Лаборатория № 38 «Управления по неполным данным»

Лаборатория была образована в 1968 г. в результате реорганизации самостоятельной группы № 38 во главе с доктором технических наук, профессором Александром Михайловичем Петровским, который и возглавил лабораторию. Эта группа была создана по инициативе Якова Залмановича Цыпкина. В её состав вошли два коллектива научных сотрудников, до того момента работавших в лабораториях Я.З. Цыпкина и А.А. Фельдбаума. Такое происхождение на долгие годы вперёд обусловило выбор направлений исследований вновь образованной лаборатории и высочайшие требования к их уровню.

Первыми из тех, кто внёс большой вклад в становление и развитие лаборатории, стали А.М. Петровский, В.Н. Новосельцев (ныне д.т.н., профессор), Н.А. Кузнецов (ныне академик РАН), Р.Ш. Липцер (ныне профессор Тель-Авивскогоун-та, Израиль).

Заведующий лабораторией № 38 Евгений Петрович МасловПервоначальная тематика лаборатории — теория информации и математическое моделирование, управление наблюдениями в стохастических системах и управление подвижными объектами в условиях неполноты информации. Кроме того, с середины 60-х годов велись совместные работы с Институтом сердечно-сосудистой хирургии по созданию искусственного сердца (руководитель — академик РАМН В. И. Шумаков).

В последующие годы лаборатория пополнилась ещё двумя коллективами. В 1971 г. в её состав были включены сотрудники группы В.Н. Вапника — А.Я. Червоненкиса, до того работавшие в лаборатории А. Я. Лернера. И, наконец, в 1977 г. присоединилась группа И. А. Любинского из лаборатории Н. В. Позина. Тематика исследований каждой из этих групп стала составной частью тематики лаборатории. В настоящее время лабораторией руководит член-корреспондент РАН Галяев Андрей Алексеевич.

Основным направлением исследований лаборатории стала разработка теории и методов управления системами техногенной, биологической и социальной природы, функционирующими в условиях неполноты информации.

Традиционно лаборатория занималась задачами управления подвижными объектами. В 60-70-х годах проводились исследования, связанные с оптимальным управлением наблюдениями в задачах наведения снарядов на маневрирующие цели (А.М. Петровский, Н.А. Кузнецов, Е.П. Маслов, Е.Я. Рубинович — ныне д.т.н., профессор, главный научный сотрудник). В 1980 г. за цикл работ по управлению наблюдениями и оптимизации движения динамических объектов в условиях неполноты информации и противодействия Е.Я. Рубиновичу была присуждена Премия Ленинского комсомола.

Дальнейшим развитием стали исследования, связанные с формализацией и решением задач противодействия подвижных объектов в условиях искусственно организованной неполноты информации. Подобные задачи возникают в широко распространённых на практике ситуациях, когда одна из участвующих в конфликте сторон использует для срыва действий противника средства радиоэлектронного противодействия. Искусственная неполнота информации организуется путём постановки ложных целей, имитирующих характеристики основного объекта, и/или подавлением каналов наблюдений.

Было предложено моделировать противодействие подвижных объектов дифференциально-игровыми и оптимизационными задачами преследования-уклонения групповой цели и дифференциально-игровыми и оптимизационными задачами поиска активно противодействующих подвижных объектов (поиск в условиях конфликта).

В ходе исследований были формализованы для целей управления понятия ложной и групповой цели, впервые сформулированы, введены в научный оборот и решены дифференциальные игры совместного и поочередного преследования с групповой целью (В.К. Ольшанский, Е.Я. Рубинович). Было показано, что в дифференциальных играх поочередного преследования вектор управлений преследователя имеет специфическую структуру: он содержит собственно закон управления траекторией подвижного объекта и правило выбора очерёдности встреч с целями. Была предложена математическая формализация схемы выбора и решены дифференциальные игры с программным (Е.Я. Рубинович) и позиционным (Е.П. Маслов, Е.Я. Рубинович) выбором очерёдности. Было проведено сравнение ряда законов преследования при полностью и частично известном фазовом векторе групповой цели, найдены стратегии поиска в условиях конфликта, реализующие седловую точку. Данный класс задач составил новый раздел теории конфликтно-управляемых процессов.

В настоящее время в лаборатории ведётся разработка методов поиска-наведения-уклонения подвижных объектов, функционирующих в конфликтной среде (А.А. Галяев, Е.Я. Рубинович, Е.П. Маслов). Это направление интенсивно развивается в мире в связи с широким применением беспилотных аппаратов. В 2016г. А.А. Галяев и Е.П. Маслов были награждены медалью им. академика Александрова А.П. "За особые заслуги".

