От науки – к практике
Наш собеседник — Абдикенов Бейбит Болатгазыевич, защитивший этой весной степень Ph.D. в Школе инженерии и цифровых наук по направлению наука о данных. В настоящий момент Бейбит является со-основателем и директором группы компании «ReLive».
Изучению какой темы посвящена Ваша докторская диссертация и чем был обусловлен выбор научного исследования?
Название моей докторской диссертации «Оптимизация эффективности нейроэволюции для улучшенного прогноза рака молочное железы». Целью данного исследования было улучшение точности прогноза выживаемости после выявления рака, и для достижения этой цели был разработан новый алгоритм путем комбинирования эволюционного алгоритма и нейронной сети. Учитывая, что сегодня данный вид рака лидирует среди онкозаболеваний в Казахстане и является наиболее частой формой рака среди женщин в мире в целом, исследования в области диагностики и возможностей для применения различных методов лечения данного заболевания несомненно важны. Разработанный новый алгоритм поможет онкологам более точно определить продолжительность жизни онкобольных, после назначения определенных методов лечения. В дальнейшем планируется, что данная работа будет продолжена и в будущем на базе исследования будет создана рекомендательная система для онкологов.
Что, на ваш взгляд, важно учитывать при работе над диссертацией?
В целом нужно подходить осознанно к получению докторской степени, так как это длинный и тяжелый путь который требует всех ваших ресурсов. Поэтому предварительно необходимо поговорить со своими близкими людьми, на протяжении вашей исследовательской работы их поддержка очень важна. В моем случае меня сильно поддерживали мама и очень близкие друзья.
Следующий шаг — это определиться с тем, где вы будете делать свою исследовательскую работу и кто будет вашим научным руководителем. В этом плане я считаю, что сделал правильный выбор. Мой главный научный руководитель профессор Прашант Джамвал и Назарбаев Университет оказали большую поддержку для достижения поставленных целей в рамках моей докторской диссертации. В период работы над диссертацией я посетил одну из топовых конференций в своей сфере NIPS, прошел 5 месячную научную стажировку в Universidad Autonoma de Madrid по программе Erasmus, а также опубликовал несколько научных статьей в сильных журналах.
Еще одним из важных критериев для достижения ваших целей является экосистема университета. В этом плане я получил очень большую пользу от Назарбаев Университета. В первые три года я работал ассистентом преподавателя, этот опыт оказался для меня одним из ключевых. У меня была возможность выступать перед аудиторией в более чем 200 студентов, что позволило мне улучшить мои навыки публичных выступлений. Также у меня получилось выстроить хорошие отношения со студентами и профессорами, с которыми я и по сей день еще общаюсь и держу связь.
Экосистема университета позволила мне также совместно с моим научным руководителем Прашантом Джамвалом основать свою стартап компанию в 2018 году. И сегодня мы предлагаем современную роботизированную нейрореабилитацию субъектам с инсультом. В 2019 году проект выиграл грант инклюзивных инноваций от Всемирного Банка в размере 150 млн тенге.
Каковы Ваши дальнейшие планы?
В данный момент являюсь со-основателем и директором группы компаний «ReLive» (ТОО «ReLive Research», ТОО «ReLive Intelligence»). Мы являемся R&D компанией, которая разрабатывает high tech решения и они основаны на результатах собственных научных исследований. В данный момент мы разрабатываем такие решения как платформа для нейрореабилитации, система интеллектуальной видеоаналитики, система по диагностике рака молочной железы.
Все высокие технологии, что мы создаем, мы разрабатываем сами и потом выводим их на рынок. У нас хоть и небольшая, но очень дружная команда. Сегодня у нас работает около 20 человек, среди которых есть как исследователи с многолетним опытом работы, обучавшиеся в топовых вузах мира и прежде работавшие в крупных международных компаниях, так и молодые специалисты, которые только закончили свое обучение. При этом около трети наших работников являются выпускниками Назарбаев Университета. Прежде всего это связано с тем, что в практике нашей компании — брать на стажировку студентов НУ, некоторые из которых после окончания университета остаются работать у нас и продолжают начатые ими в период стажировки проекты.
Также мы являемся резидентами Технопарка НУ и наш выбор этой платформы не был случаен. Здесь мы можем использовать в полной мере те преимущества, которые обеспечивает нам экосистема университета – это и возможность для получения советов и консультаций от профессуры, и привлечение наиболее сильных и перспективных студентов к прохождению стажировки, и использование материально-технической и лабораторной базы для проведения исследований. И еще один немаловажный аспект – это существование здесь свободной экономической зоны, которая дает нам определенные налоговые преференции. У нас сложились хорошие партнерские отношения с научным центром университета NURIS, с которым у нас сейчас есть партнерские отношения по двум проектам.
