Власов А.И.¹, Журавлева Л.В.², Резчикова Е.В.³, Макушина Н.В.⁴, Шахнов В.А.⁵, Чебова А.И.⁶

¹Кандидат технических наук; ²Кандидат технических наук; ³Старший преподаватель; ⁴Кандидат технических наук; ⁵студент; ⁶Доктор технических наук, МГТУ им. Н.Э. Баумана, e-mail: info@iu4.bmstu.ru

ОНТОЛОГИЯ НАНОИНЖЕНЕРИИ

Аннотация

Направление наноинженерии включает в себя разработку и создание функционально законченных сложных многоуровневых приборов, устройств и систем. В последние годы получено большое количество научных результатов в области создания наносистем, нанотехники. Отдельные результаты подтверждены экспериментами и макетными или лабораторными образцами. Для построения базы знаний по разработанным технологиям микро- и наносистем используется системный подход - методология онтологического инжиниринга, на которую возлагаются следующие основные задачи: идентификация, классификация и однозначное определение терминологии и правил; постановка пользовательских вопросов; вывод ответов.

Ключевые слова: визуальные методы представления информации, концепт-карты, инжиниринг, наноинженерия, наносистемы, микросистемы, онтология.

Vlasov A.I.¹, Zhuravleva L.V.², Rezchikova E.V.³, Makushin N.V.⁴, Shachnow V.A.⁵, Чебова A.I.⁶

^1,2,4PhD in Engineering; ³Senior lecturer; ⁵student, ⁶Doctor of engineering science

NANOENGINEERING ONTOLOGY

Abstract

Nanoengineering includes the development and creation of functionally complete complex multi-level devices , devices and systems. In recent years, a large number of research results in the field of nano and nanotech is given. Some of the results were confirmed by experiments and breadboard or laboratory specimens .

To build the knowledge base of the developed micro-and nano- systems technologies the approach is used - the ontological engineering methodology. It has the following main tasks: identification, classification and unambiguous definition of terminology and rules, setting user issues; displays answers .

Keywords:, CMAP, engineering, microsystems, nanoengineering, nanosystems, ontology, visual methods of information presenting.

Введение

В рамках ФЦП «Развитие наноиндустрии в Российской Федерации» были сформированы базовые направления наноиндустрии. Структура основных тематических направлений деятельсности НСС представлена на рисунке 1. В рамках данной работы будет проведен системный анализ тематического направления – наноинженерия.

Наноинженерия – это инженерная деятельность, связанная с наноразмерными объектами и с объектами, характеризующимися размерными рядами в десятки или единицы нанометров, формируемыми методами нанотехнологий.

Среди основных направлений исследований и разработок в области наноинженерии можно выделить (Рис. 2): микроскопия наносистем, проектирование и формирование наноструктур, комплекс испытаний, сертификации и метрологических исследований наносистем, информационно-коммуникационные технологии в наноинженерии и САПР наносистем, элементная база наносистем, энергетика наносистем, наносенсорика, нанооптика, микро- и наноэлектромеханические системы.

Рис. 1 - Структура основных тематических направлений деятельности национальной нанотехнологической сети (ННС)

Таблица 1- Перечень головных организаций отраслей по направлениям развития нанотехнологий

	Наименование тематического направления	Головная организация отрасли	Ведомственная принадлежность

1.	Наноэлектроника	Федеральное государственное унитарное предприятие «Научно-исследовательский институт физических проблем имени Ф. В. Лукина»	Роспром
2.	Наноинженерия	Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный институт электронной техники (технический университет)»	Рособразование
Наноматериалы
3.1	Функциональные наноматериалы для энергетики	Федеральное государственное унитарное предприятие «Всероссийский научно-исследовательский институт неорганических материалов имени академика А. А. Бочвара»	Росатом
3.2	Функциональные наноматериалы для космической техники	Федеральное государственное унитарное предприятие «Исследовательский центр имени М. В. Келдыша»	Роскосмос
3.3	Конструкционные наноматериалы	Федеральное государственное унитарное предприятие «Центральный научно-исследовательский институт конструкционных материалов ,,Прометей‘‘», Федеральное государственное учреждение «Технологический институт сверхтвердых и новых углеродных материалов»	Роснаука
3.4	Композитные наноматериалы	Федеральное государственное унитарное предприятие «Всероссийский научно-исследовательский институт авиационных материалов»	Роспром
4.	Нанобиотехнологии	Федеральное государственное учреждение Российский научный центр «Курчатовский институт»	Роснаука
5.	Нанотехнологии для систем безопасности	Федеральное государственное унитарное предприятие «Центральный научно-исследовательский институт химии и механики»	ФСТЭК России

Рис. 2 - Основные направления исследований и разработок в области наноинженерии

Рис. 3 - Процентное соотношение основных направлений исследований и разработок в области наноинженерии

Направление наноинженерии включает в себя разработку и создание функционально законченных сложных многоуровневых приборов, устройств и систем, использующих элементы и блоки, имеющие размерные цепи с величинами порядка единиц - десятков нанометров, созданные с использованием нанотехнологий. К числу таких приборов, устройств и систем, например, относятся:

