Teoretik informatiky Ian Mertz, který pochází z amerického New Jersey a v současné době působí v Praze, shrnuje svůj výzkum jako „kontraintuitivní přístup k využití již zaplněného prostoru“. Přátelský a vesele naladěný postdoktorand a čerstvý držitel grantu ERC Starting však upřesňuje, že nám s hledáním volného místa na přeplněných pevných discích ani v zaplněných skříních pomoci nemůže. Jeho koncept využití obsazeného paměťového prostoru jako výpočetního zdroje – takzvaná katalytická paměť – by však mohl přinést řadu zajímavých výsledků. Jako člen Centra základů současné informatiky na Matematicko-fyzikální fakultě UK, které si vybral pro jeho celosvětovou reputaci, se snaží změnit pojetí „zaplněné“ paměti a učinit ji ještě užitečnější: kromě uchovávání dat může také sloužit jako nečekaně výkonný výpočetní zdroj – a to aniž by bylo potřeba původní data vymazat.
Jak byste popsal svůj projekt nazvaný Synthesizing Traditional and Reuse Approaches to Space, který získal prestižní grant ERC?
Výpočetní paměť, čili množství paměti, které počítač potřebuje k provedení určitého úkolu, je tradičním předmětem teoretického studia s cílem dosáhnout její optimalizace v praxi. Už od počátku existence počítačů jsme však jednu věc brali jako samozřejmost – když naplníte paměť daty, buď je použijete pro určitý úkol, nebo je ukládáte pro pozdější použití. Pokud chcete dělat něco jiného, tuto paměť prostě odložíte stranou, s tím, že se k ní třeba vrátíte později, až bude opět relevantní. A pro tuto novou práci vyčleníte další paměť.
Co jsme začali chápat teprve v posledních zhruba deseti letech a co se poslední dobou stalo významným předmětem výzkumu a diskuzí – a na co se zaměřuje tento projekt –, je skutečnost, že paměť využitá jako úložiště nebo pro jiné účely ve skutečnosti není zbytečná. I kdyby byla paměť počítače zcela zaplněna nesouvisejícími daty, může stále představovat důležitý zdroj výpočetního výkonu. Vzhledem k tomu, že je to poměrně neintuitivní, není vlastně divu, že nám trvalo tak dlouho, než nás to vůbec napadlo. Nyní, když tomu rozumíme, nacházíme stále více situací, kde se to může hodit – případů, kdy není nutné vyhradit zcela nový blok paměti jen proto, že vám došla „čistá“ paměť. Můžete využít tuto „nečistou“ paměť a úkol dokončit i tak. Dokonce bych řekl, že v posledních asi sedmi nebo osmi měsících jsme si začali uvědomovat, že takové algoritmy nejen existují, ale že mohou být dokonce poměrně efektivní a možná i prakticky využitelné.
A protože se tento přístup podstatně liší od toho, jak obvykle uvažujeme o využití paměti při výpočtech, vyvinuli jsme zcela novou řadu technik, které jsou specificky přizpůsobeny právě této myšlence využití již zaplněné paměti – samozřejmě aniž by došlo k vymazání dat.
„Využívání plného prostoru“ zní na první pohled tak, jako že byste mohl pomáhat lidem nacházet volné místo na disku nebo v přecpané skříni. Samozřejmě žertuji, ale spíš než o uvolňování plné paměti tedy jde o využití toho, co tam už je, k nějakému jinému úkolu, že?
Samozřejmě si z toho sami často děláme legraci. Ve skutečnosti ale musíme vycházet z toho, že z plného prostoru opravdu nelze „vymáčknout“ ani jedinou kapku volné paměti navíc. Musíte skutečně pracovat s tím, co máte k dispozici. A to vede k některým poměrně neintuitivním způsobům využití, ale tak to prostě je.
“Paměť využitá jako úložiště nebo pro jiné účely ve skutečnosti není zbytečná. Vzhledem k tomu, že je to poměrně neintuitivní, není vlastně divu, že nám trvalo tak dlouho, než nás to vůbec napadlo.”
Mohly by vaše teoretické poznatky nebo algoritmy přinést průlom i v oblasti paměťového hardwaru?
O tom jsem zatím tolik nepřemýšlel. Je pravda, že mnoho významných pokroků v oblasti výpočetní techniky, pokud jde o software, vyžaduje také určitý hardware – respektive určitý hardware pro ně funguje lépe. Jedním z příkladů je umělá inteligence, která se zdá fungovat nejlépe na široce distribuovaných procesorech, jako jsou grafické karty.
