Как это работаетКак учёные воссоздают Вселенную, мозг и зарождение жизни. Компьютерная симуляция

статья "Метод компьютерных симуляций как интерактивная форма обучения"

Метод компьютерных симуляций как интерактивная форма обучения

Кривощекова Марина Витальевна,

преподаватель информационных технологий в профессиональной деятельности,

ГБПОУ «Кудымкарское медицинское училище»

Одно из требований Федеральных государственных образовательных стандартов среднего профессионального образования (ФГОС СПО) – использование в учебном процессе интерактивных форм проведения занятий для формирования необходимых профессиональных и общекультурных компетенций.

Учебный процесс, опирающийся на использование интерактивных методов обучения, организуется с учетом включенности в процесс освоения учебного материала всех студентов группы без исключения. Совместная деятельность означает, что каждый вносит свой индивидуальный вклад, в ходе работы идет обмен знаниями, идеями, способами деятельности. Организуются индивидуальная, парная и групповая работа, используется проектная работа, ролевые игры, осуществляется работа с документами и различными источниками информации. Интерактивные методы основаны на принципах взаимодействия, активности обучаемых, опоре на групповой опыт, обязательной обратной связи. Создается среда образовательного общения, которая характеризуется открытостью, взаимодействием участников, равенством их аргументов, накоплением совместного знания, возможностью взаимной оценки и контроля.

Согласно идеологии ФГОС СПО компьютерная симуляция является одной из интерактивных форм обучения.

Симуляция – это помещение людей в «фиктивные, имитирующие реальные» ситуации для обучения или получения оценки проделанной работы, иначе это обучение действием или в действии.

Образовательная симуляция – это структурированный сценарий с подробно разработанной системой правил, заданий и стратегий, которые созданы с совершенно определенной целью: сформировать специфические компетенции, которые могут быть прямо перенесены в реальный мир.

Современные тенденции медицинского образования предлагают использование

симуляционной техники, позволяющей достичь максимальной степени реализма при имитации разнообразных клинических сценариев, а также отработки технических навыков отдельных диагностических и лечебных манипуляций.

Первый этап занятия - инструктаж, в форме мини-лекции оцениваются обстановка,

имеющееся оборудование, определяются объект и цель.

Второй этап - сам процесс симуляционного обучения, когда участники группы

непосредственно осуществляют уход за пациентом, проводят необходимые реанимационные действия и т.д. Важное условие: все члены команды должны максимально ощущать реальность ситуации.

Третий этап - подведение итогов, анализ результатов. На этом этапе важно понимать, что симуляция лишь отражает реальную жизнь и не бывает персональных ошибок, есть лишь ошибки команды.

В конце практического занятия преподаватель и обучающиеся обсуждают результаты практики, оценивается уровень знаний студента, а также тот факт, насколько успешны были занятия.

Компьютерные симуляции - это моделирование учебной ситуации и последовательное ее проигрывание с целью решения на компьютере.

Симуляции представляют некоторую часть окружающей действительности, они позволяют изучать те аспекты действительности, которые не могут быть изучены другим способом по соображениям безопасности, этики, высокой стоимости, необходимого технического обеспечения или масштаба изучаемого явления. Симуляции помогают наглядно представить абстрактные понятия. Студенты понимают суть изучаемого явления благодаря возможности манипуляции с его параметрами.

Компьютерная симуляция как интерактивная форма обучения обладает огромными возможностями:

создаёт образ реальных атрибутов деятельности;
выступает как виртуальный аналог реального взаимодействия;
создаёт условия замещения реального исполнения социальных или профессиональных ролей;
является формой контроля эффективности профессионального обучения.

В компьютерной симуляции выделяются основные компоненты:

рабочая модель профессиональной среды или структурно-организационная схема, в которой заложены возможные варианты поведения и взаимодействия людей друг с другом;
сценарий (сюжет) процесса симуляции, направленный на применение знаний, развитие интуиции, поиска альтернативного нестандартного пути решения проблемы.

Одним из сильных преимуществ компьютерных симуляций состоит в том, что они могут давать точную оценку конкретным действиям обучающегося, т.к. технология контроля встроена в инструментальные средства симуляций.

Компьютерное моделирование, применяемое в медицинском образовании, может быть разбито на следующие категории:

компьютерные текстовые симуляторы;
компьютерные графические симуляторы;
симуляторы с использованием манекенов;
симуляторы виртуальной реальности.

Рассмотрим подробнее каждую из категорий:

Текстовые симуляторы создают словесное описание ситуации, в которой пользователь выбирает один из нескольких предопределенных ответов. Основываясь на полученном ответе, компьютер генерирует следующую ситуацию. Получив информацию о действиях студента, программа создает следующий бланк, где может быть представлено уже намного больше вариантов дальнейшего выбора.
Графические симуляторы воссоздают на дисплее графическое изображение ситуации, часто чтобы объяснить фармакокинетические и фармакодинамические процессы связанные с приемом препарата. Хотя такие симуляции способствуют пониманию и усвоению материала обычно они не развивают у студентов практических навыков. Главная цель их использования состоит в объяснении неких абстрактных концепций в доступной и недорогой форме. Такие симуляторы особенно подходят для моделирования физиологических и фармакологических процессов.
Симуляторы с использованием манекенов могут быть выполнены с различной степенью сложности и реалистичности, но обычно всегда дороги. Современные варианты используют сложные компьютерные модели физиологии и фармакологии человека для автоматической генерации ответов манекеном и сигнальными отведениями. В противоположность текстовому и графическому тренажерам, использование манекенов позволяет развить некоторые практические навыки, которые впоследствии будут применяться в клинике.
Технологии виртуальной реальности начали приобретать популярность последнее время, особенно для обучения хирургов. С их помощью возможен переход от двумерного руководства к миру трехмерных имитированных больных.

Важно отметить, что в проведенных компьютерных симуляциях студенты были жестко ограничены временными рамками с целью улучшения качества обучения. Было обнаружено, что студенты, которым была предоставлена возможность работать без лимита времени, обычно хуже усваивали материал.

