Компьютерное моделирование
 Скачать 109.5 Kb.
|
|
Реферат на тему «Компьютерное моделирование»  Введение В детском саду, в начальной школе я увлекался моделированием. Создавал модели самолётиков, машин, домиков. Какое получаешь удовольствие от того, что у тебя получается! Недавно я познакомился с интересным явлением – диффузией. Диффузия – это взаимное проникновение молекул одного вещества между молекулами другого вещества, т.е. перемешивание веществ. Задался вопросом. А как это представить наглядно? Нужно создать модель. В этом мне помог компьютер. Я использовал программу Power Point. 1. Молекулы – окружности разного цвета, т.к разные вещества. 2. Между молекулами – промежутки (расстояние) 3. Молекулы движутся непрерывно и хаотично. В результате движения и существующих промежутков происходит перемешивание веществ – диффузия. И это явление сразу становится понятным. Ведь мы видим то , чего не видим на самом деле. Как это красиво! С древнейших времён человечество развивалось по всем направлениям своей деятельности. Среди людей всегда находились особенно любознательные и целеустремлённые люди, которым не сиделось спокойно, которые всё время искали что-то новое, интересное. Они постоянно что-нибудь изобретали и совершенствовали: строили дворцы, мосты и крепости, изобретали и развивали новые виды оружия. Для этого им постоянно нужно было, до осуществления своих изобретений в металле, дереве или камне, конструировать, моделировать всё это. Можно представить как самый древний изобретатель выводил чертёж лука пальцем на песке или углём на стене своей холодной пещеры. Потом, в древнем Египте и Вавилоне чертежи чертились на папирусе и пергаменте. Потом, на много столетий, в конструирование и моделирование пришла бумага. Один из самых гениальных людей – Леонардо да Винчи. Он был одновременно и врачом, и художником, и скульптором, и химиком, и изобретателем. Именно он изобрёл танк, самолёт, вертолёт, парашют и многое другое. Леонардо да Винчи особенно интересовали проблемы полёта. Он делал много рисунков и изучал летательный механизм птиц и летучих мышей. Кроме наблюдений он проводил и опыты, строил модели. Но, так как Леонардо опередил время, его модели и опыты были почти всегда неудачными. В 20 веке были целые проектные институты, где тысячи людей работали с чертёжными инструментами. Потом модели их изобретений выполнялись из дерева, пластилина или металла. Так поступают до сих пор с моделями будущих самолётов: их выполняют из металла и испытывают в аэродинамической трубе. Так проверяют устойчивость самолёта при разных скоростях, проверяют воздушные завихрения. После того как модель испытывалась в разных условиях, можно было выполнять её в натуральную величину и испытывать дальше. Все эти построения и испытания моделей занимали очень много времени и сил. И так было до изобретения компьютера. Первые компьютеры были простыми счётными машинами. А самым первым компьютером можно считать древние вавилонские счёты – абак. В XX веке компьютер развился в универсальную вычислительную машину. С помощью различных программ компьютер позволяет людям делать удивительные вещи. Одним из самых полезных применений компьютера можно считать компьютерное моделирование. Сложно представить какие великие изобретения могли бы совершить гениальные учёные прошлого, если бы у них в руках было такое средство как компьютерное моделирование. Компьютерное моделирование Компьютерное моделирование можно условно разделить на три основных класса: 1. Графическое. 2.Математичекое. 3.Физическое.  1. Моделирование графическое (предметов) Графическое моделирование – позволяет создавать модели, в том числе и 3D-модели, разных объектов (предметов), тщательнее их продумывать. Когда мои родители учились в университете (а было это 15-20 лет назад), компьютеры только начинали входить в жизнь. Люди тогда ещё не представляли какие возможности откроет компьютер для человечества. Все студенческие работы, как и научные разработки, выполнялись на бумаге. Для этого использовались самые различные чертёжные принадлежности: кульманы, рейсшины, рейсфедеры и т.