Конспект лекций дисциплины онтологический инжиниринг для профиля «Компьютерные технологии инжиниринга»




НазваниеКонспект лекций дисциплины онтологический инжиниринг для профиля «Компьютерные технологии инжиниринга»
страница1/19
Дата публикации06.08.2013
Размер2.19 Mb.
ТипКонспект
lit-yaz.ru > Информатика > Конспект
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   19


ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Санкт-Петербургский государственный электротехнический

университет “ЛЭТИ” имени В.И. Ульянова (Ленина)»

(СПбГЭТУ)

КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ

дисциплины

ОНТОЛОГИЧЕСКИЙ ИНЖИНИРИНГ

для профиля

«Компьютерные технологии инжиниринга»

магистерской программы

«Управление информационными системами и ресурсами»


Санкт-Петербург

2007 г.

Содержание:

  1. Введение в инжиниринг 8

    1. Инжиниринг: инженерное проектирование 8

      1. Инжиниринг 8

        1. Использование научного знания для проектирования объектов техники и технологий 8

        2. Материализация научных знаний в инновационных решениях по созданию информационных технологий 10

      2. Понятие искусственного объекта (ИО) 11

        1. Описание ИО 11

        2. Гильбертова концепция идеальных и реальных объектов 13

      1. Основные концепции развития систем инжиниринга 15

        1. Понятие инновационного цикла 15

        2. Концептуальное проектирование 15

        3. Базовые концепции развития систем инжиниринга 16

      2. Итоги 16

          1. Вопросы к теме 17

          2. Источники информации 17

    1. Проектирование как семиотическая деятельность 18

      1. Проект как информационная модель создаваемого объекта 18

      2. Основные принципы традиционного проектирования 18

      3. Полный цикл генерации и применения знания в инновационных решениях 18

      4. Соотношение формы и содержания в проектировании 19

      5. Концептуальный этап моделирования 19

      6. Концептуальные и математические модели 20

      7. Принципы аналогий и гомологий 21

      8. Итоги 22

          1. Вопросы к теме 22

          2. Источники информации 22

    2. Инжиниринг: инженерное проектирование 23

      1. Основная исследовательская задача информатики 23

      2. Теоретико-познавательные (эпистемологические) аспекты компьютерного моделирования . Основная онтологическая проблема информатики 26

