От целебных клумб до волшебных таблеток: в Вышке финишировал VI сезон Научных боев

В конце сентября состоялась финальная битва VI сезона Научных боев НИУ ВШЭ. В ней сошлись авторы самых популярных проектов сезона — от разработчиков нейросетей для геймдева до исследователей влияния цветочных клумб на уровень преступности. Победителем названа Анастасия Корженевская с проектом про производство новых лекарств. Схватка молодых исследователей стала одним из особенных событий фестиваля «Проектируем будущее» на ВДНХ.

Научные бои Вышки — яркий научно-популярный проект: молодые студенты-исследователи НИУ ВШЭ по очереди выходят на сцену, где понятно и увлекательно рассказывают о своих исследованиях из разных областей науки. Для защиты своего проекта у каждого есть 10 минут, личное ораторское искусство и — при необходимости — оригинальный реквизит. Никаких презентаций и роликов — только собственная харизма, подкрепленная безграничной верой в свой проект. В течение сезона проходят четыре полуфинала, в каждом из которых участвуют по четыре проекта. Лучшего выбирают зрители совместно с членами жюри. Четыре победителя, выбранные по итогам полуфинальных боев, затем встречаются в финальной битве за главный приз — академический тревел-грант (возможность бесплатно посетить научную конференцию, конгресс, симпозиум, семинар (workshop), летнюю школу, школу молодых ученых, круглый стол и др., в том числе за рубежом). 

Шестой сезон был богат на оригинальные исследования: в течение всех четырех полуфиналов зрители то узнавали, как грибы и плесень помогают рубцевать шрамы, то задумывались об урбанизации кладбищ и коварстве кислорода, а то и вовсе судорожно искали у современного образования «болезнь издержек» Баумоля.

В ходе непростых битв за умы и сердца в финал вышли четыре проекта в области социологии права, химии, иностранных языков и нейросетевых технологий. Уже знакомые аудитории молодые исследователи в этот раз говорили о прогрессе в своих работах и новых результатах.

«Игры — людям, разработку — нейросетям: как машинное обучение меняет геймдев»

Открыл финал студент 1-го курса магистерской программы «Науки о данных» Руслан Рузиев, работающий над новой технологией озвучки с помощью нейросетей. Интересно, что после полуфинала Руслан не просто продолжил работу над своим исследованием, но и вместе с командой дорабатывал финальный продукт. 

Руслан занимается новым способом озвучки внутриигровых диалогов в компьютерных играх с помощью нейросетей. Технология такая: нейросеть раскладывает на звуки написанный текст, а затем полученные аудиофайлы преобразуются с учетом темпа, тембра и интонации голоса. Руслан замечает, что технология новая и пока не идеальная, поэтому вся работа после полуфинала была направлена на ее улучшение.

Во-первых, команда добавила в возможности нейросети многоголосость. Во-вторых, сфокусировались на исправлении ошибок. Дело в том, что модель быстро устает и не способна работать с длинными материалами. Команда Руслана придумала разделять аудиофайлы на множество маленьких, прогонять каждый по отдельности, а потом с помощью другого механизма склеивать вместе, чтобы избежать возможных багов от перегрузки. 

Третье улучшение — создание базы данных с транскриптами и ударениями для русского языка. Иначе нейросеть путается и ошибается в омонимах — одинаковых по звучанию и написанию, но разных по смыслу словах. Модель не понимала, когда произносить «замо́к», а когда «за́мок», поэтому разработчикам пришлось собрать большой скрипт с транскрипциями, а потом несколько недель очищать его вручную. «Следующая цель — добавить возможность самостоятельно расставлять ударные знаки», — заявляет Руслан.

Кропотливая работа над улучшением разработки идет вовсю, ребята обещают, что не остановятся, пока не упростят жизнь себе и другим разработчикам и не сделают компьютерные игры еще круче.

«Арго, которого вы не знали: как язык распределяет роли среди заключенных»

Подхватил эстафету рассказов о научных исследованиях и разработках студент 2-го курса магистерской программы «Иностранные языки и межкультурная коммуникация» Павел Кивалин. Его исследование посвящено арго — языку, который используют замкнутые социальные группы. Любая закрытая группа неизбежно начинает формировать свой язык, что позволяет каждому ее участнику подчеркивать принадлежность к сообществу, говорит Павел.

Изучаемая группа — заключенные. В полуфинальном выступлении Павел говорил о метафорах, которые можно встретить в тюремной культуре. К финалу фокус исследования стал направлен на роли в тюремном арго, которые показывают, как заключенные называют себя и остальных. 

Зачем вообще существует арго? С помощью отдельного языка в тюрьме манифестируются собственные статусы и исключаются аутсайдеры, пояснил Павел. 

