Добрый день, мы записываем очередной подкаст канала, который мы наконец-то интересно назвали Теперь мы называемся Гритка, мне кажется это довольно интересное название, потому что оно хорошо звучит и на русском и на английском, когда-нибудь мы выйдем на мировую аудиторию И сегодня на подкасте Гритка у нас Наталья Никитина, Наталья Никитина один из ведущих проекта Сидок Эт Хоум, свою роль в проекте конкретную она тоже, я надеюсь, подсветит. Наталья, добрый день, давайте познакомимся с вами. Здравствуйте, Василь, спасибо большое, что пригласили на подкаст и дали возможность рассказать о своей работе. Меня зовут Наталья Никитина, я работаю в Карельском научном центре, который расположен в городе Петрозаводск, и наша группа в Карельском научном центре ведет исследования в области добровольных вычислений уже давно, больше 12 лет, и мы, в частности, организуем добровольные вычисления для решения научных задач. Мы также занимаемся математическим моделированием самих вот этих систем добровольных вычислений и разрабатываем методы оптимизации этих систем. И, наверное, здесь стоит спросить, зачем же все это нужно. Вообще, как мы все знаем, современные компьютеры позволяют людям уходить в виртуальную реальность, которая теперь стала целым отдельным миром. Но в то же время происходит другой процесс. Компьютеры учатся моделировать реальный мир. Современные технологии позволяют учёным проводить на компьютере самые разные эксперименты. Например, можно смоделировать процессы, происходящие в организме заболевшего человека. Можно рассмотреть эти процессы на компьютере со всех сторон, в деталях, и научиться на них влиять, чтобы вылечить человека. И отсюда вырастает интересная задача. Задача разработки лекарств. Ну это как вот в космосе. То есть есть какая-то научная теория или даже несколько конкурирующих теорий, и они все вместе делают модели того, как выглядит то или иное событие, то или иное явление в соответствии с их моделью. А потом, когда получены результаты инструментальных исследований, сравнивается, что мы получили условно с телескопа и что предсказывала модель. И если это совпадает, то получается какая-то теория становится более верной. Да, действительно. И вот в разработке лекарств, если говорить именно об этой задаче, то такое сопоставление происходит при помощи сравнения с данными из реальной лаборатории. То есть есть исследование в компьютере, in silico, есть исследование в пробирке, in vitro, ну и затем в живых организмах, in vivo. И в процессе исследования какой-то болезни или в процессе разработки лекарства происходит такой итеративный обмен данными между компьютерной лабораторией и реальной лабораторией. В реальной лаборатории можно подтвердить результаты, полученные на компьютере. На компьютере, в свою очередь, можно провести быстро и дешево эксперименты, которые было бы слишком долго или дорого провести в реальной лаборатории. Или просто количество вариаций таково, что провести это в лаборатории практически невозможно. Да, да, конечно. Компьютер позволяет перебрать все эти варианты практически бесплатно и очень быстро. И узнать, в какую сторону следует двигаться. Скажите, пожалуйста, где вы работаете и чем занимаетесь вообще в целом? Я работаю в Институте прикладных математических исследований Карельского научного центра Российской академии наук. В этом институте я, как и мои коллеги, занимаюсь математическим моделированием, решением разных математических задач. В частности, у нас популярно направление теории игр. Это раздел математики, который изучает различные конфликтные ситуации. В свое время добровольные вычисления заинтересовали меня в том числе тем, что в них актуальна вот эта движущая сила такого азарта участников, соревнования, конкуренции участников. Эти качества человеческой натуры привлекают людей, в том числе в добровольные вычисления, и стимулируют их вносить вклад в науку. А вот в моем институте математическая теория игр как раз исследует подобные ситуации. Поэтому мы с коллегами стараемся применять методы математической теории игр, чтобы вот как-то объяснять поведение пользователей, участников добровольных вычислений, и вообще пользователей компьютеров. И чтобы разрабатывать такие модели добровольных вычислений, которые стимулировали бы их больше участвовать и находить больше полезных результатов. Я правильно понимаю, что вы больше математик? Математик и информатик скорее, но не биолог. И вы получается, наверное, работаете в лаборатории, связанной как раз с математикой или информатикой, то есть с чем? Я работаю в лаборатории телекоммуникационных систем, то есть основные направления работы — это математическое моделирование и анализ разных телекоммуникационных систем. Это могут быть вот системы DesktopGrid, на которых как раз работает по принципу добровольных вычислений. Это могут быть вычислительные кластеры, суперкомпьютеры, просто компьютерные сети, интернет. Всем этим занимаются мои коллеги, я тоже. Как вообще первый раз познакомились с распределенными вычислениями? Это, наверное, такой уже регулярный вопрос, который я задаю всем. Как вообще первый раз с ними соприкоснулись? Почему они заинтересовали вас? С добровольными вычислениями меня познакомил мой коллега Евгений Ивашко. В 2011 году мы с ним поехали на очень интересную конференцию. Это, собственно, был Boeing Workshop. Он проводился в Германии. Присутствовал как сам Дэвид Андерсон, разработчик Boeing, так и многие добровольцы из сообщества и ученые, которые используют Boeing в своей работе. Сейчас, кстати, этот Boeing Workshop проводится онлайн. И вот буквально 1 и 8 числа в 2 дня этот Boeing Workshop прошел, и записи выложены на YouTube. Каждое выступление отдельно, минут по 20. Я скоро буду делать обзоры на эти выступления. Я пока не успела посмотреть запись. Коллеги сказали, что там были интересные темы. Я думаю, что будет интересно послушать, и ваши обзоры тоже будут полезны людям. Благодаря конкретно Boeing Workshop в 2011 году я впервые столкнулась именно с разработкой лекарств при помощи добровольных вычислений. А что тогда разрабатывали? Ну, на той конференции был ученый Стефан из Германии. Стефан работает в медицинском институте, в котором очень сильная группа биоинформатики. То есть ученые могут работать за компьютерами целый день, или это могут быть даже врачи, которые с утра работают с пациентами вот в этом институте. Во второй половине дня, например, они приходят в лабораторию и обрабатывают биологические данные от пациентов. Стефан принимал участие в исследовании редкого аутоиммунного заболевания, которое называется пенфигус или пузырчатка. При этом заболевании организм человека атакует собственную кожу, и на ней образуются