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Kalyanmoy Deb:知识探索与创新是系统工程
分类:热点话题 稿件来源:中国经济信息杂志专刊


印度国家工程院院士,印度国家科学院院士,印度国立科学院研究员和国际遗 传和进化计算协会会士,美国机械工程师协会ASME会士和美国电气与电子工程师协会IEEE会士 Kalyanmoy Deb

我们经常会讲创新,大家也知道创新现在非常重要,特别是互联网+,不管全球还是本地的互相沟通,都需要创新。但是,如何来创新?怎么培训大家进行创新?是不是会有一个系统的过程?还是说你在洗澡的时候,或者做梦的时候才能创新?这是一个很大的问题。

我认为,创新的创造是一个系统的过程。

我23年以来一直在做创新、改善,任何你碰到的问题,我都可以进行改善。你会有一个目标,基于某个标准比如成本、重量、利润或环保,要找到好的解决方案,优化就是这样一个找到解决方案的过程。你会有各种各样工程设计的工作,包括价值链的设计,但是最终会有一个解决方案。我们身边到处都有信息,我们对这些信息进行优化,可以得到需要的信息,优化就是一个过滤信息的过程。

举个例子,你买一辆车,首先要看预算,尽量省钱,安全功能呢?最安全的车有可能比你的预算贵10倍。解决问题,实际上是多标准的优化,而不是单一标准优化。比如买手机的时候,你会考虑手机屏幕大小、电池续航等等,你要找到一个平衡点,特别是多标准优化,把方方面面信息收集起来进行创新。

创新首先是一个“发现”的过程,你要找到各种各样的信息,找到一个解决方案,优化信息来解决问题。第二个任务就是信息收集,搜集到相应的知识,使其符合你的需求,这才是一个最佳实践的方案。

这个过程就是一个流程,通过这个流程,你可以解决多标准的优化工作。这是15年以前我开发的,叫NSGA—II,应用得比较多。例如,你有两个目标,首先可以随意选择不同的设计,接下来的问题是,你的NSGA的核心工具是什么?核心技术是什么?首先是重现“标准”。我们会有不同的设计方案,比如海豚和蜜蜂,这就是自然演化中出现的不同设计。你要做的就是用电脑模仿这样一个自然演化的过程,再进行多标准优化,最后得到相应的目标。

利用这样的工具,我们做了很多设计,例如日本的新干线,三菱设计的产品,其中,空气动力学、座椅设置方案等等,都是基于“自然演化”的思路来进行设计的。有意思的是,很多算法非常有弹性,不仅会给你提供本地解决方案,还能提供更有弹性的全球化解决方案。 找到解决方案后,你就要借助数据收集工具对方案进行优化,最后,让设计符合相应的规则。

我给大家看一些我们自己如何创新的例子,以及相应的一些原则。

这是一个马达,有5个可变量、50多个固定参数,如果两个数据有冲突,例如质量和价格,就要进行互相平衡。你可以获得100多个解决方案。圈线圈的时候会涉及相应的设备,需要优化。你会考虑线圈和磁心的规格,这些确定后,其他数据、变量就被筛选掉了。

这是一个齿轮箱,有三个标准,有不同的解决方案,有27个设计变量,比较有意思的是,所有的设计是不同的,27个变量都差不多。但其实只有一个真正的变量在变化。通过这个流程,你可以筛选出哪些数据重要,哪些不重要,并确定相应的规则。

再来谈谈如何寻找最佳实践方案。比如垃圾回收管理,有很多工艺,你要做的是每个工艺都看一下,材料怎么使用,原材料怎么变化,在化工行业有很多规律。这个研究过程可以找到相应的数据和知识,做一些解决方案,从中找到了最佳实践的方案。这样一个流程,可以应用到其他工艺流程中,也可以跟同一行业、其他行业互相分享。

再举一个例子。棒球队在印度很流行,每个棒球队有11个人,119个球员,基于投球手和击球手这两个数据,可以找到不同组合的棒球队,也就是说119个球员里你只挑了29个球员,其他100多个不需要再考虑了。在这个例子中,你可以对风险和费用进行平衡。

投资行业也可以对各种各样的公司进行风险分析。如果你要做一个团队,这些分析工具也可以帮你筛选出哪些知识和信息。

这样一个过程,实际上是基于行业网络的,我把它叫“高级别创新”。一旦建立起模型,在其他行业也可以使用。在种种过程中,变量是什么?哪些变量可以确定下来?或者哪些知识可以分享?模型之间可以对比。这些都是筛选,在不同设计之间寻找共性,这是一个系统性的过程。

解决工业问题,有各种各样的程序,有具体的行业和专业,行业之间还有互相竞争。我们最终是要思考设计什么,在设计过程中得到什么。依托好的设计可以寻找更多标准,可以获得关键信息,而不是随机寻找解决方案再做优化。一旦做到这一点,就可以再提升一个层次,在全球工业范围内分享这一方案。

(作者系印度国家工程院院士,印度国家科学院院士,印度国立科学院研究员和国际遗传和进化计算协会会士,美国机械工程师协会ASME会士和美国电气与电子工程师协会IEEE会士 。本文按照作者在德稻全球创新网络夏季峰会上的主题演讲整理而成,标题系编者所加,内容未经本人审阅。)

 
 
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