Деньги не пахнут 9 (СИ) - Ежов Константин Владимирович - Страница 49

То, что Сергей Платонов отложил всю работу и остался рядом с ребёнком до самого конца, для многих оказалось важным знаком. И естественно видел это по взглядам, по сдержанным кивкам, по тому, как люди сжимали губы, будто стараясь не расплакаться.

Но на этом не остановился. А помог родителям Майло найти новый дом. Старый был переполнен воспоминаниями — запахом его одежды, следами маленьких ладоней на стенах, эхом шагов, которых больше не будет. Жить там дальше означало каждый день снова и снова проживать утрату.

Кроме того, решил, что отделение, которое собирался пожертвовать больнице Пенсильванского университета, будет носить имя «Майло Т-рекс». Это имя звучало дерзко, почти вызывающе, и в нём была та самая сила, о которой он мечтал.

А потом вернулся в тату-салон, где уже бывал раньше. В помещении пахло антисептиком и свежими чернилами, машинка тихо жужжала, вибрация отдавалась в костях. И попросил набить имя Майло на внутренней стороне запястья. Но на этот раз добавил ещё одну просьбу.

— Пожалуйста, добавьте ещё и тираннозавра.

Он получился крошечным, размером с ноготь, но выглядел гордым и сильным. Будто всем своим видом заявлял: «Мне не нужна ваша жалость».

Конечно, Майло вряд ли думал о таких вещах. Трёхлетний ребёнок не понимает, что такое жалость, не рассуждает о символах и смыслах. Если быть честным до конца, это было всего лишь моё оправдание, способ немного приглушить собственное чувство вины.

И всё же…

— Я стану Т-рексом!

Тот его крик, произнесённый с детской серьёзностью, дал мне право думать именно так. Этот маленький динозавр на запястье стал для меня знаком благодарности за это разрешение.

Вернувшись в Нью-Йорк, сразу же с головой ушёл в работу, не оставив себе ни минуты на передышку. Самым срочным было исследование образца Майло. Именно через него должен был отыскать тот самый «переключатель безумия» болезни Кастлемана.

Но реальность быстро дала о себе знать.

— Текущая эффективность захвата РНК при секвенировании составляет всего около 5–10%, — сказали мне.

Технологические ограничения упёрлись в нас, как бетонная стена. Даже если начать анализ прямо сейчас, мы получили бы лишь крошечную часть общей картины экспрессии генов. Полноценное исследование стало бы возможным только после серьёзного технологического скачка.

К тому же мне напомнили, что технология пространственной транскриптомики, о которой говорил, на тот момент разрабатывалась лишь в Швеции и находилась на стадии исследований.

Обычное РНК-секвенирование показывает, какие молекулы присутствуют в клетках, но не даёт понять, где именно в организме они находятся. Пространственная транскриптомика сохраняет эту привязку, а без неё найти «переключатель безумия» практически невозможно.

Мысленно скрипнул зубами. Значит, ждать ещё год или два.

Реальный прогресс в этой области начнётся только после 2017 года. Сейчас существовал всего один небольшой шведский стартап, который пытался вывести технологию на рынок, но из-за нехватки финансирования двигался мучительно медленно.

Оставался единственный способ ускорить процесс.

— Давайте выкупим их через Quantum Genome.

Quantum Genome была одной из компаний, в которые уже вложился, и со временем ей предстояло стать одним из лидеров в области пространственной транскриптомики. Если встроить шведскую разработку в её структуру, исследования пошли бы куда быстрее.

— Они, скорее всего, будут только рады. Им явно не хватает денег, так что мы предложим финансирование. Разумеется, в обмен на долю.

Так мы могли частично решить проблему анализа генов.

Но главный барьер всё ещё оставался впереди.

— Даже после этого нам понадобится ИИ, чтобы отследить иммунные пути и точно выделить нужную информацию.