Петровский А.М.Теоретические результаты были использованы при решении задач управления подвижными объектами морской и ракетной техники.

Второе направление — управление в сложных медико-биологических системах — возникло по инициативе А. М. Петровского в середине 60-х годов.

В рамках этих исследований в 60-70-х годах был проведен анализ гомеостатических систем в организме человека и животных (В.Н. Новосельцев). Одновременно выполнялся цикл исследований по инженерной физиологии — математическому моделированию систем искусственного жизнеобеспечения (искусственное сердце, искусственная поджелудочная железа) и систем защитного снаряжения (терморегуляция у водолазов на континентальном шельфе).

C конца 60-х годов в лаборатории под руководством А. М. Петровского начались работы по математическому моделированию процессов развития популяции опухолевых клеток. Работы проводились совместно с Медицинским радиологическим научным центром РАМН (г. Обнинск), Институтом экспериментальной химиотерапии Российского Онкологического научного центра РАМН, Институтом биохимической физики им. Н.М. Эммануэля РАН. В результате были созданы математические модели, адекватно описывающие развитие опухолевого процесса без лечения (к.т.н. Е.Л. Оркина), после лучевого воздействия (чл.-корр. РАМН В. К. Иванов) и после введения химиотерапевтических препаратов (к.б.н. Н.А. Бабушкина). Разработанные математические подходы позволяют получать зависимости «доза — эффект» для расчёта оптимальной стратегии лечения по различным критериям. Для оценки эффективности лечения были сформулированы критерии, учитывающие не только действие препаратов на опухолевые клетки, но и степень токсического поражения организма. Разработанные математические модели развития опухолевого процесса используются для исследования стратегии лечения онкологических заболеваний новыми методами, основанными на применении магнитных управляемых наночастиц с носителями, в качестве которых могут быть различные противоопухолевые препараты или антигены.

В начале 90-х годов была решена задача междисциплинарного моделирования сложных медико-биологических систем, нашедшая применение в токсикологии при анализе острых отравлений ядами. Было проанализировано воздействие на организм яда бледной поганки, хлора, аммиака, а в последнее время — полония 210. В этом направлении основное внимание уделялось моделированию катастроф в сложных системах, причём смерть организма рассматривалась в качестве одного из вариантов катастрофы.

На рубеже XXI века по инициативе д.ф.-м.н. А.И. Яшина в лаборатории начались работы по комплексному исследованию механизмов и процессов старения и смертности у различных видов животных и человека. Сегодня этими проблемами занимается группа учёных во главе с В.Н. Новосельцевым и А.И. Михальским. В 2008 г. они приняли участие в работе общественной организации «За увеличение продолжительности жизни» и подготовили раздел для общероссийской программы «Наука против старения». В лаборатории продолжают изучать и моделировать воздействия различных факторов на жизнедеятельность и жизнеспособность сложных систем (организмов и популяций); в частности, анализируется влияние репродуктивного поведения организмов на продолжительность их жизни.

Применение управленческого подхода при анализе продолжительности жизни позволило сформулировать, проверить и предложить биологам новые гипотезы о пределах внутривидовой продолжительности жизни и причинах различия продолжительности жизни у мужчин и женщин.

Проблематика управления здравоохранением была поставлена в 70-е годы самим А.М. Петровским и группой его сотрудников (А.А. Клементьев, И.И. Толмасская, В.К. Ольшанский, П.И. Кицул, А.И. Яшин). Работы получили широкий международный научный резонанс и частично велись в Международном институте прикладного системного анализа IIASA (Вена, Австрия) в рамках проекта «Народонаселение».

По мере накопления опыта работы с объектами, включёнными в систему здравоохранения, и решения задач на уровне популяций, расширился круг проблем, исследуемых в лаборатории в направлении, которое можно сформулировать как управление в слабо формализованных системах. К данному кругу относится мониторинг группового здоровья и выделение групп повышенного риска по заболеваемости и потере здоровья (Л.А. Дартау). Для целей мониторинга и оценки медико-социального благополучия населения в лаборатории были разработаны компьютерная технология и система «ЭДИФАР» («Экспертный диалог для исследования факторов риска»). Система установлена в ряде регионов РФ. В дальнейшем эти работы привели к разработке новых принципов организации управления здоровьем, характеризующихся тем, что сам человек становится активным элементом системы управления. В настоящее время эти принципы практически внедряются в жизнь на муниципальном уровне.

