Выбрать главу

Разработку и осуществление всякого проекта можно расчленить на этапы, количество которых иногда доходит до нескольких тысяч. Среди этих этапов будут и научно-поисковые работы, и проектировочные (скажем, надо спроектировать узкоколейную железную дорогу, подвозящую материалы для строительства), и чисто производственные (предположим, построить мост), и информационно-отчетные (систематизировать данные о рельефе местности в районе строительства), и другие.

Каждый из этих этапов требует для своего осуществления времени, и выполнение их должно идти не как попало, а с соблюдением определенного порядка, последовательности. При этом завершение отдельных этапов может быть связано сроками. Каждый этап требует финансирования. Ясно, что, вкладывая больше денег, мы можем расширить фронт работ и скорей завершить определенный этап.

Возникают вопросы: какие «узкие места» будут встречаться в ходе работ? Как следует распределять общие ассигнования на проект по его этапам? Каков тот минимальный срок, за который можно осуществить данный проект при ограниченных капиталовложениях?

Весьма сомнительно, что можно найти такого опытного инженера, который смог бы заранее не только указать все «узкие места», но и оценить степень «узости» каждого из них и предусмотреть резервы для их успешного преодоления. Едва ли можно точно «угадать», сколько средств нужно вложить, чтобы выполнить все работы в кратчайшие сроки.

Современная математика создает методы решения задач такого типа. Конечно, это связано с трудоемкими расчетами и возможно лишь при наличии быстродействующей вычислительной техники. Но зато результаты, как говорится, и стоят того. Например, при решении задачи об очередности разработки карьеров Канско-Ачинского бассейна математики предложили такой вариант, который дал экономию в 40 миллионов рублей в год! На эти деньги можно содержать два десятка математических институтов и вычислительных центров.

Другой пример. Нужно было выбрать оптимальный вариант размещения железорудных баз для снабжения металлургических заводов Южного Урала, Казахстана и Сибири железной рудой (почти в точности — задача размещения элементов на плате!). Применение исследования операций показало, что вариант, полученный традиционными методами, никуда не годится: можно уменьшить капитальные затраты на 32 миллиона рублей! Это, конечно, рекордные результаты. В большинстве случаев математика позволяет добиваться меньшей экономии, но зато таких, сравнительно скромных по результатам, математических работ, ставших обыденными и в проектном, и в инженерном деле, в разных отраслях науки и практики великое множество. И с каждым годом количество удачных вторжений математики в новые области будет возрастать.

В «воображении» электронного мозга

В те годы, когда я познакомился с Николаем Николаевичем Воробьевым, первые шаги делала и лаборатория кибернетики Ленинградского вычислительного центра. Одной из работ, которой здесь увлеченно занимались, была… Ну, попросту говоря, математики пытались создать живую ткань, например нервную ткань или ткань сердечной мышцы. Правда, ткани не настоящие, а абстрактные. Точнее, математические модели живых тканей. Их нельзя потрогать рукой, они существуют лишь в «воображении» искусственного мозга — электронно-вычислительной машины. Но тем не менее над ними можно производить различные опыты.

Фундаментом этой работы послужила заманчивая идея, высказанная задолго до того математиками-теоретиками. Весьма грубо, приблизительно ее можно изложить так: если построить систему, состоящую из большого количества одинаковых элементов, совершенно одинаково связанных друг с другом, то такая система, иначе говоря, простейшая ткань, будет способна считать и запоминать поступающие извне сигналы, а также будет надежна в работе.

Эта мысль заинтересовала многих ученых. Как известно, ламповые электронно-вычислительные устройства чрезвычайно сложны. Кроме того, они весьма «нежны»: стоит выйти из строя нескольким лампам, и машина начнет «нести чепуху». А предложенная математиками простейшая система подобна живому мозгу: отмирание нескольких ее «клеток» не сказывается на результатах деятельности всей ткани. Исследования в этой области могли бы привести к созданию удивительных кибернетических устройств, которые при максимальной простоте были бы гибки и надежны в работе.