      3. Схема определения понятия "знания о предметной области" 27

      4. Схема моделирования в рамках семиотического подхода 30

      5. Генерация знания на основе технологий онтологического инжиниринга 32

      6. Европейские технологические платформы (ETP) 33

      7. Менеджмент региональных информационных мониторингов 36

      8. Итоги 37

          1. Вопросы к теме 38

          2. Источники информации 38

  1. Базовый курс (ч.1). Применение онтологии 40

    1. Построение web-ресурсов на основе онтологий 40

      1. Общие сведения об онтологии 40

      2. Информационный портал как одно из базовых Интернет-решений 41

      3. Методология MVC (Model – View – Controller) 43

          1. Вопросы к теме 44

          2. Источники информации 44

    2. Семантическая система управления контентом (CMS) 45

      1. CMS – content management system 45

      2. SOAP – Simple Object Access Protocol 48

      3. RSS 48

      4. Итоги 49

          1. Вопросы к теме 49

          2. Источники информации 49

    3. Представление знаний в форме теории 52

          1. Вопросы к теме 54

          2. Источники информации 54

    4. Варианты определения и использования онтологии 55

      1. Итоги 61

          1. Вопросы к теме 61

          2. Источники информации 61

  1. Базовый курс (ч.2). Онтологический инжиниринг 63

    1. Онтологический инжиниринг - ядро концепции управления знаниями 63

      1. Стандарт онтологического исследования сложных систем (IDEF5) 63

      2. Языки описания онтологий в IDEF5 63

      3. Виды схем и диаграмм IDEF5 64

      4. Онтологические стандарты 67

        1. RDF 67

        2. RDFS 67

        3. OWL 68

      5. Инструменты онтологического проектирования 69

        1. Protégé 69

        2. Ontolingua 72

      1. Методология создания онтологий 73

          1. Вопросы к теме 73

          2. Источники информации 74

    1. Онтологический инжиниринг: процессы, продукты и стандарты 75

      1. Процесс разработки семантического модуля CMS 75

      2. Стандарты онтологии 75

        1. Unicode (Universal code – универсальный код) 75

        2. URI (Uniform resource identifier – единообразный идентификатор ресурса) 75

        3. XML (eXtended Markup Language – расширенный язык разметки) 76

        4. RDF (Resource Description Framework – язык описания ресурсов) 76

        5. DC (Dublin Core – Дублинское ядро) 76

        6. RDFS (RDF Schema – схема RDF) 76

        7. OWL (Web Ontology Language – язык сетевых онтологий) 77

        8. OWL-S (Web Services Ontology Language – язык онтологии сетевых сервисов) 77

      3. Требования к продуктам разработки 78

        1. Общие требования к модулям 78

        2. Критерии оценки качества разработки 78

          1. Вопросы к теме 78

          2. Источники информации 79

    1. Универсальный стандарт описания информационных ресурсов (RDF) 80

      1. Resource Description Framework 80

      2. Архитектура метаданных WWW 80

        1. Документы. Метаданные. Связи 80

        2. Способы получения и передачи метаданных 81

        3. Форма метаданных 81

      3. Пространство имён атрибутов 81

      4. Связи 81

      5. Модель данных RDF - RDF-граф 82

      6. Итоги 82

          1. Вопросы к теме 83

          2. Источники информации 83

    2. RDF Schema (RDFS) 84

      1. Общая характеристика языка описания словарей 84

      2. Синтаксис описания классов и типов свойств в RDFS 84

      3. Позиционирование RDF и RDFS 86

      4. Сериализация RDFS в виде RDF/XML 87

      5. Аксиоматика RDF и RDFS 88

          1. Вопросы к теме 88

          2. Источники информации 88

    3. Запросы к документам RDF на RDQL 89

      1. Запросы к документам RDF на RDQL 89

      2. SPARQL 89

      3. Использование RDF 90

      4. Необходимость более развитых чем RDFS языков онтологий 90

          1. Вопросы к теме 91

          2. Источники информации 91

  1. Целевой курс. Процесс построения онтологии 92

    1. Языки описания онтологических баз данных на основе логики предикатов 92

      1. Требования к языкам онтологий 92

      2. Языки SHOE, XOL, OIL 92

        1. SHOE (Simple HTML Ontology Extensions) 92

        2. XOL (Ontology eXchange Language) 92

        3. OIL (Ontology Inference Layer) 92

      3. Язык DAML. Композиция DAML+OIL 93

        1. DAML Language (Композиция DAML+OIL) 93

        2. DAML Services (DAML–S) 94

        3. DAML Query (DQL) 94

      1. Язык OWL как композиция DAML+OIL+XOL+SHOE 94

      2. Язык OWL как словарь, расширяющий набор терминов RDF/RDFS 95

      3. Спецификации OWL 96

      4. Диалекты языка OWL 96

        1. OWL Lite 96

        2. OWL DL 97

        3. OWL Full 97

      5. Описание языка OWL 97

        1. Заголовок документа OWL 97

        2. Описание классов на OWL 98

        3. Описание свойств на OWL 98

        4. Ограничения в OWL 99

        5. Общие выводы об OWL 99

        6. Поддержка подсистемы выводов 99

      1. Картирование онтологий 99

        1. Эквивалентность между классами и свойствами 100

        2. Идентичность между индивидами 101

        3. Различность индивидов 102

          1. Вопросы к теме 103

          2. Источники информации 103

    1. Поддержка подсистемы выводов 104

      1. Схема SemWeb Бернерса-Ли 104

      2. Средства для построения иерархии классов объектов OWL 106

      3. Одноместные предикаты 107

      4. Двуместные отношения 107

      5. Свойства предикатов 107

        1. Транзитивность 107

        2. Симметричность 108

        3. Функциональность 108

        4. Инверсия 109

        5. Обратная (инверсная) функциональность 109

          1. Вопросы к теме 109

          2. Источники информации 110

    1. Процесс построения онтологии 111

      1. Определение предметной области и рамок онтологии 111

      2. Определение принципов повторного использования онтологии 112

      3. Перечисление терминов (классов) 113

      4. Формирование таксономии 113

      5. Определение свойств классов 116

      6. Определение характеристики отношений 116

        1. Мощность слота 117

        2. Тип значения слота 117

        3. Домен слота и диапазон значений слота 118

      7. Формирование экземпляров классов 118

      8. Проверка согласованности онтологии 119

      9. Общая структура семантической базы знаний, интегрируемой с узлом системы 119

          1. Вопросы к теме 119

          2. Источники информации 119

    2. Онтология управления знаниями в проектной деятельности 120

      1. Хранилища данных 121

      2. Хранилища знаний 121

      3. Базы данных и базы знаний 121

      4. Разведка знаний 122

      5. Представление знаний 123

      6. Онтологии 123

      7. Другие описательные атрибуты знаний 124

      8. Фильтрация знаний 124

      9. Поиск знаний 125

      10. Инструментальные средства 125

      11. Средства интеллектуального поиска 125

      12. Визуальные модели 125

          1. Вопросы к теме 126

          2. Источники информации 126

    3. Вхождение понятий онтологии и онтологического анализа в процедуры и стандарты моделирования бизнес-процессов 128

