinerijos šedevrai, kurie gali gaminti elektrą net esant silpnam vėjui. Jų konstrukcija pagrįsta aerodinamikos tyrimais, medžiagų mokslu ir sudėtingais matematiniais modeliais.

Baterijos – dar viena sritis, kur mokslas keičia kasdienybę. Ličio jonų baterijos, kurios dabar yra beveik visuose elektroniniuose prietaisuose, buvo sukurtos ilgų mokslinių tyrimų rezultate. Nobelio premija už šį atradimą buvo įteikta tik 2019 metais, nors technologija jau buvo plačiai naudojama. Dabar mokslininkai dirba prie dar galingesnių ir saugesnių baterijų, kurios leistų elektromobiliams važiuoti šimtus kilometrų viena įkrova.

Namų apšildymo ir vėsinimo sistemose taip pat matome mokslo pažangą. Šilumos siurbliai, kurie gali efektyviai šildyti ar vėsinti namus naudodami minimalų elektros kiekį, veikia termodinamikos principais. Šiuolaikinė izoliacija naudoja pažangias medžiagas, kurios buvo sukurtos tyrinėjant šilumos perdavimą molekuliniu lygmeniu.

Maisto mokslas – nuo GMO iki laboratorijoje augintos mėsos

Maisto pramonė galbūt yra viena labiausiai paveiktų mokslinių atradimų sričių, nors ne visada tai akivaizdu. Genetiškai modifikuoti organizmai (GMO) sukelia daug diskusijų, bet faktas tas, kad jie leidžia auginti derlių, atsparius kenkėjams, sausrai ar ligoms. Tai reiškia daugiau maisto mažesnėmis sąnaudomis, kas yra kritiškai svarbu augant pasaulio populiacijai.

Pasteurizacija, kuri dabar atrodo kaip savaime suprantamas dalykas, buvo revoliucinis atradimas XIX amžiuje. Louis Pasteur įrodė, kad kaitinant maistą galima sunaikinti bakterijas ir pratęsti jo galiojimo laiką. Tai leido saugiai vartoti pieną, sultis ir kitus produktus, kurie anksčiau greitai gesdavo.

Dabar stebime dar įdomesnę raidą – laboratorijoje augintos mėsos atsiradimą. Mokslininkai gali paimti gyvūno ląsteles ir užauginti tikrą mėsą be paties gyvūno auginimo. Tai dar brangu ir nepakankamai efektyvu masinei gamybai, bet technologija sparčiai tobulėja. Ateityje tai gali radikaliai pakeisti maisto pramonę ir sumažinti aplinkosauginį poveikį.

Fermentacija – senas procesas, bet šiuolaikinė biotechnologija leidžia jį kontroliuoti ir optimizuoti. Dabar galime sukurti naujus produktus, kurie anksčiau buvo neįmanomi. Pavyzdžiui, augaliniai baltymų pakaitalai, kurie skonio ir tekstūros požiūriu artimi mėsai, yra sukurti naudojant sudėtingus biocheminius procesus.

Kai mokslas tampa kasdieniu įrankiu ir neišvengiama ateitimi

Žvelgiant į visus šiuos pavyzdžius, tampa aišku, kad riba tarp mokslinių tyrimų ir kasdienio gyvenimo yra dirbtinė. Tai, kas šiandien atrodo kaip abstrakti teorija ar laboratorinis eksperimentas, rytoj gali tapti produktu mūsų namuose. Problema ta, kad šis procesas dažnai užtrunka taip ilgai, jog pamirštame ryšį tarp pradinio atradimo ir galutinio produkto.

Svarbu suprasti, kad fundamentiniai tyrimai – tie, kurie neturi akivaizdaus praktinio pritaikymo – yra būtent tie, kurie ilgalaikėje perspektyvoje duoda didžiausią naudą. Kvantinė mechanika, reliatyvumo teorija, DNR struktūros atradimas – visi šie dalykai atrodė kaip grynai teoriniai, bet tapo pagrindais technologijoms, kurios dabar yra neatsiejamos nuo mūsų gyvenimo.

Praktinis patarimas tiems, kurie nori geriau suprasti, kaip mokslas veikia jų gyvenimą: pabandykite atsekti bent vieno kasdienio daikto kilmę. Paimkite išmanųjį telefoną ir pasidomėkite, kokie moksliniai atradimai leido jam egzistuoti. Rasite kvantinę mechaniką (procesoriai), elektromagnetizmą (belaidis ryšys), medžiagų mokslą (ekranas), chemiją (baterija) ir dar dešimtis kitų sričių. Kiekvienas šių atradimų buvo padarytas skirtingu laiku, skirtingų žmonių, dažnai visiškai kitais tikslais.

Ateitis žada dar dramatiškesnius pokyčius. Kvantiniai kompiuteriai gali išspręsti problemas, kurios dabar yra neįmanomos. Sintetinė biologija gali leisti mums kurti naujus organizmus su norimomis savybėmis. Termobranduolinė sintezė gali duoti beveik neribotą švarią energiją. Visi šie dalykai dabar yra tyrimų stadijoje, bet istorija rodo, kad tai, kas šiandien yra laboratorijoje, rytoj bus mūsų namuose.

Galiausiai, moksliniai atradimai keičia ne tik tai, ką turime, bet ir tai, kaip mąstome. Supratimas, kad visata veikia pagal dėsnius, kuriuos galime pažinti ir panaudoti, kad galime keisti pasaulį aplink mus – tai pats didžiausias mokslo dovanos. Kiekvienas produktas, kiekviena technologija mūsų namuose yra priminimas, kad žmogaus smalsumas ir atkaklumas gali įveikti bet kokias kliūtis. Kelias nuo laboratorijos iki namų gali būti ilgas ir vingiuotas, bet jis visada veda į priekį.