Русский | English   поискrss RSS-лента

Главная  → Документы и публикации  → Материалы конференций  → Материалы Международной конференции Sorucom-2014  → Вклад самарских ученых в создание и применение информационных систем

Вклад самарских ученых в создание и применение информационных систем

Современный этап развития человечества связан с переходом к информационной цивилизации. Приоритетным направлением все больше становится вычислительная техника, которая увеличивает интеллектуальные возможности людей. Научно-техническая интеллигенция и сегодня – важнейший ресурс развития государства. Как отмечал еще Д.Белл, характеризуя общество ХХ века, в «постиндустриальном обществе техническая квалификация становится основой, а образование – способом доступа к власти, наиболее преуспела в этом отношении элитная группа – ученые[1]. Всегда вызывает интерес появление новых научных школ, ибо они способствуют более эффективному развитию новых научных направлений. Самарская научная школа по прикладному анализу случайных процессов еще молодая. Она сложилась на базе кафедры информационных систем и технологий Самарского государственного аэрокосмического университета имени академика С.П. Королева (СГАУ) под руководством доктора технических наук, профессора С.А. Прохорова на рубеже ХХ–ХХI веков.

Первые научные работы по направлению прикладного анализа случайных процессов, временных рядов и потоков событий были начаты в 1970-е годы на кафедре информационно-измерительной техники Куйбышевского политехнического института им. В.В. Куйбышева. Молодой специалист (только что окончивший этот вуз) С.А. Прохоров под руководством д.т.н. профессора Л.Ф. Куликовского и к.т.н. доцента И.И. Волкова проводил свои первые исследования по аппроксимативному корреляционно-спектральному анализу случайных процессов.

С 1971 года С.А. Прохоров продолжил исследования в аспирантуре, успешно защитив в 1974 году кандидатскую диссертацию на тему: «Исследование и разработка методов и аппаратуры для аппроксиматизации корреляционных функций функциями заданного вида». Дальнейшие исследования С.А. Прохоров проводил в Загребском университете (Югославия) в 1979–1980 годы на естественно-научном факультете в институте «Роджер Бошевич» в Центре исследования моря» под руководством профессора Б. Соучека. Результатом проделанной работы стала докторская диссертация «Измерение вероятностных характеристики при неравномерной дискредитации случайных процессов» (1987)

В последующий период (1988–2001гг.) разработки по методам и алгоритмам оценивания вероятностных характеристик случайных процессов, представленных временными рядами, а также анализу неэквидистантных временных рядов были продолжены в Самарском государственном аэрокосмическом университете. Это было связано с приглашением д.т.н. С.А. Прохорова на кафедру информационных систем и технологий СГАУ, которую он возглавляет уже более 20 лет.

За короткий срок вокруг С.А. Прохорова объединились единомышленники, и научное направление получило новое дыхание. Под его руководством в 1993 году на базе кафедры информационных систем и технологий СГАУ был организован Самарский филиал Российского научно-исследовательского института информационных систем. В 1996 году по инициативе коллектива кафедры был создан Самарский региональный центр информации (директор С.А. Прохоров).

Главное внимание с 1990 года уделялось выполнению многих теоретических и экспериментальных исследований, наиболее важными из которых были темы:

С 2001 года научный коллектив вступил в новую фазу развития, представляя собой сложившуюся научную школу по прикладному анализу случайных процессов. Ученики и соратники С.А. Прохорова, разрабатывая под его руководством основное направление, стали развивать и самостоятельные.

Например, под научным руководством молодого д.т.н., профессора С.В. Востокина разрабатывается комплексная тема: «Автоматизация параллельного программирования, объективно-ориентированное моделирование, визуализация и анализ параллельных процессов».

Профессор, д.т.н. Ю.М. Заболотнов руководит направлением «Динамика и управление движением космических аппаратов и орбитальных тросовых систем». Группа исследователей (Любимов В.В., Еленев Д.В., Фефелов Д.И., Наумов О.М. и др.) под его руководством принимают участие в международных проектах по освоению космоса, тесно сотрудничают с ГНП РКЦ «ЦСКБ-Прогресс»[2].

По инициативе д.т.н., профессора Т.И. Михеевой в 2000 году на базе научно-исследовательской группы кафедры информационных систем и технологий был создан научно-производственный центр «Интелтранс». Главной проблемой исследований является создание интеллектуальных транспортных систем, которые имеют большое практическое значение.

Научно-производственный центр «Интелтранс» активно сотрудничает с администрацией г. Самары, с департаментами благоустройства, здравоохранения, транспорта и т.п. В последние годы география исследований расширилась. Центр «Интелтранс» наладил связи с администрациями и организациями городов России: Оренбурга, Пензы, Ульяновска, Липецка, Рязани и др.

