ПРОЕКТНОЙ ШКОЛЫ Обработка естественного языка 2.0 В лаборатории Проектной школы усовершенствовали систему ИИ-детекции русскоязычного текста Хорошо забытое старое Кровь расскажет все Считывая мысли Предложена новая схема радиоизотопного генератора энергии Лазерный луч позволит предсказывать сердечно- сосудистые заболевания Новый гель позволит улучшить системы детектирования сигналов мозга с. 4-5 с. 8-9 с. 16-17 с. 22-23 НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ ВЕСТНИКавгуст 2026

СОДЕРЖАНИЕ август 2026 ЯДЕРНАЯ ФИЗИКА И ТЕХНОЛОГИИ 3 ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ МИКРОРЕОЛОГИИ КРОВИ У ПАЦИЕНТОВ С СЕРДЕЧНО- СОСУДИСТЫМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ МЕТОДАМИ ЛАЗЕРНОЙ БИОМЕДИЦИНСКОЙ ФОТОНИКИ Ананьев А.Д., Савушкина С.В., Семенов Д.С., Смирнова Ю.А., Черных А.А. 6 КОЛИЧЕСТВЕННОЕ КАРТИРОВАНИЕ МЕХАНИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ЖИВЫХ КЛЕТОК МЕТОДОМ СКАНИРУЮЩЕЙ ИОН-ПРОВОДЯЩЕЙ МИКРОСКОПИИ Насонова С.А., Вихляева А.Л., Подунай Е.А., Чернышов А.К., Круглов А.А. 8 РАЗВИТИЕ КОМПЛЕКСА СТРУКТУРНОЙ ДИАГНОСТИКИ ТОНКОПЛЕНОЧНЫХ СОЛНЕЧНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ Мазовец Д.С., Смирнова Я.Е., Тищенко А.П., Трофимов Я.С., Пантелеев И.В. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ИСКУСТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ 11 ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ МИКРОРЕОЛОГИИ КРОВИ У ПАЦИЕНТОВ С СЕРДЕЧНО- СОСУДИСТЫМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ МЕТОДАМИ ЛАЗЕРНОЙ БИОМЕДИЦИНСКОЙ ФОТОНИКИ Ананьев А.Д., Савушкина С.В., Семенов Д.С., Смирнова Ю.А., Черных А.А. 14 КОЛИЧЕСТВЕННОЕ КАРТИРОВАНИЕ МЕХАНИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ЖИВЫХ КЛЕТОК МЕТОДОМ СКАНИРУЮЩЕЙ ИОН-ПРОВОДЯЩЕЙ МИКРОСКОПИИ Насонова С.А., Вихляева А.Л., Подунай Е.А., Чернышов А.К., Круглов А.А. 17 РАЗВИТИЕ КОМПЛЕКСА СТРУКТУРНОЙ ДИАГНОСТИКИ ТОНКОПЛЕНОЧНЫХ СОЛНЕЧНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ Мазовец Д.С., Смирнова Я.Е., Тищенко А.П., Трофимов Я.С., Пантелеев И.В. БИОТЕХНОЛОГИИ И МЕДИЦИНСКАЯ ФИЗИКА 20 ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ МИКРОРЕОЛОГИИ КРОВИ У ПАЦИЕНТОВ С СЕРДЕЧНО- СОСУДИСТЫМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ Ананьев А.Д., Савушкина С.В., Семенов Д.С., Смирнова Ю.А., Черных А.А. 23 КОЛИЧЕСТВЕННОЕ КАРТИРОВАНИЕ МЕХАНИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ЖИВЫХ КЛЕТОК Насонова С.А., Вихляева А.Л., Подунай Е.А., Чернышов А.К., Круглов А.А. ДИЗАЙН И ИССЛЕДОВАНИЕ МАТЕРИАЛОВ 3 ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ МИКРОРЕОЛОГИИ КРОВИ У ПАЦИЕНТОВ С СЕРДЕЧНО- СОСУДИСТЫМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ Ананьев А.Д., Савушкина С.В., Семенов Д.С., Смирнова Ю.А., Черных А.А. 6 КОЛИЧЕСТВЕННОЕ КАРТИРОВАНИЕ МЕХАНИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ЖИВЫХ КЛЕТОК Насонова С.А., Вихляева А.Л., Подунай Е.А., Чернышов А.К., Круглов А.А. 8 РАЗВИТИЕ КОМПЛЕКСА СТРУКТУРНОЙ ДИАГНОСТИКИ ТОНКОПЛЕНОЧНЫХ СОЛНЕЧНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ Мазовец Д.С., Смирнова Я.Е., Тищенко А.П., Трофимов Я.С., Пантелеев И.В. ФОТОНИКА И КВАНТОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 3 ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ МИКРОРЕОЛОГИИ КРОВИ У ПАЦИЕНТОВ С СЕРДЕЧНО- СОСУДИСТЫМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ Ананьев А.Д., Савушкина С.В., Семенов Д.С., Смирнова Ю.А., Черных А.А. 6 КОЛИЧЕСТВЕННОЕ КАРТИРОВАНИЕ МЕХАНИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ЖИВЫХ КЛЕТОК Насонова С.А., Вихляева А.Л., Подунай Е.А., Чернышов А.К., Круглов А.А. 8 РАЗВИТИЕ КОМПЛЕКСА СТРУКТУРНОЙ ДИАГНОСТИКИ ТОНКОПЛЕНОЧНЫХ СОЛНЕЧНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ Мазовец Д.С., Смирнова Я.Е., Тищенко А.П., Трофимов Я.С., Пантелеев И.В. ФИЗИКА ЧАСТИЦ И АСТРОФИЗИКА 3 ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ МИКРОРЕОЛОГИИ КРОВИ У ПАЦИЕНТОВ С СЕРДЕЧНО- СОСУДИСТЫМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ Ананьев А.Д., Савушкина С.В., Семенов Д.С., Смирнова Ю.А., Черных А.А. 6 КОЛИЧЕСТВЕННОЕ КАРТИРОВАНИЕ МЕХАНИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ЖИВЫХ КЛЕТОК Насонова С.А., Вихляева А.Л., Подунай Е.А., Чернышов А.К., Круглов А.А.

ВЕСТНИК ПРОЕКТНОЙ ШКОЛЫ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ www.pshnt.ru Статья 1 ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ МИКРОРЕОЛОГИИ КРОВИ У ПАЦИЕНТОВ С СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ МЕТОДАМИ ЛАЗЕРНОЙ БИОМЕДИЦИНСКОЙ ФОТОНИКИ Ананьев А.Д., Савушкина С.В., Семенов Д.С., Смирнова Ю.А., Черных А.А. АННОТАЦИЯ: В настоящей статье представлены результаты исследования, проведенного в августе 2026 г. в рамках Проектной школы науки и технологий и направленного на разработку диагностической модели, позволяющей объективно подтвердить наличие диагноза сердечно-сосудистого заболевания (ССЗ. На основе обезличенной базы данных проведён сравнительный анализ микрореологических и микроциркуляторных параметров крови (агрегация и деформируемость эритроцитов, вязкость, предел текучести, скорость капиллярного кровотока) у здоровых лиц и пациентов с ССЗ с использованием лазерной агрегометрии, вискозиметрии и дифрактометрии. Установлены статистически значимые различия по всем показателям (p < 0.05), определены пороговые значения для диагностики. Разработанная модель демонстрирует потенциал для раннего выявления ССЗ на доклинических этапах. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: микрореология крови, эритроциты, сердечно-сосудистые заболевания, капилляроскопия, микроциркуляция ■ ВВЕДЕНИЕ Актуальность исследования обусловлена высокой смертностью от заболеваний сердечно-сосудистой системы (ССЗ) во всем мире. Среди причин смертности они занимают первое место – 52–55% из всех смертельных случаев 1. Главная проблема стандартной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний заключается в том, что базовые методы часто не регистрируют скрытые или ранние патологии. Болезни развиваются годами бессимптомно, а привычные недорогие тесты фиксируют изменения лишь тогда, когда процесс уже необратим. По этой причине необходимо разрабатывать новые методы диагностики, которые смогут выявить патологию на ранних этапах. При сердечно-сосудистых заболеваниях ухудшается текучесть крови, которую определяют агрегация и деформируемость эритроцитов. Поэтому изучение данных явлений является перспективным для ранней диагностики. Цель исследования – выявить параметры микрореологии и микроциркуляции крови, которые статистически значимо различаются у здоровых людей и у пациентов с сердечно- сосудистыми заболеваниями, и на основе этих различий разработать диагностическую модель для объективного подтверждения наличия диагноза. Мы сформулировали следующую гипотезу исследования: существуют статистически значимые различия параметров микрореологии и микроциркуляции крови между здоровыми людьми и людьми с ССЗ, с помощью которых можно выявлять заболевания на ранних стадиях. ■ МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ Материалом для исследования послужила обезличенная база данных пациентов Медицинского научно-образовательного института МГУ имени М.В. Ломоносова, содержащая сведения более чем 200 пациентов о микрореологии и микроциркуляции крови. Было проведено сравнение исследуемых параметров, метод получения которых описан ниже, между двумя группами испытуемых: здоровые люди (норма) – 27; пациенты с ССЗ – 175. Для каждого из параметров был проведен тест U-критерий Манна-Уитни для оценки статистической значимости различия параметров между выборками. Позже для определения порогового значения для диагностики были построены ROC- кривые. Исследование микрореологических свойств крови (агрегации и деформируемости эритроцитов) проводилось in vitro с помощью лазерного агрегометра и дифрактометра RheoScan. Для измерения агрегационных параметров крови требуется 8 мкл образца крови. В данном приборе регистрируется интенсивность света, рассеянного вперед от образца, где происходит процесс агрегации эритроцитов в состоянии покоя. По мере образования крупных агрегатов эта интенсивность возрастает. Прибор позволяет измерить такой параметр, как индекс агрегации (AI), характеризующий количество клеток, проагрегировавших за 10 секунд в процентах. Для измерения вязкости цельной крови использовался ротационный вискозиметр LamyRheology RM100 CP1000 (LamyRheologyInstruments, Франция). Все измерения проводились на образце цельной крови (500 мкл) при комнатной температуре (T = 22 °C) на скорости сдвига 1000 с⁻¹. Более подробный протокол описан в данной работе 2. Метод лазерной дифрактометрии был использован для получения параметров деформации эритроцитов, вызванной сдвиговым напряжением, с помощью дифрактометра RheoScan. Прибор регистрирует изменения дифракционной картины, полученной при прохождении света через сильно разбавленную суспензию эритроцитов, вытягивающихся под действием сдвигового напряжения. Более подробно данный метод описан в статье 3. В результате измерения была получена зависимость параметра DI, характеризующего деформируемость эритроцитов, от сдвиговой скорости или сдвигового напряжения в кювете. Типичная зависимость представлена на рис. 1. Для определения средней скорости капиллярного кровотока (ССК) использовался капилляроскоп «Капилляроскан-1» (АЭТ, Россия). Установка была оснащена микросокопом, высокоскоростной CCD-камерой TM-6740GE (JAI, Япония).

