Je suis tombé sur lui, triant les candidatures pour l'accélérateur de projets IA " Archipelago 20.35 ". Et il y avait le sentiment que soit quelque chose de cool est passé inaperçu, bien que toujours sous la forme initiale de développement, soit quelque chose d'incompréhensible, qui "tombera" par lui-même.
Dans tous les cas, le poste me permet de sortir des contacts de l'application, de discuter et d'écrire ici ce qui s'est passé à la fin. En bref, il ne s'agit pas d'une reconnaissance d'étiquettes par un réseau de neurones ou Malevich Gzhel. Tout est plus compliqué ici. Et la vente de tels produits est, bien entendu, également difficile.
L'interlocutrice est Galina Pastukhova, mathématicienne, directrice adjointe de la science et de l'innovation à l'École académique d'informatique de PSU et chef du service de programmation de PSS Corporation, qui gère simultanément le développement du système et participe à la création de son architecture.
- Vous déclarez que toutes les inventions potentielles peuvent être trouvées avec votre design Awtor. Qu'est-ce que ça veut dire?
- Tout objet et toute invention est une combinaison de grandeurs physiques. Et certains d'entre eux sont en opposition les uns avec les autres. Par exemple, le poids et la capacité de la batterie. Par exemple, plus le drone vole longtemps et plus il se soulève, plus il devrait avoir une batterie lourde. Récemment, l'humanité a suivi la voie de la détection et de l'élimination de ces contradictions. La plupart des inventions se situent à l'intersection des contradictions surmontées.
Nous avons pris la base soviétique de brevets de 1963 à 1989, l'avons traitée et transmise au réseau neuronal. L'objectif était d'identifier comment les propriétés physiques clés des objets inventés évoluent avec le temps. Si les propriétés sont définies et leur séquence est établie, alors le développement ultérieur du sujet se déroulera dans un certain ordre et dans certaines quantités physiques.Le type d'objet n'a pas d'importance - une cuillère, un vélo ou un pipeline.
L'idéologie du travail d'Awtor
Cette spirale évolutive a été capturée par nous. Nous pouvons prédire comment un objet, composé de certains éléments, qui sont caractérisés par certaines quantités physiques, va changer dans le futur. Dans ce cas, il n'est pas nécessaire que chaque étape corresponde à une invention réelle, l'apparition d'une nouvelle version de l'objet. L'humanité peut facilement sauter par-dessus certaines étapes, certaines décisions peuvent s'avérer économiquement inopportunes.
- Qu'en pensent-ils?
- Oui, le problème de la méfiance ... c'est cosmique. Par conséquent, nous avons décidé de ne pas faire de déclarations bruyantes dans divers médias à la fois, mais d'abord de nous adresser à nos entreprises de Perm. Nous avons de nombreuses grandes industries à forte intensité scientifique dans la région. Et toutes les options qu'ils ont décidées avec l'aide de notre système, nous avons commencé à collecter sur notre site Web .
Par exemple, il y a eu un cas avec l'usine mécanique de Tcheliabinsk. Ils ont un problème de mouvement à l'intérieur d'un certain mécanisme: la viscosité interfère.
Ils sont venus et ont dit: "Nous avons entendu parler de votre système, mais il nous semble que vous mentez, c'est impossible."Nous nous asseyons à l'ordinateur ensemble, conduisons les données initiales. L'ordinateur donne 17 étapes de développement d'un objet dans une certaine séquence. Il s'est avéré que l'entreprise est sur le quatrième, et les trois précédents, ils étaient juste dans le même ordre.
Mais il y a aussi un tel moment. Le système dit à la sortie: changez la densité, changez le moment dipolaire. Ce n'est pas très instructif - je voudrais voir une réponse complexe, y compris des plages de valeurs spécifiques, des exemples de mise en œuvre. Notre solution était initialement adaptée à la physique, mais les entreprises ont de nombreux défis et un niveau chimique. Par conséquent, nous développons actuellement notre base de connaissances dans ce domaine.
