Ключевым проектом АСИ является Национальная технологическая инициатива (НТИ)  — программа, направленная на становление рынков новой генерации: распределенной энергетики (Energynet), систем искусственного интеллекта (Neironet), персонализированной медицины (Healthnet) и других. Недавно Дмитрий Николаевич Песков, спецпредставитель Президента РФ по цифровому и технологическому развитию, объявил о планах перезагрузки платформы НТИ 2.0. Советник председателя Сибирского отделения РАН Ольга Анатольевна Дорохова, недавно ставшая общественным представителем АСИ в Новосибирской области по направлению «Предпринимательство и технологии», также видит необходимость перезагрузки НТИ, в особенности в связи с пандемическим кризисом. «После окончания самоизоляции мы встретим новую реальность — посткоронавирусную экономику, — считает она. — Часть рынков ждет разрушение или консервация».

В связи с глобальными изменениями и их ожидаемыми последствиями инициативная группа сибирских ученых предложила включить в НТИ три подпрограммы: Marketnet, Synchronet и Sciencenet. Первая из них направлена на выявление, перезагрузку и трансформацию рынков высокотехнологической продукции. «Полагаю, именно инструментарий национальной технологической инициативы может стать рабочим механизмом отраслевого перераспределения бизнес-субъектов между консервирующимися, разрушающимися, вновь образующимися, и быстрого растущими рынками», — уверена Ольга Дорохова. При этом, по ее мнению, важно учитывать региональную специфику: «В каждом или почти каждом субъекте Федерации есть свои особенности, которые определяют наиболее актуальные для данной территории проекты из портфеля АСИ и НТИ: для их реализации в регионах должны быть свои лидеры и дорожные карты».

Ольга Дорохова

Советник председателя СО РАН отметила географический и системный дисбаланс: активность в рамках проектов НТИ концентрируется в основном вокруг Москвы и Санкт-Петербурга. Преодолеть эту диспропорцию должен, в частности, Synchronet — инструмент переноса в Новосибирскую область центра компетенций по синхротронной и нейтронной тематике. «Использование источников синхротронного излучения влечет не только прорывные научные результаты, но и переход к новым технологическим укладам, — акцентировала Ольга Дорохова. — Синхротрон из чисто исследовательского инструмента сегодня превращается в драйвер многих отраслей индустрии: производства микро- и наноэлектроники, новых материалов с заданными свойствами, медицинской, биотехнологической и другой продукции. В Новосибирской области создается самый современный в мире источник СИ (ЦКП «СКИФ» — Прим. ред.) и работает заинтересованный пользователь будущего источника синхротронного излучения СКИФ мирового значения — Государственный научный центр вирусологии и биотехнологии “ Вектор”, играющий ведущую роль в борьбе с коронавирусом в мировом масштабе».

Эксперт отметила, что в Сибири для реализации Synchronet есть «зрелые центры компетенций» — Институт катализа им. Г. К. Борескова СО РАН и Институт ядерной физики им. Г. И. Будкера СО РАН, являющиеся, соответственно, заказчиком-застройщиком и проектировщиком технологического оборудования СКИФа: «Собранная там команда выступает носителем компетенций и создателем нового уровня синхротронных и нейтронных технологий», — определила О. Дорохова.

Sciencenet должен вернуть российской науке утраченную в ходе реформ роль базовой производительной силы и прямо связан с концепцией программы «Академгородок 2.0» — будущей платформы синтеза науки, образования и высокотехнологичного бизнеса. «Чтобы Стратегия научно-технологического развития РФ действительно начала когда-нибудь реализовываться, науке надо ставить задачи, сроки и обеспечивать ресурсами, как это было во времена создания отечественного ядерного оружия, — считает советник председателя СО РАН. — Сегодня у нас системно провален этап трансфера прикладных научных разработок в индустрии, отсутствуют “технологические лифты”. Ситуация с резко выросшей  потребностью в средствах профилактики и лечения опаснейших инфекций показала необходимость запуска быстрых трансферных сценариев. И наш Sciencenet — способ ответа на новые вызовы до того, как мы получим очередную эпидемию, кризис или иную угрозу».

Говоря об уже запускаемых механизмах «быстрого научного реагирования», Ольга Дорохова отметила ранее созданную при СО РАН межведомственную рабочую группу (МРГ) по борьбе с островирусными инфециями: «Думаю, что сегодня ее деятельность уже стала ощутимой в национальном масштабе». Эксперт  считает, что новые организационные форматы Сибирского отделения РАН созвучны начинаниям АСИ: планируемому форсайту по перезагрузке НТИ и федеральному конкурсу «100 лидеров технологий», ориентированному на поддержку внедрения по-настоящему инновационных разработок.

