ЭВМ и наука

ЭВМ И НАУКА

ЭЛЕКТРОННЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МАШИНЫ В ИССЛЕДОВАНИЯХ И РАЗРАБОТКАХ

КАРЛ ХАММЕР

Возможности, которыми обладают современные ЭВМ, выходят за пределы воображения даже специалистов. Объем работы, выполняемой сейчас в США при помощи около 100 тыс. ЭВМ, вручную в реальные сроки выполнен быть не может: для этого потребовалось бы около 400 млрд. человек, что в 100 раз больше населения Земли. В современном мире с его громадными информационными потоками обработка информации (в самом широком смысле этого слова) стала обязательным условием существования и прогресса общества.

Когда Колумб высадился в Новом Свете в 1492 г., он не знал, где оказался. Только через много лет мир узнал о его отважном путешествии, и спустя десятки лет человечество осознало важность сделанного им открытия. Когда Армстронг в 1969 г. ступил на поверхность Луны, он точно знал, куда попал, так как полет происходил по строго определенному маршруту, а весь мир наблюдал за ним в реальном времени. Менее чем за 500 лет человечество прошло путь от примитивных форм обмена информацией к высокому уровню совершенства, который был достигнут с помощью 200 ЭВМ, используемых в программе «Аполлон».

ЭВМ в научных исследованиях стали одним из самых эффективных орудий человека. Они находят применение в гуманитарных науках, в управлении большими системами и даже в управлении самими общественными процессами. Сталкиваясь со все более сложными задачами, руководители государств и промышленности придают все большее значение созданию крупных банков данных и сложных математических моделей.

Управление при помощи ЭВМ

В США управление при помощи ЭВМ уже получило достаточно широкое распространение в таких отраслях промышленности, как химическая, нефтехимическая, целлюлозно-бумажная, металлургическая, а также на предприятиях по переработке отходов и очистке воды. Например, в технологическом процессе, обычно используемом для производства бумаги, водная смесь целлюлозных волокон поступает через распределитель на движущуюся проволочную сетку. По мере того как вода стекает через отверстия сетки, часть целлюлозы задерживается в виде слоя, который затем становится листом бумаги. Сетка с таким слоем пропускается через сифонные камеры, которые удаляют влагу, после чего слой снимается с сетки и пропускается между валками бумагоделательной машины. Затем он поступает в сушильное отделение для выпаривания остаточной влаги.

Бумагоделательная машина представляет собой хороший пример для исследовательского моделирования взаимосвязей между различными физическими процессами. Однако не все эти взаимосвязи достаточно хорошо изучены, и соответствующая технология в значительной степени основана на эмпирическом опыте. Разработанные в настоящее время более совершенные модели данного технологического процесса позволяют определить зависимость между плотностью листа, содержанием влаги и другими свойствами полуфабрикатов и готовых изделий и такими входными величинами, как подача материала, скорость работы машин, давление пара в сушильном отделении и т. д. Простые статические модели позволяют получать только равновесные значения переменных; более совершенные динамические модели предоставляют и изменения этих переменных во времени.

Ввиду сложности большинства промышленных процессов для создания их эффективных моделей часто необходимо затратить много человеко-лет исследований и значительные средства на сбор данных, не говоря уже о стоимости машинного времени. Примерами экономически рационального моделирования могут служить: определение технологических параметров, которые обеспечивают максимальную экономичность процессов; разработка более совершенных систем управления для сведения к минимуму брака при выпуске изделий; создание новых или усовершенствование существующих процессов.

При разработке и построении моделей технологических процессов необходимо выполнить большой объем числовых расчетов. Сейчас, когда в нашем распоряжении имеются мощные ЭВМ, с точки зрения вычислительных возможностей практически осуществимо любое моделирование процессов. С точки зрения уровня наших знаний основным препятствием, ограничивающим моделирование, является недостаточное понимание основных механизмов технологических процессов. Для многих важных процессов попросту неизвестны количественные величины коэффициентов диффузии, скорости реакций, растворимости и т. д.

