Лекція №1

1.1 Актуальність розвитку прогнозування науки і техніки

Уявіть, що Вам доводиться вести машину по незнайомій дорозі. Якщо швидкість руху велика, а машина сильно завантажена, успішно управляти нею неможливо без інформації про наступну ділянку шляху. Аналогічну ситуацію можна спостерігати у будь-якій сфері людського життя.

Розвиток усіх галузей народного господарства залежить від технічного рівня розвитку суспільства, який, у свою чергу, напряму пов’язаний із станом науки. Історія містить багато прикладів геніальних передбачень видатних мислителів і науковців, які дали поштовх розвитку науки та техніки. Так, ще за умов феодалізму, забігаючи більш ніж на шість століть наперед, англійський вчений Роджер Бекон передбачив появу і широке поширення в майбутньому транспортних засобів для пересування по суші, воді і повітрю. Аналогічні передбачення можна зустріти і у творах ряду письменників-фантастів (Ж.Верн, О.Толстой та ін).

Італійський вчений, художник та інженер Леонардо да Вінчі передбачив, що природу звукових, світлових, теплових і магнітних явищ можна пояснити на основі ідеї коливального руху. Він же запропонував фантастичні, для його часу, ескізи ткацьких, гвинторізних верстатів, друкарських машин, підводних човнів, літальних апаратів. Широке застосування електрики передбачили М.Ломоносов, М.Фарадей, Б.Якобі.

Д.Менделеєв у 60-х роках ХІХ ст. передбачив, на основі відкритого ним періодичного закону, властивості ряду, невідомих на той час, хімічних елементів.

Інтуїція досвідчених керманичів у науці ще дозволяє уникати аварійних ситуацій, але вже дуже частими і типовими є випадки, коли в якійсь галузі досліджень, що називається, проїхали поворот на шлях, який найкращим чином веде до мети, або не набрали швидкості, необхідної для чергового крутого підйому, що почався в світовій науці.

В області технічної творчості і безпосередньо у сфері виробництва не менш характерними є ситуації, коли на недавно побудованих шахті або заводі виявляються вузькі місця, що вимагають реконструкції нововведеного в дію підприємства. Причиною цього є невідповідність ряду проектних рішень, втілених у практику, новій техніці і технологіям, які з'явилися протягом 10-12 (а іноді і більше) років після прийняття цих рішень, і відділяють стадію проектування крупного сучасного підприємства від завершення його будівництва.

Наявність інформації про майбутні потреби, можливі результати і наслідки керівних дій – необхідна передумова оптимального управління довільною системою. Саме тому неодмінним елементом будь-якого виду доцільної діяльності людини є більш менш розвинене передбачення результатів виконуваних дій.

Особливо прогностична функція властива науковим системам знань. Проте слід відразу відзначити, що багаторічний досвід реалізації наукою цієї її функції стосується майже виключно об'єктів наукового вивчення.

Що ж до передбачення майбутнього самої науки і, зокрема, організаційних форм її життєдіяльності, то такого роду прогнозування стало можливим лише на основі наукового підходу до вивчення власне науки і науково-дослідної діяльності. Науково-технічна прогностика є одним із найважливіших розділів сучасного наукознавства, яке створює теоретичні основи керування науково-технічним прогресом.

Прогностика, як наука, виникла в наші дні в умовах науково-технічної революції. Але як область пошуку вона бере початок у глибокій давнині. Прогностика( – термін давньогрецький. Нагадаємо про написану більше 2 тис. років тому книгу великого давньогрецького лікаря Гіпократа „Прогностика”. У найзагальнішому значенні це поняття означало мистецтво формулювання діагнозів і прогнозів процесів і явищ. На відміну від прогнозів оракулів і піфій, прогностика того часу стосувалася, в основному, способів визначення різних хвороб, їх перебігу і наслідків. Мистецтво передбачення базувалося тільки на інтуїції віщунів, а частіше – на прикметах, припущеннях і інших так же „наукових” підставах.

