Институт социологии
Российской академии наук

Системная социология: Ultra Large Scale Holistic Simulation

А.А.Давыдов

 

"Системная социология: Ultra-Large-Scale Holistic Simulation"

 

Ключевые слова: системная социология, глобальное компьютерное моделирование

 

Введение

Данная статья продолжает цикл работ автора, посвященных использованию суперкомпьютинга (суперкомпьютеры, супервычисления, суперкомпьютерные технологии, методологии и методы) в системной социологии [1]. Уже были рассмотрены Visual  Supercomputing [2], Grid Supercomputing [3], Adaptive Supercomputing [4]. Внимание автора к суперкомпьютингу обусловлено тем обстоятельством, что для решения многих фундаментальных научных задач и практических приложений системной социологии, например, глобального многоуровневого прогнозирования динамики социума [3], недостаточно производительности вычислений персональных компьютеров, а требуется использование суперкомпьютинга. В данной статье рассматривается  Ultra Large Scale Holistic Simulation - новое направление в глобальном суперкомпьютерном моделировании сложных систем, которое развивается на «переднем крае» науки и техники и позволяет решать фундаментальные научные и прикладные задачи системной социологии.

 

Ultra-large-scale systems

Ultra-large-scale systems - это класс сверхбольших систем, которые характеризуются следующими свойствами: количество элементов в системе может быть больше, чем 10 млн. ; гетерогенные (разнородные) и изменяющееся с течением времени элементы; децентрализация; конфликтующие, противоречивые, неочевидные и разнообразные потребности и ограничения; постоянная эволюция и развитие; «нечеткая» граница человек/система; кризисы частей системы являются нормой, разные закономерности функционирования (скорость, направленность, класс процессов) на разных пространственно-временных масштабах и т.д. ( http://www.sei.cmu.edu/uls/glossary.html#u ). Данный класс систем широко распространен в природе и обществе, в частности, к данному классу систем относятся социо-экономические системы (рынки), социо-технические экологические системы, Интернет (Ultra-large-scale Networks) и т.д. Можно сказать, что Ultra-large-scale system - это сверхбольшая система систем, один из наиболее сложных и малоизученных классов систем в Systems Science (науки о системах), разделом которой является системная социология [1], поскольку технологии, методология и методы глобального компьютерного моделирования, разработанные в XX веке, начиная с классических работ Дж.Форрестера [цит. по 1], не вполне адекватны для  изучения данного класса систем [5].  

В Ultra-large-scale systems выделяют [5] следующие разделы для исследований, разработок и управления, которые даны на английском языке, чтобы заинтересованный российский социолог смог найти в Интернете описание перечисленных технологий, методологий,  методов и более глубоко ознакомиться с ними. Human Interaction; Computational Emergence; Design; Computational Engineering; Adaptive System Infrastructure; Adaptable and Predictable System Quality; Policy, Acquisition and Management. Перечислим содержание данных разделов.  

Human Interaction - Context-Aware Assistive Computing; Understanding Users and Their Contexts; Modeling Users and User Communities; Fostering Non-Competitive Social Collaboration; Longevity.

Computational Emergence - Algorithmic Mechanism Design; Metaheuristics in Software Engineering; Digital Evolution.

Design - Design of All Levels; Design Spaces and Design Rules; Harnessing Economics to Promote Good Design; Design Representation and Analysis; Assimilation; Determining and Managing Requirements.

Computational Engineering - Expressive Representation Languages; Scaled-Up Specification, Verification and Certification; Computational Engineering for Analysis and Design.

Adaptive System Infrastructure - Decentralized Production Management; View-Based Evolution; Evolutionary Configuration and Deployment; In Situ Control and Adaptation.

Adaptable and Predictable System Quality - Robustness, Adaptation and Quality Attributes; Scale and Composition of Quality Attributes; Understanding People-Centric Quality Attributes; Enforcing Quality Requirements; Security, Trust and Resiliency; Engineering Management at Ultra-Large Scales.

