С "железом" все намного проще. Сегодня уже созданы модели ядерных реакторов, самолетов, автомобилей, коллайдеров. Причем их точность очень высокая. А вот человек не по зубам самым мощным суперкомпьютерам. Кстати, поэтому до сих пор не удается предсказать кризисы в экономике, хотя такие попытки делаются постоянно. Но человек путает все карты. Логика его поведения практически всегда плохо предсказуема. Хотя уже несколько Нобелевских премий вручено именно за оценку роли человека в различных экономических ситуациях, но почему-то кризис всегда приходит внезапно.
Ученые созданного в Университете ИТМО десять лет назад Института наукоемких компьютерных технологий пытаются моделировать поведение толпы. Какой видит ее программист? Это сложная система, в ней живут и взаимодействуют между собой множество объектов. А еще она таит неожиданности, так как в ней заложен "эффект домино": любая неприятность может повлечь за собой лавину катастроф.
- Перед нами была поставлена актуальная задача: как обеспечить удобный и безопасный маршрут до метро 70 тысячам болельщиков со стадиона "Зенит-Арена", строящегося к чемпионату мира по футболу 2018 года? - говорит основатель и директор института профессор Александр Бухановский. - Причем надо учесть различные нестандартные ситуации, например, сильный дождь, и люди побежали, а что еще хуже - любимая команда проиграла. Чтобы построить для компьютера модель поведения фанатов, нужно вначале составить уравнения, которые описывают поведение отдельного человека. В принципе оно ученым понятно. А с помощью видеокамер на стадионах измерены скорость движения болельщиков к метро, минимальное расстояние до другого, поведение у препятствий и т.д. И поведение в экстремальных ситуациях. Скажем, во время дождя люди стараются отодвинуться друг от друга, и пространство вокруг них увеличивается.
Словом, для "атома" из толпы математика довольно простая. Но теперь надо перейти на макроуровень, составить модель для 70 тысяч таких "атомов", которые взаимодействуют друг с другом. И простая система сразу превращается в архисложную. На такой модели ученые проигрывают варианты: устраивают дождь, организуют затор, когда толпа сзади начинает давить на авангард и т.д. И смотрят, где может быть наибольшая плотность, где наиболее опасные участки на маршруте. А главное - что делать? Какие могут быть выходы из критических положений? Как выпускать людей со стадиона в зависимости от возникшей ситуации, как располагать турникеты, может быть, устраивать змейки и т.д.
- Свои выводы мы представили руководителям города, показали, в каких случая ситуация может стать совсем критической, и дали предложения, как этого избежать, - говорит Бухановский.
Похожую задачу питерские ученые сейчас решают для Индии. Но там масштаб на порядки больше. Речь идет о религиозном фестивале, на который ежегодно приезжает 70 миллионов человек. Конечно, поведение футбольного фаната в корне отличается от глубоко религиозного человека. И еще одна специфика, сугубо местная: при температуре плюс 30 градусов поведение толпы резко меняется, становится агрессивным. Все эти нюансы надо учесть в компьютерной модели.
Совсем из другой сферы еще одна уже решенная учеными задача: прогноз распространения в городе наркотиков. Казалось, как искать ответ, если известно только число реально зафиксированных наркоманов, а дальше - белое пятно. На чем строить прогноз?
- Прежде всего надо было понять, как люди становятся наркоманами? - объясняет Бухановский. - Наркологи считают, что 80 процентов вины за наркозависимость - в голове самого человека, в психологии. Главная причина - неудовлетворенность жизнью. Около 20 процентов - экономические проблемы. Кроме того, была изучено, как из года в год меняется группа риска. Постепенно стал понятен алгоритм перехода здорового человека в эту группу. Исходя из этих знаний, мы построили модель распространения наркомании в городе. Выводы представили соответствующим службам.
Сегодня прогнозирование поведения человека - одно из самых востребованных в мире. Не случайно по мегагранту правительства РФ здесь создал лабораторию такой авторитетный специалист в области компьютерного моделирования, как голландский профессор Петер Слоот. По словам Бухановского, это сотрудничество приносит неоценимый опыт, позволяет взглянуть на мир новыми глазами, искать новые направления исследований.