В течение 2009–2011 годов была собрана информация об интенсивности транспортных потоков более чем на 50 крупных перекрестках города Самары. Полученные данные позволяют осуществить анализ состояния модели улично-дорожной сети на основе сравнения с данными прошлых периодов[3]. Разработано 11 автоматизированных систем для моделирования транспортной инфраструктуры с использованием геоинформационной системы (ИТСГИС)[4].

Направлением «Управление в многофакторной интегрированной информационной среде предприятия» руководит доцент Иващенко А.В. Это направление сложилось в 2011 году в результате слияния исследований в области технологий управления в социальных сетях и Интернете, мультиагенных технологий и технологий прикладного анализа временных рядов, характеризующих динамические процессы взаимодействия в интегрированной информационной среде предприятия. Например: в 2008 году на кафедре проводились исследования по разработке математической модели комплексной системы безопасности предприятия. Разработки этого направления имеют практическое значение, были использованы рядом крупных предприятий (ГНП РКЦ «ЦСКБПрогресс», Ижевский мотозавод и др.).

В российской высшей школе сегодня одной из главных задач является модернизация подготовки специалистов-профессионалов в сфере новых информационных технологий. Так, Иващенко А.В. с коллегами уделяет внимание и этой проблеме, а именно задаче разработки и внедрения современных технологий симуляционного обучения в медицинских вузах. Симуляционное обучение в медицине – вид учебной деятельности, направленной на освоение студентами всех практических навыков комплексных умений в процессе оказания медицинской помощи на основе применения симуляционных моделей: роботов-симуляторов пациента, виртуальных тренажеров, муляжей и манекенов.

Особый интерес вызывает применение тренажеров для обучения навыков открытой хирургии. Учеными Самарского медицинского университета при участии к.т.н., доцента А.В. Иващенко был разработан аппаратнопрограммный комплекс «Виртуальный хирург» для 3Д моделирования операционного процесса и системного обучения врача-хирурга. Комплекс универсален и может применяться для отработки базовых навыков и освоения методик проведения операций. Был разработан оригинальный тренажер эндоваскулярной хирургии, обеспечивающий реалистичную симуляцию проведения операций.

Разработанное программное и аппаратное обеспечение тренажера для симуляционного обучения эндоваскулярному оперативному вмешательству в рамках АПК «Виртуальный хирург» позволяет обеспечить полностью контролируемый процесс симуляции. Тренажер был продемонстрирован на 44-й Международной выставке медицинской индустрии МЕДICA 2012г. в Дюссельдорфе (Германия)[5].

Большая группа ученых С.А. Прохоров, О.П. Солдатова, И.А. Лезин, И.В. Лезина, И.М. Куликовских, В.А. Печенин, М.А. Болотов, В.Г. Литвинов, В.С. Хохлова, А.М. Котова и др. работает в рамках направления: «Интеллектуальные системы поддержки принятия решений». Это научное направление сложилось в 2007 году в результате слияния исследований, проводимых на кафедре с 1998 года, в области интеллектуальных информационных систем, интеллектуальных моделей поддержки принятия решений, нейросетевых моделей прикладного анализа временных рядов. В последние годы разработано четыре автоматизированные системы для аппроксимативного анализа законов распределения ортогональными полиномами и нейросетевыми функциями, психологического тестирования и анализа профессиональной пригодности, распознания рукописных цифр на основе сверхточных нейронных сетей[6] и прогнозирования рядов экономической динамики. О.П. Солдатовой был разработан многофункциональный имитатор нейронных сетей[7].

Одной из областей применения нейронных сетей является прогнозирование. Прогнозирование – это ключевой момент при принятии решений. Конечная эффективность решения зависит от последовательности событий, возникающих уже после принятия решения. Возможность предсказать неуправляемые аспекты этих событий перед принятием решения позволяет сделать более удачный выбор. Выбор конкретного метода зависит от имеющейся информации и свойств исследуемого показателя. Таким образом, прогнозирование фактически сводится к задаче экстраполяции. В настоящее время прогнозирование с помощью нейронных сетей является активно развивающимся и перспективным направлением[8].

Важной особенностью этого направления стала апробация разрабатываемых методов и алгоритмов в программных комплексах, реализованных в разное время. Это позволило провести анализ погрешностей аппроксимативного анализа методов имитационного моделирования и создать комплекс автоматизированных систем, способных решать конкретные практические задачи, в частности: в физике, океанологии, медицине, машиностроении и пр.