Переключатель безумия не возникает из-за одной-единственной мутации. Это результат сложного переплетения множества генетических сбоев, сплетённых в одну опасную систему. Чтобы добраться до сути, нам предстояло перелопатить миллиарды наборов данных, выискивая скрытые связи, тонкие совпадения, которые не видны человеческому глазу. Это была работа не для интуиции и не для одиночных расчётов. Здесь без глубинного обучения было не обойтись.

Проблема заключалась в том, что в 2015 году deep learning ещё не стал модным словом, которым размахивали на каждом углу. Им всерьёз занимались лишь несколько гигантов из мира больших технологий да университетские лаборатории, где исследования велись осторожно и в ограниченных масштабах.

И тут поймал себя на мысли, что мне снова придётся сдвинуть будущее ближе, как минимум на год или два.

Одними деньгами эту задачу было не решить. Прежде всего нужна была подходящая аппаратная база.

— С теми чипами, которые сейчас есть на рынке, невозможно вытянуть объёмы вычислений, о которых говорит Шон, — сказали мне прямо.

В мире ИИ всё упирается в скорость вычислений, а она напрямую зависит от графических процессоров. Рынок GPU фактически держала в руках Envid. Но их ключевые продукты создавались для игр и развлечений, а не для изнурительных вычислений глубоких нейросетей. В них не хватало нужных функций, архитектура была заточена под яркие картинки, а не под математику.

— У архитектуры Maxwing есть пределы. Через несколько месяцев они обещают выпустить продукты на базе Parsa…

Мне же нужна была следующая ступень — архитектура Bolton. Та самая линейка, которая появится лишь в 2017 году. Только с ней на сцену выйдут Tensium-ядра и долгожданное ускорение вычислений в формате FP16 — именно то, без чего мои планы оставались лишь теорией.

Ирония заключалась в том, что об этом знал только я.

В то время само выражение «ускорение FP16-вычислений» ещё даже не существовало.

— Мы рассматривали вариант оптимизации GPU под глубокое обучение, — продолжали мне объяснять, — но чёткого ответа от Envid нет. С их точки зрения это слишком рискованно. Вкладываться в продукт без гарантированного спроса опасно.

Рынок deep learning был крошечным. Зато игровые видеокарты приносили более восьмидесяти процентов всей выручки Envid и оставались их главной дойной коровой. Разумеется, приоритеты компании лежали именно там.

А мне, напротив, нужно было заставить их посмотреть в другую сторону — в сторону вычислений для ИИ.

Задача была крайне непростой.

И потому прекрасно понимал, в чём корень проблемы. Envid была публичной компанией. Большинство фирм, владевших технологиями генетического анализа, оставались частными. Там всё решалось просто: становишься крупным акционером, убеждаешь руководство, и процесс идёт.

Но здесь всё было иначе.

У меня было всего восемь процентов акций. Формально считался значимым акционером, но этого было явно недостаточно, чтобы диктовать стратегию.

— Мы назначили встречу с генеральным директором, — сообщили мне, — но трудно сказать, насколько он будет готов сотрудничать.

Вероятность того, что CEO безоговорочно примет мои предложения, была ничтожно мала. Если бы он резко сменил курс, опираясь лишь на мои слова, остальные акционеры подняли бы шум. В худшем случае это могло стоить ему кресла.

— Сейчас у них просто нет причин делать ставку на GPU для глубокого обучения…

Это было справедливое замечание. Но…

— Ничего страшного. Иногда умею быть очень убедительным.

Если причины не существует, её можно создать.

Приняв решение, сразу же вылетел в Калифорнию, чтобы заняться этим самым «убеждением». Самолёт приземлился поздно вечером. Было около одиннадцати ночи, когда, уставший, с гулом в голове и сухостью в горле, вошёл в холл заранее забронированного отеля. В воздухе стоял запах полированного камня и свежего кофе, где-то тихо звенел лифт.

И тут услышал за спиной:

— Шон?

Естественно обернулся. С дивана в лаунж-зоне поднялся мужчина и направился ко мне уверенным шагом. Мы никогда не встречались лично, но в прошлой жизни он был настолько известен, что узнал его мгновенно.