Kompleksite ve Etmen Temelli Simülasyon

Transkript

1 Kompleksite ve Etmen Temelli Simülasyon Dr Uğur Bilge 10 Mart 2015 Akdeniz Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi AD

2 Özet Kompleksite hakkında genel bilgi Kompleks sistemler Etmen Temelli Simülasyon Simülasyon Örnekleri Kapsam Bilimin (bilmenin) sınırları Bilme yöntemleri (Analitik, Computational, Yorumcu, Narrative,...)

3 Wikipedia bilimler hiyerarşisi

4 Wikipedia bilimler hiyerarşisi bir değişiklik önerisi : )

5 Kompleks? 1. Basit, açıklanabilir, öngörülebilir, doğrusal 2.1.Complicated (karışık?) görünen ama aslında basit, kurallara uyan, varlıklar arasındaki ilişkiler iyi tanımlanmış Saat, otomobil, uçak, bilgisayar 2.2 Kompleks (karmaşık?) Hava durumu, canlılar, beyin, toplum, ekonomi, doğal felaketler, depremler, seller, salgınlar, terorizm olayları, sosyal ağ yapıları

6 Determinism Newton (determinism, clockwork evren) Laplace ın evreni 1800 ler (mechanism) We may regard the present state of the universe as the effect of the past and the cause of the future. An intellect which at any given moment knew all of the forces that animate nature and the mutual positions of the beings that compose it, if this intellect were vast enough to submit the data to analysis, could condense into a single formula the movement of the greatest bodies of the universe and that of the lightest atom; for such an intellect nothing could be uncertain and the future just like the past would be present before its eyes. Pierre Simon Laplace, A Philosophical Essay on Probabilities (Wikipedia) Üç cisim problemi, gezegenler

7 N-cisim problemi 1887 Oscar II 60. yaş yarışması Given a system of arbitrarily many mass points that attract each according to Newton's law, under the assumption that no two points ever collide, try to find a representation of the coordinates of each point as a series in a variable that is some known function of time and for all of whose values the series converges uniformly. (Wikipedia) Henri Poincare kazanır 1912 de 3 cisim çözümü 1990 da genelleştirilmiş n-cisim çözümü

8 Kaos Edward Lorenz 1950 (Hava durumu) Kelebek etkisi Başlangıç şartlarına hassas bağımlılık Robert May 1970 (nüfus, dinamikleri) Lojistik Denklem, Bifurkasyon (dallanma)

9 Nüfus dinamikleri Nüfus = Artış Oranı * ÖncekiNüfus * (1 ÖncekiNüfus) Xp -(Xp*Xp) * Artış Oranı Xnow

10 Sistem Dinamikleri Sabit Periyodik (tekrarlı) Kompleks (edge of chaos) Kaotik (deterministik ama öngörülemeyen) Random

11 Logistic Map Bifurcation (Wikipedia)

12 Kompleks Sistemler Temsilde, Öngörüde, Kontrolde zorluklar Nonlineer Kaos Pozitif geri besleme Yüksek boyutluluk çok sayıda varlık var ve/veya çok boyutta ilişkiler Güç dağılımına (Power Law) uyan Denge noktasından uzak Açık sistemler, dışarından enerji alıp enerji yayan (dissipative) Geçmişte nerden geldiğine bağımlı (path dependant) Emergent (su, meksika dalgası) Tüm sistemler (???)

13 Kompleks Sistemlerin Özellikleri Parçalarına ayrıştırılamayan Bütün > Parçalarının toplamından fazla Enformasyon sistem içinde dağıtık bir yapıda Spontane faz değişimi Kendini organize eden (Self-organising)

14 Kompleksite Bilimi Mülti-disipliner Matematik, fizik, biyoloji, bilgisayar bilimi, ekonomi, sosyal bilimler, psikoloji, sosyoloji, felsefe

15 Disiplinlerde Kompleksite (1) Matematik Poincare 1890 (3 cisim problemi) Mandelbrot Akışkanlar Dinamiği Benard Cells 1901 (spontane faz değişimi) Termodinamik Prigogine (entropi, zamanın yönü, irreversible, self organised)

16 Disiplinlerde Kompleksite (2) Kaos Teorisi Edward Lorenz 1960s (hava durumu), James Gleick 1987 (Chaos kitabı) Fraktal, self-similar, scale-free, (kıyı hattı, sınırlar) deterministik kaos, basit kurallar, positive geri besleme

17 Coastline Paradox (wikipedia)

18 Fraktal (google images)

19 Disiplinlerde Kompleksite (3) Biyoloji Stuart Kauffman 1970s : nk modeli, boolean network, fitness landscapes Ekonomi Brian Arthur 1980s (ekonomi, positive geri besleme) Axtell and Epstein 1990s (Sugarscape) Fizik Peter Allen (Evrimsel adaptasyon) Per Bak 1987 (Self Organised Criticality)

