Результаты этапа: Объектом исследований являются технологии квантовых вычислений, больших данных и суперкомпьютерного кодизайна.
Целями СЧ НИР является исследование возможности применения квантовых компьютеров и технологий больших данных для развития КВНО и системы ГЛОНАСС, что необходимо для удовлетворения возрастающих требований всех групп потребителей и обеспечения ее конкурентоспособности. Работы как по развитию системы ГЛОНАСС, так и по развитию навигационных сервисов, создаваемых на ее основе, целесообразно проводить с учетом мировых тенденций развития информационных технологий, среди которых, в первую очередь, следует рассматривать перспективные технологии квантовых вычислений, суперкомпьютерного кодизайна, технологии работы с большими данными, что покрывает и возможности в высокопроизводительных вычислениях, и возможности по обработке и хранению генерируемых данных.
Проведен глубокий анализ по следующим взаимодополняющим направлениям.
1. Анализ существующих квантовых алгоритмов и технологий и их применимости в сфере навигации.
Проведен анализ существующих квантовых алгоритмов и задач, которые решаются с их применением. В том числе, рассмотрены: основы квантовых вычислений, математический формализм квантовых алгоритмов, алгоритм Гровера, квантовое преобразование Фурье и его приложения, квантовые блуждания (quantum walks), альтернативные модели квантовых вычислений, квантовые коды коррекции ошибок. Проведен анализ и приведен обзор более 30 квантовых алгоритмов, в том числе, алгоритмов для работы с графами, алгоритмы квантовой симуляции и алгоритмов машинного обучения.
Приведена оценка возможности применения существующих квантовых алгоритмов в сфере навигации.
Проведен анализ тенденций развития в области разработки квантовых компьютеров. В том числе, квантовых компьютеров на основе: холодных ионов, холодных нейтральных атомов, NV-центров в алмазах, сверхпроводниковых кубитов (в частности, системы D-Wave), на основе фотонов.
2. Проведено исследование возможности применения высокопроизводительных вычислений, в том числе квантовых вычислений, для повышения эффективности решения навигационной задачи.
В рамках исследования проведен анализ потенциала суперкомпьютерного кодизайна и возможности квантового ускорения алгоритмов решения навигационной задачи, в том числе МНК и фильтра Калмана.
Подробно рассмотрены Метод наименьших квадратов и фильтр Калмана.
3. Проведен всесторонний анализ мировых тенденций использования технологий больших данных.
В том числе, понятие больших данных, анализ существующего распространения технологий больших данных (виды больших данных, области применения технологий больших данных, источники данных, методы получения данных от источников, передача данных, методы предварительной обработки данных, подходы к организации хранения данных, технологии хранения больших данных, модели вычислений Dryad, Pregel, MapReduce, платформа Hadoop, традиционные методы анализа данных, методы анализа, специфические для BigData (Data Mining, машинное обучение (Machine Learning), глубокое обучение (Deep Learning) и др.), концепции и архитектуры обработки больших данных, некоторые инструменты анализа, а также анализ опыта внедрения технологий больших данных)
Проведен анализ мировых тенденций использования технологий больших данных на период после 2020 года:
усиление роли технологий больших данных во всех сферах;
стремительное развитие встраиваемых систем и Интернета вещей;
увеличение доли данных реального времени и мобильных данных;
расширение влияния искусственного интеллекта и машинного обучения;
рост значимости и переосмысление вопросов безопасности;
влияние BigData на трансформацию бизнеса глазами компаний;
опорная роль государства во внедрении технологий BigData.
4. Проведено исследование потенциала технологий больших данных для построения перспективных услуг КВНО на основе системы ГЛОНАСС.
В том числе, проведен анализ сфер применения технологий больших данных для построения навигационных сервисов: компании и предоставляемые сервисы, основные сферы применения (синхронизация времени, автомобильный транспорт, носимые устройства, медицина, умный город, роботы, дроны, беспилотная авиация, автономный транспорт, строительство, геодезия, кадастр, экология, железнодорожный транспорт, флот, космос и авиация, средства связи, промышленность, специальные приложения, сельское хозяйство).
Дана оценка целесообразности использования технологии больших данных для построения навигационных сервисов и показана тесная связь развития навигационных задач и трендов развития технологий больших данных (системы реального времени, мобильные устройства, встраиваемые системы и Интернет вещей, локальность обработки данных, искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение, безопасность данных).
Рассмотрены основания для успешного развития сервисов КВНО, квантовых вычислений и технологий больших данных: Стратегия национальной безопасности Российской Федерации, Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации, Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации на 2017 - 2030 годы, Стратегия экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года.
На основании проведенного всестороннего анализа показано, что:
а) Квантовые вычисления обладают большим потенциалом. При этом практическое внедрение квантовых технологий на данный момент доступно лишь для ограниченного класса задач.
б) Принципы суперкомпьютерного кодизайна обладают исключительной применимостью к абсолютному большинству задач, широко используются в практике высокопроизводительных вычислений, могут и должны использоваться при решении вычислительно сложных навигационных задач.
в) Весь стек технологий больших данных характеризуется крайне высокими темпами развития и уже сейчас активно применяется во всех сферах цифровой экономики, промышленности и коммерции. В том числе, характерна глубокая интеграция в социальные процессы и массовые сервисы, к которым, частности, относятся многие навигационные задачи. Направления развития больших данных имеют высокую корреляцию с основными областями применения сервисов КВНО и представляют огромный интерес для использования в ходе решения навигационных задач.
Область применения результатов проведенного анализа – весь спектр навигационных сервисов, доступных на рынке.
По результатам проведенных исследований подготовлен «Отчет о СЧ НИР», отражающий все полученные в ходе работ результаты.
В результате выполнения НИР все поставленные в техническом задании задачи выполнены в полном объеме и в установленный срок.
|