В Новосибирской области также приступили к работе два других общественных представителя АСИ. По направлению «Образование и кадры» работает Денис Александрович Обуховский, реализующий в Новосибирской области федеральный проект «Помоги учиться дома». «Будут востребованы дарители ненужной компьютерной техники, — анонсировал активист АСИ, — и выявлены наиболее нуждающиеся в ней школьники, прежде всего из многодетных и малообеспеченных семей». Евгений Александрович Дормидонов представляет направление «Новый бизнес» и называет себя «кем-то вроде провайдера между предпринимателями и властью». Он входит в рабочую группу при губернаторе Новосибирской области по переформатированию контрольно-ревизионной деятельности: «Наша задача — радикально снизить регуляторную нагрузку на бизнес».

Соб. инф.

Фото предоставлено Ольгой Дороховой

«Это долгожданное и радостное событие для всего ИВТ. Наверное, это был самый трудный путь реорганизации в федеральный исследовательский центр, но наш коллектив достойно его прошел. Мы благодарны Минобрнауки России и лично Валерию Николаевичу Фалькову за объективную оценку деятельности института и присвоение ему статуса, к которому мы так долго шли — с 2014 года. Это, безусловно, придаст нам и нашим партнерам дополнительной уверенности, сподвигнет коллектив к новым научным свершениям», — отреагировал на известие основатель и научный руководитель ИВТ СО РАН, академик Юрий Иванович Шокин.

Юрий Шокин

В последние годы ИВТ расширяет области своих компетенций и их приложений. Наряду с традиционными задачами математического моделирования технологий оптимизации конструкций турбин гидроэлектростанций и цунамирайонирования побережий и акваторий, в институте разрабатываются концепции и средства управления сбором, хранением и анализом больших объемов научных данных, методы анализа изображений, комбинирующие новейшие нейросетевые технологии с классическими и ансамблевыми подходами и применяемые, в частности, для анализа термографических и рентгеновских снимков при медицинской диагностике. Так, применительно к проблемам, связанным с коронавирусной инфекцией, ученые исследовательского центра предложили совместить в одной программной системе термографический и рентгенографический источники данных (мультимодальный подход) с автоматическим картированием органов и систем на основе контуров рентгеновского снимка, учитывая при этом индекс массы тела и процент жировых отложений для коррекции параметров термографической диагностики.

Совместно с Институтом автоматики и электрометрии СО РАН и Институтом химической биологии и фундаментальной медицины СО РАН здесь разрабатывается лазер для биомедицинской диагностики. Прорывными стали работы по созданию программной системы «Виртуальный пациент», информационных и автоматизированных систем экологического мониторинга, отечественной SCADA (система диспетчерского управления и сбора данных) для систем управления технологическими процессами. Отдельного упоминания заслуживает алгоритм перевода дореволюционных текстов на современный язык, созданный специалистами исследовательского центра.

ФИЦ ИВТ долгое время сотрудничает с Научно-исследовательским центром «Планета», входящим в структуру Росгидромета. Технологии обработки данных с орбиты совершенствуются в исследовательском центре год за годом, создано уникальное программное обеспечение, совместимое с зарубежными аналогами, поэтому данные в аналитическую систему загружаются и с российских, и с иностранных спутников. «Уникальность этой разработки заключается в специфичных алгоритмах обращения с данными, которые позволяют избежать этапа их пересчета на регулярную сетку, что ускоряет обработку поступающей информации и минимизирует объемы хранимых данных. Преимуществом российской системы является то, что сведения поступают и обрабатываются оперативно, опережая получение аналогичных данных NASA на несколько часов, что может быть критически важным при мониторинге чрезвычайных ситуаций, например, лесных пожаров», — прокомментировал первый заместитель директора ФИЦ ИВТ кандидат физико-математических наук Андрей Васильевич Юрченко.

Другой важный стратегический партнер ИВТ — АО «Информационные спутниковые системы имени академика М.Ф. Решетнёва» (Красноярский край), совместно с которым проводятся цифровые исследования в области прочности и надежности, осуществляется разработка современных композитных конструкций для спутниковых космических систем.

Кроме этого, ФИЦ ИВТ обладает мультидисциплинарной многопользовательской научной инфраструктурой: центром научных IT-сервисов, инжиниринговым центром технологий автоматизации, инженерно-испытательным центром, производственно-технологическим центром. ИВТ создана и поддерживается уникальная и крупнейшая в своем классе академическая компьютерная сеть Новосибирского научного центра. Также ИВТ выпускается научный журнал «Вычислительные технологии», индексируемый в Scopus, AMS MathSciNet, Ulrich’s Periodicals Directory, Russian Scientific Citation Index at Web of Science, CrossRef и РИНЦ.

