Informatia s

7/30/2019 Informatia s

1/47

InformatieEnergie-Materie Florin Munteanu

Nuanele raiunii umane pot contribui la raiunea

global a umanitii pentru constituirea unui modelontologic care s explice mai corect lumea material is ndrume tiina spre noi explorri i cunoatereriguroas.

Blaga


2/47

Mihai DraganescuMember of the Romanian AcademyHead of the SP Group at RACAI

The Depths of ExistenceScience of Mind

The brain is a peculiar device:- It has mind and consciousness.- It is a computing, but also a non-computinginformation processor.

Biology, neuroscience (neurobiology and neural circuits),physics, molecular nanometric science, quantum mechanics,informatics, artificial intelligence, cognitive science,psychology, philosophy of science, complex adaptive systemsand others are necessary for the study of the brain. The brainis a problem of interdisciplinary science

(Draganescu 1999)


3/47

Sisteme Inteligente

Informatia

Un sistem inteligent invata cum sa

actioneze pentru a atinge obiectivele


4/47

INFORMATII

DATE

CUNOSTIINTETACITE EXPLICITE

EXPERIENTA

ACTIUNE

HAR, TALENT

PRINCIPII

CONCEPTE

PROCEDEE

CUNOASTEREINTERNALIZARE EXTERNALIZARE

SOCIALIZARE COMBINARE

INTELEPCIUNE


5/47

Date:- Un set de simboluri (in stiinta computationala datelesunt invariantii primari);

- In sociologie, datele sunt marturiile investigatorilor,rezultatul chestionarelor;

- Sunt stimuli senzoriali care ii percepem prinsimturile noastre.

- Cuvntul "date" este de obicei folosit cu referirelanregistrri codate pentru utilizarea n calculator

- Cel mai simplu element care poate fi recunoscut

ca un element distinct al unei clase de lucruridefinite de un atribut specific, pentru o unitatede msur si cu o precizie de msurare data[Landry & Rush, 1970;].


6/47

INFORMATIA:

- Este coninutul bazei de date (n sisteme de calcul)- Este legat de sensul sau de inteniauman.- Este un mesaj folosit de ctre un expeditor pentru

a reprezenta unul sau mai multe concepte ntr-unproces de comunicare, destinate ssporeasc

cunotinele in destinatari.- Un set de semne semnificative, care are capacitatea

de a materializa/crea cunotine ...- Sunt date care au fost transformate ntr-o form care

devine semnificativa pentru destinatar- Este un concept multi-stratificat, cu radacini latine(`INFORMA '= a da o form), referire la ontologiagreaci epistemologie


7/47

CUNOASTEREA:- Este impachetata n om; ar fi capacitatea deanelege, explica i de a negocia concepte, aciunileiinteniile.- Este o informaie care a fost metabolozatacorespunzator de ctre utilizator.- Este ceea ce a fostnelesi evaluat de

ctre subiectul cunosctor.- Este structurata i organizat a de catre informaii,care s-a dezvoltat n interiorul unui sistem cognitiv saucare face parte din patrimoniul cognitiv al unei

persoane;- Este informaie cu mai mult context i inelegere,probabil cu adugarea de norme pentrua extinde definiiii pentru a permiteinferene.


8/47

Cunoaterea este maimult decat informaie,

dar

mai putin decat

INTELEPCIUNEA


9/47

- Ce tip de senzori si cum trebuiesc ei plasati pentrua putea surprinde Informatia in sistemenaturale?

- Cum putem identifica pattern-uri in fluxuri

continue de date, fara preconcepte, informatiipreliminare?

