雷竞技-来自俄罗斯的声音：寻求中俄两国科学领域的协同发展—新闻—科学网

9月24日至26日，2024 CCF全国高机能计较学术年会（CCF HPC China 2024）在湖北省武汉市进行。俄罗斯科学院院士、马尔丘克数值数学研究所所长叶夫根尼 季尔季什尼科夫（Evgeny Tyrtyshnikov）加入了本次年会。

据悉，叶夫根尼 季尔季什尼科夫曾在客岁取得了俄罗斯最年夜贸易银行——俄罗斯储蓄银行（Sber）颁布的科学奖。会议前夜，《中国科学报》记者采访了季尔季什尼科夫和Sber科学奖组委会成员——Sber副总裁、研究与立异部分负责人艾伯特 埃菲莫夫（Albert Efimov）。在专访中，季尔季什尼科夫暗示，他此次参会一方面是来进修和领会一些前沿信息，另外一方面也但愿分享俄罗斯在高机能计较（High Performance Computing，HPC）和人工智能（AI）方面的功效，增强与中国同业的交换与合作。埃菲莫夫则暗示，但愿可以或许在高机能计较和人工智能范畴寻觅到中国和俄罗斯科学家都感爱好并愿意为之尽力的标的目的，深化彼其间的合作。

数学可觉得HPC做甚么，为人工智能带来甚么？

季尔季什尼科夫的首要研究范畴是线性代数、矩阵方式和其利用，这些范畴影了年夜量触及复杂计较的利用问题。这些仿佛是“简单的科学”，年夜学生们凡是由此最先数学进修，这些范畴中的问题仿佛都已解决了，但现实上其实不是如许。季尔季什尼科夫举例说：“想象一下，你需要解一个线性方程组，此中未知数和方程的数目为10的83次方，同等在宇宙中的总原子数目。若何才能做到这一点呢？事实证实，在年夜学里线性代数学得再好也没有效，借助经典方式，这类‘天文数字’的问题看似毫无解决的但愿。”

季尔季什尼科夫暗示，其研究的首要方针是帮忙现代超等计较机用其非凡的数目较小的参数暗示来代替“天文数字般年夜”的数据数组，并供给基在这些暗示的高效计较算法。这是对某种通用计较典范的实现的研究，它弥补了经典线性代数计较的成熟模子。

跟着科学手艺的成长，愈来愈多的范畴需要进行年夜范围、高复杂度的计较，如气候猜测、生物信息阐发、物理和水动力摹拟等。HPC作为解决这些计较问题的要害手艺，愈来愈遭到人们的存眷。这此中，旨在最年夜限度地操纵计较资本、提高计较效力的高效算法和软件，和可以或许履行多个使命或操作的并行计较方式，成为成长HPC的重中之重。而这也恰是季尔季什尼科夫为数学和HPC找到的“连系点”。

叶夫根尼 季尔季什尼科夫

俄罗斯科学院院士，物理学与数学博士

俄罗斯科学院马尔丘克数值数学研究所所长

他介绍说，早在1980年，俄罗斯科学家马尔丘克院士就提出“将算法映照到计较机系统的系统布局上”这一主要思绪。在他以后，研究HPC高效算法和并行计较手艺的俄罗斯科学家愈来愈多，并为此在国表里举行了良多钻研会，积极摸索解决法子。2023年，季尔季什尼科夫取得Sber科学奖。谈和获奖来由，季尔季什尼科夫坦言，这首要是因为他对矩阵和张量方式成长所做出的进献，特殊是由于他发现了“张量火车”(Tensor Trains，TT)。“ 这些方式可以解决那些乃至超越了现代超等计较机处置能力的问题。其要害思惟是利用非凡模子来暗示基在低秩矩阵的多维数组（张量）。”现在，这一方式已获得包罗中国机构在内的全球数十个乃至数百个研究团队利用。