- Autrement dit, en substance, la machine trouve quelles contradictions se trouvent au cœur de la barrière technologique existante et montre des moyens de la contourner?
- L'analyse des contradictions est une partie importante. Nous avons même créé notre propre classification. Il y a des contradictions purement physiques qui viennent de la formule. L'exemple le plus simple: le temps est égal à la distance divisée par la vitesse. Oh, donc le temps et la vitesse sont en proportion inverse: plus l'un est, moins l'autre est. C'est une contradiction du premier type.
La source de données pour la formation du réseau de neurones est la base de brevets de l'Institut fédéral de la propriété industrielle (FIPS).
Le prochain type de contradictions sont des systèmes plus complexes, où une formule est médiatisée dans les deuxième, troisième, quatrième. Et lorsque vous les développez, vous regardez les bords gauche et droit, vous trouvez des contradictions du deuxième type. A titre d'exemple, je donnerai la concentration massique, qui peut être développé dans le produit de la densité linéaire () et unités par mètre: ... En conséquence, nous voyons qu'il est inversement proportionnel à la longueur.
Enfin, nous arrivons à la troisième contradiction, où s'ajoutent des facteurs socio-économiques. Par exemple, comment se fait-il qu'un KamAZ de sport soit à la fois une voiture fiable qui remporte des compétitions d'année en année et très peu pratique - seuls les hommes russes se sont habitués à la conduire.
Ou pourquoi tous les chasseurs aiment-ils monter un «pain»? Pour une raison quelconque, personne n'a déménagé à Lexus, tout le monde monte des «pains» - compte tenu de l'impraticabilité du territoire de Perm. Pourquoi? Voici à la fois la fiabilité et la maintenabilité, et si quelque chose tombe, ce n'est pas dommage - nous allons changer, couper, visser, souder, etc. C'est une chose intéressante, difficile à formaliser, mais il faut aussi en tenir compte.
- Qu'avez-vous utilisé comme problèmes de test pour votre système? Comment tout le monde a-t-il été organisé?
- Notre modèle expérimental était une seringue, c'est lui que nous avons commencé à démonter fonctionnellement. Nous nous sommes fixé un objectif - augmenter la vitesse d'administration des médicaments. Et les réponses du système ont été utilisées pour savoir si nos développements allaient dans la bonne direction. À un certain stade, la machine a proposé une aiguille intéressante: ne pas y faire un trou de sortie, mais dix. En tant que personne, je comprends que ce n'est pas rentable, d'après les idées d'aujourd'hui sur la seringue. Mais la solution elle-même est unique. Et la voiture l'a livré.
Parmi les réponses figurait une proposition de modification de la composition chimique de l'aiguille. Mais cette solution existe déjà: les micro-aiguilles de glace existent. De la glace, bien sûr, non pas d'eau, mais d'une substance appropriée avec un médicament qui peut être congelé. Il l'a mis dans un coffre-fort - et l'a laissé. Le médicament a fondu et tout s'est résolu.
- Toute cette histoire avec dix trous est un peu comme un système d'arrosage.
- Ceci est un bon exemple d'isomorphisme fonctionnel. D'un point de vue fonctionnel, en termes d'un ensemble de caractéristiques physiques clés, la seringue et le système d'arrosage peuvent être considérés comme une seule essence. Mais en même temps, un grand nombre de trous dans le système d'irrigation est la norme, et dans la seringue, cela semble encore être quelque chose d'inhabituel. Le but de notre programme est de dire que c'est possible. Et, comme il s'est avéré plus tard, de telles solutions existent en principe, bien qu'elles soient utilisées à des fins légèrement différentes.
Seringue multi-injecteurs de mésothérapie à 5 aiguilles
- Quels autres défis Awtor peut-il résoudre? Pouvez-vous donner un exemple lorsque le résultat produit par le système a été utilisé dans la pratique?
