CC BY
35
УДК 681.3 : 631.171: 631.471
информационное обеспечение новых доступных инновационных технологий в АПК
В.В. АЛЬТ, член-корр. РАН, доктор технических наук, директор
Сибирский физико-технический институт аграрных проблем, р.п. Краснообск, Новосибирский р-н, Новосибирская обл., 630501, Россия E-mail: [email protected]
Резюме. На основе закона о круговороте вещества в природе предложена диалектическая схема взаимосвязи объектов сельскохозяйственного производства: земли, растений, животных, машин и окружающей среды. Эти 5 объектов взаимосвязаны в сельскохозяйственном производстве и рассматриваются как его ресурсы вместе с социальным (человеческим) и финансовым ресурсом, которые существуют во времени и образуют семимерное пространство. Взаимосвязь этих ресурсов и её оптимальность (рациональность) можно обеспечить на основе использования информационных технологий, что во многом определяет эффективность аграрного производства. Сформулирована парадигма информационного обеспечения технологических процессов сельскохозяйственного производства, которая объединяет совокупность объективной информации (приборы, измерительно-вычислительные комплексы, информационно-измерительные системы, базы данных и знаний) и субъективной информации, используемой при создании и функционировании экспертных систем и систем искусственного интеллекта. Представлены разработанные автором информационные модели машинотракторного агрегата и развития зерновых колосовых. Модели созданы на базе системообразующего блока с шестью информационными потоками, которые обладают системным единством. Целенаправленность, неоднозначность и динамичность предложенных моделей доказана путем создания ряда баз данных по объектам живой и неживой природы. Приведены примеры информационных баз данных в растениеводстве (по сортам и защите растений), животноводстве, ветеринарии, механизации. Представлены сведения об интернет-ориентированной поисковой базе данных инновационных разработок сибирских учёных. Ключевые слова: диалектическая общность, информационное обеспечение, парадигма информационного обеспечения, информационные модели, потоки информации, базы данных. Для цитирования: Альт В.В. Информационное обеспечение новых доступных инновационных технологий в АПК//Достижения науки и техники АПК. 2015. Т.29. №9. С. 57-61.
Фридрих фон Хайек, один из выдающихся экономистов и философов ХХ века, лауреат Нобелевской премии 1974 г. утверждал, что основное знание «рассеяно» среди людей, каждый из которых обладает его частицей. Хайек отвергал возможность наличия у каждого индивидуума полной информации - знание неизбежно частично. Поэтому в поведенческом аспекте в процессе предпринимательской деятельности объективно неизбежны ошибки действий или решений.
Исследования проводили с целью повышения эффективности принятия управленческих решений на основе применения информационных технологий, характеризуемых сформулированной парадигмой информационного обеспечения технологических процессов сельскохозяйственного производства и информационных моделей сельскохозяйственных объектов.
Условия, материалы и методы. Неизбежность неполной информации в аграрном производстве у каждого из субъектов, принимающих управленческие решения, объективно связана с полифункциональным характером объектов управления: окружающая среда, земля, растения, животные и машины (рис. 1). Эти объекты можно считать пятью разновидностями ресурсов,
которые взаимодействуют с участием ещё двух ресурсов - человеческого и финансового. Вместе их можно представить как семимерное пространство. Причем человек, как субъект, принимающий управленческие решения, живущий в четырёхмерном пространстве (ширина, длинна, высота и время), попадая в семимерное, чувствует определённый дискомфорт. В такой ситуации он вынужден принимать частные решения, сужая мерность пространства, полагая, что некоторые из ресурсов не существенны или безграничны. Это приводит к принятию не полиоптимального решения вследствие неполного знания, что во многом характерно при выборе сортов и технологий в АПК в целом.
