Молодой исследователь Арам Саргсян формирует будущее вычислительных систем

Выпускник Института физики ЕГУ, исследователь лаборатории фотоники и искусственного интеллекта Арам Саргсян начал свой научный путь с компьютерных и информационных наук, углубившись в сферу ИИ. Со временем он заметил фундаментальную связь этих областей с физикой и решил полностью посвятить себя науке, объединив знания физики, ИИ и информационных технологий. Арам — человек любознательный, и именно вопросы, на которые ещё нет обоснованных ответов, мотивируют и вдохновляют его: он стремится раскрывать неизведанное и создавать новое, прокладывая путь к свежим подходам и решениям.

«Именно возможность раскрыть неизвестное и создать нечто новое мотивирует и привлекает меня. Часто я черпаю вдохновение в пересечениях различных парадигм и областей. Подобно тому, как создатели многих подходов в ИИ вдохновлялись нейронаукой, так и я стараюсь проецировать концепции и структуры из разных сфер на свою работу», - отмечает Арам в ходе беседы.

Ещё одним источником вдохновения является природа. Системы и механизмы, существующие в природе, часто порождают идеи, которые приводят к оптимальным решениям.

Арам стал одним из победителей программы «Программа поддержки исследований аспирантов и молодых соискателей-2025» Комитета по высшему образованию и науке Министерства образования, науки, культуры и спорта РА. Его научный проект на тему «Построение матриц произвольных переходов с помощью систем на основе физико- информированных нейронных сетей» направлен на ответы на такие вопросы, как точность оптических вычислительных систем и их сравнение с традиционными системами. В ходе исследования Арам пытается выяснить, в каких ситуациях и в каких прикладных областях оптические системы могут быть наиболее эффективными и какие дополнительные преимущества они обеспечивают.
 

- Арам, не могли бы Вы отметить актуальность темы Вашего исследования, а также объяснить, почему она важна в современной научной сфере?

- Подобно тому, как сегодня широкую популярность получили квантовые компьютеры, значительный прогресс могут продемонстрировать и оптические вычислительные системы (или оптические компьютеры), которые в ряде задач также способны превзойти современные лучшие традиционные технологии. Во многих вычислениях, особенно связанных с ИИ, фундаментальную роль играют матрицы и действия их умножения. Основная цель нашей программы - реализация этого действия с помощью оптических систем. Одной из необходимых предпосылок для этого является возможность получения произвольных матриц внутри системы, что позволит выполнять различные типы произвольных вычислений. Именно поэтому в нашей работе мы концентрируемся на решении данной задачи. В процессе решения применяются и методы искусственного интеллекта, однако наш подход отличается от классических приложений тем, что используемые модели основаны на физических законах и концепциях. Подход с использованием физико-информированных нейронных сетей позволяет получать более точные и обоснованные результаты.

Научные группы в разных странах мира занимаются схожими задачами, и уже существуют примеры применения оптических вычислительных систем в медицине, военно-технической и других сферах. Наше исследование опирается на лучшие результаты, уже достигнутые в этой области, которые мы сочетаем с собственными идеями и подходами, чтобы способствовать дальнейшему развитию отрасли на мировом уровне.

Инновационный характер нашей работы в основном обусловлен выбранным подходом.

- Каковы Ваши ожидания от исследования, каким будет конечный результат?

- Цель проекта - разработать такую систему, которая сможет с высокой точностью выстраивать произвольные матрицы и управлять ими. Такая возможность в дальнейшем может быть применена в различных типах вычислений, в частности, при обработке больших объемов данных и решении задач, связанных с искусственным интеллектом.

- Применимы ли научные результаты проекта в будущем? Какие новые возможности он открывает для развития данной области?

- Да, научные результаты проекта в будущем могут найти широкое применение. Они могут быть использованы как в рамках самой науки, например, в области оптики, для создания более легкоуправляемых и автоматизированных оптических экспериментальных систем, так и в ряде других сфер. Такие системы позволят обучать модели искусственного интеллекта более быстрым и энергосберегающим способом, возможны также применения в медицине для развития технологий неинвазивной визуализации с высокой точностью. Подобные подходы могут быть полезны, например, для улучшения возможностей съёмки беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), особенно в плохих погодных условиях.

- А на каком этапе находятся исследования в данный момент?

- Исследование находится на этапе интенсивных экспериментов. У нас уже есть ряд смежных результатов, включая недавно опубликованную статью по этой теме. Кроме того, мы уже представили текущие результаты на ряде конференций. На данном этапе мы готовим основную работу, для которой в некоторой степени уже получили необходимые результаты. Мы также планируем дальнейшее расширение и углубление экспериментов, пытаясь применить полученную систему к различным задачам и системам, оценить гибкость нашего подхода и обобщить его возможности.

- Арам, как Вы думаете, результаты исследования имеют потенциал для коммерческого применения?

- Да, на мой взгляд, существует возможность коммерциализации результатов исследования. Хотя в данный момент работа всё ещё находится на стадии активных экспериментальных и фундаментальных исследований, уже очевидно, что разрабатываемые подходы могут стать основой для новых технологических решений, о которых я упоминал выше. При дальнейшем развитии исследования такие технологии могут лечь в основу создания нового оборудования, фотонных систем или программно-аппаратных решений, которые могут вызвать интерес как в промышленности, так и у высокотехнологичных компаний.

Когда любишь то, что делаешь, трудности рано или поздно становятся преодолимыми. Я стараюсь руководствоваться именно таким подходом.

Арам считает, что подобные программы поддержки очень важны и ценны для молодых учёных. Они помогают покрывать текущие расходы, связанные с исследованиями, а также играют важную роль в мотивации молодых специалистов, поощряя их работать активнее и вовлекаться в научную деятельность. По его мнению, поддержка науки и особенно молодых ученых — это важный вклад не только в развитие науки, но и в общественный и технологический прогресс.

Одной из важных целей молодого аспиранта является развитие сферы науки в соответствии с требованиями времени, с использованием новых инструментов и технологии с максимальной эффективностью. В настоящее время он работает над своим аспирантским проектом, усиливая и расширяя его, а также участвует в инициативах в области искусственного интеллекта, следя за последними достижениями данной сферы и обеспечивая постоянную актуальность и эффективность своей научной деятельности.

Отметим, что Арам был одним из членов научной группы, занявшей 3-е место в конкурсе междисциплинарных проектов, проведенном в рамках «Ежегодной итоговой научной конференции — 2024» научного сообщества Армении. В составе этой группы он работал над получением новых типов сверхпроводящих материалов.