В преддверии лекции 7 декабря в рамках в рамках Фестиваля Публичных лекций #ЗНАТЬ мы поговорили с кристаллографом, профессором и заведующим лабораторией компьютерного дизайна материалов в Университете Штата Нью-Йорк (Стони Брук), адъюнкт-профессором МГУ Артемом Огановым.
Для своей грядущей лекции вы выбрали тему «Запрещенная химия и новые неожиданные материалы». Почему такой выбор и о чем пойдет речь?
Тема звучит так, потому что в течение последних нескольких лет это одна из моих центральных тем исследований. Мне кажется, что из направлений моих исследований, она будет наиболее интересна слушателям Москвы. Я думаю, что людям должно быть интересно услышать о том, как с помощью компьютера предсказывают материалы, о том, как новые открытия привели к тому, что мы знаем о ряде нарушений правил классической химии. На самом деле здесь назревает некая научная революция. Причем первая революция уже сейчас в полном разгаре - мы сейчас можем предсказывать материалы на компьютере. Это направление сейчас все более и более набирает обороты. А второе – это то, что, очевидно, будут созданы новые правила химии, более общие, чем есть на данный момент. Потому что те правила, которые у нас есть сейчас, как выясняется, очень часто не работают. Есть много случаев того, как возникают соединения, которые должны быть «запрещенными», но они оказываются устойчивыми и абсолютно реальными.
А отчего вообще такой интерес к новым материалам в последние годы?
Про новые материалы люди говорят потому, что это тема будущего и тема настоящего. Новые материалы абсолютно необходимы для создания новых технологий. Практически каждый раз, когда вы задумываетесь о создании какой-либо новой технологии, речь на самом деле идет о том, чтобы найти материал с какими-то необычными свойствами. И до сих пор люди находили новые материалы случайно или методом проб и ошибок. Но ни то, ни другое не удовлетворительно. Нужно научиться как-то более систематически находить новые материалы. Сейчас такая возможность появилась благодаря новым алгоритмам, новым компьютерам. Но мы все еще довольно много должны сделать для того, чтобы это стало повседневной реальностью, простой рутиной.
В какой момент своей научной жизни вы обратились к компьютерному моделированию?
Я всегда работал в этой области, еще со своей университетской курсовой работы. Все мои работы, за исключением первой, сделанной еще в школьные годы, посвящены как раз теме компьютерного моделирования материалов. Сегодня речь идет именно об открытии новых материалов – не об изучении свойств уже известных материалов на компьютере, а об открытии новых материалов, до сих пор не существующих, но принципиально возможных. Этой темой я стал заниматься где-то году в 2005, и это было логическим продолжением моей работы.
Как вы относитесь к новым форматам просветительства – например, к онлайн-образованию на массовых платформах вроде платформы Coursera?
Честно скажу, про «Курсеру» ничего не знаю. Предпочитаю высказывать мнение, когда хорошо представляю предмет. Но в принципе, новые форматы – это хорошо, и молодцы люди, которые что-то новое придумывают. Без этого никакого прогресса не будет. Те же лекции «Полит.ру» в какой-то момент были придуманы, а это замечательная штука, которая по-моему, существенно поменяла интеллектуальный климат в Москве. Есть ПостНаука, это абсолютно гениальная идея. Сейчас они еще расширились на английский язык, появилась Serious Science. Люди, которые это делают, большие молодцы.
Насколько я понимаю, лекции «Полит.ру» придумал Дмитрий Ицкович, первым ведущим был Виталий Лейбин, а потом ими стал заниматься Борис Долгин. А ПостНаука – это Ивар Максутов. Эти люди – первопроходцы, которые делают то, чего раньше у нас не было. Не только у нас, нигде не было. Я, например, не знаю ни о каком аналоге ПостНауки в мире - может быть, они есть, но мне они не известны. Что касается «Полит.ру», то конечно же, в советские годы были замечательные научпоп-лектории. Но, во-первых, это как было, так и сплыло. А во-вторых, формат и стиль «Полит.ру» существенно отличаются от того, что было раньше. Так что я к этому отношусь очень хорошо. «Курсеру» я пока не знаю, но интуитивно мне кажется, что это должны быть хорошие вещи. Просто потому, что люди, которые работают в области популяризации знания, как правило, делают полезные вещи, а изобретать новые форматы, как я уже сказал - просто чудесная идея.
Что сейчас происходит с вашей российской лабораторией?