д. Всё это занимало страшно много времени и сил. Для того чтобы изобразить обычный болт, необходимо было вычертить на бумаге это изделие в трёх видах. При разработке новых изделий современным конструкторским бюро нет необходимости, как 20 лет назад, изводить горы бумаги и держать огромный штат конструкторов-чертёжников. Не особенно нужны стали рейсшины и карандаши. На помощь людям пришли компьютеры. Сейчас существует много компьютерных программ для проектировщиков: AutoCAD и т.д. Но самым интересным и впечатляющим помощником конструкторов стали 3D-принтеры. 3D-принтеры 3D-принтеры из порошка, жидкости и даже бумаги творят физическую, осязаемую реальность для предметов, которые только что были не более чем электронными чертежами. Пусть они еще слишком дороги, чтобы стоять у каждого дома, но уже сегодня 3D-принтеры умеют делать настоящие чудеса. Сначала это выглядит просто как белый лист бумаги, над которой привычно трудятся печатающие головки: перед нами механика обычного струйного принтера. Но как ни стараются головки, белое поле поначалу совершенно не меняет цвета. На нем не видно ни букв, ни линий. Лишь некоторое время спустя на белом начинает потихоньку проступать цветной контур. С каждым проходом он становится все ярче и заметнее. Но вот печать завершена, и… снова все бело. Раскопки в белом порошке Дальше начинается нечто похожее на старинную детскую игру в «секрет»: это когда надо было аккуратно разгрести землю или песок, чтобы откопать стеклышко, под которым загодя спрятано что-то красивое – бусинки, яркие пуговицы или конфетные фантики. Белое поле – это не бумага, а довольно приличный толщины слой порошка. Теперь надо найти и «выкопать» из него напечатанную 3D-модель. В порошок погружается патрубок от гибкого шланга, и рабочее поле начинает постепенно расчищаться – белая «мука» резво исчезает в недрах невидимого пылесоса. Искомое находится где-то в глубине рабочего поля, и этот участок приходится расчищать бережно и аккуратно. Вот оно! Из-под толщи порошка извлекается твердый трехмерный объект – со сложным рельефом, покрашенный в разные цвета. По соседству находится специальная камера. Здесь с помощью сжатого воздуха все полости модели освобождаются от порошка, причем за счет «мягкого вакуума», создаваемого в камере, клубы этого мелкодисперсного вещества не разлетаются, а мгновенно всасываются куда-то внутрь машины. Именно так – как говорится, «без шума и пыли» – работает 3D-принтер марки Z-Printer 650. Основная сфера применения подобных принтеров – прототипирование для САПР (система автоматизированного проектирования), архитектуры, музейного дела, геологии, Это разного рода визуализация, которая позволяет максимально реалистично представить себе созданную в недрах компьютера модель. Вот очень простой пример применения этой технологии в экономике. Владимирский стеклотарный завод использует принтер для распечатки моделей стеклотары самого разного дизайна. Раньше, чтобы наладить новую производственную линию разлива и оценить разработанный дизайн, приходилось заказывать индивидуальные стеклянные прототипы стеклодувам, что долго и дорого. Теперь дизайн разрабатывается в САПР и распечатывается. Физическая модель, пусть она и не имеет прозрачности стекла, выглядит все равно реалистичнее изображения на экране. Еще интересный пример: одна из английских обувных компаний обязательно делает цветную 3D-распечатку всех своих новых, созданных дизайнерами на компьютере моделей. Конечно, твердые и негнущиеся туфли и ботинки носить нельзя, но в остальном с виду они малоотличимы от настоящих. Чернила и клей Принтер работает по технологии так называемой холодной печати – в процессе изготовления модели ничего не плавится и не спекается. Специальное программное обеспечение «нарезает» компьютерную CAD-модель на слои толщиной 0,1 мм. Затем модель «выращивается» в рабочей камере принтера путем добавления слоя за слоем (такой метод называется аддитивным). Происходит это так. Над слоем порошка (это смесь на основе гипса) движутся пять печатающих головок– четыре из них содержат цветные чернила и формируют цветное изображение из красок. Пятая головка дает прозрачный цвет. Но, разумеется, цвет – это не главное. Вместе