      1. Стандарт онтологического исследования сложных систем (IDEF5) 128

      2. Основные принципы онтологического анализа 128

      3. Концепции IDEF5 129

      4. Язык описания онтологий в IDEF5 129

      5. Виды схем и диаграмм IDEF5 130

      6. Итоги 133

          1. Вопросы к теме 133

          2. Источники информации 133

    4. Оформление законченных проектно-конструкторских работ. Оценка инновационного потенциала проекта 134

      1. Адаптация RUP 134

      2. Артефакты RUP и документы ГОСТ 135

      3. Адаптация структуры и содержания артефактов RUP 138

      4. Автоматизированное создание документов ГОСТ 139

      5. Преимущества представленной технологии 139

      6. IBM Rational SoDA. Автоматизация документирования 139

        1. Шаблоны: стандартизация и настройка 140

        2. Восстановление точных и самых свежих документов 140

        3. IBM Rational SoDA и Rational Suite: объединяя команды разработчиков 141

          1. Вопросы к теме 141

          2. Источники информации 141



Модуль I: Введение в инжиниринг

Тема 1: Инжиниринг: инженерное проектирование

1. Инжиниринг

1.1. Использование научного знания для проектирования объектов техники и технологий

Технические системы создают для удовлетворения личных или общественных потребностей. Эти потребности определяют цели, для достижения которых создается система. Целевое назначение системы реализуется посредством её технических функций.

Инжиниринг - это использование научного знания и метода проб и ошибок для проектирования системы.

Автоматизированный инжиниринг - это использование компьютерных инструментов для выполнения технических разработок; в предельном случае - проведение детальных проработок с минимальной человеческой помощью или без неё по заданной общей спецификации. Автоматизированный инжиниринг - специализированная форма искусственного интеллекта.

Методология процесса проектирования - учение о структуре, логической организации, методах и средствах поиска и принятия решений в отношении принципа действия и состава ещё не существующего технического объекта, наилучшим способом удовлетворяющего определенные потребности, а также составления описаний, необходимых для его создания при заданных ресурсных ограничениях.

Жизненный цикл проекта начинается не с момента осознания того, что надо делать и как это осуществить в условиях динамично меняющейся конъюнктуры рынка, а с момента осознания потребности и замысла нового проекта как реакции на появление новых профессиональных знаний, изменения в содержании профессиональной деятельности специалистов.

Затем следует наиболее трудоемкий этап формирования и уточнения содержания проекта, отбора и методической обработки материала, разработки технологических схем, покрывающих его наиболее значимые разделы.

Жизненный цикл интеллектоёмкого продукта состоит из четырёх основных стадий (рис. 1): концептуального проектирования, технического проектирования, производства и эксплуатации.


Зарождение идеи





Анализ проблемы

Формирование внешнего облика

Обоснование ТТХ

Разработка ТЗ

Концептуальное проектирование



Техническое предложение

Аванпроект

Эскизный проект

Технический проект

Рабочий проект

Техническое проектирование



Технологическая подготовка производства

Изготовление

Комплексирование

Упаковка, складирование

Время

Производство





Внедрение в эксплуатацию

Целевое применение

Модернизация

Снятие с эксплуатации

Утилизация

Эксплуатация


Забывание системы

Каждая из этих стадий, в свою очередь, состоит из отдельных этапов. Этапы технического проектирования и содержание выполняемых на них работ строго определены ГОСТом, чего нельзя сказать про другие стадии.

Существующие технологии практически не поддерживают функции, составляющие суть концептуального этапа проектирования. Тогда как именно эта стадия жизненного цикла проекта является наиболее критичной с точки зрения оперативности реакции на запросы рынка и обеспечения качества проекта.

В условиях огромных объемов информации, исключительно высоких темпов её обновления и дефицита временного ресурса проектировщика именно формирование концептуальных структур проекта в быстроменяющихся областях знаний, отбор материала и его аналитическая обработка с учетом требований приложения составляют важнейшую проблему высококачественного проектирования интеллектоёмких изделий.

Знания для проектирования - это только средство, строительный материал. С их помощью (на основе описаний прототипов, функций, конструкций, соотношений, форм, норм и т.д.) проектировщик создаёт "предописания" для изготовления объекта в материале (проект как информационная модель создаваемого объекта).

