Гидрофоны распределялись по всему телу робота и воспринимали звук не одновременно, а с некоторым сдвигом. Человеческое ухо не смогло бы уловить такие крошечные запаздывания звука, это было под силу лишь компьютеру. Звук – наиболее громкий – сперва достигал первого гидрофона, ближнего к источнику, и лишь затем, по очереди – ослабевая – доходил до остальных трёх.
В результате такой стереофонии компьютер воспроизводил виртуальное пространство и указывал координаты источника звука. Это пространство заполнялось данными о взаимном положении китов.
Люси, уходя на глубину, тоже издавала звуки. Компьютер хранил огромное количество данных, включая специфические звуки голосов отдельных животных. URA просмотрел свой электронный каталог, но Люси как индивидуума там не обнаружил. Автоматически была заведена новая папка на звуки, исходившие от координатной группы Люси, робот сравнил её с другими координатными группами, классифицировал их всех как серых китов и после этого ускорился на два узла, чтобы подойти к китам немного ближе.
Так же основательно, как он акустически запеленговал и упорядочил китов, робот перешёл к оптическим функциям. В его базе данных хранились хвостовые узоры, плавники и другие характерные признаки отдельных индивидов. На сей раз роботу повезло. Электронный глаз отсканировал удары хвоста идущего перед ним кита и быстро идентифицировал его как Люси. Незадолго перед этим в машину были введены все данные китов, участвовавших в нападениях, и теперь робот знал, какому из животных он должен уделять неусыпное внимание.
URA скорректировал свой курс на несколько градусов.
Пение китов разрешало звуковой контакт с машиной на дистанции более сотни морских миль. Звуковые волны перемещаются в воде в пять раз быстрее, чем в воздухе. Люси могла плыть куда угодно и с любой скоростью.
Робот уже не мог потерять её из виду.


26 апреля

Киль, Германия

Железная дверь скользнула в сторону. Взгляд Бормана окинул гигантскую конструкцию симулятора.
Глубоководный симулятор, казалось, подгонял природу под масштаб человека. Люди создали вторичный мир, одну из тех его идеализированных копий, с которыми человек был в более доверительных отношениях, чем с действительностью: кому захочется вживую столкнуться с истинной жизнью Средневековья, если Голливуд уже всем всё показал? Кому интересно знать, как издыхает рыба, как её вскрывают и потрошат, если можно купить её куски, лежащие во льду? Американские дети рисуют кур о шести ногах, потому что куриные окорочка продаются в фасовках по шесть штук. Молоко пьют из пакетов и воротят нос от содержимого коровьего вымени. Восприятие мира исказилось и порождало в человеке заносчивость.
Борман был в восторге от симулятора и его возможностей. И вместе с тем симулятор наглядно показывал, насколько слепым может стать изучение, если его объект моделируется, а не наблюдается в естественных условиях. Планету старались не столько понять, сколько подогнать под себя. В этом ярком диснейлэнде человеческое вмешательство в природу получало новое, ужасное оправдание.
Всякий раз, входя в этот зал, Борман думал: никогда нам не получить достоверные сведения о том, что мы делаем.
Через два дня после несчастного случая на «Солнце» он снова был в Киле. Пробы дна и холодильные ёмкости были срочным грузом отправлены под опеку Эрвина Сьюсса, который вместе с командой геохимиков и биологов немедленно приступил к исследованию добычи экспедиции. Когда Борман прибыл в институт, анализы шли полным ходом. Уже сутки команда неустанно пыталась выявить причины распада гидрата. Кажется, им удалось выйти на след. Симулятор мог идеализировать действительность, но в данном случае он, судя по всему, способен был пролить свет на правду об этих червях.
Сьюсс ждал его у пульта монитора. С ним были Хейко Салинг и Ивонна Мирбах, специалистка по глубоководным бактериям.
– Мы сделали для наглядности и компьютерное моделирование, – сказал Сьюсс.
– Значит, это проблема уже не только «Статойла», – сказал Борман.
– Не только.
Сьюсс кликнул мышкой у одного символа. Появилось графическое изображение: разрез гидратного покрова стометровой толщины и лежащий под ним газовый пузырь. Салинг указал на тонкий, тёмный слой на поверхности:
– Это черви.
– Давайте увеличим, – сказал Сьюсс.
На экране появился вырез поверхности льда. Были видны отдельные черви. Сьюсс продолжал увеличение, пока монитор не заполнил один-единственный экземпляр. Он был грубо стилизован, отдельные участки тела ярко окрашены.
– Красное – это серные бактерии, – пояснила Ивонна Мирбах. – Синее – это археи.
– Эндо– и экзосимбионты, – пробормотал Борман. – Червь забит бактериями, и они живут на нём.
– Верно. Это консорциум. Бактерии нескольких видов, работающие вместе. – Впрочем, это было ясно уже людям, которых привлёк Йохансон, – добавил Сьюсс. – Они понаписали целые тома отзывов о симбиотическом образе жизни червя. Но они не сделали должных выводов. Никто не задался вопросом, что, собственно, делают эти консорциумы. Мы всё время исходили из того, что лёд дестабилизируют черви, хотя нам было ясно, что они не могут этого сделать. Это делают не черви.
– Черви – только транспорт, – сказал Борман.
– Именно так. – Сьюсс кликнул на другом символе. – Вот здесь ответ на ваш газовый прорыв.
Стилизированный червь начал двигаться. Изображение было набросано за недостатком времени очень грубо. Это была скорее последовательность отдельных картинок, чем мультфильм. Раскрывались щипцеобразные челюсти, и червь начинал вгрызаться в лёд.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291