Bся моя военная научная карьера - это был быстрый бег на месте
Этот пространный текст был написан мной не позднее марта 2016. Но я не помню, где его первоначально разместил. В своём ЖЖ найти его не смог, а где-то ещё опубликовать его навряд ли мог. И не помню, как он оказался тут: https://habr.com/ru/post/371865/ . Тот, кто разместил его на этом ресурсе, пишет, что я якобы любезно разрешил это сделать. Ничего не помню. Какой-то провал в памяти. Но весь текст я узнаю и его броский заголовок придумал очень давно. Теперь решил его скопировать в свой ЖЖ, сделав несколько мелких правок.
---------------------------------------------------------
Система сложилась к середине 1980-х. Ее нарекли системой слежения за внешнеполитической обстановкой и угрозой ядерного нападения «Сплав». К 1990 г. она могла перерабатывать громадные потоки информации, которые стекались по всем линиям работы разведки - спутниковой, радиотехнической, внешней агентурной. Учитывалось даже то, какие окна горят в Пентагоне поздно вечером. Одной из проверок «Сплава» стало предсказание начала операции США против иракских войск в Кувейте в начале 1991 г.
«Тогда мы никак не могли определиться с датой. И вдруг одного из сотрудников осенило: Господи, да жена президента Буша, как и его сподвижники, помешана на астрологии! Совсем как гитлеровская верхушка. Стало быть, они станут выбирать время удара, сообразуясь с астрологическими прогнозами, - вспоминает Владимир Кравченко. - Мы тут же заложили в систему еще и гороскопы - и получили время для часа Икс. Мы ошиблись всего на два часа...» (авторы проекта Сплав)
С расстояния прожитых лет я вижу, что мои исследования по распoзнаванию самолётов, отражённые в моей кандидатской диссертации, были тупиковой ветвью.
Единственный плюс - это то, что я научился самостоятельно ставить и решать прикладные научные задачи в области обработки сигналов. В дальнейшем это позволяло бы стать хорошим преподавателем в этой или смежных областях.
Но я сознательно поменял направление своей деятельности, став заниматься применением искусственного интеллекта в автоматизированных системах управления ПВО -- области, о которой поначалу почти ничего не знал. Поэтому первоначально затраченные ресурсы не дали должной отдачи и моё переучивание потребовало новой затраты ресурсов, поскольку в течение трёх лет я не приносил реальной пользы своими научными исследованиями. Такова была советская система - неэффективная.
Распознавание типов самолётов по отражённому сигналу и сейчас, и тогда не было актуальной задачей и слабо влияло на эффективность противовоздушной обороны. Оно утратило свою актуальность после отказа США от создания ложных целей - имитаторов стратегических бомбардировщиков. Это решение принял Кoнгресс США в декабре 1975 года - за один год до моей кандидатской защиты.
(Добавлено 2021-02-03)
Впрочем, трагедия малайзийского Боинга в июле 2014, уничтожение украинского Боинга возле Тегерана в январе 2020 и трагическая гибель российского Ил-20 в небе Сирии в сентябре 2018 показали, что распознавание типов самолётов может быть полезным для предотвращения подобных трагедий в условиях, когда косяки в системе управления ПВО нагромождены один на другой. Об этом я написал здесь: О сбитом по ошибке Ил-20, рукожопости и некоторых чисто технических вещах. Однако куда дешевле исправить косяки в системе управления, чем создавать РЛС, способные распознавать типы воздушных целей.
Kандидатскaя (1976)
[Spoiler (click to open)]
Формулы П.Я.Уфимцева, опубликованные в его книге 1962 года «Метод краевых волн в физической теории дифракции» позволяют рассчитывать отражённую волну на фиксированной частоте электромагнитного излучения для нескольких простых тел: плоской пластины, сферы, цилиндра и конуса. При этом надо понимать, что отклонения формы этих тел от идеальной менее чем на четверть длины волны значения не имеют. Например, хвостовое оперение самолёта можно считать плоскими пластинами при длине волны более 15-20 см по крайней мере в направлении, близком к перпендикулярному к поверхностям. Разумеется, Уфимцев в своей книге об этом не писал - до этого я дошёл сам, работая в одиночку, ни с кем не консультируясь. Впрочем, из публикаций Уфимцева нигде не следовало, где и с какой целью можно применять его формулы. До этого мне тоже приходилось доходить своим умом. Если бы Уфимцев об этом написал, то его книгу не позволила бы опубликовать советская цензура. Кстати, в 1990 Уфимцев эмигрировал в США и стал идеологом технологии стелс в ведущей авиастроительной корпорации Northrop Grumman Corporation.
Как мне представляется, я сделал две принципиально новые вещи с формулами Уфимцева.
(1) Я догадался, что используя при расчётах одновременно несколько частот излучения, можно получить модель отражённого радиолокационного сигнала с любым комплексным частотным спектром. В том числе с таким высоким разрешением по времени запаздывания (т.е. в радиальном направлении), которое позволяет видеть отдельно так называемые «блестящие точки» облучаемого тела. (Например, цилиндр виден как две блестящие точки на концах его образующей ближней к наблюдателю - и больше ничего.) И далее по конфигурации этих точек можно определять форму тела и его ориентацию. Сейчас кому-то это может показаться тривиальным из-за так называемого «эффекта послезнания». Но я первым сообразил сам, как это сделать.
