Informácie

1.4.17.7: Úvod do podporných systémov - biológia

1.4.17.7: Úvod do podporných systémov - biológia



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Čo sa naučíte robiť: Popíšte svalové, kostrové a krycie systémy

Tento súbor systémov tela bol zoskupený ako „podporné systémy“. Pamätajte, že toto nie je tvrdá a rýchla kategorizácia: tieto systémy sú zoskupené, aby vám pomohli zorganizovať vaše učenie. Tieto podporné systémy poskytujú štruktúru (a podporu!) pre vaše telo: vaše svaly, kostru a pokožku.


Biologické inžinierstvo

Biologické inžinierstvo alebo bioinžinierstvo je aplikácia princípov biológie a nástrojov inžinierstva na vytvorenie použiteľných, hmatateľných, ekonomicky životaschopných produktov. [1] Biologické inžinierstvo využíva poznatky a odborné znalosti z množstva čistých a aplikovaných vied, [2] ako prenos hmoty a tepla, kinetika, biokatalyzátory, biomechanika, bioinformatika, separačné a čistiace procesy, dizajn bioreaktorov, povrchová veda, mechanika tekutín, termodynamika a veda o polyméroch. Používa sa pri navrhovaní lekárskych prístrojov, diagnostických zariadení, biokompatibilných materiálov, obnoviteľnej energie, ekologického inžinierstva, poľnohospodárskeho inžinierstva, procesného inžinierstva a katalýzy a ďalších oblastí, ktoré zlepšujú životnú úroveň spoločností.

Príklady bioinžinierskeho výskumu zahŕňajú baktérie skonštruované na výrobu chemikálií, nové medicínske zobrazovacie technológie, prenosné a rýchle diagnostické zariadenia chorôb, protetiku, biofarmaceutiká a orgány tkanivového inžinierstva. [3] [4] Bioinžinierstvo sa podstatne prekrýva s biotechnológiou a biomedicínskymi vedami spôsobom analogickým tomu, ako rôzne iné formy inžinierstva a technológie súvisia s rôznymi inými vedami (ako napríklad letecké inžinierstvo a iné vesmírne technológie ku kinetike a astrofyzike).

Vo všeobecnosti sa biologickí inžinieri pokúšajú buď napodobňovať biologické systémy, aby vytvorili produkty, alebo modifikovať a kontrolovať biologické systémy. V spolupráci s lekármi, klinickými lekármi a výskumníkmi využívajú bioinžinieri tradičné inžinierske princípy a techniky na riešenie biologických procesov vrátane spôsobov, ako nahradiť, rozšíriť, udržať alebo predpovedať chemické a mechanické procesy. [5] [6]


Základné požiadavky

Základné triedy musia byť dokončené v prvých dvoch rokoch a zvyčajne sú ukončené v prvom roku.

Každý študent v Bioinformatika a systémová biológia (BISB) trať musí absolvovať štyri základné kurzy:

    (4 jednotky) (4 jednotky) (4 jednotky)
  • Jedna trieda vybraná z nižšie uvedených možností „Štvrtá základná trieda“ (okrem BENG 203/CSE 283).

Každý študent v Biomedicínska informatika (BMI) trať musí absolvovať štyri základné kurzy:

Pre štvrtú základnú triedu si vyberte jednu z nasledujúcich možností. V prípade, že študent absolvuje dve alebo viac z nich s vhodnými známkami, jedna sa bude počítať ako základná a druhá (druhé) ako voliteľné. Niektoré možnosti nemusia byť ponúkané každý rok, vyberte si z možností dostupných podľa vašich termínov.

    (4 jednotky) (4 jednotky) (4 jednotky) (4 jednotky) (4 jednotky) – Toto je jadro v rámci BISB. V BMI dráhe sa môže brať ako 4. základná trieda alebo ako voliteľný predmet.

Bioinformatika a systémová biológia Absolventský program

Sme svedkami zrodu novej éry v biológii a medicíne. Spojenie bezprecedentných meracích schopností a výpočtového výkonu dramaticky zmenilo otázky, ktoré možno riešiť v biologických a biomedicínskych vedách, a sľubuje, že zásadným spôsobom posilní klinickú prax.

Na jednej strane nedávne a nové technológie produkujú súbory biologických údajov s neustále sa zvyšujúcim rozlíšením, ktoré odhaľujú nielen genómové sekvencie, ale aj množstvo RNA a proteínov, ich vzájomné interakcie, ich subcelulárnu lokalizáciu a identitu a množstvo iných biologických molekúl. . To si vyžaduje vývoj a aplikáciu sofistikovaných výpočtových metód, ktoré sú zahrnuté v tejto oblasti bioinformatika.

Na druhej strane sa biomedicínsky výskum postavil pred výzvu porozumieť integrovaným funkciám tisícok génov. Fyzické a funkčné interakčné siete mapujú konektivitu, odhaľujú funkčné moduly a poskytujú informácie o fungovaní špecifických génov. Použitie matematických modelov stochastických a dynamických udalostí biológie odhaľuje základné princípy dizajnu a umožňuje virtuálne experimentovanie. Toto je zameranie oblasti systémová biológia.

Okrem toho rýchlo rastúce možnosti rýchlych molekulárnych a genomických analýz na klinike sľubujú transformáciu lekárskej praxe bezprecedentným spôsobom. Schopnosť krížového dopytovania údajov a znalostných báz poskytuje príležitosti a výzvy pre výpočtové vedy prepojené s medicínou s cieľom vytvoriť podporné systémy pre správu údajov, spracovanie textu a jazyka, súkromie, podporu klinického rozhodovania a dolovanie údajov na objavovanie vedomostí. Tieto definujú ciele biomedicínska informatika.

Rastúci počet mladých vedcov integruje metódy a prístupy fyzikálnych a biologických vied s cieľom riešiť biologické otázky vo svojich laboratóriách. Ich veda sa líši od iných genomických vied, ktoré zvyčajne zahŕňajú aplikáciu kvantitatívnych techník v jednom laboratóriu na biologické údaje generované v inom laboratóriu. Sila matematického uvažovania a teoretickej fyziky sa využíva na objavenie základných aspektov biologických systémov. Iterácie medzi teóriou a experimentom, medzi mechanistickými modelmi a biologickou validáciou sú kľúčovou črtou kvantitatívnej biológie.

Riešenie týchto výziev si vyžaduje interdisciplinárnu výskumnú štruktúru venovanú rozvoju intelektuálnej a ľudskej kapacity v bioinformatike a systémovej biológii (BISB), biomedicínskej informatike (BMI) a kvantitatívnej biológii (QBIO). Preto existuje obrovská potreba vyškolených odborníkov, ktorí sú odborníkmi v biológii, biomedicíne a výpočtovej technike. Na riešenie tejto potreby založil v roku 2001 profesor Shankar Subramaniam program Bioinformatics Graduate Program na UC San Diego. Teraz zahŕňa päť škôl a divízií v areáli UC San Diego: Jacobs School of Engineering (bioinžinierstvo, informatika a inžinierstvo a nanoinžinierstvo), Divízia biologických vied (molekulárna biológia, bunková a vývojová biológia, neurobiológia, ekológia/správanie). /evolúcia), Divízia fyzikálnych vied (chémia a biochémia, fyzika a matematika), Lekárska fakulta a Skaggsova škola farmácie a farmaceutických vied. Absolventský program je podporovaný príslušnými školami, divíziami a oddeleniami, ako aj značným grantom NIH na vzdelávanie a viac ako päťdesiatimi pridruženými fakultami.

Zúčastnené oddelenia

Bioinformatika a systémová biológia (vrátane postgraduálnej biomedicínskej informatiky a kvantitatívnej biológie) je medzirezortný akademický program pre študentov bakalárskeho a postgraduálneho štúdia. Je široko podporovaný na UC San Diego piatimi školami / divíziami a fakultou zo zúčastnených katedier.

 Jacobs School of Engineering

Divízia biologických vied

Divízia fyzikálnych vied

Oddelenie spoločenských vied

Lekárska fakulta

Scrippsov oceánografický inštitút

Skaggsova škola farmácie a farmaceutických vied

Požiadavky na prijatie

Prijatie je v súlade so všeobecnými požiadavkami absolventskej divízie. Kandidáti by mali mať kvantitatívne alebo výpočtové výsledky a sklon pracovať v interdisciplinárnych oblastiach naprieč biológiou, medicínou, výpočtovými vedami a inžinierstvom. Najkonkurencieschopnejší uchádzači majú bakalársky titul v niektorom z odborov biologických vied, fyzikálnych vied, informatiky alebo matematiky a silné zázemie v komplementárnych odboroch.

Preskúmanie prijatia bude prebiehať na základe súťaže na základe výsledkov študenta v študentskom štúdiu, výsledkov všeobecného testu Graduate Record Examination General Test (GRE) a iných školských úspechov. Osobitná pozornosť sa bude venovať kvantitatívnej a analytickej časti GRE a formálnemu vzdelávaniu v kvantitatívnych metódach. Pozornosť sa bude venovať aj motivácii a kariérnym plánom uchádzačov. Uchádzači uvádzajú svoj prioritný záujem buď o dráhu bioinformatika a systémová biológia, dráhu biomedicínskej informatiky alebo dráhu kvantitatívnej biológie. Prihlášky preverí a vyhodnotí prijímacia komisia na základe podnetov z fakulty programu. Uchádzači sa musia prihlásiť online na https://grad.ucsd.edu/admissions/ a musia predložiť vyplnenú žiadosť UC San Diego o prijatie na absolventa (použite hlavný kód BF76), aby obsahovali oficiálne prepisy (anglický preklad musí sprevádzať oficiálny prepis napísaný v iných jazykoch ), skóre TOEFL (povinné iba pre medzinárodných uchádzačov, ktorých materinským jazykom nie je angličtina a ktorých vysokoškolské vzdelanie prebiehalo v inom jazyku ako v angličtine), a tri odporúčacie listy od jednotlivcov, ktorí môžu potvrdiť akademickú spôsobilosť a hĺbku záujmu kandidáta o štúdium štúdium. Uchádzači sa zvyčajne zvažujú na prijatie až po pohovoroch na UC San Diego.

Ak chcete získať ďalšie informácie o prijatí, študenti by si mali pozrieť Časté otázky o prijatí na našej webovej stránke https://bioinformatics.ucsd.edu alebo sa obráťte na koordinátora absolventov bioinformatiky a systémovej biológie prostredníctvom e-mailu na [email protected] alebo na čísle (858) 822-0831.

Učebné osnovy

Absolventský program bioinformatiky a systémovej biológie je organizovaný okolo troch disciplinárnych smerov, ktoré majú odlišné, ale prekrývajúce sa fakultné a študijné požiadavky:

  • Bioinformatika a systémová biológia (BISB)
  • Biomedicínska informatika (BMI)
  • Sledovanie kvantitatívnej biológie (QBIO)

Študenti prejavia záujem o jednu trať, ale môžu kedykoľvek počas štúdia požiadať o zmenu. Pre každú dráhu sú štyri požadované základné kurzy a šestnásť jednotiek, ktoré sa majú vybrať zo zoznamu voliteľných odborov, ktoré sa majú dokončiť počas prvých dvoch rokov. Všetky požadované základné a voliteľné predmety pre daný stupeň musia byť absolvované na získanie písmenovej známky. Študenti musia získať B alebo lepšie v kurzoch absolvovaných na získanie titulu.

Základný učebný plán a voliteľné požiadavky sú špecifikované pre každú trať nižšie.

Bioinformatika a systémová biológia Track

Základné kurzy
  • MATH 283. Štatistické metódy v bioinformatike
  • BENG 202/CSE 282. Úvod do bioinformatických algoritmov
  • BENG 203/CSE 283. Genomika, proteomika a sieťová biológia
  • Pre štvrtú základnú triedu si vyberte jednu z nasledujúcich možností. Ak študent absolvuje dva alebo viac z týchto predmetov s vhodným hodnotením, jeden sa bude počítať ako základný a druhý ako voliteľný kredit. Niektoré možnosti nemusia byť ponúkané každý rok, vyberte si z možností dostupných podľa vašich termínov.
    • CSE 280A. Algoritmy vo výpočtovej biológii
    • CSE 284. Osobná genomika pre bioinformatikov
    • ECE 208. Výpočtová evolučná biológia
    • BNFO 286/MED 283. Sieťová biológia a biomedicína
    Ďalšie povinné kurzy
    • BNFO 281. Seminár z bioinformatiky a systémovej biológie v jesennom, zimnom a jarnom štvrťroku prvého a druhého ročníka.
    • BNFO 283. Bioinformatické študentské výskumné rozhovory v jesenných, zimných a jarných štvrťrokoch prvého a druhého ročníka.
    • BNFO 294. Vedecká etika (predtým SOMI 226 alebo BIOM 219) sa musí absolvovať do jari druhého roku. Niektoré zdroje financovania však môžu vyžadovať absolvovanie kurzu etiky v prvom roku, preto odporúčame absolvovať ho do jari prvého roku. Študenti musia tiež každé štyri roky absolvovať opakovací kurz vedeckej etiky, ak sú stále v programe. Opakovací kurz nemá číslo kurzu a neobjaví sa v registri prepisov na ethics.ucsd.edu (nie WebReg).
    • BNFO 298. Výskum rotácií v jesennom, zimnom a jarnom štvrťroku prvého roka.
    • BNFO 299. Postgraduálny výskum, pre druhý ročník a vyššie.
    • BNFO 500. Asistentský pobyt (alebo ekvivalentný kód kurzu na inom oddelení) na dva štvrťroky.
    Voliteľné predmety

    Z nižšie uvedených voliteľných odborov (BIO, CS, SB, BMI, QBIO) sa vyberie šestnásť jednotiek voliteľných predmetov, pričom najmenej štyri jednotky zo série CS a štyri jednotky zo série BIO. Napríklad študent, ktorý sa zaujíma o systémovú biológiu, by mohol absolvovať jednu triedu so štyrmi jednotkami zo série CS, jednu zo série BIO, jednu zo SB-1 a jednu zo SB-2.

    Biomedicínska informatika Track

    Základné kurzy
    • MATH 283. Štatistické metódy v bioinformatike
    • BENG 202/CSE 282. Úvod do bioinformatických algoritmov
    • MED 264. Princípy biomedicínskej informatiky
    • Pre štvrtú základnú triedu si vyberte jednu z nasledujúcich možností. Ak študent absolvuje dva alebo viac z týchto predmetov s vhodným hodnotením, jeden sa bude počítať ako základný a druhý ako voliteľný kredit. Niektoré možnosti nemusia byť ponúkané každý rok, vyberte si z možností dostupných podľa vašich termínov.
      • CSE 280A. Algoritmy vo výpočtovej biológii
      • CSE 284. Osobná genomika pre bioinformatikov
      • ECE 208. Výpočtová evolučná biológia
      • BNFO 286/MED 283. Sieťová biológia a biomedicína
      • BENG 203/CSE 283. Genomika, proteomika a sieťová biológia
      Ďalšie povinné kurzy
      • MED 262. Aktuálne trendy v biomedicínskej informatike v jesennom, zimnom, jarnom štvrťroku prvého a druhého ročníka.
      • BNFO 283. Bioinformatické študentské výskumné rozhovory v jesenných, zimných a jarných štvrťrokoch prvého a druhého ročníka.
      • BNFO 294. Vedecká etika (predtým SOMI 226 alebo BIOM 219) sa musí absolvovať do jari druhého roku. Niektoré zdroje financovania však môžu vyžadovať absolvovanie kurzu etiky v prvom roku, preto odporúčame absolvovať ho do jari prvého roku. Študenti musia tiež každé štyri roky absolvovať opakovací kurz vedeckej etiky, ak sú stále v programe. Opakovací kurz nemá číslo kurzu a neobjaví sa v registri prepisov na ethics.ucsd.edu (nie WebReg).
      • BNFO 298. Výskum rotácií v jesennom, zimnom a jarnom štvrťroku prvého roka.
      • BNFO 299. Postgraduálny výskum, pre druhý ročník a vyššie.
      • BNFO 500. Asistentský pobyt (alebo ekvivalentný kód kurzu na inom oddelení) na dva štvrťroky.
      Voliteľné predmety

      Z nižšie uvedených voliteľných odborov (BIO, CS, SB, BMI, QBIO) sa vyberie šestnásť jednotiek voliteľných predmetov, pričom najmenej štyri jednotky zo série CS a osem jednotiek zo série BMI.

      Kvantitatívna biológia Track

      Základné kurzy
      • MATH 283. Štatistické metódy v bioinformatike
      • BENG 202/CSE 282. Úvod do bioinformatických algoritmov
      • BENG 203/CSE 283. Genomika, proteomika a sieťová biológia
      • Pre štvrtú základnú triedu si vyberte jednu z nasledujúcich možností. Ak študent absolvuje dva alebo viac z týchto predmetov s vhodným hodnotením, jeden sa bude počítať ako základný a druhý ako voliteľný kredit. Niektoré možnosti nemusia byť ponúkané každý rok, vyberte si z možností dostupných podľa vašich termínov.
        • CSE 280A. Algoritmy vo výpočtovej biológii
        • CSE 284. Osobná genomika pre bioinformatikov
        • ECE 208. Výpočtová evolučná biológia
        • BNFO 286/MED 283. Sieťová biológia a biomedicína
        Kolokviá
        • BNFO 281. Seminár z bioinformatiky a systémovej biológie v jesennom, zimnom a jarnom štvrťroku prvého ročníka.
        • PHYS 254. QBIO Seminár v jesennom, zimnom a jarnom štvrťroku druhého ročníka.
        Študentské semináre
        • PHYS 255. Výskumné rozhovory QBIO. Tri štvrtiny počas prvých dvoch rokov súbežne s laboratórnymi kurzami PHYS 270B alebo BNFO 299.
        • PHYS 256. Kritické čítanie v kvantitatívnej biológii v jesennom, zimnom a jarnom štvrťroku druhého ročníka.
        Laboratórne školenie
        • PHYS 270A. Experimentálne techniky pre kvantitatívnu biológiu v jesennom štvrťroku prvého roka.
        • PHYS 270B. Laboratórium kvantitatívnej biológie v zimnom a jarnom štvrťroku prvého ročníka.
        • V určitých prípadoch môže byť schválená petícia na nahradenie štvrtiny PHYS 270B BNFO 298. Ale v tomto prípade je potrebné absolvovať BENG 235 (molekulárne zobrazovanie a kvantifikácia v živých bunkách), aby sa splnila požiadavka jednoročného laboratórneho kurzu stopy QBIO.
        Ďalšie povinné kurzy
        • BNFO 294. Vedecká etika (predtým SOMI 226 alebo BIOM 219) sa musí absolvovať do jari druhého roku. Niektoré zdroje financovania však môžu vyžadovať absolvovanie kurzu etiky v prvom roku, preto odporúčame absolvovať ho do jari prvého roku. Študenti musia tiež každé štyri roky absolvovať opakovací kurz vedeckej etiky, ak sú stále v programe. Opakovací kurz nemá číslo kurzu a neobjaví sa v registri prepisov na ethics.ucsd.edu (nie WebReg).
        • BNFO 299. Postgraduálny výskum, pre druhý ročník a vyššie.
        • BNFO 500. Asistentský pobyt (alebo ekvivalentný kód kurzu na inom oddelení) na dva štvrťroky.
        Voliteľné predmety

        Vyžaduje sa šestnásť jednotiek voliteľných predmetov vybraných z voliteľného odboru QBIO-1 (uvedených nižšie). Študenti QBIO si môžu vybrať jednu z nasledujúcich voliteľných skladieb:

        • Základné koncepty Track (pre experimentálne orientovaných študentov, ktorí túžia po prehľade základných teoretických konceptov pre popis živých systémov): PHYS 275, BNFO 284, BENG 226.
        • Stopa kvantitatívnej mikrobiológie (pre študentov, ktorí sa plánujú špecializovať na mikrobiológiu): PHYS 275, PHYS 276, PHYS 277.
        • Sledovanie kvantitatívnej bunkovej biológie (pre študentov, ktorí sa plánujú špecializovať na eukaryotickú bunkovú biológiu): PHYS 275, CHEM 220, MAE 263.
        • Pokročilá teória (pre študentov s pokročilejšou matematickou prípravou): PHYS 275, PHYS 273, PHYS 274.

