Баяковский Юрий Матвеевич (программист) - биография, карьера и достижения

 

Биографическая справка

Карьера Баяковского

Достижения

 

  

 

Баяковский Юрий Матвеевич - учёный, кандидат физико-математических наук, пионер компьютерной графики в СССР.

Когда речь заходит о первых работах по компьютерной графике в нашей стране, сразу же вспоминается имя Юрия Баяковского (в 1990 году на конференции SIGGRAPH ассоциация ACM присвоила ему титул «Computer Graphics Pioneer»). 

Биография Баяковского Ю.М. будет интересна всем интересующимся программированием. О профессиональной деятельности и его достижениях читайте в статье далее.


О биографиях других программистов можно прочитать в разделе "Программисты".


 

 

 

Биографическая справка Юрия Баяковского

 

Сведения о дне рождения Баяковского, его образовании и семейном положении отражены в таблице ниже.

  

 Годы жизни

 05.11.1937 – 18.06.2014   (76 лет)

 Место рождения:

 пос. Лобва,   Свердловская область

 Знак зодиака

 скорпион

 Образование

 высшее (МЭИ)

 Деятельность

 Ученый, программист

 Ученая степень

 кандидат физико-   математических наук

 Ученое звание

 старший научный   сотрудник

 

Баяковского Ю.М. называют одним из основоположников компьютерной графики в России. 

 

Юрий  Матвеевич родился в 1937г. в  поселке Лобва Свердловской области. Его отец погиб на фронте. Юрий Матвеевич был старшим из троих детей. Детство его было тяжелым. Интерес и способности к математике появились у мальчика рано. В 1954 г. он окончил  школу с золотой медалью и  поехал учиться в Москву.

 

 

Карьера Юрия Баяковского

 

По информации, представленной на Википедии, Валерий Баяковский В 1960 году окончил Московский энергетический институт, факультет «Автоматики и вычислительной техники». По окончанию учёбы работал в Институте прикладной математики АН СССР в должности инженера машины М-20.

 

В 1963 году перешёл в программисты в 9-й отдел института. Участвовал в доводке машины «Весна» и подготовке её к государственным испытаниям. В число разработок, выполненных Баяковским и под его руководством, входят первый автокод и первая операционная система для ЭВМ М-20, оптимизирующий транслятор с расширенного Фортрана для БЭСМ-6 — ФОРЕКС, который широко применялся в ИПМ АН СССР и многих других организациях страны.

 

В 1964 году совместно с Т. А. Сушкевич на ЭВМ «Весна» впервые в СССР продемонстрировал применение машинной графики при выводе на характрон последовательности кадров, образующих короткий фильм с визуализацией обтекания цилиндра плазмой.

 

В конце 1960-х годов под руководством Баяковского началась разработка библиотеки графических программ на Фортране Графор, который был реализован на большинстве существующих в то время в СССР ЭВМ и операционных систем с выводом практически на все имеющиеся графопостроители и графические дисплеи.

 

В 1970 году с В. С. Штаркманом написал первый в СССР обзор по машинной графике, представленный затем как доклад на Вторую Всесоюзную конференцию по программированию. По-видимому, это первая публикация на русском языке, в которой появилось словосочетание «машинная графика».

 

В 1974 году защитил диссертацию на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук по теме «Анализ методов разработки графического обеспечения ЭВМ», выполненную под научным руководством Штаркмана.

 

В 1981 году получил учёное звание старшего научного сотрудника.

 

В 1977 году занял должность начальника сектора, а с 1985 по 2003 год был заведующим отделом автоматизации проектирования и машинной графики. По его инициативе в ИПМ имени Келдыша РАН начаты работы по созданию алгоритмов и программных средств по физически корректному моделированию распространения света в различных средах, построенному на основе двунаправленной стохастической трассировки лучей. Это позволило решать широкий класс практических задач компьютерной графики и вычислительной оптики.

 

В 1990 году был принят в «Клуб пионеров компьютерной графики» ACM SIGGRAPH.

