Посвящается моим близким – жене Елене, сыну Дмитрию, маме Римме Андреевне и брату Саше, которые поддерживают меня в моих литературных экзерсисах. А также всем моим читателям. Будьте счастливы!

Возможные совпадения мест, времён, персонажей и событий в тексте могут быть случайны.

«Мир показывает себя нам посредством наших столкновений с ним»

Мартин Хайдеггер

«То, что мы в настоящее время считаем частицами, на самом деле волны»

Э. Шрёдингер

Начало этой истории положил генеральный директор фирмы «Заслон». Александр Анатольевич на одном из совещаний поставил задачу изучить возможности улучшения интерфейсов для разрабатываемых фирмой систем медицинского ультразвукового оборудования и радиолокационных комплексов, а также систем обработки данных, получаемых с лабораторно-экспериментальных и испытательных стендов. Особо он отметил поиск возможностей новых форм представления результатов расчётов, производимых на создаваемых программистами фирмы имитационных программно-математических моделях. Сказав, что развитие направления Big Data настоятельно требует разработки методик и компьютерных инструментов, позволяющих интегрировать терабайтные многомерные массивы данных в компактные и понятные образы, генеральный закрыл совещание.

Получив такой наказ, сотрудники отдела программирования слегка приуныли. Чего нового можно придумать в области представления данных, помимо уже созданных визуализации в BI¹ и средствах дополненной реальности²? Которые чего только не предлагают – любые графики, диаграммы, наложения информационных «масок» на реальные объекты и много ещё всякого разного. Придя в отдел, собрались на небольшое внутреннее обсуждение. В ходе которого один из недавно пришедших на фирму программистов – Пётр, вызвался провести предварительные изыскания, чего такого есть на рынке средств визуализации, что ещё широко не используется, и при этом может оказаться полезным. Начальник отдела спросил, сколько потребуется времени, услышал в ответ, что месяц – и сказал, что на этот срок освобождает Петра от всех других задач и разрешает работать удалённо, но потом ждёт отчёт. На том и порешили.

Пётр был, как принято говорить, «из молодых, да ранних» – и вызвался решить эту задачу вполне обдуманно. Потому что уже знал, в каком направлении станет «копать». Во время учёбы в ИТМО он, как заядлый сноубордист и скалолаз, на практику устроился в лабораторию информатики Специальной астрофизической обсерватории РАН в Архызе. И там столкнулся с созданной под руководством профессора ИТМО и руководителя этой лаборатории Владимира Валентиновича Витковского системой обработки сверхбольших астрофизических данных³. При обработке хранящихся в современных базах данных массивов информации возникает определённое противоречие: с одной стороны, автоматизированная обработка всего массива требует длительного времени и/или больших вычислительных ресурсов, и поэтому имеет смысл предварительно выделить определенные наборы сущностей на основании некой корреляции параметров, что вполне успешно может делать человек, а с другой, человек не в состоянии выбрать из банка данных интересующие его объекты, если речь идет о миллиардах сущностей с сотнями параметров.

А используемая в системе Витковского при создании когнитивного образа гиперболическая геометрия позволяла визуально представлять содержание терабайтных многомерных массивов и выявлять имеющиеся в них внутренние связи (Data Mining), структуры (Discovery Tools) и закономерности (Knowledge Mining), а также эволюционные свойства (Evolution Forecast). При этом предложенные Витковским и его коллегами методы когнитивной визуализации многомерных данных могли быть распространены как на данные, отягощенные или искаженные ошибками, так и на данные разного происхождения и природы.

Система Витковского создавала такие образы многомерных данных, которые давали возможность выделять в них области, содержащие некие «визуальные аномалии». Человек непосредственно видел на экране проекции кластеров или многомерных поверхностей, в которые формируются изучаемые данные. И этот зрелищный образ стимулировал его интуитивное понимание исследуемых объектов.

При попытках использовать возможности этого потенциала человеческого сознания в процессе обработки многомерных данных Пётр научился представлять эти данные как визуальные метафоры. И оказалось, что подобное метафорическое мышление позволяло находить решения при обработке многомерных данных петабайтного масштаба, когда традиционные методы рационального мышления дают сбой. Более того, работая с этой системой, Пётр понял, что с её помощью можно не только использовать уже имеющуюся интуицию, а и развивать её.

Благодаря таким возможностям эта система получила развитие и для решения задач в других областях – мониторинг подвижного состава РЖД, анализ развития университетов, изучение характеристик объектов здравоохранения, поиск источников минеральных вод и оценка качества моделирования изделий машино- и приборостроения. Так, Витковский делал оценку моделирования вибраций турбин Красноярской ГЭС и нашёл некоторый непредусмотренный моделью фактор. Как выяснилось позднее, это было отражение в данных небольшого землетрясения, которое произошло в интервале времени измерений, использованных при построении модели.