Она становится все сильней и сильней. Лаборатория процветает. Когда я только ее создал, большинство ребят были совершенными новичками – студенты или новые аспиранты. Их нужно было вводить в новую для них область. Сейчас ребята уже натренированные, работают, все хорошо. Я очень доволен этой лабораторией. Более того, я сейчас переезжаю в Россию. У меня есть такой принцип, что если есть возможность работать дома, то нужно работать дома. Кроме того, есть семейные причины. Среди важных причин – то, что мне очень интересно работать с этой лабораторией. В профессиональном смысле от приезда в Россию я только выигрываю.
А что с китайской лабораторией?
Китайская лаборатория тоже работает по-прежнему. Там ситуация похожа на российскую лабораторию. Тоже ребята поначалу были новички, но со временем они натренировались и сейчас они очень хорошо, качественно, классно работают. Но при этом надо оговориться, что российская лаборатория все-таки и больше, и сильнее, чем китайская, причем по нескольким причинам. Во-первых, в российской я провожу куда больше времени. Во-вторых, там в три раза больше ребят, чем в китайской. В России ребят двадцать, в китайской меньше десяти. Ну и кроме того, мегагрант. У меня есть и китайский, и российский мегагранты. И у российского мегагранта правила игры более мудрые, чем у китайского, как ни странно. Мы все время говорим, что у китайцев такие успехи – это правда. Китайцы огромные молодцы, но это не значит, что мы всегда позади. Российский мегагрант сформулирован, спланирован более толково, чем китайский.
С этим ли связана такая разница в числе участников лаборатории?
И с этим в том числе. С одной стороны, с этим. С другой стороны, если я там провожу, скажем, месяц, полтора, максимум два в году, то в России – четыре. Понятно, что управлять большим коллективом на расстоянии – это не то. Но все же у всех трех лабораторий, которые я создал и которыми руковожу, у них у всех свой почерк, свой путь, и роли у них разные. Они все мне очень дороги, и они все, как мне кажется, очень успешны.
Например, большая часть методологических работ происходит до сих пор пока в американской лаборатории. Российская лаборатория берет на себя роль новатора, то есть там мы сейчас открываем несколько тематик, которыми мы раньше не занимались. И в российской лаборатории это идет очень хорошо. Китайская лаборатория находится в инженерном университете. Там проекты ближе к инженерии, то есть открытие новых материалов, которые могут использоваться: твердые материалы, тугоплавкие материалы и т.п.
Эти три лаборатории как-нибудь связаны между собой?
Да, конечно, ребята из одной лаборатории стажируются в другой. Сейчас у меня в американской лаборатории, например, гостят трое студентов из МФТИ. Скоро приедут три человека из китайской лаборатории. В общем, перекрестное опыление существует. Год назад наша московская лаборатория практически полным составом поехала в Китай, приехало и несколько ребят из американской лаборатории. Все перезнакомились, подружились. Так что у нас ребята знают друг друга, общаются, дружат. Летом при поддержке МФТИ в мою московскую лабораторию приезжали стажироваться трое ребят из китайской лаборатории, им очень понравилось в России.
Вы говорите, китайская лаборатория больше по инженерной части. А есть ли такой момент, что фундаментальные исследования и инженерия в последнее время стали сближаться?
Они все больше сближаются, пересекаются. Изначально я был стопроцентным фундаментальным ученым, никакими прикладными работами не занимался. Даже не особо интересовался - многие фундаментальные ученые страдают таким отношением к прикладным исследованиям: «это не наше, мы выше этого». Мне поначалу тоже было свойственно такое отношение, но со временем оно изменилось, и сейчас я сам с удовольствием занимаюсь прикладными исследованиями. Соотношение сейчас близко к 50/50, и доля прикладных исследований увеличивается. Становиться полностью прикладным ученым мне бы не хотелось, ведь фундаментальная наука жутко интересная. А поскольку от прикладной науки есть прямая польза, то соотношение 50/50, здоровое, по-моему.
Говоря о дистанцировании фундаментальных ученых от прикладных областей, вы имели в виду российскую научную среду или это вообще такая мировая особенность?
