Про концепцію мережевого ергатичного організму у МО України та в інших структурах України і країн-партнерів
У одній із підсистем міністерства оборони України у 2008 році офіційно прийнята часткова концепція Мережевого Ергатичного Організму (Network Ergatic Organism, NEO) - для застосування у концепції Network Centric Warfare (NCW), з урахуванням реальних особливостей наявного і перспективного стану автоматизації. Практика 2008...2022 р.р. показала, що оцінка, прогнози розвитку hi-tech і програмне забезпечення для початкового прототипу у цій сфері здійснені вірно.
Також видно, що реалізація концепції NEO може бути корисною і в інших державних і приватних сферах оборони, безпеки, бізнесу України і країн-партнерів ЄС і НАТО (прикордонна служба, служба безпеки держави, нацгвардія, митна служба, міграційна служба, наука і освіта, різні сфери бізнесу, ін.).
На жаль, як правило, нове займає свої позиції у житті часто із затримками, особливо у бюджетних державних сферах. Це сталося і з початковою концепцією Мережевого Ергатичного Організму, яка була частковою складовою більш загальної концепції дослідження і розвитку Business Intelligence and Knowledge Management System. Подальша розробка і реалізація концепцій були заблоковані у ЗС України і в РНБОУ певними силами. На жаль, деякі з них мають керуючий вплив і в теперішній час, - це дуже загальмувало розвиток після кількох розривів і спотворень у розвитку корпоративних Knowledge Management Systems (KMS) України.
Концепція Мережевого Ергатичного (людино-машинного) організму розроблена на основі Ергатичного організму, який описаний у науковій монографії "Начала теории эргатических систем" (Київ, 1975) академіка Павлова В.В. - одного з керівників з команди директора інституту кібернетики України академіка Глушкова В.М.
Розробку Ергатичного Організму (на прикладі людино-машинної системи для польоту на Марс) в Інституті кібернетики підтримали, для прикладу, вчені інституту кібернетики України Воронін О.А. (майбутній керівник розробки системи автоматичної посадки багаторазового космічного корабля "Буран"), Баранов В.Л., які пізніше вели просвітницьку діяльність у цій сфері у Житомирському військовому інституті імені С.П. Корольова.
До 2006 року в нашій науковій екосистемі у мене виникла і була подана для обговорення ідея трансформації Ергатичного організму в ідею Мережевого Ергатичного Організму - це відповідало очевидним напрямкам розвитку мережевих систем у військовій і цивільній сферах, особливостям розвитку систем підтримки прийняття рішень (СППР) (англ. DSS - Decision Support System), експертних систем (англ. Expert System), а також їх інтеграції з Business Intelligence, Knowledge Management System й іншими частковими технологіями Artificial Intelligence ("штучного інтелекту").
У концепції Мережевого Ергатичного організму (NEO-2008) визначені ролі і взаємодії людей-операторів, деяких видів воєнної техніки і озброєння, відношення до Мережево-Центричних Бойових Дій. У тому числі визначені способи активації й подальшого функціонування приєднаних традиційних і роботизованих інформаційних й ударних систем з елементами Artificial Intelligence ("штучного інтелекту"), ін.
Інформаційною основою для побудови початкових прототипів NEO є розроблена Комплексна Модель Інформації, яка включає в себе такі часткові моделі: доопрацьована модель подання інформації, яка відома у журналістиці як Five W`s (Six W`s) - позначена як Five W`s for BI+; модель викладання аналітичної інформації АВ+ВПП+РР (Атрибути, Викладання, Висновки, Прогнози, Пропозиції +Рішення, Результати); гібридна модель знань FPS (фреймово-продукційна з елементами семантичних мереж); використана ROLAP Star Chema).
Зазначимо, що всі вказані моделі, як правило, є удосконаленням або гібридом широко відомих існуючих моделей і головним їх удосконаленням є адаптація до ефективної роботи в системах Business Intelligence. Знак "+" біля BI означає інтеграцію до систем BI (DSS BI) алгоритмічно-програмних функцій для віддаленого управління фізичними виконавчими пристроями (озброєння і техніка), ін.
Приклад: сигнали управління можуть формуватися у NEO-2008 за результатами виконання функцій OLAP, Data Mining, а не тільки на основі простих традиційних allerts у базах даних чи у програмному коді.
У концепції NEO-2008 визначена також Методика Оцінки і Вибору Програмного Забезпечення, яка була прийнята Замовником у 2008 р. У 2012 році вона удосконалена і апробована під час навчальних занять із студентами у ЖВІ НАУ. Удосконалення здійснене на основі методики BI Comparison Matrix, яка була люб'язно надана нам для дослідження компанією Panorama Software (провідний учасник Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence). До BI Comparison Matrix Panorama Software були додані функції її перетворення з матриці до багатовимірного OLAP-кубу експертних оцінок BI Comparison OLAP-cub 2012, можливість використання необмеженої кількості експертів, можливість використання коефіціентів важливості показників, ін.
У результаті застосування вказаних методик оцінки і вибору було обране і прийняте для використання базове й додаткове програмне забезпечення на основі загальновизнаних у світі для платформ Business Intelligence (Microsoft BI або Tableau BI, із забезпеченням сумісності із SAP BI, ін.), ін.
