Функциональная структура и особенности реализации распределенной мультиагентной системы информационной поддержки инноваций
Переход к инновационной экономике очень актуален для России, имеющей большой уклон в сырьевые отрасли. Вместе с тем, одним из важных условий инновационного развития региональных экономик является эффективное информационное обеспечение инноваций, способствующее продвижению и коммерциализации научных разработок.
Информационная поддержка инноваций является сложной, многоаспектной проблемой, охватывающей не только информационное обеспечение как таковое, но и задачи методической поддержки инновационных процессов.
Первоочередной задачей, обеспечивающей зарождение и развитие нового инновационного процесса, является создание эффективных средств доступа к информационным ресурсам инноваций. Собственно информация обеспечивает среду, в которой зарождаются и активно протекают процессы создания и реализации концепций новых продуктов, технологий, организаций. В настоящее время создано большое количество информационных ресурсов поддержки инноваций – различного рода веб-порталов и отдельных Интернет-ресурсов инновационной тематики, а также информационных систем класса BPMS (Business Process Management Systems – «системы управления бизнес-процессами») и B2B (business-to-business – «бизнес для бизнеса») [1]. Эти ресурсы интегрируют в себе большой объем информации о различных инновационных предложениях, идеях, продуктах, научных разработках. Однако чаще всего ресурсы не связаны между собой, разнородны по технологиям реализации и семантике содержимого. Для совокупного использования ресурсов пользователь должен многократно повторять процедуры регистрации и поиска данных на каждом портале в отдельности. Вместе с тем, указанные типы систем ориентированы на поддержку лишь отдельных этапов инновационного процесса и не предусматривают контроль и управление за развитием инновационного проекта от этапа зарождения идеи до заключительного этапа коммерциализации конечного продукта. Чтобы повысить эффективность информационного обеспечения инноваций, необходимо обеспечить унифицированный доступ к информационным ресурсам инноваций как к единому целому.
Для решения этой задачи необходимы информационные технологии и соответствующие программно-технические средства, позволяющие строить единое информационное пространство инновационной деятельности на базе существующих информационных ресурсов инноваций, решать проблемы технологической и семантической неоднородности информационных ресурсов, обеспечить целенаправленную автоматизированную обработку данных на начальных этапах жизненного цикла инноваций, анализ вариантов их развития. Эти технологии направлены на создание виртуальной агентной бизнес-среды развития инноваций, в которой программные агенты, по заказу своих хозяев, осуществляют не только поиск и размещение информационных элементов в различных базах, но и берут на себя некоторые функции реальных субъектов инновационных процессов по оперированию информацией – подбор потенциальных бизнес-партнеров для реализации инновационного проекта, оценка параметров эффективности возможных инновационных структур, моделирование динамики развития и эффекта от запланированной инновации [2].
Для повышения эффективности информационного обеспечения регионального инновационного развития в Институте информатики и математического моделирования Кольского научного центра РАН (ИИММ КНЦ РАН) разработана мультиагентная технология информационной поддержки инновационной деятельности [3], обеспечивающая формирование и предварительную оценку потенциально эффективных инновационных структур. В рамках технологии осуществляется интеграция и автоматизированная децентрализованная обработка распределенных информационных ресурсов инноваций на базе взаимодействия программных агентов, имеющих гибридную архитектуру. Технология реализована в рамках прототипа распределенной мультиагентной системы информационной поддержки инноваций [4], представляющей собой комплекс программных агентов, функционирующих в едином информационном пространстве. В настоящей работе приводится описание архитектуры, функциональных возможностей и опыта практической реализации данной системы.
Методическую основу разработанной системы составляют предложенные научным коллективом ИИММ КНЦ РАН методы и алгоритмы самоорганизации и кооперации интеллектуальных агентов в виртуальной бизнес-среде, в частности, метод генерализации бизнес-предложений субъектов инноваций [5], методы формирования и оценки эффективности проблемно-ориентированных инновационных структур [6], а также механизмы информационного обмена между агентами в виртуальной среде [7]. Основные научные и практические результаты получены при выполнении работ по планам научно-исследовательских работ ИИММ КНЦ РАН, программе Отделения нанотехнологий и информационных технологий РАН и грантам Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ).
