Рисунок 1. Структура экспертной системы

Одна из самых известных в мире консультационных экспертных систем – MYCIN, предназначенная для медицинской диагностики инфекционных заболеваний крови, сопоставляет симптомы исследуемой болезни с симптомами болезней, накопленных в базе знаний. Врач отвечает на вопросы ЭС о симптомах болезни, а затем, получив достаточно фактов, ЭС помогает врачу поставить диагноз и дает рекомендации по лечению.

В качестве примера российской разработки можно привести комплекс РОФЭС (Регистратор Оценки Функционально-Эмоционального Состояния). Система состоит из комплекса датчиков и программного обеспечения, с помощью которых производится диагностика и анализ состояния организма. Она может осуществить подбор препаратов для конкретного человека, провести частотную и цветотерапию (с использованием обратной связи), определить гормональный профиль и риск опасных видов заболеваний. Таким образом, РОФЭС производит не только оценку, но и управление состоянием здоровья.

К сожалению, по отношению к окружающей среде экспертные системы еще не получили достаточно широкого распространения. В качестве основной причины можно назвать отсутствие единой стандартизированной базы знаний. В этой области гораздо шире используются информационные системы, занимающиеся отбором необходимой информации, а принятие решений берут на себя люди.

1. Геоинформационные системы

Географические информационные системы (ГИС) появились в 60-х годах XX век как инструменты для отображения географии Земли и расположенных на ее поверхности объектов. Сейчас ГИС представляют собой сложные и многофункциональные инструменты для работы с данными о Земле.

Возможности, предоставляемые пользователю ГИС:

• работа с картой (перемещение и масштабирование, удаление и добавление объектов);

• печать в заданном виде любых объектов территории;

• вывод на экран объектов определенного класса;

• вывод атрибутивной информации об объекте;

• обработка информации статистическими методами и отображение результатов такого анализа непосредственным наложением на карту

Так, с помощью ГИС специалисты могут оперативно спрогнозировать возможные места разрывов трубопроводы, проследить на карте пути распространения загрязнений и оценить вероятный ущерб для природной среды, вычислить объем средств, необходимых для устранения последствий аварии. С помощью ГИС можно отобрать промышленные предприятия, осуществляющие выбросы вредных веществ, отобразить розу ветров и грунтовые воды в окружающей их местности и смоделировать распространение выбросов в окружающей среде.

В 2004г. президиумом Российской академии наук было принято решение о проведении работ по программе «Электронная Земля», суть которой заключается в создании многопрофильной геоинформационной системы, характеризующей нашу планету, практически – цифровой модели Земли.

Зарубежные аналоги программы «Электронная Земля» можно подразделить на локальные (централизованные, данные хранят на одном сервере) и распределенные (данные хранятся и распространяются различными организациями на разных условиях).

Безусловным лидером в создании локальных баз данных является ESRI (Environmental Systems Research Institute, Inc., США) Сервер ArcAtlas “Our Earth” содержит более 40 тематических покрытий, которые широко используются во всем мире. Практически все картографические проекты масштаба 1:10 000 000 и более мелких масштабов создаются с его использованием.

Наиболее серьезным проектом по созданию распределенной базы данных является «Цифровая Земля» (Digital Earth). Этот проект был предложен вице-президентом США Гором в 1998г., основным исполнителем является NASA. В проекте участвуют министерства и государственные ведомства США, университеты, частные организации, Канада, Китай, Израиль и Европейский союз. Все проекты распределенных баз данных испытывают серьезные трудности в вопросах стандартизации метаданных и совместимости отдельных ГИС и проектов, созданных разными организациями с применением разного программного обеспечения.

1. Моделирование

Моделирование – это один из основных методов познания. Оно широко применяется во всех отраслях науки, в том числе и в экологии. В ней часто требуется спрогнозировать изменения, которые могут происходить в окружающей среде вследствие воздействия каких-нибудь факторов. При этом модель позволяет подробно изучить проблему и найти оптимальный способ ее решения. Одной из задач экологии является также установление взаимосвязей между организмами и окружающей средой, описание законов, по которым протекают процессы в живой природе. В классической экологии рассматриваются взаимодействия нескольких типов:

• взаимодействие организма и окружающей среды;

• взаимодействие особей внутри популяции;

• взаимодействие между особями разных видов (между популяциями).

Математические модели в экологии используются практически с момента возникновения этой науки. И, хотя поведение организмов в живой природе гораздо труднее адекватно описать средствами математики, чем самые сложные физические процессы, модели помогают установить некоторые закономерности и общие тенденции развития отдельных популяций, а также сообществ. Кажется удивительным, что люди, занимающиеся живой природой, воссоздают ее в искусственной математической форме, но есть веские причины, которые стимулируют эти занятия. Вот некоторые цели создания математических моделей в экологии:

1. Модели помогают выделить суть или объединить и выразить с помощью нескольких параметров важные разрозненные свойства большого числа уникальных наблюдений, что облегчает экологу анализ рассматриваемого процесса или проблемы.

2. Модели выступают в качестве «общего языка», с помощью которого может быть описано каждое уникальное явление, и относительные свойства таких явлений становятся более понятными.

3. Модель может служить образцом «идеального объекта» или идеализированного поведения, при сравнении с которым можно оценивать и измерять реальные объекты и процессы.

4. Модели действительно могут пролить свет на реальный мир, несовершенными имитациями которого они являются.

При построении моделей в математической экологии используется опыт математического моделирования механических и физических систем, однако с учетом специфических особенностей биологических систем:

• сложности внутреннего строения каждой особи;

• зависимости условий жизнедеятельности организмов от многих факторов внешней среды;

• незамкнутости экологических систем;

• огромного диапазона внешних характеристик, при которых сохраняется жизнеспособность систем.

