Видео
Академик РАН Тыртышников: свои исследования я определяю как "борьбу с суперкомпьютерами"12 декабря 2023 года трем выдающимся российским ученым была вручена научная премия Сбера. О потенциальных направлениях развития суперкомпьютеров, выдающейся отечественной математической школе и взаимодействии с международным научным сообществом ТАСС поговорил с одним из лауреатов премии, директором ФГБУН "Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука", академиком Российской академии наук Евгением Тыртышниковым.
— Расскажите о своей научной работе, отмеченной премией. В чем ее важность?
— Я занимаюсь задачами линейной алгебры и вычислительными методами для задач, которые находятся на грани или за гранью современных компьютерных возможностей. Например, если имеется 83 признака и для каждого 10 значений, то общее число вариантов 10 в 83-й степени равно числу атомов в нашей Вселенной. Перебрать такое число возможностей не под силу никакому суперкомпьютеру. Чтобы работать с таким астрономически большим массивом данных, нужно прежде всего найти для них какую-то разумную модель представления через приемлемо малое множество параметров. Затем нужно придумать эффективные алгоритмы вычислений, в которых будут использоваться только малые множества параметров. А еще нужно научиться получать параметры по какой-то относительно малой части данных — схожая задача решается в процессе обучения нейронных сетей.
В Институте вычислительной математики им. Г.И. Марчука Российской академии наук нам удалось решить все эти вопросы, так или иначе используя матрицы малого ранга. Матрица ранга 1 определяется "крестом" из одного столбца и одной строки, для матрицы ранга k нужны k столбцов и k строк. Нам удалось понять, какой именно крест нужно выбирать, чтобы на его основе строилось достаточно точное приближение к матрице. Рецепт такой: нужно взять крест, в котором матрица на пересечении столбцов и строк будет иметь максимальный или достаточно большой объем (объем — это модуль определителя). Наши крестовые методы позволяют найти хорошее малоранговое приближение к матрице по ничтожно малой части ее элементов. Аналогичные методы удалось получить и для многомерных матриц, т.е. для тензоров. При этом используется модель тензорного поезда, который также появился в ИВМ РАН в 2009 году. То, о чем я говорю, — это методы и теоремы: результаты фундаментальных математических исследований. Высокую оценку получили именно они.
Эти методы и теоремы тем не менее оказались очень востребованными для решения всевозможных прикладных задач. Например, при создании нового лекарства возникает задача "докинга" — нужно понять, в какое место большой молекулы белка следует встроить маленькую молекулу ингибитора. Это трудная задача оптимизации. Наши малоранговые тензорные модели данных и принцип наибольшего объема привели к новому методу глобальной оптимизации, который во многих случаях оказался на пару порядков эффективнее традиционных эвристических методов.
Увеличивать мощность суперкомпьютеров совершенно необходимо. Более того, по сравнению с другими странами суперкомпьютеров у нас явно мало. И тем не менее свои исследования я определяю как "борьбу с суперкомпьютерами" — в том смысле, что новая математическая идея может дать продвижение в разы и на порядки выше, чем только лишь увеличение мощности суперкомпьютеров.
Занимаясь фундаментальными математическими задачами, мы хотим быть полезными в решении практических задач. В ИВМ РАН довольно много проектов, где мы работаем с инженерами и доводим наши результаты до реального применения. Замечу, что в этой работе возникают также новые интересные вопросы для теоретических исследований. Например, очень скоро на факультете вычислительной математики и кибернетики в МГУ будет защита кандидатской диссертации моего аспиранта Сергея Петрова, в которой часть результатов получена в ходе очень плодотворного взаимодействия с инженерами. В частности, обнаружено, что повышение размерности тензора позволяет более эффективно решать задачу его восстановления при весьма высоком уровне шума.
— Над чем сейчас работаете?
— Если говорить о ближайших планах, то в них есть внедрение наших малоранговых тензорных моделей в методы решения обратных задач и, конечно, дальнейшее развитие теории малоранговых моделей. Область их применения огромна по той простой причине, что мир наших данных хотя и многомерный, но, к счастью, малоранговый. Тому есть подтверждение в виде теорем — это область фундаментальной математики, связанная со знаменитой теоремой Колмогорова, решившей 13-ю проблему Гильберта, и его теорией поперечников. Эффективное использование свойства малоранговости в более подходящих метриках — это, безусловно, одна из очень важных тем. Будем работать также над новыми моделями данных в задачах искусственного интеллекта.
— Простой вопрос — может ли работа в области малоранговых аппроксимаций изменить компьютерные системы и позволить нам отказаться от уже понятной экстенсивной нейросетевой модели?
— Честно говоря, это примерно то, о чем я сам думаю, но на этом пути еще очень много работы!
— На что направите свою премию?
— Как в известном фильме — на все самое лучшее.
— Математики в нашей стране, как и физики, всегда считались элитой в научной среде. Насколько сейчас российская математическая школа сильна?
— Они и остаются элитой. Много наших математиков сейчас работает на Западе, но для многих замечательных математиков основное место работы находится по-прежнему в России. На заседаниях редколлегии нашего старейшего математического журнала под названием "Математический сборник" — в нем публиковались П.Л. Чебышев и А.Н. Колмогоров — при обсуждении статей я много раз имел удовольствие видеть и слушать мнения действительно выдающихся математиков, которые являются членами редколлегии. Есть и новое, молодое поколение очень сильных математиков.
— Как идет взаимодействие с коллегами из других стран? Связи не оборвались? Есть совместные работы, о которых можно рассказать?