пузыри, которые болят и воспаляются. Это что-то типа аутоиммунной аллергии получается? Да, да, вот такое тяжелое, тяжелое аутоиммунное заболевание с потенциально смертельным исходом. При этом оно редкое, то есть таких пациентов в мире мало, и лечат их в том числе вот в той медицинской клинике при институте. Эффективного лекарства до сих пор нет, ну вот не было 12 лет назад и нет до сих пор. Используются лекарства для снятия симптомов, но у вот этих лекарств много побочных эффектов и низкая эффективность, поэтому ученые ищут лекарства для этой болезни. Ну вообще, в целом, задача разработки нового лекарства требует очень много усилий, времени и денег, поэтому часто ученые не берутся за разработку лекарств от редких болезней. Даже если такие ученые находятся, то речь обычно идет о малых группах ученых. У малого коллектива часто нет доступа не только к финансированию, но и к суперкомпьютерным мощностям, которые позволили бы провести масштабное компьютерное моделирование. И все эти обстоятельства натолкнули Стефана на мысль использовать Boeing для поиска лекарства от редкого заболевания. Мы провели множество вычислительных экспериментов и наилучшую эффективность показал ряд уже существующих лекарств. Такие результаты хороши в том смысле, что для этих лекарств уже проведены все необходимые клинические исследования, доклинические исследования, клинические, для них известны побочные эффекты и другие очень важные параметры. Мы готовим к публикации статью, которая, надеюсь, выйдет уже в этом году, где мы представляем результаты, то есть найденные лекарства, которые помогут при лечении этой редкой тяжелой болезни. И таким образом Boeing внес большой вклад в лечение тяжелого потенциально смертельного заболевания. И это тоже очень радует. Я надеюсь, что в ближайшие месяцы мы скажем сообществу добровольных вычислений о вот этих результатах. То есть там пока еще лекарства, которые полностью лечат, не нашли, но нашли лекарства, которые облегчают состояние? Нам удалось продвинуться именно в поиске лекарства, которые лечат саму причину заболевания. Классно. Это одна из причин, почему люди подключаются к проектам типа Боинга. То есть человек работает, чем-то занимается, но при этом всегда хочется помочь тем, кто находится на переднем краю, то есть изучает ту часть человеческого, потенциального человеческого знания, которое еще не изучено. Подключить свой компьютер для того, чтобы помочь ученым искать те вещи, которые они без этого не нашли бы, это, мне кажется, довольно хорошая идея. Я думаю, сейчас вообще ни одно исследование лекарства, оно не обходится без некого компьютерного моделирования. Подозреваю, что, наверное, даже существует какой-то специализированный протокол на тему того, чтобы сверить, будет ли это лекарство, например, воздействовать на уже известные части человеческого организма, не будет ли оно, например, связываться с какими-то важными для человека гормонами. Да, действительно, задача разработки лекарства вообще очень сложная, к ней можно подходить с разных сторон, и компьютеры тоже находят свое применение при различных подходах к этой задаче. И на начальных этапах разработки лекарства очень большую роль действительно играют компьютеры, и здесь важны именно большие мощности, компьютерные мощности. Boeing дает возможность небольшим группам, которые разрабатывают возможное лекарство для не очень распространенной болезни, получить доступ к достаточным для них мощностям. А вот этот Стефан из Германии, который занимается пузырчаткой, он в каком проекте Boeing участвовал или он не использовал его? Ну, как участник, как просто рядовой участник, он участвует во многих проектах, но для поиска лекарства вот от нашей болезни, которую мы исследовали, мы создавали локальный Boeing проект. То есть сервер находился у нас в Петрозаводске, и в качестве участников мы просто пригласили знакомых. Мы провели такие небольшие собрания в наших институтах и в Петрозаводске, и в немецком институте. Мы пригласили просто всех желающих подключиться и просто подключить свой компьютер, чтобы помочь нам обрабатывать задания. То есть вы использовали программное обеспечение Boeing, но при этом там не регистрировались в каких-то на сайте Boeing, они как-то не популяризировали открыто свой проект? Да, действительно, это был закрытый проект. А есть ли у него какое-то название? Не было публичного названия, адрес проекта не был где-то официально опубликован, выдавали ссылку на подключение только в частном порядке. Я даже не знал, что так возможно. Я думал, они все в каком-то едином реестре находятся, а тут получается, что каждый может, в общем-то, запустить Boeing проект чисто для себя. Да, каждый может запустить Boeing проект и что-то для себя посчитать. И вот в случае исследования этого редкого заболевания, пузырьчатки, нам удалось собрать примерно 40 компьютеров, вот таких добровольцев. Это были коллеги из институтов и также это были коллеги, знакомые Стефана из других городов Европы, которые сами не занимаются этой разработкой лекарства, но поддерживают вот саму эту научную задачу, поддерживают научную группу Стефана и с удовольствием предоставили свои компьютеры. При этом получилась такая интересная штука, что со стороны Корейского научного центра в проекте участвовал вычислительный кластер, то есть это такой большой специализированный компьютер, который настроен именно на выполнение масштабных вычислений. Со стороны коллеги из Великобритании были настольные компьютеры, но оказалось так, что по мощности они превосходили наш кластер. Мы убедились на своем опыте, что в сообществе добровольных вычислений очень часто участвуют компьютеры вот такие передовые, самые современные модели, самые вот только что купленные, очень мощные компьютеры, которые люди, хозяева этих компьютеров, предоставляют Boeing, в том числе, может быть, чтобы проверить их работу, чтобы загрузить по максимуму процессор, оперативную память. Я думаю, это еще способ объяснить себе, зачем я потратил столько денег на эту штуку. Знаю пару человек, которые, да, покупают компьютер несколько мощнее, чем им надо и осознанно тратят на это больше денег, оправдывая для себя, что они тратят не потому, что они хотят мощность ради мощности, а потому что они будут использовать это для распределенных вычислений. Ну, то есть всегда есть рациональная компонент, а почему люди совершают те или иные поступки, есть эмоциональная. Это да. Ну, и эти люди действительно помогают науке. И была еще одна причина, почему проект был локальным. Точнее, причин несколько. Основные из них это то, что вычисления производились нерегулярно. Мы не планировали проводить их долго, то есть это такой кратковременный проект на несколько