- Cum putem surprinde interactiuni in sistemeierarhizate, cand nu avem un model apriori


10/47

Despre Sisteme

Sisteme in bucla deschisa

Sisteme cu feedback

-Masura

-Memorie-Comparatie - decizie

L. Cauzala

Legatura Informationala

(sisteme teleonomice)


11/47

concept

constrangeri

control

reglare

date, coduri,pattern,

proceduri

instructiuni,

Studiul - fluxurilor de energie si materie- streaming de informatii

Studiul generarii, propagarii, decodificarii

mesajelor purtate de fluxuri energo-materiale) -infodinamica

O profunda bifurcatie

Perceptie

Reprezentare

Cunostiinte

Semnificatii Cunoastere

intelepciune,

Procesor semantic

comunicatie

PASIV

ACTIV

REACTIE

SEMNAL

SEMNIFICATIE


12/47

semnal

purtatoare

Modulare

+

LEGATURA ENERGO-MATERIALACONTINUA


13/47

LEGATURA INFORMATIONALA DIGITALA; CODATA


14/47

Morfogeneza structurare crestere calitativa

Dezvoltare - crestere cantitativa, omotetica ce conserva forma

A1 < A2 < A3

B1 < B2 < B3

t1 < t2 < t3

A1/B2 = A2/B2=..ct

Calitativ vs. Cantitativ


15/47

Suntem scufundati intr-o lumece fluctueaza la scari diferite si incare incercam sa identificamceva stabil, INVARIANTI

Aspecte, forme, arhetipuri

ABORDAREA CALITATIVAdefineste clase de obicete,proprietati si diferente fara araspunde insa intrebarii CAT? Cu

cat este mai > sau < sau?

Stiinta incepe de-acolo de unde se poateMASURA (abordare CANTITATIVA )

Evaluarea cantitativa presupuneasocierea unei masuri in modsimplist a unei CIFRE - ce exprima

rezultatul unei comparatii cu o marimeetalon (o unitate de masura).

Perimetrul = PI* D; D=2 * R; 6.28..*453

Cifra 453


16/47

Sa facem distinctie intre cifra si Numar (in acceptiunea vechilor greci:exemplu 2numarul masura a/b=2; (jumatate) , dualitate

Joaca cu numere a fascinat dintotdeauna Omenirea!

NUMERE SISTEME DE NUMERATIE (baza 10 s-a generalizat darcalculatorul lucreaza in baza 2)

Numere Naturale, Intregi, fractionare, rationale, irationale,complexe, transcendente.

Numere pare, impare, prime.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

1 2 4 8 16 32 64 128 256

X=(1.2; 1.4; 1.6; 3)

Y=x2+x+1; y1=3.64; y2=4.36, y3=5.16; y4=7.00; y5=8.04;..


17/47

Z=f(x,y)

Z=ct

Z=Int(x2+y2)

y5=8.04;..

Conditie legata o calitate

a numarului: par / impar

x

y

Mx=14.23; y=9.3

Coordonate ecran (I.j)

Z=asociat

Z=290.472

PAR

Conventie: punct la coordonatele ecran i,j


18/47


19/47


20/47

Saexperimentam


21/47

17 martie 2009

Automatul Celular

Un punct de plecare inintelegerea constructiei unei

retele neuronale


22/47

Putina istorie Finite difference approximations to differential equations began

to emerge in the early 1900s and were fairly well known by the1930s.

Despite a very simple construction, nothing like general cellularautomata appear to have been considered before about the1950s.

Around 1947 ..The best-known way in which cellular automatawere introduced (and which eventually led to their name) wasthrough work by John von Neumann in trying to develop an

abstract model ofself-reproduction in biology - a topic whichhad emerged from investigations in cybernetics.

The first of these was John von Neumann's self-reproducingautomaton, the second, Martin Gardner's popularization ofJohn Conway's Game ofLife , the third, Stephen Wolfram's

classification of automata
http://www.wolframscience.com/nksonline/index/names/search.cgi?SearchIndex=von%20Neumann%2C%20Johnhttp://www.wolframscience.com/nksonline/index/names/search.cgi?SearchIndex=von%20Neumann%2C%20John


23/47

O incercare de definitieRudy Rucker and John Walker

http://www.fourmilab.ch/cellab/

is specifically called a cellular automaton when itis 1) parallel, 2) local, and 3) homogeneous. (1) Parallelismmeans that the individual cell updates

are performed independently of each other. That is, wethink of all of the updates being done at once.

