Диалоги (июнь 2003 г.)

Итак, здесь водоём с разной концентрацией йонов меди. Они небольшие в том смысле, что количество клеток – зелёная линия – не меняется. То есть, никто ещё не гибнет, всё хорошо. А по переменной флуоресценции уже идёт падение. Это идёт отравление. За много дней до того, как произошло падение клетки. Это есть экспресс-диагностика, которую можно использовать. Поэтому я сейчас пользуюсь тем, что мы с вами говорим, и мы это продолжение повторяем. Мы готовы это сделать, мы готовы обучить персонал. Это не простые измерения, это не на весах взвесить. Это более сложная вещь. Мы готовы, мы работаем в университете, это наши обязанности. Нам это интересно. И это можно сделать. Растения стоят на перекрёстке дорог и никуда не бегут. Это естественные часовые. Фитапланктон в Москве-реке живёт, и он показывает, что там происходит. И это нужно использовать. И это не наша только выдумка, весь мир перешёл на спектральный метод автоматического мониторинга в режиме реального времени. Ну, и, хоть здесь, может, мы не отстанем. Я уж не знаю.

И последний пример я хотел бы привести такой. Вы знаете о проблеме экологически чистых источников энергии – водород. Уже автомобили на водородном топливе показывают. Откуда брать его? Я думаю, что перспективны будут, конечно, химические дешёвые системы. Биологические тоже не сбрасываются со счёта. Водоросли выделяют водород. Кстати говоря, некоторые водоросли его выделяют, когда начинают голодать, когда им некуда девать электроны. И для того чтобы они не достались кислороду, специальный фермент гидрогинеза передаёт ион водороду. Выделяется молекулярный водород. И, как побочный кислород, молекулярный водород. В культиваторах важно определить время, когда это начинается.

И здесь показано, что начало выделения водорода совпадает (мы недавно это открыли в совместных работах с американцами) с резким падением фотосинтеза. За десять – пятнадцать минут, а времена здесь – часы. Десять, двадцать, сорок часов. За пятнадцать минут резкое падение фотосинтеза, как предварительная такая подготовка. Они показывают – сейчас будем выделять водород. Резко уменьшаем фотосинтез, и будем электроны на водород отдавать.

Заключая, я бы сказал так. Если вернуться опять к проблеме сложных систем, то мы ведём, уже начали работу по моделированию этой системы в целом. Мы знаем, как она устроена. Мы знаем, какие там константы, из экспериментов знаем. В этих условиях методика математического моделирования сложных больших моделей очень перспективна. Потому что то, что мы определим путём подбора констант, с большой вероятностью можно считать, что это соответствует реальным системам. Это эвристическая ценность моделирования, когда вы можете теоретически узнать то, что или трудно экспериментально узнать, или в голову даже не приходит. Это достаточно ценная вещь.

Но в принципе, оказывается, что одна из основных трудностей состоит в том, что мы привыкли считать, что константы неизменны. А вот то, что мы здесь видели, показывает, что возвращение части электронного потока, как ответ на реакцию, означает, что меняется узкое место. Изменяются константы. И я хотел бы это проиллюстрировать немножко несколько фривольным что ли рисунком.

Все бегут на лекцию в Московский университет с пересадкой в метро. А в метро узкое место – это эскалатор. Что это значит? Сколько бы вы поездов не добавляли сюда, если вы не увеличите скорость движения по эскалатору, у вас скорость вообще не увеличится. Вот так регулируется эта система. Хотите увеличить скорость прибытия на лекцию, увеличьте число эскалаторов. Это обычный принцип узкого места. И ещё здесь есть сигнал обратной связи. То, что здесь узкое место, передаётся на вход и говорят: не теряйте время, займитесь чем-то ещё. Идёт изменение топографии системы. Вот в чём трудность моделирования больших систем. Они вроде как стационарные, но константы там могут меняться и, в принципе, на любом этапе. Ну, не на любом, конечно. Но вот здесь показано, куда они бегут. Побежали в библиотеку чего-то читать. В кино тоже – неплохо. Могут бизнесом заняться – тогда конец науке. Потому что в бизнес из науки есть путь, а из бизнеса в науку я чего-то примеров конструктивного возвращения не знаю. Но будем надеяться, что сила и образования нашего, и традиций научных такова, что нам ещё не скоро удастся похоронить науку, несмотря на все недобрые усилия.

А.Г. А сколько времени пройдёт от создания компьютерной модели той сложно действующей системы до попыток синтезирования такой системы? И вообще возможно ли это или это фантастика?