Наука будущего
Рассказываем о важных результатах, полученных учеными в рамках реализации научной программы НЦФМ
Работа в рамках научной программы Национального центра физики и математики, одним из учредителей которого является Росатом, ведется по 10 перспективным направлениям — от искусственного интеллекта и суперкомпьютерного моделирования до лазерной физики и космологии. Программу реализует научная кооперация из более чем 55 институтов РАН, ведущих университетов и высокотехнологичных компаний России на экспериментальной и расчетной базе этих организаций, в том числе на открытой части оборудования федеральных ядерных центров в Сарове и Снежинске. Программа стартовала в 2022 году, но за это время исследователями уже продемонстрированы выдающиеся результаты.
Передовые лазерные технологии: атмосфера не помеха
Турбулентность земной атмосферы не только снижает фокусировку лазерного излучения на мишень в установках, но и ограничивает разрешающую способность телескопов при получении изображений из космоса. В рамках научной программы НЦФМ российские ученые создали новую адаптивную оптическую систему, которая с рекордным быстродействием компенсирует влияние атмосферных искажений на лазерное излучение. Достигнутые результаты исследователи описали в статье в престижном научном журнале Photonics.
«Впервые при создании адаптивной оптической системы использованы программируемые логические интегральные схемы (ПЛИС), которые позволяют намного быстрее универсальных процессоров осуществлять операции по обработке изображений. Они работают не как универсальные процессоры, которые последовательно обрабатывают цифровой поток, а, скорее, как видеокарты, более эффективные, например, при просмотре фильмов. Применение ПЛИС позволило нам достигнуть рекордного быстродействия адаптивной системы — до 4 кГц в экспериментах в закрытом пространстве, на 200–300-метровой павильонной трассе. В условиях реальной трассы до космического аппарата мы достигли быстродействия больше 2 кГц, что представляет интерес, например, в получении четких изображений в ходе астрономических наблюдений. Несколько килогерц — это тот уровень, который позволяет нам корректировать искажения излучения в условиях реальной, постоянно меняющейся атмосферы, поэтому и идет гонка за этими килогерцами», — отметил научный руководитель НЦФМ, сопредседатель направления НЦФМ «Физика высоких плотностей энергии» академик РАН Александр Сергеев.
Система, помимо компенсации атмосферных искажений, позволит более эффективно фокусировать лазерное излучение в земных условиях для достижения рекордной, эксаваттной мощности в Центре исследований экстремальных световых полей НЦФМ. Уникальную установку класса мегасайенс исследователи планируют создать в России к 2030 году, чтобы реализовывать передовые лазерные технологии и решать фундаментальные вопросы науки, связанные с пониманием, как ведет себя вещество в экстремальных, недостижимых ранее условиях.
«Результат, который получен применительно к атмосферной оптике, прямо касается задачи максимально острой фокусировки излучения в Центре исследований экстремальных световых полей. В установке класса мегасайенс мы должны задать волновые фронты всех 12 каналов лазерного излучения так, чтобы они, сойдясь в одной точке, дали максимум интенсивности», — подчеркнул Александр Сергеев.
Память для компьютера: мемристоры вместо транзисторов
Исследователи из научной кооперации НЦФМ создали единую технологическую платформу для интеграции электронных мемристорных устройств, воспроизводящих часть функций нейронов мозга, в отечественный процесс производства современных кремниевых чипов.
Ученые разработали и реализовали топологию интегральной схемы для производства в России прототипа чипа перспективной энергонезависимой памяти RRAM на основе сочетания традиционной кремниевой технологии в части управляющих схем и новых технологий хранения информации, разработанных в рамках научной программы НЦФМ.
Разработанные элементы хранения информации реализуются в верхних слоях металлизации чипа благодаря особым электронным устройствам — мемристорам (от англ. memory — «память» и resistor — «электрическое сопротивление»). Это пассивные электрические элементы, способные изменять свое сопротивление в зависимости от протекшего через них электрического заряда. Преимуществами мемристорной технологии являются возможности реализовать энергонезависимую память в наномасштабах (на уровне 10⁻⁹ метров) и обеспечить высокую скорость перезаписи, характерную для оперативной памяти (время записи менее 10–9 секунд).
