3. Wybrane zastosowania nauki o sieciach złożonych w pomiarach
3.1. Zadania pomiarowe w nauce i technice
Obserwacja pomiarowa jest fundamentalnym aktem poznania otaczającej rzeczywi-stości, warunkującym globalne trendy związane z postępem cywilizacyjnym, ale docie-rającym także do pojedynczej jednostki, tj. człowieka. W tym rozumieniu metrologia funkcjonuje na rzecz swojego odkrywcy, implikując jego kolejne kroki, zarówno w nauce jak i technice. Bez pomiarów trudno byłoby bowiem wyobrazić sobie współczesny roz-wój przemysłu, transportu czy handlu. Z drugiej strony, wymagają one zaangażowania człowieka w odkrywanie prawd o charakterze podstawowym, pierwotnym względem zastosowań, choćby w takich obszarach jak matematyka, fizyka, chemia, astronomia itp., a dalej aktywności poznawczej w obrębie dyscyplin wiedzy, takich jak np. mecha-nika, elektromecha-nika, termodynamika, medycyna, nauki społeczne. Pomiar stoi na straży spełnienia warunków projektowych czy też jest fundamentalnym elementem weryfikacji hipotez naukowych.
Rozwój techniki i technologii wymaga obecnie operowania na coraz to większym i bardziej zawiłym strumieniu informacji, choćby z racji jego przepływu między róż-nymi (także w sensie natury) obiektami tworzącymi układ złożony, którego analiza należy do zadań nietrywialnych. Metrologia zajmująca się teorią pomiaru wypraco-wała wiele metod i narzędzi umożliwiających ekstrakcję często licznego zbioru cech. Oprócz pomiaru wartościującego cechy obiektu, pojawiła się potrzeba rejestracji cha-rakterystyk obiektu, co dało impuls do rozwoju czasowych, częstotliwościowych, połączonych czasowo-częstotliwościowych reprezentacji sygnałów, do rzutowania ewolucji układu we współrzędnych przestrzennych itp. Dalej dostrzeżono przydatność faktu czasowej zmienności cech, kierunków takich zmian, predykcji zachowania ukła-du (jego elementów), wprowadzono techniki eksploracji informacji zakodowanej w obrazach. Towarzysząca każdemu pomiarowi losowość przestała być zupełną ta-jemnicą, a metrologia wypracowuje dziś metody operujące na procesach stochastycz-nych czy wielkościach ukrytych w dominującym poziomie szumowego tła. Wydawać by się mogło, że, definiując nowe problemy pomiarowe i zagadnienia poznawcze,
metrologia wprowadza schemat różnicowania i specjalizowania. Tymczasem nadrzęd-nym celem identyfikacji przez metrologię wskazanych problemów i działów wiedzy jest ich późniejsza integracja w ogólne koncepcje, możliwe do praktycznego wykorzy-stania przez miernictwo.
Z perspektywy znajomości faktów na temat sieci złożonych, streszczonych w po-przednich rozdziałach niniejszego opracowania, można postawić tezę, iż wprowadzają one właśnie taką ogólną koncepcję opisu otaczającej rzeczywistości, ponieważ korzy-stając z dotychczasowej wiedzy nauka o sieciach złożonych formułuje nowe metody i narzędzia analizy obiektów, szczególnie w odniesieniu do tzw. układów złożonych. Jednocześnie sieć sama w sobie stanowi model, który przyrównywany do badanych obiektów prowadzi do obiektywnego wnioskowania na ich temat. A zatem, rozważa-jąc sieć, należy dostrzegać jej cechy i możliwe zastosowania, m.in. to, że sieć:
• modeluje i symuluje zachowanie systemów,
• integruje różne obiekty, tj. o zdywersyfikowanej naturze, budowie, zastosowa-niu etc.,
• przetwarza strumień informacji przemieszczający się między podstrukturami układu złożonego,
• sama w sobie jest nośnikiem informacji, a stąd obiektem wymagającym analizy, • jest narzędziem realizacji zadań predykcji i sterowania w systemach złożonych, • kwantyfikuje cechy topologiczne oraz dynamiczną ewolucję systemów,
• dopuszcza tzw. pomiar „w punkcie” jak i opis w postaci charakterystyk pomia-rowych,
• rzutuje właściwości obiektów na płaszczyznę czasu i/lub przestrzeni,
• jako narzędzie pomiarowe ma zdolność penetracji cech obiektu, przenikając je-go różne poziomy strukturalne,
• jako obiekt abstrakcyjny o charakterze podstawowym korzysta ze zdobyczy po-przedzających go teorii, łącząc wiedzę m.in. z metod deterministycznych i lo-sowych, mechanikę klasyczną ze statystyczną itd.
