Пандора – высокопроизводительное программное обеспечение для построения агент-ориентированных моделей
В суперкомпьютерном центре Барселоны (Barcelona Supercomputing Centre) разработано высокопроизводительное программное обеспечение для построения крупномасштабных агент-ориентированных моделей – Пандора (Pandora). Также Пандора обеспечивает полную поддержку геоинформационных систем в том случае, если для функционирования моделей необходима географическая привязка агентов.
Результат каждой симуляции хранится в иерархическом формате данных (Hierarchical Data Format, HDF), предназначенном для хранения большого количества цифровой информации. Этот формат поддерживается большинством ГИС.
Имитация средневековых военных действий на суперкомпьютере
По мнению авторов исследования, являющегося составной частью проекта «Средневековые военные действия на решетке» (Medieval Warfare on the Grid или MWGrid), при описании имевших место исторических событий часто не хватает подтверждающих документов, и возникающие пробелы интерпретируются историками во многих случаях с некоторой долей субъективизма без убедительных доказательств. В свою очередь, авторы предлагают агент-ориентированный подход как инструмент для детального воссоздания изучаемых событий.
Авторы исследования – представители Школы информатики Бирмингемского университета (School of Computer Science Школа, The University of Birmingham, United Kingdom), Института археологии и античности Бирмингемского университета (Institute of Archaeology and Antiquity University of Birmingham, United Kingdom), исторического факультета Принстонского университета (History Department, Princeton University U.S.A).
В статье предлагается использовать агентную модель при исследовании средневековой военной логистики на примере похода византийской армии на Манцикерт (1071 г. н.э.) для получения новых сведений, которые могут дополнить или скорректировать известные исторические факты. Считается, что в битве при Манцикерт войско императора Романа Диогена IV насчитывало до 100 тыс. человек. Но возможно ли было в то время осуществить поход с таким количеством людей на существенное расстояние, учитывая имеющиеся продовольственные запасы во встречающихся на пути населенных пунктах?
Поскольку имитация деятельности десятков тысяч отдельных агентов в окружающей среде с большим набором параметров требует значительной вычислительной мощности, было решено приложить дополнительные усилия для распараллеливания программного кода для использования суперкомпьютера.
Суперкомпьютер может предсказать революцию
С каждым днем, новости все чаще публикуются и читаются в Интернете, вытесняя печатные издания. Результаты последних исследований позволяют предположить, что около половины публикуемой в сети информации контролируется со стороны спецслужб, а анализ электронных архивов новостных сайтов может позволить глубже понять общественные процессы и помочь спрогнозировать экономические и политические события. Анализируя тональность новостей за длительный период, были предположены события в Тунисе, Египте (включая устранение Хосни Мубарака), Ливии, относительную стабильность в Саудовской Аравии (по крайней мере, до середины 2011 г.) и другие. Для расчетов был использован суперкомпьютер Nautilus SGI UV, принадлежащий Национальному Центру вычислительных наук университета Теннесси.
Следует отметить, что утверждения о новостях, такие как «новости, в целом, становятся более негативными» или «американские новости больше всего отображают американо-ориентированный взгляд на мир» часто находят подтверждение.
Автором описанных ниже исследований является Калев Леетару (Kalev H. Leetaru) – сотрудник Школы библиотечных и информационных наук Университета Иллинойс.
Разгадка тайны неандертальцев с помощью суперкомпьютера
Около 15000 лет назад, когда современные люди (Homo sapiens) пришли в Европу, неандертальцы (Homo neanderthalensis) исчезли навсегда. Сейчас, суперкомпьютерные технологии позволяют объяснить их исчезновение.
Агентное моделирование пандемии с использованием суперкомпьютеров
По словам Джошуа Эпштейна, агент-ориентированные модели позволяют рассмотреть иррациональное поведение индивидуумов, сложные социальные сети в приложении к оценке последствий пандемии различных болезней, в частности вируса H1N1.
Полномасштабная распределенная агент-ориентированная модель эпидемий
В работе описывается распределенная агент-ориентированная модель эпидемий, с помощью которой можно реализовывать социум из нескольких сот миллионов агентов. В процессе исследования было решено несколько проблем, связанных с возможностью эффективного распределения вычислительных ресурсов, синхронизацией вычислений и возможностью масштабирования предлагаемой схемы моделирования под различные объекты исследования без дополнительной модификации программного кода.
Методология запуска агент-ориентированных моделей на суперкомпьютерах
Ученые из Токийской исследовательской лаборатории компании IBM (Tokyo Research Laboratory, IBM Research) Т. Такахаси (Toshihiro Takahashi) и Х. Мидзута (Hideyuki Mizuta) разработали крупномасштабную агент-ориентированную модель и запустили ее на суперкомпьютере BlueGene. В процессе перевода модели в ее суперкомпьютерную версию было выявлено, что в том случае, если количество контактов между агентами велико, это может серьезно повлиять на производительность конечного приложения. Предлагаемый учеными способ решения данной проблемы заключался в объединении агентов, которые общаются между собой особенно часто. Предполагая в качестве агента узел графа, а передающиеся данные в качестве ребер, которые связывают узлы, решаемая проблема была сведена к задаче о максимальном потоке (Maximum-Flow) и минимальном сечении (Minimum-Cut), которая в оригинале звучит так: величина максимального потока равна величине минимального разреза. В статье описывается разработанный алгоритм и результаты его апробации на простых агент-ориентированных моделях.
Суперкомпьютерное моделирование экономических процессов
В статье А.В. Ершовой и И.М. Соколинской (Южно-Уральский государственный университет) рассматривается задача о портфеле ценных бумаг, целью которой является формирование портфеля активов, сочетающего в себе разумный риск и приемлемую доходность. Предлагается новый масштабируемый метод, основанный на использовании фейеровских отображений, допускающий эффективную программную реализацию на суперкомпьютере. Применение суперкомпьютерных технологий позволяет создать устойчивый финансовый инструмент для работы с ценными бумагами в режиме реального времени.
