'

White-box моделирование 

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

White-box моделирование  Лев Калмыков


Слайд 1

Белый = прозрачный, стеклянный, открытый Образное представление white-box модели, в которой одновременно демонстрируются события на макро-, мини- и микро-  уровнях.


Слайд 2

Микро-, мини- и макро-объекты клеточного автомата a, Одна ячейка - события на микро-уровне. b, Окрестность - события на мини-уровне. с, Все поле - целостная макро-система.


Слайд 3

Современные модели сложных систем относятся к grey- и black-box типам. Они непрозрачны или частично прозрачны для понимания механизмов моделируемых объектов.


Слайд 4

Предлагаемое решение Мы предложили метод аксиоматического клеточно-автоматного моделирования сложных динамических систем на основе детерминированного логического вывода, что позволяет создать white-box модели. Такие модели являются прямым источником новых знаний об изучаемом объекте.


Слайд 5

С помощью данного метода мы уже решили следующие проблемы: Выявили прямой механизм нарушения принципа конкурентного исключения, что позволяет создавать технологии бесконфликтного сосуществования. Объяснили парадокс биоразнообразия. Выявили прямой механизм солитоно-подобного взаимопроникновения популяционных автоволн.


Слайд 6

Одна из моделей конкуренции двух видов


Слайд 7

Перспективность проекта Клеточно-автоматное white-box моделирование позволит создать автоматизированные системы для оптимизации, проектирования и виртуальных испытаний в различных областях.


Слайд 8

Наши конкурентные преимущества Мы первыми решили с помощью данного подхода ряд теоретических и практических проблем в конкретной области (экологии) и это дает нам преимущество во времени. Мы обладаем рядом know-how по реализации похода, что связано, в частности, с умением создавать базовую систему аксиом для каждой отдельной модели.


Слайд 9

Вид результирующей продукции Алгоритмы и программы. Технологии сохранения биоразнообразия. Видеоролики экспериментов in silico. Клеточно-автоматное white-box моделирование. Публикации.


Слайд 10

Базовые функции продукции: Моделирование (виртуальные испытания). Прогнозирование. Консультационные и образовательные функции на основе разработанных компьютерных технологий и методологии.


Слайд 11

Дополнительные функции: Исследование устойчивости решений и выявление (data-mining) скрытых закономерностей методом Монте-Карло. Визуализация всех моделируемых процессов. Автомат гипер-логического вывода. Основа создания систем для виртуальных испытаний стратегий и тактик в различных областях (частности, для виртуальных испытания действия лекарств, создания систем виртуального кризисного мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций).


Слайд 12

Потенциальные потребители: Организации занимающиеся разработкой и проектированием систем оптимального природопользования; Разработчики новых лекарств; Разработчики систем виртуального кризисного мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций; Разработчики систем искусственного интеллекта; Система образования.  


Слайд 13

Существующие аналоги: Прямых аналогов организаций, предлагающих услуги, основанные на клеточно-автоматном white-box моделировании сложных систем сегодня нет. Нашими конкурентами являются организации, занимающиеся моделированием сложных систем.


Слайд 14

Дальнейшее развитие клеточно-автоматного метода очень перспективно поскольку возможно его неограниченное расширение за счет использования вложенных и сопряженных решеток, множественных дополнительных состояний узлов, различных типов окрестностей, различных правил поведения особей. Комбинация данного подхода с существующими методами моделирования сделает традиционные модели более прозрачными. Перспективы


Слайд 15

Оборудование необходимое для реализации и дальнейшего развития проекта Персональный суперкомпьютер NVIDIA TESLA HPC-6050 на базе 2x шестиядерных процессоров Intel Xeon 56xx и трех вычислителей NVIDIA TESLA c поддержкой технологии NVIDIA® Maximus. White-box моделирование вследствие полной детализации нуждается в большой вычислительной мощности.


Слайд 16

Результаты проекта планируется представить для публикации в журнал Nature, поэтому в смету заложены необходимые расходы   10 ноября 2011 г. Лев Калмыков участвовал в шестичасовом семинаре «Как научиться писать статьи в мировые научные журналы», который проводили управляющий редактор журнала Nature Ник Кэмпбелл (Nick Campbell) и редактор того же журнала Дэн Ксонтос (Dan Csontos). Семинар был организован Российской венчурной компанией (РВК) совместно с Macmillan Scientific Communications (эксклюзивный партнер мирового научного издательства Nature Publishing Group).   Один из выводов – поскольку к статье, представляемой к публикации в топовые научные журналы предъявляются крайне высокие требования, перед официальным представлением в Nature учеными, для которых английский язык не является родным, статья должна пройти процедуру платной профессиональной корректировки в специально для этого созданной компании Macmillan Scientific Communications. Такие же требования предъявляются и в ряде других топовых журналов.


Слайд 17

Калмыков Лев Вячеславович Руководитель проекта Аспирант Института теоретической и экспериментальной биофизики РАН , магистр прикладной математики , бакалавр математики (компьютерные науки). Калмыков Вячеслав Львович Участник проекта Биолог, кандидат биологических наук, старший научный сотрудник Института биофизики клетки РАН . Преподает курс по клеточным автоматам. Автор абстрактной теории организации и развития. Руководил семинарами по теоретической биологии. Участник международного проекта CALResСo. Рабочая группа


×

HTML:





Ссылка: