Мост в будущее: кто развивает российское математическое моделирование
В 1814 году французский математик Пьер-Симон Лаплас придумал мысленный эксперимент. Он предположил, что если у нас будет существо, которое будет знать положение и скорость каждого объекта во Вселенной в настоящий момент, то оно будет знать все: «Мы можем рассматривать настоящее состояние Вселенной как следствие его прошлого и причину его будущего». Позже этот «разум» назвали демоном Лапласа.
Конечно, реальность гораздо сложнее. Во-первых, по принципу неопределенности Гейзенберга из квантовой механики, невозможно точно знать и положение, и скорость даже одной частицы. Во-вторых, все события на квантовом уровне описываются вероятностным образом, а значит, невозможно ничего предсказать определенно.
Тем не менее, все мы на школьных уроках физики проводили эксперименты и достаточно точно предсказывали поведение кубика, скользящего по наклонной поверхности. Где же находится эта грань между тем, что мы можем предсказать, и полной картиной будущего? Ответ на это знают специалисты по математическому моделированию.
Над разработкой таких моделей работают тысячи людей. Сперва ученые институтов и научно-исследовательских лабораторий продумывают подходы, методы и идеи, а потом проводят эксперименты и собирают данные, чтобы уже получить уравнения.
Затем, как нам рассказывает Андрей Деулин, начальник отдела Института теоретической и математической физики (ИТМФ), наступает гораздо более сложный второй этап — доведение этих моделей до промышленного применения. Тут к работе подключаются математики и инженеры, которые представляют, как все это будет использоваться их коллегами на предприятиях, и проводят совместную отработку и валидацию.
«Мало найти базовые уравнения, важно сделать так, чтобы они реально считали и получали правильные данные, — это большой труд», — рассказывает Андрей Деулин, начальник отдела ИТМФ.
«Если говорить простыми словами, этот программный продукт должны использовать люди, которые не погружены в теоретическую составляющую, продуманную учеными, создавшими уравнения», — подключается к разговору Дмитрий Фомичев, директор по математическому моделированию Росатома, кандидат технических наук.
Может показаться, что это совершенно новая сфера исследований, но это не так. Современные специалисты по математическому моделированию «стоят на плечах гигантов», на прочном фундаменте обширной научной базы, которую с середины прошлого века нарабатывали еще советские ученые и инженеры. Последние развивали вычислительные мощности, без которых такие вычисления были бы невозможны.
«Суперкомпьютеры, которые были 30 лет назад, сегодня можно заменить хорошим вычислительным сервером. Современные расчеты делаются с гораздо более высокой детализацией, — объясняет Андрей Деулин. — Мы занимаемся такими расчетами несколько десятилетий, поэтому и модели, и программный код нашего "Логоса" изначально были ориентированы на эффективное обеспечение возможности вычислений, для которых требуется суперЭВМ. В простой компьютер такая модель не поместится ни по памяти, ни по вычислительной мощности. Так что суперЭВМ — и основа, и ограничитель матмоделирования».
За прошедшие десятилетия наши ученые прошли в развитии этой технологии огромный путь. Андрей Деулин приводит очень яркий пример: «Если раньше можно было прикинуть динамику автомобиля лишь в общих чертах, то сегодня учитываются все тонкости, зеркала и изгибы. Детализация гораздо более высокая и видно, где какие потоки формируются».
Для ученых и инженеров, которые применяют эти программы на практике, такая детализация играет большую роль. Конкретный кейс — использование модуля «Логос Аэро-Гидро» в проектировании и подтверждении технических характеристик самолетов. Как рассказывают ребята, раньше новые инженерные идеи, пусть и обоснованные прошлым опытом и экспериментами с образцами, удавалось полноценно проверить, лишь когда появлялся опытный образец.
Одно дело перевести в матмодели результаты реальных испытаний для дальнейшего анализа, а другое — предсказать параметры в условиях, которые невозможно измерить напрямую. Это проблема, с которой часто сталкиваются ученые, изучающие экстремальные условия, и промышленники, которые с этими условиями работают.
«Простой пример — горящая газовая струя, выходящая из высокотемпературной горелки. У ученых есть много сложных методов оценки температуры продуктов горения по различным признакам. Засунуть туда датчик не получится, так как термопара просто расплавится. Но можно упаковать датчик в защитную конструкцию и кратковременно поместить в поток продуктов горения, чтобы понять динамику нагрева. А после построить матмодель полученной конструкции и потока продуктов горения, которые её нагревают, и на основе матмоделирования понять, какая должна быть температура, чтобы дать полученную в измерении скорость нагрева. Это простой пример того, как мы измеряем только часть данных, а с помощью матмодели выстраиваем полную картину», — объясняет Андрей Деулин.
Кейс из практики команды — применение «Логоса» в Росатоме. Тут процессы, конечно, сложнее и спрогнозировать их нужно до того, как будет запущен даже экспериментальный реактор.
«Вообще в Росатоме "Логос" используется во всех ключевых крупных проектах», — продолжает Дмитрий Фомичев, директор по математическому моделированию Росатома. — Первый проект — создание реактора для атомного ледокола «Лидер», все данные экспериментов наших коллег ложатся в наш программный продукт. Второй — ВВЭРы, наши реакторы, которые продаются на международном рынке. С 2016 года, уже семь лет, гидродинамический и прочностной анализ для них делают с помощью «Логоса». И в этом году ребята из этого проекта стали победителями отраслевого чемпионата AtomSkills в категории математического моделирования. Мы ими тоже гордимся — они профессионалы в этом деле!
