Это, возможно, один из самых масштабных компьютерных проектов, когда-либо предпринимавшихся человеком.
Группа ученых из разных стран намерена создать симулятор, способный воспроизводить все, что происходит на Земле, - от погоды и эпидемий до международных финансовых расчетов и заторов на дорогах Бирмингема.
Получивший название "Живой симулятор Земли" (LES), этот проект призван помочь ученым понять, что происходит на нашей планете, как поведение человека влияет на развитие общества, и каким образом формируется окружающий нас мир.
"Многие сегодняшние проблемы, - в том числе социальная и экономическая нестабильность, войны, распространение болезней - связаны с человеческим поведением, но, похоже, существует серьезное непонимание того, как работают общество и экономика", - говорит доктор Хелбинг из Швейцарского федерального технологического института, возглавляющий проект FuturICT, в рамках которого создается симулятор.
Благодаря таким проектам, как Большой адронный коллайдер - ускоритель элементарных частиц, построенный на границе Франции и Швейцарии, - ученые больше знают о древней вселенной, чем о нашей собственной планете, утверждает доктор Хелбинг.
Человечеству, добавляет он, нужен "ускоритель знаний", который позволит сталкивать между собой не элементарные частицы, а различные области знания. "Открытие скрытых законов и процессов, определяющих жизнь общества, - это наиболее насущная научная задача нашего века", - говорит ученый.
Результатом этой работы может стать LES. С его помощью, вероятно, можно будет прогнозировать распространение инфекционных заболеваний - таких как свиной грипп, - определять методы борьбы с климатическими переменами или даже обнаруживать самые тонкие намеки на грядущие финансовые кризисы.
Но как может функционировать такая колоссальная система?
Для начала ее нужно будет "напитать" данными - огромным количеством данных, которые будут включать все, что происходит на планете, говорит доктор Хелбинг.
А двигателем системы станет цепь пока не построенных суперкомпьютеров, способная обрабатывать информацию с невиданной скоростью. И хотя "железо" для этой системы пока не готово, данные для нее уже собираются, добавляет ученый.
К примеру, в рамках проекта "Кожа планеты", осуществляемого под эгидой американского аэрокосмического агентства НАСА, создается исполинская сеть датчиков, собирающих климатическую информацию из воздуха, земли, моря и космоса.
Кроме того, по словам доктора Хелбинга, он и его коллеги уже определили в интернете более 70 источников данных, которыми можно будет пользоваться. В их числе онлайн-энциклопедия Wikipedia, картографический сервис Google Maps и хранилище данных британского правительства Data.gov.uk.
Интеграция таких потоков данных, получаемых в режиме реального времени, с миллионами других источников информации - от финансовых рынков до медицинских наблюдений или, скажем, социальных сетей - вот, что в конце концов станет питательной средой для работы симулятора, убежден доктор Хелбинг.
А следующим шагом станет определение рамок, которые позволят трансформировать эту исполинскую трясину данных, в которой вполне можно утонуть, в некие модели, которые смогут достаточно точно воспроизводить то, что происходит на Земле.
Это станет возможным только с привлечением социологов, компьютерщиков и инженеров: они определят набор правил, по которым будет работать LES. И эту работу нельзя поручать традиционным исследователям-социологам, убежден доктор Хелбинг, поскольку в их случае обычно годы работы приводят к получению весьма ограниченных объемов данных.
Нельзя полагаться и на те результаты, которые были получены раньше: технология, которая понадобится для безупречной работы LES, появится только в течение наступающего десятилетия, считает ученый.
Например, при том что LES должен будет составлять мозаику из гигантских объемов данных, ему одновременно придется понимать и то, что значат все эти данные. А это, по словам доктора Хелбинга, станет возможным только с взрослением технологий так называемой семантической паутины.
Скажем, база данных о загрязнении воздуха сегодня будет с точки зрения компьютера выглядеть примерно так же, как сведения о глобальных финансовых транзакциях: это, по большому счету, просто огромное количество разных цифр.
А технология семантической паутины кодирует не только сами данные, но и их описание, что дает возможность компьютеру воспринимать информацию в более широком контексте.
Более того, добавляет доктор Хелбинг, новый подход к объединению данных требует отделять общую информацию от имеющей отношение непосредственно к конкретному человеку.
Это позволит системе LES работать с информацией о деятельности того или иного человека, но при этом не вторгаться в область его личных данных.
Как только будет определен подход к обработке масштабных объемов информации социального и экономического порядка, появится необходимость строить суперкомпьютерные центры, которые смогут собирать эти данные, анализировать их и воспроизводить то, что происходит на Земле.