Необхідність передбачати майбутнє усвідомлювалася в усі часи. Але особливо велика потреба в прогнозах виникла в наше століття – століття стрімких темпів суспільного розвитку, гігантського зльоту науки і техніки, бурхливого розвитку виробництва. Прогнозів, заснованих на інтуїції, зараз, зрозуміло, недостатньо. Необхідне прогнозування, що базується на об'єктивних закономірностях, на переробці інформації за строгими правилами логіки і математики із застосуванням ЕОМ. Сучасна прогностика – це система наукового знання. Тому, запозичаючи у стародавніх сам термін, ми, проте, можемо говорити про нове народження прогностики.

Корифей вітчизняної науки, академік В.І.Вернадській, одним з перших передбачав наслідки проникнення в таємниці атома, що почалося у той час,. Він говорив про те, що перед людьми відкрилися такі джерела енергії, перед якими за силою і значенням бліднуть сила пари, сила електрики, сила вибухових хімічних процесів. Люди, які були дітьми XIX століття, на кожному кроці звикали до сили пари і електрики, вони розуміли, як глибоко ці сили змінили і змінюють усю соціальну структуру людського суспільства, більше того – як глибоко вони змінюють дрібніше побутове оточення людської особи. А через явища радіоактивності перед ними відкривалися джерела атомної енергії, які в мільйони разів перевищували всі ті джерела сил, які малювалися людській уяві”. Згодом, розвиваючи свої думки про майбутнє використання атомної енергії, Вернандській додав: „Це може трапитися через сторіччя. Але ясно, що це повинно бути. Чи зуміє людина скористатися цією силою, направити її на добро, а не на самознищення. Учені не повинні закривати очі на можливі наслідки їхньої наукової роботи, наукового прогресу. Вони повинні відчувати себе відповідальними за наслідки їхніх відкриттів. Вони повинні пов'язати свою роботу з кращою організацією всього людства”.

У квітні 1965 року, приблизно за три з половиною роки до створення корпорації Intel Гордон Мур (Gordon E. Moore), який на той час займав посаду директора відділу розробок компанії Fairchild Semiconductors, у статті для журналу Electronics дав прогноз розвитку мікроелектроніки, який отримав назву закону Мура. У ті роки мікроелектроніка перебувала в зародковому стані, чіпів на той час випускалося зовсім мало – на найскладнішій мікросхемі компанії Fairchild було всього 64 транзистора, а про будь-які достовірні статистичні дані в цій галузі не доводилося й говорити. Залишається лише дивуватися, як за таких обставин, Гордон Мур зумів передбачити фантастичні темпи розвитку всієї галузі на кілька десятиліть наперед. Він передбачив, що кількість транзисторів на чіпі щорічно буде подвоюватися і, крім того, в міру експоненційного збільшення числа транзисторів на мікросхемі, процесори ставатимуть все більш дешевими і швидкодіючими, а їхнє виробництво – все більш масовим.

За своєю суттю закон Мура є не законом природи, а швидше емпіричним правилом. У своєму початковому формулюванні він діяв до 1975 року, коли, виступаючи на конференції „International Electron Devices Meetings”, Гордон Мур вніс у нього корективи, висловивши припущення про те, що при виробництві все складніших чіпів подвоєння числа транзисторів відбуватиметься кожних два роки. І знову він мам рацію, хіба що за останні роки кількість транзисторів на мікропроцесорі часом подвоюється з інтервалом у півтора роки.

Мікропроцесор	Рік випуску	Кількість транзисторів
4004	1971	2.300
8008	1972	2.500
8080	1974	5.000
8086	1978	29.000
286	1982	120.000
Intel processor	1985	275.000
Intel processor	1989	1.180.000
Intel® Pentium® processor	1993	3.100.000
Intel® Pentium® II processor	1997	7.500.000
Intel® Pentium® III processor	1999	24.000.000
Intel® Pentium® 4 processor	2000	42.000.000
Intel® Itanium® processor	2002	220.000.000
Intel® Itanium® 2 processor	2003	410.000.000

Чому таке просте формулювання закону розвитку мікроелектроніки, яке стільки років на всі лади цитують у всьому світі, стало своєрідним фетишем для тих, хто працює на ринку інформаційних технологій? І чому закон Мура став настільки універсальним, що його без вагання застосовують при прогнозуванні росту Інтернету та пропускної спроможності каналів зв’язку, для передбачення збільшення об’єму жорстких дисків?