Сравнивая роли, выделяемые в американском и русском арго, исследователь пытался найти общие черты двух тюремных систем: в американском арго можно найти 17 ролей, в арго русских тюрем — 16, а 10 из них в этих двух системах совпадают. Так, например, и в Америке, и в России заключенные выделяют «авторитетов», «стукачей» и «проблемных».

«Роль — это не просто функция, которую выполняет заключенный, а инструмент поддержания иерархии», — обращает внимание Павел. Совпадение ролей в американском и русском арго говорит о том, что существует некая схожесть систем — быта и культуры в тюрьмах.

«Растения против зомби: сколько клуб нужно посадить, чтобы не украли кошелек»

Студентка 1-го курса магистратуры «Комплексный социальный анализ» Полина Осипова и студентка 4-го курса бакалавриата «Социология» Анна Молькова вновь обратились к теме зеленых насаждений. Еще в полуфинале девушки рассказывали о том, что растения, точнее, их наличие в окружающей среде и, в частности, облагораживание придомовых территорий, способны предотвращать ситуативные преступления, то есть те, которые совершаются спонтанно. За счет снижения умственной усталости, общего ощущения благопорядка и привлечения людей-наблюдателей грамотное озеленение снижает количество преступлений, убеждены исследовательницы.

Продолжая наблюдения, девушки решили проверить выведенную ими теорию на базе данных Москвы. С помощью линейной регрессии, которая позволяет нам узнать о зависимости переменных друг от друга, девушки проследили связь степени озеленения территорий и количества преступлений, на них совершаемых. Степень озеленения измерялась с помощью данных со спутников, а информация о преступлениях была взята с сайта прокуратуры Москвы. 

В результате анализа 90 пар озеленения и преступности в одном и том же месте в одно то же время девушки получили отрицательную линейную зависимость. Это значит, что гипотеза подтвердилась: чем больше растений, тем меньше преступлений. Однако предсказательная сила у полученной регрессии оказалось слабой, что говорит о том, что связь между озеленением и преступлениями есть, но все-таки растения действуют не в одиночку, а для предотвращения большего количества преступлений требуется совокупность многих факторов.

«Волшебная таблетка, или История о том, как придумывают лекарства»

Завершать финал шестого сезона Научных боев выпало студентке 4-го курса бакалавриата «Химия» Анастасии Корженевской. В рамках своего исследования девушка искала молекулы, которые можно использовать для производства новых лекарств.

Анастасия рассказала об основных этапах разработки препаратов. Ключевое понятие в этом процессе — мишень, то есть большая биологическая молекула, которая чаще всего является ферментом или рецептором. «Простым языком: болезнь человека часто связана с тем, что наша мишень ломается», — объясняет исследовательница. 

Для того чтобы вылечить человека, необходимо найти лиганд, то есть маленькую молекулу, которая будет специфически связана с мишенью и сможет блокировать ее. Однако вариантов потенциального лиганда слишком много, что не позволяет нам быстро найти нужные химические соединения, которые впоследствии могут стать лекарствами.

Анастасия в рамках своего исследования пыталась сократить библиотеку соединений, то есть большой перечень этих молекул, чтобы сократить выборку тех, которые способны стать лекарствами. И здесь на помощь вновь пришли технологии машинного обучения: нейросеть на вход получила библиотеку из тысячи известных лекарственных препаратов, которые воздействуют на определенные мишени, и тысячи молекул в максимально разнообразных трехмерных конформациях с определенными параметрами. В процессе обучения нейросеть училась отделять молекулы, которые воздействуют на разные мишени. В итоге девушке удалось отобрать 20 000 молекул, воздействующих на нужные мишени.

Следующий шаг для сокращения выборки — моделирование фармакофорной гипотезы, которая позволяет оценить часто повторяющиеся фрагменты. Именно эти фрагменты отвечают за связь с мишенью, а значит, их можно убрать. Остальные молекулы были отсеяны вручную. Как объясняет Анастасия, «проверяли, насколько хорошо молекула способна запихнуться в мишень, в выборке оставляли лишь наиболее подходящие».

В результате сложного и тщательного отбора в библиотеке осталось 3000 молекул. Трехмерная фильтрация позволяет называть эти молекулы «потенциальными лекарствами с большим кредитом доверия». А значит, исследование Анастасии приблизило процесс появления новых лекарств.

По итогам зрительского голосования и решения жюри первое место досталось исследовательнице молекул Анастасии Корженевской, второе — Анне Мольковой и Полине Осиповой.

Текст: Яна Лысюк, стажер-исследователь Проектно-учебной лаборатории экономической журналистики НИУ ВШЭ