他介绍说，此中一个成绩是练习此类模子的有用方式，答应经由过程少量的数组元素取得模子参数。紧充数据暗示模子必需具有一个主要的属性，即除数据紧缩以外，还需要高效、靠得住的算法来计较该模子的格局。另外，他成功组建了一支由年青研究人员构成的壮大团队。恰是在计较数学研究所，该团队在2009 年开辟出一个很是成功的多维矩阵低参数暗示模子—— 一个张量火车。我们利用英文缩写 TT（Tensor Train，张量火车）来暗示这个模子。

“在张量火车的环境下，我们有一个惊人的算法，其性质近似在利用闻名的奇特值分化（SVD）算法取得近似值。其计较复杂度依靠在‘车’的巨细，线性依靠在数组的维数，同时包管了对近似精度的杰出估量。一个非凡的成绩是基在数组元素近似组织张量火车的交叉算法，数组元素的数目与其元素总数比拟可以疏忽不计。”季尔季什尼科夫说。

今朝，有关此类方式的数学理论取得了积极的成长，同时其现实利用在曩昔15年来也表示出了惊人的效力。在此根本上，他们成功构建了一种用在全局优化的新型开导式算法，该算法与遗传算法比拟具有相当的竞争力，在某些环境下乃至更有用，例如在新药研发进程中解决“对接”（docking）问题。

季尔季什尼科夫认为，神经收集与函数论和近似论中很是深邃的数学问题有关。安德烈 柯尔莫哥洛夫求得了希尔伯特第13问题之解的闻名研究可以被认为是现代神经收集的前驱。这项研究证实了任何多变量的持续函数都是经由过程一个变量的函数和加法的组合来实现的。随后，人们证实了一个变量的函数可以经由过程将自变量乘以一个因子和一个移位，从一个单一函数中取得。今朝，已呈现了基在柯尔莫哥洛夫此项研究思惟成立起来的神经收集。它们的潜力仍有待更具体的研究。同时，他认为人工智能方式的普遍工程利用与数学之间存在较着的差距，数学将真正帮忙工程师进行开辟。没稀有学理论可以使人佩服地注释为何一种或另外一种架构（例如在年夜型说话模子中）比另外一种架构更好或更差。

那末，人工智能方式给数学带来了甚么直接影响呢？季尔季什尼科夫注释说：“人工智能方式被用在解决数学物理问题，例如，优化全部进程的各个要素。在我看来，这些方式将有助在解决将算法映照到计较系统架构的问题。此刻更正确地谈论这些方式的地位还为时过早。”

产研合作助力前沿科技成长

最近几年来，HPC和AI的连系正敏捷改变着科学研究和立异范畴。人工智能，特别是以ChatGPT为代表的生成式人工智能（Generative AI）的成长，更是对HPC提出了更高的要求，同样成为其主要的利用范畴之一。Sber副总裁艾伯特 埃菲莫夫是该公司研究与立异部分负责人，并开办了其机械人尝试室。他对高机能计较与人工智能和机械人成长之间的互动与增进有着深切的洞察。

在专访中，埃菲莫夫起首介绍了Sber科学奖。该奖项共包罗四年夜种别，即“物理类”，涵盖了物理学、化学、天文学、地球科学、手艺科学；“生命科学类”，涵盖了生物学、医学和农业科学；“数字宇宙类”，涵盖了数学、计较机科学、信息学；和“人工智能科学类”，专门颁布给35岁以下的年青科研人员，旨在表扬他们在人工智能范畴的卓异成绩。

艾伯特 埃菲莫夫

Sber副总裁、研究与立异部分负责人

在谈和Sber决议设立科学奖的初志时，埃菲莫夫暗示，Sber今朝已成为俄罗斯最年夜的科技公司，其竞争优势是基在研发对科技范畴进行投资。Sber很是清晰若何进行利用研究并缔造有效的手艺和产物，但对一家贸易公司来讲，始终存在一个困难，即若何撑持根本科学研究？“我们设立Sber科学奖的初志就是为了撑持根本科学研究。” 埃菲莫夫说。