месяцев. Но также еще одна причина была в том, что не следовало раньше времени опубликовать саму суть исследований. Не хотелось рассказывать, какой конкретно белок изучается в проекте, какие конкретно результаты промежуточные найдены для этого белка, с какой болезнью ассоциирован вот этот конкретный белок. Ну, чтобы, видимо, другие не могли это использовать, потому что надо же статью опубликовать, то есть быть автором, первым это сделать. Да, да. То есть если в проектах по диагональным латинским квадратам зачастую, наоборот, полезно и правильно публиковать все промежуточные результаты как можно скорее. Но оказывается, что в проектах по биоинформатике, биологии, по медицине зачастую желательно не раскрывать промежуточные результаты раньше времени. Ну, в частности, с этим был связан один забавный момент. Мне показалось отличной идеей публиковать на сайте проекта, вот этого локального проекта, потому что, хотя он и не публично доступен, но у него есть стандартный веб-сайт на основе Boeing, и все участники проекта видят этот веб-сайт. И мне показалось, что будет очень интересно публиковать лучшую молекулу дня, которую нашли пользователи, со ссылкой на этого пользователя и с описанием конкретной молекулы. Но тут Стефан схватился за голову и сказал, что нет, ни в коем случае этого делать нельзя, и что биологи вообще не могут публиковать что-то раньше времени. То есть полезную молекулу, которую мы нашли, мы не должны публиковать на веб-сайте проекта, мы не должны упоминать даже в лекциях, на презентациях, в докладе, на конференции. Все это публикуется по определенным протоколам тогда, когда мы публикуем научную статью. Ну да, здесь есть такой эффект, что я, например, регулярно, может даже иногда каждый день проверяю, не нашел ли мой компьютер вдруг новое простое число. Это проект PrimeGrid, который ищет уже очень большие простые числа, и вот пока еще нет ни одного. Но я недавно подключился к этому проекту. Меня всегда на самом деле захватывала вот эта идея применить человеческий вот этот азарт поиска к тому, чтобы как-то оптимизировать добровольные вычисления именно вот в плане поиска лекарств. Потому что если бы можно было раскрывать людям больше информации о том, что они ищут, где конкретно они сейчас ищут, насколько близко они к цели, то можно было бы стимулировать участников, вкладывать большие мощности, может быть делать еще что-то полезное. Получилось ли как-то решить эту проблему? Да, это интересная задача. Я надеюсь, что у нас еще будут новые студенты, которые вместе с нами, с коллегами возьмутся за эту проблему. У нас получилось придумать одну математическую модель, она представлена в статье 2017 года, которую мы опубликовали в журнале по биоинформатике. Участники добровольных вычислений, ну они достаточно абстрагированы от реальных людей, они представлены в виде вычислительных агентов. Но они знают, в каких областях вот этого огромного химического пространства молекул, в каких областях химического пространства производят поиск другие участники. И они видят, насколько перспективной является каждая область. И таким образом, каждый новый человек, который подключается к проекту, он может выбрать себе область поиска по своему вкусу. Он может, например, направиться в ту область, где уже нашли много полезного. Это говорит о том, что скорее всего там еще найдут много полезного. Но эти результаты будут однотипными. Поэтому, может быть, некоторые люди, наоборот, захотят отправиться в еще неизведанные области. И поскольку люди разные, и поведение у них разное, и вот эти вот стратегии выбора тоже разные, то вполне вероятно, что сообщество добровольных вычислений распределилось бы каким-то определенным образом. И поделило бы между собой вот это химическое пространство для поиска. И таким образом, они находили бы разнообразные, но в то же время перспективные результаты. Вот такая была идея.

Вы сейчас ведете проект Seedok at Home. Расскажите, пожалуйста, наверное, сначала про вашу роль, да, то есть кто вообще этим проектом занимается и в чем в чем ваша роль, потом уже поговорим про свой проект. Да, проект Seedok at Home был создан совместно со славянскими биологами. Это тоже биоинформатики, как и Стефан, и они занимаются именно разработкой лекарств. Это тоже небольшая группа ученых. Здесь нужно отметить, есть такой стереотип, что небольшие группы ученых не смогут разработать лекарства, потому что в это же самое время крупные компании, крупные институты и фирмы коммерческие занимаются разработкой такого же лекарства. Но на самом деле вполне распространенная практика, что именно небольшие исследовательские группы успешно находят лекарства и регистрируют, получают патент на вот это конкретное лекарство. А уже на следующих стадиях, доклинические исследования, клинические исследования, эти этапы могут проводить уже крупные фирмы. Поэтому существует достаточно много средних и небольших групп ученых, которые занимаются разработкой лекарств с нуля. Во время пандемии коронавируса мы познакомились со славянскими коллегами. Какое-то время назад они создали свой аналог Boeing. Им было удобнее не разбираться в Boeing, а создать свою такую же платформу. Они запустили свой проект в рамках Словении. Видимо, этот проект тоже начинался с привлечения знакомых, коллег, всех заинтересованных людей. И у них получился такой свой Boeing. И они генерировали множество рабочих заданий для Boeing, написали приложения и рассылали эти задания. Таким образом, они собрали некоторые компьютерные мощности. Но потом они узнали про существование Boeing и о том, что сообщество участников Boeing очень велико, и что оно позволило бы масштабировать проект, сделать его гораздо больше, ну и вообще придать ему большую известность. И поэтому они обратились вот к нашей команде. И сколько они знали, что мы уже искали лекарства для немцев от редкой болезни. И мы решили создать совместный проект по поиску лекарства. Наталья, скажите, пожалуйста, а вот славянские биологи, когда они переехали с своей платформы, в которой разрабатывали, на Boeing, то насколько увеличились мощности, которыми они распоряжаются? Славянским биологам удалось собрать в своем проекте около 400 компьютеров. В нашем проекте им сейчас доступны около 6 тысяч компьютеров. Так что мощности достаточно значительно возросли. И они сейчас используют и то, и то? Сейчас они используют и наш проект, и свой проект, но для других вычислительных экспериментов, которые не пересекаются. Да, я даже видел у вас на форуме, что вот в новостях постоянно публикуются, что сейчас мы переходим на новую цель. Таргет 16, таргет 17 и так далее. И подозреваю, что можно спокойно распределить эти таргеты или задачи между разными