Наука и технологии России

Вход Регистрация

Трёхмерный взгляд

В анализе изображения и построению его трёхмерной модели сотрудники группы компьютерного зрения в Лаборатории компьютерной графики и мультимедиа факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ уже достигли такого уровня, что заказчиков у них больше, чем ресурсов для работы с ними. Антон Конушин Антон Конушин: «Если за десять лет мы сможем войти в список ведущих лабораторий по нашему направлению, если на каждой ведущей конференции будет наша публикация, я смогу сказать, что эти десять лет потрачены не зря»

Лаборатория на лабораторию совсем не похожа. Ни высокоточного оборудования, ни белых халатов, ни пробирок с мышами. Офис как офис — столы, компьютеры, лотки с бумагами.

—  Нет мышей, — подтверждает Антон Конушин, руководитель группы компьютерного зрения. — Есть люди. Мы стараемся, чтобы студентам было здесь комфортно, но чтобы они чувствовали, что здесь работа, а не университетская халява. Обстановка офиса создает другую атмосферу. Но мы еще ежедневные еженедельные отчёты о работе требуем: кто что делает. Написать одну фразу в день много времени не займет, но позволяет постоянно быть на связи и дисциплинирует человека. А если кто-то застрял целую неделю на одной задаче, мы сразу видим, что нужна помощь.

В 1998 году, когда Юрий Матвеевич Баяковский, завлаб лаборатории компьютерной графики и мультимедиа, только создавал эту лабораторию, слово «мультимедиа» было страшно популярно. И когда стало понятно, что вместе с компьютерной графикой будут использоваться и звук, и видео, это слово, конечно же, включили в название. К тому времени, когда сюда пришёл выпускник факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ Антон Конушин, лаборатория существовала уже год, за который совместно с химфаком смогла выиграть грант Intel на внедрение современной вычислительной техники в учебный процесс. На этот гранд закупили компьютеры. А затем на одной из конференций к Баяковскому подошли представители Самсунга, и предложили сотрудничество.

Начало

Десять лет назад Самсунг проявлял очень высокий интерес к исследованиям совместно с университетами разных стран, в том числе и России. С коллективом лаборатории компьютерной графики и мультимедиа организовали несколько совместных проектов, которые пошли достаточно успешно. Их становилось больше, факультет выделял дополнительные помещения, и сегодня лаборатория занимает несколько офисов, плотно заставленных рабочими местами. В лаборатории 8 сотрудников, 45 студентов, 15 аспирантов. Самсунг выделял деньги на исследовании и на ремонт помещений, куратор этой компании обеспечивал научное консультирование и помощь в выборе направлений работы, студенты МГУ имели возможность работать по специальности, получая деньги непосредственно за исследования, собирать материал для курсовых и дипломных работ, у сотрудников лаборатории появились публикации на европейской конференции по компьютерному зрению. Самсунг же получал свою выгоду, патентуя результаты исследований: работать с западным партнёром на других условиях российские исследователи позволить себе не могли. Взаимовыгодное сотрудничество длилось восемь лет и завершилось после того, как Самсунг полностью переключился собственные исследовательские подразделения. Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа факультета ВМиК МГУ была последней, с кем Самсунг прекратил сотрудничество. Собственно, то, чем лаборатория занимается сегодня, родилось из проектов, предложенных Самсунгом.

—  Традиционным направлением для нашей лаборатории была именно компьютерная графика и визуализация. Самсунг предложил задачу анализа изображения лица человека и построению его трёхмерной модели, — говорит Антон Конушин. — Наверное, это был первый в лаборатории проект по анализу изображений, из которого направление и родилось.

Юрий Матвеевич Баяковский Когда Юрий Матвеевич Баяковский, завлаб лаборатории компьютерной графики и мультимедиа, только создавал эту лабораторию, слово «мультимедиа» было страшно популярно

Почти фото

Суть трёхмерной графики — в построении фотореалистичной картинки. То есть задача — физически аккуратно и как можно точнее построить изображение, максимально приближённое к фотографии. Область применения такой работы огромна.

