Как исследовательский проект Массачусетского технологического института превратился в глобальный язык программирования

Благодаря миллионам пользователей по всему миру, Julia используется для проведения передовых исследований и разработки новых лекарств, реактивных двигателей, тепловых насосов и многого другого. Телефон: 617-253-2709 MIT News Office Подпись : «С Dyad 3.0 вы можете загружать данные и проектную документацию, и система спроектирует для вас целый самолет», — говорит Вирал Шах. Источник : Изображение: MIT News; iStock «С помощью Dyad 3.0 вы можете загружать данные и проектную документацию, и система спроектирует для вас целый самолет», — говорит Вирал Шах. Изображение: MIT News; iStock

Всё началось с нескольких раздражённых электронных писем. В 2009 году группа исследователей начала выражать своё недовольство языками программирования, разработанными для того, чтобы помочь учёным и другим исследователям выполнять сложные математические операции и статистические симуляции без необходимости учиться программировать. Эти языки программирования были негибкими и медленными. Если учёные создавали что-то действительно работающее, им приходилось переписывать всю программу на другом языке, чтобы она работала быстрее.

Переписка по электронной почте переросла в исследовательский проект в Массачусетском технологическом институте, целью которого было создание простого в использовании высокопроизводительного языка программирования под названием Julia, предназначенного для научных исследований, анализа данных и моделирования сложных систем, таких как реактивные двигатели, лекарства, финансовые рынки и роботы, и это лишь несколько примеров.

Этот исследовательский проект превратился в лабораторию в Массачусетском технологическом институте, а лаборатория — в компанию JuliaHub. За это время Julia приобрела преданных поклонников среди ученых, инженеров, математиков и других специалистов. Сегодня этот бесплатный язык с открытым исходным кодом насчитывает более 1 миллиона пользователей, включая сотрудников тысяч компаний и университетов по всему миру.

Не будет преувеличением сказать, что Julia использовалась для моделирования всего на свете, от поведения мельчайших атомов до полупроводников, нейронных сетей, гоночных автомобилей и самолетов. Она также применялась для изучения многого за пределами Солнца: астрономы используют Julia для получения изображений черных дыр.

Секрет успеха Julia заключается в способе компиляции кода в зависимости от типа используемых данных. Такая «компиляция на лету» делает Julia быстрее и гибче, чем другие языки численного программирования.

«Ученые и инженеры — не программисты. Создание научных приложений междисциплинарными командами ученых, инженеров и программистов — непростая задача», — говорит соучредитель и генеральный директор JuliaHub Вирал Шах. «Мы задались вопросом: что если бы мы могли предоставить ученым и инженерам язык программирования, который позволил бы им выражать свои идеи на высоком уровне и при этом добиваться высокой производительности программного обеспечения?»

Главная цель основателей JuliaHub, в число которых входят соавторы Julia Шах, профессор математики Массачусетского технологического института Алан Эдельман, Джефф Безансон (магистр наук, 2012 г., доктор философии, 2015 г.) и бывший научный сотрудник Массачусетского технологического института Стефан Карпински, заключалась в том, чтобы сделать программирование доступным для людей, не имеющих навыков программирования.

В апреле команда JuliaHub сделала еще один важный шаг в этом направлении, запустив Dyad 3.0, последнюю версию своей платформы искусственного интеллекта, призванную помочь инженерным группам ускорить разработку сложных физических систем, таких как ракеты, тепловые насосы и спутники. Инженеры уже используют Dyad для управления автономными агентами ИИ при выполнении физических симуляций, анализа безопасности, контроля качества и многого другого.

«С помощью Dyad 3.0 вы можете загрузить данные и проектную документацию, и система спроектирует для вас весь самолет», — говорит Шах. «Работая с такими клиентами, как Boeing, мы создаем возможности для автоматизированного проектирования оборудования для инженеров. Проще говоря, вы хотите сказать: «Хорошо, компьютер, построй мне самолет»; загрузить проектную документацию; и пусть система учтет все физические принципы, скомпилирует весь код, все проверит и автоматически создаст весь проект».

Скромное начало

После обсуждения необходимости создания более совершенных языков программирования для ученых и других исследователей, соавторы Julia основали лабораторию Julia Lab примерно в 2009 году. Julia Lab продолжает свою работу в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института.

Основная идея заключалась в создании высокопроизводительной платформы, которая бы превосходно справлялась с инженерными, научными и математическими задачами. Шах говорит, что до появления Julia ученым и инженерам приходилось либо нанимать кого-то для разработки программного обеспечения, либо мириться с низкой производительностью немногих разработанных для них языков программирования.

«Мы хотели создать нечто столь же простое в использовании, как Python или MATLAB, но столь же быстрое, как язык программирования C», — говорит Шах. «Мы создали Julia для себя».

Эдельман говорит, что поначалу исследователи не думали, что кому-то понадобится их изобретение.

«Мы предполагали, что пройдет 10 лет, прежде чем кто-нибудь заинтересуется, но мы сказали: „Терпение — добродетель, так что давайте сделаем это“», — вспоминает Эдельман.

Исследователи из Массачусетского технологического института объявили о создании Julia в своем блоге в 2012 году. Они быстро поняли, что многие другие исследователи разделяют их разочарование.

«Когда мы только начинали, мы ориентировались на интерактивные исследовательские процессы, но все чаще люди используют его для всего», — говорит Безансон. «Теперь мы переносим весь набор функций языка на более компактные встроенные устройства, развиваясь вместе с нашими пользователями».

С тех самых пор Эдельман преподает курс по Julia студентам практически со всех факультетов Массачусетского технологического института. Сегодня он часто узнает, что студенты уже используют Julia, когда записываются на курс для решения самых разных задач, от робототехники и астрономии до моделирования в физике и финансов.

«Ко мне подходят исследователи и говорят: „Я говорю своему руководителю, что использую Julia, потому что она быстрая, но не говорите им, что я использую Julia, потому что она очень интересная“», — говорит Эдельман. «Ключевой момент — это абстракции Julia. Часто язык программирования заставляет вас решать единственную проблему, о которой вы думаете. Язык Julia позволяет вам решать не только ту проблему, о которой вы думаете, но и проблемы других людей по всему миру. Он побуждает вас решать проблемы в более широком смысле».

По мере роста популярности Julia исследователи со всего мира стали обращаться к команде разработчиков за поддержкой. К 2015 году спрос стал настолько сильным, что они решили создать JuliaHub и оказывать пользователям помощь через эту компанию на постоянной основе. Для запуска компании они получили поддержку от Центра технологических инноваций Дешпанде при Массачусетском технологическом институте и других организаций.

Работа JuliaHub эволюционировала от простой помощи пользователям до всестороннего развития языка. Это позволило создать впечатляющий список проектов от преданных пользователей Julia. Julia использовалась для моделирования компьютерных схем, выявления различий в состоянии здоровья, моделирования глобального климата и океанов, анализа мозговой активности и многого другого.

После того, как кто-то создал платформу для фармацевтического моделирования на языке Julia, она была использована для ускорения разработки вакцины Moderna от COVID-19. В другом случае исследователи использовали Julia для создания программы предотвращения столкновений самолетов. Они обнаружили, что она работала примерно в 50 раз быстрее, чем более ранняя версия, созданная на Python. Инженеры Meta использовали Julia для разработки более совершенного аудиокодека для 4 миллиардов пользователей WhatsApp.

«За эти годы мы видели, как представители промышленности, правительства и академических кругов используют язык Julia для самых разных интересных задач», — говорит Эдельман. «Честно говоря, нас во многом удивило то, насколько широко его применяют».

Автономный дизайн

В июне 2025 года JuliaHub запустила Dyad 1.0 в качестве исследовательского агента для ускорения программирования, а в декабре – Dyad 2.0. Основатели считают, что Dyad 3.0 представляет собой новый уровень возможностей и автономности при проектировании сложных систем.

«Важная особенность Dyad заключается в том, что это компилятор физических законов, и, следовательно, он обеспечивает соблюдение физических законов», — объясняет Шах. «Системы искусственного интеллекта часто решают физические задачи способами, которые нарушают физические законы. При использовании агента Dyad он будет обнаруживать такие нарушения и направлять агента к физически правильному решению. Мы ожидаем, что это сократит время проектирования в разработке продукции на порядки, что позволит выполнять работу, которая раньше занимала месяцы, за считанные часы».

Эдельман видит влияние Julia на свой курс. Один из студентов недавно использовал Dyad для моделирования перемещения роботов в пространстве. Другой использовал его для создания ракетного двигателя.

«В конце он сказал: „Я не мог поверить, как это было легко — я только что раздобыл ракетный двигатель!“», — вспоминает Эдельман.

Источник: news.mit.edu