Przy tej okazji należy szczególnie podkreślić możliwość zastosowań sieci do roz-woju teorii pomiaru (metrologii) oraz miernictwa, tj. obszaru wiedzy i umiejętności korzystającego z ogólnych metod wypracowanych przez metrologię. W tym rozumie-niu poprzednie rozdziały niniejszego opracowania należy postrzegać przede wszyst-kim jako rozważania o charakterze podstawowym dla nauki o pomiarach. A więc – zgodnie z pierwotną tezą zawartą w tytule opracowania – sieć występuje w nich jako obiekt analizy i dalej jako model i miara (narzędzie analizy) kojarzona bezpośrednio z pojęciem wzorca. Istotnie z badań tych wynika, że istnieje możliwość zdefiniowania abstrakcyjnego konstruktu sieci o pewnych niezmienniczych właściwościach. Co wię-cej, jak dowodzono w poprzednim rozdziale, sieci mogą być alternatywną i oryginalną reprezentacją wyniku pomiaru w stosunku do fundamentalnej dotychczas formuły jego zapisu w postaci zbioru próbek formującego pewien szereg czasowy x(t). Skoro teoria sieci oferuje odwzorowanie wprost i odwrotne między szeregiem czasowym
i strukturą sieci, to należy rozsądzić czy sieć ma znaczenie aksjomatyczne dla nauki o pomiarach, czy może tylko jest jednym z możliwych sposobów kodowania pierwot-nej informacji pomiarowej, np. ze względu na stratność wspomniapierwot-nej transformacji. Z drugiej strony, można by zapytać o konsekwencje rezygnacji z sieci jako konceptu podstawowego. W jaki sposób należałoby wówczas charakteryzować sieci rzeczywi-ste? Czy metody i narzędzia analizy klasycznie wykorzystywane w metrologii byłyby do takich zadań wystarczające? Czy na przykład analiza wymiarowa, opierając się na dotychczas obowiązującym systemie jednostek, byłaby w stanie w sposób zupełny opisać (tutaj: w sensie pokryć) wszystkie właściwości i zachowania należne sieciom rzeczywistym? Mając na względzie historię nauki, należy być ostrożnym w formuło-waniu tez na temat uniwersalności sieci jako metody i narzędzia analizy systemów złożonych, ponieważ tak samo jak nieidealne w tym sensie są narzędzia metrologii klasycznej (teorie poprzedzające naukę o sieciach złożonych) w zastosowaniu do sieci, tak i jest prawdopodobne, że sieci nie są zdolne do identyfikacji i kwantyfikacji wszystkich cech (właściwości i zachowań) pewnych obiektów.
