Технологии искусственного интеллекта стали неотъемлемой частью жизни людей благодаря умным навигаторам, подбору новостной ленты и чат-ботам. Это проявления «слабого» ИИ, обученного упрощенным задачам. Для обработки больших объемов информации ученые создают более сложные методы и алгоритмы, а также соответствующее оборудование. Naked Science обратилось к академику РАН Игорю Каляеву* с запросом рассказать о российских проектах в области ИИ, достижениях за последний год, целях исследований и перспективах развития этой отрасли.
Два года назад президент России поручил создать Национальный центр физики и математики (НЦФМ). НЦФМ разместился на открытой территории Сарова в Нижегородской области, в 400 километрах от Москвы. Город играет важную роль в развитии отечественной науки с середины XX века, когда в Сарове построили Российский федеральный ядерный центр — ВНИИЭФ. Там работали такие великие ученые, как академики Юлий Харитон, Яков Зельдович и Андрей Сахаров.
Саров вступает на новую ступень развития. Ученые из разных регионов России, работающие в рамках научно-технического центра ФМ (более 50 институтов, университетов и высокотехнологичных компаний), реализуют глобальную научную программу. Исследователям предоставлена крупная экспериментальная и вычислительная база РФЯЦ-ВНИИЭФ. На территории НЦФМ будет создан комплекс научно-исследовательских корпусов, передовых лабораторий и установок миди-сайенс и мегасайенс класса. Планируется сделать центр научным «городом будущего», где люди будут жить, учиться и работатьВедущие учёные со всей России. 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, суперкомпьютерные, лазерные и оптические технологии.
Программа научных исследований НЦФМ охватывает десять направлений. Большая их часть посвящена различным областям физики: от космологии и лабораторной астрофизики до газодинамики и радиационной физики. Три направления связаны с вычислительными и информационными технологиями. «Это неслучайно, ведь в РФЯЦ-ВНИИЭФ располагается крупнейший в стране вычислительный кластер с мощной инфраструктурой, накоплен огромный объем знаний. Темпы создания Национального центра физики и математики очень высокие. Это амбициозный проект. Нужно максимально использовать ресурсы НЦФМ и „Росатома”, чтобы ускорить работы по искусственному интеллекту в стране», — прокомментировал отбор направлений академик РАН Борис Шарков, вице-директор Объединенного института ядерных исследований, сопредседатель научно-технического совета НЦФМ.
Научная программа НЦФМ включает направление «Искусственный интеллект и большие данные в технических, промышленных, природных и социальных системах». Уже начаты работы по ряду проектов. Naked ScienceЗапросил у академика РАН Игоря Анатольевича Каляева, специалиста в областях 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
Первый крупный форум НЦФМ — семинар по искусственному интеллекту, прошедший год назад, собрал ученых, аспирантов и студентов из институтов РАН, вузов и профильных предприятий. Участники обсудили перспективные направления исследований ИИ для реализации программы научной деятельности НЦФМ. Технологии искусственного интеллекта применимы во всех областях, где требуется анализ больших объемов данных. Важно помнить и о теоретической базе ИИ: от методов машинного обучения до проблем доверия к ИИ и взаимодействия между искусственным и естественным интеллектом.
В настоящее время в НЦФМ ведется интенсивное исследование по трем масштабным проектам: «Нейроэлектроника: интеллектуальные нейроморфные и нейрогибридные системы на базе новой электронной компонентной базы», «Изучение и разработка технологий искусственного интеллекта для предиктивного моделирования и поддержки принятия решений в технических, промышленных, природных и социальных системах» и «Изучение и разработка технологий искусственного интеллекта для профилактической медицины, психодиагностики и биометрии».
Рассмотрим цели, планы и результаты. Также спросили у академика Каляева об отечественных суперкомпьютерах и поддержке проектов вычислительными ресурсами.
Цифровая трансформация промышленности
Промышленность динамично развивается, отражая возрастающую сложность выпускаемой продукции и применяемых технологий. Согласно Игорю Анатольевичу Каляеву, для конкурентоспособности на мировом рынке предприятиям из разных сфер экономики необходима цифровая трансформация и создание цифровых платформ нового типа.
Эти платформы должны уметь в режиме реального времени анализировать большие объемы информации из разных частей производства и оперативно предлагать решения. Это должно касаться не только общего управления производством и технологическими процессами, но и логистики, ресурсов, а также взаимодействия с клиентами и поставщиками.
Жесткая вертикальная система управления предприятиями постепенно уходит. На смену ей приходит сеть кластеров производства, которые могут располагаться на большой территории. Такая сеть нуждается в устойчивой системе управления и вычислительной инфраструктуре, способной противостоять нестабильной внешней среде. Обработка больших производственных данных должна осуществляться в безопасных и стабильных условиях. Специалисты НЦФМ работают над созданием таких информационных систем в рамках проекта «Исследование и разработка технологий искусственного интеллекта для предиктивного моделирования и поддержки принятия решений в технических, промышленных, природных и социальных системах».