различного рода информационные микро- и наносистемы, включающие системы локации и связи, системы сбора, обработки и передачи данных, датчики и сенсоры, а также устройства мехатроники на их основе;
биомедицинские приборы и устройства, включающие как приборы и устройства диагностики, так и локальной доставки лекарств и терапии;
технологическое оборудование для производства наноструктур, наноматериалов и наносистем;
измерительное и аналитическое оборудование для диагностики и анализа наноструктур, наноматериалов и наносистем;
программные комплексы и технологии моделирования и проектирования наноструктур, наноматериалов, приборов, устройств и систем на их основе;
изделия машиностроения и приборостроения, имеющие размерные цепи с величинами порядка единиц - десятков нанометров.

Рис. 4 - Процентное соотношение продукции наноинженерии

В последние годы получено большое количество научных результатов в области создания наносистем и нанотехники. Отдельные результаты подтверждены экспериментами и макетными или лабораторными образцами. Однако переход от лабораторных образцов к промышленным достаточно сложен и до настоящего времени практически не реализован. В первую очередь это связано с необходимостью разработки как технологий, так и высокоэффективных производственных систем атомарной точности.

Основная часть инструментария наноинженерии сосредоточена в центральном Федеральном округе (Рис. 5).

Рис. 5 - Раcпределение инструментария наноинженерии по федеральным округам

Подготовка кадров по наноинженерии осуществляется рядом ВУЗов, НПЦ и НОЦ, в которых существуют программы подготовки и переподготовки кадров по направлениям наноинженерии, в том числе преподавателей средних и высших учебных заведений. Головная организация по подготовке кадров направления -Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный технический университет им. Н.Э.Баумана». С 2009 в МГТУ им.Н.Э.Баумана издается научно-популярный журнал «Наноинженерия», в Калужском филиале проводится ежегодная школа – семинар «Наноинженерия».

Необходимо в дальнейшем развивать материально-техническую базу организаций, занимающихся подготовкой кадров по направлению «Наноинженерия», а также кооперацию университетов внутри одной страны и межгосударственную кооперацию университетов и ведущих научных центров и фирм; необходимо развивать сеть центров коллективного пользования, научных центров и лабораторий при университетах и организацию их тесного взаимодействия с промышленностью, что позволит обеспечить выполнение реальных проектов по заказу промышленности или в рамках исследовательских грантов. Необходимо осуществлять отбор наиболее способных студентов последних курсов обучения и привлекать их к оплачиваемой научно-исследовательской работе, выполняемой лабораториями университетов и компаниями, ассоциированными при университетах (практически каждый университет имеет свой так называемый бизнес-инкубатор, поддерживаемый рядом компаний).

1 Направления наноинженерии

Прикладные решения и разработки в области наноинженерии базируются на результатах фундаментальных исследований в областях квантовой физики, физики твердого тела, опто- и наноэлектроники, физики и физической химии, систем пониженной размерности, коллоидной и органической химии, сканирующей зондовой микроскопии и полупроводниковых технологий, методах синтеза наноструктур и наноматериалов, т.е. по своей сути они являются междисциплинарными. Наноинженерия включает в себя ряд направлений (Рис. 6, таблица 2).

Рис. 6 - Компонентная карта наноинженерии

Таблица 2 - Направления наноинженерии

№	Направление	Содержание
1.	Наноинженерия	Инженерная деятельность человека, связанная с наноразмерными объектами, а также с объектами, создающимися методами нанотехнологий
2.	Микро- и наноэлектромеханические системы	Технологии и устройства, объединяющие в себе микро- и наноэлектронные и микро- и наномеханические компоненты
3.	Нанооптика	Раздел оптики, в которой изучаются взаимодействия излучения наноразмерных полей с атомами, молекулами и нанотелами
4.	Наносенсорика	Создание систем, чувствительных к очень малым концентрациям примесей
5.	Интерфейсы и транспорты наносистем	Способы и методы взаимодействия наносистем с другими системами (компьютерами, биосистемами и т.д.)
6.	Энергетика наносистем	Технологии энергообеспечения наносистем
7.	Элементная база наносистем	Создание наноэлектронных функциональных компонентов
8.	Микроскопия наносистем	Способы глубинного исследования наносистем
9.	Проектирование и формирование наноструктур	Процессы разработки, производства и контроля производства наносистем
10.	Комплекс испытаний, сертификации и метрологических исследований наносистем	Испытания, метрологическое и методическое обеспечение наноинженерии

Направление наноинженерии включает в себя разработку и создание функционально законченных сложных многоуровневых приборов, устройств и систем, использующих элементы и блоки, созданные с использованием нанотехнологий. К числу таких приборов, устройств и систем, например, относятся:

различного рода информационные микро- и наносистемы, включающие системы локации и связи, системы сбора, обработки и передачи данных, датчики и сенсоры, а также устройства мехатроники на их основе;
биомедицинские приборы и устройства, включающие как приборы и устройства диагностики, так и локальной доставки лекарств и терапии;
технологическое оборудование для производства наноструктур, наноматериалов и наносистем;
измерительное и аналитическое оборудование для диагностики и анализа наноструктур, наноматериалов и наносистем;
программные комплексы и технологии моделирования и проектирования наноструктур, наноматериалов, приборов, устройств и систем на их основе.

