Кибернетическая картина мира

Заключение

Первым поколением авиационных БЦВМ явились ЦВМ-263 и ЦВМ264, проектирование которых было выполнено в Ленинградском ОКБ «Электроавтоматика» в период 1960–1964 гг. Они были установлены на самолеты Ил-38 и Ту-142 и действовали в составе самолетной радиогидроакустической противолодочной системы «Беркут». Серийный выпуск этих машин ряд лет осуществлял Уфимский приборостроительный завод.

Большой вес ЦВМ-263 и ЦВМ-264 (порядка 350 кг) исключал возможность их установки на легкие самолеты, и поэтому главной тенденцией развития в этот период была борьба за снижение веса, габаритов, потребляемой мощности, повышения надежности работы.

Решение этих вопросов могло быть найдено только на технологическом направлении – использование при проектировании более совершенной элементной базы, нежели примененные ранее дискретные полупроводники.

Таким образом, ряд лет главной тенденцией развития БЦВМ был поиск и внедрение все более совершенной элементной базы и средств ее коммутации. Эти работы породили следующие поколения БЦВМ: второе поколение на гибридных микросхемах, третье на интегральных микросхемах низкого и среднего уровня интеграции и, наконец, четвертое поколение на БИС, СБИС микропроцессоров, запоминающих устройств и схем программируемой логики. Одновременно решались и другие технологические вопросы, например создание адекватных элементной базе соединительных плат, вначале односторонних, далее – двусторонних и, наконец, многослойных. Все эти большие и, подчас, очень сложные работы благотворно влияли на важные характеристики БЦВМ: вес, габариты, надежность, объемы запоминающих устройств, количество пользовательских интерфейсов, которые являются важным рыночным свойством БЦВМ, так как определяют возможную степень их интеграции в бортовой комплекс оборудования.

Более того, в машинах третьего поколения, спроектированных в ОКБ «Электроавтоматика» в 70-е гг. – Орбита-20 и ее многочисленных аппа- ратно-программных модификациях, благодаря применению прогрессивной по тому времени элементной базы, удалось получить быстродействие по коротким операциям 200 тыс. оп/с. Кроме того, создатели этой машины добились ускорения операции умножения до двух машинных циклов, что существенно поднимало производительность БЦВМ.

К этому времени – 70-е гг. и далее, наряду с сохранением всех ранних требований, все жестче ставился вопрос быстродействия (производительности) машин и надежности их работы.

Таким образом формировались требования к БЦВМ пятого поколения

[9].

Вычислительная техника – одно из наиболее динамично развивающихся направлений техники и технологии. В связи с этим история БЦВМ дале-

371

ко не закончена, и в дальнейшем мы наверняка будем свидетелями новых прогрессивных решений.

Литература

1.Перечень серийно производимых и перспективных базовых средств вычислительной техники, разработанных на основе отечественной элементной базы, архитектурных, системных, программных и конструктивных решений, принятых в КЦП «Интеграция – СВТ», для межвидового применения. М., 2005.

2.Федосов Е. А., Федосеев Е. П., Джанджгава Г. И., Бабаян В. А. Бортовые вычислительные системы перспективных комплексов авионики// Авиационные технологии XXI века: достижения науки и новые идеи: Восьмой Междунар. симп./ ЦАГИ. Жуковский, 2003.

3.Бодрунов С. Д., Ефанов Е. Н. Вопросы применения открытых архитектур в авионике пятого поколения//Аэрокосмическое приборостроение в России. Сер. 2. Авионика. 2005. Вып. 4.

4.Шек-Иовсепянц Р. А., Захаревич А. П. Бортовой ПРНПК легкого фронтового самолета 5-го поколения ПРНПК-5. Некоторые результаты предпроектных исследований фрагментов ПРНПК-5//Аэрокосмическое приборостроение в России. Сер. 2. Авионика. 2005. Вып. 4. С. 172 – 198.

5.Васильев С. Н., Жерлов А. К., Федосов Е. А., Федунов Б. Е. Интеллектуальное управление динамическими системами. М.: Физматлит, 2000.

6.Шек-Иовсепянц Р. А. Роль и место бортовых оперативно-советующих экспертных систем при комплексировании БРЭО//Мир авионики. 2007.

№2. С. 36 – 41.

7.ф. Админ, Экспертная система оценки функционального состояния пилотов. Ростов н/Д.

8.Евреинов Э. В., Косарев Ю. Г. Однородные универсальные вычислительные системы высокой производительности. Новосибирск: Наука, 1966.

