Георгий Ржевский, почетный профессор Открытого университета Милтона Кейнса (Великобритания), один из основателей направления создания сложных систем на основе мультиагентных технологий, рассказал в СГАУ о реалиях современного цифрового мира и основном требовании успеха - справляться со сложностью постоянно меняющейся реальности.

 

Основное понятие, которое рассматривает Георгий Александрович, - сложность. Сегодня общество и технологии находятся в процессе ко-эволюции. Это когда эволюция каждого вида происходит во взаимодействии. По словам английского профессора, мы живем в новой общественной формации - цифровом обществе. Одно из доказательств - сегодня в Англии более 60% людей работают над обработкой информацией и лишь 10-15% - над созданием продукции. То есть сейчас основным ресурсом становятся знания. Сравним, в капиталистическом обществе в качестве ресурса ценился капитал, в агрокультурном – земля. В цифровом обществе меняется и инфраструктура - главное теперь не дороги, но мобильные сети, Интернет. Рынок становится глобальным, а успех зависит не от наличия больших фабрик и массового производства, но от способности к адаптации предприятия и общества.

«XXI век - век сложности, - уверен профессор. - И попытки упростить реальность для многих бизнесов становятся гибельными».

 

Если запросов мало, то централизованная система справляется хорошо. Но как только количество и качество запросов увеличивается, система начинает «тормозить». Что делать в такой ситуации? На помощь приходят мультиагентные технологии. И сфера их применения поистине бесконечна: от системы управления сборкой авиалайнера, до распределения обязанностей внутри группировки малых спутников. Дело в том, что сложность - свойство открытой системы, которая взаимодействует со средой, и которая состоит из множества взаимодействующих элементов-агентов. Такая система способна к самоорганизации, то есть при нарушении равновесия цель все же будет достигнута. 

 

«Жизнь нестабильна! - говорит Георгий Ржевский. - Планировать можно, но нужно быть готовым к переменам и адаптировать свои планы к изменениям». Он утверждает, что сегодня, когда нас окружают облачные технологии и интернет вещей, необходимо переходить на новые системы программирования. «15 лет мы создаем мультиагентные программы, в которых агенты (тоже программы) реагируют друг на друга (агенты спроса и агенты ресурсов, агенты управления) и обращаются к базе знаний. В результате задача решается гораздо быстрее, чем в случае использования метода перебора. Пример - лондонское такси: 2000 машин, 1500 запросов в час, время ожидания машины - не больше 15 минут. И это в условиях постоянно меняющейся реальности: пробки, поломки, отказ от заказа... И система работает! 

 

Почему семейство роботов эффективнее? Яркий пример увидел профессор в провале европейской марсианской миссии. Пять роботов способно помогать друг другу, обслуживать, ремонтировать, а один уж слишком зависит от обстоятельств, которые сложно предсказать с Земли. Совет в Европейском космическом агентстве не услышали, и марсоход практически сразу после приземления угодил в расщелину: миллионы евро были потеряны. 

 

Другой пример - жизнь самолета. Сам самолет - детерминированная система. Но, сейчас производство «Эйрбас» разбросано по всей Европе: фюзеляж собирается в Германии, крыло - в Англии. И ошибка в несколько микрон не дает состыковать эти части. Самолеты, летающие на севере и юге, ломаются совершенно по-разному. Самолет меняется после каждого ремонта и к концу эксплуатации он становится на 10-15% тяжелее. Можно создать систему, которая бы учитывала все эти моменты и могла предсказать жизнь конкретного самолета и спрогнозировать его «выход на пенсию». Это задача, за решение которой, по мнению Георгия Ржевского, могут взяться ученые СГАУ. 

 

«Возьмем, например, проблему обслуживания самолета, - говорит профессор. - Уже сейчас можно реализовать такой подход, когда система сенсоров самолета и экипаж передают в аэропорт информацию о необходимых операциях по подготовке самолета. В аэропорту своя система получает данные и формирует запрос на обслуживание еще до того, как самолет приземлится. Основная проблема: как предсказать, где, когда и что сломается. Сегодня авиакомпании вынуждены держать много запасных частей в разных аэропортах. Но если каждой запчасти присвоить цифровую метку, загрузить эти запчасти в транспортный самолет, он их доставит туда, где они действительно необходимы».

 

Другое предложение для исследований именно в СГАУ связано с авиационным двигателем. Если встроить неопределенность, например, в положение лопаток, тогда агенты будут менять положение лопаток в зависимости от угла атаки самолета.

 

Профессор предлагал и другие темы для совместных исследований. Он призвал молодых людей присоединиться к команде лаборатории сложных систем, создаваемой в СГАУ совместно с НПК «Разумные решения». Георгий Александрович уверен, что работа над созданием мультиагентных систем, приведет не только к публикациям в известных научных журналах, но и к созданию собственных стартапов. Предполагается, что желающие смогут сформировать по каждой идее творческие бизнес-команды, которые пройдут программу бизнес-катализатора. Лучшие команды получат стартовое финансирование и возможность выхода на крупных заказчиков на отечественном и международном рынке.