с цветными чернилами, точно по контуру заданного компьютером слоя, на порошок разбрызгивается клей. В итоге обработанный клеем порошок затвердевает и превращается в твердую пластину, поверх которой вновь насыпается порошок – он тут же прилипает к уже созданной части модели. Затем новый порошок вновь обрабатывается клеем и, если нужно, окрашивается. Так появляется следующий слой. Модель постепенно растет вверх – со скоростью 28 мм/ч. Технология трехмерного прототипирования применима и в медицине. В одной из московских клиник такой принтер используют для изготовления прототипов сложных зубных протезов. Сначала челюсть пациента сканируют томографом, затем полученные данные загружают в трехмерный редактор, где проектируют протез. После изготовления на принтере его физической модели работа по протезированию уже идет гораздо проще и занимает меньше времени. Риск ошибки минимизируется. Принтер можно применять и в более сложных случаях. Например, если после серьезной травмы черепа человека на него предстоит поставить накладку из титана, проще и быстрее отсканировать череп томографом, создать его физическую модель и уже на ней проектировать металлическую вставку. Так срок подготовки к серьезной операции может сократиться с нескольких дней до нескольких часов. Впрочем, сегодня существуют 3D-принтеры, способные печатать из медицинских материалов и создавать не прототипы, а непосредственно протезы, например фрагменты разрушенной кости. Как напечатать механизм? Среди напечатанных образцов, неизменно привлекают внимание модели с движущимися частями. Это, например, модель подвески автомобиляА вот демонстрационный механизм с несколькими сцепленными друг с другом зубчатыми колесами. Достаточно покрутить одно колесо, и в движение придут все остальные. Невозможно даже представить себе, что все это не собрано из отдельных деталей, а напечатано как единое целое. Чтобы модель двигалась, нужен всего лишь маленький зазор между частями. Этот зазор (минимум 0,1 мм) уже заложен в 3D-модель, и принтер, когда печатает, оставляет непроклеенный участок между движущимися частями. За счет такой технологии можно делать детали, которые другими методами изготовить очень трудно. Причем это очень дешевая технология, так как изделие в процессе печати находится в массе порошка, который заполняет зазоры и не дает модели просесть под собственным весом. В других технологиях приходится использовать для аналогичных целей специальный материл поддержки, который может быть весьма дорог. Кроме того, в процесс изготовления детали привносится еще один этап – необходимость удаления поддерживающего материала из готовой модели методом растворения или выплавления. Модели, напечатанные на основе гипсового порошка, шероховатые на ощупь, и чтобы сделать их цветные поверхности более яркими и реалистичными, 3D-отпечатки покрывают разными составами, например раствором морской соли, воском. И тогда черепичная крыша на архитектурном проекте будет смотреться как черепица, а дерево– как дерево с присущими этому материалу текстурами. И все же, несмотря на реалистичность, речь идет о прототипах. Напечатанные шестеренки из гипса не смогут сколько-нибудь долго и надежно работать внутри механизма. Для того чтобы изготавливать методами 3D-печати промышленные образцы, нужна другая техника. И она, конечно, есть. Говорят, можно бесконечно наблюдать за горящим огнем и за чужой работой. 3D-печать методом селективного лазерного спекания (SLS) представляет собой сочетание того и другого и, возможно, именно поэтому относится к зрелищам магическим и завораживающим. Мерцающее пламя, напоминающее маленький бенгальский огонь, бегает по поверхности, засыпанной одноцветным порошком, а на ней проступают темные контуры будущей детали. Модель растет слой за слоем. Только в отличие от холодного метода, в системе SLS мощный лазер не склеивает, а спекает порошок, формируя твердую деталь. Разновидностью этого процесса является прямое лазерное спекание металлов (DMLS), и здесь, в отличие от SLS, где работают с термопластиками, используются металлические порошки, например, на основе титана или нержавеющей стали. Толщина слоя в