CC BY
219
УДК 001.89:004.4
КОНЦЕПЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ НАУЧНЫХ
ИССЛЕДОВАНИЙ
И.И. Семенова, А.А. Швебель
В работе рассматриваются пути развития автоматизированных систем научных исследований и предлагается концепция системы поддержки научных исследований, направленной на ведение, хранение, автоматизированное структурирование, визуализацию и навигацию по базе промежуточных результатов исследовательских работ
Ключевые слова: научно-исследовательская работа, автоматизированная система научных исследований, прикладное программное обеспечение
Введение
Работа над научно-исследовательским проектом связана с необходимостью обработки большого количества информации, поэтапным продвижением к решению задач проекта, что не всегда возможно из-за различной сложности поставленных задач, а время, требующееся на решение, неравномерно и часто превышает планируемую величину. В ходе работы возникают идеи, новые вопросы, промежуточные решения, воспоминания о поставленных вопросах и решениях в других областях, которые необходимо зафиксировать и быстро найти при необходимости. Поиск информации по теме проекта приводит к большому числу ссылок на информационные источники, при этом современные системы классификации информации не направлены на решение такой проблемы, как привязка материалов к отдельным сформулированным вопросам, задачам, промежуточным решениям по проекту. К тому же из информационного источника к делу может относиться лишь небольшой фрагмент с такими смысловыми оттенками, как: «близко к теме», «надо обдумать», «подтверждение гипотезы», «опровержение гипотезы», «вариант решения» и т.п.
Еще для сравнения, в начале 2000 года общий объем материалов, касающихся работы над завершенной кандидатской диссертацией, составлял порядка 600 Мб, сегодня объем достигает порядка 4-5 Гб. Вопрос: «Как сохранить порядок в материалах, не потерять свои наработки, как отследить версии решений отдельных задач без необходимости многократно просматривать одни и те же данные, не дублировать материалы и выдержать сроки?». Классическая система «файлов и папок» не справляется с возросшими объемами, необходимостью более тонкой классификации данных.
Кроме того, научная работа не ограничивается одним проектом, специалист может участвовать в десятках проектов, что приводит к проблеме «стирания знаний по проекту». Если над проектом не
Семенова Ирина Ивановна - СибАДИ, канд. техн. наук, доцент, e-mail: osobaii@gmail.com
Швебель Александр Александрович - ОмГТУ, студент-магистрант, e-mail: sfynx@mail.ru
работать месяц и более, то при возвращении к нему нужно потратить значительное количество времени, чтобы вспомнить материалы, точки, на которых остановился, «восстановить цепочку работ, выполненных ранее».
Следовательно, нужен способ автоматизации процесса работы над научно-исследовательским проектом, который позволит снять обозначенную проблему.
Существующие подходы к решению проблемы
Сегодня динамично развивается такой класс автоматизированных систем как автоматизированные системы научных исследований (АСНИ).
Использование АСНИ позволяет получать более точные и полные модели исследуемых объектов и явлений, ускорять ход научных исследований и снижать их трудоемкость, изучать сложные объекты и процессы, исследование которых традиционными методами затруднительно или невозможно. Применение АСНИ и комплексных испытаний образцов новой техники наиболее эффективно в тех современных областях науки и техники, которые имеют дело с использованием больших объемов информации.
АСНИ отличаются от других типов автоматизированных систем (АСУ, АСУТП, САПР и т.д.) характером информации, получаемой на выходе системы. Прежде всего, это обработанные или обобщенные экспериментальные данные, но главное -полученные на основе этих данных математические модели исследуемых объектов, явлений или процессов. Адекватность и точность таких моделей обеспечивается всем комплексом методических, программных и других средств системы. В АСНИ могут использоваться также и готовые математические модели для изучения поведения тех или иных объектов и процессов, а также для уточнения самих этих моделей.
Функционирование АСНИ должно обеспечивать получение выходных документов, выполненных в заданной форме и содержащих результаты научных исследований или испытаний, а также рекомендации по использованию этих результатов для прогнозирования, управления или проектирования [1].
