– У меня давно эта мысль сидит, – сказал Андрей, – ведь это же все цифра, а с ней мы работать умеем. Штука, конечно, непростая, но, если хорошо подумать, вполне реализуемая.
– Давно хотел с нейронками поработать, – поддержал его Сергей. – Ручка есть? – спросил он у друзей.
Ручка нашлась, перевернули картонки, закипела работа. Крупным планом, или, как говорят умные люди, на high level архитектура проекта родилась за один вечер, картонок не хватило, пришлось позаимствовать страницу из меню.
– А как назовем зверя? – спросил Юрка.
– Тут надо что-то такое загадочное, древнее, и про деньги, – предположил Витя.
– Плутос?! – предложил Андрей, немного подумав. – Или Plutus, если латинскими буквами.
– Прикольно, – сказал Сергей, – бог богатства. «Как вы яхту назовете, так она и поплывет», – пропел он. – Предлагаю голосовать.
Название приняли единогласно. Так и родился проект, который подарил им много бессонных ночей, сотни часов напряженной работы и два незабываемых похода. Третий, финальный, они готовили весь последний год учебы.
Плутос – это распределенная система, в ядре которой – несколько нейронных сетей, выполняющих каждая свою задачу. Сергею досталась подсистема, отвечающая за обработку отсканированных документов. Андрей напрочь отказался даже приближаться к этой теме, похоже, на рукописный текст у него сформировалась стойкая аллергия. Сергей назвал свою нейронку «Архивариус».
Большая часть документов была рукописной, так как печатные машинки более-менее вошли в обиход во второй половине девятнадцатого века, а в делопроизводстве в России стали использоваться только с конца девятнадцатого – начала двадцатого. Необходимо было обучить нейронную сеть распознавать витиеватый рукописный шрифт, а потом «переводить» полученный текст на современный язык. Построить такую систему их командой было, конечно же, нереально, требовалось проделать колоссальный объем работы. Но так как по этому пути прошел уже не один инженер, получилось найти необходимые массивы обучающих данных по оптическому распознаванию символов рукописного текста. Конечно, не бесплатно, стоило это удовольствие серьезных денег, но это был прорыв в работе. Не так сложна нейронная сеть, как поиск данных для ее обучения.
Основная сложность была с картами, поскольку пригодные для использования появились только во второй половине девятнадцатого века. Наиболее качественный «материал», как его называл Юрка, совместно с Андреем «пиливший» подсистему обработки географических карт, стали делать лишь в семидесятые годы девятнадцатого века – именно тогда начали проводиться систематические топографические съемки с изображением рельефа местности горизонталями. И тут, к счастью, много работы уже проделали до них. Существовали готовые онлайн-проекты, которые показывали одну и ту же местность на разных картах. Их данные серьезно упростили парням разработку. Андрей и тут блеснул эрудицией – назвал подсистему «Анаксимандр», по имени первого картографа. Но выговорить такое по-трезвому никто нормально не мог, поэтому гордое греческое имя в спорах стесалось до простой и понятной «Аньки».
Третья подсистема, которую делали уже все вместе, отвечала, собственно, за анализ данных – это был мозг системы. Сначала работала «Анька» и выдавала аномалии – то, что, по ее мнению, может быть населенным пунктом, отсутствующим в настоящий момент на местности. Она выдавала и примерный временной период, в который населенный пункт предположительно пропал, то есть перестал появляться на географических картах. Подключался «Архивариус» и начинал перемалывать доступные по данной местности архивы, ища название пропавшего населенного пункта. «Архивариус» выдавал на-гора много текста, который поступал в качестве вводных данных в подсистему анализа, имя которой было «Плуто».
«Плуто» сводил всю информацию в некий аналитический отчет. Названия населенных пунктов часто немного изменялись, уходили яти, или случались переименования, поглощения городом (одна из частых причин исчезновения деревень), катаклизмы, война. Поэтому при обработке текстовых данных и отсканированных изображений карт необходимо было это учитывать и проверять по доступным базам все подобные события. История города, села или деревни могла быть непростой, и, чтобы они не тратили зря время, копаясь в чистом поле, необходимо было провести анализ огромного массива данных, которые выдавал «Архивариус». «Плуто» справлялся на «отлично», конечно, не сразу, но они его научили. Финальный отчет в любом случае требовал человеческого участия, но это уже была «наводка», хорошо отработанная и обоснованная. Далее человеческий мозг принимал решение – что с ней делать.
За эту часть работы отвечал Андрей, как наиболее подготовленный к таким задачам член их команды. Между собой друзья часто называли его «профессором».