В лаборатории разрабатываются методы анализа здоровья популяции, или, в более широком смысле, её состояния (д.б.н. А.И. Михальский). Развитие теоретических методов, позволяющих корректно осуществлять индивидуальный прогноз на основании наблюдений за популяцией, затрагивает область решения некорректных обратных задач, неклассическую статистику и оформилось в теорию анализа неоднородных популяций (А.И. Михальский, А.И. Яшин). Новое направление исследований связано с междисциплинарным моделированием процессов жизнеобеспечения (Ж.А. Новосельцева), стохастическим моделированием течения заболеваний (А.И. Калинкин), анализом сигналов ЭКГ (В.П. Горлищев), поиском генетических закономерностей возникновения онкологических заболеваний (В.В. Цурко, И.В. Петров).  

Современные достижения биологии и медицины ставят новые задачи, успешно решаемые в лаборатории. В настоящее время ведутся исследования, связанные с поиском факторов риска потери здоровья в пожилом возрасте, анализом эволюционно сложившихся механизмов сохранения жизнеспособности человека и других живых организмов. Задачи по оценке эпидемиологических рисков и рисков для здоровья при радиационном воздействии (А.И. Михальский) решаются при активном участии ведущих отечественных и зарубежных центров (Медицинский радиологический научный центр РАМН, г. Обнинск; Гейдельбергский Университет, г. Гейдельберг, Германия). Получены результаты, демонстрирующие роль, необходимость и социальную значимость ранней профилактики здоровья, эволюционную оптимальность соотношения фаз развития и размножения живых организмов и воздействие изменения этого соотношения на продолжительность жизни (Л.А. Дартау, В.Н. Новосельцев).

Современные мировые тенденции в народонаселении, связанные с быстрым ростом продолжительности жизни в экономически развитых странах и увеличения доли лиц сверхстарых возрастов, также отражены в тематике исследования лаборатории по направлению «Математическое моделирование процессов в популяциях» (В.Н. Новосельцев, Ж.А. Новосельцева, А.И. Михальский). В этих работах математическими методами проводится анализ геронтологических (связанных со старением) процессов в отдельных организмах и на уровне популяции. Эти работы ведутся в сотрудничестве с Институтом демографических исследований (Росток, Германия), Университетом Дюка (Дюрам, США), Калифорнийским Университетом (г. Дэвис, США). Результаты исследований отражены в коллективной монографии «Геронтология in silico: становление новой дисциплины. Математические модели, анализ данных и вычислительные эксперименты», вышедшей в 2007 г. под редакцией Г.И. Марчука, В.Н. Анисимова, А.А. Романюхи, А. И. Яшина.

К этому же направлению примыкают исследования, связанные с анализом акустических и речевых сигналов (А.С. Колоколов) и разработкой принципов построения технических систем для управления физическими характеристиками воздуха на объектах с искусственной средой обитания (А.Ю. Мещеряков).

В работах А.С. Колоколова исследуется восприятие акустического сигнала, разрабатываются методы частотного анализа и обработки акустического сигнала в частотной области, устойчивые к частотным искажениям и фоновым шумам. Предложены методы обработки, анализа и исследования акустических признаков речевого сигнала. Разработан и запатентован способ неразрушающей акустической диагностики лопаток газотурбинного авиационного двигателя. Методология анализа акустического сигнала нашла применение в ряде внедренческих проектов в области диагностики состояния летательных аппаратов.

В рамках исследований, проводимых А.Ю. Мещеряковым, получены новые результаты, основанные на комплексном учёте взаимодействия разнополярных аэроионов на объектах с искусственной средой обитания и действия их на организм человека. Создан научный и технический задел в области построения, использования и исследования новых технических средств, предназначенных для искусственной генерации отрицательных аэроионов воздуха. Разработаны способ и устройство для его реализации, используемые при создании базовых систем управления средой обитания гермозамкнутых объектов. Устройство, получившее название «ИАТ-АЛМАЗ», демонстрировалось на выставках в Вашингтоне, Париже, Генуе, защищено патентом РФ и рекомендовано Комитетом по новой медицинской технике МЗ РФ к практическому использованию. Его промышленные образцы внедрены на различных объектах в России и за рубежом.

После 1971 г. в лаборатории возникло ещё одно направление исследований — создание теории и алгоритмов машинного обучения. Это задачи обучения распознаванию образов, машинная диагностика, задачи восстановления зависимостей и построения моделей сложных объектов по эмпирическим (статистическим, экспериментальным) данным.

Предложенные алгоритмы распознавания образов связаны с методом обобщённого портрета, разработанного В. Н. Вапником и А. Я. Червоненкисом в 1964—1974 гг. Теоретические исследования основывались на фундаментальном результате — условиях равномерной сходимости частот к вероятностям по классу событий (опубликованы с доказательством в 1971 г.). Аналогичные условия были получены для равномерной сходимости средних к математическим ожиданиям по семейству случайных величин.

