About week ago in Helsinki University took place 21st FRUCT conference and our project third time participated in this event. This time Olga performed a talk about multimodal data approaches and their potential application in area of system dynamics.
Abstract: Nowadays System Dynamics is one of the most popular modelling approaches because it provides instruments for simulation and understanding of complicated processes in a wide ranch of application domains. In consequence of this, modellers, who are working in this area, are dealing with big number of entities both, common to the modelling approach and specific for their particular application area. By its nature, system dynamics approaches allow to investigate overall behaviour of the system or process. In the same time many of relations between particular model nodes remains unclear. Described multimodal approach allows to dive deeper in to the insights of each particular model participant and helps to attempt to reveal inner effects make to each other.
Некоторое время назад, в университете Хельсинки завершилась 21я конференция FRUCT. По уже сложившейся традиции, наш проект был представлен в третий раз на этом мероприятии. В этот раз Ольга рассказала о возможностях применения подходов работы с мультимодальными данными к системной динамике и моделированию.
Аннотация: На сегодняшний день системная динамика - это один из наиболее популярных подходов к моделированию, т.к. представляет собой инструмент моделирования и познания сложных проуессов в широком спектре прикладных областей. В связи с этим, учёные, занимающиеся моделированием в этой области, сталкиваются с большим числом сущностей как общих для подходов моделирования, так и специфичных для их конкретных прикладных областей. Исходя из этого, подходы системной динамики позволяют исследовать общее поведение систем или процессов. В тоже время, большинство связей между конкретными моделирующими узлами остаются скрытыми. Описываемый подход мультимодальных данных позволяет глубже исследовать каждую когкоеьную часть модели и позволяет выявлять связи между ними.