— У нас было, конечно, очень обширное взаимодействие, которое сейчас поставлено на паузу. Например, на базе МГУ мы проводили Римско-Московскую школу матричных методов и прикладной линейной алгебры, причем в не очень стандартном формате: две недели в Москве и две недели в Риме. Кстати, для итальянской вычислительной алгебры школа дала заметный вклад — семь выпускников вошли в число ведущих молодых исследователей. К сожалению, 10-я по счету школа прошла по видеосвязи из-за вируса, а в настоящее время для продолжения слишком много препятствий. Тем не менее когда-то подписанное соглашение между МГУ и университетом Tor Vergata в Риме имеет статус действующего, хотя и не используется.
Я продолжаю работать в редколлегиях нескольких западных журналов. После пандемии возобновилось хорошее научное взаимодействие с коллегами из Гонконга, в частности, по модной тематике "сетей, информированных о физике задачи". Есть идеи о развитии некоторого более общего взгляда на процессы обучения нейронных сетей.
Начинают реализовываться новые планы в Китае — в университете, организованном в Шеньчжене на базе МГУ и Пекинского технологического университета. Думаем, что в следующем году сможем провести школу для российских и китайских студентов и аспирантов, посвященную тензорным методам и задачам искусственного интеллекта.
— Вы являетесь заведующим кафедрой вычислительных технологий и моделирования ВМК МГУ. Кого готовит кафедра и как вы считаете, что нужно для того, чтобы повысить престиж математики и физики среди молодежи?
— Мы считаем кафедру неотъемлемой частью института. Еще одна кафедра есть, кстати, на Физтехе, ей заведует мой заместитель — член-корреспондент РАН Юрий Викторович Василевский. Когда-то мы в ИВМ РАН сформулировали пять принципов успешного института. Один из них — это работа по подготовке кадров для себя на созданных нами же кафедрах. Курьезный факт: ИВМ РАН появился в 1980 году, а его кафедра на Физтехе была создана на месяц раньше! А вопрос о том, как поднимать престиж науки, я бы не назвал "небольшим вопросом". Мне кажется, он вообще ключевой для будущего нашей страны. Престиж — это отношение общества, а это значит, нужна консолидация всех инструментов работы с обществом. Конечно, престиж можно и нужно поднимать личным примером и участием в этой работе. Но вместе с тем думаю, что уже настал момент, когда от грантовой системы в науке надо переходить к системе постоянных позиций.
Евгений Тыртышников, получивший 20 млн рублей за «борьбу с суперкомпьютерами».
Знакомьтесь — Евгений Тыртышников, получивший 20 млн рублей за «борьбу с суперкомпьютерами».
Так в шутку свою научную задачу определяет академик РАН, доктор физико-математических наук, который стал победителем Научной премии Сбера в номинации «Цифровая вселенная».
Выступление Евгения Тыртышникова на церемонии вручения ему премии Сбера. После выступления Евгения Тыртышникова на церемонии вручения наград в штаб- квартире Сбера, ведущий Евгений Миронов, заявил: "Я хочу Вас сыграть в кино Евгений Евгеньевич. Потрясающе".
Вот как звучит достижение Евгения Тыртышникова:
Создание новых матричных и тензорных методов моделирования и сжатия данных для решения сверхбольших задач высокой размерности, что открывает широкие возможности ускорения вычислений в естественных науках, машинном обучении и других областях.
Увеличить мощности суперкомпьютера — недостаточно для повышения его эффективности. И тогда на помощь приходит алгебра. Подробнее академик РАН рассказывает в видео.
Встреча 13 января 2023 года. Старый Новый год
Встреча 13 января 2023 года. Старый Новый год
Встреча 4 июня 2022 года. 50 лет окончания школы.
Встреча 19 марта 2022 года
Памяти Леонида Проворова
Встреча выпускников 28.12.2019
Встреча 28 декабря 2019 года
Встреча выпускников 6.04.2019
Встреча выпускников 26.12.2018
Штивельман сентябрь 2016 года Америка - подборка фото
Встреча выпускников 19-20 мая 2012 года
Встреча выпускников 19-20 мая 2012 года
Встреча выпускников 19-20 мая 2012 года
Алгебра и геометрия. Профессор Тыртышников Евгений Евгеньевич (Лекция 1)
Советский, российский математик, профессор, академик РАН.
Лекции выдающихся ученых.
День Сунца
(2014) День Сунца Мультфильм созданный учениками СУНЦ МГУ в рамках кружка МультиСтудия, рук.Евгений Кабаков
Привет тебе, о ФМШ.
(2018) Привет тебе, о ФМШ! Концерт, состоящий из песен, сочиненных в стенах ФМШ №18 — ныне СУНЦ МГУ — школы имени А. Н. Колмогорова.
Концерт посвящен 55-летию школы имени А.Н.Колмогорова
Большой зал Дворца культуры МГУ 13.10.2018 Исполнители песен: Юлий Ким, Игорь Коровин, Валерий Никитин, Дмитрий Морозов, Марина Гаглоева
(2013) Юлий Ким. Музыкальные воспоминания
Воспоминания Юлия Кима о музыкальных спектаклях, которые он ставил со своими учениками в ФМШ №18, когда работал в нем учителем обществоведения.
Канал Культура
30.11.2018 - 1 декабря Школа-интернат имени Колмогорова отметит юбилей. Канал Культура.
Новости культуры
1 декабря Школа-интернат имени Колмогорова отмечает юбилей. За 55 лет специализированный учебно-научный центр МГУ стал одним из лучших в стране и выпустил сотни ученых, изобретателей, бизнесменов. О том, как растят таланты, – Алия Шарифуллина.