URSS.ru Магазин научной книги
Обложка Макаров В.Л., Окрепилов В.В., Бахтизин А.Р. Научные решения сложных экономических и социальных задач с помощью суперкомпьютеров Обложка Макаров В.Л., Окрепилов В.В., Бахтизин А.Р. Научные решения сложных экономических и социальных задач с помощью суперкомпьютеров
Id: 299207
1139 р.

Научные решения сложных экономических и социальных задач с помощью суперкомпьютеров

URSS. 2023. 416 с. ISBN 978-5-9710-6284-4.
Белая офсетная бумага
Цветные версии рисунков расположены на издательской веб-странице книги.

Аннотация

В монографии, посвященной 300-летию Российской академии наук, представлены результаты совместных исследований группы ведущих российских ученых, разрабатывающих новые теоретико-методологические подходы, основанные на применении инструментов экономики качества и больших агент-ориентированных моделей для решения сложных экономических и социальных задач. Используя новые возможности цифровой экономики, авторы предлагают уникальные разработки, воссоздающие... (Подробнее)


Оглавление
top
Оглавление3
Введение7
Литература к введению17
Глава 1. Цифровизация экономики и ее влияние на изменение условий хозяйствования18
1.1. Цифровизация как объективный процесс технологического развития18
1.2. Основа и тенденции цифровой трансформации23
1.3. Развитие цифровизации — необходимый ответ на современные вызовы экономике России28
1.4. Реализация национальных программ и проектов РФ в интересах цифровой трансформации экономики страны39
1.5. Социально-экономические системы как объект управления и моделирования их развития52
Литература к главе 165
Глава 2. Методология разработки агент-ориентированных моделей для применения суперкомпьютеров при исследовании экономических и социальных проектов67
2.1. Программные платформы для реализации агентных моделей на суперкомпьютерах77
2.1.1. Пандора — высокопроизводительное программное обеспечение для построения агент-ориентированных моделей77
2.1.2. RepastHPC — среда проектирования агентных моделей для суперкомпьютеров82
2.1.3. EpiFast — эффективный инструмент для агентного моделирования эпидемий на системах с распределенной памятью88
2.1.4. SWAGES — расширяемая распределенная среда для крупномасштабного агент-ориентированного моделирования99
2.1.5. Программное обеспечение для высокопроизводительных вычислений агентных моделей пешеходной динамики с использованием графических процессоров111
2.1.6. CyberGIS — высокопроизводительный инструмент для пространственного анализа и агентного моделирования117
2.1.7. HPABM — иерархическая платформа для параллельной реализации пространственно-распределенных агент-ориентированных моделей122
2.1.8. Анатомические исследования с использованием агент-ориентированного подхода и параллельных вычислений134
2.1.9. Агент-ориентированные модели для систем с эксафлопсной производительностью143
2.1.10. Microsoft AXUM — агент-ориентированное программирование148
2.1.11. Платформа для моделирования городской мобильности на основе агент-ориентированного подхода, геоинформационных и суперкомпьютерных технологий154
2.1.12. POLARIS — программная платформа для построения транспортных симуляторов на базе агент-ориентированного подхода184
2.1.13. Симулятор поведения толпы с использованием агентного подхода, клеточных автоматов и высокопроизводительных параллельных вычислений201
2.1.14. D-MASON — масштабируемая распределенная среда построения агент-ориентированных моделей217
2.1.15. Care HPS — высокопроизводительный инструмент для параллельного и распределенного агентного моделирования237
2.2. Построение цифровых агент-ориентированных моделей и их применение в социально-экономических исследованиях249
2.2.1. EURACE — крупномасштабная модель европейскойэкономики250
2.2.2. Система мониторинга состояния планеты, реализуемая на суперкомпьютерах253
2.2.3. Компьютерная модель мира от Microsoft258
2.2.4. Параллельный крупномасштабный симулятор транспортных потоков с использованием агент-ориентированного подхода и языка X10259
2.2.5. Другие проекты в сфере экономики265
2.3. Разработка на основе агент-ориентированных моделей и суперкомпьютерных технологий возможных сценариев развития социально-экономической системы России274
2.3.1. Концепция разработанных демографических моделей275
2.3.2. Конструкция первой разработанной модели279
2.3.3. Результаты апробации первой модели283
2.3.4. Отличия второй модели286
2.3.5. Адаптация моделей для запуска на суперкомпьютере289
2.3.6. Альтернативный способ реализации агентных моделей на суперкомпьютерах296
2.3.7. Развитие конструкции агент-ориентированной демографической модели314
2.4. Применение цифровых моделей для оценки стратегий социального развития327
Литература к главе 2331
Глава 3. Методическое обеспечение исследования качества жизни в цифровой экономике336
3.1. Качество жизни как сфера применения стандартизации, метрологии и управления качеством в условиях цифровизации336
3.2. Разработка информационно-методического обеспечения оценки качества жизни364
3.3. Исследование качества жизни в российских регионах379
Литература к главе 3408
Заключение413