- L'une des demandes provenait du syndicat de l'industrie NTI "NeuroNet". Il y avait un problème avec les capteurs non invasifs pour la tête: mauvaise transmission du signal, interférence sauvage. Nous avons saisi les données initiales, nous regardons les résultats.
Et parmi d'autres réponses primitives (comme un trou dans le crâne), la machine a suggéré de changer la température. Chauffez simplement les capteurs pour les rapprocher de la température du cuir chevelu.Lorsque cette option a commencé à être mise en œuvre, il s'est avéré que lorsque les capteurs étaient chauffés, la tête commençait à transpirer. Et la sueur est devenue un excellent moyen de transmission du signal, elle a encore amélioré l'effet de chauffage.
D'ailleurs, le 21 mars 2019, lorsque nous avons fini de travailler sur le module de brevetage, notre système a envoyé une demande de brevet à la FIPS. Elle a été acceptée. Et nous sommes les premiers au monde.Il est clair que nous avons été déployés là-bas, car seule une personne peut demander un brevet, puisque le procédé d'invention est une activité humaine. Mais nous avons créé un précédent.
Et puis nous avons commencé à nous disputer, qui est l'auteur ici? Créé tout un classement: comme s'il y avait des centaures du premier niveau, deuxième et troisième.
Les centaures de niveau 1 sont ceux qui entrent des données dans le réseau neuronal. Puis ceux qui l'interprètent. En général, nous allons bientôt terminer une vidéo à ce sujet et la publier sur notre chaîne YouTube.
- Parlez-nous du bourrage d'Awtor: qu'est-ce que l'architecture et l'appareil mathématique, dans quel langage est-il écrit?
- Awtor est développé par mon équipe, je suis le responsable scientifique et directeur technique du projet. Il est basé sur les réseaux de neurones de Kohonen et notre savoir-faire - un algorithme pour les configurer et les former. Le programme est écrit en Python et est un monolithe typique. Placé sur un lieu de travail spécifique, protégé par une clé HASP. Il fonctionne sous Windows comme une application légère ordinaire (le kit de distribution de la version actuelle est de 40 Mo), sans aucune configuration matérielle particulière. Nous n'envisageons pas encore l'architecture cloud, principalement en raison des risques de sécurité des informations.
- Et à quoi ressemble le processus de travail avec le système?
- L'interface est très simple. Dans le champ "Sujet", saisissez le sujet à améliorer. Par exemple, nous devons améliorer une pompe afin de soulever l'huile qui s'est épaissie à basse température des champs. Donc, nous roulons dans la «pompe».
À l'étape suivante, le système nous demande de cocher plusieurs grandeurs physiques fondamentales dans ce sujet. On note la densité, la masse molaire, peu importe.
Ensuite, dans le champ "Ce qui ne convient pas", entrez "Viscosité". On commence à gagner, le système nous dit des options, dit qu'il existe quatre types de viscosité: dynamique, cinématique, etc. Sélectionnez "Viscosité dynamique" et appuyez sur le bouton "Exécuter".
Le système continue d'affiner les paramètres clés. Il faut indiquer ce que c'est: un phénomène, un processus ou une quantité. Le classificateur fonctionne en fonction du degré d'entropie - à quel point l'utilisateur connaît cette caractéristique de l'objet. Si rien n'est connu, sélectionnez "Phénomène". Si quelque chose est connu - "Process", et s'il existe des données exactes - "Valeur".
Le programme effectue un calcul et affiche dans le champ approprié une séquence de paramètres physiques de l'objet, à l'aide de laquelle il est possible de résoudre une contradiction technique spécifiée par l'utilisateur.
