Бухановский_ наши разработки защищают петербург от наводнений с 2011 года

Санкт-Петербург, 1 апреля.

Современные процессы и явления все чаще сопряжены с математическими вычислениями, особенно когда речь идет о таких сложных системах, как город. С помощью компьютерного моделирования ученые научились предотвращать катастрофы, распространение болезней, угрозы затопления и многое другое. О возможностях прогностического моделирования и о его важности для обычного населения НЕВСКИМ НОВОСТЯМ рассказал Александр Бухановский, доктор

технических наук, заведующий кафедрой высокопроизводительных вычислений Университета ИТМО.

С этой темой вы участвовали в междисциплинарном лектории «Контекст» - расскажите вначале о самом проекте: когда вы в нем оказались, на какую аудиторию он рассчитан?

Насколько я понимаю, это публичный городской орган, в котором творческие сообщества Санкт-Петербурга из различных областей знаний могут встречаться и обсуждать междисциплинарные проблемы. На лекциях могут присутствовать ученые-теоретики; могут быть специалисты-практики, которые занимаются разными задачами городского масштаба; или, например, эксперты, связанные с экономикой или инновационной деятельностью. Для многих «Контекст» стал местом, где люди перманентно обмениваются профессиональной информацией; они стараются посещать эти мероприятия, чтобы быть в курсе всего, что происходит.

Аудитория "разношерстная", что, может быть, даже хорошо. Как говорится, на межах наук почва самая плодотворная. Дело в том, что классическая логика развития науки в прошлом веке – это логика унидисциплинарная: когда люди глубоко погружаются в какую-то одну область знания. А сейчас, наоборот, настало время исследований междисциплинарных или даже мультидисциплинарных. Это когда проблема настолько сложная, что специалист в одной области ее решить самостоятельно не может. И тут самое главное не только собрать двенадцать специалистов из разных областей, которые могут потом перессориться между собой. Нужно взять того самого "тринадцатого воина", который обеспечит объединение навыков и способностей, которые есть у каждого, в нечто общее, для решения комплексной задачи.

Как вы попали в «Контекст»?

Сработало так называемое сарафанное радио. Один из моих коллег сказал, что моя тема была бы интересна для творческого сообщества, и порекомендовал выступить

В каких сферах используется прогностическое моделирование будущего, и насколько оно важно?

Когда мы говорим о прогнозировании, это значит, что речь всегда идет о будущем. Прогноз – это получение сведений о том, что будет, с помощью имеющегося у нас на руках аппарата: моделей, данных, знаний, даже отчасти экспертной интуиции.

Сфер, которые может охватывать прогностическое моделирование будущего, много: от гидрометеорологии до экономики и политики. Однако не стоит думать, что прогнозисты могут все, только бы им дали мощный компьютер. Ничего подобного.

Когда люди делают прогноз, им необходимо оперировать как минимум тремя вещами. Первая – математическая модель явления ( для некоторых явлений такая модели хорошо проработаны и обладают высокой степенью адекватности, а для некоторых, наоборот, модели очень простые и дают очень условное представления обо всей картине). Любая модель всегда содержит ошибку, потому что это абстракция. Поэтому первое ограничение – идеально точную модель никогда не сделать.

Во-вторых, нужны исходные данные. Прогнозирование всегда стартует с реальных данных на текущий момент. А вот есть ли у нас вся информация о явлении в текущий момент? Зачастую нет.

Третье – сценарий. Когда мы прогнозируем будущее, мы должны сделать самые общие предположения, как это будущее будет развиваться. Потому что, если я сделаю прогноз погоды на завтра при текущих исходных данных, а у меня поблизости произойдет извержение вулкана, и в воздух поднимутся тучи пыли и пепла, то мой прогноз не сработает. В прогноз нужно обязательно закладывать реалистичный сценарий.

Поэтому когда строят прогнозы, допустим, в экономике или в финансовой сфере, где могут влиять много неожиданных и скрытых факторов, то достоверность таких прогнозов может быть мала.

Итог: прогнозировать можно все, но в некоторых случаях модели откровенно слабы, в некоторых данные не достаточно точны, а в некоторых вообще неизвестен сценарий. Все компоненты для прогноза, кажется, есть, а вот эффективно применить их нельзя.

В каких масштабах может использоваться прогнозирование компьютерное? Можно ли спрогнозировать, например, глобальное событие, мировой кризис?

Такое событие однозначно спрогнозировать практически невозможно – надо знать сценарий, а сценарий зависит от действий всех участников процесса, в том числе от человеческого фактора.