Введение
top

Так уж устроен человек, что ему всегда хочется, оценивая настоящее, обязательно заглянуть в будущее, представить себе жизнь, которая будет через десятки лет или даже более продолжительный период. Для большинства людей такое стремление чаще всего сводится к размышлениям об обычных понятиях, связанных с условиями работы, быта и отдыха в грядущие времена. И это нормальное желание представить горизонты бытия, в которых предстоит жить не только нынешнему, но и последующим поколениям, нашим детям и внукам.

На этом желании увидеть будущее в течение нескольких последних веков выросла целая плеяда известных писателей-фан-тастов, таких как Герберт Уэллс, Жюль Верн, Айзек Азимов, Артур Кларк, Рэй Бредбери, Роберт Хайнлайн, а также наши соотечественники: Александр Беляев, Иван Ефремов, братья Стругацкие и многие другие, убедительно рисовавшие в своих книгах картины будущего мира и даже предсказывавшие выдающиеся научные открытия. В связи с этим обычно вспоминают, например, книгу Алексея Толстого «Гиперболоид инженера Гарина», впервые изданную в 1927 г. С середины 1950-х гг. советскими учеными Александром Прохоровым и Николаем Басовым разрабатывался квантовый генератор, который во многом реализовал на практике фантастическую идею этого романа. Аналогичный проект параллельно выполнил в США профессор Чарльз Таунс. В 1964 г. всем троим ученым была присуждена Нобелевская премия за это уникальное открытие, ставшее основой для применения лазеров в технике, в медицине и во многих отраслях экономики, а также в научных исследованиях.

Перспективы технического прогресса всегда привлекали создателей научной фантастики. Многие произведения этого направления литературы были связаны с попытками предугадать, как будет развиваться вычислительная техника, способствующая проведению сложнейших аналитических операций. Правда, в художественной форме авторы подобных произведений стремились представить результаты подобных исследований в виде появления уникальных бытовых изделий, роботов, способных действовать на основе искусственного интеллекта.

Однако в реальности первоначальное развитие вычислительной техники было связано с решением конкретных математических задач. Вовсе не случайно пальму первенства в создании прообраза современного компьютера чаще всего отдают английскому математику Чарльзу Бэббиджу. Именно он в 1822 г. (то есть 200 лет назад) создал машину для табулирования, которая включала арифметическое устройство, регистры памяти и перфокарты для ввода данных и вывода результатов вычислений. При этом машина успешно производила все основные арифметические действия.

Более века спустя, в 1941 г., американский ученый Говард Эйкин на основе чертежей Бэббиджа разработал машину, отдаленно напоминающую современные компьютеры. Ее основное предназначение соответствовало времени — на ней производились расчеты при создании военного оборудования. Впрочем, первенство в создании компьютера вправе оспаривать еще несколько других ученых, решавших с помощью своих аппаратов в период Второй мировой войны задачи расчетов аэродинамики самолетов (Конрад Цузе — Германия), баллистики (Джон Мокли — США), дешифровки секретных сообщений (Алан Тьюринг — Англия).

Дальнейшее развитие компьютерных технологий связано с появлением в 1959 г. и постоянным совершенствованием основы их деятельности — микросхем. Один из основателей компании Intel Гордон Мур в 1965 г. вывел на основе расчетов так называемый «Закон Мура», согласно которому количество транзисторов в микросхемах удваивается каждые 2 года. Такие темпы позволяют постоянно наращивать мощности вычислительных устройств и решать с их помощью все более сложные задачи.