Компьютерные симуляции успешно используются в фармакологии, например, позволяют теоретически оценить и количественно измерить возможные токсические эффекты препарата на органы и системы. Компьютерное моделирование позволяет косвенно рассчитать влияние препарата на такие физиологические параметры, которые трудно или невозможно измерить напрямую. В некоторых случаях только компьютерный эксперимент, основанный на реальных данных, может быть запущен на сколь угодно длительное время, и позволяет предсказать побочные эффекты вещества, которые проявятся только в будущем.

В медицинском образовании наличие компьютерной модели человеческой физиологии (манекенов, фантомов) очень важно. Роботы-манекены воспроизводят функциональные особенности сердечно–сосудистой, дыхательной, выделительной систем, а также генерируют ответ на различные действия курсантов, в т.ч. и введение фармакологических препаратов. Эта физиологическая реакция является непроизвольной (автоматической) в ответ на клинические воздействия. То есть робот-симулятор автоматически реагирует так же, как и организм пациента на те или иные вмешательства и события. Так же, как и настоящие, виртуальные больные могут по-разному воспринимать назначенное лечение. Точное знание различий между электронными пациентами позволяет лучше учесть влияние большинства важных факторов на течение болезни и развитие осложнений. В то же время стоит обратить внимание на то, что любая модель не является совершенной. Чем глубже представления о проблеме, тем ближе симуляция реальности, но при полном отсутствии понимания смоделировать интересующую ситуацию практически невозможно.

В настоящее время программы-симуляторы довольно часто используются в качестве виртуальных аналогов реальных технических систем. Например, при изучении отдельных тем по информатике за неимением программ возможно использовать симуляторы этих программ (симулятор Интернет, загрузка операционной системы, т.е. Windows XР - симуляция установки и другие).

Метод компьютерных симуляций способствуют реализации принципа дифференцированного подхода в обучении. Студенты выполняют работу индивидуально или в малых группах, они могут остановиться на трудных для них этапах, проделать их несколько раз или даже вернуться к началу и повторить всю работу заново. Преподаватель же выступает в роли консультанта и помощника, к которому студенты могут обратиться в случае затруднения.

Современные студенты большую часть свободного времени «живут» в виртуальном мире, им это интересно. При использовании компьютера на учебном занятии исчезает необходимость мотивации их на учебную цель, они с удовольствием включаются в выполнение работы, самостоятельно пытаются понять предложенное задание, все его особенности и добираются до самой сути.

Применение компьютерных симуляций и моделирования естественнонаучных процессов ведет к повышению активности обучающихся, к расширению границ их кругозора и лучшей усваиваемости материала.

Литература:

Панина, Т.С. Современные способы активизации обучения: учеб. пособие для студентов. высш. учеб заведений / Т.С. Панина, Л.Н. Вавилова; под ред. Т.С. Паниной. – М.: Академия, 2008. – 176с.
Панфилова, А.П. Инновационные педагогические технологии: Активное обучение: учеб. пособие для студ. высш. учеб заведений /А.П.Панфилова. – М.: Издательский центр «Академия», 2009. – 192с.
Ступина, С.Б. Технологии интерактивного обучения в высшей школе : уч. - метод. пособ. / С.П. Ступина. – Саратов: Издательский центр «Наука», 2009. – 52 с.

infourok.ru

Компьютерная симуляция. Возможна ли жизнь внутри нее?

Множество людей считают тему виртуальной жизни очень интересной. Недаром фильм братьев (точнее уже сестер) Вачовски «Матрица» обрел такую огромную популярность. Конечно, основная идея компьютерной симуляции состоит не в том, что миром управляют гигантские роботы, а люди всего лишь источник энергии. Гипотеза описывает то, что каждый человек, собственно как и вся наша планета являются лишь программным кодом нечто большего, того, чего мы не можем в принципе представить. Скептики сразу начнут спорить о невозможности такого подхода, однако, стоит задуматься, чем же эта гипотеза происхождения мира уступает другим гипотезам:

— не менее трети людей уверены, что человека создали силы, которым мы поклоняемся (гипотеза божественного происхождения). У каждой религии свой бог, однако, идея примерно одинакова;— жизнь на Землю занесена с метеоритом, или же нас «вывели» инопланетяне;— в результате долгих физических и химических реакций образовались бактерии, началась эволюция.Совсем недавно прошла встреча ученых в музее естественной истории. Такая встреча происходит каждый год и посвящена памяти фантаста Азимова.

Грасс Тайсон (директор одного из крупных планетариев) утверждает: теория компьютерной симуляции весьма вероятна. Например, как отмечает Грасс, несмотря на большое сходство цепочек ДНК у человеческой особи с приматом (шимпанзе), разница в интеллекте просто колоссальна. Таким образом, почему же не могут где-то в «высшем мире» обитать существа, для которых мы просто кучка примитивных амеб? Соответственно, вся известная нам Вселенная может быть всего лишь плодом чьей-то фантазии, созданным для банального развлечения.

Сознание в виртуальной реальности

Еще с 2003 года существует интересный аргумент, защищающий гипотезу о симуляции. Ее автором выступил Ник Бостром (между прочим, философ знаменитого Оксфорда). Он предположил, что некая весьма развитая в технологическом плане цивилизация решила создать симуляцию своих предшественников. В ходе экспериментов было создано огромное количество подобных симуляций, в результате чего усредненное значение сознаний весьма отличается от изначально заданной симуляции сознания предков этой цивилизации. Исходя из этой теории – люди являются данными симуляциями.

Как ни странно, но именно развитие компьютерного мира, позволившее раскрывать все новые секреты Вселенной (от погружения в недра планеты, так и изучения дальних планет), придает весомости теории симуляции. Космолог из MIT Макс Тегмарк убежден — при должном разуме персонаж компьютерной игры (по сути, искусственный интеллект) должен понять, что все подчиняется довольно жестким правилам с установленными границами. Весь мир завязан на расчетах и цифровом коде. Так же происходит и у человечества: куда ни повернись, все упирается в математические расчеты. Так почему же мы не можем быть частью великого компьютерного кода?Физик-теоретик Джеймс Гейтс согласен с Тегмарком. Он сказал, что очень удивился, увидев математические коды браузеров, поскольку изучал все эти формулы на высших курсах физики.

