— Нередко будущие ученые определяются с профессией еще в детстве. У вас было так же?
— Меня изначально тянуло к физико-математическим наукам, я хорошо решал задачи, поэтому в девятом классе поступил в специализированный физмат-класс при Новосибирском государственном университете (НГУ). А затем, уже в 11 классе, убедился, что выбрал правильный путь. Тогда я прочел автобиографию американского физика, одного из создателей квантовой электродинамики Ричарда Фейнмана «Вы, конечно, шутите, мистер Фейнман!». В книге он рассказал не только о науке, но и своей жизни ― например, о том, как в свободное время писал картины или играл на барабане бонго. Этот пример вдохновил и окончательно убедил меня, что можно быть прикольным ученым, а не скучным занудой в пиджаке.
― И как вы решили идти к своей мечте?
― После школы я решил попробовать поступить на Физтех, но дальше всем распорядилась судьба. Это совершенно сумасшедшая история. Для поступления на бюджет мне не хватило буквально одного балла, поэтому оставалось идти на платное. Раньше никаких банковских онлайн-переводов не было, приходилось нести деньги в отделение банка и там их переводить. И вот, захожу я в Москве в один из банков, чтобы сделать перевод ― и тут происходит масштабный сбой из-за непогоды, все банковские системы выходят из строя. Я, конечно, мог оплатить обучение позже. Но подумал еще и пересмотрел выбор ― решил, что родной Новосибирский госуниверситет в целом не хуже МФТИ, и поступил туда благодаря олимпиаде НГУ.
Сам университет, как и 38 институтов Сибирского отделения Российской академии наук, расположен в отдельном Академгородке, это очень удобно. У МФТИ корпуса разбросаны по Москве, а здесь не тратишь время на дорогу. И еще можно просто зайти в гости к любым коллегам и посмотреть, чем занимаются люди в разных областях. За время учебы я успел поработать в 4–5 институтских лабораториях над несколькими проектами, связанными с полупроводниками, оптикой, а также установкой для лазера свободных электронов, который используется для создания нового источника синхротронного излучения «СКИФ» («Сибирский кольцевой источник фотонов»). «СКИФ» ― это универсальная установка mega science для задач биологии и медицины, химии и катализа, энергетики будущего. Например, с ее помощью в перспективе можно будет создавать новые композитные материалы, тонкие пленки и проводить исследования фундаментальных свойств материи.
Академгородок в Новосибирске. Фото: Starover64 / Фотобанк Фотодженика
— Я знаю, что вы также успели поучиться во Франции ― в Институте оптики при Университете Париж-Сакле. Как получилось это сделать и что дал вам опыт?
— Вообще для понимания: во Франции есть так называемые высшие инженерные школы, которые по статусу выше, чем университеты. В университеты французские граждане поступают без экзаменов и учатся бесплатно. А для высшей инженерной школы, и к ним в том числе относится и Университет Париж-Сакле, абитуриентам нужно готовиться три года перед поступлением, выдержать конкурс, а дальше занять бесплатные или платные места — как повезет.
Мне удалось поступить в Институт оптики и уехать во Францию на два года по программе двойного магистерского диплома. Обучение там немного отличалось от российского:
- Оно суммарно длится три года, но я сразу начал учиться со второго.
- Образовательные курсы длятся не целый семестр, а всего половину, но от этого они кажутся более серьезными и интенсивными.
- В России принято, что студенты работают в лабораториях одновременно с учебой — научились чему-то и сразу применили на практике. Во Франции два этих процесса четко разделены — сначала читаются курсы, а потом начинается оплачиваемая стажировка в лаборатории, которая длится несколько месяцев.
Сперва я работал при самом институте и три месяца занимался биосенсорами, основанными на поверхностных плазмонах. Затем перешел в R&D-лабораторию при компании Amplitude, которая создает высокомощные короткоимпульсные лазеры. С этим направлением я работал полгода.
Алексей Кохановский. Фото: Дмитрий Григорьев / ITMO NEWS
— А как в вашей жизни появился Петербург и ИТМО?
— Вернувшись из Франции, я проработал еще семь лет в отделе лазерной физики и инновационных технологий, который теперь базируется в НГУ. Там получил опыт работы со сверхкороткими волоконными лазерами и методами численного моделирования, поучаствовал в создании экспериментальной лаборатории при НГУ, связанной с применением машинного обучения в волоконных лазерах, поработал над собственными проектами и защитил кандидатскую диссертацию.
Но в 2018 году я заскучал с лазерами, начал заниматься волоконными сенсорами с коллегами из другого института и по приколу выставил свое резюме на HeadHunter. Просто стало интересно, что произойдет. Так в моей жизни появились Андрей Богданов (доцент физического факультета ИТМО — прим.ред.) и Михаил Петров (ведущий научный сотрудник физического факультета ИТМО — прим.ред.), и мы начали переговоры по моему переходу на Новый физтех ИТМО.
В это же время я получил визу талантов международного уровня и по ней мог поехать работать в Астонский университет в Великобританию, но решил остаться в России. В ИТМО меня подкупила атмосфера и возможность поработать со студентами. В Англии же, если вы постдок или кандидат наук, а не профессор, иметь в команде аспирантов и студентов — большая роскошь. В ИТМО много талантливых студентов, особенно из лицея №239, их видно невооруженным глазом. Они берут часть работы в проектах на себя — так и результаты получаются быстрее, и ребята сразу накапливают практический опыт.