DMLS может достигать 20 мкм, что позволяет изготавливать на 3D-принтерах мелкие сложные модели с минимальными допусками. На самом совершенном оборудовании этого типа, например, производимом немецкой компанией EOS, возможно создавать детали и механизмы, которые практически не требуют последующей обработки поверхностей – они готовы к работе в составе машин, в том числе в аэрокосмической индустрии. Недавно команда исследователей под руководством Энди Кина и Джима Скэнлана из Университета Саутгемптона (Великобритания) объявила о создании первого в мире беспилотного самолета, фюзеляж которого изготовлен по технологиям SLS и DMLS. Чем, собственно, 3D-печать так заинтересовала авиаконструкторов? Дело в том, что эти технологии дают небывалую свободу в реализации конструкторских идей. Разрабатывая свой дрон с размахом крыльев 1,5м, британцы решили использовать эллиптическую конструкцию крыла, применявшуюся когда-то на британском истребителе Supermarine Spitfire. Эта конструкция серьезно снижает лобовое сопротивление и дает тем самым большой выигрыш в маневренности, но... в свое время от нее отказались из-за чрезвычайной дороговизны изготовления этого сложного профиля в металле. 3D-печать снимает этот вопрос. Ей по силам любой профиль, заданный компьютерной моделью. Другое преимущество – это возможность быстрого перехода от компьютерного дизайна к летающему прототипу. Рис. Разработка и распечатка одного БПЛА занимает всего лишь неделю. При этом очередной беспилотник может отличаться от своего предшественника новыми элементами конструкции – достаточно лишь внести соответствующие изменения в CAD-модель. И это качество – пожалуй, самое ценное, что принесла трехмерная печать в проектирование. Проектируемый элемент можно многократно изменять, масштабировать, дорабатывать и получать на выходе деталь, работоспособность которой тут же проверяется в деле. При этом использование современных материалов позволяет добиваться от распечатанных моделей практически любой прочности, так что изготовление методом лазерного спекания лопастей авиатурбин – это никакая не фантастика, а вполне сегодняшний день. 2. Моделирование физическое Физическое моделирование воссоздаёт различные процессы - полёт ракет, движение автомобиля, прогнозы погоды. Прогноз погоды Теперь я хочу рассказать как готовятся прогнозы погоды, которые мы ежедневно видим на экранах телевизоров или слышим по радио. Наблюдения и прогнозирование погоды очень важно для полётов авиации, работы чрезвычайных служб, ведения сельского хозяйства, да и для простых людей. Как же составляется прогноз погоды? Для начала нужно измерить текущую погоду. Такие измерения проводятся в полевых условиях – на метеостанциях. В Москве метеостанций всего 5 . Как признаются метеорологи, этого мало. Ведь Москва большая. И, когда на севере идет дождь, на юге столицы спокойно может светить солнце. Ежедневно в одно и тоже время по Гринвичу все метеостанции мира проводят измерения температуры, влажности, скорости ветра и других параметров. После измерения всех параметров на площадке составляется специальный шифр. Этот шифр един для всех метеорологов в мире, в любой точке земного шара его смогут без проблем расшифровать. Свой код присваивается каждому природному явлению. Потом набор кодов природных явлений по электронной почте отправляется в Гидрометцентр России. Для получения наиболее полной картины используются и данные, полученные с помощью метео-спутников. В главные мировые центры данных, находящиеся в Москве, Вашингтоне и Мельбурне, стекается информация о погоде со всего мира. Все эти данные стекаются в три мировых центра, которые обмениваются этими данными между собой. Если в результате конфликтов между странами эта цепочка прервется, никто не сможет составить ни одного точного прогноза. Сами по себе результаты сбора данных наблюдений – это еще не прогноз. После их обработки (распознавание, раскодирование и первичный контроль) проводится так называемый «объективный анализ». В мощный компьютер вносится вся полученная информация. Фактически это формирование массива данных о различных метеорологических параметрах (давление, влажность, температура, скорость ветра, облачность) на разных высотах в узлах регулярной широтно-долготной сетки. Эта объемная «метеосетка» используется как начальные данные для следующего этапа – подготовки численного прогноза погоды с помощью прогностической модели, сложной компьютерной программы, которая решает систему уравнений, описывающих динамику атмосферы с учетом различных физических эффектов. В прогностической модели учитываются вращение Земли, сила тяжести, солнечное и отраженное от поверхности Земли излучение, фазовые переходы воды и т.