Це відбувається, перш за все, тому, що закон Мура в на рідкість простій, доступній для розуміння кожного формі, визначає фантастичні, недоступні для жодної іншої галузі економіки, темпи розвитку напівпровідникової індустрії. На її стрімкому зростанні базується вся світова економіка, яка вже просто немислима без комп’ютерів усіх видів. Деякі аналітики навіть передбачають, що „кінець епохи закону Мура" призведе до нової великої депресії, подібної до тієї, яка охопила американську економіку в 30-ті роки ХІХ ст. Так чи інакше, виявляючи дію закону Мура у все новіших сферах високих технологій, можна зауважити наявність постійного, дуже швидкого прогресу технологій, а отже, всієї світової економіки.

Прогнозування науково-технічного прогресу – справа надзвичайно складна і відповідальна. Вона вимагає не тільки глибокого проникнення в суть і закономірності розвитку науки і техніки, але і чіткого уявлення про їхню взаємодію з суспільними умовами життя людей.

1.2 Особливості науково-технічних прогнозів

На даний час відомі прогнози різної спрямованості: ресурсів, суспільних потреб, промислового потенціалу, розвитку соціальних умов, демографічні, комплексні прогнози розвитку економіки і інші, що мають тенденцію об’єднуватися у взаємопов'язану систему уявлень.

Науково-технічні прогнози безпосередньо примикають до системи прогнозів, які стосуються соціально-економічних процесів. Вони з повною підставою можуть трактуватися як її підсистема, зберігаючи при цьому всю свою специфіку, яка випливає зі своєрідності об'єктів, цілей і методів прогнозування.

Тісний зв'язок науково-технічного прогнозування з економікою, а через неї з соціологією виражається з одного боку у використанні елементів соціально-економічного аналізу при оцінюванні вихідних позицій прогнозування, в процесі прогнозування і при виборі результуючих варіантів, а з другого боку прогнозований науково-технічний прогрес сам є визначальним чинником ефективності процесу суспільного виробництва.

Істотні відмінності науково-технічного прогнозу від прогнозу економічного розвитку знаходяться на рівні відмінностей між поняттями наука і техніка, з одного боку, і промисловість, сільське господарство, медицина і т.п. – з іншого.

Типологія науково-технічних прогнозів надзвичайно широка. Можна, наприклад, класифікувати прогнози науки і техніки за масштабами, рівнем комплексності, часом випередження і т.д. При цьому важливо розрізняти і наукове передбачення взаємопов'язаних об’єктів таких як розвиток науки як системи знань; розвиток організаційної системи науки; розвиток техніки, в якому, у свою чергу, виділяють рівень промислово освоєних технічних засобів і рівень нових технічних розробок.

Особливе місце у вихідних позиціях прогностики займає питання про можливість (у принципі) прогнозувати наукові відкриття. Крайня точка зору на це питання зводиться до спроб поставити знак рівності між передбаченням відкриття в науці і самим фактом відкриття нового явища або закону. На цій підставі формулюється діагноз прогнозу, який заперечує саме право на існування прогнозів у науці.

Аналіз подібного роду діагнозів і власне процесів пізнання, які реалізовуються природодослідниками, свідчить якраз про зворотне: в абсолютній більшості випадків науковому відкриттю обов'язково передує (з різними інтервалами випередження – від хвилин до сторіч) виникнення прогнозної гіпотези про можливе відкриття. Відомі і приклади, коли на основі строго наукових систем уявлень про закономірні причинно-наслідкові зв'язки між явищами об'єктивного світу вченим вдавалося висловлювати прогнозні ідеї про можливе існування і можливі властивості невідомих астрономічних об'єктів, хімічних елементів, біологічних видів і ін. Подальший хід історії науки приводив до дійсного відкриття такого роду об'єктів, і авторами відкриттів вважалися, природно, ті, хто реально встановив, довів або продемонстрував їх існування.