В качестве примера возьмём отрасль - растениеводство. Почвенноклиматическое разнообразие, большое количество сортов и технологий затрудняют выбор полиоптимального решения. Современное развитие информационных технологий в сельском хозяйстве характеризуется формированием и развитием агроин-форматики, как системообразующей отрасли знаний, в симбиозе с такими традиционными предметными отраслями, как агрохимия, почвоведение, земледелие, селекция, растениеводство, кормопроизводство, животноводство, зоотехния, ветеринария, механизация, электрификация, автоматизация и экономика.
Снижение удельных материальных затрат и экологического воздействия на природу при производстве продукции растениеводства на современном этапе развития общества - задачи первостепенной важности. Обе они многоплановы и, как правило, противоречивы. Использование информационных технологий при решении таких многокритериальных задач позволяет найти полиоптимальные решения в многомерном пространстве аргументов, функций и функционалов, имеющих место при производстве сельскохозяйственной продукции.
Информационные методы и телекоммуникационные технологии, переход к широкомасштабному применению современных информационных систем в науке, образовании, производстве и бизнесе обеспечивает принципиально новый уровень получения и обобщения знаний, их распространения и использования. Эти процессы можно характеризовать как смену парадигмы в профессиональном мировоззрении
сельскохозяйственном производстве, отражающих их диалектическую общность.
СИСТЕМА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Рис. 2. Парадигма информационного обеспечения технологических процессов сельскохозяйственного производства.
специалистов, связанную с нарастающими тенденциями интеграции информационного обеспечения научно-исследовательской, педагогической, производственной и коммерческой деятельности. В недалёком прошлом считалось, что главное в информационном обеспечении производства сельскохозяйственной продукции - поиск информации. Некоторые авторы склоняются к этому и сейчас [1]. Однако, на наш взгляд, информационные технологии сегодня направлены на обеспечение принятия управленческих решений в АПК с использованием необходимых баз данных и знаний. Принятие оптимальных или рациональных управленческих решений должно базироваться на объективных и (или) экспертных данных (а иногда и на многолетнем опыте), которые позволяют формировать управленческие гипотезы. На сегодняшний день такие гипотезы чаще всего носят субъективный характер. Как следствие, в большей мере они становятся достижениями какого-то конкретного управленца (руководителя) и не могут быть применены другим человеком в силу объективных и субъективных обстоятельств.
В начальной фазе формирования гипотез необходимо иметь общую систему взглядов на пути решения совокупности задач по приборному и информационному обеспечению сельскохозяйственной науки и производства.
Гипотетическая возможность такого решения заложена самой общностью объектов исследований в сельскохозяйственной науке и объектов использования в аграрном производстве (см. рис. 1).
Мы предлагаем парадигму (как общую систему взглядов на решения задач на современном этапе развития науки) информационного обеспечения технологических процессов сельскохозяйственного производства и науки (рис. 2). Как совокупность взглядов на решение задач на современном этапе развития, она показывает пути и подходы к созданию измерительных приборов, измерительно-вычислительных
комплексов, информационно-измерительных систем, баз данных и знаний, экспертных систем и систем искусственного интеллекта. Предлагаемая парадигма охватывает всё многообразие информации, характеризующей объект: измерительная, эвристическая, в виде наблюдаемых переменных и знаний экспертов. Измерительные приборы, измерительно-вычислительные комплексы, информационно-измерительные системы -составная часть средств, используемых при создании и применении технологий информатизации, но в методологическом плане их рассмотрение выходит за рамки представленной статьи.
Парадигма предусматривает включение баз данных и знаний, экспертных систем и систем искусственного интеллекта в состав управляющего звена путём выработки заключения для системы принятия решений. Такой автоматизированный метод позволяет перейти к управлению объектом (почва, растения, животные, машины, технологии, социально-экономические отношения и др.) не по отклонению какого-то параметра или их группы от принятой нормы, а в соответствии с целевой функцией назначения объекта управления. Одновременно к этому объекту будут применены ограничения, накладываемые экологической обстановкой, сезонным характером работ, взаимным влиянием составляющих объекта, характером воздействия внешних факторов [2, 3].