        Voliteľné odbory

        Všeobecnou zásadou programu je byť čo najviac prispôsobený potrebám jednotlivých študentov. Výbor pre učebné osnovy je ústretový voči študentom, ktorí žiadajú, aby splnili voliteľnú požiadavku absolvovaním predmetu, ktorý nie je uvedený medzi voliteľnými predmetmi. Ak je trieda dostupná ako voliteľná aj ako základná trieda, môže sa použiť len na splnenie jednej z týchto požiadaviek, nie oboch. Niektoré možnosti nemusia byť ponúkané každý rok, vyberte si z možností dostupných podľa vašich termínov.

        Voliteľný BIO-1: Biochémia
        • BENG 230A. biochémia (štyri jednotky)
        • CHEM 209. Makromolekulárne rozpoznávanie (štyri jednotky)
        • CHEM 213A. Štruktúra biomolekúl a biomolekulových zostáv (štyri jednotky)
        • CHEM 213B. Biofyzikálna chémia makromolekúl (štyri jednotky)
        • CHEM 216. Chemická biológia (štyri jednotky)
        Voliteľné BIO-2: Molekulárna genetika
        • BICD 100. Genetika (štyri jednotky)
        • BGGN 206A. Koncepty uvažovania a experimentovania (CORE) I (štyri jednotky)
        • BGGN 220. Absolvent molekulárnej biológie (šesť jednotiek)
        • BGGN 223. Absolvent genetiky (štyri jednotky)
        Voliteľný BIO-3: Bunková biológia
        • BICD 110. Bunková biológia (štyri jednotky)
        • BICD 130. Embryá, gény a vývoj (štyri jednotky)
        • BGGN 222. Postgraduálna bunková biológia (štyri jednotky)
        • CHEM 221/BGGN 230. Prevod signálu (štyri jednotky)
        Voliteľné CS-1: Algoritmy
        • BENG 203/CSE 283. Genomika, proteomika a sieťová biológia (štyri jednotky)—Core pre BISB a QBIO stopy, voliteľné pre BMI stopu
        • CSE 101. Návrh a analýza algoritmov (štyri jednotky)
        • CSE 200. Vyčísliteľnosť a zložitosť (štyri jednotky)
        • CSE 202. Návrh a analýza algoritmu (štyri jednotky)
        • CSE 280A. Algoritmy vo výpočtovej biológii (štyri jednotky)
        • MATEMATIKA 261A. Pravdepodobnostná kombinatorika a algoritmy (štyri jednotky)
        Voliteľné CS-2: Strojové učenie a dolovanie údajov
        • CSE 250A. Princípy umelej inteligencie: pravdepodobnostné uvažovanie a učenie (štyri jednotky)
        • CSE 250B. Princípy umelej inteligencie: Algoritmy učenia (štyri jednotky)
        • CSE 253. Neurónové siete na rozpoznávanie vzorov (štyri jednotky)
        • CSE 255. Data Mining a Predictive Analytics (štyri jednotky)
        • CSE 258. Recommender Systems and Web Mining (štyri jednotky)
        • ECE 208. Výpočtová evolučná biológia (štyri jednotky)
        Voliteľný CS-3: Matematika a štatistika
        • MATH 274. Numerické metódy pre fyzikálne modelovanie (štyri jednotky)
        • MATEMATIKA 280A. Teória pravdepodobnosti (štyri jednotky)
        • MATEMATIKA 281A. Matematická štatistika (štyri jednotky)
        • MATEMATIKA 281B. Matematická štatistika (štyri jednotky)
        • MATH 284. Analýza prežitia (štyri jednotky)
        • PHYS 210A. Rovnovážna štatistická mechanika (päť jednotiek)
        • PHYS 210B. Nerovnovážná štatistická mechanika (štyri jednotky)
        Voliteľný SB-1: Biologické systémy
        • BENG 211. Systémová biológia a bioinžinierstvo I: Biologické komponenty (štyri jednotky)
        • BENG 212. Systémová biológia a bioinžinierstvo II: Analýza údajov vo veľkom meradle (štyri jednotky)
        • BENG 227. Transport Phenomena in Living Systems (štyri jednotky)
        • BNFO 286/MED 283. Sieťová biológia a biomedicína (štyri jednotky)
        Voliteľné SB-2: Kinetické modelovanie
        • BENG 125. Modelovanie a výpočty v bioinžinierstve (štyri jednotky)
        • BNFO 284. Nelineárna dynamika v kvantitatívnej biológii (štyri jednotky)
        • PHYS 276. Kvantitatívna molekulárna biológia (štyri jednotky)
        • CHEM 220. Regulačné obvody v bunkách (štyri jednotky)
        Voliteľný BMI-1: Biomedicínska informatika
        • MED 263. Bioinformatické aplikácie na ľudské choroby (štyri jednotky)
        • MED 264. Princípy biomedicínskej informatiky (štyri jednotky)—Core pre BMI stopu, voliteľné pre ostatné stopy
        • MED 265. Informatika v klinickom prostredí (štyri jednotky)
        • MED 267. Modelovanie klinických údajov a znalostí pre výpočty (štyri jednotky)
        • MED 268. Štatistické koncepcie pre biomedicínsky výskum (štyri jednotky)
        • MED 269. Systémy na podporu klinického rozhodovania v mieste starostlivosti (štyri jednotky)
        • MED 273. Komunikujúca biomedicínska informatika (štyri jednotky)
        • MED 276. Cvičenie písania návrhov na grant (dve jednotky)
        • MED 277. Úvod do biomedicínskeho spracovania prirodzeného jazyka (štyri jednotky)
        Voliteľné QBIO-1: Kvantitatívna biológia
        • BENG 226. Základy bioinžinierstva I: Vlastnosti tkanív a buniek (štyri jednotky)
        • BENG 235. Molekulové zobrazovanie a kvantifikácia v živých bunkách (štyri jednotky)
        • BGGN 214. Úvod do Q-biológie (štyri jednotky) —Môže byť aplikovaný na voliteľnú požiadavku v oblasti BIO
        • BNFO 284. Nelineárna dynamika v kvantitatívnej biológii (štyri jednotky)
        • CHEM 220. Regulačné obvody v bunkách (štyri jednotky)
        • MAE 263. Experimentálne metódy v mechanike buniek (štyri jednotky)
        • PHYS 273. Teória informácií a tvorba vzorov v biologických systémoch (štyri jednotky)
        • PHYS 274. Stochastické procesy v populačnej genetike (štyri jednotky)
        • PHYS 275. Biologická fyzika (štyri jednotky)
        • PHYS 276. Kvantitatívna molekulárna biológia (štyri jednotky)
        • PHYS 277. Fyzika bunky (štyri jednotky)

        Vzorové rozvrhy

        Upozorňujeme, že štvrťroky, v ktorých sa kurzy ponúkajú, sa môžu každý rok líšiť, niektoré kurzy sa nemusia ponúkať každý rok a ponuka kurzov sa môže meniť. Voľné predmety a príležitosti pre asistentov učiteľa budú pravdepodobne naplánované inak ako vo vzorovom rozvrhu. Štvrtá základná trieda je zobrazená ako CSE 280A skontrolujte, či sú na vašej trati ďalšie možnosti.

        Príklad: Bioinformatics and Systems Biology Track
        1. rok
        PÁD ZIMA JAR
        Jadro: MATH 283 Štvrté jadro: CSE 280A Jadro: BENG 203/CSE 283
          Jadro: BENG 202/CSE 282 BNFO 294: Etika
        Voliteľný   Voliteľný
        BNFO 281: Kolokvium BNFO 281: Kolokvium BNFO 281: Kolokvium
        BNFO 283: Študentské výskumné rozhovory BNFO 283: Študentské výskumné rozhovory BNFO 283: Študentské výskumné rozhovory
        BNFO 298: Výskumná rotácia BNFO 298: Výskumná rotácia BNFO 298: Výskumná rotácia
        2. ročník
        PÁD ZIMA JAR
        Voliteľný Voliteľný  
        BNFO 281: Kolokvium BNFO 281: Kolokvium BNFO 281: Kolokvium
        BNFO 283: Študentské výskumné rozhovory BNFO 283: Študentské výskumné rozhovory BNFO 283: Študentské výskumné rozhovory
        BNFO 299: Výskum BNFO 299: Výskum BNFO 299: Výskum
        BNFO 500: Pedagogický asistent BNFO 500: Asistentstvo učiteľa Kvalifikačná skúška
        Príklad: Biomedicínska informatika Track
        1. rok
        PÁD ZIMA JAR
        Jadro: MATH 283 Štvrté jadro: CSE 280A  
        Jadro: MED 264 Jadro: BENG 202/CSE 282 BNFO 294: Etika
        Voliteľný Voliteľný Voliteľný
        MED 262: Kolokvium MED 262: Kolokvium MED 262: Kolokvium
        BNFO 283: Študentské výskumné rozhovory BNFO 283: Študentské výskumné rozhovory BNFO 283: Študentské výskumné rozhovory
        BNFO 298: Výskumná rotácia BNFO 298: Výskumná rotácia BNFO 298: Výskumná rotácia
        2. ročník
        PÁD ZIMA JAR
        Voliteľný Voliteľný Voliteľný
        MED 262: Kolokvium MED 262: Kolokvium MED 262: Kolokvium
        BNFO 283: Študentské výskumné rozhovory BNFO 283: Študentské výskumné rozhovory BNFO 283: Študentské výskumné rozhovory
        BNFO 299: Výskum BNFO 299: Výskum BNFO 299: Výskum
        BNFO 500: Asistentstvo učiteľa BNFO 500: Asistentstvo učiteľa Kvalifikačná skúška
        Príklad: Kvantitatívna biológia Track

        Všimnite si, že tri štvrtiny PHYS 255 sa môžu začať v prvom roku súbežne s PHYS 270B.

        1. rok
        PÁD ZIMA JAR
        Jadro: MATH 283 Štvrté jadro: CSE 280A Jadro: BENG 203/CSE 283
          Jadro: BENG 202/CSE 282 BNFO 294: Etika
        Voliteľný   Voliteľný
        BNFO 281: Kolokvium BNFO 281: Kolokvium BNFO 281: Kolokvium
        PHYS 270A: Techniky QBIO PHYS 270B: Techniky QBIO PHYS 270B: Techniky QBIO
        2. ročník
        PÁD ZIMA JAR
        Voliteľný Voliteľný Voliteľný
        PHYS 254: Seminár QBIO PHYS 254: Seminár QBIO PHYS 254: Seminár QBIO
        PHYS 255: QBIO Research Talks PHYS 255: QBIO Research Talks PHYS 255: QBIO Research Talks
        PHYS 256: Kritické čítanie v QBIO PHYS 256: Kritické čítanie v QBIO PHYS 256: Kritické čítanie v QBIO
        BNFO 299: Výskum BNFO 299: Výskum BNFO 299: Výskum
        BNFO 500: Pedagogický asistent BNFO 500: Pedagogický asistent Kvalifikačná skúška
        Rok 2 až 5

        Od všetkých študentov, bez ohľadu na ich pôvod a voliteľný smer, sa očakáva, že pred začiatkom druhého ročníka určia poradcu a laboratórium pre výskum dizertačnej práce. Toto je akademická požiadavka na dobré akademické postavenie.

        V 2. ročníku sa študenti začnú pripravovať na kvalifikačnú skúšku, ktorú majú ukončiť do konca jarného štvrťroka druhého ročníka.

        V 3. ročníku sa študenti začnú pripravovať na postup na kandidátsku skúšku, ktorá sa má ukončiť do konca jarného štvrťroka 3. ročníka.

        Aktualizačný kurz vedeckej etiky sa vyžaduje každé štyri roky po prvom kurze etiky, ak je stále v programe.

        Cieľom doktorandského štúdia je, aby všetci študenti dokončili dizertačnú prácu a vykonali verejnú obhajobu dizertačnej práce do konca piateho ročníka.

        Požiadavka na výskum

        Počas akademického roka musia byť všetci študenti zapísaní do príslušného výskumného kurzu pre ich úroveň. Študenti v dráhach BISB a BMI zvyčajne urobia tri rotácie v 1. ročníku (BNFO 298), zatiaľ čo študenti v dráhe QBIO zvyčajne urobia jednu štvrtinu PHYS 270A a dve štvrtiny PHYS 270B. Študenti sa zvyčajne zapoja do laboratória na konci 1. ročníka a potom sa zapíšu do výskumných jednotiek (BNFO 299) so svojím dizertačným poradcom v 2. ročníku a neskôr. Jednotky BNFO 299 sa môžu meniť, aby splnili požiadavku na plný úväzok dvanástich jednotiek za štvrťrok na jeseň, v zime a na jar. Počas leta sa od študentov očakáva, že budú robiť aj výskum, ale nemali by sa zapísať do BNFO 298, PHYS 270B alebo BNFO 299. Počas všetkých štvrťrokov a leta sú študenti zodpovední za splnenie požiadaviek programu vrátane návrhov, správ, prezentácií, schôdze komisie, upovedomenie absolventského koordinátora pri nástupe/zmene laboratórií atď. Jediný rozdiel je v tom, že študenti sa v lete nezapisujú na BNFO 298, PHYS 270B alebo BNFO 299.

        Okrem toho bude každý študent robiť pravidelné výskumné prezentácie študentom / fakulte postgraduálneho programu. Študenti budú tiež diskutovať o svojom pokroku na výročnom programovom stretnutí, ktoré sa bude konať každý rok.

        Rok 1 (trate BISB a BMI):
        Rok 1 (stopa QBIO):
        • PHYS 270A. Experimentálne techniky pre kvantitatívnu biológiu v jesennom štvrťroku prvého roka.
        • PHYS 270B. Laboratórium kvantitatívnej biológie v zimnom a jarnom štvrťroku prvého ročníka.
        Roky 2 a neskôr (všetky skladby)
        Program rotácie výskumu

        Program rotácie výskumu je neoddeliteľnou súčasťou prvého ročníka nášho programu. Od každého študenta prvého ročníka v odboroch BISB a BMI sa vyžaduje, aby absolvoval a absolvoval tri štvrťročné (desaťtýždňové) výskumné rotácie, jednu v každom z jesenných, zimných a jarných štvrťrokov. Pre jesenné, zimné a jarné rotácie (ale nie letné rotácie) by sa študenti mali zaregistrovať na BNFO 298.

        Cieľom výskumného rotačného programu je

        • Poskytnite študentom a učiteľom príležitosť zistiť, či existuje vzájomný vzťah (“chémia”), ktorý môže tvoriť základ úspešného vzťahu poradca a študenta.
        • Poskytnite študentom školiace príležitosti, aby sa naučili praktické výskumné zručnosti v hostiteľskom laboratóriu.
        • Poskytnite študentom príležitosti na rozvoj osobných a vedeckých spojení, ktoré môžu vyústiť do kolaboratívneho výskumu (mnohí študenti katalyzovali spoluprácu medzi laboratóriami) a/alebo vymenovania za členov koporadcov/členov dizertačnej komisie.

        Trať QBIO má samostatný laboratórny tréningový program. Pre viac informácií by študenti mali kontaktovať kanceláriu pre záležitosti študentov.

        Usmernenia programu výskumnej rotácie (BISB a BMI stopy)

        Študenti sú zodpovední za identifikáciu laboratórií/fakult, o ktoré majú záujem zapojiť sa do rotácie výskumu. Študenti môžu rotovať iba s učiteľmi, ktorí by mohli pôsobiť aj ako ich poradcovia pre dizertačné práce. Všetky rotácie musia byť s inou fakultou.

        Fakulta sa vyzýva, aby vypracovala krátke projekty pre študentov, ktorí sa striedajú, aby študenti získali zmysel pre laboratórium a naučili sa výskumné zručnosti. Projekty rotácie môžu, ale nemusia súvisieť s prípadnými projektmi dizertačnej práce PhD. Študenti by si mali skontrolovať popisy rotačných projektov na webovej stránke programu, aby identifikovali zaujímavé projekty. Úplný zoznam kontaktných informácií fakúlt programu a výskumných záujmov nájdete v adresári našej fakulty. Ak fakulta nemá projekt rotácie uvedený online, kontaktujte ich priamo, aby ste prediskutovali dostupné projekty.

