Category: Наука

53-я Генеральная ассамблея ИЮПАК совместно с 50-м всемирным химическим конгрессом состоялась в г. Куала Лумпур (Малайзия) 12-19 июля. Особенностью конгресса стало выделение специализированной секции «Искусственный интеллект в химии». В ее рамках доцент кафедры химии твердого тела Факультета естественных наук НГУ, старший научный сотрудник Института катализа им. Г.К. Борескова СО РАН  Анна Нартова выступала с приглашенным докладом «Искусственные нейронные сети для анализа микроскопических данных», в которой представила мировому научному сообществу онлайн-платформу iOk (http://iok.nsu.ru/), разработанную учеными Новосибирского государственного университета в рамках программы «Приоритет 2030».

Данная платформа включает набор цифровых сервисов для автоматического анализа изображений с применением методов глубокого машинного обучения и искусственного интеллекта. На платформе в свободном доступе размещены три сервиса. Универсальный телеграмм-сервис No Code ML (https://t.me/nsu_ml_bot) предназначен для классического обучения нейронной сети на датасетах пользователя. Второй сервис — DLgram (https://t.me/nanoparticles_nsk) — разработан для распознавания многочисленных однородных объектов различного характера. Включает обучение нейронной сети пользователем по размеченному участку с этого же изображения. Онлайн-сервис ParticlesNN (http://particlesnn.nsu.ru/) разработан для автоматического распознавания наночастиц на изображениях сканирующей зондовой микроскопии (СЗМ) и электронной микроскопии (ЭМ) обученной нейронной сетью. Облачные сервисы No Code ML и DLgram предусматривают обучение нейронной сети на объектах пользователя, автоматическое распознавание объектов на изображениях и возможность корректировки результатов распознавания пользователем. Также они производят анализ обнаруженных объектов и определение их параметров, таких как количество, размеры, площадь и концентрация. Сервисы способны работать с различными изображениями — снимками с электронных микроскопов, фотоснимками с цифровых камер (в том числе со смартфонов). Они распознают различные объекты: наночастицы, микроорганизмы, клетки, семена растений, а также более крупные объекты — животных, растения, различные детали, транспортные средства и многое другое. При этом для работы с сервисами от пользователя не требуется владеть никакими специальными навыками программирования или разбираться в нейронных сетях. Не нужна и предварительная обработка изображения. Результаты предоставляются в виде информации обо всех обнаруженных объектах, и при необходимости пользователь может их корректировать. В настоящее время уже сотни исследователей со всего мира пользуются разработанными сервисами. При этом, наиболее востребованы сервисы специалистами, работающими с изображениями, полученными с использованием различных видов микроскопий.  

— В целом секция «Искусственный интеллект в химии», несмотря на то, что направление только – только начало формироваться и количество докладов уступало другим, более традиционным секциям, была, пожалуй, самой востребованной со стороны слушателей. Среди докладчиков было много представителей России.Наша лекция вызвала очень большой интерес аудитории. Немало слушателей шли на нее целенаправленно. Такой повышенный интерес к нашей онлайн-платформе обусловлен несколькими причинами, в том числе тем, что мы продвигали ее на нескольких научных конференциях. Был опубликован ряд статей, в том числе в высокорейтинговых научных журналах. И, надо сказать, что наша команда, в которой участвуют А.В. Матвеев и А.Г. Окунев, была одной из первых в мире, кто представил свои разработки в данном направлении. Тогда данной теме были посвящены единичные работы, и мы шли один в один с ними и временами даже опережали их. Сейчас же их лавина огромна, но мы все же зафиксировали свое первенство. И тем более, мы были первыми, кто предложил «платформенный подход», когда пользователям предлагается готовый сервис, а не просто код. На данный момент у нас сформировался свой круг пользователей, поэтому мы и получили приглашение выступить с лекцией на данном конгрессе. Было очень приятно узнать, что наша разработка известна не только в России, но и в мире. Так, на нашу лекцию приходили молодые ученые из Китая, Малайзии и других стран, которые были уже знакомы с нашими работами. В ходе обсуждений после доклада молодые ученые-химики задавали много вопросов, в большинстве случаев интересуясь не тем, как устроены нейросети, а тем, как их использовать в качестве готового инструмента, при этом избегая обучения языку программирования Python. Их интересовали нейросети, при пользовании которыми не требуется навык программиста. И наша платформа как раз является именно таким продуктом, — рассказала Анна Нартова.  

