Технологии искусственного интеллекта уже глубоко укоренились в нашу жизнь, проявляясь в умных навигаторах, подборе новостной ленты и чат-ботах. Эти примеры демонстрируют «слабый» ИИ, обученный выполнять простейшие задачи. Однако для работы с огромными массивами данных ученые разрабатывают гораздо более сложные методы и алгоритмы.
Непонятно что дальше.
Два года назад президент Российской Федерации дал распоряжение о создании Национального центра физики и математики (НЦФМ), который был размещен на территории Сарова в Нижегородской области, в 400 километрах от Москвы. Этот город играет значительную роль в развитии российской науки со середины XX века, когда в Сарове был создан Российский федеральный ядерный центр — ВНИИЭФ, где трудились выдающиеся ученые, такие как Юлий Харитон, Яков Зельдович и Андрей Сахаров.
Саров вступает в новую фазу своего развития. Специалисты из различных регионов России, объединенные в научную кооперацию НЦФМ (включающую более 50 институтов, университетов и инновационных предприятий), приступили к реализации масштабной научной программы. Для проведения исследований предоставлена обширная экспериментальная и вычислительная инфраструктура РФЯЦ-ВНИИЭФ. На территории НЦФМ также будет создан комплекс, состоящий из научно-исследовательских зданий, современных лабораторий и оборудования, относящегося к категории миди-сайенс и мегасайенс. Предусматривается создание научного центра, который станет «городом будущего», где люди будут жить, получать образование и работать лучшие ученые со всех уголков России. Первые такие будущие специалисты высшей квалификации учатся в образовательном ядре НЦФМ — филиале МГУ им. М. В. Ломоносова «МГУ Саров». Магистранты и аспиранты изучают теоретическую физику, вычислительные модели, а также суперкомпьютерные, лазерные и оптические технологии.
Научная программа НЦФМ охватывает десять направлений, большинство из которых связано с различными областями физики, начиная от космологии и лабораторной астрофизики и заканчивая газодинамикой и радиационной физикой. Три направления посвящены вычислительным и информационным технологиям. Это обусловлено тем, что в РФЯЦ-ВНИИЭФ расположен крупнейший в стране вычислительный кластер с развитой инфраструктурой, а также накоплен значительный опыт. Темпы реализации Национального центра физики и математики отличаются высокой скоростью. Проект является крайне амбициозным. Необходимо в полной мере использовать ресурсы НЦФМ и «Росатома» для ускорения разработки искусственного интеллекта в России, — отметил академик РАН Борис Шарков, вице-директор Объединенного института ядерных исследований, сопредседатель научно-технического совета НЦФМ.
В рамках научной программы НЦФМ реализуется направление, посвященное применению искусственного интеллекта и больших данных для анализа технических, промышленных, природных и социальных систем. Сейчас уже начата работа над рядом проектов в этой области, Naked Science спросил у академика РАН Игоря Анатольевича Каляева, специалиста в области многопроцессорных вычислительных и управляющих систем, робототехники и искусственного интеллекта, соруководителя секции №9 научно-технического совета НЦФМ «Искусственный интеллект и большие данные в технических, промышленных, природных и социальных системах».
От промышленности до нейронов
Семинар, посвященный искусственному интеллекту, стал первым значимым событием Национального центра физических методов. В прошлом году ученые, аспиранты и студенты из институтов РАН, вузов и предприятий профильной отрасли определили приоритетные направления исследований в рамках научной программы НЦФМ по ИИ. Технологии искусственного интеллекта находят применение во всех сферах, где необходим анализ больших данных. Важно также не забывать о теоретических аспектах ИИ: от методов машинного обучения до вопросов доверия к ИИ и взаимодействию между искусственным и естественным интеллектом.
В настоящее время на данном направлении НЦФМ ведется активная работа над тремя значительными проектами: «Нейроэлектроника: создание интеллектуальных нейроморфных и нейрогибридных систем с использованием современной электронной компонентной базы», «Разработка и исследование технологий искусственного интеллекта для предиктивного моделирования и поддержки принятия решений в технических, промышленных, природных и социальных системах» и «Разработка и исследование технологий искусственного интеллекта для профилактической медицины, психодиагностики и биометрии».