9.XILINX Databook. http://www.xilinx.com/partinfo/databook.htm

10.Применение ПЛИС в цифровой схемотехнике. http://www. cp.comizdat.com/2001/2001_2/E_PLIS.shtml

11.Стешенко В. Школа разработки аппаратуры цифровой обработки сигналов на ПЛИС. http://www.chipnews.ru/html.cgi/arhiv/99_08/stat_2. htm

12.http://pw1.netcom.com/~optmagic/reconfigure/whatisrc.html

13.http://www.cs.berkeley.edu/projects/brass/garp.html

14.http://www.pactcorp.com

15.Каляев А. В. Программирование виртуальных архитектур в суперкомпьютерах с массовым параллелизмом//Информационные технологии и вычислительные системы. 2000. № 2. С. 5–21.

372

16.ЭВМ пятого поколения. Концепции, проблемы, перспективы/Под ред. Т. Мото-ока. М.: Финансы и статистика, 1984.

17.Патент РФ № 2134448. Кл. 6 G 06 F 15/16, 7/00.

18.http://www.minitera.ru

373

Приложение 2

ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ И ЭВОЛЮЦИОННЫЕ МОДЕЛИ

в. В.Меншуткин, а. Б. Казанский, в. Ф. Левченко

Институт эволюционной физиологии и биохимии им. Сеченова РАН

Предлагаемый очерк призван показать развитие компьютерного моделирования в области экологии и показать неизбежность перехода к эволюционному моделированию. Авторы совершенно сознательно ограничились рассмотрением, в основном, работ петербургских и, в меньшей степени, российских ученых, привлекая иностранные исследования только для демонстрации общих тенденций в развитии кибернетического моделирования в экологии и эволюции. Это совершенно не означает, что рассмотренные примеры были во всех случаях ключевыми этапами в развитии мировой науки. В полном объеме даже самое поверхностное изложение истории экологического моделирования потребовало бы объемистой монографии. Достаточно указать, что весьма не полная библиография, опубликованная кафедрой биофизики МГУ в 1998 г., содержит 1300 позиций, а библиографический справочник под редакцией А. Д. Базыкина (1981), охватывающий только русскоязычные издания по экологическому моделированию до 1980 г. насчитывает более 3000 наименований. В международном издании

«Handbook of environtment and ecologocal modelling» (Jorgensen, Halling, Nielsen, 1995.) ссылки на отечественные работы почти полностью отсутствуют, и настоящий очерк призван, хоть в какойто мере, восполнить этот пробел.

Математические модели популяций и сообществ

Одной из первых моделей популяции была модель популяции промысловой рыбы Ф. И. Баранова (1918)7, которая использовала аппарат дифференциальных уравнений и на основании которой

7 Федор Ильич Баранов (1886–1965) окончил кораблестроительный факультет Петербургского политехнического института и был выдающимся специалистом не только по динамике численности рыб, но и по конструированию орудий лова. В по-

374

впервые была поставлена и решена задача об оптимальном антропогенном воздействии на природную популяцию. Работа Ф. И. Баранова явно опередила свое время – ее основные положения были снова открыты в монографии Бивертона и Холта (1957), а сам Федор Ильич подвергался гонениям за применение математических методов в биологии.

Большую роль в восстановлении применения математических и кибернетических методов в биологии, которые долгое время были подзапретомиприравнивалиськ«вейсманизму–менделизму»,сы- грал заведующий кафедрой зоологии Петербургского (Ленинградского) университета Павел Викторович Терентьев (1903 – 1970). Выходившие под редакцией П. В. Терентьева сборники «Применение математических методов в биологии»(1960 – 1964) были отправной точкой для развития многих направлений, экологического моделирования в том числе. Сам Павел Викторович предложил метод «корреляционных плеяд», который был незаслуженно забыт, и в конце XX в. вернулся к нам с Запада уже под новым названием «кластерного анализа».

Аналитические модели популяций и сообществ (Свирежев, Елизаров, 1971) довольно быстро исчерпали свои возможности и оказались мало пригодыми для решения практических проблем.

Настоящим прорывом в экологическом моделировании было применение электронных вычислительных машин. Первая работа такого рода – модель популяции окуня в озере Херя-ярви (Карельский перешеек) – была выполнена сотрудниками лаборатории озероведения ЛГУ Л. А. Жаковым8 и Института эволюционной физиологии АН СССР В. В. Меншуткиным в 1963 г. (Жаков, Меншуткин, 1963). Эта модель обладала всеми атрибутами, которые потом на долгие годы станут обязательными для всякой подобной модели: блок-схема модели и моделирующего алгоритма (или компьютерной программы), формулировка задачи в виде системы дифференциальных или конечноразностных уравнений, идентификация модели по данным независимых природных наблюдений. В по-

следние годы жизни заведовал кафедрой промышленного рыболовства в Калининградском рыбо-хозяйственном институте.