Sber科学奖有两年夜首要特点。起首，它授与在科学研究中斥地新视野的科学家。其次，这一奖项在科学界有绝对的权势巨子性。“这两年夜特点使得Sber科学奖成为年青科学家和全部俄罗斯科学界在缔造全新冲破性解决方案，并在此根本上缔造新手艺方面的一个标杆。”埃菲莫夫说。

那末，将来这一奖项有无可能进入国际舞台？对此，埃菲莫夫暗示固然可以，但他也认为这其实不轻易。例如，需要肯定俄罗斯和中国科学家都感爱好和认为有效的范畴。在他看来，此中一个范畴就是人工智能的研究。

作为俄罗斯今朝最年夜的科技公司，Sber产出了诸多科技功效，触及人工智能、高机能计较等多个方面。在人工智能范畴，Sber展开了几十个分歧的项目，利用了良多前沿科技，包罗生成式人工智能等。埃菲莫夫举了三个例子：第一是Sber的生成式人工智能模子系统。Sber将之称为“GigaChat”。这个系统可以答应用户处置文本、图象和其他类型的数据。第二个例子是Sber的 神经收集“Kandinsky”（康定斯基）。该模子答应客户经由过程文本描写生成图象和视频，同时该模子还撑持中文。第三个例子是一个天气模子。因为全球变暖已成为今朝世界面对的首要要挟，是以基在AI手艺建立了一个天气模子，可以或许猜测天气风险。

Kandinsky生成的图片

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之所以有如斯多的产出，埃菲莫夫介绍说，是由于Sber有两年夜研发机制。其一是内部机制，由Sber自有的尝试室构成，触及从人工智能、机械人到量子计较、区块链等多个研究范畴。其二是外部机制。Sber与俄罗斯国内7所最年夜且最负盛名的年夜学的人工智能中间均有合作，与几近所有Sber正视的范畴名列前茅的科学家都成立了联系。“ 这为我们在根本利用科学范畴增强俄罗斯和中国的合作供给了怪异的机遇。”

在埃菲莫夫看来，当下，机械人手艺和AI以两种体例联系在一路。起首，AI可用的数据几近已耗尽。将来年夜模子数据只能经由过程与物理世界的交互才能取得。是以，机械人手艺为AI在物理世界中交互和进修供给了机遇。其次，AI使机械人可以或许做出更伶俐的决议计划，从而使机械人成为人类靠得住和平安的助手。“在复杂而动态的情况中，只有人工智能才能帮忙机械报酬人类履行有效的功能。”他说。

积极追求与中国同业的合作

季尔季什尼科夫至今还记得，1998年，他初次应邀拜候中国香港，并结识了很多同业和伴侣，也曾拜候过量所年夜学。“关在张量火车的首批论文之一恰是在中国香港浸会年夜学以预印本的情势发布的，我在那边的计较数学研究所工作了几年。”

他对《中国科学报》记者暗示，“我很兴奋地看到，我们最初在各类钻研会和学术会议上谈论的设法此刻已传布得如斯普遍。”本年11月，季尔季什尼科夫地点的研究所还将在深圳北理莫斯科年夜学举行一个钻研会，主题是数学和数据科学中的张量方式，时代还将举行一个国际会议，约请多位该范畴的卓异专家加入。

谈和将来与中国同业的合作，他认为，将来他们在教育和科学方面有很多可以深切合作的范畴。此中就包罗人工智能方式在计较数学问题中的利用，特别是线性和多线性代数，和它们在超等计较机上的算法利用。

“寻觅一种可以或许为人工智能的工程利用带来真正益处的数学理论是科学成长的一个主要课题。固然我还很难必定地说如许的理论必然会呈现，但我相信睁开相干的摸索必然会对数雷竞技学的成长做出重年夜进献！”季尔季什尼科夫说。

埃菲莫夫也告知记者，他们与中国多家学术机构睁开了合作。同时，俄罗斯科学家还常常来中国加入分歧的学术会议，与中国年夜学和其他合作火伴交换经验、彼此进修。“与此同时，我们还与中国同业们屡次举行会议，会商俄罗斯和中国同业都很存眷的重点成长范畴。”埃菲莫夫说。

（本文图片均由受访者供给）

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