Скептическое отношение к компьютерной симуляции

Однако, как и у любой гипотезы, в данном случае есть противники. Например, Лиза Рэндалл из университета Гарварда считает, в аргументе Ника Бострома совершенно нет никакой обоснованности. Лиза утверждает, что не понимает, почему теорию симуляции жизни вообще рассматривают с ученой точки зрения. Ведь нафантазировать можно все, что угодно. «Почему кто-то захотел «придумывать» человечество? Зачем им это нужно? И, для начала, нужно доказать возможность существования хотя бы одной из «высших сущностей», что запрограммировала нашу жизнь».Если подходить к любой проблеме со своей профессиональной точки зрения, то можно принять любое совпадение за правду. Например, IT-специалисты подходят ко всему с компьютерной точки зрения. А, если ты молоток, то и все вокруг будет похоже на гвозди.

Проблема в том, что гипотеза компьютерной симуляции пока что не может быть каким-то образом проверена, и миру не представлены какие-либо доказательства в виде лабораторных экспериментов и смоделированных ситуациях.Зорен Давуди, физик из Массачусетского технологического института также рассуждает о компьютерной симуляции. Смысл его слов можно передать следующим образом:

«В нашем, обычном мире людей, когда мы создаем программу, неважно какого уровня сложности, все, что находится внутри нее, ограничено самой программой. То есть картинка не может быть четче, чем установленное разрешение, персонаж не сможет быть выше, чем это заложено алгоритмом, а космический корабль рано или поздно врежется в текстуры, которые невозможно преодолеть. Если рассматривать теорию компьютерной симуляции серьезно, то наш мир должен быть ограничен подобными рамками. И, пока эти рамки не найдены, рано говорить о достоверности гипотезы. Только необычные физические явления, такие как распределение света не сплошным потоком, а, к примеру, точками, могут поддержать гипотезу компьютерной симуляции. Но, говорить о том, что гипотеза не может существовать – также невозможно доказать наверняка. Ведь, согласно логике, все доказательства о жизни не внутри симуляции, могут быть симуляцией».

А, если, правда?

Но… если представить, что наша гипотеза о «Матрице» является правильной, и все мы лишь компьютерная симуляция. Что из этого? Ведь выхода нет, придется до конца своего «кода» отрабатывать алгоритм.Остается надеяться, что «создатели-программисты» не устанут от нас и не решат стереть одним нажатием клавиши.Компьютерная симуляция в некотором плане затрагивает и религиозные аспекты. Ведь программы не умирают, а лишь выполняют свою функцию и останавливаются. Или ломаются. Тогда их всегда можно починить или перезапустить.Проще всего, не ломать голову, и жить, как живем, совершенствуясь и развиваясь. Возможно, наступит время, когда человечеству будут открыты все тайны Вселенной.

www.virtualreality24.ru

Метод компьютерной симуляции

Компьютерные симуляции - это максимально приближенная к реальности имитация процессов управления и принятия решений. Участники управляют компанией, выбирают стратегические цели для ее развития, принимают пошаговые тактические решения, выстраивают взаимоотношение с клиентами, персоналом и акционерами, т.е. решают все те задачи по управлению, с которыми сталкиваются топ-менеджеры любой крупной корпорации.

Изначально этот метод активно применялся на Западе, однако наравне с case studies он пришел и в российские бизнес-школы. Данный подход близок к деловой игре и представляет собой виртуальную симуляцию различных явлений в бизнесе.

Структура метода:

Первый этап – участники привыкают к рабочим интерфейсам, учатся считывать информацию о рынке и действиях конкурентов.

Второй – предпринимают взвешенные шаги.

На третьем этапе команды уже полностью осознают и понимают процесс управления бизнесом. Тогда же начинают негативно сказываться последствие ранее принятых решений. На этом этапе очень важно дать участникам возможность взвесить и осознать взаимосвязь между их идеями, решениями и результатом.

Момент, выбранный для завершения игры должен с одной стороны быть радостным и запоминающимся (каждая команда наконец-то выходит в плюс и начинает генерировать прибыль), а с другой стороны, приходит понимание того, какое решение и как повлияло на тот или иной результат. Только в этом случае у участников возникает «инсайт» - осознание того, как простые вещи могут существенно влиять на результат.

Преимущества метода:

Возможность менять параметры и задавать самые разные условия моделирования, что в свою очередь учит оперативному реагированию на происходящие изменения.
Развитие понимания комплексного подхода к бизнесу. Симуляция – это прекрасная возможность продемонстрировать основы тимбилдинга, сформировать у менеджеров общее понимание бизнеса, которое необходимо руководителям, начиная от среднего управленческого уровня и заканчивая самым высоким уровнем руководства.
Эмоциональное переживание за результат; участники радуются и ликуют, заняв первое место на рынке, горюют, теряя прибыль, страдают от плохо спрогнозированных продаж и агрессивных действий конкурентов. Это создает высокий уровень и вовлеченности, и усвоения знаний. Такого уровня тяжело добиться другим методом – семинаром или тренингом.
При всем накале эмоций и напряжении нервов, по отзывам самих участников, их более всего радует безопасность принятых решений, что даёт возможность опробовать ряд абсолютно абсурдных действий, самый невероятный сценарий управления компании, проверить свои гипотезы в действии, и худшее, что с ними может случиться – осознание ошибочности их решений.

Минусы метода:

Высокие требования к уровню аудитории: как правило, имеет смысл предлагать симуляционные игры для уровня сотрудников не ниже уровня руководителей, тогда обсуждение вопросов тактики и стратегии компании не будет разговором об очень далеких и теоретических вещах.
Риск перейти полностью на игровой процесс. В этом случае, участники сконцентрированы на победе или поражении, а не на решении учебных задач.

РЕКОМЕНДАЦИЯ: делайте симуляционную игру подытоживающей «учебной год», когда есть возможность в течение года дать необходимые базовые знания в привычном формате тренинга или семинара или, как вариант, проводить виртуальные сессии до или после игры.

Несмотря на все плюсы и минусы метода, многие исследователи сходятся во мнении, что бизнес-симуляция – это не только игра, интересная и азартная, это настоящий выверенный процесс совершенствования бизнес-мышления.

___________________________

Это может быть интересным:

Топ мировых бизнес-школ по DMBA

Топ мировых бизнес-школ EMBA-2010

Топ 20 мировых бизнес-школ Full-time MBA

Топ 20 мировых бизнес-школ по Part-time MBA

moeobrazovanie.ru

Наша жизнь компьютерная симуляция?