(2) Я придумал, как аппроксимировать самолёт комбинацией из пластин, конусов и цилиндров. Например, передняя кромка крыла - это сильно вытянутый усечённый конус, а воздухозаборник реактивного двигателя - это почти диск, но со сниженной интенсивностью обратного рассеяния радиоволн, так как часть энергии зондирующего излучения уходит внутрь компрессора и там поглощаются. При этом я руководствовался результатами экспериментальных полигонных измерений, выполненных в НИИ-2 в Калинине моим однокашником (перед выпуском из академии мы оба писали дипломные работы у одного научного руководителя на тему распознавания радиолокационных целей). Эти сведения я нашёл в секретных научных отчётах.
Таким образом, мне удалось на допотопном компьютере моделировать радиолокационные сигналы с любым частотным спектром, отражённые от нескольких типов самолётов и имитировать их когерентную и некогерентную обработку. В принципе основной целью моего исследования было сравнение этих двух типов обработки.
В моей военной академии боролись две научные школы: когерентщиков и некогерентщиков. Разница между ними в том, что второй тип обработки пренебрегает фазой отражённого сигнала и использует только его амплитуду. Преимущество некогерентной обработки заключается в простоте реализации, так как в начале 1970-х существующая техника СВЧ ещё не позволяла реализовать когерентную обработку или аппаратура стоила бы слишком дорого. Я принадлежал к «некогерентной» школе; это не было моим выбором, а так меня назначили приказом командования.
Своим исследованием я показал, что при наличии даже естественных шумов (не говоря уж об организованных помехах) некогерентная обработка сигнала сильно проигрывает когерентной; по энергетике этот проигрыш пропорционален ширине спектра сигнала. То есть если хочешь видеть «радиолокационный портрет» самолёта с разрешением его отдельных блестящих точек, то при наличии шумов некогерентная обработка сигнала этого скорее всего не позволит. С боеголовками баллистических ракет, требующими увеличить ширину спектра сигнала раз в 5-10, дело обстояло ещё хуже. Тем самым я подложил мину под собственную научную школу. Но истина для меня была дороже.
Это стало содержанием моей кандидатской диссертации, которую я написал без научного руководителя. Когда дело подошло к защите, руководителя мне всё-таки назначили, но я послушал его советы по улучшению моей диссертации и поступил наоборот.
Во время защиты мой доклад у диссертационного совета вызвал лёгкий шок, так как я без обиняков заявил, что некогерентная обработка - это тупиковый путь в развитии радиолокации. Глава когерентной школы Я.Д. Ширман, понимая политическую щекотливость момента, в своём выступлении помог скруглить углы и скандала не получилось. Впрочем, мне скандал был нужен меньше всего. Мне нужна была кандидатская степень и повышение по должности с капитанской на подполковничью. Этой цели я добился.
Полковник Ширман в моей академии был самым авторитетным учёным (д.т.н., профессор, дважды лауреат Госпремии СССР). По возрасту мне он годился в отцы (был старше меня на 27 лет). Через пару лет после моей защиты при случайных встречах он стал первым меня приветствовать и пожимал мне руку. Позже я понял причину. Ширман втихую поручил одному своему адъюнкту (т.е. аспиранту) проанализировать теоретические выкладки в моей диссертации (в ней пять страниц подряд одних математических формул) и проверить их правильность. Затем он поручил проделать то же самое ещё одному адъюнкту. Оба подтвердили правильность моих выкладок, показывающих, что некогерентная обработка - это тупиковый путь в радиолокации. После чего я стал таким рукопожатым.
Бесперспективность распознавания боеголовок баллистических ракет по отражённому радиолокационному сигналу стала уже ясна примерно к 1970 году, но коллеги по моей научной лаборатории продолжали успешно защищать кандидатские диссертации на эту тему и даже защитили две докторских. Это были упражнения в сложных математических выкладках, не имевшие никакой практической ценности.
Единственный положительный результат - это то, что авторы диссертаций чему-то сами научились и смогли потом стать преподавателями.
Докторская (1991)
[Spoiler (click to open)]
Далее я сделал резкий поворот в своей карьере, отказавшись от должности на кафедре ПРО, к которой принадлежала мой научная лаборатория, таким образом расставшись с радиолокацией, и напросился служить на кафедру АСУ, мало что понимая в этой области. Поначалу было трудно, но постепенно я стал как бы ИТшником.
Моя докторская работа была инспирирована проектом "Сплав", инициированной самим Андроповым в 1984 году.
По его распоряжению были развёрнуты прикладные исследования для поиска методов распознавания намерений США и НАТО и упреждения их в подготовке внезапного ядерного нападения.
Ничего не зная о том, откуда растут ноги, я тоже впрягся в эту исследовательскую инициативу в 1985 году.
Это лишь после распада СССР я впервые услышал про «Сплав», - с этим явно пересекретили.
Если бы с самого начала знал постановку задачи на высшем уровне, то смог бы свою часть работы сделать лучше и быстрее.
Тем не менее, к 1988 году я построил собственную теорию распознавания ситуаций на основе анализа фактов, имеющих различную привязку ко времени и пространству и вместе со своими учениками разработал демонстрационную компьютерную программу. В ней было 25 тысяч строк кода на PL/1, из них 2/3 занимал интерфейс пользователя - то, что сейчас можно получить почти бесплатно в любой среде программирования. А тогда потребовало уйму трудозатрат.