        • Návrh projektu rotácie na jednej strane. Pre každý projekt rotácie je študent povinný predložiť jednostranový návrh podpísaný mentorom rotácie koordinátorovi programu do prvého dňa výučby v štvrťroku. Očakáva sa teda, že fakulta, ktorá má záujem o hosťovanie študentov na rotáciu, bude pracovať so študentom pred prvým dňom výučby v štvrťroku, aby načrtla projekt. Dokument predstavuje záväzok fakulty poskytnúť študentovi projekt rotácie vo výskume a školenie / supervíziu počas štvrťroka.
        • Správa o projekte rotácie na piatich stranách. Na ukončenie desaťtýždňovej rotácie je študent povinný odovzdať koordinátorovi programu do posledného dňa výučby v štvrťroku päťstranovú správu podpísanú mentorom rotácie. Mala by zhrnúť prácu, výsledky a závery. Dokument by mal byť štruktúrovaný do nasledujúcich častí: ciele, úvod, metódy, výsledky, diskusia a budúce smerovanie. Dokument sa stáva súčasťou akademického záznamu študenta a poskytuje poradcovi záznam o úspechoch študenta. Ak nedokončíte rotáciu do štvrťroka, bude prepis študenta nedokončený.
        • Prezentácia projektu Oral Rotation. Na stretnutí (schôdzach) Research Rotation počas nasledujúceho štvrťroka je študent povinný prezentovať svoju prácu Research Rotation. Účelom týchto stretnutí je poskytnúť príležitosť na doladenie prezentačných zručností a podporiť vedeckú výmenu medzi študentmi s cieľom rozvíjať komunitu a navzájom sa informovať o možnostiach výskumu medzi fakultami rôznych programov. V súčasnosti sa tieto prezentácie vyskytujú v rámci Bioinformatics Student Research Talks (BNFO 283) v jesenných, zimných a jarných štvrťrokoch pre jarné a letné rotácie, prezentácie sú v nasledujúcom jesennom štvrťroku.
        • Hodnotenie študentov. Prácu rotácie vo výskume študentov hodnotí mentor rotácie pomocou dôverného hodnotiaceho hárku a koordinátori programu rotácie výskumu v rámci programu, ktorí si prezerajú päťstranovú správu o projekte rotácie a ústnu prezentáciu. Rotačný mentor je povinný predložiť hodnotiaci hárok do jedného týždňa po poslednom dni výučby v štvrťroku koordinátorovi programu.

        Druhoročná kvalifikačná skúška

        Kvalifikačná skúška pre druhý rok (BQE) je navrhnutá tak, aby preverila schopnosť študenta kriticky, analyticky a nezávisle myslieť a aplikovať zručnosti získané v triedach na skutočný výskumný projekt. Predmetom skúšky je aktuálny výskumný projekt študenta. V centre pozornosti sú však kritické analytické schopnosti študenta a ovládanie relevantných metód a predmetov. Skúška sa zvyčajne skladá pred ukončením jarného štvrťroka v druhom ročníku študenta, avšak požiadavky na prvé dva roky musia byť dokončené pred alebo v štvrťroku, v ktorom sa skladá, vrátane základných tried, rotácií (tracky BISB a BMI), alebo PHYS 270A-B (track QBIO), kolokviá a študentské semináre a etika.

        Skúška pozostáva z dvoch častí: desaťstranového návrhu projektu a ústnej skúšky. Návrh musí byť podaný najneskôr týždeň pred ústnou skúškou. Návrh bude mať v súlade s návrhmi NIH tieto časti: Špecifické ciele, Význam a predbežné údaje, Prístup a Referencie. Referencie nie sú zahrnuté v limite desiatich strán. Druhou zložkou je ústna skúška, kde študent obhajuje svoj návrh.

        Pre každého študenta program vymenuje tri fakulty programu, aby vytvorili komisiu pre kvalifikačné skúšky pre druhý rok, z ktorých jedna bude predsedať. Študent je zodpovedný za naplánovanie skúšky na jesenný, zimný alebo jarný štvrťrok druhého ročníka. Poradca pre dizertačnú prácu študenta nie je súčasťou kvalifikačnej skúšobnej komisie a netrénuje prípravu študenta na skúšku. Namiesto toho študent prednesie praktickú prednášku v rámci Bioinformatics Student Research Talks (BNFO 283).

        Postup na doktorandskú kandidatúru

        Po absolvovaní formálnych požiadaviek na kurz bude každý študent povinný zložiť písomnú a ústnu kvalifikačnú skúšku. Často je známy ako hlavný návrh alebo Kvalifikácia do Senátu alebo postup do kandidatúry skúška. Pred touto skúškou si každý študent po konzultácii so svojimi fakultnými poradcami zostaví komisiu pre dizertáciu zloženú z piatich členov fakulty. Jeden poradca by mal mať primárne výpočtové výskumné zameranie, druhý primárne experimentálne výskumné zameranie. Hlavným poradcom bude predseda výboru a spoluporadca bude spolupredsedom. Doktorandská komisia pre študentov študijného programu bioinformatika a systémová biológia by mala byť najmenej päťčlenná a najmenej traja vrátane predsedu komisie musia byť členmi programu BISB. Ak sú všetci členovia z programu, potom dvaja musia mať iné domovské oddelenie ako predseda výboru a jeden z týchto dvoch musí byť vo funkcii. Poradcovia dizertačnej práce budú mať hlavnú zodpovednosť za výskum a dizertačnú prácu študenta.

        Na UC San Diego je univerzitná skúška “candidacy/Senát” požiadavkou, ktorú musí postgraduálny študent úspešne absolvovať, keď sa rozhodne o projekte dizertačnej práce. Dôrazne sa odporúča, s výnimkou osobitných okolností, aby študent absolvoval túto skúšku pred koncom prvých troch rokov v programe, aby dodržal časový limit pre kandidatúru (PCTL). Študentom nebude umožnené pokračovať v doktorandskom statuse, ak nepostúpili do kandidatúry pred uplynutím časového limitu predkandidátov. Úspešným vykonaním skúšky bude študent pripustený na kandidatúru na doktorandské štúdium.

        Formát tejto skúšky je v súlade s najvyššími štandardmi rovesníckych univerzít. Študent musí napísať správu o kandidatúre vo všeobecnosti podľa formátu návrhu na grant NIH. Správa musí konkrétne obsahovať konkrétne ciele, návrh výskumu a metódy a navrhovanú prácu a časovú os, ktoré pozostávajú z 12󈝻 strán. Okrem toho (nezapočítané do 12󈝻 strán) musí správa obsahovať aj bibliografiu a ako prílohy akékoľvek publikácie/doplnkový materiál. Projekt a správa by mali byť interdisciplinárne z hľadiska výpočtov a biológie a mali by mať vstup od oboch poradcov dizertačnej práce. Správu je potrebné predložiť najneskôr týždeň pred ústnou skúškou.

        Nakoniec musí študent obhájiť svoj návrh diplomovej práce pred komisiou na ústnej skúške (“Postup na kandidatúru”). Študenti si môžu naplánovať svoj postup na kandidatúru medzi štvrťrokmi (vrátane leta), aby vyhoveli rozvrhu členov doktorandskej komisie, ale aby bolo možné zaznamenať akúkoľvek akademickú udalosť, musí byť študent zaregistrovaný. To znamená, že postup možno zapísať do akademického záznamu iba počas štvrťroka registrácie. Očakáva sa tiež, že študent sa aspoň raz ročne stretne s komisiou, aby informoval členov o svojom pokroku.

        Diplomová alebo dizertačná práca

        Každý postgraduálny študent v programe bude pracovať na projekte dizertačnej práce pod duálnym mentorstvom, ktorý pozostáva z primárneho poradcu, ktorý je fakultou odbornej prípravy programov, a spoluporadcu, ktorý môže alebo nemusí byť fakultou odbornej prípravy programov, ale musí byť z inej disciplinárnej oblasti.

        Záverečné skúšky

        Absolventi bioinformatiky budú obhajovať dizertačnú prácu na záverečnej ústnej skúške. Skúška bude pozostávať z (1) prezentácie dizertačnej práce zo strany postgraduálneho študenta, (2) otázok zo strany širokej verejnosti a (3) otázok zo strany dizertačnej komisie za zatvorenými dverami. O výsledku skúšky bude študent informovaný pri absolvovaní všetkých troch častí ústnej skúšky.Všetci členovia komisie musia podpísať záverečnú správu doktorandskej komisie a konečná verzia dizertačnej práce bude v súlade s postupmi uvedenými v publikácii, Pokyny na prípravu a odovzdanie doktorandských a diplomových prác.

        Požiadavka na vyučovanie

        Každý postgraduálny študent prijatý na doktorandské štúdium v ​​odbore bioinformatika a systémová biológia má povinnosť pôsobiť ako asistent učiteľa (TA) najmenej dva štvrťroky. Študenti by sa mali zapísať do BNFO 500 (Teaching Assistantship) alebo ekvivalentného kódu kurzu na inom oddelení počas každého štvrťroka, v ktorom sú asistentmi učiteľa. Typický asistent učiteľa je 110 hodín za štvrťrok (25-percentná záťaž, dve jednotky BNFO 500), toto sa však líši podľa triedy.

        Postgraduálni študenti bioinformatiky sa zúčastnia aj ďalšieho školenia TA, ktoré poskytuje Graduate Division prostredníctvom Teaching + Learning Commons.

        Finančná podpora

        Očakáva sa, že všetci občania a obyvatelia USA prijatí do doktorandského programu v bioinformatike a systémovej biológii dostanú finančnú pomoc v závislosti od ich pokračovania a výkonu v programe. Pomoc bude poskytovaná z (1) finančných záväzkov rezortu, (2) finančných záväzkov univerzity, (3) grantu na vzdelávanie absolventov financovaného NIH.

        PhD tituly so špecializáciou na bioinformatiku

        Na využitie jedinečných vzdelávacích a výskumných tréningových príležitostí, ktoré ponúka celokampusové úsilie v oblasti bioinformatiky, niekoľko doktorandských postgraduálnych programov na UC San Diego ponúka študentom možnosť vytvoriť si v rámci vlastného doktorandského študijného programu študijné plány a výskumné školenia s dôrazom na bioinformatiku. Takíto študenti sa potom môžu kvalifikovať na získanie titulu PhD z príslušného doktorandského programu so špecializáciou na bioinformatiku.

        Špecializácia je formálny mechanizmus Kalifornskej univerzity, ktorý umožňuje postgraduálnemu študentovi, ktorý študuje PhD v systéme UC, získať doktorandský ekvivalent vedľajšieho vzdelania v určitej oblasti špecializácie. Študenti, ktorí majú záujem o doktorandské štúdium so špecializáciou na bioinformatiku, splnia základnú požiadavku študijného programu absolventského programu bioinformatiky a systémovej biológie a budú sa venovať výskumu, ktorý zahŕňa bioinformatiku, s poradcom a/alebo spoluporadcom, ktorý je školiacou fakultou BISB a BMI.

        Nasledujúce postgraduálne programy ponúkajú špecializáciu v bioinformatike: bioinžinierstvo, biológia, biomedicínske vedy, chémia, informatika, matematika a fyzika.

        Ďalšie informácie

        Ďalšie informácie nájdete na našej webovej stránke https:///bioinformatics.ucsd.edu alebo kontaktujte kanceláriu pre študentské záležitosti v oblasti bioinformatiky na čísle (858) 822-0831 alebo [email protected]

        UC San Diego 9500 Gilman Dr. La Jolla, CA 92093 (858) 534-2230
        Copyright © 2021 Regenti Kalifornskej univerzity. Všetky práva vyhradené.


        Obsah

        • Systém: skupina vzájomne sa ovplyvňujúcich, vzájomne závislých častí, ktoré tvoria komplexný celok. [3]
        • Hranice: bariéry, ktoré definujú systém a odlišujú ho od iných systémov v prostredí.
        • Homeostáza: tendencia systému byť odolný voči vonkajším narušeniam a zachovať si svoje kľúčové vlastnosti.
        • Adaptácia: tendencia systému vykonávať vnútorné zmeny, aby sa ochránil a naďalej plnil svoj účel.
        • Recipročné transakcie: kruhové alebo cyklické interakcie, do ktorých sa systémy zapájajú tak, že sa navzájom ovplyvňujú.
        • Slučka spätnej väzby: proces, pri ktorom sa systémy samy opravujú na základe reakcií iných systémov v prostredí.
        • Priepustnosť: rýchlosť prenosu energie medzi systémom a jeho prostredím v priebehu času.
        • Mikrosystém: systém najbližšie ku klientovi.
        • Mezosystém: vzťahy medzi systémami v prostredí.
        • Exosystém: vzťah medzi dvoma systémami, ktorý má nepriamy vplyv na tretí systém.
        • Makrosystém: väčší systém, ktorý ovplyvňuje klientov, ako sú politiky, správa programov oprávnení a kultúra.
        • Rovnocennosť: spôsob, akým môžu systémy dosiahnuť rovnaký cieľ rôznymi cestami. [3][3]
        • Chronosystém: systém zložený z významných životných udalostí ovplyvňujúcich adaptáciu. : štrukturálne, behaviorálne a vývojové vlastnosti, ktoré sú zdieľané medzi systémami. [3]
        • Architektúra systémov:
        • Systémová analýza:

        Systémové myslenie Edit

        Systémové myslenie je schopnosť alebo zručnosť vykonávať riešenie problémov v zložitých systémoch. V aplikácii bol definovaný ako zručnosť aj vedomie. [4] Systém je entita so vzájomne súvisiacimi a vzájomne závislými časťami, je definovaná svojimi hranicami a je viac ako súčet svojich častí (subsystém). Zmena jednej časti systému ovplyvňuje ostatné časti a celý systém s predvídateľnými vzormi správania. Okrem toho jednotlivci pracujúci ako súčasť systému sú tiež komponentmi, a preto prispievajú k jeho výsledku. [5] [4]

        Teória systémov sa prejavuje v práci odborníkov v mnohých disciplínach, napríklad v prácach biológa Ludwiga von Bertalanffyho, lingvistu Bélu H. Bánáthyho a sociológa Talcotta Parsonsa v štúdii ekologických systémov od Howarda T. Oduma, Eugena Oduma v diele Fritjofa Capru. štúdium organizačnej teórie v štúdiu manažmentu od Petra Sengeho v interdisciplinárnych oblastiach ako Rozvoj ľudských zdrojov v prácach Richarda A. Swansona a v prácach pedagógov Debory Hammond a Alfonsa Montuoriho.

        Teória systémov podporuje dialóg medzi autonómnymi oblasťami štúdia, ako aj v rámci samotnej systémovej vedy. V tomto ohľade, s možnosťou dezinterpretácií, von Bertalanffy [6] veril, že všeobecná teória systémov „by mala byť dôležitým regulačným nástrojom vo vede“ na ochranu pred povrchnými analógiami, ktoré „sú vo vede zbytočné a škodlivé vo svojich praktických dôsledkoch. "

        S modernými základmi všeobecnej teórie systémov po prvej svetovej vojne Ervin László v predslove k Bertalanffyho knihe, Pohľady na všeobecnú teóriu systémov, poukazuje na to, že preklad „všeobecnej systémovej teórie“ z nemčiny do angličtiny „spôsobil určité množstvo zmätku“: [7]

        (Všeobecná systémová teória) bola kritizovaná ako pseudoveda a hovorilo sa, že to nie je nič iné ako napomenutie, aby sa veci venovali holistickým spôsobom. Takáto kritika by stratila zmysel, keby sa uznalo, že von Bertalanffyho všeobecná systémová teória je perspektívou alebo paradigmou a že takéto základné koncepčné rámce hrajú kľúčovú úlohu vo vývoji exaktnej vedeckej teórie. .. Allgemeine Systemtheorie nie je priamo v súlade s výkladom, ktorý sa často kladie na 'všeobecnú teóriu systémov', pretože ide o (vedeckú) „teóriu všeobecných systémov“. Kritizovať to ako také znamená strieľať do slamených mužov. Von Bertalanffy otvoril niečo oveľa širšie a oveľa významnejšie ako jediná teória (ktorá, ako teraz vieme, môže byť vždy sfalšovaná a má zvyčajne efemérnu existenciu): vytvoril novú paradigmu pre rozvoj teórií.

        Teória (resp Lehre) „má v nemčine oveľa širší význam ako najbližšie anglické slová „teória“ a „veda“, rovnako ako Wissenschaft (alebo „Veda“). [8] Tieto myšlienky sa vzťahujú na organizovaný súbor vedomostí a „akýkoľvek systematicky prezentovaný súbor pojmov, či už empiricky, axiomaticky alebo filozoficky“ reprezentovaný, pričom mnohé z nich spájajú Lehre s teóriou a vedou v etymológii všeobecných systémov, aj keď to tiež neprekladá z nemčiny veľmi dobre, jeho „najbližší ekvivalent“ sa prekladá ako „učenie“, ale „znie to dogmaticky a neštandardne“. [8] Zatiaľ čo myšlienka „všeobecnej teórie systémov“ mohla v preklade stratiť mnohé zo svojich koreňových významov, definovaním nového spôsobu myslenia o vede a vedeckých paradigmách sa teória systémov stala rozšíreným pojmom používaným napríklad na opis vzájomná závislosť vzťahov vytvorených v organizáciách.

        Systém v tomto referenčnom rámci môže obsahovať pravidelne interagujúce alebo vzájomne prepojené skupiny činností. Napríklad, keď si niektorí teoretici všímajú vplyv na vývoj „individuálne orientovanej priemyselnej psychológie [na systémovú a vývojovo orientovanú organizačnú psychológiu", uznávajú, že organizácie majú zložité sociálne systémy oddeľujúce časti od celku, čo znižuje celkovú efektivitu organizácií. . [9] [ potrebná úplná citácia ] Tento rozdiel od konvenčných modelov, ktoré sa sústreďujú na jednotlivcov, štruktúry, oddelenia a jednotky, čiastočne oddeľuje od celku, namiesto toho, aby uznával vzájomnú závislosť medzi skupinami jednotlivcov, štruktúrami a procesmi, ktoré umožňujú fungovanie organizácie.

        László vysvetľuje, že nový systémový pohľad na organizovanú zložitosť išiel „o jeden krok za newtonovský pohľad na organizovanú jednoduchosť“, ktorý redukoval časti z celku alebo chápal celok bez vzťahu k častiam. Vzťah medzi organizáciami a ich prostredím možno považovať za hlavný zdroj zložitosti a vzájomnej závislosti. Vo väčšine prípadov má celok vlastnosti, ktoré nemožno zistiť z analýzy jednotlivých prvkov samostatne. [10] [ potrebná úplná citácia ]

        Béla H. Bánáthy, ktorý spolu so zakladateľmi systémovej spoločnosti tvrdil, že „prospech ľudstva“ je cieľom vedy, významne a ďalekosiahlo prispel do oblasti teórie systémov. Pre Primer Group v Medzinárodnej spoločnosti pre systémové vedy Bánáthy definuje perspektívu, ktorá tento pohľad opakuje: [11] [ potrebná úplná citácia ]

        Systémový pohľad je svetový pohľad, ktorý je založený na disciplíne SYSTEM INQUIRY. Ústredným bodom systémového prieskumu je koncept SYSTÉMU. V najvšeobecnejšom zmysle systém znamená konfiguráciu častí spojených a spojených sieťou vzťahov. Primer Group definuje systém ako rodinu vzťahov medzi členmi pôsobiacimi ako celok. Von Bertalanffy definoval systém ako „prvky v stálom vzťahu“.