—  Например, визуализации автомобилей, — говорит Антон Конушин. — Если какая-нибудь автомобильная компания хочет показать своим клиентам через интернет, как выглядит новый автомобиль, можно написать специальную программу так, чтобы демонстрировались все особенности краски, чтобы было можно эту машину покрутить, открыть двери, посмотреть салон. Плюс есть очень много смежных задач. Например, если мы умеем физически аккуратно строить картинку и знаем, как распределяется свет в помещении, это может пригодиться архитекторам: с помощью такой программы они могут оценить, какой уровень освещённости достигается при таком-то расположении окон, могут моделировать расположение ламп, световых колодцев в помещении. Трёхмерную графику используют для спецэффектов в кинофильмах, компьютерных играх. Но игры —  это, в основном, технологическое применение, там важны новые микросхемы — графические ускорители. Существует отдельная инженерная область компьютерной графики, которая занимается разработкой новых алгоритмов для таких ускорителей. Нам же научная визуализация более интересна не для того, чтобы быстро создать красивую картинку для компьютерной игры, а именно для каких-то специальных применений. Например, в нашей лаборатории разработали метод быстрой и реалистичной визуализации драгоценных камней, который позволяет их визуализировать с учётом особенностей человеческого зрения. Там возникают реалистичные эффекты -вы смотрите на бриллиант, и он поблёскивает, в нём возникают яркие вспышки. Чтобы создать такой эффект, необходимо понимать устройство человеческого глаза, учитывать отражение, все сложные преломления. Сделать такую визуализацию в реальном времени физически точно невозможно, поэтому приходится искать приближённые алгоритмы вычисления. В такой работе очень высока научная составляющая, вот такие задачи нам наиболее интересны.

Кому нужна наша работа

В отличие от многих коллег, учёные из лаборатории компьютерной графики и мультимедиа не только не жалуются на невостребованность своей работы, но даже могут покапризничать — выбрать наиболее интересный заказ.

—  У промышленности есть конкретные потребности. К нам приходят люди и говорят: «У нас есть такая задача по автоматизации анализа изображения, можете ли вы это сделать? Что вы можете предложить?», — рассказывает Антон. — Например, год назад к нам пришли люди из московской компании, которая занимается разработкой так называемых дорожных лабораторий. Это машины, которые занимаются паспортизацией дорог и анализом качества дорожного покрытия. На них закреплены видеокамеры, лазерные сканеры и прочее оборудование. Машина проезжает по дороге, снимает на видео всю поверхность, а затем специальный оператор сидит, просматривает это видео, указывает, где на дороге трещины, заплатки, где полустёрлась разметка, где нужно обновить дорожные знаки. Можно определить, какая дорога требует наиболее срочного ремонта и какова его стоимость — за такой помощью обращаются муниципалитеты. Понятно, что проводить такой анализ очень долго — оператор просматривает километры дороги на видео, вручную обводит каждую дырочку на асфальте. Тут на помощь приходим мы: разрабатываем алгоритм, автоматизирующий этот труд. Большую часть анализа выполняет компьютер, оператор только контролирует. Если мы поставим сканер на железнодорожную платформу, решим массу дополнительных задач: можно снять все туннели, все объекты вокруг, деревья и т. д. Фактическое применение очевидно.

Кроме инженерного применения видеонаблюдение можно использовать для других научных областей, например, для анализа поведения лабораторных животных. Для разработки новых лекарств необходимо проводить тестирование на животных в огромном количестве. Обычно оператор наблюдает за поведением мыши вживую, но это трудоёмкая процедура, и её тоже можно попытаться автоматизировать. Если поставить камеру, чтобы компьютер записал данные наблюдения за мышью, то оператор может справиться с десятью мышами одновременно, эффективность работы вырастает в несколько раз. Словом, где есть изображение, которое анализирует оператор, скорее всего, можно применять интеллектуальный алгоритм анализа изображений и автоматизировать труд. А спрос на эти решения уже приводит к спросу на обучение студентов.

