Niro_Wulf - Компьютерра #27-28 (791-792)

Почему для HP Labs в качестве сферы исследований выбран именно information management ?

- Выбирая исследовательскую тематику, сотрудники компании и я (уже в качестве директора будущего представительства Лабораторий) тщательно продумывали все возможные направления. Некоторые из них мы отвергли ввиду сложности их реализации именно в России: например, исследования в области физики и химии, Для них нужны дорогостоящее оборудование, реактивы и материалы, которые пришлось бы везти из-за рубежа. Вдобавок нужно подыскивать подходящее помещение - не разместишь же химическую лабораторию в офисном центре. Естественным образом возникла идея сделать основой для нашего выбора математику.

В последние годы Hewlett-Packard заинтересована в предоставлении своим заказчикам решений под ключ, то есть не только оборудования, но и многофункционального программного обеспечения. Многие из наших клиентов нуждаются в структурировании тех данных, которыми они владеют, в их обработке с целью извлечения дополнительных знаний, которые могут дать конкурентное преимущество. Кроме того, проблемой стал нескончаемый и постоянно растущий поток новой информации. Даже в рамках одной крупной компании объем новой информации сейчас сравним с тем объемом, с которым в середине девяностых годов должна была иметь дело Google, разрабатывая свои поисковые технологии. Учитывая все сказанное, можно констатировать, что мы были прагматичны в определении тематики для России.

А почему , собственно , Россия ? До открытия вашего центра Лаборатории HP работали всего в шести странах , и ( давайте не станем скрывать ) Россия - не самая простая страна для организации серьезной долгосрочной деятельности .

- Выбор местоположения Лабораторий HP определяется наличием или отсутствием в той или иной стране (и даже в конкретном городе или университете) сильной научной школы нужного нам направления. В мире не так много стран с развитым образованием и давними научными традициями. Поэтому мы работаем в США, где наука традиционно развита и поддерживается; поэтому выбрана Великобритания, где науке уделяют большое внимание, поэтому - Израиль, где' кроме собственной научной школы важную роль играют иммигранты из России и других стран СНГ. Китайское общество и наука были всегда ориентированы на получение знаний, там нормальным считается, если вся семья работает на ребенка, у которого есть склонности к науке. То же - в

индийской культуре. Поэтому HP Labs есть и в Китае, и в Индии. Япония очень открыта для новинок в мире технологий, это великолепная страна для опробования всего, что изобретается. Козырь России - это традиционно хорошие высшая и средняя школы. Кроме того, в области управления информацией у HP уже были успешные пилотные проекты с рядом российских университетов. Наконец, учитывался рыночный потенциал России и востребованность исследуемых технологий на этом рынке.

Не сказалась ли на вашем выборе невозможность экспорта некоторых технологий из США в Россию и наоборот ?

- Действительно, в некоторых центрах HP Labs ведутся разработки, так сказать, двойного назначения. Конечно, на выборе это сказалось. Мы в России не занимаемся разработкой аппаратуры, криптографией и нанотехнологиями. Все, что нам нужно для работы, может беспрепятственно и законно прийти извне, а все, что мы здесь можем получить, будет свободно и без всякого нарушения законодательства об экспорте технологий использоваться в других странах.

Кроме тесных контактов с СП 6 ГУ у вас хорошие отношения с московским Институтом системного программирования . В частности , именно группа ученых под руководством Максима Гринева из этого академического института получила грант на исследования в рамках вашей программы открытых инноваций . Почему же для открытия Лабораторий HP выбран Питер , а не Москва или какой - то другой город ?

