Разное

Всякий, кто всерьез интересовался историей геометрического моделирования, должно быть, сталкивался с аббревиатурой PADL (Part and Assembly Definition Language). В работе Брауна (Brown, C. PADL-2: A Technical Summary. 1982) мы находим краткую ретроспективу этого интересного проекта, посвященного задачам автоматизации проектирования. Исследовательская группа из университета Рочестера, создавшая системы PADL-1 и PADL-2, вообще заслуживает отдельного разговора. Упомянем лишь, что ключевые фигуры проекта удостоились премии Безье за практический вклад в развитие твердотельного моделирования, а публикации группы стали теперь классическими.

Опыт рочестерской группы – блестящий пример взаимодействия академии и промышленности в области САПР. Пример, конечно, не уникальный. Здесь можно вспомнить и о кембриджской CAD Group, и о других подобных коллективах, давно исчезнувших или сформированных недавно. Кстати, упомянутая CAD Group тоже удостоилась премии Безье, а результаты их работы коммерциализированы во всех ведущих мировых САПР. Что же касается «свежих» коллективов, то взять хотя бы проект IODA. Это настоящая школа ученых и инженеров, тесно работающих в пространстве Европейского Союза над актуальными проблемами индустрии (в данном случае речь идет о параметрической оптимизации, интересной таким гигантам как Volkswagen и Rolls Royce).

Итак, перед нами классическая дихотомия академии и индустрии. Как это работает в области САПР? Под академией понимается некоторый исследовательский коллектив, ведущий самую обыкновенную научную работу. Индустрия же опредмечивает плоды исследовательской деятельности, ставит их на службу материального производства. Академия и индустрия в области САПР соотносятся так же, как теория и практика в любом другом деле. Это очевидные в общем-то вещи, если рассуждать отвлеченно. Но давайте посмотрим, каков все-таки «протокол» их взаимодействия.

По завершении разработки PADL-1 в 1975-76 годах, Браун был «наивно уверен», что новая система, выращенная в стенах Рочестера, станет желанным приобретением для коммерческих организаций, поскольку технология PADL-1 считалась прорывом своего времени. Однако пропасть между «элегантной игрушкой» для демонстрации новых принципов проектирования и индустриально зрелым решением оказалась непреодолима. Никто не хотел PADL-1. Никто не хотел его понимать и разбираться с «экзотикой» честного академического твердотела (да, в те годы моделирование еще только выбиралось из чертежной колыбели). Тогда, в сотрудничестве с промышленными коллективами (Boeing, Sandia и др.) рочестерская группа приступила к созданию системы второго поколения – PADL-2. Новая цель заключалась в изготовлении наглядного и функционального прототипа технологии, как базы для ее дальнейшего внедрения и индустриализации.

Рефлексируя над этой историей, Браун заключает, что есть вообще-то несколько путей переноса технологии из академии в индустрию. Если технология «эволюционна», если она только развивает существующие приемы инженерии, то исследовательской группе достаточно опубликовать статью в качестве результата своей работы. Программисты из коммерческих организаций создадут надежное программное обеспечение сами, руководствуясь опубликованной научной идеей и преодолевая чисто технические трудности. Академия же не будет заниматься несвойственными ей вещами, среди которых головоломная программная инженерия, управление качеством и стремление угодить клиенту. У исследовательских групп просто нет ресурсов для этих практик. С другой стороны, технология может быть «революционной». В этом случае индустрия, скорее всего, окажется слишком инертной для промышленной апробации научных результатов. Кто захочет ломать пусть устаревший (и это надо еще поглядеть!), но работающий техпроцесс? Для переноса такой «революционной» технологии, бумажных публикаций, пусть даже в самых рейтинговых журналах, уже недостаточно. Здесь на сцену выходит его величество Прототип.

Прототип – это идея, воплощенная в материальном мире. Браун, наверное, слишком честен и где-то наивен, постулируя, что Прототип необходим для переноса только «революционных» технологий. Вал современных публикаций, заявляющих новые результаты в геометрическом моделировании, едва ли сплошь состоит из новых идей и потрясающих основы принципов. Все прозаичнее: авторы публикуют вполне «эволюционный» результат, предлагая, тем самым, индустрии апробировать его, по-брауновски, то есть, «сесть и реализовать». Увы, на пути программиста неизбежно встает вопрос о воспроизводимости научного результата. Насколько перспективна публикация? Все ли рассказал автор? Не придется ли потратить еще год, чтобы подобрать параметры алгоритма, а потом просто выбросить все в корзину, убедившись, что решение нельзя обобщить?