Участники секции отдельно обсуждали проблему активационного барьера, имеющего принципиальное значение в использовании нейросетей в химии. Он представляет собой необходимость уверенного владения навыками программирования и глубокие знания нейронных сетей. По мнению Анны Нартовой, платформенный подход является оптимальным решением для того, чтобы устранить его и сделать нейронные сети инструментом для работы в лаборатории. Участники секции, работающие по разным направлениям, также связанным с химией, отметили: если ученому-химику, чтобы воспользоваться нейросетью как инструментом, необходимо на достаточно высоком уровне владеть языком Python, он, скорее всего, этого не сделает. Изменить ситуацию должно использование платформенного подхода, представляющего собой готовый продукт, не требующий от ученого необходимости вникать в код, а позволяющий просто загрузить в приложение свои данные, обработать их и получить готовый результат. В таком случае отдача от использования нейросетей максимальна.

— Идею реализации платформенного подхода к решению проблем доступного использования нейросетей для ученых, не владеющих навыками программирования, мы начали продвигать в нашем университете несколько лет назад. Теперь это стало повсеместной тенденцией. Первые работы в направлении использования нейронных сетей в обработке микроскопических изображений были направлены на решение каких-либо частных случаев, и обычно модель машинного обучения выкладывалась в открытом доступе. В нашем же случае, во-первых, речь идет об универсализации подхода, а во-вторых, о создании приложений или сервисов, облегчающих работу с нейронными сетями. Таким образом одновременно происходит и разработка более универсального инструмента, предназначенного уже не для решения какой-либо конкретной задачи, и создание пользователеориентированного продукта. В настоящее время наблюдается тенденция: у ученых присутствует интерес к работе с нейросетями, но не готовы пользоваться ими, если те не являются приложениями, — пояснила Анна Нартова.

Анна Нартова обратила внимание, что важной частью конгресса стала секция, посвященная обучению химии. Это связано с тем, что Конгресс по химии был объединен с Ассамблеей ИЮПАК, поэтому рассматривались не только чисто научные вопросы. Очень важно, что речь шла, прежде всего, об обучении химии школьников. Дефицит учителей по этому предмету стал проблемой для многих стран, представители которых участвовали в конгрессе. В профессию «учитель», и в частности «учитель химии», идут неохотно: она трудозатратна и ответственна, но, к сожалению, не относится к высокооплачиваемым. Коллеги из разных стран отметили, основываясь на своем опыте, что для привлечения учащихся в эту науку, необходимо ориентироваться не на старшие классы, а на учеников среднего или даже младшего школьного звена. Участники секции делились опытом работы в разных странах. Индийский химик Удай Маитра выступил с докладом «Улучшение восприятия науки/химии через простые эксперименты, связанные с повседневной жизнью». Этот проект имеет глубокое гуманитарное значение, распространяя естественнонаучное мировоззрение, а также повышая мотивацию к получению образования. Ученый из Тайваня Хсиен Чанг Као представил сообщение «Химия на колесах», в котором говорил об огромном кадровом голоде, нарастающем с 2017 года. Работая над проблемой привлечения кадров, ученые -энтузиасты с мини-лабораториями выезжают в провинциальные школы и показывают ребятам опыты с различными химическими веществами и в увлекательной форме рассказывают детям о химии как интереснейшей науке. Многие из этих ребят по окончании школы делают выбор в ее пользу и возвращаются в свои школы уже как учителя химии или становятся волонтерами данных просветительских проектов. Интересно, что эту работу поддерживает как государство, так и корпорации, поскольку они очень заинтересованы в повышении уровня школьного образования и привлечения в школу мотивированных учителей. Анна Нартова отметила, что данная работа в точности соответствует концепции проекта «Занимательная наука для школьников», который реализуется в НГУ еще с 2009 года, а в последние годы входит в Школьный центр Физического факультета НГУ. И нам было чем поделиться с коллегами и в этой области. 

