Интеллектуальные технологии в ресурсном обеспечении инновационной деятельности

ИННОВАЦИИ № 7 (153), 2011

Интеллектуальные технологии

в ресурсном обеспечении инновационной деятельности

К. Н. Полещенко,

д. т. н., профессор, Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского

e-mail:

Poleshenko@phys.omsu.omskreg.ru

В. И. Разумов,

д. ф. н., профессор, зав. кафедрой, Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского

В. П. Сизиков,

к. т. н., доцент, кафедра высшей математики, Омский государственный университет путей сообщения

e-mail: V_i_Razumov@rambler.ru e-mail: v_p_sizikov@mail.ru

Изложены представления о роли интеллектуальных технологий в ресурсной поддержке инновационной деятельности. На базе гомеостатики, категориально-системной методологии, теории динамических информационных систем анализируются подходы к ресурсам и к технологиям трансферов знания от источников генерации инноваций до их потребителя. Построена и анализируется модель управления ресурсами для инновационных проектов.

Ключевые слова: инновации, интеллектуальные технологии, категориально-системная методология, переносы знаний, распределение ресурсов, теория динамических информационных систем.

Каждая инновация, сколь бы узким и специфичным ни было ее содержание, по определению, должна пройти этапы от идеи до конкретного эффективного применения. Поэтому проблемы обеспечения разнообразными ресурсами проистекают не только от широкого развертывания инновационной деятельности, но они связаны и с управлением ресурсами, которое даже для узкоспециальных инноваций должно быть интеллектуальноемким. Технология интеллектуальной поддержки инноваций предусматривает их специализированное сопровождение на разных этапах реализации. Парадокс заключается в том, что чем более значима инновация, тем выше ее специфичность, а это нарушает для нее пропускную способность со стороны, прежде всего, интеллектуальных технологий, которые обеспечивают реализацию соответствующих этапов (фундаментальная наука, прикладная наука..., производство, рынок). Задача заключается в том, чтобы показать возможность устранения данного препятствия за счет согласования представлений о ресурсах, управлении, интеллектуальных технологиях с выходом на уровень автоматизации, что, по сути, и отвечает критерию инновационной деятельности.

Переход от требования ресурсного обеспечения инновационной деятельности к формированию

эффективного управления ресурсами тесно связан с представлением «инновационной цепочки» и распределением по ней «зон ответственности», которые берет на себя вуз. Остановимся здесь на трех моделях инновационного процесса: британской, финской, российской. Они выстроены как последовательности субъектов и процедур трансферов знаний, технологий, продуктов. Различия касаются, прежде всего, разграничением функций и ответственностей субъектов, что непосредственно связано и вызывает интерес к моделированию процессов управления ресурсами. В качестве примера такой цепочки приведем на рис. 1 специфики движения инноваций от вузов до рынка культивируемый в Британии, Финляндии, России.

Для Британии характерно, что вуз берет на себя ведение инновации до стадии перехода к научному парку. Схема, принятая в Финляндии, предусматривает, что вуз отвечает только за самое начало инновационной цепочки до инкубатора. Более всех других выглядят претензии на контроль над зонами ответственности в инновационных цепочках, свойственные российским вузам, они распространяются до технопарка.

Схема инновационной цепочки на рис. 1 убеждает, что процесс ресурсного обеспечения инновационной деятельности не только заключает в себе большое

Рис. 1. Инновационные цепочки, предусматривающие инфраструктуру движения от идеи к товару/услуге,

а также источники финансирования

число компонентов, но и существуют различные стратегии вовлечения ресурсов в поддержку продвижения инноваций. Уместны выводы, во-первых, о том, что мы имеем дело с динамической системой, во-вторых, важнейшим фактором, обеспечивающим согласование всех компонентов в единую систему, является информация. Это актуализирует обращение к информационному подходу, ориентированному на интеллектуальные технологии.

В целях эффективного привлечения ресурсов необходимо, чтобы, во-первых, четко представлялась их структура, а также были обозначены и охарактеризованы виды; во-вторых, высокая специфичность инноваций должна компенсироваться развитостью интеллектуальных технологий. Управление ресурсами должно приобрести инновационный характер, а этого можно достигнуть за счет привлечения современных интеллектуальных технологий, основанных на информационном подходе, разрабатываемом в русле гомеостатики, категориально-системной методологии (КСМ), теории динамических информационных систем (ДИС, ТДИС) [1-3, 4, 5-6]. В целях сформировать информационно ориентированный интеллектуально-технологический подход к управлению ресурсами в инновационной деятельности укажем не несколько условий, характеризующих эффективность их привлечения. Среди таких условий выделим следующие: 1) знание особенностей инновационного процесса с выделением его этапов, где выделены субъекты с указанием функций и границ их ответственностей; 2) классификация и характеристика привлекаемых ресурсов; 3) модель управления ресурсами и ее анализ. Существо информационного подхода выражается здесь не только в понимании информации как универсального ресурса, участвующего на всех этапах инновационной деятельности, а в том, что она может быть представлена универсальным эквивалентом, позволяющим сравнивать все остальные ресурсы и переходить, основываясь на этом, к оптимизации управления.

