"Наука в Сибири". Интервью с сотрудником Института Автоматики и Электрометрии Константином Юрьевичем Котовым (лаборатория нечетких технологий)

 — Что вас привело в лабораторию нечетких технологий?

 — Я учился в Новосибирском государственном техническом университете на факультете автоматики и вычислительной техники. У нас была экскурсия в Институт ядерной физики имени Г. И. Будкера СО РАН (ИЯФ), и для написания магистерского диплома я выбрал прохождение практики в ИЯФе. Зацепило то, что работа выполнялась на реальных установках: всегда было интересно поработать с техникой. Так здесь и оказался. В ИЯФе я проработал до 2009 года, занимался автоматизацией эксперимента на детекторе КЕДР для исследований, связанных с физикой элементарных частиц. В 2009 году я понял, что мне хочется заниматься тем, чему нас учили, — разработкой систем управления, и через знакомых преподавателей узнал о лаборатории главного научного сотрудника лаборатории нечетких технологий Института автоматики и электрометрии СО РАН доктора технических наук Юрия Николаевича Золотухина. 

— А что здесь привлекло?

— То, что исследования больше связаны с управлением в технических системах. Это можно проще объяснить, рассказав о работах лаборатории нечетких технологий. Например, одна из ключевых работ — система управления движением поездов в Новосибирском метрополитене. Или сейчас — система автоматизированного управления оборудованием на станции СКИФа. СКИФ — Сибирский кольцевой источник фотонов, огромный научный «микроскоп», который использует ярчайшие рентгеновские лучи для изучения структуры веществ на уровне атомов. Также мы занимаемся интересными исследовательскими и образовательными проектами в области робототехники. 

 — Чем именно вы занимаетесь?

 — Теория управления — прикладная наука. В ней соединяются несколько фундаментальных наук: физика, математика и механика. Теория управления нацелена на разработку алгоритмов, которые позволяют управлять состоянием объекта, например пространственным движением захвата манипулятора или скоростью вращения вала двигателя. Специализация нашей лаборатории — это управление и моделирование движения динамических объектов, управление сложными электромеханическими процессами. Для станции 1-3 (станция для исследования быстропротекающих процессов) СКИФ это электромеханическое оборудование оптических хатчей, элементы инженерных систем. Для ускорителя и для каждой станции — это свой уникальный набор оборудования. Этими устройствами необходимо управлять и контролировать их состояние, параметры.

 — Что вообще значит — «нечеткие технологии»?

 — Нечеткая логика — это математический подход, который позволяет компьютерам работать с «размытыми» данными, как это делает человек. Чтобы управлять сложными системами (теми, поведение которых затруднительно описать аналитической формулой), — например подводными аппаратами со сложной динамикой или манипуляторами, переносящими груз разной массы, — удобно применять алгоритмы, построенные на методах нечеткой логики или нейронных сетей. В свое время у нас в лаборатории были предложены методы и алгоритмы построения нечетких моделей по экспериментальным данным, которые могут применяться в экспертных системах, в автоматизированных системах управления технологическим процессом.

— В чем преимущество нечетких технологий?

 — Есть классические регуляторы (устройства, которые поддерживают заданные параметры объекта управления, реагируя на отклонения от заданного значения), которые хорошо известны, применяются в промышленности. Например, для управления на теплостанциях, поддержания нужной температуры воды в резервуарах. Если условия внешней среды (свойства сжигаемого топлива) меняются, необходимо перенастраивать эти регуляторы. В этом случае хорошо работают нечеткие регуляторы, построенные на основе диапазонов изменения этих условий.

 — Искусственный интеллект — это про нечеткие технологии?

— Нечеткие технологии можно отнести к области искусственного интеллекта. При разработке основ нечеткой логики Лотфи Заде опирался на приближенные рассуждения человека при описании различных объектов и процессов.

 — Чем нечеткие технологии отличаются от нейросетевых?  

 — Нечеткие технологии построены на основе нечеткой логики, правилах-высказываниях вида “Если — То”. Нейросетевые методы используют нейронные сети различного вида.

— Какие существуют самые неочевидные применения нечетких систем?

— Характерный пример в быту — это стиральные машины. Иногда на них можно увидеть слово «fuzzy». «Fuzzy logic» переводится как “нечеткая логика”. Вы туда складываете неизвестное количество вещей, включаете и нужно, чтобы она оптимально выполнила свою задачу: определила тип ткани, тип стирки и количество воды.

 — На каком этапе развития сейчас нечеткие технологии в России и в мире?

— На мой взгляд, к нечетким технологиям неравномерный интерес. Сейчас мы видим значительный прогресс в использовании сложных нейронных сетей для обработки и синтеза изображений, видеоизображений и текста. Методы на основе нечеткой логики хорошо показали себя в промышленности, но, по моему мнению, есть не менее важные области. Это, например, медицина, биопротезирование. В этих разработках уже совершены прорывы. Во-первых, ученые научились создавать систему внутри протеза, которая может воспроизводить те же движения, которые делал человек до повреждения конечности. Это всё так же построено на основе нейро- и нейронечетких технологий.

— Над каким исследованием работаете сейчас?

— Текущая деятельность связана со СКИФом, в основном. Сейчас это разработка системы управления оборудованием станции. Попутно решаются научные задачи: например, создание систем автоматической настройки положения регистрирующей аппаратуры, удаленного управления оборудованием, системы контроля и безопасности, которая следит за множеством параметров и выдает аварийные сигналы.

— Какой бы Вы совет дали молодым ученым-физикам?

 — Искать себя. Главное — находить интересное и дальше развиваться в этой области.

Подготовили студентки ГИ НГУ Ольга Кириленко и Алиса Новохатская для спецпроекта «Мастерская “Науки в Сибири”»

Фото предоставлено исследователем

Источники:

Нечеткая логика: что это такое? – Наука в Сибири (sbras.info), Новосибирск, 11 августа 2025.

---