White-box моделирование Лев Калмыков. Белый = прозрачный, стеклянный, открытый Образное представление white-box модели, в которой одновременно демонстрируются. - презентация

1 White-box моделирование Лев Калмыков

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

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

5 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 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 Одна из моделей конкуренции двух видов

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

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

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

12 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 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 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 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 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 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 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