Вестник Проектной школы науки и технологий www.pshnt.ru Статья 2 Рис. 1. График зависимости параметра деформируемости от сдвиговой скорости ■ РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ Были получены результаты по зависимости параметра АI в норме и при ССЗ. Они приведены на рис. 2 Было получено, что АI у пациентов с ССЗ статистически выше в среднем на 19%, чем у здоровых доноров. Была показана статистическая значимость различий ( " − $%&'( = 2,08 × 10!" ). Мы предполагаем, что это связано с повышенной концентрацией фибриногена. Рис. 2. Легенда к рис. 3–7 Рис. 3. Зависимость параметра AI в норме и при ССЗ Также была получены результаты по зависимости предела текучести в норме и при ССЗ (см. рис. 3). Статистически предел текучести у пациентов с ССЗ выше в среднем на 29%, чем у здоровых людей. Различия групп статистически значимы (" − $%&'( = 2,05 × 10!# ). С нашей точки зрения это связано с повышением вязкости. Кроме того, были выявлены результаты по зависимости вязкости внутреннего содержимого у двух групп. Статистически у пациентов с ССЗ вязкость внутреннего содержимого на 6% больше. Различия статистически значимы ( " − $%&'( = 1,08 × 10!# ). По нашему мнению, это связано с окислительным стрессом и повреждением гемоглобина. Помимо этого, были выявлены результаты зависимости вязкости крови в норме и при ССЗ. Статистически вязкость крови у пациентов с ССЗ повышается на 11%. Еще была показана статистическая значимость различий (" − $%&'( = 2,578 × 10!$). В нашем понимании это обусловлено повышенной агрегацией. Также были выявлены результаты зависимости средней скорости капиллярного кровотока у двух групп. Статистически скорость кровотока у пациентов, больных ССЗ, снижается на 18%. К тому же различия между группами статистически значима ( " − $%&'( = 1,41 × 10!# ). Это обусловлено повышенной вязкостью. Рис. 4. Зависимость предела текучести в норме и при ССЗ Рис. 5. Зависимость предела текучести в норме и при ССЗ Рис. 6. Зависимость вязкости крови в норме и при ССЗ Рис. 7. Зависимость средней скорости капиллярного кровотока в норме и при ССЗ Были также определены пороговые значения для каждого из параметров для диагностики посредством построения ROC- кривых. Параметр Пороговое значение AI, % 44,10 Предел текучести, отн. ед. 0,15 Вязкость внутреннего содержимого, отн. ед. 3,69 Вязкость крови, мПа*с 6,37 Средняя скорость капиллярного кровотока, мкм/с 1223,00 Табл. 1. Пороговые значения для диагностики ■ ЗАКЛЮЧЕНИЕ В ходе исследования выявлены статистически значимые различия микрореологических параметров крови между здоровыми лицами и пациентами с ССЗ. У больных установлено

Вестник Проектной школы науки и технологий www.pshnt.ru Статья 3 повышение индекса агрегации (на 19%), предела текучести (на 29%), вязкости крови (на 11%) и вязкости внутреннего содержимого эритроцитов (на 6%), а также снижение скорости капиллярного кровотока (на 18%). Все различия подтверждены статистически (p < 0.05). На основе ROC-анализа определены пороговые значения показателей для диагностики. Модель работает следующим образом: пациент относится к группе риска при превышении порогов по AI (> 44,10%), пределу текучести (> 0,15), вязкости внутреннего содержимого (> 3,69), вязкости крови (> 6,37 мПа· с) и снижении скорости кровотока (< 1223 мкм/с), что служит основанием для углубленного кардиологического обследования. Разработанная модель на основе методов лазерной биомедицинской фотоники перспективна для ранней диагностики ССЗ. Для внедрения в практику требуется валидация на более широких выборках и дальнейшие перспективные исследования. ■ БЛАГОДАРНОСТИ Коллектив Лаборатории биомедицинской фотоники благодарит Павла Александровича Мольдона, научного руководителя лаборатории, за помощь в процессе осуществления проекта. ■ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Глущенко В.А., Ирклиенко Е.К. Сердечно-сосудистая заболеваемость – одна из важнейших проблем здравоохранения // Медицина и организация здравоохранения. 2019. Т. 4. № 1. С. 56–63. 2. Ermolinskiy P.B., Lugovtsov A.E., Maksimov M.K. et al. Interrelation of Blood Microrheological Parameters Measured by Optical Methods and Whole Blood Viscosity in Patients Suffering from Blood Disorders: A Pilot Study // Journal of Biomedical Photonics & Engineering. 2024. Vol. 10. No. 2. С. 52–60. 3. Moldon P.A., Ermolinskiy P.B., Lugovtsov A.E. Influence of Optical Clearing Agents on the Scattering Properties of Human Nail Bed and Blood Microrheological Properties: In Vivo and in Vitro Study // Journal of Biophotonics. 2025. Vol. 18. No. 12. Article e202300524

ВЕСТНИК ПРОЕКТНОЙ ШКОЛЫ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ www.pshnt.ru Статья 1 КОЛИЧЕСТВЕННОЕ КАРТИРОВАНИЕ МЕХАНИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ЖИВЫХ КЛЕТОК МЕТОДОМ СКАНИРУЮЩЕЙ ИОН-ПРОВОДЯЩЕЙ МИКРОСКОПИИ Насонова С.А., Вихляева А.Л., Подунай Е.А., Чернышов А.К., Круглов А.А. АННОТАЦИЯ: В настоящей статье представлены результаты исследования, проведенного в августе 2026 г. в рамках Проектной школы науки и технологий и направленного на разработку и калибровку метода бесконтактного определения модуля Юнга поверхности живой клетки на основе сканирующей ион–проводящей микроскопии (СИПМ). Метод основан на бесконтактном позиционировании нанокапилляра относительно поверхности клетки по изменению величины ионного тока. На основе топографических снимков при трех порогах срабатывания ионного тока разработан алгоритм обработки, включающий автоматическое разделение клетки и подложки бинарной маской, расчет локальной и фоновой деформации и построение поточечной карты модуля Юнга. По результатам исследования можно заключить, что предложенный подход дает значения жесткости, согласующиеся с независимыми литературными данными. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: сканирующая ион-проводящая микроскопия, механическое картирование, деформация, модуль Юнга ■ ВВЕДЕНИЕ Актуальность темы исследования обусловлена тем, что механические свойства клеточной поверхности служат биомаркером физиологического и патологического состояния клетки, в том числе при сердечно-сосудистых, онкологических и нейродегенеративных заболеваниях 1. Отдельный интерес представляет изучение механических свойств на субклеточном уровне, что на сегодняшний день позволяют сделать атомно- силовая (АСМ) и сканирующая ион-проводящая микроскопия (СИПМ). Последняя позволяет проводить такие измерения бесконтактно, не деформируя клетку зондом. Цель проведенного исследования – разработать алгоритм поточечного расчета модуля Юнга по реальным топографическим данным живой клетки, проведя калибровку по образцам с известными механическими свойствами. Мы сформулировали следующую гипотезу исследования: калибровка микроскопа по образцу с независимо известными механическими свойствами (капля декана) позволит получить воспроизводимую зависимость давления от деформации, а перенос той же расчетной модели на топографию живой клетки — определить ее модуль Юнга со значением, согласующимся с независимыми литературными данными. ■ МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ Сканирующая ион-проводящая микроскопия — неинвазивный метод получения топографических данных с нанометровым разрешением, основанный на изменении ионного тока через капилляр с тончайшим заострением на конце. При уменьшении расстояния между капилляром и исследуемым объектом значение тока спадает на доли процента, что ложится в основу работы системы обратной связи микроскопа. Калибровка проводилась с использованием капли декана, иммобилизованной на подложке в физиологическом растворе NaCl 0,9% с 0,03 мМ ПАВ Tween-20. Коэффициент поверхностного натяжения на границе капли и раствора составляет σ = 5 мН/м. При приближении капилляра возникает сила отталкивания, вызывающая локальную деформацию поверхности капли, форма которой принималась полусферической с радиусом r и глубиной d. Радиус отверстия капилляра определялся по формуле: ! = # $%&'() где: k = 1,35 См/м – диэлектрическая проницаемость среды между слоями; θ = 3° – угол заострения капилляра; U = 200 мВ – приложенное напряжение. Для описания упругого отклика материала применялась модель Герца, которая в классическом виде связывает силу и деформацию при контакте сферы с плоскостью. Сила отталкивания F принималась равной силе поверхностного натяжения, противодействующей деформации 2: ! = 4$%√'( где σ – коэффициент поверхностного натяжения (в Н/м). Давление P рассчитывалось как отношение силы к площади контакта 2: ) = ! %'! Значение давления использовалось в формуле, ранее предложенной в литературе для расчета модуля Юнга при приложении внешнего давления 3: + = ),( ( (" − 1)#$ где: A – безразмерный геометрический параметр капилляра, определенный на основе численного моделирования 3; d и d∞ – наклоны кривых зависимости ионного ток от расстояния до поверхности для мягкого образца и жесткой подложки, соответственно. Использование откалиброванного значения давления позволяет рассчитать значения жесткости клетки без приложенного дополнительного давления к каналу капилляра, что делает подход более доступным и универсальным для применения на практике. Для расчета модуля Юнга клеток использовались два топографических скана одной и той же

