Член-корреспондент РАН заведующий лаборатории №38 «Управления по неполным данным» А.А. Галяев работает в нашем Институте с 1997 года. Сегодня Андрей Алексеевич член Ученого совета ИПУ РАН, профессор базовой кафедры интегрированных киберсистем в МФТИ и главный редактор журнала «Автоматика и телемеханика», самого авторитетного научного издания в области теории управления. 

Нужно добавить, что А.А. Галяев увлеченный шахматист и практически ежегодно в команде с сыном И.А. Галяевым добывает Институт спортивные трофеи, но сегодня мы поговорили с Андреем Алексеевичем не об этом, а о науке и его пути в науку.

 

 

Расскажите, пожалуйста, чем занимается ваша лаборатория №38 «Управления по неполным данным»?

Может быть, будет нескромно так утверждать, но те задачи, которыми занимается наша лаборатория – это прошлое, настоящее и будущее вообще всей науки, потому что мы работаем на стыке задач оптимизации и фильтрации обучения. Изначальная тематика лаборатории именно так и складывалась. 

Наша лаборатория была образована в 1969 г. после смерти А.А. Фельдбаума. Он был основоположником так называемых дуальных задач управления. Это задачи оптимизации, о которых я студентам рассказываю так: наша жизнь одна. Нам нужно когда-то учиться, а когда-то знания использовать и оптимизировать свою жизнь. Если мы будем оптимизировать ее тогда, когда нет знаний, то будут получаться бестолковые вещи. С другой стороны, когда жизнь на излете, пытаться учиться и надеяться, что в будущем это пригодится, тоже бестолковое занятие.

Получается, с одной стороны, всему свое время, а с другой стороны – нужно так построить стратегию и управление своей жизнью, чтобы из обучения извлечь максимум. Значит нам нужно не только знать локальную стратегию управления и текущий накопленный опыт, но и знать требуемые их оптимальные значения в каждый момент времени на конечном горизонте планирования. В том числе и вектор оптимальных оценок, который отражает это наши знания или знания о мире, которые мы могли бы получить в каждый из конкретных моментов.

Из этого направления теории управления и возникли задачи адаптивного управления, которые решаются немного по-другому. В каждый конкретный момент времени считается вектор оптимальных оценок и уже исходя из него строится локальное управление.

Первым руководителем нашей лаборатории был А.М. Петровский. 

Из его исследований как раз и возникла тематика траекторного управления наблюдениями, то есть нахождение оптимальной траектории динамической системы с наблюдением, что и представляет собой совместную задачу оптимизации траектории и фильтрации наблюдений.

Потихоньку это направление и формировалось именно в 38 лаборатории, где тогда собрались Р.Ш. Липцер, Ф.Н. Григорьев, А.П. Серебровский из лаборатории А.Я. Лернера, В.Н. Вапник (тот самый Владимир Наумович, который в 2012 г. получил медаль Бенджамина Франклина за научные и технические достижения) и А.Я. Червоненкис. Здесь Вапник вместе с Червоненкисом первыми занялись решением задач классификации и без преувеличения стали основоположниками задач машинного обучения.

 

Как Вас зацепила эта тематика?

Я учился на факультете радиотехники МФТИ. Наша группа занималась задачами локации. Это было начало-середина девяностых. Страна разваливалась, и было непонятно, куда двигаться. 

Между вторым и третьим курсом я перешел на факультет теоретической физики. 

На госэкзаменах я представлял задачу, посвященную гравитационным линзам. Нарисовал красивые траектории прохождения света. В комиссии был Е.Я. Рубинович. Он посмотрел на меня, на задачу, и позвал к себе в лабораторию №38, где заведующим тогда был Е.П. Маслов. Так я начал заниматься задачами оптимизации и оптимального управления.

Кстати, передо мной в лабораторию пришел Дмитрий Емельянов, который потом уехал работать в ЦЕРН, где ему и пригодился весь опыт построения трэков частиц по наблюдениям.