При этом проявляются две основные функции проекта: "коммуникативная" (связывающая заказчика, проектировщика и потребителя) и "объектно-онтологическая", обеспечивающая внутри процесса проектирования разработку и создание проектируемого изделия.

^ 1.2. Материализация научных знаний в инновационных решениях по созданию информационных технологий

Преодолеть барьер высокой стоимости и стоимости современных информационных технологий можно только на пути научного поиска и системного использования уже накопленных знаний.
Индустрия и ИТ: экономика, тенденции, оценки


ИТ: третья базовая инфраструктурная технология современной экономики




Уровни рентабельности (доход/стоимость основного капитала)

Сырьевые отрасли и энергетика

- 10% (тенденция снижения)

Индустрия ИТ (электронная промышленность, телекоммуникации, разработка ПО)

- 40% (тенденция роста)




Доля электронной промышленности в ВВП России

1990

2000

2%

0.12%

















Доля электронной промышленности на мировом рынке

Россия

США

0.3%

38%



Э.Д.С. по секторам индустрии ИТ/стоимость основного капитала (Э.Д.С. - Экономическая Добавленная Стоимость)

Электронная промышленность

Телекоммуникации

ПО

15%

20%

60%




Тенденция: рост доли ПО для систем искусственного интеллекта, мобильных систем и средств защиты информации в общем обороте индустрии ИТ


ИТ - это инфраструктурная технология, то есть технология, по своей природе улучшающая что-либо, в том числе и другие технологии. Её коренное отличие заключается в том, что она, в основном, имеет рекурсивный характер, то есть, её развитие имеет своей целью не "помощь" другим, а собственное совершенствование.

Достижение целей проектирования имеет минимальный риск тогда, когда первичная постановка проблемы и её решение выполняются в рамках научных методов, и в первую очередь, в самой отрасли ИТ.

Формальный аппарат, разработанный группами специалистов из различных областей знаний, но с общими интересами в успешном завершении проекта, должен обеспечить развитие ИТ новых поколений. Научные методы хороши тем, что они объективно отражают интересы большинства, а не только тех, кто в ИТ-индустрии "определяет правила игры". Пользователи не должны расплачиваться за ошибочные решения производителей ИТ-продуктов. Существующая методология ИТ-бизнеса должна быть заменена методологией ИТ-technoscience1. Характерный отличительный признак технонауки - это существенно более глубокая, чем прежде, встроенность научного знания в процесс создания и продвижения новых технологий.

Только при этих условиях ИТ-индустрия действительно приобретет статус инфраструктуры, обеспечивающей развитие экономики в целом.

Методология ИТ-technoscience позволит точно очертить круг научных задач, решение которых требуется для достижения прагматических целей, стоящих перед ИТ - инфраструктурой будущего. Иначе эта инфраструктура будет находиться в состоянии вечного "незавершённого строительства".

У отечественных ИТ-компаний имеется реальный шанс принять участие в этом процессе "завершения строительства" в направлении удовлетворения потребностей экономики 6-го технологического уклада (рис. 3).
Технологические уклады (ТУ)
и инфраструктурные технологии современной экономики


3-й уклад: 1850-1900

4-й уклад: 1900-1950

5-й уклад: 1950-2000

автономное использование рабочих, транспортных и энергетических машин

использование научных разработок для непрерывного обновления всех циклов производства


машиностроение и транспорт



комплексное механизированное производство; объединение в систему энергетических и транспортных машин



транспорт и энергетика





ИТ (сетевые информационные технологии) для управления производством на базе изделий электронной промышленности, компьютеров и средств телематики



энергетика и ИТ-индустрия




ИТ и нанотехнологии

6-й уклад: 2000-...










доля в ВВП







3-й уклад

4-й уклад

5-й уклад

6-й уклад

другие




США 2004 г.

5%

20%

60%

5%

10%

Россия 2004 г.

30%

50%

10%

0%

10%


T = 50 лет


^ 2. Понятие искусственного объекта (ИО)

2.1. Описание ИО

Техника представляет собой артефакт (искусственное образование). Она специально изготовляется, создается человеком (мастером, техником, инженером). Как правило, искусственные объекты определяются как нечто сделанное, сотворенное по плану. План или образец может быть либо явным, либо неявным, но критерий искусственного как чего-то целенаправленно сделанного не меняется.

Всё поле артефактов подразделяется на два больших класса: технику и знаки. Если техника "живёт" по законам техноценоза2 и использующей практической деятельности, то знаки "живут" по законам языковой коммуникации и семиотической деятельности (их используют создания идеальных предметов - в науке, искусстве, проектировании и т.д.).

