Извините, регистрация закрыта. Возможно, на событие уже зарегистрировалось слишком много человек, либо истек срок регистрации. Подробности Вы можете узнать у организаторов события.
Инфохимия — это новая область экспериментальной науки, формирующаяся на пересечении химии, биологии, компьютерных технологий и математики. Инфохимия изучает возможность записи и хранения информации на молекулярном уровне, а перспективы, которые она открывает, напоминают сюжеты фантастических фильмов. На лекции профессор Университета ИТМО Екатерина Скорб расскажет о том, как создать искусственную клетку, которая сможет, подобно живой, эффективно накапливать, хранить и обрабатывать информацию. Как связаны макроскопические свойства клетки с индивидуальными свойствами микроскопических состояний? Какие процессы могут вести к спонтанному возникновению порядка из хаоса? На эти и многие другие вопросы ответит одна из ведущих российских ученых в области химии.
Екатерина Скорб — кандидат химических наук профессор химико-биологического кластера Университета ИТМО, лауреат конкурса L’Oreal — UNESCO «Для женщин в науке». Ранее Екатерина руководила научной группой в Институте Макса Планка в Германии, а также работала в Гарварде в составе группы самого цитируемого химика современности Джорджа Уайтсайдса.
Вход свободный. Количество мест ограничено. 18+
Лекторий Университета ИТМО
Куратор: Дмитрий Мальков, директор Центра научной коммуникации Университета ИТМО
Цикл публичных лекций о науке и технологиях от Университета ИТМО перенесёт слушателей в эпицентр технологической революции, где каждый день происходят открытия, расширяющие границы современных представлений о мире и возможностях человека. Ведущие учёные и популяризаторы науки расскажут о том, как компьютерные технологии предсказывают распространение эпидемий, зачем экономисты сканируют человеческий мозг и почему мир не спешит вступать в борьбу с изменением климата.
Приглашённые исследователи науки помогут взглянуть на научно-технологический прогресс сквозь призму социальных, политических и экономических изменений, а не в отрыве от реальности, рассказав, почему машинное обучение вмешивается в наши представления о социальной справедливости, как рождаются научные сверхдержавы и откуда берутся мифы о науке в кино.