Структура номенклатуры технических объектов наноинженерии отражена на рис.7.

Рис. 7 - Номенклатура технических объектов, относящихся к наноинженерии

Основными участниками разработок в области наноинженерии на сегодня являются: во-первых, институты РАН, крупнейшие ГНЦ и Госкорпорации, реализующие федеральные целевые программы, во-вторых, научные центры и лаборатории университетов и, в-третьих, отдельные средние и малые компании (в основном специализирующиеся пока на биомедицине и измерительных системах). Сама структура распределения рынка нанопродукции между его участниками на данный момент еще не сложилась.

Для уточнения содержания и границ предметной области технологий микро- и наносистем привлечена экспертная панель (таблица 3). Работы по уточнению содержания и границ предметной области проводились в два этапа, на первом формировался базовый набор направлений предметной области, на втором проводилось его уточнение. Выявленное в рамках экспертной панели процентное соотношение основных направлений исследований и разработок в области технологий микро- и наносистем представлено на рисунке 8.

Таблица 3 - Состав участников экспертной панели

Первый этап
Региональный срез экспертов, принявших участие в опросах

Профессиональный срез экспертов, принявших участие в опросах

Второй этап
Региональный срез экспертов, принявших участие в опросах

Профессиональный срез экспертов, принявших участие в опросах

Рассмотрим предметную область «Наноинженерия» семантически. Понятие «инженерия» — комплекс организационных мер, операций и приемов, направленных на создание, изготовление, обслуживание, ремонт, эксплуатацию и/или утилизацию изделия (предмета технологии) с номинальным качеством, оптимальными затратами и обусловленных текущим уровнем развития науки, техники и общества в целом.

Понятие «Система» широко используется в науке, технике и повседневной жизни, когда говорят о некоторой упорядоченной совокупности любого содержания. Система является фундаментальным понятием, как системотехники, так и базовых теоретических дисциплин (теории систем, исследования операции, системного анализа и кибернетики). Система — это объективное единство закономерно связанных друг с другом предметов, явлений, сведений, а также знаний о природе, обществе и т.п. Каждый объект, чтобы его можно было считать системой, должен обладать четырьмя основными свойствами или признаками (целостностью и делимостью, наличием устойчивых связей, организацией и эмерджентностью).

«Наноинженерия» - это комплекс организационных мер, операций и приемов, направленных на создание, изготовление, обслуживание, ремонт, эксплуатацию и/или утилизацию функционально законченных сложных многоуровневых оптоэлектромеханических приборов, устройств и систем, использующих элементы и блоки, имеющие микро- наноразмерные цепи, созданные с использованием микро- и нанотехнологий.

С использованием технологии «экспертных панелей» был проведен опрос экспертов по структуре и составу направлений исследований и разработок в области наноинженерии (Рис. 8).

Рис. 8 - Процентное соотношение основных направлений исследований и разработок в области наноинженерии

К числу таких приборов, устройств и систем, например, относятся:

различного рода информационные микро- и наносистемы, включающие системы локации и связи, системы сбора, обработки и передачи данных, датчики и сенсоры, а также устройства мехатроники на их основе;
биомедицинские приборы и устройства, включающие как приборы и устройства диагностики, так и локальной доставки лекарств и терапии;
технологическое оборудование для производства наноструктур, наноматериалов и наносистем;
измерительное и аналитическое оборудование для диагностики и анализа наноструктур, наноматериалов и наносистем;
программные комплексы и технологии моделирования и проектирования наноструктур, наноматериалов, приборов, устройств и систем на их основе;
изделия машиностроения и приборостроения, имеющие размерные цепи с величинами порядка единиц - десятков нанометров.

В последние годы получено большое количество научных результатов в области создания наносистем, нанотехники. Отдельные результаты подтверждены экспериментами и макетными или лабораторными образцами. Однако переход от лабораторных образцов к промышленным достаточно сложен и до настоящего времени практически не реализован. Выявленной в рамках экспертной панели процентное соотношение компонентов элементной базы предметной области наносистем представлено на рисунке 9.

Рис. 9 - Процентное соотношение компонентов элементной базы наносистем

По результатам анализа и обобщения экспертных панелей определены направления исследований и разработок в области наноинженерии: микроскопия наносистем, проектирование и формирование наноструктур, комплекс испытаний, сертификации и метрологических исследований наносистем, информационно-коммуникационные технологии в наноинженерии и САПР наносистем, элементная база наносистем, энергетика наносистем, наносенсорика, нанооптика, микро- и наноэлектромеханические системы (Рис. 10).