Policy, Acquisition and Management  - Policy Definition for ULS Systems; Fast Acquisition for ULS Systems; Management of ULS Systems.

Ultra Large Scale Simulation

 

Для суперкомпьютерного моделирования Ultra-large-scale systems используют Metaheuristic techniques [5], а именно, swarm intelligence [6-7], genetic programming [8], simulated annealing [9], greedy algorithms [10], ant-colony optimization [11] и т.д. Напомним, что методология Swarm Intelligence [6-7] основана, в частности, на Particle Swarm Optimization (PSO) models [12] и разработана в The Santa Fe Institute ( http://www.santafe.edu ), сотрудники которого, в рамках Systems Science (науки о системах), занимается исследованиями и компьютерным моделированием Complex Systems на основе Complex Systems Theory [13], в частности, моделированием социальных систем, социальных явлений и процессов, например динамики цивилизаций, эволюции человеческого поведения, социальных институтов и т.д. 

Суперкомпьютерная реализация вышеперечисленных Metaheuristic techniques, осуществляется с помощью High Performance Computing (высокопроизводительных «вычислений») [14] на суперкомпьютерах. В качестве иллюстрации на рис. 1 представлен новейший суперкомпьютер Cray XT5 «Jaguar» корпорации Cray ( http://www.cray.com/home.aspx ) - одного из мировых лидеров в производстве суперкомпьютеров, который установлен в National Center for Computational Sciences USA ( http://www.nccs.gov/about ) для реализации Ultra Large Scale Simulation.

Рис.1

Cray XT5 «Jaguar» Supercomputer

( http://www.nccs.gov/jaguar )

 

 

      

Напомним, что разработка и использование суперкомпьютера Cray XT5 «Jaguar», для реализации Ultra Large Scale Simulation, осуществлена в рамках национального научно-инженерного суперкомпьютерного проекта США  «Petascale Initiative», в частности, Petascale Simulation Initiative ( http://www.nsf.gov/news/news_summ.jsp?cntn_id=109850&org=OCI&from=news ), направленного на разработку и практические приложения Petascale Computing (1,000-trillion операций в секунду), которые позволяют развить новую науку - Petascale Science.

Ultra Large Scale Simulation осуществляется также  в The National Center for Supercomputing Applications USA ( http://www.ncsa.uiuc.edu ) и некоторых других суперкомпьютерных Центрах США, Японии, Западной Европы.  

Наглядное представление полученных результатов Ultra Large Scale Simulation осуществляют с помощью Ultra Large Scale Visualization [2], в частности, TeraGrid Visualization ( http://www.teragrid.org/userinfo/data/vis/vis_about.php ), Ultra-Scale Visualization ( http://vis.cs.ucdavis.edu/Ultravis/index.php ). Ultra Large Scale Visualization включает в себя parallel visualization, time-varying data and multivariate data visualization, feature extraction and data reduction, uncertainty, higher-order data visualization, in-situ visualization, distance visualization, collaborative data visualization and analysis. В рамках Ultra Large Scale Visualization осуществляется Visual Analytics (визуальная аналитика) ( http://nvac.pnl.gov/agenda.stm ), которая используется, например, в The National Visualization and Analytics Center при Правительстве США  ( http://nvac.pnl.gov ).

 

Системная социология

В системной социологии [1] Ultra-Large-Scale Systems изучаются на основе  общесистемной Complex Systems Theory [13] , которая включает в себя, как частные случаи, следующие теории: complex adaptive systems [15], social complexity [16], self-organization, self-organised criticality, synergetics, dynamical systems, catastrophes, instabilities, nonlinearity, stochastic processes, chaos, fractals, cellular automata, neural networks, scale-free networks и т.д., Hierarchical Multilevel Systems Theory (теория многоуровневых иерархических систем [17-18] и т.д.