В процессе разработки средств измерения и обработки информации создаются математические, информационные, морфологические (функциональные) и натуральные модели самих объектов, которые рассматривают как источники информации и объекты управления. Модель независимо от принципа построения обладает определёнными свойствами (целенаправленность, неоднозначность, динамичность, ограниченность и др.), которые определяют ее отнесение к некому классу.
Этими положениями можно определить потоки информации для составляющих информационных моделей (рис. 3).
Представленный вид информационной модели преследует цель формализации потоков информации, которые отражают взаимосвязь составляющих материального объекта, его состояние, всевозможные воздействия и социально-материальную необходимость существования самого объекта. Существование объекта материального мира связано с природным разнообразием и необходимостью использования биологических и технических объектов для существования человека. Такого рода необходимости осуществляются путем реализации целевых функций, ради достижения которых существует (создан) объект материального мира. Модель отражает целеопределённое абстрактное представление объективных процессов и предметов живой и не живой природы для формального описания [4].
Сложность динамической модели определяется не количеством входящих в неё объектов, а непрерывно развивающейся (переменной, комбинируемой) многоуровневой структурой (основной и побочных) с изменяющимся количеством и направлением связей между объектами и уровнями, усложнением отношений с ближайшим и отдаленным окружением. Для её компьютерного исполнения необходимо создавать научные основы системологического конструирования. В этом процессе определяющая роль принадлежит разработке соответствующих моделей в предметных областях знаний, сочетающих информационные и морфологические модели
Подобные модели могут быть основой управления сложными объектами живой и неживой природы в соответствии с их целевой функцией. Для последней характерны зоны, где она существует или (и) имеет ограничения, которые накладываются природой, системой управления, ресурсными возможностями или искусственно созданными воздействиями. С другой стороны необходимо учитывать объективную связь частей объекта между собой и их существование как единого целого [5, 6].
Классификацию моделей, как правило, осуществляют на основании их свойств и характерных особенностей. Информационные модели целого и частей целого состоят из шести потоков информации и обладают необходимыми признаками эмпирической гипотезы [7], а именно:
W - множество объектов, относительно которых высказывается гипотеза;
О - конечный набор средств наблюдения или измерения;
V - словарь или конечный набор символов для записи результатов наблюдений в протоколе;
Т - текстовый алгоритм, анализирующий протоколы, характеризующие жизненные процессы.
Анализ результатов моделирования биологических объектов, ценозов, экосистем, агроценозов и агроэко-систем показал, что лучше всего для этих целей под-
ходит системно-детерминированная динамическая модель потенциально-эффективного типа.
Создание базы данных (знаний) требует от разработчиков решения ряда системных задач. При этом необходимо установить основного потребителя информации, которая будет размещена в базе данных. Принятые решения определят архитектуру, компоненты, вопросы систематизации и структуризации информации, которая хранится в базе данных.
В СибФТИ разработан ряд информационных моделей [5, 8] (более корректно называть их информационно-морфологические модели), которые использовали при создании экспертных систем диагностики состояния посевов пшеницы, технического состояния тракторного двигателя и автоматизированной системы определения болезней, вредителей и сорняков злаковых колосовых Сибири. Они также используются при создании баз данных сельскохозяйственного назначения. При этом информационные модели машинотракторного агрегата (рис. 4), сельскохозяйственной машины, трактора, двигателя (его системы - ЦПГ, КШМ, ГРМ), трансмиссии (входящие в неё детали - подшипники, шестерни, валы) имеют единое информационное описание. Информационные модели развития растений (рис. 5) представлены на примере зерновых колосовых в агрофитоценозе и его частей (корень, стебель и колос), фитосанитарного состояния (вредители, болезни и сорняки) описаны теми же шестью информационными потоками с теми же признаками, что и модель МТА.