        V umeleckej úprave

        V biológii Edit

        Systémová biológia je hnutie, ktoré čerpá z niekoľkých trendov vo výskume biológie. Zástancovia popisujú systémovú biológiu ako interdisciplinárny študijný odbor založený na biológii, ktorý sa zameriava na komplexné interakcie v biologických systémoch, pričom tvrdia, že využíva novú perspektívu (holizmus namiesto redukcie).

        Najmä od roku 2000 používajú biologické vedy tento termín široko a v rôznych kontextoch. Často uvádzanou ambíciou systémovej biológie je modelovanie a objavovanie emergentných vlastností, ktoré predstavujú vlastnosti systému, ktorého teoretický popis vyžaduje jediné možné užitočné techniky, ktoré by spadali do pôsobnosti systémovej biológie. Predpokladá sa, že tento termín mohol vytvoriť Ludwig von Bertalanffy systémová biológia v roku 1928. [12]

        Subdisciplíny systémovej biológie zahŕňajú:

        Ekológia Edit

        Systémová ekológia je interdisciplinárna oblasť ekológie, ktorá zaujíma holistický prístup k štúdiu ekologických systémov, najmä ekosystémov [13] [14] [15], možno ju vnímať ako aplikáciu všeobecnej teórie systémov na ekológiu.

        Ústredným bodom v prístupe k systémovej ekológii je myšlienka, že ekosystém je komplexný systém vykazujúci vznikajúce vlastnosti. Systémová ekológia sa zameriava na interakcie a transakcie v rámci biologických a ekologických systémov a medzi nimi a zaoberá sa najmä spôsobom, akým môže byť fungovanie ekosystémov ovplyvnené ľudskými zásahmi. Využíva a rozširuje pojmy z termodynamiky a rozvíja ďalšie makroskopické popisy zložitých systémov.

        V chémii Edit

        Systémová chémia je veda o štúdiu sietí interagujúcich molekúl s cieľom vytvoriť nové funkcie zo súboru (alebo knižnice) molekúl s rôznymi hierarchickými úrovňami a vznikajúcimi vlastnosťami. [16] Systémová chémia súvisí aj so vznikom života (abiogenéza). [17]

        V strojárstve Edit

        Systémové inžinierstvo je interdisciplinárny prístup a prostriedok umožňujúci realizáciu a nasadenie úspešných systémov. Možno to považovať za aplikáciu inžinierskych techník na inžinierstvo systémov, ako aj za aplikáciu systémového prístupu k inžinierskemu úsiliu. [18] Systémové inžinierstvo integruje ďalšie disciplíny a špecializované skupiny do tímového úsilia a vytvára štruktúrovaný vývojový proces, ktorý postupuje od konceptu cez výrobu až po prevádzku a likvidáciu. Systémové inžinierstvo zohľadňuje obchodné aj technické potreby všetkých zákazníkov s cieľom poskytnúť kvalitný produkt, ktorý spĺňa potreby užívateľa. [19] [20]

        Proces návrhu zameraný na používateľa Upraviť

        Systémové myslenie je kľúčovou súčasťou procesov navrhovania zameraných na používateľa a je nevyhnutné na pochopenie celého vplyvu nového informačného systému interakcie človeka s počítačom (HCI). [21] Prehliadnutie tohto a vývoj softvéru bez vstupných poznatkov od budúcich používateľov (sprostredkovaných dizajnérmi používateľských skúseností) je vážnou chybou v návrhu, ktorá môže viesť k úplnému zlyhaniu informačných systémov, zvýšenému stresu a duševným chorobám používateľov informačných systémov, čo vedie k náklady a obrovské plytvanie zdrojmi. [22] V súčasnosti je prekvapivo nezvyčajné, že organizácie a vlády skúmajú rozhodnutia projektového manažmentu, ktoré vedú k vážnym konštrukčným chybám a nedostatočnej použiteľnosti. [ potrebná citácia ]

        Inštitút elektrotechnických a elektronických inžinierov odhaduje, že približne 15 % z odhadovaného 1 bilióna dolárov, ktoré sa každoročne použije na vývoj informačných systémov, sa úplne vyhodí a vyrobené systémy sa pred implementáciou vyradia z dôvodu chýb, ktorým sa dá úplne predísť. [23] Podľa správy CHAOS, ktorú v roku 2018 zverejnila skupina Standish, veľká väčšina informačných systémov zlyhá alebo čiastočne zlyhá podľa ich prieskumu:

        Čistý úspech je kombinácia vysokej spokojnosti zákazníkov s vysokou návratnosťou hodnoty pre organizáciu. Súvisiace čísla za rok 2017 sú: úspešný: 14 %, napadnutý: 67 %, neúspešný 19 %. [24]

        V matematike Edit

        Systémová dynamika je prístup k pochopeniu nelineárneho správania zložitých systémov v priebehu času pomocou zásob, tokov, interných spätnoväzbových slučiek a časových oneskorení. [25]

        V spoločenských a humanitných vedách Edit

        Psychológia Edit

        Systémová psychológia je oblasť psychológie, ktorá študuje ľudské správanie a skúsenosti v zložitých systémoch.

        Inšpiráciu získala teóriou systémov a systémovým myslením, ako aj základmi teoretickej práce od Rogera Barkera, Gregoryho Batesona, Humberta Maturanu a ďalších. Predstavuje prístup v psychológii, v ktorom sa skupiny a jednotlivci považujú za systémy v homeostáze. Systémová psychológia „zahŕňa doménu inžinierskej psychológie, ale okrem toho sa zdá, že sa viac zaoberá spoločenskými systémami [26] a štúdiom motivačného, ​​afektívneho, kognitívneho a skupinového správania, ktoré má názov inžinierska psychológia. [27]

        V systémovej psychológii charakteristiky organizačného správania (ako sú individuálne potreby, odmeny, očakávania a atribúty ľudí interagujúcich so systémami) „zvažujú tento proces s cieľom vytvoriť efektívny systém“. [28]

          (1760 – 1825), Karl Marx (1817 – 83), Friedrich Engels (1820 – 95), Herbert Spencer (1820 – 1903), Rudolf Clausius (1822 – 88), Vilfredo Pareto (1848 – 1923), Émile Durkheim (1858) –1917), Alexander Bogdanov (1873–1928), Nicolai Hartmann (1882–1950), Robert Maynard Hutchins (1929–51), medzi inými
        • 1946–53: konferencie Macy
        • 1948: Norbert Wiener publikuje Kybernetika: Alebo Kontrola a komunikácia vo zvierati a stroji
        • 1951: Talcott Parsons publikuje Sociálny systém[29]
        • 1954: Ludwig von Bertalanffy, Anatol Rapoport, Ralph W. Gerard, Kenneth Boulding založili Spoločnosť pre rozvoj všeobecnej teórie systémov.
        • 1955: W. Ross Ashby publikuje Úvod do kybernetiky
        • 1968: Bertalanffy publikuje Všeobecná systémová teória: základy, vývoj, aplikácie
        • 1970 – 80-te roky kybernetika druhého rádu (Heinz von Foerster, Gregory Bateson, Humberto Maturana a ďalší)
        • 1971–73 Cybersyn, základný internet a kybernetický systém pre demokratické ekonomické plánovanie vyvinutý Staffordom Beerom v Čile za vlády Allende
        • 70. roky: Teória katastrof (René Thom, E.C. Zeeman) Dynamické systémy v matematike.
        • 1977: Ilya Prigogine dostal Nobelovu cenu za svoje práce o sebaorganizácii, zmierenie dôležitých teória systémov koncepcie s termodynamikou systému.
        • 80. roky: Teória chaosu (David Ruelle, Edward Lorenz, Mitchell Feigenbaum, Steve Smale, James A. Yorke)
        • 1986: Kontextová teória (Anthony Wilden)
        • 1988: Založená je Medzinárodná spoločnosť pre systémové vedy.
        • 1990: Komplexné adaptívne systémy (John H. Holland, Murray Gell-Mann, W. Brian Arthur)

        Prekurzory Edit

        Systémové myslenie môže siahať až do staroveku, či už ide o prvé systémy písomnej komunikácie so sumerským klinovým písmom až po mayské číslice, alebo o výkony inžinierstva s egyptskými pyramídami. C. West Churchman, odlíšený od západných racionalistických tradícií filozofie, sa často stotožňoval s I-ťingom ako systémovým prístupom zdieľajúcim referenčný rámec podobný predsokratovskej filozofii a Herakleitovi. [30] Ludwig von Bertalanffy vystopoval systémové koncepty k filozofii G.W. Leibniz a Mikuláš Kuzanský coincidentia oppositorum. Aj keď sa moderné systémy môžu zdať podstatne komplikovanejšie, môžu sa zapísať do histórie.

        Postavy ako James Joule a Sadi Carnot predstavujú dôležitý krok k predstaveniu systémový prístup do (racionalistických) tvrdých vied 19. storočia, známych aj ako transformácia energie. Potom termodynamika tohto storočia od Rudolfa Clausia, Josiaha Gibbsa a iných vytvorila systém referenčný model ako formálny vedecký objekt.

        Podobné myšlienky sa nachádzajú v teóriách učenia, ktoré sa vyvinuli z rovnakých základných pojmov, pričom zdôrazňujú, ako porozumenie vyplýva z poznania pojmov čiastočne aj ako celku. V skutočnosti bola Bertalanffyho organizmická psychológia paralelná s teóriou učenia Jeana Piageta. [31] Niektorí považujú interdisciplinárne perspektívy za rozhodujúce pri odpútaní sa od modelov a myslenia priemyselného veku, kde história predstavuje históriu a matematika predstavuje matematiku, zatiaľ čo umelecká a vedecká špecializácia zostáva oddelená a mnohí považujú vyučovanie za behavioristické podmieňovanie. [32]

        Súčasná práca Petra Sengeho poskytuje podrobnú diskusiu o bežnej kritike vzdelávacích systémov založenej na konvenčných predpokladoch o učení, [33] vrátane problémov s roztrieštenými znalosťami a nedostatkom holistického učenia z „myslenia strojového veku“, ktoré sa stalo „modelom“ školy oddelenej od každodenného života“. Týmto spôsobom sa niektorí systémoví teoretici pokúšajú poskytnúť alternatívy k ortodoxným teóriám, ktoré majú základ v klasických predpokladoch, a vyvinuli z nich myšlienky, vrátane jednotlivcov ako Max Weber a Émile Durkheim v sociológii a Frederick Winslow Taylor vo vedeckom manažmente. [34] Teoretici hľadali holistické metódy rozvíjaním systémových konceptov, ktoré by sa mohli integrovať s rôznymi oblasťami.

        Niektorí môžu považovať rozpor redukcionizmu v konvenčnej teórii (ktorá má ako predmet len ​​jednu časť) za jednoduchý príklad meniacich sa predpokladov. Dôraz v teórii systémov sa presúva z častí na organizáciu častí, pričom interakcie častí sa uznávajú ako nie statické a konštantné, ale dynamické procesy. Niektorí spochybnili konvenčné uzavreté systémy s vývojom perspektív otvorených systémov. Posun vznikol od absolútnych a univerzálnych autoritatívnych princípov a vedomostí k relatívnemu a všeobecnému pojmovému a percepčnému poznaniu [35] a stále zostáva v tradícii teoretikov, ktorí sa snažili poskytnúť prostriedky na organizáciu ľudského života. Inými slovami, teoretici prehodnotili predchádzajúcu históriu myšlienok, nestratili ich. Mechanistické myslenie bolo obzvlášť kritizované, najmä mechanická metafora mysle z priemyselného veku z interpretácií newtonovskej mechaniky osvietenskými filozofmi a neskoršími psychológmi, ktorí položili základy modernej organizačnej teórie a manažmentu koncom 19. storočia. [36]

        Založenie a raný vývoj Edit

        Kde sú predpoklady v západnej vede od Platóna a Aristotela po Isaaca Newtona Principia (1687) historicky ovplyvnili všetky oblasti od tvrdých až po sociálne vedy (pozri kľúčový vývoj „politického systému“ Davida Eastona ako analytického konštruktu), pôvodní teoretici systémov skúmali dôsledky pokrokov 20. storočia z hľadiska systémov.

        V rokoch 1929 až 1951 sa Robert Maynard Hutchins na Chicagskej univerzite snažil podporiť inovácie a interdisciplinárny výskum v spoločenských vedách, s pomocou Fordovej nadácie s interdisciplinárnou divíziou sociálnych vied univerzity založenou v roku 1931. [37]

        Mnoho skorých systémových teoretikov sa zameralo na nájdenie všeobecnej teórie systémov, ktorá by mohla vysvetliť všetky systémy vo všetkých oblastiach vedy.

        "Všeobecná teória systémov" (GST nemčina: allgemeine Systemlehre) bol vytvorený v 40. rokoch 20. storočia Ludwigom von Bertalanffy, ktorý sa spočiatku snažil nájsť nový prístup k štúdiu živých systémov. [3] Bertalanffy najprv rozvinul teóriu prostredníctvom prednášok od roku 1937 a potom prostredníctvom publikácií od roku 1946. [38] Podľa Mike C. Jacksona (2000) Bertalanffy propagoval embryonálnu formu GST už v 20. a 30. rokoch 20. storočia, ale do širšieho povedomia vedeckých kruhov sa dostal až začiatkom 50. rokov 20. storočia. [39]

        Jackson tiež tvrdil, že Bertalanffyho dielo bolo informované trojzväzkom Alexandra Bogdanova tektológie (1912-1917), ktorý poskytuje koncepčný základ pre GST. [39] Podobný postoj majú aj Richard Mattessich (1978) a Capra (1996). [ SZO? ] Napriek tomu Bertalanffy vo svojich dielach Bogdanova nikdy ani nespomenul.

        Systémový pohľad bol založený na niekoľkých základných myšlienkach. Po prvé, všetky javy možno považovať za sieť vzťahov medzi prvkami alebo systém. Po druhé, všetky systémy, či už elektrické, biologické alebo sociálne, majú spoločné vzorce, správanie a vlastnosti, ktoré môže pozorovateľ analyzovať a použiť na získanie lepšieho prehľadu o správaní zložitých javov a na priblíženie sa k jednote vied. Systémová filozofia, metodológia a aplikácia sú komplementárne k tejto vede. [8]

        Bertalanffy, vedomý si pokroku vo vede, ktorý spochybňoval klasické predpoklady v organizačných vedách, začala myšlienka vyvinúť teóriu systémov už v medzivojnovom období publikovaním „Náčrt všeobecnej teórie systémov“ v r. British Journal for the Philosophy of Science do roku 1950. [40]

        V roku 1954 sa von Bertalanffy spolu s Anatolom Rapoportom, Ralphom W. Gerardom a Kennethom Bouldingom zišli v Centre pre pokročilé štúdium behaviorálnych vied v Palo Alto, aby diskutovali o vytvorení „spoločnosti pre rozvoj všeobecnej teórie systémov“. ." V decembri toho roku sa v Berkeley konalo stretnutie približne 70 ľudí, aby sa vytvorila spoločnosť na prieskum a rozvoj GST. [41] Spoločnosť pre všeobecný výskum systémov (v roku 1988 premenovaná na Medzinárodnú spoločnosť pre systémové vedy) bola založená v roku 1956 ako pridružená spoločnosť Americkej asociácie pre rozvoj vedy (AAAS), [41] ktorá špecificky katalyzuje teóriu systémov ako oblasť štúdia. Táto oblasť sa vyvinula z práce Bertalanffyho, Rapoporta, Gerarda a Bouldinga, ako aj iných teoretikov v 50. rokoch, ako boli okrem iného William Ross Ashby, Margaret Meadová, Gregory Bateson a C. West Churchman.

        Bertalanffyho myšlienky si osvojili iní, pracujúci v matematike, psychológii, biológii, teórii hier a analýze sociálnych sietí. Študované predmety zahŕňali zložitosť, sebaorganizáciu, konekcionizmus a adaptívne systémy. V oblastiach ako kybernetika výskumníci ako Ashby, Norbert Wiener, John von Neumann a Heinz von Foerster skúmali zložité systémy matematicky Von Neumann objavil bunkové automaty a samoreprodukujúce sa systémy, opäť len s ceruzkou a papierom. Aleksandr Lyapunov a Jules Henri Poincaré pracovali na základoch teórie chaosu úplne bez počítača. Howard T. Odum, známy ako radiačný ekológ, zároveň rozpoznal, že štúdium všeobecných systémov si vyžaduje jazyk, ktorý dokáže zobraziť energetiku, termodynamiku a kinetiku v akomkoľvek systémovom meradle. Na splnenie tejto úlohy vyvinul Odum všeobecný systém alebo univerzálny jazyk založený na obvodovom jazyku elektroniky, známy ako jazyk energetických systémov.

        Studená vojna ovplyvnila výskumný projekt teórie systémov spôsobmi, ktoré veľmi sklamali mnohých kľúčových teoretikov. Niektorí začali uznávať, že teórie definované v spojení s teóriou systémov sa odchýlili od pôvodného názoru všeobecnej teórie systémov. [42] Ekonóm Kenneth Boulding, prvý výskumník v teórii systémov, mal obavy z manipulácie systémových konceptov. Boulding z dôsledkov studenej vojny dospel k záveru, že zneužívanie moci sa vždy ukáže ako dôsledné a že teória systémov môže takéto problémy riešiť. [43] Od konca studenej vojny sa objavil obnovený záujem o teóriu systémov spojený so snahou posilniť etický [44] pohľad na túto tému.

        V sociológii sa v 20. storočí začalo aj systémové myslenie, vrátane akčnej teórie Talcotta Parsonsa [45] a teórie sociálnych systémov Niklasa Luhmanna. [46] [47] Podľa Rudolfa Stichweha (2011): [45] : 2

        Sociálne vedy boli od svojich počiatkov dôležitou súčasťou etablovania teórie systémov. Dvoma najvplyvnejšími návrhmi boli komplexné sociologické verzie teórie systémov, ktoré navrhoval Talcott Parsons od 50. rokov a Niklas Luhmann od 70. rokov 20. storočia.

        Prvky systémového myslenia možno vidieť aj v práci Jamesa Clerka Maxwella, najmä v teórii riadenia.