Однако анализ современных АСНИ показывает, что подавляющее их большинство склоняется к
практическим и прикладным аспектам автоматизации научных исследований. Широко развиты АСНИ, представляющие собой системы обработки данных от специализированных датчиков и считывающих устройств. Автоматизированные системы комплексных испытаний образцов новой техники повсеместно разрабатываются и внедряются производителями самых разных технических средств [2]. Системы автоматизированного моделирования и расчета физических и химических процессов широко применяются в различных областях науки и техники от люминесценции в диэлектриках [3] до ассоциативных экспериментов в целях изучения языкового сознания россиян [4].
Строго говоря, существующие АСНИ направлены на автоматизацию решения проблем, связанных с воплощением результатов научных исследований, проведением экспериментов и испытаний продуктов научно-исследовательских работ, но не процесса получения, структурирования и обобщения их результатов. Это позволяет говорить об упущенном звене, входящем в круг задач АСНИ, связывающем собственно научно-исследовательскую работу как процесс получения новой информации и экспериментальную реализацию ее результатов.
С другой стороны, на рынке информационных технологий большое распространение получили автоматизированные системы управления проектами (АСУП), позволяющие систематизировать информацию о ведении проектов от начала и до завершающих стадий. Так как научно-исследовательская работа также может рассматриваться как проект, то возможно применение АСУП на этапах подготовки информации о промежуточных результатах исследований.
В рамках АСУП рассматриваются задачи, которые обладают большой протяженностью во времени и разбиваются на составные взаимосвязанные части, выделяемые в качестве отдельных процессов, над которым может вестись параллельная независимая работа. В таких случаях возникает возможность планирования задач, составления расписания, контроля цены и управления бюджетом, распределения ресурсов, совместной работы, общения, быстрого управления, документирования и администрирования системы, которая используется совместно для управления крупными проектами.
Одной из наиболее распространенных возможностей программного обеспечения для управления проектами является возможность планирования событий и управления задачами. По сути это сводится к распределению заданий среди сотрудников и контролю их работы в рамках конкретных задач и проекта в целом, выполняя функции систем управления персоналом и рабочим временем. Также АСУП предоставляют справочную и статистическую информацию по работе над проектами, определяют критические пути и контрольные точки их выполнения.
АСУП позволяет структурировать те этапы работ, которые уже понятно как реализовывать, а вот
творческая составляющая, элемент поиска новых идей и решений не укладывается в рамки АСУП.
Автоматизированные системы описанных классов не решают также другой важной задачи, прямо касающейся эффективного управления и анализа массивов данных - их представления. Как бы качественно не были построены модели структурирования результатов научно-исследовательских работ, они не принесут должного эффекта без максимально удобного визуального представления для пользователя.
Эффективное представление информационных структур является основной функцией систем визуализации информации, широко представленных в настоящее время на рынке программных средств. Как правило, они оперируют собственными базами знаний, которые создаются и редактируются пользователями системы, и визуализируют их согласно предложенной концепции представления данных. Такие системы как БгееМт^ ХеЬесе, СтарТоок и другие [6] позволяют достаточно удобно отображать сложные и многосвязные модели данных, как обладающие иерархией, так и без нее.
Постановки задачи
Приведенный выше анализ показывает, что, с одной стороны, инструментальная база для автоматизированной поддержки научных исследований существует и развивается, но не содержит модуля накопления и структурирования информации, не относящейся напрямую к математическому моделированию процессов и экспериментов. С другой стороны, созданы различные системы визуализации данных и знаний, но в них закладывается уже фактически собранная информация. Таким образом, задача поиска метода и способов представления и структурирования информации о результатах научно-исследовательских работ и создание автоматизированной системы поддержки научных исследований остается по-прежнему актуальной.
В качестве исходных данных любой научноисследовательской работы выступают имеющаяся тема научного проекта, объект и предмет исследования, цель, преследуемая в процессе работы, наличествующие проблемы и задачи, состояние области исследования, существующие представления о вопросах, стоящих в исследовательской работе.
Система накопления и классификации результатов исследовательских работ получает в качестве входных данных массив разнородной информации, являющейся результатами исследовательских работ, разделенной по темам, наименованиям проектов. Результаты включают в себя обнаруженные направления исследования и информационные источники, выделенные проблемы и задачи, выдвинутые и отброшенные версии, принятые решения, а также информацию о логических последовательностях, состоящих из описанных данных, и ассоциативных связях, соединяющих их.