Учёные из лаборатории компьютерной графики и мультимедиа не только не жалуются на невостребованность своей работы, но даже могут покапризничать — выбрать наиболее интересный заказ

Научить молодёжь

—  В наших исследованиях заинтересован целый ряд крупных компаний, причем не только тех, кто «занимается мышами», т. е. фармакологических. Но они готовы сотрудничать только с теми, кто способен продемонстрировать работу мирового уровня, кто заметен на международной арене, — объясняет Антон. — Например, Microsoft. Ему интересны только те, кто имеют международные публикации. Если у вас нет публикаций на английском языке, они не могут оценить ваш уровень, вы за пределами их горизонта видимости. Это важно и для будущих аспирантов. Если у студента есть публикация на зарубежной конференции, его с большей вероятностью возьмут в аспирантуру. Для нас это проблема, потому что хорошие студенты, которые хотели бы сконцентрироваться только на научной работе, чаще всё же выбирают возможность уехать. Да и уровень российского научного руководства объективно хуже, чем уровень руководства, который можно получить в хорошем западном университете. Подготовка по специальности на старших курсах в России сейчас является самым «просевшим» пунктом. Если в течение первых двух лет обучения в вузах достаточно высокого уровня студенты получают хорошую базовую общепрограммистскую и математическую подготовку, то затем, когда начинается специализация, образование существенно проседает. Курсов, с помощью которых можно было бы на современном уровне передать студентам знания в области анализа изображений, нет. Да и мы сами никогда такие курсы не слушали!

Три года, правда, в рамках национального проекта «Образование» МГУ создал серию магистерских программ по обработке и анализу изображений, но, по мнению Антона Конушина, они были недостаточно хорошо организованы:

Самое плохое, когда то, чем занимался студент в университете, оказывается совершенно бесполезным ему в научной жизни, потому что это — непрофессионализм. Дилетанты — наше национальное зло сегодня, во всех областях человек занимается не тем, чему его учили, к чему готовили

—  Реально тексты программ есть, но фактически материалом они наполнены от силы на треть. Проект закончился через два года, а требовалось существенно больше времени для того, чтобы программа была прочитана, апробирована. В результате работа свелась к тому, что люди, которые готовили эту программу, заявили, что это инновационные материалы, получили за это некоторое финансирование. Но для создания полноценных новых курсов средств и времени, которые были выделены в программе, было недостаточно. Курс вызревает года за три, не меньше. Мы свой спецкурс по введению в компьютерное зрение будем читать уже пятый год, и до сих пор в нём есть части, которые претерпевают существенные изменения от года к году. Потому что мы обнаруживаем —  ага, здесь наши знания изменились, здесь практика показала, что надо рассказывать совершенно по-другому. Приходится переделывать. Это один курс! А если говорить о магистерской программе, которая состоит из 12 курсов, то необходимо не меньше пяти лет, чтобы эту махину осилить.

Спецкурсы, о которых говорит Антон, это «Введение в компьютерное зрение» и «Структурные методы анализа изображений и сигналов», последний подготовлен совместно с кафедрой математических методов прогнозирования. Сотрудники лаборатории компьютерной графики и мультимедиа разработали и на регулярной основе читают спецкурсы, чтобы, во-первых, заполнить пробелы в собственном образовании, а во-вторых, структурированно передавать информацию новому поколению.

—  Мы стараемся ориентироваться на западный уровень, программы наших курсов примерно совпадают с программами подобных курсов в любом американском университете. И новые студенты, которые приходят к нам в лабораторию, имеют гораздо лучшие стартовые условия, чем мы в своё время. Потому что мы слушали вводный обзорный курс по компьютерной графике, и всё — дальше мы всё изучали сами. Они же в течение будут слушать новый курс каждый семестр в течение нескольких лет, делать задания и методично, последовательно осваивать большой пласт специальности. Я надеюсь, им это поможет: они сами пробуют, что это такое, делают задания, видят, какие могут быть практические применения, понимают, интересно им это или нет. И это уже формирует определённый спрос со стороны студентов — есть те, кто хочет пойти именно в нашу лабораторию. И у нас есть возможность выбирать студентов: мы можем оценить, кто как выполнил задания, и выбрать тех, кто приложил больше усилий.