 

В 1991 году стал одним из основных организаторов и председателем программного комитета конференции «Графикон» — первой международной конференции по компьютерной графике в СССР, проведённой совместно с американской группой SIGGRAPH Ассоциации вычислительной техники. Конференция прошла в феврале 1991 года с большим успехом. В ней принял участие целый ряд крупнейших ученых и специалистов в этой области из США и других стран. Среди них Д.Гринберг, А.Ван Дам, Э.Кэтмул, М.Бейли и другие. С тех пор эта международная научная конференция проходит каждый год в различных городах нашей страны. Юрий Матвеевич лично неоднократно возглавлял ее организационные и программные комитеты. На 24-й конференции 2014 г. в г. Ростове-на-Дону специальное заседание было посвящено памяти Ю. М. Баяковского.

 

С 1983 года преподавал на ВМК МГУ курс «Машинная графика», который с 1994 становится обязательным для всех студентов. В 2002 году стал заведующим созданной на факультете ВМК МГУ лаборатории компьютерной графики и мультимедиа. Под его научным руководством защищено более сотни дипломных работ и 17 кандидатских диссертаций. Двое его учеников стали докторами наук.

 

Область научных интересов Ю. М. Баяковского достаточно многогранна: компьютерная графика, компьютерное зрение, обработка изображений, образование в этих областях.

 

 

Из воспоминаний Смирнова Н.А., профессора кафедры вычислительной техники Московского технического университета МИРЭА, размещенных на сайте «Вычислительные сети. Теория и практика»:

 

"С Ю. М. я познакомился в последних числах августа далекого 1954 года. Приехав учиться в МЭИ, куда поступил в июле, и, получив направление в комнату общежития, я застал уже живущего там Ю.М. Оказалось, что он приехал в Москву в июле поступать в Физтех, опоздал на конкурс  медалистов, сдавал на общих основаниях,  но не прошел,  и далее подал документы в МЭИ, также  на общих основаниях. Следует отметить, что ему предлагали с результатами Физтеха поступить без экзаменов на энергомашиностроительный факультет, но он отказался и написал заявление на специальность по вычислительной технике с конкурсом 6 человек на место. 

 

С Ю.М. мы попали в одну группу. Группа была сформирована только из медалистов, чтобы сравнить ее успехи с группами из не медалистов…

 

В нашей коммуне Ю.М. выделялся как наиболее организованный и целеустремленный. На 1-ом курсе, приходя в комнату после занятий, мы уже видели его за чертежной доской. Он первым выполнял эпюры, чертежи и другие задания. Он же первым проторил для нас дорогу в читальный зал, как место для спокойных занятий, в отличие от шумной комнаты общежития. По-видимому, это ежедневное напряжение имело и теневые стороны. Ю.М.- единственный среди нас начал курить и не смог отказаться от этой привычки.

 

В годы нашей учебы в МЭИ был очень сильный преподавательский коллектив. Четыре семестра у нас блестяще вел математический анализ доцент Б.В.Кутузов, пришедший в МЭИ из МГУ. Он не только научил нас математике, но и привил любовь к ней. К нему на радиофакультет ходили мы с Ю.М. слушать курс по теории вероятностей.

 

Наше теоретическое обучение сопровождалось хорошей технологической подготовкой. На первом курсе мы прошли слесарные, токарные, сварочные и литейные мастерские. На третьем курсе была организована месячная практика на заводе САМ, где мы поработали в монтажном и сборочном цехах. Особенно запомнилась последняя практика в конце 5-го курса, в июне, которая прошла в г. Загорске( ныне Сергиев Посад), на передовом по тем временам закрытом заводе, носившем у местного населения название «Скобянка». Сначала мы практиковались в цехе сборки ЭВМ, а затем в КБ завода, где были прикреплены к инженерам для обучения. Нашу практику лично курировал главный инженер завода В.С.Семенихин, будущий академик и Герой социалистического труда.

 

С сентября 1959 г. и по февраль 1960 г. нас ждало дипломное проектирование, защита дипломного проекта и вступление во взрослую жизнь. Дипломный проект Ю.М. выполнил под руководством проф. И.М. Тетельбаума и защитил его с оценкой отлично. Тема проекта относилась к области электрического моделирования с использованием конформных преобразований. По итогам этой работы руководитель и дипломник получили авторское свидетельство на изобретение «Способ математического моделирования объемных гидродинамических вихревых полей». В завершение  обучения в МЭИ Ю.М. получил диплом с отличием.

