Юрий Агарков: “Нейроморфные вычисления — наше будущее”
Гонка технологий нейросетей вышла на новый уровень: китайские разработчики, как сообщает hightech.plus, создали новую архитектуру, которая может оказаться намного более производительной. Вместо увеличения скорости вычислений инженеры попытались воссоздать принцип работы нейронов мозга. Технологии, позволяющие машине копировать принципы работы биологического мозга — это новый этап развития искусственного интеллекта.
Один из амбассадоров развития нейроморфных систем в России — Юрий Агарков, основатель стартапа, который позволит другим разработчикам программно-аппаратных решений быстрее создавать продукты на базе технологий ИИ. О трендах и перспективах этого направления, а также моделях применения нейросетевых разработок Юрий Агарков рассказал в интервью.
— Юрий, сейчас вы занимаетесь разработкой собственной системы, которая позволит вывести вычисления в сфере искусственного интеллекта на новый уровень. В чем суть проекта?
— Мы с партнером работаем над собственным стартапом по созданию системы автоматизации проектирования нейроморфных систем. Это софт, на основе которого можно будет создавать аппаратные решения для нейросетей нового поколения — более быстрое и энергоэффективное “железо”. Можно сравнить с разработкой микросхем и печатных плат: существует специализированное программное обеспечение, в котором проектируются и моделируются электрические процессы, которые будут в этих платах происходить. Как результат, ожидаем, что с помощью нашей системы будет расти количество разработчиков «умного железа».
— Однако существующие способы работы с нейронными системами ограничены возможностями существующего оборудования. По сути, вы намерены решить проблему, над которой бьются ученые и разработчики во всем мире. Верно понимаю?
— Мы хотим внести вклад в развитие этих систем и сделать технологию, которая будет решать проблемы и пользоваться популярностью. Технологических способов работать с нейросетями действительно существует несколько: например графические ускорители или решения на FPGA, но даже по сравнению с мозгом пчелы они менее “умные”, потребляют большое количество энергии, греются и не могут соединяться с большим количеством других таких же вычислителей.
Для сравнения, один нейрон одновременно “подключен” к десяти тысячам других нейронов, а всего их в человеческом мозгу более 80 миллиардов. Это разница наводит на мысли о системах, вдохновленных и построенных на принципах биоподобия, имитации живой нервной ткани. Существуют разные способы построить нейроморфные системы, и наиболее перспективной технологией для этого является мемристор или резистор с памятью. За счет физических свойств мемристора можно имитировать передачу сигнала, как это происходит в нервной ткани, и почти мгновенно выполнять арифметические операции сложения, умножения, как это требуют искусственные нейросети.
— Такая электроника будет способна значительно снизить энергопотребление — тут вы буквально попали в тренд и даже ускорили его. Какая еще выгода предполагается?
— Да, технология действительно демонстрируют свою высокую энергоэффективность, также она сможет ускорить классические нейросети второго поколения, которые уже показывают впечатляющие результаты, и позволит запускать спайковые нейросети третьего поколения, которые будут востребованы во многих отраслях в ближайшем будущем.
В России это направление называется нейроэлектроника. На текущий момент в нашей стране существует проблема скорости создания промышленной технологии и продуктов на ее основе. Сделать нужно очень многое, а необходимый инструментарий и программное обеспечение либо частично, либо полностью отсутствует. Не менее важной проблемой является отсутствие критической массы специалистов в этой сфере, чтобы запустить процессы, аналогичные современным информационным технологиям. Это связано с тем, что в России данное научное направление только начинает свой переход из научной задачи в реальный сектор экономики.
Поэтому мы запустили стартап, суть которого заключается в создании “трех китов” для будущего технологического прогресса в России: аппаратных решений, которые позволят связать цифровые и нейроморфные системы; программного обеспечения для автоматизации процессов моделирования, проектирования и тестирования нейроэлектроники; учебных программ для обучения отечественных разработчиков.
— Вы сделали отличную карьеру в одной из крупнейших IT-компаний страны: от начальника отдела системного администрирования до заместителю директора филиала по ИТ с повышением до руководителя в центральном аппарате сети филиалов. Как вы достигли таких результатов? Дайте несколько советов молодым специалистам.
— По мере карьерного роста я занимался множеством технических проектов и организационных инициатив. На новом уровне меня всегда ждал больший масштаб, сложность, уровень ответственности. И каждый раз, каждая ступень требовала от меня максимальной отдачи, добросовестного отношения к делу, системного подхода и высоких требований к качеству.
Молодым специалистам я бы хотел посоветовать в первую очередь заниматься любимым делом, во вторую — совершенствоваться в этом. Такой подход — единственное, что может поддержать огонь стремлений и мотивации в долгосрочном периоде. А если такое любимое дело еще не найдено, то необходимо пробовать себя в разных направлениях. Идея простая: если человеку приносит радость любимое дело, то его не нужно заставлять передвигать ноги или требовать от него качественного выполнения — он будет это делать сам от всего сердца.