сетями, назовем это так, для того, чтобы эффективно их все использовать. Ну да, можно сделать и так. Коллеги из Словении, они искали именно лекарства от ковида или потом просто переключились на поиск лекарств от ковида? С началом пандемии они переключились на поиск лекарств от ковида, для чего и создали вот эту систему распределенных вычислений, аналог боинг. До этого для исследования других вирусов им хватало собственных мощностей. В связи с ковидом все носятся с вакцинами, а вы постоянно говорите про лекарства. В чем идет речь, в чем разница? Понятие лекарства непрерывно связано с понятием мишени. Мишень — это макромолекула в организме человека, нарушение функции которой приводит к заболеванию. Мишень представляет собой крупную молекулу сложной формы. На поверхности этой молекулы есть специальная область, похожая на замочную скважину. Лекарство — это небольшая молекула, которая способна связываться с мишенью особым образом, чтобы воздействовать на ее функцию и останавливать течение заболевания. Молекулярный докинг — это компьютерное моделирование связывания малой молекулы к мишенью. Такие малые молекулы, среди которых ищутся лекарства, называются легандами. При молекулярном докинге вычисляются силы межмолекулярного взаимодействия между мишенью и легандом. Рассчитывается оценка энергии связывания. И если эта оценка по модулю велика, то леганд имеет хорошие шансы пройти на следующий этап разработки лекарства. И при этом существует очень много потенциальных лекарств вот этих легандов. На практике проводится поиск в базах сотнями миллиардов легандов. Для того, чтобы проверить, как ведет себя конкретный леганд по отношению к мишени, применяется процедура молекулярного докинга. Для того, чтобы перебрать всю огромную базу вот этих легандов, на помощь приходят высокопроизводительные вычисления. А сколько времени занимает условно один леганд проверить? Проверка одного леганда может быть очень быстрой. Ну, может быть, 1-2 минуты на современном настольном компьютере. Но поскольку этих легандов сотни миллиардов, то требуется гораздо большее время. Если бы мы проводили вот этот поиск в обычной лаборатории, то это называлось бы скрининг. Мы брали бы тысячи разных молекул, проверяли их взаимодействие с мишенью и выбирали бы наиболее эффективные. Но компьютерные технологии позволяют провести эту процедуру на компьютере. И таким образом мы получаем виртуальный скрининг. При виртуальном скрининге проводится молекулярный допинг на множестве независимых моделей молекул. И наиболее перспективные, те, которые оказали наилучший результат, уходят на следующие этапы разработки лекарства. Если мы говорим о вакцине, то мы говорим о том, чтобы ввести человеку что-то. Как правило, это или кусочек вируса, или другой вирус, но в нем есть кусочек того вируса, от которого мы лечимся. Или ослабленный вирус, или убитый вирус. Для того, чтобы организм научился этот вирус выявлять. Научился выявлять свои клетки, зараженные этим вирусом. Научился их там помечать одним типом лимфоцитов, чтобы потом пришли другие фаги лимфоциты и уничтожили эти вирусы или клетки, которыми они заражены. Если мы говорим про лекарства, то получается мы говорим о неких гораздо более мелких кусках молекул, то есть тех самых лигандах, которые нужно сделать такими, чтобы они за счет межмолекулярного взаимодействия связались или с важной частью вируса, по сути подавив его работу. Или с важной частью клетки, зараженной вирусом. Или с важной частью клетки, с которой обычно связывается вирус, чтобы не дать вирусу это сделать. Если попытаться себе представить, как выглядит клетка, то это у нас есть кровь, жидкость. И вот в этой жидкости постоянно, как в огромном бульоне, происходят миллиарды разных взаимодействий. Лекарство, оно по сути, будет добавлено в этот бульон, чтобы вот в рамках постоянного трясущихся этих бактерий Бровновского движения, по сути, препятствовать работе вируса внутри организма. Задача здесь как раз в том, чтобы подобрать такую форму молекулы, чтобы она делала это успешнее. И чем более успешный вариант молекулы мы подберем, тем лучше. Но возникает вопрос, а как потом эту молекулу создать? Да, действительно, лекарство это та молекула, которая подойдет, словно ключ к замку, подойдет к конкретному белку, к нашей мишени. И при этом не сцепится с какими-то другими мишенями на пути. И действительно, найти вот такой универсальный ключ достаточно сложно. Точно, надо же еще проверить, чтобы эта молекула не уничтожала по пути что-нибудь важное. Поиск вот этого ключа производится среди огромного количества потенциальных ключей. Это как раз производится при помощи виртуального скрининга. Я же правильно понимаю, что у вас в проекте сейчас в Сидоке участвуют и GPU, и CPU, и есть расчетные задачи для разных операционных систем? Расчетный модуль для GPU пока не разработан, разработки потихоньку ведутся. В основном сейчас используется расчетный модуль для Linux, Windows. Чуть меньше в проекте андроидов и систем типа Raspberry Pi. Да, кстати, буквально на днях публиковал Максим Манзюк информацию про то, что вообще-то использовать Raspberry Pi именно в Сидоке довольно оправданно, потому что он позволяет, там довольно большое объяснение, в общем, позволяет ускорить вычисления и помочь сделать то, с чем обычные CPU справляются хуже. Да, это так. И кроме того, в проекте достаточно большое количество таких устройств, именно потому что в Boeing-сообществе много энтузиастов, которые покупают самые разные компьютеры, проводят на них разные эксперименты, пытаются загрузить их какой-то полезной работой. И все это, да, действительно на руку ученым, которые перебирают молекулы. Вот я вижу, что в основном у вас используются компьютеры на Windows и немножечко, ну как немножечко, наверное, треть — это компьютеры на Linux. Сюда же, наверное, входят и ARM, имеется в виду Raspberry Pi, потому что на них, наверное, нужно запустить Linux для того, чтобы делать расчетные задания от Сидока. Да, смотрите, вы кандидат технических наук, и вам это интересно просто внутренне или это как-то помогает в вашей научной карьере тоже? В своей научной карьере я занимаюсь именно моделированием системы распределенных вычислений и созданием алгоритмов управления заданиями в таких системах. То есть это напрямую связано с моей научной деятельностью. И, в частности, это вошло в мою кандидатскую диссертацию. Вот это вот работа в Германии с поиском лекарств. Мы научились группировать задания определенным образом, чтобы оптимизировать процесс. И это вошло в мою кандидатскую диссертацию. Результаты ваших научных изысканий в этой области, они потом как-то используются в разработке самого клиента или серверной части Боинга? Контрибуется