Как написать заявку на грант? Как открыть свою лабораторию? Зачем нужно ездить на конференции? В проекте «‎Как поступить» вместе ‎со Сколтехом рассказываем, как заложить фундамент для успешной научной карьеры с первых лет обучения в университете.

В новом выпуске «Точки зрения» ученые Сколтеха рассказывают, с какими трудностями сталкиваются ученые в новых, междисциплинарных направлениях исследований.

koroteev

Дмитрий Коротеев

Кандидат физико-математических наук, доцент, Центр по добыче углеводородов Сколтеха

Наша область связана с применением методов искусственного интеллекта и машинного обучения в нефтяной промышленности. Процессы, связанные с разведкой и разработкой нефтегазовых месторождений, генерируют огромное количество данных. Эти данные можно использовать, чтобы принять решение, где бурить новую скважину или как организовать воздействие на скважину так, чтобы в нее притекало больше нефти или газа. Но пока лишь незначительная их часть активно используется. Мы пытаемся это преодолеть.

С какими проблемами сталкиваются фундаментальные и прикладные специалисты?

В новых направлениях исследований, которые находятся на стыке нескольких дисциплин, наука поначалу очень похожа на искусство. Пока нет устоявшейся терминологии, методологического аппарата, приходится проявлять смекалку, чтобы решить междисциплинарную задачу. В подобных областях требуются специалисты, которые не боятся экспериментировать и предпринимать не самые очевидные шаги.

Цель прикладных R& D-проектов (англ. research and development — научные исследования и разработки), как правило, осязаемая: создать что-то, что поможет жизни определенной группы людей. Например, инструмент с новым конструктивным или программным решением, который позволит делать определенную работу в 20 раз быстрее. Фундаментальные исследования не способны решать сиюминутные задачи: как правило, они направлены на долгосрочную перспективу.

С недоверием можно справляться лишь маленькими шажками — помогают практические примеры

На первом этапе фундаментальные исследователи пытаются конкретизировать объект исследований и гипотезу, которую предстоит доказать или опровергнуть. Прикладные специалисты конкретизируют функционал инструмента: что он должен уметь делать, чтобы решить задачу. Затем возникает проблема методологии. Ученым, которые работают в новой междисциплинарной области, приходится подбирать максимально релевантные публикации из смежных дисциплин и комбинировать их методы. Предположим, исследователь хочет заниматься задачей на стыке фундаментальной физики и науки о материалах — область пересечения этих гигантских областей науки оказывается совсем небольшой. Он находит наиболее близкие к пересечению публикации и пытается использовать их.

Есть ли риск изоляции?

Люди, которые работают в новой области, рискуют оказаться в изоляции. Часто кажется, что если взять интересные идеи из нескольких областей и скрестить их, то результат перевернет наше понимание об устройстве мира или поможет создать прорывную технологию. На старте подобные проекты очень горячие. Но в процессе может возникнуть множество непредвиденных трудностей, которые растянут исследования на долгие годы; область будет постепенно изолироваться, а интерес к ней — постепенно угасать. Ученые будут уходить в более перспективные направления, так как их усилия будут казаться бесплодными. Нужно быть готовым к подобному варианту развития событий.

Что делать, если не получается решить новейшую задачу?

Если на пути к цели исследователь встретил барьер и долго не может его пробить, ему следует сделать шаг назад и проверить, нет ли других путей к решению. Но если даже обходные пути ведут в тупик, наверное, следует сменить гипотезу. Единственное подтверждение жизнеспособности методологии — создание с ее помощью чего-то нового. Это может быть новое фундаментальное знание в конкретной междисциплинарной области либо новая технология, которая позволяет решать реальные проблемы. Если вокруг методологии ведутся длительные споры, но она не принесла никакой пользы, ее ценность сомнительна.

Как найти финансирование?

Нужно смириться с тем, что придется очень часто разговаривать с людьми из самых разных структур, напрашиваться на встречи, чтобы получить финансирование на новейшие разработки. Как правило, фундаментальные исследования финансирует государство; коммерческие структуры чаще интересуются прикладными направлениями, хотя иногда они могут выделять средства и на теоретические изыскания. Необходимо определить набор ключевых персон, принимающих решения в той или иной отрасли, наладить с ними контакты и рассказать о себе. Рано или поздно кто-то из них может заинтересоваться и выделить средства. Для этого не нужно стесняться смотреть вперед: необходимо генерировать идеи по поводу того, где в долгосрочной перспективе ваше исследование может оказаться полезным. Даже для области, которая кажется слишком фундаментальной, найти поддержку в бизнесе возможно. Когда мы стали предлагать нефтегазовым компаниям использовать наши методы, нам пришлось показывать на практических примерах, что если «скормить» их данные новым алгоритмам машинного обучения, то им станет гораздо понятнее, в каком направлении двигаться. Постепенно нам стали доверять, появилось внешнее финансирование, и сегодня интерес к этой теме очень сильно вырос.

Как справляться со скептицизмом?