Вестник Проектной школы науки и технологий www.pshnt.ru Статья 2 области, полученные при порогах падения ионного тока 99% и 98% от объемного значения. После приведения диапазона высот к положительным значениям (вычитанием минимума) применялся порог, равный 15% от общего диапазона, для построения бинарной маски, разделяющей клетку и подложку. Локальная деформация d вычислялась как поточечная разность топографий, полученных при двух порогах. Эталонная деформация подложки d∞ определялась как среднее значение d в областях, соответствующих подложке по маске. ■ РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ Калибровка была выполнена для нескольких капилляров с разным радиусом отверстия. По итогам построены зависимости деформации d, силы отталкивания F и давления P от радиуса капилляра r (рис. 1). Рис. 1. Зависимость локальной деформации d капли декана от радиуса отверстия капилляра r Деформация d снижается с увеличением радиуса капилляра – от ~175 нм при r ≈ 45 нм до ~90 нм при r ≈ 110 нм (рис. 3). Совместно с практически постоянной силой F (рис. 2) это отражает снижение давления P на каплю при переходе к капиллярам большего радиуса, что и приводит к меньшей регистрируемой деформации – зависимости на рис. 1–3 представляют собой три взаимосвязанных проявления одного и того же калибровочного соотношения. Рис. 2. Зависимость силы отталкивания F от радиуса отверстия капилляра r Сила отталкивания F в пределах погрешности измерений остается практически постоянной (5–6,5 нН) во всем исследованном диапазоне радиусов капилляра r = 45–112 нм (рис.2). Это согласуется с тем, что величина F определяется главным образом поверхностным натяжением на границе капли декана и раствора, а не геометрией конкретного капилляра, что подтверждает обоснованность использования единого значения σ при расчете давления P для различных капилляров. Полученная зависимость P от r (рис. 3) носит убывающий характер: с увеличением радиуса отверстия капилляра давление, создаваемое при той же деформации, снижается. После завершения калибровочного этапа метод был применен к нескольким живым фибробластам мыши линии 3T3. Для каждой клетки получены топографические карты при двух порогах ионного тока, затем по их разности определили локальную деформацию. Поскольку зависимость между деформацией деформацией, силой и давлением уже была установлена на калибровочном образце для соответствующей геометрии капилляра, эти данные позволили перейти от измеренной топографии клетки к расчету ее локального модуля Юнга. Рис. 3. Зависимость давления P от радиуса r отверстия капилляра. Поточечный расчет модуля Юнга по всей карте (16384 точки) дал среднее значение в 8,4 кПа, что совпадает с литературными значением E = 2 – 10 кПа 1,2. Чувствительность результата к выбору порога сегментации оказалась умеренной: увеличение порога сокращало долю точек, отнесенных к клетке, но не меняло порядок величины итогового модуля Юнга. Рис. 4. Зависимость давления P от радиуса r отверстия капилляра ■ ЗАКЛЮЧЕНИЕ Разработанная методика объединяет калибровку микроскопа по деформации капли декана с последующим поточечным расчетом модуля Юнга по топографии живой клетки в рамках единой расчетной модели: одни и те же величины деформации (d и d∞), давления P и константы геометрии капилляра A, определенные на этапе калибровки, напрямую переносятся на клеточные измерения. Полученная на калибровочных образцах зависимость давления от радиуса используемого капилляра может быть использована для последующих измерений на живых клетках. Модуль Юнга фибробластов 3T3, определенный предложенным методом, статистически согласуется с независимыми литературными данными, полученными методами СИПМ и АСМ для этой же линии клеток, что подтверждает выдвинутую гипотезу: калибровка микроскопа и последующий расчет по единой модели на ее основе дает значения, согласующиеся с независимыми литературными данными как на этапе калибровки, так и при измерении модуля Юнга живой клетки. ■ БЛАГОДАРНОСТИ Коллектив Лаборатории физики живых систем благодарит Тимофея Олеговича Советникова, научного руководителя лаборатории, за помощь в процессе осуществления проекта. ■ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Kolmogorov V.S., Erofeev A.S., Woodcock E. et al. Mapping Mechanical Properties of Living Cells at Nanoscale Using Intrinsic Nanopipette–Sample Force Interactions // Nanoscale. 2021. Vol. 13. No. 13. P. 6558–6568. 2. Rheinlaender J., Schaffer T.E. Mapping the Mechanical Stiffness of Live Cells with the Scanning Ion Conductance Microscope // Soft Matter. 2013. Vol. 9. No. 12. P. 3230–3236. 3. Sovetnikov T.O., Terentev A.D., Akhmetova A.I., Yaminsky I.V. Touching the Cell without Contact: A Comprehensive Review of Scanning Ion Conductance Microscopy Methodologies for Advanced Subcellular Mechanical Imaging // Micron. 2026. Vol. 206. Article 104065.

ВЕСТНИК ПРОЕКТНОЙ ШКОЛЫ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ www.pshnt.ru Статья 1 РАЗВИТИЕ КОМПЛЕКСА СТРУКТУРНОЙ ДИАГНОСТИКИ ТОНКОПЛЕНОЧНЫХ СОЛНЕЧНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ Мазовец Д.С., Смирнова Я.Е., Тищенко А.П., Трофимов Я.С., Пантелеев И.В. АННОТАЦИЯ: Солнечная энергетика нуждается в развитии более эффективных и экономичных решений для генерации энергии. Одним из перспективных направлений развития данной сферы стали тонкопленочных технологии производства солнечных элементов, в частности солнечные элементы на основе перовскитоподобных материалов – соединений со структурой минерала перовскита (CaTiO3). Ключевой проблемой перовскитных солнечных элементов остается их нестабильность, которая приводит к короткому сроку службы солнечной панели. Вариант решения данной проблемы – более подробное исследование процесса формирования фоточувствительного слоя солнечного элемента в процессе кристаллизации перовскита с помощью методов рентгеновской дифракции. В настоящей статье представлены результаты работы, направленной на развитие экспериментального комплекса для рентгеновских дифракционных исследований тонких плёнок перовскитоподобных материалов. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: перовскиты, рентгеновская дифракция, тонкопленочные солнечные элементы, blade-coating, in situ GIWAXS ■ ВВЕДЕНИЕ Высокий интерес к солнечной энергетике сегодня обусловлен глобальным энергопереходом и стремительным снижением стоимости генерируемой электроэнергии, что делает солнечную генерацию ключевым элементом декарбонизации экономики по всему миру. В этом контексте особое значение приобретают тонкопленочные технологии – в последние десятилетия они все чаще становятся основой для производства солнечных элементов благодаря своей гибкости, малому весу и возможности нанесения на различные поверхности, что позволяет интегрировать генерацию прямо в здания и транспорт 1. Однако традиционные тонкопленочные материалы на основе кремния или теллурида кадмия по своим характеристикам к приблизились к теоретическому пределу эффективности. Именно поэтому сегодня имеется повышенный интерес к перовскитным солнечным элементам на основе соединений со структурой перовскита аналогичной одноименному минералу CaTiO3. Данный класс материалов со структурой ABX₃, где A и B – катионы различных размеров, а X – анион (чаще всего галоген) стал революционным решением в солнечной энергетике и продемонстрировал впечатляющий рост КПД с 3% до более чем 26% всего за десятилетие исследований. Их главное преимущество заключается в дешевизне производства и возможности настройки оптических свойств, что открывает путь к созданию высокоэффективных тандемных структур, например, в паре с кремнием. Однако ключевой проблемой данных солнечных элементов остается их нестабильность – структура перовскита разрушается в процессе работы элемента под воздействием множества факторов: кислорода, температуры, влажности, ультрафиолетового излучения 2. Решение данной проблемы зачастую ищут в области вариации химического состава, применения различных добавок, изменения условий изготовления элементов 3. При этом для оптимизации процесса решения данной задачи необходимы методы получения информация о структуре получаемого функционального слоя, в частности на основе рентгеновской дифракции. Особое внимание в последние годы привлекают подходы, которые позволяют исследовать структуру в процессе ее формирования – in situ. Наибольшую популярность в данном направлении приобрел метод GIWAXS (Grazing Incidence Wide Angle X-Ray Scattering), в котором рентгеновский луч падает на образец в скользящем режиме (угол падения < 1–2 град.) 3. В данной работе ищутся решения, позволяющие модернизировать экспериментальный комплекс для проведения in situ GIWAXS исследований тонких пленок перовскитов в процессе их кристаллизации. Подобная разработка позволит обеспечить контроль качества получаемой структуры функционального слоя тонкопленочного солнечного элемента и оптимизирует процесс поиска новых решений задачи стабилизации перовскитов. ■ РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ В модернизируемом экспериментальном боксе тонкие пленки наносятся методов дозирующего лезвия (blade coating) для чего используется технологический узел, который наносит фиксированное количество раствора прекурсоров перовскита на стеклянную подложку (толщина – 1 мм) и равномерно распределяет данный раствор газовым ножом по поверхности. На первом этапе был проведен критический анализ опыта эксплуатации существующего экспериментального бокса, в ходе которого идентифицированы ключевые системные ограничения, снижающие воспроизводимость результатов и информативность дифракционных картин. В процессе данного анализа были выявлены три основных критических недостатка, препятствующих получению достоверных данных. Во-первых, недостаточная герметичность камеры приводила к высокому расходу инертного газа, который заполняет объем газовой атмосферы, что необходимо для производства перовскитных слоев чувствительных к влаге и кислороду. Во-вторых, отсутствие жесткой фиксации и неоднозначность позиционирования узла для нанесе

