Потребность в высокопроизводительных ресурсах в ТюмГУ возникла уже давно – на базе университета в течение многих лет проводятся исследования в области компьютерного моделирования деятельности человеческого мозга. Это направление исследований является одним из приоритетных в различных странах мира. Учеными в различных лабораториях разработано множество моделей нейроподобных элементов, однако все они обладают существенными недостатками, что мешает им служить основой для построения систем искусственного интеллекта. Специалистам удалось создать реалистичную компьютерную модель нейронной сети, принципиальная организация которой имеет черты структурной организации коры головного мозга. Эта уникальная модель положена в основу программной среды «ТАСО-Нейроконструктор», основной задачей которого является обеспечение поддержки искусственной нейросети, состоящей более чем из миллиарда элементов.
Суперкомпьютер «Менделеев» разработан компанией «Т-платформы», имеет пиковую производительность в 11,5 ТФлопс и построен на 164 процессорах Intel Xeon с тактовой частотой 2,9 ГГерц. Коммуникационная сеть построена на основе QDR Infiniband.
Благодаря использованию вычислительных мощностей суперкомпьютера «Менделеев» ученые ТюмГУ создадут макет программного комплекса самообучающейся системы поддержки принятия решений, способной к оперативному управлению сложными техническими системами и объектами. В отличие от аналогичных программ, работа которых строится на базе математических моделей самого объекта и протекающих в нем процессов, разрабатываемое решение базируется на интеграции теории управления, реализуемой в рамках модулей «классических» математических моделей и биологически реалистичных моделей нейронных сетей.
«В России существует множество сложных технических систем и объектов энергетики: магистральных газо- и нефтепроводов, систем нефтегазодобычи, электростанций и электросетей, промышленных и иных транспортных систем большого масштаба. В существующих информационных системах управления несовершенна схема принятия решений в нештатной ситуации – слишком многое зависит от человеческого фактора и экспертных систем, представляющих из себя, по сути, наборы инструкций. Для эффективного управления сложными техническими системами необходимо создание информационных решений нового типа. Ключевым моментом при их разработке является применение самообучающихся искусственных когнитивных систем – говорит Вадим Филиппов, проректор по новым образовательным и информационным технологиям Тюменского государственного университета – интересно, что решение задач анализа семантики текста и информации других типов реализуется на тех же самых разрабатываемых нами нейросетях».
