25.07.2015

Биокластеры как основа планетарного развития

Средства эффективной работы с данными, бизнес-аналитика, научная аналитика и аналитика планетарных процессов становится важнейшей задачей общества.

1. Компьютеризация всех областей человеческой деятельности вызвала в глобальном масштабе целый ряд явлений, процессов и оценок:

• бурный рост компьютеризации научной, экономической, образовательной, медицинской, недропользовательской и других отраслей, обеспечивающий глубокое проникновение в сущность происходящих процессов;

• создание и поддержка множества различных цифровых баз данных и систем управления этими базами;

• появление и рост мощной прослойки специалистов по информационным технологиям;

• появление и активное развитие планетарных систем связи, доступа к различным источникам информации, сетевых компьютерных образований, включая всемирные.

2. Указанные процессы четко разделили развитие информатики на рост компьютерных мощностей с целью моделирования и прогноза различных физических и социальных процессов (создание все более мощных и высокопроизводительных систем – многопроцессорных кластеров, параллельных вычислений, новых операционных систем и т. д.), программных систем для решения широкого спектра задач, и на создание технологий для аналитики, поисков закономерностей, прогнозирования развития различных природных и общественных образований.

Если по IT-направлению идет быст­рое продвижение, появляются кластеры с тысячами процессоров, накапливаются гигантские объемы информации, то по второму наблюдается серьезное отставание.

3. Вычислительная техника по своим способностям к аналитике данных бесконечно далеко отстает от возможностей человеческого мозга, поскольку цели анализа, алгоритмы и приемы рождаются в последнем.

4. Биологический мозг – это непревзойденная аналоговая машина, в некотором смысле является идеальным «процессором» (ядром) для образования мощных биологических кластеров:

• основное (не периферическое) зрение человека имеет разрешение около 800х800 пикселей и направляет информацию в виде образов в мозг для хранения и обработки на основе ассоциативного и аналитического мышления;

• особенно важно, что человек может решать не только поставленные задачи, но и ставить новые в ходе обработки данных;

• комбинация человеческого мозга и компьютера, построенного на микросхемах, позволяет одновременно использовать ассоциативную память человека и точную память компьютера.

5. Задачей IT-специалистов является создание программ, работающих вместо человека-аналитика. Огромное число программных комплексов для различных отраслей успешно работают, принося заслуженные дивиденды создателям пакетов и пользователям.

Назревшей задачей, определяющей устойчивое развитие систем, является создание пакетов программ, облегчающих и ускоряющих анализ, где компьютер работает для человека-аналитика.

Для этого коллективы аналитиков должны детально владеть всеми накопленными данными, иметь быстрый доступ к любым архивированным данным, их быстрому преобразованию и понятной визуализации.

Количество экспозиций при анализе сложных многообъектных, многопараметрических систем практически бесконечно. Поэтому быстрый отбор нужных из них для анализа должен осуществляться в процессе самого анализа, и это может сделать только аналитик, мозг которого нацелен на достижение требуемых результатов, а алгоритм анализа формируется в процессе самого анализа.

В этой ситуации компьютер должен использоваться не вместо, а для человека-аналитика.

6. В настоящее время способ донесения до руководства результатов анализа и выводов из него осуществляется с помощью презентаций – статических экспозиций и текстовых слайдов. При этом, слушатели не могут проследить весь путь анализа, оценить его точность, т. к. не владеют исходными данными и вынуждены принимать «на веру» конечные выводы авторов. Поэтому в последнее время начали активно развиваться технологии краудсорсинга, основанные на использовании особенностей человеческого мозга воспринимать визуальную информацию и быстро ее обрабатывать с использованием накопленного опыта и знаний, ассоциативного мышления и аналитических способностей. Переложить на ЭВМ поиск решений и создание алгоритмов задача, на наш взгляд, несбыточная, потому, что только человек ученый-аналитик мотивирован на формулировку конечной цели искомого алгоритма.

Все сказанное позволяет выразить уверенность в том, что настало время создания мощных биологических кластеров для анализа и прогноза процессов.

В сущности, идея биокластеров, их создания и использования человеческим обществом не нова. Разного рода советы, комиссии, экспертные группы, парламенты, правительства, суды присяжных, конгрессы, конференции и съезды – все подпадают под определение биокластера, т. к. предполагают коллективные обсуждения накопленной в данной области информации с целью выработки стратегических и управленческих решений, оптимизации путей развития сложных многообъектных многопараметрических систем (далее ММС).

Однако эффективность работы биокластеров далека от желаемой. И именно совершенство и огромные возможности биопроцессора – человеческого мозга (БП) являются тому причиной.

На коллективных обсуждениях проблем БП пользуются статичной графикой, голосовым и текстовым способами общения, поэтому точное донесение до всех участников высказываемых положений длительно, и в силу множества неточностей понятийной базы процесс выработки решения становится сильно затянутым и итерационным в ущерб качеству результатов.

При выработке управленческих решений зачастую стремятся соблюсти собственные интересы, выполнить лоббирование в собственных целях или в интересах заказчика в ущерб объективности и оптимальности решения.

В силу большого количества накопленных знаний в различных областях обсуждения превращаются в поиски аналогий, спорные сравнения, ничем не обоснованные предложения, отклонение от темы, иронизирование, оспаривание, зачастую издевательское. Выигрывают эрудиты и хорошие ораторы в ущерб плохо излагающим, но глубоко знающим предмет специалистам.