Мною было подготовлено несколько типовых демонстрационных задач для анализа разведсведений.
Система на вход получала мелкие разрозненные факты, анализировала их и выдавала заключение о соответствии тому или иному сценарию - с объяснением шагов логического вывода и указанием времени и места. Автором метода формализованного описания сценариев тоже был я.
В том числе я сделал демо с распознаванием характера атаки СССР баллистическими ракетами противника.
Эта демонстрашка произвела сильное впечатление на начальника моей академии генерал-полковника В.К. Стрельникова.
Дело в том, что в своё время он был первым командиром первой дивизии предупреждения о ракетном нападении (впоследствии ставшей 2-й отдельной армией) и в его практике было несколько случаев ложных тревог, из-за которых мир мог быть поставлен на грань мировой ядерной войны. Не раз командарма вызывали на ковёр в высшие инстанции, где ему приходилось оправдываться.
Поэтому Стрельников очень заинтересовался моей разработкой, меня зауважал и при случайных встречах со мной в коридорах академии всегда тепло приветствовал и иногда заговаривал со мной про жизнь.
Большинство офицеров академии он лично не знал и обычно с хмурым видом проходил мимо, не обращая внимания на встречных.
За что получил прозвище «мессершмит», так как он своим неприветливым видом напоминал вражеский самолёт-истребитель, от которого не следует ждать ничего хорошего.
И ещё я сделал сценарий выявления потенциальных предателей по заказу КГБ СССР и потом благодаря этому получил приглашение на джоб-интервью в Москву - прямо на Лубянку. Но об этом я напишу отдельно - если кому это любопытно.
То есть мой метод распознавания ситуаций был достаточно универсальным.
Работа моя шла нелегко, несколько раз были сорваны сроки, за что я получил несколько втыков от своего начальства пока система не заработала.
Но когда она заработала в мае 1988, то каждому ВИПу, посещавшему нашу академию, предлагали посмотреть на «наш искусственный интеллект».
Помню, были два посетителя даже в звании маршала рода войск и бесчисленное множество военных чинов помельче (не помню деталей).
Все они испытывали радость от приобщения к тайнам искусственного интеллекта.
Но мне больше всего был приятен визит генерал-майора в отставке академика Г.С. Поспелова.
Он по праву считается основоположником отечественной школы методов искусственного интеллекта.
Во время визита ему было уже 75 лет.
Выслушав мой доклад и посмотрев мою систему в работе, Гермоген Сергеевич спросил: «И это вы ВСЁ сделали САМИ?» - Рассматривая шнурки своих ботинков с овечьим выражением лица, я ответил утвердительно. Не соврал. Сделал всё сам как мог - пусть другие сделают лучше!
На эту работу было истрачено огромное количество ресурсов. Только на программирование более 20 человеко-лет, участников разработки было около 90 человек, из них 75 - слушатели академии и студенты-стажёры с факультета ВМК МГУ, каждый из которых разработал по одному программному модулю (в среднем 100 строк кода). Спецификации требований к модулям писал я сам (50%) и четверо моих адъюнктов (остальные 50%). При этом мы использовали строгую технологическую дисциплину и поэтому, когда все программные модули были разработаны, собрать систему, к моему удивлению и удовлетворению, не составило большого труда. (Ненавижу когда про программы говорят, что их "пишут". Это в корне неверно. Пишут только код, что в моём случае составило 20% времени.),
Однако практическая ценность моей работы оказалась близкой к нулю. Благодаря горбачёвской перестройке и разрядке напряжения проект «Сплав» в части меня касающейся был свёрнут уже в 1987 году. О его свёртывании я не знал - так же как и о запуске этого проекта. Поэтому когда я выкатил свою докторскую диссертацию в 1991 году, она уже утратила свою актуальность. Плюс к этому один из моих ключевых алгоритмов имеет дело с NP-полной задачей и его можно применять очень осторожно, предвaрительно фильтруя разведсведения всеми доступными способами.
Pечь идёт о распознавании ситуаций.
[Spoiler (click to open)]
Допустим, имеется N фактов различных типов (всего K типов). Для принятия решении об интересующей нас ситуации достаточно найти M фактов (M < K < N), у которых также соблюдены условия по другим парамeтрам (например, по пространству и/или времени).
То есть из N надо выбрать подходящие M фактов.
Это разновидность задачи о поиске максимальной клики. Она NP-полная.
Мой алгоритм удовлетворительно работает, когда число добываемых фактов мало, т.е. N не намного превышает M. Тогда паззл сложить легко (впрочем, это нетривиальная задача, когда время и пространство нечёткие). Когда имеет место много похожих, но не относящихся к данному сценарию фактов, т.е. когда N >> K, решение задачи требует слишком большого времени. Поэтому факты надо предварительно селектировать, используя эвристики.
Часть этих способов я описал в своей диссертации, но многое зависит от специфики предметной области.
Поэтому нужны дальнейшие чисто прикладные исследования, чтобы обеспечить работоспособность системы.
Pаботать было очень интересно. Потому что в военной академии нам сверху мало навязывали тем исследований и давали некоторую свободу выбора. Не такую широкую, как в американских университетах, но достаточно много. Это было приятно.