Випадки передбачення наукових відкриттів – рідкісне явище. Набагато частіше учені передбачають назріваючий прорив на тій або іншій ділянці наукового фронту, досвід і інтуїція дозволяють їм судити про перспективність взаємодії різних наукових напрямів та взаємний обмін між ними ідеями, методами і новими можливостями. Ці передбачення лежать у сфері компетентності і відповідальності перш за все тих або інших спеціальних наук, на досвід яких спирається науковець-прогнозист. Науково-технічне прогнозування виробило і здійснює спеціальні процедури збору, аналізу і синтезу подібного роду об'єктивної і інтуїтивної інформації, доповнюючи її спеціальними відомостями організаційно-наукового характеру. Науково-технічні прогнози стосуються розвитку фундаментальних і прикладних досліджень, нових видів техніки і технології, досягнень науково-технічного прогресу та передбачають їх наслідки.

Швидко прогресуючі можливості сучасних систем опрацювання інформації, особливо реалізація на ЕОМ методів моделювання, відкривають нові багатообіцяючі перспективи сприяння на цьому шляху справжнім творцям прогресу науки.

Але це зовсім не означає, що можна буде не тільки передбачати відкриття, але й планувати їх. Може йтися лише про прогнозування ефекту майбутніх відкриттів, їх впливу на загальний науковий і технічний потенціал. Не можна передбачити суть відкриття, але його вплив на хід прогресу – можна...

При створенні прогнозів широко використовуються методи моделювання. У моделюванні те, що здається неможливим, стає можливим, якщо піднятися на більш високий рівень опису модельованого процесу. Узагальнюючи досвід прогнозних розробок Інституту кібернетики, у тому числі у використанні даних фундаментальних наук для прогнозування перспектив науково-технічних пропозицій, академік В.М.Глушков констатує можливість безумовно стверджувати, що немає ніяких перешкод до того, щоб вирішувати і зворотну задачу – висувати питання і проблеми для наукового пошуку в області фундаментальних досліджень і таким чином здійснювати прогноз подальшого їх розвитку. Якщо вірно, що результати фундаментальних досліджень на даний час є основою для вирішення прикладних питань, то вірно і зворотне – багато досягнень фундаментальних досліджень неможливі без вирішення спеціальних прикладних проблем.

Зв'язок між різними об'єктами прогнозування носить складний діалектичний характер, тому на практиці розподіл науково-технічних прогнозів на прогнози науки і прогнози техніки нерідко виявляється досить умовним. Розвиток наукових уявлень може призвести до формулювання нових поглядів на майбутнє технічних засобів, а довгостроковий прогноз напрямів розвитку техніки вимагає, як правило, обліку тенденцій розвитку науки як системи знань.

Лекція №2

2.1 Суть прогнозування, основні поняття, предмет, об’єкт

У наш час потреба у розробці прогнозів проникає в усі сфери життя суспільства. Така розмаїтість вимагає вироблення єдиної термінології, яка є необхідною як для власне подальшого розвитку теорії прогностики, так і для практики прогнозування. Єдина термінологія в різних галузях прогнозування має велике значення для розвитку прогностики ще й як нової і дуже перспективної навчальної дисципліни, яка набуває все більшого значення при підготовці наукових та інженерних кадрів.

Відсутність єдиної упорядкованої термінології часто призводить до того, що один і той же термін має кілька інтерпретацій або для означення одного і того поняття використовують різні терміни (синоніми). Для усунення цих недоліків було запропоновано єдину науково обґрунтовану систему термінів і визначень основних понять [Cкляров].

Прогностика – наука про закономірності процесу розробки прогнозів і їх використання в різних галузях людської діяльності, на основі яких створюють методи та методики прогнозування і рекомендації щодо їх використання. У проблематики прогностики входить вивчення:

• особливостей прогнозування як спеціального дослідження;

• принципів побудови та оптимального поєднання різноманітних методів

прогнозування;

• способів оцінювання достовірності прогнозів.