 

P.S.Хотя  Ю.М.  и  приехал в Москву из небольшого посёлка Лобва с Северного Урала, но был прекрасно подготовлен по математике и физике. Наряду с одаренностью Ю.М. следует отметить, что эти дисциплины  ему преподавал кандидат физ.-мат. наук, сосланный в Уральскую глубинку из Ленинграда  за какие-то «политические» прегрешения того сталинского времени."

 

 

 

Довольно интересно интервью с Юрием Матвеевичем Баяковским для журнала «Открытые системы».  

 

- Какова сегодня, на ваш взгляд, ситуация с развитием информатики и программирования в мире и в России 

 

Третий девиз академика Николая Доллежаля гласит: «если можешь, иди впереди века, если не можешь, иди в ногу с ним, но никогда не отставай». С моей точки зрения, два фактора определяют сегодня развитие информатики. С одной стороны, это закон Мура, в соответствии с которым происходит постоянное увеличение производительности машин. Другим (внешним) фактором является то, что расширяется сфера применения компьютеров, захватывая такие новые области, как транспорт, биомедицина, медиа и т.д. По существу, этот второй фактор становится решающим для развития информатики.  

Выделяют следующие эпохи компьютерных приложений, каждая из которых длится 25 лет. С 1950 года, когда появились вычислительные машины, по 1975-й была эпоха научных вычислений, движущей силой которых являлись создание атомного оружия, исследования космоса. С 1960 по 1985 годы – бизнес-вычисления, эпоха АСУ, АСУТП, САПР, баз данных. 1970-1995 – распределенные вычисления, системы разделения времени, появление Интернет, развитие электронной почты. 1980-2005 – персональные вычисления,  архитектура клиент/сервер, локальные сети. 1990-2015 – развитие всемирной паутины,  электронная коммерция, grid-компьютинг. Период с 2000 по 2025 годы – это Lifestyle Computing, компьютеры, которые так или иначе взаимодействуют с окружающей средой. То есть развитие идет за счет совершенствования интерфейсов, на передний план выходят технологии МР3, мобильное и интерактивное телевидение, домашние сети. И, наконец, ближайшее будущее, 2010-2035 годы – это бионический компьютинг (bionic computing), взаимопроникновение компьютеров и биологии.  

Этой классификации соответствуют волны технологического развития. С 1970 года шла системо-центрическая волна, связанная с развитием системного ПО. С чего начинали программисты? С кодирования формул, которые составляли для них математики и физики. С изобретением языков программирования характер работы программиста изменился. Начало развиваться системное программирование, создавались операционные системы, компиляторы и т.д. Вся эта деятельность была связана с научными вычислениями. Пик ее развития приходится примерно на 1975 год, именно к этому периоду относятся наиболее значительные отечественные разработки в области программирования. Но в 1980 году началась следующая, ПК-центрическая волна, в которой мы участвовали уже только как пользователи. Также как и в последующих технологических волнах. Следующая, сетецентрическая волна шла с начала 90-х годов. А сейчас идет контент-центрическая волна, связанная с науками о жизни, мы работаем не с абстрактными, а с живыми моделями, описывающими то, что нас окружает, например, климатические процессы. Причем с каждой новой волной  количество вовлеченных в нее специалистов возрастало – в научных вычислениях участвовало в сотни раз меньше людей, чем работает на компьютерах сейчас.  

Однако в России сегодня другая тема номер один в области информатики. В сентябре прошлого года я участвовал в научном форуме в Санкт-Петербурге. В обсуждениях все, что имело отношение к ИТ, так или иначе сводилось к параллельным вычислениям и суперкомпьютерам. Так, академик Евгений Велихов говорил о том, что «требуется ускоренное развитие суперкомпьютерных технологий на принципах единого государственного целеполагания, управления, финансирования и персональной ответственности». Но проблема в том, что для применения суперкомпьютеров у нас практически нет задач. Приводились примеры из областей гидродинамики, аэродинамики, сейсмики и др., но все это в основном старые проблемы, и не очень понятно, что даст использование для них суперкомпьютеров. Академик Радий Илькаев, научный руководитель Российского федерального ядерного центра в Сарове, в интервью газете «Известия» отмечал, что «без суперкомпьютера невозможно совершенствование ядерного оружия, есть еще несколько важных задач в авиастроении, климатологии, атомной энергетике, но в целом суперкомпьютеры российской наукой не востребованы». Меня это как раз и беспокоит. Президенту подсказывают, и он дает указание, что эту область надо развивать, выделяются огромные средства, а в итоге деньги потратим, а результатов не будет.   