В качестве отправной позиции для привлечения интеллектуальных технологий к управлению ресурсами инновационной деятельности воспользуемся подходом, развитым в гомеостатике и в КСМ [1-3].

Выделим коммуникацию (всех заинтересованных в данной деятельности субъектов) как источник управляющих воздействий для системы и детализируем ее в тройке категорий: компоненты, согласование, язык субъектного уровня. Коммуникация обеспечивает формулирование управляющих воздействий для двух блоков, находящихся в оппозиционных отношениях друг к другу — это производство, детализируемое в тройку категорий: администрирование, финансы, управление, и интеллект, детализируемый в тройку категорий: организация, знания, технология. Баланс, достигаемый на уровне коммуникации, проявляется в балансе производство/интеллект, а это выражается в эффективности инновационной деятельности (рис. 2).

Гомеостатическая модель удобна для представления инновационного процесса на качественном уровне, и она позволяет выделять и анализировать различные стратегии с учетом их возможных последствий. Более полное представление о возможностях интеллектуально-технологического подхода к ре-

Рис. 2. Гомеостат управления ресурсами, поддерживающими инновационную деятельность

ИННОВАЦИИ № 7 (153), 2011

ИННОВАЦИИ № 7 (153), 2011

Рис. 3. Базовые мутации схемы ресурсов инновационной деятельности (Р' Инн-Д').

Обозначения: базовые мутации триады: ВАб — воплощение абстрактного, ДЭк — доступ к эксперименту,

ПГ* — проверка гипотезы, П*З — понимание закономерностей, ПО* — понимание опыта, СМР — саморазвитие; базовые типы организации психики: ДС — давление страха, ОбП — обучение подражанием,

ОбПО — обучение практическим освоением, ПСМ* — подключение к СМР Мироздания,

ССС — созидание средств страхования, Эк — эксперимент; базовые аспекты становления исследования: 'Пр — приложение, 'С — становление соответственно М — математики, Ф — физики, Фл — философии; остальное: "А* — администрирование, Ас — аспект, ЛБ'* — бюджетирование,

З* — знания, ИЛ — интеллект, 'К — компонент, ЛК' — коммуникация, "М* — модернизация, Орг' — организация, ПВ — производство, Ре — реализация, СБ— субъектный, СГ — согласование, СТ— структурный, Тх — технология, У' — уровень, УП — управление, 'Ф — финансы, ФЦ— функциональный, Эф* — эффект, Я* — язык

сурсному обеспечению инновационной деятельности удается получить с привлечением аппарата ТДИС. В данном случае сама интеллектуальная технология в ходе ее применения по отношению к любому процессу способна проявлять инновационный характер. На базе указанной методологии сформировано представление о ресурсах инновационной деятельности (рис. 3).

Приведенные на рис. 3 схемы уже есть результат математических проработок данной тематики на ее структурном уровне с привлечением операций дешифровки и мутаций сети ДИС-компьютеров [6]. Вместе с тем, любая из этих схем выступает одновременно как модель процесса управления ресурсами в ранге ДИС-компьютера D уровня 2 [6]. Анализ функциональных аспектов D в лице основных режимов функционирования [5-6] позволяет сформулировать математические закономерности, характерные для процесса инновационной деятельности.

Пусть для начала все связи в D работают стационарно, не меняя величин своих относительных проводимостей, а также нет в D задержек трансформации пассива в актив, т. е. D является интеллектуальной

ДИС [5-6]. Тогда, как правило, в процессе функционирования D распределение величин ресурса по вершинам (категориям) D стремится к однозначно определенному распределению, параметры которого не зависят от начального распределения по D ресурса. Другими словами, параметры работы связей в D однозначно предопределяют итоговое, стабильное распределение привлеченного ресурса по типам, автоматически указывая, о каких именно и в каком объеме типах ресурса необходимо позаботиться для обеспечения стабильной работы системы поддержания инновационной деятельности. Конечно, меняя параметры работы связей в D, можно изменять и параметры итогового, стабильного распределения привлеченного ресурса. Но и тут есть оригинальные закономерности, выявляющие качественные особенности работы системы. А именно, в любом итоговом, стабильном распределении обязаны быть равными (по 1/3 от общего объема) суммарные количества следующих троек типов ресурса: организация, согласование, управление; администрирование, информация, язык субъектного уровня; компоненты коммуникации, технологии, финансы. Типы ресурса

в каждой из указанных троек выступают, своего рода, конкурентами друг друга, не образуя, однако, при этом вместе вполне связных, осмысленных, объективных комплексов. Учет отмеченных закономерностей позволяет следить за балансом типов ресурса в системе.