- В России есть несколько городов, где можно' было бы начинать работу Лабораторий; Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Новосибирск, Томск. Там расположены основные научные центры. Принимая решение, мы исходили из того, что Санкт-Петербург проявил себя как наиболее динамично развивающийся город в России в области software development и offshore software development. Здесь присутствуют Intel, Sun, Motorola, EMC, Google и др., работают крупные российские софтверные компании. Чужой опыт очень важен, если вы что-то начинаете, а Санкт-Петербург, если хотите, был проверен. В нем есть программисты и инженеры, которые образуют хороший «фон» для создания такой организации, как наша. Международный аэропорт позволяет вылететь на совещание с коллегами из Европы и США и в течение одного дня принять решение по его итогам. Логистические вопросы внутри HP тоже важны, и, в том числе, поэтому отпали кандидатуры Новосибирска или

Томска. Главное же - замечательная математическая школа в СПбГУ. Наверное, конкурентом могла бы быть Москва, но в столице у талантливых студентов больше искушений, которым они вынуждены поддаваться. Доля математиков, прикладных математиков, программистов в общем количестве студентов и специалистов информационных технологий в Питере больше, чем в Москве. А качество жизни в Москве, на мой взгляд, оставляет желать лучшего.

Какими проектами сейчас занимается п редставител ьство Лабораторий в Санкт - Петербурге ?

- Мы активно работаем над двумя проектами и ведем подготовку к третьему.

Первый проект - сугубо российский. В его рамках мы разрабатываем платформу по доставке контекстуальной информации. Здесь следует учитывать несколько важных аспектов. Прежде всего, информация должна быть точной и содержать как можно меньше «мусора» или так называемого информационного шума. Покрытие источников информации должно быть приближено к полному, чтобы минимизировать шанс упущения важных данных, Получаемая вами информация должна быть привязана к окружению, в котором вы находитесь; нелепо предполагать, что в офисе, в автомобиле или на рыбалке некие сведения полезны в одинаковой степени, неверно ожидать одинаковой реакции человека на поступление той или иной информации в столь разных условиях, а потому неверно и предоставлять эту информацию в одном и том же виде. Наконец, первостепенное значение имеет оперативность доставки информации и ее актуальность: прогноз погоды на вчера никому не нужен, кроме ученых-синоптиков. Все эти нюансы мы пытаемся увязать в разрабатываемой нами платформе CIDP - Contextualized Information Delivery Platform, принципы построения которой, на наш взгляд, станут основополагающими, когда существующие поисковые движки себя исчерпают.

Второй проект, у которого пока нет коммерческого названия, находится на этапе технологической передачи результатов исследований, полученных в наших Лабораториях, Эта работа посвящена технологии построения моделей областей знаний. Наличие такой модели позволяет при поиске информации перейти от общего решения вопроса к частному, учитывающему потребности предприятия или индивидуума. Через использование модели области знания мы можем отсечь лишнее информационное пространство, повысить производительность и точность поиска. Повышение производительности поиска экономит время и снижает аппаратные требования к поисковой системе. Разработка проходит пилотное апробирование в нескольких американских компаниях, работающих в разных секторах рынка. Примером гибкости предлагаемого нами подхода может послужить опыт нашего сотрудничества с одной энергетической фирмой, для которой мы сформировали модель области знаний в сфере охраны окружающей среды и условий труда на производстве. Первоначальная модель, которую мы предложили заказчику, оказалась недостаточно детализированной: информация в открытых источниках была довольно скудной для данного специального случая. Заказчик передал нам информацию о специфических терминах и процессах, связанных со своей деятельностью, и в течение 36 часов наши специалисты смогли настроить модель, существенно увеличив полноту модели знаний в этой области.

В какой степени процесс настройки модели автоматизирован ? Как проходит первоначальное построение модели под конкретного пользователя : он должен обработать какие - то тексты , пройти тесты ? - Мы стараемся сделать процесс построения модели максимально автоматизированным. Первоначально человек формирует поисковые запросы, связанные со своими интересами, и на их основе строится первый вариант модели знаний. Пользователь может оценивать полезность и полноту той или иной информации, которую выдает ему созданная модель, и в ответ на эти действия модель автоматически видоизменяется. Чем больше времени человек или компания «тренирует» свою модель области знаний, тем в большей степени она отвечает требованиям потребителя.

А каков ваш третий проект ?