Data mining, sensuri ascunse şi un nou cadru conceptual pentru noţiunea de măsurare

Autor/autori: Cristian ANDREESCU

Rezumat: Lucrarea se bazează pe faptul că o dezvoltare durabilă în inginerie înseamnă şi punerea pe baze noi a cadrului conceptual în care se abordează strategia dezvoltării. Ceea ce înseamnă că înseşi cele mai uzuale noţiuni din fizica pe care se bazează ingineria ar putea suferi schimbări majore. Cel mai bun exemplu îl constituie mărimile fizice. Chiar noţiunile de mărime fizică şi de măsurare ar trebui redefinite în contextul actual caracterizat prin necesitatea de a prelucra cantităţi enorme de date şi de a le grupa şi interpreta, găsind sensuri cât mai multe, mai cuprinzătoare şi mai adânci. Noile paradigme născute din interiorul ştiinţei computaţionale, cum ar fi „data mining” şi „pattern recognition” pun pe baze noi modul în care se interpretează relaţiile între măsurări şi între mărimile fizice şi „excavează” corelări nebănuite între mărimi care, în cadrul teoriilor clasice şi consacrate, nu au nicio legătură una cu alta. În acest fel se vor putea studia fenomene emergente care au loc la niveluri a căror globalitate încă nu se poate estima. Acest lucru nu este un apanaj al cercetării fundamentale, ci o cerinţă socială în contextul în care rezultatele cercetării fundamentale nu sunt imaginabile fără participarea ingineriei de vârf, iar ingineria de vârf nu este imaginabilă fără noi şi noi rezultate din cercetarea fundamentală

Abstract: This paper is based on the fact that sustainable development in engineering means also to give a new fundament to the conceptual framework needed to approach the strategy of development. This means that even the most usual notions from physics used by engineers could suffer major changes. The best example is that of physical quantities. Even the concepts of physical quantity and measurement should be redefined in the present context characterized by the necessity to process huge amounts of data, while grouping and interpreting them, by finding more significances, which should be wider and deeper. The new paradigms born inside of the computational science, like “data mining” and “pattern recognition” set new bases to the way relations between measurements and physical quantities are interpreted. They also “dig out”unexpected correlations between quantities which, in the framework of classical and wellknown theories, have no link one to another. In this way, emergent phenomena occuring at globality levels which cannot yet be estimated, will become explorable. This is not a privilege of fundamental research, but a social demand in the context in which the results of fundamental research are not imaginable without top engineering and top engineering is not imaginable without always new results from fundamental research

DOWNLOAD PDF