«Сопротивление мемристора может изменяться в зависимости от прошедшего через него электрического заряда, то есть мемристор запоминает количество прошедшего через него заряда и сохраняет эту информацию в виде своего сопротивления. Такие свойства мемристора открывают возможности создания на его основе ячеек долговременной памяти и систем для «вычислений в памяти», причем мемристорные элементы памяти могут быть более компактными и быстрыми, чем элементы современной флеш-памяти», — отметил сопредседатель научных направлений НЦФМ, научный руководитель направления Южного федерального университета академик РАН Игорь Каляев.
Нейроморфный ИИ: работать, как мозг
Мемристивная электроника фигурирует также в исследовании, проведенном в рамках научной программы НЦФМ по направлению «Искусственный интеллект и большие данные в технических, промышленных, природных и социальных системах» и при грантовой поддержке Российского научного фонда. Результаты этого исследования отмечены премией президента РФ в области науки и инноваций для молодых ученых за 2023 год. Лауреатом премии стала профессор кафедры нейротехнологий Института биологии и биомедицины ННГУ им. Н. И. Лобачевского, заведующая лабораторией нейродинамики и когнитивных технологий НИИ нейронаук ННГУдоктор физико-математических наук Сусанна Гордлеева.
В результате серии научных исследований, направленных на разработку технологий нейроморфного искусственного интеллекта на основе биофизических нейрон-астроцитарных сетевых моделей для мемристивной электроники, была создана принципиально новая модель нейроморфного искусственного интеллекта с производительностью, превосходящей мировые аналоги. Команде нижегородских ученых удалось доказать, что астроциты позволяют эффективно управлять динамикой нейронов и, вероятно, являются тем самым недостающим звеном в решении проблемы обучения спайковых нейронных сетей при проектировании нейропроцессоров.
Говоря о практической значимости исследования, Сусанна Гордлеева отметила, что оно велось в общей сложности более 10 лет и его результаты могут быть использованы при разработке нового поколения интеллектуальных информационно-вычислительных платформ (фреймворков), способных осуществлять обработку больших потоков информации (больших данных) с использованием принципов работы мозга. «Такие системы могут применяться в интересах высокотехнологичных предприятий ИТ и медицинского сектора для обработки медицинских данных, классификации информации и построения виртуальных моделей нервной системы. Применение таких платформ востребовано, в частности, при разработке гибридных нейроинтерфейсных (нейроморфных) систем, где важную роль играет использование биологоправдоподобных моделей клеток, способных имитировать сигналы живых биологических нейронов», — подчеркнула она.
Да будет свет: фотонные процессоры
Ученые из научной кооперации НЦФМ создали образец аналогового фотонного процессора с близкой к рекордной производительностью. Такой процессор позволяет проводить анализ и распознавание объектов в сотни раз быстрее современных цифровых нейросетей на основе традиционных полупроводниковых компьютеров.
Демонстрационный образец процессора, который создали специалисты Самарского университета им. С. П. Королева, работает на основе новой, фотонной компонентной базы, в которой информация передается частицами света — фотонами, а не электронами, как в привычных вычислителях.
Специализированный процессор уже сегодня позволяет распознавать огромные массивы данных в объемных видеопотоках. Он достиг скорости обработки информации 5,3 × 1015 бит в секунду в серии экспериментов по распознаванию рукописных цифр из международной объемной базы данных MNIST с точностью более 90%. Российские ученые предполагают в ближайшие годы увеличить производительность аналогового фотонного процессора на два порядка.
Образец фотонного процессора был разработан в интересах создания в НЦФМ фотонной вычислительной машины класса мегасайенс к 2030 году. По проекту производительность машины будет рекордной и достигнет 1021 операций в секунду, что позволит решать прикладные задачи по обработке больших массивов данных и получать фундаментальные результаты в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
«Аналоговая фотонная вычислительная система позволяет проводить анализ и распознавание объектов в сотни раз быстрее современных цифровых нейросетей на основе традиционных полупроводниковых компьютеров. Это особенно важно для оперативного анализа гиперспектральных данных, изначально представляющих собой значительные по объему массивы информации. Надежность распознавания в ходе первых экспериментов на демонстрационном образце составила 93,75%. В 2024 году планируется собрать и испытать экспериментальный образец системы в компактном корпусе размером с небольшой системный блок компьютера. Точность и надежность распознавания у экспериментального образца должна вырасти за счет подбора компонентов с улучшенными характеристиками. Опытный образец установки, как планируется, будет готов в 2025 году», — рассказал профессор кафедры технической кибернетики Самарского университета им. С. П. Королева доктор физико-математических наук Роман Скиданов.