Изучим их намерения, стратегию и полученные итоги. Кроме того, мы обратились к академику Каляеву для обсуждения российских суперкомпьютеров и предоставления проектам необходимой вычислительной техники.
Цифровая трансформация промышленности
Промышленность развивается стремительными темпами, отражая возрастающую сложность как выпускаемой продукции, так и используемых технологий. По словам Игоря Анатольевича Каляева, для достижения конкурентного преимущества на международном рынке предприятиям и компаниям из разных отраслей необходимо проводить цифровую трансформацию и создавать цифровые платформы нового поколения.
Эти платформы должны обеспечивать анализ больших объемов данных в реальном времени, получаемых с различных элементов производства, и оперативно предлагать решения. При этом, такие решения должны охватывать не только управление производством и технологические процессы в целом, но и логистику, использование ресурсов, а также взаимодействие с клиентами и поставщиками.
Классическая иерархическая структура управления данными предприятиями уходит в прошлое. На смену ей приходит сеть взаимосвязанных производственных кластеров, часто рассредоточенных на обширной территории. Для эффективного функционирования такой сети необходима надежная система управления и вычислительная инфраструктура, способная противостоять воздействию непредсказуемых внешних факторов. Безопасная и стабильная среда необходима для обработки значительных объемов производственных данных. Специалисты НЦФМ реализуют создание подобных информационных систем в рамках проекта, посвященного исследованию и разработке технологий искусственного интеллекта для предиктивного моделирования и поддержки принятия решений в технических, промышленных, природных и социальных системах».
Они планируют создать платформу, предназначенную для применения технологий искусственного интеллекта при принятии решений в технических, промышленных и гибридных социотехнических системах. Платформа будет основана на моделях, методах и технологиях искусственного интеллекта, предиктивной аналитики и проактивного управления. Для анализа и контроля производственных процессов используется техническое зрение и геометрическое моделирование.
Прежде всего, необходимо говорить о теоретических исследованиях, посвященных работе алгоритмов и программ машинного обучения, которые адаптированы для решения конкретных задач. Так, изучаются возможности компьютерного представления многомерной геометрической среды, включающей множество действующих компонентов. Другими словами, рассматривается вопрос о том, как перенести проект завода в компьютер и обеспечить координацию взаимосвязанной работы людей, станков и роботов для достижения общей производственной цели.
В рамках теоретических подпроектов предполагается разработка методов предиктивного моделирования, охватывающих жизненный цикл сложных технических изделий и производственные процессы. Это даст возможность оценивать остаточный ресурс и предсказывать вероятность возникновения потенциальных неисправностей и отказов.
На основе проведенных теоретических исследований будут созданы рабочие прототипы. В частности, будет разработан прототип комплексной системы, предназначенной для анализа данных, получаемых с датчиков робототехнических комплексов, и планирования их работы – как автономной, так и в составе группы. Также будет создан прототип цифрового стенда для моделирования и генерации нештатных ситуаций, а также прототип среды разработки нейросетевых компонентов систем управления, адаптированных для использования в российских микроэлектронных технологиях.
«По словам Игоря Каляева, использование современных технологий и программных комплексов для прогнозирования и поддержки принятия решений позволит значительно уменьшить вероятность возникновения критических ситуаций в сложных технических, производственных и социальных системах, а также повысить результативность автоматизированного реагирования на них.
Компьютер — мозг, мозг — компьютер
У большинства людей искусственный интеллект связывают с желанием воспроизвести человеческое мышление. Хотя некоторые исследовательские группы и стремятся к созданию цифровой копии человека, чаще всего речь идет о разработке высокопроизводительных аналитических систем. При этом, наш мозг является наиболее мощной из известных нам таких систем. Поэтому в рамках проектов, связанных с ИИ, активно разрабатываются и проектируются микропроцессоры, предназначенные для ускорения работы нейронных сетей на базовом аппаратном уровне. Эти процессоры часто называют нейронными или ИИ-ускорителями. Разработкой таких процессоров и соответствующих им алгоритмов занимается команда ученых проекта НЦФМ «Нейроэлектроника: интеллектуальные нейроморфные и нейрогибридные системы на основе новой электронной компонентной базы».