Вестник Проектной школы науки и технологий www.pshnt.ru Статья 2 Негерметичность в боксе возникает в местах соприкосновения боковых граней корпуса из полиметилметакрилата (ПММА, оргстекло) с алюминиевой пластиной, особенно в углах бокса. Данная проблема будет решена внедрением резиновой трубчатой прокладки с подрезкой под угол 45° в местах стыка и дополнительной фиксацией их полимерным составом. Отсутствие фиксации установка для проведения blade coating усложняет процесс повторных проведений эксперимента, так как создаёт лишнюю задачу – каждый раз настраивать правильное расположение подложки. Данная проблема будет решена добавлением фиксаторов-ограничителей с трех из четырёх сторон. Таким образом узел нанесения будет занимать фиксированную зону на основании бокса, надёжно фиксироваться при сохранении мобильности. На втором этапе была выполнена обработка массива ранее полученных данных с использованием комплекса, что позволило не только верифицировать его текущие экспериментальные возможности, но и четко очертить границы применимости метода, выявив узкие места в регистрации слабых сигналов и временном разрешении. Для анализа данных с использованием языка программирования Phyton была разработана специализированная программа «PerovskiteLab», реализующая полный набор операций по обработке двумерных дифракционных картин. Удобство данной программы заключается в наличии специальных алгоритмов, используемых для обработки данных GIWAXS, при сохранении понятного интерфейса. В ее функционал входят процедуры калибровки шкалы рассеяния (q-калибровка) и геометрической коррекции изображений, включая коррекцию расстояния образец-детектор, а также вычитание фона. Программа обеспечивает свертку двумерных данных в одномерные профили (2D→1D) посредством быстрого азимутального усреднения с возможностью выделения радиальных, вертикальных, горизонтальных и азимутальных сечений обратного пространства. Дополнительно реализованы инструменты для визуализации, индексации рефлексов, моделирования дифракционных картин, анализа ориентации кристаллитов и оценки их размеров. Предусмотрена пакетная обработка для эффективного анализа больших массивов данных, получаемых в ходе времяразрешающих in situ экспериментов. Рисунок 1. Дифракционная GIWAXS картина образца в фиксированный момент времени (слева), временная развертка интегрированного сигнала в программе «PerovskiteLab» от 180 кадров (справа). Для верификации разработанного алгоритма обработки и методики in situ измерений была проведена серия контрольных экспериментов на предварительно синтезированных тонкопленочных образцах, содержащих различные хлоридные добавки. Дифракционные картины от уже готовых образцов, полученные статическим методом GIWAXS, были сопоставлены с данными, полученными из времяразрешающих GIWAXS-исследований. Во всех случаях финальные кристаллические структуры продемонстрировали совпадение в пределах погрешности измерений, что подтвердило корректность обработки и воспроизводимость результатов. Вместе с тем, анализ кинетических кривых in situ выявил принципиальные различия в динамике зародышеобразования и скорости роста кристаллитов в зависимости от природы и концентрации добавок. Обнаруженные кинетические закономерности открывают новые возможности для целенаправленного подбора добавок. Помимо перечисленных аппаратных ограничений, в процессе обработки и интерпретации экспериментальных данных был идентифицирован дополнительный фактор, требующий учета при модернизации комплекса. При изготовлении перовскитных пленок методом дозирующего лезвия термическая обработка осуществляется за счет нагрева подложки, что неизбежно сопровождается ее тепловым расширением. Эти термомеханические деформации приводят к смещению образца относительно рентгеновского пучка в ходе эксперимента, что вносит систематические погрешности в угловые положения рефлексов и затрудняет корректное сопоставление дифракционных картин, снятых на разных стадиях кристаллизации. Решение данной проблемы может быть достигнуто двумя альтернативными путями: разработкой активной системы динамической коррекции положения подложки с обратной связью по оптическим или емкостным датчикам либо заменой материала подложки на композиты с низким коэффициентом термического расширения. Далее на основании выявленных недостатков был предложен ряд технологических и методических решений, направленных на повышение чувствительности, минимизацию фонового шума и обеспечение контролируемых условий в процессе съемки. Выявленная проблема Предложенное решение Негерметичность бокса Дополнительная герметизация резиновой трубчатой прокладкой Неоднозначность положения узла нанесения пленки Направляющие для узла на основании бокса Невозможность настройки углового положения образца Интеграция гониометра в основание узла нанесения Термическое расширение платформы узла нанесения Монтаж подвижки по оси z и калибровка на стандартные условия Таблица 1. Сводная таблица технологических и методических проблем комплекса и предложенные решения. Заключительны

ВЕСТНИК ПРОЕКТНОЙ ШКОЛЫ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ www.pshnt.ru Статья 1 АНАЛИЗ ВРЕМЕННОЙ СТРУКТУРЫ ИМПУЛЬСНОГО ИЗЛУЧЕНИЯ ПУЛЬСАРА: ПОИСК ОРБИТАЛЬНЫХ МОДУЛЯЦИЙ Соковикова А.И., Зыков Е.И., Сыроваткин М.А., Бидо А.М. АННОТАЦИЯ: В работе представлено численное моделирование эффекта Ремера для двойной пульсарной системы PSR B1913+16. На основе решения уравнения Кеплера методом Ньютона рассчитана теоретическая кривая задержки времени прибытия импульсов. Полученная зависимость демонстрирует асимметричную форму со смещенными экстремумами, что соответствует движению по эллиптической орбите с эксцентриситетом e = 0,617. Результаты согласуются с предсказаниями общей теории относительности и подтверждают двойную пульсарную природу системы. Разработанный подход может быть применен для анализа других двойных пульсарных систем.. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: уравнение Кеплера, двойная система, анализ данных, моделирование орбитального движения, пульсары ■ ВВЕДЕНИЕ Актуальность темы исследования обусловлена тем, что двойные пульсарные системы дают возможность изучать гравитационные взаимодействия в сильных полях и проверять предсказания общей теории относительности. Движение пульсара в двойной системе приводит к периодическому изменению времени прихода радиоимпульсов – эффекту Ремера. Анализ этого эффекта позволяет с высокой точностью определять параметры орбиты: эксцентриситет, проекцию большой полуоси, долготу периастра и наклонение орбиты. Методы анализа времен прибытия импульсов позволяют регистрировать релятивистские эффекты, в том числе гравитационное замедление времени и прецессию периастра. Система PSR B1913+16 1 является первым открытым двойным пульсаром. В этой системе было зафиксировано уменьшение орбитального периода, что согласуется с предсказаниями ОТО о гравитационном излучении. Однако вопрос о природе компонентов системы остается открытым: для подтверждения того, что оба компонента PSR B1913+16 являются пульсарами, требуется сопоставить теоретическую модель задержки Ремера с орбитальными параметрами, полученными из наблюдений. Такое сопоставление позволяет разделить вклад классического эффекта Ремера и релятивистских эффектов 2 в наблюдаемую кривую времени прибытия импульсов. Таким образом, исследование орбитальных параметров PSR B1913+16 на основе численного моделирования эффекта Ремера является актуальной задачей. Построение теоретической кривой задержки на основе орбитальных параметров дает возможность проверить гипотезу о двойной пульсарной природе системы. Цель работы – исследовать орбитальные параметры двойной пульсарной системы PSR B1913+16 путем численного моделирования эффекта Ремера на основе решения уравнения Кеплера и анализа теоретической кривой задержки. Гипотеза исследования заключается в следующем. Предполагается, что система PSR B1913+16 состоит из двух пульсаров, а наблюдаемый эффект Ремера обусловлен их орбитальным движением поэллиптической орбите. ■ МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ Материалом для исследования послужила обезличенная база Исследование проводилось методом численного моделирования эффекта Ремера для системы PSR B1913+16. Поиск исходных данных осуществлялся в открытом каталоге 3, из которого были взяты орбитальные параметры: x = 2,3417592 с; e = 0,6171334; ω = 292,54472°. Программная реализация выполнена на Python с использованием библиотек math, pandas и matplotlib в среде Jupyter Notebook. Уравнение Кеплера ! = # − % ∙ '() # решалось методом Ньютона с точностью 10⁻¹². Расчет задержки Ремера выполнялся по формуле: /%012 = 3 ∙ ['() 5 ∙ (78' # − %) + 78' 5 ∙ √(1 − %!) ∙ '() #] для 400 точек с шагом 0,01 (четыре орбитальных периода). ■ РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ Были получены результаты по зависимости параметра АI. В ходе выполнения работы на языке Python был разработан программный код для численного моделирования эффекта Ремера в системе PSR B1913+16. Программа реализует решение уравнения Кеплера методом Ньютона и расчет задержки Ремера для 400 точек с шагом 0,01, что соответствует четырем полным орбитальным периодам. На основе полученных данных построен график зависимости задержки Ремера (времени прибытия импульсов, ТОА) от фазы орбиты (рис. 1). График демонстрирует периодическую структуру задержки, повторяющуюся с каждым орбитальным периодом. Рис. 1. Задержка Ремера для пульсара PSR B1913+16 Анализ полученной кривой позволяет заключить, что система PSR B1913+16 действительно является двойной пульсарной системой. Форма кривой задержки Ремера – асимметричная, со смещенными экстремумами, характерна для движения по эллиптической орбите с высоким эксцентриситетом (e = 0,617).

Вестник Проектной школы науки и технологий www.pshnt.ru Статья 2 Полученные результаты согласуются с предсказаниями общей теории относительности 4 и подтверждают гипотезу о наличии двух пульсаров, вращающихся вокруг общего центра масс. ■ ЗАКЛЮЧЕНИЕ В ходе работы достигнута поставленная цель: на основе численного моделирования эффекта Ремера исследованы орбитальные параметры системы PSR B1913+16. Построенная кривая задержки имеет асимметричную форму со смещенными экстремумами, что соответствует эллиптической орбите с эксцентриситетом е = 0,617. Полученный результат подтверждает, что PSR B1913+16 является двойной пульсарной системой. В процессе исследования выполнены поиск и обработка орбитальных параметров из открытого каталога, реализовано численное решение уравнения Кеплера методом Ньютона с точностью 10⁻¹², на Python разработана программа для расчета кривой задержки Ремера для 400 точек, соответствующих четырем орбитальным периодам. Сопоставление рассчитанных параметров с литературными данными показывает, что наблюдаемое затухание орбитального периода происходит медленнее, чем предполагалось в ранних работах 4, что может указывать на необходимость учета дополнительных физических эффектов. . Проведенное исследование подтверждает выдвинутую гипотезу. Численное моделирование эффекта Ремера является эффективным инструментом для изучения орбитальной структуры двойных пульсарных систем. Разработанный подход может быть применен для анализа других двойных пульсарных систем с целью проверки релятивистских эффектов в сильных гравитационных полях и уточнения механизмов затухания орбитального периода. ■ БЛАГОДАРНОСТИ Коллектив Лаборатории компактных астрофизических объектов благодарит Егора Дмитриевича Денифостова, научного руководителя лаборатории, за помощь в процессе осуществления проекта. ■ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Hulse R.A., Taylor J.H. Discovery of a Pulsar in a Binary System // The Astrophysical Journal. 1975. Vol. 195. No. 2. P. L51–L53. 2. Weisberg J.M., Huang Y. Relativistic Measurements from Timing the Binary Pulsar PSR B1913+16 // The Astrophysical Journal. 2016. Vol. 829. No. 1. P. 55–65. 3. Weisberg J.M., Nice D.J., Taylor J.H. Timing Measurements of the Relativistic Binary Pulsar PSR B1913+16 // The Astrophysical Journal. 2010. Vol. 722. No. 2. P. 1030–1034. 4. Taylor J.H., Fowler L.A., McCulloch P.M. Measurements of General Relativistic Effects in the Binary Pulsar PSR 1913+16 // Nature. 1979. Vol. 277. No. 5696. P. 437–440.

