Технологический Форсайт и сбалансированное инновационное развитие c точки зрения сложных динамических систем

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Информационные и коммуникационные технологии, трансформируя большинство областей, развиваются по нелинейным закономерностям. Игнорирование нелинейных принципов сложных динамических систем блокирует разработку стратегий сбалансированного инновационного развития. Компании и государства лишаются возможности эффективно отвечать на «большие вызовы». Линейная логика не позволяет охватить одновременно широкий спектр критически важных областей в Форсайт-проектах, внедрять междисциплинарный подход к разработке инновационных стратегий, правильно оценивать риски и принимать взвешенные решения.В статье предлагается решение — управление на основе киберфизических систем (КФС), которые работают по принципам динамической сложности и нелинейности. Они не просто интегрируют компьютерные вычисления с физическими действиями, но встроены в повседневную реальность, являя собой нечто большее, чем совокупность интеллектуальных вычислительных устройств. КФС трансформируются в коллективные социальные системы и интегрируют информационные, энергетические и материальные потоки, адаптируются к физическим процессам.КФС создают основу для устойчивой информационной инфраструктуры и, как следствие, предпосылки для наращивания инновационного потенциала компании, региона, страны. Они позволяют анализировать все этапы инновационного проекта одновременно с технической и организационной точек зрения, охватывать всевозможные социальные последствия и вызовы, фиксировать неожиданные перспективные направления. КФС обладают децентрализованной структурой, что позволяет с их помощью решать сложные задачи, управлять в реальном времени большими и сложными структурами, такими как электроэнергетика, транспорт, «умный город», здравоохранение и др.

Об авторах

Клаус Майнцер

Исследовательский центр им. Карла-Фридриха фон Вайцзекера Тюбингенского университета им. Эберхарда Карлса

Email: mainzer@tum.de
Geschwister-Scholl-Platz, 72074 Tubingen, Germany; Европейская академия наук и искусств, Sankt-Peter-Bezirk 10, 5020 Salzburg, Austria; Мюнхенский технический университет , Arcisstrasse 21, 80333 Munchen, Germany