Рис. 10 - Основные направления исследований и разработок в области наноинженерии

Рис. 11 – CMAP-карта технологий в наноинженерии

После проведения кластеризации понятий предметной области, учитывая результаты анализа экспертных панелей, в рамках декомпозиции первого уровня с использованием концептуальных карт (CMAP) было предложено выделить следующие основные группы понятий (Рис. 11), определяющие границы онтологии предметной области: маршруты проектирования микро- и наносистем на первом уровне декомпозиции, маршруты производства микро- и наносистем, компоненты микро- и наносистем, методы измерений параметров микро- и наносистем и системы компьютерного сопровождения жизненного цикла изделий (CALS технологии).

2 Визуальные методы представления знаниевой информации онтологии предметной области

Рассмотрим методику применения для формализации состава и границ предметной области: визуальные методы представления знаниевой информации онтологии предметной области в виде концептуальных семантических сетей (CMAP). Каждый из блоков на рисунке 11 является корневым узлом древовидной семантической структуры для следующих уровней декомпозиции.

Трактовка понятия «компоненты микро- и наносистем» включает в себя: компоненты, структурные единицы микро и наносистемной техники, назначение, виды преобразования, условия эксплуатации.

Маршруты проектирования микро- и наносистем – это последовательность этапов и процедур для представления процесса проектирования микро- и наносистем. Они включают в себя виды обеспечений, определяющих выполнение проектных процедур.

Маршруты производства микро- и наносистем – последовательность работ по непосредственному изготовлению микро- и нанообъектов. Маршруты производства микро- и наносистем включают в себя общую технология, технологические процессы, моделирование технологических процессов.

Методы измерений параметров микро- и наносистем – систематизированная совокупность шагов, действий, необходимых для исследования микро- и наносистем.

CALS технологии – совокупность программных компонентов направленных на информационное сопровождение жизненного цикла изделий.

При разработке CMAP карт предметной области изначально проводится анализ причинно-следственных связей - таких связей между явлениями (объектами), при которых одно явление, называемое причиной, при наличии определенных условий с необходимостью порождает или вызывает к жизни другое явление, называемое следствием. На рисунке 12 приведен пример причинно-следственной связи в виде диаграммы Исикавы.

Рис. 12 - Пример анализа причинно-следственных связей для предметной области «наноинженерия»

Любая техническая задача ставит целью решение определенной проблемы в технологическом цикле или на определенной технологической операции. Проблемы могут быть различными. Важно выделить основную проблемы, влияющую на результат всего цикла или операции.

Решение любой технической задачи начинается с анализа проблемы. Обычно решением проблемы становится создание некоторого технического объекта, выполняющего конкретные функции по устранению выявленной проблемы. В случае, если неизвестно, как синтезировать требуемый технический объект, возникает проблемная ситуация.

Описание проблемной ситуации – это, с одной стороны, формулирование потребностей, функций, которые нужно выполнить и, с другой стороны, описание тех факторов, которые мешают удовлетворить эти потребности или реализовать функции.

На рисунке 13 представлены два пути решения проблемных ситуаций.

Рис. 13 – Два вида проблемных ситуаций

Синтез технического объекта, устраняющего проанализированную проблему, зачастую ведет к появлению вторичных отрицательных эффектов. Например, существует проводящий материал «Вискум». Необходимо увеличить проводимость. Решением может стать увеличение ширины проводников, соединяющих элементы в аппаратуре. Но данное решение ведет к увеличению расхода материала, что является негативным фактором.

Появление отрицательных эффектов при синтезировании технического объекта обусловлено причинно-следственной связью. На основе данных связей можно построить противоречия, возникающие в процессе решения поставленной задачи и синтеза технического объекта.

Проблемная ситуация, которая сводится к тому, что мероприятия, направленные на улучшение одного свойства технической системы, приводят к ухудшению другого важного свойства, можно назвать операционным противоречием, так как оно соответствует операционному стилю мышления.

Таким образом, операционное противоречие (ОП) описывает ситуацию, когда изменение некоторого параметра (X) приводит к появлению положительного эффекта (ПЭ), которое ведет к улучшению одного потребительного свойства, но это сопровождается появлением и нежелательных эффектов (НЭ), приводящих к ухудшению другого потребительного свойства (Рис. 14).

Рис. 14 – Схема операционного противоречия

Формулирование операционного противоречия позволяет вычленить положительные и нежелательные эффекты, для того, чтобы провести анализ причин появления нежелательных эффектов, и, тем самым, активизирует поиск возможных направлений поиска решения проблемы.

Для исследования сложных технических объектов необходимо подробно описать, каким образом изменение одного параметра, направленное на улучшение одного потребительного свойства, приводит к ухудшению другого потребительного свойства. Эти рассуждения можно представить в виде цепочки причинно-следственных связей (Рис. 15).

Рис. 15 – Анализ операционного противоречия

Такая цепочка позволяет систематизировать и наглядно представить взаимосвязь и взаимообусловленность положительных и нежелательных эффектов при реализации того или иного мероприятия а также поставить ряд частных задач: «как можно устранить нежелательные эффекты, сохранив полезный эффект?»

