Modelowanie Systemów Złożonych. Profil działalności Koła Naukowego GLIDER

 

Complex Systems Modeling, activity profile of scientific circle GLIDER Abstract – The article presents a profile of student scientific circle Glider, focuses mainly on modeling and simulation of complex systems.

 

Glider w nazwie koła oznacza szybowiec. W terminologii automatów komórkowych słowem Glider opisuje się jedną z najbardziej znanych struktur w grze Life (klasycznym synchronicznym i homogenicznym automacie komórkowym). Należy podkreślić, że największe praktyczne zastosowanie w modelowaniu mają obecnie automaty asynchroniczne (aktualizacja stanów pól siatki automatu w danym kroku czasowym zachodzi w sposób asynchroniczny) oraz niehomogeniczne (dopuszczalne są różne typy i stany komórek oraz zróżnicowanie funkcji przejścia na siatce automatu komórkowego).

1. Wprowadzenie

Profil działalności koła naukowego Glider obejmuje obszar sztucznej inteligencji oraz informatyki stosowanej ze szczególnym uwzględnieniem modelowania systemów złożonych (ang. complex systems). Są to systemy złożone z wielu różnych i niezależnych, ale powiązanych ze sobą części składowych. Systemy złożone wykazują właściwości obserwowalne jedynie podczas interakcji poszczególnych części składowych systemu.

Początkowo modelowanie systemów złożonych było realizowane przez zastosowanie niehomogenicznych automatów komórkowych, zaś obecnie stosuje się często systemy hybrydowe (rozumiane jako połączenie automatów z innymi technologiami) czy systemy agentowe.

2. Wybrane projekty

W tabeli wymieniono przykłady systemów złożonych, które jednocześnie były projektami badawczymi realizowanymi przez członków studenckiego koła naukowego Glider. Liczne projekty zrealizowane przez członków koła zdobyły nagrody w konkursach.

Tab. Wybrane projekty zrealizowane przez koło Glider [Sample projects realized by Glider]

Autorzy	Tytuł projektu	Osiągnięcia
Konrad Dzwinel, Wojciech Jakubowski	TrafficSIM – symulator ruchu drogowego	II miejsce, XLV Sesja Kół Naukowych AGH 2008, Sekcja Informatyki Stosowanej
Artur Kosztyła, Piotr Jakubas	Forest Fire – Model pożaru lasu	II miejsce, XLV Sesja Kół Naukowych AGH 2008, Sekcja Informatyki Stosowanej
Agnieszka Mietła, Iwona Waśniowska	Modelowanie kontrolowanego uwalniania leków z hydroksyapatytowych kształtek	II miejsce, XXXIII Międzynarodowa Sesja Studencka w Częstochowie I miejsce, XLVI Sesja Kół Naukowych AGH 2009, Sekcja Informatyki Stosowanej
Robert Lubaś, Wojciech Myśliwiec, Lech Kopeć, Janusz Lisiecki Paweł Drożański	Symulacja ewakuacji stadionu Wisły Kraków	III miejsce, XLVI Sesja Kół Naukowych AGH 2009, Sekcja Informatyki Stosowanej
Bartłomiej Pisulak	Symulacja zachowania inwestorów na giełdzie z wykorzystaniem automatów komórkowych i modelu Isinga	I miejsce, XLVII Sesja Kół Naukowych AGH 2010, Sekcja Zarządzania
Jakub Porzycki, Alicja Jaśkiewicz	Symulacja epidemii grypy za pomocą automatów komórkowych	II miejsce, XLVII Sesja Kół Naukowych AGH 2010, Sekcja Informatyki Stosowanej
Szymon Łukasik, Artur Karp, Dorota Wojtałów, Jacek Złydach	Symulacja rozprzestrzeniania się dymu i ognia w budynkach	II miejsce, XLVIII Sesja Kół Naukowych AGH 2011, Sekcja Informatyki Stosowanej
Bartłomiej Pisulak	Generowanie reguł inwestycyjnych z wykorzystaniem programowania genetycznego	III miejsce, XLVIII Sesja Kół Naukowych AGH 2011, Sekcja Zarządzania

