А. С. Писарев Институт высокопроизводительных вычислений и баз данных, Санкт-Петербург
| Вид материала | Документы |
- Особенности вероятностного анализа и мониторинга информационных ресурсов сети интернет, 27.09kb.
- Проектирование базы данных, 642.58kb.
- М. К. Аммосова Институт математики и информатики Кафедра информатики и вычислительного, 59.79kb.
- Программа вступительных испытаний по «Методам вычислений» направление 010500. 68 Прикладная, 72.41kb.
- Учебное пособие Допущено Министерством образования Российской Федерации в качестве, 2582.59kb.
- Задачи курса сформировать интерес учащихся к проблеме высокопроизводительных вычислений, 112.27kb.
- Программа учебной дисциплины " публикация баз данных в интернете, 81.35kb.
- Темы диссертаций "Социальная политика в условиях перехода к рыночной экономике", 1994,Ленинградский, 90.57kb.
- 1. Обязательно ознакомиться с пакетом заранее. Все вопросы можно обсудить с редакторами, 215.48kb.
- Примерная должностная инструкция главного специалиста администратора баз данных автоматизированной, 44.41kb.
ПРИМЕНЕНИЕ ПОДХОДА МНОГОАГЕНТНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ И ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ БАЗ ЗНАНИЙ ДЛЯ ЗАДАЧ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ
А.С.Писарев
Институт высокопроизводительных вычислений и баз данных, Санкт-Петербург
Тел.: (812) 251-00-38, e-mail: pisarev@fn.csa.ru
Рассматривается актуальная проблема разработки программных средств и сред разработки параллельных приложений для суперЭВМ и суперкомпьютерных центров с удаленным доступом через сеть Интернет для решения задач принятия решений и дистанционного обучения.
Особенностью одного из подходов ИВВиБД при решении данной проблемы является технология высокопроизводительных баз знаний с использованием ресурсов суперЭВМ, дистанционного визуального специфицирования знаний и многоагентных интеллектуальных систем хранения, поиска и извлечения знаний. В рамках аналогичных исследований "High performance knowledge bases", проводимых в США при поддержке Defence Advanced Research Projects Agency , разрабатываются методы приобретения, представления и манипулирования знаниями.
Архитектура и функции многоагентной распределенной информационной системы включают интеллектуальных агентов высокопроизводительных баз знаний, предметных областей, системного администратора, агентов доступа к коллекциям предметных данных, агента – посредника координатора взаимодействий, агента пользователя. Взаимодействие агентов определяется рабочим стандартом ARPA Sharing Knowledge и основывается на языке ACL (agent communication language). Разработка информационной интеллектуальной многоагентной системы включает: создание модели взаимодействия интеллектуальных агентов; разработку методов визуальной спецификации знаний; разработку инструментальных средств распараллеливания логических программ и генерации интеллектуальных агентов; разработку средств координации взаимодействия интеллектуальных агентов.
Подход, развиваемый в ИВВиБД /1,2,3/, основывается на визуальной спецификации баз знаний, в которой метазнания представлены в виде активных графических схем c концептами, связанными отношениями и функциями. Разрабатываемые специализированные средства позволяют выполнять как описание метазнаний, так и генерировать активные схемы в виде программных агентов, реализованных на Java. Особенностью агентов является способность взаимодействовать по протоколу ACL, на основе локальной базы знаний осуществлять логический вывод и обеспечивать адаптивный механизм навигации (настройку на определенную модель пользователя) в зависимости от целей работы с системой, т.е. результатов диалога с пользователем. Агенты поддерживают гибкость, расширяемость и динамические изменения различных электронных ресурсов больших масштабов.
В качестве примера в докладе рассматривается опыт применения данного подхода при реализации системы дистанционного обучения и поддержки научных исследований в областях искусственного интеллекта и психолингвистике.
Разработанные ресурсы распределенной информационной системы на основе высокопроизводительной базы знаний будут доступны пользователям, обладающим программно-техническими средствами удаленного доступа через сеть Интернет посредством интеллектуальных агентов, загружаемых с серверов Института высокопроизводительных вычислений и баз данных.
В качестве аппаратной платформы предполагается использовать суперЭВМ и ПО, имеющиеся в центре суперкомпьютерных технологий Института высокопроизводительных вычислений и баз данных (суперкомпьютеры НР CONVEX SPP16000/SPP2000, Parsytec CC/16, SUN, OCTAN). Поддержка концепции открытых систем делает возможным подключение к данной системе пользователей различных платформ. Пользовательские ПЭВМ должны быть оборудованы программно-техническими средствами удаленного доступа через сеть Интернет.
Литература
1. Gavrilova T., Voinov A., Danilchenko I., Udaltsov S., Sankina T. Problems of Multi-Agent Systems Design for Distance Learning / North-West Polytechnical University, 1997. – pp. 22-40.(in Russian).
2. Gavrilova T., Chernigovskaya T., Voinov A., Udaltsov S. Intelligent development tool for adaptive courseware on WWW. / Proc of the Fourth International Conference on Computer Aided Learning and Instruction in Science and Engineering CALISCE'98. Goteborg, Sweden, 1998. – pp. 464-467. (in English).
3. Gavrilova T., Voinov A. Work in Progress: Visual Specification of Knowledge Bases Task and Methods in Aplied Artificial Intelligence // in Lecture Notes in Artificial Intelligence v.1416 eds. A. P. del Pobil, J. Mira, M. Ali. Springer, 1998. – pp.717-726.(in English).