В системной социологии одной из нерешенных исследовательских задач в компьютерном моделировании Ultra-Large-Scale Systems, является интеграция компьютационных моделей социальных систем [19] и искусственных социальных агентов [20] в целостной глобальной компьютационной модели. Напомним, что в рамках компьютационной методологической парадигмы системной социологии [3] используется  методология Multi-simulation (многоуровневое имитационное моделирование) [19-21], в частности,  компьютационная процедура «Model to Model Analysis» [22], где микроуровень социальной системы моделируется, например, с помощью компьютационной парадигмы Multi-Agent-Based Social Simulations (MABSS) [19-21], а макроуровень - например, с помощью моделей системной динамики [1] или дискретно-событийных моделей [23-24]. Многоуровневое имитационное моделирование социальных систем осуществляется, например, в компьютерной системе для имитационного моделирования AnyLogic 6 ( http://www.xjtek.com ) или в среде имитационного моделирования Simulink ( http://matlab.exponenta.ru/simulink/default.php ). Вместе с тем, многие исследовательские задачи взаимодействия макро - микро уровней Ultra-Large-Scale Systems смоделировать не удалось [18-21], поскольку не хватало производительности вычислений персональных компьютеров. С помощью Ultra Large Scale Holistic Simulation можно решить данную вычислительную проблему, поскольку High Performance Computing и суперкомпьютеры работают в параллельном и распределенном режимах, что позволяет реализовать одновременное моделирование разных моделей на различных уровнях системы в целостной глобальной компьютационной модели и выявить конкретные законы и закономерности функционирования Ultra-Large-Scale Systems, осуществлять точное прогнозирование. В этой связи напомним, что системная социология [1] относится к точным наукам, чем и обусловлено стремление к точному описанию, объяснению и прогнозированию.  

 

Ultra Large Scale Holistic Simulation

Holistic Simulation - новое направление суперкомпьютерного моделирования Ultra Large Scale Systems ( http://www.jamstec.go.jp/esc/research/Holistic/index.en.html ), которое развивается в рамках «21st Century Simulation Science» в Японии. Ultra Large Scale Holistic Simulation (ULSHS) предназначена для разработки и проведения суперкомпьютерных экспериментов с глобальными компьютерными моделями сверхбольших систем, в которых осуществлена интеграция макро и микро моделей, которые имитируют взаимосвязанное функционирование многоуровневых систем.  

ULSHS разрабатывается в рамках Systems Science (науки о системах), основана на общесистемном принципе и теории холизма (целостности) [25], Complex Systems Theory [13], теории системного моделирования [26], теории High Performance Computing (высокопроизводительных «вычислений») [14] и т.д.

ULSHS основана на алгоритме Macro-Micro Interlocked Algorithm или Macro-Micro Multiplying Algorithm, и который в упрощенном виде схематически представлен на рис. 2.

Рис. 2

 

[Цит. по 27]

 

Macro-Micro Interlocked Algorithm, представленный на рис.2, позволяет промоделировать следующие сложные межуровневые взаимодействия в Ultra-large-scale systems. Каждая активная маленькая grid points (точка решетки или ячейка) на микро уровне может быть связана с любой маленькой активной «ячейкой» на макро уровне с помощью нелинейных прямых и обратных связей с запаздыванием. При этом,  каждое  взаимодействие «ячеек» на микро и макро уровнях может «включаться» и «выключаться» в разные моменты времени, функционировать с различной продолжительностью, поэтому множество локальных и глобальных взаимодействий в системе могут происходить параллельно, как синхронно, так и асинхронно. Активные «ячейки» могут объединяться в области (взаимодействующие группы). Одновременно учитываются пространственно-временные взаимодействия между областями активных «ячеек» на каждом уровне и между уровнями.