Несмотря на то что наука воспринимается человечеством как что-то очень прогрессивное, в ней много консерватизма. Когда появляется направление, которого не было на ландшафте научного знания, у многих людей это может вызывать скептическую реакцию. Пока не будет доказано, что эти исследования действительно перспективны, к исследователю будет много вопросов. В российской нефтяной промышленности роль науки гораздо сильнее, чем у любого другого государства: с 1930-х годов очень много инженерных умов было направлено на оптимизацию разработки нефтегазовых месторождений. За эти годы сложился устойчивый алгоритм, как принимать решения по разведке и разработке месторождений: в нем много классической математики. Поэтому, когда привносишь в этот процесс совершенно новую математику, с которой люди не знакомы, это, безусловно, вызывает отторжение, даже когда польза очевидна. Кажется, что рушится определенная классическая устоявшаяся алгоритмия подхода к разработке месторождений. С недоверием можно справляться лишь маленькими шажками: помогают практические кейсы, на примере которых ученый демонстрирует, что его идеи могут принести пользу.

Если направление исследований, в которое верил ученый, оказалось бесперспективным, могут возникнуть определенные репутационные риски. Но как правило, научное сообщество относится к таким ситуациям с пониманием: не ошибается тот, кто ничего не делает. Конечно, отдельные люди могут раскритиковать человека, который, по их мнению, обещал золотые горы, а создал в лучшем случае пещеру в гранитной горе. Главное в таких случаях — холодно и конструктивно реагировать на критику. К рациональным доводам лучше всего прислушаться и принять их к сведению. Эмоциональная, негативная реакция на критику может усилить это явление, и ущерб, нанесенный репутации, будет ощутимым.

ujinskiy

Игорь Ужинский

кандидат физико-математических наук, профессор, Центр по проектированию, производственным технологиям и материалам Сколтеха

Мы занимаемся цифровыми методами проектирования, производства и обслуживания новых сложных изделий и формирования производственных комплексов. Например, самолет состоит из многих тысяч деталей. Чтобы это сложнейшее устройство выполняло свои функции, необходимо сформировать оптимальную систему, как его проектировать, производить и обслуживать. Традиционно разными задачами — расчетом аэродинамики, тепловых процессов — занимались разные отделы, разные дисциплины. Мы пытаемся создать единый подход, который бы интегрировал в себя различные дисциплины наиболее современным образом и позволял эффективно проектировать и создавать сложные системы.

Какие сложности возникают при формировании терминов и методов?

Одна из значительных проблем новых дисциплин в том, что часто люди используют уже определенную терминологию, под которой, в общем-то, ничего нет, что сбивает многих с толку. Например, стал расхожим термин «цифровой двойник», но мало кто понимает, что за ним стоит. С этим связано множество разочарований: все говорят одни и те же слова, но результата не видно — а ведь это чрезвычайно важное направление в цифровой экономике.

Другая сложность в том, что необходимо иметь полный арсенал методов, средств и систем, чтобы получить значимые результаты. Невозможно сделать программу на коленке, внедрить ее и совершить революцию в индустрии. Необходимо разработать сложные программные продукты, иметь мощное компьютерное «железо»: если этого нет, сложно ожидать чего-то серьезного от цифровых технологий.

Где искать литературу?

В рамках моего направления есть бездна литературы. Если мы хотим разработать цифровой производственный комплекс самолета, нам понадобится множество исследований по аэродинамике, материалам, двигателям, и ее с легкостью можно найти. Но при такой бездне информации необходимо иметь хорошую ориентацию в этой области. Но пока ощущается недостаток материалов, объясняющих, какие именно инструментарии и теории являются совершенно необходимыми для решения определенного класса задач. Особенно когда эти задачи сложные и требуют комбинации разнообразных методов: не просто расчет аэродинамики или тепловых процессов, а когда нужно использовать все это вместе. Традиционно этими задачами занимались отдельные дисциплины, отдельные группы.

Есть ли репутационные риски у тех, кто занимается новой дисциплиной?

Научное сообщество — это сообщество трудолюбивых, активных и любопытных людей. К тем, кто работает в новом направлении, они проявляют большое уважение. Конечно, всегда могут найтись люди, которым по разным причинам, в том числе психологическим, не нравится то, чем вы занимаетесь. Но в целом научный подход предполагает, что существует нечто великое и замечательное — истина. И задача науки — найти истину. Какими бы ни были мнения отдельных людей, если то, чем вы занимаетесь, действительно является вкладом в ее поиск, вы найдете поддержку среди коллег.

По каким причинам ученый может не достичь результата?

Любая деятельность, связанная с риском, всегда предполагает шанс, что что-то не получится. Там, где риска нет, имеется лишь заранее предсказуемый и абсолютно ожидаемый результат, который не сможет изменить мир к лучшему.

Рекомендуем по этой теме:
9203
Производство hard science
Не справиться с решением задачи можно по разным причинам. Бывает, что исследователь, даже если он умеет прекрасно решать задачи, не может прийти к решению из-за того, что он переоценил свои силы. Любое научное исследование — это проект. Подобные случаи означают, что человек не умеет правильно сформулировать свои цели, оценить имеющиеся ресурсы, спланировать время, и ему вряд ли можно поручить управление проектом.

Это не означает, что он плохой ученый, — просто ему нужно браться за задачи другого типа. Проблема может быть и в неправильно выбранном методе и инструментарии, и в интеграции всех видов деятельности и всех инструментариев, которые требуется для этого использовать. Последнее особенно характерно для прикладных направлений, таких как цифровые методы проектирования и производства.

Наконец, бывают и объективные сложности. Если была поставлена сложная задача, а исследователь вовремя определил, что есть какие-то объективные препятствия к ее решению, и заявил об этом, это только положительно повлияет на его репутацию. Ведь это означает, что человек применил все возможные методы и предотвратил неправильное использование ресурсов, то есть бессмысленную деятельность. Отрицательный ответ — это тоже ответ, причем очень хороший.