Прежде всего хочу еще раз Вас поздравить. Далеко не все подробно знакомы с процедурой и условиями избрания членов Академии. Как это происходило в этом году?
Спасибо за поздравление. По поводу процедуры выборов. Чтобы участвовать в избрании членов Академии, необходим ряд условий. Во-первых, важно иметь значительный научный капитал и наработанный опыт, быть известным в научной среде. Во-вторых, необходимо, чтобы вас выдвинули. Выдвигать имеют право члены Академии и Ученые советы научных организаций. Это очень важный аспект, и здесь мне, конечно, сильно повезло. Меня выдвигал крупный ученый в нашей области Владимир Григорьевич Пешехонов, академик РАН, генеральный директор «Концерна «ЦНИИ «Электроприбор», который, безусловно, обладает огромным научным авторитетом в академической среде. В дополнение к этому меня выдвинул еще и Ученый совет Концерна.
В процессе подготовки необходимо подать набор документов, который включает согласие претендента на включение в члены РАН, его автобиографию, справку об исследователе, заключение ученого совета с краткой характеристикой научных результатов кандидата. До определенного срока эти документы подаются в Академию.
Выдвижение происходит по отделениям и специальностям. В наше «Отделение энергетики, машиностроения, механики и процессов управления» входят 26 академиков и 35 членов-корреспондентов. Отделения, в свою очередь, включают несколько специальностей. Мое выдвижение проходило по специальности «Машиностроение, процессы управления».
Голосование за кандидатов проходит «вживую», в нем участвуют все, кто лично приезжает на общее собрание. Чтобы кандидат выиграл, ему нужно набрать как минимум две трети голосов всех присутствующих и не менее 50% от общего числа членов отделения. Еще одна важная деталь: во время этапа подготовки необходимо, чтобы кандидат выступил перед экспертным советом.
Ежегодно на каждую специальность выделяется определенное количество мест для членов-корреспондентов и академиков. В этом году по нашей специальности на два места члена-корреспондента РАН претендовали 48 человек, из них семь человек от Петербурга. Кроме того, избирался один академик, на это место претендовали 10 человек. Голосование тайное, после его проведения результаты утверждаются на общем собрании Академии.
Зачастую выборы бывают очень сложные, многоэтапные. Но по нашему отделению в этом году и членов-корреспондентов, и академика удалось выбрать в первом туре.
Какие возможности в вашей работе открывает новый статус?
К новому статусу еще нужно привыкнуть. Кстати, несмотря на то, что у меня уже есть значок, все документы и подтверждения официально вручат к общему собранию в апреле.
Что может поменяться? Предполагаю, что усилится общественная нагрузка. Вы знаете, что существуют различные экспертные советы, например, советы РНФ, РФФИ. В них входят активно работающие ученые, члены Академии. И хотя я и так участвую в работе, связанной с различного рода экспертизами, думаю, что деятельность по этой линии усилится.
Но в целом для нашей работы видятся два направления, в которых я могу быть полезен. Во-первых, еще с 90-х годов я активно занимаюсь организацией конференции молодых ученых, которая проводится в том числе при поддержке Университета ИТМО. Через эту конференцию прошли в свое время известные сегодня ученые в области систем управления — Алексей Бобцов, директор мегафакультета компьютерных технологий и управления Университета ИТМО, Антон Пыркин, декан факультета систем управления и робототехники, и многие другие.
Конференция развивается, с годами она существенно расширилась, стала международной и породила семинар, который мы собираемся сделать «передвижным», то есть проводить в разных городах России. И я надеюсь, что благодаря моему новому статусу и возможности непосредственно общаться с членами Академии эту работу можно будет проводить более эффективно и конференция получит новые возможности для развития.
Во-вторых, сегодня в нашей научной области активно работает Международная общественная организация «Академия навигации и управления движением», в которую входят ведущие зарубежные и российские ученые, занимающиеся разработкой систем управления, навигационного оборудования. В том числе туда входит ряд членов РАН. И мне кажется, что усиление связей Академии с такого рода общественными организациями укрепит как эти организации, так и саму Академию. Я являюсь вице-президентом этой общественной организации и также планирую продолжать активную работу в этом направлении, используя свой опыт и наработанные контакты.
Расскажите, пожалуйста, подробнее о своих научных исследованиях. Недавние Ваши статьи, опубликованные в зарубежных научных журналах, связаны со спутниковой навигацией. Какие наиболее важные направления сейчас развиваются в этой области? И каких результатов за последнее время вам удалось достичь в этом направлении?
По большому счету, моя специализация связана с вопросами обработки измерительной информации применительно к информационно-навигационным системам. В целом ключевое направление развития для навигационных систем сегодня включает две составляющие. Первая — это автономные системы, которые основаны на инерциальных датчиках (гироскопах и акселерометрах), устанавливаемых на подвижном объекте и позволяющих решать задачу без привлечения внешней информации. «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор» как раз занимается разработкой таких датчиков и систем, основанных на их использовании.