Плохо было то, что порой было трудно понять, откуда растут ноги у той или иной исследовательской инициативы.
Это из-за излишней (ИМХО) секретности.
В военных академиях уровень секретности был понижен из-за того, что преподаватели могли бесконтрольно разбалтывать секреты слушателям академии, руководствуясь самыми благородными побуждениями - учить слушателей самому передовому.
А затем слушатели по выпуску из академии разлетались по всем концам СССР и секреты превращались в утечки.
Поэтому в моей военной академии меня и моих коллег не допускали к особо серьёзным секретам.
Из-за этого становилось трудно сориентироваться и понять, что там задумали наверху.
А от этого зависела актуальность моих собственных исследований. И она (актуальность) страдала.
А тем временем СССР распался, и моя секретная диссертация осталась в хранилище собирать пыль на полке, а я занялся совсем другими делами.
В частности, вопросом выживания в условиях Украины, где мои знания и навыки никому не были нужны.
В общем, большую часть своей карьеры в Советской Армии я быстро бежал. Но - на месте.
Что было дальше (1992-1999)
[Spoiler (click to open)]
Как учёный, я не мог найти себе применения в новой Украине. И поэтому решил эмигрировать на Запад. Поскольку я неплохо владел английским языком, мой выбор был ограничен англоязычными странами с вразумительной программой приёма иммигрантов. Таковой оказалась Канада. Однако осознание этого факта пришло не сразу и ещё стоял вопрос: смогу ли я и моя семья адаптироваться в чужой стране? (Забегая вперёд, ответ был утвердительный, но для этого пришлось провести подготовку.) Уволившись с военной службы в последний день 1992 года, я обнаружил, что ряд западных агентств стали предлагать гранты для тренировки и обучения у себя граждан Украины налаживать рыночную экономику. Анализ показал, что грантоедов искали только среди гуманитариев. Бывшие инженеры, тем более военные, в этих программах помощи не котировались. Это подвигло меня искать дверцу, через которую меня могли бы принять на Западе в качестве подходящего кандидата и за это заплатить мне холявные деньги. В начале 1993 я устроился работать в отдел информационных систем Института аграрной экономики Академии аграрных наук Украины и подал три заявки на получение грантов. То есть реально я оставался технарём, но в своих заявках позиционировал себя как экономист-аграрник, понимая, как работает бюрократия. и это я понимал правильно. В 1994 я стал победителем сразу в трёх конкурсах-- двух американских и одном британском. Эквивалент конкурсов был 500 человек на одно место. И я всех этих украинских гуманитариев заткнул за пояс и выиграл три гранта сразу. Это позволило мне провести в своё удовольствие полтора месяца в Британии и девять месяцев в Штатах. Где мной занимались добрые, совершенно не ангажированные политически, люди и научили многим полезным вещам. Среди прочего американцы пытались незаметно сделать из меня своего агента влияния на Украине, но я уклонился от этой сомнительной роли. Главное, что я извлёк из полученного опыта -- понимание особенностей жизни на Западе и уверенность, что в эту среду я мог бы успешно вписаться. В то время, если бы я оставался жить в Харькове, эта информация была для меня недоступна.
Вернувшись на Украину летом 1995 после этих грантоедских программ, я немедленно подал прошение в посольство Канады об иммиграции вместе со своей семьёй. С тогдашней Украиной я не хотел не иметь ничего общего (не говоря об Украине сегодняшней). В Канаду мы переехали лишь январе 1999. Так долго длилось оформление и особенно проверка меня службой безопасности Канады. Им пришлось искать мои следы на Украине, в России, США и Великобритании. Искали долго, но не нашли ничего. Впрочем, осадочек у них остался. Это я понял в 2022 году.
Заключительный этап моей карьеры (2000-2015)
[Spoiler (click to open)]
Находясь в Канаде после восьмилетнего вынужденного перерыва в научной работе, я разработал математическую модель части эндокринной системы человека и опубликовал её в престижном научном журнале.
Кроме доказанной научной новизны, считаю это личным достижением по следующим причинам:
1) разработка относилась к совершенно новой для меня научной области -- биоинженерии;
2) я научился самостоятельно строить математические модели динамических систем в виде систем нелинейных дифференциальных уравнений;
3) мне удалось разработать собственную программу для решения таких систем уравнений; я сравнивал её с эталоном -- MatLab и убедился в достаточной точности; отличие моей модели было удобство интерфейса пользователя, то есть это была чисто инженерная задача -- создание вещи, которая работает.
Эндокринная система состоит из трёх "осей" и нескольких изолированных сегментов. Я построил модель лишь одной оси мог легко обобщить мой подход на две другие оси, но ситуация сложилась против меня.