Из оценок равномерной сходимости следует, что чем более обширен (сложен) класс решающих правил (или моделей), тем больший объём данных обучения требуется для получения приемлемого результата. Была найдена мера объёма (сложности) класса в явном виде и оценка качества решения в зависимости от результата, полученного на материале обучения, а также от длины обучающей выборки и сложности модели. Это позволило поставить задачу выбора оптимального уровня сложности модели.

Комплекс программ, реализующих метод обобщённого портрета с применением структурной минимизации риска, был разработан совместно с Всесоюзным онкологическим центром АМН СССР и использован при решении ряда задач медицинской диагностики и выделении групп риска.

Ещё одна область исследований лаборатории — статистический анализ экстремальных величин (д.ф.-м.н. Н. М. Маркович). Эта область знаний интенсивно развивается с начала 1990-х годов. Связано это с тем, что распределения с «тяжёлыми» хвостами (распределения, хвосты которых убывают на бесконечности медленнее, чем экспонента, и у которых не все моменты существуют) получили всеобщее признание как вполне реалистические модели различных явлений, естественных и искусственно созданных. Объёмы файлов, передаваемых через Internet; размеры страховых сумм на случай катастроф; наблюдаемые в природе ряды низких и высоких температур; уровни воды в реках при наводнениях; сила штормовых ветров и волн; концентрация редких полезных ископаемых; содержание озона в атмосфере — далеко не полный перечень явлений, которые могут быть хорошо представлены распределениями с тяжёлыми хвостами. Отсутствие конечных моментов распределения, в частности, второго момента, не позволяет воспользоваться многими классическими результатами теории вероятности и статистики, как, например, центральная предельная теорема, что требует разработки принципиально новых методов, не опирающихся на факт существования второго момента. Присутствие в наблюдаемой выборке нетипичных аномальных наблюдений также является неотъемлемым свойством распределений с тяжёлыми хвостами.

Н. М. Маркович разработаны непараметрические статистические методы оценивания, позволяющие провести анализ данных на наличие тяжёлых хвостов и оценить их статистические характеристики по выборкам независимых наблюдений ограниченных объёмов. В том числе Н. М. Маркович получила непараметрические оценки плотностей распределений с тяжёлыми хвостами, высоких квантилей, т. е. квантилей, близких к 100%, хвостового индекса — базовой характеристики тяжёло-хвостового распределения, отражающего форму хвоста, функции восстановления. Полученные алгоритмы использованы при анализе измерений в телекоммуникационных системах типа Internet с целью оптимизации их работы в реальном времени. С 2006 г. Н. М. Маркович занимается анализом временных рядов, имеющих распределения с тяжёлыми хвостами, развивая методы двумерного анализа в контексте таких распределений. Данная тематика применяется ею для контроля качества передачи видео- и голосовых сообщений в Интернете.

Важная прикладная область работ, проводившихся под руководством А.Я.Червоненкиса, — построение моделей крупных рудных месторождений по данным геологической разведки. В 1980—1985 гг. совместно с Институтом геологии рудных месторождений АН СССР была создана система для оптимального автоматического оконтуривания руд по данным эксплуатационной разведки и для построения сортовых планов в ходе отработки месторождений. Эта работа была отмечена Государственной премии СССР за 1987 год. В 1997—2001 гг. совместно с фирмой «ИНТЕГРА» разработан комплекс программ для построения моделей крупных рудных месторождений по данным детальной разведки. Он предназначен для подсчёта запасов месторождения и проектирования и оптимизации графика его разработки и используется для построения моделей ряда месторождений в России, странах СНГ и дальнем зарубежье. 


ВЛАДИМИР НАУМОВИЧ ВАПНИК И АЛЕКСЕЙ ЯКОВЛЕВИЧ ЧЕРВОНЕНКИС

Вапник Владимир Наумович и Червоненкис Алексей Яковлевич ЧервоненкисЯркие страницы были вписаны в историю института проблем управления В.Н. Вапником и А.Я. Червоненкисом. В начале 60-х годов, придя в лабораторию А.Я. Лернера, молодые учёные быстро заняли позиции ведущих специалистов института. В то время теория распознавания образов уже была «в моде», хотя людей, занимавшихся этой проблемой, оставалось относительно немного (М. А. Айзерман, М. М. Браверман, Л. И. Розоноэр, М. М. Бонгард).

