30 марта 2013 исполняется 100 лет со дня рождения выдающегося ученого Алексея Григорьевича Ивахненко (1913-2007) - д.т.н., профессора, чл.-корр. АН УССР (1961), академика НАН Украины (2003).
Вехи жизни
Родился Алексей Григорьевич в г.Кобеляки Полтавской губернии. После окончания Ленинградского электротехнического института (1938) работал во Всесоюзном электротехническом институте (Москва, 1938-1944 гг.), Где исследовал проблемы автоматического регулирования в лаборатории под руководством С.А. Лебедева, а по возвращениб в Киев (1944) - в различных учреждениях АН УССР. С 1944 - кандидат технических наук, с 1954 - доктор технических наук. С 1964 назначен заведующим отдела комбинированных систем управления Института кибернетики АН УССР. Одновременно работает в Киевском политехническом институте сначала доцентом, а с 1961 - профессором кафедр автоматики и телемеханики, а также технической кибернетики.
Награжден медалями "За трудовое отличие" (1953), "За доблестный труд" (1969), орденом "Дружбы народов" (1988). Заслуженный деятель науки УССР (1972), дважды лауреат Государственной премии Украины (1991, 1997) за работы по теории инвариантности автоматических систем и цикл работ по информационным технологиям в области искусственного интеллекта. Автор около 40 монографий и более 400 научных статей. Почетный доктор НТУУ "КПИ" (2003).
Основатель научного направления
О.Г. Ивахненко является основателем фундаментального научного направления - разработки и внедрения методов индуктивного анализа, моделирования и прогнозирования сложных процессов, в том числе и на основе предложенного метода группового учета аргументов (МГУА).
В 1968 в журнале "Автоматика" была опубликована статья О.Г.Ивахненка "Метод группового учета аргументов - конкурент метода стохастической аппроксимации", которая положила начало новому и, несомненно, главному этапу в его научном творчестве.
Суть метода заключается в принципиально новом подходе к задаче моделирования, даже в новой философии научного исследования, возможнен только при наличии современных ЭВМ: исследователь может не проходить скрупулезно весь традиционный дедуктивный путь построения моделей "от общей теории - к конкретной модели": наблюдения за объектом, изучения его внутренней структуры, познания физических принципов его функционирования, поиск адекватного математического аппарата для их описания, создание теории и апробация собственно математической модели исследуемого объекта. Вместо этого предлагается новый подход "от конкретных данных - до общей модели": исследователь после получения данных наблюдений выдвигает гипотезу о возможном классе моделей, формирует процедуру автоматической генерации тысяч и десятков тысяч различных вариантов моделей в этом классе и задает критерий выбора наилучшей модели из всех генерируемых . Поскольку при этом наиболее трудоемкая рутинная работа перекладывается на компьютер, появляется возможность минимизировать влияние субъективных факторов и получить наиболее объективный результат при максимальной активизации творческих возможностей исследователя. По сути, этот подход можно считать одним из самых сильных воплощений кибернетического тезиса о том, что ЭВМ - это мощный усилитель именно умственных способностей человека.
МГУА - это оригинальный метод решения задач структурно-параметрической идентификации моделей, или моделирования с экспериментальными данными в условиях неопределенности. Такая задача заключается в построении математической модели, которая приближает неизвестную закономерность функционирования изучаемого объекта (процесса), информация о которой неявно содержится в выборке (таблицы) имеющихся данных. МГУА отличается от других методов построения моделей активным применением принципов автоматической генерации вариантов, неокончательных решений и последовательной селекции по внешним критериям для построения моделей оптимальной сложности. Он имеет оригинальную многорядную процедуру автоматической генерации структур моделей, имитирующую процесс биологической селекции с попарным учетом последовательных признаков. Для сравнения и выбора лучших моделей применяются внешние критерии, основанные на разделении выборки на две и более частей, причем оценки параметров и проверка качества моделей выполняется на разных подвыборках. Это позволяет обойтись без обременительных априорных предположений, поскольку разделение выборки позволяет неявно (автоматически) учесть различные виды априорной неопределенности при построении модели.
научный поиск
Кроме МГУА, у Алексея Григорьевича был еще целый ряд исследований, касающихся: новых принципов автоматического регулирования скорости электродвигателей переменного тока и асинхронных; теории инвариантных систем автоматического управления с компенсацией измеряемых возмущений; принципа комбинированного управления (с отрицательной обратной связью по регулируемой переменной и положительным связью по контролируемым возмущением); беспоисковых экстремальных регуляторов на базе распознавания ситуаций; принципа автоматического распознавания образов (самообучения); принципов построения кибернетических предсказательных устройств; теории самоорганизации моделей по экспериментальным данным; метода управления с оптимизацией прогноза; принципов помехоустойчивого моделирования с зашумленными данными; принципа построения полиномиальных нейросетей; принципа построения нейросетей с активными нейронами.
О.Г.Ивахненко разработал новые принципы и устройства автоматического регулирования скорости электродвигателей и расчета систем с магнитными усилителями. Общепризнанными являются его достижения в теории инвариантности и теории комбинированных систем автоматического управления, работающие по принципу компенсации измеренных возмущений.
Он является автором первой отечественной монографии по технической кибернетики, которая неоднократно переиздавалась за рубежом. Дальнейшее развитие принципов комбинированного управления в работах О.Г.Ивахненко связан с использованием в системах управления принципов, устройств и способов самонастройки, самообучения и распознавания образов и прогнозирования.
В последние годы активно развивается главное детище О.Г. Ивахненко - метод группового учета аргументов (МГУА) как метод индуктивного моделирования и прогнозирования сложных процессов и систем. В 1984 в США выдано коллективную монографию американских и японских ученых с характеристикой и примерами эффективного применения МГУА в разнообразных прикладных областях.
О.Г.Ивахненко был известным во многих странах мира; многие из его работ переведены на английский, немецкий, польский, болгарский, румынский и китайском языки.
Коллеги и последователи
На протяжении всей своей творческой деятельности, начиная с 1945, О.Г. Ивахненко неутомимо ведет большую педагогическую работу как доцент сначала кафедры теоретической механики, затем кафедры автоматики и телемеханики, а с 1960 как профессор кафедры технической кибернетики Киевского политехнического института, где его лекции прослушали тысячи студентов и где он руководил работой десятков аспирантов. О неисчерпаемой творческой энергии О.Г. Ивахненко свидетельствует то, что под его руководством в КПИ и Институте кибернетики подготовили и успешно защитили кандидатские диссертации около 200 молодых ученых и около 30 его учеников защитили докторские диссертации. Научная школа А.Г. Ивахненко была и остается настоящей кузницей высококвалифицированных научных кадров. Такие ученики, как В.М.Кунцевич, В.И. Костюк, В.И. Иваненко, В.И. Васильев, А.А. Павлов и другие создали свои авторитетные научные школы.
О.Г. Ивахненко был ярким образцом ученого с обостренным чувством нового и выдающейся научной интуицией. До последних дней он продолжал активно работать и щедро генерировать оригинальные научные идеи и результаты.
О.И.Чумаченко, к.т.н., доцент ФИВТ