Но даже сама задача построения сети такой мощности, которая позволит справиться с колоссальными объемами информации, необходимыми для LES, очень сложна. Правда, добавляет специалист, ее нельзя считать неразрешимой.
Если посмотреть на мощности фирмы Google, например, станет ясно, что LES не должен споткнуться об эту проблему, соглашается Пит Уорден, основатель проекта OpenHeatMap и специалист информационному анализу.
Руководство Google неохотно говорит о том объеме данных, который портал в состоянии обработать. Тем не менее ходили слухи, что на май 2010 года компания располагала где-то 39 тысячами серверов, на которых обрабатывала эксабайт данных в месяц. Этого объема достаточно для того, чтобы заполнить 2 миллиарда компакт-дисков.
Если учесть, что для симуляции пригодится лишь небольшая часть нескольких сотен эксабайтов информации, обрабатываемой во всем мире, сама обработка данных не будет слабым местом системы, полагает Пит Уорден.
"Сбор необходимых данных будет представлять значительно более трудную задачу, также как и понимание того, что полезного можно из полученных сведений извлечь", - говорит он.
"Обладание огромным объемом информации недостаточно для достоверного моделирования планеты, - утверждает Уорден. - Экономика и социология, несмотря на массу информации, доступную в последнее время, так и не смогли создать теории, способные предсказать будущие процессы. Я не уверен, что еще больший объем информации здесь что-то кардинально изменит".
"Дело не в том, что мы недостаточно знаем о проблемах нашего мира, проблема в том, что мы не предпринимаем никаких действий на основе имеющейся информации", – утверждает ученый.
Несмотря на всю сложность проекта, еще большей ошибкой, как считает доктор Хелбинг, было бы нежелание использовать современные и будущие возможности компьютеров для лучшего понимания глобальных социо-экономических тенденций.
"В последние годы стало, например, очевидным то, что нам нужны более эффективные показатели, чем ВВП для того, чтобы оценивать развитие общества и качество жизни населения", - говорит он.
"В конце концов суть LES состоит в том, чтобы получить более совершенные методы оценки состояния общества, - говорит Хелбинг, - в частности, по таким вопросам, как здоровье, образование, окружающая среда и, наконец, что не менее важно, счастье".
Группа ученых из разных стран намерена создать симулятор, способный воспроизводить все, что происходит на Земле, - от погоды и эпидемий до международных финансовых расчетов и заторов на дорогах Бирмингема.
Получивший название "Живой симулятор Земли" (LES), этот проект призван помочь ученым понять, что происходит на нашей планете, как поведение человека влияет на развитие общества, и каким образом формируется окружающий нас мир.
"Многие сегодняшние проблемы, - в том числе социальная и экономическая нестабильность, войны, распространение болезней - связаны с человеческим поведением, но, похоже, существует серьезное непонимание того, как работают общество и экономика", - говорит доктор Хелбинг из Швейцарского федерального технологического института, возглавляющий проект FuturICT, в рамках которого создается симулятор.
Ускоритель знаний
Благодаря таким проектам, как Большой адронный коллайдер - ускоритель элементарных частиц, построенный на границе Франции и Швейцарии, - ученые больше знают о древней вселенной, чем о нашей собственной планете, утверждает доктор Хелбинг.
Человечеству, добавляет он, нужен "ускоритель знаний", который позволит сталкивать между собой не элементарные частицы, а различные области знания. "Открытие скрытых законов и процессов, определяющих жизнь общества, - это наиболее насущная научная задача нашего века", - говорит ученый.
Результатом этой работы может стать LES. С его помощью, вероятно, можно будет прогнозировать распространение инфекционных заболеваний - таких как свиной грипп, - определять методы борьбы с климатическими переменами или даже обнаруживать самые тонкие намеки на грядущие финансовые кризисы.
Но как может функционировать такая колоссальная система?
Для начала ее нужно будет "напитать" данными - огромным количеством данных, которые будут включать все, что происходит на планете, говорит доктор Хелбинг.
А двигателем системы станет цепь пока не построенных суперкомпьютеров, способная обрабатывать информацию с невиданной скоростью. И хотя "железо" для этой системы пока не готово, данные для нее уже собираются, добавляет ученый.
К примеру, в рамках проекта "Кожа планеты", осуществляемого под эгидой американского аэрокосмического агентства НАСА, создается исполинская сеть датчиков, собирающих климатическую информацию из воздуха, земли, моря и космоса.