Второе направление включает в себя спутниковые системы, которые обеспечивают возможность решения задачи определения места и ориентации объекта, используя внешнюю информацию — искусственно созданные поля радиосигналов, излучаемых аппаратурой, установленной на спутниках. Это крупное достижение человечества в области навигации за последнее время, которое привело к тому, что сейчас мы можем определить свои координаты, используя практически любой смартфон.
Конкретно мы не занимаемся разработкой спутниковой аппаратуры, а выступаем как потребители той измерительной информации, которая вырабатывается профессиональной спутниковой аппаратурой. Наша задача здесь — «замешать» информацию от спутников и тех датчиков, о которых я сказал, с тем, чтобы обеспечить эффективное решение задачи навигации.
Автономные системы прежде всего хороши тем, что вам ничего дополнительно не нужно. Все, что есть на борту, позволяет решать задачи. Но при этом растет ошибка определения местоположения. Чем, в свою очередь, хороши спутниковые системы? Тем, что ошибка не растет и вы получаете высокую точность. Прогресс в спутниковых системах заключается в том, что сейчас диапазон точностей варьируется от единиц метров до единиц сантиметров и даже меньше. Профессиональная аппаратура, конечно, дороже того, что мы с вами используем в смартфонах, но факт остается фактом: сегодня действительно удается обеспечивать высокую точность спутниковой навигации.
Но и здесь есть свои проблемы. Информация от спутников не доступна в закрытых помещениях, в городских каньонах — это их недостаток. Еще одна проблема связана с тем, что спутниковым системам можно поставить помеху. Классический пример: если вы попробуете определить координаты места в районе Кремля, вы окажетесь где-то в районе Воробьевых гор. Такие недостатки заставляют разработчиков аппаратуры искать новые варианты коррекции автономных систем, которые позволяют определять место без обращения к внешним системам.
Поэтому, с одной стороны, мы разрабатываем алгоритмы, которые обеспечивают эффективное объединение информации от спутников и автономных датчиков. И в этом нам удалось получить серьезные результаты. А с другой стороны, мы ищем альтернативные средства, которые могут решить задачу коррекции автономных систем без тех недостатков, которыми обладают спутниковые системы.
В последнее время очень популярны системы с использованием технического зрения, занимаетесь ли Вы этими вопросами?
Да, одним из альтернативных средств, о которых я только что сказал, являются в том числе и системы технического зрения. Сегодня благодаря активному развитию средств вычислительной техники, оптических приборов, электронных датчиков можно наблюдать изображение (например, картинку местности при посадке самолета) и сопоставлять его с заранее снятой картой. Эти методы заложены в основу систем технического зрения, которые используются в навигации.
Мы также работаем в этом направлении. Хотя наибольших результатов нам (и мне лично) удалось добиться в исследовании и разработке несколько иных систем коррекции — таких, в которых используются не искусственно созданные поля (поля, создаваемые спутниками), а естественные — в частности, магнитные и гравитационные. Последние создают основу для построения автономных инерциальных систем, основанных на использовании тех датчиков, о которых я говорил: гироскопов и акселерометров.
Вместе с тем есть и другое направление применения естественных полей. Например, в некотором районе мы располагаем картой гравитационного поля, объект выходит в этот район, измеряет изменчивый профиль поля, а в компьютере измеренный профиль сопоставляется с картой, что и обеспечивает возможность уточнения местоположения. Такие методы были развиты в конце прошлого века, в основном применительно к системам военного назначения. Но сейчас в связи с развитием различных роботизированных систем эти методы могут быть востребованы и использованы даже на небольших объектах — в том числе подводных аппаратах.
По этому направлению мы являемся ведущими специалистами в стране. Так получилось, что такой тематикой мы начали заниматься очень давно, еще когда это было необходимо для ограниченного количества объектов. А сейчас накопленный опыт используется для решения задач применительно к гражданской тематике. Исследования в этой области продолжаются и проводятся в том числе и при поддержке Российского научного фонда. По этим проектам работает объединенная команда исследователей Университета ИТМО и ЦНИИ «Электроприбор».
Если продолжать тему технического зрения, искусственного интеллекта (ИИ), который сегодня меняет работу во многих сферах… Как вы видите перспективы развития и применения этих методов в системах навигации в будущем? Где конкретно можно ожидать изменений?
Если начать с морской тематики, которая мне ближе, думаю, что большие перспективы открываются в направлении исследования мирового океана. Если раньше было одно судно, которое проводило исследования, то уже сейчас можно запустить целую серию подводных аппаратов, которые могут проводить различного рода съемки, в том числе тех полей, о которых я говорил. Мне кажется, что в будущем будет активно развиваться и техника создания таких аппаратов, методов их управления, и техника решения задач навигации. Управление группой подвижных объектов — очень популярное сейчас направление, и оно, кстати, развивается не только применительно к подводным аппаратам, но и к летательным. Кроме того, большой потенциал развития методов технического зрения мне видится и в направлении человекоподобных роботов.