По мере развития исследований по динамическому моделированию статистические модели, используемые на нефтеперерабатывающих, химических и металлургических заводах, все в большей степени предназначаются для управления массовым производством с использованием мини-ЭВМ. Эти машины стоят сравнительно недорого, и для них сейчас разрабатываются стандартные наборы программ. Исполнительная программа, параметры каждого изделия и стандартные подпрограммы обычно записываются во внутренней памяти. Программы управления различными технологическими процессами часто записываются в накопитель на магнитной ленте и в случае необходимости вводятся в машину программой-загрузчиком. Такие системы также обеспечивают печатание результатов, обнаружение ошибок, контроль окончания технологической операции и прямое цифровое управление. Это управление обычно реализуется путем разделения исполнительной программы на равные по времени подциклы. Многие специалисты в области электронно-вычислительной техники и ее математического обеспечения считают, что микропрограммы позволяют получить более универсальные машинные языки, расширить наборы команд и снять с пользователя громадную работу по программированию, которую ему довольно часто приходится выполнять.

В последнее время в США электронные системы начали также применяться для управления штучным производством. При использовании их в качестве устройств регистрации и контроля работы оборудования руководящий персонал получает оперативные данные для немедленного анализа.

Когда ЭВМ управляет технологическим объектом, основными видами выходной информации являются решения, инициирующие определенные операции над объектом, например запуск двигателей, включение клапанов или перемещение определенных деталей. По сравнению с системами обработки данных вычислительные машины, служащие для управления технологическими объектами, меньше по размерам: здесь часто достаточно использование мини-ЭВМ. Мини-машины соединяются с управляемыми объектами при помощи устройств связи с объектами. Эти устройства часто выполняют все операции аппаратурно при полном управлении ЭВМ. В последнее время они конструируются целиком на полупроводниковых элементах (больших интегральных схемах).

При управлении автоматизированной установкой ЭВМ выполняет следующие функции: управление установкой, контроль за ее работой, обнаружение и диагностика неисправностей, сопоставление заданных и фактических рабочих характеристик процесса, выявление неисправностей в работе оборудования.

С появлением мини-ЭВМ, способных взаимодействовать с крупной универсальной системой, была разработана и реализована концепция информационно-управляющего центра предприятия. В настоящее время такие центры выполняют следующие функции: расчет операционных графиков и их коррекцию в реальном времени в зависимости от наличия оборудования и материалов; управление потоками изделий и запасами, сборкой, складированием, погрузочно-разгрузочными работами и отгрузкой готовой продукции; управление технологическими процессами, включая контроль за качеством продукции, выявление производственных дефектов и контроль за исправностью оборудования.

За последнее время важный аспект производства оказался связанным с ответственностью изготовителя за качество как всего изделия, так и его отдельных компонентов, не ограничиваемой условиями гарантии. Поэтому для каждого изделия и узла, проходящего через технологический цикл, на предприятии ведется полная документация, что облегчает изъятие изделий и узлов в случае обнаружения в них дефектов, а также контроль за качеством готового изделия при его работе. Документация ведется по всем деталям для получения полной контрольно-учетной информации по всему циклу изготовления изделий. Исходным компонентам присваиваются порядковые номера, по которым они могут контролироваться в любом подразделении предприятия даже после того, как детали и узлы использованы для изготовления конечных изделий, имеющих серийный номер.

Документация по управлению производством может использоваться для сравнения производительности нескольких одинаковых технологических установок, для сопоставления качества изделий на различных технологических линиях многофазного процесса и для сравнительной оценки машинных и ручных операций и их роли в общем цикле производства.

Информационно-управляющий центр на промышленном предприятии, как правило, является системой с разделением времени. Концентраторы данных подают информацию в центр с частотой, определяемой алгоритмом системы. Эти устройства установлены во всех подразделениях предприятия и соединены каналами передачи данных с центром. Если какая-либо установка выходит из строя, то такая система способствует оперативному устранению неисправности. Она обеспечивает также периодический или выборочный контроль целесообразности затрат сверхурочного времени. Система может контролировать (ежедневно, еженедельно или по специальной команде) общий режим работы оборудования. Такой комплексный системный подход обеспечивает повышение производительности, улучшение качества продукции, уменьшение брака и более рациональное управление, т. е. повышение общей эффективности всего производства. Кроме того, он позволяет четко выявить взаимосвязи между человеком и машиной и тем самым приводит к повышению производительности труда рабочих и их удовлетворенности работой.

С 50-х годов начала развиваться машинная графика. В 60-х годах она получила достаточно широкое распространение, что в значительной степени объясняется поддержкой со стороны областей промышленности, обеспечивающих космические исследования и разработки. Сейчас в практическом проектировании машинная графика применяется в основном для анализа и конструирования.