С помощью Macro-Micro Interlocked Algorithm, представленного на рис.2, можно реализовать сложные многоуровневые клеточные автоматы [28-29] - один из классов дискретных компьютационных моделей Complex Systems Theory [13], которая используется в системной социологии [19,30], в частности, при изучении Collaborative Tagging Systems [31], модели сложных многоуровневых сетей [32-33], которые также используются в системной социологии [2,30,34], GISS (многоуровневые геоинформационные социальные системы) и т.д. В случае непрерывной модели, grid points - это точка  на сетке, которая используется для решения нелинейных дифференциальных уравнений - Hard Сomputing («жестких» вычислений) в моделировании социальных систем [19]. Macro-Micro Interlocked Algorithm, представленный на рис. 2, позволяет реализовывать гибридные дискретно-непрерывные модели.

Для реализации Macro-Micro Interlocked (MMI) Algorithm используются Metaheuristic techniques, которые были перечислены выше, agent-based simulation discrete-event simulation, numerical simulation - Hard Сomputing («жесткие» вычисления) и другие методы имитационного моделирования, которые могут быть одновременно использованы для моделирования подсистем и иерархических уровней, моделирования полевых феноменов (непрерывных полей), фазовых переходов в системе и т.д.

Поскольку в Ultra-large-scale systems количество «ячеек» на каждом уровне может быть больше, чем 10 млн. , а количество уровней n, больше или равно двум, где n - количество уровней в системе, используется параллельное многоуровневое моделирование с  помощью различных взаимосвязанных компьютационных моделей, то это предъявляет особо высокие требования к скорости вычислений при Ultra Large Scale Holistic Simulation. В Японии Ultra Large Scale Holistic Simulation осуществляется в The Earth Simulator Center ( http://www.jamstec.go.jp/esc/index.en.html ), суперкомпьютерное оснащение которого представлено на рис. 3.

Рис.3

The Earth Simulator Center

( http://www.jamstec.go.jp/esc/gallery/index.en.html )

 

 

В The Earth Simulator Center с помощью Ultra Large Scale Holistic Simulation были промоделированы различные природные и социальные Ultra-Large-Scale Systems. В частности, в 2002-2006 гг. был реализован глобальный проект «The Project for Sustainable Coexistence of Human, Nature and the Earth», выполненный по заказу Министерства образования, культуры, спорта, науки и технологии Японии ( http://www.jamstec.go.jp/es/en/project/kyousei.html ), в котором моделировались последствия глобальных климатических изменений для человечества и эффективность возможных управленческих решений. Результаты глобального суперкомпьютерного моделирования представлены в докладе «The Innovative Program of Climate Change Projection for the 21st Century» ( http://www.kakushin21.jp/eng/background.html ). Продолжается проект «Econophysics Analysis of High Frequency Economic Data», в рамках которого моделируются различные социально-экономические явления, в частности, прогнозируются глобальные экономические кризисы. В этой связи напомним, что Econophysics ( http://www.bwl.uni-kiel.de/gwrp/econophysics/index.php ) - это новое междисциплинарное направление, которое развивается в рамках Systems Science (науки о системах), в частности, на основе Сomplex Systems Theory[13,15] «на стыке» Сomputer science (компьютерной науки), engineering, экономики, финансов, физики, математики, биологии, в рамках которого используют Multi-scaling analysis and modeling, Agent-based models, Complex socio-economic networks models, Non-linear dynamics, различные физические и биологические модели для моделирования Complex Socio-Economic Systems, социально-экономических явлений и процессов, в частности, прогнозирования финансовых кризисов. ( http://www.unifr.ch/econophysics ).

В The Earth Simulator Center также была реализована Macro-micro Economic System Simulation [35], где использовалась Macro-Micro Interlocked (MMI) Simulation, микро уровень моделировался с помощью библиотеки моделей Multi-Agent-Based Simulations (MABS), а макроуровень - с помощью библиотеки численных моделей Hard Сomputing («жестких» вычислений). В данной компьютерной модели-прототипе исследовалось, в частности, как изменения в политике на макроэкономическом уровне могут повлиять на поведение субъектов на микроэкономическом уровне.  

