Модель, названная Living Earth Simulator (LES), призвана помочь понять глобальные процессы на нашей планете, включающие как действия людей, формирующие структуру общества, так и действия сил природы, формирующие физический облик Земли.
Доктор Хелбинг (Helbing) из Швейцарского федерального технологического института (Swiss Federal Institute of Technology), Швейцария, руководитель FuturICT, отмечает: «Мир испытывает множество проблем, таких как социальная и экономическая нестабильность, войны, инфекционные болезни, и эти проблемы связаны с поведением людей; но мы, похоже, слишком мало знаем о том, как работают общество и экономика; благодаря Большому адронному коллайдеру мы знаем о ранних этапах развития Вселенной больше, чем о нашей планете».
Он отмечает, что, по аналогии с ускорителем частиц, нам нужен ускоритель знаний, в котором сталкивались бы не частицы, а различные науки. «Открытие скрытых законов и процессов, управляющих обществом, – это наиболее насущная нужда науки XXI века», – говорит ученый. По словам Хелбинга, модель сможет предсказывать распространение болезней (вроде свиного гриппа), найти способы бороться с глобальными изменениями климата и даже обнаружить приметы надвигающегося финансового кризиса.
Чтобы система начала работать, надо ввести в нее полный корпус данных, отражающих то, что происходит на нашей планете. Хотя необходимый для работы системы компьютер еще не построен, большая часть данных для ввода него, по словам Хелбинга, уже сгенерирована. Например, проект NASA Planetary Skin позволяет собрать данные о климате в воздухе, на Земле и в космосе. Группа, возглавляемая Хелбингом, выделила более 70 источников информации, включая Википедию, карты Google и британскую правительственную базу данных Data.gov.uk.
После сбора данных следующим шагом будет создание структуры, превращающей этот океан данных в модель, точно воспроизводящую все происходящее на Земле. Для этого потребуются совместные усилия компьютерщиков и специалистов по естественным наукам. Технологий, необходимых для успешной работы модели (так называемые семантические сети), до сих пор не существовало: они должны быть созданы в будущем десятилетии. Предполагается, что данные в компьютере будут храниться не в виде наборов чисел, а вместе с описанием данных, чтобы машины могли понимать их в контексте. Потребуется, конечно, убрать из этой массы данных личные сведения об отдельных людях, чтоб не нарушать их неприкосновенность.
После того как будут разработаны теоретические основы, надо будет построить суперкомпьютеры для обработки всей поступающей информации. Создатели проекта вдохновляются примером поисковой системы Google, справляющейся с обработкой огромных объемов информации.
Пит Уорден (Pete Warden), специалист по анализу данных, отмечает, что узким местом проекта будет вовсе не производительность компьютеров. По его словам, трудно будет получить доступ к данным, а также разобраться, как их можно разумно использовать. «Только собрать данные – это мало. На протяжении последнего столетия экономисты и социологи так и не смогли создать теории, обладающие предсказательной силой, хотя массив данных они собрали огромный», – считает Уорден.