Необходима постановка стратегических задач национального масштаба. Президент США Барак Обама выделил на развитие информационных технологий 37 млрд. долл., четко определив области инвестиций: компьютеризация ведения медицинской документации, создание «умных» элекросетей, расширение доступа к высокоскоростному Интернету для негородского населения. Для решения этих задач потребуются определенные аппаратные платформы, коммуникационные технологии, базы данных и т.д., но материальные вложения в эти технологии будут преследовать вполне понятные, обоснованные цели. У нас же выделяются миллионы на суперкомпьютеры, но нет критериев для проверки результативности этих затрат.  

 

- Какие задачи возникают с точки зрения подготовки специалистов в связи с этим суперкомпьютерным бумом?  

 

Министр образования и науки Андрей Фурсенко также замечает, что «вокруг суперкомпьютеров сегодня спекуляций больше, чем дел. На практике же для суперкомпьютеров есть ограниченное количество задач». И в этих условиях в МГУ говорят о том, что надо просто учить студентов работать на параллельных машинах, на суперкомпьютерах. Зачем? Да, какое-то количество необходимо учить, но я хочу подчеркнуть, что суперкомпьютер – это изделие индивидуальное. Для Сарова они должны быть одни, для задач моделирования климата – другие. Это не массовое производство, а штучный продукт, и работать на них будет ограниченное количество людей.  

В то же время встает другая проблема. Сейчас выпускают многоядерные компьютеры, которые действительно поступают к массовому пользователю. Рядовой пользователь такого компьютера не будет упражняться в параллельном программировании. Поэтому задача системных программистов в том, чтобы превратить многоядерные компьютеры в доступное средство, которое сможет эффективно использовать неподготовленный человек. Отсюда вытекает учебная задача – мы должны готовить разработчиков новых системных инструментов, упрощающих использование многоядерных платформ.  

Известно, что на задачах информатики при увеличении числа ядер свыше восьми идет падение производительности, поэтому для таких компьютеров должен измениться характер программирования. Если пытаться присопособить последовательную программу, надо анализировать, какие ее участки вообще не распараллеливаются. Согласно закону Амдала, если половина программы не распараллеливается, то увеличить производительность можно не более чем в два раза, сколько бы ядер вы не взяли, хоть миллион. Поэтому необходимо создание масштабируемых системных инструментов, которые смогут автоматически обеспечивать ускорение решения задачи при увеличении числа ядер.  

Таким образом, есть параллельное аппаратное обеспечение, есть его потребители и между ними «провисающий мост» – программное обеспечение, которое пока остается слабым звеном. Если мы не найдем эффективное ПО, которое свяжет эти две составляющих, пропадает смысл использования параллельных платформ. Для этого нужно готовить соответствующих специалистов.  

Но на факультете ВМК ставят другую задачу. Разрабатывается список компетенций студента в области параллельных вычислений после окончания второго курса, которые в основном сводятся к тому, чтобы научить технологиям OpenMP и MPI. Это означает, что кто-то будет разрабатывать математическое решение задачи, писать программу на Фортране, а мы подготовим «шерпов», которые должны будут для такой задачи анализировать и оптимизировать программу для выполнения на параллельной платформе, вместо того чтобы создать инструмент для автоматического распараллеливания. При этом на ВМК уже есть три курса по параллельному программированию (у американцев один, и тот по выбору).  

 

- Существуют другие пути постановки обучения параллельным технологиям?  

 

В американских университетах изучение технологий суперкомпьютеров объединяется с вычислительной математикой, потому что эти платформы применяются в основном для решения сложных задач математической физики, где необходима «молотилка чисел». Поэтому обучение программированию на суперкомпьютерах нужно вести для студентов, которые учатся на кафедрах вычислительной математики, матфизики и т.д.  

