Модель толпы. Суперкомпьютер просчитывает социальные риски.

Кто посмеет утверждать, что профессия айтишника лишена романтики, если сотрудники Института наукоемких компьютерных технологий (НИИ НКТ) Университета ИТМО изучают поведение паломников на крупнейшем в мире (до 120 млн участников!) религиозном празднике Кумбха-Мела в Индии с выездом на место событий, взаимодействуют с голландской полицией по выявлению производителей и распространителей наркотиков, участвуют в предотвращении наводнений и развития вирусных эпидемий, в обнаружении очагов криминальных угроз в социальных сетях? Правда, чтобы рассказывать журналисту об этих подвигах легко и непринужденно, как о чем-то обыденном, им пришлось изрядно попотеть над разработкой теоретических основ и технологии экстренных высокопроизводительных вычислений для поддержки принятия жизненно важных решений в разных предметных областях. Критические ситуации знакомы каждому из нас и нередко сводятся к выбору “из двух зол”. Но лишь суперкомпьютерные расчеты позволяют выявлять закономерности поведения и предсказывать состояние комплексных систем, особенно в условиях нехватки и неполной достоверности исходных данных. 

Суть комплексных систем в том, что в них друг с другом взаимодействует мириады объектов, будь то люди, молекулы, вирусы, и новые математические подходы позволяют моделировать эти динамические процессы, объясняет научный руководитель лаборатории перспективных вычислительных технологий НИИ НКТ Петер Слоот. Он профессор Амстердамского университета, автор более 450 статей, руководитель нескольких европейских проектов и международных конференций по вычислительным технологиям. А лаборатория была создана в рамках известного Постановления Правительства РФ №220 о мегагрантах для ведущих ученых. Она столь же реальная — три этажа в здании на Биржевой линии, рабочие места, студенты, аспиранты (20% иностранных), сколь и виртуальная — ее сотрудники работают в разных точках планеты: в Амстердаме, Сингапуре, Варшаве, Будапеште. Как говорит директор института, профессор Александр Бухановский, сотрудничество с голландцем дает синергию опыта, возможность взглянуть на мир его глазами, обсудить и запланировать новые направления исследований. Но и для Слоота это перспективный альянс, источник знаний. НИИ НКТ — мощный коллектив, работающий по широкому спектру проблем. Институт начинался в 2006 году с четырех сотрудников, а сейчас их больше ста! По словам его основателя, профессора Бухановского, “мы выращиваем идеи и специалистов для команды”. “Поставленные задачи выполнены. Научный уровень работ соответствует мировому”. Этими полными внутреннего достоинства строчками венчался отчет об использовании мегагранта. Лаборатория была готова к новым вызовам, и таковым стал проект “Суперкомпьютерное моделирование критических явлений в сложных социальных системах”, поддержанный теперь уже грантом РНФ.Одна из систем, изучаемых в лаборатории, — сетевой трафик наркотиков. Упомянутый проект с голландской полицией (использовались как открытые источники — блоги и социальные сети, так и данные от информаторов) дал пищу для размышлений, но в России своя специфика, о которой лучше других знает ученик Бухановского Сергей Митягин, защитивший кандидатскую диссертацию по моделированию процесса наркотизации населения. Он говорит, что в России были и остаются нерешенными проблемы межведомственного взаимодействия в этой сфере: так, органы наркоконтроля, здравоохранения, социологические службы оперируют разными, очевидно, более удобными для них сведениями о количестве наркоманов.- Изучать эту систему экспериментально практически невозможно, — комментирует Бухановский, — но Сергей создал модель, позволяющую исходя из количества реально выявленных наркоманов понять, а сколько еще латентных, то есть скрытых, начинающих, пробующих легкие наркотики, не включенных в сети распространения. С помощью этой модели можно представить ситуацию в динамике, предсказать ее развитие и предложить способы влияния на нее. Поэтому модель востребована в городе. Мониторинг, которым мы занимаемся, — это не просто наблюдение, а сравнение текущей ситуации с заданным нами сценарием. И отклонения от сценария — сигнал власти и обществу: что-то надо делать. Сотрудники лаборатории неизменно подчеркивают, что они не принимают решения, а лишь дают выверенные рекомендации для их принятия, вычисляя закономерности и предсказывая состояние сложных систем. А в качестве подсказки готовы смоделировать “эффект бабочки”: влияя на незначительный компонент системы, можно коренным образом изменить ее поведение. В полной мере это относится к обнаружению криминальных и террористических угроз в социальных сетях. Речь не о планировании жестоких преступлений — детали их подготовки не выносятся на социальные сквозняки, и готовящийся теракт вычислить в сетях крайне сложно. А вот почувствовать криминогенную среду, как и тех, кто ее культивирует, возможно. При этом важно понять: это реальные настроения людей или целенаправленное воздействие на сеть (скажем, два человека управляют 50 виртуальными аккаунтами). Следующий блок проблем — как наладить информационное противодействие негативу в сетях: подчас мнение одной медийной фигуры весомее, чем 10 тысяч рядовых пользователей. С начала проекта лаборатория ежедневно собирает информацию в социальных сетях “ВКонтакте”, “Твиттер” “Инстаграм”, Live Journal и анализирует ее по структуре, содержанию, по активности сообществ.