В феврале исполнилось 110 лет со дня рождения академика Мстислава Келдыша — главного теоретика советской космонавтики и выдающегося организатора науки.
Он руководил работами по созданию ЭВМ для нужд атомной и ракетно-космической отрасли, развивал вычислительную технику и прикладную математику. О том, в каком состоянии у нас сейчас находится эта область науки, «АиФ» поговорил с академиком Борисом Четверушкиным, научным руководителем Института прикладной математики им. Келдыша Российской академии наук.
«Уже подходим к пределу»
Дмитрий Писаренко, «АиФ»: Борис Николаевич, у кого сейчас в мире самые мощные вычислительные системы?
Борис Четверушкин: У Японии, США и Китая. Японцы в 2020 г. запустили машину «Фугаку», её пиковая производительность — 537 петафлопс (единица, используемая для измерения вычислительной мощности; обозначает 1015 операций с плавающей запятой в секунду. — Ред.). Далее в списке две американские машины от IBM, следом — китайская.
Самая мощная система в России — это «Кристофари», она принадлежит Сбербанку. Имеет лишь 8 петафлопс мощности. Нас обошла даже «великая научная держава» Саудовская Аравия, которая находится со своей машиной, созданной для моделирования процессов нефтедобычи, на 10-м месте.
Наши вычислительные системы отстают от зарубежных аналогов в десятки раз. Это очень серьёзная проблема. Нужно найти средства, чтобы конкурировать в этой гонке вычислений.
Сейчас в научном мире происходит революция, ожидается появление новых алгоритмов, позволяющих одновременно работать сотням тысяч независимых ядер в процессорах.
— Но наша страна всегда славилась сильной школой программирования. Или дело не в людях, а в «железе»?
— Конечно, математики — это наш интеллектуальный «золотой фонд», и мы стараемся предотвращать утечку мозгов. Из нашего института, кстати, она была не очень большой. Была утечка в IT-индустрию, но люди в основном оставались в России. Школа программирования у нас действительно сильная. Импульс, который придали ей Келдыш и его соратники, за 5–7 лет заложив весь набор методов, сохранён до сих пор. У нас большие достижения, и наши учёные находятся на переднем фронте исследований. Но мы уже подходим к пределу, изощряясь на той технике, что у нас есть. Нужны более мощные машины!
Сейчас в научном мире происходит революция, ожидается появление новых алгоритмов, позволяющих одновременно работать сотням тысяч независимых ядер в процессорах. Есть такая проблема: когда ядер слишком много, они начинают мешать друг другу. Это как толпа, которая стремится пройти через узкую дверь. Для решения требуются логически простые и эффективные алгоритмы. На их поиск нацелены учёные всех развитых стран. Думаю, к 2023 г. рубеж в 1 тыс. петафлопс будет достигнут. Такие машины станут мощной «молотилкой», они смогут решать множество прикладных задач.
— Например?
— Упомянутый мною японский суперкомпьютер «Фугаку» планируют использовать для моделирования ситуации с распространением инфекций, в частности — коронавируса. Он будет обрабатывать огромный массив информации — вероятность проникновения вируса через маску, влияние ограничительных мер, наличие в том или ином районе ковид-диссидентов и др.
Мы тоже строили модель борьбы с пандемией. По анализу сообщений в интернете учитывалась численность не только ковид-диссидентов, но и ковид-алармистов, и тех, кто дошёл до ручки, сидя в квартире, и кому уже плевать на безопасность, поскольку надо семью кормить. И знаете, для чего ещё может пригодиться такая модель? Для предотвращения уличных беспорядков! Она проводит не просто анализ сообщений, но и настроений. Понятно, что сотрудники силовых ведомств и сейчас это делают. Но человек не в состоянии отследить все потоки в интернете. Это может делать только машина. А после того как появились призывы куда-то идти, собираться на несанкционированный митинг, уже надо включать противодействие и вести контрпропаганду, задействуя психологов.
Как накормить каждого
— Ваш институт создавался для решения сложных математических проблем, связанных с госпрограммами исследования космоса, развития атомной энергетики. Тогда все понимали, насколько это важно. Сейчас в каких областях необходимы высокопроизводительные вычисления?
— Масса применений в промышленности и экономике. Во-первых, это создание новой техники. У нас есть программы, которые проводят расчёты лопастей и крыльев вертолётов. Они высчитывают генерацию шумов, срыв вихрей, подъёмную силу. Так можно найти оптимальную форму и повысить КПД. Вообще, технологии высокопроизводительных вычислений в 2–2,5 раза ускоряют создание образцов новой техники. И делают её дешевле. Например, это касается краш-тестов при производстве автомобилей. Там без моделирования не обойтись.