Если вы только что посмотрели Матрицу или вы калифорниец, который пошел за травкой для продолжения праздника, возможно, вас заинтересует следующий вопрос: не являюсь ли я лишь частью компьютерного моделирования? Считает ли Супер Марио, что это нормально подвергаться нападению суицидальных черепов весь день? Почему Кимми из Кэнди Крэш никогда не задается вопросом, отчего у нее до сих пор нет диабета? Для нас является очевидным, что эти персонажи полностью виртуальные. Но кто должен сказать нам, что мы не являемся частью гигантской симуляции? Может быть, мы все персонажи в компьютерной игре?

Благодаря научной фантастике мы часто ассоциируем виртуальную реальность с компьютерами, но на самом деле, это не всегда так. Греческий философ Платон, который жил около 2500 лет назад, писал о похожей концепции в своей работе Республика. Он представлял себе пещеру с заключенными прикованными к стене, и все, что они когда-либо видели, были тени других людей, проходящих перед огнем. Изображение проецировалось на стену перед ними. Это единственная жизнь заключенных, которую они когда-либо знали, и поэтому они по понятным причинам, считали, что тени были реальными людьми.

Это похоже на современный мир, где мы видим, в основном, виртуальные жизни людей. Благодаря средствам массовой информации мы думаем, что их фактические жизни гораздо более захватывающие, чем наши собственные, хотя на самом деле, мы все живем в этом ужасном мире. Реальная проблема приходит с определением термина “Я”. “Мыслю, значит, существую”. Но это не поможет нам доказать, кем мы являемся.

Джон Локк отмечал, что мы никогда не могли знать истинную сущность чего-либо. Мы могли иметь дело только с номинальной сущностью, это означает то, что мы являемся опытом, а не целостной картиной. Он говорил, что это как смотреть на циферблат; все, что вы можете увидеть это время, которое он показывает, но вы не имеете ни малейшего представления о том, что винтики и провода за ним делают основную работу.

Мы считаем, что мы знаем как работает Вселенная за кулисами, но мы до сих пор остаемся просто невежественными куклами. Все, что вы испытываете проходит различные ощущения, такие как обоняние, осязание и прочие. Но к концу дня все эти чувства превращаются в электрические импульсы в вашем мозгу. В 13 месяцев Даниэлю Кишу были удалены глаза из-за рака сетчатки глаза, и с самого раннего возраста он обучал себя эхолокации, используя щелчки языка и слушая эхо. Он стал настолько искусен в этом, что мог кататься на горных велосипедах и сказать разницу между поверхностями, такими как металл и дерево. И когда неврологи обследовали его, они обнаружили, что кора его головного мозга, отвечающая за визуализацию, была активирована, так что он действительно видел объекты, используя звук, а не только слышал их.

Ваше тело также ощущает удивительное количество информации, больше, чем вы могли бы когда-нибудь реально обработать. Так что если вы хотите создать виртуальную реальность, вам не нужно программировать все до крошечной детали, так как лишь небольшая часть будет восприниматься пользователем в текущий момент времени.

Прямо сейчас вы ощущаете давление воздуха, действующее на каждый миллиметр вашего тела, свет, который отражается от бесчисленных объектов за пределами этого экрана. И если бы вы постоянно прислушивались ко всем частям вашего тела, то мозг был бы просто перегружен информацией. Итак, давайте сделаем еще один шаг вперед. Если восприятие это только электрические импульсы в вашем мозгу, то ваш мозг можно описать как кусок мяса, полный электрических импульсов. Любой идиот с беконом и электрошокером может воссоздать его.

Конечно, ваше сознание больше, чем просто материал из которого состоит мозг. Волны являются хорошим примером для подтверждения этого. Если вы видите волну в океане, то она имеет амплитуду, частоту, и другие показатели. И эти свойства не являются частью морской воды, они являются частью волны и не зависят от воды. Таким образом, комбинация бекона и электрошокера может создать некую материю, но они не создают сознательные мысли, такие как “Что такое любовь?”

Итак, если ваш мозг не мясо, а просто код, написанный каким-то ученым, или инопланетянином, или iPhone приложением, это не означает, что ваше сознание не реальная вещь. Все ваши идеи могут быть уникальными и оригинальными. Кодирование не означает, что каждая ваша мысль уже сгенерирована, заданы только начальные параметры. И это приводит нас к собственному искусственному интеллекту.

Поскольку мы создаем все более и более продвинутые программы, то возникает вероятность того, что мы находимся в симуляции более продвинутого уровня. Элон Маск однажды сказал, что существует всего один шанс на миллиард, что мы не находимся в симуляции. А он довольно продвинутый парень. На самом деле, это возможно лишь при создании наших собственных симуляций, которые мы сможем протестировать по-настоящему.

Физик Сайлас Бине, является одним из многих теоретиков, который сказал, что моделирование должно ограничить компьютерную мощность. Его размеры должны зависеть от самого устройства. Таким образом, если мы начнем создавать собственные огромные симуляции, то в какой-то момент мы будем использовать всю доступную аппаратную мощность и ресурсы нашей Вселенной и в конце концов наступит коллапс. Пока этого не произойдет, или мы каким-то образом откроем внутреннюю работу нашей реальности, мы не сможем по-настоящему узнать наверняка, является ли симуляцией все то,что мы знаем.

Возможно вам будет интересно:

baihou.ru

Как учёные воссоздают Вселенную, мозг и зарождение жизни — Look At Me

Как и любые программы, симуляции подвержены ошибкам. Чаще всего ошибки появляются в первоначальных данных. Тем не менее, модель системы может быть неправильно построена. Как правило, чтобы с этим справиться, учёные создают упрощённую модель нужной системы (скажем, экосистемы) в качестве образца. Они отлаживают её и сравнивают результаты с известными и правильными. А потом уже сравнивают работу большой полноценной модели с образцом, чтобы избежать ошибок.

Есть вещи, которые обычный компьютер подсчитатьне может. Существуют симуляции, которые невозможно провести, — для этого нужно дождаться квантового компьютера. Например, учёные из американского Национального института стандартов и технологий предлагают использовать квантовые компьютеры для симуляции поведения частиц, в том числе их столкновений. В таких вычислениях задействованы квантовые свойства, поэтому, чтобы их понять, нужен квантовый компьютер.