        Mnoho skorých systémových teoretikov sa zameralo na nájdenie všeobecnej teórie systémov, ktorá by mohla vysvetliť všetky systémy vo všetkých oblastiach vedy. Ludwig von Bertalanffy začal rozvíjať svoju „všeobecnú teóriu systémov“ prostredníctvom prednášok v roku 1937 a potom prostredníctvom publikácií od roku 1946. [38] Konceptu sa venovala veľká pozornosť v jeho knihe z roku 1968, Všeobecná systémová teória: základy, vývoj, aplikácie. [31]

        Bertalanffyho cieľom bolo spojiť pod jednu hlavičku vedu o organizme, ktorú pozoroval vo svojej práci ako biológ. Jeho túžbou bolo použiť slovo systém pre tie princípy, ktoré sú spoločné pre systémy vo všeobecnosti. In Všeobecná systémová teória (1968), napísal: [31] : 32

        Existujú modely, princípy a zákony, ktoré platia pre zovšeobecnené systémy alebo ich podtriedy, bez ohľadu na ich konkrétny druh, povahu ich komponentov a vzťahy alebo „sily“ medzi nimi. Zdá sa legitímne žiadať teóriu nie o systémoch viac-menej špeciálneho druhu, ale o univerzálnych princípoch platných pre systémy vo všeobecnosti.

        V predslove k von Bertalanffyho Pohľady na všeobecnú teóriu systémov, Ervin László uviedol: [7]

        Keď teda von Bertalanffy hovoril o Allgemeine Systemtheorie, bolo to v súlade s jeho názorom, že navrhuje novú perspektívu, nový spôsob vedy. Nebolo to priamo v súlade s výkladom, ktorý sa často kladie na „všeobecnú teóriu systémov“, teda že ide o (vedeckú) „teóriu všeobecných systémov“. Kritizovať to ako také znamená strieľať do slamených mužov. Von Bertalanffy otvoril niečo oveľa širšie a oveľa významnejšie ako jediná teória (ktorá, ako teraz vieme, môže byť vždy sfalšovaná a má zvyčajne efemérnu existenciu): vytvoril novú paradigmu pre rozvoj teórií.

        Bertalanffyho obrysy systémový prieskum do troch hlavných oblastí: filozofia, veda a technika. Béla H. Bánáthy vo svojej práci s Primer Group zovšeobecnil domény do štyroch integrovateľných domén systémového skúmania.

        1. Filozofia: ontológia, epistemológia a axiológia systémov
        2. Teória: súbor vzájomne prepojených konceptov a princípov, ktoré platia pre všetky systémy/
        3. Metodológia: súbor modelov, stratégií, metód a nástrojov, ktoré využívajú teóriu a filozofiu systémov
        4. Aplikácia: aplikácia a interakcia domén

        Tieto fungujú v rekurzívnom vzťahu, vysvetlil, že integrovanie „filozofie“ a „teórie“ ako vedomostí a „metódy“ a „aplikácie“ ako akcie, systémové skúmanie je teda informovaná akcia. [48]

        Teoretické polia Edit

        Kybernetika Edit

        Kybernetika je náuka o komunikácii a kontrole regulačnej spätnej väzby v živých a neživých systémoch (organizmy, organizácie, stroje) a v ich kombináciách. Zameriava sa na to, ako čokoľvek (digitálne, mechanické alebo biologické) riadi svoje správanie, spracováva informácie, reaguje na informácie a mení alebo môže byť zmenené, aby lepšie plnilo tieto tri základné úlohy.

        Podmienky teória systémov a kybernetika boli široko používané ako synonymá. Niektorí autori tento termín používajú kybernetický systémy na označenie správnej podmnožiny triedy všeobecných systémov, menovite tých systémov, ktoré obsahujú slučky spätnej väzby. Avšak rozdiely Gordona Paska vo večných interakčných hereckých slučkách (ktoré produkujú konečné produkty) robia zo všeobecných systémov správnu podmnožinu kybernetiky. V kybernetike komplexné systémy matematicky skúmali výskumníci ako W. Ross Ashby, Norbert Wiener, John von Neumann a Heinz von Foerster.

        Vlákna kybernetiky sa začali koncom 19. storočia a viedli k publikovaniu kľúčových diel (ako Wienerov Kybernetika v roku 1948 a Bertalanffyho Všeobecná teória systémov v roku 1968). Kybernetika vznikla skôr z inžinierskych odborov a GST z biológie. Zdá sa, že hoci sa títo dvaja pravdepodobne vzájomne ovplyvňovali, väčší vplyv mala kybernetika. Bertalanffy sa pri zaznamenávaní vplyvu kybernetiky konkrétne zameral na rozlišovanie medzi oblasťami:

        Systémová teória sa často stotožňuje s kybernetikou a teóriou riadenia. Toto je opäť nesprávne. Kybernetika ako teória riadiacich mechanizmov v technike a prírode je založená na pojmoch informácie a spätnej väzby, ale ako súčasť všeobecnej teórie systémov. [T] model má široké uplatnenie, ale nemal by sa vo všeobecnosti stotožňovať s „teóriou systémov“. [a] varovanie je nevyhnutné pred jeho neopatrným rozširovaním do oblastí, pre ktoré nie sú jeho koncepty vytvorené. [31] : 17–23

        Kybernetika, teória katastrof, teória chaosu a teória zložitosti majú spoločný cieľ vysvetliť zložité systémy, ktoré pozostávajú z veľkého počtu vzájomne interagujúcich a vzájomne súvisiacich častí v zmysle týchto interakcií. Bunkové automaty, neurónové siete, umelá inteligencia a umelý život sú príbuzné oblasti, ale nesnažia sa opísať všeobecné (univerzálne) komplexné (singulárne) systémy. Najlepší kontext na porovnanie rôznych „C“ teórií o zložitých systémoch je historický, ktorý zdôrazňuje rôzne nástroje a metodológie, od čistej matematiky na začiatku až po dnešnú čistú informatiku. Od počiatkov teórie chaosu, keď Edward Lorenz náhodou objavil so svojím počítačom zvláštny atraktor, sa počítače stali nenahraditeľným zdrojom informácií. Štúdium zložitých systémov si dnes nemožno predstaviť bez použitia počítačov.

        Typy systému Upraviť

        Komplexné adaptívne systémy Edit

        Komplexné adaptívne systémy (CAS), ktoré vytvorili John H. Holland, Murray Gell-Mann a ďalší v interdisciplinárnom inštitúte Santa Fe, sú špeciálnymi prípadmi zložitých systémov: sú komplexné v tom, že sú rôznorodé a zložené z viacerých, vzájomne prepojených prvkov sú adaptívny v tom, že majú schopnosť meniť sa a učiť sa zo skúseností.

        Na rozdiel od riadiacich systémov, v ktorých negatívna spätná väzba tlmí a obracia nerovnováhu, CAS často podliehajú pozitívnej spätnej väzbe, ktorá zväčšuje a udržiava zmeny a premieňa lokálne nepravidelnosti na globálne črty.


        Systémy na podporu rozhodovania pre personalizovanú a participatívnu radiačnú onkológiu

        Prebieha posun paradigmy od súčasnej populačnej medicíny k personalizovanej a participatívnej medicíne. Tento prechod je podporovaný vývojom systémov na podporu klinického rozhodovania založených na modeloch predikcie výsledkov liečby. V radiačnej onkológii sa tieto modely „učia“ pomocou pokročilých a inovatívnych informačných technológií (ideálne distribuovaným spôsobom – pozrite si prosím animáciu: http://youtu.be/ZDJFOxpwqEA) zo všetkých dostupných/vhodných medicínskych údajov (klinické, liečebné, zobrazovacie biologické/genetické atď.), aby sa dosiahla čo najväčšia presnosť s ohľadom na predikciu odpovede nádoru a toxicitu pre normálne tkanivo. V tomto pozičnom dokumente poskytujeme prehľad faktorov, ktoré sú spojené s výsledkom v radiačnej onkológii a diskutujeme o metodológii vývoja presných predikčných modelov, čo je mnohostranný proces. Po počiatočnom vývoji/validácii a klinickom zavedení by sa systémy na podporu rozhodovania mali neustále prehodnocovať (prostredníctvom postupov na zabezpečenie kvality) v rôznych súboroch údajov o pacientoch, aby sa modely vylepšili a znovu optimalizovali, čím sa zabezpečí nepretržitá užitočnosť modelov. V pomerne blízkej budúcnosti budú systémy na podporu rozhodovania plne integrované v rámci kliniky, pričom údaje a poznatky sa budú zdieľať štandardizovaným, dynamickým a potenciálne globálnym spôsobom, čo umožní skutočne personalizovanú a participatívnu medicínu.

        Kľúčové slová: Systémy na podporu rozhodovania Predikčné modely Rádioterapia Spoločné rozhodovanie.


        Dostávajte upozornenia, keď máme novinky, kurzy alebo udalosti, ktoré vás zaujímajú.

        Zadaním svojho e-mailu súhlasíte s prijímaním správ od Penn State Extension. Pozrite si naše zásady ochrany osobných údajov.

        Ďakujeme vám za váš príspevok!

        Všeobecné odporúčania pre pestovanie zeleniny v nádobách

        články

        Základy včelárstva

        Príručky a publikácie

        Poľný sprievodca včelami medonosnými a ich chorobami

        Príručky a publikácie

        Odporúčania na komerčnú produkciu zeleniny v Strednom Atlantiku

        Príručky a publikácie

        Štruktúry vysokých tunelov: Základy

        Videá

        Sponzoruje: NIEHS Superfund Research Program

        Archivované: streda 11. októbra 2017

        Výskumný program NIEHS Superfund Research Program (SRP) organizuje sériu seminárov zameraných na cesty nepriaznivých výsledkov (AOPs), čo sú štruktúrované spôsoby, ako reprezentovať biologické udalosti vedúce k nepriaznivým účinkom na zdravie. Na prvom stretnutí pracovníci Agentúry pre ochranu životného prostredia USA (EPA) poskytnú úvod a prehľad o AOP a diskutovať o znalostnej báze AOP, ktorá je navrhnutá tak, aby štruktúrovaným spôsobom obsahovala popisy biologických mechanizmov, ktoré sú základom chemickej toxicity.

        Rámec AOP bol vyvinutý ako prostriedok na organizovanie biologických a toxikologických znalostí týkajúcich sa väzieb medzi poruchami biologických systémov na molekulárnej úrovni stresormi a apikálnymi rizikami (napr. choroba u ľudí, znížené prežitie, rast, reprodukcia u voľne žijúcich živočíchov), ktoré môžu viesť k . Rámec AOP ako taký môže pomôcť pri podpore väčšieho využívania mechanistických údajov alebo údajov založených na dráhach pri hodnotení rizík a regulačnom rozhodovaní.

        Daniel Villeneuve, Ph.D., predstaví rámec AOP, hlavné princípy, ktorými sa riadi vývoj a popis AOP v rámci znalostnej základne AOP, a uvedie príklady niektorých významných aplikácií AOP.

        Stephen Edwards, Ph.D., bude diskutovať o návrhu databázy znalostí AOP ao tom, ako to podporuje vývoj a používanie AOP. Bude zahŕňať zostavenie sietí AOP a ich význam pri používaní AOP. Zváži tiež metódy rozvoja sietí AOP automatizovaným spôsobom na doplnenie úsilia o rozvoj AOP riadeného odborníkmi v rámci znalostnej bázy AOP.

        Tento webinár je tiež na podporu nadchádzajúceho workshopu NIEHS/NHLBI, Pochopenie kombinovaných účinkov environmentálnych chemických a nechemických stresorov: Ateroskleróza ako model, ktorý sa uskutoční v NIEHS vo Research Triangle Park v Severnej Karolíne, 3. - 4. apríla , 2018. Cieľom tohto workshopu je identifikovať kľúčové biologické mechanizmy/dráhy kombinovaných účinkov chemických a nechemických stresorov spojených s aterosklerózou. Zásadnou oblasťou výskumu, ktorá si vyžaduje ďalšie skúmanie, sú biologické mechanizmy a účinky vystavenia environmentálnym chemikáliám (napr. znečistenie ovzdušia, polycyklické aromatické uhľovodíky, kovy, pesticídy) a nechemickým stresorom (napr. psychosociálne, životný štýl, kvalita života, zlá výživa, infekčné agens, fyzické stresory) v priebehu času a úlohy, ktoré môžu zohrávať pri rozvoji chorôb (napr. rakovina, srdcové, metabolické, neurologické). Tento workshop spojí odborníkov, aby diskutovali o stave vedy týkajúcej sa základných biologických dráh spojených s chemickými a nechemickými stresormi vo vzťahu k ateroskleróze, ak sú kombinované. Tento workshop bude využívať rámec AOP na pomoc pri diskusii o cestách zvažovaných účastníkmi workshopu.

        Prístupnosť, nahrávanie a vylúčenie zodpovednosti za obsah

        Oznámenie o rehabilitačnom zákone o primeranom ubytovaní

        Politikou EPA je poskytnúť primerané prispôsobenie osobám so zdravotným postihnutím, ktoré sa chcú zúčastniť na programoch a aktivitách agentúry, v súlade so zákonom o rehabilitácii z roku 1973, 29 U.S.C. 791. Akákoľvek žiadosť o ubytovanie by mala byť zaslaná Sare Amolegbeovej na číslo 919-213-4906 alebo [email protected], najlepšie týždeň alebo viac pred webinárom, aby EPA mala dostatok času na spracovanie žiadosti. EPA by privítala konkrétne odporúčania od žiadateľov s uvedením povahy alebo typu potrebného ubytovania. Upozorňujeme, že žiadosti o ubytovanie pre skryté titulky nie sú potrebné. Pre všetky webináre CLU-IN sú od 1. októbra 2016 k dispozícii skryté titulky.

        Záznam webinára

        Účasťou na tomto webinári CLU-IN automaticky súhlasíte s tým, že povolíte nahrávanie zvukového a obrazového obsahu prezentovaného počas tohto živého podujatia a súhlasíte s následným použitím tohto záznamu vo verejnej doméne Agentúrou pre ochranu životného prostredia USA. Táto nahrávka môže okrem vášho mena, hlasu, obrázku alebo podobizne obsahovať aj otázky, komentáre a odpovede na prieskumy, ktoré ste poskytli počas živého vysielania. Tento záznam bude sprístupnený po skončení živého podujatia ako súčasť archívov webinára CLU-IN a zostane dostupný na neurčito. Ak si neželáte súhlas s nahrávaním, nepripájajte sa k živému vystúpeniu a kontaktujte Jeana Balenta na čísle (703) 603-9924 alebo [email protected], aby ste prediskutovali svoje obavy.

        Vyhlásenie o obsahu

        Tento webinár je určený výhradne na poskytovanie informácií verejnosti. Názory a názory vyjadrené v rámci tohto webinára nemusia nevyhnutne uvádzať ani odrážať názory Agentúry pre ochranu životného prostredia USA. Nie je zamýšľané, ani sa naň nemožno spoliehať, vytvárať žiadne práva vymáhateľné akoukoľvek stranou v súdnom spore so Spojenými štátmi, ani podporovať používanie produktov alebo služieb poskytovaných konkrétnymi predajcami. V súvislosti s týmto webinárom ani vláda Spojených štátov, ani žiadny z ich zamestnancov neposkytuje žiadnu záruku, výslovnú ani implicitnú, vrátane záruk predajnosti a vhodnosti na konkrétny účel, ani nepreberá žiadnu právnu zodpovednosť alebo zodpovednosť za presnosť, úplnosť, alebo užitočnosť akýchkoľvek zverejnených informácií, zariadení, produktu alebo procesu, alebo prehlasuje, že ich použitie neporušuje práva v súkromnom vlastníctve.

        Prednášajúci:

        Daniel L. Villeneuve, Ph.D., Agentúra na ochranu životného prostredia USA ([email protected] alebo 218-529-5217)
        Daniel L. Villeneuve, Ph.D., je výskumný toxikológ Úradu pre výskum a vývoj (ORD) Agentúry pre ochranu životného prostredia Spojených štátov amerických. Získal titul BS v odbore vodné zdroje a zoológia na University of Wisconsin-Stevens Point a titul Ph.D. v odbore zoológia a environmentálna toxikológia z Michiganskej štátnej univerzity. Po absolvovaní postdoktorandského štipendia na Oregonskej štátnej univerzite sa Dr. Villeneuve pripojil k divízii ekológie pre stredný kontinent v USA v roku 2004. Dr. Villeneuve v súčasnosti slúži ako vedúci projektu pre výskumný program cross ORD zameraný na vývoj a aplikáciu dráh nepriaznivých výsledkov ( AOP). Má viac ako 20 rokov skúseností s vykonávaním sladkovodného ekotoxikologického výskumu a získal 17 ocenení za vedecké a technologické úspechy US EPA, tri bronzové medaily a je členom americkej Národnej akadémie vied a Kavli Foundation. Dr. Villeneuve je autorom alebo spoluautorom viac ako 160 recenzovaných prác v oblasti ekotoxikológie a pôsobí ako pridružený redaktor Environmental Toxicology and Chemistry a medzinárodný odborný poradca pre molekulárny skríning a toxikogenomiku Organizácie pre hospodársku spoluprácu a rozvoj ( OECD).

        Stephen Edwards, Ph.D., Americká agentúra na ochranu životného prostredia ([email protected] alebo 919-541-0514)
        Stephen Edwards, Ph.D., je systémový biológ v rámci Národného laboratória pre výskum zdravia a vplyvov na životné prostredie (EPA-NHEERL) vo Výskumnom trojuholníku Parku v Severnej Amerike Dr. Edwards je vedúcim EPA pre medzinárodné úsilie o vývoj Znalostná základňa cesty nepriaznivého výsledku (AOP), ktorá je navrhnutá tak, aby štruktúrovaným spôsobom obsahovala popisy biologických mechanizmov, ktoré sú základom chemickej toxicity. Vedie tiež úsilie EPA o vytvorenie výpočtovo predpovedaných AOP integráciou údajov z publikovanej literatúry, omických databáz a údajov o toxicite HTS. Pôsobí ako hlavný poradca v Úrade pre výskum a vývoj (ORD) pre otázky týkajúce sa vývoja prediktívnych toxikologických modelov chorôb pomocou genomiky, proteomiky a metabolomiky. Vďaka kombinácii experimentálnych a výpočtových skúseností Dr. Edwards slúži aj ako sprostredkovateľ s Národným centrom pre počítačovú toxikológiu EPA (NCCT) a pracuje na webových nástrojoch na podporu výskumu systémovej biológie v rámci EPA. Dr. Edwards získal bakalársky titul z chémie na Univerzite v Severnej Karolíne v Chapel Hill a doktorát z farmakológie na Vanderbilt University Medical Center. Pred nástupom do EPA pôsobil ako vedúci výskumný pracovník a výskumný pracovník v Rosetta Inpharmatics (Merck & Co.), v Seattli, Washington, uznávanom lídrovi v oblasti výpočtových a systémových prístupov k vývoju liekov.