(2) Localitymeans that when a cell is updated, its newcolor value is based solely on the old color values of

the cell and of its nearest neighbors. (3) Homogeneitymeans that each cell is updated

according to the same rules. Typically the color valuesof the cell and of its nearest eight neighbors arecombined according to some logico-algebraic formula,or are used to locate an entry in a preset lookup table.
http://www.mathcs.sjsu.edu/faculty/rucker/http://www.fourmilab.ch/http://www.fourmilab.ch/http://www.mathcs.sjsu.edu/faculty/rucker/


24/47

Automatul Celular 1D

0 1 0 1 1 0 1 0

1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0

Lege

(0 1 0 1 1 0 1 0) binar = 90 in baza 10

=> Legea

90


25/47

Exemple (64 celule, frontierainchisa, o celula activa)


26/47

7 05 2012

Automate Celulare2D


27/47

Metoda relaxarii si automatul

celular

Derivata unei functii f in punctul xse poate aproxima ca raportul diferentelor

finite:

( ) ( ) ( / 2) ( / 2)sau

df f f x x f x f x x f x x

dx x x x

Sa folosim cea de a doua exprimare pentru a evalua derivata a doua

2( / 2) ( / 2)

22

( ) ( ) 2 ( )x x x x

df df

dx dxd f d df f x x f x x f x

dx dx dx x x

Daca facem asta si pe directia y, si construim o grilapatrata(Dx=Dy=D), obtinem aproximatia operatorului lui Laplace


28/47

continuare

2

2

( , ) ( , ) ( , ) ( , ) 4 ( , )( , )

f x y f x y f x y f x y f x yf x y

operatorul lui Laplace

Ecuatia lui Laplace este echivalenta cu:2

0f

1

( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , )4

f x y f x y f x y f x y f x y

1

1( , ) ( 1, ) ( 1, ) ( , 1) ( , 1)

4t tf i j f i j f i j f i j f i j

la fiecare iteratie valoarea fiecarei celule esteinlocuita cu media aritmetica a valorilor

vecinilor (pastrand in acelasi timp valorilecerute la frontiera)


29/47

Discretizare in spatiu

Retea (patrata, triunghiulara, hexagonala, oarecare)

Fiecare nod al retelei este un punct de masura (o

entitate caracterizata de anumiti parametrii, ocelula a carei stare se modifica in timp dependent

de starea vecinilor)

Problema frontierei (celule cu proprietati speciale)

IterareS(i,j)|

t+1=F(S(i-1,j),S(i+1,j),S(i,j-1),S(I,j+1), S(I,j))|

t


30/47

Proiect de an la un liceu din Canada

Bloc motor al uneimotociclete Kawasaki 125cc

1984


31/47

Automatul celular 2D

Retea rectangulara de (NxM) celule S(k+1)=F(T(k),S(k))

q11 q12 q13

q21 q22 q23

q31 q32 q33

Q=

Q={0,1, 0;1,-4,1;0,1,0}

Q={1,4, 1;4,-20,4;1,4,1}

T= Ax+B, unde A=Tdivx (partea intreaga); B=Tmod x (restul)

Daca x=2 (mod 2) => regula de paritate deci

S(I,j)|t+1=(1-B(ij))*(S(ij+1))|t


32/47

Q =| 2 1 2 ; 1 0 1 ; 2 1 2|


33/47


34/47

AC- generator de numere

W=S(I,j); W(n)


35/47

Automate celulare -

experimentehttp://mathworld.wolfram.com/CellularAutomaton.html

http://www.complex-systems.com/pdf/01-5-5.pdf
http://mathworld.wolfram.com/CellularAutomaton.htmlhttp://mathworld.wolfram.com/CellularAutomaton.htmlhttp://www.complex-systems.com/pdf/01-5-5.pdfhttp://www.complex-systems.com/pdf/01-5-5.pdfhttp://www.complex-systems.com/pdf/01-5-5.pdfhttp://www.complex-systems.com/pdf/01-5-5.pdfhttp://www.complex-systems.com/pdf/01-5-5.pdfhttp://www.complex-systems.com/pdf/01-5-5.pdfhttp://www.complex-systems.com/pdf/01-5-5.pdfhttp://www.complex-systems.com/pdf/01-5-5.pdfhttp://www.complex-systems.com/pdf/01-5-5.pdfhttp://mathworld.wolfram.com/CellularAutomaton.htmlhttp://mathworld.wolfram.com/CellularAutomaton.html