Создание системы или модуля, реализующего функции накопления и структуризации результатов научно-исследовательских работ, должно опираться
на методы работы, позволяющие максимально эффективно решать поставленные задачи и основывающиеся на современных технологиях и подходах. При разработке подобных решений необходимо основываться на особенностях научной информации, получаемой в процессе исследовательской работы, учитывать свойства человеческого мышления и его основные механизмы.
Концепция системы
Описанные проблемы демонстрируют необходимость создания автоматизированной системы накопления, структурирования и быстрого извлечения знаний по научным проектам или системы поддержки научных исследований (СПНИ), которая содержала бы механизмы быстрого помещения полученной информации, знаний с привязкой к контексту проекта и извлечения знаний из системы по интересующему этапу проекта.
Система должна предоставлять пользователям возможности по введению, хранению, автоматизированному структурированию, визуализации и навигации по базе результатов исследовательских работ.
Результаты исследовательских работ объединяются по отдельным научно-исследовательским проектам и хранятся в рамках системы. Структура отдельного исследования в рамках системы состоит из множества узлов - конкретных результатов исследовательских работ, представленных в той или иной форме, относящихся к определенным их типам.
Направление исследования - составляющая часть научно-исследовательского проекта, объединяющая однотипные результаты исследовательских работ.
Проблемы исследования - отдельные составляющие научно-исследовательского проекта, представляемые исследователем как спорные, нерешенные или подлежащие дополнительной проработке моменты.
Взгляд на проблему исследования - узел, описывающий отношение к проблеме разных исследователей, уточняющий или корректирующий имеющуюся сформулированную проблему.
Задача исследования - сформулированная проблемная ситуация, содержащая данные и условия, которые необходимы и достаточны для ее разрешения.
Решение - найденный исследователем оформленный ответ на поставленную задачу или обнаруженный способ выполнения требований имеющейся задачи.
Версия решения - неокончательно оформленное, непроверенное или сомнительное решение какой-либо проблемы или задачи.
Информационный источник - документ, содержащий данные или сведения, касающиеся какого-либо узла системы; источник может описывать сформулированную проблему, поставленную задачу, найденное решение или полученную версию решения и т.д.
Смежный вопрос - результат исследовательской работы, не относящийся напрямую к какому-либо направлению исследования, но требующий прояснения для дальнейшего ведения проекта.
Каждое исследование вне зависимости от своего научного или прикладного характера представляет для системы накопления отдельный объект, обладающий целостностью, которая позволяет выделить его в самостоятельную единицу, подлежащую обработке. В процессе исследовательской работы формируются результаты разных типов, отображающие последовательность изучения и анализа содержания исследования. Исследовательская работа ведется по различным направлениям исследования, что позволяет системе разделять результаты работ, относящиеся к разным направлениям. Таким образом, отдельное направление исследования является базовым узлом, вокруг которого объединяются прочие результаты исследовательской работы.
Каждое направление исследования содержит ряд проблем, которые формулируются в процессе исследовательской работы. Также выделяются задачи, которые необходимо выполнить либо как составляющие направления исследования, либо для решения обнаруженных проблем. Обнаруженные решения представляют еще один тип результатов исследовательской работы, объединяющий способы выполнения стоящих задач и найденные ответы на сформулированные проблемы.
Часто у исследователя возникают версии решения существующих задач и проблем, которые могут образовывать целые иерархии версий и связанных с ними дополнительных задач и проблем.
Известную ценность представляют и различные дополнительные соображения исследователя, недостаточно оформленные, чтобы войти в какую-либо из предыдущих категорий, однако относящиеся к ведущимся направлениям исследования или всему исследованию в целом.
Узлы соединяются друг с другом в простейшем случае с помощью бинарных связей, обладающих определенной семантикой, описывающей характер и степень взаимосвязанности узлов. Подобная структура представляет собой подобие графа, а точнее семантической сети, обладающей, тем не менее, четкой иерархией, позволяющей рассматривать логически связанные цепочки исследовательской работы и ассоциативные связи между ними.
Система должна позволять автоматически распределять новые результаты по типам и существующим классам работ или предоставлять это пользователю с помощью ранжирования результатов классификации, а также определять степень близости результатов друг другу.
Так как весьма вероятна ситуация перенасыщения структуры результатов исследовательских работ связями, для упрощения навигации по схеме отсекаются все связанные с текущим узлы кроме определенного количества, расположенных на достаточно близком расстоянии от текущего узла, наиболее близких ему.
