Neuronets

Адаптивная самоорганизация сложных систем

Адаптивные сети и системы

Нейронные сети

Lankin (ru) Ланкин Юлий Петрович Lankin (en)

Кандидат технических наук по специальности биофизика, профессор РАЕ

Красноярский научный центр Российской Академии Наук (Сибирское Отделение):

Международный научный центр исследования экстремальных состояний организма

Членство в научных организациях:

International Academy of Natural History

Российская Академия Естествознания

Общество биотехнологов России им. Ю.А. Овчинникова

На этом сайте представлен ряд наиболее интересных работ автора и его коллег в области нейроинформатики, ее разнообразных приложений, а также Концепции Адаптивной Самоорганизации сложных природных систем (КАС), предложенной автором данного сайта. Они частично отражают научные интересы автора и охватывают спектр направлений от аппаратных воплощений нейронных сетей до создания теории, обобщающей свойства сложных природных систем и позволяющей сделать шаг за барьер сложности, который сдерживает развитие современной науки. Общеизвестно, что фантастические достижения науки изменили лицо нашей планеты и жизнь абсолютного большинства людей на Земле. Нас окружает бесчисленное число вещей, порожденных научно-технической революцией, без которых уже невозможно представить нашу жизнь. Но есть и подводные камни, неочевидные для обычного человека. Широко известные среди специалистов по моделированию проблемы "проклятья" сложности ( размерности) и неустойчивости сложных моделей ограничивают возможности моделирования и прогноза поведения сложных природных и социальных систем, снижают потенциал моделей, обеспечивающих прогнозирование будущего. Ограничение возможностей предсказания влияния последствий человеческой деятельности на природу и общество (осознаваемое значительной частью передовых ученых) вынуждает человечество двигаться в будущее частично вслепую. Существующий методологический кризис является одной из косвенных причин развития других глобальных кризисов - экологического и экономического. Налицо необходимость методологического и мировоззренческого прорыва, замены архетипов господства над природой на представление о встроенности человека в биосферу, как одного из важных, но не незаменимых элементов глобальной системы. Понимание человечества, как сети взаимосвязанных организмов, являющейся частью структуры биосферы (а не как безответственного хозяина и диктатора), является основой выживания нашего вида на планете. Тонкий, динамический баланс между свободой и необходимостью, хаосом и порядком - основа функционирования и выживания сложных природных систем. В том числе и систем социальных. Задача науки - отразить эти фундаментальные особенности в своих моделях.

Исследования автора и его коллег включают конструирование адаптивных алгоритмов для реализации широких возможностей КАС, развитие ее теоретических аспектов и практические применения. Концепция представляет собой попытку обобщения информационных свойств мира, неотъемлемой частью которого мы являемся, и ориентирует на исследование этих свойств путем создания и изучения пластичных адаптивных_моделей реальности. Выжили только те системы (не разрушились под натиском нарастающего хаоса), которые имеют механизмы обратной связи, возвращающие эти системы в состояния динамического равновесия (квазистационарные состояния) после дестабилизирующих воздействий. В совокупности, сложные природные системы представлены комбинацией (S+E+I): вещество + энергия + информация. Если две первые составляющие на сегодня достаточно хорошо исследованы, то представления о последней находится в зачаточном состоянии. В контексте развиваемых идей, информация рассматривается как сочетание параметров связей между элементами (сложной системы) и характеристик самих элементов. Нетрадиционное понимание термина "информация", вероятно, требует специального слова, позволяющего избежать путаницы понятий. Добавив букву "с" (от слов: сеть, система, связь) получим термин "синформация", близкий к уже привычному (не режущий слух), но отмечающий принципиальное отличие в понимании (когда это необходимо).

КАС базируется на ряде гипотез, среди которых отметим следующие: мир обладает системными и иерархическими свойствами; устойчивость сложных систем окружающего мира является следствием наличия в нем механизмов адаптивной самоорганизации для ее поддержания, а не случайностью; принципы организации информационных процессов мозга являются частным случаем свойств мира, а не исключением и др. Легко видеть, что развиваемая система представлений обеспечивет глубокое мировоззренческое единство, отображаемое и на математические методы теории. В КАС удается непротиворечиво объединить поразительные особенности нашего мира, прадоксально выраженные Экклизиастом фразой: "Что было, то и будет, ...и нет ничего нового под солнцем", а в противовес ему Гераклитом: "Все течет, все меняется". Помимо решения традиционных задач нейроинформатики, концепция ориентирована на создание системных адаптивных биосферных, экологических моделей, моделей гомеостаза и адаптивного управления, создание сложных иерархических структур, моделирование адаптивных сетей живых организмов и др.

Деление этой страницы на разделы достаточно условно, поскольку все они объединены использованием адаптивных (в том числе нейронных) сетей и систем для эффективного решения научных и практических задач в различных областях знания, представленных моими уважаемыми соавторами. Для этого мы используем как сети с самостоятельной адаптацией (в том числе и реализованные на основе модифицированных классических моделей), так и классические нейросетевые алгоритмы.

Содержимое сайта будет обновляться с появлением новых интересных работ.

Красноярская школа нейроинформатики

Биофизика

Нанотехнологии