Сопоставительное исследование по выявлению регулярных фонетических соответствий между согласными китайского и корейского языка провел студент кафедры востоковедения Гуманитарного института Новосибирского государственного университета Артем Ташлыков. Результатом работы стала сводная таблица регулярных фонетических соответствий согласных фонем китайского и корейского языков. При ее составлении были учтены все возможные слоги китайского языка, а также все соответствующие каждому слогу китайского языка слоги корейского языка. Для объективного сравнения артикуляционно-акустических характеристик звуков молодой исследователь применил методы электроакустического анализа – спектрографии и осциллографии. Свое исследование Артем Ташлыков проводил под научным руководством кандидата филологических наук, старшего преподавателя кафедры востоковедения Антона Шамрина. Данная работа очень важна, потому что сопоставительных исследований по китайскому и корейскому языкам в русскоязычном научном пространстве крайне мало. Результаты исследования могут быть использованы для совершенствования лингводидактических и методических материалов, применяемых при обучении специалистов, владеющих обоими языками. Именно такие сотрудники в настоящее время высоко востребованы на рынке труда.  

— Некоторые слова на разных восточных языках звучат в определенной степени сходно, что вызывает определенные трудности у тех, кто изучает их параллельно. Особенно явно данная схожесть выражается в лексике, основанной на иероглифической письменности. Письменность Кореи и Японии с древних времен подвергалась влиянию китайской иероглифической письменности, что и стало одной из причин проникновения определенного множества иероглифической лексики в лексический запас этих стран. При заимствовании лексики, соответственно, заимствовалось и произношение. Но со временем оно неизбежно претерпевало изменения. Происходило это, возможно, из-за различия в артикуляционно-акустической базе этих трех языков. В результате произношение в некоторой степени искажалось, подстраиваясь под набор звуков, привычных для носителей данных языков. Вероятно, внесли свой вклад и фонетические изменения, происходящие во всех языках мира ввиду их естественного и закономерного развития. Результатом изменений в произношении иероглифической лексики в китайском и корейском языках стал тот факт, что одной фонеме китайского языка соответствуют несколько фонем корейского языка, точно так же одна фонема корейского языка может соответствовать нескольким фонемам китайского языка. Таким образом и были сформированы регулярные фонетические соответствия. Моей целью стало выявление таких регулярных фонетических соответствий и их последующая систематизация, — рассказал Артем Ташлыков.

Молодой исследователь заранее составил список из 150 двухсложных слов, обладающих общими иероглифическими корнями как в китайском, так и в корейском языках. Данные слова были подобраны таким образом, чтобы можно было провести анализ каждой из представленных в обоих языках фонем во всех вариантах их реализации в речи. Затем были произведены аудиозаписи двух носителей китайского языка и двух носителей корейского языка.

Предварительно информантам предложили ознакомиться с данным списком слов, а потом прочитать их вслух. Чтобы исключить дефекты при записи и расширить статистические данные, каждое слово произносили по 4 раза, делая между ними паузу. Это помогло избежать комбинаторных изменений в произношении между словами при прочтении. Таким образом, было проанализировано в общей сложности 2400 аудиофрагментов.

Чтобы измерить и абсолютные длительности звуков и подробно описать формантные характеристики записанный материал подвергся анализу с применением электроакустических методов – осциллографии и спектрографии.

