Нужно ли стандартизировать моделирование?

Предпосылки и мировая практика

Учитывая общую технологическую и политическую, крайне не стабильную и быстро меняющуюся обстановку, необходимо обеспечить возможность Российским предприятиям не только разрабатывать передовые технические решения или продукты, но и сформировать возможность качественного роста. Основой данной стратегии может служить разработка стандартов, которые станут фундаментом для универсального межотраслевого обмена в рамках жизненного цикла любого исследуемого объекта. Одним из направлений может служить внедрение в практику технологий компьютерного инжиниринга и модели центрического подхода. Одновременно с этим необходимо отметить, что система стандартизации разработанная в советское время в области машиностроения и строительства считались одними из лучших, в связи с тем, что в рамках этих систем стандартизации был реализовать системны подход к решению задачи. Однако современные вызовы и неминуемое технологическое развитие требует применения и активного использования подходов комплексного моделирования, основой которого являются численные методы, алгоритмы.

С целью разработки единой целостной концепции стандартизации в области использования численного моделирования предлагаем исходить из следующих предпосылок:

1. Разработанная группа стандартов должна охватывать все отрасли и формировать надотраслевой «зонтик».
2. Разработанная группа стандартов должна обеспечивать возможность качественного скачка технологического и инновационного развития государства, и в первую очередь, приоритетных направлений развития, таких как:
2.1. Компьютерный инжиниринг, промышленный дизайн и инновационный инжиниринг автоматизированных систем процессного управления деятельностью и производством.
2.2. Наилучшие доступные технологии, в том числе, технологии аддитивного производства.
2.3. «Зелёные» и ресурсосберегающие технологии.
2.4. Интегральный менеджмент больших социотехнических систем.
3. Решать стратегические отраслевые задачи, такие как:
3.1. Разработка комплексной стратегии развития Наилучших Доступных Технологий;
3.2. Формирование требований для управления жизненным циклом изделий;
3.3. Создание экосистемы в области инжиниринга.
4. Формировать основу для международной и межгосударственной стандартизации.
5. Идеологической основой для разработки стандартов должен быть методологический подход на основе «Системного анализа и инженерии».
6. Обеспечение комплексного анализа в рамках жизненного цикла объектов исследования, таких например как:
6.1. Сложные инженерные комплексы и объекты жизненно, критически важной инфраструктуры энергетики и оборонного комплекса;
6.2. Электроника, прецизионное машиностроение, биоинженерия и лазерные технологии;
6.3. Строительство инфраструктурных объектов;
7. Обеспечение анализа и моделирования кибер-физических систем и био-кибернетических систем.

Прежде чем перейти к обозначению направлений стандартизации необходимо кратко рассмотреть международный опыт стандартизации моделирования и компьютерного инжиниринга.

В качестве примера комплексного решения данной задачи можно привести проект Complex Adaptive Systems-of-Systems Engineering, который проходил в Америке в период с 2008 по 2012 год и в результате была разработана платформа, которая объединила в рамках междисциплинарного жизненного цикла анализ, имитационное моделирование, накопление знаний. Это представляется в виде следующих диаграмм (слева на право): CASoS Engineering теория и эксперимент, развивающиеся через приложение к реальным проблемам и Схема структурной интеграции теоретической платформы CASoS Engineering, технической
среды и стимулирующей действительности сверхреальных приложений.





Более подробную информацию о подходе CASoS можно почерпнуть из документов:

• A Roadmap for the Complex Adaptive Systems of Systems (CASoS) Engineering Initiative
• Complex Adaptive System of Systems (CASoS) Engineering Environment Version 1.0
• Complex Adaptive System of Systems (CASoS) Engineering Framework Version 1.0

Так же можно привести примеры других аналогичных проектов, европейские — Next Generation Infrastructure (ISNGI) и UK Infrastructure Transitions Research Consortium. Другими основополагающими исследованиями являются исследования в области языков моделирования и описания систем, а так же исследования и разработки в области интерфейсов для обмена информационными моделями. Например, исследования инноваций в области кибер-физических систем (NIST Foundation for innovation in Cyber-Physical Systems Workshop), исследования отделения математики политехнического университета Милана (The Interface Control Domain Decomposition (ICDD)) или стандарты, разрабатываемые рабочей группой IEEE «1516 WG — HLA Evolved Working Group».

Эти примеры показывают, что работу по формированию стандартов в области информационного моделирования необходимо проводить системно.

Анализ примеров стандартизации

Отправной точной для начала разработки стандартов в области математического моделирования, предлагается рассмотреть опыт стандартизации в строительной, нефтегазовой и картографической отраслях, в связи с тем, что именно эти отрасли вынуждены были интегрировать в рамках своей деятельности различные подходы и технологии, использовать междисциплинарные решения, которые обеспечили отраслевое движение вперед. В качестве примеров исследуем федеративную модель из стандарта IFC ISO 16739, Семантическую модель RDL из стандарта ISO 15926 и систему Еврокодов. Так же имеет смысл рассмотреть стандарты «ГОСТ Р ИСО/МЭК 10746 – Информационная технология. Открытая распределенная обработка» и «ГОСТ Р ИСО/МЭК 10000-3 – Информационная технология. Основа и таксономия международных функциональных стандартов».