Наконец, есть важная (хотя несколько спекулятивная) идея, связанная с компьютерными симуляциями. Если довести идею компьютерной симуляции до логического конца, то при достаточно мощном компьютере и достаточном количестве данных человечество когда-нибудь сможет симулировать всю Вселенную целиком. До мельчайших деталей, включая живых существ внутри неё. Предполагается, что такие существа не будут понимать, что находятся внутри симуляции. Здесь философы, а также некоторые математики и физики совершают следующий мыслительный шаг: как доказать, что мы сами не находимся внутри такой симуляции? Об этом много пишут журналисты; главным аргументом в пользу того, что мы находимся в симуляции, обычно называют чисто математический: вероятность того, что наша реальность — симуляция, выше того, что это не так. Так или иначе, это действительно предел для компьютерной симуляции в науке — смоделировать весь мир целиком.

www.lookatme.ru

Как компьютерная симуляция поможет избавиться от грязи в жилых кварталах

Выпускник Университета ИТМО, аналитик Института дизайна и урбанистики Егор Смирнов разработал алгоритм, который моделирует движение пешеходов с учетом их поведенческих особенностей и помогает проектировать удобную пешеходную инфраструктуру. Проект будет представлен на международной конференции по вычислительной науке ICCS, которая пройдет этим летом в Китае. Егор Смирнов рассказал ITMO.NEWS, почему неудачно проложенные пешеходные дорожки – типичная проблема благоустройства дворов и парков и как любой гражданин может начать бороться с этой проблемой, начав использовать пешеходный симулятор.

Источник: shutterstock.com

Как появилась идея заняться проблемой неправильного проектирования пешеходной инфраструктуры?

По образованию я программист, а не архитектор. Одно время жил в доме в Московском районе рядом с парком Победы. Дом, в котором я жил, располагался в квартале пятиэтажек, а сам был точечной высотной застройкой. Очевидно, при проектировании дома его создатели не думали о том, как люди будут подходить к нему, как будут проходить в сторону парка Победы, к метро и другим важным объектам, так как весь год двор был в грязи – люди вытаптывали газон и выносили грязь на асфальт. У меня возникло желание решить проблему. Сначала я пытался бороться общегражданскими методами – писал заявления в местный муниципалитет с просьбой сделать дорожку в конкретном месте. Сегодня мой опыт говорит, что от заявления до появления дорожки проходит от трех до пяти лет. Три года уходит на борьбу со стихийно появляющимися дорожками – ставят заборы, завозят землю, вешают таблички, запрещающие ходить по газонам, и только потом появляется понимание, что людям необходимо тут ходить, и дорожка появляется. Сейчас у дома, где я жил, сделали одну дорожку, о необходимости которой я говорил в своих письмах, однако их требуется гораздо больше. Когда я понял, что общегражданские методы работают очень медленно, я решил применить свои программистские навыки и создать инструмент для проектировщиков, который смог бы решить эту проблему в корне. На сегодняшний день я занимаюсь этой темой около четырех лет.

Почему при планировании территорий разработке пешеходной сети не уделяется достаточно внимания? Дорожки действительно часто не ведут туда, куда нужно пешеходам, делают непонятные крюки или внезапно преграждаются клумбами и газонами…

Основная проблема в том, что никто не закладывает средства в бюджет под эту цель. Вторая проблема – нет опыта проектирования. Зачастую пешеходной инфраструктурой в коммерческих компаниях занимаются дизайнеры. Представим, дизайнеры спроектировали квартал, и теперь им надо, чтобы в проект вложили деньги и начали реализовывать, поэтому для красивой презентации инвесторам они проектируют сеть дорожек как художественную композицию, оценить которую смогут лишь птицы, но которая не отвечает потребностям человека. Поэтому часто мы видим, что система пешеходных дорожек выполнена в форме красивых геометрических фигур, по которым невозможно ходить. Итог – стихийные тропы, возникающие на месте газонов, порча благоустройства, перенос на обуви пешеходов земли с газонов на асфальт, образование открытого грунта – источника пыли. Пока у нас на первом месте абстрактная красота, а опыт проектирования пешеходной инфраструктуры не накапливается, мы будем испытывать проблемы.

Пешеходный симулятор. Источник: blog.antroadplanner.ru

При проектировании пешеходных зон специалисты не думают о том, куда людям будет удобно ходить. Они также не думают о пешеходных переходах. В новостройках может быть один пешеходный переход на километр улицы, поэтому люди бегают напрямик. С этим опять же пытаются бороться заборами, значительно ухудшая ситуацию. Так, если есть забор, водитель не ожидает, что там будет пешеход, а пешеходы перелезают, поэтому на заборах иногда висят венки. Наша система в частности показывает, где пешеходам будет удобно ходить, и может показать, где нужен пешеходный переход.

Существует документ, содержащий методические рекомендации по проектированию пешеходных сетей ЦНИИП градостроительства, которому уже порядка 30 лет. В нем сказано, что на вдумчивое проектирование кварталов должна уходить неделя работы специалиста – эти 50 часов сегодня никто не хочет тратить. Сейчас порой встречаются проекты с хорошим проектированием, однако это скорее исключения.

Анализировали ли вы, как в советское время подходили к вопросу проектирования пешеходной инфраструктуры, когда скорее ориентировались на эффективность использования, а не на красоту?

Я не видел удачных проектов пешеходной инфраструктуры в жилых советских районах. Сейчас в них зачастую все уже не так плохо, потому что люди вытоптали тропы, и их покрыли дорожками, однако на это ушли годы. Я несколько раз слышал байку о том, что при возведении нового городка в СССР, проектировщики не стали делать пешеходные дорожки – жители сами протоптали их, а затем тропы покрыли асфальтом, получилось удобно – куда надо людям, туда и ведет дорожка. В такой ситуации людям не надо вообще ходить по газонам, не нужны заборчики (многие сегодня критикуют проблему повышенной «заборизации» в Петербурге), однако скорее всего это легенда. Не думаю, что кто-то мог так экспериментировать тогда, как и сейчас. Однако, думая об этой идее, я задумался о компьютерной симуляции и решил, почему бы не сделать то же самое на компьютере, то есть не живых людей заставлять бегать по грязи, а запустить компьютерную симуляцию. В виде хобби я начал заниматься развитием этой идеи. Я опубликовал статью на Хабре про свой алгоритм, статья вызвала шквал комментариев и много положительных отзывов – так я понял, что спрос есть, и стал более серьезно заниматься этим вопросом. Позже я познакомился с представителями Института дизайна и урбанистики Университета ИТМО – участниками движения «Красивый Петербург». В группе этого движения опубликовали проект парка, который планируют строить на Комендантском проспекте. Я его обработал своей системой, показал, что есть просчеты в пешеходной инфраструктуре, работников института это заинтересовало.