ли это в опенсорсную разработку? В целом, мы движемся в этом направлении, оформляем свои программы и вот эти дополнительные модули в таком виде, чтобы они могли использоваться. Но также мы работаем над другим направлением — это создание именно вычислительной системы для виртуального скрининга, которая будет просто использовать Боинг в качестве вычислительных ресурсов. И мы собираемся реализовать именно предметно-ориентированные алгоритмы для такой системы виртуального скрининга. И, возможно, нам помогут именно какие-то специфические свойства Боинга. Может быть его распределенность, хорошая масштабируемость — вот это потенциальная большая мощность такой системы. Я вот посмотрел список суперкомпьютеров России, то есть здесь крупнейшие суперкомпьютеры России имеют мощность порядка 40 петафлопс. Оперативные суперкомпьютеры Яндекса, Сбера и там в конце еще немножечко МГУ. Мощность тех компьютеров, которые подключены к Сидок, она порядка 100 террафлопс, что в пересчете на петафлопсы — это 1,1 петафлопса. Ну то есть те компьютеры, казалось бы, намного мощнее. Но насколько я понимаю, в Сидоке используется CPU, не GPU. А вот эти мощнейшие компьютеры, которые корпоративные российские, они такие мощные, потому что они используют много GPU. То есть и Яндекс, и Сбер создают их в основном для решения задач, связанных с тренировкой нейросетей. GPU, если считать во флопсах, он в десятки раз мощнее, чем CPU. То есть, казалось бы, ну во-первых, цифры уже сравнимы с мощностями суперкомпьютеров основных российских, да, но при этом надо учитывать, что здесь как бы такая более чистая процессорная мощность, а не мощность от видеокарт. Как чувствуется вот это? Есть ли какие-то специальные ощущения в связи с тем, что у вас такая мощность, скажем так, в распоряжении? В 2021 году мы публиковали статью, в которой сравнивали мощность проекта с современными суперкомпьютерами. И действительно он сравним. И на самом деле очень радостно, что мы с помощью сообщества добровольных вычислений, с помощью добровольцев в области Boeing, мы предоставляем нашим славянским коллегам такой вот виртуальный суперкомпьютер. Исследования идут достаточно долго. Ну, вообще, разработка лекарства — это долгий процесс. И, ну, конечно, очень радостно, что мы смогли создать и поддерживаем такие вычислительные мощности. Причем я вижу, что в вашем проекте участвуют люди из США довольно мощные. Вот смотрю просто список топ-партиципантс вашего проекта на сайте вашем. Украина, Россия, Финляндия, Тайвань, Германия, Япония. То есть здесь довольно много участников из самых разных стран. Да, это, конечно, тоже очень радует. И сообщество добровольных вычислений с большим энтузиазмом откликается на новые проекты. И, в частности, на те проекты, которые касаются здоровья человека и здоровья, ну, человечества вообще. Например, вот в случае с коронавирусом пандемия затронула всех. Поэтому очень многие люди начали участвовать в добровольных вычислениях. И я смотрю, вот среди топовых участников есть люди, которые используют, ну, то есть самые последние, понятно, процессоры типа Ryzen 5950X. Но среди самых топовых здесь есть 64-потоковые Xeon, Threadripper с тоже 64-мя потоками и так далее. То есть определенно очень мощные машины подключены к этому проекту. Да, это так. И в протяжении длительного времени эти компьютеры именно вот, да, работают. И люди подключают новые мощные компьютеры. Ну, в частности, вот у нас есть участница из Польши. Она работает системным администратором. И, в частности, она занимается покупкой и перепродажей серверов достаточно современных. И она написала нам, что покупает серверы и запускает на них Boeing. И, в частности, вот именно наш проект. Загружает все процессоры и таким образом проверяет стрессоустойчивость компьютера, ну, мощность, производительность, насколько она соответствует вообще его техническим характеристикам. Там же серверы проверяют на длительное воздействие именно высоких нагрузок. И получается, что хорошо, если электричество жжется не просто так, а с какой-то целью. Я прям понимаю эту девушку. Да. И, кроме того, некоторые участники из Европы говорили, что используют компьютер с Boeing, запущенным на нем Boeing, для обогрева помещения. То есть это тоже иногда актуальная задача. И Boeing помогает даже в этом. Такая, получается, продвинутая грелка, да. То есть в обычном случае, если я использую, например, 1-киловаттный обогреватель дома, то я просто превращаю электричество в тепло. А если я использую мощный компьютер, то я превращаю электричество в тепло, но по пути вырабатывая огромное количество пользы. 1-киловаттный компьютер — это, ну, прям топовая мощная домашняя система с топовыми GPU и CPU на сегодняшний день. Может быть, даже с двумя GPU. Да. Если при этом еще работает Boeing, то в это же время у нас на компьютере, получается, крутится такая виртуальная лаборатория, в которой заодно проверяются леганды и может даже найтись лекарство.

Огромное удовольствие испытываю, изучая ваш сайт, потому что он, наверное, один из наиболее таких полноценных, полных среди сайтов, проектов. Подобное я вижу вот только у Праймгрида, нечто подобное. Подозреваю, что вы много информации и вообще разных историй собираете от участников своего проекта. Да, участники очень активные люди. И вообще, я была очень приятно удивлена, когда начала работать с обществом добровольных вычислений. Это произошло еще в начале работы проекта Рейксёрч, который у нас уже несколько лет. Проект Рейксёрч в области комбинаторной математики, и о нем рассказывал Эдуард Ватутин в предыдущем подкасте. Участники интересные люди и зачастую реагируют на все обновления в проекте большим энтузиазмом. И мы всегда наблюдаем, что когда мы ввели какое-то новшество в проект, когда мы запустили новую мишень для поиска лекарства, или когда мы запустили новую версию приложения, или ввели еще что-то новое, то, как правило, мы даже не успеваем подготовить и написать обстоятельную новость. Оказывается, что участники уже сами все это заметили, обсудили, друг другу объяснили, и это очень интересно. И, например, такое произошло, когда мы переносили CDOC от Home с тестового проекта на основной. Это произошло примерно после двух месяцев работы тестового проекта. Мы опробировали приложение и все задания в тестовом режиме, а затем переехали на постоянный сервер. И мы очень ответственно и осторожно подходили к переносу проекта. Поэтому не торопились приглашать участников в основной проект, и вообще, как публиковать новость? Медленно и осторожно переносили базу данных, переносили все файлы, весь вот этот поток заданий, сертификаты, связанные с интернетом. И в какой-то момент посередине вот этого осторожного переноса