В планах — разработка платформы для использования технологий ИИ в принятии решений для технических, промышленных и гибридных социотехнических систем. Основой платформы станут модели, методы и технологии искусственного интеллекта, предиктивной аналитики и проактивного управления. Для анализа и контроля производственных процессов задействуется техническое зрение и геометрическое моделирование.
Главное — теоретические исследования работы алгоритмов машинного обучения, приспособленных к конкретным задачам. Например, изучается возможность компьютерного представления многомерной геометрической среды с множеством действующих компонентов. То есть, как перенести схему завода в компьютер и научить систему координировать работу людей, станков и роботов для эффективного выполнения производственного задания.
Среди теоретических подпроектов предусмотрены разработки методов предиктивного моделирования для жизненного цикла сложных технических изделий и производственных процессов.
Теоретические исследования приведут к созданию рабочих прототипов. Будет разработан прототип комплексной системы для анализа данных с датчиков робототехнических комплексов и планирования их работы в автономном и групповом режиме. Также будут созданы прототип цифрового стенда моделирования и генерации нештатных ситуаций и прототип среды разработки нейросетевых элементов систем управления, адаптированных под российские микроэлектронные технологии.
Внедрение данных технологий и программных систем предиктивного моделирования и поддержки принятия решений позволит существенно снизить риски недопустимых состояний сложных технических, производственных и социальных систем, повысить эффективность автоматизированного парирования таких состояний.
Компьютер — мозг, мозг — компьютер
Многих интересует, что значит искусственный интеллект. Иногда считают, что это полная копия человеческого мышления. Некоторая научная группа действительно пытается создать цифровую копию человека, но в большинстве случаев речь идёт о создании мощных аналитических систем. Самая мощная из известных нам таких систем — наш мозг. Поэтому в рамках проектов искусственного интеллекта часто ведется разработка микропроцессоров, которые на аппаратном уровне ускорят работу нейросетей. Таких процессоров называют нейронными процессами или ИИ-ускорителями. Создание таких процессоров и алгоритмов занимаются учёные проекта НЦФМ «Нейроэлектроника: интеллектуальные нейроморфные и нейрогибридные системы на основе новой электронной компонентной базы».
Компьютеры на базовом уровне используют язык нулей и единиц. Нейроны мозга гораздо пластичнее и их «язык» сложнее. В машинах подобные свойства можно реализовать с помощью мемристоров — элементов, сопротивление которых меняется под влиянием заряда или напряжения. Это позволяет производить вычисления в памяти и воспроизводить мозгоподобные принципы обработки информации. Благодаря многоуровневой системе хранения и обработки данных, доступный объем и вычислительная мощность могут быть увеличены в несколько раз.
В рамках проекта НЦФМ изучат методики создания систем с использованием мемристоров, а также алгоритмы обучения нейросетей по такой архитектуре. Затем планируется внедрение разработок в российский промышленный технологический процесс. Это лишь один из практических результатов. «Аппаратное воплощение нейросетевых алгоритмов позволит перейти к гибридному интеллекту — на основе регистрации и обработки в режиме реального времени сигналов живого мозга», — утверждает Игорь Каляев.
Это открывает путь для создания компактных и энергоэффективных адаптивных систем, которые могут заменить или восстановить утраченные функции мозга и нервной системы.
Сразу приходит на ум NeuralinkИлон Маск: «Наш проект не соревнуется с американским, а занимается решением связанных задач — разработкой систем, способных обрабатывать информацию непосредственно на границе с живыми системами мозга, то есть в составе современных сенсорных систем».
В данном случае ученые НЦФМ стремятся к организации серийного производства такого оборудования и разработке многоядерных нейропроцессора и нейрогибридного чипа. Основой этих разработок может стать компактный сенсор электрофизиологической активности, то есть активности мозга.
Цифровой профиль здоровья
Человеческий организм — сложное устройство, производящее большое количество информации. Мелкие изменения могут быть безвредны или указывать на серьёзные проблемы со здоровьем, как физическим, так и психическим. Нейросети прекрасно справляются с обработкой больших массивов данных и позволяют анализировать состояние здоровья отдельных людей и целых популяций.
Большая распространённость факторов риска хронических неинфекционных заболеваний (68,5%) объясняет высокую смертность в России. Большинство этих факторов связаны с образом жизни людей. Это подчеркивает актуальность создания рекомендательных систем для сохранения здоровья, которые помогут сформировать комплексные стратегии снижения рисков развития хронических заболеваний и возникновения психических и физиологических отклонений у отдельных людей и сообществ.