Архитектура и логика функционирования системы
В отличие от существующих систем информационной поддержки инноваций разработанная мультиагентная система имеет открытую децентрализованную архитектуру, показанную на рис. 1, которая обеспечивает асинхронный характер взаимодействия и коммуникации агентов. Это дает возможность их работы в условиях разнородных и ненадежных коммуникаций, что весьма актуально для систем регионального масштаба.
 |
Система представляет собой множество взаимосвязанных программных компонентов, реализующих функции разнотипных агентов, отражающих интересы субъектов инновационных процессов, общесистемных сервисов, таких, как сервис онтологий, сертификатов, а также специализированных системных служб, обеспечивающих интеграцию в систему разнородных информационных ресурсов инноваций. Содержащаяся в системе информация, являющаяся объектом оперирования со стороны программных агентов, представлена, прежде всего, формализованными описаниями инновационных предложений, а также дополнительной справочной информацией, используемой в ходе проработки и реализации инновационных проектов. С помощью этой информации агент, по заказу своего хозяина, осуществляет поиск бизнес-партнеров по реализации инновационных проектов, формирование и предварительную оценку потенциально эффективных инновационных структур, объединяющих исследователей, разработчиков, менеджеров, инвесторов, и других субъектов инноваций, задействованных в реализации проекта.
Важной особенностью рассматриваемой информационной системы является ее открытость для свободного подключения и отключения новых агентов, а также способность функционирования в условиях большого количества входящих в систему узлов. Такая свобода и масштабируемость обеспечивается заложенными в систему механизмами равноправного (пирингового) взаимодействия узлов и функциональных компонентов. С точки зрения существующих разновидностей пиринговых архитектур, рассматриваемую систему можно отнести к гибридным одноранговым системам, где основная доля коммуникаций между узлами (агентами) происходит по принципу «равный к равному», но в то же время используются некоторые централизованные общесистемные службы. К полностью децентрализованным механизмам, используемым в системе, относятся ведение адресных баз агентов, а также определение уровня репутации агентов для расчета оценки надежности потенциальных инновационных структур и регулирования доступа к ресурсам.
С точки зрения общей логики работы, рассматриваемая программная система имеет мультиагентную реализацию. Каждый субъект инновационной деятельности представлен в системе одним или несколькими программными агентами, продвигающими бизнес-предложения своих владельцев в виртуальной бизнес-среде. Тип агента соответствует бизнес-роли субъекта – исследователь, инвестор, инноватор и т.д. В функционировании системы можно выделить три основные фазы – это создание и предварительное группирование агентов, представляющих бизнес-предложения, автоматическое формирование виртуальных бизнес-площадок (самоорганизация агентов), создание и оценка потенциально эффективных бизнес-структур, ориентированных на реализацию инновационной идеи.
Каждый программный агент представляет в виртуальной среде некоторое бизнес-предложение, зарегистрированное на одном из порталов. Основная задача агента - поиск для своего владельца потенциальных партнеров по реализации инновационного или инвестиционного предложения (решается путем переговоров между агентами). Для уменьшения объемов данных, передаваемых по сети в ходе коммуникации агентов, в системе используются два типа агентов – мобильные агенты, способные перемещаться между узлами для реализации локального поиска в пределах того или иного портала, и статичные агенты, представляющие интересы своего владельца на стороне портала, в котором зарегистрировано соответствующее бизнес-предложение. Статичные агенты не проявляют инициативу в межузловом поиске бизнес-партнеров и обеспечивают коммуникации с другими статичными или мобильными агентами.