Ниже приводится ряд примеров применения машинной графики в системах с разделением времени.

1. Моделирование полетных характеристик самолета. Непрерывные процессы моделируются на цифровой ЭВМ; входные и выходные переменные воспроизводятся на визуальном устройстве воспроизведения - дисплее. При использовании языка СIMP могут моделироваться как статические, так и динамические процессы. Например, на экране дисплея могут наблюдаться следующие режимы: балансировка, скольжение на крыло, полет против ветра, пробежка и взлеты для различных конструкций самолетов. На дисплее может воспроизводиться воздействие на самолет систем, работа которых основана на трении, сжатии, упругой деформации.

2. Анализ структуры корпуса самолета. Разработаны методы моделирования, основанные на двумерном представлении элементов конструкции. Ведется работа по применению этих методов для исследования трехмерных конфигураций, элементов с изменяющейся геометрией при воздействии переменных внешних нагрузок и при анизотропных характеристиках отдельных элементов.

3. Пересекающиеся балки. Одна из типовых программ позволяет получить математическое описание структурной модели, состоящей из двух наборов параллельных балок, пересекающихся под прямым углом. Модель позволяет вычислять результирующие изгибающие моменты и деформации в точках пересечения при приложении к ним сосредоточенной нагрузки.

4. Система машинной графики и конструирования. Обеспечивает конструирование, построение и графическое представление изделия, а также цифровое управление его изготовлением. По своему существу эта система является «чертежным» устройством, работающим на базе аппарата начертательной геометрии. Из отрезков прямых, окружностей, эллипсов и т. д. строятся сложные фигуры. Конструкторские схемы быстро преобразуются в технические чертежи. Система может совмещать различные виды и проекции изделий, выполнять компоновку и деталировку.

Основной задачей при разработке систем машинной графики было создание устройства, ориентированного на потребности пользователя. Воспроизводимое изображение и операции, которые необходимо над ним произвести, должны быть в принципе известны пользователю. Если он конструктор и использует экран как чертежную доску, то методы построения на экране не должны существенно отличаться от методов построения на чертежной доске. С помощью крупных систем с разделением времени такой разработчик может обеспечить высокую точность и технологичность конструирования.

О применении вычислительной техники в клинической медицине

За 25 лет после создания транзистора цифровые ЭВМ были значительно усовершенствованы, уменьшились их габариты, возросли скорости и вычислительные мощности. За тот же период клиническая медицина также шагнула далеко вперед. Так, например, операции на сердце стали обычным хирургическим вмешательством, профилактическая медицина и массовые обследования получают все более широкое распространение, а диагностические тесты, такие, например, как ЭКГ или химический анализ крови, производятся в массовом порядке. Это только пример достижений медицинской науки. Одним из результатов такого прогресса явилось значительное увеличение количества информации, которую врачи должны собирать, сортировать, анализировать, классифицировать, а затем практически использовать. Ввиду этого медики обратились к специалистам по вычислительной математике и технике за помощью в решении проблем, связанных со всевозрастающим потоком медицинской информации. В течение прошедших 20 лет эти две категории ученых тесно сотрудничали в области медико-вычислительных задач.

Применение ЭВМ в медицинских исследованиях показало, что роль ЭВМ не ограничивается традиционными функциями хранения и выборки информации. Вычислительные системы могут помочь медицинскому персоналу в выполнении многих повторяющихся и четко определенных видов анализа, используемых в клинической медицине. Эффективность ЭВМ в этой области обусловлена большой скоростью обработки информации, а также однородностью и точностью собираемых данных. Вычислительные системы могут уменьшить регистраторские функции, выполняемые врачами, средним медицинским персоналом и техническими специалистами здравоохранения. Они также могут способствовать повышению общего уровня охраны здоровья, что подтверждается ростом числа пациентов, которые обслуживаются такими системами. Остановимся на некоторых областях применения ЭВМ в медицине.