Можете ли более подробно рассказать о проектах, которые реализуются вашей компанией?
Конечно. Один из наших проектов связан с нейрореабилитацией и призван помочь людям, получившим инсульт, и помочь ускорить их выздоровление. Наша основная цель – сделать процесс реабилитации после инсульта более доступным для людей, как в плане стоимости, так и удобства. В настоящее время нейрореабилитацию больных после получения инсульта производят в основном физиотерапевты и к тому же такие центры находятся в больших городах, таких как Нур-Султан, Алматы, Актобе и Шымкент. Людям же из остальных регионов приходится ездить для лечения в эти города. Но нужно учитывать, что после инсульта человек зачастую получает паралич верхних либо нижних конечностей и процесс их восстановления занимает от трех месяцев до 2 лет. Поэтому сегодня сама такая поездка в указанные центры и дороговизна технологий и процедур не позволяет большому количеству людей получить доступную реабилитацию.
Сейчас в Казахстане есть центр в Нур-Султане, который оказывает роботизированную реабилитацию, но там используются решения западных компаний, которые стоят от 5 до 10 тысяч тенге за один сеанс. Разработанное нами решение в два раза снижает эту стоимость. Если говорить о самой технологии, то при полученном параличе у человека прерываются нейроны связи, в результате чего он не может двигать конечностями. Это связано в первую очередь с работой нервной системы, нежели мышечной деятельности. В итоге конечности долгое время находятся без движения. Мы помогаем тем, что создаем экзоскелет (пока только для верхних конечностей), который помогает делать упражнения человеку. Здесь есть два ключевых момента — мы считываем сигналы мозга, используя мобильные аппараты энцефолограммы, распознаем эти сигналы и отправляем на контролер, который управляет экзоскелетом. Получается, пациент мыслями сам управляет экзоскелетом. Здесь нашим нововведением является то, что мы создали свой алгоритм распознавания сигналов мозга и плюс создали умный контроль в части механики. Экзоскелет распознает силу мышц человека, за счет чего он помогает человеку только тогда, когда ему это действительно необходимо.
Вся информация по истории болезни и процессу нейрореабилитации пациента записывается и хранится на платформе, которая включает в себя кабинет врача-реабилитолога, ассистента и самого пациента, а также видеозаписи упражнений, в том числе в игровой форме.
В настоящий момент мы закончили уже около 80% проекта и в этом году мы планируем поставить несколько прототипов для тестирования экзоселета.
Второй проект – система интеллектуальной видеоаналитики. Основная экспертиза нашей команды – это машинное обучение и искусственный интеллект, в особенности в направлении компьютерного зрения. Поэтому нами разработана интеллектуальная система видеоаналитики для контроля и мониторинга за техникой безопасности, предназначенная в основном для производственных и строительных объектов. Система за счет специальной технологии распознает лица людей, регистрационные номера машин, передвижение по объекту, разделение на зональности на территории завода или производственного объекта. И самое главное – помимо указанного, система распознает средства индивидуальной защиты – это очки, каски, перчатки, жилеты, обувь, то есть те специальные вещи, которые в соответствии с техникой безопасности должны быть на инженерах и работниках во время работы. Но часто случается так, что они пренебрегают этими правилами и нарушают их. Наш проект направлен на решение проблем, связанных с контролем за соблюдением требований техники безопасности на объектах, в целях защиты здоровья и жизни людей, а также во избежание компаниями штрафов и репутационных рисков при их несоблюдении. В настоящее время готова бета-версия продукта. Уже есть предварительная договоренность с корпорацией «Казахмыс» о пилотном проекте. Предварительный пилотный запуск проводили на одном из объектов компании «BI Group» в феврале.