мы с удивлением обнаружили, что участники уже пронюхали про наш новый проект и уже обсуждают на форуме, как мы все хорошо перенесли. И уже получают задания и считают их. Это было так немножко неожиданно, но забавно в то же время. Про какой форум идет речь? Ну, про основной вот форум проекта Seedok at Home. Он есть прямо на сайте, верно? Да, да. Ну, форум создан стандартными средствами Boeing. В нашем проекте он достаточно активный. Мы стараемся публиковать все, что связано с проектом, какие решения мы считаем, на каком вообще этапе мы находимся в исследованиях. И люди реагируют, задают вопросы, участвуют в обсуждениях. Это на сайте в разделе Community Message Board. Есть ли еще какие-то каналы, как вы общаетесь с сообществом? Может быть, есть какой-то телеграм-канал, чат? Ну, мы не поддерживаем других каналов. На это, к сожалению, мало времени. Я знаю, что в Discord есть активный канал, связанный с Boeing. И на какие-то срочные вопросы мы отвечаем там тоже. Да, там есть большой канал, связанный с Boeing, который как раз ведет, если я правильно понимаю, сам Boeing вместе с Science Community Initiative. И там же и публикуются вот эти еженедельные Boeing Radio, ежегодные исследования Boeing Census и воркшопы тоже. Да, и также там публикуются все новости всех Boeing-проектов в таком дайджесте небольшом. Это тоже бывает достаточно удобно. Про сообщество. Есть ли еще какие-то интересные истории про ваших добровольцев? Меня еще тронул один случай, который произошел в проекте RakeSearch. Мы выдаем там бейджики с изображением разных растений, насекомых, в последнее время с изображением птичек. И вот, когда мы ввели очередной бейджик литком шиповника, то мы не сразу написали, как он называется. И один из участников спросил на форуме, что за новый бейджик, как он называется. И тогда один участник из Великобритании процитировал Шекспира. Что значит имя? Роза пахнет розой. Хоть розой назови ее, хоть нет. Меня почему-то очень запомнился и очень тронул этот случай. Но потом разобрались, надеюсь, что это шиповник, и человек смог получить название? Да, человек был удовлетворен ответом. Классно. Много ли еще в Сидоке задач, которые надо посчитать? Да, задач много. Дело в том, что сейчас мы исследуем библиотеку из миллиарда легандов и проверяем ее для каждой мишени. Мишеней много. Их изначально было несколько десятков. Кроме того, в процессе работы эти мишени уточняются, и часто необходимо посчитать другой вариант той же самой мишени. Поэтому, соответственно, рабочих заданий можно сгенерировать еще очень много. То есть если у вас станет, например, в 10 или в 100 раз больше мощностей в распоряжении, вы знаете, чем их занять? Да, мы знаем, чем их занять. И кроме того, славянские коллеги планируют расширить библиотеку примерно в два раза. То есть легандов будет не миллиард, а два миллиарда. Это тоже позволит занять компьютеры. Замечательно. Я же правильно понимаю, что именно славянские коллеги как бы поставляют сутевую часть проекта, то есть определяют дальнейшие именно биологические цели эксперимента. Да, славянские коллеги разработали библиотеку легандов, среди которых ищется лекарство. Они предоставляют модели мишеней, то есть белков коронавируса, для которых мы ищем лекарства. И они же получают от нас вот эти результаты вычислений и тестируют их уже в реальной лаборатории. Наверное, тот вопрос, который задают миллион раз, а удалось ли уже что-то найти? Ну, славянским коллегам удалось найти несколько потенциальных соединений. И сейчас вот опишется статья в биологический журнал, в который, как я надеюсь, достаточно скоро мы опубликуем все эти результаты и, соответственно, опубликуем эту статью на нашем сайте проекта и дадим научно-популярный такой обзорщик данной статьи, чтобы людям было максимально понятно, что мы насчитали, почему именно вот эти результаты оказались полезными.

Если говорить про проект Seedok at Home и то, как он соотносится с проектом Folding at Home Ну, поясню, существует довольно старый проект Folding at Home, который во время коронавируса перепрофилировался на то, чтобы в основном решать задачи, подобные Seedok'у, да, тоже поиск лекарств, белков, которые могли бы взаимодействовать с коронавирусной инфекцией и помогать с ней бороться. При этом Folding at Home выпустил прямо свой расчетный модуль, который можно скачать себе на компьютер и за счет рекламы со стороны Nvidia, который рекомендовал своим пользователям подключиться к Folding at Home за счет того, что люди действительно хотели помочь ученым бороться с коронавирусной инфекцией, этот проект стал довольно популярным, причем, в общем-то, настолько популярным, что суммарная мощность внутри Folding at Home, наверное, превысила мощность в Boeing Да, здесь есть эффект использования именно GPU-вычислений, но тем не менее. Как Seedok соотносится с Folding at Home? Да, Folding at Home замечательный проект, который действительно собрал огромные мощности, и в нем решается немножко другая научная задача. В Folding at Home моделируется процесс сворачивания белка. В Seedok at Home мы используем уже конечное состояние белка. То есть, это как раз отражено даже в названии. Seedok — это про докинг, а Folding — это просто то, как он сворачивается. Да, и вот молекулярный докинг проводится именно уже с конечной моделью белка, когда он уже свернулся нужным образом. То есть, они, возможно, мишенью ставят какую-то часть, момент, когда белок еще не свернулся, да? Ну, на самом деле, насколько я читал про Folding at Home, они не только с коронавирусом борются, да? То есть, коронавирус — это у них одна из задач, которая довольно хорошо была популяризирована. Но при этом они занимаются еще в целом вопросами изучения сворачиваемости белков, моделирования, качества этого моделирования и так далее. Подозреваю, что они моделируют, потом в лаборатории проверяют и, возможно, даже после этого меняют какие-то модели для того, чтобы дальше моделировать правильнее. Да, интересный проект и всегда интересно читать его новости. Какие дальнейшие планы проекта Seedok at Home не с точки зрения именно поиска лекарства, а с точки зрения развития самого проекта? То есть, вычислительных модулей, возможно, новых каких-то направлений использования девайсов и так далее? Ну, у нас есть несколько направлений дальнейшей работы. Одно из них связано с тем, о чем я уже упоминала — разработка такой универсальной системы для универсального интерфейса, для виртуального скрининга, который смогут использовать любые коллективы биологов. Мы надеемся, что вот такая система поможет разным группам, в том числе совсем небольшим группам исследователей, проводить виртуальный скрининг. Еще одно направление дальнейшей работы