Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта - [41]

4.5. Формализованное описание модели данных в миварном информационном пространстве

Рассмотрим на примере МЭПАИС УИР ХНП. Наиболее целесообразно представлять формализованное описание модели представления данных для МЭПАИС в виде N‐мерного миварного пространства. В общем случае при создании принципов организации и структурирования данных можно рассматривать: K-мерное подпространство точек и L-мерное подпространство отношений точек, которые образуют N-мерное миварное пространство унифицированного представления данных и правил, где K+L=N. Пусть:

Напомним, что в миварном пространстве могут изменяться не только значения переменных, но и количество осей пространства, т.е. сама структура представления данных. Таким образом, получаем модель данных для МЭПАИС с изменяемой (эволюционной) структурой, наиболее адекватной разработанным новым принципам организации и структурирования данных для этой предметной области. Такой подход позволяет хранить в едином пространстве и сами данные, и правила их обработки – отношения объектов. Любое отношение может быть добавлено, удалено или изменено.

Исторический анализ инновационного развития показал, что не всегда и не все инновации могут быть реализованы, а конкурентные преимущества от каждой инновации сильно зависят от времени и от общего состояния рынка инноваций в каждой конкретной отрасли хозяйства. Даже при всех исходных положительных предпосылках любая конкретная инновация приводит к различным финансовым успехам (иногда и отрицательным).

Следовательно, необходимо учитывать вероятностные характеристики, получаемые на основе статистического анализа области внедрения инноваций в каждой конкретной отрасли хозяйствования. Практика показывает, инновации проходят разные стадии, которые условно можно разделить на три основных стадии:

1. "белая книга" (научная идея),

2. "перспективный проект" (проверка идеи в НИР) и

3. "инновационный проект" (переход от научно-исследовательской работы (НИР) к опытно-конструкторской работе (ОКР) и разработка бизнес-плана).

При этом не более 10 % инноваций начальной стадии являются коммерчески успешными. Необходимо подчеркнуть, что сразу перейти на заключительные стадии нельзя или экономически нецелесообразно.

Таким образом, начинать инновационные разработки приходится с самого начала и вероятностные характеристики очень важны для МЭПАИС. Дополним миварный подход вероятностными характеристиками. Для некоторых случаев введем для каждой точки миварного пространства М с координатами < i1, i2, … in… iN > вероятность конкретного единственного значения из множества всех возможных значений этой точки Cj:

Для работы в миварном пространстве с вероятностными характеристиками применяются все результаты современной теории вероятности и математической статистики.

Итак, с учетом специфики управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России, проведенный анализ существующих принципов организации и структурирования данных информационных систем и моделей данных (структурированных, слабоструктурированных и миварных с изменяемой структурой) позволяет обосновать выбор многомерной эволюционной (миварной) модели данных, так как только эта модель удовлетворяет всем существующим и перспективным требованиям для создания МЭПАИС УИР ХНП России.

5. Логико-вычислительная обработка данных в теории миваров

5.1. Миварный подход к хранению и обработке информации

Для решения многих практических задач применения информационных систем и процессов требуется проводить как логическую, так и вычислительную обработку данных. Исторически так сложилось, что области логического вывода и вычислительной обработки развивались самостоятельно и успешно решали различные классы задач. В некотором смысле, даже существовало противоречие между этими подходами [328, 244, 72, 414, 63, 134, 303, 279, 247]. Кроме того, разделяли проблемы обработки и хранения различных данных.

Базы данных преимущественно использовались только для хранения и поиска требуемых данных, а системы логического вывода и вычислений применялись для обработки информации, поиска решений и т.п. Получалось, что эти области относительно слабо пересекались, хотя, в плане перспектив развития в каждой из них регулярно провозглашались цели объединения всех функций по накоплению и обработке информации в одной системе [328, 244, 72, 414, 63, 134, 303, 279, 247, 226, 273, 352, 11, 245, 280].

Если проводить аналогию с человеком, то наш разум одновременно накапливает и хранит данные, комплексно решает и логические, и вычислительные, и логико-вычислительные задачи. Миварный подход позволяет в едином формализме проводить и эволюционное накопление данных в миварном информационном пространстве, и выполнять совмещенную логико-вычислительную обработку в миварных логических сетях.

Миварный метод логико-вычислительной обработки позволяет решать большой класс сложных научных и практических задач. Прежде всего проведем анализ существовавших ранее подходов к решению различных классов задач и оценим их ограничения. Затем перейдем к анализу проблем, достижений и перспектив в области баз данных и миварном информационном пространстве унифицированного представления данных и правил.