—  При помощи осциллограммы можно определить границы гласных и согласных звуков, а также способ артикуляции согласных звуков. Однако, используя одну только осциллограмму, практически невозможно определить, какой именно звук произносится. Поэтому для более детального анализа и определения ряда и подъема гласных, места и способа артикуляции согласных звуков мы получили спектрограммы, представляющие собой графики зависимости спектра звуковых частот от времени. В результате применения такого комплексного подхода, нам удалось установить степень соответствия между аналогичными согласными фонемами двух языков и обнаружить различия в артикуляции и акустических характеристиках звуков китайского и корейского языка. Мы провели сопоставление слоговых структур обоих языков, составили описание акустических свойств основных аллофонов всех согласных фонем, сделали статистический подсчет соответствий. Было установлено в общей сложности 40 регулярных фонетических соответствий, из них 32 соответствия между фонемами, обладающими аналогичным способом артикуляции, 4 регулярных соответствия в паре аффриката-взрывная, 3 – в паре фрикатив-взрывная и 1 – в паре аффриката-фрикатив, — пояснил Артем Ташлыков.

Молодой исследователь составил таблицу, которая содержит все уникальные соответствия слогов между китайским и корейским языком, на основе которой производились вычисления, создал таблицы частоты возникновения фонетических соответствий. Также была сформирована сводная таблица выявленных регулярных соответствий с классификацией фонем по способу артикуляции, в которой было наглядно продемонстрировано наличие или отсутствие регулярных соответствий между теми или иными фонемами китайского и корейского языков.

— В моей работе систематизирован обширный эмпирический материал и создана основа для дальнейших теоретических и прикладных исследований в области сопоставительной фонетики языков Восточной Азии. А практическая значимость моего исследования состоит в том, что оно содержит информацию, полезную для одновременного изучения китайского и корейского языков. Результаты моей работы могут быть использованы при разработке учебных пособий и методик преподавания, ориентированных на студентов, владеющих одним из языков и изучающих второй, — сказал Артем Ташлыков.

Влияние воды на продольный гигагерцовый модуль упругости гидрогеля на основе коллагена методами оптической спектроскопии исследовала студентка кафедры физических методов исследования твердого тела Физического факультета Новосибирского государственного университета Анна Лактионова под научным руководством кандидата физико-математических наук, старшего научного сотрудника Института автоматики и электрометрии СО РАН Валерии Зыковой. Данные этого исследования стали основой для магистерской диссертации, которую она успешно защитила в этом году. В своей работе она применила оптические методы исследования — спектроскопию рассеяния Мандельштама-Бриллюэна (РМБ) и спектроскопию комбинационного рассеяния света (КРС).

— Изменение упругих свойств биообъектов может быть связано с нарушениями функционирования живых клеток, в таких случаях информация об упругом модуле играет ключевую роль. В настоящее время активно развивается бесконтактная и неинвазивная методика для характеризации вязкоупругих свойств материалов – спектроскопия рассеяния Мандельштама-Бриллюэна (РМБ), которая хорошо себя зарекомендовала в приложении к биомедицинским задачам. Спектроскопия РМБ позволяет получать информацию о скорости звука в веществе и о гигагерцовом упругом модуле. Однако при исследовании реальных биотканей возникают трудности в интерпретации экспериментальных данных, которые связаны с многокомпонентным составом изучаемых объектов и небольшими изменениями величины упругого модуля вследствие возникающих в биообъекте патологий. Это связано с тем, что основной вклад в значение модуля упругости в случае реальных тканей вносит водная составляющая, содержание которой достаточно велико для случая биологических образцов. По этой причине исследователи часто используют вместо реальных тканей более простые модельные двухкомпонентные объекты, представляющие собой гидрогели, в частности, гидрогели на основе коллагена. За счет варьирования содержания воды достигаются различные параметры вязкоупругих свойств, тем самым гидрогели имитируют свойства широкого многообразия реальных тканей, — объяснила Анна Лактионова.