ИВТ — соинициатор проекта создания в Новосибирске Сибирского национального центра высокопроизводительных вычислений, обработки и хранения данных СНЦ ВВОД, входящего в программу перспективного развития «Академгородок 2.0». «Нельзя не порадоваться за коллег из Института вычислительных технологий. Я сам выходец из этого института и продолжаю с ним тесное сотрудничество. Инициируя разработку проекта СНЦ ВВОД, мы опирались именно на этот богатый опыт успешного взаимодействия, в том числе по развитию информационно-вычислительной инфраструктуры для науки и высшего образования. Получение ИВТ статуса федерального исследовательского центра добавляет уверенности в том, что наш амбициозный проект будет успешно реализован», — сказал ректор Новосибирского государственного университета и руководитель координационного совета СНЦ ВВОД академик Михаил Петрович Федорук.

По материалам пресс-службы ФИЦ ИВТ

В минувшую пятницу состоялось заседание МРГ, в начале которого участники рассмотрели новые препараты и технологии, способные обеспечить лечение коронавирусной инфекции или снижение ее вирулентности и патогенности. Вторая часть была посвящена комплексному прогнозному многофакторному моделированию всех аспектов и последствий пандемии.

Сложность и точность моделей распространения заболевания растет: учитываются такие параметры, как количество привитых от туберкулеза, климатические особенности разных регионов и многое другое. Так, компьютерная модель Института вычислительной математики и математической геофизики СО РАН учитывает пассажиропотоки между городами страны, а также введенные федеральными и региональными властями ограничительные меры, она быть перенастроена под разные субъекты РФ. Параллельно в Санкт-Петербурге ученые также разработали математическую модель и считают разные варианты сценариев развития коронавирусной инфекции с учетом особенностей своего региона. Об этом сообщил проректор по перспективным проектам и руководитель Центра национальной технологической инициативы «Новые производственные технологии» Санкт-Петербургского политехнического университета кандидат технических наук Алексей Иванович Боровков.

Модели строятся на основании уже известных и в той или иной степени подтвержденных закономерностей, однако в развитие реальной ситуации постоянно вмешиваются ранее не учтенные факторы. Об этом в своем комментарии к докладам, касающимся создания единой платформы для многофакторного анализа сценариев и прогнозов по развитию ситуации вокруг коронавирусной инфекции, сообщил первый заместитель директора Института вычислительных технологий  СО РАН кандидат физико-математических наук Андрей Васильевич Юрченко: «Мы обладаем опытом математического и сценарного моделирования, которое включает и множество ранее созданных моделей такого типа, и поиск новых рисков с оценкой степени и глубины их влияния на ситуацию, — отметил ученый. — В ИВТ СО РАН уже работает единая платформа для построения таких прогнозов. На наш взгляд, ближайшей очень серьезной угрозой станет наложение экологических проблем отдельных регионов и последствий начавших свое распространение лесных пожаров на ситуацию с пандемией. Известно, что смог (в том числе дым от возгораний), качество воздуха напрямую влияют на органы дыхания, усугубляя любую легочную патологию. Кроме того, смог снижает инсоляцию и проникновение ультрафиолета, естественных факторов, снижающих вирулентность COVID-19. Наконец, само по себе наличие в воздухе большого количества частиц пыли является усугубляющим фактором — она является естественным переносчиком вируса на далекие расстояния. Поскольку такие частицы сохраняют свою вирусную активность до пяти суток, повышаются миграционные возможности вируса в отрыве от живых носителей. Предположу, что это далеко не всё, что нам предстоит учесть».

Андрей Юрченко

Для оперативного принятия локализованных управленческих решений, адекватных местным условиям и задачам, необходимо взаимодействие штабов, экспертных групп и аналитических центров. Важно использование инструментов поддержки принятия решений, работающих с реальными данными и имеющих возможность моделировать последствия. В докладе заместителя главного ученого секретаря Сибирского отделения РАН кандидата технических наук Юрия Александровича Аникина прозвучала необходимость создать комплексную модель различных процессов при пандемии — биологических, экономических и социальных. Это позволит при принятии решений оценивать различные факторы: структуру региональной экономики, производственные цепочки, логистику, зависимость от импорта и экспорта, доставку фармпрепаратов и медицинских изделий. «Любые меры имеют свои косвенные и пока не очевидные результаты. Так, например, массовое применение различных антисептиков ускоряет появление резистентных бактериальных инфекций. А жесткие карантинные меры повышают риск того, что следующий штамм вируса появится до момента получения массового иммунитета к текущему, и станет возможным двойное заражение. Введение жестких ограничений в отдельном городе может осложнить работу предприятия, критически участвующего в производственных цепочках других регионов. Значимый ущерб сейчас могут нанести недифференцированные решения», — пояснил эксперт.

Юрий Аникин

На основе моделирования можно принимать локализованные решения о степени изоляции, мерах поддержки, экономических ограничениях, потребностях в различных сферах, — подчеркивалось на заседании МРГ.  За каждой такой моделью, кроме математиков, должны стоять опытные специалисты-практики в конкретной отрасли. Такую междисциплинарность возможно реализовать в рамках межведомственного взаимодействия, инициированного СО РАН, и с привлечением нескольких институтов Новосибирского научного центра.

