От систем на основе нейросетей до спецэффектов: 5 интересных проектов, созданных на суперкомпьютере ЮУрГУ

В Южно-Уральском государственном университете уделяется особое внимание подготовке специалистов IT-сферы. Выпускники ЮУрГУ работают в компаниях мирового уровня: Google, Microsoft, Huawei, Unity, Rakuten и других. Быть востребованными на глобальном рынке труда им позволяет не только качественная теоретическая база, но и участие в работе ведущих лабораторий вуза, в их числе лаборатория мирового уровня «Cуперкомпьютерное моделирование».

13 сентября, ко Дню программиста, ее руководитель, кандидат физико-математических наук, доцент Павел Сергеевич Костенецкий рассказал о возможностях лаборатории суперкомпьютерного моделирования и самых интересных проектах, созданных благодаря суперкомпьютерам ЮУрГУ.

«Первый суперкомпьютер появился в нашем университете в 2000 году, лаборатория постоянно развивалась и совершенствовалась, и сейчас самым мощным суперкомпьютером в вузе является «Торнадо ЮУрГУ», его пиковая производительность составляет 473 триллиона математических операций в секунду, а количество процессорных ядер равно 29184, в то время как в обычном персональном компьютере их 4, максимум 8. Суперкомпьютеры нужны для решения «больших» задач, которые ПК решать просто не могут» , – отметил Павел Сергеевич.

Суперкомпьютеры находятся в центре научной жизни Университета, позволяя производить сложнейшие вычисления для расчетов в области инжиниринга, естественных наук, наук о человеке и ИТ. В настоящее время на суперкомпьютерах ЮУрГУ решается свыше 250 исследовательских задач. Суперкомпьютеры ЮУрГУ занимают высокие позиции в рейтингах по производительности среди российских и зарубежных суперкомпьютеров. Суперкомпьютеры ЮУрГУ помогают решать научные задачи, используются в образовании и в коммерческих целях для расчетов партнеров Университета.

В 2017 году сотрудники ЛСМ ЮУрГУ победили в международном конкурсе по анализу данных «SMS Group Data Challenge». Задача конкурса заключалась в разработке алгоритма, который на основе анализа больших данных о процессе непрерывной разливки металла предсказывает факт налипания заготовки во время кристаллизации. Предложенный алгоритм использовал при обработке данных не стандартные аналитические методы, а машинное обучение на базе искусственных нейронных сетей и оказался наиболее точным среди всех участников конкурса.

В настоящее время специалисты лаборатории суперкомпьютерного моделирования работают над прототипом программной системы для металлургических предприятий, обеспечивающей распознавание дефектов листового металлопроката в реальном времени.   Прототип строится на базе искусственного интеллекта и машинного зрения и будет способен обнаруживать и протоколировать даже самые мелкие дефекты (до 0.5  мм² при скорости движения металла до 11 метров в секунду). Эта система способна обрабатывать большое количество изображений в секунду, поступающих с 16 высокоскоростных промышленных камер, находить зоны интереса, классифицировать дефекты по 73 видам и заносить их в специальные паспорта, прикладываемые к каждому рулону листового металла. В этих паспортах будут обозначены все дефекты и их расположение, исходя из которых рулоны будут отправляться на то производство, где требуется соответствующее качества заготовки.

Новым проектом для лаборатории суперкомпьютерного моделирования стало создание диалоговых ассистентов на базе разговорного искусственного интеллекта для сопровождения сложных технических систем. Эти диалоговые ассистенты создаются для помощи молодым рабочим в освоении незнакомого им оборудования на производстве. Система может вести голосовой диалог с пользователем, получать запросы относительно работы оборудования и отвечать на них, пользуясь накопленными знаниями. В ходе работы система запоминает новую информацию и обращается к опытному персоналу для получения дополнительных сведений. Эта система позволит упростить работу на производстве. Таким образом, новые сотрудники смогут начать эффективно работать с установками, особенности управления которыми знало лишь ограниченное количество опытных работников.

На суперкомпьютерах ЮУрГУ был произведен рендеринг спецэффектов для российского фильма-катастрофы «Экипаж» режиссера Николая Лебедева, вышедшего в 2016 году. История о молодом летчике Алексее Гущине, который за неповиновение приказу был исключен из гражданской авиации, но впоследствии получил шанс летать на гражданских самолетах, произвела впечатление на зрителей и кинокритиков. Отличительной особенностью фильма также являются красочные и реалистичные спецэффекты, свойственные голливудским фильмам. Рендерингом компьютерной графики – получением изображения по модели с помощью компьютерной программы – к фильму «Экипаж», занимался  Валентин Дорохов,  выпускник кафедры «Системное программирование». Бывший студент ЮУрГУ является генеральным директором компании «Рендер-ферма», которая занималась сопровождением процесса рендеринга, настройкой программного обеспечения, синхронизацией данных, а также исправлением ошибок. В процессе работы использовались возможности суперкомпьютера университета, благодаря чему была достигнута высокая реалистичность сцен катастрофы.

Лаборатория суперкомпьютерного моделирования часто привлекается к созданию российских мультфильмов, в том числе в формате 3D, в частности, рендеринга компьютерной анимации. Одним из проектов в этом направлении является рендеринг полнометражного мультфильма «Савва. Сердце воина», созданного продюсером Максимом Фадеевым. Произведение строится на классическом сюжете противостояния добрых и злых героев, к озвучиванию персонажей привлекались известные российские и зарубежные актеры. Критиками признано высокое качество графики мультфильма, обрисованной с помощью суперкомпьютерных технологий.