Магистерская программа “Системное проектирование”

1. Общая характеристика

Новая специальность  8.06010301 «Системное проектирование» входит в направление  6.050101 «Компьютерные науки» подготовки специалистов и родственна со специальностью 8.06010201 «Информационные технологии проектирования». Она охватывает этап предварительного проектирования, когда формируются требования к возможному техническому заданию, исходя из анализа потоков данных будущей системы и ее назначения, исследования и выбора целесообразных алгоритмов ее функционирования. 

Системное проектирование - это междисциплинарная методология построения интеллектуальных сред, предназначенных для решения задач исследования и проектирования сложных объектов (систем, процессов) разной физической  природы компьютерными средствами и при активном участии людей (экспертов, аналитиков, инженеров, исследователей, проектантов и т.п.).

Специалист по системному проектированию занимается решением спектра задач, связанных со сбором полезных данных для поставленной цели, их анализом, построением методов и моделей обработки этих данных, разработкой вариантов структур и архитектурных решений сложных объектов и выбором  оптимальных проектных решений, которые реализуют цель проектирования.

Объектом исследования в системном проектировании являются разнообразные объекты, которые подпадают под категорию сложных систем и процессов, скажем, такие, как информационные среды (например, распределенные компьютерные системы, семантические Веб- и Грид-сети), объекты научных исследований (например, космические или биологические объекты), сложные технические системы (например, интегральные электронные схемы или гибридные электронно-механические системы), экологические системы, технологические или бизнес-процессы и тому подобное. Таким образом, результаты системного проектирования в одних случаях могут быть представлены в виде конкретных проектных технических решений, а в иных случаях - в виде определенных обобщений, прогнозов или рекомендаций, построенных на основании сбора и обработки больших объемов данных и их интеллектуального анализа с использованием автоматизированных компьютерных  средств.

Системное проектирование, так же, как и системный анализ, направлено на исследование сложных систем и процессов, моделирование которых требует комплексного подхода с использованием математических методов, компьютерных технологий, а также взаимодействия человека-эксперта (или аналитика, или, в общем понимании, - исследователя) с компьютерными системами. В отличие от системного анализа, главной целью которого является решение проблем принятия решений на основании математических методов исследования, главной целью системного проектирования является использование компьютерных средств для решения задач, связанных с разработкой проектных решений или выполнением исследований на больших объемах данных. Таким образом, обе отрасли - системный анализ и системное проектирование - можно считать дисциплинами, которые взаимно дополняют одна другую и направлены  на анализ, исследование и проектирование сложных систем.

Поскольку главным инструментарием системного проектирования являются распределенные компьютерные системы, с помощью которых собираются и анализируются полезные для решения данной задачи данные, на основании которых генерируются определенные решения, то важнейшей составляющей всех процессов системного проектирования является поиск и  интеллектуальная обработка данных в компьютерных сетях. Научное оборудование и компьютерное моделирование являются источниками возникновения больших объемов данных, для обработки которых нужны мощные вычислительные  ресурсы и новые научные методы анализа данных и их организации. Это касается, прежде всего, наук о Земле (спутниковое исследование Земли), медицины, физики высоких энергий, наук о жизни, "зеленой" энергетики, нанотехнологий и т.п. Данные, обычно, являются географически распределенными - так же, как и ученые, которые сотрудничают в решении собственных задач. Объемы данных удваиваются, приблизительно, каждый год.  В 2009 году в мире было выработано сорок екзабайт (еxabyte=10^18) данных. К сожалению, все существующие в настоящее время хранилища данных не способны вместить такие большие объемы данных.

Управление данными базируется на использовании программного обеспечения и аппаратных средств, которые  обеспечивают  предварительную обработку «сырых» данных, их архивацию и хранение, поиск и всестороннюю интеллектуальную обработку. Поэтому выделяют четыре разных типа технологий: ассимиляции данных, хранения данных, высокопроизводительных вычислений и интеллектуальной обработки  данных (извлечение знаний). Современная наука (электронная наука - е-наука) базируется на  обработке  потенциально огромных объемов  информации  независимо от мест нахождения хранилищ данных и требует выполнения большого объема сложных вычислений при обеспечении  эффективного общения и сотрудничества ученых во время исследований. Эти требования нынешнего времени, с учетом ограниченности ресурсов, которые существуют в любом обществе, можно удовлетворить лишь общим и скоординированным их использованием, или «разделением» ресурсов. Необходимо сделать доступными для ученых и специалистов разных организаций и стран существующие компьютеры, хранилища данных, приложения, приборы, сети, с учетом многообразия (гетерогенности) этих ресурсов в рамках распределенной вычислительной среды. 