К сожалению, департамент информационных технологий, где я работал в канадском университете, по политическим причинам был трансформирован в школу компьютерных искусств, где не было в учебных планах ни одного курса, требующих даже элементарных математических знаний. Из семи профессоров ИТ шестеро, включая меня, были вынуждены уйти. Процесс нашего ухода был мягкий, растянутый на три года. В свои 60 лет со странным образованием (военная академия) и странной учёной степенью (доктор технических наук), присуждённой не известным университетом, а какой-то аттестационной комиссией, успешно конкурировать за профессорские вакансии в западных исследовательских университетах я не мог. Меня отсеивали уже на первой ступени отбора. И лишь показав в документах, что я 12 лет моложе, смог найти себе работу в США в небольшом университете, где не требовалось заниматься научной работой. По-английски такие вузы называются teaching universities. В отличие от research. Как прошла заключительная часть моей академической карьеры, я написал в отдельной заметке: https://silent-hussar.livejournal.com/357746.html
---------------------------------------------------------
Система сложилась к середине 1980-х. Ее нарекли системой слежения за внешнеполитической обстановкой и угрозой ядерного нападения «Сплав». К 1990 г. она могла перерабатывать громадные потоки информации, которые стекались по всем линиям работы разведки - спутниковой, радиотехнической, внешней агентурной. Учитывалось даже то, какие окна горят в Пентагоне поздно вечером. Одной из проверок «Сплава» стало предсказание начала операции США против иракских войск в Кувейте в начале 1991 г.
«Тогда мы никак не могли определиться с датой. И вдруг одного из сотрудников осенило: Господи, да жена президента Буша, как и его сподвижники, помешана на астрологии! Совсем как гитлеровская верхушка. Стало быть, они станут выбирать время удара, сообразуясь с астрологическими прогнозами, - вспоминает Владимир Кравченко. - Мы тут же заложили в систему еще и гороскопы - и получили время для часа Икс. Мы ошиблись всего на два часа...» (авторы проекта Сплав)
С расстояния прожитых лет я вижу, что мои исследования по распoзнаванию самолётов, отражённые в моей кандидатской диссертации, были тупиковой ветвью.
Единственный плюс - это то, что я научился самостоятельно ставить и решать прикладные научные задачи в области обработки сигналов. В дальнейшем это позволяло бы стать хорошим преподавателем в этой или смежных областях.
Но я сознательно поменял направление своей деятельности, став заниматься применением искусственного интеллекта в автоматизированных системах управления ПВО -- области, о которой поначалу почти ничего не знал. Поэтому первоначально затраченные ресурсы не дали должной отдачи и моё переучивание потребовало новой затраты ресурсов, поскольку в течение трёх лет я не приносил реальной пользы своими научными исследованиями. Такова была советская система - неэффективная.
Распознавание типов самолётов по отражённому сигналу и сейчас, и тогда не было актуальной задачей и слабо влияло на эффективность противовоздушной обороны. Оно утратило свою актуальность после отказа США от создания ложных целей - имитаторов стратегических бомбардировщиков. Это решение принял Кoнгресс США в декабре 1975 года - за один год до моей кандидатской защиты.
(Добавлено 2021-02-03)
Впрочем, трагедия малайзийского Боинга в июле 2014, уничтожение украинского Боинга возле Тегерана в январе 2020 и трагическая гибель российского Ил-20 в небе Сирии в сентябре 2018 показали, что распознавание типов самолётов может быть полезным для предотвращения подобных трагедий в условиях, когда косяки в системе управления ПВО нагромождены один на другой. Об этом я написал здесь: О сбитом по ошибке Ил-20, рукожопости и некоторых чисто технических вещах. Однако куда дешевле исправить косяки в системе управления, чем создавать РЛС, способные распознавать типы воздушных целей.
Kандидатскaя (1976)
[Spoiler (click to open)]
Формулы П.Я.Уфимцева, опубликованные в его книге 1962 года «Метод краевых волн в физической теории дифракции» позволяют рассчитывать отражённую волну на фиксированной частоте электромагнитного излучения для нескольких простых тел: плоской пластины, сферы, цилиндра и конуса. При этом надо понимать, что отклонения формы этих тел от идеальной менее чем на четверть длины волны значения не имеют. Например, хвостовое оперение самолёта можно считать плоскими пластинами при длине волны более 15-20 см по крайней мере в направлении, близком к перпендикулярному к поверхностям. Разумеется, Уфимцев в своей книге об этом не писал - до этого я дошёл сам, работая в одиночку, ни с кем не консультируясь. Впрочем, из публикаций Уфимцева нигде не следовало, где и с какой целью можно применять его формулы. До этого мне тоже приходилось доходить своим умом. Если бы Уфимцев об этом написал, то его книгу не позволила бы опубликовать советская цензура. Кстати, в 1990 Уфимцев эмигрировал в США и стал идеологом технологии стелс в ведущей авиастроительной корпорации Northrop Grumman Corporation.
Как мне представляется, я сделал две принципиально новые вещи с формулами Уфимцева.
(1) Я догадался, что используя при расчётах одновременно несколько частот излучения, можно получить модель отражённого радиолокационного сигнала с любым комплексным частотным спектром. В том числе с таким высоким разрешением по времени запаздывания (т.е. в радиальном направлении), которое позволяет видеть отдельно так называемые «блестящие точки» облучаемого тела. (Например, цилиндр виден как две блестящие точки на концах его образующей ближней к наблюдателю - и больше ничего.) И далее по конфигурации этих точек можно определять форму тела и его ориентацию. Сейчас кому-то это может показаться тривиальным из-за так называемого «эффекта послезнания». Но я первым сообразил сам, как это сделать.