Кроме того, по словам доктора Хелбинга, он и его коллеги уже определили в интернете более 70 источников данных, которыми можно будет пользоваться. В их числе онлайн-энциклопедия Wikipedia, картографический сервис Google Maps и хранилище данных британского правительства Data.gov.uk.
Море информации, в котором мы тонем
Интеграция таких потоков данных, получаемых в режиме реального времени, с миллионами других источников информации - от финансовых рынков до медицинских наблюдений или, скажем, социальных сетей - вот, что в конце концов станет питательной средой для работы симулятора, убежден доктор Хелбинг.
А следующим шагом станет определение рамок, которые позволят трансформировать эту исполинскую трясину данных, в которой вполне можно утонуть, в некие модели, которые смогут достаточно точно воспроизводить то, что происходит на Земле.
Это станет возможным только с привлечением социологов, компьютерщиков и инженеров: они определят набор правил, по которым будет работать LES. И эту работу нельзя поручать традиционным исследователям-социологам, убежден доктор Хелбинг, поскольку в их случае обычно годы работы приводят к получению весьма ограниченных объемов данных.
Нельзя полагаться и на те результаты, которые были получены раньше: технология, которая понадобится для безупречной работы LES, появится только в течение наступающего десятилетия, считает ученый.
Человеческое поведение
Например, при том что LES должен будет составлять мозаику из гигантских объемов данных, ему одновременно придется понимать и то, что значат все эти данные. А это, по словам доктора Хелбинга, станет возможным только с взрослением технологий так называемой семантической паутины.
Скажем, база данных о загрязнении воздуха сегодня будет с точки зрения компьютера выглядеть примерно так же, как сведения о глобальных финансовых транзакциях: это, по большому счету, просто огромное количество разных цифр.
А технология семантической паутины кодирует не только сами данные, но и их описание, что дает возможность компьютеру воспринимать информацию в более широком контексте.
Более того, добавляет доктор Хелбинг, новый подход к объединению данных требует отделять общую информацию от имеющей отношение непосредственно к конкретному человеку.
Это позволит системе LES работать с информацией о деятельности того или иного человека, но при этом не вторгаться в область его личных данных.
Как только будет определен подход к обработке масштабных объемов информации социального и экономического порядка, появится необходимость строить суперкомпьютерные центры, которые смогут собирать эти данные, анализировать их и воспроизводить то, что происходит на Земле.
Но даже сама задача построения сети такой мощности, которая позволит справиться с колоссальными объемами информации, необходимыми для LES, очень сложна. Правда, добавляет специалист, ее нельзя считать неразрешимой.
Если посмотреть на мощности фирмы Google, например, станет ясно, что LES не должен споткнуться об эту проблему, соглашается Пит Уорден, основатель проекта OpenHeatMap и специалист информационному анализу.
Руководство Google неохотно говорит о том объеме данных, который портал в состоянии обработать. Тем не менее ходили слухи, что на май 2010 года компания располагала где-то 39 тысячами серверов, на которых обрабатывала эксабайт данных в месяц. Этого объема достаточно для того, чтобы заполнить 2 миллиарда компакт-дисков.
Информация – еще не все
Если учесть, что для симуляции пригодится лишь небольшая часть нескольких сотен эксабайтов информации, обрабатываемой во всем мире, сама обработка данных не будет слабым местом системы, полагает Пит Уорден.
"Сбор необходимых данных будет представлять значительно более трудную задачу, также как и понимание того, что полезного можно из полученных сведений извлечь", - говорит он.
"Обладание огромным объемом информации недостаточно для достоверного моделирования планеты, - утверждает Уорден. - Экономика и социология, несмотря на массу информации, доступную в последнее время, так и не смогли создать теории, способные предсказать будущие процессы. Я не уверен, что еще больший объем информации здесь что-то кардинально изменит".
"Дело не в том, что мы недостаточно знаем о проблемах нашего мира, проблема в том, что мы не предпринимаем никаких действий на основе имеющейся информации", – утверждает ученый.
Несмотря на всю сложность проекта, еще большей ошибкой, как считает доктор Хелбинг, было бы нежелание использовать современные и будущие возможности компьютеров для лучшего понимания глобальных социо-экономических тенденций.
"В последние годы стало, например, очевидным то, что нам нужны более эффективные показатели, чем ВВП для того, чтобы оценивать развитие общества и качество жизни населения", - говорит он.
"В конце концов суть LES состоит в том, чтобы получить более совершенные методы оценки состояния общества, - говорит Хелбинг, - в частности, по таким вопросам, как здоровье, образование, окружающая среда и, наконец, что не менее важно, счастье".