Систему образуют следующие основные функциональные модули (рис. 1):
• Агентное представительство, загружаемое на стороне серверной платформы инновационного портала. Данное представительство, в свою очередь, состоит из частей, реализующих локальное (home) и гостевое (guest) представительства. Первое выполняет функции порождения агентов и обеспечивает выполнение программного кода статичных локальных агентов, а второе – обеспечивает среду выполнения для агентов-гостей, переместившихся с других узлов системы.
• Перемещаемый программный код, реализующий мобильных агентов. Реализация мобильных агентов в виде перемещаемого кода позволяет обеспечить функциональную гибкость системы – произвольно изменять реализации алгоритмов расчета параметров инновационных структур и логики поведения агента, при условии сохранения интерфейса вызовов.
• Сервер онтологий предметной области, обеспечивающий единую терминологическую базу для общесистемных и локальных запросов на поиск объектов и инновационных предложений.
• Транслятор запросов, обеспечивающий формирование поисковых запросов к локальным информационным базам портала на основе поступившего запроса в общесистемных терминах. В ходе трансляции используются онтологии предметных областей, хранящиеся на выделенном сервере онтологий.
• Программные компоненты, реализующие внутреннюю логику функционирования агентов и протоколы межагентных коммуникаций.
Логика работы системы во многом воспроизводит идеи, заложенные в концепцию Semantic Web [8]. Но в отличие от последней, где изначально подразумевается, что процесс поиска, регистрации, обновления и обработки информации инициируется пользователем-человеком, в разработанной системе инициаторами процессов, аналогичных тем, что имеют место в Semantic Web, будут сами программы-агенты, непосредственно являющиеся представителями своих владельцев в виртуальной среде. Таким образом, от субъекта инноваций, желающего использовать разрабатываемую систему, потребуется: создать узел в распределенной виртуальной бизнес-среде; подключиться к одному из известных ему Интернет-порталов по инновационной тематике, на котором установлена разработанная система, зарегистрировать себя и свои бизнес-предложения, настроить необходимые опции своего агента. После этого следует ожидать результатов деятельности агента, который автоматически выполняет всю работу по поиску партнеров в виртуальной бизнес-среде, формированию инновационных структур и оценке их потенциальной эффективности. Информация о созданных агентах регистрируется на сервере имен агентов.
Логика функционирования системы и схема взаимодействия пользователя с системой представлены на рис. 2.
 |
На стороне портала сгенерированные агенты с максимально близкими целями объединяются в группы по областям интересов, информация о которых регистрируется в специальном реестре – «доске объявлений». На основе механизма генерализации бизнес-предложений в пределах портала осуществляется локальное формирование бизнес-площадок, объединяющих агентов с близкими интересами и целями, и генерация агента-координатора для каждой площадки. Механизм генерализации заключается в преобразовании детализированных бизнес-предложений в более общие и наоборот, за счет их отображения на древовидные концептуальные модели предметных областей. Анализ информации, представленной на «доске объявлений», позволяет определить интенсивности межагентных и межгрупповых коммуникаций на межузловом и внутриузловом уровнях, что в свою очередь позволяет оценить нагрузку на узлы системы и осуществить динамическое перераспределение агентов и групп агентов между узлами. Таким образом происходит дальнейшая самоорганизация агентов, выражающаяся в группировании активно коммуницирующих (близких по интересам) агентов в пределах бизнес-площадок, объединяющих потенциальных агентов «совместной деятельности». Организацией переговоров между агентами внутри группы управляют соответствующие агенты-координаторы. Информация о вновь сформированных бизнес-площадках регистрируется на «доске объявлений». В рамках созданных бизнес-площадок на основе межагентного взаимодействия осуществляется подбор подходящих бизнес-партнеров и формирование инновационных структур.
В процессе работы системы агент взаимодействует с конечным пользователем, предоставляя на рассмотрение результаты своей деятельности или запрашивая уточняющую информацию о заявленных пользователем инновационных предложениях в случае изменения структуры или атрибутов инновационного поля, или недостаточности информации о бизнес-предложении. При этом пользователь может выбрать, как это будет происходить: интерактивно в стиле «вопрос-ответ» или в автоматическом режиме.
