White-box моделирование

• 1 слайд

  White-box моделирование 
  Лев Калмыков
  

• 2 слайд

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

• 3 слайд

  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.
  

• 4 слайд

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

• 5 слайд

  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.
  

• 6 слайд

  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.
  
  
  

• 7 слайд

  Одна из моделей конкуренции двух видов
  

• 8 слайд

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

• 9 слайд

  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.
  
  

• 10 слайд

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

• 11 слайд

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

• 12 слайд

  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).
  
  

• 13 слайд

  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.
   
  
  

• 14 слайд

  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.
  

• 15 слайд

  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
  

• 16 слайд

  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.
  

• 17 слайд

  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.
  
  

• 18 слайд

  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