Как я попал в Институт искусственного интеллекта? Это было два года назад, я учился на втором курсе аспирантуры в КФУ по направлению физической химии. Моя деятельность была связана с катализом (избирательное ускорение химической реакции под действием катализаторов — прим. ред.). Также у меня уже был опыт работы датасаентистом в коммерческой компании, и компетенции в машинном обучении в хемоинформатике (химическая информатика — применение методов информатики для решения химических проблем — прим. ред.). Последний пункт и связал меня с Университетом Иннополис. С консультацией обратился товарищ и действующий сотрудник компании…Вот и затянуло.

Сейчас моя должность звучит как руководитель Лаборатории развития продукта в сфере ИИ в новых материалах (хоть я и не люблю, когда меня называют руководителем). У нашей команды разноплановые проекты. Например, мы решаем основные задачи дизайна материалов и молекул: определяем свойства материалов заданной структуры и, наоборот, предсказываем структуру материалов, обладающих заданными свойствами. Это позволит оптимизировать технологические процессы и создавать оптимальные решения для индустриальных партнеров. Вместо длительных лабораторных испытаний достаточно будет ввести необходимые параметры и условия в сервис, и машинное обучение подскажет лучшее решение. Такая разработка в особенности актуальна для нефтяных компаний, автомобильной промышленности, сектора энергетики, фармацевтики, медицины.

Также занимаемся проектом на основе обработки естественного языка: искусственный интеллект анализирует большие данные литературы и патентов, а также баз данных, что позволяет строить граф-знания*.

Граф-знания* — семантическая технология и база знаний, используемая Google для повышения качества своей поисковой системы с семантическо-поисковой информацией, собранной из различных источников.

Почему не люблю, когда меня называют «руководителем»? (смеется). Не от лишней скромности... Просто, это архетип, который мне не по душе. Представляется человек, который несет груз ответственности за всех, самый умный, самый важный. У нас каждый специалист — на вес золота, все развиваются, и мне классно расти вместе с ними. В команде сейчас 10 человек, постепенно нас становится больше. Считаю, очень важно, чтобы в коллективе было разнообразие мнений, компетенций, сочетались разные типы личностей…У нас это есть. Люди работают из разных стран, над разными проектами, и мы делимся друг с другом открытиями. Есть датасаентисты, LML-инженеры (Lifecycle Modeling Language (язык моделирования жизненного цикла) — прим. ред.), бэкенд-разработчики, аналитики.

Жалко, что коллектив чисто мужской. Девушки еще добавили бы разнообразия мыслей и мнений. Не подумайте, это не закономерность: в области искусственного интеллекта девушек немало, и в Институте искусственного интеллекта они есть. Просто пока, к сожалению, не пришли именно в нашу команду. Будем рады принять (улыбается). Кстати, сейчас думаем переходить на английский язык для обсуждения рабочих вопросов, поскольку у нас много иностранцев. Считаю, так и нужно работать: исходить из удобства для большинства команды, остальным развиваться, подтягиваться. Если говорить про правила эффективного коллектива, думаю — все просто: главное, чтобы каждый занимался тем, что у него лучше получается, и что больше нравится.

В отличие от пандемии ковида, которая вспыхнула и постепенно затухает, экологическая катастрофа неизбежна, и приведет к непредсказуемым последствиям. Есть различные способы переработки углекислого газа, но они затратны по времени и деньгам, и не особенно эффективны. Вот если преобразовать углекислый газ, использовать его в качестве источника углерода для производства топлива…

Подобную задачу мы решали в рамках онлайн-конкурса по искусственному интеллекту Open Catalyst Challenge. Кстати, команда нашего университета заняла тогда второе место, уступили только ребятам из Microsoft Research. Задачей была разработка алгоритма по применению глубокого обучения для квантовой химии и поиска катализаторов для возобновляемой энергии.

Архитектуры, представленные нашей командой на конкурсе, универсальны, могут быть также использованы, например, для предсказания свойств молекул при создании новых лекарств.

Вот такие проекты, которые помогают сделать мир лучше, мне нравятся особенно. Еще бы поучаствовать в работе над драг-дизайном (направленное конструирование новых лекарственных средств, — прим. ред) был бы счастлив окончательно.

Умение подвергать критике сомнительные источники, перепроверять информацию, делать обоснованные выводы. Люди обучаются этому за деньги на курсах по критическому мышлению, в научной среде эти навыки появляются автоматически. И это помогает во многих жизненных ситуациях.

Яркий пример — вакцинация. Люди разделились на два лагеря: мыслящие рационально почитали об официальных исследованиях, посмотрели на знакомых, которые уже привились, и поняли: это хороший способ обезопасить себя и близких. Мыслящие эмоционально (не утверждаю, что это относится ко всем, кто отказался вакцинироваться), возможно, предпочли поверить раздутым желтой прессой историям о несчастных случаях или объяснить свой иррациональный страх перед прививкой каким-то предчувствием, дурным сном… На мой взгляд, очевидно, какой тип мышления в данном случае действительно способен изменить ситуацию к лучшему.

Когда меня спрашивают про мечты, вспоминается такая цитата: «Если бы наши мечты были лошадьми, а лошади — автомобилями, то мы бы давно открыли автосалон» (смеется).

Это к тому, что мечтать бесполезно, нужно действовать и ставить цели… В плане работы: у нас с ребятами выстроено долгосрочное и операционное планирование. Уже разработаны новые сервисы, которые будут ускорять поиск новых молекул и материалов с помощью машинного обучения; сервисы, которые позволяют анализировать большое количество медицинской и биохимической информации, и строить граф-знания. Сейчас мы их совершенствуем.

Машинное обучение мне в принципе очень нравится тем, что подразумевает здоровую конкуренцию. Различные компании и университеты стремятся сделать более точную модель. И мы тоже состязаемся, стремимся обойти предшественников. Будем объединяться с коллегами, обмениваться опытом, делать научные публикации и писать открытый код. Это про профессиональные цели. А если про личные — они связаны с ценностями, как и у всех. Хочется сделать мир лучше, насколько это возможно.

Обожаю путешествовать, да и кто не любит? Люблю Италию, на момент этого интервью нахожусь в Стамбуле, затем лечу в Осло, там буду в статусе исследователя. Где бы я ни был, я продолжаю работать со своей командой из университета, поскольку у нас впереди глобальные планы. Но эту возможность стажироваться, обмениваться опытом считаю бесценной. Неспроста наш университет поддерживает дружеские связи с международными вузами. Опыт других, работа в коллаборации — это очень важно для науки. Да, есть личные амбиции, но главное — результат, ответ на вопрос. А будет он найден самостоятельно или в кругу российских и иностранных коллег — не суть важно.

Самое главное качество в людях для меня — открытость. В глобальном смысле. Открытость к миру, новым знаниям, открытость в работе — готовность обмениваться опытом, делать open source и так далее. Как я уже говорил ранее, выигрывает тот, кто делится. Даже самые компетентные и умные люди, если они «варятся только в собственном соку», в итоге оказываются менее эффективны, чем те, кто находится в процессе обмена информацией.

Кстати, быть открытым — это основной совет для школьников, которые поступают в вуз, или студентов, ищущих работу.

Участвуйте везде, где возможно, интересуйтесь не только своей узкой специальностью, но и тем, что делают другие, тогда будет проще найти свое место в жизни, а возможно, и совместить в одну любимую профессию сразу несколько своих интересов.