Термин «супервычисления» впервые появился в обиходе в конце 1920-х гг., когда газета «New York World» рассказала о создании по заказу Колумбийского университета компанией IBM табулятора, способного с большой скоростью производить автоматическую обработку числовой и буквенной информации, записанной на перфокартах [1]. Фактически это был существенно улучшенный вариант машины Чарльза Бэббиджа.

Однако временем реального появления первых суперкомпьютеров принято считать 1965 г., когда по заказу американского космического агентства NASA была создана ЭВМ, впервые работающая на принципе параллельной вычислительной системы. Эта машина — ILLIAC IV — могла выполнять 150 млн операций с плавающей точкой в секунду (150 мегафлопсов). Это был качественный скачок в производительности ЭВМ, поскольку прежние компьютеры обладали производительностью менее 1 мегафлопса.

Следующей вехой стало изобретение американцем Сеймуром Креем в 1976 г. первой малогабаритной супер-ЭВМ CRAY-1, имевшей производительность 180 мегафлопсов и запущенной в серию для использования в проектах государственного управления, решения задач промышленности и в научных исследованиях США. Именно в этот период за машинами с максимальной производительностью окончательно закрепился термин «суперкомпьютер».

В последующие годы между крупнейшими производителями вычислительной техники происходила гонка по созданию самого быстродействующего суперкомпьютера. Последовательно в 1983 г. был преодолен рубеж в производительности в 1 миллиард флопс, в 1996-м — 1 триллион флопс, в 2008-м — 1 квадриллион флопс (1 пета-флопс), наконец, в 2022 г. — 1 квинтиллион флопс (1 эксафлопс).

В рейтинге 500 самых мощных в мире суперкомпьютеров [2], который обновляется дважды в год (в июне и декабре), первенство в 2022 г. перешло к суперкомпьютеру «Frontier», установленному в Ок-Риджской национальной лаборатории США. Его производительность составляет 1,102 эксафлопса, или 1018 вычислительных операций с плавающей запятой в секунду. Он в два с половиной раза перекрыл показатели прежнего лидера рейтинга — суперкомпьютера «Фугаку», применяемого в Центре вычислительных наук Института физико-химических исследований в японском городе Кобе.

Если на начальной стадии создания суперкомпьютеров они применялись исключительно для решения задач военного предназначения, то сегодня сложно найти отрасль, в которой не использовались бы возможности самых быстродействующих электронных систем. В первую очередь они стали применяться для проведения сложных расчетов в математике, физике, химии, биологии, при моделировании процессов, происходящих в земной среде обитания человека.

Динамику применения суперкомпьютеров можно оценить на примере их использования в такой сложнейшей для точности расчетов области, как прогнозирование погоды. Гидрометцентры крупнейших стран уже достаточно давно применяют в своей деятельности суперкомпьютеры. Сегодня это позволяет предсказывать погоду с высокой точностью, на срок от одного до трех часов, обновляя прогнозы с такой периодичностью. В конце 2022 г. в Великобритании в службе «Met Оffice» планировали приступить к использованию нового суперкомпьютера с производительностью свыше 40 петафлопс, что в 6 раз мощнее ныне действующего [3]. Британские метеорологи будут обладать самым мощным суперкомпьютером среди всех метеослужб мира. Затраты на его приобретение и обслуживание в течение 10 лет составят более 1,5 млрд долларов. Но его использование позволит не только перейти к решению задачи составления «прогноза для каждой улицы», но и попытаться осуществить проект так называемой «бесшовной модели атмосферы», который бы объединил раздельно осуществляемые сегодня наблюдения глобального характера (охватывающие крупнейшие атмосферные процессы по всему земному шару), регионального (слежение за изменениями погодных явлений с точностью до километров) и микроклиматические (вплоть до оценки силы порыва ветра на конкретной улице и у углов зданий, когда состояние погоды оценивается и прогнозируется с точностью до метров).

