Вычислительные технологии — ключ к устойчивому развитию; новый отчет рекомендует проблемно-ориентированный итеративный подход

Инновации в области вычислительных технологий будут иметь важнейшее значение для поиска практических решений задач устойчивого развития в таких сферах, как производство и распределение электроэнергии, глобальное производство продуктов питания и изменение климата. Огромный масштаб, множество взаимосвязанных эффектов от действий во времени и широкий спектр этих проблем требуют возможности собирать, структурировать и анализировать огромные массивы данных.

Новый отчет Национального исследовательского совета (National Research Council) утверждает, что достижения в области вычислений — например, те, которые позволяют оценивать компромиссы, понимать сложные системы и их взаимосвязи, а также учитывать неопределенность — будут критически важны для решения задач устойчивого развития. В качестве примеров, иллюстрирующих потенциальное влияние таких достижений, в отчете приводятся интеллектуальные энергосети, устойчивое сельское хозяйство и устойчивая инфраструктура.

Эти проблемы столь же сложны, сколь и важны. Необходимо глубокое междисциплинарное взаимодействие, чтобы у нас появилась надежда решить глобальные проблемы устойчивого развития, — отметила Дебора Эстрин, профессор компьютерных наук Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и председатель комитета, подготовившего отчет. — Срочность этих проблем означает, что мы должны немедленно начать внедрять наши лучшие подходы, чтобы перевести критически важную общественную инфраструктуру на цифровую основу.

Отчет рекомендует работать над достижением этих сложных целей устойчивого развития «снизу вверх». Решая конкретные насущные проблемы, исследователи могут выявлять и совершенствовать подходы, которые затем можно будет применять широко. Конечной целью применения компьютерных наук для устойчивого развития является информирование, поддержка, облегчение и даже автоматизация процесса принятия решений. Для этого критически важны четыре широкие области исследований: измерения и инструментарий; информационно-интенсивные системы; моделирование, симуляция и оптимизация; а также человеко-ориентированные системы.