Спецкурс по компьютерному зрению привел к сотрудничеству с компанией «Яndex»: специалисты из Школы анализа данных, основанной в «Яndex», как раз искали, кто бы мог почитать у них курс по анализу изображений.

—  Мы уже согласовывали программу, и если всё сложится, в следующем семестре я буду читать этот курс в «Яndex», — делится планами Антон. — Это хорошая возможность за достойную плату разработать новый курс и провести его апробацию вместе с семинарами, чего мы не можем делать у себя, так как это отнимает слишком много времени. Вероятно, потом этот курс можно будет частично использовать здесь, на факультете ВМиК. Это будет интересно и «Яndex», и нам.

В России не так много людей, которые занимаются компьютерным зрением, и ещё у меньшего количества есть хорошие сайты. Это странно, но так и есть. К сожалению, следует признать, что даже сам сайт факультета ВМК весьма неинформативен… Поэтому многие российские университеты так низко находятся во всяких рейтингах

Как подать себя

До «Яndex» лаборатория компьютерной графики и мультимедиа много работала с компаниями Intel, Real Networks, сейчас планирует исследовательский проект в Кембридже совместно с Microsoft и несколько проектов с небольшими российскими компаниями. Востребованы все три группы, созданные в лаборатории: группа компьютерного зрения и анализа данных, группа компьютерной графики и визуализации и группа обработки видео. В лаборатории есть молодые компании, старт-апы, некоторые проекты поддерживаются фондом Бортника. Я спрашиваю Антона, как сделать работу коллектива востребованной, как выходить на заказчиков.

—  Нужно как-то себя рекламировать, — отвечает он. — Если лаборатория хотя бы сделает сайт, на котором подробно расскажет, что она делает, и продемонстрирует, что у неё есть успехи, то с весьма высокой вероятностью её найдёт человек, который ищет в интернете что-то на эту тему. В России не так много людей, которые занимаются одной тематикой, и ещё у меньшего количества есть хорошие сайты. Это странно, но так и есть. Вроде бы это очень просто, но по массе причин этого не происходит. К сожалению, следует признать, что даже сам сайт факультета ВМК весьма неинформативен, найти с его помощью адрес какого-либо сотрудника часто оказывается весьма проблематично. Поэтому многие российские университеты так низко находятся во всяких рейтингах, учитывающих информационную составляющую университетов: если вас нет в интернете, вы не видны, с вами не о чём разговаривать.

Кроме этого, мы принимаем самое активное участие в конференция ГрафиКон, которая была основана при содействии создателя нашей лаборатории в 1991 году. У конференции тоже есть сайт, она заметна даже на международном уровне, поскольку большая часть публикаций там делается на английском языке. Есть англоязычный сайт. Для рецензирования работ приглашаются иностранные учёные. Время от времени и нам удаётся приглашать иностранных учёных делать доклады. Несколько раз к нам обращались именно потому, что увидели нашу публикацию. В последнее время мы стали больше участвовать в выставках, например, в фестивале науки. То есть мы используем различные каналы, без популяризации о вас просто никто не узнает. Если же вы активно участвуете во всем, появляется очень много возможностей. В результате у нас не то что нет заказов, у нас не хватает ресурсов для того, чтобы со всеми потенциальными заказчиками работать. Приходится выбирать, некоторым говорить, что это нам не так интересно...

Главные критерии, по которым Конушин с коллегами отбирают заказы, — объём и долговременность.

— На Западе наука организована трёхлетними циклами. Это удобно, это стандартное время контракта с аспирантом. Если же работа кратковременная, она чаще всего она лежит немного в стороне от темы работы аспиранта и не пригодится ему в его диссертационной работе. Достаточно тяжело совмещать небольшие заказы. И много маленьких проектов означают очень большие накладные расходы. Пока обговоришь все условия, пока поймёшь задание... Так можно было работать, когда было меньше спроса. Сейчас мы стараемся фокусироваться на темах, которые будут длиться в течение нескольких лет.