Стихийные тропы. Источник: blog.antroadplanner.ru

Вы упомянули, что есть еще и экологическая сторона проблемы, заключающаяся в образовании открытого грунта – источника пыли…

Когда люди ходят по газонам, есть последствия. Во-первых, уничтожается газон. Во-вторых, люди на своих ногах выносят грязь на асфальт, пачкается весь район вокруг. Даже если вы принципиально не ходите по газону, вы все равно наступаете в грязь, потому что она есть на асфальте. Когда грязь высыхает, она в виде пыли поднимается в воздух, и мы этим дышим. Конечно, пешеходы – не главный источник пыли в городе, машины, паркующиеся на газонах, генерируют больше пыли, потому что на колесах выносят грязь, но человек – один из источников.

В своем проекте вы охватываете не только придомовые зоны, но и парки, скверы, сады?

Большое заблуждение, с которым я часто сталкиваюсь, когда я говорю про удобство пешеходной инфраструктуры: люди считают, что в парках не надо делать удобную инфраструктуру, ведь туда люди приходят гулять. Когда мы приходим в парк, мы видим, что стихийные тропы все равно есть, потому что часть людей ходит через парк напрямик, так как приятнее от дома до метро пройти через зеленую зону. Также есть внутренний транзит в парке: если вы идете к озеру гулять, вы хотите пройти к нему, а не делать огромный крюк, поэтому парки не отличаются от дворовых территорий – везде нужно задумываться об удобстве.

Как работает алгоритм?

Базовая идея алгоритма проста: у нас есть загруженная карта местности и агенты-пешеходы, которые пытаются найти кратчайший путь. На оценку пешеходного пути влияет не только дистанция, но и его привлекательность: у твердого покрытия максимальная привлекательность, у газона низкая привлекательность, а у стихийной тропы средняя. Пешеходы, передвигаясь по карте местности, меняют эту карту, появляются новые тропы, которые, в свою очередь, меняют то, как передвигаются пешеходы. Дальше все нюансы связаны с тем, как учитывать эти тропы. Мы имитируем реальную ситуацию, поэтому иногда тропы исчезают со временем. В системе много технических ноу-хау, про которые мы будем рассказывать на предстоящей конференции в Китае. Так, например, мы делим пешеходов на несколько категорий по их порядочности: «непорядочные» всегда стараются ходить напрямик и служат начальным толчком для образования троп, в то время как «порядочные» пойдут по газону только в крайнем случае, зато готовы расширять уже существующие тропы. Параллельно идущие на небольшом расстоянии тропы со временем сливаются в одну, идущую посередине, так как по ней удобно идти пешеходам с обеих троп, и за счет большего потока людей она лучше вытаптывается и становится удобнее для движения. Чтобы смоделировать это поведение нам пришлось долго экспериментировать с влиянием соседних троп друг на друга и подбирать формулы для распространения этого влияния.

Егор Смирнов

Технически работа выглядит так: мы рисуем карту, рисуем точки притяжения, например, подъезд дома, магазин, а дальше система сама создает пешеходов. Мы ранжируем точки притяжения по величине: метро – большая точка, поэтому для нее генерируется много компьютерных пешеходов, однако цифры приблизительные. Дело в том, что сегодня у нас нет статистики пешеходов, никто не знает, сколько людей за час выходит из крупного торгового центра. Мы планируем первыми провести такие исследования силами института, потому что сейчас отсутствие статистики – слабое звено алгоритма. Почти все данные подобраны эмпирически: мы взяли несколько дворов и парков и долго гоняли на них разные варианты нашего алгоритма с разным набором параметров, пока не получили похожие на правду результаты и рисунки стихийных троп, после чего решили, что это правильный набор параметров. Параметров много: сколько пешеходов появляется в единицу времени, с какой скоростью они ходят, насколько влияет на их путь наличие стихийной тропы и другие.

Если верить вашим статьям, стихийные тропы – не уникальная российская особенность, а типичная ошибка проектирования городских пространств во многих странах мира.

Да, это так, мы намерены подтвердить это прямо в ходе конференции по вычислительной науке ICCS в Китае: мы планируем провести обследование открытых пространств города Уси (Wuxi), где будет проходить конференция, зафиксировать проблемные участки со стихийными тропами и показать, насколько точно алгоритм предсказывает такие ошибки, а значит, помогает их избежать при проектировании. Мы решили не просто рассказать об абстрактной технологии, а показать на конкретном примере, понятном местному населению, что это не научная разработка, требующая длительного внедрения, а механизм, работающий прямо здесь и сейчас.

Насколько мне известно, алгоритм уже был успешно протестирован на реальных территориях и использовался при оценке проектов благоустройства дворов и парков в Санкт-Петербурге и других российских городах.

В 2017 году мы применили алгоритм при подготовке технического задания для конкурса концепций благоустройства Александровского парка, который проводил Комитет по градостроительству и архитектуре. Тогда же разработка была представлена на Международном форуме пространственного развития, где губернатор Санкт-Петербурга, отметил перспективность ее внедрения в работу районных администраций и муниципалитетов. Если мы видим проект, в который можно зайти с технологией, мы предлагаем свои силы – например, участвуем в публичных слушаниях парков. Когда государство хочет благоустроить парк, оно собирает публичные слушания, где можно обсудить проект. Мы приходили с замечаниями по Парку Героев-пожарных в Купчине и эко-парку в Приморском районе.

Стихийные тропы. Источник: blog.antroadplanner.ru

Кому может быть интересен алгоритм?