Решение такой сложной задачи могло бы стать важнейшим переходным этапом к осуществлению еще более амбициозного проекта. По оценке специалистов в этой сфере, создание к 2030 г. зеттафлопных суперкомпьютеров может обеспечить разработку точной модели погодной системы всей планеты на срок не менее двух недель, учитывающей как все глобальные, так и местные вариации. Трудно переоценить практическое значение реализации такого проекта для раннего предупреждения о таких аномальных природных явлениях, как ураганы, торнадо, наводнения, цунами и другие катаклизмы, что позволит значительно сократить ущерб от их воздействий. Точный прогноз погоды на такой срок поможет оптимизировать режимы работы в сельском хозяйстве, воздушном и водном транспорте, в других отраслях, зависящих от воздействия земных, водных и воздушных аномалий. Это знание поможет и на бытовом уровне — позволит людям планировать свой график хозяйственных работ на улице, поездки на природу, выбирать варианты отдыха, ориентируясь заранее на точный прогноз погоды на достаточно продолжительный период в конкретной местности.

К задачам еще более сложного порядка относятся проблемы, к решению которых исследователи только начинают приступать с помощью суперкомпьютеров и необходимого программного обеспечения. Речь идет о применении суперкомпьютерных технологий для оценки текущего состояния и моделирования дальнейшего развития социально-экономических систем. Такая задача включает в себя анализ и прогноз огромного комплекса данных экономического, социального, политического, экологического характера, в котором, — для понимания сложности такой задачи, — точный прогноз погоды может являться одним из небольших штрихов при выработке общих решений.

Лучшие умы человечества в своих философских и социально-экономических теориях в течение многих веков стремились установить долговременные закономерности общественного развития. В трудах Адама Смита, Дэвида Рикардо, Георга Вильгельма Фридриха Гегеля, Карла Маркса, Джона Мейнарда Кейнса и других ученых эти закономерности выявлялись на основе разных подходов, обогащая тем самым сферу научного познания мира и прогнозирования его будущего элементами разносторонних оценок и доказательств.

Выдающиеся российские ученые считали своим главным делом помощь в решении экономических и социальных задач нашей страны. Один из первых академиков России, стоявший у истоков отечественной науки и высшего образования, Михаил Васильевич Ломоносов в одном из наиболее значимых своих научных трудов «О сохранении и размножении российского народа» [4] предложил детальную программу успешного развития производительных сил России. В середине XVIII в. путь к «внутреннему изобилию» он видел через улучшение земледелия, совершенствование здравоохранения, широкое просвещение народа.

Всемирно известный ученый, создатель периодической системы химических элементов Дмитрий Иванович Менделеев проявил себя истинным патриотом России в своих разнообразных и многочисленных трудах, посвященных укреплению промышленности, сельского хозяйства, транспорта, финансов, таможенного дела и других отраслей экономики. Сам Менделеев однажды заметил: «Мне говорят, ведь вы химик, а не экономист, зачем же входите не в свое дело?» [5]. На это ученый ответил, что быть химиком вовсе не означает не интересоваться экономическими проблемами государства, верное решение которых зачастую зависит от применения в том числе и методов естествознания. Своим энциклопедическим умом Д. И. Менделеев стремился охватить многие сферы знания, пытаясь установить общие закономерности экономического и социального развития и определить наилучший путь к общественному благополучию.

Значительный вклад в этот процесс внес в 1920-е гг. выдающийся российский экономист Николай Дмитриевич Кондратьев. Он предложил системную теорию волнового характера социально-эко¬но¬мического развития, получившую впоследствии название «циклы Кондратьева».

К своим выводам Николай Кондратьев пришел на основе тщательного анализа колоссального объема статистических данных, характеризующих развитие большой группы стран на протяжении 100–150 лет, фактически с момента начала промышленной революции в мире. Эти данные включали такие показатели, как добыча угля, золота, производство чугуна, свинца, тканей и другие результаты работы промышленности. Анализу были подвергнуты также показатели внешнеторгового оборота стран, динамика стоимости государственных деловых бумаг, индекса цен, номинальной заработной платы, изменения в численности населения, данные, характеризующие влияние Первой мировой войны на различные страны, и целый ряд других показателей.

Обладая большим опытом научной и практической работы в сфере статистических исследований и высокой культурой математических расчетов, Н. Д. Кондратьев в результате своего анализа установил, что в общем социально-экономическом развитии стран с определенной закономерностью наблюдаются волны подъемов и спадов, повторяющиеся с периодичностью в 50 лет, плюс-минус 10 лет, которые он предложил рассматривать как большие циклы, в ходе которых фазы относительно высоких темпов экономического роста сменяются на фазы с более низкими показателями.

