Heuristic Modeling of NBIT Capabilities: Cognitive Aspects

Abstract

Складність моделювання функціонування динамічних систем різної природи (сенсори, детектори, інтелектуальні матеріали та інші джерела інформації) обумовлена їх нелінійністю, невизначеністю і неоднозначністю. Тому виникла необхідність розвитку нового методу евристичного моделювання, в основі якого фрактальний трикутник та природна стільникова структура. Характер перебудови структури фрактальних циклічних сигналів різної природи (сенсори, детектори, інтелектуальні матеріали та інші джерела інформації) містить приховану інформацію про індивідуальні особливості їх функціонування в непередбачених умовах. Мета роботи – розвиток природних методів евристичного моделювання на трансдисциплінарній основі. Складність моделювання впливу факторів стресу навколишнього середовища або діяльності призводить до проблем безпеки та складності управління функціонуванням складних динамічних систем. Фактори стресу збільшують невизначеність просторово-часових взаємозв'язків, аналоговий сигнатурний аналіз яких дозволяє оцінити відносну зміну їх конфігурацій і потужностей мікростанів. Тому динамічна структура фрактального сигналу може бути проаналізована в реальному часі з використанням взаємодоповнюючих імовірнісних та детермінованих методів. Гібридна обробка сигналів і параметричне представлення відмінності їх патернів і сигнатур у трансдисциплінарному когнітивному просторі має великий інноваційний потенціал для вирішення проблем безпеки (функціональної, інформаційної, енергетичної) та індивідуалізації юзабіліті. Зокрема, візуалізація прихованих просторово-часових особливостей сигналів демонструє переваги та обґрунтованість когнітивної візуалізації функціонування різних джерел інформації та середовищ їх передачі.

The complexity of modeling the functioning of dynamic systems of various nature (sensors, detectors, intelligent materials and other sources of information) is due to their nonlinearity, uncertainty and ambiguity. Therefore, it became necessary to develop a new heuristic modeling method based on a fractal triangle and a natural honeycomb structure. The nature of the restructuring of the structure of fractal cyclic signals of various nature (sensors, detectors, intelligent materials and other sources of information) contains hidden information about the individual features of their functioning in unforeseen conditions. The purpose of the work is to develop natural methods for heuristic modeling on a transdisciplinary basis. The complexity of modeling the action of environmental or activity stress factors leads to safety problems and the complexity of managing the functioning of complex dynamic systems. Stress factors increase the uncertainty of spatio-temporal relationships, the analog signature analysis of which makes it possible to estimate the relative change in their configurations and powers of microstates. Therefore, the dynamic structure of a fractal signal can be analyzed in real time using complementary probabilistic and deterministic methods. Hybrid processing of time series and parametric representation of the difference in their patterns and signatures in the transdisciplinary cognitive space have a great innovative potential for solving security problems (functional, informational, energy) and usability individualization. In particular, the visualization of hidden spatial and temporal features of signals demonstrates the advantages and validity of cognitive visualization of the functioning of various information sources and their transmission media.