Прогностика широко використовує нові методи досліджень, включаючи методи системного аналізу та математичного моделювання.

При проведенні прогнозних досліджень найчастіше використовують терміни: прогнозування, прогноз, прогнозний фон. За визначенням І.В.Бестужева-Лади під прогнозуванням розуміють – розробку прогнозу, тобто спеціальне наукове дослідження перспектив розвитку деякого конкретного явища.

Прогноз (forecast) – імовірнісне твердження про майбутнє з відносно високим ступенем вірогідності або, іншими словами, науково-обґрунтоване твердження про можливі стани об’єкта в майбутньому та альтернативні шляхи досягнення цих станів.

Для того, щоб скласти таке твердження необхідно знати історичні закономірності розвитку досліджуваних об’єктів та факторів, які визначають ці закономірності.

Об’єкт прогнозування ­– процес, на який спрямована пізнавальна діяльність людини з метою створення прогнозу.

Предмет прогнозування – явище, подія, які безпосередньо пов’язані з об’єктом прогнозування і є метою дослідження.

Спосіб прогнозування – одна або кілька математичних або логічних операцій, спрямованих на одержання конкретного результату в процесі розробки прогнозу.

Прогнозування варто розглядати у комплексі з ширшим поняттям – передбаченням (prediction), що дає випереджувальне відображення дійсності, яке базується на пізнанні законів природи, суспільства, мислення.

Розрізняють три форми наукового передбачення: гіпотезу, прогноз і план.

Гіпотеза характеризує наукове передбачення на рівні загальної теорії. На рівні гіпотези формулюють якісну характеристику досліджуваного об’єкта, яка виражає загальні закономірності його поведінки.

Прогноз, порівняно з гіпотезою, має більшу якісну та кількісну визначеність і відрізняється більшою вірогідністю.

План – це постановка точно визначеної мети і передбачення конкретних детальних подій, які повинні відбутися з досліджуваним об’єктом . Його відмітними рисами є: визначеність, конкретність, адресність, облв’язковість. Між прогнозом і планом існують істотні відмінності. Прогноз має імовірнісний, а план – це однозначне рішення і має обов’язковий характер. Планування спрямоване на прийняття і практичне здійснення управлінських рішень, а мета прогнозування – створення наукових передумов для їх прийняття.

Метод прогнозування – спосіб дослідження предмета прогнозування, спрямований на розробку прогнозу. Це сукупність прийомів і способів мислення, які дають можливість на основі ретроспективних даних про зовнішні та внутрішні взаємозв’язки предмета прогнозування у рамках досліджуваного явища чи процесу, зробити висновок стосовно його майбутнього стану та розвитку.

Методика прогнозування – сукупність спеціальних правил і прийомів розроблення конкретного прогнозу. Підставою для створення методики прогнозування є методи прогнозування.

Для дослідження певного явища широко застосовують різні види моделей.

Модель – це деякий проміжний об’єкт, який описує в спрощеній формі властивості досліджуваного явища в рамках поставленої задачі.

Прогнозний фон – це сукупність зовнішніх, стосовно до предмету прогнозування умов, суттєвих для вирішення задачі прогнозу.

Основною метою прогнозування є підготовка даних для прийняття рішення і вироблення керуючих дій, спрямованих на процес розвитку предмета прогнозування. Ці дані повинні містити цільові вимоги до об’єкту прогнозування, опис предмету, можливих варіантів його розвитку, правила та критерії відбору кращих.

2.2 Специфіка розробки прогнозів. Етапи прогнозування

Документ, який визначає мету і задачі прогнозу – це завдання на прогноз. Воно містить підставу для розробки прогнозу (постанова, наказ і т.ін.), визначення об’єкту та предмету прогнозування, його основні характеристики, параметри прогнозу, організаційні заходи, дані про фінансування і матеріальне забезпечення, координаційний план і етапи розробки прогнозу.