В своем докладе «Большие циклы экономической конъюнктуры» [6] ученый выделил четыре основных вывода своих исследований, назвав их «эмпирическими правильностями». Первая из них состоит в том, что перед началом или в самом начале «повышательной» волны большого цикла наблюдаются значительные изменения в основных условиях хозяйственной жизни общества. Эти изменения обычно выражаются (в той или иной комбинации) в глубоких трансформациях техники производства и обмена (которым, в свою очередь, предшествуют значительные технические изобретения и открытия), в трансформации условий денежного обращения, в усилении роли новых стран в мировой хозяйственной жизни.

Вторая эмпирическая правильность состоит в том, что периоды «повышательных» волн больших циклов, как правило, значительно богаче на крупные социальные потрясения и перевороты в жизни общества (революции, войны), чем периоды «понижательных» волн.

Третья эмпирическая правильность, согласно выводу Кондратьева, заключается в том, что «понижательные» волны этих циклов сопровождаются длительной депрессией сельского хозяйства.

Четвертая правильность объясняет характер взаимодействия больших и средних (7–12 лет) циклов экономического развития. Большие циклы экономической конъюнктуры выявляются в том же едином процессе динамики экономического развития, в котором выявляются и средние циклы с их фазами подъема, кризиса и депрессии. Средние циклы поэтому как бы нанизываются на волны больших циклов. При этом «повышательный» тренд большого цикла усиливает аналогичную тенденцию в среднем цикле, а в фазе понижения волны большого цикла усиливается такая же тенденция среднего цикла.

Сегодня теория больших циклов Н. Д. Кондратьева широко признана учеными всего мира и постоянно применяется многими специалистами для оценки и прогнозирования социально-эконо¬ми-ческих явлений.

Важно отметить, что Николай Кондратьев, опираясь на свой опыт исследователя экономических процессов, в 1920-е гг. занимался практическим планированием развития народного хозяйства СССР. В этот период, благодаря организационным усилиям Кондратьева и его научному подходу, была создана обширная информационно-стати¬стическая база для изучения динамических закономерностей в развитии народного хозяйства СССР. Под его руководством был разработан перспективный план развития сельского и лесного хозяйства РСФСР на 1923–1928 гг. (сельскохозяйственная пятилетка Кондратьева), сочетавший плановые и рыночные принципы.

Это позволило ученому сформулировать принципиальные подходы к составлению планов, изложенные в его работе «План и предвидение» (1927). Н. Д. Кондратьев писал: «Совершенно бесспорно… что сама плановая работа требует планового упорядочения. Она требует упорядочения организационного. Не в меньшей, если не в большей степени она требует усовершенствования со стороны самих методов построения планов» [7].

Важнейшим среди предложений Кондратьева в сфере планирования было соблюдение правильного соотношения показателей, которые подлежат точному расчету и последующему учету, с теми, предвидеть точное количественное выражение которых не представляется возможным. По мнению Кондратьева, в перспективных планах должно быть углубленное экономическое освещение вероятных и желательных тенденций развития народного хозяйства и его отраслей, а также направления мероприятий. При этом нужно учитывать особенности и практическую необходимость количественных расчетов, возможностей в различных областях хозяйства.

И еще один принципиальный вывод можно сделать, применяя научное наследие Николая Кондратьева к практике современных социально-экономических исследований. Анализируя огромное количество факторов при анализе их взаимозависимости в ходе разработки теории больших циклов, ученый уделял особое внимание тем тенденциям, которые отражали динамику качества рабочей силы, благосостояния людей, их доходов (в том числе по странам на душу населения), показатели рождаемости и смертности, другие данные, характеризующие современное понятие «качество жизни».

Таким образом, можно с полным правом утверждать, что сформулированные Н. Д. Кондратьевым методологические подходы к оценке различных экономических и социальных процессов остаются и сегодня актуальными и могут использоваться в современных исследованиях.

Выдающиеся ученые прошлого на основе научного предвидения стремились не только установить закономерности общественного развития, но и найти алгоритмы их дальнейшей реализации. Однако они не могли полностью учитывать огромную множественность вариантов, поскольку не обладали для этого необходимыми инструментами вычислений.