        Moderátor:

        Michelle Olive, Ph.D., Národný inštitút srdca, pľúc a krvi ([email protected] alebo 301-435-0550)
        Michelle Olive, Ph.D. je zástupcom vedúceho oddelenia pre aterosklerózu a ochorenie koronárnych artérií v divízii kardiovaskulárnych vied extramurálneho programu Národného inštitútu srdca, pľúc a krvi (NHLBI) v Národnom inštitúte zdravia (NIH). Riadi základné, translačné a rané klinické výskumné portfólio v oblastiach aterosklerózy, vaskulárnej biológie, zápalu, nekódujúceho genómu, mikrobiómu a zriedkavých cievnych ochorení. Dohliada na program Trans-NIH, ktorý podporuje spoluprácu medzi intramurálnymi a extramurálnymi vyšetrovateľmi a klinickým centrom NIH.


        Kurzy biológie (BIOL).

        Poradenstvo: ENGL 101 alebo oprávnenosť na ENGL 101 alebo ENGL 101H, ako je určené procesom hodnotenia SBVC.

        Toto je úvodný kurz pre neprofesionálov, ktorý kladie dôraz na vedeckú metódu pri skúmaní pôvodu, fyziológie, ekologických úloh a porovnávacích charakteristík živých organizmov.

        Uplatňuje sa pridružený titul

        Prestupy do oboch UC/CSU

        Prednáška: 54 kontaktných hodín

        Predpoklad: ENGL 015 alebo spôsobilosť pre ENGL 101 alebo ENGL 101H, ako je určené procesom hodnotenia SBVC.

        Ide o úvodný kurz, ktorý predstavuje biologické princípy s dôrazom na ľudské telo. Témy zahŕňajú bunkovú biológiu, histológiu, hlavné telesné systémy, genetiku a dedičnosť, interakciu človeka s prostredím a hlavné ľudské choroby.

        Uplatňuje sa pridružený titul

        Prestupy do oboch UC/CSU

        Prednáška: 54 kontaktných hodín

        Poradenstvo: Spôsobilosť pre ENGL 101 alebo ENGL 101H podľa stanovenia procesu hodnotenia SBVC.

        Kurz prezentuje ekologické dôsledky využívania ľudských zdrojov a populačného rastu. Dôraz sa kladie na systémy podpory života na Zemi a súčasné environmentálne problémy ohrozujúce ľudské zdravie a prežitie druhov.

        Uplatňuje sa pridružený titul

        Prestupy do oboch UC/CSU

        Prednáška: 54 kontaktných hodín
        Laboratórium: 54 kontaktných hodín

        Poradenstvo: ENGL 101 alebo oprávnenosť na ENGL 101 alebo ENGL 101H, ako je určené procesom hodnotenia SBVC.

        Toto je úvodný kurz skúmajúci históriu života na Zemi. Úloha prirodzeného výberu a dôkazov z geológie, biogeografie a paleontológie sa spojí s fosíliami a nedávnymi organizmami, aby sa interpretovali stopy histórie života na Zemi.

        Uplatňuje sa pridružený titul

        Prestupy do oboch UC/CSU

        Prednáška: 54 kontaktných hodín
        Laboratórium: 54 kontaktných hodín

        Poradenstvo: ENGL 101 alebo oprávnenosť na ENGL 101 alebo ENGL 101H, ako je určené procesom hodnotenia SBVC.

        Toto je úvodný kurz skúmajúci históriu života na Zemi. Úloha prirodzeného výberu a dôkazov z geológie, biogeografie a paleontológie sa spojí s fosíliami a nedávnymi organizmami, aby sa interpretovali stopy histórie života na Zemi. Tento kurz je určený pre študentov v programe Honors, ale je otvorený pre všetkých študentov, ktorí túžia po náročnejších ročníkových prácach.

        Uplatňuje sa pridružený titul

        Prestupy do oboch UC/CSU

        Prednáška: 36 kontaktných hodín

        Poradenstvo: ENGL 015 alebo spôsobilosť pre ENGL 101 alebo ENGL 101H, ako je určené procesom hodnotenia SBVC.

        Tento kurz je previerkou sociálnych, ekonomických, psychologických, medicínskych a právnych problémov súvisiacich s pohlavne prenosnými chorobami. Témy zahŕňajú patogenézu, diagnostiku a liečbu významných pohlavne prenosných chorôb vrátane vplyvu súčasných biotechnológií na vývoj vakcín, liečbu a diagnostiku. Preskúmajú sa historické a meniace sa postoje a opatrenia ku kontrole pohlavne prenosných chorôb.

        Uplatňuje sa pridružený titul

        Prestupy do oboch UC/CSU

        Prednáška: 54 kontaktných hodín

        Poradenstvo: ENGL 101 alebo ENGL 101H

        Tento kurz je všeobecným úvodom do základov ľudskej dedičnosti. Témy zahŕňajú vzory dedičnosti, štruktúru DNA a jej funkciu, úlohu mutácií pri genetických ochoreniach a rakovine, interakciu medzi génmi a prostredím a nedávny pokrok v biotechnológii a jej vplyv na spoločnosť.

        Uplatňuje sa pridružený titul

        Prestupy do oboch UC/CSU

        Prednáška: 54 kontaktných hodín
        Laboratórium: 54 kontaktných hodín

        Poradenstvo: ENGL 101 alebo ENGL 101H, ako je určené procesom hodnotenia SBVC a MATH 096 alebo spôsobilosť pre MATH 095, ako je určené procesom hodnotenia SBVC.

        Tento kurz je jednosemestrálnym úvodom do anatómie a fyziológie človeka. Kurz je určený na splnenie predpokladu pre študentov vstupujúcich do programu Psychiatrický technik alebo do iných odborných programov, ktoré akceptujú prednáškový/laboratórny kurz z anatómie a fyziológie človeka.

        Uplatňuje sa pridružený titul

        Len prestupy do CSU

        Prednáška: 54 kontaktných hodín
        Laboratórium: 54 kontaktných hodín

        Predpoklad/podmienka: CHEM 150 a MATH 102 alebo spôsobilosť pre MATH 102 alebo vyššiu, ako je určené procesom hodnotenia SBVC.

        Tento kurz je úvodom do bunkových a molekulárnych aspektov biológie s dôrazom na princípy vedeckého procesu, evolúciu prirodzeným výberom, štruktúru a funkciu prokaryotickej a eukaryotickej bunky, klasickú a modernú genetiku a koncepty, ktoré integrujú bunkové aktivity s organizmami. V laboratóriu sa kladie dôraz na koncepty experimentálneho dizajnu a aplikácie. Toto je prvý semester troch úvodných kurzov biológie pre predprofesionála, biológiu alebo iných záujemcov o hĺbkové štúdium biológie.

        Uplatňuje sa pridružený titul

        Prestupy do oboch UC/CSU

        C-ID: BIOL 190/135S

        Prednáška: 54 kontaktných hodín
        Laboratórium: 54 kontaktných hodín

        Predpoklad: BIOL 205 a CHEM 150 a MATH 102 alebo spôsobilosť pre MATH 102 alebo vyššiu, ako je určené procesom hodnotenia SBVC.

        Poradenstvo: ENGL 101 alebo ENGL 101H alebo spôsobilosť pre ENGL 102 alebo ENGL 102H, ako je určené procesom hodnotenia SBVC.

        Tento kurz je úvodom do diverzity organizmov, ich štruktúry, funkcie a prispôsobenia sa prostrediu. Kurz si vyžaduje účasť na exkurziách. Tento kurz je súčasťou trojsemestrálnej série úvodnej biológie pre predprofesionála, odbor biológia alebo iných záujemcov o hĺbkové štúdium biológie. C-ID: BIOL 140/130S/135S

        Uplatňuje sa pridružený titul

        Prestupy do oboch UC/CSU

        Prednáška: 54 kontaktných hodín
        Laboratórium: 54 kontaktných hodín

        Predpoklad: BIOL 205 a CHEM 150 a MATH 102 alebo spôsobilosť pre MATH 102 alebo vyššiu, ako je stanovené v procese hodnotenia SBVC.

        Poradenstvo: ENGL 101 alebo ENGL 101H alebo spôsobilosť pre ENGL 102 alebo ENGL 102H, ako je určené procesom hodnotenia SBVC.

        Tento kurz je úvodom do princípov evolúcie a ekologických procesov, ktorými sa riadia organizmy a populácie. Kurz je určený pre predprofesionálny odbor alebo odbor biológia. Kurz si vyžaduje účasť a absolvovanie terénneho projektu a účasť na víkendových exkurziách. Tento kurz je súčasťou trojsemestrálnej série úvodnej biológie pre predprofesionála, odbor biológia alebo iných záujemcov o hĺbkové štúdium biológie.

        Uplatňuje sa pridružený titul

        Prestupy do oboch UC/CSU

        C-ID: BIOL 130S/135S

        DIR: 54 kontaktných hodín

        Študenti s predchádzajúcou prácou v kurze z biológie môžu robiť zadané projekty zahŕňajúce výskum a analýzu vybraných tém. Toto samostatné štúdium je pre študentov, ktorí majú záujem rozšíriť si svoje znalosti z biológie. Pred registráciou je potrebné pripraviť zmluvu. Podrobnosti nájdete u inštruktora.

        Uplatňuje sa pridružený titul

        Len prestupy do CSU

        Prednáška: 54 kontaktných hodín
        Laboratórium: 54 kontaktných hodín

        Poradenstvo: BIOL 100 a ENGL 101 alebo ENGL 101H

        Toto je prvý semester dvojsemestrovej sekvencie, ktorá študentov oboznamuje so základnými pojmami a princípmi ľudskej anatómie a fyziológie. Tento kurz poskytuje základ pre pokročilých profesionálnych špecialistov alebo iných záujemcov o pokročilé štúdium biológie človeka. Témy zahŕňajú anorganickú a organickú chémiu, orientáciu a organizáciu tela, cytológiu, histológiu, rovnováhu tekutín a elektrolytov a nasledujúce systémy: nervový, kostrový, svalový, nervový, tráviaci systém a metabolizmus. Kurz zahŕňa pitvy zachovaných exemplárov.

        Uplatňuje sa pridružený titul

        Prestupy do oboch UC/CSU

        C-ID: BIOL 115 BS

        Prednáška: 54 kontaktných hodín
        Laboratórium: 54 kontaktných hodín

        Predpoklad: BIOL 250

        Poradenstvo: BIOL 100 a CHEM 101 alebo CHEM 105

        Toto je druhý semester dvojsemestrálnej sekvencie, ktorá študentov oboznamuje so základnými pojmami a princípmi ľudskej anatómie a fyziológie. Tento kurz poskytuje základ pre predprofesionálnych špecialistov alebo iných záujemcov o pokročilé štúdium biológie človeka. Témy zahŕňajú rovnováhu tekutín a elektrolytov a nasledujúci systém tela: kožný, kardiovaskulárny, lymfatický, respiračný, močový, endokrinný a reprodukčný. Súčasťou kurzu sú pitvy zachovaných exemplárov.

        Uplatňuje sa pridružený titul

        Prestupy do oboch UC/CSU

        C-ID: BIOL 115 BS

        Prednáška: 54 kontaktných hodín
        Laboratórium: 54 kontaktných hodín

        Predpoklad: MATH 095 alebo MATH 096

        Poradenstvo: BIOL 100 a ENGL 101 alebo ENGL 101H

        Ide o komplexný prednáškový/laboratórny kurz ľudskej anatómie. Je organizovaný tak, aby preskúmal orgán regionálne aj systémovo. Kurz študuje hrubú anatómiu s rozsiahlou disekciou mačky a iných dôležitých orgánov. V laboratórnej časti kurzu sú zdôraznené relevantné porovnania s ľudskými systémami a štruktúrami. Histologická a bunková anatómia sú zahrnuté, pretože sa vzťahujú na rôzne štruktúry a systémy.

        Uplatňuje sa pridružený titul

        Prestupy do oboch UC/CSU

        C-ID: BIOL 110B

        Prednáška: 54 kontaktných hodín
        Laboratórium: 54 kontaktných hodín

        Predpoklad: BIOL 260 a CHEM 105 alebo CHEM 101

        Tento kurz je druhým semestrom dvojsemestrovej postupnosti. Stavia na pochopení štruktúry na vysvetlenie dynamických funkcií ľudského tela na bunkovej úrovni. Témy zahŕňajú fyziológiu nasledujúcich systémov: svalový, kostrový, nervový, endokrinný, kardiovaskulárny, dýchací, tráviaci, močový a reprodukčný. Homeostatické mechanizmy a vzájomné vzťahy systémov telesných orgánov sú zdôraznené a posilnené klinickými ilustráciami.

        Uplatňuje sa pridružený titul

        Prestupy do oboch UC/CSU

        C-ID: BIOL 120B

        Prednáška: 54 kontaktných hodín
        Laboratórium: 108 kontaktných hodín

        Predpoklad: BIOL 205 alebo CHEM 101

        Poradenstvo: BIOL 100 a ENGL 101 alebo ENGL 101H

        Tento kurz je formálnym úvodom do základných princípov mikrobiológie a imunológie. Pozornosť je venovaná morfológii, kontrole, metabolizmu a genetike mikroorganizmov. Dôraz sa kladie na patogenézu a imunitu voči infekčným chorobám.


        Obsah

        Skorý vývoj Edit

        Čoskoro po úsvite moderných počítačov koncom 40-tych a začiatkom 50-tych rokov si výskumníci začali uvedomovať obrovský potenciál, ktorý tieto stroje mali pre modernú spoločnosť. Jednou z prvých výziev bolo vytvoriť takýto stroj schopný „myslieť“ ako ľudia. Najmä vďaka tomu, aby boli tieto stroje schopné robiť dôležité rozhodnutia tak, ako to robia ľudia. Oblasť medicíny a zdravotnej starostlivosti predstavovala vzrušujúcu výzvu umožniť týmto strojom robiť rozhodnutia v oblasti lekárskej diagnostiky. [9]

        Koncom 50-tych rokov, hneď po plnom nástupe informačného veku, výskumníci začali experimentovať s perspektívou využitia počítačovej technológie na napodobňovanie ľudského rozhodovania. Napríklad biomedicínski výskumníci začali vytvárať počítačom podporované systémy pre diagnostické aplikácie v medicíne a biológii. Tieto včasné diagnostické systémy využívali symptómy pacientov a výsledky laboratórnych testov ako vstupy na vytvorenie diagnostického výsledku. [10] [11] Tieto systémy boli často označované ako rané formy expertných systémov. Výskumníci si však uvedomili, že pri používaní tradičných metód, ako sú vývojové diagramy [12] [13] štatistické porovnávanie vzorov [14] alebo teória pravdepodobnosti, existujú značné obmedzenia. [15] [16]

        Formálny úvod a neskorší vývoj Edit

        Táto predchádzajúca situácia postupne viedla k vývoju expertných systémov, ktoré využívali znalostné prístupy. Týmito expertnými systémami v medicíne boli expertný systém MYCIN, [17] expertný systém INTERNIST-I [18] a neskôr, v polovici 80. rokov 20. storočia, CADUCEUS. [19]

        Expertné systémy boli formálne zavedené okolo roku 1965 [20] Stanfordským projektom heuristického programovania vedeným Edwardom Feigenbaumom, ktorý je niekedy označovaný za „otca expertných systémov“, ďalšími kľúčovými prvými prispievateľmi boli Bruce Buchanan a Randall Davis. Výskumníci zo Stanfordu sa pokúsili identifikovať oblasti, v ktorých bola odbornosť vysoko cenená a komplexná, ako je diagnostika infekčných chorôb (Mycin) a identifikácia neznámych organických molekúl (Dendral). Myšlienka, že „inteligentné systémy odvodzujú svoju silu zo znalostí, ktoré vlastnia, a nie zo špecifických formalizmov a inferenčných schém, ktoré používajú“ [21] – ako povedal Feigenbaum – bola v tom čase významným krokom vpred, pretože predchádzajúci výskum bol zameraný na o heuristických výpočtových metódach, čo vyvrcholilo pokusmi o vyvinutie veľmi všeobecných riešení problémov (predovšetkým spoločné práce Allena Newella a Herberta Simona). [22] Expertné systémy sa stali jednou z prvých skutočne úspešných foriem softvéru umelej inteligencie (AI). [4] [5] [6] [7] [8]

        Výskum expertných systémov bol aktívny aj vo Francúzsku. Zatiaľ čo v USA sa pozornosť sústredila skôr na systémy založené na pravidlách, najprv na systémy pevne zakódované nad programovacím prostredím LISP a potom na expertné systémové shelly vyvinuté dodávateľmi ako Intellicorp, vo Francúzsku sa výskum zameral viac na systémy vyvinuté v Prologu.Výhodou shellov expertných systémov bolo, že ich používanie bolo pre neprogramátorov o niečo jednoduchšie. Výhodou prostredí Prologu bolo, že neboli zamerané len na Ak potom pravidlá Prostredia Prolog poskytovali oveľa lepšiu realizáciu kompletného prostredia logiky prvého poriadku. [23] [24]

        V 80. rokoch sa rozmohli expertné systémy. Univerzity ponúkali kurzy expertného systému a dve tretiny spoločností z rebríčka Fortune 500 aplikovali technológiu v každodenných obchodných činnostiach. [3] [25] Medzinárodný záujem bol o projekt počítačových systémov piatej generácie v Japonsku a zvýšené financovanie výskumu v Európe.