Здесь используется такая мыслительная операция, как изолирующая абстракция, – разработчик отвлекается от всех остальных факторов и рассматривает, какими способами можно решить каждую частную задачу. Таким образом можно получить спектр возможных решений.

Исходя из спектра возможных решений можно выбрать несколько карт знаний.

Семантическая карта знаний – это карточка, содержащая в себе описание технологического метода исследования, производства, коррекции, а также основные характеристики описываемого объекта, его аналог в природе и противоположность. Также карта знаний содержит сведения обо всех дочерних технологиях, методах и операциях.

Таким образом, исходя из требований синтезированного технологического объекта может быть выбрана одна или несколько карт знаний. Дальнейший отбор карт осуществляется в соответствии с применимостью того или иного действия, технологии, объекта к решению противоречия.

Следует отметить, что не всегда возможно составить операционное противоречие в явном виде, выявить все причинно-следственные связи. В этом случае следует проанализировать имеющиеся данные, выделить поле деятельности. При выделении поля деятельности, например, при исследовании фотошаблонов следует обращаться к полю деятельности «литография». Выделение поля деятельности существенно сужает круг поиска подходящих решений в виде карт знаний. Далее следует выделить известные особенности и характеристики исследуемого объекта или процесса. По исследованным характеристикам производится отбор карт знаний. Отобранное количество карт знаний может быть велико, но среди отобранных можно выделить определенные группы карт, имеющие сходные характеристики, области применения и т.д. Анализ характеристик, по которым они сгруппированы, позволит выделить группы, подходящие для исследования объекта или действия, которые позволят раскрыть неизвестные ранее характеристики объекта или процесса. Совокупность проанализированных характеристик и «вновь открытых» позволит значительно сузить круг поиска среди имеющих карт знаний. Следующий этап – анализ карт знаний на применимость. Он аналогичен описанному ранее методу исследования на применимость.

Также одним из важных этапов является построение карты знаний. Рассмотрим на примере простого технологического действия построение карты знаний. Центральное место при построении карты знаний будет занимать действие, операция или процесс, при котором или во время которого возникают негативные эффекты, либо результат необходимо улучшить. В данном случае это формирование слоя двуокиси кремния при производстве СБИС. На рисунке 16 приведен пример размещения основной технологической операции на карте знаний.

Рис. 16 – Основная технологическая операция

Исходя из того, что мы знаем о технологической операции, выделяются два основных действия, которые требуются при формировании слоя двуокиси кремния при изготовлении СБИС. Это нагревание паров окислителя и контроль прогрева участков СБИС, чтобы не допустить прогрева участков СБИС ниже слоя окисла. На рисунке 17 приведен вид карты знаний после выделения основных действий. Следует отметить, что при анализе проблемы строится нисходящая карта знаний, а при поиске решений она строится восходящей.

Рис. 17 – Карта знаний с выделенными действиями

Следующий этап построения карты знаний состоит в том, что задается вопрос: «что если критический параметр действий высокий/низкий?». Берется максимальное и минимальное значение критических параметров действий и анализируется результат, к которому они приводят, а также дефекты, возникающие в случае негативного влияния значения параметра. В рассматриваемом случае при нагреве паров окислителя критическим параметром является температура паров окислителя. Температура нагрева паров может быть высокая и низкая. Высокая температура нагрева паров обеспечивает качественный слой окисла. Низкая температура нагрева паров окислителя влечет за собой некачественный слой окисла, который включает в себя следующие дефекты: непланарность, поры и низкие диэлектрические свойства. Аналогично анализируется влияние температуры при контроле прогрева участков СБИС. Низкая температура нагрева обеспечивает получение легированных областей заданных размеров, а высокая температура - некачественную структуру активных слоев СБИС, которые включают в себя следующие дефекты: разгон легированных областей, возможные подтравы, возможное окисление проводников и отжиг материала. Все выявленные дефекты так же отражаются на карте знаний. На рисунке 18 приведен полный вид нисходящей карты знаний, как результата анализа технологической операции, основных действий и изменения критических параметров данных действий. Как видно из построенной карты знаний, получено техническое противоречие в наглядной форме поскольку получение хороших результатов действий возможно только при противоположных температурах, одновременно воздействующих на объект.

Рис. 18 – Нисходящая структура карты знаний

Далее на основе результатов анализа и построенной карты знаний ставится вопрос: «как обеспечить требуемые параметры?». Стоит отметить, что карта знаний строится восходящей. На самом верху карты знаний будет указано общее решение данной проблемы. После ответа на вопрос «Как обеспечить?» были выделены два главных параметра, которые требуется обеспечить: высокое качество пленки двуокиси кремния и высокую точность изготовления размеров легированных областей. На рисунке 19 приведен вид карты знаний после ответа на вопрос «Как обеспечить требуемые параметры?».

