В исследовании ученых из университета Тохоку (Япония) представлена агент-ориентированная модель, позволяющая имитировать процесс эвакуации населения в городской среде в результате обрушения цунами. Модель построена для технической реализации на суперкомпьютерах на основе гибридной технологии распараллеливания с использованием программных интерфейсов MPI и OpenMP, а проведенные с ее использованием расчеты продемонстрировали высокую реалистичность полученных результатов. К примеру, было воспроизведено цунами, вызванное землетрясением, произошедшим 11 марта 2011 г. в районе острова Хонсю и по оценкам сейсмологов, являющимся сильнейшим в Японии за весь период наблюдений.

25 февраля 2020 года Президиум Российской академии наук присудил премию имени Л.В. Канторовича за применение суперкомпьютерных технологий в общественных науках.

«Премию Канторовича было единогласно решено присудить авторскому коллективу в составе: академик Валерий Леонидович Макаров, член-корреспондент Альберт Рауфович Бахтизин, кандидат экономических наук Елена Давидовна Сушко за цикл научных работ: «Суперкомпьютерные технологии в общественных науках». Центральный экономико-математический институт известен такими фундаментальными работами» – отметил академик-секретарь отделения общественных наук РАН Андрей Вадимович Смирнов.

На основе разработанной авторами ранее программы (регистрационный номер RU 2019614589) была разработана система, позволяющая создавать эффективно масштабируемые агент-ориентированные модели с популяциями агентов разных типов до 1 млрд. агентов. Система поддерживает динамическое изменение численности и пространственного распределения агентов за счет имитации процессов исчезновения агентов и появления новых. Апробирована при реализации крупномасштабной демографической агент-ориентированной модели России, в которой имитируются основные процессы движения населения страны в разрезе регионов. Агентами в ней являются люди, которые обмениваются сообщениями, образуют семьи, поддерживают родственные связи, рожают детей, стареют и умирают. Тестирование модели проводилось на суперкомпьютерах Ломоносов-2 (МГУ) и Млечный путь-2 (Гуанчжоу, Китай). Система кроссплатформенная, написана на C++ и С#. Объем 66 Мб.

В статье представлена агент-ориентированная демографическая модель России, предназначенная для запуска на суперкомпьютерах. Использованные в модели технологии позволяют создавать искусственное общество с числом агентов до 10⁹ и эффективно распараллеливать работу симулятора. Программный комплекс, созданный для реализации модели, объединяет отдельные подсистемы, написанные на языках программирования разного уровня. С одной стороны, это обеспечивает эффективную балансировку нагрузки между вычислительными процессами и обмен сообщениями между агентами (реализовано на языке С++), а с другой, упрощает разработку блоков модели, реализующих симуляцию демографических процессов (реализовано на С#). Демографические процессы в модели имитируются на основе действий отдельных агентов с учетом их родственных связей, которые они поддерживают, обмениваясь сообщениями. Ключевыми особенностями демографической агент-ориентированной модели являются следующие: а) динамическое изменение численности и состава популяции агентов – удаление части агентов (их «смерть») и возникновение новых («рождение»); и б) разделение действий, выполняемых на шаге имитации по этапам, в конце каждого из которых может происходить пересмотр общих параметров, относящихся к регионам или группам агентов, и/или обмен сообщениями между агентами. Модель в ходе компьютерных экспериментов прошла апробацию на реальных данных и показала высокие результаты при тестировании по следующим параметрам: а) качество воссоздания на популяции агентов возрастно-половой структуры населения как по стране в целом, так и в разрезе регионов; б) устойчивость работы модели и низкая погрешность получаемых результатов прогнозирования основных демографических показателей в сравнении с вариантами официального прогноза Росстата; в) эффективность распараллеливания программного кода при запуске на суперкомпьютерах. Модель является базовой для разрабатываемой комплексной региональной имитационной модели, однако может быть полезна как самостоятельный инструмент прогнозирования.

24 сентября 2019 г. на базе Центрального экономико-математического института РАН состоялся семинар «Суперкомпьютерные технологии в общественных науках», собравший представителей нескольких организаций, среди которых: (1) Центральный экономико-математический институт РАН, (2) Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, (3) Институт прикладной математики РАН им. М.В. Келдыша, (4) Государственный академический университет гуманитарных наук, (5) Вологодский научный центр РАН, (6) Институт менеджмента, экономики и инноваций, (7) Уфимский федеральный исследовательский центр РАН, (8) ПАО «Сбербанк России», (9) компания «Моторин & партнёры», (10) компания «IQ Systems».