Список литературы

  1. Acatech (2011) Cyber-Physical Systems. Driving force for innovation in mobility, health, energy and production. Berlin: National Academy of Science and Engineering (ACATECH). Режим доступа:https://www.acatech.de/publikation/cyber-physical-systems/download-pdf?lang=wildcard, дата обращения 15.09.2020.
  2. Acatech (2012) Technology Futures. Anticipation ? Creation - Assessment (English Summary). Berlin: National Academy of Science and Engineering (ACATECH).
  3. Al Dakheel J., Del Pero C., Aste N., Leonforte F. (2020) Smart buildings features and key performance indicators: A review // Sustainable Cities and Society. Vol. 61. Art. 102328. Режим доступа: , дата обращения 19.09.2020. DOI:https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102328
  4. Alegre H., Vitorino D., Coelho S. (2014) Infrastructure value index: A powerful modelling tool for combined long-term planning of linear and vertical assets // Procedia Engineering. Vol. 89. P. 1428-1436. Режим доступа: , дата обращения 06.08.2020. DOI:https://doi.org/10.1016/j.proeng.2014.11.469
  5. Bansraj D.S., Smit H.T.J., Volosovych V. (2018) Can Private Equity Act as Strategic Buyers? Evidence from Serial (Buy-and-Build) Strategies? Paper presented at the 2019 FMA European Conference, 12-14 June 2019, Glasgow, Scotland. Режим доступа:http://www.fmaconferences.org/Glasgow/Papers/Buy_and_Build_FMAEur_2019.pdf, дата обращения 04.07.2020.
  6. Bassett M., Wilkinson S., Mannakkara S. (2017) Legislation for building back better of horizontal infrastructure // Disaster Prevention and Management. Vol. 26. № 1. P. 94-104. DOI:https://doi.org/10.1108/DPM-03-2016-0054
  7. Behymer K.J. Flach J.M. (2016) From Autonomous Systems to Sociotechnical Systems: Designing Effective Collaborations // She Ji: The Journal of Design, Economics, and Innovation. Vol. 2. № 2. P. 105-114.
  8. Berg M. (1998) The politics of technology: On bringing social theory into technological design // Science Technology and Human Values. Vol. 23. № 4. P. 456-490. DOI:https://doi.org/10.1177/016224399802300406
  9. Bezemek C. (2019) The 'Normative Force of the Factual': A Positivist's Panegyric // The Normative Force of the Factual. Legal Philosophy Between Is and Ought / Eds. N. Bersier-Ladavac, C. Bezemek, F. Schauer. Heidelberg, New York, Dordrecht, London: Springer. P. 65-77.
  10. Biggs M. (2017) Self-fulfilling prophecies // The Oxford Handbook of Analytical Sociology / Eds. P. Bearman, P. Hedstrom. Oxford: Oxford University Press. P. 294-314. DOI:https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199215362.013.13
  11. Blum C., Zuber C.I. (2016) Liquid democracy: Potentials, problems, and perspectives // Journal of Political Philosophy. Vol. 24. № 2. P. 162-182. Режим доступа: , дата обращения 07.04.2020. DOI:https://doi.org/10.1111/jopp.12065
  12. Boons F., Ludeke-Freund F. (2013) Business models for sustainable innovation: State-of-the-art and steps towards a research agenda // Journal of Cleaner Production. Vol. 45. P. 9-19. Режим доступа: , дата обращения 07.04.2020. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.07.007
  13. Boy G.A. (ed.) (2017) The handbook of human-machine interaction: A human-centered design approach. Burlington, VT: Ashgate Publishing.
  14. Dean J. (2014) Big data, data mining, and machine learning. Value creation for business leaders and practitioneers. Hoboken, NJ: Wiley.
  15. European Commission (2006) European Technology Platform SmartGrids. Vision and Strategy for Europe's Electricity Networks of the Future. Brussels: European Commission. Режим доступа:http://ec.europa.eu/research/energy/pdf/smartgrids_en.pdf, дата обращения 30.07.2020.
  16. Geisberger E., Broy M. (eds.) (2012) Living in a Networked World. Integrated Research Agenda on Cyber-Physical Systems (agendaCPS). Berlin: National Academy of Science and Engineering (ACATECH). Режим доступа:https://www.acatech.de/publikation/agendacps-integrierte-forschungsagenda-cyber-physical-systems/download-pdf?lang=en, дата обращения 19.09.2020.
  17. Giaimo F., Andrade H., Berger C. (2020) Continuous experimentation and the cyber-physical systems challenge: An overview of the literature and the industrial perspective // Journal of Systems and Software. Vol. 170. Art. 110781. Режим доступа: , дата обращения 27.08.2020. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jss.2020.110781
  18. Glenn J.C., Gordon T.J. (eds.) (2009) Futures research methodology - Version 3.0 (CD-ROM).Washington, D.C.: The Millennium Project. Режим доступа:http://www.millennium-project.org/millennium/FRM-V3.html#toc, дата обращения 22.11.2019.
  19. Godet M., Roubelat F. (1996) Creating the Future: The Use and Misuse of Scenarios // Long Range Planning. Vol. 29. № 2. P. 164-171. Режим доступа: , дата обращения 22.08.2020. DOI:https://doi.org/10.1016/0024-6301(96)00004-0
  20. Hader M. (ed.) (2002) Delphi Interviews. A Workbook, Heidelberg, New York, Dordrecht, London: Springer.