Sieci przynoszą wkład w teorię (metrologię) i praktykę (miernictwo) pomiaru. Pierwsze wyraża się, np. w integracji licznych teorii poprzedzających naukę o sieciach oraz w rozszerzeniu zakresu analizy – egzemplifikacja dla przypadku szeregu czaso-wego czy metod reprezentacji układów dynamicznych w przestrzeni stanów. Z kolei, mając na względzie miernictwo, metody i narzędzia o rodowodzie zakorzenionym w teorii, sieci przynoszą oryginalne procedury monitorowania, predykcji i sterowania obiektami złożonymi, zwłaszcza tymi o znaczącym stopniu niehomogeniczności wła-ściwości i zachowań. W konsekwencji zastosowanie sieci w pomiarach to formułowa-nie nowych problemów poznawczych związanych z eksploracją obiektów otaczają-cego świata oraz potencjał do opracowania adekwatnych na takie potrzeby rozwiązań. Wyniki obserwacji i następujące po nich oryginalne interpretacje to przyczynki do dal-szego rozwoju nauki i techniki. W konwencji sieć jako obiekt analizy oraz narzędzie pomiaru możliwe jest projektowanie nowatorskich metod obserwacji pomiarowej, co w dalszych podrozdziałach pokazano na przykładzie ilościowego opisu procesu oddy-chania. Uniwersalność aplikacyjną dla obiektów rzeczywistych zaprezentowano dla różnych typów systemów, tj. układu oddechowego, sieci telekomunikacji bezprzewo-dowej, a także infrastruktury inteligentnego domu zanurzonej w złożonym systemie wyższego poziomu, takim jak np. inteligentne osiedle czy inteligentne miasto. Podane przykłady uwzględniające sieć jako obiekt i narzędzie pomiaru – w tym sieć do prze-twarzania danych, modelowania systemów, zadań predykcji – to tylko wybrane pola zastosowań. Aktualnie rozwijana nauka o sieciach przynosi kolejne takie egzemplifi-kacje (np. [10, 153, 230, 231, 252, 275, 307, 411, 419, 420, 463, 478]), formułując nowe działy użytecznych usług opartych na narzędziach sieciowej dystrybucji infor-macji, tj. UX (ang. User Experience) [44].
Jak wskazywano w poprzednich rozdziałach, pomiar nierozerwalnie towarzyszy dokonującemu się w człowieku i społeczności ludzkiej procesowi poznawczemu [29,
299, 303]. Ten z kolei warunkuje organizację i realizację wszelkich czynności zmie-rzających do uczynienia sobie przyjazną otaczającą rzeczywistość. Dostarczając fi-zycznych argumentów w postaci zarejestrowanych danych kodujących informacje na temat otaczającej rzeczywistości, możliwy był (i jest) postęp medycyny, rewolucja przemysłowa i komunikacyjna, badanie kosmosu itd. Podane przykładowe obszary ludzkiej działalności uwzględniają aktywność związaną z bieżącym pomiarem (mo-nitorowaniem) stanu systemu, predykcją jego ewolucji, a w końcu takim schematem sterowania, który faktycznie uczyniłby rzeczywistość możliwie maksymalnie poddaną woli człowieka-projektanta. Początkowo wysuwane koncepcje względem przebiegu procesu poznawczego sugerowały metody oparte na redukcjonistycznym opisie obiektów, które w toku ewolucji poznawczej stały się niewystarczające, raz ze wzglę-du na ukształtowaną w pewnym momencie świadomość złożoności świata materii i rządzących nim praw, a po drugie ze względu na coraz większe wymagania w sto-sunku do tempa dziejącego się postępu cywilizacyjnego i towarzyszącego mu oczeki-wania wzrostu komfortu osobistego. Przywiodła ona człowieka do teorii integrujących właściwości i zachowania obiektów, jak np. mechanika statystyczna czy dynamika nieliniowa, a ambicją badaczy stały się wysiłki zmierzające do unifikacji dotychcza-sowych koncepcji i odpowiadających im teorii, nierzadko dotyczących różnych dys-cyplin wiedzy. Gotowość do realizacji wielowymiarowo pojmowanej fuzji przejawia się także w nauce o sieciach złożonych [52, 239], która na podanych dalej przykładach odsłania coraz to bardziej holistyczne nastawienie do percepcji otaczającej rzeczywi-stości. Wprowadza jednocześnie nowe problemy, które być może – niemożliwe do rozwiązania w ramach samego siebie (choćby jako konsekwencja twierdzenia o nie-zupełności K. Gödla) – staną się kanwą dla przyszłych (formalnych) systemów opisu. Jak się jednak okazuje, ogólne reguły postulowane w ramach metrologii, w tym na przykład wynikające z adaptacji teorii sieci złożonych, mogą przynieść ich praktyczną przydatność wyrażającą się przez miernictwo w znaczącym postępie, np. w sposobie zarządzania zasobami energii, kompleksowej identyfikacji i opanowaniu mechanizmów chorobowych oraz personalizacji usług medycznych, w bardziej efektywnych, zgodnych z naturą i etyką człowieka schematach organizowania społeczności ludzkiej itd.