Однако можно сделать вероятностный прогноз. Оценить, насколько вероятно наступление ожидаемого события при текущих условиях в будущем.

В Петербурге как реализуется это прогнозирование?

В качестве примера можно привести такую условную ситуацию – столпотворение у метро Гостиный двор.

Видите, тут даже на проезжей части стоят автобусы, потому что это воспроизведение реальной ситуации – через автобусы же никто не побежит.

Если толпа уже побежала, то ее не остановить и не развернуть. Поэтому для начала надо попытаться не допустить такой ситуации. Представьте, что у вас есть информация, , что завтра будет флешмоб у Гостиного двора. Во время мероприятия кто-нибудь спровоцирует панику, толпа побежит, возникнет опасная ситуация. Поэтому прогноз позволит заранее увидеть "узкие места" (например, где идут ремонтные работы и загорожены проходы).

Если мероприятие неизбежно, то мы можем заранее понять, как проложить путь для потока людей, где какой указатель или турникет поставить, где охрану организовать. Ведь главное, если опасная ситуация априори известна, как сделать так, чтобы она прошла с наименьшими рисками.

Или вот актуальный (в прошлом) для Петербурга пример - наводнение. Представим гипотетическую экстремальную ситуацию, когда наводнение все-таки произошло, и необходимо обеспечить эвакуацию людей с Васильевского острова на личном автотранспорте, с помощью четырех мостов и двух выездов на ЗСД.

Мы рассмотрели четыре сценария. На одном люди не понимают, куда идти и что делать, они просто становятся в страшную пробку к ближайшему мосту и, скорее всего, не смогут выбраться. Второй – люди не имеют вообще информации о наводнении, но с помощью персонального навигатора знают о дорожной обстановке и куда ехать, чтобы не толпиться всем у одного моста. Третий – есть неофициальная информация о наводнении, и люди строят маршруты с его учетом. А на четвертой модели люди имеют все данные о наводнении и персональные навигаторы. Это, конечно, самый безопасный способ.

В нашем городе компьютерным прогнозированием занимается только ваш Институт наукоемких компьютерных технологий?

У нас в городе есть организации и предприятия, которые обслуживают нужды города. Они занимаются в целом оперативной деятельностью городских служб и штатными ситуациями. Но междисциплинарные задачи, особенно связанные с экстремальными явлениями, - можем решать мы.

Кто ответственен за результат?

Если качество прогноза сильно отличается от того, что мы впоследствии наблюдаем, обычно производится «разбор полетов». Мы для штатной ситуации можем сказать, в каком интервале будет наша погрешность. Но такая уверенность не касается ситуации, которую никто не ожидал – новое явление какое-нибудь. Однако для нас это тоже своеобразный маркер, который подсказывает, что модель надо развивать.

Когда математическая модель разрабатывается, всегда четко оговаривается, при каких случаях она рабочая, а при каких на нее опираться не следует.

Приведите примеры реальных ситуаций, которые вы смогли предотвратить.

Мы разработали математическое и программное обеспечение для Системы предотвращения наводнений в Санкт-Петербурге, которая рекомендует, когда закрывать и открывать затворы дамбы. С помощью него с 2011 года были предотвращены все опасные подъемы уровня воды. Однако это заслуга, в первую очередь, Дирекции комплекса защитных сооружений Санкт-Петербурга от наводнений, которая во всех случаях умело воспользовалась результатами прогнозирования.

Вы работаете только с городом или с частными предприятиями в том числе?

Мы работаем даже с иностранными компаниями. Но не всем можем помочь: люди зачастую не знают, чего они хотят. А иногда, если и знают, то не умеют пользоваться полученными результатами прогнозирования, не умеют их внедрять в собственную деятельность.

Иногда бывает, что на текущем уровне технологий просто нельзя сделать то, что просит заказчик. Даже если у него есть деньги.

Кто может прийти работать к вам?

Мы – подразделение университета ИТМО. Мы готовим магистрантов и аспирантов. Это наука для тех, кто имеет знания и навыки в области информационных технологий и математики.

У нас есть четыре магистерских программы, все они читаются на английском языке, потому что наши курсы пользуются спросом у иностранцев. Студенты приезжают со всего мира . И чтобы не делить группы на "наших" и "не-наших", мы обучаем их всех вместе.

Текст: Вероника Галачиева

19.06.2016

Похожие записи

Copyright © 2014 - 2024 credits-dengi.ru. Контакты.
Яндекс.Метрика