А студенты, которые изучают решение задач информатики на параллельных платформах, вовлекаются в учебные исследовательские проекты, цель которых – найти оптимальный вариант распараллеливания тех или иных программ. Такие проекты реализуются, например, в Калифорнийском университете Беркли, в Массачутсетском технологическом институте. Причем эти исследования ведутся не на традиционных задачах, имеющих четкое описание с помощью математических уравнений, например, задачах баллистики, а на более сложных и современных, таких как распознавание речи, выборка изображений, основанная на содержании, параллельные браузеры, медицинские приложения.  

Обычные задачи научных вычислений оперируют понятными, хорошо организованными данными, и для их решения существует множество уравнений – уравнение Лапласа, уравнение Максвелла, уравнение Пуассона и т.д., так что вам достаточно просто выбрать подходящую модель и провести расчеты. Но в настоящее время очевидна тенденция компьютеризации множества других областей, где таких математических описаний моделей не существует. Мы в лаборатории компьютерной графики и мультимедиа ВМК сейчас начинаем работать с факультетом психологии – там ставятся задачи, связаные с психологическими экспериментами, например, реабилитация человека, страдающего боязнью высоты. Такого пациента постепенно приучают к высоте – отводят на балкон сначала на втором этаже, потом на третьем и т.д. Этот эксперимент можно провести средствами виртуальной реальности – создать на компьютере прозрачный лифт, в котором человек поднимается и видит обстановку в здании, которая постепенно уходит вниз. Или другая задача – трехмерное моделирование стрессовых ситуаций, например, разрушение дома, позволяющее анализировать реакцию человека и на основе таких данных делать выводы о его психологической устойчивости. Для программирования подобных задач никаких уравнений матфизики не применишь, средством создания таких моделей становится виртуальная реальность.  

 

- Таким образом, перед информатикой и программированием встают совсем новые задачи 

 

Профессор Калифорнийского технологического института Джордж Джорговски отмечает, что «прикладная информатика сегодня играет ту роль, какую играла математика с 17 по 20 век, обеспечивая организующие и формальные рамки и объяснительный аппарат для других наук».  

Computer science, программирование в традиционном понимании ориентированы на то, чтобы обеспечивать компьютеры системными инструментами – операционными системами, драйверами, компиляторами, базами данных и т.д. В научных исследованиях специалисты по вычислительной математике и физики ставили задачу и закладывали ее в компьютер, сначала с помощью программистов-кодеров, а потом сами, когда появились языки типа Фортрана. Однако сегодня, когда мы уходим в другие области, скажем, в биомедицину, где эти математические описания не действуют, нужны другие модели. Математики за их создание не возьмутся, поскольку модели в форме уравнений здесь не годятся. В результате эта задача попадает в область программирования.  

Есть математика, и есть прикладная математика. Математика – это общие идеи, теоремы и т.д., а прикаладная математика – это решение научных задач математическими методами. Фактически, это совсем другая математика. Так получается и в программировании, информатике. Есть информатика, ориентированная на сами компьютеры, отвечающая за то, чтобы «железо» правильно работало. И информатика, ориентированная на построение моделей для решения конкретных задач. Программирование по-прежнему воспринимают как кодирование, и престиж этой профессии теряется, потому что высшее достижение кодирования – это хакеры и вирусописатели. А сейчас перед информатикой встает новая, гораздо более сложная задача – создание моделей для тех областей исследований, которые невозможно описать математическими уравнениями.  

Это новая, прикладная информатика. Мы в лаборатории занимаемся подобными вещами, но, к сожалению, представители традиционного программистского направления воспринимают машинную графику как маргинальную дисциплину. Она действительно пограничная, поскольку не существует сама по себе. Бесмысленно делать что-то в графике, если не знаешь, что этим будет кто-то заниматься. Поэтому мы беремся за совместные проекты с Intel, Samsung, но только за те, которые интересны нам с научной точки зрения, имеют исследовательский характер. Для информатики нового типа специалистов надо готовить совсем по-другому, не в рамках традиционных кафедр, а в лабораториях, так чтобы студент приобщался  к коллективной исследовательской работе с младых ногтей. Мы набираем третьекурсников, и некоторые из них уже с четвертого курса начинают публиковаться. Кроме того, наши учебные курсы очень динамичны, они постоянно меняются, отражая изменения в этой области.   