Особняком стояло направление, которое Витковский и его партнёры развивать не особо стремились, но оно было очень близко к именно к разработке новых интерфейсов для операторов разного рода систем специального назначения. Современные условия боевых действий и техногенных катастроф оставляют оператора систем наблюдения и управления наедине с терминалами, где одновременно фиксируются тысячи параметров, которые он не в состоянии оперативно воспринять и творчески переработать в своем сознании. Процедура динамической визуализации Витковского позволяла применять для решения подобных задач огромный потенциал творческой и профессиональной интуиции.

В общем, система Витковского могла многое. И Пётр резонно предположил, что сможет её применить для решения задачи, поставленной генеральным. Тем более, что система давала возможность сочетать когнитивную технологию с возможностями современных программ многомерного статистического анализа.

Поэтому уже на следующий день Пётр позвонил в ИТМО и узнал, что Владимир Валентинович как раз приехал из Архыза в Питер. Позвонив на работу и сказав, что как раз едет посмотреть одну интересную систему визуализации данных, Пётр отправился в ИТМО. Где спустя полтора часа смог встретиться с Витковским и, описав ему задачу, попросил предоставить на месяц доступ к системе. Заинтересованный в продвижении разработанного подхода в как можно большем количестве областей применения, профессор согласился. Тем более, что двое сотрудников лаборатории собирались в отпуска, а сам он по приезду из Архыза занимался написанием отчётов, посещением семинаров и конференций и другими организационными делами и поэтому Пётр большую часть времени мог находиться в лаборатории совсем один. И это его уединение лишь раза два, максимум три в неделю должна была нарушать аспирантка Витковского – Лариса. Но её рабочее место было в другой комнате и поэтому они с Петром могли лишь здороваться и прощаться, приходя и уходя на свои рабочие места.

Договорившись с профессором, Пётр, не откладывая дела в долгий ящик, прошёл в лабораторию, где сразу же связался с дежурным администратором базы данных «Заслон»-а Сергеем и согласовал, чтобы тот создал на серверах фирмы выделенную зону, куда сбросит данные по списку Петра, и предоставит ему удалённый доступ. Сергей сказал, что к концу дня сделает. Пётр отправил ему в «телегу» заранее подготовленный список данных, а до момента, когда тот сообщит, что всё готово, решил вспомнить навыки работы в визуализаторе. Для чего использовал массив данных наблюдений с БТА и РАТАН-600⁴, который ранее передал из Архыза в свою питерскую лабораторию Витковский.

Запустив систему, Пётр вывел на экран первый образ, визуально представляющий характеристики тех звёздных скоплений, данные о которых он использовал. Разглядывая медленно вращающуюся на дисплее то ли «медузу», то ли «коралл», Пётр старался увидеть отдельные геометрические свойства наблюдаемого образа и связывать их с предметным содержанием обрабатываемых многомерных данных. Создаваемые системой образы легко и однозначно воспринимались им как яркие и интуитивно понятные изображение уникальных геометрических объектов, которые были однозначно связаны с определёнными структурами данных. И любое изменение в структуре данных приводило к радикальному изменению формы графического объекта.

Это ощущение было ни на что не похоже, потому что происходящие в звёздных скоплениях процессы возникновения, развития и распада вихрей и кластеров как минимум четырехмерны. Система же позволяла это увидеть! А поскольку в своей последней версии помимо визуальных образов она порождала ещё и соответствующие изучаемым массивам данных звуковые композиции, то и услышать!

Ближе к вечеру, вдоволь наупражнявшись и не получив ответа от админа, Пётр сам набрал его ещё раз. И услышал, что тот за сегодня всё сделать не успел, но к завтрашнему утру «зуб даёт», что сделает. Нажав отбой, Пётр решил не ехать сразу домой, а сначала прогуляться по набережной канала Грибоедова до Невского. Неспешно шагая вдоль канала и глядя на воду, он невольно стал представлять узоры ряби на воде, поднимаемые лёгким ветерком, как если бы это были образы системы Витковского. И неожиданно ощутил, что в этих узорах действительно содержатся взаимосвязи между свойствами воды, воздуха, солнечного света и камней канала. И по одним этим узорам можно построить систему интегро-дифференциальных уравнений в частных производных, которая будет чётко прогнозировать, например, связь скорости и температуры потока воды в канале со скоростью, направлением и температурой дующего над ним ветра. А самое интересное, что имея такое описание, можно управлять этими показателями, осуществляя очень небольшие, но точные воздействия.