Scientific journal
Modern high technologies
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

На современном этапе любые преобразования в сельском хозяйстве, включая инновационные, невозможны без обеспечения всех его звеньев высококвалифицированными специалистами. В Иркутской государственной сельскохозяйственной академии организован и успешно работает факультет биотехнологии и ветеринарной медицины.

Для подготовки специалистов в областях животноводства, ветеринарии и биотехнологии с уровнем, опережающим уровень сельского хозяйства сегодняшнего дня, в обучение вводятся предметы, формирующие новый нелинейный тип мышления, дающие фундаментальную общетеоретическую подготовку, например, биофизика. Объектом биофизики являются все виды живых организмов на макроуровне, а также на микро и нано уровнях как-то: клетки, бактерии, вирусы, мембраны, молекулы ДНК, гены, электронные уровни. Предметом биофизики могут быть многие виды физических факторов: электричество, свет, ультрафиолетовое и инфракрасное излучение, ионизирующая радиация, магнитные поля, ультразвук, инфразвук и т. д. Фундаментальная подготовка дает возможность не только работать с любым фактором, строить теоретические модели, но позволит также быстро освоить новые методы, переключиться на работу с другим объектом или процессом, т. е. создать профессиональную мобильность и адаптацию. Новая парадигма науки, синергетика, дает такую фундаментальность и приводит к целостности мышления, избегающего противопоставлений и односторонности любого рода, позволяющего понять и применить закон самоорганизации любых сложных структур, в особенности живых организмов. Она помогает сократить время, не используя старые методы проб и ошибок. Единая нелинейная информационно-синергетическая модель, лежит в основе любой науки, включая биологию, биофизику, и позволяет через диссипацию, отбор, хаос вывести сложную открытую систему на спектр аттракторов. Система сама делает выбор и через точки бифуркации [1, 2] идет к строго определенным целям.

В наших работах по синергетике [1, 2] описывались как автоволновые модели в задачах биофизики, выводящие любые биологические системы на предельные циклы в данной экологической нише (модель «хищник-жертва» [3]), а также позволяющие обосновать тактику лечения инфекционных заболеваний (модель гуморального иммунитета «антиген-антитело» [4], основанная на решении нелинейных дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом), так и модели «глобального рекрутирования», использующие логистические уравнения.

Уравнение имеет вид:

  (1)

где  - полная скорость изменения X; Х - число муравьев, пчел, термитов или других общественных насекомых, биомасса которых в тропиках может достигать нескольких центнеров на 0,4 га, использующих один источник пищи; а - удельная скорость рекрутирования; N - число рекрутированных насекомых; N - X - число остальных особей.

В сообществе насекомых наблюдается наличие двух масштабов: случайный, на уровне индивидуума; и определенный, на уровне всего сообщества в целом. Например, для муравья случайный источник пищи - мертвая гусеница, и предсказуемый - рядом с гнездом находится колония тлей. В последнем случае образуются стабильные пути от гнезда до соседней колонии и сообществу выгодно образовывать постоянные устойчивые структуры с низким уровнем шума («пищевое рекрутирование»). Случайность развивает способность к адаптации. С помощью рассматриваемой модели можно определить, например, время, необходимое для полного использования заданного количества пищи для таких общественных насекомых как пчелы [2]. При наступлении неблагоприятных условий, включая изменения магнитного поля [5], пчелы (или другие насекомые) перемещают свои гнезда. Приспособляемость и пластичность поведения - два основных свойства нелинейных динамических систем, способных совершать бифуркационные переходы вдали от равновесия. Логистические уравнения можно использовать для решения экономических и социальных задач в человеческих сообществах. Применение их будет тем успешнее, чем выше адаптационные возможности общества, которые тесно связанны с особенностями мышления ее передовых представителей. Сам мозг является сложной синергетической системой [6]. Благодаря кооперации многих клеток возможно восприятие, моторное действие, размышление, речевое управление и т. д. В качестве параметров порядка могут быть мысли, а действие мириада нейронов [6] подчинено нашим мыслям. Исходя из подобной интерпретации можно считать, что именно Сознание является Синергией [2, 6], а мысль - направленным движением информационно-энергетического поля [7].