Характерной чертой деятельности коллектива научной школы является забота о развитии молодого поколения ученых. Так, в 2007 году на базе кафедры информационных систем и технологий и кафедры философии было создано Самарское региональное отделение Научного Совета по методологии искусственного интеллекта Российской Академии Наук (НСМИИ РАН). Одновременно была создана Молодежная секция НСМИИ РАН. Между этими структурами сложились тесные связи. За годы работы Молодежная секция НСМИИ РАН установила связи с академическими институтами СамНЦ РАН (Институт проблем управления сложными системами РАН, Институт систем обработки изображений РАН) с Советом молодых ученых Самарской области.

В последнее десятилетие работы по анализу звукопоглощающих характеристик самолетных конструкций были использованы в разработках ученых Института акустики машин при СГАУ, по диагностике амортизаторов подвески автомобиля – на Ижевском автомобильном заводе.

Результаты исследований коллектива научной школы под руководством д.т.н., профессора С.П. Прохорова отражены в многих публикациях в научных журналах. Учеными опубликовано более 40 монографий по основным направлениям исследований. Результаты исследований обсуждены на международных, всероссийских и региональных конференциях.

Признанием авторитета Самарской научной школы по прикладному анализу случайных процессов является регулярное проведение на ее базе международной научно-технической конференции: «Перспективные информационные технологии» (ПИТ).

Список литературы

  1. Иващенко А.В., Куликовских И.М. Самарская школа профессора С.А. Прохорова по прикладному анализу случайных процессов // Программные продукты и системы, 3(99), 2012, 8-11с.
  2. Прохоров С.А. Аппроксимативный анализ случайных процссов. 2-е изд. перераб. и доп. – Самара: Изд-во СамНЦ РАН,2001. – 380с.
  3. Прикладной анализ случайных процессов / С.А. Прохоров, А.В. Графкин, В.В. Графкин (и др.). – Самара: Изд-во СамНЦ РАН, 2007. – 582с.
  4. Перспективные информационные технологии в научных исследованиях (ПИТ 2012): труды научно-технической конференции с международным участием и элементами научной школы для молодежи, посвященная 40-летию кафедры информационных систем и технологий СГАУ / Под ред. С.А. Прохорова. – Самара: Изд-во Сам НЦ РАН,2012. – 317 с.
  5. Перспективные информационные технологии (ПИТ 2013): труды международной научно-технической конференции / Под ред. С.А. Прохорова. – Самара: Изд-во СамНЦ РАН,2013. – 489 с.

Примечания.

1. Вольфсон Л.В. Теория постиндустриального общества Даниэлла Белла. Обзор:// Л.В. Вольфсон.-М.:Мвыль, 1975, с.89.

2. Заболотнов Ю.М., Еленев Д.В. Движение космического аппарата с тросовым аэродинамическим стабилизатором .-Изд-во Сам НЦ РАН, 2014,114с.

3. Михеева Т.И., Михайлов Д.А., Михеев С.В. Обработка интенсивности дорожного движения в геоинформационной системе ИТСГИС Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении (ПИТ-2012): труды научно-технической конференции с международным участием и элементами научной школы для молодежи, посвященная 40-летию кафедры информационных систем и технологий СГАУ /Под ред. С.А. Прохорова. Самара: Изд-во Сам НЦ РАН,2012, с.234-237.

4. ИТСГИС – это геоинформационная система, содержащая электронную карту города, автоматизированную информационную систему и базу данных, обеспечивающие работу с геообъектами, такими как предприятия и организации города, предоставляющие населению города какие-либо услуги или товары.

5. Батраков М.Ю., Зайцев Д.Ю., Иващенко А.В., Чеплыгин С.С. и др. Тренажер для симуляционного обучения эндоскопическому оперативному вмешательству // Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении (ПИТ 2012)/ Под ред. С.А. Прохорова. Самара.: Изд-во СамНЦ РАН,2012.с.269-272,276.

6. Нейронные сети – это одно из направлений исследования в области искусственного интеллекта, основанное на попытках воспроизвести нервную систему человека. А именно: способность нервной системы обучаться и исправлять ошибки, что должно позволить смоделировать работу человеческого мозга.

7. Солдатова О.П. Многофункциональный имитатор нейронных сетей.// Программные продукты и системы. 2012-вып.3(99), с.27-31

8. Солдатова О.П., Скобелев А.Ю. Прогнозирование экономических показателей с помощью радиально-базисных нейронных сетей// Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении (ПИТ 2012)/ Под ред. С.А. Прохорова. Самара: Изд-во СамНЦ РАН,2012, с.148-152.

Об авторе: Самарский государственный аэрокосмический университет (НИУ)
Самара, Россия
phil@ssau.ru
Материалы международной конференции Sorucom 2014 (13-17 октября 2014)
Помещена в музей с разрешения авторов 21 Ноября 2014

Проект Эдуарда Пройдакова
© Совет Виртуального компьютерного музея, 1997 — 2017