Для проведения исследований были изготовлены образцы гидрогелей на основе коллагена с различным содержанием воды. Далее с помощью ряда оптических методик (РМБ, КРС, низкочастотного КРС и деполяризованного рассеяния света) Анна охарактеризовала упругие и релаксационные свойства изготовленных гидрогелей. Измерение спектров производилось во время сушки образцов гидрогелей на воздухе. Делалось это для того, чтобы пронаблюдать, как в зависимости от содержания воды в образце изменяются его упругие свойства, определяемые из параметров спектра рассеяния света.При дегидратации образца от наиболее гидратированного состояния (содержание воды 99,5 %) до полностью сухого модуль упругости увеличивается в 6 раз. При этом значительный рост наблюдается при концентрациях белка выше 60 %. Для подробного изучения такого поведения понадобилось два спектрометра, позволяющих синхронно измерять спектры РМБ и КРС. В связи с этим возникли некоторые трудности. Устройства находились в разных помещениях, что могло повлиять на точность измерений: пока образец переносили из одного кабинета в другой, он мог подвергнуться нежелательному воздействию внешних факторов, что привело бы к его дополнительному подсыханию. Для характеризации содержания воды в образцах и их упругого модуля от одной и той же точки в процессе сушки, участники эксперимента, который проводился в Лаборатории спектроскопии конденсированных сред Института автоматики и электрометрии СО РАН, установили оптоволоконный канал между двумя спектрометрами. Данное техническое решение реализовано впервые в России.

Анализ зависимости позиции бриллюэновких линий от концентрации белка в гидрогеле показал, что значение гигагерцового упругого модуля меняется почти в 6 раз внутри полного диапазона концентраций (содержание воды 0 – 100 %). Это очень значительное изменение. Ранее в литературе было продемонстрировано, что в случае воздействия химических обработок оно составляет всего несколько процентов. Данный факт в полной мере показывает сильное влияние воды. Полученная концентрационная зависимость величины упругого модуля была описана моделью, рассматривающей гидрогель в виде жесткого белкового каркаса, заполненного водой.

— Из анализа формы бриллюэновского спектра гидрогелей была получена нетривиальная зависимость ширины линии РМБ от содержания белка. Принято считать, по крайней мере, для однокомпонентных систем, что ширина бриллюэновской линии характеризует вязкость исследуемого объекта. Однако в нашем случае все оказалось не так просто. При высыхании гидрогеля ширина линии РМБ действительно увеличивалась до концентраций белка  около 70%, где наблюдался экстремум зависимости. При дальнейшей дегидратации, вплоть до полностью сухого коллагена, ширина линий РМБ сужалась. По нашим предположениям, причина такого неожиданного результата заключается во влиянии релаксационных процессов на форму спектра РМБ гидрогеля. Для подтверждения данной гипотезы потребовались проведение исследования с применением еще одной спектроскопической методики– спектроскопии деполяризованного рассеяния света, — рассказала Анна Лактионова.

Комплексное сравнение поведения ширины линии РМБ и формы деполяризованного спектра, позволило убедиться в релаксационной природе уширения бриллюэновской линии при изменении содержания воды. Результаты спектроскопии РМБ гидрогелей с различным содержанием воды для нескольких температур (25, 0, -10 °C) дополнительно подтвердили влияние релаксационных процессов на ширину бриллюэновской линии, — объяснила Анна Лактионова.  

Анализ полученных результатов позволил получить полную информацию о характере взаимодействия биополимерной матрицы с водной компонентой и детально изучить вопрос влияния водной составляющей на параметры бриллюэновского спектра гидрогеля различной степени гидратации. Участники исследования пришли к выводу: проделанная работа демонстрирует перспективность комплексного применения спектроскопических методик (РМБ, КРС, низкочастотного КРС и деполяризованного рассеяния света) для характеризации свойств гидрогелей и изучения вопроса взаимодействия воды с белковой матрицей.

— Изучать влияние воды на упругие свойства гидрогеля на основе коллагена с помощью оптических методов очень важно, потому что такой объект является достаточно простым для интерпретации спектральных данных, при этом он способен имитировать механические свойства более сложных биообъектов. Данная работа на примере таких простых объектов показывает возможности методов оптической спектроскопии, которые в будущем могут быть использованы для исследования более сложных реальных тканей, — сказала Анна Лактионова.