Ольга Дорохова,

ответственный секретарь МРГ при СО РАН

На недавнем совещании президента России Владимира Владимировича Путина с членами правительства вице-премьер Татьяна Алексеевна Голикова отметила: «Мы проверяем еще 22 новых лекарственных препарата, которые представлены Сибирским отделением Российской академии наук, и достоверные результаты получим 10 апреля 2020 года». О комплексных предложениях федеральному центру сообщал и председатель СО РАН академик Валентин Николаевич Пармон на Общем собрании отделения.

В частности Новосибирский государственный университет прорабатывает  применение искусственного интеллекта и глубокого машинного обучения для автоматизации, повышения качества и скорости, снижения стоимости обработки данных компьютерной томографи), МРТ, флюорографии и других методов сканирования состояния организма, а Институт вычислительных технологий СО РАН занимается прикладными исследованиями в области машинного зрения и методов анализа медицинских изображений, в том числе расшифровки термограмм.

«С развитием цифровых тепловизоров, повышением их температурной точности и разрешения, появилась возможность автоматического и автоматизированного компьютерного анализа получаемых с них изображений и даже видеоряда. Медицинская термография, имея достаточно глубокие корни, с внедрением методов компьютерного анализа получает новую жизнь. Особую важность получают подходы на основе анализа мультимодальных данных, объединяющих термографию с другими диагностическими методами. Институт вычислительных технологий СО РАН имеет более чем десятилетний опыт разработки методов и технологий анализа изображений, применяя его в анализе данных дистанционного зондирования Земли, около 5 лет практики анализа медицинских изображений и серий изображений (томограмм), а в последние полтора-два года наш коллектив активно погружен в задачи предметного анализа именно термографических снимков с применением методов искусственного интеллекта (машинное обучение) и комбинированием их с классическими и ансамблевыми методами кластеризации и классификации объектов на изображениях», — прокомментировал первый заместитель директора ИВТ СО РАН кандидат физико-математических наук Андрей Васильевич Юрченко.

Андрей Юрченко

Ученые предложили совместить в одной программной системе термографический и рентгенографический источники данных (мультимодальный подход) с автоматическим картированием органов и систем на основе контуров рентгеновского снимка, учитывая при этом индекс массы тела и процент жировых отложений для коррекции параметров термографической диагностики. Подход назвали «Комплексная термо- и рентгенографическая функциональная диагностика для формирования прогнозного сценария осложнений при COVID-19». Новой диагностической методике предстоит пройти тестирование, а также получить некоторую финансовую поддержку на доработку программного обеспечения.

Аппаратное обеспечение методики — современный рентгеновский аппарат, персональный компьютер, а также мобильный теплоовизор. Таковым может стать СВИТ, http://www.sbras.info/news/evropeiskaya-sertifikatsiya-sibirskogo-teplovizora разработанный и выпускаемый в Институте физики полупроводников им. А.В. Ржанова СО РАН. Приёмным элементом этого прибора служит двухмерная матрица полупроводниковых конденсаторов на основе арсенида индия (InAs), установленная в фокальной плоскости инфракрасного объектива и по чувствительности превосходящая зарубежные аналоги.

Другая инновационная технология, предложенная к ускоренной реализации — самоочищающиеся фотоактивные тканевые материалы. Созданные в Федеральном исследовательском центре «Институт катализа им. Г.К. Борескова СО РАН», они могут помочь в обеспечении медперсонала и лаборантов средствами индивидуальной защиты. Об их острой нехватке говорилось на очередном совещании по вопросам развития ситуации с коронавирусной инфекцией и мерам по ее профилактике, которое глава государства проводил с вирусологами и членами кабмина. Для производства фотоактивных материалов по методике ИК СО РАН подходят как хлопковые, так и полиэфирные ткани, которые обрабатываются нанокристаллическим диоксидом титана. Это позволяет получать устойчивые к стирке и стабильные во времени текстильные фактуры, самоочищающиеся от вирусов и бактерий. Самоочистка и обеззараживание одежды, изготовленной из такого материала, происходит как во время ночного хранения, сопровождающегося воздействием мягкого ультрафиолета, так и в процессе носки под действием солнечного света.

По информации сайта ИВТ СО РАН, фото Юлии Поздняковой, «Наука в Сибири»

На встрече с президентом России Владимиром Владимировичем Путиным сибирский ученый акцентировал проблему резкой неравномерности распределения супервычислительных мощностей по территории страны и его несоответствия интеллектуальному потенциалу регионов и их вкладу в российскую науку. Более 90 % этих ресурсов сконцентрировано западнее Урала, около 75 % — непосредственно в Москве, тогда как только Сибирь дает 15 % высококачественных российских научных публикаций (если считать по статьям в изданиях, входящих в Web of Science).