Рис. 19 – Карта знаний по параметрическому синтезу

Исходя из построенной карты знаний и пользуясь одним из 40 приемов разрешения технических (операционных) противоречий, предложенных Г. С. Альтшуллером, находим требуемое решение, позволяющее обеспечить требуемые параметры. В данном случае таким решением стал «принцип периодического действия», который реализуется в виде поочередного окисления в кислороде и парах воды кремниевой пластины СБИС. Данное решение также отражается на карте знаний, после чего данная карта может использоваться как пример решения подобных задач и проблем. На рисунке 18 приведен вид полной карты знаний для решения проблем при формировании слоя окисла при изготовлении СБИС.

Рис. 20 – Синтезированное семантическое дерево найденного решения

Эксплуатация представленных решений направлена на развитие способностей к рассуждению и системному подходу при анализе инженерных проблем во всей полноте. Пользователи такой системы учатся анализировать поставленные задачи, выявлять основные проблемы поставленных задач, выделять области деятельности, основные технологические операции и действия, выделять критические параметры, прогнозировать и учитывать позитивные и негативные последствия при изменении критических параметров. Таким образом, у них формируется многопозиционное всестороннее восприятие поставленной задачи. В процессе анализа проблемы и вплоть до ее решения пользователь получает качественные знания в определенных областях, а также получает одно из главных умений – оперирование полученными знаниями. Таким образом построение причинно-следственных цепочек развивает целый ряд базовых навыков генерационного структурного синтеза, а инструментальная поддержка в виде БЗ позволяет развить их и получать профессиональные знания в более доступной визуальной форме.

3 Онтологический инжиниринг предметной области

Обычно под онтологией подразумевается эксплицитная, то есть явная, спецификация концептуализации, где в качестве концептуализации выступает описание множества объектов и связей между ними. Формально онтология состоит из понятий терминов, организованных в таксономию, их описаний и правил вывода.

Основной вопрос онтологии: что существует? Основные понятия онтологии следующие: бытие, структура, свойства, формы бытия (материальное, идеальное, экзистенциальное), пространство, время, движение.

Иное понимание онтологии даёт американский философ Уиллард Куайн: в его терминах онтология — это содержание некоторой теории, то есть объекты, которые постулируются данной теорией в качестве существующих.

Онтология – это попытка всеобъемлющей и детальной формализации некоторой области знаний с помощью концептуальной схемы. Обычно такая схема состоит из структуры данных, содержащей все релевантные классы объектов, их связи и правила (теоремы, ограничения), принятые в этой области. Этот термин в информатике является производным от древнего философского понятия «онтология».

Онтологии используются в процессе программирования как форма представления знаний о реальном мире или его части. Основные сферы применения — моделирование бизнес-процессов, семантическая паутина (англ. Semantic Web), искусственный интеллект.

Проектирование и разработка онтологий (онтологический инжиниринг) - ядро концепции менеджмента знаний (КМ - Knowledge Management) - является основой управления сложными "информационно наполненными" системами. Выделяют следующие этапы этапы онтологического инжиниринга:

Накопление - стихийное и бессистемное накопление информации;
Извлечение - процесс обнаружения источников данных и знаний, их "добыча" и описание (наиболее сложный и трудоемкий этап, определяющий жизнеспособность системы);
Структурирование – выделяются основные понятия, выработана структура представления информации, обладающая максимальной наглядностью, простотой изменения и дополнения;
Формализация и программная реализация - представление структурированной информации в форматах машинной обработки, т.е. на языках описания данных и знаний, и организация автоматизированной обработки и поиска информации по запросу;
Обслуживание - коррекция формализованных данных и знаний (добавление, обновление): удаление устаревшей информации (актуализация); фильтрация данных и знаний для поиска информации, необходимой пользователям.

На данный момент разработано достаточно много онтологий (онтологических моделей) для описания и управления сложными системами в самых различных предметных областях - от искусственного интеллекта, медицины, интернет-технологий, до систем управления организациями, отдельных видов деятельности и продукции.

Основная задача онтологического подхода - упорядочение знаний путем их систематизации, создания единой иерархии понятий, унификации терминов и правил интерпретации. Онтологический анализ вошел в IDEF5, один из ключевых стандартов языков описания сложных систем IDEF, и является основным средством спецификации компьютерно-ориентированных информационных систем и моделирования сложных бизнес-процессов.

Для построения эффективной онтологии предметной области необходимо решить следующий комплекс задач:

разработать иерархию онтологий, определяющих области стандартизации;
создать иерархию терминологий;
фиксировать аксиомы предметной области на неформальном ("человеческом") языке;
выбрать язык описания и перевод утверждений на формальный язык;
реализовать релевантные данные в виде единой базы знаний, состоящей из иерархически соподчиненных баз данных для каждой области стандартизации;
реализовать семантическое представление базы знаний как "единого" стандарта (в смысле представления) и разработка методики пользования концепцией.