        V roku 1981 bol predstavený prvý IBM PC s operačným systémom PC DOS. Nerovnováha medzi vysokou cenovou dostupnosťou relatívne výkonných čipov v PC v porovnaní s oveľa drahšími nákladmi na výpočtový výkon v sálových počítačoch, ktoré v tom čase dominovali vo firemnom IT svete, vytvorila nový typ architektúry pre podnikové výpočtové systémy, tzv. model klient-server. [26] Výpočty a úvahy by sa dali vykonať za zlomok ceny mainframe pomocou PC. Tento model tiež umožnil obchodným jednotkám obísť podnikové IT oddelenia a priamo vytvárať vlastné aplikácie. V dôsledku toho mal klientsky server obrovský vplyv na trh expertných systémov. Expertné systémy už boli vo veľkej časti obchodného sveta odľahlé a vyžadovali si nové zručnosti, ktoré mnohé IT oddelenia nemali a nechceli ich rozvíjať. Prirodzene sa hodili pre nové shelly založené na PC, ktoré sľubovali, že vývoj aplikácií zveria do rúk koncových používateľov a odborníkov. Dovtedy boli hlavným vývojovým prostredím pre expertné systémy špičkové stroje Lisp od spoločností Xerox, Symbolics a Texas Instruments. So vzostupom PC a klientských serverov predajcovia ako Intellicorp a Inference Corporation presunuli svoje priority na vývoj PC nástrojov. Pravidelne sa začali objavovať aj noví predajcovia, často financovaní rizikovým kapitálom (ako Aion Corporation, Neuron Data, Exsys a mnohí ďalší [27] [28] ).

        Prvým expertným systémom, ktorý sa použil pri navrhovaní rozsiahleho produktu, bol softvérový program SID (Synthesis of Integral Design), vyvinutý v roku 1982. SID, napísaný v LISP, generoval 93 % logických brán CPU VAX 9000. [29] Vstupom do softvéru bol súbor pravidiel vytvorených niekoľkými expertnými logickými dizajnérmi. SID rozšírilo pravidlá a vygenerovalo rutiny syntézy softvérovej logiky, ktoré boli mnohokrát väčšie ako samotné pravidlá. Kombinácia týchto pravidiel prekvapivo viedla k celkovému dizajnu, ktorý presahoval možnosti samotných odborníkov a v mnohých prípadoch prekonal ľudské náprotivky. Zatiaľ čo niektoré pravidlá boli v rozpore s inými, kontrolné parametre najvyššej úrovne pre rýchlosť a plochu poskytli nerozhodný výsledok. Program bol veľmi kontroverzný, no napriek tomu sa používal z dôvodu obmedzení rozpočtu projektu. Po ukončení projektu VAX 9000 ho ukončili logickí dizajnéri.

        Počas rokov pred polovicou 70. rokov boli očakávania toho, čo dokážu expertné systémy v mnohých oblastiach dosiahnuť, mimoriadne optimistické. Na začiatku týchto skorých štúdií výskumníci dúfali, že vyvinú úplne automatické (t. j. úplne počítačové) expertné systémy. Očakávania ľudí o tom, čo dokážu počítače, boli často príliš idealistické. Táto situácia sa radikálne zmenila po tom, čo Richard M. Karp publikoval svoj prelomový článok: „Redukovateľnosť medzi kombinatorickými problémami“ začiatkom 70. rokov. [30] Vďaka Karpovej práci sa ukázalo, že pri navrhovaní počítačových algoritmov existujú určité obmedzenia a možnosti. Jeho zistenia popisujú, čo počítače dokážu a čo nie. Mnohé z výpočtových problémov súvisiacich s týmto typom expertných systémov majú určité pragmatické obmedzenia. Tieto zistenia položili základy, ktoré viedli k ďalšiemu vývoju v tejto oblasti. [9]

        V 90. rokoch 20. storočia a neskôr termín expertný systém a myšlienka samostatného systému AI väčšinou vypadla z IT lexikónu. Existujú dva výklady tohto. Jedným z nich je, že „expertné systémy zlyhali“: svet IT sa posunul ďalej, pretože expertné systémy nesplnili svoj prehnaný sľub. [31] [32] Druhým je zrkadlový opak toho, že expertné systémy boli jednoducho obeťou svojho úspechu: keď odborníci v oblasti IT pochopili koncepty, ako sú pravidlá, tieto nástroje migrovali zo samostatných nástrojov na vývoj špeciálneho účelu. odborník systémy, ktoré sú jedným z mnohých štandardných nástrojov. [33] Mnohí z popredných veľkých predajcov balíkov podnikových aplikácií (ako sú SAP, Siebel a Oracle) integrovali schopnosti expertných systémov do svojich produktov ako spôsob špecifikácie obchodnej logiky – moduly pravidiel už neslúžia len na definovanie pravidiel, ale experti, ale pre akýkoľvek typ komplexnej, nestálej a kritickej obchodnej logiky idú často ruka v ruke s automatizáciou obchodných procesov a integračnými prostrediami. [34] [35] [36]

        Súčasné prístupy k expertným systémom Edit

        Obmedzenia predchádzajúceho typu expertných systémov nútili výskumníkov, aby vyvinuli nové typy prístupov. Vyvinuli efektívnejšie, flexibilnejšie a výkonnejšie prístupy na simuláciu ľudského rozhodovacieho procesu. Niektoré z prístupov, ktoré vedci vyvinuli, sú založené na nových metódach umelej inteligencie (AI), a to najmä na prístupoch strojového učenia a získavania údajov s mechanizmom spätnej väzby. [37] Rekurentné neurónové siete často využívajú výhody takýchto mechanizmov. S tým súvisí aj diskusia o sekcii nevýhod.

        Moderné systémy môžu jednoduchšie začleniť nové poznatky a tak sa ľahko aktualizovať. Takéto systémy môžu lepšie zovšeobecňovať existujúce poznatky a pracovať s obrovským množstvom zložitých údajov. Súvisiace je tu predmetom veľkých dát. Niekedy sa tieto typy expertných systémov nazývajú „inteligentné systémy“. [9]

        Expertný systém je príkladom znalostného systému. Expertné systémy boli prvé komerčné systémy, ktoré využívali architektúru založenú na znalostiach. Znalostný systém sa v podstate skladá z dvoch podsystémov: znalostnej základne a inferenčného enginu. [39]

        Znalostná báza predstavuje fakty o svete. V skorých expertných systémoch ako Mycin a Dendral boli tieto fakty reprezentované hlavne ako ploché tvrdenia o premenných. V neskorších expertných systémoch vyvinutých s komerčnými shellmi získala báza znalostí väčšiu štruktúru a využívala koncepty z objektovo orientovaného programovania. Svet bol reprezentovaný ako triedy, podtriedy a inštancie a tvrdenia boli nahradené hodnotami inštancií objektov. Pravidlá fungovali dopytovaním a presadzovaním hodnôt objektov.

        Inferenčný mechanizmus je automatizovaný systém uvažovania, ktorý vyhodnocuje aktuálny stav znalostnej bázy, aplikuje príslušné pravidlá a potom vkladá nové poznatky do znalostnej bázy. Inferenčný mechanizmus môže zahŕňať aj schopnosti vysvetľovania, aby mohol používateľovi vysvetliť reťazec uvažovania, ktorý sa použil na dosiahnutie konkrétneho záveru spätným sledovaním pravidiel, ktoré viedli k tvrdeniu. [40]

        Pre inferenčný mechanizmus existujú hlavne dva režimy: dopredné reťazenie a spätné reťazenie. Rôzne prístupy sú diktované tým, či je inferenčný mechanizmus poháňaný predchádzajúcim (ľavá strana) alebo následkom (pravá strana) pravidla. Pri doprednom reťazení vystrelí predchodca a presadí dôsledok. Zvážte napríklad nasledujúce pravidlo:

        Jednoduchým príkladom dopredného reťazenia by bolo presadiť Man (Socrates) do systému a potom spustiť inferenčný mechanizmus. Zodpovedalo by to R1 a presadilo by Mortal (Socrates) do znalostnej základne.

        Spätné reťazenie je o niečo menej priamočiare. Pri spätnom reťazení sa systém pozerá na možné závery a pracuje spätne, aby zistil, či by mohli byť pravdivé. Takže ak by sa systém pokúšal určiť, či je Mortal (Socrates) pravdivý, našiel by R1 a spýtal sa v znalostnej báze, aby zistil, či je Man (Socrates) pravdivý. Jednou z prvých inovácií shellov expertných systémov bola integrácia inferenčných motorov s používateľským rozhraním. To by mohlo byť obzvlášť silné pri spätnom reťazení. Ak systém potrebuje poznať konkrétnu skutočnosť, ale nevie, potom môže jednoducho vygenerovať vstupnú obrazovku a opýtať sa používateľa, či sú informácie známe. V tomto príklade by teda mohol použiť R1 na to, aby sa používateľa spýtal, či bol Socrates muž, a potom podľa toho použije túto novú informáciu.

        Používanie pravidiel na explicitné vyjadrenie vedomostí umožnilo aj vysvetľovacie schopnosti. V jednoduchom príklade vyššie, ak by systém použil R1 na tvrdenie, že Sokrates je smrteľný a používateľ by chcel pochopiť, prečo je Sokrates smrteľný, mohli by sa opýtať systému a systém by sa pozrel späť na pravidlá, ktoré vyvolali tvrdenie, a predstavil ich. pravidlá pre používateľa ako vysvetlenie. V angličtine, ak sa používateľ spýtal "Prečo je Socrates Mortal?" systém by odpovedal „Pretože všetci ľudia sú smrteľní a Sokrates je človek“. Významnou oblasťou výskumu bolo generovanie vysvetlení z vedomostnej základne v prirodzenej angličtine, a nie jednoduché ukazovanie formálnejších, ale menej intuitívnych pravidiel. [41]

        Ako sa expertné systémy vyvíjali, do rôznych typov inferenčných motorov bolo začlenených mnoho nových techník. [42] Niektoré z najdôležitejších z nich boli:

        • Udržiavanie pravdy. Tieto systémy zaznamenávajú závislosti v vedomostnej základni, takže keď sa zmenia fakty, závislé znalosti sa môžu zodpovedajúcim spôsobom zmeniť. Napríklad, ak systém zistí, že Sokrates už nie je známy ako muž, zruší tvrdenie, že Sokrates je smrteľný.
        • Hypotetická úvaha. V tomto sa dá báza znalostí rozdeliť do mnohých možných pohľadov, známych ako svety. To umožňuje inferenčnému enginu paralelne skúmať viacero možností. Napríklad systém môže chcieť preskúmať dôsledky oboch tvrdení, čo bude pravda, ak Sokrates je človek, a čo bude pravda, ak nie?
        • Systémy neistoty. Jedným z prvých rozšírení jednoduchého používania pravidiel na reprezentáciu vedomostí bolo tiež priradenie pravdepodobnosti ku každému pravidlu. Takže nie tvrdiť, že Sokrates je smrteľný, ale tvrdiť Sokrata smieť byť smrteľný s určitou hodnotou pravdepodobnosti. Jednoduché pravdepodobnosti boli v niektorých systémoch rozšírené o sofistikované mechanizmy pre neisté uvažovanie, ako je fuzzy logika a kombinácia pravdepodobností. klasifikácia. Pridaním tried objektov do znalostnej bázy bol možný nový typ uvažovania. Popri uvažovaní jednoducho o objektových hodnotách môže systém uvažovať aj o objektových štruktúrach. V tomto jednoduchom príklade môže človek reprezentovať triedu objektov a R1 môže byť predefinované ako pravidlo, ktoré definuje triedu všetkých ľudí. Tieto typy špeciálnych mechanizmov odvodzovania sa nazývajú klasifikátory. Hoci sa v expertných systémoch veľmi nepoužívali, klasifikátory sú veľmi výkonné pre neštruktúrované volatile domény a sú kľúčovou technológiou pre internet a vznikajúci sémantický web. [43][44]

        Cieľom znalostných systémov je urobiť kritické informácie potrebné na to, aby systém fungoval, skôr explicitné ako implicitné. [45] V tradičnom počítačovom programe je logika vložená do kódu, ktorý môže zvyčajne skontrolovať iba odborník na IT. S expertným systémom bolo cieľom špecifikovať pravidlá vo formáte, ktorý bol intuitívny a ľahko pochopiteľný, kontrolovaný a dokonca upravovaný odborníkmi na domény, a nie odborníkmi na IT. Výhody tejto explicitnej reprezentácie znalostí boli rýchly vývoj a jednoduchá údržba.

        Najzrejmejšou výhodou je jednoduchá údržba. Dosiahlo sa to dvoma spôsobmi. Po prvé, odstránením potreby písania konvenčného kódu by sa dalo vyhnúť mnohým bežným problémom, ktoré môžu byť spôsobené aj malými zmenami v systéme, pomocou expertných systémov. V podstate logický tok programu (aspoň na najvyššej úrovni) bol jednoducho daný pre systém, jednoducho zavolajte inferenčný stroj. To bol tiež dôvod pre druhú výhodu: rýchle prototypovanie. S expertným systémovým shellom bolo možné zadať niekoľko pravidiel a nechať vyvinutý prototyp v priebehu dní, a nie mesiacov alebo rokov, ktoré sú zvyčajne spojené s komplexnými IT projektmi.

        Tvrdenie o shelloch expertných systémov, ktoré sa často uvádzalo, bolo, že odstránili potrebu vyškolených programátorov a že experti mohli vyvíjať systémy sami. V skutočnosti to bolo málokedy, ak vôbec niekedy pravda. Zatiaľ čo pravidlá pre expertný systém boli zrozumiteľnejšie ako typický počítačový kód, stále mali formálnu syntax, v ktorej by nesprávne umiestnená čiarka alebo iný znak mohol spôsobiť zmätok ako v akomkoľvek inom počítačovom jazyku. Okrem toho, keď sa expertné systémy presunuli od prototypov v laboratóriu k nasadeniu v obchodnom svete, otázky integrácie a údržby sa stali oveľa kritickejšími. Nevyhnutne sa objavili požiadavky na integráciu a využitie veľkých starších databáz a systémov. Na dosiahnutie tohto cieľa si integrácia vyžadovala rovnaké zručnosti ako akýkoľvek iný typ systému. [46]

        Najčastejšou nevýhodou expertných systémov v akademickej literatúre je problém získavania vedomostí. Získať čas doménových expertov pre akúkoľvek softvérovú aplikáciu je vždy ťažké, ale pre expertné systémy to bolo obzvlášť ťažké, pretože odborníci boli z definície vysoko cenení a organizáciou neustále žiadaní. V dôsledku tohto problému sa v neskorších rokoch expertných systémov veľká časť výskumu zamerala na nástroje na získavanie znalostí, ktoré mali pomôcť automatizovať proces navrhovania, ladenia a udržiavania pravidiel definovaných odborníkmi. Keď sa však pozrieme na životný cyklus expertných systémov pri skutočnom používaní, iné problémy – v podstate rovnaké problémy ako pri akomkoľvek inom veľkom systéme – sa zdajú byť prinajmenšom rovnako kritické ako získavanie znalostí: integrácia, prístup k veľkým databázam a výkon. [47] [48]

        Výkon by mohol byť obzvlášť problematický, pretože skoré expertné systémy boli postavené pomocou nástrojov (ako sú staršie verzie Lisp), ktoré interpretovali kódové výrazy bez toho, aby ich najprv skompilovali. To poskytlo výkonné vývojové prostredie, ale s nevýhodou, že bolo prakticky nemožné vyrovnať sa efektívnosti najrýchlejšie kompilovaných jazykov (ako je C). Systémová a databázová integrácia bola pre skoré expertné systémy náročná, pretože nástroje boli väčšinou v jazykoch a platformách, ktoré neboli známe ani vítané vo väčšine podnikových IT prostredí – programovacie jazyky ako Lisp a Prolog a hardvérové ​​platformy ako stroje Lisp a osobné počítače. . Výsledkom bolo, že veľké úsilie v neskorších fázach vývoja expertných systémových nástrojov sa sústredilo na integráciu so staršími prostrediami, ako je COBOL a veľké databázové systémy, a na portovanie na štandardnejšie platformy. Tieto problémy vyriešila najmä zmena paradigmy klient-server, keď boli PC postupne akceptované v prostredí IT ako legitímna platforma pre seriózny vývoj podnikových systémov a keďže cenovo dostupné minipočítačové servery poskytovali výpočtový výkon potrebný pre aplikácie AI. [46]

        Ďalšia veľká výzva expertných systémov sa objaví, keď sa veľkosť znalostnej základne zväčší. To spôsobuje zvýšenie zložitosti spracovania. Napríklad, keď bol expertný systém so 100 miliónmi pravidiel predstavený ako konečný expertný systém, ukázalo sa, že takýto systém by bol príliš zložitý a čelil by príliš veľa výpočtovým problémom. [49] Inferenčný mechanizmus by musel byť schopný spracovať obrovské množstvo pravidiel, aby dospel k rozhodnutiu.

        Ako overiť, že rozhodovacie pravidlá sú navzájom konzistentné, je tiež problém, keď existuje príliš veľa pravidiel. Zvyčajne takýto problém vedie k formulácii uspokojiteľnosti (SAT). [50] Toto je dobre známy NP-úplný problém booleovskej splniteľnosti. Ak predpokladáme iba binárne premenné, povedzme n z nich, a potom zodpovedajúci vyhľadávací priestor má veľkosť 2 n > . Priestor vyhľadávania tak môže rásť exponenciálne.

        Existujú aj otázky, ako uprednostniť používanie pravidiel, aby fungovali efektívnejšie, alebo ako vyriešiť nejasnosti (napríklad ak je v rámci jedného pravidla príliš veľa podštruktúr else-if) atď. [51]

        Ďalšie problémy súvisia s nadmerným prispôsobením a nadmerným zovšeobecňovaním pri použití známych faktov a pokuse o zovšeobecnenie na iné prípady, ktoré nie sú explicitne opísané v databáze znalostí. Takéto problémy existujú pri metódach, ktoré využívajú aj prístupy strojového učenia. [52] [53]

        Ďalším problémom súvisiacim s bázou znalostí je, ako rýchlo a efektívne aktualizovať svoje znalosti. [54] [55] [56] Náročné je aj to, ako pridať nový poznatok (t. j. kam ho pridať spomedzi mnohých pravidiel). Moderné prístupy, ktoré sa spoliehajú na metódy strojového učenia, sú v tomto smere jednoduchšie [ potrebná citácia ] .

        Kvôli vyššie uvedeným výzvam sa ukázalo, že namiesto technológií založených na pravidlách sú potrebné nové prístupy k AI. Tieto nové prístupy sú založené na použití techník strojového učenia spolu s využitím mechanizmov spätnej väzby. [9]

        Kľúčové výzvy, ktoré expertné systémy v medicíne (ak považujeme počítačom podporované diagnostické systémy za moderné expertné systémy), a možno aj v iných aplikačných doménach, zahŕňajú otázky súvisiace s aspektmi, ako sú: veľké dáta, existujúce predpisy, zdravotná prax, rôzne algoritmické problémy. a hodnotenie systému. [57]

        Hayes-Roth rozdeľuje aplikácie expertných systémov do 10 kategórií znázornených v nasledujúcej tabuľke. Príklady aplikácií neboli v pôvodnej Hayes-Rothovej tabuľke a niektoré z nich vznikli až neskôr. Každá aplikácia, ktorá nie je uvedená pod čiarou, je popísaná v knihe Hayes-Roth. [40] Aj keď tieto kategórie poskytujú intuitívny rámec na opis priestoru aplikácií expertných systémov, nie sú to prísne kategórie a v niektorých prípadoch môže aplikácia vykazovať črty viac ako jednej kategórie.