2.1. Model pożaru lasu

Model pożaru lasu bazujący na automatach komórkowych został zaproponowany przez Piotra Jakubasa oraz Artura Kosztyłę. Przestrzeń lasu została podzielona na warstwy obejmujące kolejno: siatkę terenu, siatkę wiatru oraz strukturę lasu (runo leśne, poszycie leśne i korony drzew). Funkcja przejścia opisująca rozprzestrzenianie się ognia obejmuje wiele parametrów, np. są to: kierunek i siła wiatru, wilgotność powietrza, gęstość i struktura gatunkowa lasu. Aplikacja umożliwia również tworzenie symulacji na podstawie zdjęć lotniczych oraz satelitarnych (rys.).

2.2. Model predykcji dynamiki tłumu

Projekt jest realizowany w ramach Grantu Rektorskiego AGH w roku akademickim 2011/2012. Zagrożenia związane z tłumami stanowią duże wyzwanie. Obecnie używane systemy monitoringu pozwalają jedynie na późniejszą analizę wideo niebezpiecznych zdarzeń. Istotnym problemem jest lokalizacja niebezpiecznych zachowań w tłumie, w celu realizacji szybkiej interwencji służb porządkowych.

Głównym celem projektu jest przygotowanie prototypu systemu pozwalającego na automatyczną detekcję niektórych zagrożeń w tłumie oraz wykonanie krótkoterminowej predykcji jego zachowań. W tym celu zadanie zostało podzielone na dwie części. Pierwszą z nich jest automatyczna analiza obrazu wideo, za pomocą której uzyskuje się dane o położeniu i przybliżonych wektorach ruchu osób w tłumie oraz wykonuje detekcję anomalii w zachowaniu tłumu. Druga część projektu to predykcja zachowań ludzi z nagrania dla najbliższych minut. Do tego celu wykorzystujemy wcześniej wyekstrahowane dane z obrazu, a następnie przy pomocy systemu agentowego realizujemy predykcję zachowania tłumu w określonych sytuacjach.

2.3. Intranet dla kół naukowych

Podobnie jak poprzedni projekt, intranet dla kół naukowych realizowany jest w ramach Grantu Rektorskiego AGH w roku akademickim 2011/2012 (wspólnie z KN Synergy). Celem projektu jest stworzenie platformy internetowej, przeznaczonej do wymiany informacji między studenckimi kołami naukowymi (w początkowej fazie projektu zakres działania obejmować ma teren Krakowa). Tworzona platforma, umożliwi powiadamianie innych użytkowników o realizowanych aktualnie projektach naukowych, o planowanych wykładach, szkoleniach, bądź warsztatach organizowanych przez poszczególne koła naukowe. Stworzenie tego typu serwisu zacieśni współpracę nie tylko między poszczególnymi kołami, ale również między studentami reprezentującymi różne dziedziny nauki. Planowane jest dodanie funkcjonalności umożliwiajacych współpracę kół z przemysłem oraz biznesem.

3. Podsumowanie

W artykule przedstawiono w syntetyczny sposób profil działalności koła naukowego Glider, dotyczący modelowania systemów złożonych oraz szeroko pojętych obszarów sztucznej inteligencji. Systemy złożone są trudne do symulacji metodami klasycznymi, przykładowo za pomocą równań różniczkowych. Często jedyną możliwością ich symulacji jest zastosowanie niehomogenicznego automatu komórkowego lub metody hybrydowej. Wszystkich zainteresowanych podobnymi zagadnieniami zapraszamy do współpracy!

Bibliografia

1. [www.glider.agh.edu.pl] – Glider – studenckie koło naukowe.
2. [http://home.agh.edu.pl/~kolanauk/ph] – Studenckie Koła Naukowe Pionu Hutniczego AGH.

dr inż. Jarosław Wąs, inż. Jakub Porzycki, inż. Bartłomiej Pisulak
AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Katedra Automatyki, Studenckie Koło Naukowe Glider