База знаний по предметной области микро- и наносистем представлена в виде формализованной модели данных и построенна по методологии онтологического инжиниринга. Она включает терминологию, т.е. формально определенных термины, и правила - логическиt отношений ограничительного характера между ними. База знаний описана с помощью визуальных семантических схем и фреймовой структуры, что позволяет применять для обработки данных и вопросов, задаваемых пользователями, дедуктивные возможности логики первого порядка. Причем главная возможность - это автоматическое извлечение скрытых истинных фактов (имплицитная информация) при наличии исходных, введенных в базу (эксплицитная или явная информация).

Для построения базы знаний по технологиям микро- и наносистем используется системный подход - методология онтологического инжиниринга, на котороую возлагаются следующие основные задачи: идентификация, классификация и однозначное определение терминологии и правил; постановка пользовательских вопросов; вывод ответов.

Рассмотрим подробнее методологические принципы использования онтологии для решения задач по понятийной идентификации, классификации, стандартизации и наглядному представлению концептуальной модели предметной области в различных сферах науки и человеческой деятельности. По определению Тома Груббера, впервые применившего это понятие в области информационных технологий [7], онтология как спецификация концептуализации - уже не только философский термин, означающий учение о бытии. Сначала термин в новом значении стал использоваться в области математики, где слабо формализованные концептуальные модели всегда сопутствовали строгим математическим определениям. Сейчас онтология всё более широкое применение находит в следующих науках - менеджменте, экономике, электронном бизнесе, где структурирование и визуальное представление информации составляет значительную сложность [9]. К числу таких «размытых» междисциплинарных областей, в которых ощущается насущная необходимость определённого упорядочения на основе построения онтологии с элементами визуализации, в данной работе отнесена область технологий микро- и наносистем.

Хотя понимание термина «онтология» и само модельное представление онтологии существенно зависит от контекста и целей их использования, в дальнейшем в данной работе будем придерживаться следующего формального представления:

О = (С, R, A),

где:

С - конечное множество концептов (понятий, терминов) предметной области, которую представляет онтология;

R - конечное множество отношений между концептами;

A - конечное множество аксиом или функций интерпретации, заданных на концептах и (или) отношениях.

Область технологий микро- и наносистем постоянно развивается, что отражается в расширении, динамичном изменении понятийной системы. Создание формальной онтологии для такой предметной области является чрезвычайно сложной задачей. Поэтому для формирования исходной отологической модели области технологий микро- и наносистем предлагается использовать методологию концептуальных карт (концепт-карт, CMAP).

Концепт-карта - это графический инструмент для организации и представления знаний. По сути, они являются циклическими графами, причём вершинами графа являются понятия (концепты - С), а рёбрами графа являются связи между понятиями (отношения - R). Концепты выражаются лексическим термином - словом (или словосочетанием). Пример концепт-карты, рекурсивно раскрывающей свою сущность, представлен на рисунке 21.

Рис. 21 – Рекурсивная модель концептуальной карты

Впервые коцепт-карты были предложены в начале 70-х гг. профессором Джозефом Новаком (Joseph D. Novak) из Корнелльского университета для изучения детского мышления и формирования первых научных понятий. Это исследование использовало идеи Дэвида Аусубела [7] о формировании понятийного мышления. Концепт-карты оказались эффективным инструментом отображения понятийной системы человека. Благодаря этому они стали использоваться в обучающих системах (E-learning), для формальных обоснований в химии и аргументации высказываний в биологии, затем для описания процессов проведения научных исследований и при разработке баз знаний.

Обоснованность выбора концептуальных карт для формирования онтологической модели в области различных актуальных технологий (например, военных, технических, педагогических) обусловлена следующими их достоинствами при использования в качестве средства структурирования знаний:

Системность - концепт-карта представляет целостный, осмысленный взгляд на предметную область с учетом ее иерархичности, структурированности и многоаспектности;
Единообразие - знания, представленные в единой форме, эффективно воспринимаются и воспроизводятся;
Научность - построение концепт-карты базируется на положениях философии конструктивизма и достижениях когнитивной науки, связано с глубоким анализом структуры отношений предметной области, что позволяет выявить новые, ранее невербализованные логические связи во всей их полноте;
Универсальность - концепты и связи имеют всеобщий характер, что позволяет их использовать для установления взаимосвязей разных классов концептов предметной области;

Рис. 22 – Связь процесса формирования карты с видами памяти человека

Когнитивность - при формировании и анализе концепт-карты используются все виды памяти человеческого мозга, что позволяет обучающимся и взаимодействующим специалистам быстро и точно усваивать представленные картами знания во всей их полноте [9] (Рис. 22);
Поддерживаемость (инструментальность) - для формирования концепт-карт разработан и доступен для получения и использования комплекс специального программного обеспечения, обладающий широкими возможностями для совместной работы группы специалистов, который постоянно совершенствуется Флоридском институтом человеческого и машинного познания (IHMC);
Открытость к взаимодействию - разработан ряд конверторов, позволяющих транслировать в концепт-карты онтологии, представленные на других языках описания [10];
Инновационность – концепт-карты могут быть использованы для порождения новых знаний на ассоциативной основе.