И есть более специализированное направление — жидкометаллические реакторы на быстрых нейтронах. Тут мы работаем с учеными и инженерами, которые занимаются БН на Белоярской АЭС и реактором «БРЕСТ», который строится в Северске».
Есть в портфеле кейсов команды и конкретный пример. Ребята моделировали смешение потоков теплоносителя разной температуры при отключении парогенератора в реакторах «РИТМ-200». Эти реакторы уже используются — их устанавливают на атомные ледоколы нового поколения типа «Арктика». Три из них — «Арктика», «Сибирь» и «Урал» уже работают на Северном морском пути.
Но что там отключение парогенератора... Почему бы не повысить градус? Команда сумела добиться настолько детализированного матмоделирования, что модули «Логоса» позволяют предсказывать будущее. «Не все доступно для экспериментов. Например, если нужно привести обоснования безопасности энергоблока атомной электростанции, мы же не можем с вами взять и устроить на АЭС аварийную ситуацию или уронить на станцию самолет», — рассуждает Андрей Деулин.
Бывает, условия складываются так, что не то, что на деталь, а на какую-то точку оборудования приходится повышенное воздействие. Даже самый опытный инженер-конструктор не сможет такое предсказать, а вот компьютерная программа, «обученная» и проверенная с участием такого эксперта, — сможет.
Команду математического моделирования в Росатоме возглавляет Рашит Шагалиев, заместитель директора по приоритетному технологическому направлению, заместитель научного руководителя, доктор физико-математических наук, член-корреспондент РАН.
А Андрей Деулин работает в этой сфере уже 20 лет и со своим огромным опытом помогает молодым ребятам быстро вливаться в команду и проекты:
«Я, наверное, один из "старых" разработчиков. В основном у нас работает молодежь, средний возраст — 30-35 лет. Многие с горящими глазами и новыми идеями. Команда составляет более 300 человек, если учитывать только тех, кто работает в саровской команде. И у нас множество коллег в вузах, лабораториях, компаниях, в НЦФМ, который рядом с Саровым, — тут и не подсчитать».
Любопытно, кого больше: математиков, физиков или программистов? «У нас основная часть людей — это математики и программисты. Очень важную роль выполняют физики-теоретики, и, конечно же, инженеры, которые вносят практическую струю в процессы, понимают, как эти технологии будут применяться в промышленности».
Работа с инженерами на предприятиях — конечными пользователями «Логоса» — важный аспект работы. «Например, как уже говорили ребята, в рамках программного модуля "Логос Атом" для проектов создаются новые математические модели, чтобы можно было корректно описать сложные процессы вроде течения металла. Мы разрабатываем, а коллеги на предприятии применяют. И наоборот — они нам дают данные того, что получается в мелкосерийной отработке, в экспериментах, а мы по ним уточняем математический аппарат», — добавил Дмитрий Фомичев.
Чтобы масштабно объединить опыт инженеров, математиков и программистов, создается модуль «Логос Платформа». «Идея не нова, все хотят сделать одно такое мегаприложение, способное решать огромный класс физических задач: гидродинамику, прочность, электромагнетизм, оптику и так далее. Мы посмотрели на свои разработки и уникальные проекты наших коллег и поняли, что для того, чтобы охватить все запросы предприятий, нам нужно создать единую платформу».
Какую фантастическую технологию удастся создать с помощью матмоделирования в будущем?
«Даже не знаю, — смеется Андрей Деулин. — На мой взгляд, моделирование физических систем — вещь понятная и развивается вполне предсказуемо. А вот моделирование поведения людей и живых организмов нам еще предстоит познать. Наверное, в будущем матмоделирование пойдет в эту сторону, в сторону нейронных сетей, а потом и их сообществ».
Но вернемся в сегодняшний момент. «Из перспективного: то, куда мы с командой еще полноценно не зашли, хотя функционал уже есть, это моделирование композитных материалов. Второе направление — термоядерные реакторы вроде ИТЭР. Тоже есть задел по функциям, но нет применения. Третье — медицинские аппараты, томографы и МРТ. Четвертое — накопители энергий, литийионные и другие виды аккумуляторов. Большой класс физических задач, которые еще предстоит нам разрешить».
Все это требует взаимодействия с учеными из новых для команды сфер науки и технологий, но, как уже говорилось, хоть в самом «Логосе» работает лишь несколько сотен человек, они взаимодействуют с тысячами российских специалистов из самых разных областей. И это взаимодействие — залог того, что программа действительно упростит работу ученых и инженеров.
На каком этапе развития матмоделирование в России?
«На мой взгляд, в середине пути, — отвечает Дмитрий Фомичев. — Сегодня в стране около десяти крупных производителей таких программ. Все они существуют на рынке уже более десяти лет, то есть это уже состоявшиеся компании: они понимают, что делают и для кого, у всех есть опыт внедрения и продажи лицензий. И есть множество привлекательных разработок на уровне вузов».
Получается, у нас сегодня есть и огромные опытные команды разработчиков, и тысячи инженеров, которые используют эти программы на производствах и в конструкторских бюро, и огромное «подрастающее» поколение молодых и опытных специалистов в сфере математического моделирования.
Реклама. Частное учреждение «Центр коммуникаций». ИНН 9705152344. Erid: LjN8KC4QH