Автоматическая обработка ЭКГ. Одним из принципиально новых применений вычислительной техники в медицине в настоящее время является автоматизированная расшифровка электрокардиограмм. Впервые разработанная в 1887 г. электрокардиография начала в экспериментальном порядке использоваться в Европе в начале нашего века, а 10 лет спустя и в США. Однако широкое распространение она получила только в середине 20-х годов. Идея автоматизировать обработку ЭКГ возникла в середине 50-х годов, а первая функционирующая система была создана в начале 60-х годов. На конференции Американской кардиологической ассоциации в 1962 г. было продемонстрировано взаимодействие такой системы с врачами. Однако только в конце 60-х годов, когда такие системы начали создаваться в массовом порядке, появилась возможность использовать их для повседневной работы. Только сейчас мы можем рационально оценить качество этих систем и их экономическую эффективность. Если предположить, что будет осуществлен практически полный переход на автоматическую обработку ЭКГ, то необходимо обратить внимание на следующие факторы.

Качество анализа. До сих пор не получили четкого определения используемые медицинские критерии для оценки кардиограмм. При оценке 561 ЭКГ двумя группами высококвалифицированных специалистов по электрокардиографии расхождения при оценке по критерию соответствия составляли 9%, а по критерию отклонения от нормы - 31%. Эти данные показывают, что нестабильность оценок (ошибка человека) все еще является значительной и что для создания надежных аналитических моделей, которые могут быть с достаточной достоверностью введены в машину, необходимы дальнейшие исследования.

Доступность. Автоматизированная обработка ЭКГ должна осуществляться круглосуточно с выдачей результата не позже чем через 5 мин. после снятия ЭКГ. Такое быстродействие может быть обеспечено только системами, работающими в реальном времени, что освободит врача от некоторых трудоемких операций и высвободит время для выполнения более важных функций. Конечно, существует целый ряд применений, в которых ЭВМ значительно уступает кардиологу. Примером такого рода является несколько академичная проблема детальной классификации аритмии. Современная ЭВМ может установить только наличие или отсутствие аритмии. Но она дает лечащему врачу достаточно информации для постановки более точного диагноза.

Стоимость. Экономические факторы не являются основными препятствиями для автоматизации. Суммарные затраты на машинную обработку одной ЭКГ составляют в настоящее время от 3 до 5 долл., а массовая обработка позволит еще более сократить такие затраты.

Что касается исследовательской работы, то сейчас проводится массовая электрокардиография нескольких больших групп населения. Эти данные дадут исследователям возможность классифицировать различные подгруппы населения по сигналам ЭКГ. Уже созданы первые программы для воспроизведения процентного распределения амплитуд и длительностей импульсов, обычно используемых при расшифровке ЭКГ.

Изучена применимость для медицинских целей различных статистических методов, многие из которых заимствованы из теории распознавания образов и криптологии. Основной задачей этой работы является описание естественного развития болезней, с тем чтобы симптомы каждой стадии болезни у данного человека можно было использовать для прогнозирования последующих стадий. Однако основная проблема применения ЭВМ в здравоохранении, как и во всей клинической медицине в целом, заключается в обеспечении более быстрой и эффективной медицинской помощи. Мы полагаем, что ЭВМ помогут в достижении этих благородных целей.

Автоматизация регистрации медицинских данных при многофазном обследовании. Соответствующие программы были созданы ввиду растущей потребности в проведении периодических медицинских осмотров с малыми затратами. В автоматизированной многофазной системе медицинских обследований для выполнения s большого числа обследований и определения вероятности наличия болезней используется сложное электронное оборудование. При этом производится разделение обследуемых на группы с большой вероятностью таких болезней и группы с малой вероятностью. Первые и наиболее крупные автоматизированные многофазные лаборатории работают с 1964 г. в Сан-Франциско и Окленде (Калифорния). В настоящее время в США имеется свыше 150 таких лабораторий, в Европе - 20 лабораторий и несколько - в других районах мира.

При обычном профилактическом обследовании пациент сначала проходит ряд анализов и процедур, выполняемых младшим медицинским персоналом. Затем врач рассматривает результаты лабораторных анализов, проводит осмотр пациента, после чего ставит диагноз, назначает лечение и дальнейшие процедуры.