Алгоритм может пригодиться трем целевым аудиториям. Первая – проектировочные компании, которые хотят лучше делать свою работу. Последние пару лет начал меняться тренд в строительстве: если раньше в большинстве возводили тридцатиэтажные муравейники с дворами-парковками, то сейчас начали делать дворы без машин. Пришло понимание, что в инфраструктуру тоже надо вкладываться, потому что людям нужны не только квадратные метры, но и среда вокруг них. К нам уже обращались несколько проектировщиков за помощью.

Вторая категория – общественные организации (как «Красивый Петербург») и гражданские активисты, которые узнают о благоустройстве территорий и хотят понять, будет ли там удобно ходить.

Третья категория – администрация города. Мы пытаемся подружиться с Комитетом по градостроительству и архитектуре Санкт-Петербурга. Мы рассчитываем, что его представителям это может быть интересно. Для администрации наш сервис – это возможность оценивать проекты. Предположим, есть проект благоустройства, как можно понять, насколько он хорош? Есть формальные критерии, но для определения качества пешеходной инфраструктуры критериев нет. Наша система скажет, что в конкретном проекте через год случится с газоном и даст понять, во сколько обойдется ремонт.

На сегодня самый большой запрос на использование сервиса у гражданских активистов, все остальные одобряют проект, однако средства на развитие выделить пока не готовы.

Какие дальнейшие действия запланированы?

Сейчас проект уже на том этапе, когда без финансовой поддержки на чистом энтузиазме его уже сложно развивать. Поэтому мы медленно внедряем в сознание людей мысль о том, что пешеходной инфраструктурой надо заниматься, ведь люди зачастую не видят проблемы. Повышать осведомленность о проблеме мы стараемся прежде всего у тех, кто занимается проектированием или будет заниматься. Так, я читаю лекции у будущих городских планировщников в Институте дизайна и урбанистики Университета ИТМО, а также в Лесотехническом университете и других вузах города, участвую в конференциях. Кроме того, у нас есть блог Ant Road Planner, в котором мы периодически пишем о важности решения проблемы. Некоторые публикации блога можно найти также в группе «Красивого Петербурга». Кроме того, я регулярно говорю о сложившейся ситуации в СМИ. Мы считаем, что нужно создавать информационный шум, чтобы в долгосрочной перспективе люди начали задумываться о проблеме пешеходной инфраструктуры.

news.ifmo.ru

Компьютерные симуляции в автоматике приводов

Я фанат гонок Формулы 1 (F1). Это важно, поскольку в гонке чемпионата производителей F1 в этом сезоне мы видим сравнение двух стратегий проектирования: одна включает компьютерную симуляцию как часть процесса усовершенствования очень важной системы аэродинамики гоночного автомобиля F1; вторая полностью опирается на компьютерной симуляции так называемого аэропакета. Команда, идущая на первом месте, применяет сбалансированный подход – включающий как моделирование с использованием расчетной механики жидкостей (CFD), так и экспериментальное тестирование прототипа в аэродинамической трубе. Команда, применяющая только стратегию CFD (тестирование «в трубе без продува») идет на последнем месте.

Хоть это, возможно, стечение обстоятельств, но нет сомнений в том, что симуляционное программное обеспечение должно применяться правильно и эффективно. Потому что Тони Леннон, руководитель, занимающийся промышленной автоматикой в фирме MathWorks, производителе MATLAB и Simulink, предостерегал: «Симуляция может дать очень убедительные ответы! Симуляцию мы рассматриваем как ранний этап в процессе итеративного проектирования и тестирования оборудования. Симуляция, примененная правильно, помогает в ускоренной доводке идей и сокращает тестирование оборудования, но симуляция не исключает необходимость проведения испытаний!»

Симуляция в процессе проектирования

– Продолжают расти возможности программ для симуляции автоматики приводов – объясняет Леннон. – Эти программы становятся также более простыми для применения. Инженеры могут проще представить сложные системы управления, включающие проблематику из области электрики, механики и управления, используя модели симуляции в виде блок-схем, что позволяет разными способами отображать динамику системы.

Эти инструменты существенно влияют на совершенствование всего процесса, от проектирования до передачи в эксплуатацию. Они позволяют инженерам быстро и без больших затрат прогнозировать характеристики системы автоматики привода, путем использования компьютерных моделей, которые заменяют в большой степени, если не в большинстве случаев, испытания экспериментальных прототипов, которые инженерам приходилось проводить, пока не стали доступны симуляционные инструменты.

Однако Леннон тут же подчеркивает, что результаты, которые дают симуляции, должны постоянно проверяться на ключевых этапах всего процесса.

Схема «Рекомендуемый процесс проектирования/развития» представляет предлагаемый подход к сложным системам автоматики приводов. Он начинается от проектной концепции. В действительности компьютерная симуляция позволяет начать процесс от нескольких проектных концепций, которые могут анализироваться параллельно. Например, можно одновременно рассматривать использование тягового винта или линейного двигателя или даже пневматического цилиндра в качестве привода оси робота. Если бы это была система движения относительно шести осей, можно было бы анализировать разнообразные комбинации способа привода для разных осей. Таким образом моделирование позволяет проектировщику значительно увеличить возможности анализа разных вариантов проекта.

Быстрый поиск компромисса

– Симуляция систем движения может осуществляться на многих уровнях – констатировал Джон Мак-Лафлин, руководитель секции по вопросам используемых процессов и развития оборудования в фирме Procter & Gamble (P&G). – Можно использовать базовую симуляцию с целью понимания основных компромиссов в части параметров проекта, касающихся системы движения и механического оборудования /процесса. Можно использовать специальную симуляцию для продавца, чтобы определить конкретные компоненты автоматики привода, необходимых для того, чтобы выполнить требования к надежности работы. Можно воспользоваться симуляцией высокого уровня с целью лучшего понимания сложного взаимодействия между процессом, механической системой и платформой автоматики привода, чтобы правильно спроектировать сложную систему, до того, как будут понесены затраты.

Хавьер Гутьеррес, старший менеджер развития продукта по вопросам симуляции LabVIEW и инструментов для проектирования управления фирмы National Instruments, констатировал: – Выстраивая модель системы, пользователи могут получить информацию о характеристиках и пропускной способности системы (прежде чем она будет построена), которые могут быть переданы для использования другим проектным коллективам с целью усовершенствования машины.