Проектировщик разрабатывает изделия в семиотическом плане, используя чертежи, расчёты и другие знаковые средства (макеты, графики т.д.). Его обращение к объекту (прототипу или создающемуся объекту) может быть только эпизодическим и опосредованным (т.е. опять-таки выведенным на уровень знаний, чертежей расчётов).

Для проектирования характерны определённая "логика" и определённые возможности, недостижимые вне этой деятельности. Так проектировщик может совмещать и примерять противоположные или несовпадающие требования к объекту; разрабатывать отдельные планы и подсистемы объекта, не обращаясь определённое время к другим планам и подсистемам; описывать независимо друг от друга вид, функции, функционирование и строение объекта и затем совмещать их; разрабатывать (решать) различные варианты объекта (изделия) и его подсистем, сравнивать эти варианты, "вносить в объект" свои ценности. Разрабатывая изделие, проектировщик строит своеобразные "семиотические модели", причём модели проектируемого объекта, полученные на предыдущих этапах (их условно можно назвать "абстрактными"), используются как средства при построении моделей, строящихся на последующих этапах проектирования (т.е. "конкретных" моделей).

^ Объект может быть описан с разных сторон. Так, он может иметь структурное описание, характеризующее систему через её компоненты; функциональное - описывающее действие каждой из компонент; холистическое - описывающее действие системы как целого при её функционировании (обычно в системном подходе этими описаниями и ограничиваются и видят его задачу в декомпозиции системы на компоненты и в получении холистического описания всей системы из структурного и функционального). Гармонично организованная система (не обязательно искусственная) имеет и другие описания, из которых для нас важнее всего атрибутивное описание.

^ Атрибутивное описание определяет зависимость между структурным и функциональным описанием объекта.

Кроме того, существует ещё два вида описания: внешнее (или интерфейсное): как выглядит система и для чего она рассматривается, либо применяется (обычно именно такое описание даётся, когда пытаются определить понятие) - и генетическое, раскрывающее возникновение, происхождение системы.

^ Объект называется искусственным, если его генетическое описание логически определяет атрибутивное.

Таким образом, у искусственного объекта построение определяет зависимость между структурой и функциями. Заметим, что сказать, что построение определяет структуру, либо построение определяет функции, было бы неточно, поскольку и структура, и функции могут быть привнесены в построение извне.

Искусственные объекты в собственном смысле этого слова:

1) созданы лишь силой логики творца;

2) сконструированы из таких элементов, что их свойства могут быть описаны логически и, в принципе, полно;

3) их идея обозрима.

К таким объектам относятся, прежде всего, математические конструкции и программы. Создатель такой конструкции выступает в роли демиурга, ограниченного лишь законами логики и собственной мыслительной мощью. Сущность искусственных объектов чаще всего информационная.

Пока не появилось программирование, пожалуй, лишь математические объекты служили примером искусственных в собственном смысле. Неудивительно, что методология и методика творческого мышления игнорировали их как чисто абстрактные сущности. Но, появившись, программы встали в тот же класс, выявив, что, хотя искусственные объекты создаются по законам одной лишь логики, они не могут восприниматься отдельно от ресурсных ограничений. "Железо" машины в данном случае выступает именно в качестве такого ресурсного ограничения, что выявляет ещё одну скрытую, но глубокую причину того, почему хорошие программисты не интересуются тем, как устроены вычисления на физическом уровне. Однако проблема ресурсов возникла ещё для математических объектов.

Важно заметить, что центральная роль логики в построении чисто искусственных объектов означает также возможность разных логик для разных классов таких объектов. Особенно ярко это проявилось в программировании, когда начали описывать построения программ. Выяснилось, что, в зависимости от отношения к ресурсам, программы делятся, по крайней мере, на четыре класса, соответствующих разным классам конструктивных логик и разным стилям программирования.

В программировании впервые был осознан любопытный феномен: повышение сложности системы приводит не только к трудностям (проблемы и проклятия сложных систем), но и к новым возможностям. В частности, использовать понятия объектно-ориентированного проектирования, стоящие на 3-4 уровне в иерархии типов (выше, чем, в частности, понятия математического анализа), целесообразно лишь для сложных программных систем, в простых им негде развернуться, и они лишь усложняют дело. Так что, не всегда можно показать преимущества нового метода на пальцах и на демонстрационных примерах.

