Gedrag complexe systemen beter voorspelbaar
Datum: 2 maart 2007
Complexe systemen en organisaties gedragen zich vaak niet zoals we
zouden wensen. Een model maken van dit soort processen valt echter
niet mee. Nagaan waar de problemen vandaan komen, is daarom vaak niet
eenvoudig. Het onderzoek van Martijn van Veelen geeft inzichten in de
achterliggende oorzaken van de complicaties bij de modelvorming. Hij
maakt duidelijk waarom het nodig is een systeem als één geheel te
beschouwen.
We worden steeds afhankelijker van het betrouwbaar functioneren van
complexe systemen, zegt Van Veelen. 'Denk bijvoorbeeld aan de uitval
van energienetwerken. Maatschappelijk en economisch hebben we ons
volledig uitgeleverd aan dergelijke ingewikkelde systemen. Toch zie je
dat de steeds complexere systemen zich niet altijd voorspelbaar
gedragen.'
Om calamiteiten te voorkomen moeten verstoringen vroegtijdig
detecteerbaar zijn op basis van een systeemmodel. Maar als systemen
ingewikkeld zijn, bevat het theoretisch model ervan veel aannames en
vereenvoudigingen. Daarom stemt het model vaak onvoldoende overeen met
een veranderende werkelijkheid.
Modellen die zich vooral richten op het beschrijven van de samenhang
in het geheel, zijn beter in het voorspellen van ongewenst gedrag,
zegt Van Veelen. 'Wij stellen als alternatief voor een rekbare
abstractielaag in het model aan te brengen, die zich weliswaar slecht
leent voor interpretaties, maar wel meting mogelijk maakt van een
verandering in de samenhang.' In zijn proefschrift illustreert Van
Veelen het voorgestelde principe door aan de hand van het leergedrag
van kunstmatige neurale netwerken onderscheid te maken tussen
oppervlakkige verstoringen en wezenlijke systeemveranderingen. Ook
schetst hij de potentiële toepassing in grootschalige
automatiseringsprojecten, zoals de LOFAR radio-telescoop.
Martijn van Veelen studeerde informatica in Groningen. Het onderzoek
werd uitgevoerd bij het instituut voor Wiskunde en Informatica van de
RUG. Van Veelen werkt nu bij de stichting voor radio astronomisch
onderzoek ASTRON. /JS
Datum en tijd
2 maart 2007, 16.15 uur
Promovendus
M. van Veelen
Proefschrift
Considerations on modeling for early detection of abnormalities in
locally autonomous distributed systems
Promotor
prof.dr.ir. L. Spaanenburg
Faculteit
wiskunde en natuurwetenschappen
Plaats
Aula Academiegebouw, Broerstraat 5, Groningen
Informatie
tel. (0521) 59 5164, e-mail: veelen@astron.nl (werk)
Rijksuniversiteit Groningen