Глобальная оптимизация, суперкомпьютерные вычисления и приложения
Проект Российского научного фонда № 15-11-30022 “Глобальная оптимизация, суперкомпьютерные вычисления и приложения” по приоритетному направлению деятельности РНФ “Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований с представлением результатов в рамках международной конференции (конгресса)”.
Номер и дата государственной регистрации: № 115072910017 от 29.07.2015.
Цели и задачи проекта
Целью настоящего проекта является эффективное развитие научных исследований в области анализа математических моделей сложных интеллектуальных систем и процессов принятия оптимальных решений, формулируемых как модели многоэкстремальной оптимизации. Указанные модели имеют фундаментальный характер, широко распространены в приложениях (оптимальное проектирование, идентификация моделей и др.) и обладают высокой вычислительной трудоемкостью. Область научных исследований, к проблематике которой относится предлагаемый проект, является быстро развивающейся и конкурентной. Актуальность и востребованность исследований в данной области подчеркивают факты высокой публикационной активности и проведения многочисленных научных конференций. Коллектив участников проекта имеет значительный (более 40 лет) опыт исследований по указанной проблематике в составе международно признанной научной Нижегородской школы глобальной оптимизации, усиленной ведущими специалистами из Великобритании и Италии, имеющими признанные во всем мире результаты в области стохастической глобальной оптимизации, статистики и машинного обучения. Участие этих специалистов привносит в проект компетенции, эффективно дополняющие опыт нижегородцев.
В рамках проекта ставится задача создания и исследования взаимосвязанного комплекса уникальных современных эффективных вычислительных алгоритмов оптимизации, применимых в условиях сложного многоэкстремального поведения функционалов моделей (критериев и ограничений) и ориентированных на наиболее полное использование получаемой при измерениях функционалов информации. Разрабатываемые быстрые базовые алгоритмы теоретически обосновываются, а их эффективность подтверждается проведением представительного тестирования и решением прикладных задач. Теоретические результаты создают необходимый алгоритмический базис для применения к рассматриваемым задачам новейших технологий и технических возможностей высокопроизводительных вычислений, включая распределенные кластерные и общие конвейерные вычисления на графических процессорах с использованием возможностей суперкомпьютера ННГУ им. Н.И. Лобачевского с пиковой производительностью 570 Tflops (порядка 1 млн. вычислительных ядер). Полученные результаты позволят выйти на принципиально новый уровень сложности решаемых многоэкстремальных задач, существенно повысив их размерность. Результаты выполнения проекта образуют основу для внедрения достижений выполняемых научных работ в создание наукоемких программных систем параллельной глобальной оптимизации, позволяющих решать прикладные задачи высокой сложности, а также основу для внедрения результатов в образовательный процесс и систему подготовки кадров, включая кадры высшей квалификации. Все сформулированные в проекте задачи, связанные с разработкой и теоретическим обоснованием методов глобальной оптимизации, созданием программных средств и параллельных высокопроизводительных реализаций методов, являются новыми. Актуальность исследований определяется как ожидаемым расширением теоретических и алгоритмических результатов в области построения методов многоэкстремальной оптимизации, включая вопросы эффективной параллельной реализации в условиях суперкомпьютерных вычислений, так и конкретными результатами программных разработок, обеспечивающими возможности существенного расширения круга решаемых прикладных задач, в частности, в статистике, работе с большими объемами данных и машинном обучении.
В рамках выполнения проекта будут проведены 3 молодежные школы по высокопроизводительным вычислениям, оптимизации и приложениям и одна международная конференция серии «Learning and Intelligent OptimizatioN» (LION) – Машинное обучение и интеллектуальная оптимизация.