Наконец, развитие систем и накопленная по ним ретроинформация изучается разными БП с различной глубиной, поэтому ретрознания очень разные у каждого эксперта, что ведет к разнобою в оценках, ненужным спорам.

Если у кремниевых многопроцессорных кластеров есть очень жесткое управление – операционная система, строго выверенные операции и их последовательность в каждом алгоритме, жесткое распараллеливание функций, благодаря чему все процессоры направлены на решение заданной задачи и отклонения невозможны, то в биокластерах такой жесткости нет, и результаты их работы оставляют желать лучшего.

Для повышения работы биокластеров любого типа необходимо главным языком общения сделать зрение. При этом ретроданные должны быть превращены в знания, выдаваемые для всех одновременно в виде графиков, гистограмм, карт, тел и прочего. Важно, чтобы скорость визуализации знаний на публичный экран была бы соизмерима со скоростью вызова образа из памяти БП (рис. 1), многократно увеличивая ее объем.

Для решения этого вопроса в ОАО «Центральная геофизическая экспедиция» разработана идеология глубокого анализа многообъектных, многопараметровых систем (MDV), основанная на новой парадигме взаимодействия человека и компьютера. В ООО «ПИК» разработан развитый пакет программного обеспечения MDV (MultidimensionalDynamicViewing), предназначенный для высокоскоростной визуализации цифровых данных в виде реляционных таблиц и визуально воспринимаемых знаний, полученных из них, которые визуализируются в виде графиков, гистограмм, карт, тел. процессов, трендов и т. д. Преду­смотрено множество операций с данными и знаниями.

Остановимся на принципах реализации и использования системы MDV.

Если биокластер проводит обсуждение проблемы, то заранее подготовленные ретроданные, ретрознания, сведения о развитии ситуации в сходных многообъектных системах визуализируются практически мгновенно и доступны для всех БП. Единые для всех данные, одинаковость восприятия на основе единой понятийной базы, возможность быстро и точно ответить на любой вопрос о состоянии системы, серьезно дисциплинируют аудиторию, способствуют эффективной работе биокластера.

При подготовке работы биокластеров для бизнес-аналитики в качестве систем подготовки данных, доведения информации до биологических процессоров (людей) можно использовать не только накопленные по предмету обсуждения данные, но и сети Google, Yandex и др.

В качестве языка обмена используется визуализируемая информация в абсолютно понятном для любого БП виде. Для этого вся информация должна быть предварительно структурирована в аналогичном и визуализирована в привычном для БП виде, в 3D-пространстве параметров.

В MDV введен новый вид пространства состояния многообъектных систем время-объект-параметр – 3D-пространство, позволяющее фик­-
сировать состояние любой ММС на любую дату и представляющее быстрый визуальный доступ ко всем имеющимся данным, таким образом вся накопленная в течение изучаемого периода информация реструктуризируется и представляется в виде 3D-пространств (рис. 2). Затем аналитик, готовивший материалы для краудсорсинга (биокластера), приступает к презентации, визуально демонстрируя в динамике доказательную базу.

При обсуждении проблемы могут быть получены объективные ответы на любые заданные вопросы, продемонстрированы следствия из множества предлагаемых вариантов, подтверждая или опровергая первоначальные аналитические результаты.

Осуществляется это путем слайсирования пространств данных с выдачей таблиц по любому объекту, параметру, за любой период или на дату, графиков изменения любого параметра, любого объекта, группы объектов и пр.

На рис. 3 представлен вариант «планетарного» использования MDV.

Если на каждом иерархическом уровне осуществлена требуемая структуризация данных, то руководители на каждом уровне могут с легкостью овладевать информационной основой, объясняющей ход развития многообъектной системы на любом иерархическом уровне.

Выводы:

1. При использовании биокластеров и разработанного матобеспечения специалистам может быть предоставлен удобный и одновременный доступ к бизнес-информации на основе платформы MDV. Корпоративные и государственные клиенты смогут использовать платформу в целях параллельного анализа и поиска новых задач и возможных путей развития организаций и стран на основе публичных и конфиденциальных данных.

2. Данный подход к накопленной (и продолжающей накапливаться) информации обеспечит взрывной характер процессов обучения и самообучения специалистов в различных областях, а также предотвратит многочисленные неоптимальные, а зачастую просто неверные и вредные для развития варианты принятых управленческих решений, осуществленные в прошлом.

3. В настоящее время под руководством ОАО «ЦГЭ» небольшим коллективом специалистов различного профиля ООО «ПИК» выполнена реструктуризация данных для многих десятков многообъектных, многопараметрических систем. Результаты позволяют получать доступ к анализу данных и прогнозу развития.

4. Широкое распространение структурирования информации позволит включить множество пользователей в процесс поисков оптимальных, зачастую нестандартных решений. Это особенно важно – взглянуть на процессы развития свежим глазом независимого аналитика.

Вышеизложенные принципы анализа были успешно опробованы на ресурсных базах по нефти страны, федеральных округов, различных компаний и месторождений.

Подробное описание системы MDV изложено на сайте www.mdvm.info.

Важнейшим, на наш взгляд, новым качеством коллективов специалистов, объединенных в биокластер и решающих конкретную проблему, является суммирование IQ каждого из участников, что, безусловно, повышает устойчивость и качество принятых оценок, решений и трендов оптимального устойчивого развития.