ВЕСТНИК ПРОЕКТНОЙ ШКОЛЫ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ www.pshnt.ru Статья 1 РАЗРАБОТКА ГЕНЕРАТОРА ИСТИННО СЛУЧАЙНОЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ Комаров А.Д., Орел С.В., Вьюжанина В.В., Вяткин Г.Ю. АННОТАЦИЯ: В настоящей статье представлены результаты исследования, проведенного в августе 2026 г. в рамках Проектной школы науки и технологий и направленного на выбор между сцинтилляторами (GAGG и C8H8) для детектирующей системы метода аннигиляции позитронов PALS. Обоснована важность таких параметров, как время сцинтилляции, длительность высвечивания и плотность. Был проведëн расчёт и сравнение с теоретическими данными энергетических спектров распада 137Cs, а также рассчитано энергетическое разрешение обоих детекторов. Проведено сравнение характеристик сцинтилляторов, был выбран оптимальный вариант для метода PALS. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: квантовая криптография, генерация последовательностей, случайные числа, математическая статистика, истинно случайная последовательность, шум спонтанного излучения ■ ВВЕДЕНИЕ С развитием цифровых и квантовых технологий требования к генераторам случайных последовательностей становятся строже. Это необходимо для аутентификации и безопасной передачи данных. Обычные генераторы псевдослучайных чисел нередко оказываются ненадежными, потому что для их генерации используется математический алгоритм, результат которого зависит от начального состояния. С учетом сказанного, особый интерес представляют квантовые генераторы случайных чисел (КГСЧ), генерирующие последовательности на основе квантовых эффектов, что обеспечивает их принципиальную непредсказуемость. Поэтому важно создать компактный и быстрый КГСЧ. Такой генератор станет надежной основой для квантовой криптографии и обеспечит современные информационные системы достаточным уровнем безопасности. Цель исследования – разработка аппаратного генератора истинно случайных последовательностей на основе квантовых эффектов и оценка пригодности его выходных данных для применения в алгоритмах квантового шифрования. Нами была выдвинута следующая гипотеза: использование шумов лазера является эффективным методом для генерации последовательностей истинно случайных чисел. ■ МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ Методы исследования – моделирование, абстрагирование, формализация, проведение эксперимента, системный анализ. Разработка оптического эксперимента Генераторы случайных чисел (ГСЧ) являются инструментом в современной науке и технике, особенно в компьютерном моделировании и в криптографии. Одним из перспективных подходов является создание ГСЧ на основе шумов лазерного излучения. Физической основой таких устройств служат квантовые эффекты. При измерении лазерного излучения с помощью осциллографа можно получить случайный аналоговый сигнал, который после преобразования и обработки дает последовательность случайных бит. Такой подход позволяет достичь высоких скоростей генерации от нескольких Гбит/с до сотен Гбит/с. В настоящее время активно исследуются различные схемы, использующие как одномодовые лазеры, так и их комбинации с усилителями или другими типами лазеров. Таким образом, лазерные ГСЧ представляют собой надежный и быстро работающий источник случайности, применимый для систем квантового распределения ключей и других областей. На основе вышеописанных физических принципов был создан генератор истинно случайных числовых последовательностей, схема которого представлена на рис. 1. Опишем его принцип работы: лазер испускает свет, он фокусируется через собирающую линзу, далее, проходя через поляризационный светоделитель, свет делится на два пучка, затем один из пучков попадает на измеритель мощности, который преобразует поступающий сигнал излучения в электрический ток. После происходит обработка на осциллографе и вычислительном модуле. Рис. 1. Схема установке ■ РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ Постобработка данных С помощью экспериментальной установки были получены зависимости напряжения от времени на осциллографе для двух лазеров с длинами волн: 974 и 650 нанометров. Эти данные были обработаны с помощью программы на языке программирования Python для получения бинарной истинно случайной последовательности. Алгоритм состоит из четырех частей: 1. Разбиваем последовательность на блоки длиной по √n символов {n̶ длина последовательности данных}; 2. Проводим предварительную нормировку строки: для каждого блока считаем среднее и стандартное отклонение, далее из каждого элемента этого блока вычитаем среднее и делим получившуюся разность на отклонение; 3. Для каждого блока находим максимальное (mx) и минимальное (mn) значение напряжения на нем. Для каждого элемента блока (i) находим к какому из этих значений он находится ближе и в зависимости от этого добавляем в битовую строку 0 или 1. Т.е. при |i - mn | < |i - mx| добавляем 0, иначе – 1; 4. Проводим нормировку бинарной строки: проходимся последовательно по каждым двум символам строки, если оба элемента равны, то ничего не добавляем, иначе если первый элемент меньше второго, то добавляем 0 в результирующую строку, иначе – 1.

Вестник Проектной школы науки и технологий www.pshnt.ru Статья 2 Данный алгоритм позволил построить случайные последовательности и убрать выбросы данных. Проверка полученных данных Для проверки полученных последовательностей на истинную случайность были реализованы тесты NIST SP 800- 22. Все тесты NIST были разбиты на группы по проверяемому свойству случайной последовательности: шаблонность, частотность нулей и единиц и т.д. Из каждой группы был реализован хотя бы один из алгоритмов. В итоге были созданы следующие тесты: частотный побитовый, частотный блочный, тест на одинаковые идущие подряд, спектральный, тест Мауэра, метод приблизительной энтропии, тест кумулятивных сумм. Также проанализировав литературу, было принято решение взять уровень статистической значимости (α) равным 0,01. Такой уровень является наиболее часто применяемым в криптографии. В результате проверки бинарных последовательностей, полученных из установки, на статистических тестах NIST можно заключить, что с доверительной вероятностью 99% они являются случайными. Результаты работы тестов на псевдослучайных и сгенерированных нами последовательностях представлены в Таблицах 1 и 2. Табл. 1. Результаты тестов NIST на псевдослучайных последовательностях Табл. 2. Результаты тестов NIST на случайных последовательностях ■ ЗАКЛЮЧЕНИЕ В ходе работы был реализован фотонный генератор случайных последовательностей. На нем был проведен эксперимент. По полученным с него данным были сгенерированы случайные последовательности. Сформированные ряды чисел прошли проверки на тестах NIST SP 800-22. Эксперимент показал, что генерация случайных последовательностей возможна как на «шумном» лазерном дефектометре, так и на стабильном лазере. Сферой применения результатов данного исследования являются обеспечение безопасности связи с помощью квантовой криптографии. ■ БЛАГОДАРНОСТИ Коллектив Лаборатории квантовой криптографии благодарит Дмитрия Сергеевича Идрисова, научного руководителя лаборатории, за помощь в процессе осуществления проекта.

ВЕСТНИК ПРОЕКТНОЙ ШКОЛЫ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ www.pshnt.ru Статья 1 СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ЭМПИРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ДЕТЕКЦИИ ИИ-ГЕНЕРИРОВАННОГО ТЕКСТА НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ Сычев М.Д., Ревак С.З., Елисеев Д.А., Штарклов В.И., Баранов М.Д. АННОТАЦИЯ: В настоящей статье представлены результаты исследования, проведенного в августе 2026 г. в рамках Проектной школы науки и технологий и направленного на анализ и сравнение различных архитектур искусственного интеллекта посредством разработки соответствующих систем на языке программирования Python и их эмпирического сравнения. Обучение проводилось на нескольких больших датасетах настоящих и генерированных русскоязычных текстов. Перед построением эмбеддингов тексты предварительно обрабатывались такими методами как стемминг, лемматизация, удаление стоп-слов и поиск маркеров генерированности. По результатам исследования было выявлено, что наиболее эффективным подходом среди рассматривавшихся вариантов оказалась архитектура LSTM Frozen с использованием алгоритма Word2Vec для построения эмбеддинга текста. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: искусственный интеллект, детекция генерированного текста, обработка текста, эмбеддинг, токенизация ■ ВВЕДЕНИЕ Актуальность темы исследования обусловлена стремительным развитием генеративных моделей искусственного интеллекта, способных создавать естественные тексты, что приводит не только к прогрессу и прочим положительным эффектам, но и к таким серьезным проблемам, как академическая нечестность, создание фальшивых отзывов, пропаганда и дезинформация, в силу чего возникает острая потребность в надежных инструментах автоматической детекции генерированных текстов. Целью проведенного исследования является эмпирическое сравнение шести методов классического машинного обучения (наивный байесовский классификатор, логистическая регрессия, случайный лес, LightGBM, CatBoost Classifier и метод k-ближайших соседей) и трех нейросетевых (LSTM Frozen, LSTM Unfrozen, предобученный fine-tune ruBert), направленных на бинарную классификацию русскоязычных текстов на человеческие и ИИ-сгенерированные с использованием четырех алгоритмов для построения эмбеддингов (BOW, TF-IDF, Word2Vec, предобученный Bert). В рамках исследования была выдвинута гипотеза, согласно которой наиболее эффективным среди всех предложенных вариантов должна быть архитектура предобученного fine-tune ruBert при использовании алгоритма TF-IDF для построения эмбеддинга текста. ■ МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ Исследование проводилось методом прикладной разработки всех анализируемых систем и их эмпирической проверкой. Это включало в себя следующие шаги. 1. Сбор датасета настоящих и генерированных русскоязычных текстов. 2. Обработка датасета различными методами (стемминг, лемматизация, удаление стоп-слов, сбор маркеров генерированности). 3. Построение эмбеддингов текста четырьмя различными способами (BOW, TF-IDF, Word2Vec, предобученный Bert). 4. Разработка моделей искусственного интеллекта различных архитектур (наивный байесовский классификатор, логистическая регрессия, случайный лес, LightGBM, CatBoost Classifier, метод k-ближайших соседей, LSTM Frozen, LSTM Unfrozen, предобученный fine-tune ruBert) и подбор наиболее оптимальных численных значений гиперпараметров для них. 5. Сравнение всех архитектур по метрике F1-Score. Для анализа эмпирических результатов была выбрана метрика F1-Score, позволяющая сбалансировать величины Precision и Recall, благодаря чему использование этой метрики автоматически контролирует и ложноположительные срабатывания, и дисбаланс данных, что и делает оценку по ней устойчивой. ■ РЕЗУЛЬТАТЫ В ходе исследования удалось эмпирически сравнить все указанные в цели подходы по метрике F1-Score и выявить, что наилучший результат был получен при архитектуре LSTM Frozen и составляет приблизительно 0,8575 при использовании алгоритма Word2Vec для построения эмбеддинга текста, что полностью опровергает поставленную гипотезу. В соответствии с гипотезой мы предполагали, что наилучшей архитектурой окажется fine-tune ruBert с векторизацией через TF- IDF, но полученные эмпирические результаты показали, что такая архитектура имеет показатель всего около 0,8386, что оказалось меньше, чем у LSTM Frozen с векторизацией через Word2Vec. ■ ЗАКЛЮЧЕНИЕ Во время проведения исследования нашей лабораторией было спроектировано и построено множество различных архитектур искусственного интеллекта с использованием различных способов построения эмбеддинга текста. Все созданные разработки были протестированы с целью их эмпирического сравнения по метрике F1-Score, что позволило выявить превосходство архитектуры LSTM Frozen с Word2Vec в детекции генерированных текстов и полностью опровергло выдвинутую гипотезу. ■ БЛАГОДАРНОСТИ Коллектив Лаборатории обработки естественного языка благодарит Дмитрия Павловича Хуторного, научного руководителя лаборатории, за помощь в процессе осуществления проекта.