Учебно-научная лаборатория систем управления базами данных открылась на Факультете информационных технологий Новосибирского государственного университета (ФИТ НГУ). Создана она совместно с компанией Postgres Professional — крупнейшим российским разработчиком СУБД и других продуктов для работы с данными. Для компании это первый и пока единственный опыт создания совместной с вузами лаборатории.

С НГУ данную компанию связывают годы тесного сотрудничества: реализация студенческих проектов, финансовая поддержка, предоставление стипендий перспективным студентам. С созданием лаборатории данное продуктивное сотрудничество выходит на новый уровень.

— Наш индустриальный партнер разрабатывает одну из самых популярных баз данных Open source, которая в настоящий момент широко используется. Компания Postgres Professional (г. Москва) успешно вышла на рынок в связи с переходом российских пользователей на отечественное программное обеспечение, особенно актуального для сфер государственного управления и других объектов критической информационной инфраструктуры. Компания стремительно растет и испытывает потребность в высокопрофессиональных сотрудниках, поэтому ее руководство обратилось к нам с предложением совместно организовать подготовку специалистов для этой исключительной важной сферы деятельности. Студенты нашего факультета уже на протяжении нескольких лет пишут выпускные квалификационные работы в области разработки баз данных, согласовывая тематику со специалистами компании Postgres Professional. Наши ребята выполняют эту работу весьма успешно, поэтому многие из них уже принимали участие в конференциях разработчиков баз данных, которые данная компания проводит в Москве. И студенческие работы, представляемые на данной внутренней конференции, высоко оцениваются представителями компании, поэтому решение создать в НГУ совместное исследовательское подразделение стало закономерным и логичным продолжением нашего взаимовыгодного сотрудничества, — рассказал декан ФИТ НГУ член-корр. РАН Михаил Лаврентьев.

Создатель компании Postgres Professional Олег Бартунов отметил, что студенты НГУ имеют очень высокий уровень профессиональной подготовки и отличаются более высокой мотивацией к учебе, чем в Московском и Санкт-Петербургском государственных университетах. Поэтому у компании имеются большие планы относительно поддержки исследований в области баз данных. Для компании важно не просто готовить специалистов, но и проводить исследования. И компания видит НГУ первым партнером среди других вузов в данной работе.Основная задача новой учебно-научной лаборатории — подготовка студентов к работе в области современных баз данных, их оптимизации и расширении функционала. Руководство ФИТ НГУ поддерживает данные инициативы и активно проявляет заинтересованность в том, чтобы отечественная школа создания баз данных развивалась именно в его стенах. Новая лаборатория должна стать точкой притяжения студентов, заинтересованных в исследованиях, касающихся систем управления базами данных. В рамках работы лаборатории компания-партнер не будет связана со студентами какими-либо определенными обязательствами, однако по окончанию обучения готова принять на работу самых успешных молодых исследователей.

Предполагается, что в новой лаборатории будут разрабатывать свои проекты 20-30 студентов ФИТ НГУ, а также Механико-математического и Физического факультетов НГУ. Среди них будут бакалавры, магистранты и аспиранты. При этом учитывается, что не все студенты, задействованные в лаборатории и получающие стипендии от компании Postgres Professional, планируют в дальнейшем стать ее сотрудниками.

Возглавил лабораторию доцент кафедры общей информации ФИТ НГУ Михаил Рутман, являющийся индустриальным профессором вуза, а также сотрудником компании Postgres Professional. По мере развития подразделения в коллектив лаборатории будут вводить сотрудников компании, в обязанности которых войдет чтение лекций, проведение семинаров, курирование студенческих проектов и отслеживание профессионального роста студентов.  

— Сам факт создания данной лаборатории свидетельствует о том, что высокотехнологичный IT-бизнес России распознает наш университет как одного из лидеров подготовки кадров. Компания мотивирует студентов, выплачивая им стипендии пропорционально достигнутым ими успехам. Между нами существует договоренность: если работа в совместной лаборатории приводит к снижению академической успеваемости, выплата стипендии прекращается, потому что первостепенная задача студента – успешная учеба. При выполнении этого условия молодой человек имеет возможность найти конкретного заказчика и работу на переднем крае развития IT-индустрии. Это должно отвлечь студентов от поиска заработка, не требующего квалификации наших студентов: например, создание сайтов или другой стандартной технической работы, для выполнения которой достаточно окончить техникум. В новой лаборатории у наших ребят появляется возможность работать на самом высоком уровне над создание лица IT будущего, — пояснил Михаил Лаврентьев. 