В целом, практика и полученные результаты суперкомпьютерного моделирования свидетельствует, что Ultra Large Scale Holistic Simulation позволяет существенно продвинуть наши представления о многоуровневом функционировании Ultra-large-scale systems.  

 

 

Заключение

В заключение отметим следующую эволюцию изучения сложных многоуровневых социальных систем. В работе известного социолога-теоретика Дж. Александера «The Micro-Macro Link» [36], которая была издана в 1987 году, изучались теоретические проблемы соотношения микро и макро уровней социальной реальности. Однако, данные проблемы не получили конкретного решения, поскольку подобные работы, по мнению Дж.Тернера [37,с.125], также известного социолога-теоретика, вовлекают теорию в круг неразрешимых философских проблем, в результате чего подобные социологические работы легко превращаются в схоластические трактаты, теряющие из виду цель всякой теории: объяснять, как работает социальный мир. В этой связи отметим, что в системной социологии [1] невозможны схоластические теоретические трактаты, поскольку системная социология базируется на общенаучных системных методологических принципах [38].

Компьютерное многоуровневое имитационное моделирование на персональных компьютерах в 1990-2002 гг., позволило более точно,  обоснованно и плодотворно изучать  взаимодействия макро и микро уровней социальной реальности [21], однако, для эффективного моделирования не хватало производительности вычислений персональных компьютеров.

Использование глобального суперкомпьютерного моделирования Ultra Large Scale Holistic Simulation, развиваемого с 2002 г. по настоящее время, дает новые познавательные возможности для системной социологии и позволяет продвинуться еще дальше в познании законов функционирования сложных многоуровневых социальных систем. 

 

Приглашаем обсудить статью на форуме.