Далее, можно обратиться к ситуациям, когда у связей в D величины относительных проводимостей меняются в процессе функционирования. Однако выбирать специальные режимы этих перемен актуально лишь в случаях обеспечения тоже специальных режимов перемен в функционировании D. В целях общности лучше будет рассмотреть ситуации, когда на перемены в связях не накладывается ограничений, но зато есть задержки трансформаций пассива в актив в некоторых вершинах D, которые диктуются наличием в этих вершинах достаточно больших значений уровней трансформации [5-6]. На практике это эквивалентно задержкам в деле включения в работу соответствующих типов ресурса, их простаивание. Так, если сумма значений всех уровней трансформации превосходит общий объем ресурса в D, то процесс функционирования проявляет тенденцию к полному угасанию. Причем такой результат может получиться и по вине лишь одного из типов ресурса. Если систему разрешается пополнять ресурсом, то, конечно, после достаточно большого пополнения угасание снимется. Однако на первых порах преодоления угасания в системе вероятны проявления типа взрывной волны, мощность которой превосходит наибольшее из значений уровней трансформации, а иногда может оказаться почти равной величине общего объема ресурса. Это соответствует ситуациям, когда некой инновации с большим трудом и запозданием удается стать признанной, но вслед за таким моментом наступает бум всплесков по тематике данной инновации, которым, однако, еще далеко до эффективной реализации. Естественно, много надежнее и безопаснее было бы понижать имеющиеся значения уровней трансформации, доводя ситуацию до полного отсутствия задержек трансформаций пассива в актив в вершинах D.

Стратегическим фактором инновационной деятельности является развитие интеллектуальных технологий, причем связанных с серьезными новациями в области информации и когнитивных процессов. Намечен переход от освоенных практикой последовательностей инновационной деятельности к ее дополнению тремя классами согласующихся между собой интеллектуальных технологий на базах: гомеостатики, КСМ, ТДИС. Показана возможность синтеза качественного

(смыслосодержательного) и математического анализа инновационных процессов.

* * *

Работа выполнена в рамках государственного контракта № 14.741.11.0228 от 04.07.2011 г. с Министерством образования и науки РФ по Федеральной целевой программе «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг. по теме «Организационно-методическое обеспечение проведения всероссийской научной школы «Методология науки».

Список использованных источников

1. Ю. М. Горский. Системно-информационный анализ процессов управления. Новосибирск: Наука, Сиб. отд-е, 1988.

2. Ю. М. Горский. Основы гомеостатики. (Гармония и дисгармония живых, природных, социальных и искусственных систем). Иркутск: Изд-во ИГЭА, 1998.

3. Yu. M. Gorsky, V. I. Razumov, A. G. Teslinov. Danger of development of a global catastrophe and the need for new information concepts// Kybernetes. The International Journal of Systems and Cybernetics, Vol. 28, Numbers 8 and 9, 1999.

4. В. И. Разумов. Категориально-системные методы в подготовке ученых: учебное пособие. Омск: Омский госуниверситет, 2004. http://www.ic.omskreg.ru/~cognitiv.

5. В. И. Разумов, В. П. Сизиков. Основы теории динамических информационных систем: монография. Омск: Омский госуни-верситет, 2005. http://newasp.omskreg.ru/tdis.

6. В. И. Разумов, В. П. Сизиков. Информационные основы синтеза систем. В 3-х ч. Ч. I: Информационные основы системы знаний: монография. Омск: Омский госуниверситет, 2007. http://www.omsu.ru/file.asp?id=2594.

Intellectual technologies in resource maintenance of innovative activity K. N. Poleshenko, PhD, professor, F. M. Dostoevsky Omsk state university.

V. I. Razumov, PhD, professor, F. M. Dostoevsky Omsk state university.

V. P. Sizikov, PhD.

In the article it is said about a role of intellectual technologies in a resourced assistance of innovation activity. On the basis of homeostatic, category-systemed methodology, the theory of dynamic information systems the approaches to resources and to technologies of knowledge transfers from sources of generation of innovation to their consumers are analyzed. The model of resource management for innovative projects is constructed and analyzed

Keywords: innovations, intellectual technologies, categorical-system methodology, transfer of knowledge, distribution of resources, dynamic information systems theory.

ИННОВАЦИИ № 7 (153), 2011