Также должна сохраняться иерархическая структура, позволяющая определить, переход к какому узлу приближает исследователя к началу цепочки или удаляет от начала логической последовательности. Дополнительно должен вестись учет частоты обращений к каждому узлу, позволяющий акцентировать внимание на наиболее пересматриваемых результатах исследования и логических цепочках.
Несмотря на общую независимость исследований друг от друга, часто они могут оказаться связаны как изначально, так и на каком-то этапе исследований. Таким образом, различные исследования могут иметь связанные друг с другом узлы или даже общие информационные источники, проблемы или задачи. Часто это связано не только с близкой тематикой, но и с ассоциативностью мышления исследователя: разрабатывая проблему одного исследования, он может найти решение другой задачи из другой работы, тем не менее, связанную с текущим ходом работы над первым исследованием. Такие связи также должны отображаться как взаимосвязь исследовательских работ.
Но на пути успешной реализации и эксплуатации СПНИ может встать такая проблема, как «что считать за атомарную единицу информации», ведь любая поставленная проблема или вопрос могут охватывать все исследование. Решением может послужить использование иерархических структур представления, в которых каждый п+1 уровень будет детализировать данные родительского узла.
Перечислим базовые принципы, которые должны быть реализованы в СПНИ.
- параллельное ведение нескольких проектов: в базе результатов исследовательских работ хранятся все текущие и проводившиеся проекты, таким образом, исследователь может как работать с несколькими проектами по очереди, так и устанавливать связи между ними или использовать уже созданные;
- принцип однократного ввода информации или ссылки на источник материала: любой результат исследовательской работы вводится в информационную базу единожды и используется неограниченное количество времени;
- проверка варианта решения или поставленного вопроса на существование в текущем или других проектах с целью исключения повторов: проводится предварительный поиск по данному и прочим хранящимся проектам;
- возможность пересечения отдельных узлов различных проектов: связи между узлами могут быть установлены не только в рамках одного проекта, но и между конкретными узлами из разных проектов, связывая, таким образом, эти проекты;
- организация версионности хода решения задач по проекту: одна и та же задача или проблема может быть решена разными способами, на основе разных версий решения, которые могут развиваться независимо друг от друга или пересекаться, однако
цепочка развития версии должна сохраняться и прослеживаться;
- систематизация вариантов решения задачи в проекте: версии решений упорядочиваются согласно связям между ними;
- гибкая система классификации материалов из информационных источников, привязанных к узлу: информационные источники должны быть упорядочены согласно принадлежности к различным классам и связям между ними для упрощения работы с ними и их анализа;
- учет в способе представления и поиска накопленных материалов по проекту логического и ассоциативного мышления человека: так как в работе исследователя наблюдаются конкретные мыслительные процессы, приводящие к разработке проектов, то они должны явно отражаться при представлении информации по проекту и учитываться при поиске в нем;
- поиск в проекте на основе аппарата логического вывода и построения ассоциативного ряда: при поиске результатов исследовательских работ логические и ассоциативные цепочки должны учитываться как первоочередные направления поиска;
- организация системы переходов к источнику информации, часть которого использована в проекте: в случае внешнего источника информации, который лишь частично представлен в проекте, должна сохраняться информация и механизмы для получения этого информационного источника;
- историчность проектов: возможность просмотра состояния проекта на указанную дату в прошлом;
- гибкая система поиска узлов проекта, с которым необходимо продолжить работу: оценка степени завершенности направлений исследования, разработки проблем и версий решения с учетом частоты обращения к каждому узлу проекта;
- система структурированной фиксации идей, суждений, вопросов, промежуточных решений по проекту: связанные с важными узлами нетипизиро-ванные узлы могут освещать или дополнять общую схему исследования;
- при работе с электронными материалами вне среды системы включение оперативного отслеживания появления новых файлов в папках, за которыми ведется контроль, и напоминание в системе о появлении необработанного материала;
- при организации хранения результатов проекта использовать комбинацию иерархической модели данных с семантическими сетями, в которой связи будут означать тип отношения, при большом количестве связей из одного узла - объединение узлов в кластеры;
- в связи с накоплением по ходу выполнения проекта большого количества материала, визуализация должна быть выполнена по принципу организации объемной карты, с увеличением/уменьшением степени детализации по мере приближения/ удаления от рассматриваемого связанного блока (набора узлов) в проекте;
- возможность просмотра ближайшего окружения изучаемого узла (с визуализацией в форме шара, который можно двигать и рассматривать с разных сторон);
- возможность просмотра подчиненных узлов для определенного в проекте (в форме конуса, другими словами комбинирование представления данных в форме иерархии в одной плоскости и сетей на каждой уровне иерархии в перпендикулярной плоскости);
- задание метрики для каждого узла - как количество обращений к нему в ходе работы над проектом, как количество связей с ним других узлов проекта. Эти метрики используются при просмотре данных проекта в качестве оценки выделения тех узлов на заданном уровне детализации, к которым обращаются чаще, чем к другим, чтобы решить проблему представления избыточного количества информации в один момент времени;
- возможность разбиения материалов при просмотре и редактировании на слои по типу узлов и связей (варианты решения, вопросы, материалы по теме и т. п.);
- генерация отчета по работе с проектом;
- генерация отчета с обзором использованных источников по проекту.