Эмпирическая гипотеза о возможности единого информационного описания подтверждена при создании баз данных сельскохозяйственного назначения, разра-
Рис. 4. Информационная модель функционирования МТА. Потоки информации: ф - о внешних факторах, X - об управляющих воздействиях, и - о взаимном влиянии составляющих МТА, М - 0 состоянии составляющих МТА, У - о влиянии на окружающую среду, 3 - о целевой функции. 1 -топливная аппаратура; 2 - ЦПГ; 3 - КШМ; 4 - ДВС; 5 - трансмиссия; 6 - зубчатые передачи; 7 - подшипники качения; 8 - трактор; 9 - СХМ; 10 - система управления (в том числе приборы, измерительно-экспертный комплекс, организационные решения и др.).
Рис. 3. Потоки информации составляющих информационных моделей: ф - о внешних факторах, X - об управляющих воздействиях, 0 - о взаимном влиянии составляющих МТА, М - о состоянии составляющих МТА, У - о влиянии на окружающую среду, з - о целевой функции.
Рис. 5. Информационная модель развития зерновых колосовых культур. Потоки информации: ф - о внешних факторах, 3 - о целевой функции, х - об управляющих воздействиях, 0 - о взаимном влиянии составляющих модели, у - о влиянии на окружающую среду, ¡^ - о состоянии составляющих модели, 1 - корневая система, 2 - стебель, 3 - колос, 4 - растение, 5 - болезни, 6 - сорняки, 7 - вредители, 8 - фитосанитарное состояние.
ботанных в СибФТИ. Такой подход к синтезу информационных систем во многом определил возможность применения единых инструментальных программных оболочек для экспертных систем сельскохозяйственных объектов и баз данных для агропромышленного комплекса.
Результаты и обсуждение. В СибФТИ создана гамма информационных продуктов, ориентированных на решение задач, как для научно-образовательных учреждений, так и для сельхозтоваропроизводителей [5, 6, 8, 9].
Для сопровождения производства продукции растениеводства совместно с СибНИИРС, СибНИИЗиХ, Красноярским НИИСХ разработаны программы: «Автоматизированное рабочее место агронома-землеустроителя», «Автоматизированное рабочее место агронома-технолога», а также база данных «Ресурсосберегающие технологии производства зерна», предусматривающие разработку адаптивно-ландшафтной системы земледелия для конкретного хозяйства с использованием ГИС-технологий, формирование и экономику севооборотов, формирование кормовой базы, учет оборота стада КРС, выбор технологий и подбор техники по технологическим операциям в растениеводстве с учетом срока выполнения работ, расходу ГСМ и экономическим затратам. Для автоматизированного выбора в селекции и производстве зерна наиболее эффективных сортов пшеницы (50 сортов) и ячменя (25 сортов) по 62 признакам (урожайность, устойчивость к стрессовым факторам, качество зерна, почвенные особенности возделывания, зона
районирования и др.) предложены базы данных «Сорта пшеницы» и «Сорта ячменя».
Разработан комплект поисковых баз данных по уходу за посевами («Сорняки в посевах зерновых культур», «Вредители посевов зерновых культур», «Болезни зерновых культур», «Гербициды для зерновых культур») для автоматизированной диагностики и экологического мониторинга, наиболее распространенных и вредоносных сорных растений, вредителей, болезней зерновых культур в Сибирском регионе и выбора с учетом конкретной ситуации мер защиты посевов; а также база данных по картофелю (сорта, болезни и вредители).
Для инженерных работ и технического сервиса совместно с СибИМЭ и НГАУ создан «Программный комплекс инженера-механика», экспертные системы по техническому обслуживанию, диагностированию и испытанию дизельных двигателей внутреннего сгорания, поисковые базы данных «Тракторы сельскохозяйственного назначения», «Зерноуборочные комбайны», «Сельскохозяйственная техника для производства зерна» для рационального подбора и использования импортной и отечественной техники нового поколения для производства зерна. На все программные продукты получены Свидетельства о государственной регистрации.