ВЕСТНИК ПРОЕКТНОЙ ШКОЛЫ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ www.pshnt.ru Статья 1 МОДЕЛИРОВАНИЕ И НАСТРОЙКА СИСТЕМЫ СЧИТЫВАНИЯ ДАННЫХ ФОТОННОГО ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО УСТРОЙСТВА Багаева В.А., Эверстов Э.А., Солдатенкова А.Д., Пинчук Н.И. АННОТАЦИЯ: В настоящей статье представлены результаты исследования проведенного в августе 2026 г. В рамках Проектной школы науки и технологий и направленного на моделирование оптической системы, симулирующей работу фотонного чипа, и выявления оптимальной настройки АЦП для обработки данных. По результатам исследования можно заключить, что разрядность, равная 6 битам, для АЦП будет наиболее эффективной. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: симуляция работы ФИС, моделирование оптической системы, регистрация интенсивности света, световые шумы, аналогово-цифровой преобразователь, оптимизация параметров тракта ■ ВВЕДЕНИЕ Актуальность темы исследования обусловлена растущим спросом на внедрение фотонных технологий в различные сферы деятельности человека, которое, в свою очередь, требует решения некоторых исследовательских, изобретательских и инженерных задач. Моделирование новых систем и разработка иных методов оцифровки аналоговых данных, передаваемых путем изменения подаваемых сигналов, являются решением проблемы регистрации интенсивности света при светошумовых помехах. Цель проведенного исследования – выявить такие параметры аналого–цифрового преобразователя (АЦП), при которых с учетом светового шума возможно найти значение выходящей интенсивности света, максимально приближенное к истинному. Выдвинута следуюшая гипотеза: можно подобрать такую конфигурацию АЦП, которая позволит найти компромисс между точностью, энергоэффективностью и стоимостью устройства ■ МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ Чтобы смоделировать установку, которая корректно симулировала бы работу фотонного чипа, требовалось изучить распределение света в ФИС и вывести несколько формул для описания математических преобразований. Для этого был рассмотрен простейший элемент схемы – интерферометр Маха- Цандера (рис. 1). Моделирование оптической установки было математически доказано по выведенным формулам. Далее была создана оптическая установка, на которой был проведен эксперимент. После обработки экспериментально полученных данных в Excel, в программе Python было смоделировано поведение системы. Была определена наиболее эффективная настройка для АЦП. Моделируемая установка На вход подается пучок света, вектор напряженности которого можно представить как вектор !! "!" 0 $ (свет подается только на верхний волновод). Свет проходит через фазовращатель (рис. 1). Это можно описать математически как умножение изначальных параметров на матрицу &'#$ 0 0 1). Далее свет проходит через светоделитель. Разветвленная волна делит начальную интенсивность на два (как идеальный BS). Так как * ∝ !% , !& = ! √2⁄ интенсивность меняется по закону матрицы 0'( = " √% × "1 1 1 −1$. Для целого цикла 0*+, получается зависимость: 0*+, = 0'( × 0(24) × 0'( × 0(6) × !! (1) В итоге: 0*+, = '#- × & 7894 ∙ '#$ ; · 9;=4 ; ∙ 9;=4 · '#$ 7894 ) × "!" 0 $ (2) Общую фазу можно не учитывать в вычислениях и сократить, так как ее набег не влияет на рассматриваемые в этой задаче величины. Перемножив матрицы, получаем: 0*+, = & !" ∙ 7894 ; ∙ !" ∙ 9;=4) (3) Так как рассматривается только один выход, I ∝ !"% 789% 4 (4) Чтобы смоделировать такую оптическую установку, распространение света на которой было бы идентичным распространению в интерферометре, было проведено теоретическое исследование, в ходе которого было выявлено, какие элементы следует использовать, чтобы выведенные раннее формулы были применимы. Рис. 1. Модель заданной установки. ФИС – фотонная интегральная схема (чип), Д – детектор. Схема фотонного чипа представлена интерферометром Маха-Цандера (как простейший элемент). 1 – фазовращатель, 2 – светоделитель Экспериментальная установка. Модель Установка состоит из источника излучения (лазера), двух светоделительных кубов, полуволновой пластинки и фотодетектора (рис. 2). Из источника исходит пучок света, который падает на грань светоделительного куба, перпендикулярно ей. При прохождении через него вектор напряженности Е разделяется на две компоненты - !& !.. Вектор !. перпендикулярен главной оптической оси, поэтому при дальнейших вычислениях отразившийся пучок света рассматриваться не будет. Луч лазера, распространяющийся вдоль оптической оси и направленный на полуволновую

Вестник Проектной школы науки и технологий www.pshnt.ru Статья 2 пластину, теперь имеет линейную поляризацию. Такой исход можно представить матрицей "!& 0 $. Рис. 2. Схема экспериментальной установки. Вид сверху. И – источник излучения, К – поляризационный куб, П – полуволновая пластинка, Ф – фотодетектор. Главная оптическая ось сонаправленна с осью x. Ось y направлена на наблюдателя Далее луч попадает на полуволновую пластинку, где меняет направление вектора напряженности E. При повороте пластинки на угол θ относительно фиксированной системы координат плоскость линейной поляризации прошедшего излучения поворачивается на угол 2θ относительно изначально выбранной оптической оси (ось у, рис. 2). Это выражается через матрицу Джонса: >(4) = "789 4 9;= 4 9;= 4 − 789 4$ ∙ " 789 4 9;= 4 −9;= 4 789 4$ = "789 24 9;= 24 9;= 24 − 789 24$ (5) Тогда напряженность света после пластинки описывается матрицей: "789 24 9;= 24 9;= 24 − 789 24$ ∙ "!& 0 $ = &78924 ∙ !& 9;=24 ∙ !& ) (6) Так как на светочувствительный элемент фотодетектора попадает лишь один луч лазера, после передачи сигнала через АЦП на компьютер результатом подсчетов будут напряженность Е = 78924 ∙ !& и интенсивность I ∝ 789%24 ∙ !&% (7) Сравнив формулы (4) и (7), можно сделать вывод, что разработанная установка способна симулировать работу интерферометра Маха-Цандера, а приведенные вычисления корректны для использования и обработки экспериментальных данных. Эксперимент Источником света является лазер, испускающий инфракрасное излучение. Пучок света сонаправлен главной оси. Элементы установки расположены на оптической плите и прикреплены к ней так, чтобы избежать систематических погрешностей при неточной корректировке их положения. В ходе эксперимента луч света проходит через полуволновую пластинку, где вектор напряженности меняет свое направление относительно оси y (рис. 2). Во время опыта угол поворота пластинки относительно заданной системы координат последовательно устанавливается от 0˚ до 180˚ с шагом по 5˚. С изменением угла отклонения вектора напряженности изменяется и интенсивность проходящего света. Светочувствительный элемент фотодетектора определяет интенсивность света и оцифровывает ее как мощность электрического сигнал в Вт. Чтобы оценить дисперсию световых шумов, регистрация сигналов осуществлялась в течение 10 с, а значения детектировались каждые 4 мс. Полученный массив данных был обработан в программах Excel и в Python. Для каждого заданного угла отклонения светового пучка было найдены среднее значение мощности, дисперсии значений ?% и стандартного отклонения ? для определения погрешности. По полученным данным был построен точечный график зависимости мощности от угла отклонения P( 4 ) (рис. 3). Для каждой точки отмечена погрешность в (0,3σ). Кроме этого, при построении учитывался постоянный световой шум от дневного света, определенный таким же детектированием сигналов и усреднением их значений. ? = @ " / ∙ ∑ BC# − CсрD%/ #2" , где Cср - среднее арифметическое (8) Рис. 3. График зависимости мощности от угла отклонения P(θ) Аппроксимацией заданных точек является график синусоиды, что свидетельствует о соответствии экспериментально полученных данных выведенным формулам. Были сняты точки максимума и минимума графика P( 4 ) системы. E34& = 2,67175 мВт; E3#5 = 0,53 мВт. Диапазон S = E34& − E3#5 = 2,14175 мВт. Далее это учитывается при нормировке выхода интерферометра Маха-Цандера, так как изначально разность максимума и минимума была нормирована на 1 для рассмотрения общего случая. Для моделирования шумов в реальной системе был добавлен Гауссов шум ? 34& – максимально возможное стандартное отклонение, выбранное для того, чтобы результаты не выходили из предела погрешности в любом случае. Моделирование системы в программе Python Чтобы определить оптимальные параметры, то есть битность, следовало выявить, какое число битов достаточно точно описывает реальные значения мощностей, и определить, что дальнейшее увеличение разрядности уже не влечет за собой действительно значимого уточнения данных, но приводит к увеличению энергозатратности и стоимости соответственно. Полученные значения измерений поступаемых сигналов округляются до ближайшего нижнего уровня дискретизации. Число уровней зависит от битности: для n бит их будет 25. Рис. 4. Графики зависимости P(θ). Красная линия – график построенной функции с учетом Гауссовых шумов, моделирующей реальную зависимость. Синяя линия – результат дискретизации АЦП с разрядностью 3 бита Ошибку, возникшую в результате дискретизации зашумленного сигнала, оцениваем метрикой RMSE, которая задается формулой (9), где F# – реальное смоделированное значение, а F6G – предсказанное и дискретизированное значение в процессе оцифровке. HIJ! = K1 L ∙ M(F6G − F#)% / #2" (9) На рис. 5 видно, что при увеличении разрядности преобразователя графики начинают накладываться на друг друга, а значит оцифровка становится более приближенной к значению подаваемой мощности. Был построен график зависимости RMSE от битности АЦП (рис. 6). По графи

Вестник Проектной школы науки и технологий www.pshnt.ru Статья 3 Рис. 5. Графики зависимости P(θ). Синяя линия – результат дискретизации АЦП с разрядностью 6 битов. Графики практически совпадают Рис. 6. Зависимость RMSE от битности. При достижении границы в 6 битов функция перестает стремительно убывать ■ РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ Была смоделирована оптическая система, симулирующая работу фотонного чипа и выявлены такая разрядность АЦП, при которой отношение точности измерений к энергозатратности и стоимости соответственно наиболее оптимально. Использовав значения, полученные в результате эксперимента, мы определили, что применение разрядности, равной 6 битам, является наиболее рациональным при реализации тракта считывания фотонного вычислителя. ■ ЗАКЛЮЧЕНИЕ Разработка методов расчёта светошумовых помех и определение оптимальной разрядности АЦП являются актуальными из-за спроса на внедрение фотонных технологий в различные сферы деятельности человека. Полученные в исследованные данные можно использовать в научных работах и экспериментах. ■ БЛАГОДАРНОСТИ Коллектив Лаборатории фотонных вычислений благодарит Елену Алексеевну Черных, научного руководителя лаборатории, за помощь в процессе осуществления проекта.