Во-вторых, добыча углеводородов. При добыче нефти под землю закачивается вода, но у неё вязкость гораздо меньше, чем у нефти, и это приводит к разного рода трудностям. А вычислительный мониторинг увеличивает выход нефти на 2–3%. Это с лихвой окупает затраты на вычислительные технологии.
В-третьих, прогнозирование катастроф и непредвиденных ситуаций, оценка рисков. Это позволяет быстро принимать решения в случае ЧП. Для прогнозирования используют нейросеть и машинное обучение, но, чтобы она эффективно работала, нужно много вводных данных. А где их взять, ведь катастрофы, к счастью, не каждый день происходят? Поэтому математикам приходится моделировать виртуальные сценарии: что будет, если сломается вот этот блок на электростанции или остановится атомный реактор? Так создаются прецеденты и набирается статистика, а для этого нужны большие вычисления.
Если бы Октябрьская революция произошла не 100 лет назад, а сейчас, в наши дни, то, с учётом развития вычислительной техники и искусственного интеллекта, плановая экономика могла бы быть гораздо более успешной.
— То есть вычислительные методы делают нашу жизнь безопаснее?
— Безусловно. Есть госпрограмма «Безопасный город». Мы недавно по поручению президента Академии наук проводили её экспертизу и в целом одобрили. Это автоматизированная система, которая в круглосуточном режиме контролирует ситуацию на улицах и объектах городской инфраструктуры. Там учитывается огромное количество данных, в т. ч. автомобильный трафик.
Кстати, о транспорте. У нас огромная страна, много транспортных проблем. Надо рассчитывать потоки, чтобы оптимизировать их, сделать экономически оправданными. Надо строить хабы в регионах — не всё же через Москву ездить! Такая задача тоже требует больших вычислительных мощностей.
Масса применений в медицине. О борьбе с пандемией я сказал. Вторая важная тема — создание новых лекарств. Компьютер просматривает миллионы вариантов молекул и оценивает, как они взаимодействуют с вирусом, выбирая самую эффективную. На её основе делают препарат.
Или вот интересное направление — нутрициология, наука о питании. Как выбрать оптимальное меню для каждого конкретного человека, живущего в России? Закладываем в вычислительную систему множество параметров — возраст, пол, регион проживания, уровень доходов, физическую активность, национальные особенности, хронические заболевания и т. д. Машине мощностью 10 петафлопс понадобится один день, чтобы выполнить расчёт оптимального питания на год вперёд для каждого гражданина страны. И потом вы приходите к врачу, он смотрит и даёт персональные рекомендации, как вам лучше питаться, какие продукты и в каком количестве покупать.
Это ведь ещё и экономика! Так правительство сможет узнавать, сколько потребуется той или иной сельхозкультуры. Проще говоря, сколько гречки посеять, а сколько репы.
Я вам больше скажу. Если бы Октябрьская революция произошла не 100 лет назад, а сейчас, в наши дни, то, с учётом развития вычислительной техники и искусственного интеллекта, плановая экономика могла бы быть гораздо более успешной.
— Значит, если бы у Ленина была ЭВМ, коммунизм, возможно, был бы уже построен?
— Не исключено. Конечно, об этом можно спорить, но рациональное зерно здесь есть. При планировании можно учитывать все потребности и интересы населения, закладывая их в машину. И она будет выдавать рекомендации, какие отрасли народного хозяйства надо развивать, а какие — притормозить. Интересы людей, состояние здоровья, тенденции, смену моды — всё это можно учитывать. Думаю, при дальнейшем развитии вычислительной техники мы к этому придём. Рынок ведь построен на симпатиях населения: что люди покупают, то и развивается. А если искусственный интеллект будет отслеживать эти тенденции и давать прогноз — для экономики только плюс.
Хочется, чтобы наша власть обратила внимание на призыв учёных. России в силу её нынешнего геополитического положения необходимо резко увеличить мощность вычислительного парка. Надо создавать линейку высокопроизводительных машин. Возможные затраты — 100 млрд руб., но это тот случай, когда экономить нельзя. В XX в. в разорённой войной стране мы создали атомную промышленность. Сейчас нашли средства на борьбу с пандемией. Если не найдём их на развитие вычислительной техники, начнём отставать по всем фронтам.