- В процессе этой работы выявился и другой класс задач: оценка через социальные сети имиджа власти, в частности городской администрации, — говорит старший научный сотрудник лаборатории Сергей Иванов. — Власти очень важно услышать голос общественных организаций и отдельных граждан, их реакцию на свои деяния. И вот эту обратную связь, причем максимально эффективную, мы пытаемся установить. — Одно дело — происки “ботов”, — подхватывает Александр Бухановский. — Но если люди жалуются на проблемы ЖКХ или транспортные неурядицы, власть в ответ должна реагировать. Или взять внешний облик города. У нас в ИТМО есть лаборатория светового дизайна — коллеги работают на стыке урбанистики и искусства, оценивая, насколько хорошо освещены улицы и здания. Мы сейчас с ними обсуждаем, как по фотографиям из “Инстаграма” проанализировать, насколько привлекательны те или иные кварталы и памятники… Социальные сети содержат очень много информации, если ее выявить и разложить по полочкам, получается ясная картина. По условиям предоставления гранта надо создать несколько демонстрационных систем, в частности, по предотвращению вирусных эпидемий. Это, по крайней мере, две компьютерные модели. Одна из них описывает распространение ВИЧ-инфекции и основана на более ранних разработках лаборатории с европейскими партнерами. Другая, связанная с банальным (вроде бы) гриппом, оказалась более сложной. Даже несмотря на то, что в Петербурге накоплены достоверные статистические данные по этому заболеванию за последние полвека. Грипп — инфекция массовая, контактная и, в отличие от ВИЧ, менее контролируемая. Поэтому для создания картины ее распространения приходится моделировать всю городскую социальную жизнь. — Есть третья задача, к решению которой мы ищем подходы, — уточняет профессор Бухановский, — это заболевания, которые передаются несколькими путями одновременно, например африканская чума свиней, в этом случае переносчиками инфекции могут быть как сами животные, так и ветеринары. Механизмы распространения заболеваний разнятся, но в итоге все сводится к сетевой модели. В идеальном варианте — это модель с функциями наблюдения. Система, которая регистрирует количество заболевших, делает прогноз, сверяет его с реальной ситуацией и корректирует — вот технология, максимально облегчающая принятие решений. Компетенции, наработанные в рамках гранта РНФ, позволяют вычислителям решать еще одну актуальную задачу: моделирование процессов большого города на основе данных об индивидуальной мобильности населения. (Создание макромодели религиозного фестиваля в Индии — лишь ее масштабирование. Но, как ни парадоксально, исследование этого, как говорит Бухановский, “социального адронного коллайдера” позволяет понять, как удается столь гигантской толпе — она же комплексная система — и отдельным ее частям относительно мирно перемещаться в ограниченном пространстве между храмом, трапезой, местами омовения, тогда как в цивилизованных городах скопление гораздо меньшего числа людей нередко приводит к катаклизмам).Наглядный пример такого включения в городские реалии — оценка путей движения болельщиков с будущего стадиона “Зенит Арена”, строящегося к чемпионату мира по футболу 2018 года. Представим ситуацию, когда 70-тысячный поток болельщиков направляется к двум станциям метро и весьма отдаленным парковкам. Какие эксцессы возможны, если пойдет дождь и люди припустят бегом или любимая команда проиграла? Ученые провели экспертизу на общественных началах и предсказали, в каких случаях ситуация может стать критической. Главный архитектор Санкт-Петербурга уже признал, что эти замечания резонны, схема выхода зрителей со стадиона на Крестовском острове будет скорректирована. Сегодня сотрудники лаборатории проводят эксперименты на двух больших суперкомпьютерах “Ломоносов-2” в МГУ и “Лобачевский” в Нижнем Новгороде, создавая алгоритмы моделирования таких сетей, в которых происходит “ну очень активная движуха”, говоря научным языком, параллельное взаимодействие процессов на тысячах ядер. Это задача фундаментальная, подвластная лишь современному суперкомпьютеру, и, как ученого, она занимает Бухановского больше, чем даже яркие демонстрационные приложения. Но, похоже, университетский профессор берет в нем верх:- Сейчас во многом благодаря поддержке РНФ нашей лаборатории к нам приехали 12 иностранных магистрантов и аспирантов. Им нравится здесь учиться и работать, о чем они говорят и пишут в социальных сетях. А значит, в следующем году их будет еще больше. Стремимся к тому, чтобы к 2020 году по нашим основным направлениям подготовки в области информационных технологий половину обучающихся составляли российские бюджетники, а другую — зарубежные контрактники. Если в Университете ИТМО так хорошо готовят чемпионов мира по программированию, почему к нам не должна стоять очередь желающих стать чемпионами по компьютерному моделированию, в том числе сложных социальных процессов?!

Аркадий СОСНОВ

Фотоснимки предоставлены НИИ НКТ Университета ИТМО

На верхнем фото: Александр Бухановский

На нижнем фото: Петер Слоот

Нет комментариев