Года три-четыре назад у него Хирш был 77, потому что там публикуются коллективно. В результате одного эксперимента публикуются по 100 человек, и все на этот эксперимент ссылаются. Сам Дмитрий считает, что у него, может, 10 с небольшим. То есть это те статьи, которые написал он сам. Эту историю я всем рассказываю, как курьез.

В нашей лаборатории в 70-80 годы работал академик Н.А. Кузнецов, который потом возглавлял ИППИ. За труды по теории систем управления ему была присвоена Государственная премия СССР (1985). В 1987 г. он избран членом-корреспондентом АН СССР по Отделению проблем машиностроения, механики и процессов управления АН СССР (специальность «Процессы управления»), а в 1994 г. избран действительным членом РАН по Отделению информатики вычислительной техники и автоматизации РАН (специальность «Управление информационными процессами»). 

Так получилось, потому что задачи управления и фильтрации – двойственные. Об этом все знают, но все равно пытаются разделить ученых на управленцев и на тех, кто умеет правильно обрабатывать информацию. На мой взгляд, это неправильно. Это просто две стороны одной медали. Они всегда связаны.  

В нашей лаборатории мы занимаемся всеми задачами – и оптимизацией, и фильтрацией, и совместной оптимизацией и обработкой данных.  Мы занимаемся техническими системами в прикладной области, где у нас сейчас много работ. В теоретической области у нас сейчас тоже гранты есть, но на прикладных задачах мы обучаем молодежь. 

 

Когда начала складываться Ваша карьера ученого? 

Кандидатскую я защитил в 2006 г. У меня было два руководителя. Сейчас так, увы, нельзя. Руководителем у меня был Е.Я. Рубинович, но многое из того, что было сделано, возникло из общения с Б.М. Миллером.  

Докторскую я защитил в 2014 г. тоже с двумя научными консультантами – Е.Я. Рубиновичем и Е.П. Масловым.

 

Получается, что Е.Я. Рубинович взял Вас за руку студентом и довел до докторской? 

Скорее, он поверил в то, что я буду заниматься наукой. Но не только он. Е.П. Маслов тоже в меня поверил, потому что тема моей докторской диссертации — это непосредственно тема, которой он занимался на протяжении длительного времени. 

Кого вы еще могли бы назвать всеми учителями?

Академик С.Н. Васильев оказал большое влияние на меня по жизни и, в том числе, на мою научную карьеру. Так сложилось, что он в некий момент заметил во мне научный и научно-организационный потенциал.

Когда наступает момент делать осознанный выбор, то, с одной стороны, ты его вроде делаешь сам, а с другой – есть люди, которые тебе в этом выборе помогают. Только со временем узнаешь, насколько выбор был правильным или неправильным. У каждого есть возможност, но нужно совершить правильный выбор.

Ваше знание оптимальных жизненных траекторий помогло Вам в карьере, а если говорить шире – в понимании жизни?

В жизни все сплетено. Ты даже не знаешь, каким образом все связано друг с другом. 

Я из маленького города Сим Челябинской области. Сейчас там населения осталось тысяч десять всего. Это малая родина И.В. Курчатова. Сестра моей прабабушки нянчила маленького Игоря Васильевича – в местном музее есть фотография. 

В пятом классе у меня была учительница, которая приносила мне книжки с задачками. Вряд ли она собиралась из меня ученого растить. Просто приносила, потому что мне было это интересно. Когда я был в восьмом классе, сын маминой приятельницы, который учился на Физтехе, на каникулах привозил задачи для вступительных экзаменов в заочную физико-техническую школу, которые им давали в институте. Интернета еще не было, и он привозил распечатки. Я принялся решать эти задачи. Это ж было так интересно!  В результате я поступил в заочную школу. 

Существовала и система олимпиад. Тогда только победитель ехал на олимпиаду следующего уровня. Я выиграл олимпиаду в школе, затем в районе, попал на областную, и так далее. Даже успел в последней всесоюзной олимпиаде поучаствовать. Все перипетии рассказывать долго, но хочу сказать главное: сначала ты, вроде, и отчета себе не отдаешь, почему происходит то или это, а в итоге выглядит так, будто кто-то тебя все время направлял. 