Функциональные возможности и сферы применения
Разработанная система наряду с современными Интернет-системами B2B класса реализует следующие основные функции:
• автоматизированный поиск потенциальных бизнес-партнеров на основе семантического анализа бизнес-предложений субъектов инновационной деятельности;
• автоматизированное формирование инновационных структур из территориально-распределенных компонентов и выбор наиболее эффективных из них;
• генерализация бизнес-предложений субъектов инновационной деятельности;
• настройка параметров инновационных предложений и соответствующих им программных агентов в ходе диалога с пользователем;
• совместное использование информационных баз инновационных порталов;
• автоматизация обмена данными и их обработки;
• регистрация и обновление инновационных бизнес-предложений субъектов инноваций.
Разработанный прототип системы создает ряд новых возможностей для участников инновационной деятельности:
• единое информационное пространство для всех участников инновационной деятельности;
• возможность установления контактов с потенциальными партнерами;
• возможности получать информацию по всем аспектам инновационной деятельности;
• возможность получать информацию об исследованиях и разработках;
• возможности учета информационных потребностей различных участников инновационной деятельности.
Потенциальными пользователями системы могут быть не только отдельные субъекты инновационной деятельности, но и целые научные, промышленные и коммерческие организации. Система с описанным набором функциональных возможностей может успешно применяться и такими специальными видами организаций, как: специализированные инжиниринговые фирмы, центры трансфера технологий, инновационно-технологические центры, инновационные инкубаторы, технопарки и т.п.
Внедрение системы позволит повысить эффективность информационной поддержки инновационных процессов в регионе за счет возможности гибкого совместного использования разнородных территориально-распределенных информационных ресурсов инноваций и автоматизации рутинных операций по поиску подходящих бизнес-партнеров по реализации инновационных проектов и оценке перспективности потенциальных инновационных структур.
Описанная мультиагентная система реализует виртуальную бизнес-среду развития инноваций, в рамках которой реальные бизнес-процессы, связанные с зарождением, развитием и реализацией инновационных идей отображаются на соответствующие информационные процессы поиска и обработки информации.
Практическая реализация
В качестве технологии реализации использована технология Java Remote Method Invocation (Java RMI) [9], которая, по сравнению с CORBA, является гибким и мощным средством создания распределенных приложений на платформе Java, включая возможность реализации мобильных приложений. Базовые шаблоны программных компонентов системы (агентов) разработаны с помощью языка сценариев Java Language, ориентированного на реализацию асинхронного процесса взаимодействия и удаленное исполнение приложений, в программной инструментальной среде разработки многоагентных систем AgentBuilder в соответствии со стандартом FIPA (Foundation for Interaction of Physical Agents - обще¬ственная организация, созданная специалистами для разра¬ботки научно-обоснованных предложений по стандартиза¬ции языков, моделей, интерфейсов и т.д. в области многоагентных систем) [10]. В основе ядра системы лежит FIPA-OS - компонентно-ориентированная плат¬форма агентов, которая реализует такие компоненты FIPA, как Agent Communication (коммуникация агентов), Agent Management System (система управ¬ления жизненным циклом агентов) и Message Transport System (доставка сообщений между агентами).
Агенты системы имеют гибридную InteRRap-архитектуру с внутренней подсистемой имитационного моделирования (имитационным аппаратом), которая представляет собой комплекс системно-динамических моделей, с помощью которого агент становится способным имитировать сценарии развития отдельно взятых инновационных проектов по реализации генерализованных бизнес-идей, поведение компаньонов и конкурентов с целью прогнозирования рисков и экономического эффекта от капиталовложений в инновации.