Поэтому сейчас актуальной является потребность в новых специалистах, подготовка которых включала бы такие направления :

  • Системная корректировка данных разной природы, их интероперабельность (совместимость), семантическое описание данных.
  • Языки и системы представления знаний. Свойства знаний. Модели представления знаний. Методы работы со знаниями.
  • Интеллектуальные  технологии  Data Mining  для извлечения и формализации знаний. Пополнение знаний. Логический вывод из знаний.
  • Распознавания образов и изображений. Анализ сцен. Машинное зрение. Обучение. Модели обучения. Планирование решения заданий.
  • Системы высокопроизводительных вычислений. Распределенные системы хранения и обработки данных.
  • Принципы организации и функционирования распределенных интеллектуальных систем. Средства виртуализации ресурсов в Грид- и Клауд-инфраструктурах. Аппаратные и программные средства. Элементная база.
  • Метаданные для поиска ресурса, обмена и повторного использования данных.
  • Семантические Веб- и Грид- услуги.  Математический  аппарат «мягких» вычислений (нейронные вычисления, нечеткая логика и др.), построенных на основе методов искусственного интеллекта,  для разработки  гибридных распределенных систем.
  • Международные стандарты построения платформ интеллектуальных программных сред (например, стандартов мульти-агентных платформ).
  • Современные численные методы математического моделирования и их параллельные варианты; применение методов многокритериальной оптимизации с функциональными и параметрическими ограничениями.
  • Инструментальные средства для разработки интеллектуальных систем. Средства моделирования распределенных систем обработки данных. Языки  программирования интеллектуальных систем.
  • Многомодальный (multimodal) интерфейс взаимодействия пользователя с компьютером и др.
  • Прикладные интеллектуальные системы. Создание распределенных прикладных приложений для разных предметных областей с использованием парадигм интеллектуального программирования.


Появление такой специальности отвечает задаче содействия развитию науки и технологий  в соответствии с новыми вызовами и приоритетами международной науки,  усовершенствования научного и технического управления данными и их использования, которая поставлена перед мировым сообществом международной организацией CODATA (Committee on Data for Science and Technologу)  и ее  Международной Академией данных (IDA - International Data Academy), которые координируются Международным комитетом по науке ООН (International Council for Science).

В России существуют несколько магистерских программ (552819 - Компьютерный анализ и интерпретация данных, 552822 - Распределенные автоматизированные системы, 552814 - Методы анализа и синтеза проектных решений,  552805 - Интеллектуальные системы, 552811 -  Базы данных, 552812  - Системы мультимедиа и компьютерная графика, 552821 - Цифровая обработка сигналов, 552826 -Автоматизированные системы научных исследований и комплексных испытаний), в которых рассматриваются отдельные вопросы предложенной в Украине магистерской программы  «Системное проектирование».


2. Системное проектирование и инженерия знаний

За рубежом для аналогичных целей недавно в ряде ведущих вузов была введена новая магистерская специальность «Инженерия данных и знаний» (Data & Knowledge Engineering), поскольку необходимость в быстром доступе к нужной информации стала важным условием для успешного участия в научных, экономических, культурных и социальных процессах как на работе, в контакте с государственными учреждениями, так и дома, в магазинах и банках, в школах, университетах, и т.п. Информацией, как правило, считаются любые структурированные данные, которые имеют контекстное значение. Что в таком случае являет собой знание? Знание - это краткое изложение информации, которая собирает воедино структурированные данные и подытоживает на высоком уровне прошлый опыт. Знания отображают общую, стабильную и долгосрочную информацию в какой-то области, в то время как данные выражают конкретную, изменяемую и кратковременную информацию. Конечно, информация, которая потребляется, включает у себя и данные, и знания. Вместе они составляют ядро интеллектуальных систем.  Инженерия знаний занимается основными проблемами  создания интеллектуальных решателей задач и является важной составляющей системного проектирования.

Программа «Системное проектирование» предлагает студентам уникальное сочетание курсов компьютерных наук, прикладной математики и искусственного интеллекта.  С точки зрения компьютерных наук, акцент делается на программном обеспечении, программировании, алгоритмизации и логике, а не на аппаратной составляющей. Курсы по прикладной математике разработаны так, чтобы студенты могли быстро на практике ознакомиться с важными понятиями, методами и приемами. Искусственный интеллект позволяет формулировку разнообразных выводов, в зависимости от  доступных знаний.

