Применение информационно-телекоммуникационных систем и «облачных» технологий для интенсификации научных исследований.

Вариант 1

Наблюдаемый в последние годы процесс глобализации разных видов деятельности требует новых средств для обеспечения выполнения работ. Само развитие процесса глобализации неразрывно связано с развитием информационных и телекоммуникационных технологий. Очевидно, что два эти процесса, глобализации и информационного развития, имеют сильное взаимовлияние. Научная деятельность – по сути, глобальный процесс, и ее зависимость от успешного развития и внедрения современных технологий особенно сильна. Именно в научной среде была разработана и внедрена концепция всемирной паутины, которая сегодня составляет основу всей современной сети Интернет.

Научные идеи оказали сильное влияние на современный рынок программного обеспечения. Сегодня заметную долю разрабатываемого программного обеспечения составляет свободно распространяемое программное обеспечение (СПО) [1]. СПО – это некоммерческие программы, находящиеся в свободном доступе, причем их исходный код открыт и может быть модифицирован при соблюдении достаточно разумных условий. Главные преимущества для пользователя при использовании СПО – возможность экономии средств на лицензионных отчислениях, возможность доработки программного обеспечения под свои потребности и возможность использования готовых компонентов для создания своих собственных программных систем и комплексов. Такие преимущества позволяют легко и достаточно быстро создавать сложные многокомпонентные системы, потребность в которых в научной среде особенно высока.

Научно-исследовательский центр состоит из научных коллективов (лабораторий, секторов и т.п. научных подразделений), проводящих исследования в конкретных областях наук.

Можно выделить два подхода к решению проблемы обеспечения научных коллективов современными информационными технологиями.

Первый подход – это объединение различных ресурсов исследовательских центров или лабораторий в виртуальную организацию для совместного использования имеющихся ресурсов. В качестве примера можно привести концепцию Грид [2], в основе которой лежит именно задача обеспечения работы распределенных коллективов. Основная идея концепции Грид состоит в создании программного инструментария и аппаратной инфраструктуры, которые обеспечили бы условия работы виртуального коллектива вне зависимости от географического расположения членов коллектива, их административной принадлежности и организационной структуры частей коллектива. Система Грид обеспечивает прозрачное и удобное использование всех объединенных аппаратных и программных ресурсов для членов виртуального коллектива и закрывает доступ к этим ресурсам для всех посторонних.

Второй подход – это создание готовой инфраструктуры для предметной области, в которой любой пользователь имеет возможность удаленного использования ресурсов, созданных и поддерживаемых третьей стороной. Так, популярный проект NanoHub американского Национального научного фонда (NSF) по созданию среды для вычислительных нанотехнологий [3] относится ко второму типу. Основная идея подхода – создание вычислительных и информационных ресурсов по определенной предметной области. Эти ресурсы на сегодняшний день базируются на облачной технологии вычисления и хранения информации и доступа к ним через специальный интерфейс.

В рамках такого подхода пользователь должен иметь только современный браузер и доступ в интернет для работы с программным обеспечением, запускаемым где-то в сети поставщика услуги.

Таким образом, в первом случае мы имеем механизм для создания виртуального коллектива, а во втором случае – механизм для использования коллективного ресурса.

основные проблемы и задачи, возникающие при проведении научных исследований:

1) задача поддержания высокого темпа проводимых исследований с целью достижения их конкурентоспособности предполагает быстрое распространение информации в научной среде посредством электронных публикаций и материалов конференций, приводит к их быстрому использованию другими коллективами, особенно в хорошо финансируемых областях естественных наук (энергетика, новые материалы, микроэлектроника); для конкурентоспособности необходим эффективный доступ к информации, а также высокий темп проведения исследований, который можно поддерживать с применением новых инфокоммуникационных средств поддержки работы коллектива;

2) проблема глобальности процесса научных исследований требует поддерживать международное сотрудничество, для чего необходимы эффективные средства поддержки работы виртуальных коллективов;

3) проблема воспроизводства научных кадров, то есть осуществления процесса обучения как на уровне студентов старших курсов, так и на уровне практикантов и аспирантов, важна для организации процесса обучения в новых условиях с повышенным темпом накопления и обновления информации, для чего необходима разработка и внедрение соответствующих инфокоммуникационных средств;

4) задача достижения критической массы коллектива для его успешной и конкурентной научной деятельности: существует связь между размером научного коллектива и его успешностью [4]. Оказывается, успешные и устойчиво развивающиеся научные коллективы имеют численность его членов выше некоторого значения, «критической массы» коллектива. Это значение различается для разных областей естественных наук. Средства обеспечения работы виртуальных коллективов могут эффективно увеличить критическую массу за счет объединения лабораторий в виртуальный коллектив со сверхкритической массой и обеспечить ему успешное функционирование;

5) задача автоматизации операций научных исследований предполагает сбор и генерирование данных, их обработка, анализ и визуализация, что очевидно требует применения высокоэффективных инфокоммуникационных технологий.