Первые два аттестата о присуждении ученой степени вручены в Диссертационном Совете по техническим наукам Факультета информационных технологий Новосибирского государственного университета. Обе кандидатские диссертации посвящены компьютерной лингвистике: Дмитрий Морозов разработал систему оценки сложности текста методами машинного обучения на примере русского языка, а Давлатер Менглиев – гибридный алгоритм распознавания именованных сущностей в узбекском языке. В августе состоится защита еще одной кандидатской диссертации, которая посвящена применению методов математического моделирования в геофизике .

— Мы отмечаем высокую востребованность созданного на нашем факультете научного Совета по техническим наукам. Его требования к защитам диссертации менее формализованы, нежели у Высшей аттестационной комиссии (ВАК), однако в нем установлены более высокие требования к качеству публикаций. В силу этих обстоятельств, наш Совет будет востребован со стороны целого ряда сотрудников как научных организаций, так и высокотехнологичных компаний, которым установленный у нас порядок защиты диссертаций будет более удобен, но не следует полагать, что он прост. Это могут подтвердить два наших первых соискателя, которые представили в Совет все необходимые документы и успешно прошли все установленные и строго регламентированные процедуры, несколько раз выступали на семинарах перед научным сообществом, получили высокую оценку качества своих работ от специально созданных комиссий с привлечением экспертов нашего Диссертационного совета и внешних экспертов из нескольких регионов нашей страны и ближнего зарубежья. Мы рады, что Дмитрий Морозов и Давлатер Менглиев успешно прошли все эти испытания и их дипломы кандидатов наук имеют тот же статус, что и дипломы, выданные ВАК, — сказал декан ФИТ НГУ член-корр. РАН Михаил Лаврентьев.

Заведующий кафедрой математического моделирования Механико-математического факультета НГУ, профессор кафедры систем информатики и кафедры общей информатики ФИТ НГУ, доктор технических наук Владимир Барахнин отметил, что не случайно две первые защиты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук связаны с компьютерной лингвистикой  —  это свидетельство актуальности данной тематики.

— По мере своего развития нейросети и большие языковые модели все больше проявляют так называемые глюки. Обилие информации, подгружаемой к ним, неизбежно порождает более широкий круг фейковой информации, и эти модели уже просто не в состоянии дать оценку истинности информации. Поэтому продолжают оставаться важными прямые или комбинированные методы обработки информации, содержащие в себе классические прямые подходы. Именно они, как представляются многим специалистам, будут способны скорректировать работу больших языковых моделей. Данные подходы применяли в своих работах Дмитрий Морозов и Давлатер Менглиев. Чтобы развитие нейросетей и больших языковых моделей не зашло в тупик, необходимо привлечение классических методов компьютерной лингвистики, в которой используется знание о языке. В данном контексте это знание представляет собой моделирование человеческого мышления. Нейросети моделируют нейронные связи в человеческом мозге, но не мышление, и тем самым реализуют чисто механистический подход к процессу обработки информации, который немыслим без участия человека, потому что он является и производителем, и конечным потребителем любой информации. Поэтому обработка языка должна включать понимание того, как он устроен, а не быть механическим собиранием информации в большие языковые модели, — объяснил научный руководитель обоих соискателей ученой степени Владимир Барахнин.