Заключение
Информационная поддержка инновационного развития регионов является сложной, многокомпонентной задачей. Проблема информационной поддержки не ограничивается лишь предоставлением удобного доступа к информационным ресурсам, необходимым на различных этапах жизненного цикла инновации. С ростом объемов доступной информации, развитием эффективных технологий доступа к ней (в том числе – дистанционного), большей проблемой становится не собственно обеспечение доступа к информационным ресурсам, но оперирование большими объемами разнородных данных с целью выборки и обработки адекватной текущей бизнес-задаче информации. Применительно к задаче информационной поддержки инноваций подобная обработка заключается, в первую очередь, в поиске бизнес-партнеров по реализации инновационного проекта, формировании потенциально эффективных инновационных структур.
В таких условиях традиционная схема работы с информационной системой, где запросы на поиск и обработку данных возникали эпизодически и по инициативе пользователя, должна быть видоизменена. Для того чтобы информационная поддержка была действительно эффективной, информационная среда инноваций должна обладать некоторой внутренней активностью – работа программных сущностей по обслуживанию информационных потребностей пользователей-субъектов инновационных процессов должна быть методичной, целенаправленной и постоянной. Такую внутреннюю активность обеспечивают агентные технологии построения информационных систем [11].
В статье описаны архитектура, функциональные возможности и опыт программной реализации распределенной мультиагентной системы информационной поддержки инноваций. Система обеспечивает свободное подключение/отключение пользователей, гибкие механизмы поиска бизнес-партнеров, формирования и предварительную оценку эффективности инновационных структур.
Работа поддержана грантом Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) № 08-07-00301-а «Разработка информационной технологии и распределенной информационно-аналитической среды поддержки инновационной деятельности». Представленные в статье научные результаты используются при разработке «Стратегии социально-экономического развития Мурманской области до 2025 года».
Литература:
1. Маслобоев А.В., Шишаев М.Г. Аналитический обзор информационных систем поддержки управления бизнес-процессов // Информационные технологии в региональном развитии. – Сб. науч. тр. ИИММ КНЦ РАН, вып. VII.– Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 2007. – С.28-41.
2. Маслобоев А.В., Путилов В.А. Проблематика информационной поддержки региональных инновационных структур // Инновации. - 2007. - №6(104). - С. 73-76.
3. Маслобоев А.В. Мультиагентная технология информационной поддержки инновационной деятельности в регионе // Прикладные проблемы управления макросистемами. - Апатиты: КНЦ РАН, 2008.- С. 42-43.
4. Маслобоев А.В., Шишаев М.Г. Мультиагентная система интеграции распределенных информационных ресурсов инноваций / А.В. Маслобоев, М.Г. Шишаев // Программные продукты и системы.– 2007. – №4(92) – С. 30-32.
5. Шишаев М.Г., Маслобоев, А.В. Мультиагентная система интеграции распределенных информационных ресурсов инноваций / М.Г. Шишаев, А.В. Маслобоев // Информационные технологии и вычислительные системы. – 2008.
6. Маслобоев А.В. Метод совмещенного формирования и оценки эффективности региональных инновационных структур / А.В. Маслобоев // Вестник МГТУ – труды Мурманского государственного технического университета.– 2008. – №2 / Том. 11. вып.2. - Мурманск: МГТУ, 2008 – С. 222-230.
7. Маслобоев А.В. Механизмы взаимодействия и координации агентов в открытой мультиагентной системе информационной поддержки региональных инновационных структур / А.В. Маслобоев // Теория и практика системной динамики: Тр. II-ой Всерос. науч. конф., апр. 2007 г., Апатиты: КНЦ РАН, 2007. – С. 155-163.
8. Hendler J. Agents and the Semantic Web / J. Hendler // IEEE Intelligent Systems, Vol. 16, No. 2, March/April 2001. P. 130-151.
9. Технология Java. RMI [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://java.sun.com//docs/
10. FIPA [Электронный ресурс]– Режим доступа: http://www.fipa.org/
11. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. - М.: УРСС, 2002. - 348 с.