Применение наноматериалов в информационных системах
Введение
Повышение эффективности научных исследований и переход к инновационной экономике в современном информационном обществе возможны при переходе к новой парадигме научных исследований, базирующейся на широком использовании последних достижений в области информационных технологий. Наука как вид познавательной деятельности зародилась на основе исследований природных явлений. Первоначальная парадигма научных исследований, базирующаяся на дедуктивном подходе, была сформулирована в сочинении ?Organum? (?Органон?) Аристотеля [1] более 2-х тысяч лет назад. Однако на основе этой парадигмы открытия делались на основе случайного поиска и многолетних наблюдений. Научная революция XVII века, связанная, в первую очередь, с именами Ньютона и Декарта, базировалась на новой научной парадигме. Фрэнсис Бэкон теоретически ее обосновал в ?Novum Organum? (?Новом Органоне?) [2].
Оглавление
Введение2
Нанотехнологическая информатика как основа дальнейшего эффективного развития нанотехнологий5
2.1 Проект Nanohub7
2.2 Проект ACTIONGrid7
2.3. Программа CoSMIC8
2. 4. Проект Nanoparticle Information Library8
2. 5. Проект InterNano8
2.6. База данных по взаимодействию наноматериалов и биологических объектов8
2.7. NPO онтология наночастиц9
3. Нанотехнологическая информатика в России
3.1 NanoCloud
3. 2. Мультисервисный информационно образовательный комплекс
3.3. База знаний по технологиям микро и наносистем
3. 4. Нанотехнологический образовательный портал Nanohub.ru
Заключение
Литература
Литература
1 Ковальчук М. В. Конвергенция наук и технологий – прорыв в будущее. Российские нанотехнологии, 2011, №1-2, с. 13 -23.
2 Nanoinformatics 2020 Roadmap.
3 Энциклопедия ЮНЕСКО «Нанонаука и нанотехнологии».// Шахнов В.А., Зинченко Л.А. и др. Изд-во ЮНЕСКО, 2011.
4 Han J.,Kamber M. Data Mining: Concepts and Techniques.Morgan Kaufmann Publishers, 2000. 550 p.
Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning.Springer, 2006. 738 p.
5. Daconta, M. C., et al. The Semantic Web : A Guide to theFuture of XML, Web Services, and Knowledge Management . John Wiley, 2003. 312 p.
6. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. - С-Пб.: Питер, 2000. - 384 с.
7. Библиотека наноинженерии. Под ред. Шахнова В.А.
Москва, 2008.
8. Шахнов В.А., Зинченко Л.А. Особенности применения вычислительных систем в САПР наноинженерии.
9. Шахнов В.А., Зинченко Л.А. Особенности математического моделирования в задачах проектирования наносистем. Информационные технологии и вычислительные системы, №4, 2009. c. 84-92.
10. Report to the President and Congress on the Third Assessment of the National Nanotechnology Initiative,
March 12, 2010. (доступен по адресу
11. http://nanohub.org/
12. http://hubzero.org/
13. http://www.action-grid.eu
14. http://cosmic.mse.iastate.edu
15. http://nanoparticlelibrary.net
16. http://www.internano.org
17. http://nbi.oregonstate.edu/
18. http://www.nano-ontology.org
19. http://www.nanocloud.su/
20. http://www.openstack.com/
21. http://www.ngrid.ru
22. http://miok.nanogrid.kiae.ru/
23. http://cluster.iu4.bmstu.ru
24. Величковский Б.М. Когнитивная наука. Основы психологии познания. М. Смысл: Издательский центр
25. http://cmap.ihmc.us
26. http://nanohub.ru
Эффективные исследования в области нанотехнологий на текущем этапе невозможны без применения инструментов анализа данных (data mining) и машинного обучения (machine learning) . Семантический поиск и онтологии являются одними из мощных инструментов для поиска и многократного использования данных. Вычислительные системы в наноинженерии являются одной из составных частей наноинформатики, ориентированных на решение задач моделирования и проектирования наноматериалов, наноприборов и наносистем и технологических процессов их производства.