8 Лев Андреевич Жаков (1923–2003) заведовал впоследствии кафедрами зоологии в Вологодском пединституте и Ярославском университете. Кроме работ по моделированию популяций и сообществ рыб (озеро Воже) известен капитальным трудом по ихтиоценозам северо-запада России и разработкой компьютерной методики преподавания ихтиологии (1982).

375

добных моделях элементом обычно является возрастная, размерная или половая группа особей. Процессы, описываемые в модели, представляют собой размножение, смертность, питание и, иногда, кормовые и нерестовые миграции (рис. 1) Характерно, что американская (вернее, канадская) работа аналогичного содержания, выполненная совершенно независимо, была опубликована в 1964 г. (Larkin, Hourston, 1964).

Следующим этапом в развитии экологического моделирования была работа Ф. В. Крогиус, Е. М. Крохина и В. В. Меншуткина «Сообщество пелагических рыб озера Дальнего (опыт кибернетического моделирования)» (1969), которая была удостоена Государственной премии СССР (рис. 2). Особенность этой работы в том, что она основывалась на непрерывном 40-летнем ряде наблюдений на озере Дальнем (Камчатка) за состоянием популяции красной (нерки), важной в промысловом отношении рыбы. Работа велась по заказу Министерства рыбного хозяйства СССР, и ее результаты использовались в ходе работы Советско-Японской рыболовной комиссии при назначении квот выловов. Характерно, что японская сторона могла противопоставить этой модели только разработку с использованием аналоговой вычислительной техники (Doi, 1955), которая не обеспечивала адекватного отображения промысловой ситуации.

Рис. 1. Блок-схема модели популяции окуня в озере Херя-ярви:

N1 – N9 – возрастные группы; E – нерестовое стадо; C – каннибализм; PLANKTON – корм в виде зоопланктона; BENTOS – корм в виде бентоса; FISHERY – усилия рыболовства; YIELD – вылов

376

Рис. 2. Блок-схема модели сообщества рыб озера Дальнего (Камчатка):

Nn – возрастные группы нерки; Nk – возрастные группы колюшки;

N – возрастные группы гольца; Wn, Wk, W – средние массы особей в возрастных группах нерки, колюшки и гольца; En, Ek, Es – нерестовые стада нерки, колюшки и гольца; Jn, Jk, Js – выживание икры нерки, колюшки и гольца; Sea Fishery – вылов нерки в море; River Fishery – вылов нерки при ее нерестовой миграции

из моря в озеро; Zooplankton –кормовая база в виде зоопланктона в озере; Benthos – кормовая база в виде бентоса озера; Predator-prey relations – моделирование отношений хищник – жертва между гольцом с одной стороны и молодью нерки и колюшки с другой

Модели популяций и сообществ животных, построенные по рассматриваемому типу, получили широкое распространение не только при анализе динамики рыбного населения пресноводных и морских водоемов. По такому же принципу создавались модели популяций и сообществ ракообразных, моллюсков, насекомых, птиц и млекопитающих. Перечислять и, тем более, обсуждать и сопоставлять все эти модельные исследования выходит далеко за рамки настоящего очерка. Укажем только на ограниченность подобного подхода к построению моделей популяций и сообществ животных, которые выявились при их практическом применении в ходе решения проблем оптимальной эксплуатации природных ресурсов. Дело в том, что модели подобного типа, при очень подробном описании процессов размножения, смертности, сложных кормовых взаимодействий и учета влияния абиотических факторов среды, никак не отображали процесс адаптации. Свойство всего живого приспоса-

377

бливаться к изменению внешних условий оказалось невозможным игнорировать при сильных антропогенных роздействиях на популяции и сообщества (например, перелов, загрязнение среды, преобразование акваторий и ландшафтов). Это привело к поиску новых методов моделирования.

Компьютерные модели экологических систем

В области моделирования экологических систем период аналитического исследования без применения вычислительной техники, в отличие от моделирования популяций, практически отсутствовал. Одной из первых работ по компьютерному моделированию абстрактной водной экосистемы, следует назвать работу Г. Г. Винберга9 и С. И. Анисимова (1966). Проблема эвтрофикации озер и водохранилищ породила многочисленные модели подобного типа, основу которых составлял круговорот фосфора, к которому иногда добавлялись циклы азота, кремния и углерода. В качестве примера отечественных моделей подобного типа укажем на модель озера Дальнего (Меншуткин, Умнов, 1971) и озера Плещеево (Кучай, 1993)

Для крупных стратифицированных водоемов оказалось необходимым соединять экологические модели с моделями, описывающими гидродинамические, гидрохимические и термические процессы, которые происходят в водоеме. Примером подобного подхода может служить модель экологической системы Ладожского озера (Астраханцев и др., 2003). Аналогичные по структуре модели разрабатывались для морских и океанических экосистем (Vinogradov et al., 1977).