Так, в Новосибирске, с одной стороны, есть три центра коллективного пользования киберинфраструктурой: Информационно-вычислительный центр Новосибирского государственного университета, Сибирский суперкомпьютерный центр Института вычислительной математики и математической геофизики СО РАН и Центр научных ИТ-сервисов ИВТ СО РАН. С другой стороны, суммарная производительность их вычислительных систем меньше одной десятой Кристофари (суперкомпьютер Сбербанка). В результате существенной ограниченности вычислительных мощностей страдают в первую очередь пользователи. В НГУ, ориентированном в основном на потребности студентов и аспирантов, жестко лимитируют количество одновременно используемых для решения задач процессоров, ССКЦ имеет среднее время ожидания старта задания в очереди задач в 14—17 дней, ИВТ СО РАН предоставляет вычислительные ресурсы очень ограниченному числу пользователей. При этом решаемые вычислительные задачи полностью соответствуют приоритетам стратегии научно-технологического развития Российской Федерации. Например, в 2019 году только с помощью ресурсов ССКЦ было выполнено более 100 НИР на общую сумму свыше 700 млн рублей, и это при производительности систем не более 160 терафлопс. Некоторые вычисления уже сейчас невозможно проводить в Новосибирске из-за недостаточной мощности. Если же говорить о параметрах дальневосточных центров, то они еще ниже, и на карте распределения российской суперкомпьютерной инфраструктуры (по данным рейтинга top50.supercomputers.ru) их нет вообще. В то же время в США, по словам ученого, суперкомпьютерные мощности распределены равномерно по всей территории страны, от Массачусетского технологического института (MIT) на восточном побережье до калифорнийского Ливермора.

Заместитель директора ИВТ СО РАН также обратил внимание на перспективу создания на востоке России мощных научных установок класса мегасайенс, в числе которых — сибирский синхротрон СКИФ и его дальневосточный аналог РИФ, размещение которого планируется на острове Русский. «Вот почему возрастает роль проекта СНЦ ВВОД, — уточнил А. В. Юрченко. — Дело не только в отставании России от ведущих научных держав, в пятерку которых мы должны вернуться, и не во вхождении в какие-то другие рейтинги. Перед нами стоит конкретная задача. Одна рабочая станция СКИФа будет генерировать данные со скоростью до 9 гигабайт в секунду. Не всякая современная система хранения данных способна принимать их в таком режиме, не говоря уже об обработке. У синхротрона запланирован внутренний дата-центр, но он проектировался для задачи приема и предварительной обработки данных с дальнейшим их трансфером на более мощную машину. И такая машина должна быть локализована здесь же, чтобы обеспечивать оперативный прием данных со СКИФа и их обработку практически в режиме реального времени».

По словам ученого, проект СНЦ ВВОД предусматривает создание суперкомпьютера, состоящего из двух блоков для возможности решения задач разных классов, в том числе анализа данных с применением методов машинного и глубокого обучения и традиционного суперкомпьютерного моделирования. Первый блок — на основе классического кластерного суперкомпьютера, второй — гибридный, на основе графических процессоров. Оба блока, как планируется, будут соответствовать мировому top50. «При выборе организационной модели мы опирались на опыт европейских стран, прежде всего Германии, — конкретизировал Андрей Юрченко. — Поэтому СНЦ ВВОД будет не просто мощным дата-центром, но и центром компетенций, образовательной площадкой». В перспективе он сможет стать ядром всей Сибирской сети суперкомпьютерной инфраструктуры, в рамках которой, используя современные грид-технологии, можно будет перемещать задачи между узлами этой сети, исходя из класса таких задач и свободных ресурсов.

«Наука в Сибири»

Фото Александры Федосеевой

Ключевое слово — СКИФ, причем как в главной роли, так и в привязке к другим темам и сюжетам. В первом случае материалы выходили в широком оценочном диапазоне: от позитивно-самоотчетных (исходящих от губернатора и правительства Новосибирской области) до тревожных (требования ученых к федеральному центру ускорить начало финансирования проекта). СКИФ присутствовал практически во всех публикациях по Академгородку 2.0, в том числе прямо не касавшихся синхротрона. Отдельно выделим получившие по нескольку перепечаток интервью изданию РБК зам.руководителя проектного офиса СКИФ Якова Ракшуна и сообщение РИА Новости (со ссылкой на академика Павла Логачева) о подключении к проекту СКИФ одной из структур Росатома («Титан-2»).

Главные фигуры — губернатор Новосибирской области Андрей Травников и президент РАН академик Александр Сергеев. Первый говорил об Академгородке и СКИФе на аппаратных совещаниях и брифингах в Новосибирске и Москве, на Гайдаровском форуме, во время встреч с Анатолием Чубайсом, Александром Сергеевым и новым главой Минобрнауки Валерием Фальковым. Высказывался и критически (не в адрес руководства области), предложил управление программой «сделать более жестким и глубоким».  Глава Академии наук совершил поездку в Новосибирский научный центр, отразившуюся в около 30 публикациях федеральных, региональных и отраслевых СМИ. В числе первых —  Регнум, Вести, The world news, новости Рамблера.