"Réducteur" - un ensemble de quantités physiques, et dans le champ "Résultat" - des options de réponse, disposées en signets avec des sections de physique
Disons que la machine a produit une chaîne de 18 réponses. Il est raisonnable de renvoyer cette vague de réponses à la machine. Si auparavant nous marquions cinq quantités physiques, nous en marquerons maintenant dix, en ajoutant celles qui sont dans la réponse de la machine. Soudain, elle nous donnera une réponse plus appropriée à la prochaine itération. Parce qu'il y a vraiment beaucoup de réponses, et vous pouvez voir d'elles à quel point elles se compliquent au niveau des technologies utilisées. Les dernières réponses proviennent généralement du domaine des ultrasons ou de la photonique, pour lesquels l'humanité n'est tout simplement pas physiquement prête.
La réponse de la machine est une ou plusieurs quantités physiques. Par exemple, la température. Autrement dit, il est méthodologiquement clair comment procéder. Besoin d'une huile non visqueuse - chauffez-la. Mais je veux obtenir non seulement la valeur, mais aussi l'interprétation: comment changer exactement la température pour obtenir le résultat.
- Et le système le fait-il?
- Malheureusement, l'interprétation est trop dure pour la machine. Pour cela, pas de réseaux neuronaux profonds sont nécessaires, mais un autre mécanisme, car le choix en fin de compte ne reposera toujours pas sur la technologie et la technologie, mais sur l'économie. Ce qui est plus rentable sera changé par les ingénieurs de leurs entreprises. Mais jusqu'à présent, les paramètres économiques sont un grand rêve lointain.
Alors que l'interprétation des réponses est une prérogative humaine. Seul un spécialiste comprendra, en les regardant, ce qui est économiquement faisable, ce que l'on peut se permettre de changer dans les technologies existantes. C'est maintenant un outil tellement spécialisé pour les ingénieurs.
- Existe-t-il des systèmes similaires à Awtor?
- Il n'y a pas de concurrents directs, mais il y en a des similaires. Par exemple, les développements du fondateur de l'IA en Biélorussie Valery Tsurikov: True Machina et Invention Machina. Ils ont une machine complètement différente. Dans True Machina, les travaux scientifiques sont soumis à une analyse sémantique, à partir de laquelle l'essence de la découverte est mise en évidence. Et puis, en utilisant des méthodes combinatoires, la découverte est exécutée à travers la hiérarchie des fonctions techniques - pour ce qu'elle peut être utilisée. Une base de concepts d'amélioration pour chacune des fonctions est en cours de formation. Et lorsqu'un utilisateur formule une demande, le système lui fournit simplement des milliers de concepts appropriés.
Un autre type de systèmes similaires est une famille d'outils basés sur TRIZ. Mais le rôle d'une personne est important en eux et les décisions dépendent fortement des connaissances et de la pensée d'un utilisateur particulier. Trop subjectif.
- J'ai vu sur le site Web qu'à l'avenir Awtor sera en mesure de résoudre des problèmes sociaux et économiques. Qu'est-ce que ça veut dire?
- Oui, c'est une prochaine étape raisonnable. La physique a été faite, la chimie a été faite, puis ce fut au tour d'autres sciences, principalement l'économie. Il est très important d'apprendre au système à fonctionner avec des concepts tels que l'ergonomie et la commodité. Certes, vous devrez créer des normes pour ces termes. Qu'est-ce que la beauté? Chacun a le sien. Qu'est-ce que l'ergonomie? Pour chacun son propre. Par conséquent, il est nécessaire soit de définir des normes universelles qui ne dépendent pas d'une personne spécifique, soit de former un profil d'un utilisateur spécifique et de donner le résultat conformément à ses idées sur ce qui est bon et ce qui est mauvais.
C'est une tâche cosmiquement immense. Pendant que nous réfléchissons à la manière de l'aborder. Mais en même temps, sans ce dernier module, l'ensemble du projet perd son sens et reste un utilitaire de niche pour les ingénieurs.
- Est-il prévu de créer une version mobile du système? Ouvrir l'API? La connecter avec des assistants vocaux, avec la même «Alice»?