ВЕСТНИК ПРОЕКТНОЙ ШКОЛЫ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ www.pshnt.ru Статья 1 РЕШЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ «ХОЛОДНОГО СТАРТА» В ОНЛАЙН-КИНОТЕАТРАХ Костенко Я.А., Яниогло Н.А., Воробьев А.А., Сутемьев М.А., Сердюк В.В. АННОТАЦИЯ: В настоящей статье представлены результаты исследования, проведенного в августе 2026 г. в рамках Проектной школы науки и технологий и направленного на изучение «холодного старта». По результатам исследования были выведены и протестированы рекомендательные алгоритмы, демонстрирующие различную эффективность. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: рекомендации, эмбеддинги, большие данные, машинное обучение, метрика ■ ВВЕДЕНИЕ Актуальность темы исследования обусловлена тем, что новый фильм не имеет оценок, отзывов или данных о взаимодействиях. Алгоритмы коллаборативной фильтрации, которые полагаются на сходство между объектами на основе оценок пользователей, не могут корректно его ранжировать. В результате новый контент остается незамеченным, даже если он потенциально интересен. Цель исследования — разработать и оценить алгоритм ранжирования новых фильмов при отсутствии истории их оценок, пригодный для использования в рекомендательной системе онлайн-кинотеатра в качестве решения проблемы холодного старта. ■ МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ В ходе исследования мы начали с таких методов, как статистический анализ данных, а также поиск существующих исследований на данную тему. На основе этого мы выяснили, что зачастую при правильной рекомендации фильма пользователи в среднем оставляют оценку 3,5 1,2. В роли метрики был выбран recall@k где k = 10. Далее мы построили первую модель на основе взвешенного частотного анализа жанров, понравившихся пользователям. Общий прирост метрики составил 0,9%. После этого мы построили вторую модель на базе текстовых описаний к фильмам. Мы составили эмбеддинг к текстам фильмов при помощи модели Snowflake’s Arctic Embed v2.0 и сравнивали близость положительной пользовательской истории с каждым предлагаемым фильмом при помощи операции скалярного произведения. Метрика показала результат 5,5%. Затем мы построили третью и четвертую модели. Для этого мы рассмотрели обложки к фильмам. В основе третьей модели лежала модель ResNet50, с ее помощью мы перевели изображения в эмбеддинги и сравнивали их с предлагаемыми фильмами так же, как в случае со второй моделью. Результат модели – 0,4%. После этого мы построили четвертую рекомендательную модель. Для нее мы взяли модель SmolVLM-256M. С ее помощью мы составили текстовые описания к обложке каждого фильма. После этого мы перевели текст в эмбеддинг и сравнили так же, как и в третьей модели. Метрика выдала 2,1%. ■ РЕЗУЛЬТАТЫ Из полученных результатов (табл. 1, рис. 1) видно, что модели показывают разное качество в зависимости от того, какую информацию о фильме они используют. Самый высокий результат (5,5%) показала модель, работающая с текстовыми описаниями фильмов. Это значительно выше результатов остальных рассмотренных подходов. Метод recall@10 Случайный выбор 0,5% Жанры 0,8% Текстовые описания (Snowflake Arctic Embed) 5,5% Постеры (ResNet50) 0,4% Постеры → описания (SmolVLM-256M) 2,1% Табл. 1. Доля удачных рекомендаций (recall@10) по методам Рис. 1. Сравнение методов рекомендации холодных фильмов по метрике recall@10 ■ ЗАКЛЮЧЕНИЕ В ходе работы мы рассмотрели несколько способов решения проблемы «холодного старта» для новых фильмов. Мы использовали разные данные о фильмах: жанры, текстовые описания и постеры. Все рассмотренные методы показали результат выше или сопоставимый с базовым подходом, а некоторые дали заметный прирост метрики. Лучший результат показала модель, которая использует текстовые описания фильмов – ее результат составил 5,5%. Модель по описаниям постеров показала 2,1%, а модели на основе жанров и самих постеров дали более низкие результаты. Таким образом, можно сделать вывод, что текстовая информация о фильме лучше всего подходит для его рекомендации в ситуации, когда у фильма еще нет оценок пользователей. При этом у каждого метода есть свои особенности, поэтому при выборе алгоритма для реальной

Вестник Проектной школы науки и технологий www.pshnt.ru Статья 2 системы необходимо учитывать не только качество рекомендаций, но и количество доступных данных, вычислительные ресурсы и скорость работы системы. ■ БЛАГОДАРНОСТИ Коллектив Лаборатории рекомендательных систем благодарит Александра Ильича Навалихина, научного руководителя лаборатории, за помощь в процессе осуществления проекта. ■ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. He K., Zhang X., Ren S., Sun J. Deep Residual Learning for Image Recognition // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016. P. 770–778. 2. Zhou H., Lange K. Rating Movies and Rating the Raters Who Rate Them // The American Statistician. 2009. Vol. 63. No. 4. P. 297–307.

ВЕСТНИК ПРОЕКТНОЙ ШКОЛЫ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ www.pshnt.ru Статья 1 РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ ПРОИЗВОДСТВА И ЛОГИСТИКИ НОВОЙ ИЗОТОПНОЙ ПРОДУКЦИИ ДЛЯ ГРАЖДАНСКИХ ОТРАСЛЕЙ Алексеенко В.А., Бочев В.М., Коршунов С.А., Селезнева А.В., Финк К.А. АННОТАЦИЯ: В настоящей статье представлены результаты исследования проведенного в августе 2026 г. в рамках Проектной школы науки и технологий, направленного на разработку экономически, и социально выгодного проекта производства изотопов для удовлетворения спроса на изотопную продукцию в гражданской сфере. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: проект «Прорыв», криобсорбция, наработка изотопов, тритий, азот-15, гелий-3, БРЕСТ-300, сельское хозяйство, термоядерная энергетика ■ ВВЕДЕНИЕ Известна проблема скорого (в течение ближайших десятков лет) вывода из эксплуатации реакторов на тепловых нейтронах, в частности канальных ядерных реакторов типа РБМК-1000 и исследовательских установок, которые генерируют основную долю необходимых изотопов для гражданских нужд – изотопы для медицины, промышленности, сельского хозяйства и т.д. Поэтому с проблемой недостатка необходимых мощностей производства радиоизотопов могут возникнуть во всех важных отраслях гражданского назначения. Стоит учитывать также, что странам, эксплуатирующим АЭС, нужно переходить на безотходную ядерную энергетику с целью более эффективного использования сырьевой базы (изотопов урана- 238). Поэтому в рамках исследования в обязательном порядке была рассмотрена возможность производства основных изотопов на базе реакторов, входящих в проект «Прорыв». На основании проведенного анализа сделан вывод, что основные изотопы, нарабатываем в настоящее время, возможно наработать в реакторах на быстрых нейтронах, помещая на периферии активной зоны реакторов. Реализация сбалансированной атомной энергетики, то есть той модели атомной энергетики, которая могла бы обеспечить основными изотопами гражданские отрасли, также позволит сократить объем радиотоксичных отходов в виде радиоактивных отходов (РАО) и отработанное ядерное топливо (ОЯТ). Иными словами, реализовать проект «Прорыв» в не слишком долгие сроки. ■ МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ Исследование проводилось путем анализа основных реализуемых передовых технологических проектов, реализуемых в сфере отечественной ядерной энергетики и путей улучшения социальных, экономических и технологических аспектов, затрагиваемых при их реализации Поиск научной и технической информации осуществлялся с использованием специализированных поисковых систем и ресурсов Elibrary, Электронной библиотеки Госкорпорации «Росатом» и иных ресурсов. ■ РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ Для полной реализации проекта «Прорыв» (активного строительства энергоблоков с реакторами, входящих в данный проект) необходимо также доказать экономическую выгодность такого быстрого (в ближайшие десятилетия) перехода, а именно показать, что активной строительство данного типа реакторов, которые входят в проект «Прорыв», экономически выгодно. Строительство данного типа реакторов на сегодняшний день достаточно дорогое, и в существенной степени из-за систем безопасности. Действительно, на сегодняшний день в плане проекта «Прорыв» учтено использование СНУП-топлива в состав которого ходит Азот-14, который в активной зоне дает радиотоксичные продукты (такие как, например, Углерод-14). Конечно, разработан рецепт СНУП-топлива в состав которого входит Азот-15, но содержание его в природном Азоте составляет сущие десятые доли процента. Существует технология его производства, но Азот-15 в чистом виде производится у нас не на базе безотходной уже разработанной химической технологии, но даже существующая технология дает действительное мизерное количество Азота-15. Полная модернизация предприятий химической технологии производства Азота-15 займет существенное количество времени на фоне оставшегося времени срока выведения из эксплуатации тепловых реакторов. Существует технология чуть большего производства в год Азота- 15, но это также мало (для производства СНУП-топлива для 1 реактора и 1 кампании нужно 2 тонны Азота-15, а самое большое кол-во производящегося в России Азота-15 в год – 5 кг/год (на наработку азота-15 в таком случае потребуется 400 лет). Для накопления нужного Азота-15 в адекватные сроки предлагаем заключение контракта по международному техническому сотрудничеству с китайскими предприятиями. С нашей стороны – совершенствование технологии их предприятий на безотходное и необходимое количество сотрудников, а с китайской стороны – 70% выходящей продукции технологии Азота-15. Тогда в таком случае мы накопим необходимое количество Азота-15 за 40-50 лет 1. Следовательно, создав СНУП-топливо с Азотом-15, мы удешевим строительство ЯЭУ на 10% (по предварительной оценке) и тогда сможем внедрить ЯЭУ проекта «Прорыв» достаточно в быстрые (по нашим сегодняшним реалиям) сроки, а далее нарабатывать изотопы экологично и технологично. Кроме того, наша лаборатория посчитала нужным в важном порядке производить перспективный изотоп Гелий-3, применяющейся в медицине, криогенике и в термоядерных

