В условиях текущей экономической ситуации спрос на российские ИТ-решения и сложные промышленные вычисления растет. В России, как известно, нет дефицита в сильных математиках и инженерах, но они работают, в основном, на иностранном программном обеспечении и оборудовании.
Например, в России нет своих солверов — это софт, который рассчитывает оптимальную стратегию для заданного пользователем сценария. Он используется для решения оптимизационных задач в промышленности и логистике, когда надо перебрать миллионы комбинаций, чтобы найти оптимальный с точки зрения ресурсов маршрут или процесс.
Сложности оптимизации
Многие производства расходуют ресурсы впустую там, где этого можно не делать. Лишние машины в грузоперевозках или неправильная нагрузка на технику несут за собой не только денежные затраты. Здесь встает вопрос и о нагрузке на окружающую среду, и о затратах лишних человеческих ресурсов, и о сроке службы различных деталей и целых машин.
Комбинаторная оптимизация часто становится камнем преткновения для организаций, которые хотят достичь высокого уровня эффективности. Например, компания производит продукцию, затем отгружает ее по железной дороге. Продукция имеет определенную номенклатуру, каждая позиция имеет габариты и массу. Существует несколько видов железнодорожных вагонов, и для каждого из них — свой ряд требований по способу погрузки и размещения продукции.
У компании-производителя это отражается в бóльших или меньших затратах в зависимости от того, какая продукция, в каком объеме и в каком вагоне едет. Задача — разложить продукцию в вагоны так, чтобы она своевременно уехала заказчику при минимальных расходах на перевозку.
Выше — пример классической задачи комбинаторной оптимизации, особенность которой в том, что количество возможных решений и способов, которыми эту продукцию можно увезти, взрывным образом растет при росте объема продукции. Математически описано, что не существует точного алгоритма поиска решения, а простой перебор может занимать тысячелетия даже на самых мощных компьютерах. Поэтому сейчас компании пытаются сохранить в этом вопросе некий баланс между точностью и скоростью.
Современные реалии
Квантовые компьютеры, которые сейчас функционируют, по своим масштабам не позволяют пока даже близко к таким задачам подступиться, по крайней мере, на практике.
Но, тем не менее, развитие концепции квантовых вычислений и математического аппарата, который ее обслуживает, подтолкнули к переосмыслению классических алгоритмов решения задач оптимизации. Появилось несколько способов, как, не прибегая к квантовому компьютеру, с помощью классических компьютеров ускорять эти вычисления в
В России популярен солвер CPLEX от IBM. У нас также пользуются японским солвером Fixstars. Теперь же, когда зарубежные компании покидают российский рынок (в том числе, и другая американская компания — Gurobi), нашей стране нужен собственный софт для оптимизационных вычислений. Иначе многие задачи по развитию и повышению эффективности процессов, которые стоят перед российской промышленностью, будет сложно решить.
По нашему мнению, разработка отечественного солвера — одна из первоочередных задач, поскольку мы не можем позволить себе зависеть от чужого ПО. Чтобы разрабатывать и применять quantum-inspired алгоритмы для оптимизации производства и логистики на российских предприятиях, нам необходимо иметь доступ к внутреннему коду солвера с целью настраивать алгоритмы и держать весь процесс вычислений под контролем. Бизнес-процессы динамичны, поэтому важно иметь возможность быстро менять настройки, адаптировать их под ситуацию, собирать статистику поведения системы.
Сейчас в российской ИТ-отрасли вводятся беспрецедентные льготы и меры поддержки: налоговые каникулы, дешевые кредиты, льготные условия по ипотекам для сотрудников ИТ-компаний, гранты. Однако, я уверен, что уже в ближайшее время наша отрасль столкнется с проблемами роста, которые связаны с тем, что мы во многом зависим от зарубежных технологических решений. Это та область, которую нужно импортозамещать в первую очередь.
