Ученые Высшей школы электроники и компьютерных наук – профессор Леонид Соколинский и аспирант Николай Ольховский – выиграли грант РНФ федерального уровня в рамках исследования, которое посвящено синтезу суперкомпьютерных технологий и искусственного интеллекта. Связка суперкомпьютера и искусственного интеллекта в перспективе позволит на новом уровне решать задачи линейного программирования (ЛП) для оптимизации различных производственных задач.
Существующие методы решения задач ЛП обладают двумя недостатками. Первый заключается в том, что алгоритмы решения сложных задач невозможно эффективно запустить на современных мощных суперкомпьютерах с большим количеством вычислительных узлов. Метод решения ученых ЮУрГУ в перспективе будет лишен такого недостатка. Он разрабатывается с учетом постоянного развития компьютерной техники, что позволит использовать метод на суперкомпьютере любой мощности. Второй недостаток существующих методов решения многопараметрических задач – итерационность (повторное применение какой-либо математической операции). Новый же метод позволит решать задачу за строго определенное время.
«Многие люди под линейным программированием понимают парадигму программирования, где каждая команда следует одна за другой. Но в нашем случае этот термин к написанию программ не имеет прямого отношения. ЛП – это класс задач, заключающийся в следующем: у нас есть некоторая функция, и эта функция зависит от многих параметров. Параметров у нас может быть миллион. И нам нужно подобрать каждый параметр таким образом, чтобы функция дала нам наилучшее значение. Например, в биохимии есть задачи на устойчивость молекул. У молекулы синтезируемого вещества есть много параметров, и есть много разных вариантов эту молекулу собрать, но энергетически стабильна она будет только в каком-то одном случае. Все подобные случаи сводятся к задаче многопараметрического линейного программирования, решением которой мы и занимаемся с Леонидом Борисовичем в рамках полученного гранта», – поясняет Николай Ольховский, младший научный сотрудник кафедры «Системное программирование».
Использование нейронных сетей в фундаментальных исследованиях не просто дань моде. Нейронная сеть – удобный инструмент для распознавания различных по сложности образов или картинок. Не зря в Высшей школе электроники и компьютерных наук ввели новую образовательную программу, которая делает упор на машинное обучение.
«Первоначально основным применением линейного программирования была оптимизация производственных процессов, но сейчас область применения ЛП значительно расширилась. В частности, применяется оно в роботрейдинге. На валютных биржах и на биржах ценных бумаг люди уже давно не работают. Трейдеры, брокеры – их давно заменили программы. Это направление называется роботрейдинг или высокочастотная торговля. Программа-робот может совершить транзакции по купле-продаже ценных бумаг несколько тысяч раз за одну секунду. Для человека это совершенно невозможно! А для робота это легко. Они на каждой транзакции зарабатывают буквально копейки, но за счет того, что они делают, их очень много, в сумме получается миллионы рублей (за неделю). Это при условии, что робот правильно настроен, хорошо оптимизирован», – объясняет Леонид Соколинский, доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой «Системное программирование» ЮУрГУ.
Управление беспилотными летательными и наземными аппаратами – еще одно из направлений линейного программирования. Выбор оптимального маршрута, точный расчет траты горючего или заряда батареи для беспилотных аппаратов – все эти задачи оптимизации решаются с помощью ЛП.
На суперкомпьютере «РСК Торнадо ЮУрГУ» уже запущен прототип, который решает задачи небольшой размерности. В рамках гранта было опубликовано несколько научных статей в вестнике ЮУрГУ, в высокорейтинговом журнале Mathematics и в сборнике трудов конференции Parallel Computational Technologies. В основу гранта положено диссертационное исследование Николая Ольховского.