Вестник Проектной школы науки и технологий www.pshnt.ru Статья 2 эффективностью разделения, и в данном случае эта высокая эффективность объясняется большой разницей в температурах переходов из одного агрегатного состояния в другой у He-3 и H- 3. И именно благодаря этой высокой эффективности, для полного разделения He-3 от H-3 потребуется всего одна такая колонна, в то время как для полного разделения способом термодиффузии потребуется несколько десятков термических колонн. И экономически устанавливать кроисорбционную колонну намного дешевле, чем каскад термических колонн. Размышлять об экономичности доставки не стоит, ведь согласно проекту «Прорыв», будут использоваться не очень дорогие чугунные контейнеры (транспортно-упаковочные комплекты), а транспортировка трития и гелия такая же, как и с другими любыми специфическими химическими веществами 3. Стоит отметить, что параллельно с модернизацией производств предприятий Китая мы будем вести у себя масштабирование технологии производства Азота-15 методом аммиачного химического обмена. Сельское хозяйство – единственная гражданская отрасль, которая свои нужные изотопы будет получать не от предприятий и не посредством Росатома, а компаниями «Акрон» и «Апатит». Хотя, конечно, для роста площадей плодородных и успешных сельского хозяйства Госкорпорации «Росатом» стоит какую-то долю Азота-15 отдавать им. Рис. 1. Технологическая цепочка организации ■ ЗАКЛЮЧЕНИЕ Если обобщить суть нашего решения, то изотопы, как уже говорилось, мы планируем нарабатывать на базе реакторов входящих в план «Прорыв». При полной реализации данного проекта, то есть когда будут активно эксплуатироваться атомные реакторы проекта, то наработка будет, как и предполагалось в документе, вестись в реакторах БР-1200 или БН-1200М с предварительным исследованием в реакторе МБИР 4,5. Но пока мы стартуем с наработки в активной зоне БРЕСТ-ОД-300. Такое решение также обязывает нас пересмотреть комбинацию топливных сборок и штатных ячеек. Но даже такая перемена не изменяет целевое количество Азота-15 для СНУП-топлива, количество Азота-15 не превысит заявленные 2-2,5 тонны. ■ БЛАГОДАРНОСТИ Коллектив Лаборатории радиоизотопных технологий благодарит Никиту Михайловича Сидорова, научного руководителя лаборатории, за помощь в процессе осуществления проекта. ■ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Рамадзе А.А. Физико-химические основы безотходной технологии разделения изотопов азота методом химического обмена: дис. ... к.х.н. М., 1999 г. 2. Скоробогатова Ю.А., Шагунова А.А., Чжэн В., Шуай С. Анализ развития рынка лития и перспективы его развития // Управленческий учет. 2024. № 12. С. 193–198. 3. Тебус В.Н., Петров Б.В., Клабуков Ю.Г., Волошин Л.А. Выделение трития из лития струйной возвратно-поточной неравновесной молекулярной дистилляцией // Атомная энергия. 1998. Т. 84. № 3. С. 260–269. 4. Драгунов Ю.Г., Третьяков И.Т., Лопаткин А.В. и др. Многоцелевой быстрый исследовательский реактор (МБИР) – инновационный инструмент для развития ядерных энерготехнологий // Атомная энергия. 2012. Т. 113. № 1. С. 25–28. 5. Звонарев А.В., Хомяков Ю.С., Евдокимов В.П. Возможности получения мощных источников (анти)нейтрино в энергетических быстрых реакторах // Атомная энергия. 1996. Т. 80. № 2. С. 101–107.

ВЕСТНИК ПРОЕКТНОЙ ШКОЛЫ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ www.pshnt.ru Статья 1 РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ БИНАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ДЛЯ ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ Соколов Т.А., Новошинская М.И., Прокофьев А.В., Котельников А.Д. АННОТАЦИЯ: В настоящей статье представлены результаты исследования, проведенного в августе 2026 г. в рамках Проектной школы науки и технологий и направленного на построение модели кредитного скоринга. По результатам исследования можно заключить, что использование методов предобработки данных и подбора гиперпараметров позволило значительно улучшить качество базовой модели логистической регрессии. В ходе работы были применены методы машинного обучения, обучены модели, включая CatBoost и KNN, а также отобраны признаки на основе однофакторного анализа и FSTR-анализа. Итоговая модель достигла значения метрики Джини, равного 0,479, что подтверждает эффективность предложенного подхода. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: кредитный скоринг, машинное обучение, бинарная классификация, отбор признаков, метрика Джини ■ ВВЕДЕНИЕ Актуальность темы исследования обусловлена стремительным ростом объемов потребительского кредитования и необходимостью автоматизации процессов оценки рисков. Высокая доля просроченной задолженности (дефолтов) напрямую влияет на финансовую устойчивость кредитных организаций, что требует эффективного управления рисками, для чего необходима разработка точных прогностических моделей. Традиционные подходы к скорингу, основанные на линейных зависимостях, не всегда способны уловить сложные нелинейные паттерны в больших массивах данных, поэтому возникает потребность в применении современных алгоритмов машинного обучения. Цель проведенного исследования – построение модели, способной максимально точно предсказывать вероятность дефолта заемщика на основе имеющихся личных данных, финансовых и поведенческих признаков. Мы сформулировали следующую гипотезу исследования: применение ансамблевых методов, таких как градиентный бустинг, в совокупности с тщательным отбором признаков (на основе IV-анализа, F- критерия и анализа важности), позволит получить значительный прирост качества (метрики Джини) по сравнению с базовой логистической регрессией. ■ МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ Исследование проводилось методом машинного обучения на открытом датасете Credit Scoring Dataset. Использованные оборудование и программное обеспечение включали персональные компьютеры, язык программирования Python и среду разработки Jupyter Notebook. Основные исследовательские процедуры – несколько этапов предобработки данных. Первоначально проводилась очистка: удаление константных признаков, обработка аномалий (например, замена аномальных значений стажа на пропуски с последующей медианной импутацией) и борьба с выбросами с использованием метода квантилей и BoxPlot-визуализации. Далее выполнялось разделение выборки на тренировочную (70%), валидационную (10%), тестовую (10%) и отложенную (late_test, 10%) части с обязательной стратификацией по таргету, чтобы сохранить пропорцию дефолтов в каждом подмножестве. Для поиска оптимальных гиперпараметров моделей использовались методы GridSearchCV и библиотека Optuna. Оценка качества моделей проводилась по метрикам ROC-AUC и коэффициенту Джини (Джини = 2 * ROC-AUC – 1, его значение в диапазоне 0,4–0,5 считается хорошим результатом в бизнесе). Для обучения применялись библиотеки Scikit-learn и CatBoost, а для поиска оптимальных параметров – Optuna и GridSearchCV. ■ РЕЗУЛЬТАТЫ На первом этапе в качестве базовой модели была обучена логистическая регрессия без тюнинга гиперпараметров, которая показала значение коэффициента Джини на уровне 0,4507. Это подтвердило необходимость перехода к более сложным алгоритмам и глубокой предобработке. Следующим шагом стал отбор наиболее важных признаков. На основе IV-критерия и F-критерия с помощью подбора гиперпараметров были определены 25 ключевых признаков. Обучив логистическую регрессию на сокращенном пуле, удалось незначительно повысить качество до 0,4516. Параллельно были протестированы модели K-ближайших соседей (KNN), где с помощью GridSearchCV, включавшего вариации количества соседей (от 1 до 50) и весов, был достигнут прогресс до 0,463. Наиболее значительный прирост качества был достигнут при переходе к модели случайного леса (Random Forest) и в особенности к градиентному бустингу (CatBoost). Он показал высокую эффективность без предварительного масштабирования признаков и работы с пропусками. При этом была проведена оптимизация гиперпараметров, включающая итеративный подбор глубины деревьев, количества деревьев (n_estimators) и коэффициента регуляризации (l2_leaf_reg). Заключительным этапом стал анализ корреляций признаков. С использованием корреляции Спирмена и Пирсона для числовых переменных и коэффициента V Крамера для категориальных строились тепловые карты. Признаки, имеющие корреляцию выше установленного порога, удалялись для устранения мультиколлинеарности. После всех процедур итоговая модель CatBoost достигла максимального значения коэффициен

Вестник Проектной школы науки и технологий www.pshnt.ru Статья 2 уступила модели на основе CatBoost почти на 3 процентных пункта по метрике Джини. Полученные результаты соотносятся с выводами предшествующих исследований в области кредитного скоринга, где подчеркивается важность качественного отбора признаков для снижения переобучения. Практическая значимость работы заключается в том, что предложенная методология позволяет банкам снизить процент выдачи кредитов ненадежным заемщикам. В перспективе планируется углубить исследование за счет более широкого применения кросс-валидации и использования ансамблей из нескольких моделей (стекнинг) для дальнейшего улучшения полученных результатов. ■ БЛАГОДАРНОСТИ Коллектив Лаборатории классического машинного обучения благодарит Дарью Антоновну Нестерову, научного руководителя лаборатории, за помощь в процессе осуществления проекта.

pshnt.ru Проектная школа науки и технологий (ПШНТ) — образовательная программа, которая помогает талантливым старшеклассникам погрузиться в сферу науки и технологий. Её цель — вовлечь школьников в исследовательскую и инженерную деятельность и сформировать кадровый резерв для научно-технологического развития страны. В рамках программы каждый участник приобретает статус студента, выбирая определенное направление подготовки, а также становится стажером-исследователем одной из лабораторий школы. В течение обучения участник обязан освоить теоретическую программу своего направления и выполнить вместе с командой исследовательский или инженерный проект.