На самом элементарном уровне компьютер функционирует, используя язык, состоящий из нулей и единиц. Нейроны в нашем мозге обладают большей гибкостью, и их «язык» значительно сложнее. В электронных устройствах подобные характеристики могут быть реализованы с помощью мемристоров — компонентов, сопротивление которых изменяется под воздействием электрического заряда или напряжения. По словам Игоря Каляева, они позволяют проводить вычисления непосредственно в памяти, что позволяет не только имитировать, но и воспроизводить принципы обработки и хранения информации, характерные для мозга. Использование мемристоров дает возможность хранить и обрабатывать информацию не в двоичном, а в многоуровневой системе, что позволяет существенно увеличить доступный объем памяти и вычислительные возможности.
В рамках проекта НЦФМ запланировано исследование подходов к созданию систем с использованием мемристоров и разработка алгоритмов обучения нейронных сетей, основанных на этой архитектуре. В дальнейшем эти разработки будут внедрены в российский промышленный технологический процесс. Более того, это не единственный ожидаемый практический результат. «Аппаратная реализация нейросетевых алгоритмов позволит перейти к гибридному интеллекту, основанному на регистрации и обработке в реальном времени сигналов мозга», — поясняет Игорь Каляев.
«По его словам, это позволит создать небольшие и экономичные адаптивные системы, способные заменить и восстановить поврежденные функции мозга и нервной системы.
Сразу приходит на ум Neuralink Наш проект не является конкурентом американского, он направлен на решение смежных задач — создание систем, способных обрабатывать данные непосредственно вблизи живых тканей мозга, в частности, в составе современных сенсорных систем», — поясняет эксперт.
Какую пользу это может принести на практике? Специалисты Научного центра функциональной медицины планируют запустить серийное производство подобного оборудования, а также создать многоядерный нейропроцессор и нейрогибридный чип. На его основе, в частности, возможно создание компактного сенсора для регистрации электрофизиологической активности мозга.
Цифровой профиль здоровья
Наш организм представляет собой чрезвычайно сложную систему, непрерывно генерирующую большой объем информации. Незначительные изменения могут оказаться незначительными, однако в некоторых случаях они могут указывать на будущие проблемы. Это относится как к физическому состоянию, так и к психологическому. Для обработки больших массивов данных нейросети обладают уникальными возможностями. Благодаря им можно анализировать здоровье как отдельного человека, так и всего населения.
«По словам Игоря Каляева, значительный уровень смертности в России во многом обусловлен широкой распространенностью (68,5%) факторов риска, связанных с хроническими неинфекционными заболеваниями. Эти факторы в большинстве своем связаны с образом жизни людей, что подчеркивает важность разработки рекомендаций по поддержанию здоровья. Такие системы позволят формировать комплексные стратегии, направленные на снижение риска развития хронических заболеваний, а также психических и физиологических нарушений у людей и социальных групп».
В рамках проекта НЦФМ «Исследование и разработка технологий искусственного интеллекта для профилактической медицины, психодиагностики и биометрии» ученые проводят исследование способов сбора, хранения и анализа различной информации о здоровье и образе жизни граждан. На основе полученных данных планируется создание цифровых профилей здоровья и разработка рекомендательных систем, которые будут давать индивидуальные советы по поддержанию здоровья.
Параллельно разрабатываются методы динамического анализа данного профиля для обнаружения признаков физиологических и психоэмоциональных отклонений, а также алгоритмы, предназначенные для формирования рекомендаций.
Игорь Каляев продемонстрировал, как этот анализ может быть применен, приведя в качестве примера сотрудников объектов критической инфраструктуры, таких как реакторы атомных электростанций. Он отметил, что объединение информации из базы знаний системы с анализом текущего психофизиологического состояния человека позволит точнее оценить его готовность к оперативному принятию решений в экстремальных условиях и снизить риск возникновения техногенных аварий».
Социальные сети сегодня позволяют сформировать психоэмоциональный портрет человека, включая его личностные характеристики, предрасположенность к депрессии, приверженность здоровому образу жизни, а также реакцию на различные события и людей. Оценка этих аспектов может быть произведена посредством лексического, синтаксического и семантического анализа публикаций пользователя и сообществ, на которые он подписан.