Частина процесу розробки прогнозу, яка характеризується своїми задачами, методами і результатами називається етапом прогнозування. Поділ на етапи зумовлений:

• специфікою побудови систематизованого опису предмету та об’єкту прогнозування;

• збором даних прогнозного фону;

• побудовою моделі;

• верифікацією прогнозу.

• виконання дій спрямованих на використання даних, отриманих в результаті прогнозування, на досягнення поставленої задачі.

Можна виділити такі етапи прогнозування:

• ретроспекція – етап прогнозування, на якому досліджують історію розвитку предмета прогнозування і прогнозного фону з метою отримання їх систематизованого опису;

• діагноз – етап прогнозування. На якому досліджують систематизований опис предмета прогнозування і прогнозного фону з метою виявлення тенденцій їхнього розвитку;

• проспекція – етап прогнозування, на якому за результатами діагнозу розробляють прогноз предмета прогнозування і здійснюють його верифікацію.

Під верифікацією розуміють оцінювання достовірності, точності або обґрунтованості прогнозу.

Точність прогнозу – оцінка довірчого інтервалу прогнозу для заданої ймовірності його існування.

Достовірність прогнозу – оцінка ймовірності здійснення прогнозу для заданого довірчого інтервалу.

Помилка прогнозу – величина відхилення прогнозу від дійсного стану предмету прогнозування. Джерелом помилки прогнозу є фактор, який призводить до її появи.

Розрізняють регулярні та нерегулярні помилки. До регулярних відносять неадекватний метод прогнозування, недостовірні або недостатні дані для розробки прогнозу.

Проте помилка прогнозу не визначає однозначно його якість, оскільки вона значною мірою залежить від рішень, прийнятих на основі прогнозу та їх реалізації. Довірчим називають інтервал ( ), який містить невідомий параметр , отриманий в результаті систематизованого опису предмета прогнозування, із заданою надійністю ( – статистична характеристика, яка є оцінкою невідомого параметра), тобто:

.

Іншими словами можна сказати, що ймовірність того, що інтервал ( ) містить невідомий параметр , дорівнює :

.

2.3 Визначення довірчих інтервалів для оцінювання невідомих параметрів розподілу

Нехай необхідно дослідити кількісну ознаку Х генеральної сукупності. Припустимо, що відомо, який саме розподіл має ознака. Тому виникає задача оцінювання параметрів, які визначають цей розподіл.

Точковою називають статистичну оцінку , яка визначається одним числом , де – спостережувані значення ознаки Х.

Нехай маємо деякий невідомий параметр і за вибіркою об’ємом n знайдено його статистичну оцінку . При цьому можливі випадки, коли або , що призводять до систематичної похибки. Тому, щоб уникнути цього необхідно, щоб

Незміщеною називають статистичну оцінку , математичне сподівання якої дорівнює оцінюваному параметру при будь-якому об’ємі вибірки.

Зміщеною називають статистичну оцінку, математичне сподівання якої не дорівнює оцінюваному параметру.

Незміщеною оцінкою генеральної середньої (математичного сподівання випадкової величини Х) є вибіркова середня:

,

де – варіанти вибірки; – відповідні частоти; – об’єм вибірки.

Зміщеною оцінкою генеральної дисперсії є вибіркова дисперсія:

= .

Ця оцінка є зміщеною, оскільки:

.

Вибірковим середнім квадратичним відхиленням є корінь квадратний із вибіркової дисперсії:

.

Незміщеною оцінкою генеральної дисперсії є виправлена вибіркова дисперсія:

.

Виправленим середнім квадратичним відхиленням є корінь квадратний з виправленої дисперсії:

При досить великих значеннях вибіркова і виправлена дисперсії відрізняються між собою незначно.

Інтервальною називають оцінку, яка визначається двома числами – кінцями інтервалу, який покриває заданий параметр.

Для оцінювання з надійністю математичного сподівання нормально розподіленої ознаки генеральної сукупності за вибірковою середньою в при відомому значенні середнього квадратичного відхилення використовують довірчий інтервал:

,

де – точність оцінки;

– об’єм вибірки,

– значення аргументу функції Лапласа, при якому .