– С теми программами, какие сегодня доступны, – добавляет Леннон, – компромиссы в процессе проектирования, а также пути развития становятся нагляднее, поскольку все ограничения представлены в симуляции. Разработчики системы уже на раннем этапе проектирования могут отсеять более слабые решения, применяя менее точные модели, и увеличить точность воспроизведения в модели, как только «дозреет» направление развития проекта.

Снижение затрат, сокращение сроков; равновесие

Наконец, компьютерная симуляция должна использоваться как мощный инструмент на всех стадиях процесса усовершенствования. Но эти действия должны быть также уравновешены тщательно спланированной и осуществленной программой исследования прототипа. Значительные выгоды (затраты на модернизацию снизились на десятки процентов, и сэкономленное время ? календарные месяцы) достигаются только тогда, когда соблюдается баланс между этими двумя подходами. Кроме того, лучшим решением является объединение этих двух программ под руководством опытного инженера, который сможет оценить надежность результатов симуляции и сориентируется, когда выделить ресурсы на проведение дорогостоящих испытаний прототипа.

– Симуляция может быть особенно полезна, если она выполнена практиками, имеющими соответствующую квалификацию, – констатировал Мак-Лафлин. – Симулирование системы обычно требует от пользователя понимания теоретических основ системы, это всегда ценно. Если к этому добавится собственный опыт и валидация модели, мы получим действительно полезное понимание реальных систем, что позволит проектировать системы с полной уверенностью, что они будут работать, не создавая необходимости в расходах на очередное проектирование.

Нишант Унникришнан, инженер по вопросам прикладного использования из фирмы Yaskawa America, производителя автоматизированных систем и компонентов, утверждает: – Проектировщики машин, применяющие симуляцию для программирования, могут подготовить код значительно раньше, чем будут установлены все компоненты силовых приводов машины. Это помогает им сконцентрироваться на точном согласовании механических аспектов машины к тому времени, когда силовые элементы будут установлены на машину. Экономится время, а давление необходимости реализации проекта в срок резко снижается.

Разумеется, испытание прототипа является золотым стандартом в завершении конструкторского проекта. Старая пословица, гласящая, что «обед узнают по кушанью», сегодня так же истинна, как и сотни лет назад – все проверяется практикой. Проблема заключается в том, что без теоретического моделирования перед выполнением эмпирической программы, испытания могут быстро превратиться в работу по принципу проб и ошибок, которая является дорогостоящей и требует значительного времени, постройки прототипа за прототипом, испытаний и списаний.

Параллельная работа быстрее, чем последовательная

Роберт Мюльфелльнер, директор по вопросам технологии и автоматизации фирмы B&R Industrial Automation, утверждает: – Симуляция позволяет готовить машины к работе параллельно, а не последовательно. Вместо механической подготовки машины в первую очередь, затем оснащение ее электрическими и электронными компонентами, а в самом конце передачи инженеру по автоматике с целью введения и тестирования аппликационного кода, многие действия по устранению ошибок можно выполнять во время симуляции, в то время, когда выполняются работы по механике и электрике.

– Алгоритм автоматики привода составляет только малую часть кода, который должен быть помещен в системе автоматики – замечает Гутьеррес. – Имеется намного больше вопросов, связанных со встроенными элементами, нежели только автоматика привода, например, встроенные исполнительные элементы, функции реального времени, коммуникация, приводы и многое другое.

Мюльфелльнер подтвердил эти ощущения: – Современная технология симуляции позволяет интегрировать модели механической нагрузки в симуляционной среде даже с целью верификации подбора величины привода, предвидения значений регулируемых параметров и тестирования алгоритмов типа „feed forward” (позиционирования). Однако во многих приложениях механические параметры системы, такие как трение и инертность, не слишком хорошо известны заранее. По этой причине, они тоже являются неточными.

– Многие производители машин разрабатывают проекты, не уделяя достаточного времени сбору данных, планированию и организации, – констатировал Унникришнан. ? Если посвятить время сбору соответствующих сведений на тему разрабатываемой машины и упорядочению сведений, симуляция может быть использована для представления распределения рабочей нагрузки и выполнения подготовительных работ. Симуляция использована для подготовки структуры, на которой возникает проект.

Симуляция может дать теоретические данные относительно характеристик машины, ? подтвердил Унникришнан. – Они могут значительно отклоняться от реальных возможностей машины. Проектировщики должны это понимать, когда используют симуляцию как инструмент в своих работах.

Не только для проектирования

Компьютерная симуляция служит не только для упрощения проектирования. Она полезна также при программировании системы, так же, как и во время фазы испытаний. Мак-Лафлин сообщал: – Симуляция может помочь проектировщику в быстром осуществлении итерации с целью получения оптимального набора взаимосвязанных параметров управления и механических параметров проекта. Можно таким образом подтвердить правильность выбора типа или размера оборудования для данного применения. Симуляция может помочь проектировщику понять сложные взаимоотношения между процессом, механической системой и динамикой системы управления, а затем позволить спроектировать всю систему так, чтобы сразу же после ее постройки она работала правильно. Симуляция или эмуляция может также быть применена для ускоренной передачи в эксплуатацию через тестирование программного обеспечения для производства.

? С другой стороны, следует быть внимательным к ограничениям и точности применяемой симуляционной среды и моделей, ? предостерегал Мюльфелльнер. ? Симуляция ? это прекрасный инструмент для быстрого предвидения результатов, до того, как какой бы то ни было металл поступит в обработку в реальной системе. Однако результаты выполненных симуляций лишь настолько хороши, насколько хороши модели, на которые эти симуляции опираются. Существует также граница, начиная с которой улучшение модели с целью более точного отражения реального оборудования становится неэффективным.

– В действительности применяется сочетание симуляции и реальной валидации, что вело к самым лучшим результатам – заявил Мак-Лафлин. ? Если специалисты в области симуляции недооценивают сложности внедрения, а инженеры недооценивают принципиальные данные, которые дают симуляции, опирающиеся на теоретические основания, то обе эти группы ограничивают результаты, которые могли бы быть получены. Это значит, что если используюется симуляция как один из применяемых инструментов, вместе с использованием практических навыков эксплуатации, то тогда действительно максимализируется понимание анализируемых вопросов и влияние на получаемые результаты работы.

controlengrussia.com