Применение современных инфокоммуникационных технологий позволяет решить все перечисленные проблемы и сделать исследование эффективным. Обработка данных в электронном виде, доступ к современной литературе, электронные учебные курсы — все эти элементы существуют по отдельности, но часто плохо стыкуются между собой.

Основная задача состоит в обеспечении научно-исследовательского коллектива инфокоммуникационной системой, интегрирующей в себе через единый интерфейс информационные, телекоммуникационные и вычислительные ресурсы, необходимые для успешной научной деятельности исследовательского коллектива.

Научная деятельность в области естественных наук может быть разложена на следующие составляющие:

• научная деятельность члена научного коллектива, в том числе:

- реализация экспериментальных исследований;

- осуществление теоретических исследований;

- проведение вычислений, численных экспериментов и моделирования;

- обработка результатов вычислений, их визуализация;

• обсуждение текущей научной работы на семинарах научного коллектива;
• подготовка научных статей, научных отчетов, устных и стендовых докладов, презентаций;
• общение с коллегами из других коллективов;
• участие в семинарах и конференциях в качестве докладчика и слушателя;
• написание заявок в научные фонды на проведение научных работ и конференций;
• преподавательская деятельность члена научного коллектива:

- подготовка учебных материалов – лекций, методических пособий;

- чтение лекций и проведение семинаров;

- научная работа со студентами и аспирантами;

• административная деятельность члена научного коллектива:

- участие в научных советах;

- реферирование статей, экспертиза грантов, заявок и т.п.;

- решение текущих административных вопросов – финансирование, материальное обеспечение исследований.

для осуществления скоординированной деятельности научного коллектива, работающего над конкретной проблемой, и научно-исследовательского центра в целом необходима система, которая обеспечивает совместную работу над проектами и документами, включая поддержку версий документов, контроль даты этапов проекта, а также имеет систему генерации отчетов. Пример такой системы – Egroupware [6]. Для обеспечения проведения семинаров, групповых обсуждений научного коллектива и участия в конференциях может быть использована, например, система AccessGrid [7].

Практически для каждой из вышеперечисленных составляющих научной деятельности исследовательского коллектива имеется богатый выбор компонентов свободно распространяемого программного обеспечения. Однако интеграция разнородных компонентов в единую систему – это задача чрезвычайно высокого уровня сложности, так как в этом случае возникают вопросы отсутствия единых интерфейсов и протоколов.

Аппаратные решения в настоящее время включают в себя использование рабочих станций, вычислительных кластеров и персональных систем. По-видимому, весьма перспективен «облачный» подход для большей части аппаратного и программного обеспечения, так как он позволит сократить издержки и упростить использование различных ресурсов. Необходимым элементом для успешности проекта в целом является также наличие развитой скоростной телекоммуникационной инфраструктуры.

Синтез указанных компонентов с точки зрения пользователя может быть осуществлен с применением веб-ориентированного подхода с привлечением облачных технологий. Использование облачных технологий уровня PaaS (Platform as a Service – платформа как услуга), когда пользователю предоставлен доступ к платформе, для которой он сам может разрабатывать необходимые ему приложения – оптимальный вариант для создания научных систем, интегрирующих в себя различные компоненты. Системы более низкого уровня IaaS (Insfrastructue as a Service – инфраструктура как услуга) достаточно сложны для эффективного использования конечным пользователем, а системы более высокого уровня SaaS (Software as a Service – программное обеспечение как услуга) сложны для использования провайдером.

Несмотря на все сложности использования сервис-ориентированного подхода, он дает потребителям услуг много преимуществ. Часть услуг может использоваться в рамках концепции облачных технологий, что позволит сделать использование ресурсов более эффективным, позволит построить масштабируемую и более надежную систему. Другая часть услуг может быть реализована средствами и на основе ресурсов, принадлежащих самому пользователю.

Вариант 2 (по Минину)

Сбор статистической информации – важный элемент в исследовательской и иной юридической деятельности[3]. Обработка этой информации связана с объединением данных, их группировкой, сортировкой и анализом полученных денных. Статистический анализ включает в себя определение средних значений, построение графиков и гистограмм, нахождение функциональных зависимостей и т.п. В качестве примеров можно привести расчеты, связанные с обработкой анкет при проведении социально-правовых исследований. Для достоверности решения задач такого типа большое значение имеют способ сбора статистических данных и способ их ввода в вычислительную систему. Обычно ввод данных требует значительных затрат времени, но автоматизация обработки собранных данных приводит в конечном итоге не только к его компенсации, но и обеспечивает достоверность получаемых результатов.