Функція Лапласа . Ця функція – непарна, тобто . Є спеціальні таблиці для додатних значень функції Лапласа, причому для всіх , приймають =0,5.

Лекція №3

3.1 Основні принципи прогнозування.

Для досягнення високого ступеня достовірності і точності результатів прогнозування, при розробці прогнозу необхідно керуватися певними принципами. До них можна віднести принцип системності, який передбачає побудову прогнозів на основі системи методів і моделей, яка характеризується визначеною послідовністю і дає можливість розробляти погоджений і несуперечливий прогноз.

Важливе значення має принцип наукової обґрунтованості, який передбачає необхідність врахування об’єктивних умов економічного і загального розвитку науки і техніки як в межах своєї держави, так і в світі.

Принцип комплексності полягає в паралельному підході до розробки прогнозних параметрів предмету прогнозування, враховуючи їх єдність, взаємозв’язок як між собою, так і з параметрами прогнозного фону.

Принцип замкнутості циклу передбачає проведення прогнозування в процесі побудови та конструювання технічної розробки як одного замкнутого процесу – від ідеї до виробу.

Принцип неперервності прогнозування дає змогу корегувати прогноз у міру надходження нових даних про предмет прогнозування та прогнозний фон. Цей принцип безпосередньо спирається на принципи послідовності розробки прогнозів та сумісності їх результатів. Тобто, розробка прогнозу розвитку технічного об’єкту повинна починатися з розробки прогнозу розвитку його елементів, підсистем – і до системи в цілому.

Принцип адекватності прогнозу характеризує процес виявлення і оцінювання стійких тенденцій та взаємозв’язків у розвитку системи і відображає відповідність прогнозу об’єктивним закономірностям її розвитку.

Варіативність прогнозування пов’язана з можливістю розвитку технічного об’єкту та його складових по різних траєкторіях, при різних взаємозв’язках і структурних співвідношеннях, оскільки тільки багатоваріантний прогноз дасть можливість вибрати оптимальний варіант розвитку предмета прогнозування.

Принцип верифікації прогнозу передбачає необхідність проведення верифікації на кожному етапі розробки прогнозу з метою його оптимізації і забезпечення потрібної точності.

І, нарешті, принцип рентабельності, який потребує перевищення економічного ефекту від використання прогнозу над витратами на його розробку.

3.2 Класифікація науково-технічних прогнозів

За масштабом: сублокальний, локальний, субглобальний, глобальний, суперглобальний.

За складністю: надпростий, простий, складний, надскладний.

За часом упередження: оперативний (до 1 року), дуже короткий (3-5 років), короткостроковий (5-10 років), середньостроковий (10-15 років), довгостроковий (15-30 років), наддовгостроковий (понад 30 років).

Найпростішою моделлю, якою можна описати ретроспективні дані з метою побудови оперативного, дуже короткого або короткострокового прогнозу є модель у вигляді прямої, заданої рівнянням: . Для визначення коефіцієнтів k i b можна використати метод геометричного наближення. Для цього будуємо експериментально отримані точки, які описують ретроспективні дані, стосовно певного технічного об’єкту.

Проводимо довільну пряму так, щоб вона усереднювала ці точки. Вибираємо довільні дві точки, які лежать на цій прямій. Знаючи координати вибраних точок, записуємо для них рівняння прямої виду , що проходить через ці точки. Рівняння можна записувати двома способами.

При першому способі для побудови шуканої прямої вибирають довільні дві точки, наприклад, . Координати вибраних точок відповідно. Скільки ці точки належать шуканій прямій, то їх координати задовольнятимуть рівняння прямої. Підставивши координати точок у рівняння прямої, отримаємо систему:

Визначивши з цієї системи та , можемо записати рівняння прямої.

Другий спосіб. Щоб отримати рівняння шуканої прямої, досить записати рівняння прямої, що проходить через дві точки, у вигляді:

.

Підставивши координати вибраних точок, матимемо шукане рівняння прямої.