Для этого предлагается в первую очередь создать информационный портал в сети Интернет, посвященный вопросам создания, развития и использования онтологии актуальных современных технологий. Он должен содержать онтологию верхнего уровня - онтологию технологий, открытую часть прикладных онтологий области технологий микро- и наносистем. В портале следует отражать изменения, вносимые в онтологию области технологий микро- и наносистем, предоставлять доступ к нормативным документам в области технологического домена, публикациям в этой области, содержать сведения о планируемых мероприятиях (конференциях, форумах) по развитию технологий, рекомендации по использованию онтологии области технологий микро- и наносистем в системах поддержки принятия решений и информационных системах.

Решения, реализованные в Сmap Tools, целесообразно использовать для создания перспективной автоматизированной системы поддержки развития онтологии технологий микро- и наносистем.

Анализируя вышеизложенное, можно сформулировать основные задачи онтологического инжиниринга предметной области (см. таблицу 4).

Таблица 4 – Спецификация основных задач, возлагаемых на онтологию конкретной предметной области

№	Наименование задачи	Формулировка задачи	Инструменты решения задачи
1	2	3	4
1	Структуризация предметной области	Сформулировать структуированное описание предметной области, базируясь на неструктуированных источниках информации, в том числе содержащимися в материалах Учебно-методических комплексов, поставленных в рамках Государственного контракта №П761 от 12 ноября 2008 года «Закупка учебно-методического обеспечения для подготовки кадров по программам высшего профессионального образования для тематического направления ННС «Наноинженерия»	Системный подход к изучения вопросов наноинженерии, сбор и фиксация знаний о предметной области на бумажной носителе, включающие: определение основных понятий и их взаимоотношений в выбранной предметной области; создание точных непротиворечивых определений для каждого основного понятия и отношения; определение терминов, которые связаны с основными понятиями и отношениями; согласование перечисленных компонентов онтологииЮ методология научного познания.
2	Формальное описание конкретной предметной области	Разработать описания знаний в формальной форме, допускающей обработку информационными системами	Методики построения концептуальных схем, теория графов, разбиение совокупности основных терминов, используемых в онтологии, на классы; формирование концептуализации в рамках выбранного языка представления знаний.
3	Обеспечение многократного использования информации	Верификация выбранной модели представления знаний	Тестирование разработанного программного комплекса на основе выбранных тестов по информационному поиску
4	Обеспечение обмена информацией между участниками национальной нанотехнологической сети	Тестирование альфа-версии разработанного программного комплекса	Тестирование разработанного программного комплекса на основе сформульрованных тестов по проверке корректности функционирования системы в сетевом режиме
5	Системность	Сформулировать целостный взгляд на технологии микро- и наноситем путем интегрирования гетерогенных источников данных	Методики онтологического инжиниринга
6	Единообразность	Представление предметной области, базируясь на неструктуированных источниках информации, в том числе содержащимися в материалах Учебно-методических комплексов, поставленных в рамках Государственного контракта №П761 от 12 ноября 2008 года «Закупка учебно-методического обеспечения для подготовки кадров по программам высшего профессионального образования для тематического направления ННС «Наноинженерия», в единой форме.	Методики онтологического инжиниринга
7	Научность	Представить логические связи между различными понятиями, в том числе недостающие связи	Методики онтологического инжиниринга
8	Применение для задач образования	Разработать концептуальные модели, которые могут быть использованы в образовательном процесе	Методики разработки концептуальных моделей, методики обучения в высшей школе

Онтология предметной области – формальное описание предметной области, обычно применяется для того, чтобы уточнить понятия, определённые в мета-онтологии (если используется), и/или определить общую терминологическую базу предметной области.

Построение онтологии (онтологический инжиниринг) является мощным когнитивным инструментом, позволяющим определить значимые для решения задачи концепты и связи между ними. Экспертная система, реализованная на принципах онтологического инжиниринга, позволяет конечному пользователю по определенным критериям находить искомые решения в предметной области.

На сегодняшний день существует не менее десятка зарубежных систем, относимых к классу инструментов онтологического инжиниринга, которые поддерживают различные формализмы для описания знаний и используют различные машины вывода из этих знаний.

Наиболее известные из них:

Protégé (http://protege.stanford.edu);
CYC (http://www.cyc.com);
KAON2 (http://kaon2.semanticweb.org);
OntoEdit (http://www.ontoprise.de/products/ontoedit);
KADS22 (http://hcs.science.uva.nl/projects/kads22/index.html).

Среди уже разработанных онтологий наиболее известными и объемными являются CYC (http://www.cyc.com) и SUMO (http://www.ontologyportal.org/).

Крупные онтологические проекты с точки зрения их функциональности не столько конкурируют, сколько дополняют возможности друг друга. Одновременно можно констатировать, что пока не существует проекта, который мог бы использоваться как наполненный знаниями полнофункциональный ресурс, готовый как для непосредственного использования, так и для дальнейшего развития в широком спектре интеллектуальных информационных технологий.

NANOENGINEERING ONTOLOGY

Список литературы