связано с разработкой модулей визуализации результатов, возможно, подключением уже существующих. И таким образом участники проекта смогут наблюдать на сайте в интерактивном режиме, что мы сейчас считаем. Если говорить об исследовании других заболеваний, то славянские биологи также планируют искать лекарства от вируса Эбола. Это не настолько распространенное заболевание, но также очень тяжелое и социально значимое. Интересно, откликнется ли сообщество добровольных вычислений на такую новую задачу? Классно. Мне кажется, будет количество людей, которые откликнутся на это. Я вот смотрю про то, как помочь проекту. Естественно, первое — это скачать Боинг, установить его, подключиться к проекту Сидок. Второй вариант — есть возможность донатить в проект просто деньги со своей кредитки PayPal, Этериум, Биткоин. Куда будут использоваться эти донаты? Все вот эти собранные средства мы планируем использовать для проведения экспериментов в лаборатории. То есть сами соединения необходимо покупать, проводить эксперименты, как-то обрабатывать результаты. Вот на это все требуется финансирование. Этим, наверное, будут заниматься славянские коллеги, в первую очередь. Да, да. PayPal там указан именно вот славянского коллеги Марка, и, соответственно, они получают все вот эти вырученные средства. И, кроме того, сейчас появилась новая такая интересная инициатива Science Initiative. Они создали товары с символикой Боинг. Наш проект участвует вот в этой инициативе. И люди могут заказать в интернете футболки, кепки и другие товары с символикой нашего проекта. Подскажу, как это найти. На сайте Сидока в разделе Community заходим на форум. Там есть news. В news есть недавняя буквально новость про Boeing merchandise. И вот там можно будет найти ссылку, где можно купить эту футболку. Вырученные деньги частично пойдут на развитие Boeing, что тоже очень важно. Возможно, на оплату работы программистов и на другие нужды, связанные с развитием платформы Boeing в целом. Но также часть этих денег пойдет и на развитие проекта. То есть на финансирование экспериментов в лаборатории. Я вот смотрю еще из статистики, что прямо сейчас в проекте участвует порядка двух с половиной тысяч пользователей. Суммарное количество компьютеров это порядка шести тысяч. На самом деле это гигантское число. То есть это прямо целый дата-центр. Юзеры могут объединять нескольких людей. У меня, например, так сказать, семейный аккаунт, к которому подключены сразу несколько человек. И я на самом деле участвую в Сидок через Science United. То есть это планировщик задач, который позволяет шарить компьютер в автоматическом режиме сразу в несколько проектов. Мне просто так удобнее, потому что у меня есть Mac, у меня есть Linux, у меня есть Windows. И мне довольно сложно сидеть и с каждым разбираться, куда его подключить. Science United позволяет как бы сделать так, чтобы каждый компьютер использовался в соответствии с тем, есть ли расчетная задача именно для него, с учетом его GPU, с учетом его операционной системы и так далее. Есть еще несколько вопросов. Что вы хотели бы получить от государства или от большого бизнеса? То есть чем чиновник какой-то или крупный бизнесмен мог бы вам помочь? Было бы, конечно, очень полезно получить возможность проводить эксперименты в лаборатории. То есть нужен контакт с какой-то группой биологов, которым это тоже интересно. И финансирование для закупки соединений и проверки. Наверное, какого типа лаборатория я смогу узнать только у славянских коллег? Или вы тоже можете ответить на этот вопрос? Да, наверное, этим занимаются сейчас славянские коллеги. Просто дело в том, что на протяжении более чем 10 лет работы мы пока не нашли российских коллективов, которые, в принципе, занимаются исследованиями. Вот разработка лекарств, которым был бы полезен Boeing и с которыми мы могли бы сотрудничать. Было бы, конечно, интересно найти такие проекты и начать с ними работу. Что наиболее вероятно, если бы был какой-то совместный грант, совместное финансирование для такой совместной работы. На что вы потратили бы деньги, если вы получили, например, грант в размере миллион рублей или 10 миллионов рублей? Недавно наша команда получила грант от фонда содействия инновациям. Это грант на разработку программной системы для проведения виртуального скрининга. И эта система будет основана на наших наработках, в том числе из проекта CDOC at Home. Немаловажно, что это будет открытая общедоступная программная система. И любой коллектив биологов сможет ее использовать, свободно использовать эту систему и использовать в том числе ресурсы обычных настольных компьютеров, которые он будет подключать к этой системе при помощи Boeing. Звучит классно. Будут ли результаты этого продукта использоваться в самом CDOC? Мы надеемся, что да. В частности, мы хотим реализовать в этой системе некоторые алгоритмы более быстрого и точного поиска перспективных химических соединений. И в частности, вот этот грант дает нам возможность реализовать и внедрить эти алгоритмы. Это то, на что раньше в предыдущие годы не хватало финансирования и времени. Сейчас наша команда сможет реализовать некоторые наработки. Это тоже очень хорошо. Может ли человек с бэкграундом в компьютерных науках, компьютер-сайенс, в информатике подключиться к проекту и быть вам чем-то полезен? Да. Сообщество добровольных вычислений, оно славится не только энтузиастами, но и также хорошими программистами. И CDOC at Home, как и во многих других проектах, используется расчетный модуль с открытым исходным кодом. Это программа молекулярного докинга. В частности, ее активно развивают славянские коллеги. И человек, любой желающий, может подключиться к разработке исходного кода. В частности, к переносу на новые платформы, которые пока не поддерживаются. Например, переносу на GPU или другие платформы. В общем, ребята, если вы хотите что-нибудь полезное замутить на GPU, есть, если я правильно понимаю, выложенный в опенсорс, скорее всего, на гитхабе расчетный модуль, да? Он ориентирован на CPU, его надо переделать по GPU. Правильно понимаю? Да-да, есть такая задача. И это увеличит мощности проекта, которыми располагает Сидок довольно сильно. В общем, это жутко полезная работа, которую можно сделать. Если человек обладает именно бэкграундом в области биоинформатики, то он может также поучаствовать в разработке вот этой именно биологической части модуля. То есть там реализовать какое-то более точное моделирование межмолекулярных взаимодействий. Это тоже очень приветствуется, и мы всегда рады новым специалистам, которые будут внести вклад в это программное обеспечение. Даже если студент, он может быть полезен? То есть для него это может быть какой-то