д. Полученные решения уже позволяют прогнозировать, как может повести себя погода в ближайшем будущем. Численный прогноз – одна из самых сложных вычислительных задач. Для подобных расчетов любых вычислительных ресурсов всегда мало. Со временем модели совершенствуются, мощность компьютеров растет – и качество прогнозов улучшается. Например, сейчас успешность прогнозов погоды на трое суток находится на уровне успешности прогнозов на одни сутки 30 лет назад. В результате сложного компьютерного моделирования мы можем в любое время быстро узнать какая погода ждёт нас в ближайшие дни. Компьютерное моделирование — привлекательная замена физическим экспериментам, поскольку не требует изготовления экспериментального образца; с помощью компьютерного моделирования может быть поставлено любое число численных экспериментов и получены любые интересующие исследователя динамические показатели. Компьютерные модели могут быть использованы для выявления и устранения проблем еще до производства первого образца, что особенно важно для штучных и мелкосерийных производств. В сравнении с натурными экспериментами компьютерное моделирование — очень полезный инструмент, который обеспечивает всесторонний, рентабельный и безопасный анализ динамики механических систем. Это дает возможность с минимальными затратами подвергать тщательному анализу, в том числе, совершенно новые идеи и решения. 3.Моделирование математическое. Математические модели, используемые при решении современных практических задач, настолько сложны, что исследовать их вручную практически невозможно. Приходится прибегать к помощи компьютера. Что такое математическое моделирование? С середины XX в. в самых различных областях человеческой деятельности стали широко применять математические методы и компьютеры. Возникли такие новые дисциплины, как "математическая экономика", "математическая химия", "математическая лингвистика" и т.д., изучающие математические модели соответствующих объектов и явлений, а также методы исследования этих моделей. Математическая модель - это приближенное описание какого-либо класса явлений или объектов реального мира на языке математики. Основная цель моделирования - исследовать эти объекты и предсказать результаты будущих наблюдений. Однако моделирование - это еще и метод познания окружающего мира, дающий возможность управлять им. Математическое моделирование и связанный с ним компьютерный эксперимент незаменимы в тех случаях, когда натурный эксперимент невозможен или затруднен по тем или иным причинам. Например, нельзя поставить натурный эксперимент в истории, чтобы проверить, "что было бы, если бы..." В принципе возможно, но вряд ли разумно, поставить практический эксперимент по распространению какой-либо болезни, например чумы, или осуществить ядерный взрыв, чтобы изучить его последствия. Однако все это вполне можно сделать на компьютере, построив предварительно математические модели изучаемых явлений. Построение модели. На этом этапе задается некоторый "нематематический" объект - экономический план, производственный процесс и т.