— Профессия инженера промышленной электроники, специалиста по оборудованию и, наконец, опыт управленца — как Ваши компетенции способствуют успешным разработкам в области нейросетей?
— В первую очередь я инженер, и с детства шел к этому: занимался в радиокружках, изучал компьютерные технологии с пятого класса. Мое образование связано с созданием электронных систем и как я говорил ранее, проект по проектированию нейроморфных систем, как раз связан с электроникой, микроэлектроникой и сложным вычислительным оборудованием для ускорения/улучшения работы ИИ. В своей карьере я реализовал множество сложных проектов, связанных с промышленными вычислительными системами и сетями передачи данных. В том числе опыт создания экспертных групп позволил познакомиться и многому научиться у большого количества экспертов индустрии.
Кроме того, мой опыт в качестве руководителя — это управление проектами, создание команд и экспертных групп, в том числе распределенных, что позволяет запускать стартапы и управлять ими.
До недавних пор это направление было моим хобби, и я очень рад, что не зря изучал ИИ в свободное время, и теперь могу применить эти знания с пользой. Надеюсь, что когда-нибудь я смогу применить свои разработки для улучшения возможностей человека на земле и в космосе, что даст прикоснуться мне к “будущему”.
— Сейчас вы ведущий отечественный разработчик в отрасли нейро- и нейроморфных систем, в каком направлении планируете развиваться дальше?
— Так как мои компетенции — это электроника, информационные технологии и управление бизнесом, мне было бы максимально интересно создать платформу общего назначения и способствовать созданию вокруг этого экосистемы бизнесов, которая бы позволила решать разные задачи для развития систем на базе ИИ. В том числе, хотелось бы, чтобы эти системы использовались, например, в космосе.
Также интересно применить подобные системы как вспомогательные для организма человека. Например, восстановить зрение или слух людям с ограниченными возможностями.
Искусственный интеллект уже изменил мир и в будущем способен внести революционные преобразования в различные отрасли, включая медицину, производство, транспорт, финансы, образование и многие другие. С его помощью можно анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности и прогнозировать результаты с высокой точностью. Это, в том числе, позволяет компаниям и организациям оптимизировать бизнес-процессы, разрабатывать более эффективные стратегии и предоставлять новые продукты и услуги.
Инвестирование в разработки в области искусственного интеллекта и подготовка специалистов в этой отрасли — необходимые условия для любой страны, которая стремится быть лидером в инновациях и технологическом прогрессе. Развитие этих технологий делает страну более конкурентоспособной на мировом рынке, стимулирует экономический рост и улучшение качества жизни.
Если говорить в целом, то своей миссией я вижу развитие нейротехнологий, искусственного интеллекта и стремлюсь предлагать лучшие условия сотрудникам и партнерам для достижения максимального успеха в развитии компании и отрасли.
— Как вы можете очертить круг компетенций, необходимый специалистам, которые хотят работать с нейросетями?
— Необходимо хорошее фундаментальное высшее образование по специальностям, связанным с математикой и физикой. Нужны хорошая база и опыт в IT, плюс, определенный склад ума.
Кроме того, в связи с развитием технологий искусственного интеллекта сейчас возникает много вопросов, связанных с устройством сознания, а это уже сферы философии и этики. Например, как дальше развиваться искусственному интеллекту: в полноценное сознание, или сделать его придатком для человека? Управляемый ли это процесс, какие законы нужно заложить, какую мотивацию? Допустим, мы получили интеллект ребенка, тогда как правильно дальше с ним поступить? Тут очень много вопросов, на которые сейчас нет ответов. И самый главный — что есть сознание? Поэтому гуманитарные направления тоже очень будут востребованы.
— Что необходимо для дальнейшего развития нейроморфных вычислений в России?
— В отличие от классических архитектур, в нейроморфных системах у России есть возможность занять лидирующие позиции в мире. Чтобы развиваться в этом направлении, нужно обучать больше специалистов и создавать экосистему для обмена опытом и совместной работы. Современные технологии это позволяют эффективно организовать в дистанционном режиме.
Знаю об этом не понаслышке, в свое время мне посчастливилось заниматься созданием похожей структуры для крупной ИТ-компании. Под моим руководством были сформированы экспертные группы, включающие специалистов по профилям: серверы, системы хранения данных, сети передачи данных и так далее. В мои задачи входил поиск таких людей внутри компании, их мотивация и объединение по компетенциями. Все это удалось успешно выполнить.
Команды существуют в виде экспертного сообщества внутри компании, которое можно задействовать в решении задач любой сложности и масштаба. Такой подход позволяет наращивать внутреннюю IT-экспертизу компании и не прибегать к аутсорсу. Примененный мной способ организации позволил выдержать все трудности пандемии и обеспечить высококлассный уровень качества и надежности сервиса, не говоря уже о других, менее масштабных вызовах.