Энергетика Новосибирской области привязывалась к Академгородку 2.0 — на сессии регионального Минкомхоза программа развития ННЦ была названа главной предпосылкой 60-процентного увеличения числа объектов энергетики в 2019 году и 75%-го — резервных мощностей.

 В ЧС-инфо вышла публикация кандидата экономических наук Юрия Воронова с критикой концепции пространственного развития Академгородка 2.0 от ООО «Концепт-Проект». Критика отчасти справедливая («В концепции главным должно быть описание места новосибирского Наукополиса среди других научных центров мира», «В концепции игнорируется проблема реновации, крайне актуальная для Академгородка»), местами с перехлёстами: «Полуфеодальное деление Академгородка на верхнюю (для ученых) и нижнюю (для быдла) зоны в Концепции делается еще более суровым, чем в советские времена».

 «Академгородок 2.0 без Академгородка 2.0» — так можно обозначить сообщения СМИ о диалоге зам. директора ИВТ СО РАН Андрея Юрченко и Владимира Путина во время встречи в Череповце 04 февраля. Публикации не имели никакой привязки к программе «Академгородок 2.0», поскольку ни она, ни проект СНЦ ВВОД не фигурировали в диалоге главы государства и сибирского ученого.

Как обычно, Академгородок 2.0 фигурировал во множестве публикаций, почти никак к нему не относящихся. К примеру, анонсы февральских Дней науки, достижения ученых Калининградского университета, намерения присвоить Новосибирску звание города трудовой доблести, студенческий дискуссионный клуб «Диалог на равных», планы развития метрополитена и скоростных электричек, дебаты вокруг места строительства музыкальной школы в Академгородке, уголовное дело по факту распределения земель Барышевского сельсовета, личные увлечения Андрея Травникова — программа развития Новосибирского научного центра всё равно так или иначе упоминалась.

«СНЦ ВВОД — это флагманский, очень важный, интегрирующий, объединяющий новые направления “Академгородка 2.0” проект, — отметил министр науки и инновационной политики Новосибирской области кандидат физико-математических наук Алексей Владимирович Васильев. — Он развивается довольно динамично и по части поиска и проработки технических, инженерных решений, которые будут использоваться при создании этого центра, и в плане формирования перспективных команд и коллективов».

Алексей Васильев

Министр отметил основные этапы 2019 года, пройденные СНЦ ВВОД: формирование команды, подготовку молодых исследователей, а самое главное — создание исследовательской программы, которая будет реализовываться на вычислительном комплексе, и как следствие — формулировку и уточнение технических и инженерных требований.

«Есть много задач в области обработки данных и в научных исследованиях, которые требуют запланированных нами мощностей», — прокомментировал руководитель координационного совета проекта СНЦ ВВОД, ректор Новосибирского государственного университета академик Михаил Петрович Федорук. Напомним, к 2022 году предполагается достигнуть мощности по крайней мере в 10 петафлопс, объема системы хранения данных — минимум 150 петабайт.  «У нас есть четкий план, который состоит из многих этапов, в частности необходимо проработать вопросы о земельном участке, проектную документацию на строительство здания и так далее. Подчеркну — это один из базовых проектов программы “Академгородок 2.0”, потому что центр обработки данных и вычислений нужен всем институтам и всем остальным проектам», — сказал Михаил Федорук.

Михаил Федорук

Заместитель руководителя координационного совета проекта СНЦ ВВОД, директор Института вычислительной математики и математической геофизики СО РАН доктор физико-математических наук Михаил Александрович Марченко также сообщил, что в 2019 году достигнута договоренность с будущими ключевыми пользователями центра о проведении суперкомпьютерных вычислений и хранении данных в едином пространстве СНЦ ВВОД.

Андрей Юрченко

«Мы завершили то, что можно назвать концептуальным проектом — то есть сформировали основополагающий пакет документов, в частности готовы документы для подачи в федеральную адресную инвестиционную программу, — сказал заместитель руководителя координационного совета проекта СНЦ ВВОД, первый заместитель директора Института вычислительных технологий СО РАН кандидат физико-математических наук Андрей Васильевич Юрченко. — Сейчас у нас есть вся документация, чтобы продвигать этот проект в целях поиска поддержки».

О чем речь?

Как принято в академической среде, участники обсуждения сначала взялись сформулировать его предмет. Первый заместитель директора ИВТ кандидат физико-математических наук Андрей Васильевич Юрченко констатировал, что оба термина — цифровые двойники и большие данные — уже хорошо прижились как в научном, так и более широком обиходе. «С другой стороны, они очень расплывчаты. При этом я не считаю, что научные определения нужно унифицировать ГОСТами, — сказал А. Юрченко. — Мы, ученые, вправе находить взаимоприемлемые трактовки в рамках профессионального общения».