Розділ 1 Ефективність проектування нових систем

Радіоелектроніка є найпотужнішою і найдинамічнішою галуззю сучасної промисловості. Електроніка задовольняє все більше потреб людства; в свою чергу, стрімкий розвиток електроніки створює нові потреби і способи їх задоволення.

Електронна промисловість протягом свого існування пройшла чотири етапи розвитку: етап електромеханічних пристроїв; етап електронних схем на дискретних елементах; етап систем на логічних інтегральних схемах ( ІС) і, нарешті, етап систем на програмованих ІС. Для кожного етапу характерний свій „життєвий цикл”, що передбачає зародження , швидкий зріст, насичення і, нарешті, спад, причому за статистичними даними, кожний наступний цикл коротший за попередній. Сучасні електронні системи високого ступеня складності переважно задовольняють вимоги „ери інформації”, яка характеризується тим що більшість людей може бути віднесена до так званих „інформаційних робітників”, що займаються збиранням, накопиченням, обробкою, розподілом та використанням інформації. Частка таких працівників у розвинутих країнах світу за останні 70 років зросла з 20 до 50%(101).Технологія створення електронних інформаційних структур спирається на найвищі досягнення сучасної науки і техніки і впливає на розвиток інших галузей техніки і суспільства в цілому.

Створення будь-якої технічної системи починається з усвідомлення людиною певної потреби і складається з двох етапів: проектування і виготовлення. Традиційно суспільство інвестувало більше ресурсів у етап виготовлення, в ой час як якість системи закладається саме на етапі її проектування. Тому не дивно, що саме якість етапу проектування стає в останні роки основним обмежувачем якості новостворених систем. Це надзвичайно важливо для систем з високим ступенем новизни, до яких належать сучасні електронні системи. Якість етапу проектування в останні десятиріччя очевидно відстає від якості етапу виготовлення, що зумовлює концентрацію уваги на проблемах методології проектування електронних систем.

Особливо гостро ця проблема стоїть у країнах СНД, для яких, на противагу всьому цивілізованому світові, характерна в останні роки тенденція скорочення бюджетних витрат на науку і дослідження, скорочення штату проектувальників. Економічний спад призвів до того, що в Україні менше третини науково-дослідних інститутів (НДІ) у галузі електроніки працюють повний робочий тиждень, а 30% працюють менше трьох днів на тиждень. За п’ять років з України емігрувало 25-30% відсотків вчених, в галузі інформаційних технологій, ще більше – 30% спеціалістів перейшли на роботу в інші галузі (39); спостерігається тенденція до зменшення випуску нових спеціалістів в цих галузях. Оскільки, за факторологічними дослідженнями, імовірність Q=NPIV/CT розробки проекту з фіксованим рівнем якості прямо пропорційна кількості проектувальників N, що працюють над одним проектом, середній продуктивності їх праці Р, обсягу інвестицій в етап проектування І та потужності бази знань V, і обернено пропорційна середній С і часу на їх розробку Т[25], стає очевидним ,що для України підвищення продуктивності проектних робіт є єдино можливим на сьогодні напрямком розвитку перспективних галузей з високим ступенем інноваційності. Розв’язання цієї проблеми впровадженням традиційних САПР виявляється малоефективним, тому що всі вони дозволяють отримувати лише оптимізуючі рішення в межах відомої структури і відповідним чином їх оформлювати. Жодна з традиційних нинішніх САПР не торкається етапу концептуального проектування, який домінує в сучасній електроніці. САПР не може синтезувати принцип дії системи і запропонувати розв’язання за межами оптимізаційних методів. Побудова такої системи підтримки етапу концептуального проектування складних систем вимагає розробки концепції системного підходу до об’єктів і самого процесу проектування, спрямованої на досягнення якісно нового рівня проектних рішень,[61]. Адже загальновідомо [18,25],що значно підвищити якість проектів, насамперед в інноваційних галузях, можна лише збільшуючи в них кількість і рівень новацій. Актуальність цієї задачі зростає рік від року і є особливо гострою в галузі сучасної радіоелектроніки.