Исследование Дмитрия Морозова имеет особую актуальность вследствие того, что оно направлено на установление соответствия между текстом и его возможным читателем. Как пояснил Владимир Барахнин, в настоящее время существует большой разрыв между поколениями: немало слов в текстах, которые кажутся вполне понятными представителям старшего поколения, оказываются совершенно не воспринимаемыми для молодежи. В большинстве случаев это устаревшие слова, и чтобы понять их, школьникам приходится обращаться к словарям. Разработанные Дмитрием Морозовым алгоритмы нацелены на то, чтобы потребитель информации получал информацию, адекватную своему уровню образования. Тогда его развитие и обогащение его словарного запаса будет проходить постепенно. Важность данных алгоритмов состоит в их реальной адаптации к свойствам потребителя информации и учет его возможностей. Оценка эксперта по большей части субъективна, а потому и не слишком надежна, а методы объективного контроля, разработанные в диссертации Дмитрия Морозова, позволяют более тщательно проводить образовательный процесс в гуманитарной области.

— Тема моей диссертации — «Оценка сложности текста методами машинного обучения на материале русского языка». Она посвящена оценке того, насколько текст будет понят читателем или насколько читатель должен быть подготовлен, чтобы понять написанное. Это необходимо, чтобы оценить сложность различных инструкций. Такие тексты должны быть понятны людям без специального образования и подготовки. Но возникает проблема: создают их люди, которые обладают специальными знаниями о предмете повествования, а потому многое из того, что непонятно посторонним, кажется им очевидным. Им трудно объективно оценить создаваемый ими текст. С другой стороны, человек, не обладающий этими знаниями, оценивая сложность текста, должен полностью с ним ознакомиться и дать свою оценку. На это уходит немало времени. Поэтому в данной области образуется обширное поле для автоматизации процесса.  У нас появились разнообразные предобученные большие языковые модели, которые можно использовать в рамках разных алгоритмических подходов, и оценивать сложность текста автоматически. В моей диссертации подробно рассказывается о том, как их использовать для конструирования описания текста, чтобы потом полученное описание можно было конвертировать в оценку лингвистической сложности, — рассказал Дмитрий Морозов.

Разработка молодого ученого найдет применение при составлении инструкций к сложным товарам. Также предполагается использовать данный комплекс, для создания коллекции текстов, которые были бы понятны школьникам разных возрастов. Это необходимо, чтобы ученые-лингвисты могли в дальнейшем исследовать их вокабуляр, потому что разнообразные тексты, читаемые школьниками, становятся важным источником новых слов в их словаре. Таким образом они смогут составлять разные коллекции слов и прогнозировать, какие из них школьникам известны, а какие нет, опираясь при этом не на субъективный опыт, а на объективные данные.

Исследование второго соискателя ученой степени Давлатера Менглиева, по мнению его научного руководителя Владимира Барахнина, является пионерным для узбекской компьютерной лингвистики, которая начала развиваться сравнительно недавно. По его словам, в настоящий момент в НГУ начала складываться целая научная школа и разработкой данной тематики занимаются несколько аспирантов из Республики Узбекистан.

— Свою кандидатскую диссертацию я посвятил разработке гибридного алгоритма распознавания именованных сущностей в узбекском языке. Данный алгоритм позволяет извлекать из текста ключевую информацию и распознавать ее. Аналогичные разработки уже существуют для других языков, но для узбекского, как и для всех тюркских в целом, таких работ еще сделано не было. Дополнительную актуальность моей работе придает использование гибридного подхода, предполагающего применение не только современных нейросетей, но и традиционных правилоориентированных алгоритмов, которые совместно с несколькими архитектурами способствовали достижению хороших результатов. На данный момент моя разработка внедрена в различных организациях Республики Узбекистан, в частности, в офисе приемной губернатора Хорезмской области. С помощью данного алгоритма из обращений и заявлений, поступающих в учреждение, извлекается ключевая информация и направляется в соответствующие подразделения и отделы. Поскольку в узбекском языке имеется множество диалектов, моя работа в данном направлении еще не завершена, — объяснил Давлатер Менглиев.

Секретарь научного семинара  ФИТ НГУ, в рамках которого проходят предзащиты диссертационных работ, Александр Власов уверен, что первые две защиты кандидатских диссертаций – это начало большого пути как в рамках факультета, так и НГУ и в целом Академгородка.