Сергей КРУГЛИКОВ: «Суперкомпьютер помогает анализировать медицинские изображения».
Вот так мощьЧетыре года шла работа над отраслевой программой Союзного государства, способной модернизировать огромную и значительную отрасль — геологическую. Программно-аппаратные средства для решения задач при помощи высокопроизводительных вычислительных машин нужны были как воздух. Для начала программа касалась углеводородного сырья — газа, сланцевых, нефти. Однако позднее появилась возможность решать вопросы и по добыче твердых полезных ископаемых. Важно было разработать еще более высокопроизводительные установки для обработки данных. Для этого экспериментальный образец офисного суперкомпьютера улучшили: разработали уже опытный образец, который стал мощнее в 1,5 раза, а также создали стационарный вариант («СКИФ-ГЕО-ЦОД») с большими объемами памяти и способностью быстрее «соображать» — вычислять. Он находится в Республиканском суперкомпьютерном центре ОИПИ НАН. К нему подключаются отраслевые предприятия дистанционно — обмен информацией происходит ежесекундно.
— Такая стационарная модель должна находиться в особых искусственных климатических условиях, иметь систему пожаротушения, — показывает образец
Читайте также
А вот с этого места поподробнее. Ранее, чтобы провести обработку огромного количества данных и статистики, провести анализ и прогноз поведения горных пород, ПО предприятия геологи, нефтяники и другие закупали у зарубежных компаний. У нас до НАН никто этим не занимался. Дорогая покупка зарубежных программных пакетов, после — недешевое обслуживание, сопровождение мало кого устраивали. Наши разработчики во многом облегчили жизнь: благодаря своему софту дополнять что-либо по желанию непосредственных отраслевых пользователей стало легче.
Помимо этого, у геологов появилась своя база — хранилище данных с функциями их обработки, куда они имеют доступ. А ведь ранее на протяжении 90 лет все эти данные, например количество и расположение месторождений, вразброс хранились на бумаге или на устаревших электронных носителях.
Как охраняется такое количество информации, которая, прямо скажем, не для широкого распространения? Для этого специально сделали grid-сегмент — технологию вычислений, которая распределена как бы в «виртуальном суперкомпьютере». Система объединяет вычислители в одну сеть, работающую на благо всех операций в едином сервисе. Доступ — только своим. Важный момент: grid-сегмент, который сейчас обкатывают, станет местом, где российские и белорусские предприятия геоотрасли смогут обмениваться данными и проводить расчеты.
Так выглядит начинка суперкомпьютера. К слову, планируется и разработка суперноутбука.
Машина-предсказательница— Помимо таких прямых задач, связанных с обработкой данных, сделали мы и ряд моделирующих комплексов на суперкомпьютерных технологиях. Они нацелены на прогноз и моделирование ситуаций, — Сергей Владимирович показывает опытный образец офисного суперкомпьютера, который похож на обычный системный блок. Кстати, многие его внутренности теперь печатают на 3D-принтере — легче и удобнее. — В горнодобывающей промышленности многое зависит от внутренних и внешних факторов. Чтобы быть точнее в прогнозах, мы разработали комплекс трехмерного моделирования, который будут использовать в Солигорске. Поведение горных пород — сложный механизм. Предположим, на участке, где добывают что-либо, на глубине 600 метров выработалась лава и рано или поздно земная поверхность осядет. В каком конкретно месте? Благодаря наработанной статистике геологов, данным БНТУ и БГУ наше ПО в Центре обработки данных может предсказать по большому количеству факторов поведение земной поверхности в определенное время.
Такое моделирование поможет элементарно предотвратить трагедии при обрушении пород. Данные, которые поступают в ЦОД с датчиков, установленных в шахтах, моментально обрабатываются. Машина, наполненная статистическими данными, понимает, что если сойдутся, предположим, 1-й, 2-й и 3-й факторы в шахте, то вот на этом участке обрушится кровля. Во время разработки, говорит Сергей Кругликов, инженеры предложили геологам Солигорска установить и звуковые датчики в шахтах, которые также смогут обрабатывать и анализировать. Для чего они нужны? Мировая статистика горнодобывающей промышленности неоднократно указывала на то, что за некоторое время до обрушения пород в шахтах есть низкочастотный шум, сигнализирующий о скором разрушении.
Медикам в помощь
Суперкомпьютеры, вероятно, в ближайшем будущем будут применимы во многих отраслях. Вот уже в ведущих университетах мира их устанавливают для студентов, чтобы они могли знакомиться с параллельными вычислениями.
— Согласитесь, время летит, информации с каждым годом и детям, и взрослым нужно обрабатывать все больше. Суперкомпьютеры — помощники в этом, — говорит Сергей Кругликов. — Буквально на днях мы общались с представителями нашего Министерства образования по поводу поставки в вузы небольших суперкомпьютеров. На них студенты смогут решать любые инженерные задачи, обрабатывать большие объемы данных, заниматься крайне перспективным глубинным обучением — методами машинного обучения.
О последнем в институте знают не понаслышке. Глубинное обучение тут связано с медицинскими исследованиями с помощью суперкомьютера. Изображения МРТ головного мозга, легких, меланом и другие анализирует специальный программноаппаратный комплекс на суперкомпьютере в ЦОД. К
слову, два года назад метод глубинного обучения Института проблем информатики занял 4-е место на конкурсе в США. Сергей Владимирович показывает снимки медицинских изображений, объясняя подробнее:
— Вот, например, к нам поступили более 200 тысяч снимков легких людей разного возраста и с разными болезнями. У всех этих снимков огромные размеры, чтобы можно было увидеть все полутона и даже больше. Если не каждый врач сможет увидеть какой-то момент на флюорографическом снимке, то машина благодаря глубокому изучению изображения сможет заметить изменения, дать прогноз.
Суперкомпьютер становится своего рода обладателем искусственного интеллекта благодаря нейросетевым алгоритмам. Однако не все так просто. Машине нужно научиться. А для этого необходимо обработать огромное количество снимков с большим разрешением, где каждая точка и пиксель будут считываться и помечаться, распознавать, что, предположим, конкретный фрагмент сигнализирует о ранней стадии туберкулеза и так далее.
— Мы над этим сейчас работаем с французским институтом. Занимаемся глубинным обучением, обрабатывая предоставленные ими снимки болезни Альцгеймера, шизофрении и других. Также с помощью анализа биомедицинских изображений перед нами стоят задачи, связанные с обнаружением различных кровяных клеток, обработкой снимков легких, данных с ультразвукового сканирования по заданным образцам. На основе анализа создаются модели снимков разных стадий различных заболеваний. Видно, к примеру, почему нарушается восприятие цвета, когда начинается старение мозга.
Все это происходит под патронатом институтов и образовательных центров ЕС, доступны открытые банки медизображений. Когда наша система станет совершенной, то технология будет применяться и в нашей медицине. По сути, получается, что помогать врачам вынести решение по лечению или профилактике заболеваний в будущем смогут именно внимательные к деталям машины.
— Уже сейчас для нашей медицины мы работаем над электронным рецептом, телемедициной именно в области цифровой флюорографии и маммографии, — подводит итоги Сергей Кругликов. — Также у нас налажено сотрудничество с Пекинским институтом — создали совместную лабораторию для решения задач по обработке медизображений. У них большое население, всем нужно внимание и анализ здоровья. Сейчас они заказали у нас для проведения технической экспертизы образец офисного суперкомпьютера, который мы должны им поставить в ближайшее время.
kasel@sb.by
