О проекте

Полное название и источник финансирования проекта

Данный сайт разработан в рамках Междисциплинарного интеграционного проекта СО РАН 2012-2014 гг. №21 "Исследование закономерностей и тенденций развития самоорганизующихся систем на примере веб-пространства и биологических сообществ".

Проект финансируется Сибирским отделением Российской академии наук и является междисциплинарным интеграционным проектом СО РАН 2012-2014 гг. №21.

Обоснование необходимости проведения исследований

Развитие самоорганизующихся систем различной природы подчиняется общим закономерностям, которые могут быть описаны с помощью математических моделей. Не случайно для описания процессов, происходящих в информационно-телекоммуникационных системах, используются биологические термины «вирусы», «черви» «твиттеры», фактически это указывает на эмпирически-интуитивное понимание того факта, что многие закономерности развития информационных отношений в технике и в живой природе носят универсальный характер.

Здесь и далее под самоорганизацией понимаем процесс упорядочения открытой системы, за счёт взаимодействия элементов её составляющих, изучаемых синергетикой [1]. Итоги самоорганизации могут быть следующие: иерархизация системы, т.е. её расслаивание на группы элементов чьи свойства несводимы ни к отдельному элементу, ни к общей системе; гомеостатирование системы, превращение одной системы в другую с утратой части элементов или характерных (таксономически значимых) соотношений между группами элементов [1,2]. Отметим, что биологические и социальные (биосоциальные) системы принципиально избыточны, поэтому прямой перенос на них нелинейных уравнений синергетики часто невозможен. Проект предлагает для описания биосоциальных процессов отказаться от точки зрения синергетики, а использовать аппарат теории графов, кластерный анализ, структурный и метрический анализ, как более приемлемый для биосоциальных объектов.

Целью проекта является описание и исследование основных законов, управляющих информационными процессами в технических, биологических и социальных системах. При этом планируется проведение фундаментальных исследований на стыке информатики, математики, биологии и философии по приоритетному направлению «Информационно-телекоммуникационные системы».

Сложившиеся тенденции и современный уровень решения проблемы в стране и за рубежом

Успехи синергетики породили оптимизм — любые сложные системы можно описать как самоорганизующиеся. В дальнейшем выявлены ограничения синергетики: большинство биосоциальных систем принципиально избыточны, что не позволяет прямо применить математический аппарат синергетики. При обнаружении нетривиальных свойств, трудно понять, свойства ли это объекта или аппроксимирующих его уравнений. Для интеллектуального «прорыва» в этой области необходимо теоретическое описание и экспериментальное изучение закономерностей, общих для технических, биологических и социальных информационных систем. Необходимо построение количественных мер степени интегрированности, сложности коалиций — объектов информационного обмена, которые будут одинаково применимы как для описания взаимодействия подсистем интернета, так и социальных группировок и биологических сообществ.

В настоящее время проблема описания и изучения закономерностей, управляющих развитием веб-пространства и социальных сетей, является актуальной в связи со стремительным развитием сети интернет и количества ресурсов представленных в ней. Среди подходов к изучению информационных процессов в веб-пространстве можно отметить методы, основанные на использовании так называемой вебометрики (webometrics), введенной в 1997 году. Практическая применимость этих методов успешно демонстрируется реализацией алгоритмов информационного поиска таких популярных систем, как Google, Яндекс, Рамблер. Однако для системного изучения веб-пространства подхода, основанного на использовании вебометрики, явно недостаточно.

Актуальными нерешенными задачами, связанными с функционированием и эволюцией веб-пространства, являются изучение его топологических и метрических свойств, построение математических моделей информационных процессов, выработка методологических подходов к построению системы мониторинга раз-личных сегментов веб-пространства

Оценка уровня проделанной работы в этом направлении в СО РАН

В работах сотрудников ИВТ СО РАН был предложен теоретико-информационный подход к изучению информационных процессов в технических [3] и биологических системах [5]. С 2008 года в ИВТ СО РАН ведутся работы по изучению строения и динамики развития веб-пространства, связанного с Сибирским отделением РАН. Результаты исследований опубликованы в [4] и на сайте Объединенного ученого совета СО РАН по нанотехнологиям и информационным технологиям (http://ousnano.sbras.ru/sitepage.php?PageID=660). Структуры сетей, описывающих связи между объектами, независимо от природы объектов, удобно представлять в виде графов и их обобщений.

В ИМ СО РАН разработаны методы структурного и метрического анализа молекулярных графов химических соединений и генных сетей [6-10].

В ИДСТУ СО РАН разработаны эффективные методы кластерного анализа графов, которые могут быть применимы для изучения сложных систем. Методы изучения веб-пространства, а также структурирование, анализ и классификация разнородных данных были произведены в рамках интеграционного проекта СО РАН «Древовидный каталог математических Интернет-ресурсов» [11,12], на примере математических ресурсов сети Интернет. В рамках данного проекта в ИСИ СО РАН был создан веб-портал и проведен анализ математических электронных ресурсов.

В ИСиЭЖ СО РАН выявлены закономерности функционирования над-организменных систем [13] и открыт феномен распределенного социального обучения как универсальный механизм их интеграции. В совместных исследованиях ИВТ СО РАН и ИСиЭЖ СО РАН разработаны подходы к изучению коммуникации животных и оценке сложности их поведения на основе идей и методов теории информации Шеннона и алгоритмической информации Колмогорова.