Без популяризации о вас просто никто не узнает. Если же вы активно участвуете во всем, появляется очень много возможностей. В результате у нас не то что нет заказов, у нас не хватает ресурсов для того, чтобы со всеми потенциальными заказчиками работать. Приходится выбирать, некоторым говорить, что это нам не так интересно

ФотоГородМод

Для более эффективного взаимодействия с заказчиками два года назад сотрудники лаборатории создали малую компанию — ООО «ФотоГородМод».

—  Малая компания нужна для того, чтобы претендовать на посевные гранты, — аргументирует её создание Антон. — Создание малой компании символизирует, что какая-то идея может найти конкретный спрос, просто требуется период взросления для этой технологии. Без этого шага мы бы просто не получили дополнительное финансирование, никто бы не понимал, с кем он ведёт переговоры: лаборатория не является юридическим лицом, факультет — это достаточно сильная бюрократическая машина, которых многие заказчики опасаются. Им нужен кто-то, реально действующий на более низком уровне, с кем можно было бы пообщаться. Наша компания смогла выиграть грант, что само по себе уже является оправданием её создания. И мы смогли сделать прототип программ своего старт-апа, продемонстрировать заказчикам не какие-то абстрактные идеи, а конкретный проект, показать, как он работает сейчас, объяснить, как, по нашим прогнозам, он будет работать через два года. И это позволило подписать договор с одним из заказчиков.

«ФотоГородМод», с которым Антон и его коллеги связывают определённые надежды, это проект по созданию системы трёхмерного моделирования зданий, задуманный для создания более эффективных виртуальных карт. По мнению учёных, в ближайшие десять лет все информационные сервисы получат возможность показывать трёхмерные карты. Это более удобно, красиво и полезно: можно будет наглядно показывать, как выглядит какая-либо местность или помещение. Это даст массу рекламных возможностей, и тот, кто предоставит пользователям такой сервис, будет привлекательнее для них.

- По слухам, такие карты уже есть (например, карта Москвы), но стоимость их создания измеряется десятками миллионов долларов. Как эти деньги будут отбиваться, никто толком не знает, поэтому пока все боятся вкладывать деньги в трёхмерные карты. И это оправдано: нынешние технологии создания таких ресурсов экономически недостаточно эффективны. Мы надеемся, что решение, которое мы предложим, будет более оправдано и с его помощью стоимость разработки можно будет существенно снизить

Я даже себе сделал фотографию на память: два тома общим объёмом 120 страниц! Выписка из единого реестра юридических лиц, устав факультета… Я не вижу смысла ? зачем это требуется при подаче заявки?

Поменьше бы бюрократии

В этом году учёные лаборатории компьютерной графики и мультимедиа приняли участие в Федеральной целевой программе «Научные и научно-педагогические кадры России». Впечатление от этого опыта у Антона осталось двойственное.