(2) Я придумал, как аппроксимировать самолёт комбинацией из пластин, конусов и цилиндров. Например, передняя кромка крыла - это сильно вытянутый усечённый конус, а воздухозаборник реактивного двигателя - это почти диск, но со сниженной интенсивностью обратного рассеяния радиоволн, так как часть энергии зондирующего излучения уходит внутрь компрессора и там поглощаются. При этом я руководствовался результатами экспериментальных полигонных измерений, выполненных в НИИ-2 в Калинине моим однокашником (перед выпуском из академии мы оба писали дипломные работы у одного научного руководителя на тему распознавания радиолокационных целей). Эти сведения я нашёл в секретных научных отчётах.
Таким образом, мне удалось на допотопном компьютере моделировать радиолокационные сигналы с любым частотным спектром, отражённые от нескольких типов самолётов и имитировать их когерентную и некогерентную обработку. В принципе основной целью моего исследования было сравнение этих двух типов обработки.
В моей военной академии боролись две научные школы: когерентщиков и некогерентщиков. Разница между ними в том, что второй тип обработки пренебрегает фазой отражённого сигнала и использует только его амплитуду. Преимущество некогерентной обработки заключается в простоте реализации, так как в начале 1970-х существующая техника СВЧ ещё не позволяла реализовать когерентную обработку или аппаратура стоила бы слишком дорого. Я принадлежал к «некогерентной» школе; это не было моим выбором, а так меня назначили приказом командования.
Своим исследованием я показал, что при наличии даже естественных шумов (не говоря уж об организованных помехах) некогерентная обработка сигнала сильно проигрывает когерентной; по энергетике этот проигрыш пропорционален ширине спектра сигнала. То есть если хочешь видеть «радиолокационный портрет» самолёта с разрешением его отдельных блестящих точек, то при наличии шумов некогерентная обработка сигнала этого скорее всего не позволит. С боеголовками баллистических ракет, требующими увеличить ширину спектра сигнала раз в 5-10, дело обстояло ещё хуже. Тем самым я подложил мину под собственную научную школу. Но истина для меня была дороже.
Это стало содержанием моей кандидатской диссертации, которую я написал без научного руководителя. Когда дело подошло к защите, руководителя мне всё-таки назначили, но я послушал его советы по улучшению моей диссертации и поступил наоборот.
Во время защиты мой доклад у диссертационного совета вызвал лёгкий шок, так как я без обиняков заявил, что некогерентная обработка - это тупиковый путь в развитии радиолокации. Глава когерентной школы Я.Д. Ширман, понимая политическую щекотливость момента, в своём выступлении помог скруглить углы и скандала не получилось. Впрочем, мне скандал был нужен меньше всего. Мне нужна была кандидатская степень и повышение по должности с капитанской на подполковничью. Этой цели я добился.
Полковник Ширман в моей академии был самым авторитетным учёным (д.т.н., профессор, дважды лауреат Госпремии СССР). По возрасту мне он годился в отцы (был старше меня на 27 лет). Через пару лет после моей защиты при случайных встречах он стал первым меня приветствовать и пожимал мне руку. Позже я понял причину. Ширман втихую поручил одному своему адъюнкту (т.е. аспиранту) проанализировать теоретические выкладки в моей диссертации (в ней пять страниц подряд одних математических формул) и проверить их правильность. Затем он поручил проделать то же самое ещё одному адъюнкту. Оба подтвердили правильность моих выкладок, показывающих, что некогерентная обработка - это тупиковый путь в радиолокации. После чего я стал таким рукопожатым.
Бесперспективность распознавания боеголовок баллистических ракет по отражённому радиолокационному сигналу стала уже ясна примерно к 1970 году, но коллеги по моей научной лаборатории продолжали успешно защищать кандидатские диссертации на эту тему и даже защитили две докторских. Это были упражнения в сложных математических выкладках, не имевшие никакой практической ценности.
Единственный положительный результат - это то, что авторы диссертаций чему-то сами научились и смогли потом стать преподавателями.
Докторская (1991)
[Spoiler (click to open)]
Далее я сделал резкий поворот в своей карьере, отказавшись от должности на кафедре ПРО, к которой принадлежала мой научная лаборатория, таким образом расставшись с радиолокацией, и напросился служить на кафедру АСУ, мало что понимая в этой области. Поначалу было трудно, но постепенно я стал как бы ИТшником.
Моя докторская работа была инспирирована проектом "Сплав", инициированной самим Андроповым в 1984 году.
По его распоряжению были развёрнуты прикладные исследования для поиска методов распознавания намерений США и НАТО и упреждения их в подготовке внезапного ядерного нападения.
Ничего не зная о том, откуда растут ноги, я тоже впрягся в эту исследовательскую инициативу в 1985 году.
Это лишь после распада СССР я впервые услышал про «Сплав», - с этим явно пересекретили.
Если бы с самого начала знал постановку задачи на высшем уровне, то смог бы свою часть работы сделать лучше и быстрее.
Тем не менее, к 1988 году я построил собственную теорию распознавания ситуаций на основе анализа фактов, имеющих различную привязку ко времени и пространству и вместе со своими учениками разработал демонстрационную компьютерную программу. В ней было 25 тысяч строк кода на PL/1, из них 2/3 занимал интерфейс пользователя - то, что сейчас можно получить почти бесплатно в любой среде программирования. А тогда потребовало уйму трудозатрат.
Мною было подготовлено несколько типовых демонстрационных задач для анализа разведсведений.
