Виртуальный ты. Как создание цифровых близнецов изменит будущее человечества

В то время как ЭНИАК использовался для некоторых ранних расчетов, Лос-Аламосская версия – математический анализатор, числовой интегратор и компьютер, или MANIAC, – была задумана (и, по иронии судьбы, получила это название, хотя он ненавидел подобные аббревиатуры) греко-американским физиком Николасом Метрополисом (1915–1999) и использовалась для моделирования экспериментов с оружием[136]. Это новаторское использование компьютеров проложило путь к моделированию всех видов потоков крови, и не в последнюю очередь крови, проходящей через человеческое сердце.

Проект «Манхэттен» также предоставил ключевую информацию о том, как моделировать события на молекулярном уровне, благодаря ключевой фигуре, которая внесла огромный вклад в вычислительную науку и помогла выяснить, как инициировать термоядерную реакцию[137], Станиславу Уламу (1909–1984), чья жена Франсуаза была одной из женщин-«компьютеров» в Лос-Аламосе. Он отметил, что это была крупнейшая математическая работа, когда-либо осуществленная, «значительно более масштабная, чем любые астрономические расчеты, выполненные ранее на ручных компьютерах»[138].

Улам пришел к моделированию случайного процесса – цепной ядерной реакции – с помощью так называемого метода Монте-Карло. Этот влиятельный метод получил свое название потому, что для запуска моделирования использует компьютерные (псевдо) генераторы случайных чисел (сродни случайности, наблюдаемой в играх в казино Монте-Карло). Случайность позволила Уламу быстрее находить решения.

Результаты извлекаются путем усреднения результатов огромного количества отдельных симуляций, что является еще одним примером того, как ансамбли – в данном случае «усреднение ансамбля» – могут придать смысл случайным процессам. Метрополис в сотрудничестве с другими в 1953 г. представил самую известную форму метода Монте-Карло, который использует повторную случайную выборку, например, для изучения того, как нейтроны диффундируют через расщепляющийся материал, такой как плутоний. Это оказалось быстрым и эффективным способом создания состояния термодинамического равновесия (когда прекращаются общие или макроскопические изменения) совокупности молекул в любой фазе вещества – твердой, жидкой или газообразной – без необходимости вдаваться в подробности того, как молекулы движутся на самом деле, то есть их молекулярной динамики[139]. Вместо этого в том, что сейчас называется методом Монте-Карло с алгоритмом Метрополиса, случайные числа используются для случайных движений частиц, атомов или молекул после случайно выбранных начальных условий для определения среднего, равновесного состояния.

Эта ранняя работа и многие другие инновации в области информатики и компьютерного моделирования в Лос-Аламосе – наряду с параллельными усилиями по созданию ядерного оружия в бывшем Советском Союзе и Великобритании – заложили основу для многих методов, которые сейчас используются для анализа динамики жидкостей в прогнозировании погоды, безопасности ядерных реакторов, открытии лекарств и во множестве других областей, включая, конечно, виртуальное моделирование людей.

Альтернатива статистическим методам Монте-Карло Улама появилась в 1950-х гг. в так называемой Ливерморской национальной лаборатории Лоуренса в Калифорнии, когда Берни Алдер (1925–2020) и Томас Уэйнрайт (1927–2007) впервые смоделировали реальные движения атомов и молекул, основанные на законах движения Ньютона, решая уравнения Ньютона при столкновении атомов. Ученые использовали крошечные шаги во времени, чтобы проследить за получающимся атомным танцем на UNIVAC, первом электронном компьютере, используемом в Ливерморе, который мог отслеживать 100 твердых сфер, рассчитывая примерно 100 столкновений в час. Перейдя на компьютер IBM-704, они смогли обрабатывать 2000 столкновений в час для нескольких сотен частиц[140].

Рисунок 18. Моделирование плавления. Траектории частиц в молекулярно-динамических расчетах. В твердом состоянии (вверху) частицы движутся вокруг четко определенных положений; в жидкости (внизу) они перемещаются из одного положения в другое (Шуньчжоу Ван, Центр вычислительных наук, UCL)

Используя этот альтернативный подход, который вскоре стал известен как классическая молекулярная динамика, в 1957 г. Алдер и Уэйнрайт показали, что при сжатии системы твердых сфер претерпевают фазовый переход из жидкости в твердое состояние (рис. 18)[141]. Это было важное открытие, поскольку оно показало, что большие изменения в материале, такие как замерзание, можно понять с точки зрения составляющих его молекул, что стало, возможно, первым, казалось бы, реалистичным моделированием материи.

Появление цифровой клетки сердца