- С одной стороны, это первая масштабная программа, которая предполагает существенно большее грантовое финансирование, чем предлагали аналогичные программы до этого, — говорит он. — Большая часть грантов расчитана на три года, это позволяет профинансировать часть некоммерческих проектов. Мы с большей свободой могли бы выбирать темы, потому что коммерческие компании обычно заинтересованы в очень узкой тематике. С другой стороны, административное обеспечение гранта потребовало трёх полных рабочих месяцев одного человека. Это чудовищный объём времени! С учётом того, что это делает аспирант, он фактически на три месяца забросил свою диссертацию и готовит только разные бумажки. Я даже себе сделал фотографию на память: два тома общим объёмом 120 страниц! Выписка из единого реестра юридических лиц, устав факультета... Я не вижу смысла — зачем это требуется при подаче заявки? То есть я знаю, что есть закон, по которому это нужно делать, но это чудовищно неэффективно. Отчёт — тоже: за первые три месяца работы требуется написать отчёт объёмом в 50 страниц, приложить к нему кучу документов с подписями и печатями. Это тоже чересчур. Плюс необходимость перевоза большого количества бумажек туда -обратно, потому что это обязательно нужно в печатном виде предоставить. Я надеюсь, что идея «электронного правительства» постепенно это исправит. На западе традиционные отчёты по грантам, в основном, идут в виде публикаций. Вы сделали публикацию, научное сообщество её приняло — значит, оно выразило одобрение вашей работе. У нас же много формальностей. Это печально. Мы уже задумываемся, не удастся ли лаборатории выделить отдельного секретаря, который бы взял на себя эту нагрузку. Для России это, может быт, нонсенс, но для других стран это система, в западных лабораториях почти всегда есть секретарь, который берет на себя административную нагрузку. Я знаю, например, одного финского профессора, в чьей лаборатории три секретаря. Это показатель объёма проектов.

К тому же заявки и объёмы их финансирования не совсем адекватны, Например, грант ФЦП по научно-образовательным центрам изначально рассчитан на 12 человек. Для увеличения качества заявки (демонстрации количества специалистов, которые будут привлечены к работе) в него вписывают 60 человек. Ясно, что 60 человек ни один научный проект выполнять не будут. Возникает ситуация, когда все друг друга немножко обманывают. Исправить это можно, честно признав, что, например, грант размером в 1 миллион рублей под руководством кандидата наук должен выдаваться группе из научного руководителя и одного-двух аспирантов. И всё. И часть этого гранта должна тратиться на поддержку административной части.

В ближайшие десять лет все информационные сервисы получат возможность показывать трёхмерные карты. Можно будет наглядно показывать, как выглядит какая-либо местность или помещение. Это даст массу рекламных возможностей, и тот, кто предоставит пользователям такой сервис, будет привлекательнее для них

Идеальная модель

Антон Конушин относится к людям, которые чётко видят цель. Причём не только свою личную, но и для всего коллектива:

- Если за десять лет мы сможем войти в список ведущих лабораторий по нашему направлению, если на каждой ведущей конференции будет наша публикация, я смогу сказать, что эти десять лет потрачены не зря — мы достигнем хорошего успеха. Что касается меня лично, то роль директора какой-нибудь коммерческой компании, скорее, не для меня: я буду фокусироваться на образовании и науке, помогая моим аспирантам создавать свои компании. Если бы такая модель воплощалась на всех факультетах МГУ, у университета возникла бы мощная подушка из инновационных компаний, и студенты знали свой путь и перспективы. Может быть, тогда МГУ стал бы больше похож на Стэнфорд или Гарвард с их большими фондами из акций таких компаний. Это бы позволило финансировать и научные исследования. Я надеюсь, что будет именно такая модель: лаборатория будет центром, где студенты получают знания, профессию, и отправляются в собственное плавание, сохраняя прочную связь с учебным заведением. Потихоньку это уже начинается. И после лаборатории люди не становятся бизнес-аналитиками или программистами в компании системных интеграторов, а уходят работать по специальности и по возможности принимают участие в работе лаборатории, которая дала им эту специальность. Самое плохое, когда то, чем занимался студент в университете, оказывается совершенно бесполезным ему в научной жизни, потому что это — непрофессионализм. Дилетанты — наше национальное зло сегодня, во всех областях дилетанты человек занимается не тем, чему его учили, к чему готовили. В позапрошлом году я вместе с коллегами ездил в Канаду, школу бизнеса при университете Йорка в Торонто на обучающую программу по инновационному администрированию, организованную в рамках национального проекта «Образование», где и познакомился с одним профессором с геологического факультета, которого можно назвать моей ролевой моделью. Он успешный профессор, который совмещает научную работу в университете, организацию новых научных направлений с ролью директора по науке в компании, созданной им же для развития своих идей и обучения студентов. Это — дорога для меня.

РЕЙТИНГ

4.64
голосов: 11

Обсуждение