Při práci s pamětí existuje řada nuancí – existuje paměť, která je vysoce efektivní, ale má jen drobnou kapacitu. Jiný typ paměti může být větší, ale zároveň se k ní hůře přistupuje, což znamená, že přesouvání dat je méně efektivní – pomalejší. Vyvstává tedy otázka, zda tyto techniky mohou vyžadovat odlišný přístup k paměti než standardní algoritmy, a zda tím pádem kladou jiné nároky i na hardware.
Pokud bychom to chtěli skutečně využít v praxi, záleží na tom, jaké výhody z toho plynou, a zda je paměť natolik kritickým faktorem, že bychom pro danou aplikaci chtěli tyto techniky použít, i za cenu nutnosti použít jiný hardware nebo snížení časové efektivity. To opravdu nevím. Součástí projektu, a zároveň jednou z částí, která mě osobně zajímá, je také dotazování se lidí, kteří se těmito otázkami skutečně zabývají, na jejich přání a podněty.
Kromě toho existuje i poměrně významný rozdíl mezi pamětí operační (jako je RAM) a úložištěm (obvykle pevným diskem), které se využívají k zcela odlišným účelům. Spousta lidí o tom snad ani běžně nepřemýšlí, dokud si nevybírají nebo nesestavují počítač. Je tato podvojnost pro váš výzkum důležitá?
Ano, je tam obrovský rozdíl. Ale z teoretického hlediska bych řekl, že se tím vlastně moc nezabýváme. Vlastně až dost lehkomyslně říkáme věci jako „Tady máš zaplněný disk, který můžeš použít pro své výpočty“. Z toho by si každý praktik hned trhal vlasy (smích). Proč by někoho vůbec napadlo použít pevný disk k výpočtům, že? Takže přiznávám, že jsme od toho dost odstřihnutí.
Přesto existují otázky, na které bych rád znal odpověď, protože výpočty se obvykle provádějí právě v paměti RAM, která se navíc zaplňuje rychleji než cokoli jiného. Pokud tedy náš model lze využít v reálném čase pro tento typ dílčích výpočtů nebo pro cokoli jiného, co chcete dělat, pak struktura paměti RAM hraje důležitou roli.
Opět, jakmile začneme věci přenášet směrem k reálné využitelnosti nebo praktickým okolnostem, můžeme se obrátit na hardwarové specialisty a říct: „Hele, mám algoritmus, který funguje takhle – jste schopni ho využít? Co byste od nás potřebovali změnit, aby to bylo použitelné?“ My pracujeme s teoretickými modely, ve kterých předpokládáme, že máme k dispozici zcela zaplněný pevný disk a že naše pracovní paměť tvoří jen drobounká RAM. Něco takového by je určitě velmi rozčílilo.
Jak byste popsal svou zkušenost s žádostí o grant ERC a s absolvováním tohoto dlouhého procesu? Takto rozsáhlý projekt je docela zastrašující, ne? Ale vy jste to zvládl.
Samozřejmě že je to už samo o sobě děsivé – zvlášť proto, že to byl můj první grantový projekt. Navíc jsem postdoktorand, což není zrovna typické. Jistěže jsme vyzýváni, abychom tyto návrhy podávali, ale je třeba do toho jít s určitou dávkou „odvahy“. Což mě přivádí k druhé věci: časový harmonogram u žádosti o grant ERC se velmi liší od ostatních žádostí. V době, kdy se konal můj pohovor pro druhé kolo, už bych musel mít rozhodnuto ohledně všech ostatních pozic, zda je přijmu, či nikoli. Jediný důvod, proč bych se ucházel o něco jiného, by bylo hledání jiné pozice v Evropě, kde bych mohl podat žádost o grant ERC. A to jsem nechtěl, chtěl jsem ho získat tady. Nakonec jsem tedy skočil do neznáma a byla to jediná věc, o kterou jsem se letos ucházel. A kdyby to nevyšlo, příští rok bych se ucházel o všechno kromě ERC (smích).
Šel jste do toho naplno a prostě to muselo vyjít.
