Radu Grosu, clujeanul care a ajuns un nume de referință în informatica mondială, este la apogeul carierei științifice. Conduce Divizia de Sisteme Ciber-fizice din cadrul Facultății de Informatică a Universității Tehnice din Viena, fiind totodată profesor-cercetător la Departamentul de Informatică, Universitatea Stony Brook, Statele Unite ale Americii. Este recunoscut, internațional, pentru abilitatea sa de a conecta discipline diferite și de a găsi soluții inovatoare la probleme complexe, folosind o combinație de matematică, informatică și inginerie, ceea ce i-a permis să aibă un impact semnificativ atât în domeniul tehnologic, cât și în cel științific.
Maria Sângeorzan: Combinația dintre elementele de calcul și cele fizice, respectiv informația abstractă și fizica, este un lucru simplu?
Radu Grosu: Dimpotrivă. Sistemele ciber-fizice sunt cele care operează într-un spațiu multidimensional: timp-spațiu-energie-incertitudine. Multidimensionalitatea face ca specificarea, proiectarea, analiza și controlul sistemelor de acest tip să fie o mare provocare. De aceea este nevoie de înțelegerea profundă și rigurozitatea a doi piloni de bază: pe de-o parte, sisteme computaționale în timp-real și, pe de altă parte, sisteme fizice și biologice. În cercetările mele, am pornit de la probleme fundamentale în domeniu proiectării, analizei și verificării sistemelor complexe și/sau critice în context de timp real și am dezvoltat proiecte care abordează aceste probleme.
MS: Ați recurs la inteligența artificială?
RG: Da, un exemplu îl reprezintă soluțiile din domeniul medical care adresează dezvoltarea de unelte pentru planificarea și monitorizarea personalizată a radioterapiei în cancerul de prostată sau pentru optimizarea tratamentului glioblastomului.
MS: Sistemele biologice pot fi surse de informație pentru cercetările dvs.?
RG: Sigur, da. Am propus soluții revoluționare precum proiectarea unui cip integrat 3D „neuromorfic” (imită funcționarea creierului), senzorial și de procesare a informației vizuale în creier de albină. Față de soluțiile actuale, cipul – cu o suprafață de silicon de 50 mm pătrați – promite o eficiență energetică de o sută de ori mai bună.
MS: Ce ne puteți spune de echipa pe care o conduceți?
RG: Avem, la Viena, un centru de dezvoltare puternic, în care s-au afirmat și se afirmă 40 de studenți doctoranzi (actuali și absolvenți) și numeroși studenți masteranzi. Rezultatele echipei pe care o conduc sunt confirmate de două patente, în Germania, respectiv Statele Unite, două start-up-uri inițiate – unul în S.U.A. și altul în Austria, și 11 soluții software proiectate și implementate în cadrul echipei.
MS: Cât de importanți au fost mentorii în dezvoltarea profesională?
RG: Extrem de importanți au fost atât profesorii, cât și instituțiile care m-au sprijinit, m-au încurajat și care m-au format. Încep cu Teodor Vodă, profesorul de fizică din Liceul „E. Racoviță”, cel care a pus bazele pregătirii mele, cu care m-a pregătit pentru olimpiade. În facultate, unde m-am format ca informatician, i-am avut mentori, în primul rând, pe profesorul Ion Alfred Leția, cu care mi-am dat lucrarea de diplomă și pe tinerii asistenți Ioan Solomie și Sergiu Nedevschi, care ne dădeau cărți, ne încurajau și ne țineau la curent cu noutățile. După facultate am făcut un mic stagiu la Centrul de Calcul Minier unde am învățat cum funcționează calculatorul independent. M-au învățat așa de bine că, la sfârșit, serviciul lor de reparații a vrut să mă fure. N-au reușit pentru că am plecat la doctorat, în Germania, la Universitatea Tehnică din Munchen unde conducătorul meu de teză a fost profesorul Manfred Broy, așa-numitul Țar al Informaticii din Bavaria. Aici am învățat să fac cercetare am continuat să învăț la Universitatea Pennsylvania (SUA), de la Rajeev Alur, care este unul din cei mai distinși, cei mai citați profesori de informatică din întreaga lume. La un moment dat, însă, trebuie fie să ajungi, fie să n-ajungi profesor. Eu am reușit să ajung profesor la Universitatea Stony Book și am lucrat cu colegul meu Scott Smolka, cu care colaborez și astăzi foarte bine.
MS: Care a fost rolul părinților, al familiei, în alegerile profesionale?