За год реализации проекта эксперты выработали способы сбора, объединения и анализа различной информации о здоровье и образе жизни. Как отметил Игорь Каляев, ключевое отличие новых подходов заключается в том, что данные собираются из множества источников, включая электронные медицинские записи, носимые устройства, социальные сети, анкеты и устройства для бесконтактного сбора данных.
Упоминание работников АЭС было не случайным. В текущем году разработаны способы удалённого и бесконтактного сбора информации о психологическом состоянии и отклоняющемся поведении операторов как критически важных, так и удалённых объектов. Внедрение этих новых методов в экспериментах по длительному пребыванию человека в космосе, которые проведёт ИМБП РАН, запланировано на следующий год.
Суперкомпьютерные возможности
Для реализации этих проектов необходимы значительные вычислительные ресурсы, как при тестировании, так и при дальнейшем применении разработанных методов и алгоритмов. Однако создание таких суперкомпьютеров является задачей, относящейся к другому направлению НЦФМ – «Национальному центру исследования архитектур суперкомпьютеров». Тем не менее, эти направления взаимодействуют друг с другом. Так, Игорь Каляев также является сопредседателем секции №1 научно-технического совета НЦФМ, отвечающей за суперкомпьютерное направление «Национальный центр исследования архитектур суперкомпьютеров».
Игорь Каляев, академик РАН, считает, что для прогресса в области разработки суперкомпьютеров необходимо сосредоточить внимание на изучении перспективных нестандартных методов, способных обеспечить значительное повышение их производительности. По его словам, важно создавать суперкомпьютеры, демонстрирующие высокую фактическую производительность при решении задач, имеющих практическую значимость. В частности, в Таганроге разрабатываются реконфигурируемые суперкомпьютеры, чья архитектура способна адаптироваться к структуре решаемой задачи, что позволяет достичь высокой реальной производительности именно на ней».
«Академик Каляев считает, что для оптимизации работы суперкомпьютеров, расположенных в России, целесообразно создать единую инфраструктуру, позволяющую решать пользовательские задачи на наиболее подходящих вычислительных ресурсах. Диспетчер будет автоматически определять, на каком из суперкомпьютеров выполняются вычисления, и пользователю не потребуется этой информации.
«По словам Игоря Каляева, такой диспетчер, несомненно, должен быть оснащен «искусственным интеллектом». В настоящее время над этим проектом успешно работают команды МГУ и ЮФУ в рамках первого направления НЦФМ.
Развитием методов программирования для суперкомпьютеров также занимается одно из направлений НЦФМ — «Математическое моделирование на супер-ЭВМ с производительностью экса- и зеттафлопс». В рамках этого направления в настоящее время проходит первый Всероссийский семинар-школа НЦФМ, трансляцию которого можно посмотреть во «ВКонтакте» Национального центра.
Возможно ли создание искусственного интеллекта, соответствующего образу из кино?
Игорь Каляев настроен крайне осторожно в отношении этой возможности: «Маловероятно, что в обозримом будущем будет создан “мощный” ИИ, то есть ИИ, способный конкурировать с человеческим интеллектом». Основная причина заключается в том, что мы пока не до конца понимаем принципы работы нашего мозга, поэтому не можем воспроизвести их в технических системах».
Игорь Каляев не считает, что от этого стоит отказываться. Развитие технологий искусственного интеллекта и переход к более совершенным системам, способным решать задачи возрастающей сложности, а также создание систем, имитирующих работу человеческого мозга, тесно связаны друг с другом. По мнению Игоря Анатольевича Каляева, именно на пересечении этих подходов будут сосредоточены основные исследования и разработки в рамках девятого направления научной программы НЦФМ, посвященной искусственному интеллекту.
*Академик РАН Игорь Анатольевич Каляев является соруководителем секции №9 научно-технического совета Национального центра физики и математики (НЦФМ) «Искусственный интеллект и большие данные в технических, промышленных, природных и социальных системах.
Следить за новостями о НЦФМ можно на сайте и в социальных сетях НЦФМ (Телеграм, ВКонтакте).
Реклама. ЧУ «Центр коммуникаций».