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Давыдов А.А. Конкурентные преимущества системной социологии. (Электронное издание) М.: ИС РАН, 2008. ( http://www.isras.ru/publ.html?id=855   ,  http://www.ecsocman.edu.ru/db/msg/324618.html )
  2. Давыдов А.А. Системная социология: визуальный суперкомпьютинг взаимодействий пользователей Интернета. Доклад. М.: ИС РАН, 2008. ( http://www.isras.ru/index.php?page_id=120&id=372)
  3. Давыдов А.А. Системная социология: введение в анализ динамики социума. М.: ЛКИ, 2007.
  4. Давыдов А.А. Adaptive Supercomputing в системной социологии. М.: ИС РАН, 2009. ( http://www.isras.ru/index.php?page_id=978 )
  5. Feiler P., Gabriel R., Goodenough J., Linger R., Longstaff T. Ultra-Large-Scale Systems: The Software Challenge of the Future. Pittsburgh.: Software Engineering Institute of Carnegie Mellon University, 2006. ( http://www.sei.cmu.edu/uls )
  6. Blum C., Merkle D. Swarm Intelligence: Introduction and Applications. Berlin.: Springer, 2008.
  7. Engelbrecht A. Fundamentals of Computational Swarm Intelligence. N.Y.: Wiley,  2006.
  8. Affenzeller M., Wagner S., Winkler S. Genetic Algorithms and Genetic Programming: Modern Concepts and Practical Applications. Boca Raton.: Chapman & Hall/CRC, 2009.
  9. Pham D., Karaboga D. Intelligent Optimization Techniques: Genetic Algorithms, Tabu Search, Simulated Annealing and Neural Networks. Berlin.: Springer, 2000.
  10. Gonzalez T. Handbook of Approximation Algorithms and Metaheuristics. Boca Raton.: Chapman & Hall/CRC, 2007.
  11. Dorigo M., Stützle T. Ant Colony Optimization. Massachusetts.: The MIT Press, 2004.
  12. Clerc M. Particle Swarm Optimization. London.: ISTE Publishing Company, 2006.
  13. Meyers R. Encyclopedia of Complexity and Systems Science. Vol. 1-10. Berlin.: Springer, 2009.
  14. Dongarra J., Lastovetsky A. High Performance Heterogeneous Computing. N.Y.: Wiley-Interscience, 2009.
  15. Miller J., Page S. Complex Adaptive Systems: An Introduction to Computational Models of Social Life. Princeton.: Princeton University Press, 2007.
  16. Edmonds B., Moss S. Simulating Social Complexity: A Handbook. Berlin.: Springer, 2009.
  17. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.:Мир, 1973.
  18. Yammarino F., Dansereau F. Multi-Level Issues in Social Systems. Volume 5. Oxford.: JAI Press, 2006.
  19. Давыдов  А.А. Компьютационная теория социальных систем//Социол. исслед. 2005, № 6, С. 14-24. ( http://www.ecsocman.edu.ru/socis/msg/274278.html )
  20. Давыдов А.А. О компьютационной теории социальных агентов//Социол. исслед. 2006, № 2, С. 19-28. ( http://www.ecsocman.edu.ru/socis/msg/301146.html )
  21. Sawyer R. Artificial Societies: Multi agent systems and the micro-macro link in sociological theory//Sociological Methods and Research, 2003, Vol.31, №3, С. 325-363.
  22. Rouchier J., Cioffi-Revilla C., Polhill J., Takadama K. Progress in Model-To-Model Analysis//Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2008, Vol. 11, № 2/8. ( http://jasss.soc.surrey.ac.uk/11/2/8.html )
  23. Cassandras С., Lafortune S. Introduction to Discrete Event Systems. Berlin.: Springer, 2007.
  24. Banks J., Carson J., Nelson B., Nicol D. Discrete-Event System Simulation. N.Y.: Prentice Hall, 2004.
  25. Laszlo E. The Systems View of the World: A Holistic Vision for Our Time. Cresskill.: Hampton Press, 1996.
  26. Koyamada K., Tamura S., Ono O. Systems Modeling and Simulation: Theory and Applications. Berlin.: Springer, 2007.
  27. Sato T. Macro-Micro Interlocked Simulator//Journal of the Earth Simulator. 2005, Vol. 4, P. 46-51. ( http://www.jamstec.go.jp/esc/publication/journal/jes_vol.4/index.html )
  28. Adamatzky A., Alonso-Sanz R., Lawniczak A. Automata-2008: Theory and Applications of Cellular Automata. London.: Luniver Press, 2008.
  29. Griffeath D., Moore C. New Constructions in Cellular Automata. Oxford.: Oxford University Press, 2003.
  30. Давыдов А.А. Системная социология. М.: Эдиториал УРСС, 2006.
  31. Давыдов А.А. Системная социология: изучение и использование Collaborative Tagging Systems. М.: ИСАН, 2008. ( http://www.isras.ru/index.php?page_id=951 )
  32. Newman M., Barabasi A., Watts D. The Structure and Dynamics of Networks. Princeton.: Princeton University Press, 2006.
  33. Barrat A., Barthélemy M., Vespignani A. Dynamical Processes on Complex Networks. Cambridge.: Cambridge University Press, 2008.
  34. Давыдов А.А. Социология изучает блогосферу//Социолог. исслед. 2008, № 11, С. С.92-101. ( http://www.ecsocman.edu.ru/socis/msg/326874.html )
  35. Onggo B., Kusano K., Sato T. Macro-micro Economic System Simulation//21st International Workshop on Principles of Advanced and Distributed Simulation (PADS07). San Diego.: IEEE Computer Society Press, 2007, P. 105-112.
  36. Alexander J. The Micro-Macro Link. Berkeley:. University of California Press, 1987.
  37. Тернер Дж. Аналитическое теоретизирование//ТHESIS, 1994, № 4, С. 119-158.
  38. Давыдов А.А. Системный подход в социологии: законы социальных систем. М.: Эдиториал УРСС, 2004.


КОММЕНТАРИИ К ЭТОЙ СТРАНИЦЕ



rss подписаться на RSS ленту комментариев к этой странице
ОСТАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ
Комментарии. Всего [0]: