Im Gespräch mit Gastprofessor Dmitry A. Zaitsev

Seine berufliche Laufbahn umfasst Positionen am Polytechnischen Institut von Donezk und an der Nationalen Akademie für Telekommunikation in Odessa. Darüber hinaus hat er weltweit mit verschiedenen Institutionen zusammengearbeitet sowie Gastprofessuren innegehabt.

Zaitsev erhielt kürzlich eine Festanstellung an der Universität von Derby im Vereinigten Königreich. Er wurde von der Royal Society als außergewöhnliches Talent gewürdigt und mit einem UK Global Talent Visa ausgezeichnet. Im Februar 2024 hat er seine neue Stelle angetreten.

Im Interview spricht er über sein wissenschaftliches Profil und die Erkenntnisse, die er während des Aufenthalts an der Technischen Universität Darmstadt gewonnen hat.

Was macht Petri- und Sleptsov-Netze Ihrer Meinung nach zu einem leistungsfähigen Werkzeug in der Informatik?

Ich würde sagen, dass ein Petri-Netz der beste Formalismus ist, um simultane Prozesse in vielen Anwendungsbereichen zu modellieren. Gill begann 1958, zweistufige Graphen zur Modellierung paralleler Berechnungen zu verwenden, also noch vor Carl Petris Dissertation von 1962, obwohl Petris Durchbruch mit der Einführung beweglicher Token kaum überschätzt werden kann.

Ein Petri-Netz nimmt eine einzigartige Stellung ein: Es ist leistungsfähiger als eine Zustandsmaschine und weniger leistungsfähig als eine Turingmaschine. Es erlaubt die Anwendung formaler Methoden, die rein theoretisch für rechnerische universelle Systeme nicht möglich sind.

Ein Sleptsov-Netz kann als einheitliche graphische Sprache für die nebenläufige Programmierung betrachtet werden, da es Turing-vollständig ist und exponentiell schneller als ein Petri-Netz läuft, insbesondere bei arithmetischen Berechnungen. Für die Analyse eines Sleptsov-Netzes ist es jedoch manchmal notwendig, es als Petri-Netz zu betrachten, um formale Methoden anwenden zu können.

Können Sie ein herausragendes Projekt oder eine Fallstudie nennen, die die praktische Anwendung von Petri-Netzen oder Sleptsov-Netzen zur Lösung von Problemen in der Praxis veranschaulicht?

Das Projekt „Sleptsov Net Computing for Deep Learning“ von Professorin Tatiana Shmeleva hat den MSCA4Ukraine-Preis der EU gewonnen. Es bietet ultraschnelles Training für neuronale Netze und ermöglicht Online-Training in Echtzeit. So kann beispielsweise ein selbstfahrendes Fahrzeug trainiert werden, indem professionelle Fahrer beobachtet werden. Auch Flugzeuge und andere bewegliche Objekte können trainiert werden. Seit kurzem wird das Projekt auch durch das Max-Planck-Institut für Softwaresysteme gefördert.

Beispiele für meine Arbeit am Sleptsov-Netz-Computing sind die Anwendung im Bereich der Cybersicherheit mit schneller Ver- und Entschlüsselung unter Verwendung von Algorithmen mit offenem Schlüssel, lineare Regelung, Fuzzy-Regelung, Lösung von ODE und PDE.

Weitere Informationen über praktische Anwendungen wurden in einer Sonderausgabe des International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems vorgestellt, die ich zusammen mit David Probert, einer prominenten Persönlichkeit auf dem Gebiet der Cybersicherheit, der Regierungen in Sicherheitsfragen berät, herausgegeben habe.

Während Ihrer Zeit hier haben Sie eng mit der Forschungsgruppe „Software Engineering“ von Prof. Reiner Hähnle zusammengearbeitet. Können Sie die Überschneidungen zwischen Ihrer Forschung und der der Gruppe näher erläutern?

Ich habe mich sehr über die Einladung von Prof. Reiner Hähnle gefreut, seiner Gruppe beizutreten, und ich habe meinen Forschungsaufenthalt in der SE-Gruppe sehr genossen. Während meiner Zeit an der TU Darmstadt habe ich drei Publikationen veröffentlicht, ein Tutorium und einen Hauptvortrag auf internationalen Konferenzen gehalten, und die kreative und freundliche Atmosphäre in der Gruppe hat mich sehr beeinflusst.

Unsere gemeinsamen Themen betreffen Verifikationsfragen, wobei ich mich mehr auf Netzwerkprotokolle konzentrierte, während Prof. Reiner Hähnle sich auf Softwareverifikation konzentrierte. Unsere produktiven Diskussionen eröffnen Perspektiven für gemeinsame Projekte, in denen wir nebenläufige Programme durch Kompilierung in Petri-Netzen verifizieren könnten. Wir glauben auch, dass die SE-Verifikationsgruppe in Zukunft attraktive gemeinsame Projekte zur Verifikation von Programmen in der Netzwerksprache Sleptsov finden wird.

Wie ist das akademische Umfeld und die Forschungskultur hier im Vergleich zu Ihrer Heimatuniversität in der Ukraine?

In Deutschland hat ein Professor mehr Zeit für die Forschung, weil er nicht mit Lehrverpflichtungen überlastet ist. Ähnlich wie in der Ukraine lösen wir in Deutschland grundlegende Fragen des universitären Lebens gemeinsam. Ich habe gerne an den Fakultätssitzungen teilgenommen, in denen die Professoren aktuelle und strategische Fragen der Fakultät und des Hochschullebens diskutieren. Das fördert das gegenseitige Verständnis.

Wir danken Ihnen für das Gespräch, wünschen Ihnen einen guten Start in Ihrer neuen Position und hoffen auf eine weitere Zusammenarbeit bei zukünftigen Projekten.

Vielen Dank.