хорошей стажировкой или там темой для его будущей диссертации? Ну, вообще, да. При разработке такого программного обеспечения там возникает много новых тем, которые могут стать основой для диссертации и вообще для научной работы. Это может быть какая-то визуализация результатов, обработка результатов и еще много чего интересного. Может ли быть, ну, с техническими специалистами понятно, а может ли быть в проекте полезен гуманитарий? Мне кажется, что гуманитарий тоже может быть полезен в проекте. Он мог бы помочь писать интересные научно-популярные заметки о том, что происходит в проекте, какое лекарство мы ищем, для чего. Может быть, собирать какой-то дайджест новостей из данной предметной области. То есть, если вы маркетолог, СММщик, человек, который хочет получить опыт в копирайте, да, то имеет смысл подключиться к проекту, возможно, через форум, возможно, напрямую написать Наталье Никитиной, если вы не против, мы оставим ссылку на ваш Вконтакте для того, чтобы подключиться к проекту и быть в нем полезен, даже если вы не имеете каких-то мощных компьютеров, не хотите их тратить, не имеете опыта разработки, вы можете быть вполне полезна, как человек, который помогает общаться с сообществом, строить его, делать наглядные материалы и просто распространять эту информацию, чтобы больше людей подключалось, причем не только на русском, но и на других языках. Да, кстати, еще следует упомянуть, что интересный вклад внес мой коллега, который занимается изучением итальянского языка, он перевел на итальянский язык некоторые разделы сайта и презентацию, и это очень заинтересовало итальянское сообщество, и мы получили много вклада компьютеров итальянских участников, так что такой вклад тоже может быть очень полезен. Классно, да, если вы просто, например, изучаете японский язык, то просто взять материалы и перевести их на японский язык, чтобы больше японских пользователей могло получиться, это тоже жутко полезно. Это действительно полезно, интересно и привлекает много новых участников. Подозреваю, что вы свой домашний компьютер тоже используете для распределенных вычислений. Да, у меня считаются и наши проекты, и несколько других проектов, например, о комьюнити грид. Расскажите, пожалуйста, на каких компьютерах считаете и какие проекты, это тоже довольно такой стандартный вопрос, который я задаю всем гостям и надеюсь буду задавать и дальше. Ну, у меня обычный стандартный компьютер с Windows 10, а на работе компьютер с Linux. На работе компьютер более современный, в нем 16 ядер, и он достаточно мощный. И мне больше всего нравятся проекты, связанные с поиском лекарств, поэтому у меня подключены проекты World Community Grid и Rosetta at Home, ну и, конечно, наши проекты тоже. А World Community Grid это, по-моему, проект в каком-то смысле сборная солянка, да, то есть там внутри довольно много самых разных конкретных проектов, которым идут вычисления, и вы подключены просто ко всему World Community Grid или вы внутри выбрали какие-то проекты, которые вам наиболее интересны? Да, World Community Grid это зонтичный проект, у него есть несколько направлений, и сейчас я подключена ко всем из них. Но несколько лет назад мне особенно нравился проект, который был направлен на разработку лекарства от рака, и в нем интересно то, что биологам удалось значительно продвинуться в разработке лекарства от этого вида рака. Они провели масштабные эксперименты в Boeing, ну вот в World Community Grid, и результаты показали очень хорошую эффективность в лаборатории, если не ошибаюсь, на мышах. И, конечно, вот такие новости очень сильно мотивируют меня и, думаю, что многих других участников тоже, и дальше участвовать в распределенных вычислениях и предоставлять ученым свои мощности. Вы используете только CPU или GPU тоже? Ну, я пока использую только CPU. Некоторые люди боятся подключаться, потому что думают, что их компьютер может перегреться или сломаться. Что вы об этом думаете? Ну да, здесь можно заметить, что современные компьютеры, как правило, обладают некоторыми системами саморегуляции, которые вовремя предотвратят излишний перегрев. Я бы даже сказал, что там куча систем саморегуляции, которые начинают тротлить его, то есть замедлять, просто отключают его и так далее, если что-то пойдет не так. Да, поэтому не следует бояться и лучше попробовать разные проекты. Другой вопрос, что в различных проектах задания могут иметь свою специфику. Например, где-то могут быть задания, которые сильно загружают процессор, но не загружают оперативную память. А где-то может быть наоборот. И возможно, что вашему компьютеру больше подойдет какой-то конкретный проект. Поэтому есть смысл попробовать разные проекты, если вас что-то не устраивает в нынешних, и подобрать тот, который наиболее оптимально загружает ваш компьютер. А не мешает ли Boeing обычной работе, то есть использованию компьютером? И если не секрет, то какие настройки Boeing клиента вы используете? Ну, то есть 100% CPU, 100% GPU отключаться при использовании или что-то такое? Обычно и на рабочем, и на домашнем компьютере я позволяю Boeing использовать все 100% работы ресурсов процессоров и оперативной памяти. И он не мешает мне в моей деятельности. Да, Boeing успешно регулирует сам себя. И если он видит, что процессор занят какими-то моими задачами, он приостанавливает свою деятельность. Это очень удобно, потому что можно не задумываться, что работает Boeing, можно не заморачиваться с тем, чтобы его переключать или вообще отключать. Можно просто заниматься своими делами. Ну и для тех, кто может каким-то специализированным вещами занимается, там в Boeing клиенте есть такая настройка, когда Boeing просто отключается каждый раз, когда ты подходишь к компьютеру. То есть, по сути, он будет работать только тогда, когда ты не используешь компьютер. Это такая идеальная основа. Тем, кто боится перегрева, я бы порекомендовал поставить, например, использование не 100% компьютерного времени, а, например, 50. В таком случае Boeing работает только на 50% мощности компьютера, и это не должно вызвать никаких проблем. С GPU посложнее. GPU пока из-за того, что они все разные, и там не так много настроек. Там, по сути, просто или использовать GPU, или нет. Хотя вот в некоторых проектах я видел специальные команды для терминала, которые позволяют заставить использовать GPU активнее. В том смысле, что обычно там идет расчет, условно, в один поток многопоточных вычислений, а эта команда позволяет, например, на мощных GPU-системах запускать сразу несколько потоков, полностью утилизировать мощь какого-нибудь RTX 4090. Наталья, спасибо большое. Мне кажется, выпуск получился жутко интересным. Спасибо вам, что организовали все это интервью.