 

Как Вы считаете, насколько важно ученому вовремя делать правильные для научной карьеры вещи? Например, поступить в аспирантуру или защитить диссертацию?

Карьера ученого — это не просто сидеть с ручкой-бумажкой. Правильные решения определяют нашу жизнь. 

Насколько необходимо следовать общепринятому правильному течению событий? Если человек вовремя не защитился, то у него на неопределенное время отодвигаются какие-то возможности. Дело в том, что ученые, хочешь – не хочешь, полностью вовлечены в научно-организационный процесс, потому что даже подача заявок на грант — это бюрократическая процедура. Без научной степени нельзя стать руководителем проекта по гранту. 

Лучше делать все вовремя или даже быстрее, хотя наша бюрократия быстрее не позволяет. Например, в аспирантуре нужно отучиться три года, и только затем защита. Раньше защититься нельзя, так как тогда не получить диплом об окончании аспирантуры. Оптимально защищаться нужно в последние полгода обучения в аспирантуре.

 

Обязательно нужна бумажка об окончании аспирантуры?

Она имеет бюрократический смысл. Кому-то нужна бронь от армии, кому-то что-то еще. 

Приведу такой пример. У меня на кафедре был мальчик, который на первом году аспирантуры защитился и уехал. Мы его тут учили, вкладывались в него, а у него, оказывается, была цель получить степень и сделать ноги. Возможно, он когда-то и вернется в Россию. 

Я лично считаю, что это ненормальная ситуация и что в таком случае мы не должны ему помогать. В такой ситуации, на мой взгляд, отчетливо видно разделение между мировой наукой и отечественной. Мы должны работать на отечественную. 

 

Чем, на Ваш взгляд, отличается молодое поколение ученых от своих предшественников? 

Молодежь, которая работает в нашей лаборатории, и есть будущее отечественной науки. Каждый из них обладает абсолютно уникальными знаниями в разных областях, они постоянно развиваются и общаются друг с другом. Так происходит взаимное обогащение. Даже я, общаясь с ними, постоянно что-то новое для себя нахожу.

Молодежь гораздо быстрее обрабатывает входящую информацию. У нее другие источники получения информации, но при этом все охотно ей делятся. Каждого молодого сотрудника нашей лаборатории я могу назвать одаренным человеком и ученым.

 

Чем российская наука отличается от нероссийской? 

Отечественная наука развивается в условиях жестких финансовых ограничений, мировая же наука развивается при нормальном финансировании.

Приведу пример из прошлого. Когда Intel разрабатывал свои процессоры, у них было четыре примерно равноценные группы разработчиков, которые находились в разных частях мира. Одна из них базировалась здесь, в Москве. Все группы получали необходимое финансирование. Каждая группа развивала свои идеи. Потом они пересекались, и происходило микширование идей, объединение, слияние, если хотите. Так вот это и есть нормальный путь разработки, когда есть возможность по-разному развивать одно и то же. Тогда и появляется синергетический эффект. 

Обычно говорим, что система управления надежная, когда есть хотя бы двукратное дублирование, а тут было четырехкратное дублирование разработки!

 

Кроме финансирования у нас и ресурсная база немного другая… 

Понимаете, нехватка, например железа, никогда никого не останавливала. 

Есть простая шахматная аналогия. Вам нужно решить конкретную задачу. Вы видите позицию. Вы знаете правила игры. Вы пытаетесь решить задачу в рамках правил. Причем вы не знаете, есть ли решение в этой позиции. То есть, слава Богу, если вы вдруг увидели цепочку ходов, но в шахматной партии зачастую у вас идет цепочка ходов, когда вы ничего не ухудшаете и не улучшаете, а просто играете. Выиграть вы не можете. Соперник не делает ошибок, вы тоже не ошибаетесь. Идет игра. С одной стороны, вы ждете ошибку, а с другой – формируете условия, когда эта ошибка может возникнуть. Тут нужна внимательность, нужно четкое понимание временных условий, и так далее. 