В самом деле, математическая конструкция и математическое доказательство в традиционном смысле - несколько разные объекты. Если математическая конструкция обладает свойством обозримости (в противном случае она никогда не будет признана сообществом математиков), то доказательство (в особенности носящее спортивный характер: доказательство давно сформулированного авторитетным математиком результата) часто находится на грани между артефактом и химерой, ввиду своей необозримости и часто расплывчатости. Так что, абстрактность и идеальность чисто искусственного объекта ограничивается возможностями его восприятия. Заметим, что среда, в которой живёт чисто искусственный объект, сама по себе не может считаться чисто искусственной, поскольку даже критерии качественной оценки математических результатов и построений неформализуемы и близки к экспертным оценкам.

^ 2.2. Гильбертова концепция идеальных и реальных объектов

Метод прогрессивной формализации повсеместно используется в науке. Сначала мы полагаемся на интуитивное понимание простых идей, затем на основе этого понимания мы получаем значения более формальных и строгих, но одновременно и более сложных, понятий и идей. Отношения между понятиями очень часто цикличны ("порочный круг").

Использование различных уровней формализации позволяет избежать порочного круга в определениях.

Сталкиваясь с конкретной задачей, мы вначале стремимся сформулировать её словами, то есть построить словесную модель, отражающую все существенные стороны явления и оставляющую в стороне второстепенные. Затем эту словесную модель предстоит формализовать, или построить математическую модель изучаемого объекта.

Математика знаменита тем, что в ней созданы и опробованы все логические методы. Это одно из тех средств, с помощью которого математика достигла и достигает в настоящее время своего высокого уровня строгости.

Суть проблемы, которая на рубеже XIX-XX вв. привела к созданию математической логики, состоит в следующем. Возникли так называемые парадоксы, которые поставили под сомнение роль математики как точной науки.

Парадокс - это когда одни и те же рассуждения, которые принимаются научным сообществом, приводят в одном случае к одному результату, а в другом - к противоположному. Это заставило сделать ещё один шаг в развитии аксиоматического метода: нужно точно выявить те логические средства, которые разрешается использовать дл получения следствий, для их выполнения. Прежде об этом не задумывались: относились к логике как к чему-то само собой разумеющемуся. Это достаточно прагматичная точка зрения.

Большинство объектов и понятий в областях, пользующихся развитым математическим аппаратом, не имеет прямых интерпретаций в реальности. Так, в классической логике представляющие функции высказываний и их логических связок являются переменными, а в квантовой - функциями этих переменных. Эти переменные и их функции в классической скалярной двузначной логике для моделирования истины и лжи должны быть, по логике вещей, двузначными. В классической логике представляющие функции необязательны, а в квантовой - неизбежны. Таким образом, когда композиция функций проекторов перестановочна, коммутативна, квантовая логика неотличима от классической, в противном случае "включается" система квантовологических постулатов.

Квантовая теория однозначно приводит к выводу о том, что Природа живёт и действует по гораздо более сложной логике, чем Аристотелева логика мышления человека. Это означает, что построение наглядной полной картины мира невозможно - наглядность для человека может быть реализована лишь в рамках его собственной логики мышления. Успешное построение квантовой картины мира теоретической мыслью человека свидетельствует о том, что человек в состоянии понять мир, живущий по законам другой, нечеловеческой логики. Именно этот аспект квантовой теории имеет принципиальное значение для генерации инновационных IT-решений.

^ Физическая интерпретация квантовой механики, в отличие от классической, в самой квантовой механике не заложена и не является её внутренним свойством.

Рассуждения, имеющие экзистенциальный и всеобщий характер и относящиеся к бесконечным областям (пространство, время, множество чисел и т.д.), осуществляются на двух уровнях мышления: дискретном, задаваемом словами, и непрерывном - на уровне потока сознания.

Мышление неотделимо от языка и развивается на его основе, но оно не исчерпывается упорядоченными высказываниями. Эти составные высказывания представляют собой линейный ряд результатов мыслительных операций, отражают логику нашей повседневной жизни в терминах "да" или "нет", имеют объективную природу. Само же мышление имеет не просто линейную, а сложную композиционную структуру, причём вариабельность является её характерной особенностью.

Сложный объект воспринимается как процессуальное отношение, как результат динамического взаимодействия процессов, порождаемых средой существования. Оно имеет множество видов, форм и уровней.

Нужно чётко разделять композицию понятий и их конструирование. Работу с исходными типами данных нужно помещать в среду жёстких ограничений на правила композиции. А там, где требуется создавать сложные структуры понятий, либо действий, конкретные данные надо полностью отбросить, имея лишь косвенные ссылки на них через используемые модули низшего уровня. Вычисления и рассуждения концептуально противоречат друг другу. Модельный мир "живёт" по собственным законам, свободным, в общем случае, от ограничений физической реализуемости. Это мир виртуальной реальности.