Заключение
Обязательным условием при построении структуры результатов исследовательских работ является соответствие существующей методологии научного исследования [7], так как иначе любое даже высокоэффективное структурирование результатов исследовательских работ окажется неприменимым и ненужным на практике.
Основой повышения эффективности работы над исследовательским проектом, как и в любой другой предметной области, является оперативность доступа к требуемой информации, исключение ее избыточности при проработке какого-либо этапа, возможность прослеживания хода работы, так как основной способ обучения любого человека - это возможность наблюдать, как выполнялась работа другими специалистами.
Разработка системы с учетом описанных принципов и подходов позволит сократить потери информации и знаний, которые могут быть ключевы-
ми в решении имеющихся в научно-
исследовательском проекте задач, но теряются, будучи несохраненными или скрытыми в общем массиве данных. Система также даст возможность организации исследовательских работ в команде и легкое введение в содержание этих работ новых участников, избавит от многократного просмотра и хранения одних и тех же материалов по проекту, что в целом повысит качество и конкурентоспособность специалистов на рынке инновационных технологий.
Литература
1. ГКНТ Союза ССР [Электронный ресурс] / Общеотраслевые руководящие методические материалы по созданию автоматизированных систем научных исследований и комплексных испытаний образцов новой техники. - Режим доступа:
http://linux.nist.fss.ru/hr/doc/gtk/asni.htm, свободный. -
Загл. с экрана.- Яз. рус.
2. Самарский государственный аэрокосмический
университет имени академика С.П. Королева [Электронный ресурс] / Курс АСНИ по дисциплине "Автоматизация научных исследований". - Режим доступа:
http://www.ssau.ru/struct/deps/tdla/asni/, свободный. - Загл. с экрана.- Яз. рус.
3. Современные информационные технологии и ИТ-образование [Электронный ресурс] / Система программного обеспечения «TOSL» для АСНИ процессов люминесценции в диэлектриках. - Режим доступа: http://2005.edu-it.ru/docs/4/4-11.Popko,Vainshtein.doc, свободный. - Загл. с экрана.- Яз. рус.
4. CLAIM - научно-образовательный кластер
[Электронный ресурс] / АСНИ ассоциативных экспериментов. - Режим доступа:
http://www.philippovich.ru/Library/Articles/publications_Phil ip-
povich_Andrew/Project_ASIS_2006/Project_ASIS_2007.htm, свободный. - Загл. с экрана.- Яз. рус.
5. Ким Хелдман Профессиональное управление проектами. - М.: «Бином», 2005.- 517 c.
6. Журнал «КомпьютерПресс» [Электронный ресурс] / Обзор программ класса concept mapping. - Режим доступа:
http://www.compress.ru/article.aspx?id=17383&iid=805, свободный. - Загл. с экрана.- Яз. рус.
7. Новиков А.М., Новиков Д.А. Методология научного исследования. - М.: Либроком, 2010.- 280 с.
Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия Омский государственный технический университет CONCEPT OF COMPUTER-BASED SUPPORT SYSTEM OF SCIENTIFIC RESEARCH I.I. Semenova, A.A. Shvebel
The article deals with the development ways of computer-based systems of scientific research, and also in the paper proposed the concept of support system for scientific research. The system is aimed at the input, storage, structuring, and visualization of the interim results of scientific research
Key words: scientific research work, computer-based system of scientific research, application software