Системное проектирование готовит магистров к успешной профессиональной карьере в современном обществе, в котором информация и знание - это центральные факторы. Мировое сообщество ученых, базируясь на данных и знаниях, разрабатывает мероприятия и новые технологии противостояния вызовам человечеству в начале 21-го века, связанным с угрозами нехватки энергетических носителей и питьевой воды, загрязнения окружающей среды и изменением климата, распространением болезней, дисбалансом между ростом населения Земли и возможностью производства достаточного количества еды, с глобальным «информационным бумом», когда объемы данных, которые обрабатываются на компьютерах, достигли размеров петабайт. Перед специалистами специальности «Системное проектирование»  открывается широкий спектр возможностей применения своих знаний и умений в обществе:  науке, ИКТ, медицине, биологии, экономике, управлении бизнесом и многих других отраслях.


3. Привлечение студентов к научным исследованиям и тематика магистерских диссертаций

Научные исследования магистров специальности «Системное проектирование»  выполняются на базе Центра суперкомпьютерных вычислений НТУУ «КПІ» с одним из мощнейших в Украине компьютеров, который подключен к национальной грид- инфраструктуре Украины и к европейской грид-инфраструктуре EGEE, и украинского Мирового Центра данных, соединенного с сетью подобных Мировых Центров 52-х стран мира, а также  в ведущих институтах НАНУ (ІТФ, ІМБіГ, ІК, ІПМЕ, геофизики  и другой), в которых развиваются и применяются грид-технологии, и общих научно-учебных лабораториях  ИПСА-Samsung (Южная Корея) и КПИ- Melexis (Бельгия).

Тематика исследовательских проектов магистров включает:

  • Предварительная обработка данных для интеллектуального анализа
  • Автоматическое извлечение знаний.
  • Методы и средства объединения грид- технологий  и веб- технологий, в частности, веб- сервисов и  грид- сервисов.
  • Грид - приложения для научно-технической и социально-экономической сферы деятельности, в частности, для решения задач комплексного  оптимального проектирования сложных инженерно-технических объектов и систем.
  • Средства формирования данных,  их хранения и интеллектуальной обработки, использования данных  для создания разнообразных баз данных в интересах машиностроения, энергетики, метеорологии  и тому подобное.
  • Методы эффективного использования существующих грид- ресурсов  с помощью интеллектуальной обработки данных (DataMining) и создания пилотного комплекса систем  автоматизированного принятия  решений .
  • Поддержка грид- средствами  общих учебных программ магистерской  подготовки учебных заведений разных стран.
  • Семантический грид  для науки и инженерии. Семантическая грид- платформа для поддержки инженерных виртуальных организаций.
  • Семантическое представление грид- ресурса  и его интеграция с грид- брокером сервисов.
  • Обеспечение интероперабельности  грид- сервисов на базе онтологий и автоматической их сборки.
  • Грид- и Клауд-технологии.
  • Моделирование грид- инфраструктур и их компонентов.
  • Построение онтологии для информационных ресурсов украинского СЦД.
  • Грид -система для геоинформатики.
  • Проектирование микросистем на кристалле.

4.  Базовые  и выборочные дисциплины магистерской подготовки по «Системному проектированию»

Семестр  9 (25.5 кредитов)
1. Поиск и преварительная подготовка данных
2. Распределенные среды высокопроизводительных параллельных вычислений
3. Интеллектуальная обработка данных в распределенных  информационных средах
4. Функциональное и логическое программирование
5. Поиск знаний в базах данных
6. Семантические Веб- и Грид- сервисы
7. Системы с самоорганизацией
8. Модуль на выбор
9. Модуль на выбор

Семестр 10
(23.5 кредитов)
1. Распределенные системы принятия решений и логических выводов
2. Компьютерное зрение и 3D моделирование
3. Мульти-агентные системы
4. Экспертные системы на базе нечеткой логики и нейронных сетей
5. Распознавание образов
6. Мультимодальный интерфейс пользователя
7. Методы многокритериальной и минимаксной оптимизации
8. Модуль на выбор
9. Модуль на выбор

Семестр 11
(10 кредитов)
1. Средства моделирования распределенных систем обработки данных
2. Защита знаний (противодействие атакам)
3. Информационные технологии для бизнеса
4. Модуль на выбор
5. Модуль на выбор

Выборочные  модули
1. Географические информационные системы
2. Компьютерные  игры
3. Встроенные системы
4. Биоинформатика
5. Проектный менеджмент
6. Системы мультимедиа
7. Генетические алгоритмы и эволюционное программирование
8. Проектирование систем на кристалле

Ukrainian (UA)Russian (CIS)English (United Kingdom)