-
16.05.2025 04:38
По представлению многих людей, ученый должен быть с бородой. Согласно опросам, именно борода ассоциируется с интеллектом, мудростью и исследовательской деятельностью. Возможно, все дело в исторических традициях… Однако сегодня большой вклад в развитие науки вносят и безбородые мужчины, а также молодые очаровательные женщины. Ольга Ибряева, получившая не так давно национальную научную премию, — яркий пример.
Наш разговор — о престиже профессии и поддержке молодых ученых, о наставниках и удаче, о полезных связях и прогнозе жизни промышленного оборудования.
Справка «АН»
Ольга Леонидовна Ибряева, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории технической самодиагностики и самоконтроля приборов и систем, доцент кафедры прикладной математики и программирования ЮУрГУ.
В 2003-м окончила с отличием специалитет ЮУрГУ по направлению «Прикладная математика и физика». Руководитель ряда проектов по разработке методов диагностики промышленного оборудования. Победитель турбохакатона ПАО «ИнтерРАО» по решению задач обработки данных с использованием реальных датасетов генерирующего оборудования электростанций. Завершает работу над диссертацией на соискание ученой степени доктора технических наук. Лауреат национальной премии «Колба» для женщин в науке и технологиях в номинации «Индустрия». Автор более 60 научных работ и ряда патентов.
Бесполезная теория
— Я поступила в ЮУрГУ после окончания школы с золотой медалью. Специальность тогда называлась «Прикладная математика и физика». Пришла на собеседование к профессору Наталии Кундиковой и… не ответила практически ни на один вопрос, — вспоминает Ольга Ибряева. — Но Наталия Дмитриевна меня все равно взяла, за что ей большое спасибо. Фактически она определила мою дальнейшую судьбу. Видимо, решила: раз золотая медаль, значит, человек ответственный, будет учиться.
— Как это вы на вопросы не ответили? Разве такое бывает с отличниками?
— Не знаю… Разволновалась, наверное. Но на один вопрос я все же ответила (смеется): «Почему, когда стакан полный и уже даже «с бугорочком», вода не выливается?» Это явление поверхностного натяжения. Собственно, с момента собеседования и началась моя жизнь в ЮУрГУ. Я уже в школе знала, что моя профессия будет как-то связана с физикой и прикладной математикой. Всегда хотела заниматься тем, чем в итоге сейчас занимаюсь. Просто так сложилось. Могло сложиться по-другому, и тоже было бы, наверное, хорошо.
— А чем вы сейчас занимаетесь?
— Немножко преподаю, а моя научная деятельность связана с лабораторией технической самодиагностики, самоконтроля приборов и систем, занимаемся мы диагностикой промышленного оборудования, различных механизмов на заводах. Это мне очень нравится, потому что такая деятельность имеет прикладное значение. Это действительно кому-то нужно. Прежде я была увлечена абстрактной математикой, совсем далекой от жизни и, по большому счету, наверное, в этом уже можно признаться, никому не нужной.
— И такое бывает в науке? Но ученым-то, вероятно, нужна абстрактная математика?
— Конечно, именно абстрактные теории закладывают фундамент для будущих практических открытий. Ученые — народ увлеченный. Мы можем годами разгадывать головоломки, которые интересны только нам и еще трем людям на планете. А потом вдруг оказывается, что какая-нибудь бесполезная теория через 100 лет спасает чью-то технологию. Между тем лично мне куда приятнее видеть, как мои алгоритмы уже сегодня помогают избежать поломок на заводском конвейере. Хотя кто знает, может, и мои старые формулы еще дождутся своего звездного часа…
Деньги и яхты
— Как вы думаете, что-то объединяет детей, которые в будущем становятся учеными?
— Наверное, объединяет непреодолимое желание разобраться в каком-то вопросе: почему так устроено, как это сделать, где ключ к решению задачи? Бывало, что ночью я включала свет и начинала что-то записывать, потому что приходило озарение какое-то. Сестра, с которой жили в одной комнате, смотрела на меня, как на ненормальную. Удивлялась, как это можно не спать из-за задачи? Ну не решилась и ладно… Сестра ученым не стала. Ну так и не всем же ими быть… Есть и другие замечательные профессии.