20 Disiplinlerde Kompleksite (4) Bilgisayar Bilimleri Yapay Sinir Ağları (1950ler, 1990lar, 2010lar?) John Holland 1970s (Genetik Algoritmalar) Stephen Wolfram 1980s (Bilgisayar modelleme) Chris Langton 1990s (Artificial Life) John Casti 1990s (Would be Worlds) Felsefe Connectionism (Yapay sinir ağları) Order creation (Kaostan düzen çıkması, free lunch!) Sanat Postmodernism

21 Kompleks Adaptif Sistemler Kompleks, Kaotik, Deterministik Kural Tabanlı Kompleks Adaptif, Complex co-evolving Adaptif, otonom öğrenebilen etmenler Adaptif davranış Kurallar dizisi, ve Kural seçiminde adaptasyon Eko sistemler (evrim ve co-evolution) Sosyal sistemler arılar, karıncalar, insan toplulukları, kurumları, ekonomi

22 Kompleks problemler Kompleks Sistemlere Doğrusal Çözümler? Depremler, hava durumu tahmini, iklim projeksiyonları, ekonomik tahminler, sosyal olayları analiz, öngörü ve kontrol Çözüm yöntemleri Analitik, doğrusal parçalarına bölen Denklem çözen Optimize eden (maximize veya minimize) İstatistiksel (Lineerlik ve normal dağılım varsayımları, regresyon) Tümü pozitif geri beslemeyi ve adaptasyonu ihmal eder, hiçbiri uygun değil!

23 Etmen Temelli Simülasyon / Modelleme Santa Fe Institute Swarm TRANSIMS SugarScape StarLogo, NetLogo SimWorld

24 Life (Yapay Yaşam) Demo Her hücrenin 8 komşusu var Hücreler ölü veya sağ başlatılır Sağ bir hücrenin komşularından 2 den azı sağsa o hücre yalnızlıktan ölür. Sağ bir hücrenin komşularının 3 ten fazlası sağsa o hücre kalabalıktan ölür Bir hücrenin komşularının 2 veya 3 ü sağsa hücre aynen devam eder. Ölü bir hücrenin 3 komşusu sağsa o da hayata döner

25 Etmen Temelli Simülasyon Ana prensipler: Agents (etmen) seviyesinde modelleme Etmen kuralları tanımlanır, Otonom davranış modellenir Gözlem ve anlama amaçlı Emergence aranır Senaryo analizi yapılır

26 Etmen Temelli Simülasyon (ETS) ve Klasik Simülasyon (KS) ETS aşağıdan yukarı, KS yukardan aşağı modelleme ETS heterojen etmenlerle ve çok sayıda parametre ile çalışabilir, KS homojenlik varsayar, çok sayıda parametre ile zorlanır ETS adaptif etmenler kullanır, KS denklemler ve formüller kullanır, ETS bunlara gerek duymaz ETS açıklama ve anlama için yapılır, KS sonuç almak için kullanılır ETS ile öğrenir ve anlarsınız, KS ile sonuçlara reaksiyon gösterirsiniz

27 ETS geliştirme süreci Sanal bir deney ortamı Gerçek problemlere uygun paket yazılımlar yok Geliştirme süreci eğitici Gerçek ve sanal etmenler Geçmişte ve gelecekte çalışma olanağı

28 ETS Engelleri Teknoloji çok yeni? Çok pahalı? Beklentiler çok yüksek? Beklentiler çok düşük? Değişime direnç var (her zaman!) Veri yok (olsun, yapay veri ile başlanabilir) Bilgisayara ne koyarsanız onu alırsınız (mı acaba??)

29 Etmen sayıları ve Modelleme Az sayıda etmen: Analitik olarak çözümlenebilir, ve Oyun Teorisi (örnek: Prisoner s dilemma) Çok sayıda (homojen) birbirine benzeyen etmen: İstatistiksel çözümler Orta sayıda heterojen etmen: Etmen Temelli Simülasyon

30 Kurumsal Kompleksite Sosyal, kurumsal alanda yaklaşımlar Objectivist Reductionist Modelling Interpretist Metaphors Story telling Etmen Temelli Simülasyon(?)

31 SimWorld (simulate everything!) SimStore Container World Oil World COPD Simulator Organisational Forms Simulator Global Trade Network Simulator REDD Game

32 Sonuç Sorular :) Tanrı zar atar mı? Siyah kuğular ve bir hindinin yaşam grafiği? 2500 e kadarki güneş tutulmaları? Sonuçlar: Kompleksite her yerde! Standart kompleksite araçları yok,var olan araçlar çok nazari ve yüzeysel. Etmen Temelli Simülasyon kompleksiteyi anlama konusunda yardımcı olabilir.