Ano, a opět, není to úplně typické. Přiznávám, že jsem nikdy nebyl zrovna mistr v podávání žádostí. Vždy jsem se zaměřoval až příliš úzce, ale z tohoto jsem si vzal ponaučení a už jsem to tak znovu dělat nechtěl. V rámci tohoto procesu byl časový harmonogram natolik odlišný, že upřímně řečeno nemělo smysl dělat nic jiného. Mohl jsem se ucházet o jiné pozice, a kdybych neprošel prvním kolem ERC, přestoupil bych k nim – a kdybych prošel, všechny ostatní nabídky bych odmítl. To by ale znamenalo velkou ztrátu času a peněz pro všechny zúčastněné.
Upřímně řečeno, docela jsem si užil tu příležitost opravdu vydestilovat své cíle na příštích pět let, sednout si a zamyslet se, jak bych to mohl vyjádřit co nejstručněji a nejpřesvědčivěji – prostě vytvořit plán toho, čemu se chci ve výzkumu věnovat. Lidé tady na Univerzitě Karlově, ať už na katedře, na děkanátu nebo kdekoli jinde, mi také věnovali spoustu času a starali se o to, aby bylo všechno v pořádku. A pak ty rozhovory nanečisto, kde jsem viděl, jak se všichni z jiných oborů snaží prodat. Zvlášť druhá vítězka (výzkumnice na FF UK a překladatelka Petra Johana Poncarová – pozn. red.), která měla neuvěřitelný rozhovor. To jsem jenom zíral. Říkal jsem si: „Páni, tak tohle je člověk, co jde do ERC.“
Jak se jste vůbec ocitl tady v Praze?
Po pravdě řečeno, celý příběh o tom, jak jsem se dostal do České republiky, sahá tak nějak až k počátkům tohohle všeho, což už je asi patnáct let zpátky. Samotná myšlenka, z níž celý projekt vzešel, byla navržena v článku, který vyšel v roce 2012 a jehož spoluautorem byl můj současný školitel tady na UK, prof. Michal Koucký. Jeho doktorandským školitelem byl můj vedoucí v bakalářském studiu v New Jersey. Profesor Koucký ho tam tehdy navštívil a měl na semináři přednášku. Byl jsem tehdy v prvním ročníku bakalářského studia, a když jsem to viděl, připadalo mi to naprosto šílené – a zároveň ta nejúžasnější věc, co jsem kdy slyšel. Potom jsem o tom dlouhá léta sem tam přemýšlel, ale až do roku 2019 jsem se v tom moc nepohnul.
Když jsem byl v Kanadě, nakonec jsem se v rámci svého doktorátu věnoval úplně jiným věcem. Později ale došlo k oživení zájmu o toto téma. Najednou jsem se tomu začal věnovat na plný úvazek a začal o tom přemýšlet. Jediným člověkem, o kterém jsem věděl, že se tímto tématem zabývá, a s nímž jsem byl v kontaktu, byl Michal Koucký. Požádal jsem ho o doporučující dopis pro postdoktorandské pozice a on řekl: „Jasně, ale samozřejmě můžeš taky prostě přijet sem.“ Po svém prvním postdoktorandském pobytu jsem ho vzal za slovo a přijel jsem sem. A i během té krátké doby se tento obor stal nesmírně populárním. Teď jsme oba na vrcholu vlny něčeho, co začíná být velmi, velmi žádané. Skvěle se nám spolu pracuje.
“Vlastně až dost lehkomyslně říkáme věci jako ‚Tady máš zaplněný disk, který můžeš použít pro své výpočty‘. Z toho by si každý praktik hned trhal vlasy!”
Jaká je pověst Matfyzu v zámoří?
Když jsem začal studovat na univerzitě ve Spojených státech, moc jsem nepřemýšlel o místech mimo USA – slyšíme totiž jen o amerických univerzitách, možná ještě o Oxfordu a Cambridge. Přihlásil jsem se ale na univerzitu v Torontu, což je jedno z těch míst, o kterých se v Kanadě všichni zmiňují. A když jsem tam přijel, pochopil jsem proč. Úroveň výuky tam byla opravdu vysoká. Uvědomil jsem si, že jen proto, že se o nějaké škole pro přijímání studentů do bakalářských programů v USA nemluví, ještě nutně neznamená, že to není instituce světové úrovně. A být tady je přesně takový zážitek. Chápu, proč se sem chtějí dostat lidé nejen z České republiky, ale i z okolních zemí.