RG: Mama și tata un fost pentru mine exemple pe care le-am urmat. Datorită lor, niciodată nu m-am speriat. Am zis: dacă ei pot, pot și eu. Alții erau îngrijorați cu nu vor ajunge la nivelul părinților. Eu am avut o atitudine relaxată știind că pot, asemeni lor. Cu ani în urmă, tatăl meu, profesor de fiziologie, i-a spus mamei mele, profesor de pediatrie, care foarte mult ar fi vrut ca eu să ajung medic practician, că e fericit că în cele din urmă, am ajuns să mă ocup de fiziologie. Se referea, atunci, la faptul că studiam fenomenele de fibrilație în rețele de miocite în inima canina, în ideea de a avea rezultate și pentru inima umană. Am investigat fenomenul fibrilației cardiace și am dezvoltat modele pentru a înțelege și trata această afecțiune. Am avut un model de cardiomiocit, care este o celulă care face parte din clasa celulelor excitabile, am putut să simulăm contracția și să simulăm procesul electric care duce la contracție. I-am avut și îi am, apoi, pe frații mei, Ligia și Dinu, care m-au încurajat și susținut tot timpul. Soția mea, Anca, academician, de mai mult de patru decenii m-a susținut, încurajat și iubit pe mine, un cercetător, un om care toată ziua e ocupat cu cercetările sale. Fiul nostru, Sergiu, ne-a dat un sens mai profund vieții unde mama și tata au câștigat: Sergiu a devenit medic practician, așa cu și-a dorit mama să fiu eu, dar n-a avut câștig de cauză cu mine. Bineînțeles că și Anca și-a dorit acest lucru. Dar și eu am câștigat. Uitați-vă care este titlul lucrării lui care l-a impus în lumea internațională a radiologiei: „Diferențierea bazată pe învățare automată a polipilor colorectali benigni și premaligni detectați prin colonografie CT într-o populație de screening asimptomatică.” Aceasta este învățare automată. Pot să-l parafrazez pe tata și să spun că, de la început, Sergiu se ocupă de informatică.
Sinteza activității de cercetare științifică – „cuantificare inginerească”
- A lucrat sau lucrează la 32 de proiecte de cercetare
- A publicat 170 de lucrări la conferințe dintre cele mai bine cotate
- A fost invitat să susțină prezentări la 72 de conferințe
- Are 7685 de citări
- În ultimii 20 de ani a primit 15 premii și programe de cercetare („fellowship”)
De la un micul vierme C. elegans la autovehicule fără pilot
Natura, în cele mai simple creații ale sale, poate fi sursă de inspirație pentru cercetători în cele mai avangardiste științe; studiul neuronilor biofizici, de exemplu, este punctul de plecare în dezvoltarea tehnologiilor moderne în inteligența artificială. Așa-numitele rețele neuronale cu constantă lichidă, apropiate de procesele cognitive umane, sunt un tip inovator de rețele neuronale recurente, inspirate din procesele biologice, capabile să se adapteze dinamic la variațiile în date și la condițiile în schimbare. Ele sunt bazate pe ideea că fiecare neuron din rețea poate să-și ajusteze dinamica internă în timp real, folosind ecuații diferențiale non-liniare. Conceptul acestor rețele vine din neuroștiințe, unde neuronii biologici își ajustează continuu dinamica bazată pe semnalele primite, fiind astfel mai flexibili și mai eficienți în adaptarea la noi informații.
Caenorhabditis elegans, un vierme transparent, de un milimetru, unul din cele mai simple organisme cu sistem nervos, este un model foarte popular pentru studiul biologiei dezvoltării. Acesta este cercetat în biologia moleculară încă din anii 1960, pe seama studierii sale fiind acordate patru premii Nobel pentru fiziologie sau medicină. Acest vierme, care deși are doar 302 neuroni și 8000 de sinapse, poate dezvolta comportamente complexe, a fost ales pentru cercetare de echipa profesorului Radu Grosu, de la Universitatea Tehnică din Viena. Înainte, profesorul cercetase fibrilația în rețele de cardiomiocite și a simulat procesul electric ce duce la fibrilație, așa încât a trecut ușor la neuroni.
În ciuda numărului redus de neuroni, micul nematod studiat este capabil de învățare asociativă și de comportament social. Radu Grosu a abordat această problemă din punctul de vedere reducționist: a trebuit să simplifice modelul, să se concentreze pe sinapsele electrice și, mai ales, pe cele chimice. Învățarea se întâmplă mai ales în sinapsele chimice, cu care se pot modela fenomene, lucruri neliniare. Echipa vieneză a realizat un model care este unul minimal, fiind totodată mult mai complicat decât orice model de rețele neuronale artificiale care exista la vremea respectivă. Nimeni nu folosea așa ceva atunci. „Ce faceți, reinventați inteligența artificială? Noi știm cum arată neuronii, nu sunt așa,” a replicat comunitatea științifică, iar Radu Grosu a răspuns: „Desigur, voi știți cum arată neuronul artificial, dar modelul biofizic e acesta, nu ceea ce folosiți voi”. S-a întrebat apoi ce face cu modelul și i s-a părut interesant să facă nu doar verificare, ci să facă sinteză. A reușit să facă neuronii să lucreze secvențial, să-i facă utilizabili pentru controlul vehiculelor autonome. Au arătat rezultatele colegilor din învățare automată, care utilizau sisteme mult mai complexe. Controlerul echipei profesorului Grosu, folosind doar 19 neuroni conectați prin 253 de sinapse pentru a transforma intrările complexe, precum imagini procesate de o rețea convoluțională în comenzi de direcție pentru vehicule, a ieșit câștigător. În proiectul în care a colaborat cu Institutul de Tehnologie din Massachusetts și Institutul de Știință și Tehnologie din Austria, universitatea lui Radu Grosu a fost nucleul proiectului: a contribuit atât la coordonarea generală, cât și la implementarea și optimizarea modelului în aplicații robotice și de vehicule autonome.
