ДВОЙНОЙ СТАРТ

Лаборатория под руководством доктора биологических наук Игоря Меньшикова займется разработкой биологически совместимых материалов с программируемыми свойствами и исследованием их взаимодействия с живыми организмами. На первом этапе ученые отыщут методы специфической иммунокоррекции организма для формирования приобретенной толерантности к естественным и искусственным антигенам потенциальных материалов.

Цель лаборатории машинного обучения и обработки «больших» данных производственных киберсистем под руководством доктора физико-математических наук Виктора Трубицына — разработка и использование методов искусственного интеллекта в создании, обучении и сопровождении информационных и экспертных систем представления и использования знаний в естественных, технических и социально-гуманитарных науках. В исследовательском центре нейронные сети могут быть использованы учеными разного профиля для интерпретации и анализа экспериментальных данных, управления сложными экспериментами, интерпретации и предсказания структурных, физических и химических свойств материалов.

«Деятельность обеих лабораторий мы считаем очень перспективной для развития как нашего центра, так и соответствующих отраслей науки в целом. Мы знаем, что ряд идей и решений, реализованных сотрудниками этих лабораторий, уже используют в своих исследованиях не только представители УдмФИЦ, но и другие ученые за пределами нашего региона. Заинтересованность в таких результатах выразили также некоторые крупные предприятий ОПК, совместно с которыми и с руководством республики мы создаем научно-образовательный центр мирового уровня в Удмуртии»,  — сказал директор Удмуртского ФИЦ доктор физико-математических наук Михаил Альес.

Подробнее о предпосылках появления двух лабораторий и планах на будущее корреспондент «НУ» поговорил с руководителями этих новых структурных подразделений Удмуртского федерального исследовательского центра УрО РАН.

Игорь Меньшиков, доктор биологических наук, заведующий лабораторией биосовместимых материалов:

— Основной костяк команды новой лаборатории — это сотрудники, перешедшие к нам из Удмуртского государственного университета и имеющие значительный опыт научно-исследовательской работы. Речь идет в том числе и об аспирантах и молодых ученых, отмеченных за успехи в научных исследованиях стипендиями и грантами президента РФ для молодых ученых.

Мы достаточно давно изучаем механизмы контроля и управления иммунными реакциями организма, направленные на различение «своего» и «чужого», и иммунного ответа на свои собственные антигены (молекулы, клетки и ткани). Сейчас к этой области иммунологии приковано повышенное внимание, потому что существует огромный спектр аутоиммунных заболеваний и патологий, причиной которых является реакция иммунной системы на свой собственный организм. Механизмы их возникновения и развития остаются сегодня неизвестными, поэтому поиск эффективных средств лечения затруднен.

Основной объект внимания в наших исследованиях — так называемая иммунная сеть. За теорию иммунной сети английский иммунолог Нильс Ерне был отмечен Нобелевской премией в 1984 году. Согласно теории Ерне иммунная сеть — сеть специфически взаимодействующих иммунных клеток — является ключевым механизмом иммунорегуляции. Мы исследуем иммунную сеть как механизм контроля аутореактивности. Проводя как теоретические — нами разработана математическая модель иммунной сети — так и экспериментальные исследования, мы значительно продвинулись в этой области. Результаты исследования представлены целым рядом публикаций в высокорейтинговых зарубежных журналах.

Причем здесь биосовместимые материалы? Искусственные имплантаты — сегодня уже реальность. Расширение применения имплантов сейчас ограничено использованием относительно инертных материалов. Организм так или иначе не остается безучастным к вторжению чужого и не может не реагировать на него. Прежде всего реагирует иммунная система, это ее функция. Поэтому тренд сегодня смещается в сторону разработки биологически активных совместимых материалов, способных интегрироваться в живые системы. И здесь без управления иммунными реакциями не обойтись. Накопленный опыт позволит нам индуцировать приобретенную толерантность иммунной системы к вновь создаваемым материалам. Если удастся достичь успеха, то останется только подобрать имплантаты по физическим свойствам. Это существенно расширит практику их использования, а значит и качество жизни пациентов.

Виктор Трубицын, доктор физико-математических наук, заведующий лабораторией машинного обучения и обработки «больших» данных производственных киберсистем:

— В каждом из институтов, вошедших в состав УдмФИЦ, за долгие годы их существования накопился большой объем экспериментальных и теоретических данных в таких областях, как физика и материаловедение, механика и процессы горения, языкознание. Использование методов машинного обучения и нейронных сетей для обработки этих данных напрашивалось само собой. Как обычно, главным вопросом при создании научной лаборатории является наличие кадров: направление исследований относительно новое, поэжтому специалистов не так уж много. Нам помогло то, что в УдмФИЦ элементы методов машинного обучения уже применялись на практике.

У нашей команды также имеется опыт реализации крупных проектов, выполненных в интересах предприятий Удмуртии и других регионов России. Вот лишь несколько примеров из обширного списка задач, при решении которых нами были использованы методы нечеткой логики и нейронные сети: разработка системы анализа геофизических измерений для нефтяных и газовых скважин; создание информационно-аналитической системы для определения трудоемкости машиностроительных и электротехнических изделий; разработка системы имитационного моделирования лесопромышленного комплекса Удмуртской Республики; мониторинг окружающей среды на объектах уничтожения химического оружия; почасовой прогноз потребления электроэнергии. Таким образом, у сотрудников новой лаборатории есть не только необходимые научные компетенции, но и значительный практический опыт реализации проектов по профильному направлению.

Спектр проблем, которыми займется лаборатория в ближайшем будущем, довольно широк. Это и задачи, связанные с применением нейронных сетей в расчетных методах, используемых в теоретической физике, физике конденсированного состояния и физике магнитных явлений. Здесь перспективна возможность использования искусственного интеллекта в качестве инструмента для «переброски мостика» от атомарного уровня исследования вещества на мезо- и макромасштабные уровни. Другое направление — систематизация и извлечение новых сведений на основе обработки «больших» данных, накопленных за многие годы, в частности, в области материаловедения и механики деформируемых систем. Также планируется развивать проекты, связанные с обработкой изображений с целью выделения достоверной информации о трудноразличимых объектах, в том числе в режиме реального времени.

Нужно отметить, что сегодня у нас нет недостатка в поставленных задачах, скорее наоборот, нам не хватает выделенных на лабораторию ставок, чтобы полностью охватить намеченное. Более того: нам регулярно поступают предложения о совместной работе от ведущих предприятий Удмуртии и научных организаций, в том числе из Москвы и Екатеринбурга.