Система на вход получала мелкие разрозненные факты, анализировала их и выдавала заключение о соответствии тому или иному сценарию - с объяснением шагов логического вывода и указанием времени и места. Автором метода формализованного описания сценариев тоже был я.
В том числе я сделал демо с распознаванием характера атаки СССР баллистическими ракетами противника.
Эта демонстрашка произвела сильное впечатление на начальника моей академии генерал-полковника В.К. Стрельникова.
Дело в том, что в своё время он был первым командиром первой дивизии предупреждения о ракетном нападении (впоследствии ставшей 2-й отдельной армией) и в его практике было несколько случаев ложных тревог, из-за которых мир мог быть поставлен на грань мировой ядерной войны. Не раз командарма вызывали на ковёр в высшие инстанции, где ему приходилось оправдываться.
Поэтому Стрельников очень заинтересовался моей разработкой, меня зауважал и при случайных встречах со мной в коридорах академии всегда тепло приветствовал и иногда заговаривал со мной про жизнь.
Большинство офицеров академии он лично не знал и обычно с хмурым видом проходил мимо, не обращая внимания на встречных.
За что получил прозвище «мессершмит», так как он своим неприветливым видом напоминал вражеский самолёт-истребитель, от которого не следует ждать ничего хорошего.
И ещё я сделал сценарий выявления потенциальных предателей по заказу КГБ СССР и потом благодаря этому получил приглашение на джоб-интервью в Москву - прямо на Лубянку. Но об этом я напишу отдельно - если кому это любопытно.
То есть мой метод распознавания ситуаций был достаточно универсальным.
Работа моя шла нелегко, несколько раз были сорваны сроки, за что я получил несколько втыков от своего начальства пока система не заработала.
Но когда она заработала в мае 1988, то каждому ВИПу, посещавшему нашу академию, предлагали посмотреть на «наш искусственный интеллект».
Помню, были два посетителя даже в звании маршала рода войск и бесчисленное множество военных чинов помельче (не помню деталей).
Все они испытывали радость от приобщения к тайнам искусственного интеллекта.
Но мне больше всего был приятен визит генерал-майора в отставке академика Г.С. Поспелова.
Он по праву считается основоположником отечественной школы методов искусственного интеллекта.
Во время визита ему было уже 75 лет.
Выслушав мой доклад и посмотрев мою систему в работе, Гермоген Сергеевич спросил: «И это вы ВСЁ сделали САМИ?» - Рассматривая шнурки своих ботинков с овечьим выражением лица, я ответил утвердительно. Не соврал. Сделал всё сам как мог - пусть другие сделают лучше!
На эту работу было истрачено огромное количество ресурсов. Только на программирование более 20 человеко-лет, участников разработки было около 90 человек, из них 75 - слушатели академии и студенты-стажёры с факультета ВМК МГУ, каждый из которых разработал по одному программному модулю (в среднем 100 строк кода). Спецификации требований к модулям писал я сам (50%) и четверо моих адъюнктов (остальные 50%). При этом мы использовали строгую технологическую дисциплину и поэтому, когда все программные модули были разработаны, собрать систему, к моему удивлению и удовлетворению, не составило большого труда. (Ненавижу когда про программы говорят, что их "пишут". Это в корне неверно. Пишут только код, что в моём случае составило 20% времени.),
Однако практическая ценность моей работы оказалась близкой к нулю. Благодаря горбачёвской перестройке и разрядке напряжения проект «Сплав» в части меня касающейся был свёрнут уже в 1987 году. О его свёртывании я не знал - так же как и о запуске этого проекта. Поэтому когда я выкатил свою докторскую диссертацию в 1991 году, она уже утратила свою актуальность. Плюс к этому один из моих ключевых алгоритмов имеет дело с NP-полной задачей и его можно применять очень осторожно, предвaрительно фильтруя разведсведения всеми доступными способами.
Pечь идёт о распознавании ситуаций.
[Spoiler (click to open)]
Допустим, имеется N фактов различных типов (всего K типов). Для принятия решении об интересующей нас ситуации достаточно найти M фактов (M < K < N), у которых также соблюдены условия по другим парамeтрам (например, по пространству и/или времени).
То есть из N надо выбрать подходящие M фактов.
Это разновидность задачи о поиске максимальной клики. Она NP-полная.
Мой алгоритм удовлетворительно работает, когда число добываемых фактов мало, т.е. N не намного превышает M. Тогда паззл сложить легко (впрочем, это нетривиальная задача, когда время и пространство нечёткие). Когда имеет место много похожих, но не относящихся к данному сценарию фактов, т.е. когда N >> K, решение задачи требует слишком большого времени. Поэтому факты надо предварительно селектировать, используя эвристики.
Часть этих способов я описал в своей диссертации, но многое зависит от специфики предметной области.
Поэтому нужны дальнейшие чисто прикладные исследования, чтобы обеспечить работоспособность системы.
Pаботать было очень интересно. Потому что в военной академии нам сверху мало навязывали тем исследований и давали некоторую свободу выбора. Не такую широкую, как в американских университетах, но достаточно много. Это было приятно.
Плохо было то, что порой было трудно понять, откуда растут ноги у той или иной исследовательской инициативы.
Это из-за излишней (ИМХО) секретности.
В военных академиях уровень секретности был понижен из-за того, что преподаватели могли бесконтрольно разбалтывать секреты слушателям академии, руководствуясь самыми благородными побуждениями - учить слушателей самому передовому.