«С понятием больших данных я столкнулся впервые в 2012 году на крупной корпоративной конференции, — вспоминал доктор технических наук Владимир Борисович Барахнин из ИВТ СО РАН. — Представитель одного из операторов сотовой связи рассказывал, как они анализируют логи пользователей для выбора оптимальной маркетинговой политики. Речь шла о десятках миллионов записей и вывод был такой: решение по выбору сети принимают отцы семейств, на них нужно ориентироваться. Затем дама из медицинской компании продемонстрировала результаты работы с более сложными данными о ста тысячах пациентов. Это делалось для решения той же задачи, но дало противоположный результат: вышло, что ориентироваться при продвижении медицинских услуг нужно в первую очередь на женщин. Тогда нам казалось, что с позиций науки о вычислениях и первое, и второе ничего принципиально нового не представляют — не те величины. Но когда летом уже следующего года во время истории с Эдвардом Сноуденом выяснилось, что спецслужбы США способны сканировать и анализировать едва ли не всю электронную переписку — а это миллиарды очень плохо структурированных записей, — стало ясно, что термин “большие данные” имеет полное право на существование. И они требуют принципиально других, новых методов работы по сравнению с теми, к которым мы привыкли». Владимир Барахнин обозначил одно из таких отличий: работа с big data невозможна прямыми методами обращения к ним и требует многоуровневого машинного обучения.

Заместитель главного ученого секретаря Сибирского отделения РАН кандидат технических наук Юрий Александрович Аникин также апеллировал к опыту американских спецслужб, цитируя максималистское определение одного из директоров ЦРУ: «Большие данные — это все данные мира, причем доступные для анализа в пределах одного акта». Говоря о цифровых двойниках, доцент факультета информационных технологий Новосибирского государственного университета Виталий Геннадьевич Казаков назвал их «не научным термином, но научной метафорой». «Такие иносказания используются не для того, чтобы раздвинуть горизонты внутринаучного и межнаучного общения, — считает он, — а для вступления в контакт с людьми, которые распределяют деньги. Имитационное моделирование на компьютерах проводилось еще с 1950-х годов, и в течение нескольких десятилетий у нас не было никакой необходимости в термине “цифровые двойники”. Он появляется в тот момент, когда такие модели начали массово применяться в промышленности, а ей руководят не научные работники — с ними потребовалось находить общий язык и подбирать приемлемые понятия. Но прежде чем использовать такие термины в науке, я бы предложил предварительно определяться в их необходимости».

Юрий Аникин

Кандидат технических наук Роман Константинович Федоров из иркутского Института динамики систем и теории управления им. В.М. Матросова СО РАН считает, что понятие “цифровые двойники” всё же приемлемо и в науке, поскольку выделяет класс имитационных моделей многоразового непрерывного использования и поэтому самообновляющихся, «живых», реагирующих на поступление новых данных в режиме реального времени. Прозвучала и гуманитарная трактовка: «Цифровые двойники — очередная опасная игрушка человечества, порожденная его неистребимой ленью и любознательностью». Опасность видится в превращении пользователя из профессионала в так называемого квалифицированного потребителя, который в большей степени наблюдает виртуального субъекта, нежели управляет им. В качестве примера приводились летные происшествия и даже катастрофы последних лет, вызванные зависимостью экипажей от интеллектуальной авионики.

Цифровые урожаи

Сельское хозяйство перестает быть консервативной сферой, в том числе и в России. Производительность растениеводства, например, за последние десятилетия возросла в разы. Если в СССР ежегодные «битвы за урожай» с привлечением почти всего городского населения давали (по состоянию на 1978 г.) средние 17 центнеров зерновых с гектара на площади 74 миллиона гектаров, то урожайность 2017 года составила 29 центнеров с гектара при сокращении посевов до 48 миллионов гектаров. Эти данные приводились в презентации академика Виктора Валентиновича Альта (Сибирский федеральный научный центр агробиотехнологий РАН), представленной участникам круглого стола.

Как выяснилось, рост производительности достигнут за счет комплекса изменений — прежде всего, увеличения количества и точности операций, производимых на полях, а также замены машинного парка на более современный (в том числе с автоматизированным и роботизированным управлением). Примером служит хозяйство «Майское» (Новосибирская область), где в 1988 году 9 тысяч гектар обрабатывали 67 комбайнов, а сегодня с 20 тысячами управляется 15 машин, при этом урожайность выросла ровно вдвое. Но высокий урожай — не всегда благо, в некоторые годы это вызывает пресыщение рынков, падение цен, накопление нереализуемых товарных излишков, как это произошло с сахарной свеклой и сахаром в текущем году.