^ 3. Основные концепции развития систем инжиниринга

Развитие методологии инженерного проектирования (инжиниринга) предполагает обращение к активным информационным ресурсам, превращающим компьютер для инженера в активного партнёра. Последний берёт на себя не только выполнение всей рутинной работы, но и помогает принимать проектные решения, оставляя за инженером преимущественно творческие функции. Доступность к Web-ресурсу создало потенциальную возможность для принципиально иной организации процесса проектирования.

^ 3.1. Понятие инновационного цикла

Информатизация - это единый процесс, связывающий материальное производство и науку. Характеризуется определённым инновационным циклом, разделяющимся на взаимосвязанные и относительно самостоятельные звенья: фундаментальные исследования; прикладные исследования; конструкторско-проектные разработки; производство образцов новой техники и технологий; массовое изготовление новой техники и технологий; эксплуатация; сопровождение и дальнейшее совершенствование; обновление устаревшей техники и технологий вследствие исчерпания их ресурса (морального и физического).

Понятие инновационного цикла является ключевым при рассмотрении любых вопросов ресурсного обеспечения и координации работ по производству новых знаний и их применению в инженерных разработках и перспективных технологиях. Многие принципы современного проектного менеджмента используют инновационную модель организации деятельности предприятия, ориентированного на достижение высокого уровня конкурентоспособности выпускаемой продукции и предлагаемых обществу услуг. Основные положения этой модели сводятся к следующему.

Научно-технический прогресс заключается в динамичном эволюционном развитии экономики на основе нововведений: новых потребительских товаров, новых технологий, новых рынков и новых форм организации производства. Нововведения являются результатом предпринимательской деятельности, для развития которой рынок создаёт благоприятные условия.

Широкую известность получила так называемая модель успеха для предприятия будущего, работающего в условиях жёсткой конкуренции и адаптирующего все свои бизнес-процессы для получения максимальной отдачи от использования современных компьютерных информационных технологий (КИТ). Эта модель имеет аббревиатуру CAPE (Concurrent Art – to Part Environment) и чётко определяет оценочные критерии в терминах квалификации персонала, процессов и применяемых технологий. В соответствии с этой моделью использование КИТ состоит из процессов: моделирование изделия; сопровождение данных об изделии; вычисления и связь; реорганизация бизнес-процессов. Первостепенное значение приобретает интеллектуальный капитал. Идёт интенсивный поиск новых технологических средств и методов, способных лучше традиционных решать задачи, связанные с интеллектуальными процессами. КИТ позволяют аккумулировать фундаментальные и инженерные знания, практический интеллект в виде активных ресурсов.

^ 3.2. Концептуальное проектирование

Концептуальное проектирование как самостоятельная стадия жизненного цикла продукта возникло вследствие роста сложности систем и выросло из технического задания стадии технического проектирования. Для сравнительно простых систем эта стадия не нужна. Наряду с термином "концептуальное проектирование" употребляются термины "исследовательское проектирование", "предпроектные исследования", "предварительное проектирование", "предпроектная подготовка" и др.

На стадии концептуального проектирования определяется необходимость и принципиальная возможность (осуществимость) создания конкретной системы; вырабатываются цели и критерии оценки её качества; согласовывается с Исполнителем задание на техническое проектирование системы и оцениваются ресурсы, необходимые для дальнейших работ.

^ 3.3. Базовые концепции развития систем инжиниринга

Системы инжиниринга на глазах одного поколения проделали путь, на который технологиям материального производства потребовались столетия. Темп изменений в деловой среде увеличивается, особенно если речь идёт о технологических применениях. Из всех стадий жизненного цикла изделия наиболее интеллектуальноёмкими являются предпроектные исследования и собственно проектирование как фазы творческого процесса, через которые осуществляется материализация научных знаний.

Базовые концепции систем инжиниринга:

- интеллектуализация

- интеграция

- индивидуализация

В рамках первой концепции ведущая роль принадлежит понятийным моделям предметных областей деятельности. Реализация таких моделей в виде онтологий представляется наиболее перспективным в направлении интеграции интеллектуального ресурса предприятий в рамках сервисно-ориентированной I.T. инфраструктуры.

Именно они являются тем минимальным интегрирующим слоем, который необходим для консолидации интеллектуального ресурса разработчиков.

Воплощение второй концепции связывают со сквозным информационным сопровождением сложных технических объектов, начиная от приобретения и заканчивая утилизацией. Цель CALS-технологий (Continuous Acquisition and Life-cycle Support) формулируется достаточно просто: производитель должен поставлять сложный технический объект в комплекте с документацией в электронной форме, отвечающей потребностям пользователя с широким перечнем сервиса по доступу к этой документации.