 

- Что препятствует внедрению новых подходов к информатике в России?  

 

Для развития новых областей применения компьютера самая большая проблема сегодня – отсутствие специалистов. Я поэтому и пошел в университет, что понял, много лет занимаясь машинной графикой, что никто мне специалистов не подготовит, если я не возьмусь за это сам. А в России вместо создания новых образовательных направлений звучат призывы, например, возрождать русскую классическую инженерную школу. Фактически, это призыв «назад в будущее». Образование сегодня должно быть другим.  

К сожалению, эти идеи не находят отклика в нашей профессиональной сфере. Никто не хочет ничего менять по существу. Сегодня в Чехии читается восемь курсов по виртуальной реальности, в Англии – 20. У нас в стране ни одного. Необходимо растить кадры на такого рода исследованиях, чтобы потом они могли вести соответствующие программы для студентов. Но у нас предпочитают купить суперкомпьютер и таким способом завоевывать для университета место в топ-листах.  

Заметьте, что новые и прогрессивные с точки зрения развития науки страны, например,  Китай, Испания, Италия, про суперкомпьютеры вообще молчат. Для них одно из перспективных направлений – это, например, биомедицинские исследования с помощью компьютера. Мы тоже сейчас обсуждаем возможность решения задачи в этой области совместно с НИИ им.Бурденко. Оказывается, подготовка нейрохирурга – дело очень длительное и дорогостоящее. За это время он должен набрать определенное количество операций по разным клиническим случаям. Предлагается создать виртуальный атлас мозга, с которым будут работать молодые врачи. Они получат возможность не на живом человеке, а в виртуальной реальности учиться выполнять операции. Причем это найдет применение не только в обучении, но и в планировании операций. Практикующие врачи смогут готовиться к операциям, прорабатывая различные варианты на виртуальном мозге, персонифицированном с помощью данных томограммы, и выбирая из них оптимальный. 

 

 

 

Это очень непростая задача, поскольку опять же мы не можем построить явной математической, геометрической модели мозга, для которого надо учитывать массу различных факторов, включая возможность деформации, эластичность тканей, расположение сосудов и т.д. Для ее решения нам не нужен суперкомпьютер, но необходимы специалисты, которых катастрофически не хватает.    

В новых областях никто в России специалистов не готовит. Необходимы лидеры, способные возглавить новые научные направления, набрать учеников и обучить их. Как показывает опыт нашей лаборатории, формирование такого лидера – молодого специалиста, который сможет самостоятельно руководить студентами и решать научные задачи, – это три года целенаправленной интенсивной работы в период студенчества, с третьего по пятый курс, а затем еще три года аспирантуры, то есть не менее шести лет.  

 

- Есть ли перспективы исправить ситуацию?  

 

Есть информатика и прикладная информатика, математика и прикладная математика. У этих дисциплин разные цели, и должен быть разный уровень знаний. А у нас прикладных математиков готовят как классических математиков, при этом с мехматом они все равно соревноваться не могут, но не получают многих вещей, необходимых специалистам в прикладной математике и информатике. Мы обращались к кафедре алгебры, например, с предложениями включить в курс некоторые темы, важные для освоения машинной графики. Но они отказываются, ссылаясь на целостность своего курса, в котором ничего менять нельзя. На математических кафедрах говорят о том, что они не учат, как применять математику, а прививают студентам общематематическую культуру. Вот и нам нужно прививать общеинформатическую культуру, или, как говорят сейчас на Западе, – computational thinking, информатическое мышление.  

Но это очень сложно, потому что, скажем,  у нас на факультете из 18 кафедр программистских как было в самом начале три, так и осталось. Ресурсов для внедрения и  развития нового нет.  

 

 

Достижения Ю.М. Баяковского

 

 Годы

 Достижения

 1975, 1986

 Медали «За трудовое отличие»

 1985

 Золотая медаль ВДНХ;

 Лауреат премии Совета Министров СССР

 1991

 Медаль им. акад. М.В. Келдыша  Федерации космонавтики СССР

 

 Подготовлено "PersonLife.ru" на основе открытых источников

 

Перейти на главную "PersonLife.ru"