Поэтому цифровизация аграрного сектора — не «цифровые двойники коров» (упоминавшиеся в качестве курьёза), а интеллектуальные системы комплексного прогнозирования, планирования и ведения хозяйства, основанные на работе с big data самого различного происхождения: от данных дистанционного мониторинга земной поверхности до экономических показателей и информации с сенсоров сельхозмашин. «Специалисты СФНЦА РАН и ИВТ СО РАН ведут совместный проект, к развитию которого намерены подключить индустриальных партнеров, — сообщил А.В. Юрченко. — Речь идет о разработке цифровых технологий для снижения потерь от заболеваний культур, а в перспективе — поэтапном создании системы планирования и управления урожайностью». Ученый не отрицает, что это окажет воздействие на автономию принятия решений отдельными холдингами и хозяйствами: «Мы все встали на путь создания новой плановой экономики, и не только аграрной».

Правда, не все согласны с возможностью стопроцентно эффективного планирования урожайности. «До сих пор важнейшим воздействующим фактором здесь является климат, — отметил В. Б. Барахнин. — Возможности его прогнозирования на сезоны вперед сегодня весьма невелики. Четкое предсказание семи тощих и семи тучных лет пока описано только в Книге Бытия».

Владимир Барахнин

Потоки и преграды

Другой комплексный проект, обсуждавшийся на круглом столе — создание цифровой модели Обь-Иртышского речного бассейна. Со стороны науки его инициаторами выступили барнаульский Институт водных и экологических проблем СО РАН и Кемеровский филиал ИВТ СО РАН, к которым позднее присоединился и центр «Новые производственные технологии» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого. Проект уже включен в программу развития создаваемого научно-образовательного центра (НОЦ) «Кузбасс» и концептуально задуман прежде всего как межрегиональный. Соглашение об участии в нем подписали Кемеровская область (координационный совет проекта возглавил вице-губернатор региона Константин Геннадьевич Венгер) и еще восемь субъектов Сибирского и Уральского федеральных округов.

По словам Андрея Юрченко, цель этой научно-территориальной коллаборации — сохранение и экологическая реабилитация водных объектов, входящих в Обь-Иртышский бассейн (включая Телецкое озеро), точная оценка влияния на них располагающихся на берегах рек и озер этого бассейна городов и агломераций за счет построения основанной на больших данных (data-driven) системы комплексного управления водными ресурсами (КУВР) речного бассейна в соответствии с действующим международным стандартом на такие системы. «Это очень больший проект, — подчеркнул заместитель директора ИВТ, — в котором мы хотели бы, с одной стороны, использовать по максимуму те заделы, которые уже есть у нас и наших коллег — как в области моделирования, так и в работе с большими данными. — С другой стороны, мы надеемся, что межрегиональная и междисциплинарная инициатива будет поддержана государством как соответствующая целям национальных стратегий и проектов».

Обь-Иртышский проект А. Юрченко назвал своеобразным спин-оффом (ответвлением — Прим. ред.) более широкого научного начинания по моделированию сложных экосистем, сопряженного с Планом комплексного развития СО РАН. «Мы видим возможность не только масштабирования и переноса создаваемых моделей на экосистемы других частей России и заинтересованных стран, но и построение, по аналогии, систем мониторинга и управления другими природными ресурсами», — подчеркнул ученый.

Затраты на создание цифровой модели Обь-Иртышского бассейна оценены весьма приблизительно — «порядка миллиарда рублей». «Потребуется создание десятков, если не сотен, новых экологических полигонов и контрольных станций, оснащенных самым современным оборудованием, — заметил Андрей Юрченко. — Это далеко не чисто научный проект, и мы рассчитываем на участие в нем десятков предприятий и компаний, региональных властей и управляемых ими ресурсов». Неизбежен, но не решен вопрос об интернационализации проекта: верховья и истоки Иртыша находятся на территориях Казахстана и Китая, без поступления данных откуда полнота модели ставится под сомнение. Как отметил заведующий лабораторией ИВТ СО РАН доктор технических наук Евгений Леонидович Счастливцев, сопредельные страны могут быть вовлечены через структуры Шанхайской организации сотрудничества, тем более что академии наук государств-участников ШОС создали специальный совет по взаимодействию.

Виталий Казаков

Участники обсуждения не скрывали того, что в академических институтах и университетах есть факторы, препятствующие их активности в комплексных проектах. В частности, был назван разрыв (ментальный, мотивационный, инструментальный) с высокотехнологическими компаниями, включая сектор IT. «Даже в Академгородке не все субъекты готовы к кооперации», — высказался Виталий Геннадьевич Казаков из Новосибирского госуниверситета. «Мы относимся со скепсисом друг к другу и все вместе — к новым амбициозным проектам, — заметил Андрей Юрченко. — Возможно, этот скепсис и мешает нам больше всего».

Фото Андрея Соболевского