В течение 10 лет, с 1962 по 1971 гг., Владимир Вапник и Алексей Червоненкис разрабатывали метод обобщённого портрета для распознавания образов. В 1968 г. они опубликовали доказательство фундаментального результата — условий равномерной сходимости частот к вероятностям по классу событий. Аналогичные условия были получены для равномерной сходимости средних к математическим ожиданиям по семейству случайных величин. В настоящее время эти результаты широко известны в мире, а понятие размерности Вапника-Червоненкиса (vc-dimension) прочно вошло в международный научный лексикон. В 1995 г. в г. Реховоте (Израиль) и в 1996 г. в г. Эдинбурге (Великобритания) состоялись рабочие встречи, посвящённые размерности Вапника-Червоненкиса, ставшие впоследствии традиционными: 1998 г. — г. Маале-Ханьиш (Израиль), 2003 г. — Париж (Франция) и т. д.

С 1971 г. В. Н. Вапник и А. Я. Червоненкис продолжили свои исследования в лаб. № 38. Условия равномерной сходимости позволили обосновать сходимость методов обучения, основанных на минимизации эмпирического риска и получить оценки скорости сходимости. В частности, к таким методам обучения относятся методы построения кусочно-линейных решающих правил, минимизирующих число ошибок на материале обучения. Поскольку одним из формальных средств, реализующих кусочно-линейные правила, являются нейронные сети, то эта теория использовалась во всём мире для анализа работы нейронных сетей.

Разработанные Вапником и Червоненкисом методы решения этой задачи получили название методов структурной минимизации риска. Сегодня они широко применяются в задачах распознавания образов, восстановления регрессионных зависимостей и при решении обратных задач физики, статистики и других научных дисциплин.

К крайне важным применениям метода обобщённого портрета и структурной минимизации риска относится широкий круг задач медицинской диагностики и выделения групп риска (одна из таких задач была решена совместно с Всесоюзным онкологическим центром АМН СССР). Те же методы использовались и в геологии. Совместно с Институтом геологии рудных месторождений АН СССР была создана система оптимального автоматического оконтуривания руд по данным эксплуатационной разведки. За участие в разработке этой системы А. Я. Червоненкис в 1987 г. был удостоен Государственной премии СССР.

С 1990 г. Владимир Вапник работает за рубежом, начав с фирмы AT&T Bell Laboratories, где на базе обобщённого портрета им была создана теория Support Vector Machine (теория машины опорных векторов). Алексей Яковлевич Червоненкис с 2000 г. — профессор Лондонского университета (Royal Hollowey University of London), но продолжает успешно трудиться в Институте проблем управления. В Лондоне он ведёт исследования по приложениям методов распознавания образов в генетике, а в России занимается применением математических методов в геологии, горном деле, конструировании самолетов. На фотографии, снятой в 2005 г. В. Н. Новосельцевым, В. Н. Вапник и А. Я. Червоненкис сидят в фойе Британского музея в Лондоне.


Лаборатория участвует в проекте TACIS Европейского экономического союза, европейском проекте 6-й рамочной программы «Дизайн и проектирование следующего поколения Интернет, развивающегося в направлении мультисервисных сетей», ESF-COST IC0703 «Data Traffic Monitoring and Analysis: Theory, Techniques, Tools and Applications for the Future Networks». Она ведёт совместные работы с Университетом им. Отто Фридриха (г. Бамберг, Германия), Норвежским университетом науки и технологии NTNU (г. Трондхейм, Норвегия), Высшей школой телекоммуникаций ENST, г. Брест (Бретань, Франция), Институтом демографических исследований и Институтом социо-медицинской информации (Германия), Королевским Хэллоуэй-университетом (Великобритания). Кроме того, лаборатория (Е. Я. Рубинович и А. А. Галяев) сотрудничает с Университетом штата Иллинойс (г. Урбана-Шампейн, США) и ИППИ РАН в области формализации и решения задач оптимального импульсного управления динамическими системами в активных сингулярных фазах их движения. Подобные задачи возникают при управлении динамическими системами, допускающими в определённых областях фазового пространства большие значения фазовых скоростей (механический удар тела о препятствие, микроэлектромеханика, пьезо- и магнитострикционные двигатели). В области анализа демографических данных (д.б.н. А.И.Михальский, В.П. Горлищев) продолжается научное сотрудничество с Институтом демографических исследований Общества Макса Планка (г.Росток, Германия).

Сотрудниками лаборатории опубликовано более 750 работ, в том числе 16 монографий.

В числе сотрудников лаборатории 1 член-корреспондент РАН, 3 доктора технических наук, 1 доктор биологических наук, 1 доктор физико-математических наук,  8 кандидатов технических наук, 2 кандидата физико-математических наук, 2 кандидата биологических наук.