В ИОЭБ СО РАН разработан метод исследования акустической коммуникации животных, который может быть включен в разработку интегрального подхода к коммуникации в самоорганизующихся системах. В ИБФ СО РАН развивается общий подход к изучению эволюционирующих систем различной природы (биологических, технических, социальных и т. п.) [14].

В ИВМ СО РАН давно и успешно ведутся работы по разработке и анализу моделей коллективного поведения сложных систем на основе принципа эволюционной оптимальности.

В ИЦиГ СО РАН есть опыт моделирования эволюции и самоорганизации в системе из трофически связанных популяций (создан уникальный программный продукт «Эволюционный конструктор») [16], опыт моделирования процессов самоорганизации в морфогенезе и онтогенезе организмов [17].

В лаборатории фармакологических исследований НИОХ СО РАН накоплен большой опыт в проведении исследований, связанных с разработкой новых лекарственных препаратов более 20 видов активности. Для это-го есть все необходимое современное оборудование и помещение для проведения исследований на экспериментальных животных.

В ИФПР СО РАН исследуются проблемы самоорганизации на примере дедуктивных структур, изучаются особенности использования социальных сетей.

В ТюмНЦ СО РАН проводятся исследования пространственной организации различных социокультурных процессов, включая виртуальные коммуникации, изучаются проблемы представления информации о региональном историко-культурном наследии в специализированных интернет-ресурсах. Коллектив имеет большой опыт работы с методами многомерного исследования биологических процессов (метод главных компонент, факторный анализ, дискриминантный анализ, регрессионные методы, многомерное шкалирование, нейронные сети). С помощью данных методов возможно сравнение признаков раз-личной природы (морфофизиологические, этологические, молекулярно-генетические), поиск закономерностей, редукция системы от избыточных данных [3,15].

В работе над проектом принимают следующие организации СО РАН:

Список литературы

  • 1. Хакен Г. Синергетика. М.: Мир, 1980. 406 с.
  • 2. Эшби У.Р. Принципы самоорганизации // Рапопорт А., Бир Ст., Маккаллок У., Эшби У.Р. и др. (Ред.) Принципы самоорганизации: Пер. с англ. 1966. С. 332-343.
  • 3. Шокин Ю.И., Федотов А.М., Барахнин В.Б. Проблемы поиска информации. Новосибирск: Наука, 2010. 198 c.
  • 4. Клименко О.А., Петров И.С. Исследование строения и динамики развития научного Веб-пространства на примере СО РАН // Труды XVI Байкальской Всеросийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении». Часть III. – Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2010. – С. 92-97.
  • 5. Ryabko B., Reznikova Zh. 2009. The use of ideas of Information Theory for studying ”language” and intelligence in ants // Entropy. – 2009. – Vol. 11. – No 4. – P. 836-853.
  • 6. Konstantinova E.V. Information-Theoretic Methods in Chemical Graph Theory, In: Towards an Information Theory of Complex Networks, F. Emmert-Streib, M. Dehmer (Eds.), Springer-Verlag, 2011, Chapter 5. – P. 97-126.
  • 7. Dobrynin A., Vesnin A. On the Yoshinaga polynomial of spatial graphs // Kobe Journal of Mathematics. –2003. – 20(1-2) . – P. 31-37.
  • 8. Веснин А.Ю., Литвинцева А.В. О зацепленности гамильтоновых пар циклов в пространственных графах // Сибирские электронные математические известия. – 2010. – Т. 7. – С. 383-393.
  • 9. Веснин А., Фоминых Е., Точные значения сложности многообразий Паолюци - Циммермана, Доклады РАН – 2011. – Т. 439(6). – С. 727-729.
  • 10. Кельманов А.В. О сложности некоторых задач кластерного анализа // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2011. – Т.51. – № 11. – С. 1-6.
  • 11. Ершов Ю.Л., Клименко О.А., Матвеева И.И., Пикалов В.В. Математическая информационная система MathTree // Успехи математических наук. – 2007. – Т. 62:5(377). – С. 133-142.
  • 12. Ершов Ю.Л., Клименко О.А., Мазов Н.А., Матвеева И.И., Пикалов В.В., Филиппов В.Э., Филиппова М.Я. Информационная система математических Интернет-ресурсов MathTree /Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2009. (Интеграционные проекты СО РАН; вып.22) – 190 с.
  • 13. Резникова Ж.И., Пантелеева С.Н., Яковлев И.К. Гипотеза распределенного социального обучения и адаптивные возможности популяций: экспериментальные исследования на примере муравьев // Информационный вестник ВОГИС. – 2008. – Т. 12. – № 1/2. – С. 97-111.
  • 14. Барцев С.И., Барцева О.Д. Изучение свойств структурно-функционального соответствия эволюционирующих систем с помощью нейросетевых модельных объектов.// Доклады РАН. – 2001. – Т. 376. – № 4. – C.534-546.
  • 15. Ефимов В.М., Ковалева В.Ю. Многомерный анализ биологических данных. Спб, 2008.
  • 16. Lashin S.A., Suslov V.V., Kolchanov N.A., Matushkin Yu.G. Simulation of coevolution in community by using the "Evolutionary Constructor" program. In Silico Biology. – 2007. – V 7. – N 3. – P. 261-275.
  • 17. Системная компьютерная биология. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2008.