На всех этапах научного исследования, особенно при сборе и анализе, поиске и обработке информации, и в юридических методах исследования активно используются компьютерная техника, сети ЭВМ, информационно-телекоммуникационные и иные современные технологии (инновационные, информационно-аналитические, аналитико-статистические, экспертные, поисковые, справочные, обучающие и др.), которыми оснащены автоматизированные рабочие места исследователей.

Так, для автоматизации судебно-экспертных исследований требуется применение экспертных систем и систем искусственного интеллекта. В этой области выделяют следующие шесть разделов:

1. Автоматизация сбора и обработки экспериментальных данных, полученных при расследовании, с использованием современных научно-технических способов - вычислительных комплексов на базе измерительных приборов и компьютеров. Для анализа данных используются технологические банки данных.

2. Создание БД и АИПС по конкретным объектам экспертизы, напр., «Металлы», «Автоэмали», «Волокно» (текстиль), «Красители» (волокна), «Помада» (губная), «Бумага», «Оружие», «Наркотические средства». Эти АИПС работают самостоятельно или совместно с иными вычислительными комплексами. Так, имеются АИПС по взрывчатым веществам гражданского и военного применения, боеприпасам (определяют состав, марку взрывчатых веществ по экспериментальным данным); БД «Модель оружия-гильзы» (определяют тип оружия по пуле или гильзе).

3. Системы анализа изображений, к которым относятся почерки, подписи, отпечатки пальцев, следы обуви, следы от пуль, портреты; фотороботы для реконструкции лица, реконструкция лица по черепу (на базе Adobe Photoshop).

4. Вспомогательные модели и расчеты— моделирование криминальных ситуаций (пожаров, взрывов, аварий, дорожно-транспортных происшествий) в зависимости от условий (где возникают и как развиваются). Для различных версий используют мультипликацию - помогает составить план расследования. Самодельное оружие от боевого отличают с помощью расчетов; и т.д.

5. Автоматизированное решение экспертных задач вплоть до подготовки экспертного заключения. Этой цели служат системы поддержки судебной экспертизы (СПСЭ). С их помощью можно провести исследование и оценку вещественных доказательств, подготовить и сформулировать экспертное заключение.

Основные направления интенсификацииюридических исследованийи процесса образования:

использование возможностей современных информационных технологий, информационного обеспечения в исследовательской работе юриста;

применение новейшего программного обеспечения для повышения эффективности образовательной деятельности (Образование 2.0).

Специфика использования компьютерной техники в юридических методах исследования права и государства, таких как формально-юридический, сравнительно-правовой, правовое моделирование, правовой эксперимент, судебная статистика.

Рис.4. Методы исследования права и государства

С помощью формально-юридического метода изучаются основные понятия юриспруденции: даются определения, трактовки понятий, толкование их смысла, классификация понятий, вычленяются их признаки, осуществляется иное их исследование.

При сравнительно-правовом методе происходит сопоставление законов, иных нормативно-правовых актов правовых систем в целом, определение общих закономерностей и особенностей.

При статистических методах исследования государственно-правовых вопросов оцениваются количественные показатели, обрабатывается статистическая информация.

Конкретно-социологический метод позволяетпутем опроса (анкетирования, интервьюирования или тестирования) выяснить мнение общества по вопросам государства и права.

Анализ государственно-правовых объектов как сложных систем, противоречивых по характеру и многообразию протекающих в них процессов, требует применения комплекса методов, включая успешно апробированные в иных областях современного знания, например, моделирование (правовое, криминологическое, криминалистическое).

Усложнение и расширение предмета исследования, новые запросы практики вынуждают обращаться к точным и строгим математическим моделям и методам исследования.Применение статистических методов обусловлено наличием характерных количественных показателей, определенных статистических закономерностей в таких системах как право и государство. Эти методы показали свою эффективность в конкретных исследованиях и права, и государства, но вызвали необходимость использования электронно-вычислительной техники и специального программного обеспечения.

Известные пакеты прикладных программ позволяют оперативно обработать количественный материал, но при этом требуется и правовая, и математическая интерпретация результатов. Информационно-телекоммуникационные технологии и математическая культура повышают уровень теоретических (логических) и исторических исследований государственно-правовых явлений и процессов и существенно дополняют возможности юридических методов исследования права и государства.

[1] Ярская В.Н., д.ф.н., проф. [Электрон. ресурс] http://sstu-socwork.narod.ru/files/rabprog_soc/MTDCHMAG.htm

[2] Напр., правотворческой, правоприменительной, правоохранительной, экспертно-консультационной, организационно-управленческой. См. п.8.7. приказа Минобрнауки №1763 от 14.12.2010 г. об утв. ФГОС ВПО по направлению 030900 (магистр).

[3] См.: Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в РФ. Собр. законодательства РФ. 03.12.2007. № 49. Ст. 6043.