Stručně řečeno, pokud byste se chtěli věnovat této oblasti kdekoli na světě, rozhodně by to byla Univerzita Karlova. Existují další pochopitelné možnosti – například několik institutů v Indii, které mají v této oblasti poměrně pokročilé týmy, nebo MIT s řadou schopných lidí, kteří se tím zabývají. Celkově ale lze jen těžko popřít, že tím nejdůležitějším místem je Univerzita Karlova. Navíc je tu i příjemné pracovní prostředí. Po dvou letech mi bylo docela jasné, že pokud chci v této oblasti odvádět dobrou práci, proč bych odtud odcházel?
Jistě také cítíte, jak důležité je, i v dnešním světě globální spolupráce a okamžité komunikace, být někde osobně, fyzicky přítomen.
Ty schůzky přes Zoom už prostě nezvládám (smích). Během pandemie mě to úplně vyčerpalo. Navíc jsem vlastně nikdy v životě nežil na jednom místě. Za doktorátem jsem odešel z USA a první postdoktorandské místo jsem měl v Anglii. Mám pocit, že většina lidí buď chce zůstat někde poblíž svého současného bydliště, nebo alespoň ve stejné zemi, zatímco jiní nemají problém se stěhovat. A já prostě patřím k těm, kterým to nevadí, takže není důvod nechat si takovou příležitost ujít. Kdybych mohl být kdekoli, proč si nevybrat místo, kde toho udělám nejvíc tím, že prostě přejdu chodbu a potkám se s někým tváří v tvář. Je tedy pravda, že teď, jak se náš obor rozjel, zase skoro nepřetržitě někam cestuji, abych přednášel (smích). Ale teď, když mám grant ERC a obor se stal dostatečně populárním, myslím, že se můžu trochu usadit a soustředit se jen na svou práci tady.
Co se týče života v České republice, jaké to zatím je?
V tomhle ohledu jsem měl štěstí. Společně se mnou se sem přestěhoval ještě jeden postdoktorand. V Anglii jsme byli kolegové, takže jsme mohli být alespoň my dva přátelé, což bylo zpočátku fajn. Brzy jsme se ale spřátelili s místními studenty, poznali jejich kamarády a tak dále, a vybudovali jsme si zdejší kontakty.
Jedna věc, které jsem se ohledně přestěhování do České republiky obával, byl jazyk. S angličtinou se samozřejmě člověk bez problémů domluví, ale nechcete přece nutit lidi, aby ve svém volném čase mluvili anglicky. Ale všichni jsme se během chvilky spřátelili, takže se na ně můžu obrátit nejen s dotazy ohledně češtiny, ale i když potřebuji něco místního. A to mi ten zážitek nesmírně zpříjemnilo.
Praha je samozřejmě také jednoduše příjemné město k životu. Když se stěhujete do velkoměsta, máte vždy obavy, zda podporuje své obyvatele a místní život. Zdejší infrastruktura veřejné dopravy je však vynikající. Vše je zde přijatelné velké, ale zároveň dostatečně významné. Bydlím hned vedle několika obchodů s potravinami a skvělých kaváren, je tu spousta příležitostí potkávat místní obyvatele a trávit s nimi čas, setkávat se s mezinárodní komunitou, věnovat se dobrovolnictví a podobně. Je to přesně to, co bych si od života ve městě přál.
Když tedy porovnáte život v Praze se svými dřívějšími zkušenostmi z USA a jinde…
Pocházím z centrální části New Jersey a většinu života jsem strávil v Princetonu, známém díky tamější univerzitě. Je krásné městečko se silnou akademickou atmosférou, dostatečně malé na to, aby se tam všichni znali. Když jsem ale začal studovat v New Brunswicku, což bylo do jisté míry už opravdové město, rychle jsem si oblíbil život v městském prostředí. A Toronto bylo samozřejmě velkoměsto. Poté jsem v rámci svého prvního postdoktorandského pobytu odjel do Coventry, které je v podstatě městem, ale bylo velmi těžké se tam někam dostat a bylo to dost stísněné. Vlastně se mi tam líbilo, ale toužil jsem po něčem trochu větším. A když jsem pak přijel sem, říkal jsem si: „Jo, to je ono!“
Myslíte si, že rozvíjející se – a zjevně zcela odlišné – kvantové počítače a paměti změní základy vašeho teoretického chápání výpočetní paměti?
Záleží na tom, co rozumíte změnou, protože v jistém smyslu už dobře rozumíme tomu, co lze dělat v kvantovém světě, co v klasickém světě udělat nemůžeme – nebo alespoň zdánlivě nemůžeme. Někdy nás to přivádí až k úvaze, zda to vlastně dokážeme i klasickým způsobem.