А затем слушатели по выпуску из академии разлетались по всем концам СССР и секреты превращались в утечки.
Поэтому в моей военной академии меня и моих коллег не допускали к особо серьёзным секретам.
Из-за этого становилось трудно сориентироваться и понять, что там задумали наверху.
А от этого зависела актуальность моих собственных исследований. И она (актуальность) страдала.
А тем временем СССР распался, и моя секретная диссертация осталась в хранилище собирать пыль на полке, а я занялся совсем другими делами.
В частности, вопросом выживания в условиях Украины, где мои знания и навыки никому не были нужны.
В общем, большую часть своей карьеры в Советской Армии я быстро бежал. Но - на месте.
Что было дальше (1992-1999)
[Spoiler (click to open)]
Как учёный, я не мог найти себе применения в новой Украине. И поэтому решил эмигрировать на Запад. Поскольку я неплохо владел английским языком, мой выбор был ограничен англоязычными странами с вразумительной программой приёма иммигрантов. Таковой оказалась Канада. Однако осознание этого факта пришло не сразу и ещё стоял вопрос: смогу ли я и моя семья адаптироваться в чужой стране? (Забегая вперёд, ответ был утвердительный, но для этого пришлось провести подготовку.) Уволившись с военной службы в последний день 1992 года, я обнаружил, что ряд западных агентств стали предлагать гранты для тренировки и обучения у себя граждан Украины налаживать рыночную экономику. Анализ показал, что грантоедов искали только среди гуманитариев. Бывшие инженеры, тем более военные, в этих программах помощи не котировались. Это подвигло меня искать дверцу, через которую меня могли бы принять на Западе в качестве подходящего кандидата и за это заплатить мне холявные деньги. В начале 1993 я устроился работать в отдел информационных систем Института аграрной экономики Академии аграрных наук Украины и подал три заявки на получение грантов. То есть реально я оставался технарём, но в своих заявках позиционировал себя как экономист-аграрник, понимая, как работает бюрократия. и это я понимал правильно. В 1994 я стал победителем сразу в трёх конкурсах-- двух американских и одном британском. Эквивалент конкурсов был 500 человек на одно место. И я всех этих украинских гуманитариев заткнул за пояс и выиграл три гранта сразу. Это позволило мне провести в своё удовольствие полтора месяца в Британии и девять месяцев в Штатах. Где мной занимались добрые, совершенно не ангажированные политически, люди и научили многим полезным вещам. Среди прочего американцы пытались незаметно сделать из меня своего агента влияния на Украине, но я уклонился от этой сомнительной роли. Главное, что я извлёк из полученного опыта -- понимание особенностей жизни на Западе и уверенность, что в эту среду я мог бы успешно вписаться. В то время, если бы я оставался жить в Харькове, эта информация была для меня недоступна.
Вернувшись на Украину летом 1995 после этих грантоедских программ, я немедленно подал прошение в посольство Канады об иммиграции вместе со своей семьёй. С тогдашней Украиной я не хотел не иметь ничего общего (не говоря об Украине сегодняшней). В Канаду мы переехали лишь январе 1999. Так долго длилось оформление и особенно проверка меня службой безопасности Канады. Им пришлось искать мои следы на Украине, в России, США и Великобритании. Искали долго, но не нашли ничего. Впрочем, осадочек у них остался. Это я понял в 2022 году.
Заключительный этап моей карьеры (2000-2015)
[Spoiler (click to open)]
Находясь в Канаде после восьмилетнего вынужденного перерыва в научной работе, я разработал математическую модель части эндокринной системы человека и опубликовал её в престижном научном журнале.
Кроме доказанной научной новизны, считаю это личным достижением по следующим причинам:
1) разработка относилась к совершенно новой для меня научной области -- биоинженерии;
2) я научился самостоятельно строить математические модели динамических систем в виде систем нелинейных дифференциальных уравнений;
3) мне удалось разработать собственную программу для решения таких систем уравнений; я сравнивал её с эталоном -- MatLab и убедился в достаточной точности; отличие моей модели было удобство интерфейса пользователя, то есть это была чисто инженерная задача -- создание вещи, которая работает.
Эндокринная система состоит из трёх "осей" и нескольких изолированных сегментов. Я построил модель лишь одной оси мог легко обобщить мой подход на две другие оси, но ситуация сложилась против меня.
К сожалению, департамент информационных технологий, где я работал в канадском университете, по политическим причинам был трансформирован в школу компьютерных искусств, где не было в учебных планах ни одного курса, требующих даже элементарных математических знаний. Из семи профессоров ИТ шестеро, включая меня, были вынуждены уйти. Процесс нашего ухода был мягкий, растянутый на три года. В свои 60 лет со странным образованием (военная академия) и странной учёной степенью (доктор технических наук), присуждённой не известным университетом, а какой-то аттестационной комиссией, успешно конкурировать за профессорские вакансии в западных исследовательских университетах я не мог. Меня отсеивали уже на первой ступени отбора. И лишь показав в документах, что я 12 лет моложе, смог найти себе работу в США в небольшом университете, где не требовалось заниматься научной работой. По-английски такие вузы называются teaching universities. В отличие от research. Как прошла заключительная часть моей академической карьеры, я написал в отдельной заметке: https://silent-hussar.livejournal.com/357746.html