  21. Hawkins W., Abdelzaher T. (2005) Towards feasible region calculus: An end-to-end schedulability analysis of real-time multistage execution // Proceedings of the 26th IEEE International Real-Time Systems Symposium (RTSS '05). Washington, D.C.: IEEE Computer Society. P. 75-86. Режим доступа: , дата обращения 19.09.2020. DOI:https://doi.org/10.1109/RTSS.2005.42
  22. Isermann R. (2009) Mechatronic Systems - A Short Introduction. Springer Handbook of Automation / Ed. S.Y. Nof. Heidelberg, New York, Dordrecht, London: Springer. P. 317-331.
  23. Jones A.J.I., Artikis A., Pitt J. (2011) The design of intelligent socio-technical systems // Artificial Intelligence Review. Vol. 39. № 1. P. 5-20. DOI:https://doi.org/10.1007/s10462-012-9387-2
  24. Ketchum B.J. (2016) Keeping tabs: When Will TTAB Decisions Have Preclusive Effect? Preclusive Effect of T.T.A.B. Likelihood of Confusion Decisions after B & B v. Hargis Industries // Journal of Intellectual Property. Vol. 15. № 1. P. 141-161.
  25. King A.S. (1973) Self-Fulfilling Prophecies in Organizational Change // Social Science Quarterly. Vol. 54. № 2. P. 384-393.
  26. Lee E.A., Seshia S.A. (2016) Introduction to embedded systems: A cyber-physical systems approach. Cambridge, MA: MIT Press.
  27. Lozito G.M., Salvini A. (2020) Swarm intelligence based approach for efficient training of regressive neural networks // Neural Computing and Applications. Vol. 32. № 14. P. 10693-10704. DOI:https://doi.org/10.1007/s00521-019-04606-x
  28. Mainzer K. (2007) Thinking in Complexity. Computational Dynamics of Matter, Mind, and Mankind (5th ed.). Heidelberg, New York, Dordrecht, London: Springer.
  29. Mainzer K. (2019) Artificial Intelligence. When do Machines Take Over? Heidelberg, New York, Dordrecht, London: Springer.
  30. NSF (2008) Cyber-Physical Systems. Program Announcements & Information. Arlington, VA: National Science Foundation.
  31. Nelson R. (2018) Modern Evolutionary Economics - An Overview. Cambridge, MA: Cambridge University Press.
  32. Nelson R., Winter S.G. (1982) An Evolutionary Theory of Economic Change. Cambridge, MA: Harvard University Press.
  33. Pop O.-M. (2015) Self-Fulfilling Prophecies and Innovation Success. Режим доступа:https://blog.hypeinnovation.com/self-fulfilling-prophecies-and-innovation-success, дата обращения 28.09.2020.
  34. Rajkumar R., Lee I., Sha L., Stankovic J. (2010) Cyber-physical systems: The next computing revolution- Design automation // Proceedings of the Design Automation Conference. Piscataway, NJ: IEEE. P. 731-737. DOI:https://doi.org/10.1145/1837274.1837461
  35. Ringland G. (2010) The role of scenarios in strategic foresight // Technological Forecasting and Social Change. Vol. 77. № 9. P. 1493-1498. DOI:https://doi.org/10.1016/j.techfore.2010.06.010
  36. Roth S.(ed.) (2015) Non-technological and non-economic innovations: Contributions to a theory of robust innovation. Kiel (Germany): ZBW - Leibniz Information Centre for Economics.
  37. Sa I., Corke P. (2014) Vertical infrastructure inspection using a quadcopter and shared autonomy control // Field and Service Robotics: Results of the 8th International Conference. Series: Springer Tracts in Advanced Robotics. Vol. 92 / Eds. K. Yoshida, S. Tadokoro. Heidelberg, New York, Dordrecht, London: Springer. P. 219-232.
  38. Schiff J.L. (2007) Cellular Automata: A Discrete View of the World. New Tork: John Wiley & Sons.
  39. Schot J., Geels F.W. (2008) Strategic niche management and sustainable innovation journeys: Theory, findings, research agenda, and policy // Technology Analysis and Strategic Management. Vol. 20. № 5. P. 537-554. Режим доступа: , дата обращения 15.08.2020. DOI:https://doi.org/10.1080/09537320802292651
  40. Tantawi K.H., Sokolov A., Tantawi O. (2019) Advances in Industrial Robotics: From Industry 3.0 Automation to Industry 4.0 Collaboration // Proceedings of the 4th Technology Innovation Management and Engineering Science International Conference (TIMES-iCON 2019). Art. 9024658. Режим доступа:https://ieeexplore.ieee.org/document/9024658, дата обращения 30.05.2020.
  41. Van Kerkhoff L. (2014) Developing integrative research for sustainability science through a complexity principles-based approach // Sustainability Science. Vol. 9. P. 143-155.
  42. Van de Poel I. (2020) Embedding Values in Artificial Intelligence (AI) Systems // Minds and Machines (в печати, впервые опубликовано онлайн 01.09.2020). Режим доступа:https://link.springer.com/article/, дата обращения 14.08.2020. DOI:https://doi.org/10.1007/s11023-020-09537-4
  43. Van der Heijden K. (1996) Scenarios: The Art of Strategic Conversation. New York: Wiley & Sons.
  44. Wayne W. (2008) Computers as Components: Principles of Embedded Computing Systems Design. Amsterdam: Morgan Kaufmann.
  45. Wedde H.E., Lehnhoff S., van Bonn B., Bay Z., Becker S., Bottcher S., Brunner C., Buscher A., Furst T., Lazarescu A.M., Rotaru E., Senge S., Steinbach B., Yilmaz F., Zimmermann T. (2007) Highly dynamic and adaptive traffic congestion avoidance in real-time inspired by honey bee behavior // Mobilitat und Echtzeit / Eds. P. Holleczek, B. Vogel-Heuser. Heidelberg, New York, Dordrecht, London: Springer. P. 21-31. DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-540-74837-3_3

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».