В рамках проекта НЦФМ «Исследование и разработка технологий искусственного интеллекта для профилактической медицины, психодиагностики и биометрии» ученые изучают методы сбора, хранения и анализа информации о состоянии здоровья и образе жизни граждан. На основании собранных данных планируется создание цифровых профилей здоровья и рекомендательных систем для формирования персональных советов по сохранению здоровья.
Разрабатываются методы динамического анализа профиля для выявления признаков физиологических и психоэмоциональных отклонений, а также алгоритмы формирования рекомендаций.
Игорь Каляев для демонстрации работы такого анализа привел пример персонала объектов критической инфраструктуры, например, работников реакторов АЭС. Сочетание данных из базы знаний системы с анализом текущего психофизиологического состояния человека позволит повысить качество оценки его способности быстро принять решение в экстремальной ситуации и предотвратить возможные техногенные аварии.
Социальные сети позволяют составить психоэмоциональный портрет человека: его личностные черты, склонность к депрессии, приверженность здоровому образу жизни, реакцию на события и людей. Эту информацию можно получить с помощью анализа постов пользователя и сообществ, на которые он подписан.
Эксперты проекта за год разработали методы сбора, интеграции и анализа разнородной информации о здоровье и образе жизни из электронных медицинских карт, гаджетов, социальных сетей, опросников и бесконтактных устройств съема информации.
Работники АЭС упомянуты не случайно: в этом году созданы методы дистанционного и бесконтактного сбора данных о психологическом состоянии и отклоняющемся поведении операторов критических и удаленных объектов. В следующем году новые методы применят в экспериментах по длительному пребыванию людей в космическом пространстве, которые проведет ИМБП РАН.
Суперкомпьютерные возможности
Все эти проекты нуждаются в больших вычислительных ресурсах как для тестирования, так и для последующего применения разработанных методов и алгоритмов. Разработка подобных суперкомпьютеров — задача другого направления НЦФМ: «Национальный центр исследования архитектур суперкомпьютеров». Однако направления взаимодействуют тесно. Например, Игорь Каляев является сопредседателем секции №1 научно-технического совета НЦФМ по суперкомпьютерному направлению «Национальный центр исследования архитектур суперкомпьютеров».
Для развития суперкомпьютеров необходимо изучать новые технологии, которые обеспечат существенное повышение производительности. Например, в Таганроге разрабатывают суперкомпьютеры с изменяемой архитектурой, которая адаптируется к структуре решаемой задачи, что позволяет добиться высокой производительности именно для этой задачи.
Академик Каляев считает целесообразным объединение всех российских суперкомпьютеров в единую инфраструктуру для решения пользовательских задач на самых подходящих устройствах. Пользователю не нужно знать, на каком именно супер-ЭВМ прошли его вычисления, это определяет диспетчер.
Конечно, подобный диспетчер обязан иметь искусственный интеллект. Команды МГУ и ЮФУ реализуют такой проект в рамках первого направления НЦФМ, как говорит Игорь Каляев.
Кстати, второе направление НЦФМ — «Математическое моделирование на супер-ЭВМ экса- и зеттафлопсной производительности» — занимается развитием методов программирования под суперкомпьютеры. По этому направлению сейчас проходит I Всероссийская школа-семинар НЦФМ, трансляцию которой можно посмотреть во «ВКонтакте» Национального центра.
Будет ли создан искусственный интеллект, как его изображают в кино?
Игорь Каляев негативно оценивает такую возможность: «В ближайшее время создание “сильного” ИИ, то есть сравнимого с естественным человеческим интеллектом, маловероятно». В этом многое связано с тем, что мы до сих пор недостаточно понимаем функционирование мозга, поэтому не можем его воспроизвести в техническом исполнении.
Необходимо стремиться к развитию технологий искусственного интеллекта, считает Игорь Каляев. Дальнейшее развитие связано с созданием более совершенных систем, способных решать все более сложные задачи, а также с имитированием процессов в человеческом мозге. Основные исследования и разработки в рамках девятого направления научной программы НЦФМ будут проводиться на стыке этих подходов, — подводит итог Игорь Анатольевич Каляев.
Игорь Анатольевич Каляев — академик РАН, соруководитель секции №9 научно-технического совета Национального центра физики и математики «Искусственный интеллект и большие данные в технических, промышленных, природных и социальных системах», председатель совета по приоритетному направлению СНТР «Переход к цифровым производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам их конструирования, созданию систем обработки больших данных, машинного обучения и искусственного интеллекта», научный руководитель направления ЮФУ.
Следить за новостями о НЦФМ можно на сайте и в социальных сетях НЦФМ (Телеграм, ВКонтакте).
Реклама. ЧУ «Центр коммуникаций».