Если говорить об искусственном интеллекте… В принципе умение эффективно решать задачи навигации и управления движением — это одна из составляющих ИИ применительно к подвижному объекту. Естественно, нужно насыщать подвижный объект ИИ. Но для начала вопрос: а что это такое? Раньше считалось, что если у прибора есть вычислитель, то все, он уже интеллектуальный. Вопрос определения ИИ достаточно сложный. Но академик Игорь Каляев, который делал доклад на эту тему на одном из научных мероприятий, на мой взгляд, предложил хороший вариант. Заключается он в следующем: если система может решить задачу, у которой нет известного алгоритма решения, то система обладает искусственным интеллектом. Но если алгоритм решения задачи известен, то, каким бы сложным он ни был, ИИ это назвать нельзя. Поэтому в нашем понимании насыщение подвижных объектов искусственным интеллектом — это придание им умения без участия человека ставить и эффективно решать задачи по управлению и навигации.
Сейчас широко используются нейронные сети. Они переживали несколько этапов своего развития. После длительного затишья в последние годы снова наблюдается бум, особенно это связано с так называемыми сверточными нейронными сетями, которые оказались очень эффективными в задачах, связанных с распознаванием изображения.
Еще в начале «нулевых» у нас был грант от РФФИ, в рамках которого проводились исследования о возможности использования нейронных сетей для навигации. Тогда мы сделали пессимистичный вывод, что применительно к задачам обработки навигационной информации использовать нейронные сети не очень эффективно. И в то время это действительно было так.
Но в последние годы ситуация поменялась. Особенно в той части, которая связана с наземным транспортом. Сегодня фактически на каждом объекте можно поставить огромное количество видеокамер и обработать с них информацию. Например, это работает в случае распознавания дорожных знаков — нейронные сети для этого отлично подходят. В случае с подвижными объектами эти методы и дальше, на мой взгляд, будут активно развиваться, и здесь также стоит ждать заметного прогресса.
Сегодня вы работаете на предприятии, ведете научную работу, преподаете, участвуете в организации конференций и входите в экспертные советы и научные организации. Как удается все успевать?
Все на самом деле очень просто. Видите плакат? «Ночь работе не помеха» (плакат висит в кабинете Олега Степанова недалеко от рабочего места — прим.ред.). Это лозунг нашего подразделения.
Раньше здесь, на предприятии, я работал научным сотрудником в тематическом отделе, потом мне предложили должность начальника научно-образовательного центра. Что входит в обязанности центра? Решение проблем обучения всего персонала — начиная от рабочих и заканчивая докторами наук. У нас есть собственная аспирантура, кроме того, мы взаимодействуем с несколькими вузами. Прежде всего, с Университетом ИТМО, где после недавней реорганизации в прошлом году создан Институт информационно-навигационных систем и реализуется образовательная программа по направлению «Системы управления движением и навигации». Потому работа со студентами также составляет значительную часть нашей деятельности.
Что касается научной работы… Часто у нас в стране бывает так, что по прошествии определенного времени исследователь, который получает административные должности, занимается наукой в фоновом режиме — по выходным, праздникам, рано утром, когда свежая голова. За границей в этом смысле есть довольно интересный опыт. Например, у наших зарубежных коллег есть практика, когда они раз в пять лет получают полгода, в течение которых просто едут в другой вуз, чтобы обменяться знаниями, получить новый опыт. Фактически все это время они находятся в свободном творческом полете. У нас таких «свободных ученых» нет, хотя, как мне кажется, полезно было бы применить эту практику и у нас.
С другой стороны, я считаю, что если хотя бы 30% своего времени вы тратите на то, что действительно любите, — вам повезло. Мне повезло, так как работа с молодежью приносит удовлетворение и показывает результат. Кстати, знаете, какая самая любимая работа была у Альберта Эйнштейна? Больше всего он любил рубить дрова, потому что он сразу видел результат. У меня, помимо административных задач, которые, возможно, не всегда бывают интересными, есть деятельность, которая приносит удовлетворение. А когда вы в совокупности довольны работой, этот лозунг на плакате реализуется очень легко.
Что вы хотели бы посоветовать молодым исследователям, которые только начинают карьеру и хотят успешно продолжать работу в области систем управления?
Все молодые люди очень хорошо умеют работать на компьютере, быстро осваивают пакеты прикладных программ. Но иной раз мне кажется, что, полностью полагаясь на программы, мы уже начинаем забывать таблицу умножения. Хорошо это или плохо? Думаю, не очень хорошо. Умение работать с компьютерными программами зачастую приводит к тому, что содержательная сторона остается в тени. Поэтому я бы посоветовал несмотря ни на что изучать теорию. Фундаментальные знания, которые вы приобретаете, помогают вам правильно интерпретировать результаты, которые вам выдают компьютерные программы и всевозможное матобеспечение.
И еще. Очень важно, чтобы выбранная работа была по душе. Если работа нравится, тогда у вас все получится.