Использование CALS-технологий обеспечивает не только "внутреннюю" информационную интеграцию в корпоративной информационной среде предприятия, но и "внешнюю" интеграцию для всех участников жизненного цикла изделия (владелец изделия - его проектант - производство - контрагенты материалов и оборудования - эксплуатация - утилизация изделия). Таким образом, CALS является глобальной стратегией повышения эффективности предприятия и его бизнес-процессов. В основе CALS-технологий лежат интегрированные информационно-функциональные модели (в электронном виде) жизненного цикла изделия и выполняемых в этом цикле бизнес-процессов.

Третья концепция направлена на минимизацию экономического показателя - отношения стоимости программно-технических средств к эффективности системы компьютеризации инженерной деятельности.

4. Итоги

4.1. Инжиниринг - это:

- использование научного знания и метода проб и ошибок для проектирования объектов техники и технологий;

- материализация научных знаний в инновационных решениях по созданию искусственных объектов.

4.2. Методология процесса проектирования - это учение о структуре, логической организации, методах и средствах поиска и принятия решений в отношении принципа действия и состава ещё не существующего технического объекта, наилучшим способом удовлетворяющего определённые потребности, а также составления описаний, необходимых для его создания при заданных ресурсных ограничениях.

4.3. Существующие технологии практически не поддерживают функции, составляющие суть концептуального этапа проектирования.

4.4. Знания для проектирования - это только средство, строительный материал. С их помощью проектировщик создаёт "предописания" для изготовления объекта в материале (проект как информационная модель создаваемого объекта).

При этом проявляются две основные функции проекта: "коммуникативная" (связывающая заказчика, проектировщика и потребителя) и "объектно-онтологическая", обеспечивающая внутри процесса проектирования разработку и создание проектируемого изделия.
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   19

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Конспект лекций дисциплины онтологический инжиниринг для профиля «Компьютерные технологии инжиниринга» iconРабочая программа дисциплины информационный поиск и электронный документооборот...
Дисциплина является дисциплиной ядра направления, магистерских программ "Управление информационными системами и ресурсами" и "Микросистемные...

Конспект лекций дисциплины онтологический инжиниринг для профиля «Компьютерные технологии инжиниринга» iconКонспект лекций «Логистика. Конспект лекций»
Конспект лекций соответствует требованиям Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования

Конспект лекций дисциплины онтологический инжиниринг для профиля «Компьютерные технологии инжиниринга» iconКомпьютерные технологии в обучении русского языка и литературы
Без процесса информации образования уже невозможно представить современную школу. Компьютерные технологии применяются практически...

Конспект лекций дисциплины онтологический инжиниринг для профиля «Компьютерные технологии инжиниринга» iconРабочая программа дисциплины системы искусственного интеллекта для...
«Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет \"лэти\" имени В. И. Ульянова (Ленина)»

Конспект лекций дисциплины онтологический инжиниринг для профиля «Компьютерные технологии инжиниринга» iconРабочая учебная программа дисциплины ен. Ф. 01 Математика, информатика,...
Рабочая программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования и...

Конспект лекций дисциплины онтологический инжиниринг для профиля «Компьютерные технологии инжиниринга» iconРабочая программа дисциплины Компьютерные технологии в науке и образовании
Рекомендовано методической комиссией философского факультета, протокол №8 от 31. 10. 2012 г

Конспект лекций дисциплины онтологический инжиниринг для профиля «Компьютерные технологии инжиниринга» iconКонспект лекций для студентов пятого курса специальности 220400 Программное...
Данный конспект лекций составлен для студентов четвёртого курса специальности “Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных...

Конспект лекций дисциплины онтологический инжиниринг для профиля «Компьютерные технологии инжиниринга» iconЛитература по курсу «Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании»
Васильков Ю. В., Василькова Н. Н. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании. М.: Финансы и статистика, 2001....

Конспект лекций дисциплины онтологический инжиниринг для профиля «Компьютерные технологии инжиниринга» iconКурс лекций для студентов специальности 080 402 «Информационные технологии проектирования»
Автоматизированное проектирование сложных объектов и систем: Курс лекций для студентов специальности 080402 «Информационные технологии...

Конспект лекций дисциплины онтологический инжиниринг для профиля «Компьютерные технологии инжиниринга» iconЭкзамен
Республики Таджикистан, утвержденный Министерством образования Республики Таджикистан от 11 июня 2004 года (для студентов специальностей...



Образовательный материал



При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
lit-yaz.ru
главная страница