Третий проект, который связан непосредственно с моей диссертационной работой – это проект по диагностике рака молочной железы. Он является логическим продолжением моей работы — но если в период моей работы над диссертацией это были табличные структурированные данные, то сейчас мы переходим непосредственно к анализу снимков. Не секрет, что сегодня имеет место проблема диагностирования рака молочной железы. Так, согласно статистике, во время диагностики этого заболевания у пациентов, случается около 30% ошибок. Мы хотим решить эту проблему за счет распознавания и анализа снимков, производимых при диагностике заболевания. На сегодняшний день в медицинской практике имеется обязательный скрининг, который в основном проходит раз в два года. Но сам процесс состоит из нескольких стадий. Первый из них – экспресс-скрининг, когда делается снимок маммографии, где снимок классифицируется согласно системе Bi-RADS. Затем результат отправляется в центр, где должен подтверждаться другим врачом. После этого, если есть какие-то симптомы, делают более сложные снимки, такие как компьютерная томография и УЗИ. Затем делают биопсию, где современные технологии позволяют ставить более точный диагноз. На всех этих этапах делаются снимки, которые мы хотим проанализировать, с тем, чтобы помочь врачам поставить точный диагноз на более ранних стадиях. Немаловажный момент здесь состоит в том, что данная система будет предоставляться всем как свободное и открытое программное обеспечение (Free/Libre and Open – Source Software), поскольку мы считаем, что искусственный интеллект для медицины должен быть доступным для всех. Это не та сфера, на которой нужно зарабатывать деньги. У нашей компании есть бизнес-проекты, которые должны приносить прибыль, но данный проект в видении нашей команды является нашей социальной ответственностью. Уже к следующему году мы планируем запустить бета-версию продукта, которая будет доступна не только в Казахстане, но и во всем мире. В целом, медицинская проблематика нам ближе всего и свою нишу мы видим в дальнейшем именно в области новых решений для медицинской системы.
Почему Вы приняли решение профессионально заниматься научной деятельностью? Было ли это решение Вашим осознанным выбором? Что бы Вы могли бы пожелать молодым людям, которые решили выбрать для себя эту стезю?
Мое первое образование было связано с IT тематикой – информационные системы. Я закончил Multimedia University (Малайзия) по программе Болашак в 2011 году, затем 4 года работал в IT сфере, начав с разработчика, потом стал аналитиком и project-менеджером, параллельно работая над магистерской работой по тематике «Хранение больших данных» (2012-2014) в Евразийском национальном университете. Именно тогда, исследуя проблему хранения больших данных, я пришел к пониманию, что за этим направлением будущее. После защиты я осознал, что у нас есть данные, мы умеем их хранить, а что дальше делать с этим? Понятно, что их надо анализировать. Это необходимо для design making — принятия решений. Я был тогда специалистом, имевшим опыт в аналитике, но чтобы заниматься самим анализом данных (data science), нужно было иметь более глубокое понимание математики и другие важные навыки. Поэтому я решил для себя, что посвящу 3-4 года, чтобы получить такие знания. Как я уже сказал, я понял, что за этим будущее, поэтому посвятил себя глубокому изучению проблемы анализа данных. И мое осознание того, почему я должен заниматься научной деятельностью, началось с этого. Первоначально, мне нужно было получить экспертизу в данной области, а уже потом я пошел за наукой, понимая, что могу добиться чего-то, только когда буду концентрированно заниматься одним узкоспециализированным направлением – data science. Так я пришел в докторантуру, где мне важен был не статус, а опыт – как понимать проблему, как ее решать и получить более глубокие знания. И следует сказать, что во время обучения в докторантуре я это получил. Здесь одним из плюсов, помимо требуемых знаний по анализу данных, я считаю полученный мною важный навык – любое свое решение начинать с литературного обзора. То есть прежде чем что-то сделать, вы должны произвести поиск литературы по теме, понять, как эта технология делается, насколько она реализуема и как это делают другие люди во всем мире. Это помогает вам проверить вашу гипотезу, сделать факт-чекинг, и только потом заниматься дальнейшей разработкой темы. Это очень хороший навык, который сейчас помогает мне в ведении бизнеса и построении нашей R&D компании. Прежде всего я изучаю научные статьи по любой теме, даже если это касается бизнеса. Я стараюсь всегда читать работы экспертов, которые пишут научно и пользуются данными. Таким образом, я могу сказать, что получил большой багаж знаний и навыков во время обучения в докторантуре.
Молодым людям, которые идут в науку, я могу пожелать прежде всего — делать осознанный выбор, посоветоваться с вашими близкими людьми, потому что это долгий и тернистый путь, где бывает разное, в том числе и когда что-то у вас не получается и вы хотите все бросить. Зачастую бывает, что даже очень умные и талантливые люди не всегда доводят до завершения свою работу и бросают все через 2-3 года. До конца доходят лишь наиболее стрессоустойчивые и трудолюбивые люди. Но прежде всего, как я сказал – это осознание того, насколько это занятие ваше, действительно нужно ли это вам, потому что можно пойти в индустрию и получить схожие навыки, но если вы хотите быть экспертом в какой-то сфере, то именно докторантура дает хорошую возможность для научной экспертизы, глубокие знания в определенной области.
Я рад, что выбрал эту стезю для себя. Во время обучения в докторантуре я обрел не только новые навыки, но и новые ценности в жизни, во взглядах на многие моменты, в осуществлении экспертизы. Кроме того, обрел здесь много хороших друзей и коллег.