Привлечение компьютеров существенно раздвинуло границы моделирования экологических процессов. С одной стороны, появилась возможность всесторонней реализации сложных математических моделей, не допускающих аналитического исследования, с другой – возникли принципиально новые направления, и прежде всего - имитационное моделирование.

Развитие математико-экологических моделей можно проследить по эволюции тех научных и прикладных вопросов, для ответа на которые эти модели создавались. Вопросы эти усложнялись по мере развития экологии и совершенствования методики моделирования. Если вначале сами вопросы и результаты математического моделирования представляли отвлеченный теоретический интерес, то в дальнейшем они стали носить конкретный практический характер. Значительная часть работ по моделированию природных экосистем имеет прикладной характер. Эти работы ставят перед собой практические задачи - построение прогнозов поведения во времени реальных биологических систем. Так, например, предприятие, занимающееся разведением рыб в искусственных водоемах, заинтересовано в оптимальном регулировании отлова рыб, количества корма, параметров содержания водоемов и многих других, значимых для жизни и воспроизводства рыб факторов. Оно заинтересовано в привлечении экологов и их математических моделей для правильного ведения дел и получения наибольшей прибыли. Другой пример – прогнозирование развития эпидемических заболеваний. Системе здравоохранения нужно заранее планировать скорость распространения болезни, готовить запасы лекарственных препаратов, средств профилактики и защиты, медицинский персонал и проводить другие мероприятия. Этот список практических применений результатов математической экологии можно было бы продолжить.

1. Техническое оснащение

В настоящее время термин "информационная технология" чаще всего употребляется в связи с использованием компьютеров для обработки информации. Информационные технологии охватывают всю вычислительную технику и технику связи и, отчасти, — бытовую электронику, телевидение и радиовещание.

В научных исследованиях компьютер нередко выступает как необходимый инструмент экспериментальной работы.

Компьютерный эксперимент чаще всего связан:

• с проведением сложных математических расчетов;

• с построением и исследованием наглядных и динамических моделей.

Таким образом, компьютер необходим прежде всего для того, чтобы реализовать информационные системы и модели, о которых говорилось ранее.

Сама идея информационных систем возникла задолго до появления ЭВМ. Возможности компьютеров повышают эффективность использования информационных систем, значительно расширяют сферу их применения, позволяют автоматизировать основные процедуры по их размещению, обработке и поиску информации в системе.

Информационные системы, созданные на базе использования возможностей компьютера, как правило являются автоматизированными информационными системами (АИС). При этом следует различать понятия «автоматизированная» и «автоматическая». В автоматизированном процессе человек может по мере необходимости вмешиваться, регулировать и направлять ход процесса, а автоматической процесс протекает без его участия вплоть до завершения.

Автоматизированные информационные системы развиваются в настоящее время быстрыми темпами, повышается объем их хранилищ, совершенствуются механизмы, расширяется перечень услуг, предоставляемых пользователю.

Компьютерное моделирование позволяет решать довольно сложные задачи на основе компьютерной модели исследуемого явления. Преимущества компьютерного моделирования заключаются в том, что оно:

• дает возможность рассчитать параметры и смоделировать явления, процессы и эффекты, изучение которых в реальных условиях невозможно либо очень затруднительно;

• позволяет не только пронаблюдать, но и предсказать результат эксперимента при каких-либо условиях;

• позволяет изучать явления, предсказываемые любыми теориями;

• является экологически чистым и не представляет опасности для природы и человека;

• обеспечивает наглядность;

• доступно в использовании.

Однако важно помнить, что на компьютере моделируется не объективная реальность, а наши теоретические представления о ней. Объектом компьютерного моделирования являются математические и другие модели, а не реальные объекты, процессы или явления.

Критерием верности любого из результатов компьютерного моделирования был и остается натуральный эксперимент. В научных и практических исследованиях компьютерный эксперимент может лишь сопутствовать натуральном, чтобы исследователь, сравнивая их результаты мог оценить качество модели, глубину наших представлений о сути явлений природы.

Реализация компьютерных экспериментов – не главная задача, решаемая с помощью технических устройств. Развитие современной науки невозможно без высокотехнологичных средств сбора данных, коммуникации.

Созданные за последние десятилетия спутниковые средства наблюдения за Землей охватывают практически все значимые сферы функционирования системы «природа–общество». В настоящее время спутниковые системы поставляют данные о следующих параметрах:

• взаимодействия в системе Земля-Солнце;

• динамика атмосферы;

• динамика океанов и прибрежных регионов;

• процессы в литосфере;

• функционирование биосферы;

• динамика климатической среды.

Данные дистанционного зондирования являются основным источником оперативной информации для систем контроля глобальной экологической, биогеохимической, гидрофизической, эпидемиологической, геофизической и демографической обстановки на Земле. К настоящему времени дистанционный геоинформационный мониторинг объектов и процессов окружающей среды поставляет огромные объемы данных, чтобы можно было решать многие задачи контроля системы «природа общества» Однако, к сожалению, пока не решена проблема согласования требований к базам глобальных данных и структуре спутникового мониторинга. Наблюдается отставание развития методов обработки данных дистанционного зондирования от прогресса в техническом оснащении систем спутникового мониторинга.

Трудно переоценить важность информационных технологий при диагностике состояния здоровья человека. Аппараты различной сложности и назначения, начиная от электронных тонометров и заканчивая устройствами генной инженерии, используются специалистами по всему миру. Это мощная и динамично развивающаяся ветвь информационных технологий и подробное описание ее не представляется возможным. Следует отметить, что в России на данный момент большую проблему представляет не новейшие разработки в этой области, а обновление устаревших элементов медицинского технопарка, а также проверка и сертификация огромного количества медицинских аппаратов сомнительного качества.