О «понимании явлений реального мира сквозь призму суперкомпьютерных технологий» говорили на заседании междисциплинарного лектория «Контекст».
Процесс принятия решений всё чаще сопряжён с математическими вычислениями, особенно когда речь идёт о таких сложных системах как город. Несмотря на то, что учёные ещё не способны учитывать всю совокупность факторов и связей, современные возможности в моделировании ситуаций и разработке сценариев весьма значительны, информирует «Тихоокеанская Россия», ТоРосс.
«Сложная система всегда находится в предкритическом состоянии, поскольку даже малые изменения каких-то её свойств способны в дальнейшем привести к изменению системы в целом», – предостерегал участников лектория заведующий кафедрой высокопроизводительных вычислений Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики (Университета ИТМО) доктор технических наук Александр Бухановский.
Процесс моделирования начинается с «загрузки» в систему необходимых данных, на основе которых создаётся компьютерная модель, представляющая собой виртуальный образ прогнозируемой ситуации. Одновременно эксперты, задействованные в проекте, предлагают вероятные сценарии развития событий. «Система позволяет увидеть картину в целом, учитывая всё множество параметров, которые зачастую могут ускользнуть из поля зрения человека», – заметил Александр Бухановский.
Научная команда Университета ИТМО уже несколько лет принимает участие в ряде крупных проектов внутри и за пределами России. В частности, ими было разработано математическое и программное обеспечение системы, которая лежит в основе работы комплекса защитных сооружений Санкт-Петербурга от наводнений: эта система позволяет определять, в какой момент времени закрывать и открывать затворы дамбы, чтобы не допустить затопления города. «Конечно же, речь не идёт об автоматизированной работе – решения принимаются группой людей, которые могут и не согласиться с системой», – подчеркнул Бухановский. Специалисты лишь получают основу, необходимую для окончательного решения.
В большинстве случаев создание модели базируется на основе предыдущего опыта. Если же речь идёт о новой и, соответственно, непрожитой ситуации, в этом случае учёные используют метод так называемого эволюционного (суррогатного) моделирования. Компьютер начинает как бы «выращивать» новую модель на основе некоторого разумного прототипа, используя при этом методы машинного обучения: он создаёт целую популяцию различных вариантов моделей, из которых выбирает лучшие, а затем снова запускает процесс моделирования. Также используется ансамблевое моделирование: компьютер строит модель на основе комбинации разных решений, которые выглядят наиболее логично.
Похожая модель была построена для Минздрава с целью прогнозирования ситуаций распространения инфекции гриппа. Такой инструмент как предсказательное моделирование прежде всего востребован на уровне управления городом или страной. Однако, по мнению экспертов, в дальнейшем математические прогнозы могли бы быть интересны и бизнес-сообществу, например, в части определения трендов. «Возьмём, к примеру, моду. Она очень подвержена цикличности, на элементах которой и можно построить модель — с помощью тех гипотез и сценариев, которые родились в голове экспертов. Дальше следует два варианта событий, каждый из которых очень хорошо описывается математически. Если отличие между моделью и происходящим значительно, следует сделать шаг назад и переформулировать гипотезы. В случае, когда различия несущественны, срабатывает процедура усвоения — когда модель по ходу использует текущие наблюдения, сама себя правит и за счёт этого становится точнее. Гидрометцентр уже тридцать лет работает по такому же принципу. В социальных системах процессы заметно сложнее: здесь больше случайных факторов, влияющих на конечный результат — прежде всего поведение человека, имеющего свободу выбора в любой момент времени. Поэтому пока наилучшим инструментом прогнозирования является ум экспертов. Модель — это возможность трансформировать эманации его ума в конкретный осязаемый результат», — подчеркнул Александр Бухановский, сообщают лекторий «Контекст» и PR-агентство «Ньюсмейкер».