«Я мечтаю увидеть, как человечество начнет покорять другие планеты»

— Кирилл, что подтолкнуло вас принять участие в конкурсе?

— Со второго курса я активно участвовал в конкурсах, сначала с акцентом на научно-практическую деятельность. Позже добавил в свой арсенал и научно-исследовательские работы. Изначальная главная мотивация — получение стипендий разного уровня.

Из колледжа [Кирилл обучается в ККЭП — Краснодарском колледже электронного приборостроения — прим. ред.] я узнал о масштабном конкурсе и сразу решил принять участие. Материалы показались мне интересными, и я понял, что хочу попробовать свои силы. Ну и, конечно же, «победители отправятся на космодром Восточный» не могло не разжечь еще больший огонь. Но, к сожалению, хоть я и победитель своего трека, я не смогу посетить Дальний Восток из-за участия на финале «Большой перемены»...

— Как вы выбрали именно свой трек — «Информационные технологии и большие данные»?

— Я получаю образование по специальности «Компьютерные системы и комплексы». Кроме того, я неплохо разбираюсь в программировании и постоянно учусь самостоятельно. Этот трек идеально совпал с моими знаниями и навыками. Помочь мне определиться с выбором также помог «Студцех» от Росатома. Я изучал там бизнес-информатику, анализ данных и обучение нейронных сетей, что и было в моем треке.

— Что было самым запоминающимся/ярким в проекте?

— Если мы говорим про проект в контексте конкурса, то это масштабный финал с защитой уже подготовленных кейсов, знакомства с участниками своего и других треков. Нельзя не упомянуть про посещение Дубны и знакомство вживую с коллайдером.

Если говорить про кейс, то это, конечно же, сама тема. Она довольно актуальна, интересна и постоянно обсуждается в обществе. Приложить руку к столь большой теме — это круто! Ну и не забывая возможность обсудить и подумать над этой темой с настоящим молодым ученым.

— Какую роль в подготовке сыграл ваш наставник и чему вы у него научились?

— Как сказал мой наставник — Антон Конаков, доцент кафедры квантовых и нейроморфных технологий физического факультета Национального исследовательского Нижегородского государственного университета имени Н.И. Лобачевского, член Координационного совета по делам молодежи в научной и образовательной сферах Совета при Президенте Российской Федерации по науке и образованию — изначальный вектор подготовленной работы на отборочном этапе был правильным, и мы сосредоточились на уточнении некоторых интересных фактов, связанных с анализом.

Также вне контекста мы обсудили нейронные сети, поговорили о технологиях, что расширило мои познания в данной теме.

— Какие трудности возникали при работе с большими объемами данных — очисткой, масштабированием, обучением моделей?

— Пожалуй, самая большая трудность, которая была — это ограниченность во времени. По личным причинам на подготовку проекта для отборочного этапа у меня было всего четыре дня. За этот короткий срок нужно было изучить множество технологий и информации, а также выполнить задание.

Самое интересное и в то же время сложное — это формирование графиков, обучение LSTM и подготовка статистической модели SARIMAX. Я решил использовать ее как свой «туз в рукаве». Я реализовал модель не просто на данных об уровне углекислого газа, но и с учетом основных факторов: ВВП и населения.

— Что показалось самым интересным или неожиданным в результатах анализа?

— В ходе анализа было интересно изучить страны, источники выбросов и другие факторы. Самым удивительным открытием стало то, что Китай и Индия в рамках отдельного анализа продемонстрировали положительную тенденцию по фактору «Изменение землепользования», данный параметр просто пробил ось X на графике и ушёл в минус. Они не увеличили выбросы углекислого газа, а, напротив, снизили их в рамках фактора. Это свидетельствует о значительном прогрессе.

— Ваш прогноз до 2030 года показывает рост концентрации CO2 до примерно 440 ppm [от англ. parts per million — «частей на миллион», единица измерения концентрации и других относительных величин — прим. ред.]. Как вы считаете, что нужно сделать уже сейчас, чтобы изменить этот сценарий?

— В проекте отдельно рассмотрели Швейцарию как пример успешной политики по снижению выбросов углекислого газа. Секрет успеха этой страны кроется в использовании чистой энергетики (ГЭС и АЭС), грамотном налогообложении выбросов CO2 и развитой системе общественного транспорта. Это наглядно демонстрирует, как продуманная государственная политика и активная гражданская позиция могут привести к значительным результатам.

На вопрос, что делать сейчас, я считаю, можно обратиться к опыту Швейцарии. Он уже показал свою эффективность в сокращении общих выбросов в стране.

Также стоит отметить, что Россия постепенно переходит на атомную энергетику, что в будущем, безусловно, принесет положительные результаты. Обязательно нужно продолжать развивать данную отрасль.

— Планируете ли вы связать свою карьеру с развитием науки и технологий?

— Да, обязательно, даже сейчас я занимаюсь подготовкой к реализации IT-проекта для города Краснодара вместе с Департаментом информационной политики, смысл которого — это использование новых технологий, цифровизации и оптимизации процессов, связанных с взаимодействием жителей и муниципальных служб.

Когда-нибудь в будущем хотелось бы хоть чуть-чуть приложить руку к развитию квантовых технологий/ASI (суперсильный искусственный интеллект) или к их использованию в различных проектах.

— О чем вы мечтаете, какая технология по вашему мнению может изменить жизнь людей к лучшему?

— Я мечтаю увидеть, как человечество начнет покорять другие планеты, колонизировать их и узнавать больше о бескрайней Вселенной. Было бы здорово не только увидеть это своими глазами, но и испытать на себе.

Что касается технологий, хотелось бы, чтобы искусственный интеллект не просто предсказывал последующие символы, а действительно мог мыслить. Это значительно ускорило бы развитие многих областей. Также было бы замечательно создать технологию, которая обеспечит нас неиссякаемым источником чистой энергии. Она могла бы решить сразу две важные проблемы: энергетическую и экологическую.

Проект «Научная Вселенная» реализуется при грантовой поддержке Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий (инициатива «Наука побеждать»).