На сегодняшний день сотрудниками СибФТИ и Сибирского отделения аграрных наук создана интернет-ориентированная база данных инновационных разработок всех сельскохозяйственных институтов Сибири за последние 10 лет [10] с информацией о сортах, машинах, средствах механизации, электрификации и технологиях (в растениеводстве, животноводстве, кормопроизводстве, кормоприготовлении, защите растений, биотехнологиях, механизации,ветеринарии и переработке сельскохозяйственной продукции). Она позиционируется как предметно-ориентированная, поисковая база данных в интернет-пространстве, ориентированная на сель-хозтовароизводителя. Поэтому база имеет удалённый доступ и позволяет находить инновационные решения во всем многообразии разработок сибирских учёных. Данные, находящиеся в ней, легко доступны, а сама база обладает возможностью развиваться по полноте и глубине данных. Сформулированные системные задачи позволили установить перечень показателей, которым соответствует созданная архитектура базы данных инновационных разработок. Разработчики включили в него системность, наличие доступного интерфейса и возможность представления мультимедийной информации. Программное обеспечение формируется на языках высокого уровня, реализуется интерактивное и многооконное меню, возможность изменения дерева цели поиска информации. В базе имеются реквизиты институтов - создателей инновационных продуктов, описание объектов полностью соответствует, принятому в предметной области знаний. Эта база данных полезна для сельхозтоваропроизводителей, а также организаторов сельскохозяйственного производства, учёных, преподавателей и студентов.
Литература.
1. Сладкова О.Б., Пирумова Л.Н. Пирумов А.А. Проблемы использования сетевых информационных ресурсов в области сельского хозяйства: методические рекомендации //Достижения науки и техники АПК. 2015. №3. 59-64.
2. Ракович А.Г. Информационные процессы и технологии в проектировании средств технологического оснащения//Науч.-техн. сб. АН Белорусси / под ред. Танаева В.С. и др. Минск: Институт. техн. кибернетики, 1995. С. 18-42.
3. Альт В.В. Контроль и управление параметрами тракторных двигателей в эксплуатационных условиях: автореф. дис. д-ра техн. наук. Новосибирск, 1995. 27 с.
4. Конноли Т., Бегг К., Страчан А. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика: учеб. пособие 2-е изд. Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс»", 2000. 1120 с.
5. Альт В.В. Информационные технологии в инновационном развитии АПК Сибири // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2013. №2. С. 20-23.
6. Информационная база «Сорняки в посевах зерновых» / Березина В.Ю., Гурова Т.А., Колпакова Л.А., Грибенникова И.Г. // Информационные технологии, информационные измерительные системы и приборы в исследовании сельскохозяйственных процессов: Материалы регион. науч.- практ. конф. «АГРОИНФО - 2000» Новосибирск: РАСХН. Сиб. отд-ние., 2000. 41. С. 171-175.
7. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: Изд-во математики, 1999. 270 с.
8. Альт В.В. Информационное обеспечение и компьютеризация селекционного процесса // Задачи селекции и пути их решения в Сибири: Докл. и сообщ. генет. селекц. школы. Новосибирск: РАСХН. Сиб. отд-ние, 2000. С. 24-28.
9. Денисюк С.Г. Особенности построения баз данных по плодово-ягодным культурам// Методы и технические средства исследований физических процессов в сельском хозяйстве: сб. науч. тр. Новосибирск, 2001. С. 130-135.
10. Альт В.В., Чешкова А.Ф., Минина И.Н. База данных научно технической продукции Сибирского отделения Россельхо-закадемии //Достижения науки и техники АПК. 2014. №10. С. 58-60.
