Алгоритм завершил работу в 3:07 по берлинскому времени, и первые четырнадцать секунд Лина Вебер смотрела на результат, не понимая, что видит.
Потом поняла. И следующие три минуты не двигалась.
Лаборатория на четвёртом этаже Института Макса Планка по изучению когнитивных процессов и нейронаук была освещена только мониторами – шесть экранов подковой, голубоватый свет на пустых рабочих столах, чёрный кофе в термокружке, остывший до состояния горькой воды. Лина сидела в единственном занятом кресле, босые ноги на перекладине, свитер натянут на колени. На столе – три пустые упаковки от мюсли-баров, шариковая ручка, которую она машинально разобрала и не собрала, пружина от неё отдельно. Рядом – блокнот, раскрытый на странице с единственной записью: «iter. 7 – вычитание перинейронных сетей, контроль ламинин/тенасцин». Буквы мелкие, наклон влево, последняя строчка подчёркнута дважды.
За окном Берлин дышал ровно, как человек в глубоком сне. Шпре блестела в огнях мостов. Крыши Моабита терялись в низком облачном покрове, и казалось, что город существует в коконе из серой ваты, отрезанный от неба, замкнутый на себя. Три часа ночи – час, когда данные ведут себя лучше людей.
Проект Human Connectome Extended запустился двенадцать лет назад как амбициозное расширение первоначального Human Connectome Project. Идея была проста в формулировке и чудовищно сложна в исполнении: полное картирование нейронных связей человеческого мозга с разрешением, достаточным для реконструкции индивидуальных нейронных контуров. К 2031 году HCE накопил двенадцать тысяч полных диффузионных сканов – каждый представлял собой трёхмерную карту мозга с субмиллиметровым разрешением, терабайты данных, сжатых в матрицы связности. Двенадцать тысяч мозгов. Токио, Лагос, Сан-Паулу, Берлин, Шанхай, Мельбурн. Мужчины, женщины, дети, старики. Здоровые, больные, гениальные, заурядные.
Группа Лины занималась тем, что на внутреннем жаргоне называлось «чисткой»: извлечение остаточного сигнала. Алгоритм машинного обучения, который она проектировала последние три года, был натренирован на вычитание из сырых данных сканирования всего, что нейроанатомия уже знала. Серое вещество – вычесть. Белое – вычесть. Сосудистая сеть, вентрикулярная система, мозжечок, таламус, все двести с лишним идентифицированных областей коры – вычесть. Базальная мембрана, перинейронные сети, внеклеточный матрикс – вычесть. Всё, что описано в атласах Бродмана, Юлиха, Аллена, BigBrain – вычесть.
Остаток – по определению – должен был быть шумом. Артефакты сканирования. Тепловые флуктуации. Погрешности реконструкции. Цифровой мусор, не несущий биологической информации.