Стратегические подходы и направления стандартизации моделирования

Исходя из проведённого анализа можно определить примерный перечень задач по стандартизации:
1. Разработка стратегии развития модель-ориентированного подхода
2. Разработка универсального языка моделирования систем и отраслевых токсаномий
3. Для обеспечения универсальности и стандартизации обмена информацией между информационными моделями разного назначения, а так же для обеспечения двунаправленного однозначного обмена между бизнес требованиями к изделию и конечными инженерными разработками необходимо разработать специализированный язык. Этот язык должен обладать характеристикой чтения и понимания с листа специалистами разных специальностей (от бизнес до технических задач) и быть машино-читаемым. На основе этого языка можно будет привести к единому формату курсы по системной инженерии, а так же сформировать междисциплинарную связь в рамках образовательных программ. Контекст языка формируется из отраслевых таксономий (онтологическое подмножество семантических конструкций, определяющих отраслевую направленность деятельности), размерность которых не превышает 2000 лексем. Параллельно формируется сущностный тезаурус, представляющий по сути «гипер-куб» онтологии моделирования.
4. Формирование перечня обязательных инструментов для численного моделирования.
5. Формирование перечня обязательных инструментов и методологий для обеспечения устойчивости, скорости сходимости и ресурсо-потребления при выполнении алгоритмов на различных аппаратных вычислительных системах.
6. Формирование перечня перспективных инструментов для численного моделирования.
7. Формирование системы библиотек верифицированных инструментов моделирования.
8. Формирование интерфейсов для обмена данными между системами моделирования.
9. Формирование программно-аппаратной инфраструктуры
10. Формирование маркетинговой стратегии продвижения использования стандартов.

Такой подход позволяет реализовать описанные выше принципы и обеспечить дальнейшее стратегическое развитие. Одновременно с этим исходя из закона о стандартизации стандарты для ускорения возможности «обкатать» предлагаемые варианты стандартов можно сформировать набор сводов правил, которые в последствии послужат основой для разработки итоговых стандартов.

Соответственно в рамках стандартизации предлагается рассмотреть следующую схему стандартизации (Диаграмма 1).

Ядро

В ядро платформы должны попасть стандарты, которые определяют следующие направления:

• Термины и определения, включая многоязычный словарь терминов и определений.
• Язык описания моделей, процесса моделирования и других процессов.
• Принципы описания процессов жизненного цикла систем/объектов.
• Руководящие принципы сбора и обработки информации в рамках референтной модели описания жизненного цикла объекта/системы.
• Интерфейсы обмена между системами моделирования и анализа.
• Принципы разделения математических методов и подходов на «Базовые» и «Предметные» («Индустриальные»).
• Руководящие принципы проверки моделей на адекватность.
• Руководящие принципы применения численных методов с использованием вычислительных систем, включая параллельные вычислительные системы.

Это позволит определить границы ядра платформы и заложить прочную основу для дальнейшего развития отраслевых направлений с возможностью организации межотраслевых и надотраслевых исследований.

Базовые алгоритмы и методы

В качестве базовых алгоритмов и методов предлагаем определить такие математические алгоритмы, которые могут быть использованы как минимум в двух различных отраслях или используются любыми двумя и более алгоритмами или методами более высокого уровня. Так же к базовым методам можно отнести стандартные методы оценки и проведения испытаний, а так же стандарты на проверку моделей на адекватности, т.е. стандарты верификации и валидации моделей. Однако стоит отметить, что в последствии из-за междисциплинарных исследований возможна ситуация, когда отраслевые стандарты могут быть внесены в состав базовых алгоритмов, для этого должен быть предусмотрена процедура анализа и обновления стандартов.

Предметная специализация

Каждая отрасль имеет свои специфические направления для исследований и специализированные задачи, которые решаются на основе базовых методов и алгоритмов.

В общем виде схема отраслевой стандартизации может быть представлена в виде следующей диаграммы 2.



Материалы по теме:

1. Искусственный интеллект. Современный подход (Artifical Intelligence: A Modern Approach) Авторы: Стюарт Рассел, Питер Норвиг Издательство: Вильямс ISBN 0-13-790395-2, 978-5-8459-0887-2; 2007 г.
2. Simulating Organizational Decision-Making Using a Cognitively Realistic Agent Model Journal of Artificial Societies and Social Simulation vol. 7, no. 3 <jasss.soc.surrey.ac.uk/7/3/5.html> Published: 30-Jun-2004
3. Using ontology in the development of domain-specific languages, Ines Čeh, Matej Črepinšek, Tomaž Kosar, Marjan Mernik, Faculty of electrical engineering and computer science, Smetanova 17, 2000 Maribor, Slovenia
4. Пространственно-временное моделирование ситуаций в АСУ. Григан А.М. УДК 004.023 SWorld – 1-12 October 2013
5. О. Е. Барндорф-Нильсен, Ю. Шмигель, “Пространственно-временное моделирование, основанное на процессах Леви, и его приложения к турбулентности”, УМН, 59:1(355) (2004), 63–90
6. С.В. Смирнов. Прагматика онтологий: объектно-ориентированная модель знаний о предметной области // КИИ 2008
7. Материалы Международной научной конференции «МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ТЕХНИКЕ И ТЕХНОЛОГИЯХ»(ММТТ-27) 3 — 5 июня 2014 г.
8. OPEN Process Framework (OPF) — opfro.org
9. Standard Reference Data Act [P.L. 90-396; 15 U.S.C. 290-290f] www.nist.gov/srd/upload/SRDAct-2.pdf
10. Gellish Modeling Method Part 3B «From multiple standards documents to a single requirements model», Dr. Ir. Andries van Renssen
11. «Trends in Multiple Criteria Decision Analysis», Editors Matthias Ehrgott