— Расскажите подробнее о проектах, которыми вы занимаетесь в ИТМО.
— Мое направление связано с конкурсной заявкой, которую я подавал на ITMO Fellowship, и это применение машинного обучения в фотонике. Конкретно я занимаюсь тем, что сначала делаю численные модели, как можно применить алгоритмы машинного обучения, чтобы создавать разные метаповерхности и девайсы фотоники, а затем планирую заняться экспериментальными установками, которые позволят быстро внедрить машинное обучение в работу лаборатории.
Например, недавно с Александром Хватовым (начальником лаборатории композитного искусственного интеллекта ИТМО — прим.ред.) мы выиграли конкурс проектов «Приоритет 2030» и будем получать до 20 миллионов рублей в год на развитие своего проекта «Фундаментальные модели ИИ для нейроморфной фотоники».
― Как бы вы описали для неспециалистов, что такое нейроморфная фотоника?
― Начну издалека. В основе большинства современных вычислительных систем лежит архитектура, которую в середине 1940-х годах придумал американский ученый Джон фон Нейман, и впоследствии она стала называться его именем. Суть архитектуры — в ее принципе совместного хранения команд и данных в памяти компьютера. Такое решение универсально, его можно использовать для разных задач, которые мы сегодня выполняем на компьютере, — от составления бухгалтерского отчета и моделирования процессов для физических опытов до написания текстов или кода для игр.
Но для нейронных сетей, распознавания образов, лиц и изображений, работы с большими данными, а также других интенсивных вычислительных задач архитектура фон Неймана не очень подходит. Во-первых, команды и данные хранятся в одной памяти и передаются по общей шине к процессору, что замедляет скорость обмена данными. Во-вторых, в основном задачи выполняются последовательно, а не параллельно, и это тоже замедляет работу и производительность. Наконец, высокая нагрузка на процессор и память потребляет много энергии ― например, уже сейчас для поддержки дата-центров крупнейшие ИТ-компании планируют использовать атомную энергию.
Альтернатива архитектуры фон Неймана — оптические нейроморфные вычислители. Они моделируют структуру мозга, передают данные с помощью фотонов, а не электронов, а также обрабатывают информацию параллельно, активируя нужные нейроны только в момент работы. Таким образом повышается производительность и уменьшается энергопотребление на обработку данных, работу нейронных сетей и моделирование сложных систем.
Источник: Jirsak / Фотобанк Фотодженика
― А что конкретно вы будете делать в рамках проекта?
― Одна из рабочих идей — использовать оптические резонансные метаповерхности в качестве аналогов слоев нейронной сети. Резонансные эффекты позволяют cильно локализовывать оптические поля и тем самым добиваться значительных нелинейных эффектов при меньших энергиях. Нелинейные функции — важные составляющие большинства вычислительных алгоритмов.
Чтобы спроектировать нейроморфный вычислитель, нужно исследовать эффекты тепло- и термодинамики, оптики, фазовых переходов, происходящие на разных масштабах — на сотнях нанометров, миллиметрах и сантиметрах устройства. Заниматься огромным количеством расчетов классическими методами долго. Поэтому для разработки нейроморфных вычислителей мы с Александром Хватовым будем использовать численные модели нейроморфных вычислителей на основе алгоритмов искусственного интеллекта. Вместо текстов они будут симулировать разные физические эффекты и предсказывать физические поля для подбора геометрических и иных параметров предполагаемого устройства.
― Что это может дать на практике?
— На текущий момент сложно создавать оптические вычислители, действительно конкурирующие с электронными аналогами. Данные исследования проводятся на перспективу десятка лет. Наиболее близкими к практике дополнительными результатами может быть создание метаповерхностей для оптической обработки изображений. Например, проектирование гиперспектральных камер, которые используются для мониторинга окружающей среды.
Источник: do_rayaki_.outlook.co.th / Фотобанк Фотодженика
— Но это не единственный проект, в котором вы применяете ИИ.
— Да, еще я использую методы машинного обучения в новой для себя задумке — оптомеханическом манипулировании резонансных перовскитных частиц. Оптический пинцет — довольно развитая технология, которую полюбили биологи, ведь с его помощью можно управлять и удобно изучать разные биологические объекты — клетки, бактерии, молекулы ДНК или белки. Но сложность в том, что с помощью обычного гауссового пучка можно поймать не все частицы. У резонансных частиц, сравнимых с длиной волны, происходят разные сложные эффекты, связанные с дифракцией света, и как раз они мешают «ловле». Эти эффекты можно преодолеть, если решить обратную задачу и спроектировать более сложный пучок. Методы машинного обучения помогут нам создать волновой фронт, который захватит резонансные частицы. Потенциально это новый инструмент для позиционирования нано- и микрообъектов на различные фотонные интегральные схемы, набирающие все большую популярность.
― Вы упомянули, что в детстве прочитали автобиографию Фейнмана и точно поняли, что хотите стать физиком. А теперь, спустя столько лет, когда поработали сами и увидели всё изнутри ― что скажете? Этот образ ученого и науки в целом оправдался? Что лично вас каждый день вдохновляет в работе?
— Такие ученые до сих пор существуют, хотя это непросто, учитывая современные реалии. Я не знаю, насколько этому можно научиться, но важно получать удовольствие не от конечного результата, а от процесса. Радость от публикации первой статьи, первого полученного гранта проходит, последующие превращаются в рутину. Но залог научного долголетия — кайфовать от новых идей в твоей голове и процесса их реализации.