д. Сначала выявляются основные особенности явления и связи между ними. Затем найденные качественные зависимости формулируются на языке математики, то есть строится математическая модель. Под математической моделью понимают систему математических соотношений — формул, уравнений, неравенств и т. д., отражающих существенные свойства объекта или процесса. Простой пример. Представьте себе, что нужно определить площадь поверхности письменного стола. Рис. 26 Как обычно поступают в таком случае? Измеряют длину и ширину стола, а затем перемножают полученные числа. Это фактически означает, что реальный объект — поверхность стола — заменяется абстрактной математической моделью — прямоугольником. Площадь этого прямоугольника и считается искомой величиной. Как видите, из всех свойств стола мы выделили три: форму поверхности (прямоугольник) и длины двух сторон. Для нас не важны ни цвет стола, ни материал, из которого он сделан, ни то, как стол используется. (Если бы мы решали другую задачу о столе, например, сколько стоит его изготовление, то возможно, для нас важна была бы как раз эта информация.) Предположив, что поверхность стола — прямоугольник, мы легко указываем исходные данные и результат. Они связаны соотношением S=a*b. Сделанное предположение позволило «перевести» нашу задачу на язык чисел: и исходные данные, и результат — числа, а соотношение между ними задается математической формулой. Вот мы и получили самую простую математическую модель стола. Если задачу немного усложнить, то мы сможем получить модель стола с ножками или модель нашей квартиры. Если усложнить нашу задачу в миллион раз, то лёгкими математическими формулами и вычислениями уже не обойтись. И вот тут на помощь приходит компьютер. Обрабатывая в секунду огромное количество информации и выполняя огромное количество математических вычислений, компьютер может построить сложнейшие математические модели, неизмеримо более сложные, чем наша модель стола. Математическое моделирование в наше время гораздо более всеобъемлюще, нежели моделирование натурное. Математический аппарат для моделирования объектов и процессов реального мира ученые использовали очень давно, но огромный толчок математическому моделированию дало появление компьютеров, которые сегодня помогают в этой деятельности. Использование математического моделирования — это самый общий метод научных исследований. Анализировать математические модели проще и быстрее, чем экспериментально определять поведение реального объекта. Кроме того, анализ математической модели позволяет выделить наиболее существенные свойства данного объекта (процесса), на которые надо обратить особое внимание при принятии решения. Есть одна очень интересная математическая легенда. В древней Индии жил мудрец, который изобрёл игру в шахматы. Игра очень понравилась правителю – радже. Раджа решил вознаградить мудреца и спросил чего тот хочет. Мудрец-математик попросил раджу положить на первую клетку шахматной доски 1 зёрнышко риса, а на каждую последующую в два раза больше, чем на предыдущую. Раджа не был математиком и удивился «скромности» мудреца. Но когда слуги раджи попытались отсчитать требуемое количество зёрнышек, выяснилось, что столько зерна нет во всей Индии. На самом деле полученная масса риса превышает мировой урожай сотни раз. В легенде речь идёт о сумме чисел геометрической прогрессии, где каждое следующее число равно предыдущему, умноженному на 2, начиная с 1. Число клеток на шахматной доске – 64. Решение задачи будет таким: Т=1+2+4+8+16+32+…+263= 18 446 744 073 709 551 615. А на 64-ую клетку приходится 9 223 372 036 854 780 000 зёрнышек. Давайте теперь на практике построим математическую и графическую модели этой легенды. В этом нам поможет очень известная и полезная программа Exel. 4.Моделирование, как путь в будущее. Компьютерное моделирование нaшей жизни Мир – сложная штука, и принять судьбоносное решение в нем бывает подчас весьма трудно. Может, лучше не полагаться на нашу сомнительную интуицию, просто ввести нужные параметры в какой-нибудь суперкомпьютер и посмотреть, как будет разворачиваться сценарий? Хорошая программа-симулятор смогла бы отработать целый набор параллельных жизней, возникающих после того, как вы проходите очередную развилку на вашем жизненном пути, – выбирая, как учиться, с кем встречаться и взять ли домой этого симпатичного дворняжку-щенка. В американской армии уже используют тактические симуляторы – с их помощью предсказывают исход сражений и оптимизируют организацию каналов боевого снабжения. Сейчас исследователи из Института технического творчества при Университете Южной Калифорнии разрабатывают проект Intelligent Forces. Его цель – смоделировать поведение гражданского населения и партизанских сил в масштабе отдельно взятого города. Если поле боя переносится из Багдада в Вашингтон, в этой модели можно будет даже поменять параметры, отражающие культурный уровень и привычки населения. В сравнении с такой задачей совсем несложным выглядит предсказание, что изменится в вашей жизни, если вы потребуете у родителей больше карманных денег, победите в школьной математической олимпиаде или вдруг бросите школу, чтобы попробовать свои силы в разведении крупного рогатого скота. Через десяток-другой лет подобные подходы и компьютерное моделирование, возможно, будут использоваться нами каждый день. Действительно, почему бы не обратиться к какой-нибудь сложной компьютерной программе, когда перед нами встает сложный, или не очень сложный, житейский вопрос. Мы не можем заглянуть в будущее, как в соседнюю комнату. Но одно можно утверждать точно - в ближайшем будущем, используя методы компьютерного моделирования, люди смогут просчитывать и составлять модели этого самого будущего. Но не станет ли тогда неинтересной сама жизнь? Главная задача человечества – продлить жизнь человека… А для этого необходимо создать компьютерную модель мозга. Компьютер производит огромное множество операций и вычислений в своём мозге - процессоре. Но ни один компьютер пока не смог повторить действия мозга человека. Мозг человека состоит примерно из 100 миллиардов нервных клеток – нейронов. В человеческом мозге происходит одновременно масса химических, электрических и физических процессов, которые мы называем мыслями. Повторить всё это техника пока не смогла. В политехническом институте швейцарского города Лозанна стартует проект Human Brain Project, в рамках которого к 2023-му году с помощью еще 13 европейских центров будет создан самый крупный компьютерный аналог человеческого мозга. И будет в нем работать столько же нейронов, точней, их электронных моделей, сколько их есть у нас в голове – 100 миллиардов. Наш мозг потребляет столько энергии, что ее едва хватит для 30-ваттной лампочки, а умеет неизмеримо больше, чем самые совершенные из нейронных сетей, созданных человеком. Однако у главы проекта, профессора Генри Маркрама, цели вполне практические. Все, что ему нужно, – это универсальный инструмент для изучения болезней человеческого мозга и механизмов его работы. От болезней мозга страдает четверть населения планеты. И эта болезнь прогрессирует. а большинство медицинских и фармакологических компаний не могут проводить глубоких исследований человеческого мозга из-за их сложности и дороговизны. Для объединения их усилий нужна модель мозга, пусть пока даже несовершенная, которая сможет облегчить усилия учёных. Имея компьютерную модель человеческого мозга, учёные и врачи смогут точнее понимать все процессы, проходящие в человеческой голове, быстрее найти новые лекарства, новые пути лечения болезней мозга и спасти много человеческих жизней. Моделирование мозга с помощью IBMКорпорация IBM и Федеральный политехнический университет Лозанны (Ecole Polytechnique Fеdеrale de Lausanne, EPFL) представили крупномасштабную совместную исследовательскую инициативу под условным названием Blue Brain Project, призванную вывести на новый уровень исследования мозга. В течение следующих двух лет ученые обеих организаций, используя колоссальные вычислительные мощности суперкомпьютера IBM Server Blue Gene, будут совместно создавать детальную модель нейронной структуры новой коры головного мозга (неокортекса), самой большой и самой сложной части человеческого мозга. Постепенно включая в проект моделирование других частей мозга, ученые, в конечном счете, надеются построить точную компьютерную модель мозга в целом. По сути, мы не так много знаем о том, как работает мозг. С помощью этой модели ученые смогут осуществлять компьютерное моделирование работы мозга на молекулярном уровне для выяснения того, как устроены такие внутренние процессы, как мышление, понимание и память. Ученые также надеются лучше понять, как и почему в мозгу происходят сбои определенных микроцепей, являющиеся причиной таких психиатрических расстройств, как аутизм, шизофрения