Арам Гарегинян, Sputnik Армения
"Обучение" компьютера выполнению задач высокой сложности – новая дисциплина, которая формируется в математике. В ряде отраслей исследования проводят и ученые из Армении. Для этого была создана частная некоммерческая лаборатория YerevaNN, которая проводит исследования в математике и информатике и финансируется на пожертвования бизнес-сообщества.
Лаборатория уже подготовила несколько работ, которые представила для публикации в ведущие мировые отраслевые издания.
Кому послать письмо
Одно из направлений работы YerevaNN – анализ целевого назначения текста. Например, если в правительство пришло десять тысяч писем, то нужно понять, в какое ведомство перенаправить каждое из них (то же самое с деловой корреспонденцией и рядом других прикладных отраслей). Сейчас для этого используются виртуальные нейронные системы Google и Facebook. Для анализа текста здесь используется около 350 миллионов параметров. Но в зависимости от конкретной задачи, немного меняется и алгоритм, то есть в нем есть базовое ядро и сменные "насадки".
"Наша задача, чтобы эти насадки были как можно меньше – скажем, не 100-200 миллионов, а в 10-20 тысяч. Тогда они будут потреблять меньше памяти и будут работать быстрее", - говорит Научный руководитель лаборатории YerevaNN Грант Хачатрян.
Немного схожее направление – обучить компьютер распознаванию основных, рабочих признаков при обработке информации.
"Например, если составили алгоритм для беспилотной машины и загрузили в него карту Гориса, то потом система может не очень хорошо работать в Гюмри, потому что ориентируется на здания и улицы Гориса", - поясняет Хачатрян.
Для этого давно используется принцип: берется несколько городов, после чего машина выделяет их важнейшие признаки с точки зрения вождения (ширина улиц и полос движения, высота светофоров и дорожных знаков и т.д.). Условно говоря, для обучения в Гюмри сначала обкатываются Горис, Сисиан и Ванадзор. Принцип для этого выработан, но рабочего алгоритма на его основе в мире пока нет: на испытаниях в каждом алгоритме обнаруживаются те или иные недостатки. YеrevaNN тоже не решила эту задачу, но получила хороший "побочный продукт" – виртуальный испытательный стенд для таких алгоритмов.
"Мы создали методы, которые помогают выяснить, на каком этапе алгоритм дает сбой – и, главное, почему", - говорит Грант.
Какого цвета машина
Еще одно направление исследований – опознавание объектов. Такие технологии в мире уже есть, но теперь они идут на шаг дальше: система будет не только распознавать объекты, но и указывать, в какой точке изображения они находятся. Но компьютер пока не удается настроить на то, чтобы, на примере одной-двух тысяч фотографий он проводил распознавание на десятках тысяч незнакомых.
"Например, я могу поменять на фото цвет машины, но она будет стоять на том же месте. Алгоритм должен понять, что это одна и та же машина, просто цвет у нее другой", - поясняет Хачатрян.
За последний год в этом направлении были опубликованы три научные работы: Университета Джорджии, Google и одного из китайских университетов. Но пока эти исследования находятся на академической стадии и не готовы для коммерческого использования. Работу в этом плане ведут и армянские математики.
Без математики - никуда
В Армении способные ребята с физико-математических факультетов, как правило, стремятся идти в программисты. Казалось бы, логично – получают неплохую зарплату. Но с другой стороны, меньше остается желающих быть инженерами, физиками и математиками.
Стабильный рост в сфере высоких технологий Армении: министр представил данные
Тем не менее, есть несколько способных студентов-математиков, которые сознательно не идут в ИТ, стремясь заняться исследовательской работой. Есть и специалисты, которые пришли в лабораторию не со студенческой скамьи, а "с другого конца" - из практики. В какой-то момент они чувствуют, что в их работе появляются новые задачи, которые невозможно решить без исследований.
"Они говорят мне: "Мы считаем все новые научные публикации, но решения нужных нам задач найти не можем. Хотим написать кандидатскую, можете быть нашим руководителем?" К сожалению, приходится отказываться, потому что у меня самого недостаточно знаний для руководства научными работами. Таких специалистов в Армении нет", - говорит Хачатрян.
Для помощи привлекают профессоров из-за рубежа, в том числе армянского происхождения. Такой опыт уже есть: у одного из членов исследовательской команды фактическим руководителем диссертации был французский специалист по математической статистике Арнак Далалян. Такие примеры есть, но их пока не так много.
Но не случайно укреплять лабораторию хотят в первую очередь ИТ-компании: именно они – учредители и основные доноры лаборатории. Они прекрасно понимают, насколько нужны исследования для их работы.
Отметим, что о своих разработках Хачатрян рассказал на форуме Formula Goris, где менеджеры и специалисты нескольких ИТ-компаний встретились с местными школьниками.