36/47

Automat Celularmodel Per Bak


37/47

CRITICALITATE AUTOORGANIZATA

- acumularea evenimentelor in structura sistemului va duce laaparitia unei stari critice robuste de la care un eveniment minor

poate trece nevazut sau poate conduce la o catastrofa

Generarea de avalanse de evenimente


38/47

Modelul BTW (Bak, Tang, Wiesenfeld 1988)

este un automat celular bidimensional definit pe o reteapatrata discreta

Sistemul este incarcat aleator cu sarcini elementare(granule in termenii lui Per Bakmodelul movilei denisip)

O celula devine instabila daca

sarcina pe care o suporta estemai mare de 4 granule. In acestmoment se declanseaza unproces de relaxare paralela,realizat prin distribuireasarcinii (a granulelor) pana

cand nici o celula nu mai este instare critica.

Iesirea din sistem este numarulgranulelor ce parasesc suprafatasistemului

IN

OUT

Si l l i d


39/47

Starea critica este robusta

Nici un eveniment nupoate fi asa de mare incat sascoata sistemul din starea critica

Sistemul acumuleaza istorie

Reproductibilitate minima sauImposibila

Un eveniment minor poate duce laefecte catastrofale catastrofa este

intrinseca sistemului

Evenimentele se succed dupa olege putere abordare prinGeometria fractala, teoria haosului

Experiment numeric

Simularea procesului de

AUTOORGANIZARE



40/47

Cutia NEAGRA vs. Cutia

ALBACunoastem:

intrarile

frontiera

iesirile

Starea la un moment data fiecarei celule

subsistem,

Putem studia:

- Cum sa masuram marimi locale simarimi globale

- procesele de auto-organizare, decomportare in stare critica, precritica,normala

-unde putem plasa senzorii pentru a puteaobtine informatii suplimentare

( , g, 9 )



41/47

G(t)=Sum(mi)

ni

mi

statistics

Log(ni)

Log(mi)

Ni ~

miD




42/47

Putem descoperi in functionareasimularii noi proprietati, noi metodologiide abordare in cercetarea sistemelorcomplexe reale

Tr timpul de viata al avalansei T i

Time-tick (ceas intern)

Ti = Timp scurs inaintea startuluiunei avalanse

Tr = durata unei avalanse evaluatein numar de tacti elementari time tick

Ni = no. of modificar de stare alecelulelor pe durata unei avalanse

Ts = timpul pana cand o avalansaeste observabila din exteriorulsistemuluientropie =

*

CR



Complex Dynamics and self-organized criticality

C. Suteanu, C.Ioana,E.Cretu, F.MunteanuJurnal of Technical Physics, 38, 2, 345-348, 1997


43/47

Celule modificate ireversibil de o

avalansa

Celule afectate de avalansadar care se reantorc la starea

initiala de dinainte deavalansa

Celule ce nuparticipa la

proces

Un fenomenAscuns este el siadevarat?

p S

Sqrt(S)~P1/D




44/47

Sensibilitate ridicata la conditiiinitiale

Aceeasi istorie dar cu evolutii diferite in

functie de locul de initializare aexcitatiei

Sensibilitate ridicata la istorie

Comportare diferita pentru aceeasiexcitatie localizata in momente diferite

de istorie istoria se schimba continuuprin mici evenimente locale ce nu pot fi




45/47

Inteligenta Artificiala & ViataArtificiala

Inteligenta Materiei


46/47

Inteligenta Materiei

Adaptare la context SI

controlul Contextului?

Diagramamorfologica


47/47

Multumesc pentru atentie

Documents

Informatia s