        Kategória Problém vyriešený Príklady
        Výklad Odvodzovanie popisov situácií z údajov senzorov Hearsay (rozpoznávanie reči), PROSPEKTOR
        Predpoveď Vyvodzovanie pravdepodobných dôsledkov daných situácií Hodnotenie rizika predčasného pôrodu [58]
        Diagnóza Odvodzovanie porúch systému z pozorovateľných údajov CADUCEUS, MYCIN, PUFF, Mistral, [59] Eydenet, [60] Kaleidos [61]
        Dizajn Konfigurácia objektov s obmedzeniami Dendral, poradca pre hypotekárne úvery, R1 (konfigurácia DEC VAX), SID (procesor DEC VAX 9000)
        Plánovanie Navrhovanie akcií Plánovanie misie pre autonómne podvodné vozidlo [62]
        Monitorovanie Porovnanie pozorovaní na plánovanie zraniteľností REAKTOR [63]
        Ladenie Poskytovanie postupných riešení zložitých problémov SVÄTÝ, MATHLAB, MACSYMA
        Oprava Realizácia plánu na podanie predpísaného lieku Krízový manažment toxických látok
        Inštrukcia Diagnostikovanie, hodnotenie a oprava správania študentov SMH.PAL, [64] Inteligentný klinický tréning, [65] PARNÍK [66]
        Kontrola Interpretácia, predpovedanie, oprava a monitorovanie správania systému Riadenie procesov v reálnom čase, [67] Riadenie misie raketoplánu [68]

        Hearsay bol prvým pokusom vyriešiť rozpoznávanie hlasu prostredníctvom prístupu expertných systémov.Táto kategória expertných systémov väčšinou nebola až taká úspešná. Hearsay a všetky interpretačné systémy sú v podstate systémy na rozpoznávanie vzorov – hľadajú vzory v zašumených údajoch. V prípade Hearsay rozpoznávanie fonémov v audio streame. Ďalšími skorými príkladmi bola analýza údajov sonaru na detekciu ruských ponoriek. Ukázalo sa, že tieto druhy systémov sú oveľa prístupnejšie pre riešenie umelej inteligencie neurónovej siete ako prístup založený na pravidlách.

        CADUCEUS a MYCIN boli medicínske diagnostické systémy. Používateľ opíše svoje symptómy počítaču rovnako ako lekárovi a počítač vráti lekársku diagnózu.

        Dendral bol nástroj na štúdium tvorby hypotéz pri identifikácii organických molekúl. Všeobecný problém, ktorý riešil – navrhnutie riešenia vzhľadom na súbor obmedzení – bol jednou z najúspešnejších oblastí pre skoré expertné systémy aplikované na obchodné domény, ako sú predajcovia konfigurujúci počítače VAX Digital Equipment Corporation (DEC) a vývoj žiadostí o hypotekárne úvery.


        Trvalo udržateľný rozvoj: definícia, princípy a ďalšie podrobnosti

        Prečítajte si tento článok a dozviete sa o trvalo udržateľnom rozvoji:- 1. Definícia trvalo udržateľného rozvoja 2. Princípy trvalo udržateľného rozvoja 3. Parametre trvalo udržateľného rozvoja 4. Výzvy trvalo udržateľného rozvoja.

        Definícia trvalo udržateľného rozvoja:

        Svetová komisia pre životné prostredie a rozvoj (Brundtlandova komisia) vo svojej správe pre Organizáciu Spojených národov v roku 1987 definovala trvalo udržateľný rozvoj ako uspokojovanie potrieb súčasnosti bez toho, aby bola ohrozená schopnosť budúcej generácie uspokojovať svoje vlastné potreby.

        Agenda 21, prijatá počas Konferencie Organizácie Spojených národov o životnom prostredí a rozvoji (UNCED) nazvanej Summit Zeme, ktorý sa konal v Rio de Janeiro v Brazílii v roku 1992, je plánom toho, ako dosiahnuť, aby bol rozvoj sociálne, ekonomicky a environmentálne udržateľný.

        Princípy trvalo udržateľného rozvoja:

        Deklarácia z Ria o životnom prostredí a rozvoji dopĺňa túto definíciu zoznamom 18 zásad udržateľnosti:

        1. Ľudia majú právo na zdravý a produktívny život v súlade s prírodou.

        2. Súčasný rozvoj nesmie podkopávať rozvojové a environmentálne potreby súčasných a budúcich generácií.

        3. Národy majú suverénne právo využívať svoje vlastné zdroje bez toho, aby spôsobovali škody na životnom prostredí za svojimi hranicami.

        4. Štáty vypracujú medzinárodné zákony na poskytovanie náhrady škôd, ktoré činnosti pod ich kontrolou spôsobujú oblastiam za ich hranicami.

        5. Štáty použijú preventívny prístup na ochranu životného prostredia. Ak existuje hrozba vážnych alebo nezvratných škôd, vedecká neistota sa nesmie využívať na odloženie nákladovo efektívnych opatrení na zabránenie zhoršovaniu životného prostredia.

        6. Aby sa dosiahol trvalo udržateľný rozvoj, ochrana životného prostredia tvorí neoddeliteľnú súčasť procesu rozvoja a nemožno ju posudzovať izolovane od neho.

        7. Odstránenie chudoby a znižovanie rozdielov v životnej úrovni v rôznych častiach sveta sú nevyhnutné na dosiahnutie trvalo udržateľného rozvoja a na splnenie potrieb väčšiny ľudí.

        8. Národy budú spolupracovať na zachovaní, ochrane a obnove zdravia a integrity ekosystému Zeme. Vyspelé krajiny uznávajú zodpovednosť za trvalo udržateľný rozvoj.

        9. Národy by mali obmedziť a odstrániť neudržateľné modely výroby a spotreby a podporovať vhodnú demografickú politiku.

        10. Otázky životného prostredia sa najlepšie riešia za účasti všetkých dotknutých občanov. Národy uľahčia a podporia verejné povedomie a účasť tým, že široko sprístupnia informácie o životnom prostredí.

        11. Štáty prijmú účinné zákony o životnom prostredí a vypracujú vnútroštátne právne predpisy týkajúce sa zodpovednosti za obete znečistenia a iných škôd na životnom prostredí. Ak majú národy právomoc, musia posúdiť vplyv navrhovaných činností na životné prostredie, ktoré môžu mať významný nepriaznivý vplyv.

        12. Národy by mali spolupracovať na podpore otvoreného medzinárodného ekonomického systému, ktorý povedie k ekonomickému rastu a trvalo udržateľnému rozvoju vo všetkých krajinách. Environmentálne politiky by sa nemali používať ako neospravedlniteľné prostriedky na obmedzovanie medzinárodného obchodu.

        13. Znečisťovateľ by mal v zásade znášať náklady na znečistenie.

        14. Národy sa budú navzájom varovať pred prírodnými katastrofami alebo aktivitami, ktoré môžu mať škodlivé cezhraničné dopady.

        15. Trvalo udržateľný rozvoj si vyžaduje lepšie vedecké pochopenie problémov. Národy by mali zdieľať znalosti a inovatívne technológie, aby dosiahli cieľ udržateľnosti.

        16. Plná účasť žien je nevyhnutná na dosiahnutie trvalo udržateľného rozvoja. Potrebná je aj kreativita, ideály a odvaha mládeže a znalosti domorodých ľudí. Národy by mali uznávať a podporovať identitu, kultúru a záujmy domorodého obyvateľstva.

        17. Vojna vo svojej podstate ničí trvalo udržateľný rozvoj. Národy budú rešpektovať medzinárodné zákony na ochranu životného prostredia v čase ozbrojeného konfliktu a budú spolupracovať pri ich ďalšom vytváraní.

        18. Mier, rozvoj a ochrana životného prostredia sú vzájomne závislé a nedeliteľné.

        Parametre trvalo udržateľného rozvoja:

        Cieľ trvalo udržateľného rozvoja je výsledkom dosiahnutý spoločným úsilím viacerých vzájomne súvisiacich parametrov a vyžadujúci koordináciu na vertikálnej aj horizontálnej úrovni. Existuje dynamický trojuholníkový vzťah medzi tromi kľúčmi, ktorými sú environmentálne, ekonomické a sociálne parametre.

        Ľudia sústredení na sociálne parametre tvoria širokú základňu trojuholníka, keďže aktívna účasť verejnosti zohráva kľúčovú úlohu. Vzájomný vzťah medzi obyvateľstvom, prostredím a rozvojom je zložitý. Okrem kľúčových faktorov zohráva pre úspešný výsledok trvalo udržateľného rozvoja rovnako dôležitú úlohu efektívne budovanie kapacít pracovnej sily, inštitucionálne posilnenie vrátane silnej politickej vôle a efektívny mechanizmus implementácie/monitorovania.

        Možno zvážiť nasledujúce parametre:

        1. Udržateľnosť životného prostredia:

        Environmentálna udržateľnosť súvisí so zachovaním nosnej kapacity základne prírodných zdrojov a systémov podpory života. To kladie dôraz na oblasť ochrany biodiverzity hot spots, zvýšenie lesnej pokrývky, ochranu povodí a prijatie holistického prístupu.

        Rovnako dôležité je zníženie environmentálnych hrozieb, znečistenia životného prostredia a používanie ekologických čistých a zelených technológií na zmiernenie environmentálnych problémov na miestnej až globálnej úrovni, ako je strata biodiverzity, zmena klímy z hľadiska medzigeneračnej rovnosti.

        2. Ekonomická udržateľnosť:

        Ekonomická udržateľnosť poskytuje dôležitý zdroj energie, ako je batéria, na zabezpečenie environmentálnej a sociálnej udržateľnosti. To kladie dôraz na podporu ekonomickej sebestačnosti rozvojových projektov prostredníctvom opatrení ako adekvátne rozpočtovanie, rozpočtová transparentnosť a finančné stimuly.

        Oblasť zamerania zahŕňa zmiernenie chudoby, zvýšenie príjmu na obyvateľa, podporu činností vytvárajúcich príjem vrátane mimofarmárskych zamestnaní a ekologických mikropodnikov, vytvorenie mechanizmu spravodlivého rozdelenia prínosov a účtovania prírodných zdrojov.

        3. Sociálna udržateľnosť:

        Sociálna udržateľnosť sa zameriava na zvyšovanie kvality ľudského životného prostredia s naplnením základných potrieb a premenu človeka z najnebezpečnejšieho zvieraťa na najdôležitejší tvorivý zdroj. Zdôrazňuje, že miestne komunity musia byť dobre informované o udržateľných spôsoboch využívania zdrojov.

        Zabezpečuje aktívnu účasť verejnosti na rôznych úrovniach rozvojových aktivít, spoločné úsilie pri ochranárskych a rozvojových aktivitách, zlepšovanie verejného zdravia, vzdelávania a základných potrieb, znižovanie konfliktov medzi zainteresovanými stranami o využívaní zdrojov. Toto bude odvodené prostredníctvom zvyšovania povedomia verejnosti o životnom prostredí, posilnenej rodovej rovnosti a sebavedomia miestnej komunity s dôrazom na ekonomicky znevýhodnené/marginalizované skupiny,

        4. Inštitucionálna udržateľnosť:

        Plány a programy bez akcie predstavujú márne cvičenie. Na dosiahnutie cieľa trvalo udržateľného rozvoja je nevyhnutná dôsledná implementácia a monitorovanie príslušných environmentálnych politík, plánov, zákonov, nariadení a noriem. Na riešenie environmentálnej a sociálnej udržateľnosti by mala existovať primeraná kvalifikovaná a motivovaná pracovná sila a silná inštitucionálna kapacita.

        Oblasť záujmu spočíva v dosiahnutí environmentálnej kvality života, ako je zníženie znečistenia ovzdušia, vody, pôdy, hluku na akceptovanú úroveň medzinárodného štandardu a dôvera verejnosti zapojiť sa do aktivít ochrany životného prostredia. Inštitucionálne posilnenie projektového manažmentu by malo byť účinné pri riešení environmentálnych problémov, ktoré majú lokálny, národný, regionálny až globálny význam a zahŕňajú právne záväzné svetové dohovory a zmluvy.

        Výzvy trvalo udržateľného rozvoja:

        Trvalo udržateľný rozvoj, ktorý napĺňa potreby ľudí súčasnej a budúcej generácie, si vyžaduje radikálne zlepšenia v oblasti ekologickej účinnosti a zásadnú obnovu technologických systémov. Keďže systém základnej obnovy trvá niekoľko desaťročí, kým sa presunie od konceptu k trhu, je nevyhnutné, aby sme iniciovali inovácie s obnovou v čo najkratšom čase, aby sme mali dostatok času na splnenie tejto výzvy.

        Zlepšovanie ekologickej účinnosti, ktorá zostane základným prvkom trvalo udržateľného rozvoja, pravdepodobne nebude z dlhodobého hľadiska postačovať z dvoch dôvodov:

        Správa o trvalo udržateľnom rozvoji v našej spoločnej budúcnosti identifikuje tri hlavné vzájomne prepojené princípy, tzv. environmentálna efektívnosť, medzigeneračná a vnútrogeneračná sociálna spravodlivosť a účasť na rozhodovaní. Hoci predpokladaný rast blahobytu zahŕňa odrazové efekty, nemožno ho predlžovať donekonečna. Aj ekologicky efektívny rast bude z dlhodobého hľadiska spĺňať limity zeme.

        Obnova systémov je teda koncept integrujúci technologické, kultúrne a štrukturálne prvky (tabuľka 1).

        Rozmery výzvy:

        Na dosiahnutie udržateľnejších modelov rozvoja možno rozlíšiť tri vzájomne pôsobiace dimenzie výziev:

        1. Prepletenosť kultúry-štruktúra-technológia:

        Zlepšenia v oblasti ekologickej účinnosti by mali pomôcť lepšie napĺňať potreby ľudí. Dosiahnutie tohto cieľa si bude vyžadovať intenzívne interagujúce zmeny v kultúre (inštitucionálnej), štruktúre a technológii.

        a. Kultúra sa vzťahuje na zdôvodnenie povahy, podmienok a objemu spoločenských potrieb, ktoré je potrebné splniť (dostatočnosť).

        b. Štruktúra sa týka schopnosti ekonomických a inštitucionálnych organizácií napĺňať oprávnené potreby (efektívnosť).

        c. Technológia poskytuje technické prostriedky na splnenie potrieb (efektívnosť).

        2. Prístupy: Optimalizácia, zlepšenie a redizajn-obnova:

        Zlepšenia v oblasti eko-efektívnosti musia byť v súlade s časovým rámcom rozhodovania a H2O akcie, ktoré sú akceptované vo firmách a vládach. To odráža prístup, ktorý podporuje prechody pozdĺž troch paralelných dráh (obr. 1).

        (i) Optimalizácia systému. Zahŕňa zmeny v prevádzkových procesoch prostredníctvom riadenia kvality, údržby, auditu, zvyšovania efektívnosti atď. v časovom horizonte do 5 rokov a s očakávaným efektom na ekologickú účinnosť až do faktora 1,5.

        (ii) Vylepšenia systému, ktoré ponechávajú základné štruktúry a technológie nezmenené, ale vytvárajú postupné zmeny prostredníctvom revízie, reorganizácie, redizajnu v časovom rozmedzí od 5 do 20 rokov a s očakávaným účinkom na ekologickú účinnosť od 1,5 do 5.

        (iii) Obnova systému prostredníctvom skokových zmien, ktoré vychádzajú z dlhodobého výskumu a zásadne ovplyvňujú štruktúru, kultúru a technológiu v časovom rozmedzí viac ako 20 rokov (obr. 2).

        Takáto drastická obnova technológie si vyžaduje predefinovanie existujúcej technológie, vývojových prístupov a navrhovanie nových v rozsahu, ktorý môže zvýšiť eko-efektívnosť 5 až 50-násobne.

        3. Zúčastnené strany:

        Výzvu obnovy systému možno realizovať len prostredníctvom spolupráce medzi príslušnými zainteresovanými stranami, ako sú:

        (ii) súkromné ​​produkčné večierky,

        (iii) mimovládne organizácie vrátane spotrebiteľov a miestnych komunít,

        (iv) Veda a technika.

        Tieto strany konajú vo svojej vlastnej aréne a vedú účty vo svojej vlastnej mene (tabuľka 2). Aby sa zabezpečila široká účasť na obnove systému, zainteresované strany by mali byť schopné rozpoznať možnosť zisku.

        Relevantné aspekty s ohľadom na trvalo udržateľný rozvoj týchto strán zahŕňajú kontrolu, plánovanie (vláda), skúmanie príležitostí (súkromné ​​strany), stanovovanie noriem (MVO’s), analýzy (veda a technika). Interakcia medzi týmito dimenziami výzvy vedie k rôznym charakterizáciám akcií a zúčastnených aktérov, ako je uvedené v tabuľke 3.

        Obnova systému:

        V priemyselných krajinách, ako je Holandsko, je optimalizácia systému a zlepšovanie systému dobre pokryté existujúcimi politikami a politickými nástrojmi. Výzvou je začať proces obnovy systémov. Z koncepcie budúcich generácií vyplýva nevyhnutnosť dosiahnuť obnovu systémov v horizonte 20 až 50 rokov. Vývoj obnovy systému však trvá niekoľko desaťročí, kým sa posunie od konceptu k trhu.

        Spustenie procesov obnovy systémov bude so sebou prinášať niekoľko otázok a dilem, ako napr.

        1. Ako zvládnuť neistoty spojené s dlhodobými trendmi a rizikami?

        2. Aké nové úlohy a formy spolupráce medzi trhom, vedou a technikou, vládou a mimovládnymi organizáciami sa budú vyžadovať a ako zohľadnia špecifické silné a slabé stránky a zodpovednosti týchto skupín?

        3. Ako zapojiť zainteresované subjekty a zainteresované strany?

        4. Ako premostiť konkurenciu a potrebu spolupráce?

        Dnes sú v stávke všetky aspekty udržateľnosti – fyzické, ekonomické a sociálne. Integrácia rôznych oblastí znalostí (disciplín, sektorov, inštitúcií) sa ukazuje ako zásadná výzva na dosiahnutie životaschopných výsledkov a dobre podporovaných rozvojových procesov.