При обследовании в автоматизированной многофазной лаборатории пациенту сначала высылается печатная инструкция по подготовке к осмотру. Ему также предлагают заполнить анкету, и он получает стопку предварительно отперфорированных карт. Эти карты сопровождают его на всех стадиях осмотра, в ходе которых он менее чем за 3 часа проходит около 50 обследований и процедур. На последнем этапе осмотра пациент возвращает анкету и перфокарты. Во всех возможных случаях результаты обследований регистрируются непосредственно путем перфорации на картах или нанесения на них других кодовых отметок, что позволяет немедленно вводить карты в систему обработки данных. После прохождения пациентом последнего этапа осмотра терминал, установленный в многофазной лаборатории, считывает данные, зарегистрированные на перфокартах, и через систему связи передает их в ЭВМ. В программе ЭВМ заданы многочисленные предельные значения параметров анализов и тестов и правила решений, соотнесенные с возрастом и полом пациента. Используя эту модель, ЭВМ направляет через систему связи рекомендации относительно дополнительных обследований, которые целесообразно провести перед следующим визитом пациента к врачу. Если выявляется серьезное отклонение от нормы, то ЭВМ информирует об этом регистратора, который поручает сестре направить пациента к врачу в отделение экстренной помощи.

Использование ЭВМ, работающих в режиме с разделением времени, для целей многофазного медицинского обследования продемонстрировало, что разработка и применение соответствующих алгоритмов обеспечивают надежное определение вероятности наличия у больного той или иной болезни из большого набора болезней, охваченных программой обработки. Непрерывно накапливаемая документация о пациентах дает врачу актуальное и полное представление о состоянии больного. Обеспечивается хранение больших массивов данных о пациентах в течение длительного времени. Могут разрабатываться и использоваться конкретные нормативы, обеспечивающие индивидуальный подход к пациентам. Проверка достоверности работы системы в реальном времени уменьшает вероятность ошибок и влияние погрешностей приборов. Для обеспечения разработки рекомендаций и повторного тестирования могут использоваться программные процедуры решений и диагностические алгоритмы. Обмен информацией в реальном времени между лабораториями и централизованными банками медицинских данных увеличивает оперативность работы лабораторий.

Автоматизация послеоперационного ухода. Электронные устройства и системы позволили существенно улучшить уход за больными в течение первых решающих часов после операции на сердце. Больницы во все большем количестве производят такие операции. Однако рост числа квалифицированных дипломированных сестер, которые могут ухаживать за больными в тяжелом состоянии, отстает от имеющихся потребностей. Хирурги-кардиологи предложили систему мероприятий для обеспечения надлежащего уровня ухода за пациентом в условиях увеличивающейся нагрузки на персонал. Система предполагает, что для помощи врачам и сестрам используются автоматизированные устройства: это снимает необходимость увеличения больничного персонала, что благоприятно отражается на экономических показателях работы больниц. Автоматизированные устройства сейчас выполняют целый ряд хорошо отработанных повторяющихся повседневных процедур, благодаря чему высвобождается время квалифицированных сестер для непосредственного ухода за больными.

ЭВМ регулярно (например, каждые две минуты) автоматически воспринимает результаты измерений клинических параметров сразу нескольких пациентов, регистрирует и хранит текущие значения этих параметров и периодически табулирует эти данные на бумаге для включения в историю болезни пациента. ЭВМ при помощи соответствующих программ обрабатывает данные о содержании кислорода в артериальной крови и производит расчет и оценку кислотно-щелочного баланса. Выбор лечебных процедур и методов лечения производится с использованием программ, основанных на таблицах решений. Текущие значения физиологических и клинических параметров сопоставляются с набором правил, на основе которых выбираются соответствующие методы лечения. ЭВМ могут непосредственно управлять лечением путем регулирования подачи крови (если соответствующие физиологические показатели не выходят из нормы).

Пульты с клавиатурой и дисплеи дают врачам и сестрам возможность дистанционно вести двухсторонний (хотя и несколько ограниченный) обмен информацией с ЭВМ. Эти терминалы включают алфавитно-цифровые дисплеи и клавиатуры, что позволяет выполнять запрограммированные функции, выбирать различные режимы для управления системой и регистрировать клинические данные и параметры. Для передачи значений гемодинамического давления к преобразователям во время операции используются внутрисосудистые и внутрисердечные капсюли. Для снятия ЭКГ применяются электроды многократного пользования, наклеиваемые при помощи адгезивных дисков. На основе данных об артериальном давлении предварительные усилители выдают значения систолического, диастолического и среднего давления и по ЭКГ определяют частоту ударов сердца. Система переливания крови, управляемая ЭВМ, состоит из насосов, устройств питания и управления и датчиков, контролирующих поступление крови и сигнализирующих о его прекращении. Если интервал между каплями крови становится слишком продолжительным, двигатель насоса автоматически отключается и схема прерывания подает на ЭВМ сигнал о том, что резервуар крови пуст.