Пожалуй, мировая, но в России она особенно четко проявляется. У нас есть много фундаментальных ученых, которые выказывают явное пренебрежение к прикладным исследованиям. На Западе пренебрежения нет, но есть четкое разделение. Я вот занимаюсь фундаментальной наукой, а он занимается прикладной. Но на самом деле, по-настоящему хорошая наука так или иначе будет иметь приложения. Могут быть исключения - например, неочевидно, как физику элементарных частиц или астрофизику можно для чего-нибудь применить, но какие-то приложения все равно будут. Ведь когда люди сооружают приборы для этих областей, или компьютерные алгоритмы, то это так или иначе это будет иметь приложение и в других областях. И этого не надо избегать, по-моему, это одна из самых чудесных вещей в науке: вы можете находить совершенно неожиданные, но близкие связи между совершенно разными вещами. Мне было невероятно интересно, когда несколько лет назад, занимаясь сугубо кристаллографическим проектом, мы вышли на многомерную геометрию. Я никогда в жизни не думал, что буду когда-либо учить такого рода вещи. Это пришлось сделать, это было очень интересно. Или, например, вот сейчас у нас есть проект по химии поверхности кристаллов. Я никогда в жизни не думал, что это имеет отношение к проблеме возникновения рака легких. А тем не менее, имеет. Мне кажется, что увидеть эту связь и использовать в каких-то приложениях, от которых людям станет легче жить, по-моему, просто замечательно. Это интересно и полезно.
Как происходит обмен знаниями между такими разными областями исследования?
Каждый раз по-разному. Но, как правило, это происходит случайным образом. Обычно это связано с тем, что вы с кем-то из коллег делитесь своими идеями. Они говорят, что есть нечто подобное в другой области. Например, однажды на церемонии награждения аспирантов дипломами я разговорился с одной аспиранткой из другой лаборатории. Оказалось, она занималась раком легких, и это напрямую связано с тем, чем занимался мой аспирант, которого награждали на той же церемонии.
Но понятно, что когда вы у кого-то о чем-то спрашиваете, встречаетесь коридоре, у вас голова занята какими-то своими мыслями, идеями. Если есть какое-то пересечение ваших мыслей и идей, то вы это заметите. Так же, как и Менделеев увидел свою таблицу. Почему он ее увидел? Потому что его мозг был уже загружен какими-то идеями, он был готов к прорыву. Если вы размышляете о чем-то, если мозг в работе, то в том, что вас окружает, он, конечно, найдет связи. Обязательно обнаружатся какие-то ассоциации. Кстати, мое мышление как раз крайне ассоциативное. Например, когда я вижу какого-то человека, то обязательно нахожу, что он на кого-то похож. Практически ни одного человека в своей жизни не видел, который не был бы на кого-то похож. Таким же свойством обладала моя бабушка, и дедушка любил по этому поводу иронизировать. Всегда видеть некое подобие предметов, идей, событий - по-моему, очень полезная черта, она мне очень помогала в жизни и в науке.
А как вы вообще думаете? Насколько это линейный процесс?
Там много и линейного, и нелинейного. Многие думают, что ученые работают по вдохновению, что вот меня осенила муза, я пошел работать. Десять суток работал и что-то такое наработал. А потом муза не являлась мне десять лет, и я ничего не делал, сидел на печке, ждал, когда муза снова постучится. Это абсолютно не так. Чтобы муза постучала, нужно каждый день работать, что-то делать. Шаг за шагом идти к своей цели. И это линейный, довольно тяжелый и нудный процесс, в котором очень много рутины, черной работы, но ее нужно делать. И только когда вы эту черную работу делаете, к вам приходят светлые мысли. А если вы эту черную работу не делаете, то и мысли светлые не приходят.
А светлые мысли – это результат каких-то процессов в сознании, результат накопившегося опыта, воображения. Тут очень много нелинейного. Светлые мысли кому-то приходят в голову, кому-то не приходят. Но все успешные ученые - это люди, которые делают в том числе и очень много тяжелой рутинной работы. Я уверен, что то же самое относится и к писателям, и к художникам, и к поэтам. Поэт – это не тот, кому за секунду приходит хорошая рифма, а тот, кто годами эту рифму оттачивает и ищет. Бывают, конечно, случаи, когда люди могут сходу творить. Ван Гог, например, мог картину написать за день. Но что это значит? Что он написал огромное число картин, он писал постоянно. И в дурдоме писал, и перед самоубийством писал, и когда ухо отрезал, писал. Поэтому те люди, которые чего-то хотят достичь, молодые люди в том числе, должны понимать, что вдохновение – это результат постоянного труда. По-другому просто не бывает.
