Сечение фото-ионизации (площадь, занимаемая атомом, с которым сталкивается квант света) определяется энергетическими уровнями электронов атома. При некоторой критической плотности атомам становится тесно, они сильнее сдавливают друг друга. В результате энергетические уровни смещаются.

Кванты света (длина их волны и, следовательно, энергия в опытах постоянны) становятся «безработными», находят все меньше атомов, от которых они способны оторвать электрон, и свободнее проникают через вещество (просветление). При дальнейшем повышении плотности прежний энергетический уровень на энергетической шкале замещается другим и поглощение снова заметно возрастает.

Легкость, с которой вычислительный эксперимент точно объясняет сложнейшее явление, конечно же, иллюзорна. За ней — многолетний опыт и высочайшая квалификация вычислителей, работающих на грани возможностей ЭВМ. Недаром крупнейший в мире производитель вычислительной техники — фирма IBM содержит лабораторию квантовой химии. Квантово-механические расчеты — хорошее испытание возможностей новых компьютеров любой мощности. А практика выдвигает все новые задачи перед этой вечно актуальной сферой вычислительного эксперимента.

Математические «ключи» к биологическим проблемам подбираются начиная еще с XIII в. В 1202 г. Леонардо Пизанский (Фибоначчи), предложив модель воспроизведения кроликов, вычислил, сколько их пар появится через каждый месяц от одной начальной пары (числа Фибоначчи). Но «замки» оказались настолько хитрыми, что первые математические модели биологических процессов появились лишь в начале нашего столетия.

Биология во многом остается экспериментальной и описательной дисциплиной, а математическое моделирование биологических процессов вряд ли насчитывает более 20 лет. И все же можно предъявить внушительный список биологических задач, в которых вычислительный эксперимент становится определяющей методологией.

Например, специалисты с уверенностью утверждают, что использование моделей молекул (представленных на дисплее ЭВМ средствами компьютерной графики) позволяет предсказать вид молекулы, выполняющей необходимые действия. Учебный компьютерный фильм «Вирусные войны» наглядно демонстрирует успехи молекулярного моделирования, продвинувшегося до впечатляющих практических приложений. Иначе и не может быть в области знаний, изучающей широкий круг тончайших нелинейных процессов и претендующей на первенство в мировой науке.

Но не только в науке. «Зеленая технология», или биотехнология, уже оперирует солидными цифрами продукции, активно заменяя традиционные способы получения питательных веществ, лекарственных препаратов и даже горючего. «Созданы культуры клеток молочной железы, способные вырабатывать молоко» — подобные сообщения множатся год от года.

Коснемся лишь одного вопроса, который, наверное, наиболее близок к теме нашего рассказа. Люди немало преуспели в своей учебе у природы. Это стремление не обходит стороной и компьютеры. Уже создаются биологические запоминающие устройства, емкость которых в миллиарды раз превосходит возможности электронных «чипов». Носителями информации в них служат молекулы, принимающие, как правило, два конформационных состояния (0 и 1). Обсуждаются и другие претенденты, например молекула гемоглобина, имеющая кроме состояний «гемоглобин» и «гемоглобин + кислород» и более сложные варианты. Мы же поговорим о перспективах принципиально иной, «биологической» организации компьютеров. Можно ли создать компьютеры, успешно распознающие сложные зрительные образы, удастся ли снабдить их не примитивной, как сейчас, а ассоциативной памятью?

Обсуждение этих дерзких вопросов уже включено учеными в повестку дня. Пока еще не известно, как именно работает мозг человека. Но только не как ЭВМ! «Элементная база» мозга не дает ему такой возможности. Время срабатывания нейрона — нервной клетки не менее 10~3 с, а скорость распространения сигнала по нервному волокну — десятки метров в секунду.

При таких способностях мозг-компьютер не дотянул бы до ЭВМ первого поколения. Там, где трудно одному, помогает коллектив. Современная нейрофизиология приходит к выводу, что деятельность мозга основана на взаимодействии волн возбуждения и торможения. Они являются, скорее всего, волнами изменения средней частоты разрядов нейронов в коре головного мозга. Волны движутся с небольшой скоростью. Но, охватывая значительные участки мозга, они запускают в одновременную работу гигантское число нейронов. Перед таким количеством «процессоров» пасует любой мыслимый и немыслимый суперкомпьютер.

Представление о волнах в коре головного мозга подтверждается многими экспериментальными фактами. Зарегистрированы волны депрессии, часами циркулирующие во время приступов эпилепсии вокруг пораженных участков мозга (судорожных очагов). Волна депрессии, движущаяся со скоростью 2-5 мм/мин, заставляет нейрон интенсивно разрядиться и прекратить свою активность на длительное время. Дальнейшее понятно.

Математические модели мозга еще не созданы. Но вычислительный эксперимент вместе с натурными исследованиями плодотворно участвует в изучении так называемых активных сред, волновые процессы в которых во многом аналогичны волнам возбуждения и торможения. Элементы активной среды (в человеческом организме такими средами являются помимо коры головного мозга сердечная ткань и сетчатка глаза) могут находиться по крайней мере в трех состояниях — возбуждение, безразличие, готовность к возбуждению, когда элемент накопил необходимый для этого запас энергии. Сухая степь, восстанавливающая способность к горению после очередного пожара, — один из популярных образов активной среды.

Комментарии запрещены.