и депрессия. Моделирование мозга на клеточном уровне - это сложнейшая задача, требующая учета сотен тысяч параметров. IBM имеет уникальный опыт в моделировании биологических процессов и самых совершенных суперкомпьютерных технологиях. Соединяя ресурсы и опыт, ученые приступают к одной из самых амбициозных исследовательских инициатив в истории нейробиологии. Профессор Маркрам является основателем Института мозга и мышления EPFL, где за более чем 10 лет исследований и лабораторных экспериментов накоплен самый полный в мире комплекс эмпирических данных по микроархитектуре неокортекса. Исследователи IBM планируют, используя свой опыт моделирования сложных биологических систем, построить на основе этих данных действующую трехмерную модель, воссоздающую высокоскоростные внутримозговые электрохимические взаимодействия. Применение суперкомпьютера Blue Gene для проведения экспериментов в реальном времени позволит существенно ускорить темпы исследований мозга. "При наличии точной компьютерной модели мозга значительную часть предварительных проверок и работы по планированию, которые обычно требуются для крупного эксперимента, можно осуществлять "в цифровом виде", а не в лаборатории.Система, которая будет установлена в EPFL, будет сравнима по размерам с четырьмя бытовыми холодильниками и при пиковой вычислительной производительности не менее 22,8 триллионов операций с плавающей запятой в секунду (22,8 терафлопс) станет одним из наиболее мощных суперкомпьютеров в мире. На первом этапе проекта планируется построить программную модель одной колонки - элементарного модуля неокортекса. Неокортекс составляет около 85% общей массы головного мозга человека. Именно его считают ответственным за когнитивные функции - язык, обучение, память и сложное мышление. Точная модель колонки неокортекса - это необходимый первый шаг к моделированию мозга в целом и "мостик", связывающий генетический, молекулярный и когнитивный уровни функционирования мозга. На втором и последующих этапах планируется расширить модель, включив в нее цепи из других участков мозга, а, в конечном счете, весь мозг в целом..Другая группа исследователей EPFL будет с помощью Blue Gene изучать возможности плазменных технологий получения энергии. Еще одна группа будет использовать Blue Gene для исследования конформаций белковых молекул и их роли в развитии разных болезней. Это будет мощный прорыв человечества, настоящая революция. Ведь ничего ценнее и дороже человеческой жизни в этом мире нет. И это не за горами, это ближайшее будущее. Заключение Будущее обещает нам поистине впечатляющие перспективы. Компьютерное моделирование смело вошло в нашу жизнь. Оно пронизывает все области жизнедеятельности. От подобного развития уже никуда не деться. Человечество в своей деятельности (научной, образовательной, технологи-ческой, художественной) постоянно создает и использует модели окружаю-щего мира. Модели позволяют представить в наглядной форме объекты и процессы, недоступные для непосредственного восприятия (очень большие или очень маленькие объекты, очень быстрые или очень медленные). Модели играют чрезвычайно важную роль в проектировании и создании различных технических устройств, машин и механизмов, зданий, электрических цепей и т. д. Развитие науки невозможно без создания теоретических моделей (теорий, законов, гипотез и пр.), отражающих строение, свойства и поведение реальных объектов. Все художественное творчество фактически является процессом создания моделей. Более того, практически любое литературное произведение может рассматриваться как модель реальной человеческой жизни. Моделями в художественной форме отражающими реальную действительность, являются также живописные полотна, скульптуры, театральные постановки и пр. .Моделирование — это метод познания. А познавая мир, человечество движется вперед, развивается. В этом и заключается жизнь. БИБЛИОГРАФИЯ В.В. Александрова, И.В. Симонова, О.А. Тарасова «Компьютерное моделирование пространственных форм» Л.Н. Бахвалов «Компьютерное моделирование» А.В. Немухин «Компьютерное моделирование в нашей жизни» http://images.yandex.ru http://ru.wikipedia.org |