Моделирование наземных экологических систем (особенно в случае лесных сообществ) требует учета вертикальной структуры экосистемы для описания процесса прохождения солнечной энергии через листву (например, Dixon et al., 1978).

Основу всех рассматриваемых моделей экологических систем составляет баланс одного или нескольких биогенов (углерод, азот,

9 Георгий Георгиевич Винберг (1905 – 1987) член-корреспондент АН СССР, заведующий лабораторией гидробиологии Зоологического института, всемирно известный ученый, основоположник отечественной школы продукционной гидробиологии. Работы по моделированию занимают очень небольшое по объему, но важное с точки зрения развития науки, место в творческом наследии Г. Г. Винберга.

378

фосфор, иногда кремний). Для наземных экосистем очень важным оказывается водный баланс с описанием процессов транспирации

ииспарения. Из процессов решающую роль в моделях экосистем играют процессы фотосинтеза, дыхания, питания, бактериальной деструкции органического вещества, размножения и смертности. Иногда к этим процессам добавляются процессы миграции живых организмов, связанные с процессами размножения и поиска пищи

иоптимальных условий абиотической среды.

На рис. 3 представлена блок-схема двухслойной модели озерной экологической системы с подразделением на эпилимнион и гиполимнион. Это достаточно примитивная модель, в которой не учитываются многие существенные для озерной экосистемы процессы.

Рис. 3. Блок-схема двухслойной модели озерной экологической системы: L – солнечная радиация; B1 – фитопланктон; B2 – бактериопланктон в эпилимнионе; B3 – зоопланктон; B4 – рыбы; B5 – бактериопланктон в гиполимнионе; B6 – бентос; N1 – N2 – неорганический фосфор;

O1 – O2 – кислород, растворенный в воде; D1 – D2 – детрит; Q1 – турбулентный перенос фосфора между эпи- и гиполимниолном;

Q2 – турбулентный перенос кислорода между эпи- и гиполимниолном; Q3 – осаждение детрита; F –фосфорная нагрузка; S1 – обмен кислородом между озером и атмосферой; S2 – седиментация; P1 – P5 – продукции;

C3 – фильтрация фитопланктона зоопланктоном; C4 – потребление зоопланктона рыбами; C6 – потребление бентоса рыбами; M1 – M6 – смертности; U1 – U6 – потребление кислорода при дыхании; Y – вылов рыбы

379

Например,вертикальныемиграциизоопланктона,горизонтальные неоднородности экосистемы, в частности выделение литоральной зоны и зарослей макрофитов, рассматривается только круговорот фосфора и тому подобное. Этот пример призван показать, что подобные модели экологических систем весьма сложны, и требуют для свого создания годы работы целых научных коллективов.

Вероятностные модели с элементом в виде особи

Рассмотренные выше типы экологических моделей, по существу, копировали физические методы описания динамики сплошных сред со специфическими преобразованиями вещества. Такой подход очень хорошо соответствует балансовому подходу в фитоценологии (Сукачев, Базилевич) и продукционной гидробиологии (Алимов, 2000). Основные переменные в таких моделях выражаются в виде биомасс. Например, биомасса листьев, биомасса фитопланктона, биомасса хищных рыб или биомасса травоядных животных. Однако это далеко не единственный подход к построению экологических моделей. Так, демография еще со времен Мальтуса (1803) или популяционная генетика оперируют не биомассами, а особями, их числом, возрастом, процессами рождения, гибели или передачи наследственной информации.

Ванглоязычной литературе модели, в которых элементом явля-

ется особь, называются «individual-based models» (Grimm, 1999).

Адекватный русский термин пока еще твердо не установился, и в качестве не слишком удачного эквивалента будем называть такие модели «индивидуальными». Модели этого типа, как правило, вероятностные. Основное достоинство этих моделей заключается в том, что они позволяют учесть биологическое разнообразие не только на экосистемном, но и на популяционном уровне. Особенность этих моделей в том, что они изначально ориентированы на компьютерную реализацию (так называемые методы Монте-Карло)

ипочти не поддаются аналитическим методам исследования.

Вкачестве примера на рис. 4 представлен элемент модели популяции планктонных копепод (низшие ракообразные), причем каждая особь описывалась не только шестью морфологическими параметрами, представленными на этом рисунке, но и возрастом, стадией развития в данный момент времени, а в некоторых вариантах рассматриваемой модели еще и геномом. Важнейшим достоин-

380