Программные методы, основанные на использовании таблиц решений, оказались очень эффективными для программирования анализа сердечной деятельности пациента и выбора лечебных процедур для улучшения кровообращения. Контролируемыми переменными в этой автоматизированной системе являются частота пульса и среднее артериальное давление, а также отношение объема вливаемой крови к объему крови, отводимой через грудную клетку. Процедуры, которые могут применяться в этих случаях, включают переливание крови, использование стимулятора сердечной деятельности, введение дигоксина, ксилокаина или других препаратов. На основе базовых комбинаций из 23 критериев разработано 14 правил решений. На основе таблицы решений может выбираться одна или несколько лечебных процедур или не назначаться никакого терапевтического лечения.

Количественная оценка эффективности такого автоматизированного отделения интенсивной терапии сопряжена с рядом трудностей. Однако уже сейчас очевидно, что эта система позволяет существенно улучшить эффективность хирургической и терапевтической помощи в таких отделениях. Представляется, что для оказания того же объема помощи в неавтоматизированном отделении понадобится вдвое больше коек и, следовательно, вдвое большее количество среднего медицинского персонала. Ввиду того что автоматизированное отделение обеспечивает большую эффективность лечения, пациент находится в нем в среднем только 25 часов и после удаления внутрисердечных и внутриартериальных катетеров и трубок для отвода крови из грудной клетки переводится в обычную палату.

Использование автоматизированного оборудования позволяет улучшить уход за больными после операций на сердце и освободить медсестер и врачей от целого ряда стандартных повторяющихся функций, что дает им возможность уделять больше времени непосредственно уходу за больными. В настоящее время ведутся исследования по разработке методов использования такой системы для ухода за тяжелыми больными других категорий.

Проблема «машинного зрения»

Машинные терминалы и вычислительные машины должны получать сведения об окружающей среде, и наиболее эффективным средством для этого является визуальное восприятие. Реализация процедур такого восприятия открывает новые громадные возможности для применения ЭВМ. Анализ погоды на основе карт облаков и постановка диагнозов на основе рентгенограмм или анализов крови являются лишь двумя (из многих возможных) примерами задач по обработке больших массивов данных, в которых входная информация поступает в графической форме. Диалог между машиной и человеком будет облегчен, если человек вместо символьного описания сможет в непосредственной форме предоставить машине реальный объект. Конструкторы, например, могли бы таким путем легко обеспечить структурный машинный анализ своих масштабных моделей.

Особенно интересной областью для применения машинного «видения» может стать промышленная автоматизация. В настоящее время на промышленных предприятиях используются манипуляторы с программным управлением. Такие манипуляторы могут повторять точную последовательность действий определенного рода, но так как у них нет датчиков, то они но в состоянии оперативно реагировать на непредвиденные ситуации. При несколько больших затратах и добавлении простых датчиков и мини-ЭВМ эти манипуляторы могут быть превращены в настоящих роботов.

Обладая несколькими визуальными функциями, такие машины могут собирать узлы из деталей, обнаруживать дефекты и предупреждать аварии. Наличие у роботов визуальных функций уменьшит существующую в настоящее время необходимость строго устанавливать детали на каждом пункте технологической линии: вместо этого детали можно будет транспортировать в контейнерах, а робот будет по мере необходимости брать их и устанавливать для дальнейшей обработки (или сборки).

Изучение явления восприятия дает возможность получить более полное представление о механизме обработки информации машиной и человеком. Многие из проблем, с которыми мы столкнулись, являются для изучения умственной деятельности фундаментальными. Как представлять знания? Каким образом имеющиеся знания дают возможность делать выводы на основе данных восприятия? Каким образом существующие знания взаимодействуют с логическими выводами в процессе обучения? Методы, разработанные для автоматизированного восприятия чувственных данных, не могут быть полностью использованы при создании моделей биологических систем ввиду различий физических механизмов в автоматических системах и в живой природе и несовершенства наших знаний о последних. С другой стороны, хотя для построения автоматизированных систем используются и некоторые данные биологии, по тем же самым причинам копировать природу мы не можем.