В науке то же самое. Когда вы формулируете задачу, вы пытаетесь понять, для чего вы ее решаете. Иными словами, нашу науку сейчас поставили в условия, когда мы решаем задачи для чего-то. Мы решаем конкретные задачи в конкретных условиях, а наука, прежде всего, — это творчество.

Я очень люблю такой пример. Японские ученые провели эксперимент. Они положили грибницу перед лабиринтом, а на выходе лабиринта положили питательную среду. Грибница проросла и нашла себе еду. 

Мы сейчас как эта грибница – есть лабиринт, и мы пытаемся пробиться к еде, будь то грант, заказ или что-то еще. 

Дальше было еще интересней. Взяли кусочек этой же грибницы и снова положили перед этим же лабиринтом. Как вы думаете, что она сделала? Во-первых, она сразу проросла к питательной среде наикратчайшим путем. Но она приняла еще одно решение — она кинула вторую ветвь через верх лабиринта, тоже напрямую, к питательной среде, хотя про трехмерность ей никто не рассказывал. Получается, что один путь грибница нашла, обучившись и узнав структуру лабиринта, а второй путь она нашла как бы из предположений. По всей видимости, именно так работает интеллект. Это очень похоже на работу ученого, когда тот ищет один путь из множества, и вдруг находит другой, альтернативный, который тоже решает задачу.

Но это аналогии. Мы же задачи оптимального управления решаем только в ограничениях, только в условиях, когда на нас что-то воздействует. Если на нас никто воздействовать не будет, то, может, тогда мы окончательно расслабимся (шутка).

 

Чем Вы особенно гордитесь из того, что Вы сделали?

Моя кандидатская диссертация была посвящена системе с ударами и управляемому удару. С точки зрения математики, если говорить про теоретическую часть, то фазы удара всегда считались геометрическими условиями окончания контакта. То есть, сначала поверхность деформировалась, а потом восстанавливалась. 

С точки зрения физики это не так. Удар заканчивается тогда, когда сила перестает действовать. Это происходит в некой промежуточной точке. Если все описывать правильно с геометрической точки зрения, то появляются несуществующие явления, которых в природе нет, потому что, если у вас контакт продолжается за пределами действия этой силы, то возникает как бы другая сила, которая вас внутрь затягивает.

Нам удалось написать несколько уравнений взаимодействия, в том числе и для цепочки, состоящей из множества взаимодействующих тел. Эти многомерные уравнения вдруг красиво разрешились и получились простые проверямые условия для макрохарактеристик.

 

Что сейчас Вам интересно? Чем Вы хотели бы заняться?

В канун Нового года мы направили статью в журнал Екатеринбургского института математики и механики Уральского отделения Академии наук, в которой описали задачу обнаружения с точки зрения случайных стохастических матриц. Скажем так, наблюдение сигнала — это дискретные отчеты после преобразования Фурье. Получается некая последовательность. Если в этой смеси сигнал плюс шум присутствует сигнал, то, разделив две компоненты, сделав одну случайной, а другую детерминированной, можно установить свойства этого детерминированного компонента через некие преобразования. Нам эти преобразования удалось описать и даже проверить экспериментально.

Что-то открыть едва ли мне удастся, но уже давно у меня лежат кое-какие материалы, которые я никак не могу описать. Может быть, когда-нибудь я это сделаю, а может, кто-то из ребят-учеников придет и продолжит. Пока мы действительно очень много времени тратим на, скажем так, ненаучные, ненужные вещи.

 

Насколько трудно сочетать бюрократическую работу с научной? 

Дмитрий Александрович (Новиков) для себя выбрал правило, которое мне очень нравится, хотя у меня пока не получается ему следовать.

В пятницу он занимается только наукой. Я себе такого позволить не могу, поэтому какой-то наукой занимаюсь либо вечерами, либо в выходные. Дети выросли, слава Богу, времени побольше появилось.