…Знаете, у нас много молодых сотрудников в лаборатории, и есть студенты, которых я бы хотела видеть в нашем коллективе. Пожалуй, объединяющей особенностью является пытливость ума. Была у меня студентка — Катя Аникина. Она брала олимпиадные задачи по математике за прошлые годы и ко всем преподавателям подходила с вопросом: «Как их решать?». Никто из студентов не спрашивал, а она спрашивала. Сейчас Катя кандидат наук, работает в ЮУрГУ.
Вообще для молодых ученых столько мер поддержки сейчас предусмотрено! В числе получивших полтора миллиона рублей на покупку квартиры есть те, кого я знаю лично. Есть гранты президента, правительства Челябинской области. Под моим руководством реализуется грант Российского научного фонда, еще и в госзадании участвуем. Зарабатывают ученые очень даже неплохо. Работа престижная, мне кажется.
— Вот интересно, какая следует реакция, когда вы представляетесь, допустим, в компании как ученый?
— Если честно, я так никогда не представляюсь. Наверное, из-за скромности врожденной (смеется). Говорю просто, что преподаватель в вузе. Но могу рассказать о коллеге. Он ходил на курсы обучения вождению яхты. Любит это дело, у него хорошо получается, в молодости управлял яхтой, а тут решил права получить. Курсы посещали очень обеспеченные люди, владельцы яхт, а коллега мой приезжал туда на старой «десятке». Когда в этой компании узнали, что он ученый, кандидат наук, это вызвало всеобщее восхищение. К слову, он уже купил новую машину, и ему дали полтора миллиона на квартиру… В общем, все у него хорошо.
Экономия ресурсов
— Сфера ваших научных интересов так сложна, что я даже боюсь об этом спрашивать…
— Да все в целом просто и понятно. Фактически моя деятельность связана с обработкой сигналов, получаемых с оборудования. Например, мы можем установить датчик вибрации, который будет контролировать, как сильно трясется станок, записывать сигналы вибрации. Если в нем, в этом станке, возникнет какая-то неисправность, что-то там сломается, он начнет по-другому немножечко дребезжать, и сигнал, который мы «снимаем» с этого устройства, изменится. Наша задача — увидеть эти изменения в сигнале и вовремя сказать: «Ой, посмотрите-ка, тут что-то происходит. Наверное, сейчас это все у вас развалится…».
— Действительно, все понятно! И очень даже интересно…
— Для анализа этих сигналов применяется множество разных методов. В их числе модные сейчас нейронные сети и машинное обучение. То есть наши задачи в основном направлены на диагностику состояния. Совсем хорошо, если получается определить тип неисправности: что конкретно сломалось и насколько сильно. Следующая ступень — прогноз, оценка остаточного полезного времени «жизни» станка.
Актуальные задачи. Большим спросом у промышленников пользуются эти разработки. Очень непросто предсказать, что сломается и через какой промежуток времени. Наши цифровые двойники внедрены на многих крупных металлургических комбинатах. Модель нейронной сети уже предсказывает даже поломку плит металлопрокатного стана. Простой серьезного предприятия — это огромные убытки. Представляете, какие ресурсы экономят наши технологии?
Моя докторская диссертация как раз посвящена реальным приложениям — методам и алгоритмам экспоненциального анализа и их применению в промышленном производстве. Речь идет об автоматизированной системе управления технологическими процессами.
На самом деле этой большой задаче уже 200 лет, и есть методы, которые позволяют ее решать. Просто некоторые из них я усовершенствовала. И собственные методы еще изобрела, потому что в прежних были определенные недостатки, которые мешали их применять в реальной жизни. Например, метод может быть хорошим, но вычислительно затратным. Или он вроде бы и работает, но надо бы точность усилить... Моя диссертация о таких различиях, повышении точности измерения кориолисова расходомера, диагностике состояния подшипников качения в станке…
Окончание следует.
Татьяна Строганова, «Аргументы недели»