- La version mobile d'Awtor est une étape intelligente dans le développement du système, tout comme l'intégration de la saisie vocale. Ensuite, le système pourrait, par exemple, poser des questions de clarification à la personne. Mais ici, la transition vers un autre segment cible est importante, des ingénieurs au marché des utilisateurs. Nous y avons déjà pensé. Mais c'est une puissance énorme dans le contexte, l'analyse d'une personne spécifique vient au premier plan.
J'aimerais qu'Awtor soit disponible et utile à tout le monde, y compris l'enfant. Nous viendrons probablement du côté des enfants.
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Nous émettons l'hypothèse que l'interaction avec le système peut être considérablement améliorée - pour supprimer un certain nombre d'itérations si nous comprenons comment un enfant apprend à travailler seul avec le programme. Nous avons même un concours "Young Inventor": demandez à la machine, elle répondra, et vous en ferez une interprétation.
- Vendre probablement un système aussi complexe, expliquer pourquoi et pourquoi il est nécessaire, est aussi une tâche spatiale?
- C'est un nouveau produit et il faut s'y habituer. Le créneau du marché et le groupe cible doivent être constitués de zéro, les consommateurs n'ont pas encore réalisé leurs besoins. Par conséquent, il n'y a qu'une seule astuce logique. Vous venez à l'usine et demandez: "Quel est votre problème?" - "J'ai un problème d'atténuation des ondes dans le cristal." - "Magnifique. Y a-t-il un chef skeet, un ingénieur, avec qui nous allons vite nous asseoir et voir? "
Et quand le manager voit les réponses, et que l'ingénieur en chef confirme que la séquence des réponses est exactement la même que celle qu'ils ont suivie pendant les 15 dernières années, et que maintenant ils sont là, et il y a encore 12 options à venir ... Voilà, ce client est à nous.
- Et dans quel but participez-vous à l'intensif pédagogique "Archipelago 20.35"?
- Nous espérons être éligibles car nous avons besoin d'aide. Du point de vue de la science, nous allons bien: en 2018, lors d'une conférence à l'Université d'État de Moscou, nous nous sommes tournés vers des physiciens, leur avons demandé de casser notre machine, de l'attraper sur des réponses erronées ou de manquer des options importantes. Personne n'a réussi à le faire.
Mais du côté des ventes - un échec. Les Permiens savent tout de nous, mais ils ne peuvent pas dépasser les frontières de la région. Ils ont montré leur décision aux fonds d'investissement, mais n'ont pas trouvé de compréhension. Peut-être que nous ne parlons pas de nous-mêmes de cette façon. J'aimerais apprendre à adapter correctement mon idée aux réalités du marché.
- Je me demande pourquoi vous vous êtes impliqué dans un sujet aussi spécifique que l'évolution des inventions? Il y a des choses qui sont plus populaires et visuelles, une sorte de vision par ordinateur?
- En tant que personne qui étudie et développe des réseaux de neurones artificiels depuis 20 ans, je dirai ceci. Assez de maternelle, XXI siècle dans la cour. Quelle est cette réalisation: le réseau de neurones a dessiné une image ou un portrait? Chaque pixel est facile à décrire. Ce n'est pas de l'intelligence artificielle, mais juste une sorte d'itérateur. Le réseau neuronal a appris ce qui s'y passait. Encore une fois la subjectivité, encore une fois une décision humaine.
Passez à un autre problème. Au moins pour la tâche de classification. Prenez un domaine qui décrit seulement 10%. D'accord, bien, 50%. Ne marche pas? Alors, peut-être dépenserons-nous force et persévérance pour identifier les gradations, les caractéristiques nécessaires, créer des classificateurs?
La classification des contradictions est un sujet digne que personne n'aborde. Tout le monde en parle, des barrières technologiques de NTI. Mais il est réaliste de les décrire, de développer un dispositif pour les surmonter - il n'y a pas de progrès ici.