Да, есть маркеры, позволяющие снизить риск столкновения с никудышной технологией. Хорошо, если научная статья, выводящая эту технологию в мир, опубликована в международном, рейтинговом журнале, причем известными и уважаемыми авторами. Идеально еще подождать пару лет, пока не появится критика заявленных результатов, чтобы самому не подорваться на академической мине (предоставив это «право» коллегам по цеху).

Понятно, что проверенных, высококачественных научных результатов всегда мало. Читатель может проделать слегка утомительный, но небесполезный эксперимент. Возьмите последний выпуск журнала Computer-Aided Design (CAD) и попробуйте догадаться, потратив пару часов на чтение, какие статьи не лишены практического смысла, а за какие лучше не браться. Есть основания полагать, что задача отделения «зерен от плевел» окажется нетривиальной даже для искушенного программиста. CAD – топовый журнал. Если мы опираемся только на высокорейтинговые журналы, то результаты в менее известных сборниках имеют все шансы оказаться и вовсе незамеченными индустрией. Хорошо ли это? Как быть?

Ответ есть: нужен Прототип. Только Прототип является достаточным аргументом для выбора руководящей идеи искомого инженерного решения. Академия может и должна общаться с индустрией не только и не столько публикациями, сколько реально работающими продуктами. Эта практика созвучна подходу Open Science, согласно которому исследователь публикует статью, данные и сам код решения. Правда код публиковать необязательно, если мы говорим о сообщении академических и промышленных коллективов. Но продемонстрировать подход – надо.

Это был взгляд на проблему с точки зрения индустрии. Если же академическая группа желает оценить саму себя по отношению к индустрии, то можно предложить следующую бесхитростную схему. В осях «Академичность-Индустриализованность» можно интуитивно отметить, где находится каждый алгоритм, созданный исследовательской группой. Один алгоритм (технология) – одна точка на графике.

Если алгоритм нашел применение в индустрии, то его значение по горизонтальной оси оказывается правее. Если при этом индустриальный заказчик обошелся без «костылей» для интеграции вашего решения, то это уже совсем хорошо (размещаем точку еще правее). Если же алгоритм не миновал стадию наброска, то его индустриализованность минимальна. Если алгоритм не применялся вне стен исследовательской «лаборатории», но прошел множество внутренних тестов, то его индустриализованность можно считать средней.

Под «академичностью» не следует понимать научную новизну, иначе велик шанс получить ровный ноль в качестве объективной оценки оригинальности в нашей сугубо инженерной области. Лучше взять за академичность «идеологическую крепость» алгоритма. В геометрическом алгоритме идея – это основа всего. Алгоритм с грамотно составленной руководящей идеей проще индустриализировать, то есть переместить из квадранта 2 в квадрант 1. Иногда это не получается без преодоления новых, заранее неучтенных принципиальных проблем, в ходе решения которых перенос окажется либо невозможным, либо пострадает изначальная идея, и вместо квадранта 1 мы получим 4. Маркером хорошей идеи может служить факт публикации ваших результатов в хорошем тематическом журнале. Практика рецензирования обеспечит апробацию вашей идеи корифеями данной области. Заметьте: апробацию идеи, а не результата.

Прототип – это точка в квадранте 2. Рабочее индустриальное решение – это квадранты 1 и 4. В результате взаимодействия академии и индустрии Прототип должен переместиться из зоны 2 в зону 4 или, лучше, в зону 1. Зона 3 – чисто ученическая. Она остается в качестве плацдарма для сырых набросков и «голоштанных идей».

Любопытно потратить полчаса времени и составить «карточку исследовательских достижений» для самого себя, своей группы и своей компании. Понятно, что такая картинка абсолютно субъективна, и сравнительный анализ на ней не проведешь. Действительно, может оказаться, что все мои результаты «высшей пробы», то есть все алгоритмы, составляющие предмет моей личной ученой гордости, проходят у иного исследователя по категории «ученический хлам». Не без этого. Кроме того, на предложенном графике нет абсолютных величин. Тут работают сами отношения между результатами. Надо четко понимать, какой алгоритм индустриализован лучше или хуже, какой подход имеет прочное идеологическое основание, а какой является бессистемной казуистической трухой. Иначе картинку не сложить. Однако это примитивное «личное дело» способствует честному (себе врать не стоит) обзору достигнутых успехов и осознанию текущего личного «потолка». Кроме того, выяснив, что часть результатов осела где-то в левом нижнем углу, у вас может возникнуть желание изменить «расклад» и переместить пару «фишек» снизу-вверх и слева-направо. А продвинутым пользователям не помешает прикинуть масштаб своей карты, мысленно откалибровав ее по релевантным достижениям мирового, а не местечкового уровня.