Планетарная физика: что происходит в недрах
В рамках научной программы НЦФМ по направлению «Исследования в сильных и сверхсильных магнитных полях» российские ученые впервые в мире исследовали свойства твердого углекислого газа при сверхвысоком давлении, равном и превышающем давление внутри ядра Земли.Углекислый газ играет важную роль в физико-химических процессах в земной коре, которые в том числе связаны с сейсмическими явлениями: землетрясениями, извержениями вулканов, внезапными выбросами пород и газа из горных массивов и так далее. Исследования свойств газов при экстремальных условиях важны для понимания процессов в недрах не только Земли, но и других планет.
«В рамках научной программы НЦФМ уже получен целый ряд результатов мирового уровня. Например, впервые в мире экспериментально построена изоэнтропа (в координатах «давление — плотность») углекислоты в диапазоне давлений от 1 до более 5 Мбар. Не имеющий мировых аналогов взрывомагнитный генератор сверхсильных (до 1000 Тл) магнитных полей МК-1 в специальной комплектации обеспечивает в исследуемых веществах давления мегабарного диапазона, реализуемые в недрах земной коры и планет-гигантов. Результаты исследований свойств веществ при таких давлениях крайне важны для планетарной физики», — отметил член-корреспондент РАН Виктор Селемир, руководитель направления НЦФМ.
Ученые достигли более чем четырехкратного сжатия твердого углекислого газа при давлении до 5 Мбар с использованием специального устройства на основе российского взрывомагнитного генератора сверхсильных магнитных полей МК-1. Ранее в экспериментах ученые сжимали твердую углекислоту до 1 Мбар, при том что давление на поверхности ядра Земли близко к 1 Мбар, а в центре Земли — к 3,5 Мбар.
Исследование показало, что экспериментальные данные по изменению плотности твердого углекислого газа при сверхвысоком давлении, от 1 до 5 Мбар, отличаются от расчетных. Экспериментальные данные показывают реальное поведение сжимаемости и электропроводности углекислоты при сверхвысоких давлениях, близких к давлениям внутри ядра Земли, и позволяют строить широкодиапазонное уравнение состояния вещества более надежно.
Коротко
Некоторые результаты научной программы НЦФМ
- Впервые проведен взрывной эксперимент, в котором одновременно зарегистрированы сжимаемость, яркостная температура и массовая скорость неидеальной плазмы гелия при давлении 2 млн атмосфер. Эта фундаментальная информация о свойствах гелия нужна, чтобы повысить точность моделирования физических схем перспективных устройств для инерциального управляемого термоядерного синтеза — источника энергии будущего.
- Для получения новых данных по ядерным реакциям «зажигания» термоядерного топлива создан шестидетекторный спектрометр заряженных частиц. Нижняя граница регистрации заряженных частиц спектрометра составляет 2 МэВ, что превосходит характеристики зарубежных аналогов. Результаты будут использованы для тестирования современных теорий ядерных реакций, структуры атомного ядра, а также в следующих исследованиях по фундаментальной ядерной физике, астрофизике и работах по управляемому термоядерному синтезу.
- Ученые представили перспективы поиска процессов рождения легкой темной материи (недоступной для прямого наблюдения) в экспериментах на электрон-позитронных коллайдерах, что также важно для изучения процессов рождения очарованных кварков и тау-лептонов. Для достижения максимальной светимости разработан проект системы финального фокуса места встречи электрон-позитронных пучков на основе принципиально новой схемы их столкновения.
- Ученые провели работы по созданию квантово-каскадных лазеров среднего инфракрасного диапазона, адаптивных оптических систем нового поколения; проведены эксперименты по управлению перекачкой энергии в пересекающихся в плазме лазерных пучках; развита технология производства мишеней заданной плотности, эффективных конвертеров излучения, исследованы новые режимы сжатия при высоких плотностях энергии. Эти результаты позволят улучшить характеристики установок, в которых используются лазерные технологии.
- Выполнен комплекс работ по созданию и развитию современных методов математического моделирования физических процессов в интересах решения промышленных задач, в том числе:
- расчет эффективной поверхности рассеяния электромагнитных волн на сложных технических изделиях на основе итерационных методов с использованием мозаично-скелетонных аппроксимаций;
- моделирование образования капель в результате срыва тонкой пленки с криволинейной поверхности для задач авиадвигателестроения;
- апробация подходов к ускорению мультифизичных расчетов на примере кинетики горения водородосодержащей смеси с использованием методов машинного обучения.