 

Вы главный редактор журнала «Автоматика и телемеханика». Расскажите, пожалуйста, немного про журнал.

Предложение стать главным редактором я получил от Станислава Николаевича Васильева. Сейчас у нас работает замечательный коллектив, прекрасная молодежь, на которую во многом возложена большая и кропотливая техническая работа. Я сам занимаюсь первичным приемом статей, распределением кураторов и смотрю рецензии. 

В апреле журнал отмечает 90-летие с момента своего создания. Тематика за время его существования не изменилась. Может быть, изменилась ориентация от прикладной больше в теоретическую область, но сама тематика и задачи те же самые: динамические системы, законы управления, регуляторы и их свойства. В текущий момент большой интерес вызывают задачи, связанные с обработкой информации.

 

Сейчас можно часто встретить утверждение, что ИИ коренным образом меняет природу научных исследований. Что Вы думаете по этому поводу?

Нынче благодаря социальным сетям появилась возможность быстро общаться, очень быстро выбрать или найти нужную самую информацию. Научные исследования переживают трансформацию. Искусственный интеллект позволяет получить, например, модель прибора и тут же провести эксперимент, пусть и цифровой. Это с одной стороны. С другой, искусственный интеллект может гораздо быстрее человека получить некоторые математические формулировки, которые вас могут заинтересовать для получения неких решений, а также он может что-то сделать, что человеку недоступно. 

В итоге получается, что все математические теоремы и прочее в итоге начинают носить технический характер. Как итог, мыслить теперь нужно по-другому, совсем на другом уровне, более высоком. Не опережать, но ставить ИИ задачу, а он как технология просто убыстряет исследования. Там, где раньше вы тратили заметное количество времени, сейчас уходит секунда.

Например, нужно получить доказательства, возможна ли в данной задаче какая-то другая ее постановка. А если вот с этим посмотреть? А где вот это взять? А в каком классе есть вот это? А как изменится или не изменится решение или же, может быть, есть вообще какой-то другой класс решений? В данном случае меня не интересуют классические теоремы. В этом смысле ИИ способен быстро отвечать на некоторые вопросы. 

У нас был такой опыт. Нужно было вычислить многомерный интеграл.  Мы получили аналитическое решение. Зная его, мы написали новый интеграл, который нужно было посчитать по распределению. У него был какой-то хитрый знаменатель, который просто посчитать было нельзя. Он не брался в элементарных функциях, его можно было только в каких-то точках посчитать. Мы спросили ИИ: «Как посчитать интеграл?» Он нагородил кучу всего, наврал, в общем.

Думаю, ладно, давайте сделаем так: поскольку мы уже знаем предыдущий ответ, дадим ему посчитать предыдущий ответ. Может, он на этом научится. Посчитал и опять наврал.

Хорошо, давай сделаем совсем по-простому. Знаменатель уберем, пусть посчитает нам обычные экспоненты, которые, в принципе, он рекурсивно считать умеет. Он достаточно быстро и точно посчитал и получил правильный ответ. Теперь я ему говорю: «Зная это, посчитай вот то». Точный ответ был нами получен ранее. Он считает минут 15 и дает правильный ответ. После этого я прошу посчитать то, что изначально было первым заданием. Он начинает считать, дает какой-то ответ и говорит: «Вот здесь не проверяется сходимость». Я понимаю, что да, в этом месте с точки зрения математики стоит вопрос перестановочности перехода к пределу и знака интегрирования, то есть можно ли их поменять местами.

Искусственный интеллект этого сделать не может, он путается, у него действительно с этим проблемы, но все же какую-то конструкцию он предложил. Мы ее берем, докручиваем и получаем ответ. 

Если на получение предыдущего ответа ушло два месяца, то тут фактически получается просто интерактивное общение. Ответ получен буквально за несколько десятков минут и стал результатом общения. По факту мы получили идею для того, чтобы сделать что-то больше.

 

Немного о личном. Ваши дети также оказались в ИПУ РАН. Чем они заняты? 