Применение суперкомпьютерных систем и других цифровых технологий создает принципиально новые возможности для реализации таких проектов. В данной монографии представлены результаты научно-исследовательских работ, проведенных авторскими коллективами Центрального экономико-математического института (ЦЭМИ) РАН и Института проблем региональной экономики (ИПРЭ) РАН в рамках выполнения программы Президиума РАН «Фундаментальные проблемы математического моделирования», а также программы Президиума РАН «Механизмы обеспечения отказоустойчивости современных высокопроизводительных и высоконадежных вычислений» и подпрограммы «Фундаментальные проблемы решения сложных практических задач с помощью суперкомпьютеров».

В первой главе монографии рассмотрены процессы, связанные с цифровизацией мировой экономики, влиянием цифровой трансформации на современное социально-экономическое развитие России и с особенностями разработки и выполнения Национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

Во второй главе раскрывается методология разработки агент-ориентированных моделей для применения суперкомпьютеров при исследовании экономических и социальных проектов.

В третьей главе представлен новый теоретико-методологиче-ский подход, основанный на применении инструментов экономики качества — стандартизации, метрологии и управления качеством, который в условиях цифровой экономики создает дополнительные возможности для исследования и повышения качества жизни.

Авторы монографии в своих исследованиях рассматривают повышение качества жизни как самую важную и сложнейшую социальную, экономическую и управленческую задачу, поиску научного решения которой в значительной степени может способствовать совместное применение экономики качества и агент-ориентированных моделей с использованием суперкомпьютерных технологий.


Об авторах
top
photoМакаров Валерий Леонидович
Доктор физико-математических наук, кандидат экономических наук, академик РАН. В 1985–2017 гг. — директор, с 2017 г. — научный руководитель Центрального экономико-математического института РАН, научный руководитель Отделения теоретической экономики и математических исследований и лаборатории экспериментальной экономики ЦЭМИ РАН.

Декан факультета экономической теории Государственного академического университета гуманитарных наук (с 1996 г.), директор Высшей школы государственного администрирования МГУ имени М. В. Ломоносова (с 2006 г.), заведующий кафедрой прикладных проблем экономико-математического моделирования МГУ, главный редактор журнала «Экономика и математические методы», один из организаторов, первый ректор (1992–2004 гг.) и президент (с 2004 г.) Российской экономической школы, член Совета Никитского клуба, профессор ГУ-ВШЭ, входит в редколлегию журнала «Economic Change and Restructuring» (США).

В 2002–2008 гг. — академик-секретарь Отделения общественных наук РАН. Входил в состав Президиума РАН. Ныне член Комиссии РАН по научной этике. Награжден двумя орденами Трудового Красного Знамени, орденом «За заслуги перед Отечеством» IV, III и II степеней, орденом «Знак Почета», орденом Дружбы народов. Лауреат премии Совета Министров СССР. Дважды удостоен премии РАН имени Л. В. Канторовича.

photoОкрепилов Владимир Валентинович
Доктор экономических наук, профессор, академик РАН. Научный руководитель Института проблем региональной экономики РАН. Президент Метрологической академии России. Член Международной академии качества.

Создатель и руководитель направления экономической науки — экономики качества, основанной на применении инструментов стандартизации, метрологии и управления качеством для обеспечения эффективности устойчивого развития и повышения качества жизни населения. На основе фундаментальных исследований разработана уникальная модель управления качеством на всех уровнях управления, в том числе не имеющая аналогов национальная система управления качеством. Под его руководством разработана и запатентована методика оценки качества жизни, обеспеченная базой данных «БД Качество жизни (База данных для построения модели качества жизни)» с закрепленным правом интеллектуальной собственности.

photoБахтизин Альберт Рауфович
Доктор экономических наук, профессор РАН, профессор ВАК РФ, член-корреспондент РАН. Директор Центрального экономико-математического института РАН, заведующий кафедрой математических методов анализа экономики экономического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова.

Обладатель профессиональных сертификатов корпорации Microsoft различного уровня (Microsoft Certified Professional, Microsoft Certified Application Developer, Microsoft Certified Solution Developer).

Совместно с академиком В. Л. Макаровым разработал теорию построения и комплекс агент-ориентированных моделей для суперкомпьютеров, а также осуществил запуск крупномасштабной агент-ориентированной модели социально-экономической системы России на суперкомпьютерах «Ломоносов» (МГУ имени М. В. Ломоносова) и «Тяньхэ-2» (Гуанчжоу, Китай). Результаты этой работы были отмечены в качестве важнейших результатов деятельности РАН.