Для Social Media Analytics (Social Media DSS) з 2007 року пропонувалося програмне забезпечення Д.Ф. Ланде, а з 2011 року також Social Media DSS на основі Social Media Analytics (CRM) компанії SemanticForce (Co-Founder & CEO Всеволод Гаврилюк).
Нами продемонстровані можливості використання запропонованого і прийнятого програмного забезпечення шляхом самообслуговування аналітиками - для виконання простих функцій розпізнавання й управління. Встановлені приклади тригерів автоматичного оповіщення і управління виконавчими пристроями на основі 3...8 і більше елементів знань ...if...then... Тригери можуть спрацьовувати не лише на основі простих традиційних елементів даних (подій), але й на основі більш складних аналітичних операцій, які характерні для ROLAP, Data Mining, Text Mining (Sentiment Analysis, Opinion Mining).
Для цього знання подаються у формі фреймово-продукційних правил на основі числових, число-лінгвістичних і лінгвістичних елементів (оцінок) знань з приєднаними елементами семантичних мереж для розширеного тлумачення правил спрацювання і додаткових каналів управління.
Апробація дослідних прототипів Decision Support System/Business Intelligence (DSS BI) з початковими функціям NEO показала, що головною проблемою розробки високоавтоматизованої бойової аналітичної чи аналітично-ударної системи на основі інформаційних повідомлень (числа+текст) є складність розробки достовірного для практики логічного виведення на основі продукційних правил "якщо...то ...", яка обумовлена складністю і неоднозначністю бойової логіки роботи. Реалізація інтерфейсів створення тригерів з функціями самостійного створення правил підготовленими користувачами є більш простим завданням, див. DSS BI 2.0.
Це підтвердило вірність організмічного підходу до створення людино-машинних аналітичних і бойових систем. Роль людини у прийнятті важливих критичних рішень є незамінною - як правило.
Під час розробки концепції Мережевого Ергатичного Організму обговорені і досліджені рекламовані і реальні особливості прийнятих у світі технологій по таким ключовим словам як: Cloud Computing, Business Analytics Software taxonomy, Knowledge Management System (KMS), Decision Support System (DSS), Geographic Information System (GIS), Expert System, Business Intelligence (BI), Data warehouse (DW) & Data Marts, Six W's (Five W's (and one H), Artificial Intelligence (AI) та гібриди цих систем. Враховані особливості ОГАС, NIT R&D, Command, Control and Communications (C3)...C4ISR..., Smart Defense/NATO, Army Knowledge Online/Defence Knowledge Online (AKO/DKO), Battle Command Knowledge Center, Future Combat System, Army Combats Robot, Army Combats Dron, President's Council of Advisors on Science and Technology (PCAST), U.S. Army Enterprise Solutions Competency Center (ESCC), Army Business Intelligence, Business Intelligence Reference Guide, Army Knowledge based organization, Data Mining bill 2007, Government Business Intelligence, Government Data Mining, Internet of Things (IoT), Smart House, Smart Town, ін.
Доцільність реалізації концепції Мережевого Ергатичного Організму підтримали багато наукових і практичних працівників найвищого експертного рівня. Не дивлячись на це, реалізація концепції Мережевого Ергатичного (людино-машинного) Організму (NEO) на основі ієрархічно-синергетичної модульно-уніфікованої острівної системи була заблокована у 2009 році за допомогою СБУ і деяких наукових чиновників, які надто довго погоджували включення відповідної НДР до річного плану.
Під час президентства Януковича у 2012 році не реалізовані мої пропозиції Управлі́нню держа́вної охоро́ни Украї́ни (УДОУ) щодо реалізації у них системи Social Media Analytics на основі Social Media DSS BI 3.0 SemanticForce (компанія №1 в Україні на ринку Social Media Analytics в Україні). Ця система попередила б діючу владу в Україні (у той час президента Януковича) про наближення соціального вибуху і допомогла б не допустити його та вторгнення "зелених чоловічків в Україну". Перераховане у цьому абзаці вивчали і підтримували студенти Житомирського військового інституту (ЖВІ) імені С.П. Корольова під час вивчення навчальних дисциплін СППР/DSS, АСУ спеціального призначення, Веб технології, ТССА; відпрацьовували на практиці у SiteLabs, публікували повідомлення у збірниках наукових доповідей ЖВІ, на сайті "Система+".
Про доцільність і практичну корисність концепції дослідження й розвитку Ергатичних організмів та Мережевих ергатичних організмів для створення досконалих інформаційно-аналітичних систем з функціями управління вказували з 2006 року українські вчені і практики у сфері кібернетики, інформаційної роботи: к.т.н. Круковський І.А. (автор), д.т.н. Баранов В.Л., к.т.н. Водоп`ян C. В., к.т.н. П`ясковський Д.В. (ініціатори), д.т.н. Герасимов Б.М.(науковий керівник), д.т.н. Воронін О.А. (заочно прийнятий членом American Mathematical Society, AMS), д.т.н Коваленко М.В., д.т.н Субач І.Ю. (науковий оппонент), к.т.н. Колос Ю.О., к.т.н. Перегуда О.М., Сімаков В.Л., Нестерук В.Г., Маляганов В.В., Онисько В.В., Валюх А.І., Гаврилюк В.Л., Хомів Б.А., багато інших науковців і практиків експертного рівня.
Коментарі