Старшая дочь Мария трудится в редакции «Автоматики и телемеханики», в английской редакции. 

Иван закончил Физтех, закончил у нас аспирантуру и защитил кандидатскую. С апреля он стал заведующим лаборатории №8 «Терминальных систем управления им. Ю.П. Портнова-Соколова». Мне это очень приятно и очень волнительно одновременно. 

 

Вы видите, в сыне своего преемника или коллегу?

Тут не должно быть каких-то преемников. У каждого свой путь. Вот я почему повторяю, что каждый из наших молодых ребят уникален и самостоятелен. Каждый может взять управление в свои руки, но поведет своим путем. Какой это будет путь, определять только молодежи. Надеюсь, что этот путь будет созидательный и позитивный.

 

В апреле 2026 года сын А.А. Галяева И.А. Галяев стал заведующим лаборатории № 8 «Терминальных систем управления им. Ю.П. Портнова-Соколова». Мы не могли не задать ему несколько вопросов вдогонку.

 

Почему и как Вы оказались в ИПУ РАН?

Мне всегда нравилось узнавать что-то новое, с детства я был любознательным. Изучение наук позволяет мне закрывать биологическую потребность в расширении кругозора и углублении знаний. К тому же я всегда считал, что быть ученым престижно, хотя в современном капиталистическом мире ученых не так сильно уважают, как в советском прошлом. Своей научной сверхцелью ставлю получение таких результатов, чтобы изменить сложившуюся тенденцию. 

Кстати, уважаемые читатели, а Вы сможете назвать трех современных великих конструкторов, инженеров или ученых, живущих в России? 

Семь лет назад моему научному руководителю, д.т.н. И.Б. Ядыкину потребовался смышленый студент для применения грамианного метода к математической модели поджелудочной железы. Это и стало началом нашего творческого союза, который длится до сих пор.

 

Насколько Ваши научные интересны сходятся с интересами Андрея Алексеевича?

Наши интересы со-направлены: с помощью теории оптимального управления находить эффективные способы решения прикладных задач в интересах института и страны.

Ваши отношения с ИИ в научных исследованиях?

ИИ – удобный инструмент для решения некоторых задач. ИИ позволяет ученому работать более эффективно, так как крайне важно научиться выполнять задачи максимально быстро, а ИИ в этом хороший помощник. Поэтому я пользуюсь им и всем советую.

 

Куда хотите двигаться в науке? Что для Вас приоритет - научные цели, карьерные?

В первую очередь упомяну, что недавно область моих интересов кардинально изменилась. Я очень благодарен старшим коллегам и руководству Института за доверие и оказанную честь стать заведующим такой легендарной лаборатории, которая носит имя выдающегося ученого Ю.П. Портнова-Соколова, основоположника теории терминального управления, автора многих работ по построению систем управления расходованием топлива жидкостных ракет и участника опытно-конструкторских работ по внедрению этих систем в ракеты-носители.

Немного расскажу о лаборатории №8 «Терминальных систем управления им. Ю.П. Портнова-Соколова». Она была создана в 1959 году под началом Юрия Петровича. За многолетнюю историю лаборатории научный коллектив принял участие в разработке таких ракет-носителей как: «Энергия», «Зенит-2S», «Зенит-3SL» (для международной программы «Морской старт»), «Протон-М», «Союз-ФГ», «Союз-2».

С 2013 года лабораторией руководил д.т.н. В.П. Иванов. Совсем недавно под его руководством были разработаны алгоритмы для систем управления ракетным топливом новой модификации ракеты-носителя «Союз-5» и первой ступени ракеты-носителя «Сармат». Мне предстоит многому у него научиться.

Сейчас передо мной стоят две цели. Во-первых, привлечь в лабораторию молодых сотрудников, а во-вторых, вместе с ними и более опытными коллегами достичь таких результатов, чтобы соответствовать великой истории наших предшественников. 

 

Беседу вела Л.Бойко

 

О шахматных успехах А.А. и И.А. Галяевых можно прочитать здесь или здесь.