DATA wARE OF ACCESSIBLE INNOVATION TECHNIQuES AT AGRICuLTuRAL SECTOR
V.V. Alt
Siberian Physical-Technical Institute of Agrarian Problems, pos. Krasnoobsk, Novosibirsky r-n, Novosibirkskaya obl., 630501, Russia Summary. The article offers the dialectical scheme of agricultural objects (soil, plants, animals, machines, and environment) relationship based on the matter cycle within the nature. These five objects are interconnected in agriculture production and are considered as its production resources with social (human) and financial resources. All of these resources exist at the time and form the eight-dimensional space. It is possible to provide the interconnection of these resources and its optimality (rationality) on the basis of informational technologies, which largely determine the efficiency of agriculture production. The article formulates the paradigm of information provision for technological processes in the agriculture production. A paradigm of information provision of technological processes in agricultural production is formulated. The paradigm joins the complex of objective information (devices, measuring and computing complexes, information and measuring complexes, databases, knowledge bases) and subjective one, used in development and functioning of expert systems and that of artificial intelligence. There are presented informational models of machine-tractor aggregates and development of cereals, worked out by the author. The models were created on the basis of core block with six data flows, which have the systemic unity. The purposefulness, ambiguity, and dynamism of proposed models are proved by creation of a number of databases on the objects of animate and inanimate nature. There are examples of information databases in plant cultivation (on varieties and plant protection), animal husbandry, veterinary medicine, mechanization. The article presents the information about the internet-oriented database of Siberian scientists' research. Keywords: dialectical community, informational provision, informational provision paradigm, informational models, information flows, databases.
Author Details: V.V. Alt, corresponding member RAS, D. Sc. (Tech.), director (e-mail: [email protected])
For citation: Alt V.V. Data ware of accessible innovation techniques at agricultural sector. DostizheniyanaukiitekhnikiAPK. 2015. V.29. No9. pp. 57-61 (In Russ)
22-23 октября 2015 г.
г. Новосибирск - р.п. Краснообск
Адрес: 630501, р.п. Краснообск Новосибирской области, ФГБНУ СибФТИ Тел. (383) 348-16-95, 348-59-16 Факс (383) 348-35-52 Сайт конференции http://www.conf.ict.nsc.ru/agroinfo2015 Сайт СибФТИ http://sibfti.sorashn.ru
ОРГАНИЗАТОРЫ
• ФГБУ "Сибирское отделение аграрной науки"
• ФГБУН «Институт вычислительных технологий Сибирского отделения РАН»
• ФГБНУ «Сибирский физико-технический институт аграрных проблем»
• ФГБНУ «Агрофизический научно-исследовательский институт» - г. Санкт-Петербург
• ФГБНУ «Росинформагротех» - г. Москва
• ФГБОУ ВПО «Новосибирский государственный аграрный университет»
• ФГБОУ ВПО «Новосибирский государственный технический университет»
• ФГБОУ ВПО «Сибирский государственный университет геосистем и технологий»
• ФГУП «Сибирский государственный научно-исследовательский институт метрологии»
ПЛЕНАРНЫЕ ЗАСЕДАНИЯ
СЕКЦИОННЫЕ ЗАСЕДАНИЯ
(по тематическим направлениям)
1. Применение компьютерных программ баз данных и экспертных систем в сельском хозяйстве
2. Измерительные системы, приборы и перспективные инструментальные методы исследования в биологии и сельском хозяйстве
3. Информационные технологии в инженерно-техническом обеспечении АПК
4. Информационные технологии и распределенные базы данных мониторинга ресурсного потенциала территорий.
ВЫСТАВКА ПРИБОРОВ, ПРЕЗЕНТАЦИИ КНИГ, КОМПЬЮТЕРНЫЕ ДЕМОНСТРАЦИИ
ПОСЕЩЕНИЕ МУЗЕЕВ И ВЫСТАВОК Институтов Сибирского отделения РАН, СНИИМ, НГАУ, НГТУ, СГУГиТ