Kromě toho, velká část lidí, kteří se podíleli na prvním článku v této oblasti, byli odborníci na kvantovou fyziku. Jednou z nejdůležitějších věcí, které umíme dělat s využitím plné paměti jako výpočetního nástroje, je typ výpočtu, který nazýváme reverzibilní – něco provedete, obsah paměti určitým způsobem změníte, ale tak, aby se to dalo vrátit zpět, jakmile máte hotovo. A kvantová informace je ze své podstaty reverzibilní úplně stejně. První studie tohoto procesu vzešla právě z poznání, že kvantové algoritmy mají zajímavou strukturu z hlediska využití prostoru.
S odborníky na kvantovou fyziku z Oxfordské univerzity a Univerzity v Amsterdamu máme rozběhnutý projekt, kdy zkoumáme, zda můžeme nějak přispět k vývoji kvantových výpočtů. Mají tam k dispozici mnohem více nástrojů, které můžeme využívat i my, ale také kladou na paměť mnohem větší důraz než „klasici“. V kvantové fyzice vyžaduje i přidání jednoho jediného bitu k paměti granty mnohem větší, než je ten můj!
Jsem rád, že vaše odpověď nebyla jednoznačné „ano“ nebo „ne“, ale že to vnímáte jako společné hledání cesty, která umožňuje další rozvoj a získávání nových poznatků – namísto zavírání dveří klasické informatice se snažíte najít a zdokonalit to nejlepší z obou světů…
Teorie je úžasná mozaika, kde když se zeptáte odborníka z jiného oboru teoretické informatiky, zjistíte, že jeho nástroje se od těch vašich naprosto liší. Existují otázky, které vy považujete za samozřejmé, snadné nebo dokonce zcela přirozené, se kterými se oni naopak snaží vypořádat a bojují s nimi – a naopak. A proto je vždycky skvělé povídat si s lidmi zabývajícími se kvantovou informatikou, kryptografií, datovými strukturami, distribuovanými systémy a tak dále. Každý pracuje s naprosto odlišným myšlenkovým přístupem. V ideálním světě byste samozřejmě rozuměli všemu, mohli byste mezi těmito přístupy přecházet a spojovat je. A nejlepší informatici jsou právě ti, kteří to dokážou. Ale já jsem se naučil, že v podstatě začínáte s vlastním modelem – s něčím, čemu rozumíte nejlépe. A ten pak použijete jako výchozí bod, skrze který se snažíte porozumět těm ostatním věcem. Takže pokud jde o kvantovou fyziku, chápu ji prakticky výhradně skrze to, co sám umím, protože opravdu neznám jiný způsob, jak ji pochopit. To je lidské. Řekl bych, že v tom je určitá pokora, ale ta tam prostě musí být.
Také bych řekl, že se může stát, že kvantová výpočetní technika nikdy nedosáhne naplnění ve své nejčistší podobě a ukáže se jako příliš nepraktická nebo tak něco. Ale nám teoretikům by to tolik nevadilo, protože ty zajímavé myšlenky, které vzešly z diskuse o tomto modelu na jeho vlastních základech, změnily směr, jakým studujeme spoustu jiných věcí. A tak, opět, důvodem, proč tuto oblast opravdu miluji, je to, že v ní neexistují žádné skutečně slepé uličky. Některé věci uvíznou na mrtvém bodě a nelze je posunout dál, nebo si uvědomíme, že z toho či onoho důvodu nikdy nebudou v reálném světě realizovány. Ale ty myšlenky si vždy najdou nový život někde jinde. Takže si nemyslím, že by mě někdy přestalo bavit v této oblasti pracovat.
| Ian William Mertz, Ph.D. |
| Vědecký pracovník Centra základů současné informatiky na MFF UK, kde spolupracuje s prof. Michalem Kouckým. Studoval ve svém rodném New Brunswicku v New Jersey (USA) na Rutgers University, na University of Toronto, poté působil jako postdoktorand na University of Warwick (Coventry, Velká Británie). Od konce roku 2024 žije v Praze. Jeho výzkum se zaměřuje na takzvané katalytické výpočty – studium využití již zaplněného paměťového prostoru. Publikoval také články o kompozičních větách a výpočtech s omezeným prostorem. V létě roku 2026 získal Ian Mertz grant ERC Starting na svůj projekt s názvem STRAPS: Synthesizing Traditional and Reuse Approaches to Space. |