Говоря о процессах мыслительной деятельности нельзя обойти стороной физические модели систем с неустойчивыми траекториями. Множество, содержащее только неустойчивые траектории, являющееся притягивающим, стохастическим в фазовом пространстве динамической системы называется «странный аттрактор». Он притягивает к себе расположенные в его окрестности и не принадлежащие ему траектории. С ростом диссипации он похож на множество траекторий, локализованных вблизи некоторых поверхностей. Несмотря на многообразие нелинейных физических систем способов перехода к нерегулярному поведению при изменении параметров немного. Наиболее часто встречающийся способ - эффект Фейгенбауэра - бесконечная цепочка бифуркации удвоения периодов. В ограниченной области изменения параметров таких бифуркаций может быть бесконечно много и в фазовом пространстве возникает странный аттрактор. Размерность странного аттрактора может быть дробной и связанной с Хаусфордовой или фрактальной размерностью. На Рис. 1 показана последовательность переходов от равновесия к странному аттрактору, а на Рис. 2 - странный аттрактор Лоренца.

 

Рис. 1. Последовательность переходов  от равновесия к странному аттрактору

 

Рис. 2. Странный аттрактор Лоренца

Идеи синергетики имеют приложение к проблемам стратегического планирования в разных областях производства, сельского хозяйства, экономики и т. д., а также позволяет моделировать и сами образовательные системы [8].

Имеем:


 , (2)

где Х - объем производства; R - объем доступных материальных ресурсов; А - объем интеллектуальных ресурсов (уровень развития науки и образования); tR - время включения в работу специалиста (~ 3-5 лет); b - параметр усвоения инноваций; Аc - критический уровень развития интеллектуальной сферы (~ 0,03). Предполагается использовать функцию вида  для учета возможностей освоения обществом новых видов материальных ресурсов за счет «интеллекта»,  k - параметр, определяющий стиль и эффективность научной и образовательной работы. Поскольку такая работа эффективна при частых «парных контактах», k можно принять равным 2. При решении модели наблюдается ситуация, когда общество, экономика, включая экономику сельского хозяйства, и т. д. достигают некоторого уровня развития, после чего происходит смена основных ресурсов развития и дальнейший рост обеспечивается интеллектуальной сферой.

На Рис. 3 показано развитие общества, когда экономика восприимчива к нововведениям. Таким образом, интеллектуальная сфера является важнейшим ресурсом развития общества, производства. Если возможность использования этого ресурса отсутствует или ниже порогового уровня, то развитие общества может быть только экстенсивным. Кроме того, существует пороговый уровень финансирования интеллектуальной сферы, если объем финансирования окажется ниже порогового уровня, то развитие общества, производства и сельского хозяйства может быть только экстенсивным.

 

Рис. 3. Развитие общества в случае, когда экономика восприимчива к нововведениям (p0=1,2; p1=10; g=1; h=0,5; b=1,5; q=0,5; f=1,15; e=0,01; Ac=0,03; X0=0,05; R0=10; A0=0,01; tR=5)


Отсюда следует, что система образования, в частности в аграрном вузе, имеет серьезные тенденции к инновациям и, при достаточном финансировании научных школ, окажется способной решать многие задачи связанные с сельским хозяйством, как по сырьевым ресурсам, так и их переработке.

Список литературы

  1. Кутимская М.А., Волянюк Е.Н. Бионоосфера: учеб. пособие. - Иркутск: Иркут. ун-т., 2005. - 212 с.
  2. Кутимская М.А. Жизнь с точки зрения биофизики. /Вестник иркутского регионального отделения АНВШ России. - Иркутск: изд-во ИРОАНВШ, 2003. - № 1(2). - С. 122-128.
  3. Кутимская М.А. Автоволновые процессы в задачах биофизики. - Методические указания. - Иркутск: ИрГСХА, 1996. - 18 с.
  4. Кутимская М.А. Биофизические основы иммунной системы человека в свете современного состояния природы и метасоциума. / Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири (Сибресурс-13-2007). Материалы 13 МНПК. - Томск: САНВШ, В-Спектр, 2007. -
    С. 326-331.
  5. Kutimskaya M.A., Jozefaciuk G, Wrrszacz E, Buzunova M.U. Effect of magnetic fields and plants vital activity. /Physics in agricultural research. International Scientific Conference. Papers and short commuinication. - June 12-13, 2008, Lublin, Poland.
  6. Кутимская М.А. Биоэлектрогенез головного мозга и структуры сознания / Космическое мировоззрение и наука: Материалы региональных общественно-научных конференций (2004-2005 гг.). - М.: изд-во РГТУ, 2007. - С. 78-97.
  7. Хакен Г. Синергетика мозга. / Синергетика и психология. - Вып. 1. - М., 1997.
  8. Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. - М.: Наука, 1997. - 285 с.
  9. Пугачёва Е.Г., Соловьяненко К.Н. Самоорганизация социально-экономических систем: Учеб. пособие. - Иркутск: БГУПЭ, 2003. - 172 с.